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	0.27 8	0.41 131	1.77 110	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 43	0.43 68	0.15 1	0.26 82	0.15 17	0.15 23	0.27 5	0.20 7	0.09 52	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 202	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 26	0.27 3	1.00 14	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 4	0.32 8	0.17 5	0.14 6	0.18 53	0.15 23	0.61 192	0.40 214	0.11 221	0.82 446	0.07 1	0.56 550	0.07 2	0.84 442

HiDET	0.34 26	0.27 3	1.12 33	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 16	0.35 13	0.17 5	0.15 8	0.17 43	0.15 23	0.59 180	0.59 321	0.09 52	0.58 404	0.07 1	0.44 519	0.07 2	0.73 406

LCMNet	0.37 56	0.28 7	1.12 33	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 16	0.37 25	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.15 23	0.69 229	0.60 326	0.09 52	0.80 440	0.07 1	0.55 547	0.07 2	0.93 464

CSFM-Stereo	0.35 36	0.30 26	0.95 8	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 16	0.31 6	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.16 35	0.64 207	0.53 295	0.12 274	0.85 450	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.79 426

BridgeDepth	0.26 5	0.63 255	1.36 57	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	1.02 509	0.31 33	1.72 107	0.26 74	0.27 244	0.31 17	0.12 4	0.42 38	0.57 180	7.97 613	0.25 73	0.13 1	0.12 5	0.75 255	0.51 285	0.09 52	5.04 617	0.07 1	0.83 584	0.09 41	0.66 378

MonStereo	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.17 14	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.48 268	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.80 577	0.07 2	1.01 482

Wavelet-MonSter	0.42 93	0.34 69	1.38 61	0.23 30	0.17 67	0.43 91	0.14 20	0.28 3	0.35 13	0.23 36	0.21 37	0.15 17	0.16 35	0.92 306	0.66 355	0.06 1	1.21 489	0.07 1	0.45 521	0.06 1	0.95 471

Monster-pub-eth3d	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.87 287	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 607	0.07 1	0.73 574	0.08 26	0.55 337

Replicate-Monster	0.58 237	0.53 211	1.55 87	0.22 16	0.34 322	0.37 47	0.13 10	0.43 43	0.39 46	0.35 133	0.16 11	0.16 33	0.15 23	1.46 406	0.21 11	0.11 221	2.71 599	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 550

asda	0.41 85	0.31 33	1.23 44	0.22 16	0.17 67	0.43 91	0.16 46	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.20 29	0.15 17	0.20 95	0.99 317	0.23 35	0.10 121	1.49 530	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 454

asd	0.36 46	0.28 7	1.21 40	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.14 20	0.37 16	0.34 11	0.26 71	0.21 37	0.15 17	0.19 78	0.91 301	0.20 7	0.10 121	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 400

qwe	0.41 85	0.29 12	1.29 52	0.22 16	0.22 162	0.41 73	0.15 35	0.49 83	0.38 34	0.28 92	0.23 61	0.14 9	0.15 23	0.94 308	0.24 46	0.08 22	1.47 529	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 413

2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 33	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 515	0.07 1	0.67 566	0.07 2	0.91 458

4.25_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5w_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5_new	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.5w-stereo	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.25w-stereo	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4w-stereo	0.50 170	0.26 1	1.86 135	0.22 16	0.30 283	0.38 57	0.14 20	0.41 32	0.35 13	0.25 53	0.21 37	0.14 9	0.20 95	1.18 360	0.33 163	0.09 52	1.56 539	0.07 1	0.72 572	0.07 2	1.23 511

2.5w	0.40 80	0.31 33	1.07 27	0.23 30	0.16 45	0.39 62	0.19 78	0.50 100	0.39 46	0.23 36	0.23 61	0.13 1	0.17 41	0.73 249	0.24 46	0.07 7	1.53 536	0.07 1	0.46 526	0.07 2	0.92 462

2.75w_new	0.46 128	0.32 47	1.39 66	0.21 6	0.19 119	0.40 67	0.18 70	0.51 107	0.39 46	0.27 84	0.21 37	0.13 1	0.20 95	1.10 341	0.44 243	0.07 7	1.58 540	0.07 1	0.61 562	0.07 2	0.82 440

3.25w_new	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.25w	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.75w	0.33 21	0.27 3	1.02 19	0.22 16	0.21 149	0.44 101	0.16 46	0.47 74	0.33 9	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.18 62	0.54 163	0.24 46	0.08 22	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 339

3.5w_stereo	0.34 26	0.33 59	1.17 39	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 65	0.36 22	0.23 36	0.25 73	0.15 17	0.19 78	0.80 275	0.24 46	0.07 7	1.02 469	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 315

3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 86	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 535	0.07 1	0.44 519	0.08 26	0.83 441

2w_stereo	0.35 36	0.30 26	0.99 13	0.23 30	0.13 15	0.41 73	0.20 93	0.54 127	0.37 25	0.28 92	0.23 61	0.13 1	0.23 132	0.69 229	0.24 46	0.06 1	1.07 473	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 373

1w_stereo	0.35 36	0.28 7	0.86 3	0.24 42	0.17 67	0.44 101	0.22 143	0.60 170	0.43 68	0.27 84	0.30 115	0.14 9	0.26 173	0.61 192	0.25 63	0.07 7	0.79 437	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 426

monsterstereo	0.40 80	0.43 148	1.07 27	0.26 74	0.27 244	0.39 62	0.14 20	0.55 137	0.37 25	0.28 92	0.27 92	0.14 9	0.13 12	0.67 220	0.44 243	0.07 7	1.12 480	0.07 1	0.81 580	0.08 26	0.53 321

monsters	0.39 68	0.39 117	1.04 23	0.24 42	0.32 305	0.42 86	0.13 10	0.49 83	0.35 13	0.27 84	0.21 37	0.14 9	0.15 23	0.60 187	0.43 237	0.09 52	1.09 476	0.07 1	0.70 567	0.07 2	0.65 376

GREAT-IGEV	0.92 481	0.56 227	2.08 180	0.98 520	2.29 593	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 458	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 610	0.07 1	0.26 424	0.22 298	3.26 598

MonSter	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.26 71	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

dual_stereo	0.94 490	0.31 33	1.80 116	0.90 508	2.52 596	0.54 207	0.15 35	0.69 214	1.02 521	0.25 53	0.18 16	0.18 53	0.14 14	0.63 200	0.35 183	0.09 52	3.76 609	0.07 1	0.47 528	0.07 2	4.59 614

Pointernet	0.37 56	0.31 33	1.91 144	0.25 57	0.37 353	0.47 128	0.15 35	0.67 206	0.52 135	0.23 36	0.30 115	0.28 138	0.20 95	0.32 27	0.23 35	0.10 121	0.24 317	0.07 1	0.13 244	0.10 61	0.51 307

LoS_RVC	0.34 26	0.38 108	1.96 155	0.27 91	0.35 333	0.43 91	0.22 143	0.43 43	0.34 11	0.24 46	0.34 152	0.23 86	0.28 207	0.34 39	0.22 18	0.08 22	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.35 199

CAS	0.39 68	0.31 33	1.79 114	0.81 502	0.34 322	0.51 165	0.23 182	0.49 83	0.42 62	0.23 36	0.31 127	0.20 63	0.17 41	0.30 12	0.25 63	0.77 569	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.41 241

WQFJA1++	2.66 586	0.28 7	6.84 603	1.32 547	1.50 564	0.52 185	0.13 10	0.41 32	0.52 135	14.18 620	0.19 23	3.31 592	0.17 41	0.88 294	0.45 249	0.18 447	1.54 538	0.08 41	0.81 580	17.77 627	2.17 567

VIP-Stereo	0.39 68	0.81 338	1.51 84	0.24 42	0.34 322	0.52 185	0.17 56	0.46 65	0.49 104	0.21 20	0.25 73	0.25 106	0.15 23	0.41 84	0.41 223	0.09 52	0.62 414	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.68 388

GSStereo	1.06 517	0.48 180	1.85 129	2.42 597	3.19 602	0.55 221	0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

GS-Stereo							0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

Zero-FE251	0.76 410	0.35 79	2.10 191	0.30 152	0.25 214	0.44 101	0.16 46	0.45 57	0.36 22	5.93 611	0.20 29	0.22 77	0.19 78	0.52 149	1.06 452	0.10 121	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.09 41	1.56 536

AdaDepth	0.36 46	0.43 148	1.65 99	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.16 46	0.31 5	0.53 148	0.21 20	0.20 29	0.14 9	0.18 62	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 420	0.08 41	0.24 407	0.10 61	0.74 410

GASTEREO	0.89 469	0.83 342	1.67 103	2.15 589	1.89 579	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 362	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.29 439	0.19 244	3.79 606

MSCF	0.88 461	0.84 347	1.67 103	2.15 589	1.87 578	0.51 165	0.21 119	0.63 188	0.61 212	0.32 116	0.29 106	0.17 43	0.30 238	1.06 329	0.67 359	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.31 457	0.19 244	3.72 605

DilatedVolume-Stereo	0.35 36	0.38 108	1.21 40	0.26 74	0.20 135	0.41 73	0.18 70	0.43 43	0.38 34	0.37 137	0.35 159	0.29 147	0.24 139	0.64 207	0.55 304	0.09 52	0.19 281	0.08 41	0.11 184	0.12 89	0.50 300

IGEV	0.36 46	0.34 69	1.03 21	0.21 6	0.24 204	0.42 86	0.16 46	0.38 21	0.41 55	0.37 137	0.22 48	0.14 9	0.12 5	0.63 200	0.40 214	0.08 22	0.73 434	0.08 41	0.53 544	0.09 41	0.52 315

111111	0.39 68	0.28 7	0.93 7	0.33 214	0.42 394	0.43 91	0.13 10	0.48 79	0.39 46	0.24 46	0.31 127	0.18 53	0.17 41	0.43 95	0.23 35	0.09 52	1.32 509	0.08 41	0.06 9	0.25 347	1.00 481

LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 350

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.42 136	0.97 9	0.35 262	0.28 259	0.28 9	0.21 119	0.39 23	0.30 5	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 18	0.08 22	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 307

MLG-Stereo_test3	0.31 15	0.44 161	1.03 21	0.48 396	0.40 375	0.36 42	0.13 10	0.39 23	0.46 87	0.28 92	0.19 23	0.17 43	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 52	0.53 392	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.45 277

MLG-Stereo_test2	0.46 128	0.49 187	1.77 110	0.79 498	0.70 476	0.63 354	0.12 4	0.37 16	0.48 99	0.39 148	0.15 8	0.24 97	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 414	1.21 489	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.66 378

MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 169	1.50 83	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 512	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

MLG-Stereo	0.38 63	0.43 148	1.46 77	0.24 42	0.42 394	0.44 101	0.13 10	0.42 38	0.51 123	0.27 84	0.14 6	0.17 43	0.13 12	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 528	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

LG-G_1	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

LG-G	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 485	2.55 352	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 423	0.40 310	1.57 427	0.75 387	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 256

LGtest1	0.26 5	0.43 148	0.82 2	0.23 30	0.21 149	0.31 17	0.11 2	0.36 13	0.43 68	0.24 46	0.18 16	0.16 33	0.14 14	0.30 12	0.28 103	0.10 121	0.16 254	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.42 246

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 33	0.87 4	0.23 30	0.11 3	0.40 67	0.16 46	0.33 8	0.40 53	0.20 15	0.19 23	0.18 53	0.17 41	0.38 64	0.17 1	0.11 221	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 61	0.09 6

Reg-Stereo(zero)	0.66 347	0.26 1	2.13 201	0.25 57	1.15 543	0.99 517	0.97 555	0.57 150	0.81 433	0.52 259	0.46 219	0.54 309	0.59 444	0.47 111	1.14 466	0.08 22	0.88 452	0.08 41	0.36 498	0.12 89	0.80 430

SCV_C0	0.73 390	0.68 275	2.05 175	1.50 563	0.92 507	0.45 107	0.20 93	0.96 415	0.71 337	0.65 414	0.33 143	0.31 165	0.20 95	1.25 374	0.52 288	0.09 52	1.68 550	0.08 41	0.30 449	0.27 381	1.52 535

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 19	0.40 125	1.21 40	0.35 262	0.16 45	0.29 12	0.16 46	0.59 163	0.56 173	0.20 15	0.20 29	0.17 43	0.26 173	0.40 75	0.38 206	0.09 52	0.08 49	0.08 41	0.25 416	0.12 89	0.43 256

FoundationStereo	0.61 273	0.37 98	0.91 6	1.96 587	2.40 594	0.20 3	0.16 46	0.26 1	0.86 468	0.16 2	0.12 2	0.19 59	0.17 41	0.58 179	0.32 150	0.10 121	2.98 606	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

StereoAnything_RVC	1.22 534	1.71 551	3.17 503	2.52 599	2.63 598	0.26 8	0.15 35	0.47 74	0.54 154	0.49 218	0.71 448	0.52 299	0.19 78	1.60 438	0.57 311	0.11 221	4.13 613	0.08 41	0.05 1	0.76 561	3.79 606

AIO_rvc	0.95 493	1.02 402	2.57 360	2.80 605	1.91 581	0.37 47	0.24 211	0.52 109	0.60 206	0.98 510	0.29 106	0.25 106	0.18 62	2.16 527	0.29 114	0.11 221	1.39 519	0.08 41	0.11 184	0.26 367	2.87 587

HUF	1.33 546	0.96 391	4.06 568	2.73 603	2.17 590	0.35 38	0.24 211	1.87 582	0.75 377	1.28 555	0.29 106	1.35 558	0.19 78	1.97 505	0.43 237	0.15 394	3.91 611	0.08 41	0.06 9	0.31 422	3.41 599

AIO_test	1.11 526	0.77 322	2.51 334	3.32 607	2.81 600	0.35 38	0.25 238	1.29 545	0.68 300	1.28 555	0.27 92	0.32 172	0.17 41	2.86 581	0.27 88	0.12 274	1.72 551	0.08 41	0.21 384	0.15 144	2.81 586

GIP-stereo	0.61 273	0.68 275	1.05 24	0.95 517	1.46 561	0.42 86	0.17 56	0.69 214	0.49 104	0.19 12	0.24 65	0.23 86	0.18 62	0.95 314	0.59 321	0.10 121	1.33 510	0.08 41	0.06 9	0.18 214	2.21 572

DEFOM-Stereo	0.26 5	0.61 246	1.22 43	0.24 42	0.14 25	0.49 143	0.18 70	0.31 5	0.31 6	0.20 15	0.18 16	0.15 17	0.14 14	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.16 59

WCG-NET	0.41 85	0.80 334	1.77 110	0.25 57	0.13 15	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.59 199	0.38 143	0.41 193	0.26 117	0.24 139	0.37 60	0.24 46	0.08 22	0.81 444	0.08 41	0.07 37	0.26 367	0.31 173

IGEV-Stereo++	0.58 237	0.29 12	1.66 101	0.37 294	0.53 427	0.47 128	0.13 10	0.54 127	0.37 25	1.02 518	0.25 73	0.17 43	0.22 114	1.04 325	0.27 88	0.08 22	1.98 567	0.08 41	0.06 9	0.17 189	1.92 552

IGEV-Stereo+	0.48 148	0.32 47	1.43 73	0.26 74	0.46 409	0.30 14	0.13 10	0.32 7	0.57 180	0.80 478	0.24 65	0.19 59	0.19 78	0.57 172	0.46 255	0.10 121	1.36 512	0.08 41	0.22 398	0.46 526	1.04 488

WCG-NET（raft）	0.44 114	0.97 393	1.78 113	0.24 42	0.17 67	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.52 135	0.38 143	0.35 159	0.46 264	0.25 159	0.41 84	0.26 78	0.08 22	1.08 474	0.08 41	0.08 60	0.27 381	0.40 232

test_for_model	0.82 433	1.62 541	2.47 316	1.36 551	1.04 526	0.53 196	0.22 143	0.82 292	0.63 235	0.60 353	0.29 106	0.25 106	0.21 106	0.28 7	0.25 63	0.80 570	1.87 557	0.08 41	0.08 60	1.81 597	1.18 498

trnet	0.31 15	0.31 33	1.65 99	0.20 3	0.12 6	0.55 221	0.15 35	0.50 100	0.51 123	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.24 46	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.09 41	0.12 20

MoCha-V2	0.74 394	0.78 328	2.18 209	1.01 526	1.55 565	0.36 42	0.19 78	0.61 176	0.49 104	0.33 121	0.34 152	0.30 155	0.27 189	1.56 422	0.47 260	0.09 52	1.94 564	0.08 41	0.37 500	0.18 214	1.62 542

IGEV++	0.74 394	0.70 287	2.05 175	1.11 535	1.09 535	0.32 23	0.21 119	0.75 242	0.43 68	0.30 108	0.30 115	0.22 77	0.27 189	0.98 316	0.31 140	0.10 121	2.50 595	0.08 41	0.15 291	0.27 381	2.70 585

Any-RAFT	0.42 93	0.33 59	1.89 140	0.28 112	0.21 149	0.69 413	0.21 119	0.83 303	0.60 206	0.45 184	0.43 199	0.62 350	0.30 238	0.48 124	0.24 46	0.11 221	0.40 363	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.16 59

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 138	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 21	0.32 47	1.46 77	0.25 57	0.50 414	0.40 67	0.20 93	0.48 79	0.48 99	0.22 29	0.29 106	0.26 117	0.19 78	0.35 51	0.22 18	0.09 52	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.16 165	0.54 327

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 292	1.67 103	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	0.10 10
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
CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 316	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 41	0.22 105
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
TANstereo	0.39 68	0.70 287	2.48 322	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

XX-TBD	0.40 80	1.04 409	2.49 328	0.35 262	0.13 15	0.51 165	0.17 56	0.44 51	0.52 135	0.38 143	0.51 263	0.23 86	0.19 78	0.31 17	0.25 63	0.10 121	0.07 12	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.18 76

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 101	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	0.12 20
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	0.35 36	0.38 108	1.75 109	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

pmcnn	1.44 554	1.25 466	3.57 544	0.74 489	1.42 556	0.72 427	0.56 489	1.04 483	1.06 529	1.03 519	2.89 593	6.01 609	0.75 497	2.54 554	3.60 586	0.14 363	0.11 163	0.08 41	0.06 9	0.34 447	0.81 437

