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

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 84	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 96	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

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 258	0.31 93	0.18 39	0.12 123	0.24 253	0.12 28	0.20 24	0.20 69	0.10 11	0.13 50	0.11 57	0.09 24	0.20 78	0.13 42	0.06 31	0.11 307	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 68

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 89	0.21 22	0.17 15	0.09 15	0.17 75	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.22 119	0.13 42	0.05 1	0.11 307	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 68

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 74	0.10 52	0.16 55	0.15 101	0.27 106	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.12 110	0.19 57	0.14 83	0.05 1	0.10 273	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 113

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 115	0.13 173	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 50	0.12 71	0.08 10	0.19 57	0.12 12	0.07 73	0.16 414	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.16 362

LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 51	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 29	0.11 1	0.06 31	0.08 191	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 51	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 43	0.11 1	0.06 31	0.10 273	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 74	0.10 52	0.16 55	0.11 18	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	0.09 233	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 68

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 148	0.12 123	0.16 55	0.11 18	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 57	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 197	0.13 352	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 113

MLG-Stereo_test1	0.11 6	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.11 84	0.15 30	0.11 18	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 29	0.12 12	0.06 31	0.15 401	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 74	0.09 15	0.15 30	0.11 18	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 43	0.12 12	0.06 31	0.16 414	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 468	0.30 531	0.12 10	0.13 51	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	0.31 559	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

StereoAnything_RVC	0.22 236	0.47 543	0.67 417	0.30 479	0.31 538	0.11 5	0.11 18	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 209	0.12 12	0.09 281	0.39 575	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.49 567

DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 53	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.21 183	0.14 75	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 95	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

trnet	0.14 54	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 183	0.12 28	0.25 90	0.26 167	0.16 105	0.21 163	0.15 130	0.13 141	0.19 57	0.14 83	0.09 281	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

LoS_RVC	0.14 54	0.11 89	0.32 105	0.18 39	0.16 312	0.20 155	0.18 224	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 145	0.12 71	0.17 218	0.17 29	0.14 83	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 329

CAS	0.16 92	0.07 2	0.29 76	0.42 557	0.17 342	0.20 155	0.18 224	0.23 55	0.20 69	0.15 91	0.19 136	0.11 57	0.10 53	0.15 8	0.14 83	0.31 565	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 362

LoS	0.15 71	0.09 28	0.34 115	0.17 15	0.09 15	0.22 212	0.14 75	0.27 106	0.27 184	0.15 91	0.18 124	0.19 179	0.14 159	0.23 144	0.14 83	0.08 197	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 54	0.08 9	0.24 40	0.17 15	0.23 475	0.18 101	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.14 69	0.18 124	0.14 112	0.10 53	0.19 57	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.20 420

XX-TBD	0.16 92	0.21 380	0.43 175	0.22 202	0.10 52	0.23 231	0.15 101	0.23 55	0.28 196	0.22 183	0.26 210	0.14 112	0.12 110	0.16 15	0.14 83	0.08 197	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8

CREStereo	0.14 54	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 212	0.15 101	0.26 99	0.26 167	0.16 105	0.21 163	0.14 112	0.13 141	0.19 57	0.14 83	0.09 281	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
PMTNet	0.16 92	0.09 28	0.31 93	0.15 4	0.09 15	0.23 231	0.15 101	0.26 99	0.24 130	0.17 120	0.21 163	0.16 141	0.14 159	0.23 144	0.14 83	0.29 561	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.07 24

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 55	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 110	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
GEAStereo	0.20 177	0.10 53	0.31 93	0.35 523	0.42 563	0.19 121	0.16 134	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.28 538	0.06 32	0.05 23	0.08 175	0.57 576

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 74	0.07 1	0.16 55	0.12 28	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 112	0.14 159	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
gasm-f	0.20 177	0.12 140	0.36 127	0.35 523	0.36 552	0.18 101	0.17 170	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 136	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.19 235	0.08 197	0.28 538	0.06 32	0.05 23	0.09 258	0.57 576

Zero-FE251	0.17 108	0.09 28	0.38 135	0.18 39	0.10 52	0.20 155	0.13 51	0.20 24	0.15 20	0.75 560	0.13 50	0.13 85	0.11 79	0.16 15	0.16 148	0.08 197	0.10 273	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 387

DA	0.21 213	0.11 89	0.33 111	0.28 450	0.23 475	0.30 357	0.16 134	0.29 131	0.27 184	0.15 91	0.22 174	0.17 156	0.15 178	0.26 195	0.15 121	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.56 573

GGEV	0.21 213	0.11 89	0.33 111	0.28 450	0.23 475	0.30 357	0.16 134	0.29 131	0.27 184	0.15 91	0.22 174	0.17 156	0.15 178	0.26 195	0.15 121	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.56 573

asda	0.13 27	0.11 89	0.24 40	0.18 39	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.25 90	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 79	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 219

asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 39	0.09 21	0.11 79	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.14 370	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 113

3.75w	0.12 15	0.10 53	0.21 22	0.17 15	0.11 84	0.18 101	0.12 28	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.10 53	0.18 43	0.12 12	0.05 1	0.14 370	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

2w_stereo	0.13 27	0.11 89	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.17 75	0.14 75	0.29 131	0.20 69	0.15 91	0.14 81	0.08 2	0.11 79	0.15 8	0.13 42	0.05 1	0.12 331	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 115	0.09 15	0.21 183	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 57	0.10 53	0.22 119	0.11 1	0.07 73	0.09 233	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 271

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 115	0.09 15	0.21 183	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 57	0.10 53	0.22 119	0.11 1	0.07 73	0.09 233	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 271

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	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 75	0.13 51	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 50	0.11 57	0.12 110	0.19 57	0.12 12	0.08 197	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

HART	0.20 177	0.14 226	0.42 169	0.26 384	0.24 492	0.17 75	0.16 134	0.32 173	0.25 155	0.15 91	0.26 210	0.17 156	0.09 24	0.24 155	0.14 83	0.06 31	0.36 573	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.27 493

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 258	0.21 22	0.27 422	0.09 15	0.15 30	0.13 51	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 141	0.22 119	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

AIO_rvc	0.20 177	0.16 292	0.49 243	0.41 554	0.29 526	0.15 30	0.17 170	0.21 35	0.19 58	0.17 120	0.14 81	0.13 85	0.08 10	0.35 325	0.13 42	0.07 73	0.19 464	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 550

HUF	0.26 346	0.15 258	0.79 463	0.39 543	0.31 538	0.16 55	0.17 170	0.36 221	0.25 155	0.19 147	0.14 81	0.23 226	0.11 79	0.32 293	0.14 83	0.08 197	0.60 601	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.56 573

GIP-stereo	0.16 92	0.12 140	0.25 49	0.24 305	0.22 462	0.15 30	0.14 75	0.32 173	0.21 92	0.11 21	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.20 78	0.13 42	0.07 73	0.13 352	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 519

dual_stereo	0.18 118	0.08 9	0.26 57	0.21 148	0.32 541	0.11 5	0.13 51	0.27 106	0.20 69	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 78	0.14 83	0.07 73	0.45 583	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 590

WCG-NET	0.15 71	0.12 140	0.31 93	0.18 39	0.09 15	0.18 101	0.17 170	0.23 55	0.29 215	0.18 141	0.22 174	0.15 130	0.12 110	0.19 57	0.13 42	0.06 31	0.12 331	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 71	0.09 28	0.27 69	0.21 148	0.13 173	0.14 19	0.11 18	0.23 55	0.19 58	0.15 91	0.14 81	0.11 57	0.11 79	0.19 57	0.12 12	0.06 31	0.21 484	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 501

Pointernet	0.15 71	0.08 9	0.35 121	0.19 74	0.12 123	0.20 155	0.12 28	0.34 200	0.25 155	0.15 91	0.16 96	0.13 85	0.11 79	0.18 43	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

WCG-NET（raft）	0.16 92	0.14 226	0.32 105	0.18 39	0.09 15	0.19 121	0.16 134	0.24 74	0.27 184	0.19 147	0.19 136	0.20 191	0.12 110	0.22 119	0.13 42	0.06 31	0.17 439	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

test_for_model	0.33 441	0.91 588	0.48 223	0.74 588	0.50 571	0.20 155	0.16 134	0.33 193	0.27 184	0.29 268	0.15 87	0.13 85	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.31 565	0.27 533	0.06 32	0.05 23	0.97 602	0.31 514

IGEV++	0.19 146	0.13 181	0.38 135	0.30 479	0.19 404	0.15 30	0.15 101	0.32 173	0.18 44	0.13 49	0.16 96	0.12 71	0.11 79	0.24 155	0.15 121	0.07 73	0.32 564	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.42 554

GCAP-Stereo	0.18 118	0.21 380	0.47 208	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.10 8	0.28 112	0.24 130	0.20 157	0.22 174	0.15 130	0.13 141	0.21 95	0.16 148	0.07 73	0.19 464	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

Any-RAFT	0.18 118	0.09 28	0.33 111	0.19 74	0.10 52	0.29 343	0.16 134	0.44 330	0.32 251	0.25 212	0.27 223	0.29 307	0.16 198	0.23 144	0.13 42	0.08 197	0.07 127	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

anonymousdsp2	0.23 269	0.11 89	0.42 169	0.26 384	0.24 492	0.25 273	0.17 170	0.43 309	0.37 320	0.30 291	0.23 185	0.24 245	0.15 178	0.32 293	0.17 174	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.44 558

DCANet-4	0.20 177	0.11 89	0.58 370	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.39 268	0.42 378	0.29 268	0.31 263	0.17 156	0.22 292	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

fff	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

ADStereo(finetuned)	0.21 213	0.15 258	0.59 377	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.37 236	0.41 366	0.30 291	0.31 263	0.19 179	0.31 431	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.10 178

CroCo-Stereo	0.15 71	0.16 292	0.34 115	0.25 343	0.12 123	0.11 5	0.18 224	0.35 209	0.24 130	0.13 49	0.13 50	0.18 169	0.12 110	0.15 8	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.07 92	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
s12784h	0.18 118	0.09 28	0.38 135	0.18 39	0.07 1	0.33 403	0.19 269	0.39 268	0.34 278	0.24 199	0.25 202	0.18 169	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.05 1

TANstereo	0.16 92	0.11 89	0.43 175	0.16 7	0.08 6	0.25 273	0.14 75	0.23 55	0.29 215	0.25 212	0.30 252	0.16 141	0.12 110	0.18 43	0.13 42	0.08 197	0.07 127	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.08 68

DCANet	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.37 236	0.41 366	0.30 291	0.31 263	0.19 179	0.23 304	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.10 178

csc	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

cscssc	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

iResNetv2_ROB	0.29 404	0.37 515	0.92 505	0.24 305	0.13 173	0.30 357	0.19 269	0.55 449	0.51 473	0.39 442	0.46 443	0.39 408	0.27 364	0.36 331	0.30 393	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.05 23	0.13 427	0.11 219

iResNet_ROB	0.27 374	0.27 459	0.48 223	0.21 148	0.12 123	0.32 396	0.17 170	0.57 469	0.55 497	0.39 442	0.44 417	0.37 388	0.28 387	0.43 361	0.28 376	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 258	0.11 219

pmcnn	0.54 538	0.24 426	1.06 528	0.25 343	0.26 509	0.40 465	0.31 496	0.55 449	0.55 497	0.56 537	1.22 579	2.53 607	0.39 483	0.84 533	1.08 568	0.09 281	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.10 321	0.14 329

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 15	0.09 15	0.09 1	0.14 75	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 92	0.06 65	0.05 3	0.06 8

WQFJX	0.19 146	0.12 140	0.21 22	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.18 224	0.57 469	0.49 460	0.17 120	0.17 110	0.14 112	0.16 198	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.08 191	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.11 219

HiDET	0.12 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 19	0.12 28	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 57	0.09 24	0.19 57	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 55	0.13 51	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.07 73	0.12 331	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 271

GSStereo	0.21 213	0.10 53	0.31 93	0.36 531	0.42 563	0.19 121	0.16 134	0.38 247	0.21 92	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 585

GS-Stereo							0.16 134	0.38 247	0.21 92	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 585

DDF-Stereo	0.16 92	0.08 9	0.30 84	0.21 148	0.20 430	0.12 10	0.14 75	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 85	0.12 110	0.24 155	0.20 259	0.09 281	0.18 451	0.07 92	0.06 65	0.20 518	0.19 402

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	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.35 572	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 113

Replicate-Monster	0.15 71	0.12 140	0.40 151	0.17 15	0.10 52	0.17 75	0.10 8	0.24 74	0.20 69	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 53	0.28 233	0.12 12	0.06 31	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 432

AdaDepth	0.13 27	0.10 53	0.32 105	0.20 115	0.11 84	0.19 121	0.13 51	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.11 307	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 219

water-stereo	0.15 71	0.11 89	0.32 105	0.19 74	0.10 52	0.17 75	0.14 75	0.26 99	0.20 69	0.18 141	0.23 185	0.16 141	0.16 198	0.14 4	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 219

qwe	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.11 84	0.15 30	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.23 144	0.13 42	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 113

depthmonostereo	0.15 71	0.12 140	0.34 115	0.19 74	0.09 15	0.20 155	0.15 101	0.28 112	0.24 130	0.16 105	0.18 124	0.16 141	0.18 248	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 68

DilatedVolume-Stereo	0.15 71	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.21 183	0.14 75	0.24 74	0.22 102	0.22 183	0.21 163	0.16 141	0.15 178	0.24 155	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 68

4.25_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

4.5w_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 113

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 113

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 101	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 91	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 219

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 101	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 91	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 219

3w_stereo	0.14 54	0.11 89	0.31 93	0.19 74	0.09 15	0.16 55	0.16 134	0.28 112	0.20 69	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.12 110	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 178

G2L-ROB	0.25 323	0.21 380	0.56 345	0.19 74	0.12 123	0.28 319	0.21 336	0.48 369	0.34 278	0.35 385	0.31 263	0.41 421	0.23 304	0.51 391	0.31 403	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.12 271

xyz-stereo-finetune2	0.18 118	0.16 292	0.32 105	0.16 7	0.09 15	0.27 301	0.19 269	0.29 131	0.21 92	0.23 191	0.29 238	0.21 205	0.23 304	0.37 341	0.23 323	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.07 24

xyz-stereo-finetune	0.17 108	0.17 324	0.29 76	0.17 15	0.08 6	0.24 253	0.21 336	0.30 149	0.32 251	0.19 147	0.22 174	0.19 179	0.15 178	0.30 270	0.22 304	0.06 31	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.07 24

xyz-stereo	1.43 594	0.11 89	17.43 627	0.18 39	0.08 6	4.86 612	0.18 224	0.31 166	0.35 289	0.37 415	2.75 612	0.41 421	0.31 431	0.58 426	0.33 422	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.06 65	0.06 52	0.06 8

G2L-Stereo_test	0.26 346	0.22 399	0.54 327	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.24 422	0.51 398	0.40 356	0.38 424	0.37 338	0.40 412	0.26 356	0.53 402	0.32 413	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219

MM-Stereo_test3	0.19 146	0.15 258	0.39 142	0.25 343	0.15 274	0.19 121	0.22 370	0.42 300	0.40 356	0.17 120	0.24 194	0.17 156	0.12 110	0.22 119	0.16 148	0.08 197	0.21 484	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.11 219

MM-Stereo_test2	0.19 146	0.11 89	0.47 208	0.25 343	0.11 84	0.21 183	0.20 309	0.28 112	0.24 130	0.16 105	0.17 110	0.13 85	0.11 79	0.21 95	0.14 83	0.06 31	0.26 529	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.41 550

GREAT-IGEV	0.19 146	0.11 89	0.39 142	0.22 202	0.33 542	0.14 19	0.15 101	0.18 12	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.09 21	0.09 24	0.23 144	0.14 83	0.06 31	0.50 587	0.06 32	0.06 65	0.07 113	0.53 572

SCV_C0	0.19 146	0.14 226	0.40 151	0.30 479	0.20 430	0.15 30	0.16 134	0.35 209	0.26 167	0.17 120	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.31 283	0.14 83	0.07 73	0.22 495	0.06 32	0.06 65	0.09 258	0.25 477

AIO_test	0.20 177	0.12 140	0.46 200	0.45 562	0.38 556	0.15 30	0.17 170	0.28 112	0.20 69	0.19 147	0.13 50	0.14 112	0.09 24	0.39 347	0.13 42	0.07 73	0.21 484	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.34 527

castereo++	0.14 54	0.13 181	0.25 49	0.19 74	0.10 52	0.27 301	0.13 51	0.24 74	0.26 167	0.11 21	0.13 50	0.16 141	0.10 53	0.18 43	0.11 1	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 24

castereo	0.14 54	0.11 89	0.22 31	0.19 74	0.10 52	0.20 155	0.19 269	0.32 173	0.28 196	0.13 49	0.18 124	0.16 141	0.16 198	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24

fffft	0.14 54	0.12 140	0.30 84	0.19 74	0.10 52	0.17 75	0.18 224	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 85	0.10 53	0.24 155	0.18 204	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.09 113
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 54	0.15 258	0.29 76	0.19 74	0.10 52	0.19 121	0.17 170	0.21 35	0.21 92	0.15 91	0.13 50	0.12 71	0.11 79	0.25 174	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.08 68

tt45	0.15 71	0.14 226	0.29 76	0.19 74	0.11 84	0.23 231	0.18 224	0.23 55	0.18 44	0.16 105	0.13 50	0.14 112	0.10 53	0.31 283	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.08 68

999	0.15 71	0.13 181	0.30 84	0.19 74	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.16 96	0.14 112	0.11 79	0.36 331	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 68

mms	0.15 71	0.14 226	0.25 49	0.20 115	0.15 274	0.17 75	0.17 170	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 124	0.14 112	0.09 24	0.26 195	0.15 121	0.06 31	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.19 402

ours_stereo	0.15 71	0.14 226	0.29 76	0.21 148	0.14 213	0.17 75	0.18 224	0.21 35	0.20 69	0.13 49	0.18 124	0.14 112	0.10 53	0.24 155	0.15 121	0.06 31	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.13 300

fffy	0.15 71	0.14 226	0.31 93	0.21 148	0.14 213	0.19 121	0.18 224	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 110	0.15 130	0.13 141	0.25 174	0.15 121	0.06 31	0.08 191	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.15 346

RAStereo	0.14 54	0.15 258	0.40 151	0.22 202	0.11 84	0.15 30	0.18 224	0.25 90	0.24 130	0.13 49	0.17 110	0.11 57	0.09 24	0.15 8	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.05 1

Occ-G	0.18 118	0.10 53	0.38 135	0.23 255	0.15 274	0.16 55	0.18 224	0.23 55	0.26 167	0.15 91	0.20 145	0.21 205	0.11 79	0.22 119	0.19 235	0.07 73	0.17 439	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.30 510

IGEV-Stereo+	0.14 54	0.08 9	0.26 57	0.18 39	0.14 213	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.07 73	0.15 401	0.06 32	0.06 65	0.16 470	0.29 507

RAFT-Stereo-weight	0.17 108	0.10 53	0.31 93	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.38 247	0.33 267	0.25 212	0.20 145	0.19 179	0.10 53	0.19 57	0.16 148	0.07 73	0.13 352	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.09 113

MGS-Stereo	0.15 71	0.12 140	0.38 135	0.19 74	0.11 84	0.18 101	0.17 170	0.21 35	0.23 116	0.14 69	0.24 194	0.16 141	0.10 53	0.19 57	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.10 321	0.07 24

MoCha-V2	0.18 118	0.12 140	0.40 151	0.30 479	0.24 492	0.16 55	0.15 101	0.28 112	0.19 58	0.16 105	0.16 96	0.13 85	0.13 141	0.30 270	0.13 42	0.06 31	0.28 538	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.25 477

ACVNet-DCA	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.43 309	0.32 251	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.23 454

