Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 181	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 39	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

S2M2_XL	0.19 9	0.18 115	0.27 33	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 286	0.16 389	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 105	0.51 126	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.32 97	0.26 117	0.38 74	0.25 100	0.16 240	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 554	0.39 195	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 245	0.09 4

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 82	0.52 136	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.34 113	0.26 117	0.39 80	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

2.75w_new	0.21 25	0.18 115	0.28 45	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 259	0.36 40	0.28 45	0.34 108	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 56	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 77	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 118	0.33 31	0.31 65	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 150	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LoS	0.29 117	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 39	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.72 290	0.34 108	0.52 180	0.41 171	0.28 142	0.47 150	0.28 170	0.15 185	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 147	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 64	0.56 154	0.63 246	0.46 179	0.54 187	0.39 153	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.75 581	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 112	0.31 135	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 142	0.40 87	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.42 535	0.11 82

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 59	0.27 75	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 86	0.26 61	0.19 20	0.38 53	0.43 163	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 56	0.23 65	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 105	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 73	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 527	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 20	0.43 93	0.39 145	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 128	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 224

4.5_new	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.29 52	0.30 11	0.18 39	0.27 75	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 172	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.19 59	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.20 86	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 569	0.37 198	0.27 135	0.48 113	0.46 183	0.34 108	0.48 154	0.27 70	0.22 66	0.39 80	0.23 65	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 99	0.17 320

TANstereo	0.30 134	0.15 38	0.31 77	0.30 11	0.17 23	0.55 315	0.23 82	0.44 100	0.55 220	0.59 221	0.68 236	0.37 138	0.26 117	0.35 53	0.27 148	0.15 185	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.14 224

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 128	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

asda	0.21 25	0.19 155	0.29 52	0.31 25	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 87	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

qwe	0.22 39	0.18 115	0.28 45	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.21 53	0.38 53	0.32 78	0.35 115	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 113	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 115	0.31 77	0.31 25	0.18 39	0.31 135	0.18 12	0.32 20	0.31 65	0.31 86	0.37 116	0.20 27	0.22 66	0.45 128	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4w-stereo	0.21 25	0.19 155	0.31 77	0.31 25	0.17 23	0.29 105	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 96	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

3.25w_new	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 39	0.17 88	0.30 64	0.31 25	0.19 59	0.43 248	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 25	0.19 59	0.23 29	0.19 20	0.44 100	0.33 84	0.36 119	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 113	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 25	0.20 86	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 99	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

S2M2_L	0.26 85	0.22 277	0.33 105	0.31 25	0.25 238	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 151	0.25 43	0.36 111	0.30 86	0.25 99	0.30 16	0.26 130	0.22 419	0.19 447	0.17 220	0.19 375	0.21 382	0.18 338
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 25	0.15 2	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 56	0.25 100	0.16 240	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.10 37

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 187	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 430	3.08 616	2.43 589	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.32 78	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 593	0.08 2	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.97 593

knoymous	0.36 205	0.20 197	0.31 77	0.31 25	0.22 134	0.36 191	0.29 166	0.61 190	0.64 254	0.67 280	0.70 240	0.60 282	0.40 261	0.58 253	0.34 241	0.17 286	0.11 161	0.20 343	0.11 98	0.17 282	0.18 338

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 38	0.23 3	0.31 25	0.24 207	0.27 75	0.22 64	0.46 106	0.88 394	0.46 179	0.80 292	0.30 86	0.26 117	0.36 56	0.33 225	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.51 576	0.13 99	0.09 4
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
BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 45	0.20 86	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 103	0.13 164	0.10 6	0.10 37

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 45	0.23 176	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.10 6	0.10 37

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.32 45	0.21 112	0.64 390	0.19 20	0.31 16	0.37 128	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 150	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

asd	0.21 25	0.18 115	0.29 52	0.32 45	0.18 39	0.27 75	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 124	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

4.25_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 115	0.31 77	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.39 80	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.30 64	0.32 45	0.16 12	0.28 93	0.38 344	0.38 53	0.35 104	0.32 100	0.33 90	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

xyz-stereo-finetune2	0.36 205	0.19 155	0.38 176	0.32 45	0.19 59	0.82 465	0.29 166	0.52 136	0.32 78	0.51 196	0.78 279	0.43 189	0.45 290	0.69 360	0.44 349	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.13 177

HUF	0.24 63	0.16 57	0.33 105	0.32 45	0.18 39	0.25 56	0.40 377	0.42 80	0.34 90	0.25 43	0.23 29	0.32 97	0.28 142	0.34 45	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 87	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 200	0.86 584

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 38	0.36 146	0.32 45	0.19 59	0.35 181	0.27 135	0.51 126	0.78 334	0.45 173	0.55 193	0.48 214	0.27 128	0.54 203	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.11 98	0.12 59	0.11 82

LoS_RVC	0.27 98	0.16 57	0.27 33	0.32 45	0.30 390	0.44 256	0.34 259	0.41 75	0.33 84	0.31 86	0.51 171	0.29 78	0.32 191	0.36 56	0.28 170	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 371

riskmin	0.38 237	0.20 197	0.39 195	0.32 45	0.23 176	0.53 302	0.30 182	0.63 204	0.80 345	0.49 190	0.56 196	0.73 361	0.58 365	0.55 209	0.36 276	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.13 164	0.19 341	0.20 394

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

gasm-f	0.24 63	0.16 57	0.27 33	0.33 60	0.25 238	0.25 56	0.36 306	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 105	0.24 56	0.30 176	0.36 56	0.23 65	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.15 200	0.12 131

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 90	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.20 86	0.44 256	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 146	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.18 39	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 99	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 38	0.34 124	0.33 60	0.20 86	0.53 302	0.25 105	0.56 154	0.43 163	0.56 214	0.50 162	0.35 125	0.29 158	0.49 165	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.11 98	0.11 22	0.10 37

3w_stereo	0.24 63	0.20 197	0.37 164	0.33 60	0.16 12	0.32 153	0.42 402	0.41 75	0.38 135	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 45	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

xyz-stereo-finetune	0.33 162	0.18 115	0.36 146	0.33 60	0.18 39	0.57 335	0.31 211	0.58 169	0.69 277	0.45 173	0.54 187	0.38 146	0.33 203	0.56 220	0.36 276	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

castereo++	0.26 85	0.16 57	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.75 435	0.20 33	0.37 44	0.47 188	0.23 30	0.23 29	0.35 125	0.28 142	0.39 80	0.19 5	0.14 115	0.09 25	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.20 86	0.61 364	0.21 53	0.30 13	0.31 65	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 96	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 82

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 105	0.33 60	0.19 59	0.33 160	0.27 135	0.39 58	0.80 345	0.46 179	0.49 158	0.39 153	0.25 99	0.40 87	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.10 37

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 234	0.42 238	0.33 60	0.27 317	0.26 61	0.27 135	0.45 104	0.30 60	0.60 225	0.64 219	0.45 198	0.23 78	0.56 220	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.10 63	0.12 59	0.11 82

test_sample2	0.42 284	0.22 277	0.43 250	0.33 60	0.21 112	0.58 341	0.39 366	0.95 388	0.67 265	0.63 244	0.77 268	0.69 333	0.57 356	0.61 283	0.38 301	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.16 263	0.19 341	0.18 338