GEAStereo	0.95 493	0.48 180	1.85 129	2.15 589	3.19 602	0.55 221	0.21 119	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.22 48	0.16 33	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.33 437	3.58 601

gasm-f	0.93 488	0.71 292	2.09 184	2.15 589	2.42 595	0.54 207	0.26 256	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.33 143	0.16 33	0.22 114	0.70 233	0.93 422	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.39 493	3.58 601

DLNR-FE	13.74 619	20.13 623	23.90 624	121.61 639	34.09 632	0.46 115	0.15 35	8.04 618	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.78 267	0.36 187	7.40 621	2.94 604	0.09 91	0.38 504	51.06 639	1.95 554

DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 106	0.67 478	0.82 495	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 440	0.23 132	0.68 225	1.03 445	0.20 476	1.66 548	0.09 91	0.34 484	0.34 447	2.03 558

DA	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

zero-FE	1.27 538	0.33 59	9.38 606	1.30 544	2.25 591	0.33 29	0.20 93	0.51 107	1.26 548	0.32 116	0.22 48	0.77 435	0.22 114	0.69 229	0.96 426	0.21 487	2.25 585	0.09 91	0.61 562	0.32 432	3.25 597

GGEV	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

water-stereo	0.36 46	0.61 246	1.58 89	0.25 57	0.14 25	0.38 57	0.18 70	0.44 51	0.35 13	0.31 111	0.35 159	0.28 138	0.25 159	0.45 102	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.09 91	0.08 60	0.11 76	0.74 410

depthmonostereo	0.38 63	0.68 275	1.59 93	0.48 396	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 300

G2L-ROB	0.59 255	1.32 477	2.59 364	0.30 152	0.22 162	0.59 284	0.28 288	0.80 274	0.61 212	0.56 299	0.45 214	0.70 410	0.35 269	1.38 390	0.72 377	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.31 173

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 199	0.39 117	1.30 53	0.45 384	0.21 149	0.74 438	0.17 56	0.71 230	0.44 78	1.17 536	0.38 176	0.89 490	0.23 132	0.86 286	0.94 425	0.11 221	0.49 382	0.09 91	0.40 509	0.13 108	0.50 300

MM-Stereo_test2	0.65 327	0.43 148	2.54 344	0.62 460	0.18 86	0.50 156	0.25 238	0.49 83	0.47 94	0.36 134	0.26 82	0.24 97	0.23 132	0.40 75	0.38 206	0.08 22	2.33 589	0.09 91	0.10 134	0.38 484	2.66 584

SCV	0.69 367	0.68 275	1.95 151	0.90 508	1.04 526	0.49 143	0.24 211	0.98 431	0.73 351	0.54 274	0.31 127	0.24 97	0.20 95	1.32 384	0.26 78	0.11 221	1.59 541	0.09 91	0.32 465	0.34 447	1.58 538

castereo++	0.39 68	0.83 342	1.38 61	0.29 132	0.18 86	0.53 196	0.20 93	0.57 150	0.58 188	0.20 15	0.27 92	0.32 172	0.17 41	0.34 39	0.22 18	0.09 52	0.54 395	0.09 91	0.29 439	0.15 144	0.52 315

castereo	0.34 26	0.48 180	1.00 14	0.25 57	0.29 267	0.41 73	0.27 275	0.76 245	0.49 104	0.23 36	0.30 115	0.24 97	0.31 244	0.29 10	0.29 114	0.09 52	0.20 296	0.09 91	0.31 457	0.12 89	0.44 272

999	0.35 36	0.74 312	1.38 61	0.27 91	0.18 86	0.50 156	0.23 182	0.40 28	0.41 55	0.21 20	0.33 143	0.23 86	0.18 62	0.74 253	0.37 198	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.26 367	0.26 136

UGAM-zero	0.97 500	0.44 161	2.48 322	0.33 214	0.86 499	1.26 546	0.76 535	1.05 491	0.52 135	0.93 507	0.45 214	1.32 556	0.81 505	2.08 518	0.49 278	0.10 121	0.52 390	0.09 91	0.47 528	0.11 76	4.43 612

GCAP-BAT	0.78 420	0.38 108	2.37 250	0.98 520	0.60 448	0.77 456	0.22 143	1.13 526	0.51 123	0.80 478	0.90 504	0.81 456	0.25 159	0.77 260	0.88 417	0.10 121	1.94 564	0.09 91	0.50 536	0.17 189	1.35 522

Occ-G	0.68 360	0.54 214	2.08 180	0.99 525	0.74 480	0.38 57	0.25 238	0.46 65	0.78 404	0.40 153	0.36 163	0.46 264	0.22 114	0.90 299	0.70 367	0.09 52	1.53 536	0.09 91	0.16 313	0.31 422	2.06 560

AIO-Stereo	0.64 318	0.60 240	1.63 97	1.31 545	1.45 558	0.38 57	0.20 93	0.55 137	0.83 446	0.31 111	0.31 127	0.23 86	0.15 23	0.39 68	0.63 345	0.10 121	1.25 494	0.09 91	0.41 514	0.21 281	1.73 547

RSM++	0.48 148	0.52 207	1.27 48	1.62 567	1.27 551	0.39 62	0.20 93	0.49 83	0.56 173	0.22 29	0.25 73	0.24 97	0.17 41	0.39 68	0.23 35	0.09 52	0.11 163	0.09 91	0.35 488	0.29 404	0.80 430

RSM	0.47 135	0.51 202	1.36 57	1.37 552	1.04 526	0.37 47	0.21 119	0.52 109	0.55 165	0.23 36	0.28 100	0.28 138	0.17 41	0.40 75	0.22 18	0.09 52	0.24 317	0.09 91	0.35 488	0.24 322	0.80 430

RAFT-Stereo-weight	0.46 128	0.37 98	1.60 94	0.29 132	0.51 417	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.67 273	0.48 202	0.38 176	0.36 191	0.17 41	0.39 68	0.27 88	0.09 52	1.28 501	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.41 241

gcap-zeroshot	0.52 185	0.86 357	2.38 253	0.32 192	0.60 448	0.70 416	0.20 93	0.78 259	0.58 188	0.44 180	0.36 163	0.81 456	0.24 139	0.53 157	0.30 121	0.10 121	0.35 349	0.09 91	0.31 457	0.09 41	0.40 232

testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 339	0.65 470	0.56 433	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 439	0.12 89	0.31 173

MGS-Stereo	0.35 36	0.48 180	1.99 160	0.26 74	0.14 25	0.41 73	0.22 143	0.41 32	0.48 99	0.24 46	0.51 263	0.25 106	0.18 62	0.33 32	0.22 18	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.47 530	0.10 10

qqq1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

fff1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

MSKI-zero shot	0.70 374	0.44 161	2.62 381	1.47 559	0.75 482	0.56 230	0.20 93	0.80 274	0.45 84	0.60 353	0.52 272	0.44 243	0.17 41	0.70 233	0.26 78	0.09 52	2.87 603	0.09 91	0.32 465	0.14 132	0.50 300

UniTT-Stereo	0.36 46	0.66 264	2.43 277	0.28 112	0.24 204	0.30 14	0.18 70	0.35 10	0.36 22	0.26 71	0.37 169	0.18 53	0.18 62	0.33 32	0.30 121	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.25 347	0.09 6

DLNR_Zeroshot_test	13.74 619	20.06 622	23.92 625	121.50 638	35.20 633	0.46 115	0.15 35	7.96 617	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.79 271	0.36 187	7.16 620	2.95 605	0.09 91	0.38 504	50.40 638	1.95 554

testlalala	0.53 199	0.36 85	2.40 263	0.29 132	0.35 333	0.60 299	0.22 143	1.02 469	0.63 235	0.56 299	0.40 191	0.32 172	0.21 106	0.33 32	0.27 88	0.10 121	1.73 552	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 256

testlalala_base	0.61 273	0.35 79	2.44 285	0.35 262	0.33 312	0.55 221	0.21 119	0.88 354	0.41 55	0.41 155	0.39 182	0.31 165	0.24 139	0.33 32	0.36 187	0.98 579	1.61 542	0.09 91	0.22 398	1.11 575	0.68 388

AEACV	0.89 469	0.29 12	1.84 124	2.50 598	1.68 573	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 429	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 596	0.09 91	0.54 546	0.23 315	2.27 578

GCAP-Stereo	0.59 255	1.35 489	2.44 285	0.49 409	1.02 523	0.52 185	0.14 20	0.53 116	0.54 154	0.44 180	0.50 259	0.30 155	0.22 114	0.68 225	0.41 223	0.09 52	1.30 506	0.09 91	0.07 37	0.23 315	0.54 327

RAFT-Test	0.56 222	0.41 131	2.01 163	0.90 508	1.07 532	0.65 383	0.37 399	0.83 303	0.65 252	0.49 218	0.49 247	0.93 499	0.24 139	0.52 149	0.30 121	0.10 121	0.38 356	0.09 91	0.38 504	0.11 76	0.19 82

Selective-IGEV	0.57 229	0.42 136	1.87 137	1.67 571	1.33 552	0.36 42	0.20 93	0.61 176	0.71 337	0.22 29	0.31 127	0.22 77	0.19 78	0.52 149	0.36 187	0.09 52	0.97 458	0.09 91	0.15 291	0.20 267	0.85 447

Selective-RAFT	0.46 128	0.48 180	1.88 138	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 476	0.09 91	0.35 488	0.19 244	0.37 208

MC-Stereo	0.58 237	0.37 98	2.00 161	0.88 505	0.64 464	0.54 207	0.19 78	0.46 65	0.39 46	0.58 323	0.39 182	0.27 130	0.27 189	0.71 241	0.32 150	0.09 52	1.20 486	0.09 91	0.16 313	0.22 298	1.92 552

RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 116	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 464	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 321

DCANet-4	0.43 98	0.32 47	2.31 241	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.55 287	0.48 233	0.28 138	0.37 279	0.40 75	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

fff	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

ADStereo(finetuned)	0.50 170	0.91 378	2.43 277	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.75 497	0.40 75	0.40 214	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.13 108	0.45 277

iRaft-Stereo_20w	1.50 559	0.42 136	4.81 587	2.24 593	2.09 588	1.36 548	1.27 580	1.38 553	0.94 500	2.07 580	0.42 196	0.85 475	0.69 482	0.87 287	1.37 495	0.10 121	4.04 612	0.09 91	0.40 509	0.17 189	4.53 613

GwcNet-ADL	0.54 210	0.78 328	2.85 461	0.31 171	0.20 135	0.58 264	0.29 316	0.93 392	0.67 273	0.48 202	0.47 225	0.56 324	0.33 259	0.48 124	0.80 402	0.13 322	0.12 186	0.09 91	0.09 93	0.14 132	0.40 232

s12784h	0.41 85	0.34 69	2.17 206	0.24 42	0.11 3	0.64 367	0.24 211	0.85 326	0.70 323	0.45 184	0.54 299	0.28 138	0.27 189	0.51 144	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 165	0.14 37

raftrobust	0.52 185	1.14 430	2.15 203	0.33 214	0.99 516	0.53 196	0.21 119	0.59 163	0.50 116	0.53 268	0.36 163	0.31 165	0.33 259	0.47 111	0.42 230	0.10 121	0.55 398	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.46 283

RALCasStereoNet	0.65 327	1.34 485	2.56 356	0.43 372	0.96 512	0.50 156	0.26 256	0.62 180	0.56 173	0.43 171	0.49 247	0.36 191	0.28 207	0.72 248	0.53 295	0.10 121	1.18 484	0.09 91	0.08 60	0.27 381	1.27 513

DCANet	0.49 163	0.91 378	2.63 382	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.41 322	0.39 68	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.14 132	0.45 277

csc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

cscssc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

111	0.57 229	1.41 506	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.59 284	0.26 256	0.90 372	0.83 446	0.50 237	0.54 299	0.57 328	0.38 288	0.54 163	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.24 322	0.81 437

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 237	1.48 521	2.53 339	0.29 132	0.78 490	0.52 185	0.20 93	0.68 211	0.66 260	0.51 249	0.61 364	0.40 215	0.32 253	0.40 75	0.43 237	0.08 22	0.63 416	0.09 91	0.09 93	0.37 476	0.58 350

EAI-Stereo	1.16 531	0.29 12	1.94 150	0.55 436	0.97 515	1.96 577	7.94 616	1.34 550	1.03 523	1.01 517	1.48 557	0.51 292	0.66 473	0.65 214	1.42 498	0.09 52	0.23 315	0.09 91	0.53 544	0.13 108	0.49 298

CFNet-RSSM	0.44 114	0.36 85	2.38 253	0.28 112	0.43 398	0.53 196	0.20 93	0.86 337	0.52 135	0.44 180	0.36 163	0.53 302	0.26 173	0.40 75	0.27 88	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.38 504	0.10 61	0.22 105

Gwc-CoAtRS	0.41 85	0.37 98	2.06 177	0.28 112	0.41 382	0.48 135	0.19 78	0.64 195	0.49 104	0.45 184	0.39 182	0.57 328	0.26 173	0.37 60	0.28 103	0.09 52	0.19 281	0.09 91	0.31 457	0.11 76	0.25 128

R-Stereo Train	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 367	1.05 411	2.59 364	0.37 294	0.47 411	0.66 396	0.33 368	0.82 292	0.76 386	0.51 249	0.65 400	0.93 499	0.62 457	2.20 530	0.80 402	0.14 363	0.09 103	0.09 91	0.11 184	0.18 214	0.37 208

MLCV	0.59 255	1.41 506	2.41 268	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 423	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 458	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

iResNet	0.59 255	1.09 417	2.54 344	0.44 377	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 483	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 232

iResNet_ROB	0.60 265	1.59 536	2.04 172	0.32 192	0.21 149	0.60 299	0.22 143	0.99 440	0.85 461	0.61 363	0.63 379	0.58 332	0.42 335	1.08 339	0.98 437	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.06 9	0.23 315	0.33 184

WQFJA1	0.49 163	0.48 180	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

WQFJX1	0.51 182	0.58 231	1.00 14	0.27 91	0.35 333	0.48 135	0.25 238	2.07 590	2.18 588	0.27 84	0.26 82	0.30 155	0.28 207	0.51 144	0.33 163	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.45 277

WQFJX	0.49 163	0.47 175	1.02 19	0.27 91	0.39 368	0.47 128	0.23 182	1.85 580	1.92 582	0.28 92	0.27 92	0.28 138	0.28 207	0.43 95	0.36 187	0.10 121	0.12 186	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.54 327

NLMM1	0.53 199	0.51 202	1.05 24	0.28 112	0.38 362	0.49 143	0.24 211	2.08 591	2.47 592	0.29 103	0.28 100	0.27 130	0.25 159	0.48 124	0.35 183	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.24 322	0.57 345

NLMM	0.49 163	0.47 175	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

NLSM3	0.34 26	0.67 265	1.42 72	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 307

IGEV-FE	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

S2M2_XL	0.22 1	0.36 85	1.33 56	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.37 56	0.90 374	1.23 44	0.22 16	0.12 6	0.53 196	0.26 256	0.57 150	0.58 188	0.30 108	0.33 143	0.29 147	0.24 139	0.60 187	0.62 338	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.14 37

coex_refinement	0.67 353	1.33 482	2.48 322	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 451	0.48 394	1.84 481	1.09 458	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 217

MM-Stereo_test3	0.59 255	0.85 352	2.28 233	0.53 427	0.31 293	0.45 107	0.30 332	0.78 259	0.76 386	0.33 121	0.43 199	0.32 172	0.23 132	0.61 192	0.54 301	0.10 121	1.65 547	0.10 153	0.08 60	0.42 510	0.68 388

MM-Stereo_test1	0.63 308	0.64 259	2.51 334	0.54 434	0.37 353	0.44 101	0.28 288	0.68 211	0.59 199	0.43 171	0.33 143	0.26 117	0.25 159	0.89 298	0.52 288	0.10 121	1.84 556	0.10 153	0.09 93	0.41 507	1.40 528

HART	0.75 405	0.75 317	2.22 221	0.94 514	1.59 569	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 461	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 598	0.10 153	0.07 37	0.36 468	1.61 541

HI	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

CoSv	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

fffft	0.36 46	0.70 287	1.51 84	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 365	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 277
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 46	0.83 342	1.48 81	0.26 74	0.15 34	0.46 115	0.22 143	0.40 28	0.43 68	0.23 36	0.24 65	0.21 73	0.18 62	0.47 111	0.59 321	0.07 7	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.42 246

tt45	0.35 36	0.80 334	1.46 77	0.26 74	0.17 67	0.55 221	0.22 143	0.44 51	0.39 46	0.24 46	0.26 82	0.25 106	0.18 62	0.64 207	0.36 187	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.29 155

mms	0.39 68	0.63 255	1.31 55	0.34 239	0.65 467	0.32 23	0.22 143	0.39 23	0.39 46	0.27 84	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.57 172	0.22 18	0.08 22	0.21 305	0.10 153	0.08 60	0.24 322	1.16 497

ours_stereo	0.37 56	0.67 265	1.63 97	0.30 152	0.50 414	0.35 38	0.22 143	0.41 32	0.38 34	0.21 20	0.32 139	0.23 86	0.17 41	0.47 111	0.22 18	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.77 417

fffy	0.39 68	0.67 265	1.57 88	0.45 384	0.52 420	0.37 47	0.22 143	0.45 57	0.35 13	0.21 20	0.30 115	0.26 117	0.20 95	0.45 102	0.24 46	0.08 22	0.29 339	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.77 417

PAM_32	0.95 493	0.43 148	2.68 411	0.64 467	1.10 539	1.78 571	1.16 573	1.12 522	0.96 508	1.07 524	0.90 504	1.38 560	0.76 501	0.78 267	1.11 461	0.10 121	1.29 503	0.10 153	0.50 536	0.16 165	0.98 479

