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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 56	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 111	0.14 4	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 53	0.24 40	0.14 2	0.10 52	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 40	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.07 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.14 55	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 213	0.15 102	0.26 100	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.14 113	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	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
HiDET	0.12 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 20	0.12 29	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 58	0.09 24	0.19 58	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

trnet	0.14 55	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 184	0.12 29	0.25 90	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.15 131	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

PMTNet	0.16 93	0.09 28	0.31 94	0.15 4	0.09 15	0.23 232	0.15 102	0.26 100	0.24 131	0.17 121	0.21 164	0.16 142	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.29 564	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.07 25

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 85	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 29	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 97	0.08 2	0.08 10	0.15 8	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 58	0.10 53	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.13 303

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.19 21	0.20 69	0.10 11	0.11 23	0.11 58	0.10 53	0.20 79	0.16 148	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.14 332

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.12 334	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.12 274

2.75w_new	0.13 27	0.10 53	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.08 2	0.11 80	0.22 120	0.15 121	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.10 179

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 84	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 88	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.07 137	0.05 3	0.08 69

xyz-stereo-finetune2	0.18 119	0.16 292	0.32 106	0.16 7	0.09 15	0.27 302	0.19 272	0.29 132	0.21 93	0.23 192	0.29 240	0.21 206	0.23 306	0.37 344	0.23 326	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

TANstereo	0.16 93	0.11 89	0.43 176	0.16 7	0.08 6	0.25 274	0.14 76	0.23 55	0.29 217	0.25 213	0.30 254	0.16 142	0.12 111	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.08 69

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 15	0.09 15	0.09 1	0.14 76	0.11 1	0.16 27	0.07 1	0.09 10	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.06 8

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.13 52	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 120	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.08 220	0.05 3	0.06 8

MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Monster-pub-mixall	0.13 27	0.07 2	0.20 11	0.17 15	0.08 6	0.11 5	0.09 2	0.21 35	0.13 7	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.08 10	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.35 575	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

Replicate-Monster	0.15 72	0.12 140	0.40 152	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.10 8	0.24 74	0.20 69	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 53	0.28 235	0.12 12	0.06 31	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.21 435

qwe	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.11 84	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

2.25w	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.15 121	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.12 274

4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4w-stereo	0.13 27	0.11 89	0.31 94	0.17 15	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.15 349

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.75w	0.12 15	0.10 53	0.21 22	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.12 29	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.10 53	0.18 44	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 89	0.21 22	0.17 15	0.09 15	0.17 76	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.22 120	0.13 42	0.05 1	0.11 310	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 69

xyz-stereo-finetune	0.17 109	0.17 324	0.29 76	0.17 15	0.08 6	0.24 254	0.21 339	0.30 150	0.32 253	0.19 148	0.22 175	0.19 180	0.15 179	0.30 273	0.22 307	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

S2M2_L	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.17 15	0.12 123	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 93	0.12 35	0.15 88	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.15 121	0.13 454	0.09 236	0.09 267	0.10 370	0.11 376	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 76	0.13 52	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 51	0.11 58	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.08 199	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 178	0.74 583	0.71 441	0.17 15	0.08 6	0.15 31	0.15 102	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 40	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 83	0.34 571	0.12 334	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.24 470

LoS	0.15 72	0.09 28	0.34 116	0.17 15	0.09 15	0.22 213	0.14 76	0.27 107	0.27 185	0.15 92	0.18 125	0.19 180	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 55	0.08 9	0.24 40	0.17 15	0.23 478	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.20 423

knoymous	0.18 119	0.10 53	0.35 122	0.17 15	0.11 84	0.21 184	0.17 173	0.33 194	0.24 131	0.24 200	0.28 232	0.27 284	0.16 199	0.24 156	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.06 66	0.09 261	0.10 179

CREStereo++_RVC	0.16 93	0.09 28	0.42 170	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.13 52	0.23 55	0.31 243	0.21 166	0.31 265	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 507	0.06 52	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
DispViT+	0.13 27	0.17 324	0.29 76	0.18 39	0.12 123	0.13 16	0.10 8	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.11 23	0.10 35	0.10 53	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.08 193	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.06 8

BStereo	0.14 55	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.15 102	0.25 90	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

Wave_Phase_stereo	0.16 93	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.41 473	0.15 102	0.30 150	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 258	0.31 94	0.18 39	0.12 123	0.24 254	0.12 29	0.20 24	0.20 69	0.10 11	0.13 51	0.11 58	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.06 31	0.11 310	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 69

252Zero-FE	0.18 119	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.11 19	0.22 46	0.22 103	0.76 566	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.51 591	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.10 179

Zero-FE251	0.17 109	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.10 52	0.20 156	0.13 52	0.20 24	0.15 20	0.75 563	0.13 51	0.13 86	0.11 80	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 390

Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 39	0.10 52	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 82	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.15 121	0.05 1	0.16 417	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

asda	0.13 27	0.11 89	0.24 40	0.18 39	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.25 90	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 222

asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.09 21	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 114

DilatedVolume-Stereo	0.15 72	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.21 184	0.14 76	0.24 74	0.22 103	0.22 184	0.21 164	0.16 142	0.15 179	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.08 69

4.25_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.5w_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

2.5w	0.13 27	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.09 15	0.15 31	0.15 102	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 51	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

2w_stereo	0.13 27	0.11 89	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.17 76	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.15 92	0.14 82	0.08 2	0.11 80	0.15 8	0.13 42	0.05 1	0.12 334	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

monsters	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.18 39	0.13 175	0.15 31	0.11 19	0.24 74	0.16 27	0.15 92	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.23 145	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.09 114

xyz-stereo	1.43 597	0.11 89	17.43 630	0.18 39	0.08 6	4.86 615	0.18 227	0.31 167	0.35 291	0.37 418	2.75 615	0.41 424	0.31 434	0.58 429	0.33 425	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.06 66	0.06 52	0.06 8

LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 30	0.11 1	0.06 31	0.08 193	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 1	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo_test1	0.11 6	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.11 19	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 30	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LGtest1	0.10 2	0.09 28	0.19 8	0.18 39	0.09 15	0.13 16	0.09 2	0.17 9	0.13 7	0.10 11	0.08 6	0.09 21	0.09 24	0.16 15	0.12 12	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

HI	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

CoSv	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 53	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.21 184	0.14 76	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 96	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

WCG-NET	0.15 72	0.12 140	0.31 94	0.18 39	0.09 15	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.29 217	0.18 142	0.22 175	0.15 131	0.12 111	0.19 58	0.13 42	0.06 31	0.12 334	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV-Stereo+	0.14 55	0.08 9	0.26 57	0.18 39	0.14 216	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.15 404	0.06 32	0.06 66	0.16 473	0.29 510

WCG-NET（raft）	0.16 93	0.14 226	0.32 106	0.18 39	0.09 15	0.19 122	0.16 136	0.24 74	0.27 185	0.19 148	0.19 137	0.20 192	0.12 111	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.17 442	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

DualNet (step1)	0.31 431	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.24 548	0.21 487	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample9	0.45 511	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample8	0.52 536	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.57 472	0.38 332	0.63 550	0.39 366	1.16 582	0.68 565	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

CAS++	0.17 109	0.13 181	0.35 122	0.18 39	0.13 175	0.17 76	0.16 136	0.42 302	0.25 156	0.19 148	0.18 125	0.13 86	0.10 53	0.22 120	0.12 12	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.08 220	0.10 324	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.14 55	0.11 89	0.32 106	0.18 39	0.16 315	0.20 156	0.18 227	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 146	0.12 72	0.17 220	0.17 30	0.14 83	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 332

DRaft	0.25 326	0.11 89	0.47 210	0.18 39	0.12 123	0.28 321	0.23 401	0.34 202	0.40 358	0.38 427	0.60 514	0.20 192	0.41 496	0.48 382	0.41 461	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

AnonymousM	0.19 147	0.20 373	0.30 85	0.18 39	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.27 185	0.27 234	0.21 164	0.18 170	0.14 160	0.21 96	0.16 148	0.09 284	0.08 193	0.38 575	0.15 507	0.06 52	0.08 69

s12784h	0.18 119	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.07 1	0.33 406	0.19 272	0.39 270	0.34 280	0.24 200	0.25 203	0.18 170	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.05 1

ACVNet	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.18 39	0.15 277	0.27 302	0.23 401	0.40 279	0.45 416	0.29 270	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.10 324	0.09 114

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.07 1	0.16 56	0.12 29	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 113	0.14 160	0.15 8	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
water-stereo	0.15 72	0.11 89	0.32 106	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.14 76	0.26 100	0.20 69	0.18 142	0.23 186	0.16 142	0.16 199	0.14 4	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

depthmonostereo	0.15 72	0.12 140	0.34 116	0.19 75	0.09 15	0.20 156	0.15 102	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.18 125	0.16 142	0.18 250	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.08 69

3w_stereo	0.14 55	0.11 89	0.31 94	0.19 75	0.09 15	0.16 56	0.16 136	0.28 113	0.20 69	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.10 179

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.15 102	0.27 107	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.14 83	0.05 1	0.10 276	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 114

monsterstereo	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.19 75	0.12 123	0.14 20	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.09 24	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.16 417	0.06 32	0.09 313	0.06 52	0.07 25

G2L-ROB	0.25 326	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.12 123	0.28 321	0.21 339	0.48 371	0.34 280	0.35 388	0.31 265	0.41 424	0.23 306	0.51 394	0.31 406	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.12 274

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.11 21	0.07 3	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.12 12	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 69

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 75	0.09 15	0.15 31	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 44	0.12 12	0.06 31	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

Reg-Stereo(zero)	0.18 119	0.08 9	0.39 143	0.19 75	0.19 407	0.24 254	0.18 227	0.29 132	0.29 217	0.24 200	0.21 164	0.24 247	0.18 250	0.22 120	0.21 289	0.07 73	0.11 310	0.06 32	0.07 137	0.06 52	0.11 222

castereo++	0.14 55	0.13 181	0.25 49	0.19 75	0.10 52	0.27 302	0.13 52	0.24 74	0.26 168	0.11 21	0.13 51	0.16 142	0.10 53	0.18 44	0.11 1	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

castereo	0.14 55	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.20 156	0.19 272	0.32 174	0.28 197	0.13 49	0.18 125	0.16 142	0.16 199	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

fffft	0.14 55	0.12 140	0.30 85	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.18 227	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 86	0.10 53	0.24 156	0.18 205	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 55	0.15 258	0.29 76	0.19 75	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.21 35	0.21 93	0.15 92	0.13 51	0.12 72	0.11 80	0.25 176	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.08 69

tt45	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.19 75	0.11 84	0.23 232	0.18 227	0.23 55	0.18 44	0.16 106	0.13 51	0.14 113	0.10 53	0.31 286	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.08 69

999	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.16 97	0.14 113	0.11 80	0.36 334	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

Pointernet	0.15 72	0.08 9	0.35 122	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.12 29	0.34 202	0.25 156	0.15 92	0.16 97	0.13 86	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

rvit_stereo_0080	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

MGS-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.38 136	0.19 75	0.11 84	0.18 102	0.17 173	0.21 35	0.23 117	0.14 69	0.24 195	0.16 142	0.10 53	0.19 58	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.07 25

whm_eth	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

MaDis-Stereo	0.15 72	0.17 324	0.39 143	0.19 75	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.26 100	0.22 103	0.13 49	0.15 88	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.17 175	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.06 8

Any-RAFT	0.18 119	0.09 28	0.33 112	0.19 75	0.10 52	0.29 346	0.16 136	0.44 332	0.32 253	0.25 213	0.27 225	0.29 310	0.16 199	0.23 145	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

DCANet-4	0.20 178	0.11 89	0.58 373	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.39 270	0.42 380	0.29 270	0.31 265	0.17 157	0.22 294	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

fff	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

ADStereo(finetuned)	0.21 214	0.15 258	0.59 380	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.31 434	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

CrosDoStereo	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

HHNet	0.23 271	0.12 140	0.66 417	0.19 75	0.18 375	0.20 156	0.20 312	0.36 223	0.32 253	0.33 348	0.59 510	0.19 180	0.21 287	0.24 156	0.31 406	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.12 274

DeepStereo_LL	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

DEmStereo	0.26 349	0.10 53	0.52 306	0.19 75	0.13 175	0.31 382	0.25 439	0.29 132	0.38 332	0.36 401	0.57 502	0.24 247	0.48 524	0.53 405	0.44 476	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

THIR-Stereo	0.30 420	0.15 258	0.46 202	0.19 75	0.11 84	0.28 321	0.70 582	0.33 194	0.36 307	0.37 418	0.64 529	0.33 358	0.49 529	0.58 429	0.44 476	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.08 69

DCANet	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.23 306	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

csc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

cscssc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

222	0.45 511	0.14 226	0.43 176	0.19 75	0.15 277	0.36 443	0.20 312	0.60 507	0.43 391	0.37 418	0.45 433	0.30 330	0.28 390	0.59 437	3.72 617	0.11 392	0.19 467	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.27 496

111	0.22 238	0.22 402	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.24 254	0.17 173	0.44 332	0.46 428	0.24 200	0.30 254	0.29 310	0.22 294	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.15 349

test_xeample	0.39 480	0.14 226	0.46 202	0.19 75	0.16 315	0.34 421	0.22 373	0.59 496	0.43 391	0.33 348	0.47 452	0.30 330	0.27 367	0.60 442	2.44 612	0.10 353	0.21 487	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.25 480

hitnet-ft	0.31 431	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.14 216	0.40 468	0.23 401	0.46 349	0.42 380	0.37 418	0.46 445	0.53 506	0.35 464	0.76 515	0.35 439	0.14 478	0.10 276	0.14 485	0.10 370	0.15 465	0.14 332

CFNet-ft	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

HSM-Net_RVC	0.28 387	0.12 140	0.48 225	0.19 75	0.11 84	0.35 436	0.21 339	0.64 533	0.44 404	0.40 454	0.43 409	0.50 490	0.27 367	0.75 509	0.25 349	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

UCFNet_RVC	0.25 326	0.21 383	0.49 245	0.19 75	0.15 277	0.34 421	0.18 227	0.47 360	0.36 307	0.30 293	0.35 314	0.40 415	0.26 358	0.35 328	0.24 335	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.14 496	0.13 430	0.13 303

AdaDepth	0.13 27	0.10 53	0.32 106	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.11 310	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.11 222

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 116	0.13 175	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 51	0.12 72	0.08 10	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.16 365

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

G2L-Stereo_test	0.26 349	0.22 402	0.54 330	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.24 425	0.51 401	0.40 358	0.38 427	0.37 340	0.40 415	0.26 358	0.53 405	0.32 416	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

IGEV-RUCA	0.21 214	0.09 28	0.26 57	0.20 116	0.19 407	0.28 321	0.23 401	0.24 74	0.22 103	0.21 166	0.23 186	0.29 310	0.48 524	0.26 197	0.19 236	0.09 284	0.08 193	0.18 527	0.14 496	0.18 504	0.19 405

mms	0.15 72	0.14 226	0.25 49	0.20 116	0.15 277	0.17 76	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.09 24	0.26 197	0.15 121	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.19 405

UGAM-zero	0.26 349	0.11 89	0.56 348	0.20 116	0.16 315	0.28 321	0.18 227	0.48 371	0.25 156	0.31 310	0.28 232	0.56 516	0.32 447	0.66 479	0.17 175	0.07 73	0.10 276	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.31 517

RAFT-Stereo-weight	0.17 109	0.10 53	0.31 94	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.38 249	0.33 269	0.25 213	0.20 146	0.19 180	0.10 53	0.19 58	0.16 148	0.07 73	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.09 114

test_sample3	0.25 326	0.14 226	0.52 306	0.20 116	0.12 123	0.33 406	0.20 312	0.53 419	0.38 332	0.32 335	0.35 314	0.29 310	0.24 327	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.15 349

test_sample2	0.23 271	0.12 140	0.39 143	0.20 116	0.11 84	0.28 321	0.22 373	0.45 341	0.33 269	0.27 234	0.34 306	0.30 330	0.25 340	0.46 376	0.23 326	0.09 284	0.15 404	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.19 405

test_sample1	0.24 301	0.13 181	0.40 152	0.20 116	0.13 175	0.29 346	0.19 272	0.43 311	0.30 233	0.27 234	0.34 306	0.31 339	0.28 390	0.45 374	0.27 371	0.09 284	0.16 417	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.22 449