HITNet	0.41 276	0.26 378	0.45 273	0.33 60	0.17 23	0.63 383	0.30 182	0.93 376	0.64 254	0.71 308	0.82 303	0.64 303	0.52 325	0.59 269	0.43 333	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.19 341	0.12 131
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
BStereo	0.27 98	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.22 21	0.31 211	0.39 58	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.64 390	0.31 211	0.54 150	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.14 1	0.40 223	0.27 135	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 158	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 52	0.34 77	0.18 39	0.31 135	0.41 392	0.40 68	0.43 163	0.31 86	0.38 119	0.17 5	0.24 88	0.45 128	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.18 39	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 104	0.33 105	0.40 127	0.19 21	0.18 25	0.45 128	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.08 1

xyz-stereo	4.23 609	0.17 88	61.76 642	0.34 77	0.16 12	12.16 620	0.37 322	0.58 169	0.68 270	1.01 489	3.36 596	0.77 381	0.82 489	1.21 528	0.40 316	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.11 98	0.13 99	0.10 37

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 77	0.15 2	0.27 75	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

G2L-Stereo_test	0.48 350	0.20 197	0.40 207	0.34 77	0.23 176	0.57 335	0.58 492	1.10 447	0.77 324	0.86 409	0.94 362	0.95 443	0.54 341	0.68 354	0.60 426	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.15 253

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 52	0.34 77	0.16 12	0.26 61	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.18 39	0.32 153	0.20 33	0.63 204	0.68 270	0.50 193	0.52 180	0.51 227	0.30 176	0.45 128	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

HI	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

CoSv	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.34 77	0.19 59	0.26 61	0.33 244	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 113	0.15 6	0.51 180	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.30 118	0.39 366	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 97	0.22 66	0.38 74	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.41 75	0.31 65	0.29 76	0.43 136	0.49 220	0.25 99	0.47 150	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.12 131

test_sample1	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.34 77	0.23 176	0.58 341	0.35 284	0.99 400	0.49 197	0.62 235	0.75 258	0.69 333	0.61 382	0.58 253	0.44 349	0.18 321	0.14 327	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.17 320

SMFormer	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.18 338

tta	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.14 224

qqq1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

fff1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

testlalala	0.28 106	0.19 155	0.43 250	0.34 77	0.23 176	0.45 265	0.30 182	0.43 93	0.29 55	0.68 286	0.49 158	0.35 125	0.25 99	0.32 26	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.11 82

AEACV	0.27 98	0.17 88	0.31 77	0.34 77	0.45 518	0.26 61	0.28 156	0.37 44	0.32 78	0.30 83	0.46 146	0.31 94	0.37 240	0.36 56	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.11 82

Any-RAFT	0.35 187	0.16 57	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 294	0.22 64	0.88 360	0.73 297	0.53 205	0.73 247	0.64 303	0.28 142	0.46 143	0.24 79	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.12 131

EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.34 77	0.20 86	0.35 181	0.20 33	0.52 136	0.36 112	0.28 68	0.27 54	0.41 171	0.18 25	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.13 99	0.11 82

DCANet-4	0.36 205	0.20 197	0.48 322	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.66 228	0.92 422	0.69 295	0.78 279	0.40 165	0.47 299	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

fff	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

ADStereo(finetuned)	0.37 222	0.16 57	0.49 334	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.69 432	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

x	0.39 253	0.24 335	0.41 217	0.34 77	0.23 176	0.52 294	0.32 234	0.86 348	0.52 208	0.57 217	0.70 240	0.59 276	0.50 318	0.49 165	0.46 368	0.17 286	0.15 357	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.16 299

HHNet	0.41 276	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.37 468	0.33 160	0.34 259	0.69 256	0.75 308	0.86 409	1.30 498	0.52 232	0.32 191	0.52 187	0.35 259	0.15 185	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.15 200	0.24 445

AnonymousM	0.41 276	0.81 565	0.29 52	0.34 77	0.22 134	0.28 93	0.38 344	0.53 147	0.41 151	0.70 301	0.49 158	0.47 209	0.27 128	0.41 96	0.31 202	0.15 185	0.12 219	1.51 591	0.26 495	0.12 59	0.10 37

s12784h	0.36 205	0.15 38	0.24 9	0.34 77	0.15 2	0.77 442	0.29 166	0.80 327	0.83 363	0.56 214	0.57 200	0.43 189	0.40 261	0.57 233	0.33 225	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.09 10	0.14 144	0.09 4

DCANet	0.36 205	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.57 356	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

csc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

cscssc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

111	0.40 265	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.52 294	0.28 156	0.74 297	1.16 511	0.50 193	0.91 354	0.63 297	0.48 304	0.61 283	0.35 259	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.13 177

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 64	0.35 114	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 65	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 158	0.33 39	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.64 569	0.12 131

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 52	0.35 114	0.19 59	0.36 191	0.23 82	0.62 196	0.38 135	0.39 146	0.62 214	0.41 171	0.35 218	0.28 8	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.12 59	0.10 37

depthmonostereo	0.29 117	0.14 16	0.31 77	0.35 114	0.17 23	0.46 270	0.27 135	0.69 256	0.57 228	0.35 115	0.42 133	0.31 94	0.35 218	0.35 53	0.27 148	0.14 115	0.12 219	0.13 68	0.12 130	0.11 22	0.10 37

G2L-ROB	0.47 338	0.19 155	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.57 335	0.42 402	1.14 470	0.71 289	0.84 398	0.75 258	1.09 486	0.53 329	0.74 391	0.53 404	0.17 286	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.19 371

SCV_C0	0.26 85	0.18 115	0.34 124	0.35 114	0.24 207	0.23 29	0.28 156	0.51 126	0.36 112	0.31 86	0.36 111	0.37 138	0.20 44	0.57 233	0.22 36	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

SCV	0.26 85	0.19 155	0.33 105	0.35 114	0.21 112	0.27 75	0.34 259	0.56 154	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 138	0.23 78	0.49 165	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.15 200	0.11 82

castereo	0.28 106	0.16 57	0.32 90	0.35 114	0.21 112	0.40 223	0.42 402	0.50 124	0.66 262	0.26 49	0.41 130	0.37 138	0.36 236	0.33 39	0.24 79	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 155	0.35 139	0.35 114	0.22 134	0.36 191	0.32 234	0.39 58	0.34 90	0.37 126	0.30 76	0.33 109	0.24 88	0.53 196	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.11 82

tt45	0.27 98	0.17 88	0.34 124	0.35 114	0.23 176	0.38 211	0.28 156	0.46 106	0.28 45	0.40 154	0.27 54	0.38 146	0.25 99	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.12 59	0.14 224

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 105	0.35 114	0.23 176	0.35 181	0.21 53	0.72 284	0.38 135	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.25 99	0.36 56	0.25 100	0.15 185	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

test_sample4	0.47 338	0.26 378	0.50 347	0.35 114	0.22 134	0.69 410	0.38 344	1.15 474	0.81 353	0.78 350	0.82 303	0.62 295	0.53 329	0.63 303	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.21 385	0.19 375	0.21 382	0.19 371

test_sample3	0.46 322	0.25 360	0.50 347	0.35 114	0.23 176	0.69 410	0.37 322	1.15 474	0.81 353	0.75 333	0.79 289	0.66 321	0.49 308	0.63 303	0.46 368	0.21 393	0.15 357	0.20 343	0.19 375	0.21 382	0.19 371