PAM	0.91 478	0.43 148	2.67 404	0.77 494	0.89 503	1.81 572	1.22 578	1.13 526	0.78 404	1.16 535	0.91 506	1.39 561	0.68 477	0.76 258	1.06 452	0.10 121	0.98 460	0.10 153	0.50 536	0.14 132	0.66 378

model_zeroshot	0.75 405	0.94 388	2.48 322	1.88 582	0.68 472	0.72 427	0.22 143	1.01 460	0.51 123	1.10 526	0.35 159	0.63 354	0.20 95	0.78 267	0.32 150	0.12 274	1.97 566	0.10 153	0.23 403	0.12 89	0.56 339

RAStereo	0.33 21	0.81 338	2.22 221	0.27 91	0.18 86	0.25 7	0.20 93	0.45 57	0.38 34	0.21 20	0.26 82	0.20 63	0.16 35	0.26 4	0.26 78	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.09 6

rvit_stereo_0080	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

test_sample1	0.61 273	0.45 169	1.84 124	0.33 214	0.29 267	0.49 143	0.24 211	0.83 303	0.73 351	0.51 249	0.53 279	0.52 299	0.45 365	1.40 393	0.72 377	0.11 221	0.96 457	0.10 153	0.24 407	0.15 144	1.25 512

MyStereo8	0.73 390	1.16 439	2.89 467	0.53 427	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 582	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 485	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 360

11t1	0.60 265	0.49 187	2.19 212	0.35 262	0.58 442	0.48 135	0.21 119	0.72 232	0.73 351	0.49 218	0.47 225	0.35 189	0.34 267	0.61 192	0.71 373	0.12 274	1.26 498	0.10 153	0.29 439	0.16 165	1.22 507

ff7	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

IGEVStereo-DCA	0.74 394	0.74 312	2.09 184	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.23 182	0.49 83	0.62 223	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ffff	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

rrr	0.84 441	0.74 312	3.40 529	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.28 288	1.23 541	0.84 458	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.29 439	0.24 322	1.75 548

11t	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

whm_eth	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

MaDis-Stereo	0.35 36	0.89 368	2.15 203	0.25 57	0.29 267	0.29 12	0.17 56	0.47 74	0.41 55	0.21 20	0.22 48	0.28 138	0.21 106	0.32 27	0.31 140	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.11 76	0.12 20

IGEV_Zeroshot_test	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

HH	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

HanStereo	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

anonymousdsp2	0.88 461	0.31 33	1.96 155	1.06 528	1.56 566	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.98 515	1.20 543	0.37 169	0.65 367	0.26 173	1.19 363	0.46 255	0.10 121	2.40 594	0.10 153	0.13 244	0.19 244	2.96 589

anonymousdsp	0.86 453	0.59 239	2.65 392	1.33 548	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.13 531	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.12 595

CBFPSM	0.62 294	1.34 485	2.12 195	0.30 152	0.23 192	0.71 421	0.38 409	0.77 252	0.68 300	0.51 249	0.49 247	1.03 522	0.82 507	0.63 200	1.35 491	0.11 221	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.19 244	0.37 208

EGLCR-Stereo	0.90 475	0.31 33	1.90 141	1.60 566	0.95 511	1.14 538	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 577	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 596	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 594

DCRE	0.76 410	0.80 334	2.31 241	1.05 527	1.18 544	0.63 354	0.26 256	1.03 477	0.59 199	0.52 259	2.12 572	0.44 243	0.27 189	0.41 84	0.53 295	0.09 52	1.02 469	0.10 153	0.32 465	0.16 165	1.47 533

ProNet	0.46 128	0.60 240	1.85 129	0.35 262	0.67 469	0.49 143	0.25 238	0.53 116	0.57 180	0.21 20	0.24 65	0.22 77	0.20 95	0.52 149	0.22 18	0.09 52	0.47 378	0.10 153	0.09 93	0.23 315	1.33 518

CroCo-Stereo Lap2	0.38 63	0.91 378	2.02 168	0.33 214	0.38 362	0.23 5	0.21 119	0.63 188	0.51 123	0.23 36	0.28 100	0.29 147	0.23 132	0.34 39	0.28 103	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.22 298	0.15 46

ccc-4	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 327	1.15 436	2.40 263	0.33 214	0.30 283	0.83 481	0.40 420	0.94 398	0.82 439	0.67 423	0.76 468	0.68 393	0.58 441	1.13 350	1.25 484	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.28 149

raft_robust	0.68 360	1.24 463	2.42 272	0.30 152	0.57 438	0.53 196	0.25 238	0.95 412	0.79 417	0.49 218	0.46 219	1.12 541	0.74 493	1.50 413	0.61 335	0.09 52	0.62 414	0.10 153	0.30 449	0.26 367	0.30 164

IGEV-Stereo	0.86 453	0.60 240	2.65 392	1.35 550	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.55 214	0.61 246	1.81 120	0.30 152	0.23 192	0.77 456	0.35 387	0.90 372	0.62 223	0.62 376	0.60 356	0.65 367	0.42 335	1.76 461	0.47 260	0.17 434	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.21 281	0.16 59

test-3	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.52 259	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.62 362

test_1	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.51 249	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.63 368

GANet-ADL	0.48 148	0.56 227	2.51 334	0.34 239	0.20 135	0.58 264	0.25 238	0.80 274	0.57 180	0.43 171	0.61 364	0.56 324	0.31 244	0.44 100	0.44 243	0.14 363	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.38 217

STrans-v2	0.69 367	0.62 253	2.66 396	0.28 112	0.23 192	0.57 253	0.32 354	1.01 460	0.77 399	0.92 503	0.84 486	0.88 487	0.92 525	1.81 474	1.19 474	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.12 89	0.30 164

DEmStereo	0.69 367	0.40 125	2.42 272	0.42 359	0.18 86	0.66 396	0.88 547	0.54 127	0.64 245	0.60 353	1.00 521	0.45 255	1.24 548	1.53 418	2.21 548	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.10 134	0.11 76	0.14 37

DRaft	0.65 327	0.47 175	2.38 253	0.25 57	0.17 67	0.64 367	0.65 516	0.56 143	0.57 180	0.67 423	0.98 517	0.38 202	0.99 532	1.42 398	2.06 537	0.11 221	0.14 221	0.10 153	0.14 267	0.18 214	0.21 98

GrayStereo	0.71 378	0.27 3	2.40 263	0.89 506	0.23 192	0.62 340	1.40 587	0.67 206	0.70 323	0.72 449	0.77 472	0.55 318	3.03 593	0.60 187	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.21 384	0.12 89	0.37 208

cross-raft	0.47 135	0.34 69	2.17 206	0.70 486	0.84 498	0.50 156	0.35 387	0.74 238	0.43 68	0.44 180	0.45 214	0.63 354	0.25 159	0.37 60	0.27 88	0.08 22	0.14 221	0.10 153	0.23 403	0.11 76	0.27 143

test-1	0.61 273	0.54 214	2.09 184	0.31 171	1.37 554	0.51 165	0.28 288	0.83 303	0.50 116	0.42 163	0.55 310	0.54 309	0.24 139	0.38 64	1.25 484	0.10 121	1.08 474	0.10 153	0.17 331	0.11 76	0.77 417

Prome-Stereo	0.53 199	0.36 85	2.39 260	0.60 452	0.23 192	0.63 354	0.41 422	0.66 201	0.67 273	0.59 342	1.02 524	0.43 228	0.71 485	0.61 192	0.34 175	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.44 272

raft+_RVC	0.62 294	1.18 445	2.43 277	0.36 281	2.08 587	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 454	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 398

XX-Stereo	0.98 502	0.57 229	4.45 584	1.64 569	5.33 609	0.55 221	0.16 46	0.96 415	0.43 68	0.45 184	0.65 400	0.85 475	0.19 78	0.79 271	0.26 78	0.11 221	0.80 440	0.10 153	0.32 465	0.17 189	0.78 423

test_xeample3	0.86 453	0.75 317	3.36 518	0.65 470	0.76 485	0.49 143	0.33 368	1.21 540	0.80 425	0.61 363	0.23 61	0.30 155	0.29 227	1.17 358	1.57 510	0.10 121	1.79 553	0.10 153	0.40 509	0.25 347	2.09 561

AFF-stereo	0.57 229	1.51 525	2.59 364	0.33 214	0.23 192	0.51 165	0.21 119	0.69 214	0.68 300	0.49 218	0.63 379	0.49 283	0.34 267	0.50 143	0.37 198	0.08 22	0.54 395	0.10 153	0.10 134	0.40 500	0.60 359

GMStereo	0.44 114	1.32 477	2.65 392	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.54 210	0.87 359	2.45 303	0.28 112	0.22 162	0.59 284	0.36 396	0.69 214	0.73 351	0.49 218	0.59 347	0.69 404	0.42 335	0.47 111	0.70 367	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.36 468	0.39 225

acv_ft	0.57 229	0.87 359	2.45 303	0.33 214	0.41 382	0.63 354	0.29 316	0.86 337	0.73 351	0.64 398	0.59 347	0.69 404	0.45 365	0.47 111	0.68 362	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.43 515	0.39 225

DIP-Stereo	0.43 98	0.50 195	2.21 219	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 303	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 545	0.73 351	0.73 451	0.70 433	0.77 435	0.45 365	3.73 599	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.79 424	1.46 518	2.72 428	0.34 239	0.25 214	0.59 284	0.32 354	0.88 354	0.83 446	0.62 376	0.95 512	0.80 451	0.43 348	2.46 549	1.72 515	0.38 542	0.26 329	0.10 153	0.09 93	0.25 347	0.43 256

HITNet	0.55 214	1.28 472	2.73 433	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 360
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
iResNetv2_ROB	0.71 378	1.90 563	3.48 537	0.43 372	0.22 162	0.60 299	0.29 316	0.96 415	0.78 404	0.60 353	0.65 400	0.60 343	0.46 376	0.80 275	1.21 477	0.12 274	0.08 49	0.10 153	0.07 37	0.44 519	0.33 184

HSM	0.67 353	0.92 383	2.29 236	0.30 152	0.29 267	0.65 383	0.29 316	0.98 431	0.67 273	0.59 342	0.58 342	1.39 561	0.65 466	2.56 555	0.45 249	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.24 124

NLSM1	0.45 119	0.54 214	1.05 24	0.27 91	0.40 375	0.49 143	0.21 119	1.54 565	1.71 574	0.26 71	0.33 143	0.26 117	0.26 173	0.41 84	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.22 298	0.23 114

NLCSM	0.53 199	0.70 287	1.11 32	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 554	1.68 571	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 321

FE-Mocha	0.61 273	0.36 85	1.84 124	1.06 528	0.34 322	0.43 91	0.17 56	0.72 232	0.55 165	0.45 184	0.50 259	0.58 332	0.45 365	2.35 538	1.18 471	0.10 121	0.40 363	0.11 227	0.21 384	0.13 108	0.31 173

Select-FE	0.89 469	0.94 388	2.99 482	0.50 415	1.03 524	1.31 547	0.92 552	1.40 556	0.59 199	1.11 528	0.55 310	1.16 548	0.75 497	0.91 301	1.20 475	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 533	0.14 132	1.09 493

z-ln-s-r	0.76 410	1.41 506	2.84 458	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 483	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 517	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 232

xyz-stereo-finetune2	0.40 80	0.89 368	1.40 67	0.22 16	0.12 6	0.58 264	0.23 182	0.55 137	0.50 116	0.33 121	0.47 225	0.30 155	0.41 322	0.81 279	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.12 20

LG-Stereo	0.36 46	0.61 246	1.37 60	0.26 74	0.37 353	0.43 91	0.20 93	0.55 137	0.44 78	0.25 53	0.30 115	0.50 287	0.17 41	0.30 12	0.37 198	0.10 121	0.18 275	0.11 227	0.10 134	0.24 322	0.43 256

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 71	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.45 119	0.83 342	1.85 129	0.29 132	0.16 45	0.57 253	0.18 70	0.60 170	0.56 173	0.37 137	0.44 211	0.38 202	0.24 139	0.48 124	0.28 103	0.09 52	0.30 340	0.11 227	0.11 184	0.44 519	0.77 417

rvit_stereo_0081_aga	0.34 26	0.67 265	1.79 114	0.27 91	0.20 135	0.34 32	0.21 119	0.43 43	0.48 99	0.26 71	0.28 100	0.27 130	0.21 106	0.33 32	0.25 63	0.14 363	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.14 132	0.18 76

rvit_stereo_0081	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 490	0.84 347	3.40 529	1.46 558	0.78 490	1.37 550	0.70 529	1.11 519	0.68 300	0.80 478	1.29 545	1.09 537	0.59 444	1.16 355	1.01 444	0.14 363	0.53 392	0.11 227	0.46 526	0.31 422	0.86 450

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 433	0.78 328	3.67 549	0.35 262	0.81 494	1.25 545	0.88 547	1.13 526	0.58 188	0.84 492	0.52 272	1.24 550	0.64 463	0.77 260	0.70 367	0.10 121	0.53 392	0.11 227	0.45 521	0.29 404	0.81 437

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 119	1.36 494	1.30 53	0.24 42	0.12 6	0.33 29	0.20 93	0.41 32	0.37 25	0.32 116	0.21 37	0.16 33	0.14 14	0.29 10	0.62 338	0.55 556	1.42 523	0.11 227	0.13 244	0.25 347	0.56 339

rvit_stereo_ft	0.38 63	1.01 400	1.86 135	0.33 214	0.21 149	0.28 9	0.27 275	0.59 163	0.55 165	0.24 46	0.28 100	0.28 138	0.27 189	0.35 51	0.28 103	0.14 363	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.14 132	0.31 173

test_sample2	0.59 255	0.42 136	1.84 124	0.33 214	0.18 86	0.52 185	0.28 288	0.86 337	0.70 323	0.47 199	0.53 279	0.46 264	0.41 322	1.51 414	0.66 355	0.12 274	0.93 456	0.11 227	0.24 407	0.16 165	1.01 482

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 185	0.51 202	1.12 33	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.20 93	1.10 515	1.33 555	3.13 604	0.33 143	0.22 77	0.20 95	0.34 39	0.26 78	0.11 221	0.09 103	0.11 227	0.09 93	0.17 189	0.21 98

SMFormer	0.64 318	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.17 189	0.84 442

tta	0.63 308	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.19 244	0.59 355

AE-Stereo	0.71 378	0.32 47	2.44 285	0.44 377	0.50 414	0.58 264	0.23 182	1.08 510	0.67 273	0.67 423	0.51 263	0.47 273	0.24 139	0.63 200	0.32 150	0.09 52	2.15 581	0.11 227	0.45 521	0.22 298	2.01 556

CoDeX	0.54 210	0.52 207	2.25 229	0.30 152	0.26 231	0.61 319	0.32 354	1.03 477	0.73 351	0.49 218	0.56 324	0.52 299	0.40 310	1.59 435	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.10 134	0.15 144	0.22 105

ACVNet-DCA	0.67 353	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

1test111	0.72 387	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	1.03 323	0.75 387	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

cc1	0.74 394	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.20 571

tt1	0.74 394	0.73 302	2.34 246	0.67 478	0.63 460	0.75 441	0.24 211	0.85 326	0.96 508	0.81 482	0.38 176	0.26 117	0.35 269	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.19 568

1111x	1.06 517	0.79 332	3.29 513	0.33 214	0.60 448	0.64 367	0.33 368	1.10 515	0.92 491	0.59 342	0.69 420	0.59 336	0.47 387	2.64 563	4.61 600	0.12 274	1.38 515	0.11 227	0.49 533	0.18 214	1.30 517

EKT-Stereo	1.56 565	0.55 223	2.60 371	2.54 600	19.66 621	0.55 221	0.22 143	0.76 245	0.51 123	0.40 153	0.36 163	0.43 228	0.27 189	0.74 253	0.42 230	0.13 322	0.17 267	0.11 227	0.16 313	0.20 267	0.50 300

MIM_Stereo	0.55 214	0.92 383	2.65 392	0.32 192	1.09 535	0.51 165	0.19 78	0.67 206	0.52 135	0.48 202	0.54 299	0.43 228	0.27 189	0.57 172	0.30 121	0.08 22	0.17 267	0.11 227	0.10 134	0.28 394	0.80 430

iinet-f	0.62 294	1.18 445	2.55 352	0.33 214	0.25 214	0.82 479	0.34 377	0.87 346	0.69 312	0.56 299	0.64 392	0.73 421	0.67 475	0.80 275	0.81 406	0.14 363	0.13 204	0.11 227	0.10 134	0.44 519	0.26 136

gwcnet-sp	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

scenet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

ssnet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

x	0.65 327	0.62 253	2.12 195	0.36 281	0.61 457	0.48 135	0.24 211	0.80 274	0.89 483	0.50 237	0.56 324	0.44 243	0.36 273	0.62 199	0.80 402	0.11 221	1.44 524	0.11 227	0.39 508	0.16 165	1.34 520

IER	0.49 163	0.73 302	2.12 195	0.27 91	0.25 214	0.65 383	0.27 275	0.76 245	0.59 199	0.56 299	0.59 347	0.60 343	0.53 419	0.64 207	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.18 214	0.15 46

RAFT_CTSACE	0.58 237	1.16 439	2.76 441	0.36 281	0.29 267	0.54 207	0.29 316	0.69 214	0.51 123	0.51 249	0.75 465	0.67 379	0.37 279	0.63 200	0.47 260	0.08 22	0.49 382	0.11 227	0.10 134	0.41 507	0.32 180

RAFT+CT+SA	0.60 265	1.25 466	2.49 328	0.38 314	0.75 482	0.55 221	0.34 377	0.83 303	0.68 300	0.39 148	0.55 310	0.44 243	0.29 227	0.75 255	0.28 103	0.09 52	0.24 317	0.11 227	0.51 541	0.30 413	0.74 410

test_4	0.47 135	0.80 334	2.15 203	0.36 281	0.29 267	0.59 284	0.28 288	0.50 100	0.42 62	0.43 171	0.76 468	0.39 206	0.22 114	0.73 249	0.49 278	0.08 22	0.18 275	0.11 227	0.15 291	0.29 404	0.27 143

iRaft-Stereo_5w	0.65 327	1.35 489	2.21 219	0.30 152	0.63 460	0.49 143	0.28 288	0.78 259	0.64 245	0.41 155	0.61 364	0.62 350	0.46 376	1.79 471	0.48 268	0.10 121	0.25 326	0.11 227	0.12 222	0.40 500	0.94 468

