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

Pro-Stereo	0.10 1	0.07 1	0.16 1	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.13 51	0.11 1	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.08 1	0.06 1	0.22 118	0.11 1	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.08 217	0.05 3	0.06 8

WQFJA1++	0.48 521	0.07 1	0.86 488	0.23 254	0.19 403	0.18 100	0.11 18	0.21 34	0.14 13	2.23 609	0.12 38	0.23 225	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.08 196	0.19 463	0.06 32	0.09 309	4.02 616	0.20 419

MonSter++	0.11 5	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 56	0.10 52	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 299

HiDET	0.12 14	0.07 1	0.20 10	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 23	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.11 56	0.09 23	0.19 56	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

Monster-pub-mixall	0.13 26	0.07 1	0.20 10	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 34	0.13 7	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.08 9	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.35 571	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

IGEV	0.12 14	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.11 83	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.17 31	0.12 34	0.15 86	0.09 20	0.07 3	0.16 14	0.12 12	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 67

CAS	0.16 91	0.07 1	0.29 75	0.42 556	0.17 341	0.20 154	0.18 223	0.23 54	0.20 68	0.15 90	0.19 135	0.11 56	0.10 52	0.15 7	0.14 82	0.31 564	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.16 361

MatchStereo	0.11 5	0.08 8	0.30 83	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 34	0.18 43	0.10 10	0.16 95	0.08 1	0.08 9	0.15 7	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

LCMNet	0.12 14	0.08 8	0.20 10	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 20	0.20 68	0.10 10	0.11 22	0.11 56	0.10 52	0.20 77	0.16 147	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 328

CSFM-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.17 2	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.13 7	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.12 330	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 270

DDF-Stereo	0.16 91	0.08 8	0.30 83	0.21 147	0.20 429	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.19 57	0.11 20	0.10 14	0.13 84	0.12 109	0.24 154	0.20 258	0.09 280	0.18 450	0.07 92	0.06 65	0.20 517	0.19 401

252Zero-FE	0.18 117	0.08 8	0.28 72	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 45	0.22 101	0.76 562	0.11 22	0.09 20	0.08 9	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.51 587	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.10 177

Wavelet-MonSter	0.12 14	0.08 8	0.25 48	0.18 38	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 5	0.14 13	0.11 20	0.14 80	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.15 120	0.05 1	0.16 413	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

zero-FE	0.21 212	0.08 8	1.10 534	0.24 304	0.27 513	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.20 68	0.12 34	0.11 22	0.13 84	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.09 280	0.23 503	0.07 92	0.08 217	0.19 509	0.27 492

111111	0.13 26	0.08 8	0.20 10	0.20 114	0.13 172	0.13 15	0.10 8	0.23 54	0.17 31	0.11 20	0.13 49	0.12 70	0.08 9	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.16 361

MLG-Stereo_test3	0.11 5	0.08 8	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.11 20	0.07 3	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.12 12	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.08 67

MLG-Stereo	0.11 5	0.08 8	0.26 56	0.19 73	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.08 9	0.18 42	0.12 12	0.06 30	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-G_1	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

LG-G	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

SGD-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.18 4	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 20	0.17 31	0.12 34	0.13 49	0.11 56	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.08 196	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 117	0.08 8	0.39 141	0.19 73	0.19 403	0.24 252	0.18 223	0.29 130	0.29 214	0.24 198	0.21 162	0.24 244	0.18 247	0.22 118	0.21 285	0.07 72	0.11 306	0.06 32	0.07 135	0.06 51	0.11 218

FoundationStereo	0.13 26	0.08 8	0.18 4	0.29 467	0.30 530	0.12 9	0.13 51	0.12 2	0.18 43	0.09 2	0.08 6	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.11 1	0.07 72	0.31 558	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

dual_stereo	0.18 117	0.08 8	0.26 56	0.21 147	0.32 540	0.11 4	0.13 51	0.27 105	0.20 68	0.11 20	0.09 10	0.10 34	0.08 9	0.20 77	0.14 82	0.07 72	0.45 582	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 589

Pointernet	0.15 70	0.08 8	0.35 120	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.12 28	0.34 199	0.25 154	0.15 90	0.16 95	0.13 84	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

IGEV-Stereo+	0.14 53	0.08 8	0.26 56	0.18 38	0.14 212	0.09 1	0.10 8	0.16 5	0.17 31	0.14 68	0.08 6	0.10 34	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.15 400	0.06 32	0.06 65	0.16 469	0.29 506

CES	0.14 53	0.08 8	0.24 39	0.17 15	0.23 474	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.20 419

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 27	0.18 4	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 34	0.15 20	0.10 10	0.10 14	0.09 20	0.12 109	0.14 3	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 51	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 107	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.10 51	0.20 154	0.13 51	0.20 23	0.15 20	0.75 559	0.13 49	0.13 84	0.11 78	0.16 14	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 386

MonStereo	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

Monster-pub-eth3d	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.19 56	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

DilatedVolume-Stereo	0.15 70	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.21 182	0.14 75	0.24 73	0.22 101	0.22 182	0.21 162	0.16 140	0.15 177	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 67

3.25w_new	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.25w	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

1w_stereo	0.13 26	0.09 27	0.17 2	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.15 100	0.27 105	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.14 82	0.05 1	0.10 272	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 112

LG-Stereo_L2	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 9	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 190	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-Stereo_L1	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 3	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

MLG-Stereo_test2	0.12 14	0.09 27	0.29 75	0.21 147	0.12 122	0.16 54	0.11 18	0.17 8	0.12 3	0.11 20	0.08 6	0.11 56	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 196	0.13 351	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.09 112

MLG-Stereo_test1	0.11 5	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.11 18	0.17 8	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.07 3	0.17 28	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LGtest1	0.10 1	0.09 27	0.19 7	0.18 38	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 8	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 20	0.09 23	0.16 14	0.12 12	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

IGEV-RUCA	0.21 212	0.09 27	0.26 56	0.20 114	0.19 403	0.28 318	0.23 397	0.24 73	0.22 101	0.21 164	0.23 184	0.29 306	0.48 520	0.26 194	0.19 234	0.09 280	0.08 190	0.18 523	0.14 492	0.18 500	0.19 401

MonSter	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

IGEV-Stereo++	0.15 70	0.09 27	0.27 68	0.21 147	0.13 172	0.14 18	0.11 18	0.23 54	0.19 57	0.15 90	0.14 80	0.11 56	0.11 78	0.19 56	0.12 12	0.06 30	0.21 483	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.28 500

trnet	0.14 53	0.09 27	0.26 56	0.15 4	0.07 1	0.21 182	0.12 28	0.25 89	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.15 129	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8

AEACV	0.20 176	0.09 27	0.32 104	0.39 542	0.34 543	0.21 182	0.16 133	0.30 148	0.18 43	0.17 119	0.17 109	0.13 84	0.16 197	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.29 553	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.37 541

Any-RAFT	0.18 117	0.09 27	0.33 110	0.19 73	0.10 51	0.29 342	0.16 133	0.44 329	0.32 250	0.25 211	0.27 222	0.29 306	0.16 197	0.23 143	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

LoS	0.15 70	0.09 27	0.34 114	0.17 15	0.09 15	0.22 211	0.14 75	0.27 105	0.27 183	0.15 90	0.18 123	0.19 178	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 145	0.09 27	0.34 114	0.29 467	0.17 341	0.28 318	0.16 133	0.30 148	0.23 115	0.22 182	0.11 22	0.16 140	0.09 23	0.28 232	0.15 120	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.37 541

CREStereo++_RVC	0.16 91	0.09 27	0.42 168	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.13 51	0.23 54	0.31 240	0.21 164	0.31 262	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.16 147	0.07 72	0.04 1	0.06 32	0.15 503	0.06 51	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 117	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.07 1	0.33 402	0.19 268	0.39 267	0.34 277	0.24 198	0.25 201	0.18 168	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.05 1

CREStereo	0.14 53	0.09 27	0.27 68	0.14 2	0.08 6	0.22 211	0.15 100	0.26 98	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.14 111	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8
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	0.16 91	0.09 27	0.31 92	0.15 4	0.09 15	0.23 230	0.15 100	0.26 98	0.24 129	0.17 119	0.21 162	0.16 140	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.29 560	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.07 23

BStereo	0.14 53	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.15 100	0.25 89	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

Wave_Phase_stereo	0.16 91	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.41 469	0.15 100	0.30 148	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

GEAStereo	0.20 176	0.10 52	0.31 92	0.35 522	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.08 174	0.57 575

GSStereo	0.21 212	0.10 52	0.31 92	0.36 530	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

AdaDepth	0.13 26	0.10 52	0.32 104	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.16 5	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.10 34	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.11 306	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 218

S2M2_XL	0.10 1	0.10 52	0.24 39	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 2	0.09 1	0.11 20	0.12 38	0.09 20	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 14	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.09 20	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 112

qwe	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.11 83	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

2.25w	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.15 120	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 270

2.5w	0.13 26	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.09 15	0.15 29	0.15 100	0.21 34	0.16 27	0.12 34	0.13 49	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

2.75w_new	0.13 26	0.10 52	0.25 48	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.08 1	0.11 78	0.22 118	0.15 120	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 177

3.75w	0.12 14	0.10 52	0.21 21	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.12 28	0.24 73	0.15 20	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.10 52	0.18 42	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

monsterstereo	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.19 73	0.12 122	0.14 18	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.09 23	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.16 413	0.06 32	0.09 309	0.06 51	0.07 23

monsters	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.18 38	0.13 172	0.15 29	0.11 18	0.24 73	0.16 27	0.15 90	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.23 143	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 112

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 53	0.10 52	0.27 68	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.14 75	0.24 73	0.17 31	0.17 119	0.20 144	0.18 168	0.11 78	0.16 14	0.17 173	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.09 112

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.10 52	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.21 182	0.14 75	0.14 4	0.17 31	0.11 20	0.10 14	0.09 20	0.08 9	0.21 94	0.12 12	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

PAM_32	0.26 345	0.10 52	0.63 398	0.24 304	0.19 403	0.51 519	0.26 446	0.43 308	0.30 230	0.32 332	0.28 229	0.60 527	0.28 386	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.14 369	0.08 174	0.10 366	0.07 112	0.15 345

Occ-G	0.18 117	0.10 52	0.38 134	0.23 254	0.15 273	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.26 166	0.15 90	0.20 144	0.21 204	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.30 509

U	1.02 581	0.10 52	0.26 56	0.22 201	3.66 612	6.41 616	0.13 51	0.22 45	0.21 91	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.07 72	0.05 5	5.35 622	2.86 619	0.07 112	0.06 8

RAFT-Stereo-weight	0.17 107	0.10 52	0.31 92	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.38 246	0.33 266	0.25 211	0.20 144	0.19 178	0.10 52	0.19 56	0.16 147	0.07 72	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.09 112

MSKI-zero shot	0.19 145	0.10 52	0.47 207	0.30 478	0.14 212	0.21 182	0.14 75	0.33 192	0.22 101	0.24 198	0.25 201	0.22 211	0.10 52	0.32 292	0.14 82	0.07 72	0.30 554	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

Selective-IGEV	0.15 70	0.10 52	0.34 114	0.32 500	0.19 403	0.16 54	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.13 48	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

knoymous	0.18 117	0.10 52	0.35 120	0.17 15	0.11 83	0.21 182	0.17 169	0.33 192	0.24 129	0.24 198	0.28 229	0.27 280	0.16 197	0.24 154	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.06 65	0.09 257	0.10 177

riskmin	0.24 297	0.10 52	0.43 174	0.32 500	0.26 508	0.33 402	0.19 268	0.44 329	0.30 230	0.24 198	0.27 222	0.37 387	0.25 337	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.18 450	0.09 265	0.13 474	0.10 320	0.27 492

MC-Stereo	0.18 117	0.10 52	0.36 126	0.28 449	0.14 212	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.21 164	0.24 193	0.16 140	0.13 140	0.25 173	0.14 82	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.30 509

RCA-Stereo	0.17 107	0.10 52	0.33 110	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.17 169	0.39 267	0.36 304	0.21 164	0.25 201	0.17 155	0.17 217	0.18 42	0.15 120	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

test-3	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

test_1	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

DEmStereo	0.26 345	0.10 52	0.52 303	0.19 73	0.13 172	0.31 378	0.25 435	0.29 130	0.38 329	0.36 397	0.57 499	0.24 244	0.48 520	0.53 401	0.44 472	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

GrayStereo	0.26 345	0.10 52	0.45 185	0.27 421	0.14 212	0.23 230	0.46 552	0.36 220	0.33 266	0.40 450	0.47 449	0.30 326	0.78 565	0.29 254	0.17 173	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.15 345

GMM-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.56 344	0.23 254	0.13 172	0.24 252	0.24 421	0.38 246	0.29 214	0.31 307	0.44 416	0.27 280	0.21 284	0.31 282	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.19 401

Prome-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.43 174	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.27 183	0.33 345	0.58 502	0.24 244	0.28 386	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.20 419

CFNet-RSSM	0.18 117	0.10 52	0.45 185	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.40 276	0.31 240	0.23 190	0.21 162	0.26 275	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 107	0.10 52	0.41 159	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.15 100	0.34 199	0.29 214	0.23 190	0.23 184	0.27 280	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

R-Stereo Train	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

RAFT-Stereo	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BridgeDepth	0.11 5	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 11	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 111	0.14 158	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 117	0.11 88	0.40 150	0.26 383	0.14 212	0.19 120	0.14 75	0.36 220	0.24 129	0.24 198	0.24 193	0.23 225	0.14 158	0.27 208	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

IGEV-FE	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

DA	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

GGEV	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

water-stereo	0.15 70	0.11 88	0.32 104	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.14 75	0.26 98	0.20 68	0.18 140	0.23 184	0.16 140	0.16 197	0.14 3	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

asda	0.13 26	0.11 88	0.24 39	0.18 38	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 89	0.17 31	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 218

4w-stereo	0.13 26	0.11 88	0.31 92	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 345

3.5w_stereo	0.12 14	0.11 88	0.21 21	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.22 118	0.13 41	0.05 1	0.11 306	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 67

3w_stereo	0.14 53	0.11 88	0.31 92	0.19 73	0.09 15	0.16 54	0.16 133	0.28 111	0.20 68	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 177

2w_stereo	0.13 26	0.11 88	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.17 74	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.15 90	0.14 80	0.08 1	0.11 78	0.15 7	0.13 41	0.05 1	0.12 330	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

xyz-stereo	1.43 593	0.11 88	17.43 626	0.18 38	0.08 6	4.86 611	0.18 223	0.31 165	0.35 288	0.37 414	2.75 611	0.41 420	0.31 430	0.58 425	0.33 421	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.06 65	0.06 51	0.06 8

MM-Stereo_test2	0.19 145	0.11 88	0.47 207	0.25 342	0.11 83	0.21 182	0.20 308	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.17 109	0.13 84	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.06 30	0.26 528	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.41 549

GREAT-IGEV	0.19 145	0.11 88	0.39 141	0.22 201	0.33 541	0.14 18	0.15 100	0.18 11	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.09 20	0.09 23	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.50 586	0.06 32	0.06 65	0.07 112	0.53 571

castereo	0.14 53	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.20 154	0.19 268	0.32 172	0.28 195	0.13 48	0.18 123	0.16 140	0.16 197	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

PAM	0.26 345	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.18 371	0.53 528	0.29 477	0.44 329	0.28 195	0.36 397	0.27 222	0.59 521	0.26 355	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.12 330	0.07 92	0.10 366	0.07 112	0.13 299

UGAM-zero	0.26 345	0.11 88	0.56 344	0.20 114	0.16 311	0.28 318	0.18 223	0.48 368	0.25 154	0.31 307	0.28 229	0.56 512	0.32 443	0.66 475	0.17 173	0.07 72	0.10 272	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.31 513

RSM++	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.32 500	0.17 341	0.17 74	0.15 100	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.12 38	0.14 111	0.09 23	0.21 94	0.13 41	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

RSM	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.29 467	0.16 311	0.16 54	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.13 48	0.13 49	0.15 129	0.09 23	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

testlalala2	0.19 145	0.11 88	0.49 242	0.37 531	0.26 508	0.24 252	0.14 75	0.37 235	0.26 166	0.25 211	0.27 222	0.21 204	0.12 109	0.17 28	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.08 67