1test111	0.22 236	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.43 309	0.32 251	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.36 331	0.28 376	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.23 454

cc1	0.22 236	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.39 268	0.48 446	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.37 542

tt1	0.22 236	0.16 292	0.49 243	0.26 384	0.15 274	0.31 379	0.19 269	0.38 247	0.46 425	0.21 165	0.19 136	0.13 85	0.16 198	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.37 542

MaDis-Stereo	0.15 71	0.17 324	0.39 142	0.19 74	0.15 274	0.16 55	0.13 51	0.26 99	0.22 102	0.13 49	0.15 87	0.14 112	0.11 79	0.17 29	0.17 174	0.08 197	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 71	0.12 140	0.45 186	0.21 148	0.14 213	0.17 75	0.13 51	0.20 24	0.19 58	0.16 105	0.20 145	0.10 35	0.11 79	0.18 43	0.17 174	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.07 24

testlalala	0.17 108	0.11 89	0.49 243	0.20 115	0.13 173	0.23 231	0.15 101	0.33 193	0.22 102	0.25 212	0.20 145	0.14 112	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.07 73	0.23 504	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 24

testlalala_base	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.26 384	0.16 312	0.25 273	0.17 170	0.37 236	0.19 58	0.20 157	0.26 210	0.17 156	0.14 159	0.19 57	0.18 204	0.42 580	0.23 504	0.07 92	0.06 65	0.50 573	0.14 329

Selective-IGEV	0.15 71	0.10 53	0.34 115	0.32 501	0.19 404	0.16 55	0.14 75	0.29 131	0.20 69	0.13 49	0.14 81	0.13 85	0.08 10	0.23 144	0.14 83	0.06 31	0.13 352	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 219

knoymous	0.18 118	0.10 53	0.35 121	0.17 15	0.11 84	0.21 183	0.17 170	0.33 193	0.24 130	0.24 199	0.28 230	0.27 281	0.16 198	0.24 155	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.06 65	0.09 258	0.10 178

ProNet	0.16 92	0.13 181	0.36 127	0.21 148	0.15 274	0.20 155	0.19 269	0.29 131	0.23 116	0.14 69	0.13 50	0.13 85	0.12 110	0.25 174	0.13 42	0.06 31	0.09 233	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.22 446

RCA-Stereo	0.17 108	0.10 53	0.33 111	0.20 115	0.11 84	0.19 121	0.17 170	0.39 268	0.36 305	0.21 165	0.25 202	0.17 156	0.17 218	0.18 43	0.15 121	0.07 73	0.14 370	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 68

CroCo-Stereo Lap2	0.16 92	0.18 346	0.39 142	0.26 384	0.18 372	0.11 5	0.19 269	0.30 149	0.22 102	0.13 49	0.16 96	0.15 130	0.11 79	0.17 29	0.15 121	0.07 73	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.07 24

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 441	0.25 441	0.82 472	0.22 202	0.17 342	0.46 498	0.28 472	0.53 416	0.53 484	0.43 479	0.57 500	0.44 447	0.31 431	0.50 385	0.48 486	0.10 350	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.11 373	0.12 271

GANet-ADL	0.22 236	0.14 226	0.51 283	0.23 255	0.14 213	0.29 343	0.19 269	0.48 369	0.36 305	0.26 222	0.33 293	0.32 347	0.20 275	0.26 195	0.22 304	0.11 389	0.07 127	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219

raftrobust	0.19 146	0.19 359	0.42 169	0.23 255	0.24 492	0.19 121	0.13 51	0.33 193	0.28 196	0.26 222	0.20 145	0.19 179	0.17 218	0.23 144	0.17 174	0.08 197	0.10 273	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.09 113

RALCasStereoNet	0.22 236	0.22 399	0.48 223	0.23 255	0.23 475	0.22 212	0.18 224	0.32 173	0.27 184	0.22 183	0.30 252	0.22 212	0.15 178	0.29 255	0.20 259	0.08 197	0.22 495	0.07 92	0.06 65	0.10 321	0.25 477

111	0.22 236	0.22 399	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.24 253	0.17 170	0.44 330	0.46 425	0.24 199	0.30 252	0.29 307	0.22 292	0.25 174	0.19 235	0.08 197	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.15 346

DIP-Stereo	0.20 177	0.13 181	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.12 28	0.43 309	0.26 167	0.27 233	0.32 273	0.21 205	0.17 218	0.26 195	0.20 259	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.10 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 146	0.10 53	0.49 243	0.22 202	0.12 123	0.23 231	0.18 224	0.43 309	0.20 69	0.31 308	0.45 431	0.20 191	0.14 159	0.18 43	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24

RAFT-Stereo	0.19 146	0.10 53	0.49 243	0.22 202	0.12 123	0.23 231	0.18 224	0.43 309	0.20 69	0.31 308	0.45 431	0.20 191	0.14 159	0.18 43	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 236	0.23 415	0.60 384	0.20 115	0.09 15	0.27 301	0.15 101	0.45 339	0.33 267	0.29 268	0.33 293	0.27 281	0.22 292	0.29 255	0.27 368	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 323	0.23 415	0.59 377	0.22 202	0.09 15	0.30 357	0.18 224	0.40 277	0.38 330	0.38 424	0.44 417	0.31 336	0.22 292	0.44 365	0.32 413	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.08 68

iResNet	0.25 323	0.22 399	0.62 394	0.26 384	0.11 84	0.31 379	0.23 398	0.46 347	0.45 414	0.34 366	0.43 407	0.27 281	0.23 304	0.36 331	0.37 446	0.08 197	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.10 178

WQFJA1	0.19 146	0.12 140	0.20 11	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.19 269	0.55 449	0.55 497	0.16 105	0.17 110	0.15 130	0.17 218	0.20 78	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

WQFJX1	0.20 177	0.12 140	0.21 22	0.23 255	0.17 342	0.24 253	0.19 269	0.63 524	0.56 504	0.17 120	0.16 96	0.14 112	0.16 198	0.27 209	0.18 204	0.08 197	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

NLMM1	0.21 213	0.13 181	0.21 22	0.23 255	0.18 372	0.24 253	0.20 309	0.65 536	0.69 541	0.18 141	0.18 124	0.13 85	0.14 159	0.25 174	0.19 235	0.08 197	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.10 178

NLMM	0.19 146	0.12 140	0.20 11	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.19 269	0.55 449	0.55 497	0.16 105	0.17 110	0.15 130	0.17 218	0.20 78	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 57	0.10 53	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.11 307	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.13 300

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.19 21	0.20 69	0.10 11	0.11 23	0.11 57	0.10 53	0.20 78	0.16 148	0.07 73	0.11 307	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.14 329

DLNR-FE	10.53 620	12.31 627	20.33 633	105.85 641	23.36 636	0.14 19	0.13 51	3.25 616	0.20 69	0.16 105	0.23 185	0.16 141	0.10 53	0.31 283	0.16 148	2.59 618	0.32 564	0.07 92	0.07 136	40.66 641	0.28 501

Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 39	0.10 52	0.13 16	0.12 28	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 81	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.15 121	0.05 1	0.16 414	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.12 271

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 39	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.07 24
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.13 27	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.09 15	0.15 30	0.15 101	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 50	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.12 271

2.75w_new	0.13 27	0.10 53	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.13 50	0.08 2	0.11 79	0.22 119	0.15 121	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.10 178

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 84	0.16 55	0.13 51	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 87	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 273	0.06 32	0.07 136	0.05 3	0.08 68

coex_refinement	0.28 384	0.22 399	0.50 265	0.23 255	0.15 274	0.31 379	0.20 309	0.51 398	0.43 389	0.35 385	0.42 393	0.45 453	0.27 364	0.56 419	0.41 458	0.10 350	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.11 373	0.12 271

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 54	0.10 53	0.27 69	0.21 148	0.11 84	0.16 55	0.14 75	0.24 74	0.17 32	0.17 120	0.20 145	0.18 169	0.11 79	0.16 15	0.17 174	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.09 113

MM-Stereo_test1	0.20 177	0.13 181	0.45 186	0.24 305	0.12 123	0.20 155	0.21 336	0.36 221	0.32 251	0.23 191	0.22 174	0.15 130	0.14 159	0.28 233	0.16 148	0.07 73	0.24 517	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.21 432

Reg-Stereo(zero)	0.18 118	0.08 9	0.39 142	0.19 74	0.19 404	0.24 253	0.18 224	0.29 131	0.29 215	0.24 199	0.21 163	0.24 245	0.18 248	0.22 119	0.21 286	0.07 73	0.11 307	0.06 32	0.07 136	0.06 52	0.11 219

SCV	0.18 118	0.15 258	0.37 133	0.26 384	0.20 430	0.16 55	0.16 134	0.35 209	0.23 116	0.14 69	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.31 283	0.12 12	0.08 197	0.19 464	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.26 489

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 177	0.74 580	0.71 438	0.17 15	0.08 6	0.15 30	0.15 101	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 39	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 83	0.34 568	0.12 331	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.24 467

RSM++	0.14 54	0.11 89	0.25 49	0.32 501	0.17 342	0.17 75	0.15 101	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.12 39	0.14 112	0.09 24	0.21 95	0.13 42	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

RSM	0.14 54	0.11 89	0.25 49	0.29 468	0.16 312	0.16 55	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.13 49	0.13 50	0.15 130	0.09 24	0.22 119	0.13 42	0.06 31	0.06 54	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

gcap-zeroshot	0.19 146	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.15 274	0.27 301	0.15 101	0.32 173	0.24 130	0.26 222	0.20 145	0.34 363	0.15 178	0.22 119	0.14 83	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.09 113

testlalala2	0.19 146	0.11 89	0.49 243	0.37 532	0.26 509	0.24 253	0.14 75	0.37 236	0.26 167	0.25 212	0.27 223	0.21 205	0.12 110	0.17 29	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.08 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 118	0.15 258	0.27 69	0.20 115	0.13 173	0.24 253	0.17 170	0.31 166	0.37 320	0.43 479	0.17 110	0.13 85	0.12 110	0.20 78	0.16 148	0.08 197	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.08 68

qqq1	0.26 346	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.21 286	0.10 350	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.13 300

fff1	0.26 346	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.21 286	0.10 350	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.13 300

CoDeX	0.24 298	0.13 181	0.48 223	0.22 202	0.14 213	0.29 343	0.21 336	0.55 449	0.42 378	0.29 268	0.36 327	0.28 294	0.23 304	0.48 379	0.20 259	0.09 281	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.08 68

11t1	0.21 213	0.12 140	0.45 186	0.20 115	0.15 274	0.27 301	0.17 170	0.37 236	0.28 196	0.27 233	0.25 202	0.24 245	0.23 304	0.28 233	0.25 346	0.09 281	0.19 464	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.23 454

ff7	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

IGEVStereo-DCA	0.20 177	0.17 324	0.41 160	0.22 202	0.15 274	0.20 155	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.19 147	0.12 39	0.14 112	0.12 110	0.38 344	0.31 403	0.07 73	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

ffff	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

rrr	0.22 236	0.17 324	0.79 463	0.22 202	0.15 274	0.20 155	0.18 224	0.40 277	0.27 184	0.19 147	0.12 39	0.14 112	0.12 110	0.38 344	0.31 403	0.07 73	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.28 501

11t	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

GMStereo_Zeroshot	0.25 323	0.22 399	0.51 283	0.27 422	0.14 213	0.28 319	0.15 101	0.40 277	0.36 305	0.37 415	0.43 407	0.40 412	0.17 218	0.35 325	0.21 286	0.12 429	0.07 127	0.13 458	0.07 136	0.17 485	0.10 178

plain	0.18 118	0.16 292	0.59 377	0.21 148	0.13 173	0.16 55	0.17 170	0.29 131	0.23 116	0.16 105	0.26 210	0.13 85	0.17 218	0.27 209	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.07 136	0.10 321	0.07 24

MSKI-zero shot	0.19 146	0.10 53	0.47 208	0.30 479	0.14 213	0.21 183	0.14 75	0.33 193	0.22 102	0.24 199	0.25 202	0.22 212	0.10 53	0.32 293	0.14 83	0.07 73	0.30 555	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.09 113

DLNR_Zeroshot_test	10.53 620	12.28 626	20.32 631	105.84 640	23.88 637	0.14 19	0.13 51	3.20 615	0.20 69	0.16 105	0.23 185	0.16 141	0.10 53	0.32 293	0.16 148	2.54 617	0.32 564	0.07 92	0.07 136	40.17 640	0.28 501

RAFT-Test	0.19 146	0.11 89	0.41 160	0.26 384	0.21 447	0.26 294	0.17 170	0.37 236	0.26 167	0.24 199	0.29 238	0.32 347	0.14 159	0.22 119	0.15 121	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.07 24

HH	0.22 236	0.12 140	0.55 335	0.32 501	0.16 312	0.27 301	0.18 224	0.36 221	0.25 155	0.20 157	0.26 210	0.34 363	0.18 248	0.33 303	0.15 121	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.31 514

HanStereo	0.22 236	0.12 140	0.55 335	0.32 501	0.16 312	0.27 301	0.18 224	0.36 221	0.25 155	0.20 157	0.26 210	0.34 363	0.18 248	0.33 303	0.15 121	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.31 514

anonymousdsp	0.20 177	0.13 181	0.49 243	0.28 450	0.20 430	0.21 183	0.17 170	0.29 131	0.24 130	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.32 293	0.13 42	0.07 73	0.26 529	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.48 565

EGLCR-Stereo	0.19 146	0.09 28	0.34 115	0.29 468	0.17 342	0.28 319	0.16 134	0.30 149	0.23 116	0.22 183	0.11 23	0.16 141	0.09 24	0.28 233	0.15 121	0.07 73	0.25 522	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.37 542

Selective-RAFT	0.19 146	0.14 226	0.37 133	0.24 305	0.11 84	0.30 357	0.15 101	0.35 209	0.34 278	0.17 120	0.17 110	0.22 212	0.18 248	0.29 255	0.18 204	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.08 68

MC-Stereo	0.18 118	0.10 53	0.36 127	0.28 450	0.14 213	0.18 101	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.21 165	0.24 194	0.16 141	0.13 141	0.25 174	0.14 83	0.07 73	0.17 439	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.30 510

ccc-4	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

IGEV-Stereo	0.20 177	0.13 181	0.49 243	0.28 450	0.20 430	0.21 183	0.17 170	0.29 131	0.24 130	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.32 293	0.13 42	0.07 73	0.26 529	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.48 565
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 323	0.24 426	0.50 265	0.23 255	0.18 372	0.19 121	0.19 269	0.39 268	0.35 289	0.28 244	0.36 327	0.34 363	0.23 304	0.66 476	0.28 376	0.07 73	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.14 329

CIPLG	0.23 269	0.28 467	0.75 448	0.24 305	0.16 312	0.25 273	0.20 309	0.38 247	0.33 267	0.32 333	0.34 304	0.23 226	0.15 178	0.27 209	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

DAS	0.28 384	0.13 181	0.49 243	0.24 305	0.18 372	0.30 357	0.24 422	0.48 369	0.48 446	0.42 468	0.45 431	0.34 363	0.31 431	0.76 512	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.10 321	0.11 219

SepStereo	0.27 374	0.13 181	0.49 243	0.24 305	0.18 372	0.30 357	0.24 422	0.48 369	0.48 446	0.42 468	0.45 431	0.34 363	0.31 431	0.64 465	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.10 321	0.11 219

IPLG	0.23 269	0.19 359	0.65 409	0.21 148	0.12 123	0.28 319	0.17 170	0.45 339	0.32 251	0.33 346	0.32 273	0.16 141	0.17 218	0.50 385	0.23 323	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.08 68

IPLGR_C	0.23 269	0.29 471	0.81 468	0.24 305	0.16 312	0.24 253	0.20 309	0.38 247	0.33 267	0.32 333	0.33 293	0.23 226	0.15 178	0.26 195	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

MIPNet	0.22 236	0.19 359	0.64 404	0.22 202	0.12 123	0.28 319	0.20 309	0.48 369	0.39 346	0.31 308	0.24 194	0.19 179	0.24 325	0.28 233	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.08 68

IPLGR	0.22 236	0.14 226	0.75 448	0.21 148	0.11 84	0.25 273	0.18 224	0.44 330	0.38 330	0.29 268	0.28 230	0.21 205	0.19 270	0.37 341	0.19 235	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.07 24

ACRE	0.23 269	0.27 459	0.83 478	0.24 305	0.15 274	0.24 253	0.20 309	0.38 247	0.32 251	0.32 333	0.33 293	0.23 226	0.15 178	0.26 195	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

GwcNet-ADL	0.23 269	0.15 258	0.58 370	0.24 305	0.13 173	0.23 231	0.24 422	0.51 398	0.41 366	0.28 244	0.29 238	0.30 327	0.20 275	0.27 209	0.28 376	0.09 281	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.11 219

HHNet	0.23 269	0.12 140	0.66 414	0.19 74	0.18 372	0.20 155	0.20 309	0.36 221	0.32 251	0.33 346	0.59 507	0.19 179	0.21 285	0.24 155	0.31 403	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.12 271

AAGNet	0.34 450	0.12 140	0.53 315	0.26 384	0.16 312	0.20 155	0.19 269	0.31 166	0.29 215	0.35 385	0.35 312	0.27 281	0.30 414	0.44 365	2.56 610	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.07 136	0.09 258	0.07 24

STrans-v2	0.25 323	0.14 226	0.56 345	0.21 148	0.12 123	0.23 231	0.20 309	0.50 387	0.31 241	0.31 308	0.42 393	0.35 377	0.35 461	0.62 457	0.24 332	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.08 68

TransformOpticalFlow	0.24 298	0.14 226	0.57 355	0.24 305	0.11 84	0.21 183	0.19 269	0.43 309	0.34 278	0.30 291	0.43 407	0.36 382	0.31 431	0.61 446	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.08 68

OMP-Stereo	0.24 298	0.16 292	0.48 223	0.30 479	0.13 173	0.21 183	0.16 134	0.38 247	0.35 289	0.34 366	0.30 252	0.33 355	0.20 275	0.70 488	0.24 332	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.07 24

IIG-Stereo	0.24 298	0.16 292	0.47 208	0.29 468	0.12 123	0.23 231	0.14 75	0.40 277	0.33 267	0.35 385	0.37 338	0.33 355	0.22 292	0.70 488	0.26 357	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.07 24

NRIStereo	0.20 177	0.12 140	0.50 265	0.23 255	0.11 84	0.24 253	0.19 269	0.30 149	0.28 196	0.26 222	0.26 210	0.25 257	0.18 248	0.34 318	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.09 113

ASMatch	0.23 269	0.11 89	0.55 335	0.25 343	0.14 213	0.19 121	0.16 134	0.32 173	0.30 231	0.28 244	0.68 534	0.28 294	0.26 356	0.50 385	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.11 219

DeepStereo_RVC	0.19 146	0.12 140	0.47 208	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.16 134	0.29 131	0.24 130	0.28 244	0.27 223	0.23 226	0.28 387	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.10 178

RAFT-RH_RVC	0.26 346	0.13 181	0.57 355	0.22 202	0.12 123	0.25 273	0.14 75	0.27 106	0.29 215	0.38 424	1.14 575	0.23 226	0.18 248	0.58 426	0.24 332	0.07 73	0.06 54	0.10 341	0.07 136	0.06 52	0.08 68

RAFT-345	0.22 236	0.11 89	0.55 335	0.22 202	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.27 106	0.28 196	0.27 233	0.65 528	0.20 191	0.17 218	0.55 413	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.07 24