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 119	0.15 258	0.27 69	0.20 116	0.13 175	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.37 322	0.43 482	0.17 111	0.13 86	0.12 111	0.20 79	0.16 148	0.08 199	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.08 69

SMFormer	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.10 324	0.16 365

tta	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.13 303

qqq1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

fff1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

11t1	0.21 214	0.12 140	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.37 238	0.28 197	0.27 234	0.25 203	0.24 247	0.23 306	0.28 235	0.25 349	0.09 284	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.23 457

MIM_Stereo	0.20 178	0.17 324	0.55 338	0.20 116	0.21 450	0.17 76	0.14 76	0.37 238	0.27 185	0.28 245	0.35 314	0.23 227	0.13 142	0.28 235	0.16 148	0.06 31	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.15 349

CFNet_ucs	0.25 326	0.14 226	0.51 285	0.20 116	0.15 277	0.29 346	0.18 227	0.51 401	0.46 428	0.32 335	0.42 395	0.38 397	0.23 306	0.31 286	0.22 307	0.11 392	0.08 193	0.12 435	0.09 313	0.13 430	0.13 303

testlalala	0.17 109	0.11 89	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.23 232	0.15 102	0.33 194	0.22 103	0.25 213	0.20 146	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

iinet-f	0.31 431	0.23 418	1.16 547	0.20 116	0.16 315	0.44 490	0.23 401	0.47 360	0.38 332	0.36 401	0.44 419	0.41 424	0.35 464	0.36 334	0.43 469	0.10 353	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.13 430	0.12 274

RCA-Stereo	0.17 109	0.10 53	0.33 112	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.17 173	0.39 270	0.36 307	0.21 166	0.25 203	0.17 157	0.17 220	0.18 44	0.15 121	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

qqq	0.24 301	0.16 292	0.46 202	0.20 116	0.15 277	0.23 232	0.20 312	0.43 311	0.32 253	0.26 223	0.31 265	0.28 297	0.25 340	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.22 498	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

x	0.23 271	0.15 258	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.43 311	0.35 291	0.26 223	0.31 265	0.29 310	0.25 340	0.29 257	0.30 396	0.09 284	0.22 498	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.24 470

CFNet_pseudo	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.11 376	0.11 222

xxxx	0.39 480	0.14 226	0.47 210	0.20 116	0.16 315	0.38 457	0.20 312	0.61 515	0.43 391	0.30 293	0.44 419	0.38 397	0.25 340	0.50 388	2.41 611	0.11 392	0.21 487	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.26 492

CFNet-RSSM	0.18 119	0.10 53	0.45 188	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.40 279	0.31 243	0.23 192	0.21 164	0.26 279	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 109	0.10 53	0.41 161	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.15 102	0.34 202	0.29 217	0.23 192	0.23 186	0.27 284	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

DIP-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.12 29	0.43 311	0.26 168	0.27 234	0.32 275	0.21 206	0.17 220	0.26 197	0.20 261	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.10 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 271	0.14 226	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.11 222

ccs_rob	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.12 417	0.11 222

HITNet	0.22 238	0.23 418	0.60 387	0.20 116	0.09 15	0.27 302	0.15 102	0.45 341	0.33 269	0.29 270	0.33 295	0.27 284	0.22 294	0.29 257	0.27 371	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222
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
NLSM3	0.14 55	0.12 140	0.25 49	0.21 149	0.13 175	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.12 35	0.15 88	0.12 72	0.13 142	0.17 30	0.15 121	0.05 1	0.05 5	0.08 176	0.08 220	0.05 3	0.08 69

NLSM1	0.18 119	0.12 140	0.21 22	0.21 149	0.18 375	0.25 274	0.17 173	0.51 401	0.43 391	0.17 121	0.21 164	0.13 86	0.15 179	0.22 120	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

IGEV-FE	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

DDF-Stereo	0.16 93	0.08 9	0.30 85	0.21 149	0.20 433	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 86	0.12 111	0.24 156	0.20 261	0.09 284	0.18 454	0.07 93	0.06 66	0.20 521	0.19 405

FlowAnything_test	0.15 72	0.12 140	0.23 36	0.21 149	0.12 123	0.18 102	0.16 136	0.25 90	0.17 32	0.15 92	0.13 51	0.15 131	0.14 160	0.19 58	0.17 175	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.12 446	0.08 177	0.10 179

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 149	0.12 123	0.16 56	0.11 19	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 58	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 199	0.13 355	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 114

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 55	0.10 53	0.27 69	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.14 76	0.24 74	0.17 32	0.17 121	0.20 146	0.18 170	0.11 80	0.16 15	0.17 175	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.09 114

LG-Stereo	0.14 55	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 125	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.14 83	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.07 25

ours_stereo	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.18 227	0.21 35	0.20 69	0.13 49	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.24 156	0.15 121	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.13 303

fffy	0.15 72	0.14 226	0.31 94	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.18 227	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 111	0.15 131	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.06 31	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.15 349

dual_stereo	0.18 119	0.08 9	0.26 57	0.21 149	0.32 544	0.11 5	0.13 52	0.27 107	0.20 69	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 79	0.14 83	0.07 73	0.45 586	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 593

rvit_stereo_0083	0.17 109	0.13 181	0.29 76	0.21 149	0.13 175	0.17 76	0.17 173	0.23 55	0.36 307	0.16 106	0.22 175	0.19 180	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

rvit_stereo_0081_aga	0.17 109	0.17 324	0.40 152	0.21 149	0.14 216	0.20 156	0.17 173	0.24 74	0.26 168	0.18 142	0.21 164	0.20 192	0.14 160	0.20 79	0.15 121	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.08 69

rvit_stereo_0081	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

DCVSM-stereo	0.25 326	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.14 76	0.35 211	0.35 291	0.42 471	0.33 295	0.46 465	0.30 417	0.31 286	0.27 371	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.10 370	0.12 417	0.15 349

rvit_stereo_0082	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

IGEV-Stereo++	0.15 72	0.09 28	0.27 69	0.21 149	0.13 175	0.14 20	0.11 19	0.23 55	0.19 58	0.15 92	0.14 82	0.11 58	0.11 80	0.19 58	0.12 12	0.06 31	0.21 487	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 504

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 349	0.15 258	0.96 517	0.21 149	0.25 508	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.28 197	0.25 213	0.29 240	0.46 465	0.23 306	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.12 446	0.11 376	0.17 385

test_sample7	0.28 387	0.16 292	0.47 210	0.21 149	0.14 216	0.29 346	0.22 373	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.14 478	0.21 487	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.25 480

test_sample5	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.43 409	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

test_sample4	0.26 349	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.38 348	0.28 297	0.25 340	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.16 365

gcap-zeroshot	0.19 147	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.15 277	0.27 302	0.15 102	0.32 174	0.24 131	0.26 223	0.20 146	0.34 366	0.15 179	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

ff7	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

ffff	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

DualNet	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

ffm	0.27 377	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

ff1	0.36 463	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

mmx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

11t	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

xxx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

plain	0.18 119	0.16 292	0.59 380	0.21 149	0.13 175	0.16 56	0.17 173	0.29 132	0.23 117	0.16 106	0.26 211	0.13 86	0.17 220	0.27 211	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.07 25

IGEV_Zeroshot_test	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

UniTT-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.45 188	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.13 52	0.20 24	0.19 58	0.16 106	0.20 146	0.10 35	0.11 80	0.18 44	0.17 175	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.07 25

PCWNet_CMD	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.21 149	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.11 222

4D-IteraStereo	0.20 178	0.21 383	0.62 397	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.29 132	0.28 197	0.24 200	0.20 146	0.20 192	0.10 53	0.22 120	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.33 527

CBFPSM	0.28 387	0.23 418	0.76 455	0.21 149	0.14 216	0.38 457	0.26 450	0.42 302	0.37 322	0.34 369	0.36 329	0.55 511	0.38 479	0.33 306	0.40 457	0.08 199	0.08 193	0.07 93	0.08 220	0.09 261	0.12 274

ProNet	0.16 93	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.19 272	0.29 132	0.23 117	0.14 69	0.13 51	0.13 86	0.12 111	0.25 176	0.13 42	0.06 31	0.09 236	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.22 449

ccc-4	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

IER	0.24 301	0.15 258	0.50 267	0.21 149	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.44 332	0.38 332	0.34 369	0.41 387	0.32 350	0.34 457	0.31 286	0.23 326	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.09 114

psmg	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.14 216	0.35 436	0.23 401	0.54 434	0.36 307	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.08 193	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

IPLG	0.23 271	0.19 360	0.65 412	0.21 149	0.12 123	0.28 321	0.17 173	0.45 341	0.32 253	0.33 348	0.32 275	0.16 142	0.17 220	0.50 388	0.23 326	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

IPLGR	0.22 238	0.14 226	0.75 451	0.21 149	0.11 84	0.25 274	0.18 227	0.44 332	0.38 332	0.29 270	0.28 232	0.21 206	0.19 272	0.37 344	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

STrans-v2	0.25 326	0.14 226	0.56 348	0.21 149	0.12 123	0.23 232	0.20 312	0.50 389	0.31 243	0.31 310	0.42 395	0.35 380	0.35 464	0.62 460	0.24 335	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

iRaftStereo_RVC	0.17 109	0.16 292	0.35 122	0.21 149	0.11 84	0.20 156	0.17 173	0.34 202	0.25 156	0.20 158	0.25 203	0.19 180	0.12 111	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.12 334	0.10 344	0.09 313	0.09 261	0.14 332

GES	0.23 271	0.14 226	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.28 321	0.19 272	0.51 401	0.35 291	0.31 310	0.36 329	0.25 259	0.24 327	0.30 273	0.23 326	0.11 392	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.12 274

test_xeample3	0.22 238	0.17 324	0.81 471	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.25 156	0.19 148	0.12 40	0.13 86	0.12 111	0.34 321	0.33 425	0.07 73	0.20 482	0.07 93	0.08 220	0.08 177	0.34 530

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 178	0.23 418	0.49 245	0.21 149	0.16 315	0.19 122	0.17 173	0.35 211	0.32 253	0.26 223	0.33 295	0.20 192	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.06 31	0.10 276	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

GMStereo	0.21 214	0.30 480	0.57 358	0.21 149	0.12 123	0.24 254	0.18 227	0.30 150	0.41 368	0.26 223	0.24 195	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.09 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 271	0.12 140	0.51 285	0.21 149	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.57 472	0.41 368	0.29 270	0.32 275	0.23 227	0.22 294	0.28 235	0.20 261	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.09 261	0.09 114

GANet-RSSM	0.26 349	0.19 360	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.22 373	0.47 360	0.34 280	0.30 293	0.40 375	0.41 424	0.30 417	0.59 437	0.25 349	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

PSMNet-RSSM	0.26 349	0.21 383	0.50 267	0.21 149	0.14 216	0.25 274	0.21 339	0.50 389	0.38 332	0.31 310	0.45 433	0.40 415	0.27 367	0.53 405	0.24 335	0.12 432	0.08 193	0.11 400	0.13 478	0.10 324	0.10 179

DSFCA	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.17 345	0.39 462	0.32 504	0.49 381	0.44 404	0.44 488	0.38 348	0.40 415	0.30 417	0.53 405	0.38 451	0.12 432	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.11 376	0.11 222

HSM	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.15 277	0.33 406	0.20 312	0.55 452	0.39 348	0.36 401	0.39 366	0.67 556	0.32 447	0.88 542	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.10 179

iResNet_ROB	0.27 377	0.27 462	0.48 225	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.17 173	0.57 472	0.55 500	0.39 445	0.44 419	0.37 391	0.28 390	0.43 364	0.28 379	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.11 222

WQFJA1	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

WQFJX	0.19 147	0.12 140	0.21 22	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.18 227	0.57 472	0.49 463	0.17 121	0.17 111	0.14 113	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.11 222

NLMM	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

DFGA-Net	0.26 349	0.33 495	0.70 434	0.22 203	0.15 277	0.25 274	0.17 173	0.41 297	0.40 358	0.30 293	0.32 275	0.21 206	0.18 250	0.61 449	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.09 114

G2L-Stereo	0.27 377	0.23 418	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.19 272	0.48 371	0.37 322	0.33 348	0.38 348	0.40 415	0.23 306	0.61 449	0.33 425	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.11 222

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 89	0.39 143	0.22 203	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.09 21	0.09 24	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.50 590	0.06 32	0.06 66	0.07 113	0.53 575
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.18 119	0.15 258	0.34 116	0.22 203	0.11 84	0.23 232	0.15 102	0.35 211	0.27 185	0.20 158	0.25 203	0.20 192	0.12 111	0.25 176	0.16 148	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.08 177	0.13 303

RAStereo	0.14 55	0.15 258	0.40 152	0.22 203	0.11 84	0.15 31	0.18 227	0.25 90	0.24 131	0.13 49	0.17 111	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.05 1

U	1.02 585	0.10 53	0.26 57	0.22 203	3.66 616	6.41 620	0.13 52	0.22 46	0.21 93	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 626	2.86 623	0.07 113	0.06 8

test_sample6	0.27 377	0.15 258	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.22 373	0.54 434	0.39 348	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.58 429	0.26 360	0.11 392	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

H2IRNET	0.19 147	0.18 347	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.28 113	0.31 243	0.17 121	0.32 275	0.25 259	0.20 277	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.08 69

MyStereo07	0.18 119	0.15 258	0.44 185	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.31 167	0.26 168	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.13 142	0.33 306	0.14 83	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo06	0.23 271	0.15 258	0.74 447	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.43 311	0.25 156	0.36 401	0.24 195	0.34 366	0.18 250	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo05	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.50 389	0.54 492	0.32 335	0.23 186	0.26 279	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo04	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.51 401	0.54 492	0.29 270	0.23 186	0.27 284	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

CoDeX	0.24 301	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.14 216	0.29 346	0.21 339	0.55 452	0.42 380	0.29 270	0.36 329	0.28 297	0.23 306	0.48 382	0.20 261	0.09 284	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.08 69

IGEVStereo-DCA	0.20 178	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

rrr	0.22 238	0.17 324	0.79 466	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.27 185	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.28 504

MIF-Stereo (partial)	0.18 119	0.13 181	0.50 267	0.22 203	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.29 132	0.26 168	0.17 121	0.26 211	0.16 142	0.17 220	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

CASnet	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.22 203	0.08 6	0.15 31	0.14 76	0.28 113	0.26 168	0.23 192	0.20 146	0.15 131	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 400	0.09 313	0.08 177	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ToySt	0.28 387	0.19 360	0.68 426	0.22 203	0.19 407	0.31 382	0.31 499	0.43 311	0.43 391	0.28 245	0.38 348	0.42 437	0.32 447	0.33 306	0.32 416	0.08 199	0.14 373	0.10 344	0.12 446	0.11 376	0.24 470

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 444	0.25 444	0.82 475	0.22 203	0.17 345	0.46 501	0.28 475	0.53 419	0.53 487	0.43 482	0.57 502	0.44 450	0.31 434	0.50 388	0.48 489	0.10 353	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.11 376	0.12 274

raft_robust	0.25 326	0.23 418	0.44 185	0.22 203	0.13 175	0.23 232	0.22 373	0.52 409	0.50 470	0.33 348	0.32 275	0.33 358	0.23 306	0.55 416	0.18 205	0.07 73	0.11 310	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.07 25

CSP-Net	0.28 387	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.14 216	0.44 490	0.24 425	0.52 409	0.42 380	0.42 471	0.44 419	0.42 437	0.27 367	0.66 479	0.30 396	0.12 432	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.10 179

dad	0.30 420	0.38 525	0.60 387	0.22 203	0.14 216	0.32 399	0.21 339	0.35 211	0.51 476	0.45 495	0.45 433	0.46 465	0.23 306	0.41 355	0.27 371	0.21 541	0.11 310	0.20 539	0.11 404	0.15 465	0.11 222