IGEV_Zeroshot_test	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

testlalala	0.17 107	0.11 88	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.23 230	0.15 100	0.33 192	0.22 101	0.25 211	0.20 144	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

RAFT-Test	0.19 145	0.11 88	0.41 159	0.26 383	0.21 446	0.26 293	0.17 169	0.37 235	0.26 166	0.24 198	0.29 237	0.32 346	0.14 158	0.22 118	0.15 120	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

LoS_RVC	0.14 53	0.11 88	0.32 104	0.18 38	0.16 311	0.20 154	0.18 223	0.21 34	0.18 43	0.14 68	0.20 144	0.12 70	0.17 217	0.17 28	0.14 82	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 328

anonymousdsp2	0.23 268	0.11 88	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.25 272	0.17 169	0.43 308	0.37 319	0.30 290	0.23 184	0.24 244	0.15 177	0.32 292	0.17 173	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.44 557

DCANet-4	0.20 176	0.11 88	0.58 369	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.39 267	0.42 377	0.29 267	0.31 262	0.17 155	0.22 291	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

tt	4.71 612	0.11 88	3.94 605	2.06 611	1.54 610	10.14 621	16.85 623	9.28 624	4.99 615	1.41 595	1.05 570	4.68 614	4.89 615	3.36 613	5.86 619	5.73 622	9.15 627	2.23 618	2.51 617	3.02 614	1.34 612

DisPM	0.20 176	0.11 88	0.52 303	0.24 304	0.13 172	0.18 100	0.19 268	0.30 148	0.31 240	0.33 345	0.34 303	0.23 225	0.16 197	0.34 317	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.12 270

iRaft-Stereo_20w	0.29 403	0.11 88	0.86 488	0.33 511	0.24 491	0.32 395	0.26 446	0.60 503	0.26 166	0.41 462	0.21 162	0.28 293	0.19 269	0.32 292	0.24 331	0.07 72	0.31 558	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.47 561

GLC_STEREO	0.15 70	0.11 88	0.31 92	0.22 201	0.09 15	0.17 74	0.15 100	0.24 73	0.28 195	0.17 119	0.20 144	0.17 155	0.11 78	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

CrosDoStereo	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

PFNet+	0.21 212	0.11 88	0.54 326	0.22 201	0.12 122	0.17 74	0.18 223	0.31 165	0.36 304	0.33 345	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.33 302	0.18 203	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.08 174	0.12 270

NF-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.52 398	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

OCTAStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

PSM-softLoss	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

KMStereo	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

PSM-AAD	0.26 345	0.11 88	0.43 174	0.24 304	0.12 122	0.27 300	0.37 523	0.36 220	0.30 230	0.36 397	0.39 363	0.28 293	0.77 564	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.21 431

FTStereo	0.28 383	0.11 88	0.56 344	0.24 304	0.13 172	0.21 182	0.52 564	0.36 220	0.28 195	0.38 423	0.94 564	0.30 326	0.56 539	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.19 401

KYRaft	0.23 268	0.11 88	0.43 174	0.23 254	0.12 122	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.26 166	0.35 384	0.53 480	0.34 362	0.26 355	0.29 254	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.08 174	0.30 509

ASMatch	0.23 268	0.11 88	0.55 334	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.16 133	0.32 172	0.30 230	0.28 243	0.68 533	0.28 293	0.26 355	0.50 384	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.11 218

DeepStereo_LL	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

SST-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.26 166	0.34 365	0.33 292	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.18 203	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

RAFT_R40	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.13 172	0.18 100	0.18 223	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.33 292	0.30 326	0.23 303	0.55 412	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

DRaft	0.25 322	0.11 88	0.47 207	0.18 38	0.12 122	0.28 318	0.23 397	0.34 199	0.40 355	0.38 423	0.60 510	0.20 190	0.41 492	0.48 378	0.41 457	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

PFNet	0.24 297	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.14 212	0.22 211	0.19 268	0.40 276	0.35 288	0.36 397	0.32 272	0.27 280	0.20 274	0.63 459	0.23 322	0.09 280	0.05 5	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.08 67

RE-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

TVStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

RAFT-345	0.22 235	0.11 88	0.55 334	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.27 105	0.28 195	0.27 232	0.65 527	0.20 190	0.17 217	0.55 412	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.07 23

TANstereo	0.16 91	0.11 88	0.43 174	0.16 7	0.08 6	0.25 272	0.14 75	0.23 54	0.29 214	0.25 211	0.30 251	0.16 140	0.12 109	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.08 67

XX-Stereo	0.25 322	0.11 88	1.09 533	0.35 522	0.38 555	0.23 230	0.13 51	0.43 308	0.19 57	0.20 156	0.40 372	0.31 335	0.10 52	0.33 302	0.13 41	0.08 196	0.11 306	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.10 177

EAI-Stereo	0.29 403	0.11 88	0.38 134	0.22 201	0.18 371	0.33 402	1.66 609	0.53 415	0.27 183	0.27 232	0.50 462	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.25 345	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.11 400	0.07 112	0.10 177

WQFJA1	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

WQFJX1	0.20 176	0.12 139	0.21 21	0.23 254	0.17 341	0.24 252	0.19 268	0.63 523	0.56 503	0.17 119	0.16 95	0.14 111	0.16 197	0.27 208	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

WQFJX	0.19 145	0.12 139	0.21 21	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.18 223	0.57 468	0.49 459	0.17 119	0.17 109	0.14 111	0.16 197	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.11 218

NLMM	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

NLSM3	0.14 53	0.12 139	0.25 48	0.21 147	0.13 172	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.12 34	0.15 86	0.12 70	0.13 140	0.17 28	0.15 120	0.05 1	0.05 5	0.08 174	0.08 217	0.05 3	0.08 67

NLSM1	0.18 117	0.12 139	0.21 21	0.21 147	0.18 371	0.25 272	0.17 169	0.51 397	0.43 388	0.17 119	0.21 162	0.13 84	0.15 177	0.22 118	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

gasm-f	0.20 176	0.12 139	0.36 126	0.35 522	0.36 551	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.19 135	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.19 234	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.57 575

Replicate-Monster	0.15 70	0.12 139	0.40 150	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 73	0.20 68	0.12 34	0.10 14	0.10 34	0.10 52	0.28 232	0.12 12	0.06 30	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 431

FlowAnything_test	0.15 70	0.12 139	0.23 35	0.21 147	0.12 122	0.18 100	0.16 133	0.25 89	0.17 31	0.15 90	0.13 49	0.15 129	0.14 158	0.19 56	0.17 173	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.12 442	0.08 174	0.10 177

depthmonostereo	0.15 70	0.12 139	0.34 114	0.19 73	0.09 15	0.20 154	0.15 100	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.18 123	0.16 140	0.18 247	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 67

4.25_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5w_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5_new	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

4.5w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

4.25w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

S2M2_L	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.17 15	0.12 122	0.12 9	0.07 1	0.18 11	0.21 91	0.12 34	0.15 86	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.15 120	0.13 450	0.09 232	0.09 265	0.10 366	0.11 372	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 176	0.12 139	0.46 199	0.45 561	0.38 555	0.15 29	0.17 169	0.28 111	0.20 68	0.19 146	0.13 49	0.14 111	0.09 23	0.39 346	0.13 41	0.07 72	0.21 483	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.34 526

GIP-stereo	0.16 91	0.12 139	0.25 48	0.24 304	0.22 461	0.15 29	0.14 75	0.32 172	0.21 91	0.11 20	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.07 72	0.13 351	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.32 518

fffft	0.14 53	0.12 139	0.30 83	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.18 223	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.11 22	0.13 84	0.10 52	0.24 154	0.18 203	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 70	0.12 139	0.31 92	0.18 38	0.09 15	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.29 214	0.18 140	0.22 173	0.15 129	0.12 109	0.19 56	0.13 41	0.06 30	0.12 330	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.06 8

GCAP-BAT	0.20 176	0.12 139	0.48 222	0.25 342	0.17 341	0.24 252	0.16 133	0.32 172	0.21 91	0.28 243	0.30 251	0.26 275	0.12 109	0.28 232	0.19 234	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.19 401

AIO-Stereo	0.16 91	0.12 139	0.29 75	0.30 478	0.20 429	0.16 54	0.14 75	0.28 111	0.22 101	0.14 68	0.15 86	0.13 84	0.08 9	0.20 77	0.15 120	0.06 30	0.16 413	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.24 466

test_sample2	0.23 268	0.12 139	0.39 141	0.20 114	0.11 83	0.28 318	0.22 369	0.45 338	0.33 266	0.27 232	0.34 303	0.30 326	0.25 337	0.46 372	0.23 322	0.09 280	0.15 400	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.19 401

MGS-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.38 134	0.19 73	0.11 83	0.18 100	0.17 169	0.21 34	0.23 115	0.14 68	0.24 193	0.16 140	0.10 52	0.19 56	0.13 41	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.07 23

MoCha-V2	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.30 478	0.24 491	0.16 54	0.15 100	0.28 111	0.19 57	0.16 104	0.16 95	0.13 84	0.13 140	0.30 269	0.13 41	0.06 30	0.28 537	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.25 476

AE-Stereo	0.21 212	0.12 139	0.50 264	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.18 223	0.40 276	0.34 277	0.19 146	0.26 209	0.21 204	0.13 140	0.22 118	0.16 147	0.07 72	0.26 528	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.31 513

11t1	0.21 212	0.12 139	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.37 235	0.28 195	0.27 232	0.25 201	0.24 244	0.23 303	0.28 232	0.25 345	0.09 280	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.23 453

UniTT-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.45 185	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.13 51	0.20 23	0.19 57	0.16 104	0.20 144	0.10 34	0.11 78	0.18 42	0.17 173	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.07 23

HH	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

HanStereo	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

test_3	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.26 383	0.14 212	0.22 211	0.25 435	0.34 199	0.33 266	0.25 211	0.18 123	0.23 225	0.13 140	0.25 173	0.20 258	0.06 30	0.14 369	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.10 177

LCNet	0.22 235	0.12 139	0.42 168	0.26 383	0.12 122	0.23 230	0.19 268	0.36 220	0.28 195	0.28 243	0.35 311	0.26 275	0.30 413	0.35 324	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.13 426	0.22 445

HHNet	0.23 268	0.12 139	0.66 413	0.19 73	0.18 371	0.20 154	0.20 308	0.36 220	0.32 250	0.33 345	0.59 506	0.19 178	0.21 284	0.24 154	0.31 402	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.12 270

AAGNet	0.34 449	0.12 139	0.53 314	0.26 383	0.16 311	0.20 154	0.19 268	0.31 165	0.29 214	0.35 384	0.35 311	0.27 280	0.30 413	0.44 364	2.56 609	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.09 257	0.07 23

NRIStereo	0.20 176	0.12 139	0.50 264	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.19 268	0.30 148	0.28 195	0.26 221	0.26 209	0.25 256	0.18 247	0.34 317	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.09 112

Pruner-Stereo	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.29 467	0.12 122	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.32 272	0.25 256	0.15 177	0.25 173	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

DeepStereo_RVC	0.19 145	0.12 139	0.47 207	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.16 133	0.29 130	0.24 129	0.28 243	0.27 222	0.23 225	0.28 386	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.10 177

cross-raft	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.27 421	0.16 311	0.20 154	0.24 421	0.34 199	0.24 129	0.23 190	0.28 229	0.29 306	0.15 177	0.19 56	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

test-1	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.23 397	0.36 220	0.29 214	0.21 164	0.25 201	0.24 244	0.14 158	0.18 42	0.22 303	0.07 72	0.14 369	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.14 328

SFCPSM	0.23 268	0.12 139	0.51 282	0.21 147	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.57 468	0.41 365	0.29 267	0.32 272	0.23 225	0.22 291	0.28 232	0.20 258	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.09 257	0.09 112

HSM-Net_RVC	0.28 383	0.12 139	0.48 222	0.19 73	0.11 83	0.35 432	0.21 335	0.64 529	0.44 401	0.40 450	0.43 406	0.50 486	0.27 363	0.75 505	0.25 345	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLMM1	0.21 212	0.13 180	0.21 21	0.23 254	0.18 371	0.24 252	0.20 308	0.65 535	0.69 540	0.18 140	0.18 123	0.13 84	0.14 158	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.10 177

LG-Stereo	0.14 53	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.19 57	0.12 34	0.18 123	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.14 82	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.07 23

MM-Stereo_test1	0.20 176	0.13 180	0.45 185	0.24 304	0.12 122	0.20 154	0.21 335	0.36 220	0.32 250	0.23 190	0.22 173	0.15 129	0.14 158	0.28 232	0.16 147	0.07 72	0.24 516	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.21 431

castereo++	0.14 53	0.13 180	0.25 48	0.19 73	0.10 51	0.27 300	0.13 51	0.24 73	0.26 166	0.11 20	0.13 49	0.16 140	0.10 52	0.18 42	0.11 1	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

999	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.25 89	0.20 68	0.14 68	0.16 95	0.14 111	0.11 78	0.36 330	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

rvit_stereo_0083	0.17 107	0.13 180	0.29 75	0.21 147	0.13 172	0.17 74	0.17 169	0.23 54	0.36 304	0.16 104	0.22 173	0.19 178	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

rvit_stereo_0081	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

rvit_stereo_0082	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

test_sample1	0.24 297	0.13 180	0.40 150	0.20 114	0.13 172	0.29 342	0.19 268	0.43 308	0.30 230	0.27 232	0.34 303	0.31 335	0.28 386	0.45 370	0.27 367	0.09 280	0.16 413	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.22 445

CAS++	0.17 107	0.13 180	0.35 120	0.18 38	0.13 172	0.17 74	0.16 133	0.42 299	0.25 154	0.19 146	0.18 123	0.13 84	0.10 52	0.22 118	0.12 12	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.08 217	0.10 320	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 145	0.13 180	0.38 134	0.30 478	0.19 403	0.15 29	0.15 100	0.32 172	0.18 43	0.13 48	0.16 95	0.12 70	0.11 78	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.32 563	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.42 553

SMFormer	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.10 320	0.16 361

tta	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.13 299

qqq1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

fff1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

CoDeX	0.24 297	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.14 212	0.29 342	0.21 335	0.55 448	0.42 377	0.29 267	0.36 326	0.28 293	0.23 303	0.48 378	0.20 258	0.09 280	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.08 67

ff7	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

ffff	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

11t	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

MIF-Stereo (partial)	0.18 117	0.13 180	0.50 264	0.22 201	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.29 130	0.26 166	0.17 119	0.26 209	0.16 140	0.17 217	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

EKT-Stereo	0.39 476	0.13 180	0.53 314	0.42 556	3.94 613	0.22 211	0.17 169	0.38 246	0.30 230	0.21 164	0.20 144	0.23 225	0.15 177	0.30 269	0.18 203	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.12 270

CASnet	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.22 201	0.08 6	0.15 29	0.14 75	0.28 111	0.26 166	0.23 190	0.20 144	0.15 129	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.11 396	0.09 309	0.08 174	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564

anonymousa	0.26 345	0.13 180	0.56 344	0.29 467	0.30 530	0.31 378	0.20 308	0.38 246	0.36 304	0.33 345	0.51 465	0.41 420	0.27 363	0.25 173	0.24 331	0.08 196	0.18 450	0.09 265	0.18 529	0.08 174	0.17 381

ProNet	0.16 91	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.19 268	0.29 130	0.23 115	0.14 68	0.13 49	0.13 84	0.12 109	0.25 173	0.13 41	0.06 30	0.09 232	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.22 445

ccc-4	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

BUS	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.44 486	0.17 169	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.31 335	0.22 291	0.27 208	0.22 303	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

BSDual-CNN	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

IGEV-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.14 212	0.35 432	0.23 397	0.54 430	0.36 304	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.08 190	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

DAS	0.28 383	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.76 511	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

SepStereo	0.27 373	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.64 464	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

Patchmatch Stereo++	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112
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	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo_v2	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

HUI-Stereo	0.19 145	0.13 180	0.52 303	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.23 143	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

iGMRVC	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

RAFT-RH_RVC	0.26 345	0.13 180	0.57 354	0.22 201	0.12 122	0.25 272	0.14 75	0.27 105	0.29 214	0.38 423	1.14 574	0.23 225	0.18 247	0.58 425	0.24 331	0.07 72	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.06 51	0.08 67

iRAFT	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

CRE-IMP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.24 129	0.27 232	0.26 209	0.24 244	0.17 217	0.24 154	0.19 234	0.09 280	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.10 177

