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 12	0.41 137	1.77 116	0.21 9	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 49	0.43 73	0.15 2	0.26 88	0.15 19	0.15 27	0.27 6	0.20 8	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 4
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoAnything_RVC	1.22 541	1.71 561	3.17 508	2.52 605	2.63 604	0.26 9	0.15 37	0.47 80	0.54 166	0.49 228	0.71 457	0.52 308	0.19 88	1.60 448	0.57 320	0.11 231	4.13 623	0.08 44	0.05 1	0.76 573	3.79 616

trnet	0.31 21	0.31 35	1.65 104	0.20 3	0.12 8	0.55 232	0.15 37	0.50 106	0.51 133	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.24 57	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.09 43	0.12 23

LoS_RVC	0.34 33	0.38 113	1.96 161	0.27 98	0.35 341	0.43 100	0.22 154	0.43 49	0.34 12	0.24 53	0.34 162	0.23 92	0.28 215	0.34 41	0.22 26	0.08 23	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.35 204

CAS	0.39 75	0.31 35	1.79 120	0.81 509	0.34 330	0.51 177	0.23 191	0.49 89	0.42 66	0.23 43	0.31 136	0.20 69	0.17 47	0.30 15	0.25 74	0.77 581	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.41 246

CES	0.33 28	0.32 49	1.46 82	0.25 64	0.50 422	0.40 74	0.20 102	0.48 85	0.48 108	0.22 35	0.29 115	0.26 125	0.19 88	0.35 53	0.22 26	0.09 54	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.16 175	0.54 333

CREStereo	0.31 21	0.35 83	1.66 106	0.19 2	0.13 18	0.55 232	0.17 61	0.50 106	0.50 126	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.23 44	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.10 64	0.12 23
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 43	0.38 113	1.75 115	0.21 9	0.14 29	0.57 263	0.24 220	0.48 85	0.44 84	0.28 102	0.32 148	0.26 125	0.24 148	0.41 86	0.24 57	0.42 557	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.18 224	0.15 49

LACA2	0.32 25	1.15 444	2.00 167	0.20 3	0.10 1	0.39 65	0.17 61	0.35 13	0.40 56	0.16 3	0.15 10	0.18 58	0.14 17	0.31 19	0.21 13	0.09 54	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.13 114	0.07 1

LACA1	0.24 4	0.74 318	1.01 21	0.20 3	0.10 1	0.42 93	0.14 21	0.33 10	0.38 35	0.16 3	0.11 2	0.14 10	0.15 27	0.27 6	0.16 1	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.08 4

Test_v1	0.24 4	0.32 49	1.04 26	0.21 9	0.14 29	0.27 10	0.15 37	0.39 28	0.29 5	0.18 13	0.19 28	0.15 19	0.13 14	0.28 10	0.20 8	0.10 129	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.49 302

VMStereo-Base	0.30 18	0.40 130	1.72 112	0.20 3	0.12 8	0.42 93	0.17 61	0.38 25	0.42 66	0.22 35	0.32 148	0.29 157	0.21 116	0.33 35	0.21 13	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.20 94

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 208	0.97 11	0.18 1	0.12 8	0.31 20	0.12 4	0.34 12	0.60 218	0.16 3	0.15 10	0.16 37	0.20 105	0.33 35	0.27 97	0.11 231	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
VIP-Stereo	0.39 75	0.81 345	1.51 89	0.24 48	0.34 330	0.52 197	0.17 61	0.46 71	0.49 114	0.21 25	0.25 79	0.25 112	0.15 27	0.41 86	0.41 230	0.09 54	0.62 427	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.68 395

GEAStereo	0.95 499	0.48 186	1.85 135	2.15 595	3.19 608	0.55 232	0.21 130	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.22 54	0.16 37	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.33 448	3.58 611

BridgeDepth	0.26 9	0.63 261	1.36 62	0.23 36	0.10 1	0.38 60	0.15 37	0.35 13	0.37 26	0.17 9	0.13 6	0.23 92	0.19 88	0.32 30	0.23 44	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.93 494	0.71 298	2.09 191	2.15 595	2.42 601	0.54 218	0.26 266	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.33 153	0.16 37	0.22 123	0.70 242	0.93 432	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.39 505	3.58 611

Zero-FE251	0.76 416	0.35 83	2.10 198	0.30 159	0.25 223	0.44 110	0.16 50	0.45 63	0.36 23	5.93 621	0.20 35	0.22 83	0.19 88	0.52 153	1.06 462	0.10 129	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.09 43	1.56 543

1w_stereo	0.35 43	0.28 8	0.86 5	0.24 48	0.17 73	0.44 110	0.22 154	0.60 177	0.43 73	0.27 91	0.30 124	0.14 10	0.26 181	0.61 196	0.25 74	0.07 7	0.79 450	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 432

111111	0.39 75	0.28 8	0.93 9	0.33 222	0.42 402	0.43 100	0.13 10	0.48 85	0.39 48	0.24 53	0.31 136	0.18 58	0.17 47	0.43 97	0.23 44	0.09 54	1.32 522	0.08 44	0.06 9	0.25 357	1.00 487

LG-Stereo_L2	0.29 15	0.42 142	0.97 11	0.36 289	0.25 223	0.31 20	0.22 154	0.40 34	0.28 2	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.44 102	0.23 44	0.08 23	0.49 395	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.58 356

LG-Stereo_L1	0.30 18	0.42 142	0.97 11	0.35 271	0.28 268	0.28 12	0.21 130	0.39 28	0.30 6	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.45 105	0.22 26	0.08 23	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.51 312

MLG-Stereo_test3	0.31 21	0.44 167	1.03 24	0.48 404	0.40 383	0.36 45	0.13 10	0.39 28	0.46 93	0.28 102	0.19 28	0.17 47	0.12 7	0.25 4	0.18 3	0.09 54	0.53 405	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.45 281

MLG-Stereo_test2	0.46 135	0.49 193	1.77 116	0.79 505	0.70 483	0.63 363	0.12 4	0.37 20	0.48 108	0.39 160	0.15 10	0.24 103	0.10 2	0.46 109	0.20 8	0.16 426	1.21 502	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.66 385

MLG-Stereo_test1	0.36 53	0.45 175	1.50 88	0.24 48	0.35 341	0.45 116	0.13 10	0.36 17	0.51 133	0.20 20	0.10 1	0.18 58	0.12 7	0.33 35	0.18 3	0.08 23	1.36 525	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

MLG-Stereo	0.38 70	0.43 154	1.46 82	0.24 48	0.42 402	0.44 110	0.13 10	0.42 44	0.51 133	0.27 91	0.14 7	0.17 47	0.13 14	0.35 53	0.18 3	0.08 23	1.45 541	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

LG-G_1	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

LG-G	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

LGtest1	0.26 9	0.43 154	0.82 4	0.23 36	0.21 157	0.31 20	0.11 2	0.36 17	0.43 73	0.24 53	0.18 20	0.16 37	0.14 17	0.30 15	0.28 111	0.10 129	0.16 265	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.42 251

FoundationStereo	0.61 279	0.37 103	0.91 8	1.96 593	2.40 600	0.20 4	0.16 50	0.26 3	0.86 478	0.16 3	0.12 3	0.19 65	0.17 47	0.58 183	0.32 158	0.10 129	2.98 616	0.08 44	0.06 9	0.07 2	0.20 94

HUF	1.33 556	0.96 398	4.06 573	2.73 609	2.17 596	0.35 41	0.24 220	1.87 592	0.75 387	1.28 565	0.29 115	1.35 568	0.19 88	1.97 515	0.43 245	0.15 406	3.91 621	0.08 44	0.06 9	0.31 433	3.41 609

GIP-stereo	0.61 279	0.68 281	1.05 28	0.95 524	1.46 567	0.42 93	0.17 61	0.69 224	0.49 114	0.19 17	0.24 71	0.23 92	0.18 72	0.95 323	0.59 330	0.10 129	1.33 523	0.08 44	0.06 9	0.18 224	2.21 579

DEFOM-Stereo	0.26 9	0.61 252	1.22 47	0.24 48	0.14 29	0.49 153	0.18 77	0.31 7	0.31 7	0.20 20	0.18 20	0.15 19	0.14 17	0.42 95	0.19 6	0.08 23	0.06 2	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.16 62

IGEV-Stereo++	0.58 243	0.29 13	1.66 106	0.37 302	0.53 435	0.47 137	0.13 10	0.54 134	0.37 26	1.02 528	0.25 79	0.17 47	0.22 123	1.04 335	0.27 97	0.08 23	1.98 577	0.08 44	0.06 9	0.17 199	1.92 559

Any-RAFT	0.42 100	0.33 62	1.89 146	0.28 119	0.21 157	0.69 422	0.21 130	0.83 315	0.60 218	0.45 194	0.43 209	0.62 360	0.30 247	0.48 127	0.24 57	0.11 231	0.40 376	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.16 62

LoS	0.34 33	0.35 83	1.88 144	0.25 64	0.13 18	0.53 208	0.20 102	0.50 106	0.53 160	0.26 78	0.28 109	0.37 205	0.24 148	0.40 77	0.25 74	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.10 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.41 92	0.34 72	2.17 213	0.24 48	0.11 5	0.64 376	0.24 220	0.85 337	0.70 332	0.45 194	0.54 309	0.28 147	0.27 197	0.51 148	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.09 97	0.06 9	0.16 175	0.14 40

XX-TBD	0.40 87	1.04 417	2.49 333	0.35 271	0.13 18	0.51 177	0.17 61	0.44 57	0.52 146	0.38 155	0.51 273	0.23 92	0.19 88	0.31 19	0.25 74	0.10 129	0.07 15	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.18 79

iResNet_ROB	0.60 271	1.59 547	2.04 179	0.32 200	0.21 157	0.60 309	0.22 154	0.99 451	0.85 471	0.61 371	0.63 388	0.58 342	0.42 344	1.08 349	0.98 447	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.06 9	0.23 325	0.33 188

pmcnn	1.44 564	1.25 476	3.57 549	0.74 496	1.42 562	0.72 436	0.56 499	1.04 493	1.06 539	1.03 529	2.89 603	6.01 619	0.75 507	2.54 564	3.60 596	0.14 375	0.11 175	0.08 44	0.06 9	0.34 458	0.81 443

gcap_with_dpt	0.81 435	0.34 72	9.25 614	0.28 119	0.38 369	0.50 167	0.21 130	0.76 257	0.43 73	0.35 144	0.34 162	0.26 125	0.21 116	0.66 221	0.43 245	0.11 231	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.12 93	1.34 526

DispViT+	0.30 18	1.00 404	1.22 47	0.24 48	0.23 200	0.27 10	0.13 10	0.50 106	0.52 146	0.21 25	0.18 20	0.17 47	0.17 47	0.27 6	0.23 44	0.12 285	0.19 292	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.09 8

DA	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

GGEV	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

3.5w_stereo	0.34 33	0.33 62	1.17 43	0.21 9	0.15 39	0.40 74	0.14 21	0.46 71	0.36 23	0.23 43	0.25 79	0.15 19	0.19 88	0.80 284	0.24 57	0.07 7	1.02 482	0.07 1	0.07 41	0.07 2	0.52 320

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 36	0.11 5	0.40 74	0.16 50	0.33 10	0.40 56	0.20 20	0.19 28	0.18 58	0.17 47	0.38 66	0.17 2	0.11 231	0.06 2	0.08 44	0.07 41	0.10 64	0.09 8

HART	0.75 411	0.75 324	2.22 228	0.94 521	1.59 575	0.30 17	0.19 85	0.72 244	0.85 471	0.30 119	0.52 282	0.39 215	0.16 40	0.81 288	0.43 245	0.08 23	2.61 608	0.10 160	0.07 41	0.36 480	1.61 548

WCG-NET	0.41 92	0.80 341	1.77 116	0.25 64	0.13 18	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.59 211	0.38 155	0.41 202	0.26 125	0.24 148	0.37 62	0.24 57	0.08 23	0.81 457	0.08 44	0.07 41	0.26 378	0.31 178

RAFT-Stereo-weight	0.46 135	0.37 103	1.60 99	0.29 140	0.51 425	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.67 282	0.48 212	0.38 187	0.36 200	0.17 47	0.39 70	0.27 97	0.09 54	1.28 514	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.41 246

test_for_model	0.98 508	0.34 72	5.76 602	4.27 619	3.78 611	0.47 137	0.19 85	0.69 224	0.48 108	0.29 113	0.29 115	0.28 147	0.16 40	0.67 225	0.23 44	0.09 54	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.12 93	1.25 517

GCAP-Stereo	0.59 261	1.35 500	2.44 292	0.49 417	1.02 530	0.52 197	0.14 21	0.53 123	0.54 166	0.44 190	0.50 269	0.30 166	0.22 123	0.68 231	0.41 230	0.09 54	1.30 519	0.09 97	0.07 41	0.23 325	0.54 333

knoymous	0.37 63	0.34 72	1.83 127	0.25 64	0.18 94	0.45 116	0.24 220	0.60 177	0.40 56	0.42 174	0.39 193	0.54 319	0.25 167	0.41 86	0.29 122	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.07 41	0.13 114	0.20 94

RCA-Stereo	0.45 126	0.38 113	1.80 122	0.27 98	0.25 223	0.58 273	0.23 191	0.84 324	0.66 269	0.42 174	0.44 221	0.28 147	0.35 278	0.31 19	0.21 13	0.09 54	1.01 477	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.53 326

DCANet-4	0.43 105	0.32 49	2.31 248	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.55 297	0.48 243	0.28 147	0.37 288	0.40 77	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

fff	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

ADStereo(finetuned)	0.50 176	0.91 385	2.43 284	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.75 507	0.40 77	0.40 221	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.13 114	0.45 281

CroCo-Stereo	0.35 43	0.71 298	1.67 108	0.32 200	0.17 73	0.19 3	0.21 130	0.79 281	0.54 166	0.22 35	0.25 79	0.55 328	0.22 123	0.28 10	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.10 13
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
TANstereo	0.39 75	0.70 293	2.48 327	0.23 36	0.12 8	0.54 218	0.16 50	0.41 38	0.47 103	0.45 194	0.51 273	0.26 125	0.22 123	0.34 41	0.21 13	0.10 129	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.09 43	0.18 79

DCANet	0.49 169	0.91 385	2.63 386	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.41 331	0.39 70	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.14 142	0.45 281

csc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

cscssc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

111	0.57 235	1.41 517	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.59 294	0.26 266	0.90 383	0.83 456	0.50 247	0.54 309	0.57 338	0.38 297	0.54 167	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.24 332	0.81 443

R-Stereo Train	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79

RAFT-Stereo	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.71 384	1.90 573	3.48 542	0.43 380	0.22 170	0.60 309	0.29 326	0.96 426	0.78 414	0.60 362	0.65 409	0.60 353	0.46 386	0.80 284	1.21 487	0.12 285	0.08 55	0.10 160	0.07 41	0.44 531	0.33 188

MLCV	0.59 261	1.41 517	2.41 275	0.31 179	0.15 39	0.60 309	0.23 191	0.77 265	0.63 247	0.67 433	0.66 416	0.55 328	0.37 288	1.16 365	1.09 468	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.29 160

BTL-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 20	0.13 18	0.15 1	0.16 50	0.22 1	0.41 59	0.12 1	0.17 17	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 26	0.07 7	0.06 2	0.08 44	0.08 67	0.08 26	0.33 188

WQFJX1	0.51 188	0.58 237	1.00 16	0.27 98	0.35 341	0.48 145	0.25 248	2.07 600	2.18 598	0.27 91	0.26 88	0.30 166	0.28 215	0.51 148	0.33 171	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.45 281

WQFJX	0.49 169	0.47 181	1.02 22	0.27 98	0.39 376	0.47 137	0.23 191	1.85 590	1.92 592	0.28 102	0.27 101	0.28 147	0.28 215	0.43 97	0.36 195	0.10 129	0.12 198	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.54 333

S2M2_XL	0.22 2	0.36 91	1.33 61	0.20 3	0.13 18	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 35	0.15 19	0.14 17	0.21 2	0.22 26	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.10 64	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.36 53	0.61 252	1.58 94	0.25 64	0.14 29	0.38 60	0.18 77	0.44 57	0.35 14	0.31 122	0.35 170	0.28 147	0.25 167	0.45 105	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.09 97	0.08 67	0.11 80	0.74 416

asd	0.36 53	0.28 8	1.21 44	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.14 21	0.37 20	0.34 12	0.26 78	0.21 43	0.15 19	0.19 88	0.91 310	0.20 8	0.10 129	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 26	0.71 406

depthmonostereo	0.38 70	0.68 281	1.59 98	0.48 404	0.14 29	0.41 80	0.19 85	0.52 116	0.42 66	0.26 78	0.29 115	0.31 176	0.29 236	0.64 211	0.33 171	0.09 54	0.10 145	0.09 97	0.08 67	0.10 64	0.50 305

3.75w	0.33 28	0.27 3	1.02 22	0.22 20	0.21 157	0.44 110	0.16 50	0.47 80	0.33 10	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.18 72	0.54 167	0.24 57	0.08 23	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 345

G2L-ROB	0.59 261	1.32 488	2.59 368	0.30 159	0.22 170	0.59 294	0.28 298	0.80 287	0.61 224	0.56 309	0.45 224	0.70 420	0.35 278	1.38 400	0.72 386	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.31 178

xyz-stereo-finetune	0.37 63	0.90 381	1.23 49	0.22 20	0.12 8	0.53 208	0.26 266	0.57 157	0.58 200	0.30 119	0.33 153	0.29 157	0.24 148	0.60 191	0.62 347	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.14 40

xyz-stereo	3.06 607	0.44 167	30.74 646	0.24 48	0.12 8	15.34 629	0.24 220	0.56 150	0.49 114	0.62 386	7.90 622	0.64 372	0.49 410	1.44 414	1.05 459	0.09 54	0.07 15	0.34 550	0.08 67	0.13 114	0.19 85

G2L-Stereo_test	0.64 324	1.34 496	2.55 356	0.34 248	0.24 213	0.75 451	0.39 425	0.83 315	0.65 261	0.62 386	0.54 309	0.74 433	0.40 319	1.57 437	0.75 396	0.11 231	0.08 55	0.08 44	0.08 67	0.28 405	0.43 261

MM-Stereo_test3	0.59 261	0.85 359	2.28 240	0.53 435	0.31 302	0.45 116	0.30 342	0.78 272	0.76 396	0.33 132	0.43 209	0.32 182	0.23 141	0.61 196	0.54 310	0.10 129	1.65 559	0.10 160	0.08 67	0.42 522	0.68 395

fffft	0.36 53	0.70 293	1.51 89	0.25 64	0.15 39	0.42 93	0.24 220	0.46 71	0.42 66	0.22 35	0.19 28	0.20 69	0.16 40	0.47 114	0.69 374	0.07 7	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.30 424	0.45 281
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 53	0.83 349	1.48 86	0.26 81	0.15 39	0.46 124	0.22 154	0.40 34	0.43 73	0.23 43	0.24 71	0.21 79	0.18 72	0.47 114	0.59 330	0.07 7	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.42 251

tt45	0.35 43	0.80 341	1.46 82	0.26 81	0.17 73	0.55 232	0.22 154	0.44 57	0.39 48	0.24 53	0.26 88	0.25 112	0.18 72	0.64 211	0.36 195	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.29 160

999	0.35 43	0.74 318	1.38 66	0.27 98	0.18 94	0.50 167	0.23 191	0.40 34	0.41 59	0.21 25	0.33 153	0.23 92	0.18 72	0.74 262	0.37 205	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.26 378	0.26 141

mms	0.39 75	0.63 261	1.31 60	0.34 248	0.65 474	0.32 26	0.22 154	0.39 28	0.39 48	0.27 91	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.57 176	0.22 26	0.08 23	0.21 317	0.10 160	0.08 67	0.24 332	1.16 503

ours_stereo	0.37 63	0.67 271	1.63 102	0.30 159	0.50 422	0.35 41	0.22 154	0.41 38	0.38 35	0.21 25	0.32 148	0.23 92	0.17 47	0.47 114	0.22 26	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.77 423

fffy	0.39 75	0.67 271	1.57 93	0.45 392	0.52 428	0.37 50	0.22 154	0.45 63	0.35 14	0.21 25	0.30 124	0.26 125	0.20 105	0.45 105	0.24 57	0.08 23	0.29 352	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.77 423