GLC_STEREO	0.15 72	0.11 89	0.31 94	0.22 203	0.09 15	0.17 76	0.15 102	0.24 74	0.28 197	0.17 121	0.20 146	0.17 157	0.11 80	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

MIPNet	0.22 238	0.19 360	0.64 407	0.22 203	0.12 123	0.28 321	0.20 312	0.48 371	0.39 348	0.31 310	0.24 195	0.19 180	0.24 327	0.28 235	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

PFNet+	0.21 214	0.11 89	0.54 330	0.22 203	0.12 123	0.17 76	0.18 227	0.31 167	0.36 307	0.33 348	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.33 306	0.18 205	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.08 177	0.12 274

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114
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	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo_v2	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

HUI-Stereo	0.19 147	0.13 181	0.52 306	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.23 145	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

DeepStereo_RVC	0.19 147	0.12 140	0.47 210	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.16 136	0.29 132	0.24 131	0.28 245	0.27 225	0.23 227	0.28 390	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.10 179

iGMRVC	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

RAFT-RH_RVC	0.26 349	0.13 181	0.57 358	0.22 203	0.12 123	0.25 274	0.14 76	0.27 107	0.29 217	0.38 427	1.14 578	0.23 227	0.18 250	0.58 429	0.24 335	0.07 73	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.06 52	0.08 69

RAFT-345	0.22 238	0.11 89	0.55 338	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.27 107	0.28 197	0.27 234	0.65 531	0.20 192	0.17 220	0.55 416	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.07 25

iRAFT	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

RAFT-IKP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

raft+_RVC	0.21 214	0.21 383	0.46 202	0.22 203	0.35 550	0.21 184	0.16 136	0.39 270	0.35 291	0.22 184	0.28 232	0.20 192	0.15 179	0.25 176	0.20 261	0.08 199	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.12 274

XX-TBD	0.16 93	0.21 383	0.43 176	0.22 203	0.10 52	0.23 232	0.15 102	0.23 55	0.28 197	0.22 184	0.26 211	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.14 83	0.08 199	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8

ARAFT	0.26 349	0.30 480	0.87 495	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.24 425	0.46 349	0.34 280	0.33 348	0.28 232	0.29 310	0.20 277	0.49 384	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.09 114

AFF-stereo	0.20 178	0.24 429	0.49 245	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.18 227	0.35 211	0.29 217	0.25 213	0.36 329	0.25 259	0.17 220	0.25 176	0.17 175	0.06 31	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.11 222

EAI-Stereo	0.29 407	0.11 89	0.38 136	0.22 203	0.18 375	0.33 406	1.66 613	0.53 419	0.27 185	0.27 234	0.50 465	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.25 349	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.11 404	0.07 113	0.10 179

FENet	0.22 238	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.12 123	0.27 302	0.18 227	0.43 311	0.37 322	0.31 310	0.32 275	0.29 310	0.23 306	0.27 211	0.24 335	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

cf-r	0.26 349	0.22 402	0.66 417	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.22 373	0.44 332	0.42 380	0.32 335	0.42 395	0.43 444	0.27 367	0.44 368	0.27 371	0.11 392	0.07 129	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.09 114

GwcNet-RSSM	0.28 387	0.25 444	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.24 425	0.46 349	0.44 404	0.33 348	0.46 445	0.41 424	0.28 390	0.55 416	0.31 406	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.09 114

R-Stereo Train	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.28 387	0.25 444	0.64 407	0.22 203	0.16 315	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.33 269	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.26 358	0.45 374	0.28 379	0.15 492	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.14 332

MLCV	0.25 326	0.23 418	0.59 380	0.22 203	0.09 15	0.30 360	0.18 227	0.40 279	0.38 332	0.38 427	0.44 419	0.31 339	0.22 294	0.44 368	0.32 416	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.08 69

CBMV_ROB	0.36 463	0.21 383	0.57 358	0.22 203	0.14 216	0.35 436	0.20 312	0.55 452	0.47 441	0.52 526	0.58 505	0.45 456	0.53 539	0.75 509	0.50 496	0.18 527	0.19 467	0.23 548	0.21 542	0.15 465	0.20 423

MeshStereo	0.60 554	0.31 484	0.71 441	0.22 203	0.17 345	0.66 555	0.36 525	0.81 575	0.63 530	1.48 608	1.32 585	1.65 596	0.83 574	1.18 579	0.74 538	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.14 496	0.17 488	0.19 405
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
Hybrid-DGEV-03	0.21 214	0.20 373	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.16 136	0.33 194	0.28 197	0.33 348	0.58 505	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.10 179

WQFJA1++	0.48 525	0.07 2	0.86 492	0.23 256	0.19 407	0.18 102	0.11 19	0.21 35	0.14 13	2.23 613	0.12 40	0.23 227	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.08 199	0.19 467	0.06 32	0.09 313	4.02 620	0.20 423

WQFJX1	0.20 178	0.12 140	0.21 22	0.23 256	0.17 345	0.24 254	0.19 272	0.63 527	0.56 507	0.17 121	0.16 97	0.14 113	0.16 199	0.27 211	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

NLMM1	0.21 214	0.13 181	0.21 22	0.23 256	0.18 375	0.24 254	0.20 312	0.65 539	0.69 544	0.18 142	0.18 125	0.13 86	0.14 160	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.10 179

Select-FE	0.27 377	0.18 347	0.87 495	0.23 256	0.22 465	0.29 346	0.18 227	0.53 419	0.28 197	0.30 293	0.33 295	0.45 456	0.29 410	0.30 273	0.21 289	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.08 177	0.20 423

z-ln-s-r	0.35 460	0.30 480	1.02 526	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.26 450	0.46 349	0.55 500	0.33 348	0.61 522	0.39 411	0.31 434	0.80 526	0.77 542	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.10 179

coex_refinement	0.28 387	0.22 402	0.50 267	0.23 256	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.51 401	0.43 391	0.35 388	0.42 395	0.45 456	0.27 367	0.56 422	0.41 461	0.10 353	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.11 376	0.12 274

rvit_0105_6	0.20 178	0.16 292	0.41 161	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.20 312	0.31 167	0.39 348	0.18 142	0.22 175	0.23 227	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

rvit_0105_5	0.22 238	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.13 175	0.22 213	0.25 439	0.38 249	0.40 358	0.21 166	0.23 186	0.27 284	0.20 277	0.27 211	0.20 261	0.15 492	0.13 355	0.12 435	0.12 446	0.10 324	0.10 179

rvit_0105_4	0.21 214	0.17 324	0.49 245	0.23 256	0.14 216	0.20 156	0.23 401	0.35 211	0.40 358	0.19 148	0.24 195	0.25 259	0.20 277	0.28 235	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.10 179

ACV-stereo	0.30 420	0.20 373	0.82 475	0.23 256	0.16 315	0.48 514	0.20 312	0.38 249	0.34 280	0.29 270	0.33 295	0.66 552	0.43 506	0.55 416	0.31 406	0.10 353	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

Occ-G	0.18 119	0.10 53	0.38 136	0.23 256	0.15 277	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.26 168	0.15 92	0.20 146	0.21 206	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.30 513

DispNO	0.29 407	0.24 429	0.83 481	0.23 256	0.17 345	0.25 274	0.22 373	0.47 360	0.42 380	0.33 348	0.39 366	0.38 397	0.28 390	0.78 519	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

mmm	0.25 326	0.15 258	0.44 185	0.23 256	0.20 433	0.28 321	0.21 339	0.43 311	0.32 253	0.31 310	0.40 375	0.30 330	0.24 327	0.31 286	0.28 379	0.09 284	0.21 487	0.11 400	0.12 446	0.10 324	0.26 492

1111x	0.39 480	0.17 324	0.80 470	0.23 256	0.15 277	0.33 406	0.27 459	0.62 523	0.48 449	0.32 335	0.43 409	0.40 415	0.29 410	0.86 539	1.60 597	0.09 284	0.23 507	0.09 267	0.12 446	0.10 324	0.23 457

GCAP-Stereo	0.18 119	0.21 383	0.47 210	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.10 8	0.28 113	0.24 131	0.20 158	0.22 175	0.15 131	0.13 142	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.19 467	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

gwcnet-sp	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

scenet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

ssnet_v2	0.30 420	0.21 383	0.63 402	0.23 256	0.15 277	0.40 468	0.30 490	0.59 496	0.48 449	0.40 454	0.37 340	0.46 465	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.12 417	0.11 222

ssnet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

HBP-ISP	0.34 453	0.35 508	0.76 455	0.23 256	0.17 345	0.33 406	0.22 373	0.56 463	0.47 441	0.42 471	0.49 462	0.33 358	0.41 496	0.73 500	0.27 371	0.18 527	0.19 467	0.24 550	0.20 540	0.16 473	0.16 365

NINENet	0.27 377	0.16 292	0.49 245	0.23 256	0.16 315	0.44 490	0.17 173	0.63 527	0.49 463	0.33 348	0.38 348	0.31 339	0.22 294	0.43 364	0.22 307	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.08 220	0.12 417	0.11 222

Sa-1000	0.24 301	0.20 373	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.50 389	0.41 368	0.30 293	0.50 465	0.26 279	0.19 272	0.33 306	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.08 69

SA	0.24 301	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.25 274	0.23 401	0.48 371	0.42 380	0.28 245	0.44 419	0.23 227	0.23 306	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.08 177	0.09 114

iRaft-Stereo_5w	0.25 326	0.24 429	0.50 267	0.23 256	0.18 375	0.19 122	0.19 272	0.39 270	0.35 291	0.28 245	0.36 329	0.34 366	0.23 306	0.66 479	0.28 379	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.14 332

dd	0.23 271	0.32 491	0.55 338	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.21 339	0.32 174	0.45 416	0.30 293	0.29 240	0.25 259	0.17 220	0.31 286	0.26 360	0.13 454	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.12 417	0.09 114

GMOStereo	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

error version	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-v	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-3	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

test_1	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

AACVNet	0.28 387	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.19 272	0.43 311	0.33 269	0.39 445	0.42 395	0.44 450	0.29 410	0.73 500	0.28 379	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.12 274

GANet-ADL	0.22 238	0.14 226	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.29 346	0.19 272	0.48 371	0.36 307	0.26 223	0.33 295	0.32 350	0.20 277	0.26 197	0.22 307	0.11 392	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

ADLNet2	0.31 431	0.23 418	0.77 461	0.23 256	0.18 375	0.36 443	0.24 425	0.55 452	0.54 492	0.33 348	0.38 348	0.45 456	0.31 434	0.70 491	0.36 443	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.12 417	0.11 222

NRIStereo	0.20 178	0.12 140	0.50 267	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.19 272	0.30 150	0.28 197	0.26 223	0.26 211	0.25 259	0.18 250	0.34 321	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.09 114

KYRaft	0.23 271	0.11 89	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.26 168	0.35 388	0.53 483	0.34 366	0.26 358	0.29 257	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.08 177	0.30 513

CRE-IMP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.24 131	0.27 234	0.26 211	0.24 247	0.17 220	0.24 156	0.19 236	0.09 284	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.10 179

test-2	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-1	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.23 401	0.36 223	0.29 217	0.21 166	0.25 203	0.24 247	0.14 160	0.18 44	0.22 307	0.07 73	0.14 373	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.14 332

GMM-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.56 348	0.23 256	0.13 175	0.24 254	0.24 425	0.38 249	0.29 217	0.31 310	0.44 419	0.27 284	0.21 287	0.31 286	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.19 405

raftrobust	0.19 147	0.19 360	0.42 170	0.23 256	0.24 495	0.19 122	0.13 52	0.33 194	0.28 197	0.26 223	0.20 146	0.19 180	0.17 220	0.23 145	0.17 175	0.08 199	0.10 276	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114

pcwnet_v2	0.32 437	0.16 292	1.22 558	0.23 256	0.19 407	0.32 399	0.19 272	0.61 515	0.61 524	0.37 418	0.45 433	0.35 380	0.29 410	0.37 344	0.26 360	0.14 478	0.11 310	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.18 390

RALCasStereoNet	0.22 238	0.22 402	0.48 225	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.18 227	0.32 174	0.27 185	0.22 184	0.30 254	0.22 213	0.15 179	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.22 498	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.25 480

RALAANet	0.21 214	0.24 429	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.22 213	0.13 52	0.38 249	0.30 233	0.29 270	0.26 211	0.25 259	0.15 179	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.07 25

ADLNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.34 421	0.23 401	0.56 463	0.44 404	0.43 482	0.41 387	0.43 444	0.28 390	0.56 422	0.36 443	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

DMCA	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.27 302	0.20 312	0.45 341	0.40 358	0.32 335	0.33 295	0.33 358	0.25 340	0.27 211	0.30 396	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.12 274

BEATNet_4x	0.25 326	0.25 444	0.66 417	0.23 256	0.10 52	0.29 346	0.14 76	0.49 381	0.34 280	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.26 358	0.34 321	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.13 303

SuperB	0.50 529	0.37 518	2.16 597	0.23 256	0.15 277	0.41 473	0.32 504	0.50 389	0.83 563	0.44 488	0.51 468	0.33 358	0.45 511	0.69 488	1.07 570	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.95 604	0.18 390

RASNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.33 406	0.20 312	0.50 389	0.41 368	0.31 310	0.44 419	0.47 475	0.38 479	0.79 523	0.40 457	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.10 179

CFNet	0.29 407	0.29 474	0.57 358	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.15 102	0.53 419	0.46 428	0.31 310	0.40 375	0.38 397	0.27 367	0.76 515	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

AANet_RVC	0.33 444	0.31 484	0.69 428	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.49 381	0.55 500	0.39 445	0.60 514	0.43 444	0.30 417	0.88 542	0.54 508	0.11 392	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.10 324	0.12 274

Hybrid-DGEV-2	0.23 271	0.20 373	0.53 317	0.24 307	0.13 175	0.28 321	0.15 102	0.50 389	0.45 416	0.28 245	0.26 211	0.25 259	0.26 358	0.29 257	0.20 261	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.10 179

NLCSM	0.20 178	0.15 258	0.23 36	0.24 307	0.19 407	0.24 254	0.22 373	0.45 341	0.44 404	0.20 158	0.18 125	0.14 113	0.16 199	0.47 380	0.20 261	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.10 179

zero-FE	0.21 214	0.08 9	1.10 538	0.24 307	0.27 517	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.20 69	0.12 35	0.11 23	0.13 86	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.09 284	0.23 507	0.07 93	0.08 220	0.19 513	0.27 496

MM-Stereo_test1	0.20 178	0.13 181	0.45 188	0.24 307	0.12 123	0.20 156	0.21 339	0.36 223	0.32 253	0.23 192	0.22 175	0.15 131	0.14 160	0.28 235	0.16 148	0.07 73	0.24 520	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.21 435

FACV-RUCA	0.22 238	0.15 258	0.38 136	0.24 307	0.23 478	0.26 295	0.19 272	0.41 297	0.35 291	0.26 223	0.32 275	0.22 213	0.25 340	0.24 156	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.15 502	0.08 220	0.16 473	0.14 332

GIP-stereo	0.16 93	0.12 140	0.25 49	0.24 307	0.22 465	0.15 31	0.14 76	0.32 174	0.21 93	0.11 21	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.07 73	0.13 355	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 522

PAM_32	0.26 349	0.10 53	0.63 402	0.24 307	0.19 407	0.51 523	0.26 450	0.43 311	0.30 233	0.32 335	0.28 232	0.60 531	0.28 390	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.14 373	0.08 176	0.10 370	0.07 113	0.15 349

ITSA-stereo	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.11 84	0.28 321	0.18 227	0.58 486	0.59 519	0.32 335	0.32 275	0.33 358	0.28 390	0.51 394	0.34 432	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

MyStereo8	0.25 326	0.20 373	0.69 428	0.24 307	0.17 345	0.31 382	0.16 136	0.50 389	0.32 253	0.29 270	0.38 348	0.25 259	0.19 272	0.33 306	0.29 393	0.08 199	0.20 482	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.16 365