RAFT-IKP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ICVP	0.24 297	0.13 180	0.45 185	0.26 383	0.14 212	0.30 356	0.25 435	0.47 357	0.35 288	0.29 267	0.43 406	0.35 376	0.25 337	0.28 232	0.25 345	0.12 428	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 235	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.12 122	0.27 300	0.18 223	0.43 308	0.37 319	0.31 307	0.32 272	0.29 306	0.23 303	0.27 208	0.24 331	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

DIP-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.12 28	0.43 308	0.26 166	0.27 232	0.32 272	0.21 204	0.17 217	0.26 194	0.20 258	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.10 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.05 582	0.14 225	0.50 264	0.35 522	0.43 565	5.62 612	1.71 612	0.71 556	0.54 488	0.36 397	0.63 522	0.55 507	0.22 291	7.50 621	0.56 508	0.09 280	0.06 53	0.14 481	0.24 552	0.27 549	0.34 526

MSCF	0.20 176	0.14 225	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.17 74	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.17 119	0.16 95	0.11 56	0.13 140	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.07 112	0.57 575

HART	0.20 176	0.14 225	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.17 74	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.15 90	0.26 209	0.17 155	0.09 23	0.24 154	0.14 82	0.06 30	0.36 572	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.27 492

SCV_C0	0.19 145	0.14 225	0.40 150	0.30 478	0.20 429	0.15 29	0.16 133	0.35 208	0.26 166	0.17 119	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.14 82	0.07 72	0.22 494	0.06 32	0.06 65	0.09 257	0.25 476

tt45	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.19 73	0.11 83	0.23 230	0.18 223	0.23 54	0.18 43	0.16 104	0.13 49	0.14 111	0.10 52	0.31 282	0.15 120	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.08 67

mms	0.15 70	0.14 225	0.25 48	0.20 114	0.15 273	0.17 74	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.09 23	0.26 194	0.15 120	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.19 401

ours_stereo	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.18 223	0.21 34	0.20 68	0.13 48	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.24 154	0.15 120	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.13 299

fffy	0.15 70	0.14 225	0.31 92	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.18 223	0.24 73	0.19 57	0.13 48	0.17 109	0.15 129	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.06 30	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.15 345

model_zeroshot	0.21 212	0.14 225	0.51 282	0.34 516	0.18 371	0.26 293	0.16 133	0.41 294	0.24 129	0.33 345	0.20 144	0.25 256	0.12 109	0.26 194	0.16 147	0.09 280	0.21 483	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.13 299

DCVSM-stereo	0.25 322	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.14 75	0.35 208	0.35 288	0.42 467	0.33 292	0.46 461	0.30 413	0.31 282	0.27 367	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.10 366	0.12 413	0.15 345

WCG-NET（raft）	0.16 91	0.14 225	0.32 104	0.18 38	0.09 15	0.19 120	0.16 133	0.24 73	0.27 183	0.19 146	0.19 135	0.20 190	0.12 109	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.17 438	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

test_sample5	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.43 406	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

test_sample4	0.26 345	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.38 345	0.28 293	0.25 337	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.16 361

test_sample3	0.25 322	0.14 225	0.52 303	0.20 114	0.12 122	0.33 402	0.20 308	0.53 415	0.38 329	0.32 332	0.35 311	0.29 306	0.24 324	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.15 345

gcap-zeroshot	0.19 145	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.15 273	0.27 300	0.15 100	0.32 172	0.24 129	0.26 221	0.20 144	0.34 362	0.15 177	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

DualNet	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

PCWNet_CMD	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.21 147	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.11 218

CFNet_ucs	0.25 322	0.14 225	0.51 282	0.20 114	0.15 273	0.29 342	0.18 223	0.51 397	0.46 424	0.32 332	0.42 392	0.38 393	0.23 303	0.31 282	0.22 303	0.11 388	0.08 190	0.12 431	0.09 309	0.13 426	0.13 299

testlalala_base	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.16 311	0.25 272	0.17 169	0.37 235	0.19 57	0.20 156	0.26 209	0.17 155	0.14 158	0.19 56	0.18 203	0.42 579	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.50 572	0.14 328

Selective-RAFT	0.19 145	0.14 225	0.37 132	0.24 304	0.11 83	0.30 356	0.15 100	0.35 208	0.34 277	0.17 119	0.17 109	0.22 211	0.18 247	0.29 254	0.18 203	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.08 67

CRFU-Net	0.29 403	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.15 273	0.46 497	0.22 369	0.52 405	0.32 250	0.44 484	0.42 392	0.48 475	0.47 516	0.44 364	0.31 402	0.12 428	0.10 272	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.11 218

IPLGR	0.22 235	0.14 225	0.75 447	0.21 147	0.11 83	0.25 272	0.18 223	0.44 329	0.38 329	0.29 267	0.28 229	0.21 204	0.19 269	0.37 340	0.19 234	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

GANet-ADL	0.22 235	0.14 225	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.29 342	0.19 268	0.48 368	0.36 304	0.26 221	0.33 292	0.32 346	0.20 274	0.26 194	0.22 303	0.11 388	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

STrans-v2	0.25 322	0.14 225	0.56 344	0.21 147	0.12 122	0.23 230	0.20 308	0.50 386	0.31 240	0.31 307	0.42 392	0.35 376	0.35 460	0.62 456	0.24 331	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

TransformOpticalFlow	0.24 297	0.14 225	0.57 354	0.24 304	0.11 83	0.21 182	0.19 268	0.43 308	0.34 277	0.30 290	0.43 406	0.36 381	0.31 430	0.61 445	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

CFNet_pseudo	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.11 372	0.11 218

GES	0.23 268	0.14 225	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.28 318	0.19 268	0.51 397	0.35 288	0.31 307	0.36 326	0.25 256	0.24 324	0.30 269	0.23 322	0.11 388	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.12 270

222	0.45 507	0.14 225	0.43 174	0.19 73	0.15 273	0.36 439	0.20 308	0.60 503	0.43 388	0.37 414	0.45 430	0.30 326	0.28 386	0.59 433	3.72 613	0.11 388	0.19 463	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.27 492

xxxx	0.39 476	0.14 225	0.47 207	0.20 114	0.16 311	0.38 453	0.20 308	0.61 511	0.43 388	0.30 290	0.44 416	0.38 393	0.25 337	0.50 384	2.41 607	0.11 388	0.21 483	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.26 488

test_xeample	0.39 476	0.14 225	0.46 199	0.19 73	0.16 311	0.34 417	0.22 369	0.59 492	0.43 388	0.33 345	0.47 449	0.30 326	0.27 363	0.60 438	2.44 608	0.10 349	0.21 483	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.25 476

MSMDNet	0.23 268	0.14 225	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.11 218

ccs_rob	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.12 413	0.11 218

NLCSM	0.20 176	0.15 257	0.23 35	0.24 304	0.19 403	0.24 252	0.22 369	0.45 338	0.44 401	0.20 156	0.18 123	0.14 111	0.16 197	0.47 376	0.20 258	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.10 177

VIP-Stereo	0.13 26	0.15 257	0.31 92	0.18 38	0.12 122	0.24 252	0.12 28	0.20 23	0.20 68	0.10 10	0.13 49	0.11 56	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.06 30	0.11 306	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 67

GASTEREO	0.20 176	0.15 257	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.18 100	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.18 140	0.17 109	0.11 56	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.57 575

MM-Stereo_test3	0.19 145	0.15 257	0.39 141	0.25 342	0.15 273	0.19 120	0.22 369	0.42 299	0.40 355	0.17 119	0.24 193	0.17 155	0.12 109	0.22 118	0.16 147	0.08 196	0.21 483	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.11 218

ISRNet	0.28 383	0.15 257	0.54 326	0.27 421	0.19 403	0.24 252	0.15 100	0.47 357	0.45 413	0.40 450	0.49 459	0.42 433	0.27 363	0.33 302	0.30 392	0.20 535	0.12 330	0.17 515	0.16 513	0.16 469	0.21 431

SCV	0.18 117	0.15 257	0.37 132	0.26 383	0.20 429	0.16 54	0.16 133	0.35 208	0.23 115	0.14 68	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.12 12	0.08 196	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.26 488

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 26	0.15 257	0.21 21	0.27 421	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.11 22	0.10 34	0.13 140	0.22 118	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

HUF	0.26 345	0.15 257	0.79 462	0.39 542	0.31 537	0.16 54	0.17 169	0.36 220	0.25 154	0.19 146	0.14 80	0.23 225	0.11 78	0.32 292	0.14 82	0.08 196	0.60 600	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.56 572

FACV-RUCA	0.22 235	0.15 257	0.38 134	0.24 304	0.23 474	0.26 293	0.19 268	0.41 294	0.35 288	0.26 221	0.32 272	0.22 211	0.25 337	0.24 154	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.15 498	0.08 217	0.16 469	0.14 328

SMoEStereo_RVC	0.14 53	0.15 257	0.29 75	0.19 73	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.21 34	0.21 91	0.15 90	0.13 49	0.12 70	0.11 78	0.25 173	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.08 67

tg	0.18 117	0.15 257	0.34 114	0.22 201	0.11 83	0.23 230	0.15 100	0.35 208	0.27 183	0.20 156	0.25 201	0.20 190	0.12 109	0.25 173	0.16 147	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.08 174	0.13 299

RAStereo	0.14 53	0.15 257	0.40 150	0.22 201	0.11 83	0.15 29	0.18 223	0.25 89	0.24 129	0.13 48	0.17 109	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 345	0.15 257	0.96 513	0.21 147	0.25 504	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.28 195	0.25 211	0.29 237	0.46 461	0.23 303	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.12 442	0.11 372	0.17 381

test_sample6	0.27 373	0.15 257	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.22 369	0.54 430	0.39 345	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.58 425	0.26 356	0.11 388	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 117	0.15 257	0.27 68	0.20 114	0.13 172	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.37 319	0.43 478	0.17 109	0.13 84	0.12 109	0.20 77	0.16 147	0.08 196	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.08 67

MyStereo07	0.18 117	0.15 257	0.44 182	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.31 165	0.26 166	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.13 140	0.33 302	0.14 82	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo06	0.23 268	0.15 257	0.74 443	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.43 308	0.25 154	0.36 397	0.24 193	0.34 362	0.18 247	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo05	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.50 386	0.54 488	0.32 332	0.23 184	0.26 275	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo04	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.51 397	0.54 488	0.29 267	0.23 184	0.27 280	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

mmm	0.25 322	0.15 257	0.44 182	0.23 254	0.20 429	0.28 318	0.21 335	0.43 308	0.32 250	0.31 307	0.40 372	0.30 326	0.24 324	0.31 282	0.28 375	0.09 280	0.21 483	0.11 396	0.12 442	0.10 320	0.26 488

DCRE	0.24 297	0.15 257	0.45 185	0.26 383	0.26 508	0.23 230	0.21 335	0.37 235	0.29 214	0.23 190	0.81 551	0.23 225	0.16 197	0.24 154	0.18 203	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.25 476

fff	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

ADStereo(finetuned)	0.21 212	0.15 257	0.59 376	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.31 430	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

x	0.23 268	0.15 257	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.43 308	0.35 288	0.26 221	0.31 262	0.29 306	0.25 337	0.29 254	0.30 392	0.09 280	0.22 494	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.24 466

IER	0.24 297	0.15 257	0.50 264	0.21 147	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.44 329	0.38 329	0.34 365	0.41 384	0.32 346	0.34 453	0.31 282	0.23 322	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.09 112

hknet	0.26 345	0.15 257	0.49 242	0.25 342	0.16 311	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.40 355	0.34 365	0.35 311	0.43 440	0.28 386	0.38 343	0.26 356	0.09 280	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

GwcNet-ADL	0.23 268	0.15 257	0.58 369	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.24 421	0.51 397	0.41 365	0.28 243	0.29 237	0.30 326	0.20 274	0.27 208	0.28 375	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.11 218

THIR-Stereo	0.30 416	0.15 257	0.46 199	0.19 73	0.11 83	0.28 318	0.70 578	0.33 192	0.36 304	0.37 414	0.64 525	0.33 354	0.49 525	0.58 425	0.44 472	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.08 67

IRAFT_RVC	0.23 268	0.15 257	0.54 326	0.26 383	0.12 122	0.19 120	0.23 397	0.41 294	0.39 345	0.31 307	0.30 251	0.29 306	0.24 324	0.55 412	0.23 322	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.08 67

sCroCo_RVC	0.19 145	0.15 257	0.60 383	0.27 421	0.18 371	0.23 230	0.16 133	0.28 111	0.24 129	0.14 68	0.22 173	0.17 155	0.14 158	0.22 118	0.16 147	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.10 177

DCANet	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.23 303	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

csc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

cscssc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

UPFNet	0.27 373	0.15 257	0.47 207	0.25 342	0.20 429	0.37 447	0.27 455	0.50 386	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.37 387	0.29 406	0.40 348	0.34 428	0.10 349	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.10 320	0.08 67

DStereoRT	0.40 487	0.16 291	0.74 443	0.25 342	0.17 341	0.42 476	0.19 268	0.50 386	0.48 445	0.31 307	0.40 372	0.32 346	0.39 482	0.64 464	0.31 402	0.09 280	0.11 306	1.56 613	0.43 580	0.08 174	0.41 549

xyz-stereo-finetune2	0.18 117	0.16 291	0.32 104	0.16 7	0.09 15	0.27 300	0.19 268	0.29 130	0.21 91	0.23 190	0.29 237	0.21 204	0.23 303	0.37 340	0.23 322	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

HI	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

CoSv	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

AIO_rvc	0.20 176	0.16 291	0.49 242	0.41 553	0.29 525	0.15 29	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.17 119	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.35 324	0.13 41	0.07 72	0.19 463	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.41 549

DDVS	0.26 345	0.16 291	0.45 185	0.25 342	0.17 341	0.34 417	0.21 335	0.43 308	0.31 240	0.34 365	0.41 384	0.47 471	0.21 284	0.52 398	0.29 389	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.16 361

rvit_0105_6	0.20 176	0.16 291	0.41 159	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.20 308	0.31 165	0.39 345	0.18 140	0.22 173	0.23 225	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

ITSA-stereo	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.11 83	0.28 318	0.18 223	0.58 482	0.59 515	0.32 332	0.32 272	0.33 354	0.28 386	0.51 390	0.34 428	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

test_sample7	0.28 383	0.16 291	0.47 207	0.21 147	0.14 212	0.29 342	0.22 369	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.14 474	0.21 483	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.25 476

ACVNet-DCA	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

xx1	0.23 268	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.28 293	0.25 337	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

1test111	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

cc1	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

tt1	0.22 235	0.16 291	0.49 242	0.26 383	0.15 273	0.31 378	0.19 268	0.38 246	0.46 424	0.21 164	0.19 135	0.13 84	0.16 197	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

plain	0.18 117	0.16 291	0.59 376	0.21 147	0.13 172	0.16 54	0.17 169	0.29 130	0.23 115	0.16 104	0.26 209	0.13 84	0.17 217	0.27 208	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.07 23

gwcnet-sp	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

scenet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

CASS	0.22 235	0.16 291	0.40 150	0.26 383	0.12 122	0.29 342	0.19 268	0.40 276	0.32 250	0.34 365	0.35 311	0.25 256	0.25 337	0.26 194	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.11 396	0.09 309	0.11 372	0.12 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

qqq	0.24 297	0.16 291	0.46 199	0.20 114	0.15 273	0.23 230	0.20 308	0.43 308	0.32 250	0.26 221	0.31 262	0.28 293	0.25 337	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.22 494	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

NINENet	0.27 373	0.16 291	0.49 242	0.23 254	0.16 311	0.44 486	0.17 169	0.63 523	0.49 459	0.33 345	0.38 345	0.31 335	0.22 291	0.43 360	0.22 303	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.08 217	0.12 413	0.11 218

test_4	0.19 145	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.13 172	0.19 120	0.21 335	0.27 105	0.24 129	0.24 198	0.47 449	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.18 203	0.06 30	0.06 53	0.09 265	0.09 309	0.07 112	0.06 8