11t1	0.36 205	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.62 372	0.29 166	0.69 256	0.43 163	0.60 225	0.53 184	0.53 236	0.48 304	0.56 220	0.40 316	0.18 321	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.17 282	0.17 320

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 277	0.38 176	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.12 130	0.13 99	0.15 253

rrr	0.29 117	0.22 277	0.41 217	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.32 234	0.52 136	0.42 161	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.14 224

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 115	0.35 139	0.35 114	0.19 59	0.27 75	0.25 105	0.55 151	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 113	0.19 34	0.58 253	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.10 37

ProNet	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.35 114	0.24 207	0.32 153	0.43 409	0.57 161	0.37 128	0.33 105	0.30 76	0.32 97	0.28 142	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.13 177

test_xeample3	0.29 117	0.21 234	0.41 217	0.35 114	0.26 284	0.35 181	0.32 234	0.56 154	0.36 112	0.43 167	0.32 89	0.34 113	0.28 142	0.54 203	0.23 65	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.13 177

test_xeample	1.01 533	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.21 112	0.71 420	0.39 366	1.23 510	0.86 381	0.81 370	1.04 418	0.69 333	0.61 382	0.69 360	10.93 618	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.17 318	0.18 307	0.17 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 205	0.17 88	0.41 217	0.35 114	0.19 59	0.33 160	0.29 166	0.65 218	0.73 297	0.68 286	1.01 399	0.56 248	0.40 261	0.42 104	0.30 195	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.10 37

DispViT+	0.24 63	0.21 234	0.36 146	0.36 134	0.23 176	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 84	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 65	0.35 259	0.17 286	0.12 219	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 64	0.36 134	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 65	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 158	0.38 74	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.70 572	0.12 131

fffft	0.25 74	0.17 88	0.37 164	0.36 134	0.22 134	0.28 93	0.36 306	0.42 80	0.24 28	0.36 119	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 187	0.27 148	0.12 40	0.09 25	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.12 131
1: 1. 1
999	0.27 98	0.16 57	0.35 139	0.36 134	0.24 207	0.31 135	0.27 135	0.49 116	0.38 135	0.26 49	0.30 76	0.39 153	0.23 78	0.63 303	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.14 224

RSM++	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.36 134	0.20 86	0.28 93	0.30 182	0.51 126	0.32 78	0.25 43	0.22 27	0.37 138	0.21 54	0.50 172	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.10 37

RSM	0.25 74	0.18 115	0.33 105	0.36 134	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.51 126	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 153	0.21 54	0.56 220	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.14 144	0.10 37

test_sample7	0.52 399	0.29 421	0.50 347	0.36 134	0.27 317	0.62 372	0.41 392	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.26 468	0.20 459	0.27 483	0.26 495	0.27 461	0.24 445

test_sample5	0.47 338	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.77 346	0.94 362	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.36 134	0.23 176	0.37 198	0.30 182	0.39 58	0.44 170	0.31 86	0.51 171	0.40 165	0.24 88	0.43 113	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.14 144	0.13 177

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 170	0.27 395	0.45 273	0.36 134	0.25 238	0.48 278	0.30 182	0.58 169	0.90 410	0.42 163	0.36 111	0.30 86	0.29 158	0.49 165	0.30 195	0.16 240	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.18 307	0.15 253

ff7	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

ffff	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

DualNet	0.48 350	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.80 357	1.03 412	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

11t	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 115	0.36 146	0.36 134	0.26 284	0.27 75	0.27 135	0.43 93	0.35 104	0.27 64	0.26 48	0.41 171	0.28 142	0.40 87	0.28 170	0.16 240	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.12 131

qqq	0.40 265	0.26 378	0.44 261	0.36 134	0.22 134	0.46 270	0.36 306	0.85 344	0.54 215	0.56 214	0.69 237	0.65 316	0.53 329	0.55 209	0.45 358	0.17 286	0.16 389	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

ccc-4	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

xxxx	1.01 533	0.22 277	0.43 250	0.36 134	0.21 112	0.82 465	0.36 306	1.32 533	0.88 394	0.71 308	0.94 362	0.97 448	0.63 394	0.64 318	10.58 617	0.20 376	0.16 389	0.18 270	0.17 318	0.19 341	0.19 371

AdaDepth	0.22 39	0.17 88	0.32 90	0.37 152	0.18 39	0.34 171	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 220	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.12 131

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 152	0.22 134	0.21 18	0.19 20	0.43 93	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 96	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 131

GIP-stereo	0.24 63	0.18 115	0.30 64	0.37 152	0.24 207	0.26 61	0.20 33	0.46 106	0.36 112	0.24 37	0.39 122	0.35 125	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

mms	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.33 244	0.40 68	0.32 78	0.28 68	0.34 99	0.34 113	0.20 44	0.45 128	0.26 130	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.11 82

fffy	0.28 106	0.21 234	0.34 124	0.37 152	0.23 176	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.41 151	0.32 100	0.37 116	0.39 153	0.27 128	0.50 172	0.27 148	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

UGAM-zero	0.46 322	0.19 155	0.62 408	0.37 152	0.23 176	0.34 171	0.21 53	1.15 474	0.39 145	0.66 277	0.61 211	1.70 561	0.91 509	0.75 397	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.13 177

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 152	0.19 59	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 104	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.37 152	0.18 39	0.28 93	0.30 182	0.48 113	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 97	0.17 16	0.52 187	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.10 37

test_sample6	0.49 368	0.26 378	0.50 347	0.37 152	0.22 134	0.63 383	0.40 377	1.12 459	0.83 363	0.80 357	1.03 412	0.66 321	0.55 347	0.67 344	0.46 368	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.23 421	0.21 412

CAS++	0.32 147	0.24 335	0.36 146	0.37 152	0.26 284	0.28 93	0.23 82	0.87 355	0.50 201	0.47 185	0.45 141	0.26 63	0.21 54	0.49 165	0.24 79	0.23 436	0.19 447	0.22 400	0.17 318	0.21 382	0.16 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 301	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

ff1	0.49 368	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

mmx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

xxx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

MIM_Stereo	0.38 237	0.17 88	0.53 374	0.37 152	0.24 207	0.27 75	0.24 97	0.70 271	0.54 215	0.72 320	1.00 396	0.63 297	0.29 158	0.64 318	0.38 301	0.13 73	0.14 327	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.11 82

anonymousdsp2	0.35 187	0.20 197	0.43 250	0.37 152	0.24 207	0.48 278	0.31 211	0.86 348	0.65 259	0.55 211	0.50 162	0.50 223	0.34 214	0.56 220	0.31 202	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.16 245	0.14 224

anonymousdsp	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 253	0.19 155	0.57 393	0.37 152	0.27 317	0.31 135	0.24 97	1.44 556	0.29 55	0.69 295	0.53 184	0.60 282	0.42 269	0.83 433	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.15 200	0.13 177

DRaft	0.49 368	0.17 88	0.47 302	0.37 152	0.25 238	0.58 341	0.40 377	0.65 218	0.85 376	1.02 492	1.75 549	0.50 223	0.82 489	0.63 303	0.40 316	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