SDNR	0.47 522	0.29 474	0.92 508	0.24 307	0.37 556	1.27 593	0.17 173	0.54 434	0.58 512	0.44 488	0.85 560	0.55 511	0.28 390	1.19 580	0.52 500	0.23 545	0.24 520	0.17 519	0.13 478	0.19 513	0.26 492

coex-ft	3.48 614	0.81 586	48.53 643	0.24 307	0.19 407	0.53 532	0.47 559	0.49 381	2.36 610	7.18 624	1.20 580	0.96 577	2.53 613	0.75 509	2.14 608	0.13 454	0.15 404	0.14 485	0.12 446	0.22 532	0.47 565

Selective-RAFT	0.19 147	0.14 226	0.37 134	0.24 307	0.11 84	0.30 360	0.15 102	0.35 211	0.34 280	0.17 121	0.17 111	0.22 213	0.18 250	0.29 257	0.18 205	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.08 69

DisPM	0.20 178	0.11 89	0.52 306	0.24 307	0.13 175	0.18 102	0.19 272	0.30 150	0.31 243	0.33 348	0.34 306	0.23 227	0.16 199	0.34 321	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.12 274

test_4	0.19 147	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.13 175	0.19 122	0.21 339	0.27 107	0.24 131	0.24 200	0.47 452	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.18 205	0.06 31	0.06 54	0.09 267	0.09 313	0.07 113	0.06 8

CIPLG	0.23 271	0.28 470	0.75 451	0.24 307	0.16 315	0.25 274	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.34 306	0.23 227	0.15 179	0.27 211	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

DAS	0.28 387	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.76 515	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

SepStereo	0.27 377	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.64 468	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

IPLGR_C	0.23 271	0.29 474	0.81 471	0.24 307	0.16 315	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

ACRE	0.23 271	0.27 462	0.83 481	0.24 307	0.15 277	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.32 253	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

GwcNet-ADL	0.23 271	0.15 258	0.58 373	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.24 425	0.51 401	0.41 368	0.28 245	0.29 240	0.30 330	0.20 277	0.27 211	0.28 379	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.11 222

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.14 226	0.57 358	0.24 307	0.11 84	0.21 184	0.19 272	0.43 311	0.34 280	0.30 293	0.43 409	0.36 385	0.31 434	0.61 449	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

PSM-AAD	0.26 349	0.11 89	0.43 176	0.24 307	0.12 123	0.27 302	0.37 527	0.36 223	0.30 233	0.36 401	0.39 366	0.28 297	0.77 568	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.21 435

FTStereo	0.28 387	0.11 89	0.56 348	0.24 307	0.13 175	0.21 184	0.52 568	0.36 223	0.28 197	0.38 427	0.94 568	0.30 330	0.56 543	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.19 405

Prome-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.43 176	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.27 185	0.33 348	0.58 505	0.24 247	0.28 390	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.20 423

sAnonymous2	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

CroCo_RVC	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

MMNet	0.28 387	0.19 360	0.54 330	0.24 307	0.17 345	0.47 507	0.22 373	0.47 360	0.53 487	0.40 454	0.43 409	0.36 385	0.34 457	0.40 352	0.35 439	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.09 114

delet	0.29 407	0.18 347	0.58 373	0.24 307	0.19 407	0.41 473	0.30 490	0.52 409	0.51 476	0.35 388	0.42 395	0.37 391	0.31 434	0.49 384	0.36 443	0.10 353	0.09 236	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

UNet	0.28 387	0.16 292	0.70 434	0.24 307	0.20 433	0.44 490	0.21 339	0.52 409	0.42 380	0.36 401	0.40 375	0.43 444	0.33 455	0.41 355	0.32 416	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.09 313	0.10 324	0.09 114

psmorigin	0.52 536	0.29 474	3.10 607	0.24 307	0.19 407	0.39 462	0.24 425	0.52 409	0.45 416	0.66 555	0.68 537	0.70 563	0.52 534	0.86 539	0.49 495	0.15 492	0.17 442	0.13 461	0.14 496	0.16 473	0.23 457

acv_ft	0.26 349	0.18 347	0.56 348	0.24 307	0.19 407	0.34 421	0.21 339	0.47 360	0.45 416	0.39 445	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.36 443	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.09 114

HGLStereo	0.29 407	0.19 360	0.60 387	0.24 307	0.21 450	0.33 406	0.23 401	0.52 409	0.44 404	0.36 401	0.49 462	0.41 424	0.35 464	0.46 376	0.34 432	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

FADNet_RVC	0.31 431	0.35 508	0.98 521	0.24 307	0.16 315	0.30 360	0.17 173	0.52 409	0.39 348	0.30 293	0.38 348	0.30 330	0.29 410	0.54 411	0.33 425	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.16 517	0.21 528	0.24 470

FADNet	0.34 453	0.43 539	0.88 502	0.24 307	0.22 465	0.37 451	0.19 272	0.56 463	0.49 463	0.32 335	0.36 329	0.43 444	0.32 447	0.65 473	0.30 396	0.17 516	0.16 417	0.14 485	0.16 517	0.25 543	0.21 435

NVstereo2D	0.32 437	0.18 347	0.63 402	0.24 307	0.23 478	0.43 485	0.28 475	0.60 507	0.58 512	0.28 245	0.39 366	0.42 437	0.30 417	0.71 497	0.30 396	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.10 370	0.20 521	0.18 390

PS-NSSS	0.33 444	0.36 515	0.61 393	0.24 307	0.18 375	0.33 406	0.24 425	0.59 496	0.42 380	0.38 427	0.52 475	0.36 385	0.31 434	0.80 526	0.32 416	0.18 527	0.14 373	0.21 541	0.15 507	0.17 488	0.14 332

iResNetv2_ROB	0.29 407	0.37 518	0.92 508	0.24 307	0.13 175	0.30 360	0.19 272	0.55 452	0.51 476	0.39 445	0.46 445	0.39 411	0.27 367	0.36 334	0.30 396	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.13 430	0.11 222

SGM-Forest	0.42 502	0.44 542	0.92 508	0.24 307	0.16 315	0.45 498	0.40 542	0.58 486	0.50 470	0.54 536	0.63 526	0.52 501	0.51 532	0.91 549	0.66 530	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.15 507	0.15 465	0.21 435
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 463	0.25 444	0.61 393	0.24 307	0.14 216	0.42 480	0.33 510	0.56 463	0.52 486	0.54 536	0.52 475	0.51 493	0.58 546	0.63 463	0.43 469	0.15 492	0.16 417	0.18 527	0.16 517	0.13 430	0.19 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoRT	0.40 491	0.16 292	0.74 447	0.25 346	0.17 345	0.42 480	0.19 272	0.50 389	0.48 449	0.31 310	0.40 375	0.32 350	0.39 486	0.64 468	0.31 406	0.09 284	0.11 310	1.56 617	0.43 584	0.08 177	0.41 553

zh-mn7	0.50 529	0.57 565	1.82 590	0.25 346	0.19 407	0.45 498	0.29 481	0.59 496	0.84 566	0.67 556	0.97 569	0.49 485	0.41 496	0.93 556	0.73 537	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.13 430	0.17 385

MM-Stereo_test3	0.19 147	0.15 258	0.39 143	0.25 346	0.15 277	0.19 122	0.22 373	0.42 302	0.40 358	0.17 121	0.24 195	0.17 157	0.12 111	0.22 120	0.16 148	0.08 199	0.21 487	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.11 222

MM-Stereo_test2	0.19 147	0.11 89	0.47 210	0.25 346	0.11 84	0.21 184	0.20 312	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.17 111	0.13 86	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.06 31	0.26 532	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.41 553

PAM	0.26 349	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.18 375	0.53 532	0.29 481	0.44 332	0.28 197	0.36 401	0.27 225	0.59 525	0.26 358	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.12 334	0.07 93	0.10 370	0.07 113	0.13 303

DDVS	0.26 349	0.16 292	0.45 188	0.25 346	0.17 345	0.34 421	0.21 339	0.43 311	0.31 243	0.34 369	0.41 387	0.47 475	0.21 287	0.52 402	0.29 393	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.16 365

rvit_0105_3	0.24 301	0.21 383	0.57 358	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.28 475	0.40 279	0.43 391	0.25 213	0.26 211	0.29 310	0.22 294	0.29 257	0.21 289	0.15 492	0.13 355	0.14 485	0.15 507	0.10 324	0.10 179

GCAP-BAT	0.20 178	0.12 140	0.48 225	0.25 346	0.17 345	0.24 254	0.16 136	0.32 174	0.21 93	0.28 245	0.30 254	0.26 279	0.12 111	0.28 235	0.19 236	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.19 405

rvit_stereo_ft	0.18 119	0.19 360	0.43 176	0.25 346	0.14 216	0.17 76	0.21 339	0.30 150	0.28 197	0.17 121	0.19 137	0.20 192	0.17 220	0.22 120	0.18 205	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.08 69

AE-Stereo	0.21 214	0.12 140	0.50 267	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.18 227	0.40 279	0.34 280	0.19 148	0.26 211	0.21 206	0.13 142	0.22 120	0.16 148	0.07 73	0.26 532	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.31 517

fast-acv-ft	0.33 444	0.26 454	0.88 502	0.25 346	0.18 375	0.49 520	0.27 459	0.44 332	0.50 470	0.40 454	0.55 492	0.49 485	0.36 469	0.39 350	0.41 461	0.11 392	0.11 310	0.11 400	0.12 446	0.13 430	0.11 222

BUS	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.44 490	0.17 173	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.31 339	0.22 294	0.27 211	0.22 307	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

RAFT+CT+SA	0.23 271	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.18 375	0.23 232	0.29 481	0.42 302	0.38 332	0.24 200	0.39 366	0.20 192	0.17 220	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.12 446	0.09 261	0.13 303

BSDual-CNN	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

hknet	0.26 349	0.15 258	0.49 245	0.25 346	0.16 315	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.40 358	0.34 369	0.35 314	0.43 444	0.28 390	0.38 347	0.26 360	0.09 284	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

UDGNet	0.24 301	0.37 518	0.53 317	0.25 346	0.14 216	0.24 254	0.18 227	0.32 174	0.44 404	0.29 270	0.28 232	0.24 247	0.20 277	0.30 273	0.21 289	0.16 502	0.07 129	0.21 541	0.11 404	0.16 473	0.11 222

NF-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.52 402	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

OCTAStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

PSM-softLoss	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

KMStereo	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

ASMatch	0.23 271	0.11 89	0.55 338	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.16 136	0.32 174	0.30 233	0.28 245	0.68 537	0.28 297	0.26 358	0.50 388	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.11 222

SST-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.26 168	0.34 369	0.33 295	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.18 205	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

RAFT_R40	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.13 175	0.18 102	0.18 227	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.33 295	0.30 330	0.23 306	0.55 416	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

PFNet	0.24 301	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.14 216	0.22 213	0.19 272	0.40 279	0.35 291	0.36 401	0.32 275	0.27 284	0.20 277	0.63 463	0.23 326	0.09 284	0.05 5	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.08 69

RE-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

TVStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

CroCo-Stereo	0.15 72	0.16 292	0.34 116	0.25 346	0.12 123	0.11 5	0.18 227	0.35 211	0.24 131	0.13 49	0.13 51	0.18 170	0.12 111	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.07 113	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
rafts_anoy	0.21 214	0.22 402	0.49 245	0.25 346	0.24 495	0.19 122	0.17 173	0.34 202	0.32 253	0.24 200	0.25 203	0.20 192	0.16 199	0.25 176	0.21 289	0.08 199	0.19 467	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

TestStereo	0.22 238	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.11 84	0.22 213	0.22 373	0.32 174	0.31 243	0.24 200	0.34 306	0.23 227	0.19 272	0.62 460	0.19 236	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.07 137	0.11 376	0.07 25

RAFT + AFF	0.30 420	0.33 495	0.76 455	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.33 510	0.55 452	0.42 380	0.28 245	0.30 254	0.31 339	0.31 434	0.64 468	0.32 416	0.09 284	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.12 417	0.16 365

UPFNet	0.27 377	0.15 258	0.47 210	0.25 346	0.20 433	0.37 451	0.27 459	0.50 389	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.37 391	0.29 410	0.40 352	0.34 432	0.10 353	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.10 324	0.08 69

aanetorigin	0.40 491	0.33 495	1.14 544	0.25 346	0.19 407	0.30 360	0.37 527	0.34 202	0.47 441	0.95 578	0.82 556	0.52 501	0.56 543	0.50 388	0.52 500	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.16 473	0.19 405

EDNetEfficientorigin	7.48 620	0.57 565	139.59 645	0.25 346	0.17 345	0.44 490	0.30 490	0.48 371	1.04 583	1.29 594	1.02 573	0.82 569	0.87 579	0.76 515	1.02 566	0.10 353	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.22 532	0.25 480

GwcNet	0.37 470	0.29 474	1.12 541	0.25 346	0.24 495	0.48 514	0.27 459	0.58 486	0.60 522	0.39 445	0.54 487	0.51 493	0.34 457	0.60 442	0.46 484	0.13 454	0.12 334	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.15 349

ac_64	0.28 387	0.16 292	0.62 397	0.25 346	0.17 345	0.36 443	0.22 373	0.48 371	0.35 291	0.36 401	0.37 340	0.51 493	0.30 417	0.62 460	0.34 432	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

FADNet-RVC	0.34 453	0.43 539	0.97 519	0.25 346	0.20 433	0.33 406	0.20 312	0.51 401	0.42 380	0.34 369	0.40 375	0.41 424	0.29 410	0.65 473	0.36 443	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.15 507	0.19 513	0.20 423

STTStereo	0.30 420	0.24 429	0.83 481	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.24 425	0.49 381	0.39 348	0.39 445	0.41 387	0.44 450	0.28 390	0.41 355	0.30 396	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.16 517	0.12 417	0.12 274

AdaStereo	0.25 326	0.17 324	0.47 210	0.25 346	0.13 175	0.33 406	0.17 173	0.57 472	0.43 391	0.34 369	0.38 348	0.35 380	0.21 287	0.32 296	0.24 335	0.14 478	0.06 54	0.13 461	0.09 313	0.11 376	0.09 114
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 387	0.19 360	0.47 210	0.25 346	0.14 216	0.36 443	0.21 339	0.49 381	0.43 391	0.46 501	0.52 475	0.42 437	0.30 417	0.46 376	0.38 451	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.24 301	0.33 495	0.69 428	0.25 346	0.14 216	0.26 295	0.13 52	0.42 302	0.35 291	0.30 293	0.42 395	0.22 213	0.20 277	0.34 321	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

pmcnn	0.54 541	0.24 429	1.06 531	0.25 346	0.26 512	0.40 468	0.31 499	0.55 452	0.55 500	0.56 540	1.22 582	2.53 610	0.39 486	0.84 536	1.08 571	0.09 284	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.10 324	0.14 332

FE-Mocha	0.18 119	0.11 89	0.40 152	0.26 387	0.14 216	0.19 122	0.14 76	0.36 223	0.24 131	0.24 200	0.24 195	0.23 227	0.14 160	0.27 211	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

z-mn7	0.48 525	0.52 554	1.28 561	0.26 387	0.19 407	0.62 548	0.34 515	0.59 496	0.96 580	0.45 495	0.97 569	0.53 506	0.41 496	0.99 564	0.70 534	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.14 453	0.16 365

HART	0.20 178	0.14 226	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.17 76	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.15 92	0.26 211	0.17 157	0.09 24	0.24 156	0.14 83	0.06 31	0.36 576	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.27 496

SCV	0.18 119	0.15 258	0.37 134	0.26 387	0.20 433	0.16 56	0.16 136	0.35 211	0.23 117	0.14 69	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.12 12	0.08 199	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.26 492

UGAM	0.28 387	0.18 347	0.57 358	0.26 387	0.13 175	0.23 232	0.26 450	0.33 194	0.45 416	0.32 335	0.42 395	0.45 456	0.22 294	0.92 554	0.23 326	0.08 199	0.09 236	0.14 485	0.13 478	0.10 324	0.10 179

tt1	0.22 238	0.16 292	0.49 245	0.26 387	0.15 277	0.31 382	0.19 272	0.38 249	0.46 428	0.21 166	0.19 137	0.13 86	0.16 199	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

testlalala_base	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.16 315	0.25 274	0.17 173	0.37 238	0.19 58	0.20 158	0.26 211	0.17 157	0.14 160	0.19 58	0.18 205	0.42 583	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.50 576	0.14 332