PSMNet-ADL	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.27 421	0.14 212	0.32 395	0.22 369	0.45 338	0.37 319	0.28 243	0.34 303	0.41 420	0.28 386	0.61 445	0.32 412	0.11 388	0.10 272	0.09 265	0.11 400	0.10 320	0.13 299

OMP-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.48 222	0.30 478	0.13 172	0.21 182	0.16 133	0.38 246	0.35 288	0.34 365	0.30 251	0.33 354	0.20 274	0.70 487	0.24 331	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

IIG-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.47 207	0.29 467	0.12 122	0.23 230	0.14 75	0.40 276	0.33 266	0.35 384	0.37 337	0.33 354	0.22 291	0.70 487	0.26 356	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

CroCo-Stereo	0.15 70	0.16 291	0.34 114	0.25 342	0.12 122	0.11 4	0.18 223	0.35 208	0.24 129	0.13 48	0.13 49	0.18 168	0.12 109	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.06 8
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
iRaftStereo_RVC	0.17 107	0.16 291	0.35 120	0.21 147	0.11 83	0.20 154	0.17 169	0.34 199	0.25 154	0.20 156	0.25 201	0.19 178	0.12 109	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.12 330	0.10 340	0.09 309	0.09 257	0.14 328

pcwnet_v2	0.32 433	0.16 291	1.22 554	0.23 254	0.19 403	0.32 395	0.19 268	0.61 511	0.61 520	0.37 414	0.45 430	0.35 376	0.29 406	0.37 340	0.26 356	0.14 474	0.11 306	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.18 386

UNet	0.28 383	0.16 291	0.70 430	0.24 304	0.20 429	0.44 486	0.21 335	0.52 405	0.42 377	0.36 397	0.40 372	0.43 440	0.33 451	0.41 351	0.32 412	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.09 309	0.10 320	0.09 112

ac_64	0.28 383	0.16 291	0.62 393	0.25 342	0.17 341	0.36 439	0.22 369	0.48 368	0.35 288	0.36 397	0.37 337	0.51 489	0.30 413	0.62 456	0.34 428	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

DISCO	0.33 440	0.16 291	0.55 334	0.26 383	0.16 311	0.48 510	0.25 435	0.52 405	0.58 508	0.38 423	0.45 430	0.63 537	0.37 470	0.65 469	0.50 492	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.13 426	0.13 299

MDST_ROB	0.51 529	0.16 291	0.97 515	0.31 494	0.21 446	1.35 593	0.34 511	0.80 569	0.59 515	1.09 585	0.74 543	0.49 481	0.37 470	1.31 585	0.60 515	0.14 474	0.12 330	0.16 506	0.13 474	0.13 426	0.18 386

xyz-stereo-finetune	0.17 107	0.17 323	0.29 75	0.17 15	0.08 6	0.24 252	0.21 335	0.30 148	0.32 250	0.19 146	0.22 173	0.19 178	0.15 177	0.30 269	0.22 303	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

rvit_0105_4	0.21 212	0.17 323	0.49 242	0.23 254	0.14 212	0.20 154	0.23 397	0.35 208	0.40 355	0.19 146	0.24 193	0.25 256	0.20 274	0.28 232	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.10 177

rvit_stereo_0081_aga	0.17 107	0.17 323	0.40 150	0.21 147	0.14 212	0.20 154	0.17 169	0.24 73	0.26 166	0.18 140	0.21 162	0.20 190	0.14 158	0.20 77	0.15 120	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.08 67

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 383	0.17 323	0.96 513	0.29 467	0.31 537	0.29 342	0.21 335	0.53 415	0.28 195	0.27 232	0.55 489	0.41 420	0.18 247	0.30 269	0.22 303	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.12 413	0.20 419

rvit_stereo_0080	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

IGEVStereo-DCA	0.20 176	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

rrr	0.22 235	0.17 323	0.79 462	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.27 183	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.28 500

ffm	0.27 373	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

ff1	0.36 459	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

mmx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

1111x	0.39 476	0.17 323	0.80 466	0.23 254	0.15 273	0.33 402	0.27 455	0.62 519	0.48 445	0.32 332	0.43 406	0.40 411	0.29 406	0.86 535	1.60 593	0.09 280	0.23 503	0.09 265	0.12 442	0.10 320	0.23 453

whm_eth	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

xxx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

MaDis-Stereo	0.15 70	0.17 323	0.39 141	0.19 73	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.26 98	0.22 101	0.13 48	0.15 86	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.17 173	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.06 8

MIM_Stereo	0.20 176	0.17 323	0.55 334	0.20 114	0.21 446	0.17 74	0.14 75	0.37 235	0.27 183	0.28 243	0.35 311	0.23 225	0.13 140	0.28 232	0.16 147	0.06 30	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.15 345

CSP-Net	0.28 383	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.14 212	0.44 486	0.24 421	0.52 405	0.42 377	0.42 467	0.44 416	0.42 433	0.27 363	0.66 475	0.30 392	0.12 428	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.10 177

GMOStereo	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

error version	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test-v	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test-2	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test_xeample3	0.22 235	0.17 323	0.81 467	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.25 154	0.19 146	0.12 38	0.13 84	0.12 109	0.34 317	0.33 421	0.07 72	0.20 478	0.07 92	0.08 217	0.08 174	0.34 526

AdaStereo	0.25 322	0.17 323	0.47 207	0.25 342	0.13 172	0.33 402	0.17 169	0.57 468	0.43 388	0.34 365	0.38 345	0.35 376	0.21 284	0.32 292	0.24 331	0.14 474	0.06 53	0.13 457	0.09 309	0.11 372	0.09 112
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.
Select-FE	0.27 373	0.18 345	0.87 491	0.23 254	0.22 461	0.29 342	0.18 223	0.53 415	0.28 195	0.30 290	0.33 292	0.45 452	0.29 406	0.30 269	0.21 285	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.08 174	0.20 419

rvit_0105_5	0.22 235	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.13 172	0.22 211	0.25 435	0.38 246	0.40 355	0.21 164	0.23 184	0.27 280	0.20 274	0.27 208	0.20 258	0.15 488	0.13 351	0.12 431	0.12 442	0.10 320	0.10 177

UGAM	0.28 383	0.18 345	0.57 354	0.26 383	0.13 172	0.23 230	0.26 446	0.33 192	0.45 413	0.32 332	0.42 392	0.45 452	0.22 291	0.92 550	0.23 322	0.08 196	0.09 232	0.14 481	0.13 474	0.10 320	0.10 177

rvit_stereo_0075_2	0.25 322	0.18 345	0.65 408	0.27 421	0.22 461	0.22 211	0.15 100	0.41 294	0.36 304	0.27 232	0.37 337	0.29 306	0.21 284	0.29 254	0.20 258	0.17 512	0.12 330	0.19 530	0.12 442	0.14 449	0.14 328

H2IRNET	0.19 145	0.18 345	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.28 111	0.31 240	0.17 119	0.32 272	0.25 256	0.20 274	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.08 67

CroCo-Stereo Lap2	0.16 91	0.18 345	0.39 141	0.26 383	0.18 371	0.11 4	0.19 268	0.30 148	0.22 101	0.13 48	0.16 95	0.15 129	0.11 78	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.07 23

delet	0.29 403	0.18 345	0.58 369	0.24 304	0.19 403	0.41 469	0.30 486	0.52 405	0.51 472	0.35 384	0.42 392	0.37 387	0.31 430	0.49 380	0.36 439	0.10 349	0.09 232	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

ACVNet	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.18 38	0.15 273	0.27 300	0.23 397	0.40 276	0.45 413	0.29 267	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.10 320	0.09 112

acv_ft	0.26 345	0.18 345	0.56 344	0.24 304	0.19 403	0.34 417	0.21 335	0.47 357	0.45 413	0.39 441	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.36 439	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.09 112

DSFCA	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.17 341	0.39 458	0.32 500	0.49 378	0.44 401	0.44 484	0.38 345	0.40 411	0.30 413	0.53 401	0.38 447	0.12 428	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.11 372	0.11 218

DMCA	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.27 300	0.20 308	0.45 338	0.40 355	0.32 332	0.33 292	0.33 354	0.25 337	0.27 208	0.30 392	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.12 270

NVstereo2D	0.32 433	0.18 345	0.63 398	0.24 304	0.23 474	0.43 481	0.28 471	0.60 503	0.58 508	0.28 243	0.39 363	0.42 433	0.30 413	0.71 493	0.30 392	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.10 366	0.20 517	0.18 386

HSM	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.15 273	0.33 402	0.20 308	0.55 448	0.39 345	0.36 397	0.39 363	0.67 552	0.32 443	0.88 538	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.10 177

rvit_stereo_ft	0.18 117	0.19 358	0.43 174	0.25 342	0.14 212	0.17 74	0.21 335	0.30 148	0.28 195	0.17 119	0.19 135	0.20 190	0.17 217	0.22 118	0.18 203	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.08 67

ToySt	0.28 383	0.19 358	0.68 422	0.22 201	0.19 403	0.31 378	0.31 495	0.43 308	0.43 388	0.28 243	0.38 345	0.42 433	0.32 443	0.33 302	0.32 412	0.08 196	0.14 369	0.10 340	0.12 442	0.11 372	0.24 466

IPLG	0.23 268	0.19 358	0.65 408	0.21 147	0.12 122	0.28 318	0.17 169	0.45 338	0.32 250	0.33 345	0.32 272	0.16 140	0.17 217	0.50 384	0.23 322	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

MIPNet	0.22 235	0.19 358	0.64 403	0.22 201	0.12 122	0.28 318	0.20 308	0.48 368	0.39 345	0.31 307	0.24 193	0.19 178	0.24 324	0.28 232	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

Anonymous3	0.24 297	0.19 358	0.76 451	0.27 421	0.18 371	0.41 469	0.24 421	0.45 338	0.36 304	0.23 190	0.27 222	0.20 190	0.18 247	0.28 232	0.19 234	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.13 299

raftrobust	0.19 145	0.19 358	0.42 168	0.23 254	0.24 491	0.19 120	0.13 51	0.33 192	0.28 195	0.26 221	0.20 144	0.19 178	0.17 217	0.23 143	0.17 173	0.08 196	0.10 272	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112

ADLNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.34 417	0.23 397	0.56 459	0.44 401	0.43 478	0.41 384	0.43 440	0.28 386	0.56 418	0.36 439	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

MMNet	0.28 383	0.19 358	0.54 326	0.24 304	0.17 341	0.47 503	0.22 369	0.47 357	0.53 483	0.40 450	0.43 406	0.36 381	0.34 453	0.40 348	0.35 435	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.09 112

HGLStereo	0.29 403	0.19 358	0.60 383	0.24 304	0.21 446	0.33 402	0.23 397	0.52 405	0.44 401	0.36 397	0.49 459	0.41 420	0.35 460	0.46 372	0.34 428	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

GANet-RSSM	0.26 345	0.19 358	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.22 369	0.47 357	0.34 277	0.30 290	0.40 372	0.41 420	0.30 413	0.59 433	0.25 345	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

FAT-Stereo	0.36 459	0.19 358	0.75 447	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.30 486	0.62 519	0.61 520	0.47 503	0.61 518	0.59 521	0.50 526	0.61 445	0.36 439	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.20 419

RASNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.33 402	0.20 308	0.50 386	0.41 365	0.31 307	0.44 416	0.47 471	0.38 475	0.79 519	0.40 453	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.10 177

StereoDRNet-Refined	0.28 383	0.19 358	0.47 207	0.25 342	0.14 212	0.36 439	0.21 335	0.49 378	0.43 388	0.46 497	0.52 472	0.42 433	0.30 413	0.46 372	0.38 447	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ACV-stereo	0.30 416	0.20 371	0.82 471	0.23 254	0.16 311	0.48 510	0.20 308	0.38 246	0.34 277	0.29 267	0.33 292	0.66 548	0.43 502	0.55 412	0.31 402	0.10 349	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

MyStereo8	0.25 322	0.20 371	0.69 424	0.24 304	0.17 341	0.31 378	0.16 133	0.50 386	0.32 250	0.29 267	0.38 345	0.25 256	0.19 269	0.33 302	0.29 389	0.08 196	0.20 478	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.16 361

Sa-1000	0.24 297	0.20 371	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.50 386	0.41 365	0.30 290	0.50 462	0.26 275	0.19 269	0.33 302	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.08 67

AnonymousM	0.19 145	0.20 371	0.30 83	0.18 38	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.27 183	0.27 232	0.21 162	0.18 168	0.14 158	0.21 94	0.16 147	0.09 280	0.08 190	0.38 571	0.15 503	0.06 51	0.08 67

S-Stereo	0.39 476	0.20 371	1.04 524	0.28 449	0.22 461	0.39 458	0.31 495	0.58 482	0.69 540	0.40 450	0.59 506	0.48 475	0.41 492	0.75 505	0.42 461	0.12 428	0.15 400	0.13 457	0.13 474	0.16 469	0.25 476

stereogan	0.39 476	0.20 371	0.78 461	0.28 449	0.22 461	0.65 550	0.26 446	0.62 519	0.65 529	0.45 491	0.60 510	0.67 552	0.45 507	0.69 484	0.37 445	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.12 442	0.20 517	0.19 401

DRN-Test	0.35 456	0.20 371	0.75 447	0.28 449	0.19 403	0.46 497	0.29 477	0.68 548	0.54 488	0.49 510	0.47 449	0.44 446	0.35 460	0.63 459	0.44 472	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.13 299

DLCB_ROB	0.30 416	0.20 371	0.45 185	0.28 449	0.17 341	0.37 447	0.25 435	0.50 386	0.45 413	0.46 497	0.47 449	0.51 489	0.34 453	0.56 418	0.38 447	0.10 349	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218

G2L-ROB	0.25 322	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.12 122	0.28 318	0.21 335	0.48 368	0.34 277	0.35 384	0.31 262	0.41 420	0.23 303	0.51 390	0.31 402	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.12 270

rvit_0105_3	0.24 297	0.21 379	0.57 354	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.28 471	0.40 276	0.43 388	0.25 211	0.26 209	0.29 306	0.22 291	0.29 254	0.21 285	0.15 488	0.13 351	0.14 481	0.15 503	0.10 320	0.10 177

DualNet (step1)	0.31 427	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.24 544	0.21 483	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample9	0.45 507	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample8	0.52 532	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.57 468	0.38 329	0.63 546	0.39 363	1.16 578	0.68 561	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

GCAP-Stereo	0.18 117	0.21 379	0.47 207	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.10 8	0.28 111	0.24 129	0.20 156	0.22 173	0.15 129	0.13 140	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.19 463	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

4D-IteraStereo	0.20 176	0.21 379	0.62 393	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.29 130	0.28 195	0.24 198	0.20 144	0.20 190	0.10 52	0.22 118	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.33 523

ssnet_v2	0.30 416	0.21 379	0.63 398	0.23 254	0.15 273	0.40 464	0.30 486	0.59 492	0.48 445	0.40 450	0.37 337	0.46 461	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.12 413	0.11 218

RAFT_CTSACE	0.23 268	0.21 379	0.57 354	0.26 383	0.15 273	0.22 211	0.23 397	0.34 199	0.30 230	0.34 365	0.51 465	0.31 335	0.17 217	0.33 302	0.15 120	0.06 30	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.07 23

TRStereo	0.22 235	0.21 379	0.62 393	0.40 547	0.19 403	0.22 211	0.16 133	0.58 482	0.30 230	0.21 164	0.21 162	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.14 82	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.11 400	0.06 51	0.19 401

raft+_RVC	0.21 212	0.21 379	0.46 199	0.22 201	0.35 546	0.21 182	0.16 133	0.39 267	0.35 288	0.22 182	0.28 229	0.20 190	0.15 177	0.25 173	0.20 258	0.08 196	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.12 270

XX-TBD	0.16 91	0.21 379	0.43 174	0.22 201	0.10 51	0.23 230	0.15 100	0.23 54	0.28 195	0.22 182	0.26 209	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.14 82	0.08 196	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8

psm_up	0.30 416	0.21 379	0.58 369	0.26 383	0.18 371	0.32 395	0.27 455	0.57 468	0.45 413	0.38 423	0.41 384	0.45 452	0.40 487	0.59 433	0.32 412	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.11 372	0.11 218

hitnet-ft	0.31 427	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.14 212	0.40 464	0.23 397	0.46 346	0.42 377	0.37 414	0.46 442	0.53 502	0.35 460	0.76 511	0.35 435	0.14 474	0.10 272	0.14 481	0.10 366	0.15 461	0.14 328