RAStereo	0.33 28	0.81 345	2.22 228	0.27 98	0.18 94	0.25 8	0.20 102	0.45 63	0.38 35	0.21 25	0.26 88	0.20 69	0.16 40	0.26 5	0.26 88	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.09 8

WCG-NET（raft）	0.44 121	0.97 400	1.78 119	0.24 48	0.17 73	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.52 146	0.38 155	0.35 170	0.46 273	0.25 167	0.41 86	0.26 88	0.08 23	1.08 487	0.08 44	0.08 67	0.27 392	0.40 237

GCAPDPT-zeroshot4090	1.24 544	0.35 83	9.12 613	3.40 614	5.73 617	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.24 585

MGS-Stereo	0.35 43	0.48 186	1.99 166	0.26 81	0.14 29	0.41 80	0.22 154	0.41 38	0.48 108	0.24 53	0.51 273	0.25 112	0.18 72	0.33 35	0.22 26	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.47 542	0.10 13

MaDis-Stereo	0.35 43	0.89 375	2.15 210	0.25 64	0.29 276	0.29 15	0.17 61	0.47 80	0.41 59	0.21 25	0.22 54	0.28 147	0.21 116	0.32 30	0.31 148	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.11 80	0.12 23

UniTT-Stereo	0.36 53	0.66 270	2.43 284	0.28 119	0.24 213	0.30 17	0.18 77	0.35 13	0.36 23	0.26 78	0.37 180	0.18 58	0.18 72	0.33 35	0.30 129	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.25 357	0.09 8

testlalala	1.27 547	0.35 83	9.49 616	3.41 615	5.87 619	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

GCAPDPT-zeroshot	1.24 544	0.35 83	9.01 612	3.41 615	5.81 618	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

CroCo-Stereo Lap2	0.38 70	0.91 385	2.02 175	0.33 222	0.38 369	0.23 6	0.21 130	0.63 195	0.51 133	0.23 43	0.28 109	0.29 157	0.23 141	0.34 41	0.28 111	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.22 308	0.15 49

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 333	1.15 444	2.40 271	0.33 222	0.30 292	0.83 491	0.40 430	0.94 409	0.82 449	0.67 433	0.76 477	0.68 403	0.58 451	1.13 360	1.25 494	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.28 154

raftrobust	0.52 191	1.14 438	2.15 210	0.33 222	0.99 523	0.53 208	0.21 130	0.59 170	0.50 126	0.53 278	0.36 174	0.31 176	0.33 268	0.47 114	0.42 238	0.10 129	0.55 411	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.46 287

RALCasStereoNet	0.65 333	1.34 496	2.56 360	0.43 380	0.96 519	0.50 167	0.26 266	0.62 187	0.56 185	0.43 181	0.49 257	0.36 200	0.28 215	0.72 257	0.53 304	0.10 129	1.18 497	0.09 97	0.08 67	0.27 392	1.27 519

DIP-Stereo	0.43 105	0.50 201	2.21 226	0.27 98	0.18 94	0.63 363	0.17 61	0.94 409	0.58 200	0.49 228	0.48 243	0.30 166	0.30 247	0.40 77	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.15 154	0.33 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.55 220	1.28 482	2.73 437	0.35 271	0.14 29	0.56 240	0.23 191	0.89 373	0.62 235	0.52 269	0.51 273	0.49 292	0.38 297	0.52 153	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.61 366
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
HSM	0.67 359	0.92 390	2.29 243	0.30 159	0.29 276	0.65 392	0.29 326	0.98 442	0.67 282	0.59 351	0.58 351	1.39 571	0.65 476	2.56 565	0.45 258	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.24 129

iResNet	0.59 261	1.09 425	2.54 348	0.44 385	0.18 94	0.65 392	0.29 326	0.89 373	0.75 387	0.59 351	0.64 401	0.43 238	0.39 312	0.73 258	1.24 493	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.21 291	0.40 237

Hybrid-DGEV-03	0.53 205	1.31 487	2.33 252	0.30 159	0.17 73	0.58 273	0.24 220	0.71 241	0.51 133	0.61 371	1.00 530	0.39 215	0.28 215	0.44 102	0.41 230	0.10 129	0.23 327	0.12 295	0.09 103	0.35 472	0.53 326

WQFJA1	0.49 169	0.48 186	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

NLMM1	0.53 205	0.51 208	1.05 28	0.28 119	0.38 369	0.49 153	0.24 220	2.08 601	2.47 602	0.29 113	0.28 109	0.27 139	0.25 167	0.48 127	0.35 191	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.24 332	0.57 351

NLMM	0.49 169	0.47 181	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

NLSM3	0.34 33	0.67 271	1.42 77	0.26 81	0.24 213	0.43 100	0.19 85	0.63 195	0.49 114	0.21 25	0.27 101	0.21 79	0.25 167	0.30 15	0.27 97	0.07 7	0.06 2	0.10 160	0.09 103	0.10 64	0.51 312

z-ln-s-r	0.76 416	1.41 517	2.84 463	0.33 222	0.27 253	0.58 273	0.37 409	0.92 397	0.89 493	0.54 284	0.81 488	0.64 372	0.48 404	2.23 541	1.74 527	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.28 405	0.40 237

xyz-stereo-finetune2	0.40 87	0.89 375	1.40 72	0.22 20	0.12 8	0.58 273	0.23 191	0.55 144	0.50 126	0.33 132	0.47 235	0.30 166	0.41 331	0.81 288	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.12 23

MM-Stereo_test1	0.63 314	0.64 265	2.51 339	0.54 442	0.37 360	0.44 110	0.28 298	0.68 218	0.59 211	0.43 181	0.33 153	0.26 125	0.25 167	0.89 307	0.52 297	0.10 129	1.84 567	0.10 160	0.09 103	0.41 519	1.40 535

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 191	0.51 208	1.12 37	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.20 102	1.10 525	1.33 565	3.13 614	0.33 153	0.22 83	0.20 105	0.34 41	0.26 88	0.11 231	0.09 114	0.11 235	0.09 103	0.17 199	0.21 102

ACVNet-DCA	0.67 359	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

1test111	0.72 393	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	1.03 333	0.75 396	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

cc1	0.74 400	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.20 578

tt1	0.74 400	0.73 308	2.34 254	0.67 485	0.63 467	0.75 451	0.24 220	0.85 337	0.96 518	0.81 492	0.38 187	0.26 125	0.35 278	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.19 575

GMStereo_Zeroshot	0.44 121	0.44 167	1.84 130	0.44 385	0.20 143	0.52 197	0.19 85	0.60 177	0.54 166	0.58 332	0.59 356	0.63 364	0.29 236	0.59 184	0.34 183	0.16 426	0.09 114	0.16 441	0.09 103	0.26 378	0.26 141

plain	0.43 105	0.73 308	2.80 452	0.28 119	0.19 127	0.33 32	0.21 130	0.63 195	0.50 126	0.24 53	0.38 187	0.24 103	0.25 167	0.48 127	0.32 158	0.12 285	0.08 55	0.13 357	0.09 103	0.43 527	0.13 28

HH	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

HanStereo	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

EGLCR-Stereo	0.90 481	0.31 35	1.90 147	1.60 572	0.95 518	1.14 548	0.42 439	0.85 337	0.43 73	1.74 587	0.21 43	0.27 139	0.17 47	1.56 432	0.30 129	0.10 129	2.60 606	0.10 160	0.09 103	0.10 64	3.10 604

ProNet	0.46 135	0.60 246	1.85 135	0.35 271	0.67 476	0.49 153	0.25 248	0.53 123	0.57 192	0.21 25	0.24 71	0.22 83	0.20 105	0.52 153	0.22 26	0.09 54	0.47 391	0.10 160	0.09 103	0.23 325	1.33 524

DAS	0.61 279	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	2.38 553	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

SepStereo	0.57 235	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	1.55 430	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

IPLGR	0.58 243	0.64 265	3.12 503	0.37 302	0.18 94	0.62 349	0.54 491	1.06 514	0.69 321	0.73 461	0.46 229	0.50 296	0.44 367	1.12 359	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.21 291	0.20 94

GwcNet-ADL	0.54 216	0.78 335	2.85 466	0.31 179	0.20 143	0.58 273	0.29 326	0.93 403	0.67 282	0.48 212	0.47 235	0.56 334	0.33 268	0.48 127	0.80 411	0.13 334	0.12 198	0.09 97	0.09 103	0.14 142	0.40 237

GANet-ADL	0.48 155	0.56 233	2.51 339	0.34 248	0.20 143	0.58 273	0.25 248	0.80 287	0.57 192	0.43 181	0.61 373	0.56 334	0.31 253	0.44 102	0.44 252	0.14 375	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.38 222

STrans-v2	0.69 373	0.62 259	2.66 400	0.28 119	0.23 200	0.57 263	0.32 364	1.01 471	0.77 409	0.92 513	0.84 495	0.88 497	0.92 535	1.81 484	1.19 484	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.12 93	0.30 169

TransformOpticalFlow	0.65 333	0.61 252	2.67 408	0.45 392	0.26 240	0.62 349	0.28 298	0.88 365	0.76 396	0.76 475	0.74 467	0.90 503	0.84 520	1.82 487	0.80 411	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.19 85

OMP-Stereo	0.64 324	0.87 366	2.38 261	0.56 453	0.37 360	0.60 309	0.26 266	0.75 254	0.71 346	0.65 424	0.60 365	0.68 403	0.32 262	2.07 525	1.18 481	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.28 154

IIG-Stereo	0.65 333	0.87 366	2.32 250	0.55 444	0.23 200	0.62 349	0.21 130	0.78 272	0.71 346	0.64 408	0.69 429	0.69 414	0.38 297	2.07 525	1.37 505	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.27 148

NRIStereo	0.50 176	0.34 72	2.44 292	0.52 431	0.16 51	0.94 522	0.73 543	0.52 116	0.65 261	0.48 212	0.40 201	0.59 346	0.29 236	0.78 276	0.33 171	0.11 231	0.13 216	0.11 235	0.09 103	0.22 308	0.25 133

DeepStereo_RVC	0.47 142	0.37 103	2.19 219	0.55 444	0.18 94	0.60 309	0.58 504	0.52 116	0.62 235	0.49 228	0.45 224	0.39 215	0.85 523	0.47 114	0.34 183	0.12 285	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.19 85

RAFT-345	0.56 228	0.37 103	2.68 415	0.40 352	0.34 330	0.58 273	0.41 432	0.49 89	0.70 332	0.51 259	0.99 529	0.43 238	0.28 215	1.56 432	0.81 415	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.11 80	0.09 8

CRE-IMP	0.46 135	0.31 35	2.40 271	0.53 435	0.17 73	0.79 476	0.68 535	0.54 134	0.66 269	0.47 209	0.43 209	0.44 253	0.26 181	0.43 97	0.33 171	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.23 119

Prome-Stereo	0.53 205	0.36 91	2.39 268	0.60 460	0.23 200	0.63 363	0.41 432	0.66 208	0.67 282	0.59 351	1.02 534	0.43 238	0.71 495	0.61 196	0.34 183	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.44 276

LMCR-Stereo	0.61 279	1.00 404	2.60 375	0.42 367	0.22 170	0.74 448	0.31 353	1.06 514	0.70 332	0.62 386	0.64 401	0.40 225	0.52 426	0.84 292	1.27 496	0.20 488	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.26 378	0.16 62

TestStereo	0.49 169	0.88 370	2.38 261	0.30 159	0.16 51	0.43 100	0.25 248	0.55 144	0.46 93	0.38 155	0.46 229	0.34 194	0.28 215	1.96 514	0.28 111	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.15 154	0.13 28

raft+_RVC	0.62 300	1.18 455	2.43 284	0.36 289	2.08 593	0.52 197	0.25 248	0.66 208	0.54 166	0.36 146	0.46 229	0.32 182	0.28 215	0.49 141	0.43 245	0.10 129	0.91 467	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.70 404

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 243	1.48 532	2.53 344	0.29 140	0.78 497	0.52 197	0.20 102	0.68 218	0.66 269	0.51 259	0.61 373	0.40 225	0.32 262	0.40 77	0.43 245	0.08 23	0.63 429	0.09 97	0.09 103	0.37 488	0.58 356

ACVNet	0.54 216	0.87 366	2.45 309	0.28 119	0.22 170	0.59 294	0.36 406	0.69 224	0.73 360	0.49 228	0.59 356	0.69 414	0.42 344	0.47 114	0.70 376	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.36 480	0.39 230

acv_ft	0.57 235	0.87 366	2.45 309	0.33 222	0.41 390	0.63 363	0.29 326	0.86 348	0.73 360	0.64 408	0.59 356	0.69 414	0.45 375	0.47 114	0.68 371	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.43 527	0.39 230

BEATNet_4x	0.57 235	1.16 448	2.56 360	0.35 271	0.16 51	0.56 240	0.25 248	0.91 390	0.64 254	0.55 297	0.53 289	0.59 346	0.43 357	0.67 225	0.76 400	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.23 325	0.58 356

HSM-Net_RVC	0.70 380	0.40 130	2.45 309	0.27 98	0.19 127	0.68 419	0.30 342	1.29 555	0.73 360	0.73 461	0.70 442	0.77 445	0.45 375	3.73 609	0.46 264	0.13 334	0.09 114	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.32 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.79 430	1.46 529	2.72 432	0.34 248	0.25 223	0.59 294	0.32 364	0.88 365	0.83 456	0.62 386	0.95 521	0.80 461	0.43 357	2.46 559	1.72 525	0.38 554	0.26 342	0.10 160	0.09 103	0.25 357	0.43 261

Hybrid-DGEV-2	0.61 279	1.16 448	2.80 452	0.33 222	0.17 73	0.73 440	0.19 85	0.89 373	0.73 360	0.61 371	0.42 205	0.53 311	0.43 357	1.00 327	0.91 430	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.10 145	0.25 357	0.61 366

NLSM1	0.45 126	0.54 220	1.05 28	0.27 98	0.40 383	0.49 153	0.21 130	1.54 575	1.71 584	0.26 78	0.33 153	0.26 125	0.26 181	0.41 86	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.22 308	0.23 119

NLCSM	0.53 205	0.70 293	1.11 36	0.30 159	0.36 353	0.49 153	0.28 298	1.39 564	1.68 581	0.31 122	0.30 124	0.30 166	0.31 253	1.43 409	0.39 218	0.11 231	0.12 198	0.11 235	0.10 145	0.35 472	0.53 326

coex_refinement	0.67 359	1.33 493	2.48 327	0.38 322	0.26 240	0.64 376	0.34 387	0.88 365	0.68 309	0.61 371	0.63 388	0.80 461	0.48 404	1.84 491	1.09 468	0.13 334	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.18 224	0.38 222

LG-Stereo	0.36 53	0.61 252	1.37 65	0.26 81	0.37 360	0.43 100	0.20 102	0.55 144	0.44 84	0.25 60	0.30 124	0.50 296	0.17 47	0.30 15	0.37 205	0.10 129	0.18 286	0.11 235	0.10 145	0.24 332	0.43 261

MM-Stereo_test2	0.65 333	0.43 154	2.54 348	0.62 468	0.18 94	0.50 167	0.25 248	0.49 89	0.47 103	0.36 146	0.26 88	0.24 103	0.23 141	0.40 77	0.38 213	0.08 23	2.33 599	0.09 97	0.10 145	0.38 496	2.66 594

rvit_stereo_0083	0.28 14	0.37 103	0.88 7	0.28 119	0.18 94	0.28 12	0.22 154	0.40 34	0.58 200	0.25 60	0.30 124	0.27 139	0.27 197	0.38 66	0.25 74	0.14 375	0.12 198	0.13 357	0.10 145	0.13 114	0.14 40

rvit_stereo_0081_aga	0.34 33	0.67 271	1.79 120	0.27 98	0.20 143	0.34 35	0.21 130	0.43 49	0.48 108	0.26 78	0.28 109	0.27 139	0.21 116	0.33 35	0.25 74	0.14 375	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.14 142	0.18 79

rvit_stereo_0081	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

rvit_stereo_0082	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

rvit_stereo_0080	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

CAS++	0.34 33	0.39 122	1.90 147	0.25 64	0.18 94	0.32 26	0.20 102	0.78 272	0.44 84	0.31 122	0.31 136	0.21 79	0.16 40	0.34 41	0.20 8	0.15 406	0.13 216	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 216	0.52 213	2.25 236	0.30 159	0.26 240	0.61 328	0.32 364	1.03 487	0.73 360	0.49 228	0.56 333	0.52 308	0.40 319	1.59 445	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.10 145	0.15 154	0.22 109

whm_eth	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

MIF-Stereo (partial)	0.41 92	0.71 298	2.67 408	0.27 98	0.24 213	0.32 26	0.17 61	0.56 150	0.46 93	0.26 78	0.37 180	0.25 112	0.26 181	0.46 109	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.21 291	0.15 49

MIM_Stereo	0.55 220	0.92 390	2.65 396	0.32 200	1.09 541	0.51 177	0.19 85	0.67 213	0.52 146	0.48 212	0.54 309	0.43 238	0.27 197	0.57 176	0.30 129	0.08 23	0.17 278	0.11 235	0.10 145	0.28 405	0.80 436

PCWNet_CMD	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.43 261

CBFPSM	0.62 300	1.34 496	2.12 202	0.30 159	0.23 200	0.71 430	0.38 419	0.77 265	0.68 309	0.51 259	0.49 257	1.03 532	0.82 517	0.63 204	1.35 501	0.11 231	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.19 254	0.37 213

iinet-f	0.62 300	1.18 455	2.55 356	0.33 222	0.25 223	0.82 489	0.34 387	0.87 357	0.69 321	0.56 309	0.64 401	0.73 431	0.67 485	0.80 284	0.81 415	0.14 375	0.13 216	0.11 235	0.10 145	0.44 531	0.26 141

TestStereo1	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

RAFT_CTSACE	0.58 243	1.16 448	2.76 445	0.36 289	0.29 276	0.54 218	0.29 326	0.69 224	0.51 133	0.51 259	0.75 474	0.67 389	0.37 288	0.63 204	0.47 269	0.08 23	0.49 395	0.11 235	0.10 145	0.41 519	0.32 184

CRFU-Net	0.58 243	0.42 142	1.90 147	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.35 397	0.94 409	0.54 166	0.65 424	0.60 365	0.78 450	1.34 560	1.00 327	0.51 294	0.17 446	0.14 232	0.17 460	0.10 145	0.19 254	0.20 94

SA-5K	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

CSP-Net	0.55 220	0.61 252	1.81 126	0.30 159	0.23 200	0.77 466	0.35 397	0.90 383	0.62 235	0.62 386	0.60 365	0.65 377	0.42 344	1.76 471	0.47 269	0.17 446	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.21 291	0.16 62

GLC_STEREO	0.31 21	0.30 27	1.80 122	0.29 140	0.12 8	0.41 80	0.20 102	0.39 28	0.42 66	0.26 78	0.31 136	0.25 112	0.19 88	0.36 59	0.26 88	0.09 54	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.15 49

HHNet	0.63 314	0.67 271	3.10 501	0.37 302	0.25 223	0.64 376	0.60 511	0.70 235	0.67 282	0.55 297	1.12 545	0.32 182	0.60 462	0.43 97	1.75 529	0.16 426	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.18 224	0.22 109

Patchmatch Stereo++	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28
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	0.92 487	0.40 130	2.53 344	0.60 460	1.01 528	0.62 349	0.45 459	0.52 116	0.68 309	0.58 332	0.53 289	0.50 296	0.72 496	1.22 375	7.32 622	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

NF-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.55 356	0.55 444	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.44 414	0.78 406	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

OCTAStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.42 439	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.79 409	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

PSM-adaLoss	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.49 141	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

ROB_FTStereo_v2	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.49 417	0.17 73	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.48 127	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

ROB_FTStereo	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

HUI-Stereo	0.43 105	0.36 91	2.45 309	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.47 114	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

DEmStereo	0.69 373	0.40 130	2.42 279	0.42 367	0.18 94	0.66 405	0.88 557	0.54 134	0.64 254	0.60 362	1.00 530	0.45 265	1.24 558	1.53 428	2.21 558	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.10 145	0.11 80	0.14 40

SST-Stereo	0.56 228	0.30 27	2.44 292	0.71 495	0.55 439	0.62 349	0.65 526	0.57 157	0.67 282	0.59 351	0.53 289	0.51 301	0.59 454	1.57 437	0.31 148	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.11 20