MIPNet	0.88 461	1.07 413	2.85 461	0.61 458	0.18 86	1.46 554	1.37 583	1.65 572	0.78 404	1.93 579	0.85 489	0.75 428	1.66 568	0.87 287	0.34 175	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.32 465	0.27 381	0.26 136

IPLGR	0.58 237	0.64 259	3.12 498	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 481	1.06 504	0.69 312	0.73 451	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 285	0.53 427	0.59 443	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.25 494	0.11 227	0.35 488	0.30 413	0.62 362

PSMNet-ADL	0.56 222	0.47 175	2.03 169	0.35 262	0.22 162	0.67 404	0.27 275	0.77 252	0.58 188	0.43 171	0.53 279	0.70 410	0.45 365	1.89 494	0.64 347	0.16 414	0.13 204	0.11 227	0.13 244	0.15 144	0.51 307

ADLNet2	0.73 390	1.22 457	3.28 511	0.34 239	0.36 346	0.65 383	0.37 399	0.94 398	0.87 474	0.57 316	0.65 400	0.92 494	0.48 394	2.05 512	0.60 326	0.13 322	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.37 476	0.38 217

CrosDoStereo	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

TRStereo	0.89 469	1.02 402	2.91 470	4.59 610	0.31 293	0.93 510	0.23 182	1.93 586	0.66 260	0.37 137	0.54 299	0.48 281	0.40 310	0.67 220	0.29 114	0.13 322	0.37 352	0.11 227	0.48 531	0.13 108	1.21 505

TransformOpticalFlow	0.65 327	0.61 246	2.67 404	0.45 384	0.26 231	0.62 340	0.28 288	0.88 354	0.76 386	0.76 465	0.74 458	0.90 493	0.84 510	1.82 477	0.80 402	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.19 82

IIG-Stereo	0.65 327	0.87 359	2.32 243	0.55 436	0.23 192	0.62 340	0.21 119	0.78 259	0.71 337	0.64 398	0.69 420	0.69 404	0.38 288	2.07 515	1.37 495	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.27 143

NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 285	0.52 423	0.16 45	0.94 512	0.73 533	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

ASMatch	0.61 273	0.47 175	2.72 428	0.91 512	0.36 346	0.56 230	0.24 211	0.54 127	0.67 273	0.48 202	1.20 540	0.47 273	0.65 466	1.33 386	0.93 422	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.10 61	0.17 67

DeepStereo_LL	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

DeepStereo_RVC	0.47 135	0.37 98	2.19 212	0.55 436	0.18 86	0.60 299	0.58 494	0.52 109	0.62 223	0.49 218	0.45 214	0.39 206	0.85 513	0.47 111	0.34 175	0.12 274	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.19 82

RAFT-345	0.56 222	0.37 98	2.68 411	0.40 344	0.34 322	0.58 264	0.41 422	0.49 83	0.70 323	0.51 249	0.99 520	0.43 228	0.28 207	1.56 422	0.81 406	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.11 76	0.09 6

RALAANet	0.52 185	1.37 499	2.63 382	0.33 214	0.23 192	0.48 135	0.19 78	0.69 214	0.55 165	0.49 218	0.46 219	0.39 206	0.31 244	0.53 157	0.53 295	0.10 121	0.33 347	0.11 227	0.17 331	0.29 404	0.13 25

222	1.02 509	0.60 240	1.95 151	0.29 132	0.51 417	0.62 340	0.24 211	1.09 512	0.86 468	0.64 398	0.67 412	0.47 273	0.42 335	1.86 487	6.73 610	0.13 322	1.21 489	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.44 531

xxxx	0.97 500	0.64 259	2.14 202	0.30 152	0.67 469	0.64 367	0.24 211	1.09 512	0.91 489	0.57 316	0.65 400	0.58 332	0.39 303	1.57 427	5.49 606	0.13 322	1.38 515	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.41 529

test_xeample	0.98 502	0.65 263	2.12 195	0.29 132	0.67 469	0.60 299	0.28 288	1.08 510	0.85 461	0.62 376	0.70 433	0.44 243	0.41 322	1.95 502	5.45 604	0.12 274	1.33 510	0.11 227	0.31 457	0.18 214	1.42 530

cf-r	0.62 294	1.27 469	2.99 482	0.34 239	0.28 259	0.60 299	0.28 288	0.82 292	0.70 323	0.55 287	0.61 364	0.77 435	0.41 322	1.32 384	0.52 288	0.13 322	0.09 103	0.11 227	0.12 222	0.22 298	0.27 143

DISCO	0.61 273	0.63 255	1.98 158	0.46 389	0.34 322	0.84 486	0.35 387	0.88 354	0.81 433	0.61 363	0.64 392	1.06 531	0.53 419	1.11 346	0.83 411	0.13 322	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.26 367	0.37 208

DFGA-Net	0.61 273	1.55 528	2.59 364	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 439	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 484	0.18 76

AIO-test1	0.58 237	1.37 499	2.77 443	0.66 475	1.08 533	0.50 156	0.23 182	0.86 337	0.69 312	0.31 111	0.42 196	0.29 147	0.22 114	0.77 260	0.34 175	0.13 322	0.15 239	0.12 286	0.16 313	0.31 422	0.30 164

ACV-stereo	0.71 378	0.85 352	3.01 485	0.33 214	0.25 214	1.01 520	0.59 497	0.62 180	0.54 154	0.42 163	0.45 214	1.54 568	1.44 558	1.40 393	0.73 381	0.14 363	0.13 204	0.12 286	0.11 184	0.20 267	0.35 199

test_sample3	0.61 273	0.48 180	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.58 264	0.25 238	0.97 423	0.76 386	0.54 274	0.52 272	0.46 264	0.37 279	1.78 467	0.57 311	0.13 322	0.79 437	0.12 286	0.21 384	0.17 189	0.73 406

H2IRNET	0.48 148	1.04 409	2.57 360	0.31 171	0.19 119	0.54 207	0.19 78	0.55 137	0.53 148	0.28 92	0.56 324	0.47 273	0.35 269	0.47 111	0.40 214	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.14 267	0.37 476	0.26 136

MyStereo07	0.56 222	0.68 275	2.42 272	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.58 154	0.72 346	1.17 536	0.26 82	0.20 63	0.27 189	1.28 380	0.28 103	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

MyStereo06	0.70 374	0.72 298	3.51 539	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.90 372	0.67 273	1.48 570	0.53 279	0.84 469	0.57 433	0.60 187	1.11 461	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

MyStereo05	0.57 229	0.72 298	2.72 428	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.87 346	0.82 439	0.54 274	0.37 169	0.53 302	0.42 335	0.63 200	0.73 381	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

MyStereo04	0.57 229	0.68 275	2.66 396	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.88 354	0.80 425	0.48 202	0.37 169	0.54 309	0.42 335	0.61 192	0.71 373	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

xx1	0.71 378	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.46 264	0.37 279	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

MIF-Stereo (partial)	0.41 85	0.71 292	2.67 404	0.27 91	0.24 204	0.32 23	0.17 56	0.56 143	0.46 87	0.26 71	0.37 169	0.25 106	0.26 173	0.46 106	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.21 281	0.15 46

4D-IteraStereo	0.62 294	1.29 474	3.04 491	0.27 91	0.30 283	0.46 115	0.26 256	0.54 127	0.51 123	0.41 155	0.31 127	0.39 206	0.19 78	0.53 157	0.65 352	0.09 52	0.47 378	0.12 286	0.11 184	0.21 281	2.14 564

knoymous	0.37 56	0.34 69	1.83 121	0.25 57	0.18 86	0.45 107	0.24 211	0.60 170	0.40 53	0.42 163	0.39 182	0.54 309	0.25 159	0.41 84	0.29 114	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.07 37	0.13 108	0.20 91

anonymousa	0.74 394	0.60 240	2.58 362	0.96 518	1.33 552	0.61 319	0.26 256	0.69 214	0.56 173	0.55 287	0.84 486	0.82 461	0.46 376	0.56 168	0.61 335	0.10 121	1.11 479	0.12 286	0.98 593	0.14 132	0.97 477

riskmin	0.96 497	0.32 47	2.07 178	1.72 574	1.61 570	1.62 563	0.57 492	1.45 559	0.55 165	0.73 451	0.89 501	0.92 494	0.45 365	1.16 355	0.60 326	0.11 221	1.30 506	0.12 286	1.38 602	0.14 132	1.51 534

TestStereo1	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

qqq	0.65 327	0.63 255	2.10 191	0.30 152	0.64 464	0.46 115	0.27 275	0.81 283	0.83 446	0.48 202	0.56 324	0.46 264	0.37 279	1.03 323	0.75 387	0.11 221	1.41 520	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

DisPM	0.48 148	0.41 131	2.54 344	0.61 458	0.18 86	0.59 284	0.62 508	0.54 127	0.67 273	0.61 363	0.53 279	0.38 202	0.26 173	0.76 258	0.31 140	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.15 46

Wz-Net-LNSev	0.66 347	1.30 475	2.81 452	0.35 262	0.37 353	0.80 470	0.48 461	0.91 379	0.87 474	0.63 387	0.70 433	0.80 451	0.59 444	0.67 220	0.68 362	0.15 394	0.14 221	0.12 286	0.12 222	0.24 322	0.38 217

test_5	0.61 273	1.25 466	2.76 441	0.39 331	0.64 464	0.58 264	0.35 387	0.85 326	0.66 260	0.49 218	0.56 324	0.55 318	0.40 310	0.79 271	0.32 150	0.10 121	0.19 281	0.12 286	0.12 222	0.33 437	0.85 447

SA-5K	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

GLC_STEREO	0.31 15	0.30 26	1.80 116	0.29 132	0.12 6	0.41 73	0.20 93	0.39 23	0.42 62	0.26 71	0.31 127	0.25 106	0.19 78	0.36 57	0.26 78	0.09 52	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.15 46

DAS	0.61 273	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	2.38 543	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

SepStereo	0.57 229	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	1.55 420	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

LCNet	0.58 237	0.43 148	2.42 272	0.91 512	0.22 162	0.95 514	0.29 316	0.62 180	0.64 245	0.52 259	0.55 310	0.41 222	0.75 497	0.84 283	0.27 88	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.18 344	0.97 574	0.40 232

HHNet	0.63 308	0.67 265	3.10 496	0.37 294	0.25 214	0.64 367	0.60 501	0.70 224	0.67 273	0.55 287	1.12 535	0.32 172	0.60 452	0.43 95	1.75 519	0.16 414	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.18 214	0.22 105

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 481	0.40 125	2.53 339	0.60 452	1.01 521	0.62 340	0.45 449	0.52 109	0.68 300	0.58 323	0.53 279	0.50 287	0.72 486	1.22 365	7.32 612	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

OMP-Stereo	0.64 318	0.87 359	2.38 253	0.56 445	0.37 353	0.60 299	0.26 256	0.75 242	0.71 337	0.65 414	0.60 356	0.68 393	0.32 253	2.07 515	1.18 471	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.28 149

NF-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.55 352	0.55 436	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.44 404	0.78 397	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

OCTAStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.42 429	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.79 400	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

PSM-adaLoss	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 456	0.70 486	0.21 149	0.73 431	1.75 592	0.61 176	0.60 206	1.07 524	1.62 562	1.28 552	2.11 584	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 225

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.49 409	0.17 67	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.48 124	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

KYRaft	0.52 185	0.35 79	2.40 263	0.34 239	0.21 149	0.75 441	0.43 436	0.62 180	0.63 235	0.64 398	0.92 507	0.53 302	0.72 486	0.60 187	0.26 78	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.14 267	0.13 108	0.54 327

HUI-Stereo	0.43 98	0.36 85	2.45 303	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.47 111	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

SST-Stereo	0.56 222	0.30 26	2.44 285	0.71 488	0.55 431	0.62 340	0.65 516	0.57 150	0.67 273	0.59 342	0.53 279	0.51 292	0.59 444	1.57 427	0.31 140	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.11 17

RAFT_R40	0.55 214	0.31 33	2.44 285	0.57 449	0.42 394	0.62 340	0.52 475	0.58 154	0.66 260	0.56 299	0.54 299	0.54 309	0.50 405	1.56 422	0.53 295	0.11 221	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

PFNet	0.62 294	0.42 136	2.69 418	0.43 372	0.55 431	0.62 340	0.27 275	0.64 195	0.72 346	0.61 363	0.56 324	0.45 255	0.33 259	1.86 487	1.12 463	0.28 526	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.26 367	0.27 143

RE-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

Pruner-Stereo	0.55 214	0.38 108	2.49 328	1.78 576	0.19 119	0.63 354	0.45 449	0.59 163	0.67 273	0.61 363	0.48 233	0.41 222	0.25 159	0.49 138	0.99 439	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.14 37

TVStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

iGMRVC	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.57 172	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iRAFT	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

CRE-IMP	0.46 128	0.31 33	2.40 263	0.53 427	0.17 67	0.79 466	0.68 525	0.54 127	0.66 260	0.47 199	0.43 199	0.44 243	0.26 173	0.43 95	0.33 163	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.23 114

RAFT-IKP	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.16 45	0.60 299	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

LMCR-Stereo	0.61 273	1.00 397	2.60 371	0.42 359	0.22 162	0.74 438	0.31 343	1.06 504	0.70 323	0.62 376	0.64 392	0.40 215	0.52 416	0.84 283	1.27 486	0.20 476	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.26 367	0.16 59

iRaftStereo_RVC	0.47 135	0.84 347	1.91 144	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.20 93	0.58 154	0.50 116	0.37 137	0.43 199	0.42 227	0.23 132	0.38 64	0.28 103	0.09 52	0.70 428	0.12 286	0.11 184	0.43 515	0.77 417

GEStereo_RVC	0.61 273	1.19 448	2.61 376	0.48 396	0.25 214	0.63 354	0.37 399	1.05 491	0.79 417	0.55 287	0.55 310	0.59 336	0.44 357	1.10 341	0.48 268	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.27 381	0.43 256

TestStereo	0.49 163	0.88 363	2.38 253	0.30 152	0.16 45	0.43 91	0.25 238	0.55 137	0.46 87	0.38 143	0.46 219	0.34 185	0.28 207	1.96 504	0.28 103	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.15 144	0.13 25

sAnonymous2	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

CroCo_RVC	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

sCroCo_RVC	0.37 56	0.39 117	2.38 253	0.35 262	0.27 244	0.31 17	0.22 143	0.49 83	0.48 99	0.23 36	0.34 152	0.25 106	0.24 139	0.35 51	0.25 63	0.15 394	0.17 267	0.12 286	0.11 184	0.15 144	0.15 46

GES	0.49 163	0.54 214	2.37 250	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 164

SFCPSM	0.48 148	0.39 117	2.30 238	0.28 112	0.27 244	0.70 416	0.32 354	1.00 450	0.69 312	0.50 237	0.52 272	0.43 228	0.36 273	0.53 157	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.18 214	0.23 114

MMNet	0.55 214	0.92 383	2.03 169	0.34 239	0.27 244	0.79 466	0.28 288	0.86 337	0.79 417	0.62 376	0.58 342	0.59 336	0.56 428	0.80 275	0.61 335	0.11 221	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.21 281	0.22 105

FENet	0.48 148	0.58 231	2.46 311	0.33 214	0.18 86	0.58 264	0.22 143	0.83 303	0.64 245	0.49 218	0.42 196	0.55 318	0.38 288	0.52 149	0.51 285	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.11 184	0.17 189	0.31 173

ac_64	0.63 308	0.77 322	2.71 426	0.37 294	0.34 322	0.64 367	0.30 332	0.86 337	0.67 273	0.58 323	0.53 279	0.88 487	0.48 394	1.84 481	0.71 373	0.15 394	0.12 186	0.12 286	0.12 222	0.21 281	0.25 128

GwcNet-RSSM	0.64 318	1.38 503	2.69 418	0.33 214	0.26 231	0.60 299	0.32 354	0.84 312	0.73 351	0.56 299	0.65 400	0.72 415	0.42 335	1.78 467	0.60 326	0.14 363	0.10 134	0.12 286	0.13 244	0.26 367	0.26 136

BEATNet_4x	0.57 229	1.16 439	2.56 356	0.35 262	0.16 45	0.56 230	0.25 238	0.91 379	0.64 245	0.55 287	0.53 279	0.59 336	0.43 348	0.67 220	0.76 391	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.23 315	0.58 350

G2L-Stereo	0.62 294	1.27 469	2.67 404	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 192

AIO-test2	0.60 265	1.55 528	2.73 433	0.63 463	0.42 394	0.50 156	0.23 182	0.84 312	0.73 351	0.34 128	0.53 279	0.37 196	0.22 114	0.70 233	0.32 150	0.75 567	0.16 254	0.13 347	0.17 331	0.21 281	0.47 285

rvit_stereo_0083	0.28 10	0.37 98	0.88 5	0.28 112	0.18 86	0.28 9	0.22 143	0.40 28	0.58 188	0.25 53	0.30 115	0.27 130	0.27 189	0.38 64	0.25 63	0.14 363	0.12 186	0.13 347	0.10 134	0.13 108	0.14 37

test_sample6	0.64 318	0.51 202	2.17 206	0.35 262	0.18 86	0.56 230	0.27 275	1.00 450	0.80 425	0.56 299	0.66 407	0.47 273	0.39 303	1.95 502	0.60 326	0.14 363	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.18 214	0.78 423

test_sample5	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

test_sample4	0.62 294	0.49 187	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.57 253	0.25 238	0.98 431	0.76 386	0.56 299	0.55 310	0.45 255	0.38 288	1.78 467	0.56 308	0.13 322	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.17 189	0.76 413

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 141	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.56 299	0.66 407	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

plain	0.43 98	0.73 302	2.80 448	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 515	0.13 25

ToySt	0.67 353	0.88 363	2.61 376	0.39 331	0.73 479	0.61 319	0.38 409	0.78 259	0.73 351	0.43 171	0.70 433	0.72 415	0.45 365	0.66 217	0.62 338	0.14 363	0.63 416	0.13 347	0.33 479	0.24 322	1.18 498

Sa-1000	0.61 273	1.07 413	2.71 426	0.32 192	0.61 457	0.61 319	0.31 343	1.00 450	0.76 386	0.53 268	0.83 484	0.43 228	0.33 259	0.69 229	0.30 121	0.10 121	0.52 390	0.13 347	0.28 435	0.29 404	0.29 155