CRE-IMP	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.23 255	0.11 84	0.24 253	0.17 170	0.31 166	0.24 130	0.27 233	0.26 210	0.24 245	0.17 218	0.24 155	0.19 235	0.09 281	0.05 5	0.10 341	0.07 136	0.10 321	0.10 178

cross-raft	0.18 118	0.12 140	0.40 151	0.27 422	0.16 312	0.20 155	0.24 422	0.34 200	0.24 130	0.23 191	0.28 230	0.29 307	0.15 178	0.19 57	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.07 24

test-1	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.23 255	0.23 475	0.22 212	0.23 398	0.36 221	0.29 215	0.21 165	0.25 202	0.24 245	0.14 159	0.18 43	0.22 304	0.07 73	0.14 370	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.14 329

Prome-Stereo	0.22 236	0.10 53	0.43 175	0.24 305	0.13 173	0.23 231	0.23 398	0.37 236	0.27 184	0.33 346	0.58 503	0.24 245	0.28 387	0.30 270	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.20 420

LMCR-Stereo	0.28 384	0.22 399	0.56 345	0.29 468	0.14 213	0.37 448	0.23 398	0.57 469	0.36 305	0.40 451	0.40 373	0.29 307	0.30 414	0.41 352	0.38 448	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.13 427	0.10 178

TestStereo	0.22 236	0.24 426	0.48 223	0.25 343	0.11 84	0.22 212	0.22 370	0.32 173	0.31 241	0.24 199	0.34 304	0.23 226	0.19 270	0.62 457	0.19 235	0.08 197	0.07 127	0.10 341	0.07 136	0.11 373	0.07 24

raft+_RVC	0.21 213	0.21 380	0.46 200	0.22 202	0.35 547	0.21 183	0.16 134	0.39 268	0.35 289	0.22 183	0.28 230	0.20 191	0.15 178	0.25 174	0.20 259	0.08 197	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.12 271

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 177	0.23 415	0.49 243	0.21 148	0.16 312	0.19 121	0.17 170	0.35 209	0.32 251	0.26 222	0.33 293	0.20 191	0.17 218	0.21 95	0.17 174	0.06 31	0.10 273	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

CFNet-RSSM	0.18 118	0.10 53	0.45 186	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.40 277	0.31 241	0.23 191	0.21 163	0.26 276	0.15 178	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 108	0.10 53	0.41 160	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.15 101	0.34 200	0.29 215	0.23 191	0.23 185	0.27 281	0.15 178	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.07 24

ACVNet	0.24 298	0.18 346	0.51 283	0.18 39	0.15 274	0.27 301	0.23 398	0.40 277	0.45 414	0.29 268	0.41 385	0.38 394	0.28 387	0.28 233	0.35 436	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.10 321	0.09 113

acv_ft	0.26 346	0.18 346	0.56 345	0.24 305	0.19 404	0.34 418	0.21 336	0.47 358	0.45 414	0.39 442	0.41 385	0.38 394	0.28 387	0.28 233	0.36 440	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.09 113

BEATNet_4x	0.25 323	0.25 441	0.66 414	0.23 255	0.10 52	0.29 343	0.14 75	0.49 379	0.34 278	0.31 308	0.35 312	0.32 347	0.26 356	0.34 318	0.33 422	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.13 300

HSM-Net_RVC	0.28 384	0.12 140	0.48 223	0.19 74	0.11 84	0.35 433	0.21 336	0.64 530	0.44 402	0.40 451	0.43 407	0.50 487	0.27 364	0.75 506	0.25 346	0.08 197	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 441	0.31 481	0.69 425	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.23 398	0.49 379	0.55 497	0.39 442	0.60 511	0.43 441	0.30 414	0.88 539	0.54 505	0.11 389	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.10 321	0.12 271

HSM	0.29 404	0.18 346	0.48 223	0.21 148	0.15 274	0.33 403	0.20 309	0.55 449	0.39 346	0.36 398	0.39 364	0.67 553	0.32 444	0.88 539	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.10 178

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 15	0.10 52	0.17 75	0.13 51	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 119	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.08 218	0.05 3	0.06 8

BStereo	0.14 54	0.10 53	0.46 200	0.18 39	0.11 84	0.15 30	0.15 101	0.25 90	0.23 116	0.12 35	0.11 23	0.12 71	0.09 24	0.17 29	0.17 174	0.05 1	0.07 127	0.06 32	0.08 218	0.05 3	0.09 113

Wave_Phase_stereo	0.16 92	0.10 53	0.46 200	0.18 39	0.11 84	0.41 470	0.15 101	0.30 149	0.23 116	0.12 35	0.11 23	0.12 71	0.09 24	0.17 29	0.17 174	0.05 1	0.07 127	0.06 32	0.08 218	0.05 3	0.09 113

NLSM3	0.14 54	0.12 140	0.25 49	0.21 148	0.13 173	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.25 155	0.12 35	0.15 87	0.12 71	0.13 141	0.17 29	0.15 121	0.05 1	0.05 5	0.08 175	0.08 218	0.05 3	0.08 68

NLSM1	0.18 118	0.12 140	0.21 22	0.21 148	0.18 372	0.25 273	0.17 170	0.51 398	0.43 389	0.17 120	0.21 163	0.13 85	0.15 178	0.22 119	0.18 204	0.08 197	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.07 113	0.07 24

NLCSM	0.20 177	0.15 258	0.23 36	0.24 305	0.19 404	0.24 253	0.22 370	0.45 339	0.44 402	0.20 157	0.18 124	0.14 112	0.16 198	0.47 377	0.20 259	0.09 281	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.10 178

FE-Mocha	0.18 118	0.11 89	0.40 151	0.26 384	0.14 213	0.19 121	0.14 75	0.36 221	0.24 130	0.24 199	0.24 194	0.23 226	0.14 159	0.27 209	0.19 235	0.08 197	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

IGEV-FE	0.23 269	0.11 89	0.82 472	0.21 148	0.23 475	0.20 155	0.19 269	0.38 247	0.23 116	0.34 366	0.22 174	0.29 307	0.14 159	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.35 531

252Zero-FE	0.18 118	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 30	0.11 18	0.22 46	0.22 102	0.76 563	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 29	0.15 121	0.07 73	0.51 588	0.06 32	0.08 218	0.06 52	0.10 178

zero-FE	0.21 213	0.08 9	1.10 535	0.24 305	0.27 514	0.12 10	0.14 75	0.20 24	0.20 69	0.12 35	0.11 23	0.13 85	0.11 79	0.22 119	0.19 235	0.09 281	0.23 504	0.07 92	0.08 218	0.19 510	0.27 493

GASTEREO	0.20 177	0.15 258	0.31 93	0.40 548	0.29 526	0.18 101	0.15 101	0.29 131	0.22 102	0.18 141	0.17 110	0.11 57	0.13 141	0.25 174	0.15 121	0.07 73	0.23 504	0.06 32	0.08 218	0.06 52	0.57 576

MSCF	0.20 177	0.14 226	0.31 93	0.40 548	0.29 526	0.17 75	0.15 101	0.29 131	0.22 102	0.17 120	0.16 96	0.11 57	0.13 141	0.24 155	0.15 121	0.07 73	0.23 504	0.06 32	0.08 218	0.07 113	0.57 576

z-ln-s-r	0.35 457	0.30 477	1.02 523	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.26 447	0.46 347	0.55 497	0.33 346	0.61 519	0.39 408	0.31 431	0.80 523	0.77 539	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.11 373	0.10 178

2.25w	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 124	0.09 21	0.10 53	0.23 144	0.15 121	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.12 271

4w-stereo	0.13 27	0.11 89	0.31 93	0.17 15	0.10 52	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.12 110	0.23 144	0.13 42	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.15 346

monsters	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.18 39	0.13 173	0.15 30	0.11 18	0.24 74	0.16 27	0.15 91	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.23 144	0.12 12	0.06 31	0.15 401	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.09 113

LG-Stereo	0.14 54	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.11 84	0.16 55	0.18 224	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 124	0.11 57	0.09 24	0.15 8	0.14 83	0.06 31	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.07 24

G2L-Stereo	0.27 374	0.23 415	0.61 390	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.19 269	0.48 369	0.37 320	0.33 346	0.38 346	0.40 412	0.23 304	0.61 446	0.33 422	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.11 219

FACV-RUCA	0.22 236	0.15 258	0.38 135	0.24 305	0.23 475	0.26 294	0.19 269	0.41 295	0.35 289	0.26 222	0.32 273	0.22 212	0.25 338	0.24 155	0.19 235	0.10 350	0.07 127	0.15 499	0.08 218	0.16 470	0.14 329

rvit_stereo_0083	0.17 108	0.13 181	0.29 76	0.21 148	0.13 173	0.17 75	0.17 170	0.23 55	0.36 305	0.16 105	0.22 174	0.19 179	0.17 218	0.21 95	0.17 174	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.08 68

rvit_stereo_0081_aga	0.17 108	0.17 324	0.40 151	0.21 148	0.14 213	0.20 155	0.17 170	0.24 74	0.26 167	0.18 141	0.21 163	0.20 191	0.14 159	0.20 78	0.15 121	0.12 429	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.08 68

rvit_stereo_0081	0.16 92	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.12 123	0.17 75	0.17 170	0.24 74	0.34 278	0.17 120	0.19 136	0.18 169	0.15 178	0.20 78	0.17 174	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.07 24

model_zeroshot	0.21 213	0.14 226	0.51 283	0.34 517	0.18 372	0.26 294	0.16 134	0.41 295	0.24 130	0.33 346	0.20 145	0.25 257	0.12 110	0.26 195	0.16 148	0.09 281	0.21 484	0.07 92	0.08 218	0.07 113	0.13 300

GCAP-BAT	0.20 177	0.12 140	0.48 223	0.25 343	0.17 342	0.24 253	0.16 134	0.32 173	0.21 92	0.28 244	0.30 252	0.26 276	0.12 110	0.28 233	0.19 235	0.07 73	0.25 522	0.07 92	0.08 218	0.06 52	0.19 402

rvit_stereo_0082	0.16 92	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.12 123	0.17 75	0.17 170	0.24 74	0.34 278	0.17 120	0.19 136	0.18 169	0.15 178	0.20 78	0.17 174	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.07 24

rvit_stereo_0080	0.16 92	0.17 324	0.35 121	0.19 74	0.13 173	0.14 19	0.20 309	0.29 131	0.26 167	0.16 105	0.17 110	0.19 179	0.14 159	0.19 57	0.16 148	0.11 389	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.08 68

AIO-Stereo	0.16 92	0.12 140	0.29 76	0.30 479	0.20 430	0.16 55	0.14 75	0.28 112	0.22 102	0.14 69	0.15 87	0.13 85	0.08 10	0.20 78	0.15 121	0.06 31	0.16 414	0.07 92	0.08 218	0.06 52	0.24 467

test_sample2	0.23 269	0.12 140	0.39 142	0.20 115	0.11 84	0.28 319	0.22 370	0.45 339	0.33 267	0.27 233	0.34 304	0.30 327	0.25 338	0.46 373	0.23 323	0.09 281	0.15 401	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.19 402

test_sample1	0.24 298	0.13 181	0.40 151	0.20 115	0.13 173	0.29 343	0.19 269	0.43 309	0.30 231	0.27 233	0.34 304	0.31 336	0.28 387	0.45 371	0.27 368	0.09 281	0.16 414	0.08 175	0.08 218	0.09 258	0.22 446

CAS++	0.17 108	0.13 181	0.35 121	0.18 39	0.13 173	0.17 75	0.16 134	0.42 300	0.25 155	0.19 147	0.18 124	0.13 85	0.10 53	0.22 119	0.12 12	0.12 429	0.10 273	0.11 397	0.08 218	0.10 321	0.09 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 323	0.20 372	0.69 425	0.24 305	0.17 342	0.31 379	0.16 134	0.50 387	0.32 251	0.29 268	0.38 346	0.25 257	0.19 270	0.33 303	0.29 390	0.08 197	0.20 479	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.16 362

whm_eth	0.16 92	0.17 324	0.35 121	0.19 74	0.13 173	0.14 19	0.20 309	0.29 131	0.26 167	0.16 105	0.17 110	0.19 179	0.14 159	0.19 57	0.16 148	0.11 389	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.08 68

IGEV_Zeroshot_test	0.23 269	0.11 89	0.82 472	0.21 148	0.23 475	0.20 155	0.19 269	0.38 247	0.23 116	0.34 366	0.22 174	0.29 307	0.14 159	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.35 531

MIF-Stereo (partial)	0.18 118	0.13 181	0.50 265	0.22 202	0.15 274	0.16 55	0.13 51	0.29 131	0.26 167	0.17 120	0.26 210	0.16 141	0.17 218	0.25 174	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.08 68

EKT-Stereo	0.39 477	0.13 181	0.53 315	0.42 557	3.94 614	0.22 212	0.17 170	0.38 247	0.30 231	0.21 165	0.20 145	0.23 226	0.15 178	0.30 270	0.18 204	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.12 271

MIM_Stereo	0.20 177	0.17 324	0.55 335	0.20 115	0.21 447	0.17 75	0.14 75	0.37 236	0.27 184	0.28 244	0.35 312	0.23 226	0.13 141	0.28 233	0.16 148	0.06 31	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.15 346

PCWNet_CMD	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.21 148	0.13 173	0.28 319	0.17 170	0.47 358	0.47 438	0.30 291	0.36 327	0.37 388	0.24 325	0.29 255	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.11 373	0.11 219

4D-IteraStereo	0.20 177	0.21 380	0.62 394	0.21 148	0.14 213	0.19 121	0.17 170	0.29 131	0.28 196	0.24 199	0.20 145	0.20 191	0.10 53	0.22 119	0.18 204	0.07 73	0.07 127	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.33 524

CBFPSM	0.28 384	0.23 415	0.76 452	0.21 148	0.14 213	0.38 454	0.26 447	0.42 300	0.37 320	0.34 366	0.36 327	0.55 508	0.38 476	0.33 303	0.40 454	0.08 197	0.08 191	0.07 92	0.08 218	0.09 258	0.12 271

iinet-f	0.31 428	0.23 415	1.16 544	0.20 115	0.16 312	0.44 487	0.23 398	0.47 358	0.38 330	0.36 398	0.44 417	0.41 421	0.35 461	0.36 331	0.43 466	0.10 350	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.13 427	0.12 271

DCRE	0.24 298	0.15 258	0.45 186	0.26 384	0.26 509	0.23 231	0.21 336	0.37 236	0.29 215	0.23 191	0.81 552	0.23 226	0.16 198	0.24 155	0.18 204	0.07 73	0.14 370	0.07 92	0.08 218	0.07 113	0.25 477

TestStereo1	0.23 269	0.22 399	0.50 265	0.27 422	0.14 213	0.26 294	0.27 456	0.43 309	0.38 330	0.29 268	0.39 364	0.23 226	0.21 285	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

DisPM	0.20 177	0.11 89	0.52 304	0.24 305	0.13 173	0.18 101	0.19 269	0.30 149	0.31 241	0.33 346	0.34 304	0.23 226	0.16 198	0.34 318	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.12 271

IER	0.24 298	0.15 258	0.50 265	0.21 148	0.15 274	0.31 379	0.20 309	0.44 330	0.38 330	0.34 366	0.41 385	0.32 347	0.34 454	0.31 283	0.23 323	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.09 258	0.09 113

RAFT_CTSACE	0.23 269	0.21 380	0.57 355	0.26 384	0.15 274	0.22 212	0.23 398	0.34 200	0.30 231	0.34 366	0.51 466	0.31 336	0.17 218	0.33 303	0.15 121	0.06 31	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.07 24

CRFU-Net	0.29 404	0.14 226	0.48 223	0.26 384	0.15 274	0.46 498	0.22 370	0.52 406	0.32 251	0.44 485	0.42 393	0.48 476	0.47 517	0.44 365	0.31 403	0.12 429	0.10 273	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.11 219

NINENet	0.27 374	0.16 292	0.49 243	0.23 255	0.16 312	0.44 487	0.17 170	0.63 524	0.49 460	0.33 346	0.38 346	0.31 336	0.22 292	0.43 361	0.22 304	0.11 389	0.10 273	0.12 432	0.08 218	0.12 414	0.11 219

SA-5K	0.23 269	0.22 399	0.50 265	0.27 422	0.14 213	0.26 294	0.27 456	0.43 309	0.38 330	0.29 268	0.39 364	0.23 226	0.21 285	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

CSP-Net	0.28 384	0.17 324	0.41 160	0.22 202	0.14 213	0.44 487	0.24 422	0.52 406	0.42 378	0.42 468	0.44 417	0.42 434	0.27 364	0.66 476	0.30 393	0.12 429	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.10 178

dd	0.23 269	0.32 488	0.55 335	0.23 255	0.12 123	0.27 301	0.21 336	0.32 173	0.45 414	0.30 291	0.29 238	0.25 257	0.17 218	0.31 283	0.26 357	0.13 451	0.07 127	0.10 341	0.08 218	0.12 414	0.09 113

GLC_STEREO	0.15 71	0.11 89	0.31 93	0.22 202	0.09 15	0.17 75	0.15 101	0.24 74	0.28 196	0.17 120	0.20 145	0.17 156	0.11 79	0.24 155	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.07 113	0.07 24

AASNet	0.29 404	0.27 459	0.67 417	0.26 384	0.18 372	0.34 418	0.21 336	0.64 530	0.49 460	0.36 398	0.41 385	0.32 347	0.26 356	0.33 303	0.39 452	0.12 429	0.09 233	0.10 341	0.08 218	0.14 450	0.12 271

GMOStereo	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

error version	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

test-v	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

test-3	0.18 118	0.10 53	0.48 223	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.29 215	0.26 222	0.17 110	0.22 212	0.13 141	0.26 195	0.19 235	0.06 31	0.14 370	0.08 175	0.08 218	0.06 52	0.10 178

test_1	0.18 118	0.10 53	0.48 223	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.29 215	0.26 222	0.17 110	0.22 212	0.13 141	0.26 195	0.19 235	0.06 31	0.14 370	0.08 175	0.08 218	0.06 52	0.10 178

Patchmatch Stereo++	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.52 399	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

OCTAStereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

PSM-adaLoss	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

FTStereo	0.28 384	0.11 89	0.56 345	0.24 305	0.13 173	0.21 183	0.52 565	0.36 221	0.28 196	0.38 424	0.94 565	0.30 327	0.56 540	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.19 402

ROB_FTStereo_v2	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

ROB_FTStereo	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.13 51	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

HUI-Stereo	0.19 146	0.13 181	0.52 304	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.23 144	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

DEmStereo	0.26 346	0.10 53	0.52 304	0.19 74	0.13 173	0.31 379	0.25 436	0.29 131	0.38 330	0.36 398	0.57 500	0.24 245	0.48 521	0.53 402	0.44 473	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

SST-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.14 213	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.26 167	0.34 366	0.33 293	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.18 204	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.07 24

RAFT_R40	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.13 173	0.18 101	0.18 224	0.32 173	0.31 241	0.33 346	0.33 293	0.30 327	0.23 304	0.55 413	0.19 235	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.07 24

DRaft	0.25 323	0.11 89	0.47 208	0.18 39	0.12 123	0.28 319	0.23 398	0.34 200	0.40 356	0.38 424	0.60 511	0.20 191	0.41 493	0.48 379	0.41 458	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

PFNet	0.24 298	0.11 89	0.63 399	0.25 343	0.14 213	0.22 212	0.19 269	0.40 277	0.35 289	0.36 398	0.32 273	0.27 281	0.20 275	0.63 460	0.23 323	0.09 281	0.05 5	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.08 68

RE-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

Pruner-Stereo	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.29 468	0.12 123	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.31 241	0.33 346	0.32 273	0.25 257	0.15 178	0.25 174	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

TVStereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

iGMRVC	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

IRAFT_RVC	0.23 269	0.15 258	0.54 327	0.26 384	0.12 123	0.19 121	0.23 398	0.41 295	0.39 346	0.31 308	0.30 252	0.29 307	0.24 325	0.55 413	0.23 323	0.08 197	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.08 68

iRAFT	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

test-2	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

RAFT-IKP	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.18 101	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.26 195	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