RAFT_R40	0.55 220	0.31 35	2.44 292	0.57 457	0.42 402	0.62 349	0.52 485	0.58 161	0.66 269	0.56 309	0.54 309	0.54 319	0.50 415	1.56 432	0.53 304	0.11 231	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

RE-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

Pruner-Stereo	0.55 220	0.38 113	2.49 333	1.78 582	0.19 127	0.63 363	0.45 459	0.59 170	0.67 282	0.61 371	0.48 243	0.41 232	0.25 167	0.49 141	0.99 449	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.14 40

TVStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

iGMRVC	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.57 176	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

IRAFT_RVC	0.59 261	0.74 318	2.42 279	0.47 403	0.21 157	0.59 294	0.42 439	0.68 218	0.73 360	0.54 284	0.50 269	0.49 292	0.51 419	1.57 437	1.00 452	0.11 231	0.25 339	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40

iRAFT	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

RAFT-IKP	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.16 51	0.60 309	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

CFNet_pseudo	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.15 421	0.10 145	0.18 224	0.33 188

GES	0.49 169	0.54 220	2.37 258	0.31 179	0.19 127	0.61 328	0.30 342	0.93 403	0.52 146	0.49 228	0.53 289	0.40 225	0.43 357	0.59 184	0.67 368	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.20 277	0.30 169

AFF-stereo	0.57 235	1.51 536	2.59 368	0.33 222	0.23 200	0.51 177	0.21 130	0.69 224	0.68 309	0.49 228	0.63 388	0.49 292	0.34 276	0.50 147	0.37 205	0.08 23	0.54 408	0.10 160	0.10 145	0.40 512	0.60 365

DMCA	0.50 176	0.83 349	1.95 157	0.32 200	0.24 213	0.59 294	0.26 266	0.81 296	0.68 309	0.59 351	0.49 257	0.56 334	0.36 282	0.65 218	0.65 361	0.14 375	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.29 160

MSMDNet	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.13 357	0.10 145	0.18 224	0.43 261

ccs_rob	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.16 441	0.10 145	0.18 224	0.33 188

DISCO	0.61 279	0.63 261	1.98 164	0.46 397	0.34 330	0.84 496	0.35 397	0.88 365	0.81 443	0.61 371	0.64 401	1.06 541	0.53 429	1.11 356	0.83 420	0.13 334	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.26 378	0.37 213

DilatedVolume-Stereo	0.35 43	0.38 113	1.21 44	0.26 81	0.20 143	0.41 80	0.18 77	0.43 49	0.38 35	0.37 149	0.35 170	0.29 157	0.24 148	0.64 211	0.55 313	0.09 54	0.19 292	0.08 44	0.11 196	0.12 93	0.50 305

G2L-Stereo	0.62 300	1.27 479	2.67 408	0.31 179	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.60 218	0.56 309	0.53 289	0.71 423	0.37 288	1.74 466	0.57 320	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.11 196	0.29 415	0.34 197

HI	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

CoSv	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

AIO_rvc	0.95 499	1.02 410	2.57 364	2.80 611	1.91 587	0.37 50	0.24 220	0.52 116	0.60 218	0.98 520	0.29 115	0.25 112	0.18 72	2.16 537	0.29 122	0.11 231	1.39 532	0.08 44	0.11 196	0.26 378	2.87 597

tg	0.45 126	0.83 349	1.85 135	0.29 140	0.16 51	0.57 263	0.18 77	0.60 177	0.56 185	0.37 149	0.44 221	0.38 211	0.24 148	0.48 127	0.28 111	0.09 54	0.30 353	0.11 235	0.11 196	0.44 531	0.77 423

ACV-stereo	0.71 384	0.85 359	3.01 490	0.33 222	0.25 223	1.01 530	0.59 507	0.62 187	0.54 166	0.42 174	0.45 224	1.54 578	1.44 568	1.40 403	0.73 390	0.14 375	0.13 216	0.12 295	0.11 196	0.20 277	0.35 204

rvit_stereo_ft	0.38 70	1.01 408	1.86 141	0.33 222	0.21 157	0.28 12	0.27 285	0.59 170	0.55 177	0.24 53	0.28 109	0.28 147	0.27 197	0.35 53	0.28 111	0.14 375	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.14 142	0.31 178

CFNet_ucs	0.50 176	0.55 229	2.28 240	0.27 98	0.22 170	0.58 273	0.23 191	0.90 383	0.69 321	0.54 284	0.64 401	0.68 403	0.44 367	0.55 169	0.34 183	0.14 375	0.12 198	0.16 441	0.11 196	0.19 254	0.38 222

4D-IteraStereo	0.62 300	1.29 484	3.04 496	0.27 98	0.30 292	0.46 124	0.26 266	0.54 134	0.51 133	0.41 167	0.31 136	0.39 215	0.19 88	0.53 161	0.65 361	0.09 54	0.47 391	0.12 295	0.11 196	0.21 291	2.14 571

gwcnet-sp	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

scenet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

CASS	0.43 105	0.34 72	2.01 170	0.33 222	0.17 73	0.54 218	0.24 220	0.71 241	0.52 146	0.62 386	0.55 319	0.40 225	0.41 331	0.43 97	0.33 171	0.17 446	0.10 145	0.14 392	0.11 196	0.18 224	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

DisPM	0.48 155	0.41 137	2.54 348	0.61 466	0.18 94	0.59 294	0.62 518	0.54 134	0.67 282	0.61 371	0.53 289	0.38 211	0.26 181	0.76 267	0.31 148	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.15 49

IER	0.49 169	0.73 308	2.12 202	0.27 98	0.25 223	0.65 392	0.27 285	0.76 257	0.59 211	0.56 309	0.59 356	0.60 353	0.53 429	0.64 211	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.18 224	0.15 49

NINENet	0.54 216	0.40 130	2.19 219	0.55 444	0.26 240	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.77 409	0.54 284	0.57 344	0.65 377	0.32 262	1.22 375	0.34 183	0.16 426	0.13 216	0.16 441	0.11 196	0.16 175	0.14 40

AASNet	0.66 353	1.49 534	2.97 482	0.37 302	0.33 321	0.65 392	0.30 342	1.00 461	0.78 414	0.56 309	0.60 365	0.55 328	0.39 312	0.88 303	0.96 436	0.15 406	0.12 198	0.13 357	0.11 196	0.45 534	0.35 204

GMOStereo	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

error version	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

test-v	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

AACVNet	0.61 279	1.13 437	2.47 322	0.37 302	0.21 157	0.57 263	0.25 248	0.75 254	0.55 177	0.56 309	0.60 365	0.66 386	0.44 367	2.11 532	0.49 287	0.14 375	0.11 175	0.14 392	0.11 196	0.35 472	0.23 119

ADLNet2	0.73 396	1.22 467	3.28 516	0.34 248	0.36 353	0.65 392	0.37 409	0.94 409	0.87 484	0.57 325	0.65 409	0.92 504	0.48 404	2.05 522	0.60 335	0.13 334	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.37 488	0.38 222

CrosDoStereo	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

FTStereo	0.79 430	0.32 49	2.83 461	0.70 493	0.21 157	0.73 440	1.75 602	0.61 183	0.60 218	1.07 534	1.62 572	1.28 562	2.11 594	0.75 264	0.30 129	0.19 477	0.08 55	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.39 230

ASMatch	0.61 279	0.47 181	2.72 432	0.91 519	0.36 353	0.56 240	0.24 220	0.54 134	0.67 282	0.48 212	1.20 550	0.47 282	0.65 476	1.33 396	0.93 432	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.10 64	0.17 70

DeepStereo_LL	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

THIR-Stereo	0.88 467	0.85 359	2.33 252	0.26 81	0.16 51	0.59 294	2.69 609	0.62 187	0.54 166	0.62 386	1.61 571	0.96 518	1.77 584	1.67 456	2.20 557	0.10 129	0.08 55	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.21 102

test-2	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

ICVP	0.48 155	0.33 62	2.37 258	0.34 248	0.22 170	0.60 309	0.55 495	0.79 281	0.53 160	0.45 194	0.60 365	0.49 292	0.36 282	0.55 169	0.46 264	0.16 426	0.16 265	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.32 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 142	0.84 354	1.91 150	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.20 102	0.58 161	0.50 126	0.37 149	0.43 209	0.42 237	0.23 141	0.38 66	0.28 111	0.09 54	0.70 441	0.12 295	0.11 196	0.43 527	0.77 423

GEStereo_RVC	0.61 279	1.19 458	2.61 380	0.48 404	0.25 223	0.63 363	0.37 409	1.05 501	0.79 427	0.55 297	0.55 319	0.59 346	0.44 367	1.10 351	0.48 277	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.27 392	0.43 261

sCroCo_RVC	0.37 63	0.39 122	2.38 261	0.35 271	0.27 253	0.31 20	0.22 154	0.49 89	0.48 108	0.23 43	0.34 162	0.25 112	0.24 148	0.35 53	0.25 74	0.15 406	0.17 278	0.12 295	0.11 196	0.15 154	0.15 49

MMNet	0.55 220	0.92 390	2.03 176	0.34 248	0.27 253	0.79 476	0.28 298	0.86 348	0.79 427	0.62 386	0.58 351	0.59 346	0.56 438	0.80 284	0.61 344	0.11 231	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.21 291	0.22 109

UNet	0.56 228	0.58 237	2.81 457	0.32 200	0.33 321	0.74 448	0.27 285	0.86 348	0.67 282	0.55 297	0.55 319	0.72 425	0.55 436	0.79 280	0.58 326	0.12 285	0.09 114	0.13 357	0.11 196	0.20 277	0.19 85

FENet	0.48 155	0.58 237	2.46 317	0.33 222	0.18 94	0.58 273	0.22 154	0.83 315	0.64 254	0.49 228	0.42 205	0.55 328	0.38 297	0.52 153	0.51 294	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.11 196	0.17 199	0.31 178

RASNet	0.69 373	1.05 419	2.59 368	0.37 302	0.47 419	0.66 405	0.33 378	0.82 305	0.76 396	0.51 259	0.65 409	0.93 509	0.62 467	2.20 540	0.80 411	0.14 375	0.09 114	0.09 97	0.11 196	0.18 224	0.37 213

AdaStereo	0.48 155	0.44 167	2.18 216	0.36 289	0.20 143	0.59 294	0.29 326	0.97 434	0.74 381	0.52 269	0.55 319	0.61 355	0.33 268	0.52 153	0.44 252	0.18 459	0.08 55	0.17 460	0.11 196	0.18 224	0.24 129
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.
DFGA-Net	0.61 279	1.55 539	2.59 368	0.32 200	0.26 240	0.54 218	0.22 154	0.67 213	0.63 247	0.50 247	0.52 282	0.35 198	0.28 215	1.84 491	0.99 449	0.10 129	0.08 55	0.12 295	0.12 234	0.38 496	0.18 79

S2M2_L	0.27 12	0.32 49	1.41 76	0.24 48	0.17 73	0.24 7	0.09 1	0.36 17	0.50 126	0.17 9	0.25 79	0.22 83	0.17 47	0.27 6	0.29 122	0.16 426	0.12 198	0.11 235	0.12 234	0.15 154	0.12 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.61 279	0.44 167	2.11 201	0.43 380	1.73 581	0.49 153	0.28 298	0.74 250	0.68 309	0.41 167	0.53 289	0.34 194	0.64 473	0.41 86	0.33 171	0.13 334	0.11 175	0.62 577	0.12 234	0.72 568	1.02 492

DDVS	0.67 359	0.46 178	1.74 114	2.40 602	0.35 341	0.86 498	0.98 566	0.72 244	0.52 146	0.53 278	0.57 344	0.89 500	0.37 288	1.22 375	0.57 320	0.15 406	0.14 232	0.14 392	0.12 234	0.19 254	0.42 251

CASnet	0.32 25	0.40 130	1.80 122	0.28 119	0.11 5	0.47 137	0.19 85	0.45 63	0.47 103	0.39 160	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.31 19	0.21 13	0.11 231	0.06 2	0.15 421	0.12 234	0.16 175	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.85 456	1.73 562	3.06 500	0.37 302	0.61 464	0.54 218	0.33 378	1.01 471	0.76 396	0.69 443	0.58 351	0.85 485	0.78 512	2.65 574	0.54 310	0.14 375	0.58 417	0.14 392	0.12 234	0.42 522	1.05 495

BUS	0.45 126	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.65 377	0.32 262	0.48 127	0.34 183	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

Wz-Net-LNSev	0.66 353	1.30 485	2.81 457	0.35 271	0.37 360	0.80 480	0.48 471	0.91 390	0.87 484	0.63 397	0.70 442	0.80 461	0.59 454	0.67 225	0.68 371	0.15 406	0.14 232	0.12 295	0.12 234	0.24 332	0.38 222

test_5	0.61 279	1.25 476	2.76 445	0.39 339	0.64 471	0.58 273	0.35 397	0.85 337	0.66 269	0.49 228	0.56 333	0.55 328	0.40 319	0.79 280	0.32 158	0.10 129	0.19 292	0.12 295	0.12 234	0.33 448	0.85 453

BSDual-CNN	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

hknet	0.53 205	0.39 122	2.04 179	0.31 179	0.24 213	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.71 346	0.64 408	0.53 289	0.79 453	0.40 319	0.84 292	0.78 406	0.12 285	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

iRaft-Stereo_5w	0.65 333	1.35 500	2.21 226	0.30 159	0.63 467	0.49 153	0.28 298	0.78 272	0.64 254	0.41 167	0.61 373	0.62 360	0.46 386	1.79 481	0.48 277	0.10 129	0.25 339	0.11 235	0.12 234	0.40 512	0.94 474

dd	0.48 155	1.32 488	2.41 275	0.31 179	0.17 73	0.58 273	0.26 266	0.50 106	0.71 346	0.42 174	0.41 202	0.34 194	0.28 215	0.47 114	0.41 230	0.18 459	0.10 145	0.13 357	0.12 234	0.22 308	0.16 62

IPLG	0.74 400	1.09 425	2.87 469	0.36 289	0.21 157	1.63 574	0.60 511	1.39 564	0.63 247	1.39 571	0.51 273	0.40 225	0.86 525	1.40 403	0.37 205	0.09 54	0.07 15	0.14 392	0.12 234	0.34 458	0.23 119

PSM-softLoss	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

KMStereo	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

GMStereo	0.44 121	1.32 488	2.65 396	0.28 119	0.16 51	0.42 93	0.22 154	0.48 85	0.63 247	0.41 167	0.36 174	0.26 125	0.25 167	0.41 86	0.30 129	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.12 234	0.17 199	0.13 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.63 314	0.77 329	2.71 430	0.37 302	0.34 330	0.64 376	0.30 342	0.86 348	0.67 282	0.58 332	0.53 289	0.88 497	0.48 404	1.84 491	0.71 382	0.15 406	0.12 198	0.12 295	0.12 234	0.21 291	0.25 133

HGLStereo	0.61 279	1.20 460	2.59 368	0.36 289	0.40 383	0.65 392	0.30 342	0.87 357	0.67 282	0.60 362	0.70 442	0.69 414	0.56 438	1.07 348	0.59 330	0.14 375	0.13 216	0.13 357	0.12 234	0.23 325	0.23 119

cf-r	0.62 300	1.27 479	2.99 487	0.34 248	0.28 268	0.60 309	0.28 298	0.82 305	0.70 332	0.55 297	0.61 373	0.77 445	0.41 331	1.32 394	0.52 297	0.13 334	0.09 114	0.11 235	0.12 234	0.22 308	0.27 148

GANet-RSSM	0.63 314	1.14 438	2.67 408	0.38 322	0.26 240	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.56 185	0.50 247	0.57 344	0.67 389	0.50 415	1.91 510	0.50 291	0.14 375	0.10 145	0.24 521	0.12 234	0.36 480	0.28 154

PWCDC_ROB	0.83 445	1.57 543	2.63 386	0.48 404	0.37 360	0.78 472	0.29 326	1.04 493	1.36 568	0.63 397	2.05 581	0.64 372	0.70 494	1.10 351	1.20 485	0.33 549	0.14 232	0.15 421	0.12 234	0.63 562	0.46 287

z-mn7	0.90 481	2.01 580	3.02 492	0.37 302	0.29 276	1.02 532	0.48 471	0.97 434	1.33 565	0.71 456	1.36 563	0.85 485	0.62 467	2.15 535	1.50 512	0.15 406	0.13 216	0.14 392	0.13 256	0.34 458	0.53 326

rvit_0105_6	0.36 53	0.55 229	1.48 86	0.31 179	0.18 94	0.35 41	0.26 266	0.56 150	0.66 269	0.26 78	0.29 115	0.33 189	0.26 181	0.41 86	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.13 256	0.15 154	0.25 133

DCVSM-stereo	0.52 191	0.37 103	2.45 309	0.30 159	0.22 170	0.54 218	0.52 485	0.60 177	0.52 146	0.69 443	0.47 235	0.79 453	0.49 410	0.56 172	0.90 429	0.13 334	0.14 232	0.15 421	0.13 256	0.20 277	0.21 102

Pointernet	0.37 63	0.31 35	1.91 150	0.25 64	0.37 360	0.47 137	0.15 37	0.67 213	0.52 146	0.23 43	0.30 124	0.28 147	0.20 105	0.32 30	0.23 44	0.10 129	0.24 330	0.07 1	0.13 256	0.10 64	0.51 312

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 126	1.36 505	1.30 58	0.24 48	0.12 8	0.33 32	0.20 102	0.41 38	0.37 26	0.32 127	0.21 43	0.16 37	0.14 17	0.29 13	0.62 347	0.55 568	1.42 536	0.11 235	0.13 256	0.25 357	0.56 345

anonymousdsp2	0.88 467	0.31 35	1.96 161	1.06 535	1.56 572	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.98 525	1.20 553	0.37 180	0.65 377	0.26 181	1.19 373	0.46 264	0.10 129	2.40 604	0.10 160	0.13 256	0.19 254	2.96 599

psmg	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.28 119	0.22 170	0.75 451	0.35 397	0.94 409	0.67 282	0.61 371	0.59 356	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.15 49

CIPLG	0.63 314	1.59 547	3.16 507	0.79 505	0.31 302	0.62 349	0.57 502	0.82 305	0.68 309	0.58 332	0.63 388	0.43 238	0.31 253	0.48 127	0.42 238	0.12 285	0.20 308	0.13 357	0.13 256	0.36 480	0.21 102

PSMNet-ADL	0.56 228	0.47 181	2.03 176	0.35 271	0.22 170	0.67 413	0.27 285	0.77 265	0.58 200	0.43 181	0.53 289	0.70 420	0.45 375	1.89 504	0.64 356	0.16 426	0.13 216	0.11 235	0.13 256	0.15 154	0.51 312

PFNet+	0.50 176	0.43 154	2.54 348	0.49 417	0.18 94	0.58 273	0.76 545	0.54 134	0.72 355	0.56 309	0.48 243	0.39 215	0.26 181	0.94 317	0.33 171	0.14 375	0.09 114	0.14 392	0.13 256	0.12 93	0.16 62

RAFT-RH_RVC	0.65 333	0.73 308	2.78 449	0.39 339	0.29 276	0.60 309	0.18 77	0.45 63	0.63 247	0.75 471	1.89 577	0.47 282	0.29 236	1.59 445	1.21 487	0.15 406	0.07 15	0.13 357	0.13 256	0.11 80	0.10 13

RAFT	0.62 300	1.35 500	2.26 237	0.62 468	0.53 435	0.47 137	0.35 397	0.70 235	0.58 200	0.50 247	0.50 269	0.79 453	0.40 319	0.49 141	0.36 195	0.11 231	0.79 450	0.14 392	0.13 256	0.52 551	0.72 408

GMM-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.89 472	0.53 435	0.24 213	0.77 466	0.46 465	0.62 187	0.65 261	0.58 332	0.73 464	0.47 282	0.43 357	0.68 231	0.29 122	0.10 129	0.06 2	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.44 276

Anonymous3	0.47 142	0.49 193	2.61 380	0.33 222	0.25 223	0.72 436	0.32 364	0.80 287	0.60 218	0.36 146	0.41 202	0.33 189	0.29 236	0.46 109	0.30 129	0.19 477	0.18 286	0.13 357	0.13 256	0.18 224	0.22 109

sAnonymous2	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

CroCo_RVC	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

HCRNet	0.50 176	0.75 324	2.08 187	0.39 339	0.29 276	0.58 273	0.22 154	0.79 281	0.67 282	0.49 228	0.49 257	0.48 290	0.37 288	1.13 360	0.40 221	0.15 406	0.10 145	0.15 421	0.13 256	0.21 291	0.19 85