RAFT-Test	0.19 147	0.11 89	0.41 161	0.26 387	0.21 450	0.26 295	0.17 173	0.37 238	0.26 168	0.24 200	0.29 240	0.32 350	0.14 160	0.22 120	0.15 121	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

LL-Strereo	0.32 437	0.33 495	0.77 461	0.26 387	0.24 495	0.22 213	0.23 401	0.58 486	0.44 404	0.35 388	0.32 275	0.41 424	0.40 491	0.93 556	0.25 349	0.08 199	0.13 355	0.11 400	0.09 313	0.09 261	0.22 449

anonymousdsp2	0.23 271	0.11 89	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.25 274	0.17 173	0.43 311	0.37 322	0.30 293	0.23 186	0.24 247	0.15 179	0.32 296	0.17 175	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.44 561

CASS	0.22 238	0.16 292	0.40 152	0.26 387	0.12 123	0.29 346	0.19 272	0.40 279	0.32 253	0.34 369	0.35 314	0.25 259	0.25 340	0.26 197	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.11 400	0.09 313	0.11 376	0.12 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.24 301	0.15 258	0.45 188	0.26 387	0.26 512	0.23 232	0.21 339	0.37 238	0.29 217	0.23 192	0.81 555	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.18 205	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.25 480

Wz-Net-TNSev	0.55 542	0.72 579	1.90 592	0.26 387	0.21 450	0.64 553	0.45 553	0.66 545	0.71 549	0.52 526	0.55 492	0.71 564	0.63 561	1.04 569	0.94 557	0.16 502	0.15 404	0.13 461	0.15 507	0.21 528	0.24 470

CroCo-Stereo Lap2	0.16 93	0.18 347	0.39 143	0.26 387	0.18 375	0.11 5	0.19 272	0.30 150	0.22 103	0.13 49	0.16 97	0.15 131	0.11 80	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.07 25

Wz-Net-LNSev	0.36 463	0.35 508	1.06 531	0.26 387	0.21 450	0.47 507	0.33 510	0.56 463	0.58 512	0.45 495	0.54 487	0.50 490	0.37 474	0.40 352	0.42 465	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.09 313	0.14 453	0.15 349

Wz-Net-MNSev	0.39 480	0.35 508	0.99 523	0.26 387	0.21 450	0.59 545	0.39 538	0.58 486	0.61 524	0.49 514	0.56 497	0.53 506	0.37 474	0.61 449	0.47 487	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.15 465	0.15 349

RAFT_CTSACE	0.23 271	0.21 383	0.57 358	0.26 387	0.15 277	0.22 213	0.23 401	0.34 202	0.30 233	0.34 369	0.51 468	0.31 339	0.17 220	0.33 306	0.15 121	0.06 31	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.07 25

CRFU-Net	0.29 407	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.15 277	0.46 501	0.22 373	0.52 409	0.32 253	0.44 488	0.42 395	0.48 479	0.47 520	0.44 368	0.31 406	0.12 432	0.10 276	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.11 222

AASNet	0.29 407	0.27 462	0.67 420	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.21 339	0.64 533	0.49 463	0.36 401	0.41 387	0.32 350	0.26 358	0.33 306	0.39 455	0.12 432	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.14 453	0.12 274

SACVNet	0.32 437	0.25 444	0.59 380	0.26 387	0.19 407	0.35 436	0.25 439	0.54 434	0.41 368	0.43 482	0.45 433	0.46 465	0.34 457	0.71 497	0.30 396	0.14 478	0.10 276	0.12 435	0.12 446	0.16 473	0.20 423

test_3	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.26 387	0.14 216	0.22 213	0.25 439	0.34 202	0.33 269	0.25 213	0.18 125	0.23 227	0.13 142	0.25 176	0.20 261	0.06 31	0.14 373	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.10 179

LCNet	0.22 238	0.12 140	0.42 170	0.26 387	0.12 123	0.23 232	0.19 272	0.36 223	0.28 197	0.28 245	0.35 314	0.26 279	0.30 417	0.35 328	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.13 430	0.22 449

AAGNet	0.34 453	0.12 140	0.53 317	0.26 387	0.16 315	0.20 156	0.19 272	0.31 167	0.29 217	0.35 388	0.35 314	0.27 284	0.30 417	0.44 368	2.56 613	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.09 261	0.07 25

IRAFT_RVC	0.23 271	0.15 258	0.54 330	0.26 387	0.12 123	0.19 122	0.23 401	0.41 297	0.39 348	0.31 310	0.30 254	0.29 310	0.24 327	0.55 416	0.23 326	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.08 69

ICVP	0.24 301	0.13 181	0.45 188	0.26 387	0.14 216	0.30 360	0.25 439	0.47 360	0.35 291	0.29 270	0.43 409	0.35 380	0.25 340	0.28 235	0.25 349	0.12 432	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.38 475	0.26 454	0.87 495	0.26 387	0.22 465	0.52 529	0.35 518	0.64 533	0.46 428	0.40 454	0.52 475	0.48 479	0.39 486	0.84 536	0.48 489	0.13 454	0.14 373	0.15 502	0.16 517	0.16 473	0.16 365

psm_up	0.30 420	0.21 383	0.58 373	0.26 387	0.18 375	0.32 399	0.27 459	0.57 472	0.45 416	0.38 427	0.41 387	0.45 456	0.40 491	0.59 437	0.32 416	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.11 376	0.11 222

EDNetEfficient	0.64 562	0.39 529	2.52 600	0.26 387	0.26 512	0.39 462	0.49 563	0.42 302	1.06 585	1.38 597	0.86 561	0.61 534	0.97 584	0.66 479	1.62 598	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.12 446	0.20 521	0.19 405

FAT-Stereo	0.36 463	0.19 360	0.75 451	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.30 490	0.62 523	0.61 524	0.47 507	0.61 522	0.59 525	0.50 530	0.61 449	0.36 443	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.20 423

ADCRef	0.41 498	0.33 495	1.05 529	0.26 387	0.21 450	0.49 520	0.27 459	0.54 434	0.51 476	0.51 523	0.59 510	0.35 380	0.47 520	0.54 411	1.35 588	0.09 284	0.08 193	0.12 435	0.12 446	0.12 417	0.13 303

ADCP+	0.48 525	0.36 515	1.47 575	0.26 387	0.22 465	0.57 539	0.40 542	0.56 463	0.54 492	0.46 501	0.52 475	0.46 465	0.53 539	0.59 437	1.93 604	0.10 353	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.15 349

RYNet	0.38 475	0.23 418	0.65 412	0.26 387	0.28 519	0.62 548	0.33 510	0.61 515	0.62 528	0.42 471	0.39 366	0.58 524	0.40 491	0.89 544	0.57 515	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.19 513	0.22 449

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 407	0.24 429	0.81 471	0.26 387	0.18 375	0.30 360	0.22 373	0.52 409	0.41 368	0.38 427	0.42 395	0.42 437	0.28 390	0.46 376	0.31 406	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.11 404	0.10 324	0.12 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.25 326	0.22 402	0.62 397	0.26 387	0.11 84	0.31 382	0.23 401	0.46 349	0.45 416	0.34 369	0.43 409	0.27 284	0.23 306	0.36 334	0.37 449	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.10 179

DISCO	0.33 444	0.16 292	0.55 338	0.26 387	0.16 315	0.48 514	0.25 439	0.52 409	0.58 512	0.38 427	0.45 433	0.63 541	0.37 474	0.65 473	0.50 496	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.13 430	0.13 303

PWC_ROB	0.41 498	0.38 525	0.92 508	0.26 387	0.20 433	0.39 462	0.19 272	0.61 515	0.69 544	0.58 545	0.84 559	0.52 501	0.44 509	0.74 504	0.62 523	0.13 454	0.09 236	0.14 485	0.10 370	0.17 488	0.18 390

WCMA_ROB	0.55 542	0.27 462	0.76 455	0.26 387	0.22 465	0.62 548	0.36 525	0.57 472	0.58 512	0.97 580	1.40 588	1.28 588	0.94 583	0.80 526	0.80 546	0.20 539	0.17 442	0.16 510	0.16 517	0.19 513	0.29 510

SGM_RVC	0.57 549	0.22 402	0.60 387	0.26 387	0.16 315	0.97 581	0.46 556	0.76 570	0.90 573	1.03 586	0.92 567	1.16 582	0.93 582	1.21 581	0.72 536	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.16 473	0.24 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.45 511	0.40 532	1.40 572	0.27 425	0.22 465	0.58 541	0.33 510	0.65 539	0.83 563	0.59 546	0.63 526	0.53 506	0.39 486	0.66 479	0.81 548	0.12 432	0.11 310	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

ISRNet	0.28 387	0.15 258	0.54 330	0.27 425	0.19 407	0.24 254	0.15 102	0.47 360	0.45 416	0.40 454	0.49 462	0.42 437	0.27 367	0.33 306	0.30 396	0.20 539	0.12 334	0.17 519	0.16 517	0.16 473	0.21 435

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 258	0.21 22	0.27 425	0.09 15	0.15 31	0.13 52	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 142	0.22 120	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

rvit_105_1	0.28 387	0.24 429	0.65 412	0.27 425	0.19 407	0.31 382	0.35 518	0.46 349	0.53 487	0.31 310	0.32 275	0.32 350	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.16 502	0.14 373	0.15 502	0.17 528	0.11 376	0.11 222

rvit_stereo_0075_2	0.25 326	0.18 347	0.65 412	0.27 425	0.22 465	0.22 213	0.15 102	0.41 297	0.36 307	0.27 234	0.37 340	0.29 310	0.21 287	0.29 257	0.20 261	0.17 516	0.12 334	0.19 534	0.12 446	0.14 453	0.14 332

ACVNet-DCA	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

xx1	0.23 271	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.28 297	0.25 340	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

1test111	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

cc1	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

GMStereo_Zeroshot	0.25 326	0.22 402	0.51 285	0.27 425	0.14 216	0.28 321	0.15 102	0.40 279	0.36 307	0.37 418	0.43 409	0.40 415	0.17 220	0.35 328	0.21 289	0.12 432	0.07 129	0.13 461	0.07 137	0.17 488	0.10 179

StereoVision	0.23 271	0.23 418	0.55 338	0.27 425	0.17 345	0.23 232	0.22 373	0.40 279	0.32 253	0.21 166	0.51 468	0.22 213	0.16 199	0.29 257	0.19 236	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.13 478	0.10 324	0.08 69

TestStereo1	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

test_5	0.25 326	0.25 444	0.57 358	0.27 425	0.18 375	0.25 274	0.29 481	0.42 302	0.39 348	0.29 270	0.40 375	0.27 284	0.23 306	0.35 328	0.19 236	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.14 332

SA-5K	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

PSMNet-ADL	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.27 425	0.14 216	0.32 399	0.22 373	0.45 341	0.37 322	0.28 245	0.34 306	0.41 424	0.28 390	0.61 449	0.32 416	0.11 392	0.10 276	0.09 267	0.11 404	0.10 324	0.13 303

GrayStereo	0.26 349	0.10 53	0.45 188	0.27 425	0.14 216	0.23 232	0.46 556	0.36 223	0.33 269	0.40 454	0.47 452	0.30 330	0.78 569	0.29 257	0.17 175	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.15 349

cross-raft	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.27 425	0.16 315	0.20 156	0.24 425	0.34 202	0.24 131	0.23 192	0.28 232	0.29 310	0.15 179	0.19 58	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

RAFT	0.24 301	0.24 429	0.46 202	0.27 425	0.15 277	0.26 295	0.26 450	0.37 238	0.31 243	0.34 369	0.34 306	0.41 424	0.22 294	0.30 273	0.18 205	0.08 199	0.15 404	0.11 400	0.10 370	0.11 376	0.13 303

GEStereo_RVC	0.29 407	0.24 429	0.60 387	0.27 425	0.16 315	0.33 406	0.25 439	0.58 486	0.56 507	0.35 388	0.38 348	0.34 366	0.25 340	0.51 394	0.29 393	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.13 303

Anonymous3	0.24 301	0.19 360	0.76 455	0.27 425	0.18 375	0.41 473	0.24 425	0.45 341	0.36 307	0.23 192	0.27 225	0.20 192	0.18 250	0.28 235	0.19 236	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.13 303

sCroCo_RVC	0.19 147	0.15 258	0.60 387	0.27 425	0.18 375	0.23 232	0.16 136	0.28 113	0.24 131	0.14 69	0.22 175	0.17 157	0.14 160	0.22 120	0.16 148	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.10 179

FADNet-RVC-Resample	0.31 431	0.32 491	1.16 547	0.27 425	0.17 345	0.33 406	0.21 339	0.49 381	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.34 366	0.27 367	0.54 411	0.27 371	0.10 353	0.10 276	0.14 485	0.13 478	0.13 430	0.18 390

edge stereo	0.40 491	0.22 402	0.87 495	0.27 425	0.22 465	0.38 457	0.26 450	0.59 496	0.56 507	0.53 532	0.60 514	0.71 564	0.50 530	0.78 519	0.43 469	0.16 502	0.15 404	0.19 534	0.14 496	0.17 488	0.19 405

ADCMid	0.53 539	0.45 543	1.46 574	0.27 425	0.22 465	0.51 523	0.38 535	0.61 515	0.58 512	0.75 563	0.67 535	0.62 537	0.66 564	0.66 479	1.75 599	0.13 454	0.12 334	0.17 519	0.17 528	0.20 521	0.21 435

ADCPNet	0.51 533	0.36 515	1.82 590	0.27 425	0.23 478	0.71 558	0.39 538	0.56 463	0.54 492	0.52 526	0.60 514	0.66 552	0.57 545	0.64 468	1.23 577	0.15 492	0.18 454	0.14 485	0.23 554	0.19 513	0.22 449

CVANet_RVC	0.34 453	0.25 444	0.77 461	0.27 425	0.17 345	0.34 421	0.28 475	0.55 452	0.50 470	0.43 482	0.46 445	0.44 450	0.31 434	0.90 547	0.27 371	0.15 492	0.10 276	0.14 485	0.14 496	0.15 465	0.15 349

SANet	0.58 551	0.41 535	1.38 569	0.27 425	0.16 315	0.72 559	0.48 560	0.71 560	1.34 597	0.69 559	0.97 569	0.94 574	0.78 569	0.97 563	0.93 555	0.14 478	0.12 334	0.12 435	0.12 446	0.18 504	0.20 423

NOSS_ROB	0.33 444	0.24 429	0.49 245	0.27 425	0.16 315	0.34 421	0.19 272	0.55 452	0.50 470	0.34 369	0.37 340	0.42 437	0.30 417	0.93 556	0.25 349	0.19 536	0.20 482	0.24 550	0.22 550	0.17 488	0.25 480

DA	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

GGEV	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

w-ln-seven-2	0.40 491	0.37 518	1.34 566	0.28 453	0.18 375	0.38 457	0.29 481	0.53 419	0.59 519	0.47 507	0.56 497	0.46 465	0.42 502	0.70 491	0.64 527	0.10 353	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.16 365

YMNet	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

YMNet_1	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

anonymousdsp	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568

MC-Stereo	0.18 119	0.10 53	0.36 128	0.28 453	0.14 216	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.21 166	0.24 195	0.16 142	0.13 142	0.25 176	0.14 83	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.30 513

IGEV-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ccnet	0.43 506	0.34 504	0.62 397	0.28 453	0.33 545	0.60 546	0.34 515	0.68 552	0.47 441	0.54 536	0.66 533	0.56 516	0.46 518	0.73 500	0.66 530	0.26 557	0.19 467	0.24 550	0.22 550	0.27 553	0.25 480

DMCA-RVC	0.30 420	0.27 462	0.93 512	0.28 453	0.17 345	0.30 360	0.21 339	0.43 311	0.36 307	0.40 454	0.38 348	0.39 411	0.36 469	0.44 368	0.34 432	0.13 454	0.10 276	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.11 222