GEStereo_RVC	0.29 404	0.24 426	0.60 384	0.27 422	0.16 312	0.33 403	0.25 436	0.58 483	0.56 504	0.35 385	0.38 346	0.34 363	0.25 338	0.51 391	0.29 390	0.12 429	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.11 373	0.13 300

sAnonymous2	0.21 213	0.24 426	0.79 463	0.24 305	0.17 342	0.22 212	0.20 309	0.36 221	0.29 215	0.17 120	0.19 136	0.17 156	0.16 198	0.18 43	0.15 121	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.23 534	0.18 387

CroCo_RVC	0.21 213	0.24 426	0.79 463	0.24 305	0.17 342	0.22 212	0.20 309	0.36 221	0.29 215	0.17 120	0.19 136	0.17 156	0.16 198	0.18 43	0.15 121	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.23 534	0.18 387

CFNet_pseudo	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.27 301	0.17 170	0.46 347	0.45 414	0.30 291	0.37 338	0.38 394	0.23 304	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.11 397	0.08 218	0.11 373	0.11 219

RALAANet	0.21 213	0.24 426	0.53 315	0.23 255	0.14 213	0.22 212	0.13 51	0.38 247	0.30 231	0.29 268	0.26 210	0.25 257	0.15 178	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.07 24

GES	0.23 269	0.14 226	0.54 327	0.21 148	0.14 213	0.28 319	0.19 269	0.51 398	0.35 289	0.31 308	0.36 327	0.25 257	0.24 325	0.30 270	0.23 323	0.11 389	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.12 271

test_xeample3	0.22 236	0.17 324	0.81 468	0.21 148	0.15 274	0.20 155	0.18 224	0.40 277	0.25 155	0.19 147	0.12 39	0.13 85	0.12 110	0.34 318	0.33 422	0.07 73	0.20 479	0.07 92	0.08 218	0.08 175	0.34 527

AFF-stereo	0.20 177	0.24 426	0.49 243	0.22 202	0.11 84	0.18 101	0.18 224	0.35 209	0.29 215	0.25 212	0.36 327	0.25 257	0.17 218	0.25 174	0.17 174	0.06 31	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.11 219

GMStereo	0.21 213	0.30 477	0.57 355	0.21 148	0.12 123	0.24 253	0.18 224	0.30 149	0.41 366	0.26 222	0.24 194	0.17 156	0.16 198	0.25 174	0.19 235	0.10 350	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.11 373	0.09 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.24 298	0.18 346	0.51 283	0.23 255	0.14 213	0.27 301	0.20 309	0.45 339	0.40 356	0.32 333	0.33 293	0.33 355	0.25 338	0.27 209	0.30 393	0.11 389	0.08 191	0.10 341	0.08 218	0.11 373	0.12 271

SuperB	0.50 526	0.37 515	2.16 594	0.23 255	0.15 274	0.41 470	0.32 501	0.50 387	0.83 560	0.44 485	0.51 466	0.33 355	0.45 508	0.69 485	1.07 567	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.95 601	0.18 387

MSMDNet	0.23 269	0.14 226	0.49 243	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.17 170	0.47 358	0.47 438	0.30 291	0.36 327	0.37 388	0.24 325	0.29 255	0.21 286	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.11 373	0.11 219

ccs_rob	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.27 301	0.17 170	0.46 347	0.45 414	0.30 291	0.37 338	0.38 394	0.23 304	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.11 397	0.08 218	0.12 414	0.11 219

DISCO	0.33 441	0.16 292	0.55 335	0.26 384	0.16 312	0.48 511	0.25 436	0.52 406	0.58 509	0.38 424	0.45 431	0.63 538	0.37 471	0.65 470	0.50 493	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.13 427	0.13 300

WQFJA1++	0.48 522	0.07 2	0.86 489	0.23 255	0.19 404	0.18 101	0.11 18	0.21 35	0.14 13	2.23 610	0.12 39	0.23 226	0.11 79	0.21 95	0.14 83	0.08 197	0.19 464	0.06 32	0.09 310	4.02 617	0.20 420

MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 57	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

monsterstereo	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.19 74	0.12 123	0.14 19	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.09 24	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.16 414	0.06 32	0.09 310	0.06 52	0.07 24

DFGA-Net	0.26 346	0.33 492	0.70 431	0.22 202	0.15 274	0.25 273	0.17 170	0.41 295	0.40 356	0.30 291	0.32 273	0.21 205	0.18 248	0.61 446	0.33 422	0.08 197	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.11 373	0.09 113

HI	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.18 39	0.15 274	0.17 75	0.16 134	0.35 209	0.22 102	0.38 424	0.38 346	0.36 382	0.24 325	0.29 255	0.22 304	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.08 68

CoSv	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.18 39	0.15 274	0.17 75	0.16 134	0.35 209	0.22 102	0.38 424	0.38 346	0.36 382	0.24 325	0.29 255	0.22 304	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.08 68

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

tg	0.18 118	0.15 258	0.34 115	0.22 202	0.11 84	0.23 231	0.15 101	0.35 209	0.27 184	0.20 157	0.25 202	0.20 191	0.12 110	0.25 174	0.16 148	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.08 175	0.13 300

DDVS	0.26 346	0.16 292	0.45 186	0.25 343	0.17 342	0.34 418	0.21 336	0.43 309	0.31 241	0.34 366	0.41 385	0.47 472	0.21 285	0.52 399	0.29 390	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.09 310	0.13 427	0.16 362

UGAM-zero	0.26 346	0.11 89	0.56 345	0.20 115	0.16 312	0.28 319	0.18 224	0.48 369	0.25 155	0.31 308	0.28 230	0.56 513	0.32 444	0.66 476	0.17 174	0.07 73	0.10 273	0.07 92	0.09 310	0.07 113	0.31 514

ACV-stereo	0.30 417	0.20 372	0.82 472	0.23 255	0.16 312	0.48 511	0.20 309	0.38 247	0.34 278	0.29 268	0.33 293	0.66 549	0.43 503	0.55 413	0.31 403	0.10 350	0.09 233	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.12 271

rvit_stereo_ft	0.18 118	0.19 359	0.43 175	0.25 343	0.14 213	0.17 75	0.21 336	0.30 149	0.28 196	0.17 120	0.19 136	0.20 191	0.17 218	0.22 119	0.18 204	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.08 68

test_sample4	0.26 346	0.14 226	0.53 315	0.21 148	0.12 123	0.32 396	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.33 346	0.38 346	0.28 294	0.25 338	0.54 408	0.25 346	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.09 310	0.11 373	0.16 362

test_sample3	0.25 323	0.14 226	0.52 304	0.20 115	0.12 123	0.33 403	0.20 309	0.53 416	0.38 330	0.32 333	0.35 312	0.29 307	0.24 325	0.54 408	0.25 346	0.10 350	0.14 370	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.15 346

SMFormer	0.27 374	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.34 429	0.10 350	0.16 414	0.08 175	0.09 310	0.10 321	0.16 362

tta	0.27 374	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.34 429	0.10 350	0.16 414	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.13 300

MyStereo07	0.18 118	0.15 258	0.44 183	0.22 202	0.16 312	0.25 273	0.22 370	0.31 166	0.26 167	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.13 141	0.33 303	0.14 83	0.07 73	0.13 352	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

MyStereo06	0.23 269	0.15 258	0.74 444	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.22 370	0.43 309	0.25 155	0.36 398	0.24 194	0.34 363	0.18 248	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.12 331	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

MyStereo05	0.24 298	0.15 258	0.58 370	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.22 370	0.50 387	0.54 489	0.32 333	0.23 185	0.26 276	0.23 304	0.32 293	0.25 346	0.07 73	0.12 331	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

MyStereo04	0.24 298	0.15 258	0.58 370	0.22 202	0.16 312	0.25 273	0.22 370	0.51 398	0.54 489	0.29 268	0.23 185	0.27 281	0.23 304	0.32 293	0.25 346	0.07 73	0.13 352	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

CASnet	0.15 71	0.13 181	0.30 84	0.22 202	0.08 6	0.15 30	0.14 75	0.28 112	0.26 167	0.23 191	0.20 145	0.15 130	0.11 79	0.18 43	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 397	0.09 310	0.08 175	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 323	0.14 226	0.51 283	0.20 115	0.15 274	0.29 343	0.18 224	0.51 398	0.46 425	0.32 333	0.42 393	0.38 394	0.23 304	0.31 283	0.22 304	0.11 389	0.08 191	0.12 432	0.09 310	0.13 427	0.13 300

AEACV	0.20 177	0.09 28	0.32 105	0.39 543	0.34 544	0.21 183	0.16 134	0.30 149	0.18 44	0.17 120	0.17 110	0.13 85	0.16 198	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.29 554	0.07 92	0.09 310	0.07 113	0.37 542

LL-Strereo2	0.21 213	0.25 441	0.53 315	0.32 501	0.20 430	0.25 273	0.14 75	0.32 173	0.25 155	0.25 212	0.20 145	0.24 245	0.12 110	0.28 233	0.18 204	0.07 73	0.07 127	0.12 432	0.09 310	0.09 258	0.16 362

LL-Strereo	0.32 434	0.33 492	0.77 458	0.26 384	0.24 492	0.22 212	0.23 398	0.58 483	0.44 402	0.35 385	0.32 273	0.41 421	0.40 488	0.93 553	0.25 346	0.08 197	0.13 352	0.11 397	0.09 310	0.09 258	0.22 446

gwcnet-sp	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

scenet	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

CASS	0.22 236	0.16 292	0.40 151	0.26 384	0.12 123	0.29 343	0.19 269	0.40 277	0.32 251	0.34 366	0.35 312	0.25 257	0.25 338	0.26 195	0.21 286	0.13 451	0.08 191	0.11 397	0.09 310	0.11 373	0.12 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

x	0.23 269	0.15 258	0.45 186	0.20 115	0.15 274	0.27 301	0.17 170	0.43 309	0.35 289	0.26 222	0.31 263	0.29 307	0.25 338	0.29 255	0.30 393	0.09 281	0.22 495	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.24 467

Wz-Net-LNSev	0.36 460	0.35 505	1.06 528	0.26 384	0.21 447	0.47 504	0.33 507	0.56 460	0.58 509	0.45 492	0.54 485	0.50 487	0.37 471	0.40 349	0.42 462	0.12 429	0.11 307	0.10 341	0.09 310	0.14 450	0.15 346

test_5	0.25 323	0.25 441	0.57 355	0.27 422	0.18 372	0.25 273	0.29 478	0.42 300	0.39 346	0.29 268	0.40 373	0.27 281	0.23 304	0.35 325	0.19 235	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.14 329

test_4	0.19 146	0.16 292	0.39 142	0.24 305	0.13 173	0.19 121	0.21 336	0.27 106	0.24 130	0.24 199	0.47 450	0.22 212	0.13 141	0.27 209	0.18 204	0.06 31	0.06 54	0.09 266	0.09 310	0.07 113	0.06 8

iRaft-Stereo_20w	0.29 404	0.11 89	0.86 489	0.33 512	0.24 492	0.32 396	0.26 447	0.60 504	0.26 167	0.41 463	0.21 163	0.28 294	0.19 270	0.32 293	0.24 332	0.07 73	0.31 559	0.07 92	0.09 310	0.08 175	0.47 562

AACVNet	0.28 384	0.22 399	0.55 335	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.19 269	0.43 309	0.33 267	0.39 442	0.42 393	0.44 447	0.29 407	0.73 497	0.28 376	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.09 310	0.13 427	0.12 271

ADLNet2	0.31 428	0.23 415	0.77 458	0.23 255	0.18 372	0.36 440	0.24 422	0.55 449	0.54 489	0.33 346	0.38 346	0.45 453	0.31 431	0.70 488	0.36 440	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.12 414	0.11 219

CrosDoStereo	0.32 434	0.11 89	0.53 315	0.19 74	0.12 123	0.22 212	1.07 598	0.36 221	0.38 330	0.38 424	0.60 511	0.28 294	0.45 508	0.61 446	0.56 509	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.09 113

PSM-softLoss	0.22 236	0.11 89	0.53 315	0.25 343	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.39 268	0.29 215	0.29 268	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.53 402	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.12 271

KMStereo	0.22 236	0.11 89	0.53 315	0.25 343	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.39 268	0.29 215	0.29 268	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.53 402	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.12 271

DeepStereo_LL	0.32 434	0.11 89	0.53 315	0.19 74	0.12 123	0.22 212	1.07 598	0.36 221	0.38 330	0.38 424	0.60 511	0.28 294	0.45 508	0.61 446	0.56 509	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.09 113

THIR-Stereo	0.30 417	0.15 258	0.46 200	0.19 74	0.11 84	0.28 319	0.70 579	0.33 193	0.36 305	0.37 415	0.64 526	0.33 355	0.49 526	0.58 426	0.44 473	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.08 68

GrayStereo	0.26 346	0.10 53	0.45 186	0.27 422	0.14 213	0.23 231	0.46 553	0.36 221	0.33 267	0.40 451	0.47 450	0.30 327	0.78 566	0.29 255	0.17 174	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.15 346

GMM-Stereo	0.22 236	0.10 53	0.56 345	0.23 255	0.13 173	0.24 253	0.24 422	0.38 247	0.29 215	0.31 308	0.44 417	0.27 281	0.21 285	0.31 283	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.19 402

ICVP	0.24 298	0.13 181	0.45 186	0.26 384	0.14 213	0.30 357	0.25 436	0.47 358	0.35 289	0.29 268	0.43 407	0.35 377	0.25 338	0.28 233	0.25 346	0.12 429	0.09 233	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 108	0.16 292	0.35 121	0.21 148	0.11 84	0.20 155	0.17 170	0.34 200	0.25 155	0.20 157	0.25 202	0.19 179	0.12 110	0.21 95	0.16 148	0.07 73	0.12 331	0.10 341	0.09 310	0.09 258	0.14 329

sCroCo_RVC	0.19 146	0.15 258	0.60 384	0.27 422	0.18 372	0.23 231	0.16 134	0.28 112	0.24 130	0.14 69	0.22 174	0.17 156	0.14 159	0.22 119	0.16 148	0.11 389	0.11 307	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.10 178

XX-Stereo	0.25 323	0.11 89	1.09 534	0.35 523	0.38 556	0.23 231	0.13 51	0.43 309	0.19 58	0.20 157	0.40 373	0.31 336	0.10 53	0.33 303	0.13 42	0.08 197	0.11 307	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.10 178

222	0.45 508	0.14 226	0.43 175	0.19 74	0.15 274	0.36 440	0.20 309	0.60 504	0.43 389	0.37 415	0.45 431	0.30 327	0.28 387	0.59 434	3.72 614	0.11 389	0.19 464	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.27 493

test_xeample	0.39 477	0.14 226	0.46 200	0.19 74	0.16 312	0.34 418	0.22 370	0.59 493	0.43 389	0.33 346	0.47 450	0.30 327	0.27 364	0.60 439	2.44 609	0.10 350	0.21 484	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.25 477

MMNet	0.28 384	0.19 359	0.54 327	0.24 305	0.17 342	0.47 504	0.22 370	0.47 358	0.53 484	0.40 451	0.43 407	0.36 382	0.34 454	0.40 349	0.35 436	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.09 113

UNet	0.28 384	0.16 292	0.70 431	0.24 305	0.20 430	0.44 487	0.21 336	0.52 406	0.42 378	0.36 398	0.40 373	0.43 441	0.33 452	0.41 352	0.32 413	0.09 281	0.07 127	0.10 341	0.09 310	0.10 321	0.09 113

FENet	0.22 236	0.13 181	0.48 223	0.22 202	0.12 123	0.27 301	0.18 224	0.43 309	0.37 320	0.31 308	0.32 273	0.29 307	0.23 304	0.27 209	0.24 332	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

HGLStereo	0.29 404	0.19 359	0.60 384	0.24 305	0.21 447	0.33 403	0.23 398	0.52 406	0.44 402	0.36 398	0.49 460	0.41 421	0.35 461	0.46 373	0.34 429	0.11 389	0.11 307	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.12 271

GANet-RSSM	0.26 346	0.19 359	0.54 327	0.21 148	0.14 213	0.27 301	0.22 370	0.47 358	0.34 278	0.30 291	0.40 373	0.41 421	0.30 414	0.59 434	0.25 346	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

RASNet	0.30 417	0.19 359	0.59 377	0.23 255	0.19 404	0.33 403	0.20 309	0.50 387	0.41 366	0.31 308	0.44 417	0.47 472	0.38 476	0.79 520	0.40 454	0.09 281	0.07 127	0.07 92	0.09 310	0.08 175	0.10 178

AdaStereo	0.25 323	0.17 324	0.47 208	0.25 343	0.13 173	0.33 403	0.17 170	0.57 469	0.43 389	0.34 366	0.38 346	0.35 377	0.21 285	0.32 293	0.24 332	0.14 475	0.06 54	0.13 458	0.09 310	0.11 373	0.09 113
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.
z-mn7	0.48 522	0.52 551	1.28 558	0.26 384	0.19 404	0.62 545	0.34 512	0.59 493	0.96 577	0.45 492	0.97 566	0.53 503	0.41 493	0.99 561	0.70 531	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.10 367	0.14 450	0.16 362

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 92	0.12 35	0.15 87	0.14 112	0.12 110	0.16 15	0.15 121	0.13 451	0.09 233	0.09 266	0.10 367	0.11 373	0.09 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PAM_32	0.26 346	0.10 53	0.63 399	0.24 305	0.19 404	0.51 520	0.26 447	0.43 309	0.30 231	0.32 333	0.28 230	0.60 528	0.28 387	0.29 255	0.20 259	0.08 197	0.14 370	0.08 175	0.10 367	0.07 113	0.15 346

PAM	0.26 346	0.11 89	0.63 399	0.25 343	0.18 372	0.53 529	0.29 478	0.44 330	0.28 196	0.36 398	0.27 223	0.59 522	0.26 356	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.12 331	0.07 92	0.10 367	0.07 113	0.13 300

DCVSM-stereo	0.25 323	0.14 226	0.53 315	0.21 148	0.14 213	0.27 301	0.14 75	0.35 209	0.35 289	0.42 468	0.33 293	0.46 462	0.30 414	0.31 283	0.27 368	0.11 389	0.10 273	0.12 432	0.10 367	0.12 414	0.15 346

test_sample6	0.27 374	0.15 258	0.50 265	0.22 202	0.12 123	0.30 357	0.22 370	0.54 431	0.39 346	0.34 366	0.44 417	0.29 307	0.25 338	0.58 426	0.26 357	0.11 389	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

test_sample5	0.26 346	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.12 123	0.31 379	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.33 346	0.43 407	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.24 332	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

H2IRNET	0.19 146	0.18 346	0.50 265	0.22 202	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.28 112	0.31 241	0.17 120	0.32 273	0.25 257	0.20 275	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.08 68

DispNO	0.29 404	0.24 426	0.83 478	0.23 255	0.17 342	0.25 273	0.22 370	0.47 358	0.42 378	0.33 346	0.39 364	0.38 394	0.28 387	0.78 516	0.35 436	0.09 281	0.07 127	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

AE-Stereo	0.21 213	0.12 140	0.50 265	0.25 343	0.15 274	0.24 253	0.18 224	0.40 277	0.34 278	0.19 147	0.26 210	0.21 205	0.13 141	0.22 119	0.16 148	0.07 73	0.26 529	0.09 266	0.10 367	0.07 113	0.31 514

DualNet	0.26 346	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.12 123	0.31 379	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.34 366	0.44 417	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.24 332	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

BUS	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.25 343	0.14 213	0.44 487	0.17 170	0.59 493	0.36 305	0.34 366	0.35 312	0.31 336	0.22 292	0.27 209	0.22 304	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

raft_robust	0.25 323	0.23 415	0.44 183	0.22 202	0.13 173	0.23 231	0.22 370	0.52 406	0.50 467	0.33 346	0.32 273	0.33 355	0.23 304	0.55 413	0.18 204	0.07 73	0.11 307	0.08 175	0.10 367	0.08 175	0.07 24