PSMNet-RSSM	0.26 345	0.21 379	0.50 264	0.21 147	0.14 212	0.25 272	0.21 335	0.50 386	0.38 329	0.31 307	0.45 430	0.40 411	0.27 363	0.53 401	0.24 331	0.12 428	0.08 190	0.11 396	0.13 474	0.10 320	0.10 177

CFNet-ft	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

CFNet_RVC	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

UCFNet_RVC	0.25 322	0.21 379	0.49 242	0.19 73	0.15 273	0.34 417	0.18 223	0.47 357	0.36 304	0.30 290	0.35 311	0.40 411	0.26 355	0.35 324	0.24 331	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.14 492	0.13 426	0.13 299

CBMV_ROB	0.36 459	0.21 379	0.57 354	0.22 201	0.14 212	0.35 432	0.20 308	0.55 448	0.47 437	0.52 522	0.58 502	0.45 452	0.53 535	0.75 505	0.50 492	0.18 523	0.19 463	0.23 544	0.21 538	0.15 461	0.20 419

G2L-Stereo_test	0.26 345	0.22 398	0.54 326	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.24 421	0.51 397	0.40 355	0.38 423	0.37 337	0.40 411	0.26 355	0.53 401	0.32 412	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

coex_refinement	0.28 383	0.22 398	0.50 264	0.23 254	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.51 397	0.43 388	0.35 384	0.42 392	0.45 452	0.27 363	0.56 418	0.41 457	0.10 349	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.11 372	0.12 270

AIO-test1	0.21 212	0.22 398	0.56 344	0.31 494	0.24 491	0.21 182	0.16 133	0.42 299	0.37 319	0.17 119	0.26 209	0.18 168	0.12 109	0.29 254	0.15 120	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.07 112	0.10 177

GMStereo_Zeroshot	0.25 322	0.22 398	0.51 282	0.27 421	0.14 212	0.28 318	0.15 100	0.40 276	0.36 304	0.37 414	0.43 406	0.40 411	0.17 217	0.35 324	0.21 285	0.12 428	0.07 126	0.13 457	0.07 135	0.17 484	0.10 177

TestStereo1	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

SA-5K	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

SA	0.24 297	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.25 272	0.23 397	0.48 368	0.42 377	0.28 243	0.44 416	0.23 225	0.23 303	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.08 174	0.09 112

AACVNet	0.28 383	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.19 268	0.43 308	0.33 266	0.39 441	0.42 392	0.44 446	0.29 406	0.73 496	0.28 375	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.12 270

LMCR-Stereo	0.28 383	0.22 398	0.56 344	0.29 467	0.14 212	0.37 447	0.23 397	0.57 468	0.36 304	0.40 450	0.40 372	0.29 306	0.30 413	0.41 351	0.38 447	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.13 426	0.10 177

rafts_anoy	0.21 212	0.22 398	0.49 242	0.25 342	0.24 491	0.19 120	0.17 169	0.34 199	0.32 250	0.24 198	0.25 201	0.20 190	0.16 197	0.25 173	0.21 285	0.08 196	0.19 463	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

RALCasStereoNet	0.22 235	0.22 398	0.48 222	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.18 223	0.32 172	0.27 183	0.22 182	0.30 251	0.22 211	0.15 177	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.22 494	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.25 476

111	0.22 235	0.22 398	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.24 252	0.17 169	0.44 329	0.46 424	0.24 198	0.30 251	0.29 306	0.22 291	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.15 345

cf-r	0.26 345	0.22 398	0.66 413	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.22 369	0.44 329	0.42 377	0.32 332	0.42 392	0.43 440	0.27 363	0.44 364	0.27 367	0.11 388	0.07 126	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.09 112

edge stereo	0.40 487	0.22 398	0.87 491	0.27 421	0.22 461	0.38 453	0.26 446	0.59 492	0.56 503	0.53 528	0.60 510	0.71 560	0.50 526	0.78 515	0.43 465	0.16 498	0.15 400	0.19 530	0.14 492	0.17 484	0.19 401

iResNet	0.25 322	0.22 398	0.62 393	0.26 383	0.11 83	0.31 378	0.23 397	0.46 346	0.45 413	0.34 365	0.43 406	0.27 280	0.23 303	0.36 330	0.37 445	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.10 177

SGM_RVC	0.57 545	0.22 398	0.60 383	0.26 383	0.16 311	0.97 577	0.46 552	0.76 566	0.90 569	1.03 582	0.92 563	1.16 578	0.93 578	1.21 577	0.72 532	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.16 469	0.24 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 373	0.23 414	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.19 268	0.48 368	0.37 319	0.33 345	0.38 345	0.40 411	0.23 303	0.61 445	0.33 421	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.11 218

StereoVision	0.23 268	0.23 414	0.55 334	0.27 421	0.17 341	0.23 230	0.22 369	0.40 276	0.32 250	0.21 164	0.51 465	0.22 211	0.16 197	0.29 254	0.19 234	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.13 474	0.10 320	0.08 67

CBFPSM	0.28 383	0.23 414	0.76 451	0.21 147	0.14 212	0.38 453	0.26 446	0.42 299	0.37 319	0.34 365	0.36 326	0.55 507	0.38 475	0.33 302	0.40 453	0.08 196	0.08 190	0.07 92	0.08 217	0.09 257	0.12 270

iinet-f	0.31 427	0.23 414	1.16 543	0.20 114	0.16 311	0.44 486	0.23 397	0.47 357	0.38 329	0.36 397	0.44 416	0.41 420	0.35 460	0.36 330	0.43 465	0.10 349	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.13 426	0.12 270

Anonymous_2	0.44 504	0.23 414	0.57 354	0.34 516	0.34 543	0.53 528	0.28 471	0.49 378	0.39 345	0.36 397	0.34 303	0.48 475	0.38 475	0.43 360	0.33 421	0.26 553	0.41 577	0.44 576	1.45 613	0.33 563	0.37 541

raft_robust	0.25 322	0.23 414	0.44 182	0.22 201	0.13 172	0.23 230	0.22 369	0.52 405	0.50 466	0.33 345	0.32 272	0.33 354	0.23 303	0.55 412	0.18 203	0.07 72	0.11 306	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.07 23

ADLNet2	0.31 427	0.23 414	0.77 457	0.23 254	0.18 371	0.36 439	0.24 421	0.55 448	0.54 488	0.33 345	0.38 345	0.45 452	0.31 430	0.70 487	0.36 439	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.12 413	0.11 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 176	0.23 414	0.49 242	0.21 147	0.16 311	0.19 120	0.17 169	0.35 208	0.32 250	0.26 221	0.33 292	0.20 190	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.06 30	0.10 272	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

RYNet	0.38 471	0.23 414	0.65 408	0.26 383	0.28 515	0.62 544	0.33 506	0.61 511	0.62 524	0.42 467	0.39 363	0.58 520	0.40 487	0.89 540	0.57 511	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.19 509	0.22 445

HITNet	0.22 235	0.23 414	0.60 383	0.20 114	0.09 15	0.27 300	0.15 100	0.45 338	0.33 266	0.29 267	0.33 292	0.27 280	0.22 291	0.29 254	0.27 367	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 322	0.23 414	0.59 376	0.22 201	0.09 15	0.30 356	0.18 223	0.40 276	0.38 329	0.38 423	0.44 416	0.31 335	0.22 291	0.44 364	0.32 412	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.08 67

rvit_105_1	0.28 383	0.24 425	0.65 408	0.27 421	0.19 403	0.31 378	0.35 514	0.46 346	0.53 483	0.31 307	0.32 272	0.32 346	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.16 498	0.14 369	0.15 498	0.17 524	0.11 372	0.11 218

DispNO	0.29 403	0.24 425	0.83 477	0.23 254	0.17 341	0.25 272	0.22 369	0.47 357	0.42 377	0.33 345	0.39 363	0.38 393	0.28 386	0.78 515	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

RAFT+CT+SA	0.23 268	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.18 371	0.23 230	0.29 477	0.42 299	0.38 329	0.24 198	0.39 363	0.20 190	0.17 217	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.12 442	0.09 257	0.13 299

iRaft-Stereo_5w	0.25 322	0.24 425	0.50 264	0.23 254	0.18 371	0.19 120	0.19 268	0.39 267	0.35 288	0.28 243	0.36 326	0.34 362	0.23 303	0.66 475	0.28 375	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.14 328

RAFT	0.24 297	0.24 425	0.46 199	0.27 421	0.15 273	0.26 293	0.26 446	0.37 235	0.31 240	0.34 365	0.34 303	0.41 420	0.22 291	0.30 269	0.18 203	0.08 196	0.15 400	0.11 396	0.10 366	0.11 372	0.13 299

GEStereo_RVC	0.29 403	0.24 425	0.60 383	0.27 421	0.16 311	0.33 402	0.25 435	0.58 482	0.56 503	0.35 384	0.38 345	0.34 362	0.25 337	0.51 390	0.29 389	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.13 299

TestStereo	0.22 235	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.11 83	0.22 211	0.22 369	0.32 172	0.31 240	0.24 198	0.34 303	0.23 225	0.19 269	0.62 456	0.19 234	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.07 135	0.11 372	0.07 23

sAnonymous2	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

CroCo_RVC	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

RALAANet	0.21 212	0.24 425	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.22 211	0.13 51	0.38 246	0.30 230	0.29 267	0.26 209	0.25 256	0.15 177	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.07 23

AFF-stereo	0.20 176	0.24 425	0.49 242	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.18 223	0.35 208	0.29 214	0.25 211	0.36 326	0.25 256	0.17 217	0.25 173	0.17 173	0.06 30	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.11 218

STTStereo	0.30 416	0.24 425	0.83 477	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.24 421	0.49 378	0.39 345	0.39 441	0.41 384	0.44 446	0.28 386	0.41 351	0.30 392	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.16 513	0.12 413	0.12 270

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 403	0.24 425	0.81 467	0.26 383	0.18 371	0.30 356	0.22 369	0.52 405	0.41 365	0.38 423	0.42 392	0.42 433	0.28 386	0.46 372	0.31 402	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.11 400	0.10 320	0.12 270
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 440	0.24 425	0.49 242	0.27 421	0.16 311	0.34 417	0.19 268	0.55 448	0.50 466	0.34 365	0.37 337	0.42 433	0.30 413	0.93 552	0.25 345	0.19 532	0.20 478	0.24 546	0.22 546	0.17 484	0.25 476

pmcnn	0.54 537	0.24 425	1.06 527	0.25 342	0.26 508	0.40 464	0.31 495	0.55 448	0.55 496	0.56 536	1.22 578	2.53 606	0.39 482	0.84 532	1.08 567	0.09 280	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.10 320	0.14 328

LL-Strereo2	0.21 212	0.25 440	0.53 314	0.32 500	0.20 429	0.25 272	0.14 75	0.32 172	0.25 154	0.25 211	0.20 144	0.24 244	0.12 109	0.28 232	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.12 431	0.09 309	0.09 257	0.16 361

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 440	0.25 440	0.82 471	0.22 201	0.17 341	0.46 497	0.28 471	0.53 415	0.53 483	0.43 478	0.57 499	0.44 446	0.31 430	0.50 384	0.48 485	0.10 349	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.11 372	0.12 270

test_5	0.25 322	0.25 440	0.57 354	0.27 421	0.18 371	0.25 272	0.29 477	0.42 299	0.39 345	0.29 267	0.40 372	0.27 280	0.23 303	0.35 324	0.19 234	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.14 328

SACVNet	0.32 433	0.25 440	0.59 376	0.26 383	0.19 403	0.35 432	0.25 435	0.54 430	0.41 365	0.43 478	0.45 430	0.46 461	0.34 453	0.71 493	0.30 392	0.14 474	0.10 272	0.12 431	0.12 442	0.16 469	0.20 419

GwcNet-RSSM	0.28 383	0.25 440	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.24 421	0.46 346	0.44 401	0.33 345	0.46 442	0.41 420	0.28 386	0.55 412	0.31 402	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.09 112

BEATNet_4x	0.25 322	0.25 440	0.66 413	0.23 254	0.10 51	0.29 342	0.14 75	0.49 378	0.34 277	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.26 355	0.34 317	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.13 299

DANet	0.37 466	0.25 440	0.67 416	0.37 531	0.22 461	0.42 476	0.25 435	0.50 386	0.44 401	0.52 522	0.50 462	0.59 521	0.42 498	0.78 515	0.53 500	0.13 450	0.12 330	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.21 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 449	0.25 440	0.77 457	0.27 421	0.17 341	0.34 417	0.28 471	0.55 448	0.50 466	0.43 478	0.46 442	0.44 446	0.31 430	0.90 543	0.27 367	0.15 488	0.10 272	0.14 481	0.14 492	0.15 461	0.15 345

DeepPruner_ROB	0.28 383	0.25 440	0.64 403	0.22 201	0.16 311	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.33 266	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.26 355	0.45 370	0.28 375	0.15 488	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.14 328

CBMV	0.36 459	0.25 440	0.61 389	0.24 304	0.14 212	0.42 476	0.33 506	0.56 459	0.52 482	0.54 532	0.52 472	0.51 489	0.58 542	0.63 459	0.43 465	0.15 488	0.16 413	0.18 523	0.16 513	0.13 426	0.19 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

YMNet_1	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

fast-acv-ft	0.33 440	0.26 450	0.88 498	0.25 342	0.18 371	0.49 516	0.27 455	0.44 329	0.50 466	0.40 450	0.55 489	0.49 481	0.36 465	0.39 346	0.41 457	0.11 388	0.11 306	0.11 396	0.12 442	0.13 426	0.11 218

APVNet	0.38 471	0.26 450	0.87 491	0.26 383	0.22 461	0.52 525	0.35 514	0.64 529	0.46 424	0.40 450	0.52 472	0.48 475	0.39 482	0.84 532	0.48 485	0.13 450	0.14 369	0.15 498	0.16 513	0.16 469	0.16 361

RP	0.38 471	0.26 450	0.67 416	0.31 494	0.24 491	0.37 447	0.29 477	0.53 415	0.61 520	0.42 467	0.65 527	0.62 533	0.51 528	0.63 459	0.43 465	0.17 512	0.15 400	0.17 515	0.15 503	0.17 484	0.19 401

G-Net	0.47 518	0.26 450	1.02 522	0.34 516	0.28 515	0.89 571	0.35 514	0.47 357	0.46 424	0.68 554	1.20 576	0.64 542	0.59 544	0.61 445	0.60 515	0.16 498	0.14 369	0.17 515	0.13 474	0.22 528	0.21 431

DPSNet	0.51 529	0.26 450	1.16 543	0.28 449	0.21 446	0.76 558	0.56 569	0.89 583	0.82 558	0.49 510	0.51 465	0.64 542	0.81 569	0.89 540	0.85 547	0.17 512	0.16 413	0.13 457	0.13 474	0.26 543	0.27 492

XPNet_ROB	0.35 456	0.26 450	0.58 369	0.28 449	0.19 403	0.37 447	0.31 495	0.57 468	0.51 472	0.52 522	0.54 484	0.57 514	0.38 475	0.65 469	0.48 485	0.17 512	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

AIO-test2	0.22 235	0.27 458	0.54 326	0.29 467	0.16 311	0.22 211	0.16 133	0.44 329	0.43 388	0.17 119	0.29 237	0.16 140	0.11 78	0.27 208	0.14 82	0.19 532	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.09 112

AASNet	0.29 403	0.27 458	0.67 416	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.21 335	0.64 529	0.49 459	0.36 397	0.41 384	0.32 346	0.26 355	0.33 302	0.39 451	0.12 428	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.14 449	0.12 270

ACRE	0.23 268	0.27 458	0.83 477	0.24 304	0.15 273	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.32 250	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

HCRNet	0.25 322	0.27 458	0.42 168	0.34 516	0.17 341	0.27 300	0.18 223	0.45 338	0.37 319	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.23 303	0.44 364	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

DMCA-RVC	0.30 416	0.27 458	0.93 508	0.28 449	0.17 341	0.30 356	0.21 335	0.43 308	0.36 304	0.40 450	0.38 345	0.39 407	0.36 465	0.44 364	0.34 428	0.13 450	0.10 272	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.11 218