S-Stereo	0.39 480	0.20 373	1.04 528	0.28 453	0.22 465	0.39 462	0.31 499	0.58 486	0.69 544	0.40 454	0.59 510	0.48 479	0.41 496	0.75 509	0.42 465	0.12 432	0.15 404	0.13 461	0.13 478	0.16 473	0.25 480

stereogan	0.39 480	0.20 373	0.78 465	0.28 453	0.22 465	0.65 554	0.26 450	0.62 523	0.65 533	0.45 495	0.60 514	0.67 556	0.45 511	0.69 488	0.37 449	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.12 446	0.20 521	0.19 405

ADCL	0.50 529	0.30 480	1.15 545	0.28 453	0.19 407	0.77 565	0.64 578	0.57 472	0.73 554	0.57 543	0.73 546	0.55 511	0.60 550	0.66 479	1.53 594	0.11 392	0.10 276	0.13 461	0.13 478	0.15 465	0.16 365

DPSNet	0.51 533	0.26 454	1.16 547	0.28 453	0.21 450	0.76 562	0.56 573	0.89 587	0.82 562	0.49 514	0.51 468	0.64 546	0.81 573	0.89 544	0.85 551	0.17 516	0.16 417	0.13 461	0.13 478	0.26 547	0.27 496

DRN-Test	0.35 460	0.20 373	0.75 451	0.28 453	0.19 407	0.46 501	0.29 481	0.68 552	0.54 492	0.49 514	0.47 452	0.44 450	0.35 464	0.63 463	0.44 476	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.13 303

StereoDRNet	0.34 453	0.28 470	0.70 434	0.28 453	0.21 450	0.43 485	0.30 490	0.63 527	0.51 476	0.47 507	0.40 375	0.48 479	0.31 434	0.58 429	0.44 476	0.12 432	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.13 303

DLCB_ROB	0.30 420	0.20 373	0.45 188	0.28 453	0.17 345	0.37 451	0.25 439	0.50 389	0.45 416	0.46 501	0.47 452	0.51 493	0.34 457	0.56 422	0.38 451	0.10 353	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222

XPNet_ROB	0.35 460	0.26 454	0.58 373	0.28 453	0.19 407	0.37 451	0.31 499	0.57 472	0.51 476	0.52 526	0.54 487	0.57 518	0.38 479	0.65 473	0.48 489	0.17 516	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

TCMNet	0.34 453	0.28 470	0.81 471	0.29 471	0.30 534	0.40 468	0.28 475	0.53 419	0.49 463	0.38 427	0.46 445	0.40 415	0.30 417	0.61 449	0.42 465	0.14 478	0.13 355	0.15 502	0.14 496	0.18 504	0.19 405

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 471	0.30 534	0.12 10	0.13 52	0.12 3	0.18 44	0.09 3	0.08 6	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.11 1	0.07 73	0.31 562	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

AIO-test2	0.22 238	0.27 462	0.54 330	0.29 471	0.16 315	0.22 213	0.16 136	0.44 332	0.43 391	0.17 121	0.29 240	0.16 142	0.11 80	0.27 211	0.14 83	0.19 536	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.09 114

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 387	0.17 324	0.96 517	0.29 471	0.31 541	0.29 346	0.21 339	0.53 419	0.28 197	0.27 234	0.55 492	0.41 424	0.18 250	0.30 273	0.22 307	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.12 417	0.20 423

RSM	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.29 471	0.16 315	0.16 56	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.13 49	0.13 51	0.15 131	0.09 24	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

EGLCR-Stereo	0.19 147	0.09 28	0.34 116	0.29 471	0.17 345	0.28 321	0.16 136	0.30 150	0.23 117	0.22 184	0.11 23	0.16 142	0.09 24	0.28 235	0.15 121	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.37 545

anonymousa	0.26 349	0.13 181	0.56 348	0.29 471	0.30 534	0.31 382	0.20 312	0.38 249	0.36 307	0.33 348	0.51 468	0.41 424	0.27 367	0.25 176	0.24 335	0.08 199	0.18 454	0.09 267	0.18 533	0.08 177	0.17 385

IIG-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.47 210	0.29 471	0.12 123	0.23 232	0.14 76	0.40 279	0.33 269	0.35 388	0.37 340	0.33 358	0.22 294	0.70 491	0.26 360	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

Pruner-Stereo	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.29 471	0.12 123	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.32 275	0.25 259	0.15 179	0.25 176	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

LMCR-Stereo	0.28 387	0.22 402	0.56 348	0.29 471	0.14 216	0.37 451	0.23 401	0.57 472	0.36 307	0.40 454	0.40 375	0.29 310	0.30 417	0.41 355	0.38 451	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.13 430	0.10 179

AnyNet_C32	0.55 542	0.51 553	1.34 566	0.29 471	0.28 519	0.61 547	0.62 577	0.57 472	0.62 528	0.63 550	0.68 537	0.54 510	0.55 541	0.82 531	1.81 600	0.15 492	0.15 404	0.15 502	0.18 533	0.21 528	0.25 480

zh-sn7	0.52 536	0.64 574	1.77 587	0.30 482	0.20 433	0.47 507	0.40 542	0.60 507	0.65 533	0.53 532	0.82 556	0.52 501	0.59 548	1.10 573	0.96 559	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.13 478	0.17 488	0.20 423

SCV_C0	0.19 147	0.14 226	0.40 152	0.30 482	0.20 433	0.15 31	0.16 136	0.35 211	0.26 168	0.17 121	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.14 83	0.07 73	0.22 498	0.06 32	0.06 66	0.09 261	0.25 480

StereoAnything_RVC	0.22 238	0.47 546	0.67 420	0.30 482	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 211	0.12 12	0.09 284	0.39 578	0.06 32	0.04 1	0.24 541	0.49 570

AIO-Stereo	0.16 93	0.12 140	0.29 76	0.30 482	0.20 433	0.16 56	0.14 76	0.28 113	0.22 103	0.14 69	0.15 88	0.13 86	0.08 10	0.20 79	0.15 121	0.06 31	0.16 417	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.24 470

MoCha-V2	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.30 482	0.24 495	0.16 56	0.15 102	0.28 113	0.19 58	0.16 106	0.16 97	0.13 86	0.13 142	0.30 273	0.13 42	0.06 31	0.28 541	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.25 480

IGEV++	0.19 147	0.13 181	0.38 136	0.30 482	0.19 407	0.15 31	0.15 102	0.32 174	0.18 44	0.13 49	0.16 97	0.12 72	0.11 80	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.32 567	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.42 557

MSKI-zero shot	0.19 147	0.10 53	0.47 210	0.30 482	0.14 216	0.21 184	0.14 76	0.33 194	0.22 103	0.24 200	0.25 203	0.22 213	0.10 53	0.32 296	0.14 83	0.07 73	0.30 558	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

WZ-Net	0.56 547	0.49 552	2.14 596	0.30 482	0.24 495	0.58 541	0.48 560	0.65 539	0.80 560	0.51 523	0.72 543	0.68 558	0.60 550	1.06 571	1.01 563	0.13 454	0.10 276	0.11 400	0.12 446	0.19 513	0.23 457

OMP-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.48 225	0.30 482	0.13 175	0.21 184	0.16 136	0.38 249	0.35 291	0.34 369	0.30 254	0.33 358	0.20 277	0.70 491	0.24 335	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

RTSC	0.43 506	0.37 518	0.95 516	0.30 482	0.20 433	0.50 522	0.23 401	0.65 539	0.86 569	0.56 540	0.54 487	0.51 493	0.36 469	0.71 497	0.92 554	0.13 454	0.14 373	0.11 400	0.13 478	0.18 504	0.19 405

ADCS	0.62 557	0.56 561	1.54 580	0.30 482	0.25 508	0.56 537	0.46 556	0.71 560	0.86 569	0.77 569	0.72 543	0.68 558	0.62 559	0.82 531	2.33 610	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.17 528	0.23 537	0.27 496

TDLM	0.32 437	0.27 462	0.52 306	0.30 482	0.15 277	0.33 406	0.32 504	0.54 434	0.50 470	0.44 488	0.43 409	0.39 411	0.30 417	0.92 554	0.30 396	0.14 478	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.14 332

NaN_ROB	0.44 508	0.38 525	0.94 515	0.30 482	0.20 433	0.52 529	0.49 563	0.61 515	0.60 522	0.56 540	0.47 452	0.49 485	0.42 502	1.24 582	0.76 541	0.12 432	0.18 454	0.12 435	0.13 478	0.12 417	0.18 390

ETE_ROB	0.36 463	0.32 491	0.64 407	0.30 482	0.18 375	0.40 468	0.38 535	0.59 496	0.49 463	0.50 520	0.52 475	0.62 537	0.37 474	0.58 429	0.43 469	0.13 454	0.10 276	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.18 390

LALA_ROB	0.38 475	0.31 484	0.65 412	0.30 482	0.21 450	0.46 501	0.39 538	0.63 527	0.54 492	0.53 532	0.52 475	0.69 560	0.36 469	0.52 402	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.16 510	0.14 496	0.17 488	0.16 365

MSMD_ROB	0.63 560	0.34 504	0.70 434	0.30 482	0.25 508	0.88 574	0.35 518	0.58 486	0.67 538	1.13 590	1.52 592	1.75 599	1.05 588	0.90 547	0.60 519	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.27 569	0.25 543	0.27 496

AIO-test1	0.21 214	0.22 402	0.56 348	0.31 498	0.24 495	0.21 184	0.16 136	0.42 302	0.37 322	0.17 121	0.26 211	0.18 170	0.12 111	0.29 257	0.15 121	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.07 113	0.10 179

Wz-Net-SNSev	0.45 511	0.53 557	1.42 573	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.45 553	0.64 533	0.68 542	0.46 501	0.66 533	0.62 537	0.40 491	0.78 519	0.65 528	0.12 432	0.11 310	0.12 435	0.13 478	0.17 488	0.19 405

RP	0.38 475	0.26 454	0.67 420	0.31 498	0.24 495	0.37 451	0.29 481	0.53 419	0.61 524	0.42 471	0.65 531	0.62 537	0.51 532	0.63 463	0.43 469	0.17 516	0.15 404	0.17 519	0.15 507	0.17 488	0.19 405

GANet	0.40 491	0.28 470	0.67 420	0.31 498	0.18 375	0.43 485	0.39 538	0.60 507	0.46 428	0.48 513	0.78 551	0.55 511	0.45 511	0.96 560	0.55 511	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.15 465	0.16 365

MDST_ROB	0.51 533	0.16 292	0.97 519	0.31 498	0.21 450	1.35 597	0.34 515	0.80 573	0.59 519	1.09 589	0.74 547	0.49 485	0.37 474	1.31 589	0.60 519	0.14 478	0.12 334	0.16 510	0.13 478	0.13 430	0.18 390

PSMNet_ROB	0.36 463	0.31 484	0.71 441	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.44 552	0.61 515	0.49 463	0.39 445	0.45 433	0.49 485	0.32 447	0.66 479	0.53 504	0.14 478	0.10 276	0.15 502	0.14 496	0.13 430	0.13 303

RSM++	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.32 504	0.17 345	0.17 76	0.15 102	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.12 40	0.14 113	0.09 24	0.21 96	0.13 42	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

HH	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

HanStereo	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

LL-Strereo2	0.21 214	0.25 444	0.53 317	0.32 504	0.20 433	0.25 274	0.14 76	0.32 174	0.25 156	0.25 213	0.20 146	0.24 247	0.12 111	0.28 235	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.12 435	0.09 313	0.09 261	0.16 365

Selective-IGEV	0.15 72	0.10 53	0.34 116	0.32 504	0.19 407	0.16 56	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.13 49	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

riskmin	0.24 301	0.10 53	0.43 176	0.32 504	0.26 512	0.33 406	0.19 272	0.44 332	0.30 233	0.24 200	0.27 225	0.37 391	0.25 340	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.18 454	0.09 267	0.13 478	0.10 324	0.27 496

NCC-stereo	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390

Nwc_Net	0.39 480	0.29 474	0.84 485	0.32 504	0.24 495	0.45 498	0.30 490	0.67 547	0.51 476	0.39 445	0.70 541	0.59 525	0.48 524	0.61 449	0.45 483	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.21 542	0.14 453	0.15 349

Abc-Net	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.40 491	0.35 508	1.05 529	0.32 504	0.28 519	0.39 462	0.43 550	0.53 419	0.56 507	0.35 388	0.43 409	0.41 424	0.36 469	0.83 535	0.61 522	0.12 432	0.23 507	0.16 510	0.23 554	0.13 430	0.20 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.46 519	0.34 504	0.71 441	0.32 504	0.20 433	0.51 523	0.32 504	0.73 565	0.63 530	0.60 547	0.57 502	0.65 548	0.44 509	1.42 595	0.62 523	0.14 478	0.17 442	0.22 546	0.16 517	0.17 488	0.23 457

FC-DCNN v2	0.75 571	0.33 495	0.82 475	0.33 515	0.28 519	0.85 572	0.40 542	0.88 585	0.86 569	1.46 602	1.65 598	2.08 603	1.40 599	1.14 577	0.95 558	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

iRaft-Stereo_20w	0.29 407	0.11 89	0.86 492	0.33 515	0.24 495	0.32 399	0.26 450	0.60 507	0.26 168	0.41 466	0.21 164	0.28 297	0.19 272	0.32 296	0.24 335	0.07 73	0.31 562	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.47 565

AF-Net	0.40 491	0.31 484	0.74 447	0.33 515	0.24 495	0.43 485	0.30 490	0.64 533	0.67 538	0.44 488	0.69 540	0.65 548	0.52 534	0.59 437	0.48 489	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.14 496	0.16 473	0.14 332

AnyNet_C01	0.68 565	0.69 578	2.64 602	0.33 515	0.27 517	0.93 576	0.64 578	0.66 545	0.65 533	0.70 560	0.97 569	0.75 566	0.63 561	1.01 566	1.52 593	0.17 516	0.16 417	0.17 519	0.17 528	0.24 541	0.28 504

FC-DCNN	0.73 567	0.33 495	0.84 485	0.33 515	0.28 519	0.82 571	0.40 542	0.82 576	0.83 563	1.43 600	1.60 597	1.97 601	1.38 597	1.10 573	0.93 555	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

model_zeroshot	0.21 214	0.14 226	0.51 285	0.34 520	0.18 375	0.26 295	0.16 136	0.41 297	0.24 131	0.33 348	0.20 146	0.25 259	0.12 111	0.26 197	0.16 148	0.09 284	0.21 487	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.13 303

Anonymous_2	0.44 508	0.23 418	0.57 358	0.34 520	0.34 547	0.53 532	0.28 475	0.49 381	0.39 348	0.36 401	0.34 306	0.48 479	0.38 479	0.43 364	0.33 425	0.26 557	0.41 581	0.44 580	1.45 617	0.33 567	0.37 545

HCRNet	0.25 326	0.27 462	0.42 170	0.34 520	0.17 345	0.27 302	0.18 227	0.45 341	0.37 322	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.23 306	0.44 368	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

G-Net	0.47 522	0.26 454	1.02 526	0.34 520	0.28 519	0.89 575	0.35 518	0.47 360	0.46 428	0.68 558	1.20 580	0.64 546	0.59 548	0.61 449	0.60 519	0.16 502	0.14 373	0.17 519	0.13 478	0.22 532	0.21 435

DeepPrunerF	0.46 519	0.37 518	1.50 577	0.34 520	0.30 534	0.36 443	0.37 527	0.64 533	1.15 594	0.41 466	0.45 433	0.40 415	0.41 496	0.82 531	0.53 504	0.18 527	0.14 373	0.23 548	0.21 542	0.17 488	0.18 390

PWCDC_ROB	0.41 498	0.41 535	0.77 461	0.34 520	0.21 450	0.43 485	0.20 312	0.60 507	0.90 573	0.44 488	1.24 583	0.36 385	0.38 479	0.56 422	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.20 521	0.16 365

GEAStereo	0.20 178	0.10 53	0.31 94	0.35 526	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.08 177	0.57 579

gasm-f	0.20 178	0.12 140	0.36 128	0.35 526	0.36 555	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 137	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.19 236	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.57 579