SA	0.61 273	1.14 430	2.79 447	0.32 192	0.63 460	0.57 253	0.30 332	0.97 423	0.78 404	0.43 171	0.63 379	0.39 206	0.46 376	0.70 233	0.31 140	0.10 121	0.44 372	0.13 347	0.32 465	0.31 422	0.51 307

psmg	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.28 112	0.22 162	0.75 441	0.35 387	0.94 398	0.67 273	0.61 363	0.59 347	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.15 46

CIPLG	0.63 308	1.59 536	3.16 502	0.79 498	0.31 293	0.62 340	0.57 492	0.82 292	0.68 300	0.58 323	0.63 379	0.43 228	0.31 244	0.48 124	0.42 230	0.12 274	0.20 296	0.13 347	0.13 244	0.36 468	0.21 98

dd	0.48 148	1.32 477	2.41 268	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

IPLGR_C	0.64 318	1.66 548	3.36 518	0.80 500	0.31 293	0.60 299	0.60 501	0.82 292	0.69 312	0.58 323	0.62 371	0.44 243	0.31 244	0.47 111	0.43 237	0.12 274	0.22 308	0.13 347	0.15 291	0.35 461	0.21 98

AASNet	0.66 347	1.49 523	2.97 477	0.37 294	0.33 312	0.65 383	0.30 332	1.00 450	0.78 404	0.56 299	0.60 356	0.55 318	0.39 303	0.88 294	0.96 426	0.15 394	0.12 186	0.13 347	0.11 184	0.45 522	0.35 199

GMOStereo	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

error version	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-v	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

ACRE	0.63 308	1.55 528	3.41 531	0.76 491	0.28 259	0.60 299	0.56 489	0.82 292	0.68 300	0.57 316	0.62 371	0.43 228	0.30 238	0.47 111	0.42 230	0.12 274	0.19 281	0.13 347	0.14 267	0.36 468	0.20 91

PSM-softLoss	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KMStereo	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

RAFT-RH_RVC	0.65 327	0.73 302	2.78 445	0.39 331	0.29 267	0.60 299	0.18 70	0.45 57	0.63 235	0.75 461	1.89 567	0.47 273	0.29 227	1.59 435	1.21 477	0.15 394	0.07 12	0.13 347	0.13 244	0.11 76	0.10 10

IRAFT_RVC	0.59 255	0.74 312	2.42 272	0.47 395	0.21 149	0.59 284	0.42 429	0.68 211	0.73 351	0.54 274	0.50 259	0.49 283	0.51 409	1.57 427	1.00 442	0.11 221	0.25 326	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37

test-2	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

GMM-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.89 467	0.53 427	0.24 204	0.77 456	0.46 455	0.62 180	0.65 252	0.58 323	0.73 455	0.47 273	0.43 348	0.68 225	0.29 114	0.10 121	0.06 2	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.44 272

rafts_anoy	0.60 265	1.33 482	2.59 364	0.53 427	1.09 535	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 481	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

Anonymous3	0.47 135	0.49 187	2.61 376	0.33 214	0.25 214	0.72 427	0.32 354	0.80 274	0.60 206	0.36 134	0.41 193	0.33 180	0.29 227	0.46 106	0.30 121	0.19 465	0.18 275	0.13 347	0.13 244	0.18 214	0.22 105

delet	0.60 265	0.84 347	2.45 303	0.33 214	0.35 333	0.73 431	0.46 455	0.89 363	0.80 425	0.58 323	0.62 371	0.67 379	0.51 409	1.14 352	0.64 347	0.12 274	0.12 186	0.13 347	0.14 267	0.22 298	0.29 155

UNet	0.56 222	0.58 231	2.81 452	0.32 192	0.33 312	0.74 438	0.27 275	0.86 337	0.67 273	0.55 287	0.55 310	0.72 415	0.55 426	0.79 271	0.58 317	0.12 274	0.09 103	0.13 347	0.11 184	0.20 267	0.19 82

UPFNet	0.51 182	0.67 265	2.04 172	0.34 239	0.33 312	0.65 383	0.37 399	0.88 354	0.65 252	0.60 353	0.53 279	0.61 345	0.41 322	0.77 260	0.55 304	0.13 322	0.13 204	0.13 347	0.13 244	0.20 267	0.16 59

HGLStereo	0.61 273	1.20 450	2.59 364	0.36 281	0.40 375	0.65 383	0.30 332	0.87 346	0.67 273	0.60 353	0.70 433	0.69 404	0.56 428	1.07 338	0.59 321	0.14 363	0.13 204	0.13 347	0.12 222	0.23 315	0.23 114

DSFCA	0.62 294	0.77 322	1.95 151	0.29 132	0.29 267	0.79 466	0.86 544	0.81 283	0.73 351	0.73 451	0.66 407	0.67 379	0.57 433	1.17 358	1.03 445	0.16 414	0.15 239	0.13 347	0.14 267	0.19 244	0.28 149

MSMDNet	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.13 347	0.10 134	0.18 214	0.43 256

FlowAnything_test	0.25 4	0.41 131	0.71 1	0.28 112	0.17 67	0.37 47	0.20 93	0.39 23	0.28 2	0.25 53	0.20 29	0.21 73	0.17 41	0.28 7	0.26 78	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.17 189	0.16 59

zh-mn7	0.92 481	2.02 572	3.80 556	0.35 262	0.28 259	0.73 431	0.41 422	1.00 450	1.15 541	1.03 519	1.30 547	0.75 428	0.62 457	1.98 506	1.55 509	0.17 434	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.57 345

z-mn7	0.90 475	2.01 570	3.02 487	0.37 294	0.29 267	1.02 522	0.48 461	0.97 423	1.33 555	0.71 446	1.36 553	0.85 475	0.62 457	2.15 525	1.50 502	0.15 394	0.13 204	0.14 382	0.13 244	0.34 447	0.53 321

DDVS	0.67 353	0.46 172	1.74 108	2.40 596	0.35 333	0.86 488	0.98 556	0.72 232	0.52 135	0.53 268	0.57 335	0.89 490	0.37 279	1.22 365	0.57 311	0.15 394	0.14 221	0.14 382	0.12 222	0.19 244	0.42 246

mmm	0.66 347	0.53 211	1.83 121	0.38 314	0.86 499	0.49 143	0.27 275	0.82 292	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.47 273	0.38 288	0.81 279	0.73 381	0.12 274	1.37 514	0.14 382	0.45 521	0.18 214	1.35 522

PCWNet_CMD	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.43 256

LL-Strereo	0.85 450	1.73 552	3.06 495	0.37 294	0.61 457	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 433	0.58 342	0.85 475	0.78 502	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 510	1.05 489

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 163	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 318	0.99 396	2.67 404	0.33 214	0.22 162	0.72 427	0.45 449	1.00 450	0.80 425	0.66 421	0.54 299	0.81 456	0.48 394	0.91 301	1.08 457	0.16 414	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.33 437	0.31 173

BUS	0.45 119	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.65 367	0.32 253	0.48 124	0.34 175	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

Wz-Net-MNSev	0.74 394	1.42 511	2.75 438	0.38 314	0.33 312	0.90 504	0.61 506	0.98 431	0.94 500	0.77 467	0.75 465	0.75 428	0.66 473	1.39 391	0.76 391	0.17 434	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.28 394	0.48 292

BSDual-CNN	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

hknet	0.53 199	0.39 117	2.04 172	0.31 171	0.24 204	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.71 337	0.64 398	0.53 279	0.79 443	0.40 310	0.84 283	0.78 397	0.12 274	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

IPLG	0.74 394	1.09 417	2.87 464	0.36 281	0.21 149	1.63 564	0.60 501	1.39 554	0.63 235	1.39 561	0.51 263	0.40 215	0.86 515	1.40 393	0.37 198	0.09 52	0.07 12	0.14 382	0.12 222	0.34 447	0.23 114

AACVNet	0.61 273	1.13 429	2.47 316	0.37 294	0.21 149	0.57 253	0.25 238	0.75 242	0.55 165	0.56 299	0.60 356	0.66 376	0.44 357	2.11 522	0.49 278	0.14 363	0.11 163	0.14 382	0.11 184	0.35 461	0.23 114

PFNet+	0.50 170	0.43 148	2.54 344	0.49 409	0.18 86	0.58 264	0.76 535	0.54 127	0.72 346	0.56 299	0.48 233	0.39 206	0.26 173	0.94 308	0.33 163	0.14 363	0.09 103	0.14 382	0.13 244	0.12 89	0.16 59

THIR-Stereo	0.88 461	0.85 352	2.33 245	0.26 74	0.16 45	0.59 284	2.69 599	0.62 180	0.54 154	0.62 376	1.61 561	0.96 508	1.77 574	1.67 446	2.20 547	0.10 121	0.08 49	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.21 98

RAFT	0.62 294	1.35 489	2.26 230	0.62 460	0.53 427	0.47 128	0.35 387	0.70 224	0.58 188	0.50 237	0.50 259	0.79 443	0.40 310	0.49 138	0.36 187	0.11 221	0.79 437	0.14 382	0.13 244	0.52 539	0.72 402

ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 250	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 485	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 180
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.68 360	1.02 402	2.68 411	0.35 262	0.34 322	0.67 404	0.34 377	0.95 412	0.79 417	0.70 437	0.62 371	0.80 451	0.46 376	1.77 464	0.69 365	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.54 327

ARAFT	0.65 327	1.69 550	3.34 517	0.29 132	0.16 45	0.65 383	0.36 396	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.49 247	0.56 324	0.31 244	1.23 368	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.50 300

PSMNet-RSSM	0.61 273	1.19 448	2.43 277	0.33 214	0.25 214	0.59 284	0.28 288	0.88 354	0.65 252	0.54 274	0.62 371	0.69 404	0.46 376	1.67 446	0.50 282	0.15 394	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.20 267	0.28 149

DMCA	0.50 170	0.83 342	1.95 151	0.32 192	0.24 204	0.59 284	0.26 256	0.81 283	0.68 300	0.59 342	0.49 247	0.56 324	0.36 273	0.65 214	0.65 352	0.14 363	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.29 155

RTSC	0.84 441	1.40 505	2.67 404	0.50 415	0.40 375	0.83 481	0.33 368	1.11 519	1.14 539	0.93 507	0.82 482	0.84 469	0.58 441	1.34 387	1.82 526	0.18 447	0.49 382	0.14 382	0.30 449	0.46 526	0.42 246

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 436	3.11 497	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
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	0.58 237	1.06 412	2.68 411	0.30 152	0.26 231	0.63 354	0.31 343	0.83 303	0.51 123	0.62 376	0.56 324	0.65 367	0.39 303	1.06 329	0.56 308	0.19 465	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.24 322	0.33 184

StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 246	2.07 178	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 437	0.69 420	0.74 423	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.61 273	0.96 391	2.00 161	0.37 294	0.25 214	0.65 383	0.37 399	0.86 337	0.76 386	0.73 451	0.70 433	0.84 469	0.47 387	1.57 427	0.72 377	0.13 322	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.18 214	0.33 184

DN-CSS_ROB	0.56 222	1.64 545	2.75 438	0.42 359	0.22 162	0.57 253	0.19 78	0.79 268	0.66 260	0.46 196	0.62 371	0.41 222	0.32 253	0.73 249	0.49 278	0.12 274	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.17 67

w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 531	3.14 500	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 498	0.73 451	0.77 472	0.72 415	0.65 466	1.82 477	1.75 519	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 468	0.58 350

rvit_0105_6	0.36 46	0.55 223	1.48 81	0.31 171	0.18 86	0.35 38	0.26 256	0.56 143	0.66 260	0.26 71	0.29 106	0.33 180	0.26 173	0.41 84	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.13 244	0.15 144	0.25 128

rvit_0105_5	0.43 98	0.73 302	2.10 191	0.31 171	0.18 86	0.41 73	0.31 343	0.69 214	0.67 273	0.32 116	0.34 152	0.38 202	0.30 238	0.42 93	0.30 121	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.15 144	0.30 164

rvit_0105_4	0.40 80	0.64 259	1.98 158	0.31 171	0.18 86	0.37 47	0.29 316	0.64 195	0.67 273	0.28 92	0.32 139	0.36 191	0.28 207	0.45 102	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.14 267	0.15 144	0.25 128

DCVSM-stereo	0.52 185	0.37 98	2.45 303	0.30 152	0.22 162	0.54 207	0.52 475	0.60 170	0.52 135	0.69 433	0.47 225	0.79 443	0.49 400	0.56 168	0.90 420	0.13 322	0.14 221	0.15 411	0.13 244	0.20 267	0.21 98

ffm	0.78 420	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

ff1	1.07 520	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

mmx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

xxx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 116	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	1.04 515	1.83 559	4.20 574	0.42 359	0.36 346	0.88 497	0.71 530	1.05 491	1.11 535	0.84 492	0.94 509	1.06 531	1.17 546	2.37 540	2.24 550	0.20 476	0.14 221	0.15 411	0.16 313	0.36 468	0.53 321

CFNet_pseudo	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.15 411	0.10 134	0.18 214	0.33 184

pcwnet_v2	0.65 327	0.54 214	4.29 580	0.33 214	0.27 244	0.60 299	0.25 238	1.02 469	0.92 491	0.61 363	0.69 420	0.62 350	0.54 421	0.67 220	0.38 206	0.18 447	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.21 281	0.49 298

HCRNet	0.50 170	0.75 317	2.08 180	0.39 331	0.29 267	0.58 264	0.22 143	0.79 268	0.67 273	0.49 218	0.49 247	0.48 281	0.37 279	1.13 350	0.40 214	0.15 394	0.10 134	0.15 411	0.13 244	0.21 281	0.19 82

RAFT + AFF	0.79 424	1.73 552	2.99 482	0.34 239	0.35 333	0.67 404	0.51 471	1.05 491	0.79 417	0.54 274	0.58 342	0.59 336	0.81 505	1.80 472	1.21 477	0.13 322	0.27 336	0.15 411	0.14 267	0.45 522	0.69 395

EDNetEfficient	1.29 541	0.78 328	4.27 577	0.65 470	1.03 524	0.94 512	1.38 585	0.87 346	1.75 576	2.33 591	1.32 550	1.04 526	2.21 586	1.59 435	4.07 595	0.16 414	0.19 281	0.15 411	0.27 433	0.38 484	0.40 232

GwcNet	0.76 410	1.09 417	3.68 550	0.38 314	0.45 402	0.81 474	0.45 449	0.91 379	0.89 483	0.63 387	0.77 472	0.82 461	0.51 409	1.64 442	0.85 413	0.17 434	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.33 437	0.34 192

CFNet	0.65 327	1.45 516	2.27 231	0.34 239	0.25 214	0.64 367	0.23 182	0.93 392	0.79 417	0.48 202	0.59 347	0.58 332	0.40 310	2.28 533	0.63 345	0.13 322	0.09 103	0.15 411	0.14 267	0.34 447	0.26 136

StereoDRNet	0.71 378	1.24 463	2.56 356	0.42 359	0.45 402	0.73 431	0.46 455	0.98 431	0.81 433	0.77 467	0.56 324	0.74 423	0.48 394	1.69 451	0.91 421	0.15 394	0.14 221	0.15 411	0.15 291	0.26 367	0.51 307

PWCDC_ROB	0.83 439	1.57 532	2.63 382	0.48 396	0.37 353	0.78 462	0.29 316	1.04 483	1.36 558	0.63 387	2.05 571	0.64 362	0.70 484	1.10 341	1.20 475	0.33 537	0.14 221	0.15 411	0.12 222	0.63 550	0.46 283

BStereo	0.34 26	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	0.50 156	0.21 119	0.49 83	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

Wave_Phase_stereo	0.37 56	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	1.09 534	0.21 119	0.52 109	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

zh-sn7	0.99 504	2.20 584	3.83 560	0.40 344	0.31 293	0.82 479	0.63 510	1.02 469	0.94 500	0.81 482	1.13 536	0.84 469	0.93 527	2.49 552	1.87 528	0.17 434	0.17 267	0.16 431	0.16 313	0.37 476	0.64 373

w-ln-seven	0.86 453	1.50 524	3.03 490	0.38 314	0.35 333	1.02 522	0.48 461	1.06 504	1.13 537	0.92 503	0.86 494	0.86 482	0.60 452	1.67 446	1.89 529	0.15 394	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.35 461	0.57 345

test_sample7	0.65 327	0.41 131	2.08 180	0.36 281	0.20 135	0.52 185	0.32 354	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.18 447	1.21 489	0.16 431	0.15 291	0.19 244	1.22 507

GMStereo_Zeroshot	0.44 114	0.44 161	1.84 124	0.44 377	0.20 135	0.52 185	0.19 78	0.60 170	0.54 154	0.58 323	0.59 347	0.63 354	0.29 227	0.59 180	0.34 175	0.16 414	0.09 103	0.16 431	0.09 93	0.26 367	0.26 136

StereoVision	0.52 185	1.12 426	2.70 425	0.34 239	0.32 305	0.47 128	0.26 256	0.73 236	0.61 212	0.33 121	0.89 501	0.45 255	0.26 173	0.52 149	0.39 211	0.14 363	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.22 298	0.14 37

CFNet_ucs	0.50 170	0.55 223	2.28 233	0.27 91	0.22 162	0.58 264	0.23 182	0.90 372	0.69 312	0.54 274	0.64 392	0.68 393	0.44 357	0.55 165	0.34 175	0.14 363	0.12 186	0.16 431	0.11 184	0.19 244	0.38 217

LL-Strereo2	0.62 294	1.36 494	2.47 316	1.37 552	0.96 512	0.54 207	0.28 288	0.61 176	0.49 104	0.42 163	0.34 152	0.44 243	0.21 106	0.57 172	0.53 295	0.11 221	0.26 329	0.16 431	0.14 267	0.18 214	0.98 479

Wz-Net-TNSev	1.02 509	2.26 590	3.69 551	0.38 314	0.31 293	1.00 519	0.71 530	1.12 522	1.02 521	0.74 458	0.73 455	1.09 537	0.91 522	2.46 549	2.15 544	0.21 487	0.20 296	0.16 431	0.20 373	0.48 531	0.62 362