TDLM	0.32 433	0.27 458	0.52 303	0.30 478	0.15 273	0.33 402	0.32 500	0.54 430	0.50 466	0.44 484	0.43 406	0.39 407	0.30 413	0.92 550	0.30 392	0.14 474	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.14 328

iResNet_ROB	0.27 373	0.27 458	0.48 222	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.17 169	0.57 468	0.55 496	0.39 441	0.44 416	0.37 387	0.28 386	0.43 360	0.28 375	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.11 218

WCMA_ROB	0.55 538	0.27 458	0.76 451	0.26 383	0.22 461	0.62 544	0.36 521	0.57 468	0.58 508	0.97 576	1.40 584	1.28 584	0.94 579	0.80 522	0.80 542	0.20 535	0.17 438	0.16 506	0.16 513	0.19 509	0.29 506

TCMNet	0.34 449	0.28 466	0.81 467	0.29 467	0.30 530	0.40 464	0.28 471	0.53 415	0.49 459	0.38 423	0.46 442	0.40 411	0.30 413	0.61 445	0.42 461	0.14 474	0.13 351	0.15 498	0.14 492	0.18 500	0.19 401

CIPLG	0.23 268	0.28 466	0.75 447	0.24 304	0.16 311	0.25 272	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.34 303	0.23 225	0.15 177	0.27 208	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

GANet	0.40 487	0.28 466	0.67 416	0.31 494	0.18 371	0.43 481	0.39 534	0.60 503	0.46 424	0.48 509	0.78 547	0.55 507	0.45 507	0.96 556	0.55 507	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.15 461	0.16 361

StereoDRNet	0.34 449	0.28 466	0.70 430	0.28 449	0.21 446	0.43 481	0.30 486	0.63 523	0.51 472	0.47 503	0.40 372	0.48 475	0.31 430	0.58 425	0.44 472	0.12 428	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.13 299

SDNR	0.47 518	0.29 470	0.92 504	0.24 304	0.37 552	1.27 589	0.17 169	0.54 430	0.58 508	0.44 484	0.85 556	0.55 507	0.28 386	1.19 576	0.52 496	0.23 541	0.24 516	0.17 515	0.13 474	0.19 509	0.26 488

IPLGR_C	0.23 268	0.29 470	0.81 467	0.24 304	0.16 311	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

psmorigin	0.52 532	0.29 470	3.10 603	0.24 304	0.19 403	0.39 458	0.24 421	0.52 405	0.45 413	0.66 551	0.68 533	0.70 559	0.52 530	0.86 535	0.49 491	0.15 488	0.17 438	0.13 457	0.14 492	0.16 469	0.23 453

GwcNet	0.37 466	0.29 470	1.12 537	0.25 342	0.24 491	0.48 510	0.27 455	0.58 482	0.60 518	0.39 441	0.54 484	0.51 489	0.34 453	0.60 438	0.46 480	0.13 450	0.12 330	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.15 345

Nwc_Net	0.39 476	0.29 470	0.84 481	0.32 500	0.24 491	0.45 494	0.30 486	0.67 543	0.51 472	0.39 441	0.70 537	0.59 521	0.48 520	0.61 445	0.45 479	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.21 538	0.14 449	0.15 345

CFNet	0.29 403	0.29 470	0.57 354	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.15 100	0.53 415	0.46 424	0.31 307	0.40 372	0.38 393	0.27 363	0.76 511	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

z-ln-s-r	0.35 456	0.30 476	1.02 522	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.26 446	0.46 346	0.55 496	0.33 345	0.61 518	0.39 407	0.31 430	0.80 522	0.77 538	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.10 177

ARAFT	0.26 345	0.30 476	0.87 491	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.24 421	0.46 346	0.34 277	0.33 345	0.28 229	0.29 306	0.20 274	0.49 380	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.09 112

GMStereo	0.21 212	0.30 476	0.57 354	0.21 147	0.12 122	0.24 252	0.18 223	0.30 148	0.41 365	0.26 221	0.24 193	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.09 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 525	0.30 476	1.15 541	0.28 449	0.19 403	0.77 561	0.64 574	0.57 468	0.73 550	0.57 539	0.73 542	0.55 507	0.60 546	0.66 475	1.53 590	0.11 388	0.10 272	0.13 457	0.13 474	0.15 461	0.16 361

AF-Net	0.40 487	0.31 480	0.74 443	0.33 511	0.24 491	0.43 481	0.30 486	0.64 529	0.67 534	0.44 484	0.69 536	0.65 544	0.52 530	0.59 433	0.48 485	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.14 492	0.16 469	0.14 328

NCC-stereo	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386

Abc-Net	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 440	0.31 480	0.69 424	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.49 378	0.55 496	0.39 441	0.60 510	0.43 440	0.30 413	0.88 538	0.54 504	0.11 388	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.10 320	0.12 270

LALA_ROB	0.38 471	0.31 480	0.65 408	0.30 478	0.21 446	0.46 497	0.39 534	0.63 523	0.54 488	0.53 528	0.52 472	0.69 556	0.36 465	0.52 398	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.16 506	0.14 492	0.17 484	0.16 361

PSMNet_ROB	0.36 459	0.31 480	0.71 437	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.44 548	0.61 511	0.49 459	0.39 441	0.45 430	0.49 481	0.32 443	0.66 475	0.53 500	0.14 474	0.10 272	0.15 498	0.14 492	0.13 426	0.13 299

MeshStereo	0.60 550	0.31 480	0.71 437	0.22 201	0.17 341	0.66 551	0.36 521	0.81 571	0.63 526	1.48 604	1.32 581	1.65 592	0.83 570	1.18 575	0.74 534	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.14 492	0.17 484	0.19 401
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
dd	0.23 268	0.32 487	0.55 334	0.23 254	0.12 122	0.27 300	0.21 335	0.32 172	0.45 413	0.30 290	0.29 237	0.25 256	0.17 217	0.31 282	0.26 356	0.13 450	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.12 413	0.09 112

DGSMNet	0.63 556	0.32 487	1.01 521	0.54 571	0.73 588	0.62 544	1.36 606	0.62 519	0.58 508	0.38 423	0.62 521	0.52 497	0.34 453	0.65 469	0.47 483	0.54 581	0.61 601	0.67 587	0.61 597	0.65 582	0.69 594

FADNet-RVC-Resample	0.31 427	0.32 487	1.16 543	0.27 421	0.17 341	0.33 402	0.21 335	0.49 378	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.34 362	0.27 363	0.54 407	0.27 367	0.10 349	0.10 272	0.14 481	0.13 474	0.13 426	0.18 386

ETE_ROB	0.36 459	0.32 487	0.64 403	0.30 478	0.18 371	0.40 464	0.38 531	0.59 492	0.49 459	0.50 516	0.52 472	0.62 533	0.37 470	0.58 425	0.43 465	0.13 450	0.10 272	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.18 386

DFGA-Net	0.26 345	0.33 491	0.70 430	0.22 201	0.15 273	0.25 272	0.17 169	0.41 294	0.40 355	0.30 290	0.32 272	0.21 204	0.18 247	0.61 445	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.09 112

FC-DCNN v2	0.75 567	0.33 491	0.82 471	0.33 511	0.28 515	0.85 568	0.40 538	0.88 581	0.86 565	1.46 598	1.65 594	2.08 599	1.40 595	1.14 573	0.95 554	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

LL-Strereo	0.32 433	0.33 491	0.77 457	0.26 383	0.24 491	0.22 211	0.23 397	0.58 482	0.44 401	0.35 384	0.32 272	0.41 420	0.40 487	0.93 552	0.25 345	0.08 196	0.13 351	0.11 396	0.09 309	0.09 257	0.22 445

RAFT + AFF	0.30 416	0.33 491	0.76 451	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.33 506	0.55 448	0.42 377	0.28 243	0.30 251	0.31 335	0.31 430	0.64 464	0.32 412	0.09 280	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.12 413	0.16 361

aanetorigin	0.40 487	0.33 491	1.14 540	0.25 342	0.19 403	0.30 356	0.37 523	0.34 199	0.47 437	0.95 574	0.82 552	0.52 497	0.56 539	0.50 384	0.52 496	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.16 469	0.19 401

ADCRef	0.41 494	0.33 491	1.05 525	0.26 383	0.21 446	0.49 516	0.27 455	0.54 430	0.51 472	0.51 519	0.59 506	0.35 376	0.47 516	0.54 407	1.35 584	0.09 280	0.08 190	0.12 431	0.12 442	0.12 413	0.13 299

FC-DCNN	0.73 563	0.33 491	0.84 481	0.33 511	0.28 515	0.82 567	0.40 538	0.82 572	0.83 559	1.43 596	1.60 593	1.97 597	1.38 593	1.10 569	0.93 551	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

NCCL2	0.37 466	0.33 491	0.59 376	0.37 531	0.23 474	0.42 476	0.41 543	0.56 459	0.44 401	0.47 503	0.47 449	0.61 530	0.39 482	0.58 425	0.41 457	0.16 498	0.13 351	0.21 537	0.22 546	0.16 469	0.18 386

DN-CSS_ROB	0.24 297	0.33 491	0.69 424	0.25 342	0.14 212	0.26 293	0.13 51	0.42 299	0.35 288	0.30 290	0.42 392	0.22 211	0.20 274	0.34 317	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

ccnet	0.43 502	0.34 500	0.62 393	0.28 449	0.33 541	0.60 542	0.34 511	0.68 548	0.47 437	0.54 532	0.66 529	0.56 512	0.46 514	0.73 496	0.66 526	0.26 553	0.19 463	0.24 546	0.22 546	0.27 549	0.25 476

SHD	0.45 507	0.34 500	0.89 500	0.37 531	0.28 515	0.46 497	0.23 397	0.72 560	0.96 576	0.65 549	0.61 518	0.61 530	0.48 520	0.64 464	0.69 529	0.16 498	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.21 524	0.25 476

FBW_ROB	0.46 515	0.34 500	0.71 437	0.32 500	0.20 429	0.51 519	0.32 500	0.73 561	0.63 526	0.60 543	0.57 499	0.65 544	0.44 505	1.42 591	0.62 519	0.14 474	0.17 438	0.22 542	0.16 513	0.17 484	0.23 453

MSMD_ROB	0.63 556	0.34 500	0.70 430	0.30 478	0.25 504	0.88 570	0.35 514	0.58 482	0.67 534	1.13 586	1.52 588	1.75 595	1.05 584	0.90 543	0.60 515	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.27 565	0.25 539	0.27 492

DStereoO	0.55 538	0.35 504	0.68 422	0.44 558	0.49 568	0.41 469	1.08 600	0.58 482	0.73 550	0.49 510	0.53 480	0.51 489	0.85 571	0.60 438	0.75 535	0.83 598	0.28 537	0.38 571	0.19 531	0.52 575	0.35 530

HBP-ISP	0.34 449	0.35 504	0.76 451	0.23 254	0.17 341	0.33 402	0.22 369	0.56 459	0.47 437	0.42 467	0.49 459	0.33 354	0.41 492	0.73 496	0.27 367	0.18 523	0.19 463	0.24 546	0.20 536	0.16 469	0.16 361

Wz-Net-LNSev	0.36 459	0.35 504	1.06 527	0.26 383	0.21 446	0.47 503	0.33 506	0.56 459	0.58 508	0.45 491	0.54 484	0.50 486	0.37 470	0.40 348	0.42 461	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.09 309	0.14 449	0.15 345

Wz-Net-MNSev	0.39 476	0.35 504	0.99 519	0.26 383	0.21 446	0.59 541	0.39 534	0.58 482	0.61 520	0.49 510	0.56 494	0.53 502	0.37 470	0.61 445	0.47 483	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.15 461	0.15 345

FADNet_RVC	0.31 427	0.35 504	0.98 517	0.24 304	0.16 311	0.30 356	0.17 169	0.52 405	0.39 345	0.30 290	0.38 345	0.30 326	0.29 406	0.54 407	0.33 421	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.16 513	0.21 524	0.24 466

RGC	0.41 494	0.35 504	0.76 451	0.35 522	0.28 515	0.41 469	0.29 477	0.60 503	0.55 496	0.47 503	0.64 525	0.63 537	0.47 516	0.74 500	0.46 480	0.16 498	0.15 400	0.21 537	0.21 538	0.19 509	0.21 431

PA-Net	0.40 487	0.35 504	1.05 525	0.32 500	0.28 515	0.39 458	0.43 546	0.53 415	0.56 503	0.35 384	0.43 406	0.41 420	0.36 465	0.83 531	0.61 518	0.12 428	0.23 503	0.16 506	0.23 550	0.13 426	0.20 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 521	0.36 511	1.47 571	0.26 383	0.22 461	0.57 535	0.40 538	0.56 459	0.54 488	0.46 497	0.52 472	0.46 461	0.53 535	0.59 433	1.93 600	0.10 349	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.15 345

ADCPNet	0.51 529	0.36 511	1.82 586	0.27 421	0.23 474	0.71 554	0.39 534	0.56 459	0.54 488	0.52 522	0.60 510	0.66 548	0.57 541	0.64 464	1.23 573	0.15 488	0.18 450	0.14 481	0.23 550	0.19 509	0.22 445

PS-NSSS	0.33 440	0.36 511	0.61 389	0.24 304	0.18 371	0.33 402	0.24 421	0.59 492	0.42 377	0.38 423	0.52 472	0.36 381	0.31 430	0.80 522	0.32 412	0.18 523	0.14 369	0.21 537	0.15 503	0.17 484	0.14 328

w-ln-seven-2	0.40 487	0.37 514	1.34 562	0.28 449	0.18 371	0.38 453	0.29 477	0.53 415	0.59 515	0.47 503	0.56 494	0.46 461	0.42 498	0.70 487	0.64 523	0.10 349	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.16 361

UDGNet	0.24 297	0.37 514	0.53 314	0.25 342	0.14 212	0.24 252	0.18 223	0.32 172	0.44 401	0.29 267	0.28 229	0.24 244	0.20 274	0.30 269	0.21 285	0.16 498	0.07 126	0.21 537	0.11 400	0.16 469	0.11 218

SuperB	0.50 525	0.37 514	2.16 593	0.23 254	0.15 273	0.41 469	0.32 500	0.50 386	0.83 559	0.44 484	0.51 465	0.33 354	0.45 507	0.69 484	1.07 566	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.95 600	0.18 386

RTSC	0.43 502	0.37 514	0.95 512	0.30 478	0.20 429	0.50 518	0.23 397	0.65 535	0.86 565	0.56 536	0.54 484	0.51 489	0.36 465	0.71 493	0.92 550	0.13 450	0.14 369	0.11 396	0.13 474	0.18 500	0.19 401

DeepPrunerF	0.46 515	0.37 514	1.50 573	0.34 516	0.30 530	0.36 439	0.37 523	0.64 529	1.15 590	0.41 462	0.45 430	0.40 411	0.41 492	0.82 527	0.53 500	0.18 523	0.14 369	0.23 544	0.21 538	0.17 484	0.18 386

iResNetv2_ROB	0.29 403	0.37 514	0.92 504	0.24 304	0.13 172	0.30 356	0.19 268	0.55 448	0.51 472	0.39 441	0.46 442	0.39 407	0.27 363	0.36 330	0.30 392	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.13 426	0.11 218

PDISCO_ROB	0.45 507	0.37 514	0.89 500	0.44 558	0.37 552	0.70 553	0.35 514	0.75 564	0.78 554	0.45 491	0.53 480	0.65 544	0.40 487	0.68 483	0.52 496	0.22 540	0.12 330	0.21 537	0.19 531	0.26 543	0.22 445

dad	0.30 416	0.38 521	0.60 383	0.22 201	0.14 212	0.32 395	0.21 335	0.35 208	0.51 472	0.45 491	0.45 430	0.46 461	0.23 303	0.41 351	0.27 367	0.21 537	0.11 306	0.20 535	0.11 400	0.15 461	0.11 218

FCDSN-DC	0.67 559	0.38 521	0.83 477	0.37 531	0.30 530	0.66 551	0.37 523	0.69 554	0.70 543	1.15 588	1.53 589	1.70 594	1.38 593	1.00 561	0.83 545	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.27 549	0.32 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 504	0.38 521	0.94 511	0.30 478	0.20 429	0.52 525	0.49 559	0.61 511	0.60 518	0.56 536	0.47 449	0.49 481	0.42 498	1.24 578	0.76 537	0.12 428	0.18 450	0.12 431	0.13 474	0.12 413	0.18 386