RAFT-RH_RVC	0.56 430	0.17 88	0.41 217	0.37 152	0.23 176	0.57 335	0.24 97	0.60 184	0.70 278	1.19 530	3.94 603	0.56 248	0.38 244	0.65 325	0.36 276	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.14 197	0.12 59	0.13 177

raft+_RVC	0.38 237	0.19 155	0.35 139	0.37 152	0.25 238	0.45 265	0.37 322	0.78 320	0.89 407	0.51 196	0.78 279	0.50 223	0.29 158	0.53 196	0.40 316	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.12 131

CFNet_pseudo	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.30 182	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.03 412	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

222	1.18 556	0.22 277	0.44 261	0.37 152	0.22 134	0.79 449	0.37 322	1.31 532	0.89 407	0.92 451	1.08 435	0.72 350	0.71 449	0.66 333	13.89 621	0.20 376	0.15 357	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.19 371

AFF-stereo	0.38 237	0.19 155	0.39 195	0.37 152	0.21 112	0.27 75	0.31 211	0.65 218	0.66 262	0.64 254	1.13 452	0.76 375	0.39 255	0.55 209	0.33 225	0.11 29	0.09 25	0.16 175	0.16 263	0.13 99	0.11 82

BEATNet_4x	0.46 322	0.32 439	0.56 389	0.37 152	0.19 59	0.63 383	0.35 284	1.01 413	0.72 290	0.77 346	0.83 309	0.70 337	0.59 372	0.68 354	0.53 404	0.16 240	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 434	0.16 299

HSM-Net_RVC	0.53 405	0.22 277	0.35 139	0.37 152	0.21 112	0.85 472	0.37 322	1.23 510	0.93 428	0.90 438	1.15 463	1.26 512	0.63 394	0.72 378	0.48 379	0.17 286	0.13 292	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.31 211	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.02 408	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

MLCV	0.47 338	0.24 335	0.61 405	0.37 152	0.17 23	0.61 364	0.33 244	0.80 327	0.87 390	0.94 458	1.13 452	0.72 350	0.43 275	0.89 460	0.51 394	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.14 144	0.12 131

iResNet_ROB	0.52 399	0.21 234	0.53 374	0.37 152	0.21 112	0.61 364	0.29 166	1.51 565	1.32 543	0.90 438	1.02 408	0.80 393	0.62 388	0.76 401	0.43 333	0.16 240	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 200	0.18 338

NLSM3	0.26 85	0.16 57	0.30 64	0.38 182	0.21 112	0.34 171	0.27 135	0.57 161	0.47 188	0.28 68	0.35 105	0.29 78	0.24 88	0.42 104	0.27 148	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.12 59	0.10 37

FE-Mocha	0.32 147	0.19 155	0.50 347	0.38 182	0.27 317	0.30 118	0.20 33	0.71 279	0.36 112	0.65 264	0.56 196	0.54 240	0.25 99	0.38 74	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.16 263	0.13 99	0.12 131

ours_stereo	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.38 182	0.23 176	0.30 118	0.33 244	0.42 80	0.38 135	0.26 49	0.34 99	0.35 125	0.23 78	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.10 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 284	0.20 197	0.74 473	0.38 182	0.43 507	0.39 219	0.26 118	0.94 381	0.49 197	0.53 205	0.77 268	0.93 439	0.45 290	0.63 303	0.24 79	0.16 240	0.10 63	0.17 220	0.18 345	0.20 358	0.20 394

DualNet (step1)	0.57 437	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.41 550	0.20 459	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample9	1.05 542	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample8	1.25 561	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.13 461	0.75 308	1.50 555	0.95 371	3.29 595	1.59 573	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

gcap-zeroshot	0.34 170	0.18 115	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.49 283	0.27 135	0.52 136	0.34 90	0.64 254	0.50 162	0.83 398	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.13 73	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.12 131

H2IRNET	0.37 222	0.20 197	0.33 105	0.38 182	0.25 238	0.27 75	0.23 82	0.59 174	0.72 290	0.39 146	0.90 351	0.74 367	0.55 347	0.52 187	0.43 333	0.15 185	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.13 177

IGEV++	0.24 63	0.17 88	0.31 77	0.38 182	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.50 124	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 170	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.13 177

mmm	0.44 301	0.27 395	0.46 290	0.38 182	0.24 207	0.61 364	0.35 284	0.94 381	0.53 211	0.72 320	1.05 422	0.63 297	0.50 318	0.57 233	0.45 358	0.18 321	0.15 357	0.23 421	0.20 400	0.20 358	0.18 338

1111x	0.55 419	0.22 277	0.46 290	0.38 182	0.20 86	0.66 401	0.43 409	1.23 510	0.99 454	0.71 308	0.99 394	0.95 443	0.69 432	0.90 462	1.08 534	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.18 338

CFNet_ucs	0.50 384	0.24 335	0.55 383	0.38 182	0.31 412	0.58 341	0.33 244	0.98 398	0.93 428	0.88 427	1.19 476	0.80 393	0.49 308	0.63 303	0.43 333	0.21 393	0.15 357	0.26 470	0.18 345	0.26 450	0.22 430

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.38 182	0.19 59	0.38 211	0.23 82	0.57 161	0.41 151	0.45 173	0.49 158	0.39 153	0.27 128	0.33 39	0.23 65	0.14 115	0.12 219	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.11 82

RAFT-Test	0.34 170	0.18 115	0.37 164	0.38 182	0.23 176	0.50 286	0.23 82	0.69 256	0.40 147	0.60 225	0.85 324	0.61 288	0.28 142	0.46 143	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

CBFPSM	0.59 451	0.22 277	1.31 553	0.38 182	0.27 317	1.12 524	0.65 509	0.79 324	0.82 358	0.80 357	0.81 299	1.35 534	0.87 502	0.67 344	0.76 467	0.16 240	0.15 357	0.15 146	0.16 263	0.17 282	0.22 430

anonymousa	0.49 368	0.20 197	0.42 238	0.38 182	0.23 176	0.91 480	0.35 284	0.75 304	0.62 235	0.85 402	1.54 535	1.06 476	0.66 419	0.51 180	0.43 333	0.16 240	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.16 245	0.14 224

MC-Stereo	0.28 106	0.17 88	0.32 90	0.38 182	0.20 86	0.26 61	0.26 118	0.49 116	0.37 128	0.37 126	0.61 211	0.41 171	0.31 185	0.55 209	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 187	0.17 88	0.34 124	0.38 182	0.22 134	0.31 135	0.34 259	0.68 248	1.24 526	0.45 173	0.65 222	0.47 209	0.43 275	0.38 74	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.11 82

IER	0.46 322	0.23 298	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.69 410	0.35 284	0.80 327	0.66 262	0.83 391	0.94 362	0.75 369	0.77 473	0.60 275	0.42 326	0.17 286	0.14 327	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

CrosDoStereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

DeepStereo_LL	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

DEmStereo	0.48 350	0.17 88	0.50 347	0.38 182	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.63 204	0.74 304	0.89 431	1.66 542	0.58 261	1.06 536	0.60 275	0.42 326	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

THIR-Stereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.23 176	0.75 435	0.67 514	0.66 228	0.87 390	1.02 492	1.40 513	0.72 350	0.76 466	0.62 292	0.42 326	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.15 253

RAFT-345	0.40 265	0.18 115	0.40 207	0.38 182	0.22 134	0.33 160	0.26 118	0.61 190	0.51 205	0.74 331	1.79 550	0.45 198	0.33 203	0.66 333	0.36 276	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.14 197	0.13 99	0.13 177