ARAFT	0.65 333	1.69 560	3.34 522	0.29 140	0.16 51	0.65 392	0.36 406	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.49 257	0.56 334	0.31 253	1.23 378	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.50 305

UPFNet	0.51 188	0.67 271	2.04 179	0.34 248	0.33 321	0.65 392	0.37 409	0.88 365	0.65 261	0.60 362	0.53 289	0.61 355	0.41 331	0.77 269	0.55 313	0.13 334	0.13 216	0.13 357	0.13 256	0.20 277	0.16 62

hitnet-ft	0.73 396	1.09 425	2.59 368	0.28 119	0.22 170	0.71 430	0.36 406	0.89 373	0.67 282	0.58 332	0.83 493	1.03 532	0.94 539	2.31 545	0.70 376	0.23 514	0.14 232	0.41 559	0.13 256	0.24 332	0.28 154

GwcNet-RSSM	0.64 324	1.38 514	2.69 422	0.33 222	0.26 240	0.60 309	0.32 364	0.84 324	0.73 360	0.56 309	0.65 409	0.72 425	0.42 344	1.78 477	0.60 335	0.14 375	0.10 145	0.12 295	0.13 256	0.26 378	0.26 141

DN-CSS_ROB	0.56 228	1.64 555	2.75 442	0.42 367	0.22 170	0.57 263	0.19 85	0.79 281	0.66 269	0.46 206	0.62 380	0.41 232	0.32 262	0.73 258	0.49 287	0.12 285	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.17 70

PWC_ROB	0.81 435	1.41 517	2.60 375	0.41 363	0.40 383	0.63 363	0.31 353	1.04 493	0.99 528	0.92 513	1.29 555	0.78 450	0.68 487	1.65 455	1.50 512	0.19 477	0.12 198	0.18 479	0.13 256	0.51 548	0.54 333

zh-mn7	0.92 487	2.02 582	3.80 561	0.35 271	0.28 268	0.73 440	0.41 432	1.00 461	1.15 551	1.03 529	1.30 557	0.75 438	0.62 467	1.98 516	1.55 519	0.17 446	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.57 351

w-ln-seven-2	0.81 435	1.56 542	3.14 505	0.38 322	0.28 268	0.66 405	0.43 446	0.93 403	0.93 508	0.73 461	0.77 481	0.72 425	0.65 476	1.82 487	1.75 529	0.14 375	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.36 480	0.58 356

4.5_new	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

rvit_0105_4	0.40 87	0.64 265	1.98 164	0.31 179	0.18 94	0.37 50	0.29 326	0.64 202	0.67 282	0.28 102	0.32 148	0.36 200	0.28 215	0.45 105	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.14 279	0.15 154	0.25 133

H2IRNET	0.48 155	1.04 417	2.57 364	0.31 179	0.19 127	0.54 218	0.19 85	0.55 144	0.53 160	0.28 102	0.56 333	0.47 282	0.35 278	0.47 114	0.40 221	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.14 279	0.37 488	0.26 141

LL-Strereo2	0.62 300	1.36 505	2.47 322	1.37 558	0.96 519	0.54 218	0.28 298	0.61 183	0.49 114	0.42 174	0.34 162	0.44 253	0.21 116	0.57 176	0.53 304	0.11 231	0.26 342	0.16 441	0.14 279	0.18 224	0.98 485

ssnet_v2	0.64 324	0.99 403	2.67 408	0.33 222	0.22 170	0.72 436	0.45 459	1.00 461	0.80 435	0.66 431	0.54 309	0.81 466	0.48 404	0.91 310	1.08 467	0.16 426	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.33 448	0.31 178

Wz-Net-MNSev	0.74 400	1.42 522	2.75 442	0.38 322	0.33 321	0.90 514	0.61 516	0.98 442	0.94 510	0.77 477	0.75 474	0.75 438	0.66 483	1.39 401	0.76 400	0.17 446	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.28 405	0.48 296

ACRE	0.63 314	1.55 539	3.41 536	0.76 498	0.28 268	0.60 309	0.56 499	0.82 305	0.68 309	0.57 325	0.62 380	0.43 238	0.30 247	0.47 114	0.42 238	0.12 285	0.19 292	0.13 357	0.14 279	0.36 480	0.20 94

KYRaft	0.52 191	0.35 83	2.40 271	0.34 248	0.21 157	0.75 451	0.43 446	0.62 187	0.63 247	0.64 408	0.92 516	0.53 311	0.72 496	0.60 191	0.26 88	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.14 279	0.13 114	0.54 333

DRaft	0.65 333	0.47 181	2.38 261	0.25 64	0.17 73	0.64 376	0.65 526	0.56 150	0.57 192	0.67 433	0.98 526	0.38 211	0.99 542	1.42 408	2.06 547	0.11 231	0.14 232	0.10 160	0.14 279	0.18 224	0.21 102

pcwnet_v2	0.65 333	0.54 220	4.29 585	0.33 222	0.27 253	0.60 309	0.25 248	1.02 480	0.92 501	0.61 371	0.69 429	0.62 360	0.54 431	0.67 225	0.38 213	0.18 459	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.21 291	0.49 302

ADLNet	0.68 366	1.02 410	2.68 415	0.35 271	0.34 330	0.67 413	0.34 387	0.95 423	0.79 427	0.70 447	0.62 380	0.80 461	0.46 386	1.77 474	0.69 374	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.54 333

RAFT + AFF	0.79 430	1.73 562	2.99 487	0.34 248	0.35 341	0.67 413	0.51 481	1.05 501	0.79 427	0.54 284	0.58 351	0.59 346	0.81 515	1.80 482	1.21 487	0.13 334	0.27 349	0.15 421	0.14 279	0.45 534	0.69 401

delet	0.60 271	0.84 354	2.45 309	0.33 222	0.35 341	0.73 440	0.46 465	0.89 373	0.80 435	0.58 332	0.62 380	0.67 389	0.51 419	1.14 362	0.64 356	0.12 285	0.12 198	0.13 357	0.14 279	0.22 308	0.29 160

CFNet-ft	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

DSFCA	0.62 300	0.77 329	1.95 157	0.29 140	0.29 276	0.79 476	0.86 554	0.81 296	0.73 360	0.73 461	0.66 416	0.67 389	0.57 443	1.17 368	1.03 455	0.16 426	0.15 250	0.13 357	0.14 279	0.19 254	0.28 154

RYNet	0.77 424	0.91 385	2.36 256	0.37 302	0.41 390	0.88 507	0.44 455	0.99 451	0.88 488	0.65 424	0.54 309	0.92 504	0.61 465	2.70 579	1.23 491	0.15 406	0.14 232	0.17 460	0.14 279	0.27 392	0.55 343

CFNet	0.65 333	1.45 527	2.27 238	0.34 248	0.25 223	0.64 376	0.23 191	0.93 403	0.79 427	0.48 212	0.59 356	0.58 342	0.40 319	2.28 543	0.63 354	0.13 334	0.09 114	0.15 421	0.14 279	0.34 458	0.26 141

CFNet_RVC	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

DeepPruner_ROB	0.58 243	1.06 420	2.68 415	0.30 159	0.26 240	0.63 363	0.31 353	0.83 315	0.51 133	0.62 386	0.56 333	0.65 377	0.39 312	1.06 339	0.56 317	0.19 477	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.24 332	0.33 188

StereoDRNet-Refined	0.55 220	0.61 252	2.07 185	0.34 248	0.21 157	0.68 419	0.26 266	0.87 357	0.73 360	0.70 447	0.69 429	0.74 433	0.45 375	1.10 351	0.62 347	0.12 285	0.09 114	0.14 392	0.14 279	0.27 392	0.24 129
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.61 279	0.96 398	2.00 167	0.37 302	0.25 223	0.65 392	0.37 409	0.86 348	0.76 396	0.73 461	0.70 442	0.84 479	0.47 397	1.57 437	0.72 386	0.13 334	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.18 224	0.33 188

w-ln-seven	0.86 459	1.50 535	3.03 495	0.38 322	0.35 341	1.02 532	0.48 471	1.06 514	1.13 547	0.92 513	0.86 503	0.86 492	0.60 462	1.67 456	1.89 539	0.15 406	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.35 472	0.57 351

rvit_0105_5	0.43 105	0.73 308	2.10 198	0.31 179	0.18 94	0.41 80	0.31 353	0.69 224	0.67 282	0.32 127	0.34 162	0.38 211	0.30 247	0.42 95	0.30 129	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.15 154	0.30 169

rvit_stereo_0075_2	0.45 126	0.45 175	2.60 375	0.34 248	0.32 314	0.41 80	0.21 130	0.60 177	0.54 166	0.39 160	0.51 273	0.40 225	0.29 236	0.46 109	0.31 148	0.21 499	0.15 250	0.22 507	0.15 303	0.18 224	0.33 188

test_sample7	0.65 333	0.41 137	2.08 187	0.36 289	0.20 143	0.52 197	0.32 364	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.18 459	1.21 502	0.16 441	0.15 303	0.19 254	1.22 512

IGEV++	0.74 400	0.70 293	2.05 182	1.11 542	1.09 541	0.32 26	0.21 130	0.75 254	0.43 73	0.30 119	0.30 124	0.22 83	0.27 197	0.98 325	0.31 148	0.10 129	2.50 605	0.08 44	0.15 303	0.27 392	2.70 595

StereoVision	0.52 191	1.12 434	2.70 429	0.34 248	0.32 314	0.47 137	0.26 266	0.73 248	0.61 224	0.33 132	0.89 510	0.45 265	0.26 181	0.52 153	0.39 218	0.14 375	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.22 308	0.14 40

Selective-IGEV	0.57 235	0.42 142	1.87 143	1.67 577	1.33 558	0.36 45	0.20 102	0.61 183	0.71 346	0.22 35	0.31 136	0.22 83	0.19 88	0.52 153	0.36 195	0.09 54	0.97 471	0.09 97	0.15 303	0.20 277	0.85 453

test_4	0.47 142	0.80 341	2.15 210	0.36 289	0.29 276	0.59 294	0.28 298	0.50 106	0.42 66	0.43 181	0.76 477	0.39 215	0.22 123	0.73 258	0.49 287	0.08 23	0.18 286	0.11 235	0.15 303	0.29 415	0.27 148

IPLGR_C	0.64 324	1.66 558	3.36 523	0.80 507	0.31 302	0.60 309	0.60 511	0.82 305	0.69 321	0.58 332	0.62 380	0.44 253	0.31 253	0.47 114	0.43 245	0.12 285	0.22 320	0.13 357	0.15 303	0.35 472	0.21 102

SACVNet	0.68 366	1.08 424	2.58 366	0.38 322	0.28 268	0.65 392	0.37 409	0.91 390	0.65 261	0.67 433	0.62 380	0.69 414	0.47 397	2.07 525	0.65 361	0.18 459	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.39 505	0.41 246

PSM-AAD	0.67 359	0.29 13	2.41 275	0.37 302	0.23 200	0.86 498	1.15 581	0.62 187	0.66 269	0.64 408	0.71 457	0.67 389	2.90 602	0.65 218	0.32 158	0.10 129	0.08 55	0.17 460	0.15 303	0.14 142	0.34 197

rafts_anoy	0.60 271	1.33 493	2.59 368	0.53 435	1.09 541	0.49 153	0.25 248	0.67 213	0.53 160	0.41 167	0.38 187	0.33 189	0.30 247	0.68 231	0.41 230	0.10 129	1.13 494	0.13 357	0.15 303	0.20 277	0.29 160

Syn2CoEx	0.78 426	1.43 525	3.54 548	0.44 385	0.31 302	0.64 376	0.43 446	1.04 493	0.83 456	0.64 408	0.77 481	0.74 433	0.74 503	1.91 510	0.64 356	0.20 488	0.17 278	0.19 486	0.15 303	0.30 424	0.59 361

psm_up	0.65 333	1.02 410	2.53 344	0.36 289	0.31 302	0.64 376	0.38 419	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.57 344	0.68 403	0.57 443	1.90 509	0.52 297	0.17 446	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.27 392	0.22 109

GwcNet	0.76 416	1.09 425	3.68 555	0.38 322	0.45 410	0.81 484	0.45 459	0.91 390	0.89 493	0.63 397	0.77 481	0.82 471	0.51 419	1.64 452	0.85 422	0.17 446	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.33 448	0.34 197

DMCA-RVC	0.70 380	1.30 485	3.59 551	0.37 302	0.89 510	0.57 263	0.31 353	0.73 248	0.59 211	0.69 443	0.54 309	0.59 346	0.57 443	1.25 384	0.66 364	0.16 426	0.38 369	0.20 496	0.15 303	0.22 308	0.23 119

ADCP+	1.03 521	1.68 559	3.83 565	0.35 271	0.39 376	1.05 537	0.79 550	0.94 409	0.86 478	0.69 443	0.68 424	0.85 485	1.53 577	1.02 331	4.56 609	0.13 334	0.12 198	0.16 441	0.15 303	0.28 405	0.44 276

TDLM	0.83 445	1.28 482	2.38 261	0.46 397	0.26 240	0.66 405	0.55 495	0.87 357	0.80 435	2.54 604	0.62 380	0.61 355	0.51 419	2.68 577	0.67 368	0.20 488	0.11 175	0.35 551	0.15 303	0.33 448	0.48 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 300	1.15 444	3.11 502	0.39 339	0.37 360	0.60 309	0.28 298	0.87 357	0.64 254	0.63 397	0.56 333	0.71 423	0.45 375	1.08 349	0.52 297	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.15 303	0.18 224	0.25 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 384	1.24 473	2.56 360	0.42 367	0.45 410	0.73 440	0.46 465	0.98 442	0.81 443	0.77 477	0.56 333	0.74 433	0.48 404	1.69 461	0.91 430	0.15 406	0.14 232	0.15 421	0.15 303	0.26 378	0.51 312

SANet	1.35 558	1.80 567	4.39 587	0.41 363	0.29 276	1.72 578	0.89 559	1.17 545	2.47 602	1.22 557	1.82 575	1.72 582	1.70 581	2.57 566	3.30 589	0.18 459	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.34 458	0.62 369

XPNet_ROB	0.68 366	1.11 432	2.28 240	0.38 322	0.27 253	0.67 413	0.47 469	0.94 409	0.75 387	0.80 488	0.71 457	0.81 466	0.54 431	1.72 463	0.84 421	0.22 506	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.25 357	0.45 281

FlowAnything_test	0.25 8	0.41 137	0.71 1	0.28 119	0.17 73	0.37 50	0.20 102	0.39 28	0.28 2	0.25 60	0.20 35	0.21 79	0.17 47	0.28 10	0.26 88	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.17 199	0.16 62

zh-sn7	0.99 511	2.20 594	3.83 565	0.40 352	0.31 302	0.82 489	0.63 520	1.02 480	0.94 510	0.81 492	1.13 546	0.84 479	0.93 537	2.49 562	1.87 538	0.17 446	0.17 278	0.16 441	0.16 325	0.37 488	0.64 380

AIO-test1	0.58 243	1.37 510	2.77 447	0.66 482	1.08 539	0.50 167	0.23 191	0.86 348	0.69 321	0.31 122	0.42 205	0.29 157	0.22 123	0.77 269	0.34 183	0.13 334	0.15 250	0.12 295	0.16 325	0.31 433	0.30 169

ITSA-stereo	0.52 191	0.42 142	1.46 82	0.34 248	0.18 94	0.60 309	0.29 326	0.99 451	0.82 449	0.51 259	0.48 243	0.53 311	0.59 454	1.25 384	0.73 390	0.15 406	0.12 198	0.17 460	0.16 325	0.19 254	0.32 184

Occ-G	0.68 366	0.54 220	2.08 187	0.99 532	0.74 487	0.38 60	0.25 248	0.46 71	0.78 414	0.40 165	0.36 174	0.46 273	0.22 123	0.90 308	0.70 376	0.09 54	1.53 549	0.09 97	0.16 325	0.31 433	2.06 567

EKT-Stereo	1.56 575	0.55 229	2.60 375	2.54 606	19.66 631	0.55 232	0.22 154	0.76 257	0.51 133	0.40 165	0.36 174	0.43 238	0.27 197	0.74 262	0.42 238	0.13 334	0.17 278	0.11 235	0.16 325	0.20 277	0.50 305

MC-Stereo	0.58 243	0.37 103	2.00 167	0.88 512	0.64 471	0.54 218	0.19 85	0.46 71	0.39 48	0.58 332	0.39 193	0.27 139	0.27 197	0.71 250	0.32 158	0.09 54	1.20 499	0.09 97	0.16 325	0.22 308	1.92 559

WZ-Net	1.04 522	1.83 569	4.20 579	0.42 367	0.36 353	0.88 507	0.71 540	1.05 501	1.11 545	0.84 502	0.94 518	1.06 541	1.17 556	2.37 550	2.24 560	0.20 488	0.14 232	0.15 421	0.16 325	0.36 480	0.53 326

PFNet	0.62 300	0.42 142	2.69 422	0.43 380	0.55 439	0.62 349	0.27 285	0.64 202	0.72 355	0.61 371	0.56 333	0.45 265	0.33 268	1.86 497	1.12 473	0.28 538	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.26 378	0.27 148

SFCPSM	0.48 155	0.39 122	2.30 245	0.28 119	0.27 253	0.70 425	0.32 364	1.00 461	0.69 321	0.50 247	0.52 282	0.43 238	0.36 282	0.53 161	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.18 224	0.23 119

PSMNet-RSSM	0.61 279	1.19 458	2.43 284	0.33 222	0.25 223	0.59 294	0.28 298	0.88 365	0.65 261	0.54 284	0.62 380	0.69 414	0.46 386	1.67 456	0.50 291	0.15 406	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.20 277	0.28 154

FAT-Stereo	0.72 393	0.60 246	2.86 468	0.37 302	0.29 276	0.64 376	0.55 495	1.01 471	0.91 499	0.76 475	0.94 518	0.93 509	0.79 514	1.82 487	0.60 335	0.19 477	0.19 292	0.17 460	0.16 325	0.23 325	0.47 289

SuperB	1.19 539	1.62 552	5.29 598	0.37 302	0.26 240	0.81 484	0.87 555	0.94 409	1.19 556	0.68 439	0.68 424	0.63 364	1.37 564	1.73 464	3.30 589	0.16 426	0.12 198	0.17 460	0.16 325	2.74 617	0.63 375

stereogan	0.74 400	0.68 281	2.82 459	0.40 352	0.40 383	1.05 537	0.42 439	0.99 451	0.96 518	0.78 485	0.86 503	1.15 556	0.73 499	1.57 437	0.56 317	0.20 488	0.19 292	0.20 496	0.16 325	0.37 488	0.34 197

DANet	0.85 456	0.68 281	2.41 275	1.18 548	0.48 420	0.77 466	1.23 589	0.93 403	1.53 576	0.90 510	0.72 462	0.97 520	0.57 443	1.86 497	1.05 459	0.18 459	0.16 265	0.19 486	0.16 325	0.26 378	0.67 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.63 314	0.57 235	2.29 243	0.37 302	0.35 341	0.69 422	0.49 478	0.96 426	0.88 488	0.49 228	0.54 309	0.72 425	0.46 386	1.98 516	0.50 291	0.19 477	0.20 308	0.18 479	0.16 325	0.28 405	0.34 197

DRN-Test	0.71 384	0.79 339	2.83 461	0.40 352	0.44 407	0.80 480	0.41 432	1.07 518	0.83 456	0.82 498	0.64 401	0.68 403	0.57 443	1.78 477	0.79 409	0.16 426	0.13 216	0.17 460	0.16 325	0.24 332	0.51 312

ETE_ROB	0.68 366	1.09 425	2.32 250	0.38 322	0.26 240	0.69 422	0.51 481	1.49 572	0.75 387	0.81 492	0.71 457	0.85 485	0.51 419	1.39 401	0.70 376	0.17 446	0.14 232	0.19 486	0.16 325	0.24 332	0.35 204

GSStereo	1.06 524	0.48 186	1.85 135	2.42 603	3.19 608	0.55 232	0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