PWC_ROB	0.41 494	0.38 521	0.92 504	0.26 383	0.20 429	0.39 458	0.19 268	0.61 511	0.69 540	0.58 541	0.84 555	0.52 497	0.44 505	0.74 500	0.62 519	0.13 450	0.09 232	0.14 481	0.10 366	0.17 484	0.18 386

Syn2CoEx	0.39 476	0.39 525	1.08 532	0.35 522	0.21 446	0.41 469	0.29 477	0.63 523	0.51 472	0.43 478	0.56 494	0.45 452	0.45 507	0.69 484	0.39 451	0.17 512	0.14 369	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.16 361

EDNetEfficient	0.64 558	0.39 525	2.52 596	0.26 383	0.26 508	0.39 458	0.49 559	0.42 299	1.06 581	1.38 593	0.86 557	0.61 530	0.97 580	0.66 475	1.62 594	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.12 442	0.20 517	0.19 401

LE_ROB	1.82 604	0.39 525	3.15 604	0.50 569	0.55 576	0.79 563	1.00 593	0.89 583	6.48 618	7.40 621	2.07 604	2.07 598	5.08 616	1.33 587	3.96 614	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.13 299

w-ln-seven	0.45 507	0.40 528	1.40 568	0.27 421	0.22 461	0.58 537	0.33 506	0.65 535	0.83 559	0.59 542	0.63 522	0.53 502	0.39 482	0.66 475	0.81 544	0.12 428	0.11 306	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

ELAS_RVC	0.80 571	0.40 528	1.10 534	0.40 547	0.35 546	0.93 572	1.10 601	0.87 580	1.12 588	1.40 594	1.39 582	1.27 583	1.55 601	1.13 571	1.13 568	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.28 566	0.31 558	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 571	0.40 528	0.91 503	0.39 542	0.35 546	1.52 598	0.81 587	0.97 585	0.98 578	1.47 603	1.58 591	1.19 580	1.33 592	1.01 562	1.21 571	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.29 568	0.32 561	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 553	0.41 531	0.93 508	0.44 558	0.39 557	0.63 548	0.51 563	0.86 579	1.27 591	0.93 573	1.09 571	0.81 564	0.85 571	0.89 540	0.89 549	0.21 537	0.23 503	0.22 542	0.19 531	0.28 554	0.41 549

PASM	0.49 524	0.41 531	1.15 541	0.37 531	0.35 546	0.42 476	0.42 544	0.54 430	0.65 529	0.54 532	0.54 484	0.63 537	0.48 520	0.94 555	0.51 495	0.27 557	0.30 554	0.30 560	0.33 570	0.29 556	0.29 506

SANet	0.58 547	0.41 531	1.38 565	0.27 421	0.16 311	0.72 555	0.48 556	0.71 556	1.34 593	0.69 555	0.97 565	0.94 570	0.78 565	0.97 559	0.93 551	0.14 474	0.12 330	0.12 431	0.12 442	0.18 500	0.20 419

PWCDC_ROB	0.41 494	0.41 531	0.77 457	0.34 516	0.21 446	0.43 481	0.20 308	0.60 503	0.90 569	0.44 484	1.24 579	0.36 381	0.38 475	0.56 418	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.20 517	0.16 361

FADNet-RVC	0.34 449	0.43 535	0.97 515	0.25 342	0.20 429	0.33 402	0.20 308	0.51 397	0.42 377	0.34 365	0.40 372	0.41 420	0.29 406	0.65 469	0.36 439	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.15 503	0.19 509	0.20 419

FADNet	0.34 449	0.43 535	0.88 498	0.24 304	0.22 461	0.37 447	0.19 268	0.56 459	0.49 459	0.32 332	0.36 326	0.43 440	0.32 443	0.65 469	0.30 392	0.17 512	0.16 413	0.14 481	0.16 513	0.25 539	0.21 431

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 471	0.43 535	0.72 442	0.35 522	0.19 403	0.51 519	0.25 435	0.56 459	0.39 345	0.42 467	0.47 449	0.47 471	0.27 363	0.74 500	0.32 412	0.38 574	0.19 463	0.27 549	0.17 524	0.29 556	0.27 492

SGM-Forest	0.42 498	0.44 538	0.92 504	0.24 304	0.16 311	0.45 494	0.40 538	0.58 482	0.50 466	0.54 532	0.63 522	0.52 497	0.51 528	0.91 545	0.66 526	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.15 503	0.15 461	0.21 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 518	0.45 539	1.07 529	0.40 547	0.28 515	0.58 537	0.38 531	0.67 543	0.76 553	0.53 528	0.47 449	0.59 521	0.47 516	0.74 500	0.80 542	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.16 513	0.26 543	0.24 466

ADCMid	0.53 535	0.45 539	1.46 570	0.27 421	0.22 461	0.51 519	0.38 531	0.61 511	0.58 508	0.75 559	0.67 531	0.62 533	0.66 560	0.66 475	1.75 595	0.13 450	0.12 330	0.17 515	0.17 524	0.20 517	0.21 431

DStereoSA	1.00 580	0.46 541	1.33 561	0.68 578	0.86 599	1.26 588	2.25 615	0.83 574	1.41 595	0.57 539	1.92 600	0.57 514	2.07 604	0.96 556	1.84 598	0.36 570	0.55 594	0.28 556	0.53 589	0.45 570	0.90 603

StereoAnything_RVC	0.22 235	0.47 542	0.67 416	0.30 478	0.31 537	0.11 4	0.11 18	0.18 11	0.15 20	0.09 2	0.11 22	0.09 20	0.09 23	0.27 208	0.12 12	0.09 280	0.39 574	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.49 566

PSMNet-RUCA	0.39 476	0.47 542	0.84 481	0.46 564	0.41 560	0.34 417	0.26 446	0.59 492	0.46 424	0.40 450	0.51 465	0.44 446	0.33 451	0.43 360	0.31 402	0.25 551	0.14 369	0.33 568	0.21 538	0.32 561	0.23 453

SAMSARA	0.62 553	0.47 542	0.93 508	0.70 581	0.50 570	1.15 583	1.29 605	0.79 568	0.70 543	0.77 565	0.55 489	0.92 569	0.58 542	0.87 537	0.77 538	0.19 532	0.27 532	0.18 523	0.19 531	0.27 549	0.28 500

CSAN	0.55 538	0.47 542	1.19 551	0.37 531	0.23 474	0.57 535	0.61 572	0.65 535	0.72 547	0.65 549	0.78 547	0.66 548	0.65 559	1.41 590	0.77 538	0.21 537	0.17 438	0.20 535	0.21 538	0.18 500	0.21 431

FINET	0.58 547	0.48 546	1.35 564	0.38 540	0.37 552	0.96 576	1.13 602	0.84 578	1.05 580	0.50 516	0.70 537	0.45 452	0.61 550	0.63 459	0.62 519	0.26 553	0.28 537	0.14 481	0.13 474	0.20 517	0.44 557

LSM	1.68 602	0.48 546	2.91 601	2.28 613	17.60 625	0.52 525	0.55 568	0.65 535	0.78 554	0.84 568	1.11 572	0.63 537	0.55 537	0.79 519	0.53 500	0.16 498	0.25 521	0.18 523	0.21 538	0.25 539	2.37 616

WZ-Net	0.56 543	0.49 548	2.14 592	0.30 478	0.24 491	0.58 537	0.48 556	0.65 535	0.80 556	0.51 519	0.72 539	0.68 554	0.60 546	1.06 567	1.01 559	0.13 450	0.10 272	0.11 396	0.12 442	0.19 509	0.23 453

AnyNet_C32	0.55 538	0.51 549	1.34 562	0.29 467	0.28 515	0.61 543	0.62 573	0.57 468	0.62 524	0.63 546	0.68 533	0.54 506	0.55 537	0.82 527	1.81 596	0.15 488	0.15 400	0.15 498	0.18 529	0.21 524	0.25 476

z-mn7	0.48 521	0.52 550	1.28 557	0.26 383	0.19 403	0.62 544	0.34 511	0.59 492	0.96 576	0.45 491	0.97 565	0.53 502	0.41 492	0.99 560	0.70 530	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.14 449	0.16 361

Consistency-Raft	0.56 543	0.52 550	1.12 537	0.45 561	0.49 568	0.48 510	0.45 549	0.73 561	0.74 552	0.45 491	0.82 552	0.46 461	0.60 546	0.51 390	0.63 522	0.39 576	0.40 575	0.44 576	0.51 588	0.53 576	0.38 548

GANetREF_RVC	0.45 507	0.52 550	0.87 491	0.39 542	0.20 429	0.51 519	0.50 561	0.68 548	0.67 534	0.47 503	0.46 442	0.50 486	0.43 502	0.91 545	0.40 453	0.28 559	0.21 483	0.32 565	0.19 531	0.28 554	0.23 453
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
Wz-Net-SNSev	0.45 507	0.53 553	1.42 569	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.45 549	0.64 529	0.68 538	0.46 497	0.66 529	0.62 533	0.40 487	0.78 515	0.65 524	0.12 428	0.11 306	0.12 431	0.13 474	0.17 484	0.19 401

UDG	0.42 498	0.54 554	0.67 416	0.41 553	0.35 546	0.47 503	0.27 455	0.57 468	0.48 445	0.40 450	0.46 442	0.59 521	0.45 507	0.47 376	0.46 480	0.26 553	0.19 463	0.49 578	0.22 546	0.37 565	0.30 509

anonymity	0.57 545	0.55 555	0.74 443	0.48 566	0.63 581	0.56 533	0.43 546	0.71 556	0.51 472	0.64 548	0.55 489	0.57 514	0.61 550	0.65 469	0.57 511	0.55 582	0.55 594	0.50 579	0.54 590	0.51 574	0.61 581

CC-Net-ROB	0.46 515	0.55 555	0.86 488	0.38 540	0.23 474	0.51 519	0.30 486	0.69 554	0.51 472	0.46 497	0.51 465	0.48 475	0.38 475	0.96 556	0.40 453	0.36 570	0.23 503	0.56 582	0.25 557	0.34 564	0.22 445

RTS	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

RTSA	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

ADCS	0.62 553	0.56 557	1.54 576	0.30 478	0.25 504	0.56 533	0.46 552	0.71 556	0.86 565	0.77 565	0.72 539	0.68 554	0.62 555	0.82 527	2.33 606	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.17 524	0.23 533	0.27 492

SGM-ForestM	1.59 598	0.56 557	1.52 575	0.41 553	0.34 543	2.77 608	1.67 610	1.69 604	1.73 601	2.48 611	2.27 608	6.02 618	2.90 612	3.08 609	2.83 610	0.25 551	0.30 554	0.19 530	0.20 536	0.18 500	0.45 560

zh-mn7	0.50 525	0.57 561	1.82 586	0.25 342	0.19 403	0.45 494	0.29 477	0.59 492	0.84 562	0.67 552	0.97 565	0.49 481	0.41 492	0.93 552	0.73 533	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.13 426	0.17 381

SQANet	0.44 504	0.57 561	0.89 500	0.49 567	0.39 557	0.47 503	0.23 397	0.53 415	0.44 401	0.41 462	0.48 458	0.47 471	0.34 453	0.58 425	0.43 465	0.38 574	0.15 400	0.40 574	0.21 538	0.50 572	0.34 526

EDNetEfficientorigin	7.48 616	0.57 561	139.59 640	0.25 342	0.17 341	0.44 486	0.30 486	0.48 368	1.04 579	1.29 590	1.02 569	0.82 565	0.87 575	0.76 511	1.02 562	0.10 349	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.22 528	0.25 476

GASNet	0.39 476	0.58 564	1.27 556	0.35 522	0.23 474	0.35 432	0.23 397	0.63 523	0.56 503	0.41 462	0.38 345	0.45 452	0.30 413	0.81 526	0.42 461	0.16 498	0.11 306	0.14 481	0.14 492	0.23 533	0.12 270

MFN_U_SF_RVC	0.58 547	0.58 564	1.31 560	0.39 542	0.23 474	0.72 555	0.30 486	0.83 574	0.68 538	0.74 558	0.74 543	0.86 566	0.60 546	0.84 532	0.83 545	0.29 560	0.27 532	0.32 565	0.37 576	0.31 558	0.33 523

MANE	1.63 600	0.58 564	1.16 543	0.59 573	0.60 580	2.71 607	1.53 608	2.63 613	3.62 610	2.33 610	3.26 612	3.66 612	2.98 613	2.26 607	2.26 605	0.37 572	0.40 575	0.31 563	0.49 584	0.31 558	0.63 584

DDUNet	0.45 507	0.60 567	0.71 437	0.45 561	0.39 557	0.46 497	0.32 500	0.53 415	0.44 401	0.46 497	0.53 480	0.57 514	0.38 475	0.51 390	0.43 465	0.34 567	0.21 483	0.56 582	0.25 557	0.41 568	0.36 533

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 535	0.60 567	0.98 517	0.40 547	0.25 504	0.87 569	0.57 570	0.60 503	0.64 528	0.60 543	0.67 531	0.63 537	0.42 498	1.13 571	0.50 492	0.23 541	0.28 537	0.27 549	0.35 572	0.25 539	0.33 523

MonStereo1	0.96 579	0.61 569	0.99 519	0.70 581	0.59 579	1.37 594	0.35 514	0.97 585	1.27 591	0.97 576	1.92 600	1.53 590	2.13 605	1.29 582	0.87 548	0.71 592	0.34 568	0.75 591	0.47 582	0.75 590	0.68 592

MSAF-DinoV2	0.81 573	0.64 570	2.42 595	0.49 567	0.17 341	0.58 537	0.32 500	0.83 574	0.85 563	0.41 462	0.52 472	0.98 574	0.61 550	4.97 617	1.22 572	0.12 428	0.07 126	0.10 340	0.24 552	0.27 549	0.32 518

zh-sn7	0.52 532	0.64 570	1.77 583	0.30 478	0.20 429	0.47 503	0.40 538	0.60 503	0.65 529	0.53 528	0.82 552	0.52 497	0.59 544	1.10 569	0.96 555	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.13 474	0.17 484	0.20 419

NVStereoNet_ROB	0.74 564	0.64 570	1.20 553	0.55 572	0.43 565	0.54 532	0.48 556	0.75 564	0.87 568	0.88 570	1.72 596	1.06 575	1.03 583	1.29 582	0.98 558	0.35 569	0.42 578	0.41 575	0.48 583	0.38 566	0.43 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 525	0.67 573	0.82 471	1.04 597	0.55 576	0.38 453	0.11 18	0.42 299	0.33 266	0.42 467	0.35 311	0.29 306	0.18 247	0.50 384	0.23 322	0.70 591	0.42 578	0.79 594	0.62 598	0.63 580	0.47 561

AnyNet_C01	0.68 561	0.69 574	2.64 598	0.33 511	0.27 513	0.93 572	0.64 574	0.66 541	0.65 529	0.70 556	0.97 565	0.75 562	0.63 557	1.01 562	1.52 589	0.17 512	0.16 413	0.17 515	0.17 524	0.24 537	0.28 500

Wz-Net-TNSev	0.55 538	0.72 575	1.90 588	0.26 383	0.21 446	0.64 549	0.45 549	0.66 541	0.71 545	0.52 522	0.55 489	0.71 560	0.63 557	1.04 565	0.94 553	0.16 498	0.15 400	0.13 457	0.15 503	0.21 524	0.24 466

SPS-STEREO	0.74 564	0.72 575	1.18 550	0.52 570	0.57 578	0.76 558	0.50 561	0.80 569	0.66 533	0.97 576	0.88 560	0.94 570	0.74 563	1.08 568	1.04 564	0.58 585	0.51 587	0.50 579	0.50 587	0.56 577	0.72 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 550	0.73 577	1.13 539	0.64 575	0.45 567	0.73 557	0.37 523	0.67 543	0.67 534	0.52 522	0.75 545	0.66 548	0.46 514	0.74 500	0.59 514	0.55 582	0.34 568	0.56 582	0.36 574	0.65 582	0.49 566

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 562	0.73 577	1.26 555	0.47 565	0.28 515	1.42 596	0.60 571	0.82 572	0.94 575	0.85 569	0.86 557	0.88 568	0.70 562	1.32 586	0.75 535	0.37 572	0.30 554	0.34 569	0.36 574	0.44 569	0.42 553