GANet-RSSM	0.47 338	0.21 234	0.37 164	0.38 182	0.25 238	0.58 341	0.36 306	1.07 436	0.78 334	0.68 286	1.01 399	0.86 409	0.67 422	0.62 292	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.17 320

DMCA	0.45 311	0.26 378	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.51 290	0.34 259	0.93 376	0.68 270	0.75 333	0.83 309	0.79 385	0.53 329	0.51 180	0.54 409	0.21 393	0.16 389	0.21 385	0.16 263	0.19 341	0.21 412

RASNet	0.53 405	0.22 277	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.68 408	0.38 344	0.97 395	0.88 394	0.73 326	1.04 418	1.03 468	0.92 514	0.90 462	0.86 487	0.16 240	0.14 327	0.14 103	0.17 318	0.15 200	0.13 177

iResNetv2_ROB	0.52 399	0.27 395	0.69 450	0.38 182	0.25 238	0.62 372	0.35 284	1.17 486	1.01 465	0.99 479	1.06 429	0.88 420	0.67 422	0.66 333	0.39 308	0.19 353	0.13 292	0.15 146	0.11 98	0.18 307	0.16 299

WQFJA1	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.50 172	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

WQFJX	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.27 317	0.60 361	0.30 182	0.53 147	0.47 188	0.39 146	0.38 119	0.34 113	0.33 203	0.61 283	0.40 316	0.14 115	0.17 409	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.14 224

NLMM	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.49 165	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

NLSM1	0.32 147	0.18 115	0.34 124	0.39 211	0.25 238	0.66 401	0.27 135	0.57 161	0.50 201	0.37 126	0.53 184	0.29 78	0.28 142	0.54 203	0.32 212	0.16 240	0.17 409	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.12 131

IGEV-FE	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

MSCF	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.39 211	0.20 86	0.20 12	0.31 211	0.43 93	0.31 65	0.36 119	0.33 90	0.23 49	0.35 218	0.36 56	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.13 99	0.11 82

z-ln-s-r	0.66 464	0.36 463	1.30 552	0.39 211	0.26 284	0.57 335	0.63 505	0.80 327	1.03 473	0.80 357	1.43 520	0.91 431	0.76 466	1.08 508	1.87 574	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.14 197	0.20 358	0.16 299

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.39 211	0.21 112	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 171	0.28 76	0.29 158	0.26 3	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

LG-Stereo	0.24 63	0.18 115	0.40 207	0.39 211	0.20 86	0.22 21	0.27 135	0.32 20	0.36 112	0.26 49	0.44 137	0.22 39	0.16 13	0.37 65	0.27 148	0.11 29	0.12 219	0.16 175	0.15 229	0.13 99	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 57	0.34 124	0.39 211	0.27 317	0.33 160	0.20 33	0.38 53	0.36 112	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 161	0.24 79	0.20 376	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 282	0.15 253

tg	0.33 162	0.18 115	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.38 211	0.26 118	0.70 271	0.56 226	0.47 185	0.65 222	0.42 181	0.24 88	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.14 144	0.11 82

PAM_32	0.46 322	0.19 155	0.67 439	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.27 135	0.95 388	0.34 90	0.68 286	0.44 137	1.91 569	0.65 411	0.62 292	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.14 144	0.13 177

model_zeroshot	0.33 162	0.18 115	0.48 322	0.39 211	0.28 343	0.45 265	0.25 105	0.63 204	0.45 179	0.61 233	0.50 162	0.51 227	0.25 99	0.45 128	0.26 130	0.16 240	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.13 177

DCVSM-stereo	0.49 368	0.27 395	0.53 374	0.39 211	0.29 371	0.51 290	0.26 118	0.75 304	0.75 308	1.11 520	0.75 258	1.05 474	0.72 453	0.60 275	0.47 375	0.20 376	0.19 447	0.24 438	0.20 400	0.25 443	0.30 491

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 350	0.21 234	1.26 548	0.39 211	0.51 539	0.28 93	0.30 182	1.25 521	0.44 170	0.68 286	1.11 441	0.86 409	0.33 203	0.67 344	0.27 148	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.20 400	0.22 404	0.24 445

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.22 134	0.26 61	0.29 166	0.67 238	0.80 345	0.53 205	0.51 171	0.58 261	0.20 44	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.11 82

DispNO	0.47 338	0.23 298	0.71 459	0.39 211	0.31 412	0.60 361	0.38 344	0.89 362	0.77 324	0.75 333	0.84 314	0.72 350	0.54 341	0.73 384	0.46 368	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.17 320

whm_eth	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

plain	0.31 141	0.20 197	0.50 347	0.39 211	0.29 371	0.27 75	0.30 182	0.44 100	0.35 104	0.31 86	0.66 229	0.30 86	0.31 185	0.65 325	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.17 282	0.12 131

IGEV_Zeroshot_test	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 88	0.34 124	0.39 211	0.21 112	0.32 153	0.22 64	0.61 190	0.43 163	0.52 202	0.64 219	0.61 288	0.20 44	0.74 391	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.12 59	0.12 131

PCWNet_CMD	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.95 388	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.21 385	0.16 263	0.24 434	0.19 371

iinet-f	0.67 469	0.26 378	2.15 584	0.39 211	0.31 412	1.19 535	0.56 488	0.84 341	0.84 368	0.80 357	1.17 470	1.05 474	0.84 496	0.71 372	1.21 545	0.20 376	0.18 429	0.17 220	0.15 229	0.20 358	0.20 394

MIPNet	0.37 222	0.21 234	0.59 398	0.39 211	0.25 238	0.50 286	0.28 156	0.77 314	0.70 278	0.65 264	0.60 208	0.40 165	0.49 308	0.44 124	0.37 292	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.13 177

IPLGR	0.39 253	0.21 234	0.63 418	0.39 211	0.22 134	0.49 283	0.29 166	0.76 311	0.74 304	0.78 350	0.77 268	0.44 196	0.42 269	0.47 150	0.38 301	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.13 177

test-3	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.22 64	0.63 204	0.78 334	0.71 308	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.23 82	0.63 204	0.78 334	0.68 286	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

PFNet+	0.40 265	0.19 155	0.49 334	0.39 211	0.25 238	0.28 93	0.23 82	0.64 217	0.70 278	0.85 402	0.79 289	0.64 303	0.35 218	0.72 378	0.34 241	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.20 400	0.16 245	0.20 394

ASMatch	0.48 350	0.19 155	0.45 273	0.39 211	0.28 343	0.37 198	0.26 118	0.74 297	0.68 270	0.76 340	2.34 570	0.61 288	0.52 325	0.62 292	0.37 292	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.21 412

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 155	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.31 135	0.29 166	0.68 248	0.51 205	0.49 190	0.66 229	0.37 138	0.23 78	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.15 200	0.12 131

EAI-Stereo	0.34 170	0.19 155	0.44 261	0.39 211	0.21 112	0.31 135	0.30 182	1.15 474	0.30 60	0.49 190	0.75 258	0.36 136	0.28 142	0.62 292	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.13 99	0.12 131

CFNet-RSSM	0.34 170	0.17 88	0.45 273	0.39 211	0.22 134	0.35 181	0.23 82	0.73 295	0.84 368	0.65 264	0.54 187	0.57 253	0.28 142	0.46 143	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 170	0.17 88	0.44 261	0.39 211	0.23 176	0.34 171	0.22 64	0.70 271	0.75 308	0.60 225	0.59 206	0.58 261	0.29 158	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.12 131