BSDual-CNN	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.25 343	0.14 213	0.35 433	0.22 370	0.59 493	0.36 305	0.34 366	0.35 312	0.38 394	0.25 338	0.27 209	0.28 376	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

hknet	0.26 346	0.15 258	0.49 243	0.25 343	0.16 312	0.35 433	0.22 370	0.59 493	0.40 356	0.34 366	0.35 312	0.43 441	0.28 387	0.38 344	0.26 357	0.09 281	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

psmg	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.21 148	0.14 213	0.35 433	0.23 398	0.54 431	0.36 305	0.36 398	0.38 346	0.38 394	0.25 338	0.27 209	0.28 376	0.10 350	0.08 191	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

test_3	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.26 384	0.14 213	0.22 212	0.25 436	0.34 200	0.33 267	0.25 212	0.18 124	0.23 226	0.13 141	0.25 174	0.20 259	0.06 31	0.14 370	0.09 266	0.10 367	0.07 113	0.10 178

PFNet+	0.21 213	0.11 89	0.54 327	0.22 202	0.12 123	0.17 75	0.18 224	0.31 166	0.36 305	0.33 346	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.33 303	0.18 204	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.08 175	0.12 271

LCNet	0.22 236	0.12 140	0.42 169	0.26 384	0.12 123	0.23 231	0.19 269	0.36 221	0.28 196	0.28 244	0.35 312	0.26 276	0.30 414	0.35 325	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.10 367	0.13 427	0.22 446

KYRaft	0.23 269	0.11 89	0.43 175	0.23 255	0.12 123	0.23 231	0.23 398	0.37 236	0.26 167	0.35 385	0.53 481	0.34 363	0.26 356	0.29 255	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.10 367	0.08 175	0.30 510

RAFT	0.24 298	0.24 426	0.46 200	0.27 422	0.15 274	0.26 294	0.26 447	0.37 236	0.31 241	0.34 366	0.34 304	0.41 421	0.22 292	0.30 270	0.18 204	0.08 197	0.15 401	0.11 397	0.10 367	0.11 373	0.13 300

Anonymous3	0.24 298	0.19 359	0.76 452	0.27 422	0.18 372	0.41 470	0.24 422	0.45 339	0.36 305	0.23 191	0.27 223	0.20 191	0.18 248	0.28 233	0.19 235	0.12 429	0.11 307	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.13 300

xxxx	0.39 477	0.14 226	0.47 208	0.20 115	0.16 312	0.38 454	0.20 309	0.61 512	0.43 389	0.30 291	0.44 417	0.38 394	0.25 338	0.50 385	2.41 608	0.11 389	0.21 484	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.26 489

RAFT + AFF	0.30 417	0.33 492	0.76 452	0.25 343	0.17 342	0.30 357	0.33 507	0.55 449	0.42 378	0.28 244	0.30 252	0.31 336	0.31 431	0.64 465	0.32 413	0.09 281	0.11 307	0.11 397	0.10 367	0.12 414	0.16 362

SFCPSM	0.23 269	0.12 140	0.51 283	0.21 148	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.57 469	0.41 366	0.29 268	0.32 273	0.23 226	0.22 292	0.28 233	0.20 259	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.10 367	0.09 258	0.09 113

UPFNet	0.27 374	0.15 258	0.47 208	0.25 343	0.20 430	0.37 448	0.27 456	0.50 387	0.40 356	0.36 398	0.38 346	0.37 388	0.29 407	0.40 349	0.34 429	0.10 350	0.10 273	0.10 341	0.10 367	0.10 321	0.08 68

aanetorigin	0.40 488	0.33 492	1.14 541	0.25 343	0.19 404	0.30 357	0.37 524	0.34 200	0.47 438	0.95 575	0.82 553	0.52 498	0.56 540	0.50 385	0.52 497	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.10 367	0.16 470	0.19 402

ac_64	0.28 384	0.16 292	0.62 394	0.25 343	0.17 342	0.36 440	0.22 370	0.48 369	0.35 289	0.36 398	0.37 338	0.51 490	0.30 414	0.62 457	0.34 429	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

cf-r	0.26 346	0.22 399	0.66 414	0.22 202	0.14 213	0.28 319	0.22 370	0.44 330	0.42 378	0.32 333	0.42 393	0.43 441	0.27 364	0.44 365	0.27 368	0.11 389	0.07 127	0.08 175	0.10 367	0.08 175	0.09 113

hitnet-ft	0.31 428	0.21 380	0.56 345	0.19 74	0.14 213	0.40 465	0.23 398	0.46 347	0.42 378	0.37 415	0.46 443	0.53 503	0.35 461	0.76 512	0.35 436	0.14 475	0.10 273	0.14 482	0.10 367	0.15 462	0.14 329

GwcNet-RSSM	0.28 384	0.25 441	0.61 390	0.22 202	0.14 213	0.28 319	0.24 422	0.46 347	0.44 402	0.33 346	0.46 443	0.41 421	0.28 387	0.55 413	0.31 403	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.09 113

NVstereo2D	0.32 434	0.18 346	0.63 399	0.24 305	0.23 475	0.43 482	0.28 472	0.60 504	0.58 509	0.28 244	0.39 364	0.42 434	0.30 414	0.71 494	0.30 393	0.13 451	0.09 233	0.13 458	0.10 367	0.20 518	0.18 387

PWC_ROB	0.41 495	0.38 522	0.92 505	0.26 384	0.20 430	0.39 459	0.19 269	0.61 512	0.69 541	0.58 542	0.84 556	0.52 498	0.44 506	0.74 501	0.62 520	0.13 451	0.09 233	0.14 482	0.10 367	0.17 485	0.18 387

PWCDC_ROB	0.41 495	0.41 532	0.77 458	0.34 517	0.21 447	0.43 482	0.20 309	0.60 504	0.90 570	0.44 485	1.24 580	0.36 382	0.38 476	0.56 419	0.48 486	0.18 524	0.11 307	0.11 397	0.10 367	0.20 518	0.16 362

zh-mn7	0.50 526	0.57 562	1.82 587	0.25 343	0.19 404	0.45 495	0.29 478	0.59 493	0.84 563	0.67 553	0.97 566	0.49 482	0.41 493	0.93 553	0.73 534	0.12 429	0.10 273	0.11 397	0.11 401	0.13 427	0.17 382

w-ln-seven-2	0.40 488	0.37 515	1.34 563	0.28 450	0.18 372	0.38 454	0.29 478	0.53 416	0.59 516	0.47 504	0.56 495	0.46 462	0.42 499	0.70 488	0.64 524	0.10 350	0.10 273	0.12 432	0.11 401	0.14 450	0.16 362

AIO-test2	0.22 236	0.27 459	0.54 327	0.29 468	0.16 312	0.22 212	0.16 134	0.44 330	0.43 389	0.17 120	0.29 238	0.16 141	0.11 79	0.27 209	0.14 83	0.19 533	0.07 127	0.10 341	0.11 401	0.08 175	0.09 113

AIO-test1	0.21 213	0.22 399	0.56 345	0.31 495	0.24 492	0.21 183	0.16 134	0.42 300	0.37 320	0.17 120	0.26 210	0.18 169	0.12 110	0.29 255	0.15 121	0.08 197	0.07 127	0.10 341	0.11 401	0.07 113	0.10 178

rvit_0105_6	0.20 177	0.16 292	0.41 160	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.20 309	0.31 166	0.39 346	0.18 141	0.22 174	0.23 226	0.18 248	0.26 195	0.18 204	0.16 499	0.13 352	0.13 458	0.11 401	0.11 373	0.09 113

rvit_0105_4	0.21 213	0.17 324	0.49 243	0.23 255	0.14 213	0.20 155	0.23 398	0.35 209	0.40 356	0.19 147	0.24 194	0.25 257	0.20 275	0.28 233	0.18 204	0.16 499	0.13 352	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.10 178

ITSA-stereo	0.26 346	0.16 292	0.39 142	0.24 305	0.11 84	0.28 319	0.18 224	0.58 483	0.59 516	0.32 333	0.32 273	0.33 355	0.28 387	0.51 391	0.34 429	0.11 389	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.15 346

xx1	0.23 269	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.39 268	0.48 446	0.21 165	0.20 145	0.28 294	0.25 338	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.10 341	0.11 401	0.09 258	0.23 454

ffm	0.27 374	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.38 247	0.46 425	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.12 432	0.11 401	0.08 175	0.37 542

ff1	0.36 460	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.38 247	0.46 425	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.08 197	0.28 538	0.12 432	0.11 401	0.08 175	0.37 542

mmx	0.37 467	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.57 469	0.48 446	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.10 350	0.20 479	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.23 454

xxx	0.37 467	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.57 469	0.48 446	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.10 350	0.20 479	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.23 454

ssnet_v2	0.30 417	0.21 380	0.63 399	0.23 255	0.15 274	0.40 465	0.30 487	0.59 493	0.48 446	0.40 451	0.37 338	0.46 462	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.11 307	0.11 397	0.11 401	0.12 414	0.11 219

qqq	0.24 298	0.16 292	0.46 200	0.20 115	0.15 274	0.23 231	0.20 309	0.43 309	0.32 251	0.26 222	0.31 263	0.28 294	0.25 338	0.36 331	0.28 376	0.08 197	0.22 495	0.10 341	0.11 401	0.09 258	0.23 454

Wz-Net-MNSev	0.39 477	0.35 505	0.99 520	0.26 384	0.21 447	0.59 542	0.39 535	0.58 483	0.61 521	0.49 511	0.56 495	0.53 503	0.37 471	0.61 446	0.47 484	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.11 401	0.15 462	0.15 346

Sa-1000	0.24 298	0.20 372	0.53 315	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.23 398	0.50 387	0.41 366	0.30 291	0.50 463	0.26 276	0.19 270	0.33 303	0.16 148	0.08 197	0.10 273	0.10 341	0.11 401	0.08 175	0.08 68

SA	0.24 298	0.22 399	0.55 335	0.23 255	0.14 213	0.25 273	0.23 398	0.48 369	0.42 378	0.28 244	0.44 417	0.23 226	0.23 304	0.34 318	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.11 397	0.11 401	0.08 175	0.09 113

UDGNet	0.24 298	0.37 515	0.53 315	0.25 343	0.14 213	0.24 253	0.18 224	0.32 173	0.44 402	0.29 268	0.28 230	0.24 245	0.20 275	0.30 270	0.21 286	0.16 499	0.07 127	0.21 538	0.11 401	0.16 470	0.11 219

dad	0.30 417	0.38 522	0.60 384	0.22 202	0.14 213	0.32 396	0.21 336	0.35 209	0.51 473	0.45 492	0.45 431	0.46 462	0.23 304	0.41 352	0.27 368	0.21 538	0.11 307	0.20 536	0.11 401	0.15 462	0.11 219

PSMNet-ADL	0.26 346	0.16 292	0.39 142	0.27 422	0.14 213	0.32 396	0.22 370	0.45 339	0.37 320	0.28 244	0.34 304	0.41 421	0.28 387	0.61 446	0.32 413	0.11 389	0.10 273	0.09 266	0.11 401	0.10 321	0.13 300

TRStereo	0.22 236	0.21 380	0.62 394	0.40 548	0.19 404	0.22 212	0.16 134	0.58 483	0.30 231	0.21 165	0.21 163	0.22 212	0.13 141	0.27 209	0.14 83	0.09 281	0.09 233	0.09 266	0.11 401	0.06 52	0.19 402

PSM-AAD	0.26 346	0.11 89	0.43 175	0.24 305	0.12 123	0.27 301	0.37 524	0.36 221	0.30 231	0.36 398	0.39 364	0.28 294	0.77 565	0.30 270	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 432	0.11 401	0.09 258	0.21 432

pcwnet_v2	0.32 434	0.16 292	1.22 555	0.23 255	0.19 404	0.32 396	0.19 269	0.61 512	0.61 521	0.37 415	0.45 431	0.35 377	0.29 407	0.37 341	0.26 357	0.14 475	0.11 307	0.12 432	0.11 401	0.14 450	0.18 387

ADLNet	0.30 417	0.19 359	0.59 377	0.23 255	0.19 404	0.34 418	0.23 398	0.56 460	0.44 402	0.43 479	0.41 385	0.43 441	0.28 387	0.56 419	0.36 440	0.11 389	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.15 346

HCRNet	0.25 323	0.27 459	0.42 169	0.34 517	0.17 342	0.27 301	0.18 224	0.45 339	0.37 320	0.31 308	0.35 312	0.32 347	0.23 304	0.44 365	0.21 286	0.13 451	0.08 191	0.13 458	0.11 401	0.11 373	0.09 113

ARAFT	0.26 346	0.30 477	0.87 492	0.22 202	0.12 123	0.30 357	0.24 422	0.46 347	0.34 278	0.33 346	0.28 230	0.29 307	0.20 275	0.49 381	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.12 432	0.11 401	0.09 258	0.09 113

EAI-Stereo	0.29 404	0.11 89	0.38 135	0.22 202	0.18 372	0.33 403	1.66 610	0.53 416	0.27 184	0.27 233	0.50 463	0.17 156	0.16 198	0.25 174	0.25 346	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.11 401	0.07 113	0.10 178

EDNetEfficientorigin	7.48 617	0.57 562	139.59 641	0.25 343	0.17 342	0.44 487	0.30 487	0.48 369	1.04 580	1.29 591	1.02 570	0.82 566	0.87 576	0.76 512	1.02 563	0.10 350	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.22 529	0.25 477

GwcNet	0.37 467	0.29 471	1.12 538	0.25 343	0.24 492	0.48 511	0.27 456	0.58 483	0.60 519	0.39 442	0.54 485	0.51 490	0.34 454	0.60 439	0.46 481	0.13 451	0.12 331	0.12 432	0.11 401	0.13 427	0.15 346

CFNet-ft	0.26 346	0.21 380	0.51 283	0.19 74	0.16 312	0.31 379	0.21 336	0.40 277	0.37 320	0.29 268	0.40 373	0.46 462	0.27 364	0.49 381	0.28 376	0.12 429	0.07 127	0.12 432	0.11 401	0.12 414	0.11 219

DSFCA	0.29 404	0.18 346	0.48 223	0.21 148	0.17 342	0.39 459	0.32 501	0.49 379	0.44 402	0.44 485	0.38 346	0.40 412	0.30 414	0.53 402	0.38 448	0.12 429	0.10 273	0.10 341	0.11 401	0.11 373	0.11 219

ADCP+	0.48 522	0.36 512	1.47 572	0.26 384	0.22 462	0.57 536	0.40 539	0.56 460	0.54 489	0.46 498	0.52 473	0.46 462	0.53 536	0.59 434	1.93 601	0.10 350	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.14 450	0.15 346

RYNet	0.38 472	0.23 415	0.65 409	0.26 384	0.28 516	0.62 545	0.33 507	0.61 512	0.62 525	0.42 468	0.39 364	0.58 521	0.40 488	0.89 541	0.57 512	0.11 389	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.19 510	0.22 446

CFNet	0.29 404	0.29 471	0.57 355	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.15 101	0.53 416	0.46 425	0.31 308	0.40 373	0.38 394	0.27 364	0.76 512	0.28 376	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.09 113

CFNet_RVC	0.26 346	0.21 380	0.51 283	0.19 74	0.16 312	0.31 379	0.21 336	0.40 277	0.37 320	0.29 268	0.40 373	0.46 462	0.27 364	0.49 381	0.28 376	0.12 429	0.07 127	0.12 432	0.11 401	0.12 414	0.11 219

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 404	0.24 426	0.81 468	0.26 384	0.18 372	0.30 357	0.22 370	0.52 406	0.41 366	0.38 424	0.42 393	0.42 434	0.28 387	0.46 373	0.31 403	0.11 389	0.08 191	0.10 341	0.11 401	0.10 321	0.12 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.28 384	0.25 441	0.64 404	0.22 202	0.16 312	0.30 357	0.21 336	0.54 431	0.33 267	0.36 398	0.38 346	0.38 394	0.26 356	0.45 371	0.28 376	0.15 489	0.11 307	0.11 397	0.11 401	0.14 450	0.14 329

StereoDRNet-Refined	0.28 384	0.19 359	0.47 208	0.25 343	0.14 213	0.36 440	0.21 336	0.49 379	0.43 389	0.46 498	0.52 473	0.42 434	0.30 414	0.46 373	0.38 448	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.11 401	0.10 321	0.11 219
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 450	0.28 467	0.70 431	0.28 450	0.21 447	0.43 482	0.30 487	0.63 524	0.51 473	0.47 504	0.40 373	0.48 476	0.31 431	0.58 426	0.44 473	0.12 429	0.10 273	0.12 432	0.11 401	0.13 427	0.13 300

DLCB_ROB	0.30 417	0.20 372	0.45 186	0.28 450	0.17 342	0.37 448	0.25 436	0.50 387	0.45 414	0.46 498	0.47 450	0.51 490	0.34 454	0.56 419	0.38 448	0.10 350	0.10 273	0.11 397	0.11 401	0.10 321	0.11 219

LE_ROB	1.82 605	0.39 526	3.15 605	0.50 570	0.55 577	0.79 564	1.00 594	0.89 584	6.48 619	7.40 622	2.07 605	2.07 599	5.08 617	1.33 588	3.96 615	0.11 389	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.13 300

DN-CSS_ROB	0.24 298	0.33 492	0.69 425	0.25 343	0.14 213	0.26 294	0.13 51	0.42 300	0.35 289	0.30 291	0.42 393	0.22 212	0.20 275	0.34 318	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.09 113

FlowAnything_test	0.15 71	0.12 140	0.23 36	0.21 148	0.12 123	0.18 101	0.16 134	0.25 90	0.17 32	0.15 91	0.13 50	0.15 130	0.14 159	0.19 57	0.17 174	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.12 443	0.08 175	0.10 178

w-ln-seven	0.45 508	0.40 529	1.40 569	0.27 422	0.22 462	0.58 538	0.33 507	0.65 536	0.83 560	0.59 543	0.63 523	0.53 503	0.39 483	0.66 476	0.81 545	0.12 429	0.11 307	0.13 458	0.12 443	0.16 470	0.17 382

YMNet	0.33 441	0.26 451	0.64 404	0.28 450	0.23 475	0.48 511	0.27 456	0.54 431	0.47 438	0.49 511	0.56 495	0.51 490	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.16 414	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.14 329

YMNet_1	0.33 441	0.26 451	0.64 404	0.28 450	0.23 475	0.48 511	0.27 456	0.54 431	0.47 438	0.49 511	0.56 495	0.51 490	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.16 414	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.14 329

rvit_0105_5	0.22 236	0.18 346	0.51 283	0.23 255	0.13 173	0.22 212	0.25 436	0.38 247	0.40 356	0.21 165	0.23 185	0.27 281	0.20 275	0.27 209	0.20 259	0.15 489	0.13 352	0.12 432	0.12 443	0.10 321	0.10 178

rvit_stereo_0075_2	0.25 323	0.18 346	0.65 409	0.27 422	0.22 462	0.22 212	0.15 101	0.41 295	0.36 305	0.27 233	0.37 338	0.29 307	0.21 285	0.29 255	0.20 259	0.17 513	0.12 331	0.19 531	0.12 443	0.14 450	0.14 329

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 346	0.15 258	0.96 514	0.21 148	0.25 505	0.30 357	0.21 336	0.54 431	0.28 196	0.25 212	0.29 238	0.46 462	0.23 304	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.12 443	0.11 373	0.17 382

test_sample7	0.28 384	0.16 292	0.47 208	0.21 148	0.14 213	0.29 343	0.22 370	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.41 352	0.26 357	0.14 475	0.21 484	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.25 477

mmm	0.25 323	0.15 258	0.44 183	0.23 255	0.20 430	0.28 319	0.21 336	0.43 309	0.32 251	0.31 308	0.40 373	0.30 327	0.24 325	0.31 283	0.28 376	0.09 281	0.21 484	0.11 397	0.12 443	0.10 321	0.26 489