Wz-Net-SNSev	0.85 450	1.83 559	3.36 518	0.42 359	0.31 293	0.71 421	0.66 518	1.04 483	0.94 500	0.68 429	0.85 489	0.96 508	0.62 457	1.75 458	1.14 466	0.16 414	0.15 239	0.16 431	0.17 331	0.39 493	0.63 368

NINENet	0.54 210	0.40 125	2.19 212	0.55 436	0.26 231	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.77 399	0.54 274	0.57 335	0.65 367	0.32 253	1.22 365	0.34 175	0.16 414	0.13 204	0.16 431	0.11 184	0.16 165	0.14 37

SACVNet	0.68 360	1.08 416	2.58 362	0.38 314	0.28 259	0.65 383	0.37 399	0.91 379	0.65 252	0.67 423	0.62 371	0.69 404	0.47 387	2.07 515	0.65 352	0.18 447	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.39 493	0.41 241

psm_up	0.65 327	1.02 402	2.53 339	0.36 281	0.31 293	0.64 367	0.38 409	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.57 335	0.68 393	0.57 433	1.90 499	0.52 288	0.17 434	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.27 381	0.22 105

ADCP+	1.03 514	1.68 549	3.83 560	0.35 262	0.39 368	1.05 527	0.79 540	0.94 398	0.86 468	0.69 433	0.68 415	0.85 475	1.53 567	1.02 321	4.56 599	0.13 322	0.12 186	0.16 431	0.15 291	0.28 394	0.44 272

ccs_rob	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.16 431	0.10 134	0.18 214	0.33 184

NaN_ROB	1.25 537	1.46 518	3.84 562	0.54 434	0.56 433	1.12 536	0.99 557	1.05 491	1.03 523	1.10 526	0.87 496	0.77 435	1.07 538	5.85 608	2.98 575	0.16 414	0.23 315	0.16 431	0.24 407	0.28 394	0.66 378

SANet	1.35 548	1.80 557	4.39 582	0.41 355	0.29 267	1.72 568	0.89 549	1.17 535	2.47 592	1.22 547	1.82 565	1.72 572	1.70 571	2.57 556	3.30 579	0.18 447	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.34 447	0.62 362

XPNet_ROB	0.68 360	1.11 424	2.28 233	0.38 314	0.27 244	0.67 404	0.47 459	0.94 398	0.75 377	0.80 478	0.71 448	0.81 456	0.54 421	1.72 453	0.84 412	0.22 494	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.25 347	0.45 277

rvit_0105_3	0.46 128	0.86 357	2.24 225	0.33 214	0.19 119	0.44 101	0.35 387	0.74 238	0.70 323	0.38 143	0.38 176	0.41 222	0.33 259	0.46 106	0.32 150	0.19 465	0.17 267	0.17 450	0.18 344	0.15 144	0.22 105

UGAM	0.69 367	0.84 347	2.66 396	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 507	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 515	0.57 345

ITSA-stereo	0.52 185	0.42 136	1.46 77	0.34 239	0.18 86	0.60 299	0.29 316	0.99 440	0.82 439	0.51 249	0.48 233	0.53 302	0.59 444	1.25 374	0.73 381	0.15 394	0.12 186	0.17 450	0.16 313	0.19 244	0.32 180

CRFU-Net	0.58 237	0.42 136	1.90 141	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.35 387	0.94 398	0.54 154	0.65 414	0.60 356	0.78 440	1.34 550	1.00 318	0.51 285	0.17 434	0.14 221	0.17 450	0.10 134	0.19 244	0.20 91

PSM-AAD	0.67 353	0.29 12	2.41 268	0.37 294	0.23 192	0.86 488	1.15 571	0.62 180	0.66 260	0.64 398	0.71 448	0.67 379	2.90 592	0.65 214	0.32 150	0.10 121	0.08 49	0.17 450	0.15 291	0.14 132	0.34 192

psmorigin	1.41 552	0.91 378	13.83 616	0.37 294	0.30 283	0.63 354	0.37 399	0.80 274	0.64 245	0.98 510	0.87 496	1.16 548	0.78 502	3.95 600	1.09 458	0.19 465	0.22 308	0.17 450	0.19 362	0.25 347	0.47 285

aanetorigin	0.81 429	1.03 406	2.64 391	0.44 377	0.44 399	0.59 284	1.00 561	0.59 163	0.70 323	1.54 573	1.22 542	0.82 461	1.08 539	1.06 329	1.07 454	0.18 447	0.15 239	0.17 450	0.21 384	0.53 540	0.65 376

EDNetEfficientorigin	8.19 613	1.27 469	145.54 639	0.51 421	0.96 512	0.75 441	0.49 468	0.86 337	1.57 568	2.12 583	1.49 558	1.28 552	1.35 551	1.84 481	2.15 544	0.14 363	0.13 204	0.17 450	0.18 344	0.39 493	0.64 373

FAT-Stereo	0.72 387	0.60 240	2.86 463	0.37 294	0.29 267	0.64 367	0.55 485	1.01 460	0.91 489	0.76 465	0.94 509	0.93 499	0.79 504	1.82 477	0.60 326	0.19 465	0.19 281	0.17 450	0.16 313	0.23 315	0.47 285

FADNet-RVC	0.69 367	1.65 546	2.74 436	0.35 262	0.26 231	0.60 299	0.29 316	0.91 379	0.67 273	0.46 196	0.51 263	0.62 350	0.46 376	1.75 458	0.81 406	0.17 434	0.20 296	0.17 450	0.18 344	0.60 546	0.39 225

FADNet	0.71 378	1.60 540	2.53 339	0.33 214	0.30 283	0.67 404	0.29 316	0.92 386	0.75 377	0.45 184	0.49 247	0.66 376	0.57 433	1.85 485	0.85 413	0.46 552	0.20 296	0.17 450	0.20 373	0.60 546	0.37 208

S-Stereo	0.82 433	0.73 302	3.79 555	0.40 344	0.37 353	0.70 416	0.69 527	1.00 450	1.03 523	0.63 387	0.92 507	0.82 461	0.59 444	2.35 538	0.71 373	0.18 447	0.22 308	0.17 450	0.18 344	0.30 413	0.67 383

STTStereo	0.58 237	0.95 390	2.95 475	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

SuperB	1.19 532	1.62 541	5.29 593	0.37 294	0.26 231	0.81 474	0.87 545	0.94 398	1.19 546	0.68 429	0.68 415	0.63 354	1.37 554	1.73 454	3.30 579	0.16 414	0.12 186	0.17 450	0.16 313	2.74 607	0.63 368

ADCRef	0.88 461	1.45 516	2.68 411	0.38 314	0.35 333	0.95 514	0.51 471	0.92 386	0.81 433	0.89 498	0.84 486	0.61 345	1.35 551	1.26 378	3.38 582	0.14 363	0.12 186	0.17 450	0.19 362	0.28 394	0.34 192

RYNet	0.77 418	0.91 378	2.36 248	0.37 294	0.41 382	0.88 497	0.44 445	0.99 440	0.88 478	0.65 414	0.54 299	0.92 494	0.61 455	2.70 569	1.23 481	0.15 394	0.14 221	0.17 450	0.14 267	0.27 381	0.55 337

UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 439	2.48 322	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 209	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
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.
DRN-Test	0.71 378	0.79 332	2.83 456	0.40 344	0.44 399	0.80 470	0.41 422	1.07 508	0.83 446	0.82 488	0.64 392	0.68 393	0.57 433	1.78 467	0.79 400	0.16 414	0.13 204	0.17 450	0.16 313	0.24 322	0.51 307

rvit_105_1	0.52 185	0.93 387	2.30 238	0.36 281	0.24 204	0.51 165	0.45 449	0.81 283	0.79 417	0.46 196	0.44 211	0.45 255	0.38 288	0.63 200	0.39 211	0.20 476	0.18 275	0.18 469	0.22 398	0.18 214	0.21 98

DispNO	0.76 410	1.36 494	3.15 501	0.32 192	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.88 354	0.72 346	0.55 287	0.79 478	0.83 466	0.47 387	2.46 549	1.23 481	0.12 274	0.10 134	0.18 469	0.31 457	0.20 267	0.25 128

coex-ft	6.14 610	1.98 566	60.80 637	0.34 239	0.30 283	0.80 470	1.17 575	0.76 245	4.34 605	19.82 626	2.15 574	1.61 570	8.77 615	1.82 477	10.36 617	0.44 549	2.05 568	0.18 469	0.19 362	0.39 493	4.61 615

fast-acv-ft	0.67 353	1.24 463	3.26 509	0.39 331	0.30 283	0.80 470	0.48 461	0.74 238	0.76 386	0.60 353	0.78 476	0.76 433	0.60 452	0.70 233	0.78 397	0.16 414	0.15 239	0.18 469	0.17 331	0.38 484	0.24 124

FINET	1.92 575	1.96 564	4.49 585	1.62 567	1.39 555	3.51 598	4.39 607	2.89 600	2.58 594	1.39 561	1.98 569	1.35 558	2.12 585	1.64 442	2.12 541	0.84 573	1.03 471	0.18 469	0.29 439	0.54 541	2.12 563

NVstereo2D	0.63 308	0.57 229	2.29 236	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 468	0.96 415	0.88 478	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 192

PWC_ROB	0.81 429	1.41 506	2.60 371	0.41 355	0.40 375	0.63 354	0.31 343	1.04 483	0.99 518	0.92 503	1.29 545	0.78 440	0.68 477	1.65 445	1.50 502	0.19 465	0.12 186	0.18 469	0.13 244	0.51 536	0.54 327

MSAF-DinoV2	3.17 598	2.52 602	10.79 610	3.57 608	0.30 283	3.28 595	0.81 541	2.81 599	1.80 579	0.81 482	0.87 496	1.59 569	1.15 544	26.18 631	2.61 564	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 607	0.94 570	1.22 507

GASNet	0.84 441	1.98 566	4.07 569	0.48 396	0.33 312	0.58 264	0.34 377	0.97 423	0.81 433	0.60 353	0.59 347	0.74 423	0.55 426	2.08 518	1.18 471	0.22 494	0.15 239	0.19 476	0.17 331	0.55 542	0.29 155

Syn2CoEx	0.78 420	1.43 514	3.54 543	0.44 377	0.31 293	0.64 367	0.43 436	1.04 483	0.83 446	0.64 398	0.77 472	0.74 423	0.74 493	1.91 500	0.64 347	0.20 476	0.17 267	0.19 476	0.15 291	0.30 413	0.59 355

RTS	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

RTSA	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

PA-Net	0.93 488	1.36 494	4.14 571	0.64 467	0.41 382	0.70 416	0.53 478	0.91 379	0.88 478	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 563	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 435	0.25 347	0.48 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.85 450	0.68 275	2.41 268	1.18 541	0.48 412	0.77 456	1.23 579	0.93 392	1.53 566	0.90 500	0.72 453	0.97 510	0.57 433	1.86 487	1.05 449	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 383
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.28 540	0.53 211	3.84 562	0.55 436	0.45 402	4.06 602	0.60 501	1.36 551	0.89 483	2.18 585	1.17 537	0.98 511	0.72 486	4.28 602	2.12 541	0.20 476	0.16 254	0.19 476	0.17 331	0.20 267	0.84 442

ETE_ROB	0.68 360	1.09 417	2.32 243	0.38 314	0.26 231	0.69 413	0.51 471	1.49 562	0.75 377	0.81 482	0.71 448	0.85 475	0.51 409	1.39 391	0.70 367	0.17 434	0.14 221	0.19 476	0.16 313	0.24 322	0.35 199

PSMNet_ROB	0.75 405	1.42 511	2.93 472	0.39 331	0.32 305	0.73 431	0.56 489	0.90 372	0.74 371	0.56 299	0.60 356	0.75 428	0.47 387	2.00 508	1.31 487	0.18 447	0.13 204	0.19 476	0.20 373	0.26 367	0.40 232

YMNet	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

YMNet_1	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

DMCA-RVC	0.70 374	1.30 475	3.59 546	0.37 294	0.89 503	0.57 253	0.31 343	0.73 236	0.59 199	0.69 433	0.54 299	0.59 336	0.57 433	1.25 374	0.66 355	0.16 414	0.38 356	0.20 486	0.15 291	0.22 298	0.23 114

stereogan	0.74 394	0.68 275	2.82 454	0.40 344	0.40 375	1.05 527	0.42 429	0.99 440	0.96 508	0.78 475	0.86 494	1.15 546	0.73 489	1.57 427	0.56 308	0.20 476	0.19 281	0.20 486	0.16 313	0.37 476	0.34 192

SHD	0.84 441	1.14 430	2.54 344	0.80 500	0.52 420	0.76 446	0.34 377	1.16 532	1.29 552	1.11 528	0.85 489	0.98 511	0.74 493	1.25 374	1.48 501	0.22 494	0.37 352	0.20 486	0.27 433	0.36 468	0.41 241

DPSNet	1.02 509	0.72 298	2.84 458	0.60 452	0.39 368	1.08 532	0.75 534	1.41 557	1.14 539	0.74 458	0.69 420	1.05 530	1.67 569	2.09 521	2.22 549	0.27 523	0.61 409	0.20 486	0.50 536	0.48 531	1.03 487

ISRNet	0.51 182	0.58 231	1.96 155	0.38 314	0.31 293	0.49 143	0.21 119	0.80 274	0.71 337	0.64 398	0.71 448	0.66 376	0.40 310	0.59 180	0.45 249	0.23 502	0.16 254	0.21 492	0.20 373	0.21 281	0.37 208

ADCPNet	1.07 520	1.37 499	4.54 586	0.38 314	0.68 472	1.36 548	0.64 512	0.93 392	0.83 446	0.79 476	0.82 482	1.08 534	1.18 547	1.30 383	2.68 566	0.21 487	0.69 425	0.21 492	0.95 591	0.30 413	0.54 327

LALA_ROB	0.68 360	1.14 430	2.50 333	0.37 294	0.29 267	0.78 462	0.55 485	0.99 440	0.84 458	0.82 488	0.68 415	0.93 499	0.50 405	1.01 320	0.89 418	0.21 487	0.15 239	0.21 492	0.18 344	0.26 367	0.30 164

SGM-Forest	1.84 573	7.91 615	10.36 609	0.42 359	0.33 312	1.04 525	1.29 581	1.01 460	0.88 478	1.19 538	2.30 579	1.03 522	1.79 575	2.60 560	2.81 572	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.86 453	1.00 397	2.82 454	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 538	1.05 491	0.87 474	0.90 500	0.74 458	0.87 483	1.89 578	1.67 446	1.38 497	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.45 119	0.45 169	2.60 371	0.34 239	0.32 305	0.41 73	0.21 119	0.60 170	0.54 154	0.39 148	0.51 263	0.40 215	0.29 227	0.46 106	0.31 140	0.21 487	0.15 239	0.22 497	0.15 291	0.18 214	0.33 184

SDNR	2.06 578	2.93 608	2.94 474	1.55 565	5.13 608	1.98 580	0.24 211	1.95 588	2.62 595	0.92 503	2.71 589	5.76 608	0.68 477	3.61 597	3.84 590	0.33 537	0.38 356	0.22 497	0.17 331	1.13 577	2.04 559

FADNet-RVC-Resample	0.74 394	1.54 527	3.81 559	0.38 314	0.29 267	0.62 340	0.38 409	0.91 379	0.67 273	0.52 259	0.51 263	0.63 354	0.44 357	1.56 422	0.59 321	0.24 509	0.32 343	0.22 497	0.19 362	0.30 413	0.71 400

SAMSARA	1.11 526	1.35 489	2.60 371	1.34 549	0.77 487	1.67 566	1.41 589	1.47 560	0.99 518	1.54 573	0.89 501	1.44 564	0.90 521	1.88 493	1.71 513	0.25 515	0.55 398	0.22 497	0.34 484	0.39 493	0.50 300

ADCL	1.07 520	1.22 457	2.80 448	0.40 344	0.33 312	1.50 556	1.87 595	0.97 423	1.04 526	1.26 553	1.28 544	0.99 514	1.41 557	1.36 389	3.51 585	0.17 434	0.14 221	0.22 497	0.21 384	0.32 432	0.43 256

ADCS	1.14 529	2.02 572	3.36 518	0.43 372	0.37 353	0.96 516	0.81 541	1.12 522	1.17 544	1.25 552	0.98 517	1.08 534	0.92 525	1.41 397	4.97 602	0.23 502	0.21 305	0.22 497	0.23 403	0.40 500	0.67 383

CVANet_RVC	0.82 433	1.18 445	3.98 565	0.40 344	0.28 259	0.63 354	0.43 436	0.90 372	0.78 404	1.14 532	0.69 420	0.68 393	0.52 416	2.62 561	0.48 268	0.20 476	0.13 204	0.22 497	0.37 500	0.37 476	0.48 292

MeshStereo	1.29 541	1.34 485	3.04 491	0.35 262	0.28 259	1.10 535	0.69 527	1.42 558	1.07 530	2.71 598	2.43 581	2.95 587	1.50 564	2.92 583	2.03 534	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 534	0.69 395
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
TCMNet	0.72 387	1.15 436	2.78 445	0.51 421	0.52 420	0.73 431	0.39 415	0.94 398	0.78 404	0.60 353	0.68 415	0.63 354	0.46 376	1.71 452	0.72 377	0.18 447	0.19 281	0.23 505	0.18 344	0.40 500	0.56 339

RP	0.74 394	1.01 400	2.48 322	0.44 377	0.45 402	0.66 396	0.45 449	0.95 412	0.87 474	0.70 437	0.95 512	0.99 514	0.82 507	1.55 420	0.82 409	0.26 519	0.19 281	0.23 505	0.20 373	0.34 447	0.38 217

NCC-stereo	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199

Nwc_Net	0.75 405	1.10 422	2.96 476	0.42 359	0.39 368	0.77 456	0.39 415	1.06 504	0.73 351	0.65 414	1.00 521	0.99 514	0.74 493	1.43 399	0.99 439	0.24 509	0.15 239	0.23 505	0.26 424	0.27 381	0.30 164