FENet	0.42 284	0.22 277	0.38 176	0.39 211	0.24 207	0.55 315	0.32 234	0.79 324	0.70 278	0.71 308	0.72 243	0.63 297	0.57 356	0.62 292	0.44 349	0.19 353	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.19 371

ACVNet	0.46 322	0.23 298	0.36 146	0.39 211	0.28 343	0.58 341	0.40 377	0.87 355	0.80 345	0.64 254	0.96 375	0.79 385	0.60 376	0.63 303	0.67 447	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.18 307	0.15 253

cf-r	0.47 338	0.23 298	0.41 217	0.39 211	0.23 176	0.59 354	0.37 322	0.88 360	0.85 376	0.72 320	1.05 422	0.94 441	0.62 388	0.56 220	0.54 409	0.21 393	0.14 327	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.15 253

MSMDNet	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.96 392	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.23 421	0.19 371

UCFNet_RVC	0.49 368	0.26 378	0.35 139	0.39 211	0.26 284	0.64 390	0.36 306	1.15 474	0.84 368	0.67 280	0.88 343	0.88 420	0.59 372	0.58 253	0.45 358	0.24 448	0.17 409	0.27 483	0.27 502	0.25 443	0.23 437

HSM	0.51 391	0.24 335	0.41 217	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.40 377	1.22 505	0.75 308	0.81 370	0.91 354	1.21 507	0.69 432	0.87 451	0.46 368	0.17 286	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.17 282	0.17 320

CBMV_ROB	0.59 451	0.37 470	0.38 176	0.39 211	0.28 343	0.74 429	0.28 156	1.00 404	0.98 449	0.94 458	1.25 486	0.81 396	0.78 478	0.87 451	0.50 384	0.36 539	0.37 560	0.43 547	0.40 549	0.33 497	0.30 491

SGM_RVC	0.97 529	0.28 409	0.41 217	0.39 211	0.22 134	1.55 562	0.73 539	1.51 565	1.25 532	2.25 589	1.92 557	2.58 584	1.56 571	2.02 582	1.19 544	0.27 478	0.27 517	0.27 483	0.25 481	0.25 443	0.25 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DA	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

GASTEREO	0.25 74	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.20 86	0.22 21	0.30 182	0.43 93	0.31 65	0.37 126	0.33 90	0.22 39	0.35 218	0.41 96	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.11 82

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 195	0.40 253	0.24 207	0.42 245	0.42 402	0.63 204	0.41 151	0.37 126	0.35 105	0.32 97	0.26 117	0.53 196	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.15 200	0.10 37

HART	0.29 117	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.21 112	0.32 153	0.26 118	0.62 196	0.31 65	0.33 105	0.65 222	0.41 171	0.22 66	0.55 209	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.11 98	0.15 200	0.11 82

PAM	0.46 322	0.19 155	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.75 435	0.33 244	0.85 344	0.34 90	0.70 301	0.46 146	1.83 564	0.63 394	0.61 283	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

ITSA-stereo	0.53 405	0.28 409	0.52 366	0.40 253	0.23 176	0.56 329	0.34 259	1.24 517	1.24 526	0.80 357	0.81 299	0.72 350	0.58 365	0.82 425	0.65 441	0.21 393	0.17 409	0.23 421	0.21 422	0.22 404	0.26 458

RAStereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.40 253	0.21 112	0.23 29	0.26 118	0.42 80	0.45 179	0.23 30	0.34 99	0.30 86	0.19 34	0.34 45	0.25 100	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

U	0.45 311	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.71 570	3.55 604	0.20 33	0.41 75	0.38 135	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 185	0.09 25	0.88 582	0.13 164	0.13 99	0.11 82

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 52	0.40 253	0.18 39	0.27 75	0.26 118	0.49 116	0.27 39	0.36 119	0.27 54	0.33 109	0.35 218	0.49 165	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.11 82

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 88	0.37 164	0.40 253	0.27 317	0.30 118	0.28 156	0.39 58	0.31 65	0.29 76	0.46 146	0.27 70	0.25 99	0.47 150	0.34 241	0.17 286	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.14 144	0.12 131

HH	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

HanStereo	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

SDNR	0.86 513	0.37 470	1.47 568	0.40 253	0.38 477	3.38 603	0.33 244	0.90 367	0.98 449	0.99 479	2.09 566	0.59 276	0.71 449	1.29 537	0.70 454	0.51 568	0.56 586	0.36 528	0.26 495	0.43 536	0.46 555

4D-IteraStereo	0.33 162	0.18 115	0.40 207	0.40 253	0.24 207	0.32 153	0.27 135	0.58 169	0.72 290	0.65 264	0.54 187	0.42 181	0.23 78	0.45 128	0.28 170	0.14 115	0.09 25	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.11 82

gwcnet-sp	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

scenet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

ToySt	0.49 368	0.27 395	0.75 477	0.40 253	0.27 317	0.64 390	0.49 446	0.84 341	0.77 324	0.60 225	0.83 309	0.88 420	0.66 419	0.70 367	0.56 416	0.16 240	0.17 409	0.21 385	0.20 400	0.21 382	0.19 371

Anonymous_2	0.82 504	0.44 505	0.63 418	0.40 253	0.43 507	0.80 452	0.52 469	0.72 284	0.77 324	0.71 308	0.60 208	0.87 415	0.76 466	0.75 397	0.58 419	0.52 569	0.54 584	0.54 567	4.82 623	0.56 562	0.40 539

ssnet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 459	0.28 409	0.99 517	0.40 253	0.30 390	1.03 505	0.56 488	1.10 447	0.99 454	0.97 472	1.22 478	1.06 476	0.69 432	1.07 505	0.95 515	0.19 353	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.22 404	0.21 412

IPLG	0.39 253	0.20 197	0.59 398	0.40 253	0.24 207	0.54 309	0.27 135	0.75 304	0.63 246	0.84 398	0.81 299	0.32 97	0.32 191	0.60 275	0.45 358	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

STrans-v2	0.46 322	0.20 197	0.48 322	0.40 253	0.24 207	0.55 315	0.50 451	1.07 436	0.73 297	0.65 264	1.05 422	0.72 350	0.69 432	0.72 378	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.14 197	0.13 99	0.12 131

Pruner-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.40 253	0.25 238	0.22 21	0.24 97	0.67 238	0.55 220	0.89 431	0.76 264	0.68 329	0.29 158	0.62 292	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.17 318	0.17 282	0.18 338

DeepStereo_RVC	0.36 205	0.21 234	0.47 302	0.40 253	0.24 207	0.26 61	0.22 64	0.60 184	0.38 135	0.69 295	0.67 234	0.57 253	0.51 323	0.56 220	0.39 308	0.16 240	0.12 219	0.18 270	0.15 229	0.19 341	0.18 338

GES	0.44 301	0.23 298	0.57 393	0.40 253	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.96 392	0.68 270	0.74 331	0.83 309	0.47 209	0.48 304	0.67 344	0.43 333	0.22 419	0.16 389	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.23 437