GS-Stereo							0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

YMNet	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

YMNet_1	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

AIO-test2	0.60 271	1.55 539	2.73 437	0.63 471	0.42 402	0.50 167	0.23 191	0.84 324	0.73 360	0.34 139	0.53 289	0.37 205	0.22 123	0.70 242	0.32 158	0.75 579	0.16 265	0.13 357	0.17 343	0.21 291	0.47 289

SDNR	2.06 588	2.93 618	2.94 479	1.55 571	5.13 615	1.98 590	0.24 220	1.95 598	2.62 605	0.92 513	2.71 599	5.76 618	0.68 487	3.61 607	3.84 600	0.33 549	0.38 369	0.22 507	0.17 343	1.13 588	2.04 566

fast-acv-ft	0.67 359	1.24 473	3.26 514	0.39 339	0.30 292	0.80 480	0.48 471	0.74 250	0.76 396	0.60 362	0.78 485	0.76 443	0.60 462	0.70 242	0.78 406	0.16 426	0.15 250	0.18 479	0.17 343	0.38 496	0.24 129

GASNet	0.84 447	1.98 576	4.07 574	0.48 404	0.33 321	0.58 273	0.34 387	0.97 434	0.81 443	0.60 362	0.59 356	0.74 433	0.55 436	2.08 528	1.18 481	0.22 506	0.15 250	0.19 486	0.17 343	0.55 554	0.29 160

Wz-Net-SNSev	0.85 456	1.83 569	3.36 523	0.42 367	0.31 302	0.71 430	0.66 528	1.04 493	0.94 510	0.68 439	0.85 498	0.96 518	0.62 467	1.75 468	1.14 476	0.16 426	0.15 250	0.16 441	0.17 343	0.39 505	0.63 375

test-1	0.61 279	0.54 220	2.09 191	0.31 179	1.37 560	0.51 177	0.28 298	0.83 315	0.50 126	0.42 174	0.55 319	0.54 319	0.24 148	0.38 66	1.25 494	0.10 129	1.08 487	0.10 160	0.17 343	0.11 80	0.77 423

RALAANet	0.52 191	1.37 510	2.63 386	0.33 222	0.23 200	0.48 145	0.19 85	0.69 224	0.55 177	0.49 228	0.46 229	0.39 215	0.31 253	0.53 161	0.53 304	0.10 129	0.33 360	0.11 235	0.17 343	0.29 415	0.13 28

UCFNet_RVC	0.55 220	1.16 448	2.48 327	0.31 179	0.27 253	0.65 392	0.28 298	0.76 257	0.58 200	0.51 259	0.53 289	0.67 389	0.42 344	0.91 310	0.45 258	0.16 426	0.11 175	0.17 460	0.17 343	0.20 277	0.23 119

MDST_ROB	1.28 550	0.53 217	3.84 567	0.55 444	0.45 410	4.06 612	0.60 511	1.36 561	0.89 493	2.18 595	1.17 547	0.98 521	0.72 496	4.28 612	2.12 551	0.20 488	0.16 265	0.19 486	0.17 343	0.20 277	0.84 448

TCMNet	0.72 393	1.15 444	2.78 449	0.51 429	0.52 428	0.73 440	0.39 425	0.94 409	0.78 414	0.60 362	0.68 424	0.63 364	0.46 386	1.71 462	0.72 386	0.18 459	0.19 292	0.23 515	0.18 356	0.40 512	0.56 345

rvit_0105_3	0.46 135	0.86 364	2.24 232	0.33 222	0.19 127	0.44 110	0.35 397	0.74 250	0.70 332	0.38 155	0.38 187	0.41 232	0.33 268	0.46 109	0.32 158	0.19 477	0.17 278	0.17 460	0.18 356	0.15 154	0.22 109

ff7	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

IGEVStereo-DCA	0.74 400	0.74 318	2.09 191	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.23 191	0.49 89	0.62 235	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

ffff	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

11t	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

anonymousdsp	0.86 459	0.59 245	2.65 396	1.33 555	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.13 541	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.12 605

ccc-4	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

IGEV-Stereo	0.86 459	0.60 246	2.65 396	1.35 557	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.14 542	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.13 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.58 243	1.35 500	2.39 268	0.31 179	0.20 143	0.62 349	0.26 266	0.56 150	0.79 427	0.66 431	0.64 401	0.64 372	0.36 282	0.87 296	0.48 277	0.28 538	0.15 250	0.40 557	0.18 356	0.24 332	0.22 109

LCNet	0.58 243	0.43 154	2.42 279	0.91 519	0.22 170	0.95 524	0.29 326	0.62 187	0.64 254	0.52 269	0.55 319	0.41 232	0.75 507	0.84 292	0.27 97	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.18 356	0.97 586	0.40 237

EDNetEfficientorigin	8.19 623	1.27 479	145.54 650	0.51 429	0.96 519	0.75 451	0.49 478	0.86 348	1.57 578	2.12 593	1.49 568	1.28 562	1.35 561	1.84 491	2.15 554	0.14 375	0.13 216	0.17 460	0.18 356	0.39 505	0.64 380

FADNet-RVC	0.69 373	1.65 556	2.74 440	0.35 271	0.26 240	0.60 309	0.29 326	0.91 390	0.67 282	0.46 206	0.51 273	0.62 360	0.46 386	1.75 468	0.81 415	0.17 446	0.20 308	0.17 460	0.18 356	0.60 558	0.39 230

S-Stereo	0.82 440	0.73 308	3.79 560	0.40 352	0.37 360	0.70 425	0.69 537	1.00 461	1.03 533	0.63 397	0.92 516	0.82 471	0.59 454	2.35 548	0.71 382	0.18 459	0.22 320	0.17 460	0.18 356	0.30 424	0.67 390

AF-Net	0.76 416	1.14 438	2.74 440	0.42 367	0.41 390	0.70 425	0.41 432	1.07 518	0.94 510	0.73 461	1.05 540	1.04 536	0.86 525	1.23 378	1.00 452	0.23 514	0.15 250	0.25 526	0.18 356	0.32 443	0.35 204

edge stereo	0.84 447	0.74 318	3.42 539	0.38 322	1.21 552	0.63 363	0.41 432	0.98 442	0.83 456	0.81 492	0.88 508	1.14 554	0.73 499	2.16 537	0.89 427	0.22 506	0.20 308	0.26 528	0.18 356	0.38 496	0.43 261

PS-NSSS	0.69 373	1.37 510	2.44 292	0.31 179	0.32 314	0.64 376	0.34 387	1.04 493	0.74 381	0.56 309	0.75 474	0.51 301	0.42 344	2.41 557	0.54 310	0.24 521	0.17 278	0.27 529	0.18 356	0.30 424	0.23 119

LALA_ROB	0.68 366	1.14 438	2.50 338	0.37 302	0.29 276	0.78 472	0.55 495	0.99 451	0.84 468	0.82 498	0.68 424	0.93 509	0.50 415	1.01 330	0.89 427	0.21 499	0.15 250	0.21 502	0.18 356	0.26 378	0.30 169

2w_stereo	0.35 43	0.30 27	0.99 15	0.23 36	0.13 18	0.41 80	0.20 102	0.54 134	0.37 26	0.28 102	0.23 67	0.13 1	0.23 141	0.69 235	0.24 57	0.06 1	1.07 486	0.07 1	0.19 374	0.07 2	0.64 380

UGAM	0.69 373	0.84 354	2.66 400	0.40 352	0.20 143	0.53 208	0.34 387	0.63 195	0.74 381	0.45 194	0.74 467	0.95 517	0.36 282	2.57 566	0.42 238	0.11 231	0.45 386	0.17 460	0.19 374	0.43 527	0.57 351

coex-ft	6.14 620	1.98 576	60.80 648	0.34 248	0.30 292	0.80 480	1.17 585	0.76 257	4.34 615	19.82 636	2.15 584	1.61 580	8.77 625	1.82 487	10.36 627	0.44 561	2.05 578	0.18 479	0.19 374	0.39 505	4.61 625

UDGNet	0.50 176	1.36 505	2.44 292	0.37 302	0.19 127	0.58 273	0.23 191	0.49 89	0.69 321	0.42 174	0.39 193	0.34 194	0.29 236	0.55 169	0.32 158	0.25 527	0.10 145	0.37 554	0.19 374	0.30 424	0.17 70

APVNet	0.76 416	1.11 432	3.23 510	0.39 339	0.36 353	0.85 497	0.44 455	0.96 426	0.73 360	0.58 332	0.69 429	0.76 443	0.56 438	2.29 544	0.82 418	0.17 446	0.18 286	0.24 521	0.19 374	0.35 472	0.27 148

psmorigin	1.41 562	0.91 385	13.83 626	0.37 302	0.30 292	0.63 363	0.37 409	0.80 287	0.64 254	0.98 520	0.87 505	1.16 558	0.78 512	3.95 610	1.09 468	0.19 477	0.22 320	0.17 460	0.19 374	0.25 357	0.47 289

FADNet-RVC-Resample	0.74 400	1.54 538	3.81 564	0.38 322	0.29 276	0.62 349	0.38 419	0.91 390	0.67 282	0.52 269	0.51 273	0.63 364	0.44 367	1.56 432	0.59 330	0.24 521	0.32 356	0.22 507	0.19 374	0.30 424	0.71 406

ADCRef	0.88 467	1.45 527	2.68 415	0.38 322	0.35 341	0.95 524	0.51 481	0.92 397	0.81 443	0.89 508	0.84 495	0.61 355	1.35 561	1.26 388	3.38 592	0.14 375	0.12 198	0.17 460	0.19 374	0.28 405	0.34 197

SGM-Forest	1.84 583	7.91 625	10.36 619	0.42 367	0.33 321	1.04 535	1.29 591	1.01 471	0.88 488	1.19 548	2.30 589	1.03 532	1.79 585	2.60 570	2.81 582	0.22 506	0.21 317	0.21 502	0.19 374	0.25 357	0.79 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.86 459	1.00 404	2.82 459	0.35 271	0.21 157	0.78 472	0.78 548	1.05 501	0.87 484	0.90 510	0.74 467	0.87 493	1.89 588	1.67 456	1.38 507	0.19 477	0.20 308	0.21 502	0.19 374	0.28 405	0.84 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 551	1.34 496	3.04 496	0.35 271	0.28 268	1.10 545	0.69 537	1.42 568	1.07 540	2.71 608	2.43 591	2.95 597	1.50 574	2.92 593	2.03 544	0.23 514	0.22 320	0.22 507	0.19 374	0.50 546	0.69 401
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.51 188	0.58 237	1.96 161	0.38 322	0.31 302	0.49 153	0.21 130	0.80 287	0.71 346	0.64 408	0.71 457	0.66 386	0.40 319	0.59 184	0.45 258	0.23 514	0.16 265	0.21 502	0.20 385	0.21 291	0.37 213

MyStereo06	0.70 380	0.72 304	3.51 544	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.90 383	0.67 282	1.48 580	0.53 289	0.84 479	0.57 443	0.60 191	1.11 471	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

MyStereo05	0.57 235	0.72 304	2.72 432	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.87 357	0.82 449	0.54 284	0.37 180	0.53 311	0.42 344	0.63 204	0.73 390	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

Wz-Net-TNSev	1.02 516	2.26 600	3.69 556	0.38 322	0.31 302	1.00 529	0.71 540	1.12 532	1.02 531	0.74 468	0.73 464	1.09 547	0.91 532	2.46 559	2.15 554	0.21 499	0.20 308	0.16 441	0.20 385	0.48 543	0.62 369

FADNet	0.71 384	1.60 551	2.53 344	0.33 222	0.30 292	0.67 413	0.29 326	0.92 397	0.75 387	0.45 194	0.49 257	0.66 386	0.57 443	1.85 495	0.85 422	0.46 564	0.20 308	0.17 460	0.20 385	0.60 558	0.37 213

STTStereo	0.58 243	0.95 397	2.95 480	0.37 302	0.31 302	0.62 349	0.32 364	0.81 296	0.63 247	0.61 371	0.55 319	0.67 389	0.43 357	0.87 296	0.48 277	0.16 426	0.16 265	0.17 460	0.20 385	0.17 199	0.25 133

RP	0.74 400	1.01 408	2.48 327	0.44 385	0.45 410	0.66 405	0.45 459	0.95 423	0.87 484	0.70 447	0.95 521	0.99 524	0.82 517	1.55 430	0.82 418	0.26 531	0.19 292	0.23 515	0.20 385	0.34 458	0.38 222

RTS	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

RTSA	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

GANet	0.92 487	1.20 460	2.68 415	0.45 392	0.27 253	0.76 456	0.66 528	0.94 409	0.77 409	0.79 486	1.17 547	0.84 479	0.91 532	2.72 580	1.76 531	0.18 459	0.42 379	0.44 565	0.20 385	0.33 448	0.94 474

PSMNet_ROB	0.75 411	1.42 522	2.93 477	0.39 339	0.32 314	0.73 440	0.56 499	0.90 383	0.74 381	0.56 309	0.60 365	0.75 438	0.47 397	2.00 518	1.31 497	0.18 459	0.13 216	0.19 486	0.20 385	0.26 378	0.40 237

BStereo	0.34 33	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	0.50 167	0.21 130	0.49 89	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

Wave_Phase_stereo	0.37 63	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	1.09 544	0.21 130	0.52 116	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

FE-Mocha	0.61 279	0.36 91	1.84 130	1.06 535	0.34 330	0.43 100	0.17 61	0.72 244	0.55 177	0.45 194	0.50 269	0.58 342	0.45 375	2.35 548	1.18 481	0.10 129	0.40 376	0.11 235	0.21 396	0.13 114	0.31 178

AIO_test	1.11 533	0.77 329	2.51 339	3.32 613	2.81 606	0.35 41	0.25 248	1.29 555	0.68 309	1.28 565	0.27 101	0.32 182	0.17 47	2.86 591	0.27 97	0.12 285	1.72 563	0.08 44	0.21 396	0.15 154	2.81 596

test_sample6	0.64 324	0.51 208	2.17 213	0.35 271	0.18 94	0.56 240	0.27 285	1.00 461	0.80 435	0.56 309	0.66 416	0.47 282	0.39 312	1.95 512	0.60 335	0.14 375	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.18 224	0.78 429

test_sample4	0.62 300	0.49 193	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.57 263	0.25 248	0.98 442	0.76 396	0.56 309	0.55 319	0.45 265	0.38 297	1.78 477	0.56 317	0.13 334	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.17 199	0.76 419

test_sample3	0.61 279	0.48 186	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.58 273	0.25 248	0.97 434	0.76 396	0.54 284	0.52 282	0.46 273	0.37 288	1.78 477	0.57 320	0.13 334	0.79 450	0.12 295	0.21 396	0.17 199	0.73 412

MyStereo8	0.73 396	1.16 448	2.89 472	0.53 435	0.34 330	0.71 430	0.20 102	1.87 592	0.59 211	0.53 278	0.66 416	0.50 296	0.33 268	1.27 389	0.62 347	0.10 129	1.19 498	0.10 160	0.21 396	0.21 291	0.61 366

MyStereo07	0.56 228	0.68 281	2.42 279	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.58 161	0.72 355	1.17 546	0.26 88	0.20 69	0.27 197	1.28 390	0.28 111	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

MyStereo04	0.57 235	0.68 281	2.66 400	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.88 365	0.80 435	0.48 212	0.37 180	0.54 319	0.42 344	0.61 196	0.71 382	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

GrayStereo	0.71 384	0.27 3	2.40 271	0.89 513	0.23 200	0.62 349	1.40 597	0.67 213	0.70 332	0.72 459	0.77 481	0.55 328	3.03 603	0.60 191	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.21 396	0.12 93	0.37 213

aanetorigin	0.81 435	1.03 414	2.64 395	0.44 385	0.44 407	0.59 294	1.00 571	0.59 170	0.70 332	1.54 583	1.22 552	0.82 471	1.08 549	1.06 339	1.07 464	0.18 459	0.15 250	0.17 460	0.21 396	0.53 552	0.65 383

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 447	1.41 517	2.80 452	0.94 521	0.35 341	0.89 511	0.41 432	0.89 373	0.66 269	0.57 325	0.63 388	0.75 438	0.38 297	2.37 550	0.55 313	1.16 597	0.31 355	0.36 552	0.21 396	0.59 557	0.63 375

ADCL	1.07 527	1.22 467	2.80 452	0.40 352	0.33 321	1.50 566	1.87 605	0.97 434	1.04 536	1.26 563	1.28 554	0.99 524	1.41 567	1.36 399	3.51 595	0.17 446	0.14 232	0.22 507	0.21 396	0.32 443	0.43 261

rvit_105_1	0.52 191	0.93 394	2.30 245	0.36 289	0.24 213	0.51 177	0.45 459	0.81 296	0.79 427	0.46 206	0.44 221	0.45 265	0.38 297	0.63 204	0.39 218	0.20 488	0.18 286	0.18 479	0.22 410	0.18 224	0.21 102

IGEV-Stereo+	0.48 155	0.32 49	1.43 78	0.26 81	0.46 417	0.30 17	0.13 10	0.32 9	0.57 192	0.80 488	0.24 71	0.19 65	0.19 88	0.57 176	0.46 264	0.10 129	1.36 525	0.08 44	0.22 410	0.46 538	1.04 494

test_sample5	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.55 297	0.63 388	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

DualNet	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.56 309	0.66 416	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

asda	0.41 92	0.31 35	1.23 49	0.22 20	0.17 73	0.43 100	0.16 50	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.20 35	0.15 19	0.20 105	0.99 326	0.23 44	0.10 129	1.49 543	0.07 1	0.23 414	0.08 26	0.88 460

model_zeroshot	0.75 411	0.94 395	2.48 327	1.88 588	0.68 479	0.72 436	0.22 154	1.01 471	0.51 133	1.10 536	0.35 170	0.63 364	0.20 105	0.78 276	0.32 158	0.12 285	1.97 576	0.10 160	0.23 414	0.12 93	0.56 345

cross-raft	0.47 142	0.34 72	2.17 213	0.70 493	0.84 505	0.50 167	0.35 397	0.74 250	0.43 73	0.44 190	0.45 224	0.63 364	0.25 167	0.37 62	0.27 97	0.08 23	0.14 232	0.10 160	0.23 414	0.11 80	0.27 148

ADCS	1.14 536	2.02 582	3.36 523	0.43 380	0.37 360	0.96 526	0.81 551	1.12 532	1.17 554	1.25 562	0.98 526	1.08 544	0.92 535	1.41 407	4.97 612	0.23 514	0.21 317	0.22 507	0.23 414	0.40 512	0.67 390

AdaDepth	0.36 53	0.43 154	1.65 104	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.16 50	0.31 7	0.53 160	0.21 25	0.20 35	0.14 10	0.18 72	0.37 62	0.21 13	0.07 7	0.67 433	0.08 44	0.24 418	0.10 64	0.74 416

test_sample2	0.59 261	0.42 142	1.84 130	0.33 222	0.18 94	0.52 197	0.28 298	0.86 348	0.70 332	0.47 209	0.53 289	0.46 273	0.41 331	1.51 424	0.66 364	0.12 285	0.93 469	0.11 235	0.24 418	0.16 175	1.01 488

test_sample1	0.61 279	0.45 175	1.84 130	0.33 222	0.29 276	0.49 153	0.24 220	0.83 315	0.73 360	0.51 259	0.53 289	0.52 308	0.45 375	1.40 403	0.72 386	0.11 231	0.96 470	0.10 160	0.24 418	0.15 154	1.25 517

qqq1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

fff1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

AnyNet_C01	1.20 540	1.89 572	4.25 581	0.55 444	0.54 437	1.57 569	1.39 596	1.10 525	1.13 547	1.19 548	1.34 562	1.15 556	1.11 551	1.73 464	2.89 584	0.26 531	0.24 330	0.28 531	0.24 418	0.50 546	0.68 395

NaN_ROB	1.25 546	1.46 529	3.84 567	0.54 442	0.56 441	1.12 546	0.99 567	1.05 501	1.03 533	1.10 536	0.87 505	0.77 445	1.07 548	5.85 618	2.98 585	0.16 426	0.23 327	0.16 441	0.24 418	0.28 405	0.66 385

PDISCO_ROB	0.84 447	1.46 529	2.84 463	0.65 478	0.59 450	1.17 551	0.48 471	1.19 547	1.08 542	0.67 433	0.72 462	1.00 527	0.61 465	1.24 380	1.05 459	0.38 554	0.18 286	0.28 531	0.24 418	0.58 556	0.44 276

qwe	0.41 92	0.29 13	1.29 57	0.22 20	0.22 170	0.41 80	0.15 37	0.49 89	0.38 35	0.28 102	0.23 67	0.14 10	0.15 27	0.94 317	0.24 57	0.08 23	1.47 542	0.07 1	0.25 426	0.08 26	0.76 419