1111x	0.39 477	0.17 324	0.80 467	0.23 255	0.15 274	0.33 403	0.27 456	0.62 520	0.48 446	0.32 333	0.43 407	0.40 412	0.29 407	0.86 536	1.60 594	0.09 281	0.23 504	0.09 266	0.12 443	0.10 321	0.23 454

coex-ft	3.48 611	0.81 583	48.53 639	0.24 305	0.19 404	0.53 529	0.47 556	0.49 379	2.36 607	7.18 621	1.20 577	0.96 574	2.53 610	0.75 506	2.14 605	0.13 451	0.15 401	0.14 482	0.12 443	0.22 529	0.47 562

fast-acv-ft	0.33 441	0.26 451	0.88 499	0.25 343	0.18 372	0.49 517	0.27 456	0.44 330	0.50 467	0.40 451	0.55 490	0.49 482	0.36 466	0.39 347	0.41 458	0.11 389	0.11 307	0.11 397	0.12 443	0.13 427	0.11 219

ToySt	0.28 384	0.19 359	0.68 423	0.22 202	0.19 404	0.31 379	0.31 496	0.43 309	0.43 389	0.28 244	0.38 346	0.42 434	0.32 444	0.33 303	0.32 413	0.08 197	0.14 370	0.10 341	0.12 443	0.11 373	0.24 467

RAFT+CT+SA	0.23 269	0.24 426	0.48 223	0.25 343	0.18 372	0.23 231	0.29 478	0.42 300	0.38 330	0.24 199	0.39 364	0.20 191	0.17 218	0.34 318	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.12 443	0.09 258	0.13 300

WZ-Net	0.56 544	0.49 549	2.14 593	0.30 479	0.24 492	0.58 538	0.48 557	0.65 536	0.80 557	0.51 520	0.72 540	0.68 555	0.60 547	1.06 568	1.01 560	0.13 451	0.10 273	0.11 397	0.12 443	0.19 510	0.23 454

SACVNet	0.32 434	0.25 441	0.59 377	0.26 384	0.19 404	0.35 433	0.25 436	0.54 431	0.41 366	0.43 479	0.45 431	0.46 462	0.34 454	0.71 494	0.30 393	0.14 475	0.10 273	0.12 432	0.12 443	0.16 470	0.20 420

rafts_anoy	0.21 213	0.22 399	0.49 243	0.25 343	0.24 492	0.19 121	0.17 170	0.34 200	0.32 251	0.24 199	0.25 202	0.20 191	0.16 198	0.25 174	0.21 286	0.08 197	0.19 464	0.11 397	0.12 443	0.09 258	0.09 113

Syn2CoEx	0.39 477	0.39 526	1.08 533	0.35 523	0.21 447	0.41 470	0.29 478	0.63 524	0.51 473	0.43 479	0.56 495	0.45 453	0.45 508	0.69 485	0.39 452	0.17 513	0.14 370	0.16 507	0.12 443	0.13 427	0.16 362

delet	0.29 404	0.18 346	0.58 370	0.24 305	0.19 404	0.41 470	0.30 487	0.52 406	0.51 473	0.35 385	0.42 393	0.37 388	0.31 431	0.49 381	0.36 440	0.10 350	0.09 233	0.11 397	0.12 443	0.09 258	0.09 113

psm_up	0.30 417	0.21 380	0.58 370	0.26 384	0.18 372	0.32 396	0.27 456	0.57 469	0.45 414	0.38 424	0.41 385	0.45 453	0.40 488	0.59 434	0.32 413	0.11 389	0.12 331	0.13 458	0.12 443	0.11 373	0.11 219

EDNetEfficient	0.64 559	0.39 526	2.52 597	0.26 384	0.26 509	0.39 459	0.49 560	0.42 300	1.06 582	1.38 594	0.86 558	0.61 531	0.97 581	0.66 476	1.62 595	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.12 443	0.20 518	0.19 402

FAT-Stereo	0.36 460	0.19 359	0.75 448	0.26 384	0.18 372	0.34 418	0.30 487	0.62 520	0.61 521	0.47 504	0.61 519	0.59 522	0.50 527	0.61 446	0.36 440	0.13 451	0.14 370	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.20 420

DMCA-RVC	0.30 417	0.27 459	0.93 509	0.28 450	0.17 342	0.30 357	0.21 336	0.43 309	0.36 305	0.40 451	0.38 346	0.39 408	0.36 466	0.44 365	0.34 429	0.13 451	0.10 273	0.16 507	0.12 443	0.13 427	0.11 219

stereogan	0.39 477	0.20 372	0.78 462	0.28 450	0.22 462	0.65 551	0.26 447	0.62 520	0.65 530	0.45 492	0.60 511	0.67 553	0.45 508	0.69 485	0.37 446	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.12 443	0.20 518	0.19 402

ADCRef	0.41 495	0.33 492	1.05 526	0.26 384	0.21 447	0.49 517	0.27 456	0.54 431	0.51 473	0.51 520	0.59 507	0.35 377	0.47 517	0.54 408	1.35 585	0.09 281	0.08 191	0.12 432	0.12 443	0.12 414	0.13 300

DANet	0.37 467	0.25 441	0.67 417	0.37 532	0.22 462	0.42 477	0.25 436	0.50 387	0.44 402	0.52 523	0.50 463	0.59 522	0.42 499	0.78 516	0.53 501	0.13 451	0.12 331	0.14 482	0.12 443	0.17 485	0.21 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 488	0.28 467	0.67 417	0.31 495	0.18 372	0.43 482	0.39 535	0.60 504	0.46 425	0.48 510	0.78 548	0.55 508	0.45 508	0.96 557	0.55 508	0.13 451	0.14 370	0.13 458	0.12 443	0.15 462	0.16 362

TDLM	0.32 434	0.27 459	0.52 304	0.30 479	0.15 274	0.33 403	0.32 501	0.54 431	0.50 467	0.44 485	0.43 407	0.39 408	0.30 414	0.92 551	0.30 393	0.14 475	0.09 233	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.14 329

DRN-Test	0.35 457	0.20 372	0.75 448	0.28 450	0.19 404	0.46 498	0.29 478	0.68 549	0.54 489	0.49 511	0.47 450	0.44 447	0.35 461	0.63 460	0.44 473	0.13 451	0.09 233	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.13 300

SANet	0.58 548	0.41 532	1.38 566	0.27 422	0.16 312	0.72 556	0.48 557	0.71 557	1.34 594	0.69 556	0.97 566	0.94 571	0.78 566	0.97 560	0.93 552	0.14 475	0.12 331	0.12 432	0.12 443	0.18 501	0.20 420

XPNet_ROB	0.35 457	0.26 451	0.58 370	0.28 450	0.19 404	0.37 448	0.31 496	0.57 469	0.51 473	0.52 523	0.54 485	0.57 515	0.38 476	0.65 470	0.48 486	0.17 513	0.12 331	0.13 458	0.12 443	0.16 470	0.17 382

ETE_ROB	0.36 460	0.32 488	0.64 404	0.30 479	0.18 372	0.40 465	0.38 532	0.59 493	0.49 460	0.50 517	0.52 473	0.62 534	0.37 471	0.58 426	0.43 466	0.13 451	0.10 273	0.14 482	0.12 443	0.17 485	0.18 387

Select-FE	0.27 374	0.18 346	0.87 492	0.23 255	0.22 462	0.29 343	0.18 224	0.53 416	0.28 196	0.30 291	0.33 293	0.45 453	0.29 407	0.30 270	0.21 286	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.13 475	0.08 175	0.20 420

zh-sn7	0.52 533	0.64 571	1.77 584	0.30 479	0.20 430	0.47 504	0.40 539	0.60 504	0.65 530	0.53 529	0.82 553	0.52 498	0.59 545	1.10 570	0.96 556	0.13 451	0.13 352	0.13 458	0.13 475	0.17 485	0.20 420

UGAM	0.28 384	0.18 346	0.57 355	0.26 384	0.13 173	0.23 231	0.26 447	0.33 193	0.45 414	0.32 333	0.42 393	0.45 453	0.22 292	0.92 551	0.23 323	0.08 197	0.09 233	0.14 482	0.13 475	0.10 321	0.10 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 384	0.17 324	0.96 514	0.29 468	0.31 538	0.29 343	0.21 336	0.53 416	0.28 196	0.27 233	0.55 490	0.41 421	0.18 248	0.30 270	0.22 304	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.13 475	0.12 414	0.20 420

StereoVision	0.23 269	0.23 415	0.55 335	0.27 422	0.17 342	0.23 231	0.22 370	0.40 277	0.32 251	0.21 165	0.51 466	0.22 212	0.16 198	0.29 255	0.19 235	0.11 389	0.12 331	0.13 458	0.13 475	0.10 321	0.08 68

SDNR	0.47 519	0.29 471	0.92 505	0.24 305	0.37 553	1.27 590	0.17 170	0.54 431	0.58 509	0.44 485	0.85 557	0.55 508	0.28 387	1.19 577	0.52 497	0.23 542	0.24 517	0.17 516	0.13 475	0.19 510	0.26 489

riskmin	0.24 298	0.10 53	0.43 175	0.32 501	0.26 509	0.33 403	0.19 269	0.44 330	0.30 231	0.24 199	0.27 223	0.37 388	0.25 338	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.18 451	0.09 266	0.13 475	0.10 321	0.27 493

Wz-Net-SNSev	0.45 508	0.53 554	1.42 570	0.31 495	0.21 447	0.44 487	0.45 550	0.64 530	0.68 539	0.46 498	0.66 530	0.62 534	0.40 488	0.78 516	0.65 525	0.12 429	0.11 307	0.12 432	0.13 475	0.17 485	0.19 402

FINET	0.58 548	0.48 547	1.35 565	0.38 541	0.37 553	0.96 577	1.13 603	0.84 579	1.05 581	0.50 517	0.70 538	0.45 453	0.61 551	0.63 460	0.62 520	0.26 554	0.28 538	0.14 482	0.13 475	0.20 518	0.44 558

PSMNet-RSSM	0.26 346	0.21 380	0.50 265	0.21 148	0.14 213	0.25 273	0.21 336	0.50 387	0.38 330	0.31 308	0.45 431	0.40 412	0.27 364	0.53 402	0.24 332	0.12 429	0.08 191	0.11 397	0.13 475	0.10 321	0.10 178

FADNet-RVC-Resample	0.31 428	0.32 488	1.16 544	0.27 422	0.17 342	0.33 403	0.21 336	0.49 379	0.40 356	0.36 398	0.38 346	0.34 363	0.27 364	0.54 408	0.27 368	0.10 350	0.10 273	0.14 482	0.13 475	0.13 427	0.18 387

S-Stereo	0.39 477	0.20 372	1.04 525	0.28 450	0.22 462	0.39 459	0.31 496	0.58 483	0.69 541	0.40 451	0.59 507	0.48 476	0.41 493	0.75 506	0.42 462	0.12 429	0.15 401	0.13 458	0.13 475	0.16 470	0.25 477

G-Net	0.47 519	0.26 451	1.02 523	0.34 517	0.28 516	0.89 572	0.35 515	0.47 358	0.46 425	0.68 555	1.20 577	0.64 543	0.59 545	0.61 446	0.60 516	0.16 499	0.14 370	0.17 516	0.13 475	0.22 529	0.21 432

RTSC	0.43 503	0.37 515	0.95 513	0.30 479	0.20 430	0.50 519	0.23 398	0.65 536	0.86 566	0.56 537	0.54 485	0.51 490	0.36 466	0.71 494	0.92 551	0.13 451	0.14 370	0.11 397	0.13 475	0.18 501	0.19 402

ADCL	0.50 526	0.30 477	1.15 542	0.28 450	0.19 404	0.77 562	0.64 575	0.57 469	0.73 551	0.57 540	0.73 543	0.55 508	0.60 547	0.66 476	1.53 591	0.11 389	0.10 273	0.13 458	0.13 475	0.15 462	0.16 362

DPSNet	0.51 530	0.26 451	1.16 544	0.28 450	0.21 447	0.76 559	0.56 570	0.89 584	0.82 559	0.49 511	0.51 466	0.64 543	0.81 570	0.89 541	0.85 548	0.17 513	0.16 414	0.13 458	0.13 475	0.26 544	0.27 493

NaN_ROB	0.44 505	0.38 522	0.94 512	0.30 479	0.20 430	0.52 526	0.49 560	0.61 512	0.60 519	0.56 537	0.47 450	0.49 482	0.42 499	1.24 579	0.76 538	0.12 429	0.18 451	0.12 432	0.13 475	0.12 414	0.18 387

MDST_ROB	0.51 530	0.16 292	0.97 516	0.31 495	0.21 447	1.35 594	0.34 512	0.80 570	0.59 516	1.09 586	0.74 544	0.49 482	0.37 471	1.31 586	0.60 516	0.14 475	0.12 331	0.16 507	0.13 475	0.13 427	0.18 387

TCMNet	0.34 450	0.28 467	0.81 468	0.29 468	0.30 531	0.40 465	0.28 472	0.53 416	0.49 460	0.38 424	0.46 443	0.40 412	0.30 414	0.61 446	0.42 462	0.14 475	0.13 352	0.15 499	0.14 493	0.18 501	0.19 402

IGEV-RUCA	0.21 213	0.09 28	0.26 57	0.20 115	0.19 404	0.28 319	0.23 398	0.24 74	0.22 102	0.21 165	0.23 185	0.29 307	0.48 521	0.26 195	0.19 235	0.09 281	0.08 191	0.18 524	0.14 493	0.18 501	0.19 402

GASNet	0.39 477	0.58 565	1.27 557	0.35 523	0.23 475	0.35 433	0.23 398	0.63 524	0.56 504	0.41 463	0.38 346	0.45 453	0.30 414	0.81 527	0.42 462	0.16 499	0.11 307	0.14 482	0.14 493	0.23 534	0.12 271

psmorigin	0.52 533	0.29 471	3.10 604	0.24 305	0.19 404	0.39 459	0.24 422	0.52 406	0.45 414	0.66 552	0.68 534	0.70 560	0.52 531	0.86 536	0.49 492	0.15 489	0.17 439	0.13 458	0.14 493	0.16 470	0.23 454

AF-Net	0.40 488	0.31 481	0.74 444	0.33 512	0.24 492	0.43 482	0.30 487	0.64 530	0.67 535	0.44 485	0.69 537	0.65 545	0.52 531	0.59 434	0.48 486	0.16 499	0.12 331	0.19 531	0.14 493	0.16 470	0.14 329

edge stereo	0.40 488	0.22 399	0.87 492	0.27 422	0.22 462	0.38 454	0.26 447	0.59 493	0.56 504	0.53 529	0.60 511	0.71 561	0.50 527	0.78 516	0.43 466	0.16 499	0.15 401	0.19 531	0.14 493	0.17 485	0.19 402

CVANet_RVC	0.34 450	0.25 441	0.77 458	0.27 422	0.17 342	0.34 418	0.28 472	0.55 449	0.50 467	0.43 479	0.46 443	0.44 447	0.31 431	0.90 544	0.27 368	0.15 489	0.10 273	0.14 482	0.14 493	0.15 462	0.15 346

UCFNet_RVC	0.25 323	0.21 380	0.49 243	0.19 74	0.15 274	0.34 418	0.18 224	0.47 358	0.36 305	0.30 291	0.35 312	0.40 412	0.26 356	0.35 325	0.24 332	0.13 451	0.08 191	0.13 458	0.14 493	0.13 427	0.13 300

LALA_ROB	0.38 472	0.31 481	0.65 409	0.30 479	0.21 447	0.46 498	0.39 535	0.63 524	0.54 489	0.53 529	0.52 473	0.69 557	0.36 466	0.52 399	0.48 486	0.18 524	0.11 307	0.16 507	0.14 493	0.17 485	0.16 362

PSMNet_ROB	0.36 460	0.31 481	0.71 438	0.31 495	0.21 447	0.44 487	0.44 549	0.61 512	0.49 460	0.39 442	0.45 431	0.49 482	0.32 444	0.66 476	0.53 501	0.14 475	0.10 273	0.15 499	0.14 493	0.13 427	0.13 300

MeshStereo	0.60 551	0.31 481	0.71 438	0.22 202	0.17 342	0.66 552	0.36 522	0.81 572	0.63 527	1.48 605	1.32 582	1.65 593	0.83 571	1.18 576	0.74 535	0.17 513	0.17 439	0.17 516	0.14 493	0.17 485	0.19 402
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.24 298	0.21 380	0.57 355	0.25 343	0.15 274	0.24 253	0.28 472	0.40 277	0.43 389	0.25 212	0.26 210	0.29 307	0.22 292	0.29 255	0.21 286	0.15 489	0.13 352	0.14 482	0.15 504	0.10 321	0.10 178

Wz-Net-TNSev	0.55 539	0.72 576	1.90 589	0.26 384	0.21 447	0.64 550	0.45 550	0.66 542	0.71 546	0.52 523	0.55 490	0.71 561	0.63 558	1.04 566	0.94 554	0.16 499	0.15 401	0.13 458	0.15 504	0.21 525	0.24 467

AnonymousM	0.19 146	0.20 372	0.30 84	0.18 39	0.10 52	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.27 184	0.27 233	0.21 163	0.18 169	0.14 159	0.21 95	0.16 148	0.09 281	0.08 191	0.38 572	0.15 504	0.06 52	0.08 68

CREStereo++_RVC	0.16 92	0.09 28	0.42 169	0.17 15	0.11 84	0.18 101	0.13 51	0.23 55	0.31 241	0.21 165	0.31 263	0.13 85	0.11 79	0.17 29	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 504	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
FADNet-RVC	0.34 450	0.43 536	0.97 516	0.25 343	0.20 430	0.33 403	0.20 309	0.51 398	0.42 378	0.34 366	0.40 373	0.41 421	0.29 407	0.65 470	0.36 440	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.15 504	0.19 510	0.20 420

RP	0.38 472	0.26 451	0.67 417	0.31 495	0.24 492	0.37 448	0.29 478	0.53 416	0.61 521	0.42 468	0.65 528	0.62 534	0.51 529	0.63 460	0.43 466	0.17 513	0.15 401	0.17 516	0.15 504	0.17 485	0.19 402

RTS	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 532	0.30 531	1.11 581	0.52 565	0.67 544	1.07 583	0.76 563	0.91 562	0.60 528	0.61 551	1.64 595	1.24 575	0.15 489	0.13 352	0.15 499	0.15 504	0.22 529	0.24 467

RTSA	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 532	0.30 531	1.11 581	0.52 565	0.67 544	1.07 583	0.76 563	0.91 562	0.60 528	0.61 551	1.64 595	1.24 575	0.15 489	0.13 352	0.15 499	0.15 504	0.22 529	0.24 467

PS-NSSS	0.33 441	0.36 512	0.61 390	0.24 305	0.18 372	0.33 403	0.24 422	0.59 493	0.42 378	0.38 424	0.52 473	0.36 382	0.31 431	0.80 523	0.32 413	0.18 524	0.14 370	0.21 538	0.15 504	0.17 485	0.14 329

SGM-Forest	0.42 499	0.44 539	0.92 505	0.24 305	0.16 312	0.45 495	0.40 539	0.58 483	0.50 467	0.54 533	0.63 523	0.52 498	0.51 529	0.91 546	0.66 527	0.17 513	0.17 439	0.17 516	0.15 504	0.15 462	0.21 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.28 384	0.15 258	0.54 327	0.27 422	0.19 404	0.24 253	0.15 101	0.47 358	0.45 414	0.40 451	0.49 460	0.42 434	0.27 364	0.33 303	0.30 393	0.20 536	0.12 331	0.17 516	0.16 514	0.16 470	0.21 432