Abc-Net	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.84 441	1.32 477	2.61 376	0.78 497	0.44 399	0.89 501	0.53 478	1.16 532	1.07 530	0.85 494	0.69 420	0.92 494	0.73 489	1.40 393	1.44 499	0.24 509	0.35 349	0.23 505	0.26 424	0.45 522	0.39 225

APVNet	0.76 410	1.11 424	3.23 505	0.39 331	0.36 346	0.85 487	0.44 445	0.96 415	0.73 351	0.58 323	0.69 420	0.76 433	0.56 428	2.29 534	0.82 409	0.17 434	0.18 275	0.24 511	0.19 362	0.35 461	0.27 143

GANet-RSSM	0.63 308	1.14 430	2.67 404	0.38 314	0.26 231	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.56 173	0.50 237	0.57 335	0.67 379	0.50 405	1.91 500	0.50 282	0.14 363	0.10 134	0.24 511	0.12 222	0.36 468	0.28 149

G-Net	1.02 509	0.70 287	3.23 505	0.60 452	0.66 468	2.00 581	0.71 530	0.78 259	0.70 323	1.14 532	2.53 583	1.29 554	1.01 534	1.47 409	1.74 517	0.25 515	0.24 317	0.24 511	0.26 424	0.37 476	0.40 232

LSM	3.40 600	1.42 511	5.81 597	9.98 616	30.74 631	0.86 488	1.14 569	0.99 440	1.26 548	1.40 563	2.18 575	0.93 499	0.85 513	1.76 461	1.03 445	0.22 494	0.35 349	0.24 511	0.29 439	0.40 500	6.21 617

CSAN	1.38 550	1.74 555	4.12 570	0.53 427	0.38 362	1.06 530	1.15 571	1.29 545	1.12 536	1.19 538	1.90 568	1.04 526	1.44 558	5.92 609	2.82 573	0.26 519	0.22 308	0.24 511	0.25 416	0.35 461	0.54 327

AF-Net	0.76 410	1.14 430	2.74 436	0.42 359	0.41 382	0.70 416	0.41 422	1.07 508	0.94 500	0.73 451	1.05 530	1.04 526	0.86 515	1.23 368	1.00 442	0.23 502	0.15 239	0.25 516	0.18 344	0.32 432	0.35 199

AnyNet_C32	1.08 524	1.76 556	3.01 485	0.50 415	0.54 429	1.17 541	1.16 573	0.97 423	0.95 506	1.11 528	0.98 517	0.87 483	0.93 527	1.57 427	4.11 596	0.22 494	0.20 296	0.25 516	0.25 416	0.40 500	0.68 388

edge stereo	0.84 441	0.74 312	3.42 534	0.38 314	1.21 546	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 482	0.88 499	1.14 544	0.73 489	2.16 527	0.89 418	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 484	0.43 256

PS-NSSS	0.69 367	1.37 499	2.44 285	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

CBMV_ROB	0.88 461	0.75 317	2.73 433	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 459	1.05 491	0.81 433	1.06 523	1.04 528	0.88 487	1.36 553	2.17 529	2.03 534	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 416	0.27 381	0.73 406

CFNet-ft	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

FADNet_RVC	0.87 460	1.51 525	2.90 469	0.31 171	0.24 204	0.71 421	0.25 238	1.00 450	0.65 252	0.45 184	0.57 335	0.61 345	0.44 357	1.53 418	0.75 387	0.94 575	0.97 458	0.28 521	1.00 594	0.89 568	1.36 525

RGC	0.78 420	1.10 422	2.55 352	0.45 384	0.45 402	0.73 431	0.40 420	1.00 450	0.75 377	0.75 461	1.04 528	1.02 521	0.73 489	1.74 456	1.15 468	0.24 509	0.19 281	0.28 521	0.26 424	0.31 422	0.38 217

PVD	1.05 516	1.21 452	2.36 248	0.84 503	0.91 506	1.04 525	0.64 512	1.32 549	1.68 571	1.43 565	1.41 556	1.14 544	1.15 544	1.49 412	1.77 522	0.27 523	0.65 418	0.28 521	0.35 488	0.40 500	0.73 406

AnyNet_C01	1.20 533	1.89 562	4.25 576	0.55 436	0.54 429	1.57 559	1.39 586	1.10 515	1.13 537	1.19 538	1.34 552	1.15 546	1.11 541	1.73 454	2.89 574	0.26 519	0.24 317	0.28 521	0.24 407	0.50 534	0.68 388

CFNet_RVC	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

NOSS_ROB	0.75 405	1.03 406	2.27 231	0.68 484	0.26 231	0.68 410	0.30 332	0.99 440	0.82 439	0.59 342	0.58 342	0.77 435	0.39 303	2.75 574	0.48 268	0.25 515	0.24 317	0.28 521	0.26 424	0.29 404	1.07 491

PDISCO_ROB	0.84 441	1.46 518	2.84 458	0.65 470	0.59 443	1.17 541	0.48 461	1.19 537	1.08 532	0.67 423	0.72 453	1.00 517	0.61 455	1.24 370	1.05 449	0.38 542	0.18 275	0.28 521	0.24 407	0.58 544	0.44 272

HBP-ISP	0.82 433	1.57 532	3.28 511	0.50 415	0.27 244	0.86 488	0.54 481	1.09 512	0.78 404	0.81 482	0.70 433	0.68 393	1.00 533	2.02 509	0.47 260	0.24 509	0.24 317	0.29 529	0.25 416	0.28 394	0.52 315

DeepPrunerF	0.92 481	1.33 482	3.41 531	0.46 389	0.51 417	0.64 367	0.49 468	1.16 532	2.62 595	0.65 414	0.61 364	0.65 367	0.62 457	2.23 531	1.31 487	0.23 502	0.19 281	0.30 530	0.28 435	0.39 493	0.34 192

FSD					1.93 582	0.63 354	0.33 368	0.46 65	0.53 148	0.32 116	0.32 139	0.40 215	0.32 253	1.14 352	0.60 326	0.28 526	2.77 600	0.31 531	0.30 449	0.31 422

FC-DCNN v2	1.65 570	0.85 352	3.39 524	0.46 389	0.39 368	2.02 583	0.66 518	1.94 587	1.84 581	2.81 601	2.99 595	4.39 602	3.25 596	2.81 578	2.75 570	0.29 531	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

FCDSN-DC	1.45 556	1.12 426	3.30 514	0.48 396	0.41 382	1.13 537	0.60 501	1.17 535	1.28 551	2.25 588	2.85 591	3.65 595	3.34 598	2.58 558	2.44 556	0.31 534	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.37 476	0.78 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.60 568	0.85 352	3.44 535	0.46 389	0.39 368	1.96 577	0.66 518	1.72 575	1.70 573	2.75 600	2.91 594	4.20 598	3.15 595	2.72 570	2.66 565	0.30 532	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

ccnet	0.77 418	0.61 246	2.01 163	0.40 344	0.46 409	1.05 527	0.59 497	1.02 469	0.74 371	0.90 500	0.97 514	0.82 461	0.89 520	1.68 450	1.16 470	0.32 535	0.26 329	0.32 535	0.28 435	0.35 461	0.47 285

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 524	2.01 570	2.56 356	0.49 409	0.40 375	1.49 555	0.96 554	1.02 469	0.95 506	0.85 494	0.94 509	1.06 531	0.59 444	2.92 583	1.15 468	0.43 548	0.74 435	0.32 535	0.55 547	0.74 558	1.35 522

MSMD_ROB	1.41 552	1.03 406	2.75 438	0.41 355	0.32 305	2.00 581	0.61 506	0.96 415	1.43 560	2.97 602	2.63 587	4.76 604	2.04 583	2.44 548	1.78 523	0.30 532	0.26 329	0.32 535	0.32 465	0.32 432	0.63 368

WCMA_ROB	1.29 541	1.21 452	3.13 499	0.65 470	0.36 346	1.20 544	0.78 538	1.00 450	0.98 515	1.78 578	2.62 586	3.08 591	2.01 582	1.86 487	2.35 554	0.38 542	0.38 356	0.32 535	0.32 465	0.31 422	1.06 490

SGM-ForestM	3.67 603	2.70 607	5.34 594	1.65 570	1.72 574	6.02 609	5.08 610	4.10 610	3.47 601	4.59 608	4.21 606	9.81 616	5.79 609	6.44 610	6.97 611	0.88 574	1.09 476	0.33 539	0.45 521	0.68 554	2.10 562

xyz-stereo	3.06 597	0.44 161	30.74 635	0.24 42	0.12 6	15.34 619	0.24 211	0.56 143	0.49 104	0.62 376	7.90 612	0.64 362	0.49 400	1.44 404	1.05 449	0.09 52	0.07 12	0.34 540	0.08 60	0.13 108	0.19 82

TDLM	0.83 439	1.28 472	2.38 253	0.46 389	0.26 231	0.66 396	0.55 485	0.87 346	0.80 425	2.54 594	0.62 371	0.61 345	0.51 409	2.68 567	0.67 359	0.20 476	0.11 163	0.35 541	0.15 291	0.33 437	0.48 292

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 441	1.41 506	2.80 448	0.94 514	0.35 333	0.89 501	0.41 422	0.89 363	0.66 260	0.57 316	0.63 379	0.75 428	0.38 288	2.37 540	0.55 304	1.16 587	0.31 342	0.36 542	0.21 384	0.59 545	0.63 368

PASM	0.82 433	1.00 397	2.68 411	0.52 423	0.48 412	0.65 383	0.59 497	0.83 303	0.89 483	0.82 488	0.73 455	0.89 490	0.68 477	2.39 544	0.73 381	0.35 540	0.37 352	0.36 542	0.41 514	0.45 522	0.51 307

UDGNet	0.50 170	1.36 494	2.44 285	0.37 294	0.19 119	0.58 264	0.23 182	0.49 83	0.69 312	0.42 163	0.39 182	0.34 185	0.29 227	0.55 165	0.32 150	0.25 515	0.10 134	0.37 544	0.19 362	0.30 413	0.17 67

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 515	3.04 491	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.63 510	1.03 477	0.92 491	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 544	0.25 416	0.41 507	0.36 207
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
MADNet+	1.44 554	2.19 582	6.00 598	0.89 506	0.70 476	1.58 560	1.11 566	1.56 568	1.30 554	0.89 498	1.03 526	1.25 551	1.12 542	3.29 590	2.80 571	0.48 553	0.57 402	0.39 546	0.36 498	0.63 550	0.69 395

dad	0.58 237	1.35 489	2.39 260	0.31 171	0.20 135	0.62 340	0.26 256	0.56 143	0.79 417	0.66 421	0.64 392	0.64 362	0.36 273	0.87 287	0.48 268	0.28 526	0.15 239	0.40 547	0.18 344	0.24 322	0.22 105

FBW_ROB	0.94 490	1.23 462	2.35 247	0.46 389	0.32 305	0.87 495	0.46 455	1.15 529	0.97 514	0.83 491	0.78 476	1.01 518	0.64 463	3.65 598	1.65 512	0.27 523	0.24 317	0.40 547	0.26 424	0.32 432	0.88 454

hitnet-ft	0.73 390	1.09 417	2.59 364	0.28 112	0.22 162	0.71 421	0.36 396	0.89 363	0.67 273	0.58 323	0.83 484	1.03 522	0.94 529	2.31 535	0.70 367	0.23 502	0.14 221	0.41 549	0.13 244	0.24 322	0.28 149

ELAS	1.52 563	0.92 383	2.91 470	0.62 460	0.57 438	3.13 594	2.21 597	1.67 573	1.58 569	2.42 592	2.43 581	1.87 574	2.49 589	1.85 485	2.70 567	0.42 545	0.43 371	0.41 549	0.40 509	0.51 536	0.85 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCMid	1.06 517	1.82 558	3.53 542	0.39 331	0.36 346	0.99 517	0.58 494	1.01 460	0.94 500	1.23 549	1.02 524	1.01 518	1.01 534	1.11 346	4.04 594	0.22 494	0.19 281	0.42 551	0.32 465	0.42 510	0.53 321

ELAS_RVC	1.51 562	0.88 363	3.36 518	0.63 463	0.56 433	1.53 557	2.73 600	1.53 563	1.76 577	2.26 589	2.21 578	2.10 577	3.07 594	2.08 518	2.52 559	0.42 545	0.42 366	0.42 551	0.37 500	0.51 536	0.84 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	2.11 581	1.07 413	2.87 464	0.98 520	0.92 507	2.72 593	1.88 596	1.91 585	12.27 615	2.09 581	1.99 570	2.47 583	2.24 587	2.87 582	2.03 534	0.54 554	0.47 378	0.42 551	0.47 528	0.74 558	1.22 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.45 584	0.55 223	2.24 225	1.79 577	2.54 597	11.19 615	2.28 598	1.28 543	0.84 458	0.63 387	1.17 537	1.13 542	0.57 433	15.98 624	1.78 523	0.20 476	0.09 103	0.43 554	1.60 606	0.95 571	1.69 546

PSMNet-RUCA	0.64 318	1.12 426	2.61 376	0.59 451	0.56 433	0.64 367	0.37 399	0.89 363	0.72 346	0.53 268	0.68 415	0.53 302	0.43 348	0.61 192	0.46 255	0.35 540	0.19 281	0.44 555	0.29 439	0.49 533	0.35 199

GANet	0.92 481	1.20 450	2.68 411	0.45 384	0.27 244	0.76 446	0.66 518	0.94 398	0.77 399	0.79 476	1.17 537	0.84 469	0.91 522	2.72 570	1.76 521	0.18 447	0.42 366	0.44 555	0.20 373	0.33 437	0.94 468

DStereoO	1.34 547	0.76 321	2.18 209	1.19 542	2.07 586	0.79 466	3.84 605	1.01 460	1.42 559	0.72 449	1.11 534	0.80 451	1.97 580	0.96 315	2.44 556	1.25 592	0.99 462	0.48 557	0.60 560	0.96 573	1.34 520

JetBlue	1.89 574	2.09 577	4.16 572	0.74 489	1.23 547	4.52 606	3.86 606	1.68 574	1.26 548	1.28 555	1.54 559	2.36 582	1.86 577	3.35 592	3.37 581	0.54 554	0.49 382	0.48 557	0.49 533	1.39 591	1.21 505

DStereoSA	2.66 586	1.38 503	3.38 523	2.11 588	2.88 601	3.99 601	6.44 614	1.48 561	3.47 601	1.23 549	4.33 607	1.33 557	4.54 603	2.05 512	5.45 604	1.23 590	1.83 555	0.49 559	1.54 605	1.11 575	2.96 589

MANE	3.51 602	2.03 574	3.88 564	1.89 583	2.01 585	5.98 608	4.72 608	5.87 613	7.13 612	3.80 607	5.10 610	6.11 610	5.34 607	4.39 603	5.05 603	1.07 582	1.28 501	0.50 560	0.85 586	0.76 561	2.36 580

Consistency-Raft	0.92 481	1.21 452	3.50 538	0.98 520	0.63 460	0.77 456	0.54 481	1.02 469	1.01 520	0.62 376	1.03 526	0.65 367	1.04 536	0.81 279	1.36 493	0.45 550	0.47 378	0.51 561	0.59 558	0.65 552	0.47 285

NVStereoNet_ROB	1.45 556	1.62 541	3.59 546	1.09 530	0.70 476	0.86 488	0.67 523	1.19 537	1.51 565	1.20 543	4.05 604	1.61 570	1.94 579	2.97 585	2.07 538	0.67 564	0.69 425	0.55 562	0.70 567	0.57 543	0.67 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	2.88 592	2.40 598	3.33 516	2.36 595	2.63 598	5.25 607	4.98 609	3.05 601	4.10 604	2.71 598	3.88 603	2.77 585	5.31 606	2.69 568	3.64 587	1.35 596	1.67 549	0.58 563	1.10 598	0.88 567	3.02 593

anonymity	0.86 453	0.68 275	1.44 76	0.64 467	0.83 496	0.67 404	0.52 475	0.98 431	0.73 351	0.96 509	0.70 433	0.81 456	0.86 515	1.10 341	1.34 489	0.64 559	0.72 433	0.58 563	1.44 603	0.60 546	0.91 458

SPS-STEREO	1.22 534	1.65 546	3.41 531	0.66 475	0.69 474	1.01 520	0.68 525	1.10 515	0.96 508	1.40 563	1.25 543	1.46 565	1.08 539	2.05 512	2.24 550	0.66 563	0.61 409	0.58 563	0.57 555	0.66 553	1.65 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.92 481	1.96 564	3.23 505	0.77 494	0.83 496	0.76 446	0.38 409	0.87 346	0.68 300	0.64 398	0.69 420	0.73 421	0.52 416	1.35 388	1.36 493	0.80 570	0.30 340	0.60 566	0.29 439	0.93 569	0.70 398

FACV-RUCA	0.61 273	0.44 161	2.11 194	0.43 372	1.73 575	0.49 143	0.28 288	0.74 238	0.68 300	0.41 155	0.53 279	0.34 185	0.64 463	0.41 84	0.33 163	0.13 322	0.11 163	0.62 567	0.12 222	0.72 556	1.02 486

MFMNet_re	1.01 508	1.73 552	3.04 491	0.85 504	0.76 485	0.93 510	0.81 541	1.02 469	1.10 533	1.05 521	1.06 531	0.84 469	0.96 530	0.93 307	0.97 428	0.68 565	0.61 409	0.63 568	0.60 560	0.77 563	0.80 430

NCCL2	0.71 378	1.32 477	2.30 238	0.44 377	0.31 293	0.71 421	0.67 523	0.89 363	0.69 312	0.70 437	0.61 364	0.85 475	0.54 421	1.58 434	0.70 367	0.20 476	0.17 267	0.66 569	0.25 416	0.26 367	0.38 217

SGM+DAISY	2.67 588	2.14 580	4.28 579	1.92 584	2.11 589	4.36 605	5.22 611	3.17 602	3.00 600	3.24 605	3.81 602	3.03 589	3.61 599	2.53 553	3.79 589	1.15 586	1.29 503	0.66 569	0.71 571	0.95 571	2.44 582

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 551	2.04 575	3.02 487	0.58 450	0.41 382	2.15 586	1.00 561	1.31 548	1.29 552	1.05 521	1.10 533	1.29 554	0.91 522	3.07 586	1.34 489	1.65 602	0.84 449	0.68 571	0.88 588	1.55 594	1.91 551