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 25	0.40 130	1.21 44	0.35 271	0.16 51	0.29 15	0.16 50	0.59 170	0.56 185	0.20 20	0.20 35	0.17 47	0.26 181	0.40 77	0.38 213	0.09 54	0.08 55	0.08 44	0.25 426	0.12 93	0.43 261

HBP-ISP	0.82 440	1.57 543	3.28 516	0.50 423	0.27 253	0.86 498	0.54 491	1.09 522	0.78 414	0.81 492	0.70 442	0.68 403	1.00 543	2.02 519	0.47 269	0.24 521	0.24 330	0.29 539	0.25 426	0.28 405	0.52 320

AnyNet_C32	1.08 531	1.76 566	3.01 490	0.50 423	0.54 437	1.17 551	1.16 583	0.97 434	0.95 516	1.11 538	0.98 526	0.87 493	0.93 537	1.57 437	4.11 606	0.22 506	0.20 308	0.25 526	0.25 426	0.40 512	0.68 395

GANetREF_RVC	0.81 435	1.44 526	3.04 496	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.63 520	1.03 487	0.92 501	0.63 397	0.61 373	0.72 425	0.59 454	2.40 555	0.58 326	0.33 549	0.25 339	0.37 554	0.25 426	0.41 519	0.36 212
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
NCCL2	0.71 384	1.32 488	2.30 245	0.44 385	0.31 302	0.71 430	0.67 533	0.89 373	0.69 321	0.70 447	0.61 373	0.85 485	0.54 431	1.58 444	0.70 376	0.20 488	0.17 278	0.66 579	0.25 426	0.26 378	0.38 222

CBMV_ROB	0.88 467	0.75 324	2.73 437	0.36 289	0.22 170	0.76 456	0.47 469	1.05 501	0.81 443	1.06 533	1.04 538	0.88 497	1.36 563	2.17 539	2.03 544	0.23 514	0.24 330	0.27 529	0.25 426	0.27 392	0.73 412

CSAN	1.38 560	1.74 565	4.12 575	0.53 435	0.38 369	1.06 540	1.15 581	1.29 555	1.12 546	1.19 548	1.90 578	1.04 536	1.44 568	5.92 619	2.82 583	0.26 531	0.22 320	0.24 521	0.25 426	0.35 472	0.54 333

GREAT-IGEV	0.92 487	0.56 233	2.08 187	0.98 527	2.29 599	0.47 137	0.18 77	0.35 13	0.78 414	0.74 468	0.33 153	0.15 19	0.18 72	1.00 327	0.55 313	0.09 54	3.79 620	0.07 1	0.26 434	0.22 308	3.26 608
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMFormer	0.64 324	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.17 199	0.84 448

tta	0.63 314	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.19 254	0.59 361

RGC	0.78 426	1.10 430	2.55 356	0.45 392	0.45 410	0.73 440	0.40 430	1.00 461	0.75 387	0.75 471	1.04 538	1.02 531	0.73 499	1.74 466	1.15 478	0.24 521	0.19 292	0.28 531	0.26 434	0.31 433	0.38 222

G-Net	1.02 516	0.70 293	3.23 510	0.60 460	0.66 475	2.00 591	0.71 540	0.78 272	0.70 332	1.14 542	2.53 593	1.29 564	1.01 544	1.47 419	1.74 527	0.25 527	0.24 330	0.24 521	0.26 434	0.37 488	0.40 237

Nwc_Net	0.75 411	1.10 430	2.96 481	0.42 367	0.39 376	0.77 466	0.39 425	1.06 514	0.73 360	0.65 424	1.00 530	0.99 524	0.74 503	1.43 409	0.99 449	0.24 521	0.15 250	0.23 515	0.26 434	0.27 392	0.30 169

XQC	0.84 447	1.32 488	2.61 380	0.78 504	0.44 407	0.89 511	0.53 488	1.16 542	1.07 540	0.85 504	0.69 429	0.92 504	0.73 499	1.40 403	1.44 509	0.24 521	0.35 362	0.23 515	0.26 434	0.45 534	0.39 230

FBW_ROB	0.94 496	1.23 472	2.35 255	0.46 397	0.32 314	0.87 505	0.46 465	1.15 539	0.97 524	0.83 501	0.78 485	1.01 528	0.64 473	3.65 608	1.65 522	0.27 535	0.24 330	0.40 557	0.26 434	0.32 443	0.88 460

NOSS_ROB	0.75 411	1.03 414	2.27 238	0.68 491	0.26 240	0.68 419	0.30 342	0.99 451	0.82 449	0.59 351	0.58 351	0.77 445	0.39 312	2.75 584	0.48 277	0.25 527	0.24 330	0.28 531	0.26 434	0.29 415	1.07 497

EDNetEfficient	1.29 551	0.78 335	4.27 582	0.65 478	1.03 531	0.94 522	1.38 595	0.87 357	1.75 586	2.33 601	1.32 560	1.04 536	2.21 596	1.59 445	4.07 605	0.16 426	0.19 292	0.15 421	0.27 443	0.38 496	0.40 237

SHD	0.84 447	1.14 438	2.54 348	0.80 507	0.52 428	0.76 456	0.34 387	1.16 542	1.29 562	1.11 538	0.85 498	0.98 521	0.74 503	1.25 384	1.48 511	0.22 506	0.37 365	0.20 496	0.27 443	0.36 480	0.41 246

Sa-1000	0.61 279	1.07 421	2.71 430	0.32 200	0.61 464	0.61 328	0.31 353	1.00 461	0.76 396	0.53 278	0.83 493	0.43 238	0.33 268	0.69 235	0.30 129	0.10 129	0.52 403	0.13 357	0.28 445	0.29 415	0.29 160

ccnet	0.77 424	0.61 252	2.01 170	0.40 352	0.46 417	1.05 537	0.59 507	1.02 480	0.74 381	0.90 510	0.97 523	0.82 471	0.89 530	1.68 460	1.16 480	0.32 547	0.26 342	0.32 545	0.28 445	0.35 472	0.47 289

DeepPrunerF	0.92 487	1.33 493	3.41 536	0.46 397	0.51 425	0.64 376	0.49 478	1.16 542	2.62 605	0.65 424	0.61 373	0.65 377	0.62 467	2.23 541	1.31 497	0.23 514	0.19 292	0.30 540	0.28 445	0.39 505	0.34 197

PA-Net	0.93 494	1.36 505	4.14 576	0.64 475	0.41 390	0.70 425	0.53 488	0.91 390	0.88 488	0.53 278	0.60 365	0.70 420	0.54 431	2.40 555	2.57 573	0.17 446	0.28 351	0.19 486	0.28 445	0.25 357	0.48 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GASTEREO	0.89 475	0.83 349	1.67 108	2.15 595	1.89 585	0.52 197	0.21 130	0.62 187	0.62 235	0.33 132	0.31 136	0.16 37	0.31 253	1.11 356	0.68 371	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.29 449	0.19 254	3.79 616

castereo++	0.39 75	0.83 349	1.38 66	0.29 140	0.18 94	0.53 208	0.20 102	0.57 157	0.58 200	0.20 20	0.27 101	0.32 182	0.17 47	0.34 41	0.22 26	0.09 54	0.54 408	0.09 97	0.29 449	0.15 154	0.52 320

PSMNet-RUCA	0.64 324	1.12 434	2.61 380	0.59 459	0.56 441	0.64 376	0.37 409	0.89 373	0.72 355	0.53 278	0.68 424	0.53 311	0.43 357	0.61 196	0.46 264	0.35 552	0.19 292	0.44 565	0.29 449	0.49 545	0.35 204

11t1	0.60 271	0.49 193	2.19 219	0.35 271	0.58 449	0.48 145	0.21 130	0.72 244	0.73 360	0.49 228	0.47 235	0.35 198	0.34 276	0.61 196	0.71 382	0.12 285	1.26 511	0.10 160	0.29 449	0.16 175	1.22 512

rrr	0.84 447	0.74 318	3.40 534	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.28 298	1.23 551	0.84 468	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.29 449	0.24 332	1.75 555

SQANet	0.92 487	1.96 574	3.23 510	0.77 501	0.83 503	0.76 456	0.38 419	0.87 357	0.68 309	0.64 408	0.69 429	0.73 431	0.52 426	1.35 398	1.36 503	0.80 582	0.30 353	0.60 576	0.29 449	0.93 581	0.70 404

FINET	1.92 585	1.96 574	4.49 590	1.62 573	1.39 561	3.51 608	4.39 617	2.89 610	2.58 604	1.39 571	1.98 579	1.35 568	2.12 595	1.64 452	2.12 551	0.84 584	1.03 484	0.18 479	0.29 449	0.54 553	2.12 570

CC-Net-ROB	0.95 499	1.57 543	2.93 477	0.90 515	0.39 376	0.87 505	0.44 455	1.12 532	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.64 372	0.50 415	2.73 582	0.93 432	0.97 589	0.40 376	0.87 589	0.29 449	0.61 561	0.66 385

LSM	3.40 610	1.42 522	5.81 603	9.98 626	30.74 642	0.86 498	1.14 579	0.99 451	1.26 558	1.40 573	2.18 585	0.93 509	0.85 523	1.76 471	1.03 455	0.22 506	0.35 362	0.24 521	0.29 449	0.40 512	6.21 627

FSD					1.93 588	0.63 363	0.33 378	0.46 71	0.53 160	0.32 127	0.32 148	0.40 225	0.32 262	1.14 362	0.60 335	0.28 538	2.77 610	0.31 541	0.30 458	0.31 433

SCV_C0	0.73 396	0.68 281	2.05 182	1.50 569	0.92 514	0.45 116	0.20 102	0.96 426	0.71 346	0.65 424	0.33 153	0.31 176	0.20 105	1.25 384	0.52 297	0.09 54	1.68 562	0.08 44	0.30 458	0.27 392	1.52 542

FC-DCNN v2	1.65 580	0.85 359	3.39 529	0.46 397	0.39 376	2.02 593	0.66 528	1.94 597	1.84 591	2.81 611	2.99 605	4.39 612	3.25 606	2.81 588	2.75 580	0.29 543	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

raft_robust	0.68 366	1.24 473	2.42 279	0.30 159	0.57 445	0.53 208	0.25 248	0.95 423	0.79 427	0.49 228	0.46 229	1.12 551	0.74 503	1.50 423	0.61 344	0.09 54	0.62 427	0.10 160	0.30 458	0.26 378	0.30 169

CREStereo++_RVC	0.38 70	0.37 103	2.47 322	0.25 64	0.16 51	0.54 218	0.15 37	0.42 44	0.57 192	0.37 149	0.52 282	0.24 103	0.19 88	0.31 19	0.27 97	0.09 54	0.06 2	0.08 44	0.30 458	0.09 43	0.22 109
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
FCDSN-DC	1.45 566	1.12 434	3.30 519	0.48 404	0.41 390	1.13 547	0.60 511	1.17 545	1.28 561	2.25 598	2.85 601	3.65 605	3.34 608	2.58 568	2.44 566	0.31 546	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.37 488	0.78 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.84 447	1.40 516	2.67 408	0.50 423	0.40 383	0.83 491	0.33 378	1.11 529	1.14 549	0.93 517	0.82 491	0.84 479	0.58 451	1.34 397	1.82 536	0.18 459	0.49 395	0.14 392	0.30 458	0.46 538	0.42 251

FC-DCNN	1.60 578	0.85 359	3.44 540	0.46 397	0.39 376	1.96 587	0.66 528	1.72 585	1.70 583	2.75 610	2.91 604	4.20 608	3.15 605	2.72 580	2.66 575	0.30 544	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

MSCF	0.88 467	0.84 354	1.67 108	2.15 595	1.87 584	0.51 177	0.21 130	0.63 195	0.61 224	0.32 127	0.29 115	0.17 47	0.30 247	1.06 339	0.67 368	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.31 466	0.19 254	3.72 615

castereo	0.34 33	0.48 186	1.00 16	0.25 64	0.29 276	0.41 80	0.27 285	0.76 257	0.49 114	0.23 43	0.30 124	0.24 103	0.31 253	0.29 13	0.29 122	0.09 54	0.20 308	0.09 97	0.31 466	0.12 93	0.44 276

gcap-zeroshot	0.52 191	0.86 364	2.38 261	0.32 200	0.60 455	0.70 425	0.20 102	0.78 272	0.58 200	0.44 190	0.36 174	0.81 466	0.24 148	0.53 161	0.30 129	0.10 129	0.35 362	0.09 97	0.31 466	0.09 43	0.40 237

DispNO	0.76 416	1.36 505	3.15 506	0.32 200	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.88 365	0.72 355	0.55 297	0.79 487	0.83 476	0.47 397	2.46 559	1.23 491	0.12 285	0.10 145	0.18 479	0.31 466	0.20 277	0.25 133

test_xeample	0.98 508	0.65 269	2.12 202	0.29 140	0.67 476	0.60 309	0.28 298	1.08 520	0.85 471	0.62 386	0.70 442	0.44 253	0.41 331	1.95 512	5.45 614	0.12 285	1.33 523	0.11 235	0.31 466	0.18 224	1.42 537

Gwc-CoAtRS	0.41 92	0.37 103	2.06 184	0.28 119	0.41 390	0.48 145	0.19 85	0.64 202	0.49 114	0.45 194	0.39 193	0.57 338	0.26 181	0.37 62	0.28 111	0.09 54	0.19 292	0.09 97	0.31 466	0.11 80	0.25 133

NCC-stereo	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204

Abc-Net	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
4.25_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.5w_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.25w-stereo	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

SCV	0.69 373	0.68 281	1.95 157	0.90 515	1.04 533	0.49 153	0.24 220	0.98 442	0.73 360	0.54 284	0.31 136	0.24 103	0.20 105	1.32 394	0.26 88	0.11 231	1.59 554	0.09 97	0.32 474	0.34 458	1.58 545

MSKI-zero shot	0.70 380	0.44 167	2.62 385	1.47 565	0.75 489	0.56 240	0.20 102	0.80 287	0.45 90	0.60 362	0.52 282	0.44 253	0.17 47	0.70 242	0.26 88	0.09 54	2.87 613	0.09 97	0.32 474	0.14 142	0.50 305

DCRE	0.76 416	0.80 341	2.31 248	1.05 534	1.18 550	0.63 363	0.26 266	1.03 487	0.59 211	0.52 269	2.12 582	0.44 253	0.27 197	0.41 86	0.53 304	0.09 54	1.02 482	0.10 160	0.32 474	0.16 175	1.47 540

SA	0.61 279	1.14 438	2.79 451	0.32 200	0.63 467	0.57 263	0.30 342	0.97 434	0.78 414	0.43 181	0.63 388	0.39 215	0.46 386	0.70 242	0.31 148	0.10 129	0.44 385	0.13 357	0.32 474	0.31 433	0.51 312

MIPNet	0.88 467	1.07 421	2.85 466	0.61 466	0.18 94	1.46 564	1.37 593	1.65 582	0.78 414	1.93 589	0.85 498	0.75 438	1.66 578	0.87 296	0.34 183	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.32 474	0.27 392	0.26 141

XX-Stereo	0.98 508	0.57 235	4.45 589	1.64 575	5.33 616	0.55 232	0.16 50	0.96 426	0.43 73	0.45 194	0.65 409	0.85 485	0.19 88	0.79 280	0.26 88	0.11 231	0.80 453	0.10 160	0.32 474	0.17 199	0.78 429

222	1.02 516	0.60 246	1.95 157	0.29 140	0.51 425	0.62 349	0.24 220	1.09 522	0.86 478	0.64 408	0.67 421	0.47 282	0.42 344	1.86 497	6.73 620	0.13 334	1.21 502	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.44 538

xxxx	0.97 506	0.64 265	2.14 209	0.30 159	0.67 476	0.64 376	0.24 220	1.09 522	0.91 499	0.57 325	0.65 409	0.58 342	0.39 312	1.57 437	5.49 616	0.13 334	1.38 528	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.41 536

ADCMid	1.06 524	1.82 568	3.53 547	0.39 339	0.36 353	0.99 527	0.58 504	1.01 471	0.94 510	1.23 559	1.02 534	1.01 528	1.01 544	1.11 356	4.04 604	0.22 506	0.19 292	0.42 561	0.32 474	0.42 522	0.53 326

MSMD_ROB	1.41 562	1.03 414	2.75 442	0.41 363	0.32 314	2.00 591	0.61 516	0.96 426	1.43 570	2.97 612	2.63 597	4.76 614	2.04 593	2.44 558	1.78 533	0.30 544	0.26 342	0.32 545	0.32 474	0.32 443	0.63 375

WCMA_ROB	1.29 551	1.21 462	3.13 504	0.65 478	0.36 353	1.20 554	0.78 548	1.00 461	0.98 525	1.78 588	2.62 596	3.08 601	2.01 592	1.86 497	2.35 564	0.38 554	0.38 369	0.32 545	0.32 474	0.31 433	1.06 496

ffm	0.78 426	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

ff1	1.07 527	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

mmx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

xxx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

ToySt	0.67 359	0.88 370	2.61 380	0.39 339	0.73 486	0.61 328	0.38 419	0.78 272	0.73 360	0.43 181	0.70 442	0.72 425	0.45 375	0.66 221	0.62 347	0.14 375	0.63 429	0.13 357	0.33 488	0.24 332	1.18 504

IGEV-FE	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

DDF-Stereo	0.65 333	0.33 62	1.69 111	0.67 485	0.82 502	0.37 50	0.20 102	0.50 106	0.52 146	0.34 139	0.17 17	0.78 450	0.23 141	0.68 231	1.03 455	0.20 488	1.66 560	0.09 97	0.34 493	0.34 458	2.03 565

IGEV_Zeroshot_test	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

SAMSARA	1.11 533	1.35 500	2.60 375	1.34 556	0.77 494	1.67 576	1.41 599	1.47 570	0.99 528	1.54 583	0.89 510	1.44 574	0.90 531	1.88 503	1.71 523	0.25 527	0.55 411	0.22 507	0.34 493	0.39 505	0.50 305

Replicate-Monster	0.58 243	0.53 217	1.55 92	0.22 20	0.34 330	0.37 50	0.13 10	0.43 49	0.39 48	0.35 144	0.16 14	0.16 37	0.15 27	1.46 416	0.21 13	0.11 231	2.71 609	0.07 1	0.35 497	0.08 26	1.81 557

3.25w_new	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

3.25w	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

RSM++	0.48 155	0.52 213	1.27 53	1.62 573	1.27 557	0.39 65	0.20 102	0.49 89	0.56 185	0.22 35	0.25 79	0.24 103	0.17 47	0.39 70	0.23 44	0.09 54	0.11 175	0.09 97	0.35 497	0.29 415	0.80 436

RSM	0.47 142	0.51 208	1.36 62	1.37 558	1.04 533	0.37 50	0.21 130	0.52 116	0.55 177	0.23 43	0.28 109	0.28 147	0.17 47	0.40 77	0.22 26	0.09 54	0.24 330	0.09 97	0.35 497	0.24 332	0.80 436

Selective-RAFT	0.46 135	0.48 186	1.88 144	0.32 200	0.16 51	0.61 328	0.19 85	0.66 208	0.62 235	0.28 102	0.30 124	0.41 232	0.33 268	0.51 148	0.32 158	0.11 231	1.09 489	0.09 97	0.35 497	0.19 254	0.37 213

test-3	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.52 269	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.62 369

test_1	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.51 259	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.63 375

test_3	0.59 261	0.44 167	2.44 292	0.53 435	0.59 450	0.48 145	0.30 342	0.79 281	0.52 146	0.51 259	0.30 124	0.45 265	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.25 507	0.11 235	0.35 497	0.30 424	0.62 369

PVD	1.05 523	1.21 462	2.36 256	0.84 510	0.91 513	1.04 535	0.64 522	1.32 559	1.68 581	1.43 575	1.41 566	1.14 554	1.15 554	1.49 422	1.77 532	0.27 535	0.65 431	0.28 531	0.35 497	0.40 512	0.73 412