APVNet	0.38 472	0.26 451	0.87 492	0.26 384	0.22 462	0.52 526	0.35 515	0.64 530	0.46 425	0.40 451	0.52 473	0.48 476	0.39 483	0.84 533	0.48 486	0.13 451	0.14 370	0.15 499	0.16 514	0.16 470	0.16 362

FADNet_RVC	0.31 428	0.35 505	0.98 518	0.24 305	0.16 312	0.30 357	0.17 170	0.52 406	0.39 346	0.30 291	0.38 346	0.30 327	0.29 407	0.54 408	0.33 422	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.16 514	0.21 525	0.24 467

FADNet	0.34 450	0.43 536	0.88 499	0.24 305	0.22 462	0.37 448	0.19 269	0.56 460	0.49 460	0.32 333	0.36 327	0.43 441	0.32 444	0.65 470	0.30 393	0.17 513	0.16 414	0.14 482	0.16 514	0.25 540	0.21 432

STTStereo	0.30 417	0.24 426	0.83 478	0.25 343	0.17 342	0.30 357	0.24 422	0.49 379	0.39 346	0.39 442	0.41 385	0.44 447	0.28 387	0.41 352	0.30 393	0.13 451	0.13 352	0.13 458	0.16 514	0.12 414	0.12 271

SHD	0.45 508	0.34 501	0.89 501	0.37 532	0.28 516	0.46 498	0.23 398	0.72 561	0.96 577	0.65 550	0.61 519	0.61 531	0.48 521	0.64 465	0.69 530	0.16 499	0.16 414	0.16 507	0.16 514	0.21 525	0.25 477

XQC	0.47 519	0.45 540	1.07 530	0.40 548	0.28 516	0.58 538	0.38 532	0.67 544	0.76 554	0.53 529	0.47 450	0.59 522	0.47 517	0.74 501	0.80 543	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.16 514	0.26 544	0.24 467

FBW_ROB	0.46 516	0.34 501	0.71 438	0.32 501	0.20 430	0.51 520	0.32 501	0.73 562	0.63 527	0.60 544	0.57 500	0.65 545	0.44 506	1.42 592	0.62 520	0.14 475	0.17 439	0.22 543	0.16 514	0.17 485	0.23 454

WCMA_ROB	0.55 539	0.27 459	0.76 452	0.26 384	0.22 462	0.62 545	0.36 522	0.57 469	0.58 509	0.97 577	1.40 585	1.28 585	0.94 580	0.80 523	0.80 543	0.20 536	0.17 439	0.16 507	0.16 514	0.19 510	0.29 507

SGM_RVC	0.57 546	0.22 399	0.60 384	0.26 384	0.16 312	0.97 578	0.46 553	0.76 567	0.90 570	1.03 583	0.92 564	1.16 579	0.93 579	1.21 578	0.72 533	0.17 513	0.16 414	0.16 507	0.16 514	0.16 470	0.24 467
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 460	0.25 441	0.61 390	0.24 305	0.14 213	0.42 477	0.33 507	0.56 460	0.52 483	0.54 533	0.52 473	0.51 490	0.58 543	0.63 460	0.43 466	0.15 489	0.16 414	0.18 524	0.16 514	0.13 427	0.19 402
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 384	0.24 426	0.65 409	0.27 422	0.19 404	0.31 379	0.35 515	0.46 347	0.53 484	0.31 308	0.32 273	0.32 347	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.16 499	0.14 370	0.15 499	0.17 525	0.11 373	0.11 219

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 472	0.43 536	0.72 443	0.35 523	0.19 404	0.51 520	0.25 436	0.56 460	0.39 346	0.42 468	0.47 450	0.47 472	0.27 364	0.74 501	0.32 413	0.38 575	0.19 464	0.27 550	0.17 525	0.29 557	0.27 493

ADCMid	0.53 536	0.45 540	1.46 571	0.27 422	0.22 462	0.51 520	0.38 532	0.61 512	0.58 509	0.75 560	0.67 532	0.62 534	0.66 561	0.66 476	1.75 596	0.13 451	0.12 331	0.17 516	0.17 525	0.20 518	0.21 432

ADCS	0.62 554	0.56 558	1.54 577	0.30 479	0.25 505	0.56 534	0.46 553	0.71 557	0.86 566	0.77 566	0.72 540	0.68 555	0.62 556	0.82 528	2.33 607	0.17 513	0.16 414	0.16 507	0.17 525	0.23 534	0.27 493

AnyNet_C01	0.68 562	0.69 575	2.64 599	0.33 512	0.27 514	0.93 573	0.64 575	0.66 542	0.65 530	0.70 557	0.97 566	0.75 563	0.63 558	1.01 563	1.52 590	0.17 513	0.16 414	0.17 516	0.17 525	0.24 538	0.28 501

anonymousa	0.26 346	0.13 181	0.56 345	0.29 468	0.30 531	0.31 379	0.20 309	0.38 247	0.36 305	0.33 346	0.51 466	0.41 421	0.27 364	0.25 174	0.24 332	0.08 197	0.18 451	0.09 266	0.18 530	0.08 175	0.17 382

AnyNet_C32	0.55 539	0.51 550	1.34 563	0.29 468	0.28 516	0.61 544	0.62 574	0.57 469	0.62 525	0.63 547	0.68 534	0.54 507	0.55 538	0.82 528	1.81 597	0.15 489	0.15 401	0.15 499	0.18 530	0.21 525	0.25 477

DStereoO	0.55 539	0.35 505	0.68 423	0.44 559	0.49 569	0.41 470	1.08 601	0.58 483	0.73 551	0.49 511	0.53 481	0.51 490	0.85 572	0.60 439	0.75 536	0.83 599	0.28 538	0.38 572	0.19 532	0.52 576	0.35 531

PVD	0.62 554	0.41 532	0.93 509	0.44 559	0.39 558	0.63 549	0.51 564	0.86 580	1.27 592	0.93 574	1.09 572	0.81 565	0.85 572	0.89 541	0.89 550	0.21 538	0.23 504	0.22 543	0.19 532	0.28 555	0.41 550

SAMSARA	0.62 554	0.47 543	0.93 509	0.70 582	0.50 571	1.15 584	1.29 606	0.79 569	0.70 544	0.77 566	0.55 490	0.92 570	0.58 543	0.87 538	0.77 539	0.19 533	0.27 533	0.18 524	0.19 532	0.27 550	0.28 501

GANetREF_RVC	0.45 508	0.52 551	0.87 492	0.39 543	0.20 430	0.51 520	0.50 562	0.68 549	0.67 535	0.47 504	0.46 443	0.50 487	0.43 503	0.91 546	0.40 454	0.28 560	0.21 484	0.32 566	0.19 532	0.28 555	0.23 454
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
PDISCO_ROB	0.45 508	0.37 515	0.89 501	0.44 559	0.37 553	0.70 554	0.35 515	0.75 565	0.78 555	0.45 492	0.53 481	0.65 545	0.40 488	0.68 484	0.52 497	0.22 541	0.12 331	0.21 538	0.19 532	0.26 544	0.22 446

HBP-ISP	0.34 450	0.35 505	0.76 452	0.23 255	0.17 342	0.33 403	0.22 370	0.56 460	0.47 438	0.42 468	0.49 460	0.33 355	0.41 493	0.73 497	0.27 368	0.18 524	0.19 464	0.24 547	0.20 537	0.16 470	0.16 362

SGM-ForestM	1.59 599	0.56 558	1.52 576	0.41 554	0.34 544	2.77 609	1.67 611	1.69 605	1.73 602	2.48 612	2.27 609	6.02 619	2.90 613	3.08 610	2.83 611	0.25 552	0.30 555	0.19 531	0.20 537	0.18 501	0.45 561

PSMNet-RUCA	0.39 477	0.47 543	0.84 482	0.46 565	0.41 561	0.34 418	0.26 447	0.59 493	0.46 425	0.40 451	0.51 466	0.44 447	0.33 452	0.43 361	0.31 403	0.25 552	0.14 370	0.33 569	0.21 539	0.32 562	0.23 454

SQANet	0.44 505	0.57 562	0.89 501	0.49 568	0.39 558	0.47 504	0.23 398	0.53 416	0.44 402	0.41 463	0.48 459	0.47 472	0.34 454	0.58 426	0.43 466	0.38 575	0.15 401	0.40 575	0.21 539	0.50 573	0.34 527

RGC	0.41 495	0.35 505	0.76 452	0.35 523	0.28 516	0.41 470	0.29 478	0.60 504	0.55 497	0.47 504	0.64 526	0.63 538	0.47 517	0.74 501	0.46 481	0.16 499	0.15 401	0.21 538	0.21 539	0.19 510	0.21 432

Nwc_Net	0.39 477	0.29 471	0.84 482	0.32 501	0.24 492	0.45 495	0.30 487	0.67 544	0.51 473	0.39 442	0.70 538	0.59 522	0.48 521	0.61 446	0.45 480	0.16 499	0.12 331	0.19 531	0.21 539	0.14 450	0.15 346

DeepPrunerF	0.46 516	0.37 515	1.50 574	0.34 517	0.30 531	0.36 440	0.37 524	0.64 530	1.15 591	0.41 463	0.45 431	0.40 412	0.41 493	0.82 528	0.53 501	0.18 524	0.14 370	0.23 545	0.21 539	0.17 485	0.18 387

LSM	1.68 603	0.48 547	2.91 602	2.28 614	17.60 626	0.52 526	0.55 569	0.65 536	0.78 555	0.84 569	1.11 573	0.63 538	0.55 538	0.79 520	0.53 501	0.16 499	0.25 522	0.18 524	0.21 539	0.25 540	2.37 617

CBMV_ROB	0.36 460	0.21 380	0.57 355	0.22 202	0.14 213	0.35 433	0.20 309	0.55 449	0.47 438	0.52 523	0.58 503	0.45 453	0.53 536	0.75 506	0.50 493	0.18 524	0.19 464	0.23 545	0.21 539	0.15 462	0.20 420

CSAN	0.55 539	0.47 543	1.19 552	0.37 532	0.23 475	0.57 536	0.61 573	0.65 536	0.72 548	0.65 550	0.78 548	0.66 549	0.65 560	1.41 591	0.77 539	0.21 538	0.17 439	0.20 536	0.21 539	0.18 501	0.21 432

UDG	0.42 499	0.54 555	0.67 417	0.41 554	0.35 547	0.47 504	0.27 456	0.57 469	0.48 446	0.40 451	0.46 443	0.59 522	0.45 508	0.47 377	0.46 481	0.26 554	0.19 464	0.49 579	0.22 547	0.37 566	0.30 510

ccnet	0.43 503	0.34 501	0.62 394	0.28 450	0.33 542	0.60 543	0.34 512	0.68 549	0.47 438	0.54 533	0.66 530	0.56 513	0.46 515	0.73 497	0.66 527	0.26 554	0.19 464	0.24 547	0.22 547	0.27 550	0.25 477

NCCL2	0.37 467	0.33 492	0.59 377	0.37 532	0.23 475	0.42 477	0.41 544	0.56 460	0.44 402	0.47 504	0.47 450	0.61 531	0.39 483	0.58 426	0.41 458	0.16 499	0.13 352	0.21 538	0.22 547	0.16 470	0.18 387

NOSS_ROB	0.33 441	0.24 426	0.49 243	0.27 422	0.16 312	0.34 418	0.19 269	0.55 449	0.50 467	0.34 366	0.37 338	0.42 434	0.30 414	0.93 553	0.25 346	0.19 533	0.20 479	0.24 547	0.22 547	0.17 485	0.25 477

ADCPNet	0.51 530	0.36 512	1.82 587	0.27 422	0.23 475	0.71 555	0.39 535	0.56 460	0.54 489	0.52 523	0.60 511	0.66 549	0.57 542	0.64 465	1.23 574	0.15 489	0.18 451	0.14 482	0.23 551	0.19 510	0.22 446

PA-Net	0.40 488	0.35 505	1.05 526	0.32 501	0.28 516	0.39 459	0.43 547	0.53 416	0.56 504	0.35 385	0.43 407	0.41 421	0.36 466	0.83 532	0.61 519	0.12 429	0.23 504	0.16 507	0.23 551	0.13 427	0.20 420
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.05 583	0.14 226	0.50 265	0.35 523	0.43 566	5.62 613	1.71 613	0.71 557	0.54 489	0.36 398	0.63 523	0.55 508	0.22 292	7.50 622	0.56 509	0.09 281	0.06 54	0.14 482	0.24 553	0.27 550	0.34 527

MSAF-DinoV2	0.81 574	0.64 571	2.42 596	0.49 568	0.17 342	0.58 538	0.32 501	0.83 575	0.85 564	0.41 463	0.52 473	0.98 575	0.61 551	4.97 618	1.22 573	0.12 429	0.07 127	0.10 341	0.24 553	0.27 550	0.32 519

DualNet (step1)	0.31 428	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.41 352	0.26 357	0.24 545	0.21 484	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

test_sample9	0.45 508	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.70 488	1.01 560	0.24 545	1.93 615	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

test_sample8	0.52 533	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.57 469	0.38 330	0.63 547	0.39 364	1.16 579	0.68 562	0.70 488	1.01 560	0.24 545	1.93 615	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

DDUNet	0.45 508	0.60 568	0.71 438	0.45 562	0.39 558	0.46 498	0.32 501	0.53 416	0.44 402	0.46 498	0.53 481	0.57 515	0.38 476	0.51 391	0.43 466	0.34 568	0.21 484	0.56 583	0.25 558	0.41 569	0.36 534

NCC-stereo	0.42 499	0.31 481	0.87 492	0.32 501	0.29 526	0.47 504	0.37 524	0.68 549	0.53 484	0.42 468	0.58 503	0.57 515	0.52 531	0.75 506	0.54 505	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.25 558	0.17 485	0.18 387

Abc-Net	0.42 499	0.31 481	0.87 492	0.32 501	0.29 526	0.47 504	0.37 524	0.68 549	0.53 484	0.42 468	0.58 503	0.57 515	0.52 531	0.75 506	0.54 505	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.25 558	0.17 485	0.18 387
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.46 516	0.55 556	0.86 489	0.38 541	0.23 475	0.51 520	0.30 487	0.69 555	0.51 473	0.46 498	0.51 466	0.48 476	0.38 476	0.96 557	0.40 454	0.36 571	0.23 504	0.56 583	0.25 558	0.34 565	0.22 446

FSD					0.41 561	0.28 319	0.27 456	0.32 173	0.30 231	0.27 233	0.27 223	0.29 307	0.27 364	0.35 325	0.28 376	0.23 542	0.49 586	0.27 550	0.26 562	0.26 544

FC-DCNN v2	0.75 568	0.33 492	0.82 472	0.33 512	0.28 516	0.85 569	0.40 539	0.88 582	0.86 566	1.46 599	1.65 595	2.08 600	1.40 596	1.14 574	0.95 555	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.26 544	0.32 519

FCDSN-DC	0.67 560	0.38 522	0.83 478	0.37 532	0.30 531	0.66 552	0.37 524	0.69 555	0.70 544	1.15 589	1.53 590	1.70 595	1.38 594	1.00 562	0.83 546	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.27 550	0.32 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 564	0.33 492	0.84 482	0.33 512	0.28 516	0.82 568	0.40 539	0.82 573	0.83 560	1.43 597	1.60 594	1.97 598	1.38 594	1.10 570	0.93 552	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.26 544	0.32 519

MSMD_ROB	0.63 557	0.34 501	0.70 431	0.30 479	0.25 505	0.88 571	0.35 515	0.58 483	0.67 535	1.13 587	1.52 589	1.75 596	1.05 585	0.90 544	0.60 516	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.27 566	0.25 540	0.27 493

MADNet+	1.05 583	1.26 604	4.77 610	0.73 585	0.50 571	1.25 588	0.97 593	1.05 588	0.93 573	0.67 553	0.78 548	0.87 568	0.85 572	2.14 605	1.83 598	0.40 578	0.42 579	0.32 566	0.28 567	0.45 571	0.43 556

ELAS_RVC	0.80 572	0.40 529	1.10 535	0.40 548	0.35 547	0.93 573	1.10 602	0.87 581	1.12 589	1.40 595	1.39 583	1.27 584	1.55 602	1.13 572	1.13 569	0.29 561	0.27 533	0.30 561	0.28 567	0.31 559	0.36 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 572	0.40 529	0.91 504	0.39 543	0.35 547	1.52 599	0.81 588	0.97 586	0.98 579	1.47 604	1.58 592	1.19 581	1.33 593	1.01 563	1.21 572	0.29 561	0.27 533	0.30 561	0.29 569	0.32 562	0.36 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 560	0.94 590	1.63 579	0.77 589	1.19 607	0.53 529	0.25 436	0.61 512	0.72 548	0.70 557	0.60 511	0.69 557	0.90 577	0.80 523	0.52 497	0.27 558	0.13 352	0.74 591	0.31 570	0.68 586	0.44 558

PASM	0.49 525	0.41 532	1.15 542	0.37 532	0.35 547	0.42 477	0.42 545	0.54 431	0.65 530	0.54 533	0.54 485	0.63 538	0.48 521	0.94 556	0.51 496	0.27 558	0.30 555	0.30 561	0.33 571	0.29 557	0.29 507

Ntro	0.61 553	0.75 581	1.16 544	0.67 578	0.50 571	0.76 559	0.37 524	0.68 549	0.71 546	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.52 531	0.79 520	0.58 514	0.58 586	0.32 564	0.57 586	0.34 572	0.69 588	0.50 569

ACVNet_1	0.77 571	0.92 589	1.79 586	0.73 585	0.53 576	0.78 563	0.42 545	0.88 582	0.90 570	0.75 560	0.76 547	1.32 586	0.80 568	1.04 566	0.70 531	0.57 585	0.32 564	0.72 590	0.35 573	0.70 589	0.50 569

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 536	0.60 568	0.98 518	0.40 548	0.25 505	0.87 570	0.57 571	0.60 504	0.64 529	0.60 544	0.67 532	0.63 538	0.42 499	1.13 572	0.50 493	0.23 542	0.28 538	0.27 550	0.35 573	0.25 540	0.33 524

otaku	0.60 551	0.73 578	1.13 540	0.64 576	0.45 568	0.73 558	0.37 524	0.67 544	0.67 535	0.52 523	0.75 546	0.66 549	0.46 515	0.74 501	0.59 515	0.55 583	0.34 569	0.56 583	0.36 575	0.65 583	0.49 567

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 563	0.73 578	1.26 556	0.47 566	0.28 516	1.42 597	0.60 572	0.82 573	0.94 576	0.85 570	0.86 558	0.88 569	0.70 563	1.32 587	0.75 536	0.37 573	0.30 555	0.34 570	0.36 575	0.44 570	0.42 554

MFN_U_SF_RVC	0.58 548	0.58 565	1.31 561	0.39 543	0.23 475	0.72 556	0.30 487	0.83 575	0.68 539	0.74 559	0.74 544	0.86 567	0.60 547	0.84 533	0.83 546	0.29 561	0.27 533	0.32 566	0.37 577	0.31 559	0.33 524

BEATNet-Init1	4.91 614	3.27 614	14.39 626	0.69 581	0.65 585	10.19 623	3.83 618	5.04 619	5.11 617	8.73 623	8.52 621	13.95 630	7.66 621	7.79 623	5.79 619	0.32 567	0.34 569	0.34 570	0.38 578	0.64 582	0.64 589

JetBlue	1.20 592	0.89 586	2.53 598	0.59 574	0.76 590	3.16 611	2.09 614	1.16 591	0.93 573	0.95 575	1.12 574	1.65 593	1.27 591	2.15 606	1.87 600	0.43 581	0.37 574	0.38 572	0.39 579	0.62 580	0.63 585