AnonymousM	0.45 119	0.49 187	1.83 121	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.22 143	0.64 195	0.66 260	0.47 199	0.33 143	0.30 155	0.25 159	0.49 138	0.29 114	0.12 274	0.27 336	0.71 572	0.37 500	0.12 89	0.41 241

otaku	1.15 530	2.10 578	3.51 539	0.98 520	0.74 480	1.02 522	0.59 497	1.03 477	0.89 483	0.70 437	1.60 560	0.98 511	0.65 466	1.63 439	1.80 525	0.99 580	0.46 374	0.73 573	0.40 509	1.30 587	0.88 454

Ntro	1.11 526	2.10 578	3.52 541	0.97 519	0.87 502	1.06 530	0.54 481	1.02 469	0.93 498	0.63 387	0.76 468	0.93 499	0.67 475	1.76 461	1.71 513	1.03 581	0.46 374	0.76 574	0.41 514	1.29 585	0.86 450

GCST	0.84 441	1.48 521	3.02 487	1.12 538	1.09 535	0.62 340	0.19 78	0.79 268	0.56 173	0.60 353	0.65 400	0.50 287	0.31 244	1.24 370	0.74 386	0.76 568	0.46 374	0.84 575	0.64 564	0.71 555	0.57 345

DualNet (step1)	0.76 410	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.65 560	1.21 489	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample9	1.07 520	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample8	1.23 536	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	1.01 460	0.75 377	1.23 549	0.63 379	2.53 584	1.31 549	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

CC-Net-ROB	0.95 493	1.57 532	2.93 472	0.90 508	0.39 368	0.87 495	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 572	0.93 422	0.97 578	0.40 363	0.87 579	0.29 439	0.61 549	0.66 378

UDG	0.86 453	1.57 532	2.80 448	0.68 484	0.59 443	0.78 462	0.38 409	0.97 423	0.74 371	0.63 387	0.70 433	1.01 518	0.68 477	1.02 321	1.22 480	0.45 550	0.34 348	0.89 580	0.51 541	0.73 557	0.58 350

WAO-7	1.58 567	2.04 575	3.25 508	0.94 514	0.75 482	1.75 569	1.13 568	1.87 582	1.97 585	1.46 569	2.53 583	1.98 576	1.75 572	3.13 587	2.48 558	0.69 566	0.67 420	0.94 581	0.74 575	0.80 566	0.77 417

MonStereo1	2.06 578	1.22 457	2.39 260	1.22 543	1.04 526	3.53 599	0.62 508	1.55 566	1.93 583	1.50 571	3.36 600	2.24 581	10.67 616	2.85 580	1.50 502	1.08 583	0.39 362	0.96 582	0.58 556	1.16 579	1.39 526

DDUNet	0.90 475	1.63 544	2.77 443	0.77 494	0.69 474	0.83 481	0.44 445	0.90 372	0.70 323	0.68 429	0.76 468	0.92 494	0.54 421	1.14 352	1.35 491	0.61 558	0.37 352	0.96 582	0.52 543	0.77 563	0.67 383

PWCK	1.62 569	2.32 595	4.27 577	1.11 535	0.56 433	1.81 572	1.84 593	1.55 566	1.54 567	1.45 566	1.81 564	1.82 573	1.38 555	3.34 591	2.14 543	1.09 585	0.57 402	0.98 584	0.59 558	1.50 593	0.79 426

ACVNet_2	1.54 564	2.20 584	4.42 583	1.10 532	0.93 510	1.37 550	0.87 545	1.53 563	1.71 574	1.22 547	1.72 563	2.12 578	1.06 537	2.58 558	1.93 530	0.94 575	0.54 395	1.00 585	0.56 550	2.11 602	0.96 474

RainbowNet	1.27 538	2.22 586	3.58 545	1.14 539	0.92 507	1.08 532	0.76 535	1.19 537	1.15 541	0.77 467	0.97 514	1.08 534	0.83 509	1.64 442	1.72 515	1.20 589	1.30 506	1.01 586	0.58 556	1.23 582	0.97 477

ACVNet_1	1.47 558	2.27 591	4.92 589	1.11 535	0.89 503	1.19 543	0.66 518	1.28 543	1.19 546	0.98 510	0.97 514	3.06 590	1.48 563	2.37 540	1.82 526	1.08 583	0.49 382	1.03 587	0.48 531	1.20 581	0.95 471

ACVNet-4b	2.00 577	2.19 582	4.85 588	1.09 530	0.86 499	1.15 539	0.53 478	1.11 519	1.15 541	0.65 414	1.09 532	1.97 575	0.69 482	2.31 535	9.78 616	5.73 615	0.42 366	1.03 587	0.55 547	1.89 598	0.92 462

Dean	1.92 575	2.31 594	5.03 590	1.31 545	1.08 533	1.55 558	0.99 557	1.98 589	2.33 591	1.51 572	4.15 605	4.23 601	1.39 556	2.31 535	2.10 539	1.18 588	0.69 425	1.18 589	0.75 576	1.30 587	1.07 491

WAO-6	1.69 571	1.87 561	3.21 504	1.15 540	1.01 521	2.29 587	1.06 565	1.85 580	2.84 599	1.30 558	2.59 585	2.19 579	1.67 569	2.62 561	2.52 559	0.96 577	0.68 422	1.19 590	0.84 585	1.13 577	0.95 471

LVE	2.10 580	2.61 606	4.30 581	1.79 577	1.81 577	1.68 567	1.04 564	2.35 594	2.78 598	1.27 554	2.87 592	4.21 600	1.46 560	2.83 579	2.02 533	2.87 610	0.92 455	1.19 590	1.47 604	1.29 585	1.18 498

DispFullNet	1.69 571	2.25 588	5.23 591	1.53 564	8.78 610	0.89 501	0.37 399	1.03 477	0.98 515	1.37 559	1.00 521	1.13 542	1.97 580	1.51 414	0.98 437	0.55 556	0.32 343	1.19 590	0.64 564	1.16 579	0.88 454

IMH-64-1	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

IMH-64	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

IMH	2.14 582	2.46 600	3.60 548	1.70 572	1.13 542	1.65 565	0.93 553	2.13 592	1.93 583	1.37 559	2.64 588	2.19 579	1.82 576	5.77 607	2.18 546	5.70 614	1.05 472	1.31 595	0.72 572	1.39 591	1.13 496

LE_ROB	4.55 606	2.43 599	9.94 607	2.79 604	4.03 606	2.40 590	3.54 602	2.72 596	11.04 614	11.64 618	4.69 609	5.25 606	10.74 617	4.52 605	9.73 615	0.82 572	0.70 428	1.34 596	0.97 592	0.74 558	0.94 468

JetRed	3.37 599	4.96 610	10.08 608	1.48 560	1.73 575	7.63 611	5.47 612	3.47 607	2.20 589	2.42 592	2.40 580	2.98 588	2.35 588	3.52 596	6.60 609	1.33 593	1.90 558	1.38 597	1.23 600	2.30 603	2.02 557

TorneroNet-64	2.74 589	2.23 587	4.18 573	1.48 560	1.20 545	3.88 600	1.01 563	3.48 609	6.61 611	2.62 596	4.55 608	4.20 598	3.84 601	3.39 594	3.40 583	1.23 590	0.66 419	1.39 598	0.80 577	3.42 609	1.27 513

Anonymous_2	1.36 549	0.49 187	2.03 169	1.71 573	1.58 567	2.49 591	0.58 494	1.59 569	2.31 590	0.77 467	0.88 499	1.03 522	0.58 441	1.20 364	0.66 355	0.32 535	1.38 515	1.42 599	3.87 616	0.78 565	1.56 536

TorneroNet	5.60 609	2.30 593	3.98 565	1.49 562	1.26 550	14.47 617	1.11 566	4.85 611	20.66 630	10.12 614	16.30 622	11.78 620	7.35 611	3.41 595	4.38 598	1.36 597	0.70 428	1.46 600	0.87 587	2.73 606	1.33 518

WAO-8	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Venus	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

UNDER WATER-64	2.59 585	2.28 592	5.63 595	1.85 581	1.45 558	3.28 595	1.60 591	2.62 595	5.57 607	2.09 581	2.12 572	4.10 597	4.21 602	2.74 573	3.64 587	1.49 599	0.86 451	1.58 603	1.09 597	1.91 599	1.62 542

UNDER WATER	2.84 591	2.25 588	5.25 592	1.84 580	1.45 558	2.36 589	1.44 590	3.23 604	6.51 610	2.61 595	2.73 590	5.69 607	5.64 608	3.14 588	4.18 597	1.48 598	0.81 444	1.60 604	1.07 595	1.91 599	1.67 545

KSHMR	4.19 604	2.37 597	6.24 599	1.73 575	1.48 562	1.97 579	1.29 581	3.18 603	17.06 625	2.15 584	15.74 620	9.09 615	1.75 572	8.33 613	2.37 555	1.55 600	1.29 503	1.70 605	1.23 600	1.75 596	1.60 540

notaker	2.77 590	2.35 596	4.02 567	2.61 602	1.44 557	1.77 570	1.14 569	2.77 598	1.81 580	2.30 590	11.41 617	3.95 596	4.70 604	3.24 589	3.01 576	1.58 601	0.88 452	1.71 606	1.08 596	2.10 601	1.44 531

ktn	4.44 605	2.47 601	3.70 552	1.82 579	1.49 563	2.11 585	1.40 587	2.30 593	12.56 616	11.36 617	16.25 621	11.30 619	3.77 600	4.41 604	3.47 584	1.86 604	0.99 462	1.74 607	1.21 599	3.28 608	1.39 526

MFN_U_SF_RVC	1.57 566	2.56 605	3.30 514	0.66 475	0.41 382	1.15 539	0.51 471	1.27 542	1.35 557	1.61 575	1.20 540	1.43 563	0.97 531	1.80 472	2.10 539	1.88 605	1.79 553	1.97 608	2.14 610	1.61 595	1.76 549

BEATNet-Init1	12.32 616	12.82 619	28.66 633	3.22 606	3.71 604	21.59 629	11.42 617	14.54 625	13.73 621	20.24 627	20.16 627	26.14 635	19.85 625	19.08 628	15.33 625	1.81 603	1.93 563	2.05 609	2.48 613	4.25 611	3.41 599

DStereoRT	1.00 507	0.72 298	2.87 464	0.36 281	0.38 362	0.92 509	0.35 387	0.92 386	1.17 544	0.57 316	0.64 392	1.04 526	1.13 543	1.75 458	1.04 448	0.15 394	0.59 406	2.18 610	0.80 577	0.16 165	2.28 579

TCMNet-wrong-test	5.56 608	6.73 613	6.40 600	13.05 620	11.91 615	7.29 610	5.47 612	7.17 616	1.58 569	2.68 597	3.15 596	8.30 614	5.87 610	4.80 606	6.10 608	3.08 611	0.98 460	2.37 611	1.99 609	6.69 616	5.63 616

IGEV-RUCA	2.30 583	0.38 108	1.36 57	0.41 355	1.90 580	2.03 584	1.86 594	1.37 552	1.78 578	3.73 606	3.72 601	5.06 605	8.09 613	2.15 525	1.63 511	0.26 519	0.77 436	2.71 612	1.91 608	2.43 605	2.42 581

tt	4.94 607	0.32 47	4.22 575	2.29 594	1.58 567	10.19 614	16.94 621	9.44 619	5.03 606	1.69 576	1.33 551	4.68 603	5.02 605	3.38 593	5.91 607	6.15 616	9.47 624	2.80 613	3.16 614	3.54 610	1.58 538

USTest	8.06 612	7.11 614	8.76 605	9.20 615	9.03 611	15.20 618	23.57 622	10.01 620	9.45 613	5.97 612	6.79 611	7.77 613	7.51 612	8.75 615	11.06 619	2.24 608	3.58 608	2.87 614	3.21 615	4.93 614	4.21 610

MADNet++	2.94 596	2.17 581	3.27 510	2.55 601	2.28 592	3.29 597	3.37 601	2.76 597	2.67 597	3.10 603	3.20 597	2.78 586	3.25 596	4.11 601	4.68 601	2.72 609	2.27 586	3.03 615	2.43 612	2.34 604	2.59 583

DGTPSM_ROB	8.97 614	5.94 611	13.01 614	5.95 612	11.34 613	8.54 612	24.06 623	6.47 614	13.52 617	5.19 609	11.52 618	6.18 611	11.04 618	7.02 611	13.92 620	4.47 612	7.66 618	3.90 616	7.43 620	4.34 612	7.98 619

DPSMNet_ROB	9.58 615	5.96 612	13.98 617	8.88 614	11.87 614	8.54 612	24.08 624	6.48 615	13.67 620	5.35 610	11.53 619	6.31 612	11.04 618	7.69 612	14.09 621	7.61 622	8.23 620	5.03 617	7.75 621	5.24 615	8.36 620

DGSMNet	2.93 595	0.77 322	3.44 535	3.58 609	4.25 607	2.53 592	6.86 615	1.03 477	0.88 478	0.58 323	1.85 566	0.79 443	0.62 457	1.63 439	1.46 500	4.62 613	4.98 616	5.15 618	4.71 617	4.52 613	4.37 611

HanzoNet	7.85 611	3.30 609	5.75 596	7.47 613	3.97 605	2.34 588	1.37 583	3.47 607	4.02 603	13.30 619	10.49 613	10.86 617	16.67 623	8.50 614	10.51 618	10.80 623	9.84 625	5.83 619	13.69 623	7.24 617	7.51 618

PML	22.99 624	17.34 620	8.24 604	5.48 611	9.84 612	50.35 639	102.65 640	5.84 612	13.52 617	37.08 640	104.84 640	30.61 638	23.20 630	12.09 618	7.96 613	6.27 617	2.12 576	6.31 620	2.42 611	10.67 620	2.95 588

DPSM_ROB	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

DPSM	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

RAFT-FEzeroshot	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

RAFT-FE	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

CasAABBNet	24.76 627	22.38 627	24.44 628	26.05 626	25.75 625	39.79 635	56.76 635	29.10 635	28.88 637	21.22 631	22.69 632	24.21 631	23.99 635	26.23 632	30.62 634	14.22 624	16.71 629	13.03 623	14.75 626	17.49 621	16.97 627

FlowAnything	24.80 630	22.39 628	24.71 629	26.07 627	25.75 625	39.80 636	56.70 633	29.12 636	28.95 639	21.38 634	22.83 634	24.22 632	23.96 631	26.24 635	30.65 637	14.23 627	16.78 630	13.04 626	14.84 630	17.49 621	16.93 624

Selective-RAFT-Error	24.83 631	22.44 632	24.80 630	26.10 628	25.82 627	39.85 637	56.72 634	29.21 638	29.03 640	21.29 633	22.80 633	24.25 633	24.07 636	26.28 636	30.60 633	14.24 628	16.85 631	13.04 626	14.75 626	17.53 625	17.02 628

LSM0	26.57 632	22.53 633	25.76 631	30.62 631	52.30 639	39.86 638	56.49 632	29.18 637	28.76 634	21.26 632	22.46 629	24.42 634	23.97 632	26.42 637	30.66 638	14.29 629	16.56 626	13.06 628	14.65 625	17.62 626	20.52 630

U	3.41 601	0.37 98	1.27 48	0.27 91	13.75 619	19.65 626	0.15 35	0.43 43	0.33 9	0.18 9	0.19 23	0.27 130	0.15 23	0.23 2	0.19 5	0.10 121	0.06 2	17.75 629	12.73 622	0.11 76	0.10 10

DPSimNet_ROB	24.35 626	23.81 634	31.38 636	25.93 625	22.83 623	31.30 630	34.38 631	20.78 628	28.92 638	27.39 638	22.99 635	28.29 637	35.76 640	15.47 623	17.82 626	24.28 635	17.90 632	22.23 630	14.12 624	19.38 628	22.12 631

HaxPig	19.88 622	22.39 628	22.30 623	17.98 621	17.98 620	12.06 616	12.06 618	16.25 626	15.97 624	21.05 628	21.41 628	18.85 627	18.35 624	20.07 629	19.64 627	23.57 634	23.19 633	24.07 631	23.71 631	22.95 630	23.72 632

LRCNet_RVC	13.78 621	19.34 621	13.01 614	19.47 622	12.67 616	1.85 574	0.42 429	12.28 621	1.10 533	15.76 622	18.69 626	12.52 623	8.65 614	12.22 619	9.64 614	22.29 630	8.38 623	25.92 632	24.06 632	19.72 629	17.59 629

MEDIAN_ROB	23.95 625	26.96 635	26.29 632	22.14 623	22.09 622	16.18 620	14.23 619	20.47 627	20.09 626	25.43 637	25.22 636	22.96 628	22.54 629	24.33 630	23.18 631	28.15 636	27.16 637	28.60 633	27.73 635	27.59 631	27.58 633

AVERAGE_ROB	26.91 633	30.28 636	29.18 634	25.78 624	25.30 624	19.49 625	15.38 620	23.70 632	23.02 633	28.38 639	27.78 637	26.23 636	25.76 637	26.95 638	25.55 632	31.27 637	30.02 638	31.76 634	30.80 636	30.88 635	30.77 636

Anonymous_1	22.76 623	11.11 616	11.93 611	12.73 617	26.05 630	19.39 624	27.77 628	14.18 622	13.64 619	14.92 621	10.66 614	11.26 618	11.24 620	12.48 620	14.45 622	37.82 638	7.87 619	34.92 635	63.61 637	87.51 640	11.75 623

RSGM-EC	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

acva	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

xxxxx1	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

tt_ll	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

ff	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

test_example2	115.17 639	122.38 639	93.45 638	115.38 637	123.53 640	101.24 640	113.11 641	54.67 641	99.94 641	135.50 641	136.43 641	85.67 641	85.40 641	110.44 641	104.91 641	152.17 641	205.21 641	99.17 641	114.27 641	138.55 641	112.04 640

ccccc		297.53 640		372.50 640	377.87 641	200.30 641		217.33 642		202.36 642		213.34 642		312.79 642		409.97 642	354.33 642	255.69 642	227.31 642	431.13 642

Low-res two-view benchmark