Reg-Stereo(zero)	0.66 353	0.26 1	2.13 208	0.25 64	1.15 549	0.99 527	0.97 565	0.57 157	0.81 443	0.52 269	0.46 229	0.54 319	0.59 454	0.47 114	1.14 476	0.08 23	0.88 465	0.08 44	0.36 507	0.12 93	0.80 436

MADNet+	1.44 564	2.19 592	6.00 604	0.89 513	0.70 483	1.58 570	1.11 576	1.56 578	1.30 564	0.89 508	1.03 536	1.25 561	1.12 552	3.29 600	2.80 581	0.48 565	0.57 415	0.39 556	0.36 507	0.63 562	0.69 401

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 20	0.15 39	0.49 153	0.15 37	0.23 2	0.39 48	0.16 3	0.14 7	0.15 19	0.09 1	0.49 141	0.21 13	0.08 23	0.06 2	0.10 160	0.37 509	0.08 26	0.22 109

MoCha-V2	0.74 400	0.78 335	2.18 216	1.01 533	1.55 571	0.36 45	0.19 85	0.61 183	0.49 114	0.33 132	0.34 162	0.30 166	0.27 197	1.56 432	0.47 269	0.09 54	1.94 574	0.08 44	0.37 509	0.18 224	1.62 549

AnonymousM	0.45 126	0.49 193	1.83 127	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.22 154	0.64 202	0.66 269	0.47 209	0.33 153	0.30 166	0.25 167	0.49 141	0.29 122	0.12 285	0.27 349	0.71 582	0.37 509	0.12 93	0.41 246

CVANet_RVC	0.82 440	1.18 455	3.98 570	0.40 352	0.28 268	0.63 363	0.43 446	0.90 383	0.78 414	1.14 542	0.69 429	0.68 403	0.52 426	2.62 571	0.48 277	0.20 488	0.13 216	0.22 507	0.37 509	0.37 488	0.48 296

ELAS_RVC	1.51 572	0.88 370	3.36 523	0.63 471	0.56 441	1.53 567	2.73 610	1.53 573	1.76 587	2.26 599	2.21 588	2.10 587	3.07 604	2.08 528	2.52 569	0.42 557	0.42 379	0.42 561	0.37 509	0.51 548	0.84 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DLNR-FE	13.74 629	20.13 633	23.90 634	121.61 650	34.09 643	0.46 124	0.15 37	8.04 628	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.78 276	0.36 195	7.40 631	2.94 614	0.09 97	0.38 514	51.06 650	1.95 561

DLNR_Zeroshot_test	13.74 629	20.06 632	23.92 635	121.50 649	35.20 644	0.46 124	0.15 37	7.96 627	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.79 280	0.36 195	7.16 630	2.95 615	0.09 97	0.38 514	50.40 649	1.95 561

RAFT-Test	0.56 228	0.41 137	2.01 170	0.90 515	1.07 538	0.65 392	0.37 409	0.83 315	0.65 261	0.49 228	0.49 257	0.93 509	0.24 148	0.52 153	0.30 129	0.10 129	0.38 369	0.09 97	0.38 514	0.11 80	0.19 85

CFNet-RSSM	0.44 121	0.36 91	2.38 261	0.28 119	0.43 406	0.53 208	0.20 102	0.86 348	0.52 146	0.44 190	0.36 174	0.53 311	0.26 181	0.40 77	0.27 97	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.38 514	0.10 64	0.22 109

x	0.65 333	0.62 259	2.12 202	0.36 289	0.61 464	0.48 145	0.24 220	0.80 287	0.89 493	0.50 247	0.56 333	0.44 253	0.36 282	0.62 203	0.80 411	0.11 231	1.44 537	0.11 235	0.39 518	0.16 175	1.34 526

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 205	0.39 122	1.30 58	0.45 392	0.21 157	0.74 448	0.17 61	0.71 241	0.44 84	1.17 546	0.38 187	0.89 500	0.23 141	0.86 295	0.94 435	0.11 231	0.49 395	0.09 97	0.40 519	0.13 114	0.50 305

otaku	1.15 537	2.10 588	3.51 544	0.98 527	0.74 487	1.02 532	0.59 507	1.03 487	0.89 493	0.70 447	1.60 570	0.98 521	0.65 476	1.63 449	1.80 535	0.99 590	0.46 387	0.73 583	0.40 519	1.30 598	0.88 460

iRaft-Stereo_20w	1.50 569	0.42 142	4.81 592	2.24 599	2.09 594	1.36 558	1.27 590	1.38 563	0.94 510	2.07 590	0.42 205	0.85 485	0.69 492	0.87 296	1.37 505	0.10 129	4.04 622	0.09 97	0.40 519	0.17 199	4.53 623

test_xeample3	0.86 459	0.75 324	3.36 523	0.65 478	0.76 492	0.49 153	0.33 378	1.21 550	0.80 435	0.61 371	0.23 67	0.30 166	0.29 236	1.17 368	1.57 520	0.10 129	1.79 564	0.10 160	0.40 519	0.25 357	2.09 568

ELAS	1.52 573	0.92 390	2.91 475	0.62 468	0.57 445	3.13 604	2.21 607	1.67 583	1.58 579	2.42 602	2.43 591	1.87 584	2.49 599	1.85 495	2.70 577	0.42 557	0.43 384	0.41 559	0.40 519	0.51 548	0.85 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-Stereo	0.64 324	0.60 246	1.63 102	1.31 552	1.45 564	0.38 60	0.20 102	0.55 144	0.83 456	0.31 122	0.31 136	0.23 92	0.15 27	0.39 70	0.63 354	0.10 129	1.25 507	0.09 97	0.41 524	0.21 291	1.73 554

xx1	0.71 384	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.46 273	0.37 288	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

Ntro	1.11 533	2.10 588	3.52 546	0.97 526	0.87 509	1.06 540	0.54 491	1.02 480	0.93 508	0.63 397	0.76 477	0.93 509	0.67 485	1.76 471	1.71 523	1.03 591	0.46 387	0.76 584	0.41 524	1.29 596	0.86 456

qqq	0.65 333	0.63 261	2.10 198	0.30 159	0.64 471	0.46 124	0.27 285	0.81 296	0.83 456	0.48 212	0.56 333	0.46 273	0.37 288	1.03 333	0.75 396	0.11 231	1.41 533	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

PASM	0.82 440	1.00 404	2.68 415	0.52 431	0.48 420	0.65 392	0.59 507	0.83 315	0.89 493	0.82 498	0.73 464	0.89 500	0.68 487	2.39 554	0.73 390	0.35 552	0.37 365	0.36 552	0.41 524	0.45 534	0.51 312

HiDET	0.34 33	0.27 3	1.12 37	0.21 9	0.13 18	0.36 45	0.14 21	0.37 20	0.35 14	0.17 9	0.15 10	0.17 47	0.15 27	0.59 184	0.59 330	0.09 54	0.58 417	0.07 1	0.44 529	0.07 2	0.73 412

3w_stereo	0.44 121	0.29 13	1.53 91	0.23 36	0.20 143	0.37 50	0.22 154	0.53 123	0.41 59	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.22 123	0.90 308	0.24 57	0.06 1	1.52 548	0.07 1	0.44 529	0.08 26	0.83 447

Wavelet-MonSter	0.42 100	0.34 72	1.38 66	0.23 36	0.17 73	0.43 100	0.14 21	0.28 5	0.35 14	0.23 43	0.21 43	0.15 19	0.16 40	0.92 315	0.66 364	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 531	0.06 1	0.95 477

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 440	0.78 335	3.67 554	0.35 271	0.81 501	1.25 555	0.88 557	1.13 536	0.58 200	0.84 502	0.52 282	1.24 560	0.64 473	0.77 269	0.70 376	0.10 129	0.53 405	0.11 235	0.45 531	0.29 415	0.81 443

AE-Stereo	0.71 384	0.32 49	2.44 292	0.44 385	0.50 422	0.58 273	0.23 191	1.08 520	0.67 282	0.67 433	0.51 273	0.47 282	0.24 148	0.63 204	0.32 158	0.09 54	2.15 591	0.11 235	0.45 531	0.22 308	2.01 563

mmm	0.66 353	0.53 217	1.83 127	0.38 322	0.86 506	0.49 153	0.27 285	0.82 305	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.47 282	0.38 297	0.81 288	0.73 390	0.12 285	1.37 527	0.14 392	0.45 531	0.18 224	1.35 529

SGM-ForestM	3.67 613	2.70 617	5.34 599	1.65 576	1.72 580	6.02 619	5.08 620	4.10 620	3.47 611	4.59 618	4.21 616	9.81 626	5.79 619	6.44 620	6.97 621	0.88 585	1.09 489	0.33 549	0.45 531	0.68 566	2.10 569

2.5w	0.40 87	0.31 35	1.07 31	0.23 36	0.16 51	0.39 65	0.19 85	0.50 106	0.39 48	0.23 43	0.23 67	0.13 1	0.17 47	0.73 258	0.24 57	0.07 7	1.53 549	0.07 1	0.46 536	0.07 2	0.92 468

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 496	0.84 354	3.40 534	1.46 564	0.78 497	1.37 560	0.70 539	1.11 529	0.68 309	0.80 488	1.29 555	1.09 547	0.59 454	1.16 365	1.01 454	0.14 375	0.53 405	0.11 235	0.46 536	0.31 433	0.86 456

dual_stereo	0.94 496	0.31 35	1.80 122	0.90 515	2.52 602	0.54 218	0.15 37	0.69 224	1.02 531	0.25 60	0.18 20	0.18 58	0.14 17	0.63 204	0.35 191	0.09 54	3.76 619	0.07 1	0.47 538	0.07 2	4.59 624

UGAM-zero	0.97 506	0.44 167	2.48 327	0.33 222	0.86 506	1.26 556	0.76 545	1.05 501	0.52 146	0.93 517	0.45 224	1.32 566	0.81 515	2.08 528	0.49 287	0.10 129	0.52 403	0.09 97	0.47 538	0.11 80	4.43 622

SGM_RVC	2.11 591	1.07 421	2.87 469	0.98 527	0.92 514	2.72 603	1.88 606	1.91 595	12.27 625	2.09 591	1.99 580	2.47 593	2.24 597	2.87 592	2.03 544	0.54 566	0.47 391	0.42 561	0.47 538	0.74 570	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.47 568	2.27 601	4.92 594	1.11 542	0.89 510	1.19 553	0.66 528	1.28 553	1.19 556	0.98 520	0.97 523	3.06 600	1.48 573	2.37 550	1.82 536	1.08 593	0.49 395	1.03 597	0.48 541	1.20 592	0.95 477

TRStereo	0.89 475	1.02 410	2.91 475	4.59 620	0.31 302	0.93 520	0.23 191	1.93 596	0.66 269	0.37 149	0.54 309	0.48 290	0.40 319	0.67 225	0.29 122	0.13 334	0.37 365	0.11 235	0.48 541	0.13 114	1.21 510

Select-FE	0.89 475	0.94 395	2.99 487	0.50 423	1.03 531	1.31 557	0.92 562	1.40 566	0.59 211	1.11 538	0.55 319	1.16 558	0.75 507	0.91 310	1.20 485	0.11 231	0.46 387	0.11 235	0.49 543	0.14 142	1.09 499

JetBlue	1.89 584	2.09 587	4.16 577	0.74 496	1.23 553	4.52 616	3.86 616	1.68 584	1.26 558	1.28 565	1.54 569	2.36 592	1.86 587	3.35 602	3.37 591	0.54 566	0.49 395	0.48 567	0.49 543	1.39 602	1.21 510

1111x	1.06 524	0.79 339	3.29 518	0.33 222	0.60 455	0.64 376	0.33 378	1.10 525	0.92 501	0.59 351	0.69 429	0.59 346	0.47 397	2.64 573	4.61 610	0.12 285	1.38 528	0.11 235	0.49 543	0.18 224	1.30 523

CSFM-Stereo	0.35 43	0.30 27	0.95 10	0.21 9	0.12 8	0.39 65	0.15 37	0.37 20	0.31 7	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.16 40	0.64 211	0.53 304	0.12 285	0.85 463	0.07 1	0.50 546	0.07 2	0.79 432

PAM_32	0.95 499	0.43 154	2.68 415	0.64 475	1.10 545	1.78 581	1.16 583	1.12 532	0.96 518	1.07 534	0.90 513	1.38 570	0.76 511	0.78 276	1.11 471	0.10 129	1.29 516	0.10 160	0.50 546	0.16 175	0.98 485

PAM	0.91 484	0.43 154	2.67 408	0.77 501	0.89 510	1.81 582	1.22 588	1.13 536	0.78 414	1.16 545	0.91 515	1.39 571	0.68 487	0.76 267	1.06 462	0.10 129	0.98 473	0.10 160	0.50 546	0.14 142	0.66 385

GCAP-BAT	0.78 426	0.38 113	2.37 258	0.98 527	0.60 455	0.77 466	0.22 154	1.13 536	0.51 133	0.80 488	0.90 513	0.81 466	0.25 167	0.77 269	0.88 426	0.10 129	1.94 574	0.09 97	0.50 546	0.17 199	1.35 529

DPSNet	1.02 516	0.72 304	2.84 463	0.60 460	0.39 376	1.08 542	0.75 544	1.41 567	1.14 549	0.74 468	0.69 429	1.05 540	1.67 579	2.09 531	2.22 559	0.27 535	0.61 422	0.20 496	0.50 546	0.48 543	1.03 493

RAFT+CT+SA	0.60 271	1.25 476	2.49 333	0.38 322	0.75 489	0.55 232	0.34 387	0.83 315	0.68 309	0.39 160	0.55 319	0.44 253	0.29 236	0.75 264	0.28 111	0.09 54	0.24 330	0.11 235	0.51 551	0.30 424	0.74 416

UDG	0.86 459	1.57 543	2.80 452	0.68 491	0.59 450	0.78 472	0.38 419	0.97 434	0.74 381	0.63 397	0.70 442	1.01 528	0.68 487	1.02 331	1.22 490	0.45 562	0.34 361	0.89 590	0.51 551	0.73 569	0.58 356

DDUNet	0.90 481	1.63 554	2.77 447	0.77 501	0.69 481	0.83 491	0.44 455	0.90 383	0.70 332	0.68 439	0.76 477	0.92 504	0.54 431	1.14 362	1.35 501	0.61 570	0.37 365	0.96 592	0.52 553	0.77 575	0.67 390

IGEV	0.36 53	0.34 72	1.03 24	0.21 9	0.24 213	0.42 93	0.16 50	0.38 25	0.41 59	0.37 149	0.22 54	0.14 10	0.12 7	0.63 204	0.40 221	0.08 23	0.73 447	0.08 44	0.53 554	0.09 43	0.52 320

EAI-Stereo	1.16 538	0.29 13	1.94 156	0.55 444	0.97 522	1.96 587	7.94 626	1.34 560	1.03 533	1.01 527	1.48 567	0.51 301	0.66 483	0.65 218	1.42 508	0.09 54	0.23 327	0.09 97	0.53 554	0.13 114	0.49 302

AEACV	0.89 475	0.29 13	1.84 130	2.50 604	1.68 579	0.53 208	0.21 130	1.01 471	0.42 66	0.68 439	0.31 136	0.22 83	0.39 312	1.63 449	0.25 74	0.09 54	2.60 606	0.09 97	0.54 556	0.23 325	2.27 588

LCMNet	0.37 63	0.28 8	1.12 37	0.20 3	0.13 18	0.39 65	0.14 21	0.37 20	0.37 26	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.15 27	0.69 235	0.60 335	0.09 54	0.80 453	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.93 470

ACVNet-4b	2.00 587	2.19 592	4.85 593	1.09 537	0.86 506	1.15 549	0.53 488	1.11 529	1.15 551	0.65 424	1.09 542	1.97 585	0.69 492	2.31 545	9.78 626	5.73 625	0.42 379	1.03 597	0.55 557	1.89 608	0.92 468

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 531	2.01 580	2.56 360	0.49 417	0.40 383	1.49 565	0.96 564	1.02 480	0.95 516	0.85 504	0.94 518	1.06 541	0.59 454	2.92 593	1.15 478	0.43 560	0.74 448	0.32 545	0.55 557	0.74 570	1.35 529

MonSter++	0.34 33	0.27 3	1.00 16	0.21 9	0.13 18	0.31 20	0.14 21	0.30 6	0.32 9	0.17 9	0.14 7	0.18 58	0.15 27	0.61 196	0.40 221	0.11 231	0.82 459	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 448

DualNet (step1)	0.76 416	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.65 572	1.21 502	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample9	1.07 527	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample8	1.23 543	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	1.01 471	0.75 387	1.23 559	0.63 388	2.53 594	1.31 559	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

ACVNet_2	1.54 574	2.20 594	4.42 588	1.10 539	0.93 517	1.37 560	0.87 555	1.53 573	1.71 584	1.22 557	1.72 573	2.12 588	1.06 547	2.58 568	1.93 540	0.94 586	0.54 408	1.00 595	0.56 560	2.11 612	0.96 480

SPS-STEREO	1.22 541	1.65 556	3.41 536	0.66 482	0.69 481	1.01 530	0.68 535	1.10 525	0.96 518	1.40 573	1.25 553	1.46 575	1.08 549	2.05 522	2.24 560	0.66 575	0.61 422	0.58 573	0.57 565	0.66 565	1.65 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	2.06 588	1.22 467	2.39 268	1.22 550	1.04 533	3.53 609	0.62 518	1.55 576	1.93 593	1.50 581	3.36 610	2.24 591	10.67 626	2.85 590	1.50 512	1.08 593	0.39 375	0.96 592	0.58 566	1.16 590	1.39 533

RainbowNet	1.27 547	2.22 596	3.58 550	1.14 546	0.92 514	1.08 542	0.76 545	1.19 547	1.15 551	0.77 477	0.97 523	1.08 544	0.83 519	1.64 452	1.72 525	1.20 599	1.30 519	1.01 596	0.58 566	1.23 593	0.97 483

Consistency-Raft	0.92 487	1.21 462	3.50 543	0.98 527	0.63 467	0.77 466	0.54 491	1.02 480	1.01 530	0.62 386	1.03 536	0.65 377	1.04 546	0.81 288	1.36 503	0.45 562	0.47 391	0.51 571	0.59 568	0.65 564	0.47 289

PWCK	1.62 579	2.32 605	4.27 582	1.11 542	0.56 441	1.81 582	1.84 603	1.55 576	1.54 577	1.45 576	1.81 574	1.82 583	1.38 565	3.34 601	2.14 553	1.09 595	0.57 415	0.98 594	0.59 568	1.50 604	0.79 432

DStereoO	1.34 557	0.76 328	2.18 216	1.19 549	2.07 592	0.79 476	3.84 615	1.01 471	1.42 569	0.72 459	1.11 544	0.80 461	1.97 590	0.96 324	2.44 566	1.25 602	0.99 475	0.48 567	0.60 570	0.96 585	1.34 526

MFMNet_re	1.01 515	1.73 562	3.04 496	0.85 511	0.76 492	0.93 520	0.81 551	1.02 480	1.10 543	1.05 531	1.06 541	0.84 479	0.96 540	0.93 316	0.97 438	0.68 577	0.61 422	0.63 578	0.60 570	0.77 575	0.80 436

zero-FE	1.27 547	0.33 62	9.38 615	1.30 551	2.25 597	0.33 32	0.20 102	0.51 114	1.26 558	0.32 127	0.22 54	0.77 445	0.22 123	0.69 235	0.96 436	0.21 499	2.25 595	0.09 97	0.61 572	0.32 443	3.25 607

2.75w_new	0.46 135	0.32 49	1.39 71	0.21 9	0.19 127	0.40 74	0.18 77	0.51 114	0.39 48	0.27 91	0.21 43	0.13 1	0.20 105	1.10 351	0.44 252	0.07 7	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 446

GCST	0.84 447	1.48 532	3.02 492	1.12 545	1.09 541	0.62 349	0.19 85	0.79 281	0.56 185	0.60 362	0.65 409	0.50 296	0.31 253	1.24 380	0.74 395	0.76 580	0.46 387	0.84 585	0.64 574	0.71 567	0.57 351

DispFullNet	1.69 581	2.25 598	5.23 596	1.53 570	8.78 620	0.89 511	0.37 409	1.03 487	0.98 525	1.37 569	1.00 530	1.13 552	1.97 590	1.51 424	0.98 447	0.55 568	0.32 356	1.19 600	0.64 574	1.16 590	0.88 460