GMStereo	0.39 253	0.37 470	0.54 378	0.40 253	0.26 284	0.42 245	0.36 306	0.59 174	1.04 479	0.55 211	0.51 171	0.37 138	0.35 218	0.54 203	0.41 321	0.19 353	0.13 292	0.16 175	0.17 318	0.24 434	0.18 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 338	0.21 234	0.55 383	0.40 253	0.27 317	0.87 476	0.37 322	1.33 535	0.77 324	0.80 357	0.84 314	0.54 240	0.49 308	0.57 233	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.15 253

GwcNet-RSSM	0.49 368	0.24 335	0.42 238	0.40 253	0.23 176	0.55 315	0.38 344	0.93 376	0.93 428	0.71 308	1.16 468	0.86 409	0.60 376	0.62 292	0.66 444	0.21 393	0.14 327	0.19 313	0.20 400	0.16 245	0.15 253

CFNet-ft	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

DSFCA	0.55 419	0.25 360	0.62 408	0.40 253	0.36 461	0.74 429	0.52 469	1.04 423	0.82 358	1.06 507	0.84 314	0.89 424	0.63 394	0.99 488	0.58 419	0.25 458	0.21 469	0.21 385	0.21 422	0.21 382	0.19 371

CFNet_RVC	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

DN-CSS_ROB	0.43 294	0.26 378	0.62 408	0.40 253	0.29 371	0.44 256	0.27 135	0.77 314	0.75 308	0.72 320	1.09 438	0.48 214	0.43 275	0.69 360	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.18 307	0.16 299

pmcnn	1.23 559	0.29 421	0.96 513	0.40 253	0.23 176	0.95 488	0.69 524	1.16 481	1.28 538	1.67 569	2.33 569	11.15 621	0.86 499	0.93 478	0.88 496	0.15 185	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 200	0.15 253

WQFJX1	0.33 162	0.19 155	0.34 124	0.41 287	0.28 343	0.53 302	0.33 244	0.51 126	0.50 201	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.31 185	0.69 360	0.39 308	0.15 185	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.14 224

NLMM1	0.33 162	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.25 238	0.55 315	0.33 244	0.55 151	0.63 246	0.42 163	0.44 137	0.30 86	0.25 99	0.63 303	0.38 301	0.16 240	0.18 429	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.13 177

MM-Stereo_test3	0.34 170	0.19 155	0.31 77	0.41 287	0.25 238	0.35 181	0.44 418	0.72 284	0.92 422	0.46 179	0.52 180	0.41 171	0.29 158	0.44 124	0.28 170	0.16 240	0.15 357	0.17 220	0.13 164	0.14 144	0.13 177

MM-Stereo_test1	0.33 162	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.23 176	0.36 191	0.45 421	0.58 169	0.54 215	0.60 225	0.50 162	0.38 146	0.37 240	0.60 275	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.12 131

DDVS	0.52 399	0.30 430	0.56 389	0.41 287	0.31 412	0.71 420	0.34 259	0.91 372	0.67 265	0.85 402	0.89 347	1.12 494	0.46 295	0.86 449	0.60 426	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.25 443	0.26 458

MyStereo8	0.40 265	0.20 197	0.54 378	0.41 287	0.29 371	0.53 302	0.29 166	0.65 218	0.49 197	0.71 308	0.98 389	0.58 261	0.43 275	0.50 172	0.51 394	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 341	0.19 371

MyStereo06	0.38 237	0.21 234	0.61 405	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.95 388	0.35 104	0.62 235	0.54 187	0.76 375	0.27 128	0.50 172	0.29 189	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

MyStereo05	0.44 301	0.21 234	0.45 273	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.93 376	1.09 500	0.76 340	0.61 211	0.51 227	0.57 356	0.73 384	0.42 326	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

ACVNet-DCA	0.35 187	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

xx1	0.39 253	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.65 316	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

1test111	0.36 205	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.55 209	0.45 358	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

cc1	0.37 222	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.15 253

tt1	0.36 205	0.24 335	0.32 90	0.41 287	0.22 134	0.54 309	0.38 344	0.68 248	1.04 479	0.41 158	0.46 146	0.35 125	0.45 290	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.16 299

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 164	0.41 287	0.31 412	0.28 93	0.23 82	0.47 109	0.42 161	0.31 86	0.63 215	0.36 136	0.35 218	0.57 233	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.14 224

CASnet	0.30 134	0.20 197	0.33 105	0.41 287	0.16 12	0.26 61	0.24 97	0.52 136	0.53 211	0.52 202	0.54 187	0.39 153	0.24 88	0.40 87	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.22 400	0.18 345	0.18 307	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 187	0.24 335	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.35 181	0.24 97	0.67 238	0.44 170	0.54 209	0.51 171	0.66 321	0.25 99	0.66 333	0.30 195	0.14 115	0.12 219	0.23 421	0.20 400	0.18 307	0.13 177

DisPM	0.39 253	0.19 155	0.44 261	0.41 287	0.27 317	0.24 41	0.31 211	0.65 218	0.57 228	0.87 417	0.87 335	0.60 282	0.32 191	0.76 401	0.32 212	0.18 321	0.12 219	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.20 394

psmg	0.49 368	0.25 360	0.43 250	0.41 287	0.28 343	0.85 472	0.43 409	0.99 400	0.76 316	0.91 443	0.94 362	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.15 357	0.20 343	0.20 400	0.18 307	0.18 338

CSP-Net	0.56 430	0.27 395	0.49 334	0.41 287	0.28 343	1.22 538	0.50 451	1.23 510	0.72 290	0.95 466	0.95 371	0.89 424	0.62 388	0.83 433	0.62 433	0.26 468	0.17 409	0.17 220	0.17 318	0.18 307	0.17 320

Patchmatch Stereo++	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253
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
TransformOpticalFlow	0.44 301	0.20 197	0.47 302	0.41 287	0.23 176	0.37 198	0.47 432	0.94 381	0.76 316	0.65 264	1.14 457	0.73 361	0.56 354	0.76 401	0.32 212	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.13 177

NF-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.57 253	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

OCTAStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

PSM-softLoss	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

KMStereo	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

NRIStereo	0.36 205	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.23 176	0.34 171	0.26 118	0.65 218	0.55 220	0.64 254	0.63 215	0.56 248	0.37 240	0.65 325	0.37 292	0.15 185	0.11 161	0.18 270	0.15 229	0.17 282	0.14 224

PSM-adaLoss	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.56 220	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

FTStereo	0.56 430	0.20 197	0.37 164	0.41 287	0.25 238	0.40 223	0.79 547	0.66 228	0.43 163	1.09 516	3.27 591	0.70 337	0.73 456	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.30 491

ROB_FTStereo_v2	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.57 233	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

ROB_FTStereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.25 56	0.21 53	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.57 233	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

HUI-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.60 184	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.50 172	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

RE-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

TVStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

iGMRVC	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.30 182	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

iRAFT	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

RAFT-IKP	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.28 156	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

rafts_anoy	0.37 222	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.33 244	0.67 238	0.90 410	0.58 219	0.66 229	0.45 198	0.33 203	0.47 150	0.39 308	0.16 240	0.11 161	0.21 385	0.23 456	0.17 282	0.14 224

raftrobust	0.34 170	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.27 317	0.30 118	0.25 105	0.71 279	0.63 246	0.58 219	0.55 193	0.45 198	0.46 295	0.51 180	0.29 189	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.13 177

hitnet-ft	0.55 419	0.27 395	0.39 195	0.41 287	0.28 343	0.78 446	0.40 377	0.92 374	0.90 410	0.82 379	1.01 399	1.13 500	0.70 445	0.78 413	0.67 447	0.28 488	0.20 459	0.28 491	0.22 440	0.29 469	0.26 458