MultiAttention	1.05 586	0.14 226	0.50 267	0.35 526	0.43 569	5.62 616	1.71 616	0.71 560	0.54 492	0.36 401	0.63 526	0.55 511	0.22 294	7.50 625	0.56 512	0.09 284	0.06 54	0.14 485	0.24 556	0.27 553	0.34 530

GASNet	0.39 480	0.58 568	1.27 560	0.35 526	0.23 478	0.35 436	0.23 401	0.63 527	0.56 507	0.41 466	0.38 348	0.45 456	0.30 417	0.81 530	0.42 465	0.16 502	0.11 310	0.14 485	0.14 496	0.23 537	0.12 274

XX-Stereo	0.25 326	0.11 89	1.09 537	0.35 526	0.38 559	0.23 232	0.13 52	0.43 311	0.19 58	0.20 158	0.40 375	0.31 339	0.10 53	0.33 306	0.13 42	0.08 199	0.11 310	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.10 179

Syn2CoEx	0.39 480	0.39 529	1.08 536	0.35 526	0.21 450	0.41 473	0.29 481	0.63 527	0.51 476	0.43 482	0.56 497	0.45 456	0.45 511	0.69 488	0.39 455	0.17 516	0.14 373	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.16 365

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 475	0.43 539	0.72 446	0.35 526	0.19 407	0.51 523	0.25 439	0.56 463	0.39 348	0.42 471	0.47 452	0.47 475	0.27 367	0.74 504	0.32 416	0.38 578	0.19 467	0.27 553	0.17 528	0.29 560	0.27 496

RGC	0.41 498	0.35 508	0.76 455	0.35 526	0.28 519	0.41 473	0.29 481	0.60 507	0.55 500	0.47 507	0.64 529	0.63 541	0.47 520	0.74 504	0.46 484	0.16 502	0.15 404	0.21 541	0.21 542	0.19 513	0.21 435

GSStereo	0.21 214	0.10 53	0.31 94	0.36 534	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

testlalala2	0.19 147	0.11 89	0.49 245	0.37 535	0.26 512	0.24 254	0.14 76	0.37 238	0.26 168	0.25 213	0.27 225	0.21 206	0.12 111	0.17 30	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.08 69

FCDSN-DC	0.67 563	0.38 525	0.83 481	0.37 535	0.30 534	0.66 555	0.37 527	0.69 558	0.70 547	1.15 592	1.53 593	1.70 598	1.38 597	1.00 565	0.83 549	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.27 553	0.32 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.45 511	0.34 504	0.89 504	0.37 535	0.28 519	0.46 501	0.23 401	0.72 564	0.96 580	0.65 553	0.61 522	0.61 534	0.48 524	0.64 468	0.69 533	0.16 502	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.21 528	0.25 480

RTS	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

RTSA	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

DANet	0.37 470	0.25 444	0.67 420	0.37 535	0.22 465	0.42 480	0.25 439	0.50 389	0.44 404	0.52 526	0.50 465	0.59 525	0.42 502	0.78 519	0.53 504	0.13 454	0.12 334	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.21 435
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 528	0.41 535	1.15 545	0.37 535	0.35 550	0.42 480	0.42 548	0.54 434	0.65 533	0.54 536	0.54 487	0.63 541	0.48 524	0.94 559	0.51 499	0.27 561	0.30 558	0.30 564	0.33 574	0.29 560	0.29 510

NCCL2	0.37 470	0.33 495	0.59 380	0.37 535	0.23 478	0.42 480	0.41 547	0.56 463	0.44 404	0.47 507	0.47 452	0.61 534	0.39 486	0.58 429	0.41 461	0.16 502	0.13 355	0.21 541	0.22 550	0.16 473	0.18 390

CSAN	0.55 542	0.47 546	1.19 555	0.37 535	0.23 478	0.57 539	0.61 576	0.65 539	0.72 551	0.65 553	0.78 551	0.66 552	0.65 563	1.41 594	0.77 542	0.21 541	0.17 442	0.20 539	0.21 542	0.18 504	0.21 435

FINET	0.58 551	0.48 550	1.35 568	0.38 544	0.37 556	0.96 580	1.13 606	0.84 582	1.05 584	0.50 520	0.70 541	0.45 456	0.61 554	0.63 463	0.62 523	0.26 557	0.28 541	0.14 485	0.13 478	0.20 521	0.44 561

CC-Net-ROB	0.46 519	0.55 559	0.86 492	0.38 544	0.23 478	0.51 523	0.30 490	0.69 558	0.51 476	0.46 501	0.51 468	0.48 479	0.38 479	0.96 560	0.40 457	0.36 574	0.23 507	0.56 586	0.25 561	0.34 568	0.22 449

HUF	0.26 349	0.15 258	0.79 466	0.39 546	0.31 541	0.16 56	0.17 173	0.36 223	0.25 156	0.19 148	0.14 82	0.23 227	0.11 80	0.32 296	0.14 83	0.08 199	0.60 604	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.56 576

AEACV	0.20 178	0.09 28	0.32 106	0.39 546	0.34 547	0.21 184	0.16 136	0.30 150	0.18 44	0.17 121	0.17 111	0.13 86	0.16 199	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.29 557	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.37 545

MFN_U_SF_RVC	0.58 551	0.58 568	1.31 564	0.39 546	0.23 478	0.72 559	0.30 490	0.83 578	0.68 542	0.74 562	0.74 547	0.86 570	0.60 550	0.84 536	0.83 549	0.29 564	0.27 536	0.32 569	0.37 580	0.31 562	0.33 527

GANetREF_RVC	0.45 511	0.52 554	0.87 495	0.39 546	0.20 433	0.51 523	0.50 565	0.68 552	0.67 538	0.47 507	0.46 445	0.50 490	0.43 506	0.91 549	0.40 457	0.28 563	0.21 487	0.32 569	0.19 535	0.28 558	0.23 457
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ELAS	0.80 575	0.40 532	0.91 507	0.39 546	0.35 550	1.52 602	0.81 591	0.97 589	0.98 582	1.47 607	1.58 595	1.19 584	1.33 596	1.01 566	1.21 575	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.29 572	0.32 565	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.20 178	0.15 258	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.18 102	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.18 142	0.17 111	0.11 58	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.57 579

MSCF	0.20 178	0.14 226	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.17 76	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.17 121	0.16 97	0.11 58	0.13 142	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.07 113	0.57 579

TRStereo	0.22 238	0.21 383	0.62 397	0.40 551	0.19 407	0.22 213	0.16 136	0.58 486	0.30 233	0.21 166	0.21 164	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.14 83	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.11 404	0.06 52	0.19 405

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 539	0.60 571	0.98 521	0.40 551	0.25 508	0.87 573	0.57 574	0.60 507	0.64 532	0.60 547	0.67 535	0.63 541	0.42 502	1.13 575	0.50 496	0.23 545	0.28 541	0.27 553	0.35 576	0.25 543	0.33 527

XQC	0.47 522	0.45 543	1.07 533	0.40 551	0.28 519	0.58 541	0.38 535	0.67 547	0.76 557	0.53 532	0.47 452	0.59 525	0.47 520	0.74 504	0.80 546	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.16 517	0.26 547	0.24 470

ELAS_RVC	0.80 575	0.40 532	1.10 538	0.40 551	0.35 550	0.93 576	1.10 605	0.87 584	1.12 592	1.40 598	1.39 586	1.27 587	1.55 605	1.13 575	1.13 572	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.28 570	0.31 562	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.20 178	0.16 292	0.49 245	0.41 557	0.29 529	0.15 31	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.17 121	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.35 328	0.13 42	0.07 73	0.19 467	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 553

UDG	0.42 502	0.54 558	0.67 420	0.41 557	0.35 550	0.47 507	0.27 459	0.57 472	0.48 449	0.40 454	0.46 445	0.59 525	0.45 511	0.47 380	0.46 484	0.26 557	0.19 467	0.49 582	0.22 550	0.37 569	0.30 513

SGM-ForestM	1.59 602	0.56 561	1.52 579	0.41 557	0.34 547	2.77 612	1.67 614	1.69 608	1.73 605	2.48 615	2.27 612	6.02 622	2.90 616	3.08 613	2.83 614	0.25 555	0.30 558	0.19 534	0.20 540	0.18 504	0.45 564

EKT-Stereo	0.39 480	0.13 181	0.53 317	0.42 560	3.94 617	0.22 213	0.17 173	0.38 249	0.30 233	0.21 166	0.20 146	0.23 227	0.15 179	0.30 273	0.18 205	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.12 274

CAS	0.16 93	0.07 2	0.29 76	0.42 560	0.17 345	0.20 156	0.18 227	0.23 55	0.20 69	0.15 92	0.19 137	0.11 58	0.10 53	0.15 8	0.14 83	0.31 568	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 365

DStereoO	0.55 542	0.35 508	0.68 426	0.44 562	0.49 572	0.41 473	1.08 604	0.58 486	0.73 554	0.49 514	0.53 483	0.51 493	0.85 575	0.60 442	0.75 539	0.83 602	0.28 541	0.38 575	0.19 535	0.52 579	0.35 534

PVD	0.62 557	0.41 535	0.93 512	0.44 562	0.39 561	0.63 552	0.51 567	0.86 583	1.27 595	0.93 577	1.09 575	0.81 568	0.85 575	0.89 544	0.89 553	0.21 541	0.23 507	0.22 546	0.19 535	0.28 558	0.41 553

PDISCO_ROB	0.45 511	0.37 518	0.89 504	0.44 562	0.37 556	0.70 557	0.35 518	0.75 568	0.78 558	0.45 495	0.53 483	0.65 548	0.40 491	0.68 487	0.52 500	0.22 544	0.12 334	0.21 541	0.19 535	0.26 547	0.22 449

AIO_test	0.20 178	0.12 140	0.46 202	0.45 565	0.38 559	0.15 31	0.17 173	0.28 113	0.20 69	0.19 148	0.13 51	0.14 113	0.09 24	0.39 350	0.13 42	0.07 73	0.21 487	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.34 530

DDUNet	0.45 511	0.60 571	0.71 441	0.45 565	0.39 561	0.46 501	0.32 504	0.53 419	0.44 404	0.46 501	0.53 483	0.57 518	0.38 479	0.51 394	0.43 469	0.34 571	0.21 487	0.56 586	0.25 561	0.41 572	0.36 537

Consistency-Raft	0.56 547	0.52 554	1.12 541	0.45 565	0.49 572	0.48 514	0.45 553	0.73 565	0.74 556	0.45 495	0.82 556	0.46 465	0.60 550	0.51 394	0.63 526	0.39 580	0.40 579	0.44 580	0.51 592	0.53 580	0.38 552

PSMNet-RUCA	0.39 480	0.47 546	0.84 485	0.46 568	0.41 564	0.34 421	0.26 450	0.59 496	0.46 428	0.40 454	0.51 468	0.44 450	0.33 455	0.43 364	0.31 406	0.25 555	0.14 373	0.33 572	0.21 542	0.32 565	0.23 457

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 566	0.73 581	1.26 559	0.47 569	0.28 519	1.42 600	0.60 575	0.82 576	0.94 579	0.85 573	0.86 561	0.88 572	0.70 566	1.32 590	0.75 539	0.37 576	0.30 558	0.34 573	0.36 578	0.44 573	0.42 557

anonymity	0.57 549	0.55 559	0.74 447	0.48 570	0.63 585	0.56 537	0.43 550	0.71 560	0.51 476	0.64 552	0.55 492	0.57 518	0.61 554	0.65 473	0.57 515	0.55 586	0.55 598	0.50 583	0.54 594	0.51 578	0.61 585

MSAF-DinoV2	0.81 577	0.64 574	2.42 599	0.49 571	0.17 345	0.58 541	0.32 504	0.83 578	0.85 567	0.41 466	0.52 475	0.98 578	0.61 554	4.97 621	1.22 576	0.12 432	0.07 129	0.10 344	0.24 556	0.27 553	0.32 522

SQANet	0.44 508	0.57 565	0.89 504	0.49 571	0.39 561	0.47 507	0.23 401	0.53 419	0.44 404	0.41 466	0.48 461	0.47 475	0.34 457	0.58 429	0.43 469	0.38 578	0.15 404	0.40 578	0.21 542	0.50 576	0.34 530

LE_ROB	1.82 608	0.39 529	3.15 608	0.50 573	0.55 580	0.79 567	1.00 597	0.89 587	6.48 622	7.40 625	2.07 608	2.07 602	5.08 620	1.33 591	3.96 618	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.13 303

SPS-STEREO	0.74 568	0.72 579	1.18 554	0.52 574	0.57 582	0.76 562	0.50 565	0.80 573	0.66 537	0.97 580	0.88 564	0.94 574	0.74 567	1.08 572	1.04 568	0.58 589	0.51 591	0.50 583	0.50 591	0.56 581	0.72 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.63 560	0.32 491	1.01 525	0.54 575	0.73 592	0.62 548	1.36 610	0.62 523	0.58 512	0.38 427	0.62 525	0.52 501	0.34 457	0.65 473	0.47 487	0.54 585	0.61 605	0.67 591	0.61 601	0.65 586	0.69 598

NVStereoNet_ROB	0.74 568	0.64 574	1.20 557	0.55 576	0.43 569	0.54 536	0.48 560	0.75 568	0.87 572	0.88 574	1.72 600	1.06 579	1.03 587	1.29 586	0.98 562	0.35 573	0.42 582	0.41 579	0.48 587	0.38 570	0.43 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.20 595	0.89 589	2.53 601	0.59 577	0.76 593	3.16 614	2.09 617	1.16 594	0.93 576	0.95 578	1.12 577	1.65 596	1.27 594	2.15 609	1.87 603	0.43 584	0.37 577	0.38 575	0.39 582	0.62 583	0.63 588

MANE	1.63 604	0.58 568	1.16 547	0.59 577	0.60 584	2.71 611	1.53 612	2.63 617	3.62 614	2.33 614	3.26 616	3.66 616	2.98 617	2.26 611	2.26 609	0.37 576	0.40 579	0.31 567	0.49 588	0.31 562	0.63 588

otaku	0.60 554	0.73 581	1.13 543	0.64 579	0.45 571	0.73 561	0.37 527	0.67 547	0.67 538	0.52 526	0.75 549	0.66 552	0.46 518	0.74 504	0.59 518	0.55 586	0.34 572	0.56 586	0.36 578	0.65 586	0.49 570

MFMNet_re	0.74 568	0.84 587	1.16 547	0.64 579	0.70 590	0.79 567	0.71 583	0.77 571	0.85 567	0.79 571	0.86 561	0.69 560	0.80 571	0.73 500	0.65 528	0.66 593	0.59 603	0.61 590	0.58 599	0.68 589	0.71 599

Ntro	0.61 556	0.75 584	1.16 547	0.67 581	0.50 574	0.76 562	0.37 527	0.68 552	0.71 549	0.50 520	0.59 510	0.65 548	0.52 534	0.79 523	0.58 517	0.58 589	0.32 567	0.57 589	0.34 575	0.69 591	0.50 572

DStereoSA	1.00 584	0.46 545	1.33 565	0.68 582	0.86 603	1.26 592	2.25 619	0.83 578	1.41 599	0.57 543	1.92 604	0.57 518	2.07 608	0.96 560	1.84 602	0.36 574	0.55 598	0.28 560	0.53 593	0.45 574	0.90 607

SGM+DAISY	1.12 593	0.86 588	1.64 583	0.68 582	0.80 599	1.68 604	1.68 615	1.08 592	1.10 588	1.53 609	1.76 602	1.47 592	1.53 604	1.24 582	1.42 592	0.66 593	0.65 610	0.52 585	0.54 594	0.57 582	0.91 608

BEATNet-Init1	4.91 617	3.27 617	14.39 629	0.69 584	0.65 588	10.19 626	3.83 621	5.04 622	5.11 620	8.73 626	8.52 624	13.95 633	7.66 624	7.79 626	5.79 622	0.32 570	0.34 572	0.34 573	0.38 581	0.64 585	0.64 592