2.25w	0.42 100	0.30 27	1.12 37	0.22 20	0.15 39	0.36 45	0.13 10	0.45 63	0.37 26	0.26 78	0.27 101	0.14 10	0.19 88	0.91 310	0.36 195	0.07 7	1.38 528	0.07 1	0.67 576	0.07 2	0.91 464

monsters	0.39 75	0.39 122	1.04 26	0.24 48	0.32 314	0.42 93	0.13 10	0.49 89	0.35 14	0.27 91	0.21 43	0.14 10	0.15 27	0.60 191	0.43 245	0.09 54	1.09 489	0.07 1	0.70 577	0.07 2	0.65 383

IMH-64-1	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

IMH-64	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

NVStereoNet_ROB	1.45 566	1.62 552	3.59 551	1.09 537	0.70 483	0.86 498	0.67 533	1.19 547	1.51 575	1.20 553	4.05 614	1.61 580	1.94 589	2.97 595	2.07 548	0.67 576	0.69 438	0.55 572	0.70 577	0.57 555	0.67 390
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.67 598	2.14 590	4.28 584	1.92 590	2.11 595	4.36 615	5.22 621	3.17 612	3.00 610	3.24 615	3.81 612	3.03 599	3.61 609	2.53 563	3.79 599	1.15 596	1.29 516	0.66 579	0.71 581	0.95 583	2.44 592

4w-stereo	0.50 176	0.26 1	1.86 141	0.22 20	0.30 292	0.38 60	0.14 21	0.41 38	0.35 14	0.25 60	0.21 43	0.14 10	0.20 105	1.18 370	0.33 171	0.09 54	1.56 552	0.07 1	0.72 582	0.07 2	1.23 516

IMH	2.14 592	2.46 610	3.60 553	1.70 578	1.13 548	1.65 575	0.93 563	2.13 602	1.93 593	1.37 569	2.64 598	2.19 589	1.82 586	5.77 617	2.18 556	5.70 624	1.05 485	1.31 605	0.72 582	1.39 602	1.13 502

Monster-pub-mixall	0.50 176	0.35 83	0.98 14	0.22 20	0.13 18	0.34 35	0.12 4	0.38 25	0.28 2	0.39 160	0.19 28	0.16 37	0.12 7	1.05 338	0.41 230	0.08 23	3.28 617	0.07 1	0.73 584	0.08 26	0.55 343

WAO-7	1.58 577	2.04 585	3.25 513	0.94 521	0.75 489	1.75 579	1.13 578	1.87 592	1.97 595	1.46 579	2.53 593	1.98 586	1.75 582	3.13 597	2.48 568	0.69 578	0.67 433	0.94 591	0.74 585	0.80 578	0.77 423

Dean	1.92 585	2.31 604	5.03 595	1.31 552	1.08 539	1.55 568	0.99 567	1.98 599	2.33 601	1.51 582	4.15 615	4.23 611	1.39 566	2.31 545	2.10 549	1.18 598	0.69 438	1.18 599	0.75 586	1.30 598	1.07 497

DStereoRT	1.00 514	0.72 304	2.87 469	0.36 289	0.38 369	0.92 519	0.35 397	0.92 397	1.17 554	0.57 325	0.64 401	1.04 536	1.13 553	1.75 468	1.04 458	0.15 406	0.59 419	2.18 620	0.80 587	0.16 175	2.28 589

MonStereo	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.17 17	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.48 277	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.80 587	0.07 2	1.01 488

TorneroNet-64	2.74 599	2.23 597	4.18 578	1.48 566	1.20 551	3.88 610	1.01 573	3.48 619	6.61 621	2.62 606	4.55 618	4.20 608	3.84 611	3.39 604	3.40 593	1.23 600	0.66 432	1.39 608	0.80 587	3.42 619	1.27 519

WQFJA1++	2.66 596	0.28 8	6.84 609	1.32 554	1.50 570	0.52 197	0.13 10	0.41 38	0.52 146	14.18 630	0.19 28	3.31 602	0.17 47	0.88 303	0.45 258	0.18 459	1.54 551	0.08 44	0.81 590	17.77 638	2.17 574

Monster-pub-eth3d	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.87 296	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

monsterstereo	0.40 87	0.43 154	1.07 31	0.26 81	0.27 253	0.39 65	0.14 21	0.55 144	0.37 26	0.28 102	0.27 101	0.14 10	0.13 14	0.67 225	0.44 252	0.07 7	1.12 493	0.07 1	0.81 590	0.08 26	0.53 326

MonSter	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.26 78	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

252Zero-FE	1.02 516	0.31 35	1.72 112	0.26 81	0.27 253	0.31 20	0.12 4	0.42 44	0.57 192	7.97 623	0.25 79	0.13 1	0.12 7	0.75 264	0.51 294	0.09 54	5.04 627	0.07 1	0.83 594	0.09 43	0.66 385

WAO-6	1.69 581	1.87 571	3.21 509	1.15 547	1.01 528	2.29 597	1.06 575	1.85 590	2.84 609	1.30 568	2.59 595	2.19 589	1.67 579	2.62 571	2.52 569	0.96 588	0.68 435	1.19 600	0.84 595	1.13 588	0.95 477

MANE	3.51 612	2.03 584	3.88 569	1.89 589	2.01 591	5.98 618	4.72 618	5.87 623	7.13 622	3.80 617	5.10 620	6.11 620	5.34 617	4.39 613	5.05 613	1.07 592	1.28 514	0.50 570	0.85 596	0.76 573	2.36 590

TorneroNet	5.60 619	2.30 603	3.98 570	1.49 568	1.26 556	14.47 627	1.11 576	4.85 621	20.66 640	10.12 624	16.30 632	11.78 630	7.35 621	3.41 605	4.38 608	1.36 607	0.70 441	1.46 610	0.87 597	2.73 616	1.33 524

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 561	2.04 585	3.02 492	0.58 458	0.41 390	2.15 596	1.00 571	1.31 558	1.29 562	1.05 531	1.10 543	1.29 564	0.91 532	3.07 596	1.34 499	1.65 612	0.84 462	0.68 581	0.88 598	1.55 605	1.91 558

WAO-8	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

Venus	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

ADCPNet	1.07 527	1.37 510	4.54 591	0.38 322	0.68 479	1.36 558	0.64 522	0.93 403	0.83 456	0.79 486	0.82 491	1.08 544	1.18 557	1.30 393	2.68 576	0.21 499	0.69 438	0.21 502	0.95 601	0.30 424	0.54 333

LE_ROB	4.55 616	2.43 609	9.94 617	2.79 610	4.03 613	2.40 600	3.54 612	2.72 606	11.04 624	11.64 628	4.69 619	5.25 616	10.74 627	4.52 615	9.73 625	0.82 583	0.70 441	1.34 606	0.97 602	0.74 570	0.94 474

anonymousa	0.74 400	0.60 246	2.58 366	0.96 525	1.33 558	0.61 328	0.26 266	0.69 224	0.56 185	0.55 297	0.84 495	0.82 471	0.46 386	0.56 172	0.61 344	0.10 129	1.11 492	0.12 295	0.98 603	0.14 142	0.97 483

FADNet_RVC	0.87 466	1.51 536	2.90 474	0.31 179	0.24 213	0.71 430	0.25 248	1.00 461	0.65 261	0.45 194	0.57 344	0.61 355	0.44 367	1.53 428	0.75 396	0.94 586	0.97 471	0.28 531	1.00 604	0.89 580	1.36 532

UNDER WATER	2.84 601	2.25 598	5.25 597	1.84 586	1.45 564	2.36 599	1.44 600	3.23 614	6.51 620	2.61 605	2.73 600	5.69 617	5.64 618	3.14 598	4.18 607	1.48 608	0.81 457	1.60 614	1.07 605	1.91 609	1.67 552

notaker	2.77 600	2.35 606	4.02 572	2.61 608	1.44 563	1.77 580	1.14 579	2.77 608	1.81 590	2.30 600	11.41 627	3.95 606	4.70 614	3.24 599	3.01 586	1.58 611	0.88 465	1.71 616	1.08 606	2.10 611	1.44 538

UNDER WATER-64	2.59 595	2.28 602	5.63 600	1.85 587	1.45 564	3.28 605	1.60 601	2.62 605	5.57 617	2.09 591	2.12 582	4.10 607	4.21 612	2.74 583	3.64 597	1.49 609	0.86 464	1.58 613	1.09 607	1.91 609	1.62 549

DStereoFS	2.88 602	2.40 608	3.33 521	2.36 601	2.63 604	5.25 617	4.98 619	3.05 611	4.10 614	2.71 608	3.88 613	2.77 595	5.31 616	2.69 578	3.64 597	1.35 606	1.67 561	0.58 573	1.10 608	0.88 579	3.02 603

ktn	4.44 615	2.47 611	3.70 557	1.82 585	1.49 569	2.11 595	1.40 597	2.30 603	12.56 626	11.36 627	16.25 631	11.30 629	3.77 610	4.41 614	3.47 594	1.86 614	0.99 475	1.74 617	1.21 609	3.28 618	1.39 533

JetRed	3.37 609	4.96 620	10.08 618	1.48 566	1.73 581	7.63 621	5.47 622	3.47 617	2.20 599	2.42 602	2.40 590	2.98 598	2.35 598	3.52 606	6.60 619	1.33 603	1.90 568	1.38 607	1.23 610	2.30 613	2.02 564

KSHMR	4.19 614	2.37 607	6.24 605	1.73 581	1.48 568	1.97 589	1.29 591	3.18 613	17.06 635	2.15 594	15.74 630	9.09 625	1.75 582	8.33 623	2.37 565	1.55 610	1.29 516	1.70 615	1.23 610	1.75 607	1.60 547

riskmin	0.96 503	0.32 49	2.07 185	1.72 580	1.61 576	1.62 573	0.57 502	1.45 569	0.55 177	0.73 461	0.89 510	0.92 504	0.45 375	1.16 365	0.60 335	0.11 231	1.30 519	0.12 295	1.38 612	0.14 142	1.51 541

anonymity	0.86 459	0.68 281	1.44 81	0.64 475	0.83 503	0.67 413	0.52 485	0.98 442	0.73 360	0.96 519	0.70 442	0.81 466	0.86 525	1.10 351	1.34 499	0.64 571	0.72 446	0.58 573	1.44 613	0.60 558	0.91 464

LVE	2.10 590	2.61 616	4.30 586	1.79 583	1.81 583	1.68 577	1.04 574	2.35 604	2.78 608	1.27 564	2.87 602	4.21 610	1.46 570	2.83 589	2.02 543	2.87 620	0.92 468	1.19 600	1.47 614	1.29 596	1.18 504

DStereoSA	2.66 596	1.38 514	3.38 528	2.11 594	2.88 607	3.99 611	6.44 624	1.48 571	3.47 611	1.23 559	4.33 617	1.33 567	4.54 613	2.05 522	5.45 614	1.23 600	1.83 566	0.49 569	1.54 615	1.11 587	2.96 599

MultiAttention	2.45 594	0.55 229	2.24 232	1.79 583	2.54 603	11.19 625	2.28 608	1.28 553	0.84 468	0.63 397	1.17 547	1.13 552	0.57 443	15.98 634	1.78 533	0.20 488	0.09 114	0.43 564	1.60 616	0.95 583	1.69 553

MSAF-DinoV2	3.17 608	2.52 612	10.79 620	3.57 617	0.30 292	3.28 605	0.81 551	2.81 609	1.80 589	0.81 492	0.87 505	1.59 579	1.15 554	26.18 641	2.61 574	0.18 459	0.13 216	0.19 486	1.61 617	0.94 582	1.22 512

IGEV-RUCA	2.30 593	0.38 113	1.36 62	0.41 363	1.90 586	2.03 594	1.86 604	1.37 562	1.78 588	3.73 616	3.72 611	5.06 615	8.09 623	2.15 535	1.63 521	0.26 531	0.77 449	2.71 622	1.91 618	2.43 615	2.42 591

TCMNet-wrong-test	5.56 618	6.73 623	6.40 606	13.05 630	11.91 625	7.29 620	5.47 622	7.17 626	1.58 579	2.68 607	3.15 606	8.30 624	5.87 620	4.80 616	6.10 618	3.08 621	0.98 473	2.37 621	1.99 619	6.69 626	5.63 626

MFN_U_SF_RVC	1.57 576	2.56 615	3.30 519	0.66 482	0.41 390	1.15 549	0.51 481	1.27 552	1.35 567	1.61 585	1.20 550	1.43 573	0.97 541	1.80 482	2.10 549	1.88 615	1.79 564	1.97 618	2.14 620	1.61 606	1.76 556

PML	22.99 634	17.34 630	8.24 610	5.48 621	9.84 622	50.35 650	102.65 651	5.84 622	13.52 627	37.08 651	104.84 651	30.61 649	23.20 640	12.09 628	7.96 623	6.27 627	2.12 586	6.31 630	2.42 621	10.67 630	2.95 598

MADNet++	2.94 606	2.17 591	3.27 515	2.55 607	2.28 598	3.29 607	3.37 611	2.76 607	2.67 607	3.10 613	3.20 607	2.78 596	3.25 606	4.11 611	4.68 611	2.72 619	2.27 596	3.03 625	2.43 622	2.34 614	2.59 593

BEATNet-Init1	12.32 626	12.82 629	28.66 644	3.22 612	3.71 610	21.59 639	11.42 627	14.54 635	13.73 631	20.24 637	20.16 637	26.14 646	19.85 635	19.08 638	15.33 635	1.81 613	1.93 573	2.05 619	2.48 623	4.25 621	3.41 609

tt	4.94 617	0.32 49	4.22 580	2.29 600	1.58 573	10.19 624	16.94 631	9.44 629	5.03 616	1.69 586	1.33 561	4.68 613	5.02 615	3.38 603	5.91 617	6.15 626	9.47 634	2.80 623	3.16 624	3.54 620	1.58 545

USTest	8.06 622	7.11 624	8.76 611	9.20 625	9.03 621	15.20 628	23.57 632	10.01 630	9.45 623	5.97 622	6.79 621	7.77 623	7.51 622	8.75 625	11.06 629	2.24 618	3.58 618	2.87 624	3.21 625	4.93 624	4.21 620

Anonymous_2	1.36 559	0.49 193	2.03 176	1.71 579	1.58 573	2.49 601	0.58 504	1.59 579	2.31 600	0.77 477	0.88 508	1.03 532	0.58 451	1.20 374	0.66 364	0.32 547	1.38 528	1.42 609	3.87 626	0.78 577	1.56 543

DGSMNet	2.93 605	0.77 329	3.44 540	3.58 618	4.25 614	2.53 602	6.86 625	1.03 487	0.88 488	0.58 332	1.85 576	0.79 453	0.62 467	1.63 449	1.46 510	4.62 623	4.98 626	5.15 628	4.71 627	4.52 623	4.37 621

DPSM_ROB	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

DPSM	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

DGTPSM_ROB	8.97 624	5.94 621	13.01 624	5.95 622	11.34 623	8.54 622	24.06 633	6.47 624	13.52 627	5.19 619	11.52 628	6.18 621	11.04 628	7.02 621	13.92 630	4.47 622	7.66 628	3.90 626	7.43 630	4.34 622	7.98 629

DPSMNet_ROB	9.58 625	5.96 622	13.98 627	8.88 624	11.87 624	8.54 622	24.08 634	6.48 625	13.67 630	5.35 620	11.53 629	6.31 622	11.04 628	7.69 622	14.09 631	7.61 632	8.23 630	5.03 627	7.75 631	5.24 625	8.36 630

U	3.41 611	0.37 103	1.27 53	0.27 98	13.75 629	19.65 636	0.15 37	0.43 49	0.33 10	0.18 13	0.19 28	0.27 139	0.15 27	0.23 3	0.19 6	0.10 129	0.06 2	17.75 640	12.73 632	0.11 80	0.10 13

HanzoNet	7.85 621	3.30 619	5.75 601	7.47 623	3.97 612	2.34 598	1.37 593	3.47 617	4.02 613	13.30 629	10.49 623	10.86 627	16.67 633	8.50 624	10.51 628	10.80 633	9.84 635	5.83 629	13.69 633	7.24 627	7.51 628

DPSimNet_ROB	24.35 636	23.81 645	31.38 647	25.93 635	22.83 633	31.30 640	34.38 641	20.78 638	28.92 648	27.39 649	22.99 646	28.29 648	35.76 651	15.47 633	17.82 636	24.28 646	17.90 643	22.23 641	14.12 634	19.38 639	22.12 642

LSM0	26.57 643	22.53 644	25.76 642	30.62 642	52.30 650	39.86 649	56.49 642	29.18 647	28.76 644	21.26 643	22.46 639	24.42 645	23.97 642	26.42 648	30.66 649	14.29 640	16.56 636	13.06 639	14.65 635	17.62 637	20.52 641

Selective-RAFT-Error	24.83 642	22.44 642	24.80 640	26.10 639	25.82 638	39.85 647	56.72 644	29.21 648	29.03 650	21.29 644	22.80 644	24.25 644	24.07 647	26.28 646	30.60 644	14.24 639	16.85 642	13.04 637	14.75 636	17.53 636	17.02 639

CasAABBNet	24.76 637	22.38 637	24.44 638	26.05 636	25.75 635	39.79 645	56.76 645	29.10 645	28.88 647	21.22 642	22.69 642	24.21 642	23.99 646	26.23 642	30.62 645	14.22 634	16.71 640	13.03 633	14.75 636	17.49 631	16.97 638

RAFT-FEzeroshot	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

RAFT-FE	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

Hybrid-DGEV	24.81 641	22.45 643	24.99 641	26.07 637	25.76 637	39.85 647	56.77 646	29.26 649	29.07 651	21.18 639	22.77 643	24.12 639	23.98 643	26.30 647	30.57 643	14.23 637	16.70 637	13.03 633	14.77 640	17.49 631	16.92 634

FlowAnything	24.80 640	22.39 638	24.71 639	26.07 637	25.75 635	39.80 646	56.70 643	29.12 646	28.95 649	21.38 645	22.83 645	24.22 643	23.96 641	26.24 645	30.65 648	14.23 637	16.78 641	13.04 637	14.84 641	17.49 631	16.93 635

HaxPig	19.88 632	22.39 638	22.30 633	17.98 631	17.98 630	12.06 626	12.06 628	16.25 636	15.97 634	21.05 638	21.41 638	18.85 637	18.35 634	20.07 639	19.64 637	23.57 645	23.19 644	24.07 642	23.71 642	22.95 641	23.72 643

LRCNet_RVC	13.78 631	19.34 631	13.01 624	19.47 632	12.67 626	1.85 584	0.42 439	12.28 631	1.10 543	15.76 632	18.69 636	12.52 633	8.65 624	12.22 629	9.64 624	22.29 641	8.38 633	25.92 643	24.06 643	19.72 640	17.59 640

RSGM-EC	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

acva	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

MEDIAN_ROB	23.95 635	26.96 646	26.29 643	22.14 633	22.09 632	16.18 630	14.23 629	20.47 637	20.09 636	25.43 648	25.22 647	22.96 638	22.54 639	24.33 640	23.18 641	28.15 647	27.16 648	28.60 644	27.73 646	27.59 642	27.58 644

AVERAGE_ROB	26.91 644	30.28 647	29.18 645	25.78 634	25.30 634	19.49 635	15.38 630	23.70 642	23.02 643	28.38 650	27.78 648	26.23 647	25.76 648	26.95 649	25.55 642	31.27 648	30.02 649	31.76 645	30.80 647	30.88 646	30.77 647

Anonymous_1	22.76 633	11.11 626	11.93 621	12.73 627	26.05 641	19.39 634	27.77 638	14.18 632	13.64 629	14.92 631	10.66 624	11.26 628	11.24 630	12.48 630	14.45 632	37.82 649	7.87 629	34.92 646	63.61 648	87.51 651	11.75 633

xxxxx1	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

tt_ll	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

ff	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

test_example2	115.17 650	122.38 650	93.45 649	115.38 648	123.53 651	101.24 651	113.11 652	54.67 652	99.94 652	135.50 652	136.43 652	85.67 652	85.40 652	110.44 652	104.91 652	152.17 652	205.21 652	99.17 652	114.27 652	138.55 652	112.04 651

ccccc		297.53 651		372.50 651	377.87 652	200.30 652		217.33 653		202.36 653		213.34 653		312.79 653		409.97 653	354.33 653	255.69 653	227.31 653	431.13 653

Low-res two-view benchmark