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 176	0.74 579	0.71 437	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 100	0.19 20	0.18 43	0.13 48	0.12 38	0.10 34	0.08 9	0.16 14	0.14 82	0.34 567	0.12 330	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.24 466

Ntro	0.61 552	0.75 580	1.16 543	0.67 577	0.50 570	0.76 558	0.37 523	0.68 548	0.71 545	0.50 516	0.59 506	0.65 544	0.52 530	0.79 519	0.58 513	0.58 585	0.32 563	0.57 585	0.34 571	0.69 587	0.50 568

DStereoFS	1.07 586	0.76 581	1.10 534	0.70 581	0.70 586	1.87 602	1.39 607	1.20 592	1.66 599	1.01 579	1.58 591	1.20 581	2.60 610	1.40 589	1.32 581	0.40 577	0.47 583	0.31 563	0.41 579	0.38 566	0.91 604

coex-ft	3.48 610	0.81 582	48.53 638	0.24 304	0.19 403	0.53 528	0.47 555	0.49 378	2.36 606	7.18 620	1.20 576	0.96 573	2.53 609	0.75 505	2.14 604	0.13 450	0.15 400	0.14 481	0.12 442	0.22 528	0.47 561

MFMNet_re	0.74 564	0.84 583	1.16 543	0.64 575	0.70 586	0.79 563	0.71 579	0.77 567	0.85 563	0.79 567	0.86 557	0.69 556	0.80 567	0.73 496	0.65 524	0.66 589	0.59 599	0.61 586	0.58 595	0.68 585	0.71 595

SGM+DAISY	1.12 589	0.86 584	1.64 579	0.68 578	0.80 595	1.68 600	1.68 611	1.08 588	1.10 584	1.53 605	1.76 598	1.47 588	1.53 600	1.24 578	1.42 588	0.66 589	0.65 606	0.52 581	0.54 590	0.57 578	0.91 604

JetBlue	1.20 591	0.89 585	2.53 597	0.59 573	0.76 589	3.16 610	2.09 613	1.16 590	0.93 572	0.95 574	1.12 573	1.65 592	1.27 590	2.15 605	1.87 599	0.43 580	0.37 573	0.38 571	0.39 578	0.62 579	0.63 584

ACVNet-4b	0.76 568	0.90 586	1.67 580	0.73 584	0.51 574	0.80 566	0.31 495	0.74 563	0.81 557	0.51 519	0.72 539	0.94 570	0.43 502	1.01 562	1.32 581	1.18 610	0.22 494	0.77 592	0.45 581	0.70 588	0.50 568

test_for_model	0.33 440	0.91 587	0.48 222	0.74 587	0.50 570	0.20 154	0.16 133	0.33 192	0.27 183	0.29 267	0.15 86	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.31 564	0.27 532	0.06 32	0.05 23	0.97 601	0.31 513

ACVNet_1	0.77 570	0.92 588	1.79 585	0.73 584	0.53 575	0.78 562	0.42 544	0.88 581	0.90 569	0.75 559	0.76 546	1.32 585	0.80 567	1.04 565	0.70 530	0.57 584	0.32 563	0.72 589	0.35 572	0.70 588	0.50 568

DispFullNet	0.67 559	0.94 589	1.63 578	0.77 588	1.19 606	0.53 528	0.25 435	0.61 511	0.72 547	0.70 556	0.60 510	0.69 556	0.90 576	0.80 522	0.52 496	0.27 557	0.13 351	0.74 590	0.31 569	0.68 585	0.44 557

IMH-64-1	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

IMH-64	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

ACVNet_2	0.94 576	0.98 592	1.71 582	0.83 590	0.63 581	1.02 578	0.64 574	1.16 590	1.43 597	1.02 580	1.39 582	1.47 588	0.86 574	1.16 574	0.79 541	0.63 588	0.43 581	0.78 593	0.49 584	0.80 591	0.57 575

WAO-7	1.05 582	1.00 593	1.19 551	0.83 590	0.67 585	1.22 586	0.84 589	1.43 597	1.56 598	1.13 586	1.75 597	1.46 587	1.25 589	1.56 593	1.28 576	0.61 587	0.62 604	0.70 588	0.68 600	0.66 584	0.62 582

RainbowNet	0.76 568	1.00 593	1.29 558	0.82 589	0.63 581	0.79 563	0.52 564	0.83 574	0.93 572	0.61 545	0.79 550	0.79 563	0.62 555	0.82 527	0.67 528	0.80 597	0.55 594	0.79 594	0.49 584	0.81 592	0.62 582

WAO-6	1.11 588	1.01 595	1.17 549	0.96 593	0.79 592	1.30 591	0.78 584	1.36 595	1.99 604	1.04 583	1.54 590	1.59 591	1.27 590	1.37 588	1.30 577	0.78 595	0.55 594	1.03 602	0.75 604	0.87 593	0.72 596

IMH	1.09 587	1.04 596	1.29 558	1.03 596	0.79 592	1.11 580	0.69 577	1.40 596	1.42 596	1.02 580	1.71 595	1.42 586	1.19 588	1.78 600	1.03 563	1.14 608	0.56 598	1.00 600	0.58 595	0.93 597	0.68 592

TorneroNet-64	1.47 594	1.15 597	1.51 574	1.11 602	0.86 599	2.27 606	0.76 582	1.84 606	3.76 611	1.29 590	2.22 607	2.68 608	1.46 596	1.81 601	1.55 591	0.79 596	0.51 587	1.10 603	0.67 599	1.31 606	0.81 602

LVE	1.18 590	1.16 598	1.67 580	1.04 597	0.81 596	1.32 592	0.82 588	1.49 599	1.94 602	1.08 584	1.90 599	1.89 596	1.07 585	1.51 592	1.04 564	0.96 604	0.61 601	0.94 597	0.69 601	0.92 596	0.79 601

Dean	1.22 592	1.17 599	1.97 589	1.04 597	0.79 592	1.21 585	0.76 582	1.51 600	1.96 603	1.30 592	1.98 603	2.14 600	1.18 587	1.30 584	1.15 569	0.83 598	0.61 601	1.01 601	0.69 601	0.97 601	0.77 600

TorneroNet	2.26 606	1.20 600	1.55 577	1.15 604	0.91 601	5.84 613	0.84 589	2.12 610	8.45 620	2.59 612	5.32 616	3.84 613	2.15 606	1.84 603	1.98 602	0.88 600	0.54 593	1.16 607	0.74 603	1.31 606	0.91 604

WAO-8	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

Venus	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

MADNet+	1.05 582	1.26 603	4.77 609	0.73 584	0.50 570	1.25 587	0.97 592	1.05 587	0.93 572	0.67 552	0.78 547	0.87 567	0.85 571	2.14 604	1.83 597	0.40 577	0.42 578	0.32 565	0.28 566	0.45 570	0.43 555

PWCK	1.05 582	1.29 604	2.12 591	0.92 592	0.42 562	1.27 589	1.01 594	1.14 589	1.14 589	1.16 589	1.14 574	1.25 582	0.90 576	1.77 599	1.15 569	0.89 601	0.51 587	0.87 596	0.54 590	1.02 603	0.57 575

UNDER WATER-64	1.61 599	1.30 605	2.93 602	1.33 605	0.96 602	2.20 605	1.25 604	1.47 598	3.15 608	1.46 598	1.31 580	2.61 607	2.22 607	1.69 596	1.93 600	1.13 607	0.67 609	1.29 608	0.94 608	1.26 604	1.09 609

UNDER WATER	1.64 601	1.34 606	2.72 600	1.40 606	1.04 603	1.70 601	1.14 603	1.57 603	3.58 609	1.46 598	1.46 587	2.82 609	2.43 608	1.74 597	2.04 603	1.08 606	0.63 605	1.31 609	0.94 608	1.29 605	1.10 610

notaker	1.49 595	1.44 607	1.77 583	1.42 607	1.08 604	1.19 584	0.87 591	1.51 600	1.40 594	1.53 605	3.41 613	2.40 604	1.94 603	1.83 602	1.57 592	1.14 608	0.69 610	1.38 610	0.88 607	1.39 609	1.03 608

ktn	1.80 603	1.46 608	1.49 572	1.44 608	1.14 605	1.50 597	1.07 597	1.53 602	3.90 614	2.77 613	4.62 614	3.42 611	1.49 597	1.74 597	1.40 587	1.45 612	0.77 611	1.46 611	0.99 610	1.41 610	1.00 607

KSHMR	1.92 605	1.47 609	1.97 589	1.48 609	1.22 607	1.39 595	1.06 596	1.81 605	5.83 617	1.43 596	5.56 617	2.95 610	1.17 586	2.24 606	1.33 583	1.29 611	1.13 612	1.47 612	1.11 612	1.37 608	1.21 611

MADNet++	2.34 607	1.81 610	2.24 594	2.15 612	1.97 611	2.79 609	2.19 614	2.42 612	2.26 605	2.79 614	2.70 610	2.43 605	2.60 610	3.18 610	3.32 611	2.19 615	1.97 616	1.93 614	1.62 614	2.02 612	2.10 614

HanzoNet	3.08 609	1.87 611	2.70 599	1.81 610	1.34 608	1.60 599	1.05 595	2.06 609	2.62 607	5.63 618	5.12 615	5.96 617	7.09 619	4.39 616	3.43 612	3.29 618	2.06 618	1.98 616	2.94 620	2.47 613	2.15 615

JetRed	2.35 608	2.70 612	6.11 611	1.14 603	1.38 609	6.03 615	3.61 616	2.12 610	1.72 600	1.99 608	1.97 602	2.15 601	1.59 602	2.49 608	4.19 615	1.05 605	1.60 613	1.10 603	1.02 611	1.72 611	1.41 613

BEATNet-Init1	4.91 613	3.27 613	14.39 625	0.69 580	0.65 584	10.19 622	3.83 617	5.04 618	5.11 616	8.73 622	8.52 620	13.95 629	7.66 620	7.79 622	5.79 618	0.32 566	0.34 568	0.34 569	0.38 577	0.64 581	0.64 588

USTest	6.84 615	5.16 614	5.45 610	7.18 618	7.26 615	14.27 624	22.53 624	8.48 622	9.29 621	5.44 617	6.42 619	6.27 620	6.69 618	6.83 620	8.49 622	1.95 613	3.27 619	2.16 617	2.54 618	3.76 615	3.31 618

DPSimNet_ROB	6.21 614	5.16 614	9.50 613	5.59 616	5.56 614	7.64 617	10.02 620	4.07 616	7.33 619	6.84 619	6.26 618	7.17 621	10.55 621	4.07 615	5.68 617	5.50 621	4.29 620	5.24 621	3.66 621	4.05 617	5.96 620

DGTPSM_ROB	8.38 617	5.24 616	10.71 623	5.32 615	10.19 618	8.34 618	23.49 628	6.11 620	13.43 627	4.93 615	10.93 625	5.64 615	10.55 621	6.17 618	12.73 624	3.74 619	7.56 622	3.68 619	7.24 624	4.09 618	7.49 621

DPSMNet_ROB	8.44 618	5.25 617	10.87 624	5.59 616	10.27 619	8.34 618	23.51 629	6.12 621	13.47 628	4.96 616	10.94 626	5.65 616	10.55 621	6.25 619	12.77 625	4.01 620	7.62 623	3.75 620	7.27 625	4.16 619	7.54 622

TCMNet-wrong-test	4.33 611	5.65 618	4.76 606	11.36 622	10.39 620	5.87 614	4.45 618	4.24 617	1.10 584	1.93 607	2.43 609	6.07 619	3.54 614	3.87 614	4.51 616	2.00 614	0.47 583	1.96 615	1.68 615	5.78 620	4.48 619

Anonymous_1	16.44 628	9.26 619	9.67 615	10.63 619	14.54 623	18.62 629	26.98 630	12.68 628	13.53 629	10.78 628	10.37 624	10.15 623	10.66 624	10.99 628	12.64 623	15.61 635	7.73 624	16.87 632	43.01 638	56.14 641	7.86 625

xxxxx1	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

tt_ll	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

ff	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

DPSM_ROB	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

DPSM	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

DLNR_Zeroshot_test	10.53 619	12.28 625	20.32 630	105.84 639	23.88 636	0.14 18	0.13 51	3.20 614	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.32 292	0.16 147	2.54 616	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.17 639	0.28 500

DLNR-FE	10.53 619	12.31 626	20.33 632	105.85 640	23.36 635	0.14 18	0.13 51	3.25 615	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.31 282	0.16 147	2.59 617	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.66 640	0.28 500

PML	15.86 627	13.12 627	7.07 612	5.22 614	7.66 616	32.93 634	64.30 641	5.37 619	10.12 622	25.87 640	67.29 641	20.25 631	13.20 630	10.09 624	6.81 621	5.94 623	2.00 617	6.03 625	2.18 616	9.13 623	2.62 617

LRCNet_RVC	10.94 621	14.45 628	9.66 614	15.38 623	8.02 617	1.08 579	0.35 514	8.72 623	0.72 547	12.63 629	15.84 629	9.73 622	6.52 617	8.58 623	6.38 620	20.33 636	5.39 621	23.79 634	21.95 635	15.35 627	13.96 629

RSGM-EC	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

acva	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

CasAABBNet	23.04 631	19.69 631	20.32 630	22.42 629	22.73 630	38.35 638	55.23 638	26.99 638	28.74 639	20.67 636	22.28 635	22.11 636	22.86 634	23.84 633	27.17 635	13.52 629	16.47 632	12.08 626	14.21 627	15.57 628	15.60 631

FlowAnything	23.08 634	19.70 632	20.48 633	22.45 630	22.73 630	38.34 637	55.18 636	27.00 639	28.79 640	20.83 638	22.42 637	22.10 635	22.83 633	23.85 634	27.23 639	13.53 630	16.54 635	12.10 630	14.29 631	15.59 631	15.58 630

RAFT-FEzeroshot	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

RAFT-FE	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

Selective-RAFT-Error	23.11 635	19.77 635	20.60 634	22.49 633	22.80 632	38.46 640	55.19 637	27.13 641	28.90 641	20.73 637	22.38 636	22.11 636	22.91 638	23.94 637	27.18 638	13.54 633	16.57 636	12.09 629	14.21 627	15.61 632	15.65 634

LSM0	24.21 636	19.88 636	22.33 635	24.42 634	40.13 640	38.41 639	54.99 635	27.05 640	28.61 636	20.59 633	22.00 632	22.29 638	22.86 634	24.12 638	27.16 634	13.59 634	16.33 631	12.13 631	14.08 626	15.72 633	17.53 635

HaxPig	17.72 629	20.23 637	19.76 627	16.55 624	16.52 624	9.46 620	9.42 619	14.48 631	13.31 626	18.59 630	18.67 630	17.39 630	16.68 631	17.07 631	16.43 631	21.99 637	20.86 637	22.28 633	21.55 634	21.30 634	21.88 638

MEDIAN_ROB	21.20 630	24.56 638	23.42 636	19.57 625	19.62 629	13.29 623	11.21 621	18.04 632	17.02 632	22.07 639	21.92 631	20.84 632	20.24 632	21.02 632	19.68 632	25.59 638	24.08 638	26.20 635	25.19 636	25.31 635	25.19 639

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.01 639	27.22 637	24.60 635	24.16 637	17.78 628	12.87 622	22.39 635	21.40 635	26.72 641	26.08 640	25.18 639	24.52 641	25.07 639	23.57 633	29.94 639	28.36 639	30.60 636	29.57 637	29.83 636	29.66 640

test_example2	100.95 640	107.33 640	67.16 639	98.17 638	106.88 641	89.44 641	101.34 642	37.23 642	97.88 642	129.56 642	131.26 642	65.41 642	67.34 642	91.22 642	79.29 642	143.32 642	199.32 642	81.12 642	102.17 642	121.89 642	101.70 641

ccccc		256.25 641		351.50 641	361.31 642	144.22 642		153.19 643		152.98 643		161.94 643		268.06 643		387.64 643	346.97 643	244.11 643	219.32 643	413.57 643

GS-Stereo							0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

FSD					0.41 560	0.28 318	0.27 455	0.32 172	0.30 230	0.27 232	0.27 222	0.29 306	0.27 363	0.35 324	0.28 375	0.23 541	0.49 585	0.27 549	0.26 561	0.26 543

Low-res two-view benchmark