DStereoFS	1.07 590	0.76 585	1.10 538	0.70 585	0.70 590	1.87 606	1.39 611	1.20 596	1.66 603	1.01 583	1.58 595	1.20 585	2.60 614	1.40 593	1.32 585	0.40 581	0.47 587	0.31 567	0.41 583	0.38 570	0.91 608

MonStereo1	0.96 583	0.61 573	0.99 523	0.70 585	0.59 583	1.37 598	0.35 518	0.97 589	1.27 595	0.97 580	1.92 604	1.53 594	2.13 609	1.29 586	0.87 552	0.71 596	0.34 572	0.75 595	0.47 586	0.75 594	0.68 596

SAMSARA	0.62 557	0.47 546	0.93 512	0.70 585	0.50 574	1.15 587	1.29 609	0.79 572	0.70 547	0.77 569	0.55 492	0.92 573	0.58 546	0.87 541	0.77 542	0.19 536	0.27 536	0.18 527	0.19 535	0.27 553	0.28 504

ACVNet_1	0.77 574	0.92 592	1.79 589	0.73 588	0.53 579	0.78 566	0.42 548	0.88 585	0.90 573	0.75 563	0.76 550	1.32 589	0.80 571	1.04 569	0.70 534	0.57 588	0.32 567	0.72 593	0.35 576	0.70 592	0.50 572

ACVNet-4b	0.76 572	0.90 590	1.67 584	0.73 588	0.51 578	0.80 570	0.31 499	0.74 567	0.81 561	0.51 523	0.72 543	0.94 574	0.43 506	1.01 566	1.32 585	1.18 614	0.22 498	0.77 596	0.45 585	0.70 592	0.50 572

MADNet+	1.05 586	1.26 607	4.77 613	0.73 588	0.50 574	1.25 591	0.97 596	1.05 591	0.93 576	0.67 556	0.78 551	0.87 571	0.85 575	2.14 608	1.83 601	0.40 581	0.42 582	0.32 569	0.28 570	0.45 574	0.43 559

test_for_model	0.33 444	0.91 591	0.48 225	0.74 591	0.50 574	0.20 156	0.16 136	0.33 194	0.27 185	0.29 270	0.15 88	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.31 568	0.27 536	0.06 32	0.05 23	0.97 605	0.31 517

DispFullNet	0.67 563	0.94 593	1.63 582	0.77 592	1.19 610	0.53 532	0.25 439	0.61 515	0.72 551	0.70 560	0.60 514	0.69 560	0.90 580	0.80 526	0.52 500	0.27 561	0.13 355	0.74 594	0.31 573	0.68 589	0.44 561

RainbowNet	0.76 572	1.00 597	1.29 562	0.82 593	0.63 585	0.79 567	0.52 568	0.83 578	0.93 576	0.61 549	0.79 554	0.79 567	0.62 559	0.82 531	0.67 532	0.80 601	0.55 598	0.79 598	0.49 588	0.81 596	0.62 586

WAO-7	1.05 586	1.00 597	1.19 555	0.83 594	0.67 589	1.22 590	0.84 593	1.43 601	1.56 602	1.13 590	1.75 601	1.46 591	1.25 593	1.56 597	1.28 580	0.61 591	0.62 608	0.70 592	0.68 604	0.66 588	0.62 586

ACVNet_2	0.94 580	0.98 596	1.71 586	0.83 594	0.63 585	1.02 582	0.64 578	1.16 594	1.43 601	1.02 584	1.39 586	1.47 592	0.86 578	1.16 578	0.79 545	0.63 592	0.43 585	0.78 597	0.49 588	0.80 595	0.57 579

PWCK	1.05 586	1.29 608	2.12 595	0.92 596	0.42 566	1.27 593	1.01 598	1.14 593	1.14 593	1.16 593	1.14 578	1.25 586	0.90 580	1.77 603	1.15 573	0.89 605	0.51 591	0.87 600	0.54 594	1.02 607	0.57 579

WAO-6	1.11 592	1.01 599	1.17 553	0.96 597	0.79 596	1.30 595	0.78 588	1.36 599	1.99 608	1.04 587	1.54 594	1.59 595	1.27 594	1.37 592	1.30 581	0.78 599	0.55 598	1.03 606	0.75 608	0.87 597	0.72 600

IMH-64-1	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

IMH-64	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

IMH	1.09 591	1.04 600	1.29 562	1.03 600	0.79 596	1.11 584	0.69 581	1.40 600	1.42 600	1.02 584	1.71 599	1.42 590	1.19 592	1.78 604	1.03 567	1.14 612	0.56 602	1.00 604	0.58 599	0.93 601	0.68 596

GCST	0.50 529	0.67 577	0.82 475	1.04 601	0.55 580	0.38 457	0.11 19	0.42 302	0.33 269	0.42 471	0.35 314	0.29 310	0.18 250	0.50 388	0.23 326	0.70 595	0.42 582	0.79 598	0.62 602	0.63 584	0.47 565

LVE	1.18 594	1.16 602	1.67 584	1.04 601	0.81 600	1.32 596	0.82 592	1.49 603	1.94 606	1.08 588	1.90 603	1.89 600	1.07 589	1.51 596	1.04 568	0.96 608	0.61 605	0.94 601	0.69 605	0.92 600	0.79 605

Dean	1.22 596	1.17 603	1.97 593	1.04 601	0.79 596	1.21 589	0.76 586	1.51 604	1.96 607	1.30 596	1.98 607	2.14 604	1.18 591	1.30 588	1.15 573	0.83 602	0.61 605	1.01 605	0.69 605	0.97 605	0.77 604

WAO-8	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

Venus	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

TorneroNet-64	1.47 598	1.15 601	1.51 578	1.11 606	0.86 603	2.27 610	0.76 586	1.84 610	3.76 615	1.29 594	2.22 611	2.68 612	1.46 600	1.81 605	1.55 595	0.79 600	0.51 591	1.10 607	0.67 603	1.31 610	0.81 606

JetRed	2.35 612	2.70 616	6.11 615	1.14 607	1.38 613	6.03 619	3.61 620	2.12 614	1.72 604	1.99 612	1.97 606	2.15 605	1.59 606	2.49 612	4.19 619	1.05 609	1.60 617	1.10 607	1.02 615	1.72 615	1.41 617

TorneroNet	2.26 610	1.20 604	1.55 581	1.15 608	0.91 605	5.84 617	0.84 593	2.12 614	8.45 624	2.59 616	5.32 620	3.84 617	2.15 610	1.84 607	1.98 606	0.88 604	0.54 597	1.16 611	0.74 607	1.31 610	0.91 608

UNDER WATER-64	1.61 603	1.30 609	2.93 606	1.33 609	0.96 606	2.20 609	1.25 608	1.47 602	3.15 612	1.46 602	1.31 584	2.61 611	2.22 611	1.69 600	1.93 604	1.13 611	0.67 613	1.29 612	0.94 612	1.26 608	1.09 613

UNDER WATER	1.64 605	1.34 610	2.72 604	1.40 610	1.04 607	1.70 605	1.14 607	1.57 607	3.58 613	1.46 602	1.46 591	2.82 613	2.43 612	1.74 601	2.04 607	1.08 610	0.63 609	1.31 613	0.94 612	1.29 609	1.10 614

notaker	1.49 599	1.44 611	1.77 587	1.42 611	1.08 608	1.19 588	0.87 595	1.51 604	1.40 598	1.53 609	3.41 617	2.40 608	1.94 607	1.83 606	1.57 596	1.14 612	0.69 614	1.38 614	0.88 611	1.39 613	1.03 612

ktn	1.80 607	1.46 612	1.49 576	1.44 612	1.14 609	1.50 601	1.07 601	1.53 606	3.90 618	2.77 617	4.62 618	3.42 615	1.49 601	1.74 601	1.40 591	1.45 616	0.77 615	1.46 615	0.99 614	1.41 614	1.00 611

KSHMR	1.92 609	1.47 613	1.97 593	1.48 613	1.22 611	1.39 599	1.06 600	1.81 609	5.83 621	1.43 600	5.56 621	2.95 614	1.17 590	2.24 610	1.33 587	1.29 615	1.13 616	1.47 616	1.11 616	1.37 612	1.21 615

HanzoNet	3.08 613	1.87 615	2.70 603	1.81 614	1.34 612	1.60 603	1.05 599	2.06 613	2.62 611	5.63 622	5.12 619	5.96 621	7.09 623	4.39 620	3.43 616	3.29 622	2.06 622	1.98 620	2.94 624	2.47 617	2.15 619

tt	4.71 616	0.11 89	3.94 609	2.06 615	1.54 614	10.14 625	16.85 627	9.28 628	4.99 619	1.41 599	1.05 574	4.68 618	4.89 619	3.36 617	5.86 623	5.73 626	9.15 631	2.23 622	2.51 621	3.02 618	1.34 616

MADNet++	2.34 611	1.81 614	2.24 598	2.15 616	1.97 615	2.79 613	2.19 618	2.42 616	2.26 609	2.79 618	2.70 614	2.43 609	2.60 614	3.18 614	3.32 615	2.19 619	1.97 620	1.93 618	1.62 618	2.02 616	2.10 618

LSM	1.68 606	0.48 550	2.91 605	2.28 617	17.60 629	0.52 529	0.55 572	0.65 539	0.78 558	0.84 572	1.11 576	0.63 541	0.55 541	0.79 523	0.53 504	0.16 502	0.25 525	0.18 527	0.21 542	0.25 543	2.37 620

PML	15.86 631	13.12 631	7.07 616	5.22 618	7.66 620	32.93 638	64.30 646	5.37 623	10.12 626	25.87 645	67.29 646	20.25 635	13.20 634	10.09 628	6.81 625	5.94 627	2.00 621	6.03 629	2.18 620	9.13 627	2.62 621

DGTPSM_ROB	8.38 621	5.24 620	10.71 627	5.32 619	10.19 622	8.34 622	23.49 632	6.11 624	13.43 631	4.93 619	10.93 629	5.64 619	10.55 625	6.17 622	12.73 628	3.74 623	7.56 626	3.68 623	7.24 628	4.09 622	7.49 625

DPSimNet_ROB	6.21 618	5.16 618	9.50 617	5.59 620	5.56 618	7.64 621	10.02 624	4.07 620	7.33 623	6.84 623	6.26 622	7.17 625	10.55 625	4.07 619	5.68 621	5.50 625	4.29 624	5.24 625	3.66 625	4.05 621	5.96 624

DPSMNet_ROB	8.44 622	5.25 621	10.87 628	5.59 620	10.27 623	8.34 622	23.51 633	6.12 625	13.47 632	4.96 620	10.94 630	5.65 620	10.55 625	6.25 623	12.77 629	4.01 624	7.62 627	3.75 624	7.27 629	4.16 623	7.54 626

USTest	6.84 619	5.16 618	5.45 614	7.18 622	7.26 619	14.27 628	22.53 628	8.48 626	9.29 625	5.44 621	6.42 623	6.27 624	6.69 622	6.83 624	8.49 626	1.95 617	3.27 623	2.16 621	2.54 622	3.76 619	3.31 622

Anonymous_1	16.44 632	9.26 623	9.67 619	10.63 623	14.54 627	18.62 633	26.98 634	12.68 632	13.53 633	10.78 632	10.37 628	10.15 627	10.66 628	10.99 632	12.64 627	15.61 640	7.73 628	16.87 637	43.01 643	56.14 646	7.86 629

DPSM_ROB	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

DPSM	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

TCMNet-wrong-test	4.33 615	5.65 622	4.76 610	11.36 626	10.39 624	5.87 618	4.45 622	4.24 621	1.10 588	1.93 611	2.43 613	6.07 623	3.54 618	3.87 618	4.51 620	2.00 618	0.47 587	1.96 619	1.68 619	5.78 624	4.48 623

LRCNet_RVC	10.94 625	14.45 632	9.66 618	15.38 627	8.02 621	1.08 583	0.35 518	8.72 627	0.72 551	12.63 633	15.84 633	9.73 626	6.52 621	8.58 627	6.38 624	20.33 641	5.39 625	23.79 639	21.95 640	15.35 631	13.96 633

HaxPig	17.72 633	20.23 642	19.76 631	16.55 628	16.52 628	9.46 624	9.42 623	14.48 635	13.31 630	18.59 634	18.67 634	17.39 634	16.68 635	17.07 635	16.43 635	21.99 642	20.86 642	22.28 638	21.55 639	21.30 639	21.88 643

MEDIAN_ROB	21.20 634	24.56 643	23.42 641	19.57 629	19.62 633	13.29 627	11.21 625	18.04 636	17.02 636	22.07 644	21.92 635	20.84 636	20.24 636	21.02 636	19.68 636	25.59 643	24.08 643	26.20 640	25.19 641	25.31 640	25.19 644

xxxxx1	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

tt_ll	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

ff	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

CasAABBNet	23.04 635	19.69 635	20.32 634	22.42 633	22.73 634	38.35 642	55.23 642	26.99 642	28.74 643	20.67 641	22.28 639	22.11 641	22.86 638	23.84 637	27.17 640	13.52 633	16.47 637	12.08 630	14.21 631	15.57 632	15.60 636

Hybrid-DGEV	23.11 639	19.81 640	20.81 639	22.43 634	22.74 636	38.45 644	55.25 645	27.21 646	28.95 646	20.63 638	22.37 640	22.03 637	22.89 642	23.96 642	27.14 638	13.54 637	16.46 636	12.09 633	14.23 635	15.57 632	15.57 634

FlowAnything	23.08 638	19.70 636	20.48 637	22.45 635	22.73 634	38.34 641	55.18 640	27.00 643	28.79 644	20.83 643	22.42 642	22.10 640	22.83 637	23.85 638	27.23 644	13.53 634	16.54 640	12.10 635	14.29 636	15.59 636	15.58 635

RAFT-FEzeroshot	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

RAFT-FE	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

Selective-RAFT-Error	23.11 639	19.77 639	20.60 638	22.49 638	22.80 637	38.46 645	55.19 641	27.13 645	28.90 645	20.73 642	22.38 641	22.11 641	22.91 643	23.94 641	27.18 643	13.54 637	16.57 641	12.09 633	14.21 631	15.61 637	15.65 639

LSM0	24.21 641	19.88 641	22.33 640	24.42 639	40.13 645	38.41 643	54.99 639	27.05 644	28.61 640	20.59 637	22.00 636	22.29 643	22.86 638	24.12 643	27.16 639	13.59 639	16.33 635	12.13 636	14.08 630	15.72 638	17.53 640

AVERAGE_ROB	25.43 642	29.01 644	27.22 642	24.60 640	24.16 642	17.78 632	12.87 626	22.39 639	21.40 639	26.72 646	26.08 645	25.18 644	24.52 646	25.07 644	23.57 637	29.94 644	28.36 644	30.60 641	29.57 642	29.83 641	29.66 645

RSGM-EC	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

acva	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

test_example2	100.95 645	107.33 645	67.16 644	98.17 643	106.88 646	89.44 646	101.34 647	37.23 647	97.88 647	129.56 647	131.26 647	65.41 647	67.34 647	91.22 647	79.29 647	143.32 647	199.32 647	81.12 647	102.17 647	121.89 647	101.70 646

DLNR_Zeroshot_test	10.53 623	12.28 629	20.32 634	105.84 644	23.88 641	0.14 20	0.13 52	3.20 618	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.32 296	0.16 148	2.54 620	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.17 644	0.28 504

DLNR-FE	10.53 623	12.31 630	20.33 636	105.85 645	23.36 640	0.14 20	0.13 52	3.25 619	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.31 286	0.16 148	2.59 621	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.66 645	0.28 504

ccccc		256.25 646		351.50 646	361.31 647	144.22 647		153.19 648		152.98 648		161.94 648		268.06 648		387.64 648	346.97 648	244.11 648	219.32 648	413.57 648

GS-Stereo							0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

FSD					0.41 564	0.28 321	0.27 459	0.32 174	0.30 233	0.27 234	0.27 225	0.29 310	0.27 367	0.35 328	0.28 379	0.23 545	0.49 589	0.27 553	0.26 565	0.26 547

Low-res two-view benchmark