DStereoFS	1.07 587	0.76 582	1.10 535	0.70 582	0.70 587	1.87 603	1.39 608	1.20 593	1.66 600	1.01 580	1.58 592	1.20 582	2.60 611	1.40 590	1.32 582	0.40 578	0.47 584	0.31 564	0.41 580	0.38 567	0.91 605

DStereoRT	0.40 488	0.16 292	0.74 444	0.25 343	0.17 342	0.42 477	0.19 269	0.50 387	0.48 446	0.31 308	0.40 373	0.32 347	0.39 483	0.64 465	0.31 403	0.09 281	0.11 307	1.56 614	0.43 581	0.08 175	0.41 550

ACVNet-4b	0.76 569	0.90 587	1.67 581	0.73 585	0.51 575	0.80 567	0.31 496	0.74 564	0.81 558	0.51 520	0.72 540	0.94 571	0.43 503	1.01 563	1.32 582	1.18 611	0.22 495	0.77 593	0.45 582	0.70 589	0.50 569

MonStereo1	0.96 580	0.61 570	0.99 520	0.70 582	0.59 580	1.37 595	0.35 515	0.97 586	1.27 592	0.97 577	1.92 601	1.53 591	2.13 606	1.29 583	0.87 549	0.71 593	0.34 569	0.75 592	0.47 583	0.75 591	0.68 593

NVStereoNet_ROB	0.74 565	0.64 571	1.20 554	0.55 573	0.43 566	0.54 533	0.48 557	0.75 565	0.87 569	0.88 571	1.72 597	1.06 576	1.03 584	1.29 583	0.98 559	0.35 570	0.42 579	0.41 576	0.48 584	0.38 567	0.43 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.76 569	1.00 594	1.29 559	0.82 590	0.63 582	0.79 564	0.52 565	0.83 575	0.93 573	0.61 546	0.79 551	0.79 564	0.62 556	0.82 528	0.67 529	0.80 598	0.55 595	0.79 595	0.49 585	0.81 593	0.62 583

ACVNet_2	0.94 577	0.98 593	1.71 583	0.83 591	0.63 582	1.02 579	0.64 575	1.16 591	1.43 598	1.02 581	1.39 583	1.47 589	0.86 575	1.16 575	0.79 542	0.63 589	0.43 582	0.78 594	0.49 585	0.80 592	0.57 576

MANE	1.63 601	0.58 565	1.16 544	0.59 574	0.60 581	2.71 608	1.53 609	2.63 614	3.62 611	2.33 611	3.26 613	3.66 613	2.98 614	2.26 608	2.26 606	0.37 573	0.40 576	0.31 564	0.49 585	0.31 559	0.63 585

SPS-STEREO	0.74 565	0.72 576	1.18 551	0.52 571	0.57 579	0.76 559	0.50 562	0.80 570	0.66 534	0.97 577	0.88 561	0.94 571	0.74 564	1.08 569	1.04 565	0.58 586	0.51 588	0.50 580	0.50 588	0.56 578	0.72 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 544	0.52 551	1.12 538	0.45 562	0.49 569	0.48 511	0.45 550	0.73 562	0.74 553	0.45 492	0.82 553	0.46 462	0.60 547	0.51 391	0.63 523	0.39 577	0.40 576	0.44 577	0.51 589	0.53 577	0.38 549

DStereoSA	1.00 581	0.46 542	1.33 562	0.68 579	0.86 600	1.26 589	2.25 616	0.83 575	1.41 596	0.57 540	1.92 601	0.57 515	2.07 605	0.96 557	1.84 599	0.36 571	0.55 595	0.28 557	0.53 590	0.45 571	0.90 604

anonymity	0.57 546	0.55 556	0.74 444	0.48 567	0.63 582	0.56 534	0.43 547	0.71 557	0.51 473	0.64 549	0.55 490	0.57 515	0.61 551	0.65 470	0.57 512	0.55 583	0.55 595	0.50 580	0.54 591	0.51 575	0.61 582

PWCK	1.05 583	1.29 605	2.12 592	0.92 593	0.42 563	1.27 590	1.01 595	1.14 590	1.14 590	1.16 590	1.14 575	1.25 583	0.90 577	1.77 600	1.15 570	0.89 602	0.51 588	0.87 597	0.54 591	1.02 604	0.57 576

SGM+DAISY	1.12 590	0.86 585	1.64 580	0.68 579	0.80 596	1.68 601	1.68 612	1.08 589	1.10 585	1.53 606	1.76 599	1.47 589	1.53 601	1.24 579	1.42 589	0.66 590	0.65 607	0.52 582	0.54 591	0.57 579	0.91 605

IMH-64-1	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 595	0.76 590	0.93 573	0.72 581	1.30 594	1.11 587	0.91 572	1.45 586	1.14 577	1.00 582	1.25 581	0.97 557	0.77 594	0.51 588	0.97 599	0.55 594	0.90 595	0.66 591

IMH-64	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 595	0.76 590	0.93 573	0.72 581	1.30 594	1.11 587	0.91 572	1.45 586	1.14 577	1.00 582	1.25 581	0.97 557	0.77 594	0.51 588	0.97 599	0.55 594	0.90 595	0.66 591

IMH	1.09 588	1.04 597	1.29 559	1.03 597	0.79 593	1.11 581	0.69 578	1.40 597	1.42 597	1.02 581	1.71 596	1.42 587	1.19 589	1.78 601	1.03 564	1.14 609	0.56 599	1.00 601	0.58 596	0.93 598	0.68 593

MFMNet_re	0.74 565	0.84 584	1.16 544	0.64 576	0.70 587	0.79 564	0.71 580	0.77 568	0.85 564	0.79 568	0.86 558	0.69 557	0.80 568	0.73 497	0.65 525	0.66 590	0.59 600	0.61 587	0.58 596	0.68 586	0.71 596

DGSMNet	0.63 557	0.32 488	1.01 522	0.54 572	0.73 589	0.62 545	1.36 607	0.62 520	0.58 509	0.38 424	0.62 522	0.52 498	0.34 454	0.65 470	0.47 484	0.54 582	0.61 602	0.67 588	0.61 598	0.65 583	0.69 595

GCST	0.50 526	0.67 574	0.82 472	1.04 598	0.55 577	0.38 454	0.11 18	0.42 300	0.33 267	0.42 468	0.35 312	0.29 307	0.18 248	0.50 385	0.23 323	0.70 592	0.42 579	0.79 595	0.62 599	0.63 581	0.47 562

TorneroNet-64	1.47 595	1.15 598	1.51 575	1.11 603	0.86 600	2.27 607	0.76 583	1.84 607	3.76 612	1.29 591	2.22 608	2.68 609	1.46 597	1.81 602	1.55 592	0.79 597	0.51 588	1.10 604	0.67 600	1.31 607	0.81 603

WAO-7	1.05 583	1.00 594	1.19 552	0.83 591	0.67 586	1.22 587	0.84 590	1.43 598	1.56 599	1.13 587	1.75 598	1.46 588	1.25 590	1.56 594	1.28 577	0.61 588	0.62 605	0.70 589	0.68 601	0.66 585	0.62 583

LVE	1.18 591	1.16 599	1.67 581	1.04 598	0.81 597	1.32 593	0.82 589	1.49 600	1.94 603	1.08 585	1.90 600	1.89 597	1.07 586	1.51 593	1.04 565	0.96 605	0.61 602	0.94 598	0.69 602	0.92 597	0.79 602

Dean	1.22 593	1.17 600	1.97 590	1.04 598	0.79 593	1.21 586	0.76 583	1.51 601	1.96 604	1.30 593	1.98 604	2.14 601	1.18 588	1.30 585	1.15 570	0.83 599	0.61 602	1.01 602	0.69 602	0.97 602	0.77 601

TorneroNet	2.26 607	1.20 601	1.55 578	1.15 605	0.91 602	5.84 614	0.84 590	2.12 611	8.45 621	2.59 613	5.32 617	3.84 614	2.15 607	1.84 604	1.98 603	0.88 601	0.54 594	1.16 608	0.74 604	1.31 607	0.91 605

WAO-6	1.11 589	1.01 596	1.17 550	0.96 594	0.79 593	1.30 592	0.78 585	1.36 596	1.99 605	1.04 584	1.54 591	1.59 592	1.27 591	1.37 589	1.30 578	0.78 596	0.55 595	1.03 603	0.75 605	0.87 594	0.72 597

WAO-8	1.50 597	1.22 602	1.39 567	1.10 601	0.85 598	2.15 604	0.78 585	1.84 607	3.76 612	1.46 599	2.18 606	2.15 602	1.50 599	3.20 612	1.35 585	0.92 603	0.66 608	1.10 604	0.79 606	0.94 599	0.74 599

Venus	1.50 597	1.22 602	1.39 567	1.10 601	0.85 598	2.15 604	0.78 585	1.84 607	3.76 612	1.46 599	2.18 606	2.15 602	1.50 599	3.20 612	1.35 585	0.92 603	0.66 608	1.10 604	0.79 606	0.94 599	0.74 599

notaker	1.49 596	1.44 608	1.77 584	1.42 608	1.08 605	1.19 585	0.87 592	1.51 601	1.40 595	1.53 606	3.41 614	2.40 605	1.94 604	1.83 603	1.57 593	1.14 609	0.69 611	1.38 611	0.88 608	1.39 610	1.03 609

UNDER WATER-64	1.61 600	1.30 606	2.93 603	1.33 606	0.96 603	2.20 606	1.25 605	1.47 599	3.15 609	1.46 599	1.31 581	2.61 608	2.22 608	1.69 597	1.93 601	1.13 608	0.67 610	1.29 609	0.94 609	1.26 605	1.09 610

UNDER WATER	1.64 602	1.34 607	2.72 601	1.40 607	1.04 604	1.70 602	1.14 604	1.57 604	3.58 610	1.46 599	1.46 588	2.82 610	2.43 609	1.74 598	2.04 604	1.08 607	0.63 606	1.31 610	0.94 609	1.29 606	1.10 611

ktn	1.80 604	1.46 609	1.49 573	1.44 609	1.14 606	1.50 598	1.07 598	1.53 603	3.90 615	2.77 614	4.62 615	3.42 612	1.49 598	1.74 598	1.40 588	1.45 613	0.77 612	1.46 612	0.99 611	1.41 611	1.00 608

JetRed	2.35 609	2.70 613	6.11 612	1.14 604	1.38 610	6.03 616	3.61 617	2.12 611	1.72 601	1.99 609	1.97 603	2.15 602	1.59 603	2.49 609	4.19 616	1.05 606	1.60 614	1.10 604	1.02 612	1.72 612	1.41 614

KSHMR	1.92 606	1.47 610	1.97 590	1.48 610	1.22 608	1.39 596	1.06 597	1.81 606	5.83 618	1.43 597	5.56 618	2.95 611	1.17 587	2.24 607	1.33 584	1.29 612	1.13 613	1.47 613	1.11 613	1.37 609	1.21 612

Anonymous_2	0.44 505	0.23 415	0.57 355	0.34 517	0.34 544	0.53 529	0.28 472	0.49 379	0.39 346	0.36 398	0.34 304	0.48 476	0.38 476	0.43 361	0.33 422	0.26 554	0.41 578	0.44 577	1.45 614	0.33 564	0.37 542

MADNet++	2.34 608	1.81 611	2.24 595	2.15 613	1.97 612	2.79 610	2.19 615	2.42 613	2.26 606	2.79 615	2.70 611	2.43 606	2.60 611	3.18 611	3.32 612	2.19 616	1.97 617	1.93 615	1.62 615	2.02 613	2.10 615

TCMNet-wrong-test	4.33 612	5.65 619	4.76 607	11.36 623	10.39 621	5.87 615	4.45 619	4.24 618	1.10 585	1.93 608	2.43 610	6.07 620	3.54 615	3.87 615	4.51 617	2.00 615	0.47 584	1.96 616	1.68 616	5.78 621	4.48 620

PML	15.86 628	13.12 628	7.07 613	5.22 615	7.66 617	32.93 635	64.30 642	5.37 620	10.12 623	25.87 641	67.29 642	20.25 632	13.20 631	10.09 625	6.81 622	5.94 624	2.00 618	6.03 626	2.18 617	9.13 624	2.62 618

tt	4.71 613	0.11 89	3.94 606	2.06 612	1.54 611	10.14 622	16.85 624	9.28 625	4.99 616	1.41 596	1.05 571	4.68 615	4.89 616	3.36 614	5.86 620	5.73 623	9.15 628	2.23 619	2.51 618	3.02 615	1.34 613

USTest	6.84 616	5.16 615	5.45 611	7.18 619	7.26 616	14.27 625	22.53 625	8.48 623	9.29 622	5.44 618	6.42 620	6.27 621	6.69 619	6.83 621	8.49 623	1.95 614	3.27 620	2.16 618	2.54 619	3.76 616	3.31 619

U	1.02 582	0.10 53	0.26 57	0.22 202	3.66 613	6.41 617	0.13 51	0.22 46	0.21 92	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 623	2.86 620	0.07 113	0.06 8

HanzoNet	3.08 610	1.87 612	2.70 600	1.81 611	1.34 609	1.60 600	1.05 596	2.06 610	2.62 608	5.63 619	5.12 616	5.96 618	7.09 620	4.39 617	3.43 613	3.29 619	2.06 619	1.98 617	2.94 621	2.47 614	2.15 616

DPSimNet_ROB	6.21 615	5.16 615	9.50 614	5.59 617	5.56 615	7.64 618	10.02 621	4.07 617	7.33 620	6.84 620	6.26 619	7.17 622	10.55 622	4.07 616	5.68 618	5.50 622	4.29 621	5.24 622	3.66 622	4.05 618	5.96 621

DPSM_ROB	11.46 623	9.79 624	10.18 619	11.11 621	11.31 622	19.08 631	27.38 632	13.42 630	14.23 631	10.34 627	11.13 628	10.97 628	11.33 629	11.89 630	13.49 627	6.74 625	8.19 626	6.00 624	7.05 623	7.74 622	7.76 624

DPSM	11.46 623	9.79 624	10.18 619	11.11 621	11.31 622	19.08 631	27.38 632	13.42 630	14.23 631	10.34 627	11.13 628	10.97 628	11.33 629	11.89 630	13.49 627	6.74 625	8.19 626	6.00 624	7.05 623	7.74 622	7.76 624

DGTPSM_ROB	8.38 618	5.24 617	10.71 624	5.32 616	10.19 619	8.34 619	23.49 629	6.11 621	13.43 628	4.93 616	10.93 626	5.64 616	10.55 622	6.17 619	12.73 625	3.74 620	7.56 623	3.68 620	7.24 625	4.09 619	7.49 622

DPSMNet_ROB	8.44 619	5.25 618	10.87 625	5.59 617	10.27 620	8.34 619	23.51 630	6.12 622	13.47 629	4.96 617	10.94 627	5.65 617	10.55 622	6.25 620	12.77 626	4.01 621	7.62 624	3.75 621	7.27 626	4.16 620	7.54 623

LSM0	24.21 637	19.88 637	22.33 636	24.42 635	40.13 641	38.41 640	54.99 636	27.05 641	28.61 637	20.59 634	22.00 633	22.29 639	22.86 635	24.12 639	27.16 635	13.59 635	16.33 632	12.13 632	14.08 627	15.72 634	17.53 636

Selective-RAFT-Error	23.11 636	19.77 636	20.60 635	22.49 634	22.80 633	38.46 641	55.19 638	27.13 642	28.90 642	20.73 638	22.38 637	22.11 637	22.91 639	23.94 638	27.18 639	13.54 634	16.57 637	12.09 630	14.21 628	15.61 633	15.65 635

CasAABBNet	23.04 632	19.69 632	20.32 631	22.42 630	22.73 631	38.35 639	55.23 639	26.99 639	28.74 640	20.67 637	22.28 636	22.11 637	22.86 635	23.84 634	27.17 636	13.52 630	16.47 633	12.08 627	14.21 628	15.57 629	15.60 632

RAFT-FEzeroshot	23.04 632	19.71 634	20.25 629	22.47 632	22.80 633	38.32 636	55.23 639	26.95 637	28.70 638	20.66 635	22.23 634	22.07 634	22.86 635	23.85 635	27.17 636	13.53 631	16.47 633	12.08 627	14.22 630	15.58 630	15.60 632

RAFT-FE	23.04 632	19.71 634	20.25 629	22.47 632	22.80 633	38.32 636	55.23 639	26.95 637	28.70 638	20.66 635	22.23 634	22.07 634	22.86 635	23.85 635	27.17 636	13.53 631	16.47 633	12.08 627	14.22 630	15.58 630	15.60 632

FlowAnything	23.08 635	19.70 633	20.48 634	22.45 631	22.73 631	38.34 638	55.18 637	27.00 640	28.79 641	20.83 639	22.42 638	22.10 636	22.83 634	23.85 635	27.23 640	13.53 631	16.54 636	12.10 631	14.29 632	15.59 632	15.58 631

RSGM-EC	29.37 639	17.55 630	9.85 617	35.22 637	33.16 639	26.01 633	45.63 634	20.07 634	17.60 634	18.98 632	23.47 639	30.02 641	23.62 640	41.06 641	44.49 641	58.94 641	34.33 641	32.95 641	20.18 633	33.70 638	20.62 637

acva	29.37 639	17.55 630	9.85 617	35.22 637	33.16 639	26.01 633	45.63 634	20.07 634	17.60 634	18.98 632	23.47 639	30.02 641	23.62 640	41.06 641	44.49 641	58.94 641	34.33 641	32.95 641	20.18 633	33.70 638	20.62 637

HaxPig	17.72 630	20.23 638	19.76 628	16.55 625	16.52 625	9.46 621	9.42 620	14.48 632	13.31 627	18.59 631	18.67 631	17.39 631	16.68 632	17.07 632	16.43 632	21.99 638	20.86 638	22.28 634	21.55 635	21.30 635	21.88 639

LRCNet_RVC	10.94 622	14.45 629	9.66 615	15.38 624	8.02 618	1.08 580	0.35 515	8.72 624	0.72 548	12.63 630	15.84 630	9.73 623	6.52 618	8.58 624	6.38 621	20.33 637	5.39 622	23.79 635	21.95 636	15.35 628	13.96 630

MEDIAN_ROB	21.20 631	24.56 639	23.42 637	19.57 626	19.62 630	13.29 624	11.21 622	18.04 633	17.02 633	22.07 640	21.92 632	20.84 633	20.24 633	21.02 633	19.68 633	25.59 639	24.08 639	26.20 636	25.19 637	25.31 636	25.19 640

AVERAGE_ROB	25.43 638	29.01 640	27.22 638	24.60 636	24.16 638	17.78 629	12.87 623	22.39 636	21.40 636	26.72 642	26.08 641	25.18 640	24.52 642	25.07 640	23.57 634	29.94 640	28.36 640	30.60 637	29.57 638	29.83 637	29.66 641

Anonymous_1	16.44 629	9.26 620	9.67 616	10.63 620	14.54 624	18.62 630	26.98 631	12.68 629	13.53 630	10.78 629	10.37 625	10.15 624	10.66 625	10.99 629	12.64 624	15.61 636	7.73 625	16.87 633	43.01 639	56.14 642	7.86 626

xxxxx1	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

tt_ll	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

ff	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

test_example2	100.95 641	107.33 641	67.16 640	98.17 639	106.88 642	89.44 642	101.34 643	37.23 643	97.88 643	129.56 643	131.26 643	65.41 643	67.34 643	91.22 643	79.29 643	143.32 643	199.32 643	81.12 643	102.17 643	121.89 643	101.70 642

ccccc		256.25 642		351.50 642	361.31 643	144.22 643		153.19 644		152.98 644		161.94 644		268.06 644		387.64 644	346.97 644	244.11 644	219.32 644	413.57 644

Low-res two-view benchmark