DIP-Stereo	0.39 253	0.21 234	0.50 347	0.41 287	0.28 343	0.62 372	0.27 135	0.77 314	0.40 147	0.64 254	0.86 327	0.52 232	0.33 203	0.66 333	0.42 326	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.15 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 391	0.29 421	0.46 290	0.41 287	0.27 317	0.70 415	0.32 234	1.13 461	1.00 461	0.72 320	1.07 432	0.85 404	0.60 376	0.76 401	0.52 401	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.16 299

DeepPruner_ROB	0.53 405	0.34 452	0.59 398	0.41 287	0.30 390	0.50 286	0.43 409	1.19 490	0.70 278	0.85 402	1.05 422	0.86 409	0.55 347	0.84 438	0.51 394	0.29 495	0.23 486	0.22 400	0.22 440	0.26 450	0.25 452

Select-FE	0.46 322	0.24 335	0.88 502	0.42 329	0.35 456	0.33 160	0.19 20	0.90 367	0.37 128	0.60 225	1.01 399	0.97 448	0.80 484	0.72 378	0.28 170	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.20 400	0.15 200	0.24 445

DFGA-Net	0.45 311	0.29 421	0.80 491	0.42 329	0.32 428	0.53 302	0.35 284	0.78 320	0.89 407	0.66 277	0.75 258	0.48 214	0.39 255	0.74 391	0.60 426	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.18 345	0.20 358	0.17 320

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 409	0.44 261	0.42 329	0.29 371	0.34 171	0.31 211	0.44 100	0.40 147	0.39 146	0.44 137	0.40 165	0.32 191	0.42 104	0.29 189	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.16 263	0.20 358	0.15 253

MyStereo07	0.32 147	0.22 277	0.34 124	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	0.72 284	0.37 128	0.37 126	0.34 99	0.32 97	0.31 185	0.59 269	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

MyStereo04	0.44 301	0.22 277	0.44 261	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	1.00 404	1.08 498	0.62 235	0.58 205	0.55 245	0.57 356	0.71 372	0.44 349	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

CoDeX	0.47 338	0.20 197	0.49 334	0.42 329	0.25 238	0.75 435	0.36 306	1.27 525	0.80 345	0.82 379	0.96 375	0.62 295	0.57 356	0.60 275	0.36 276	0.17 286	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.16 245	0.14 224

raft_robust	0.41 276	0.23 298	0.36 146	0.42 329	0.21 112	0.40 223	0.33 244	0.79 324	0.98 449	0.79 355	0.87 335	0.39 153	0.33 203	0.84 438	0.29 189	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.17 318	0.15 200	0.12 131

iRaft-Stereo_5w	0.45 311	0.21 234	0.48 322	0.42 329	0.28 343	0.31 135	0.54 478	0.63 204	0.62 235	0.62 235	0.89 347	1.01 461	0.69 432	0.75 397	0.66 444	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.15 253

SST-Stereo	0.40 265	0.19 155	0.45 273	0.42 329	0.25 238	0.25 56	0.21 53	0.66 228	0.47 188	1.08 514	0.79 289	0.72 350	0.43 275	0.77 409	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.19 341	0.15 253

CRE-IMP	0.36 205	0.23 298	0.49 334	0.42 329	0.24 207	0.41 238	0.21 53	0.57 161	0.41 151	0.65 264	0.72 243	0.53 236	0.37 240	0.61 283	0.38 301	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.21 382	0.18 338

GMM-Stereo	0.44 301	0.19 155	0.36 146	0.42 329	0.25 238	0.51 290	0.47 432	0.71 279	0.53 211	0.76 340	1.37 507	0.76 375	0.38 244	0.60 275	0.33 225	0.15 185	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.16 245	0.27 468

RALCasStereoNet	0.36 205	0.21 234	0.37 164	0.42 329	0.26 284	0.35 181	0.38 344	0.63 204	0.64 254	0.50 193	0.72 243	0.51 227	0.29 158	0.59 269	0.36 276	0.16 240	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.17 282	0.16 299

RALAANet	0.38 237	0.23 298	0.48 322	0.42 329	0.29 371	0.35 181	0.25 105	0.86 348	0.64 254	0.67 280	0.65 222	0.60 282	0.29 158	0.60 275	0.34 241	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.21 382	0.13 177

ARAFT	0.47 338	0.24 335	0.79 489	0.42 329	0.25 238	0.55 315	0.55 482	0.75 304	0.81 353	0.89 431	0.75 258	0.73 361	0.47 299	0.88 454	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.23 421	0.22 440	0.14 144	0.13 177

PSMNet-RSSM	0.48 350	0.22 277	0.38 176	0.42 329	0.25 238	0.50 286	0.37 322	1.10 447	0.77 324	0.70 301	1.06 429	0.84 402	0.64 405	0.62 292	0.47 375	0.23 436	0.15 357	0.23 421	0.25 481	0.20 358	0.19 371

R-Stereo Train	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177

RAFT-Stereo	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 444	0.44 505	0.62 408	0.42 329	0.33 439	0.66 401	0.58 492	1.02 416	0.86 381	0.77 346	1.28 491	0.72 350	0.64 405	0.82 425	0.59 424	0.31 505	0.26 508	0.40 541	0.27 502	0.33 497	0.26 458

iResNet	0.49 368	0.29 421	0.79 489	0.42 329	0.21 112	0.61 364	0.40 377	0.82 333	0.99 454	0.87 417	1.12 445	0.69 333	0.53 329	0.78 413	0.51 394	0.15 185	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.15 253

LE_ROB	4.42 610	0.24 335	2.75 591	0.42 329	0.23 176	1.57 564	0.90 561	1.71 582	17.88 629	16.56 631	4.88 612	5.17 609	18.85 631	1.63 563	14.62 622	0.17 286	0.14 327	0.16 175	0.16 263	0.19 341	0.17 320

CBMV	0.64 460	0.35 458	0.41 217	0.42 329	0.25 238	1.01 500	0.77 543	1.13 461	1.09 500	1.17 526	1.22 478	1.04 470	0.75 463	0.88 454	0.63 436	0.28 488	0.30 531	0.34 521	0.30 516	0.26 450	0.26 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-03	0.45 311	0.19 155	0.33 105	0.43 350	0.27 317	0.56 329	0.26 118	0.65 218	0.74 304	0.94 458	1.92 557	0.61 288	0.30 176	0.55 209	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.11 82

G2L-Stereo	0.49 368	0.23 298	0.48 322	0.43 350	0.26 284	0.47 275	0.42 402	0.93 376	0.78 334	0.84 398	0.86 327	0.91 431	0.52 325	0.78 413	0.70 454	0.20 376	0.17 409	0.22 400	0.18 345	0.17 282	0.21 412

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

ACV-stereo	0.62 457	0.34 452	1.00 518	0.43 350	0.31 412	1.20 536	0.40 377	0.75 304	0.83 363	0.64 254	0.77 268	2.10 573	1.03 533	0.81 422	0.64 439	0.21 393	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.21 382	0.21 412

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

EKT-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.39 195	0.43 350	0.29 371	0.38 211	0.31 211	0.69 256	0.64 254	0.45 173	0.63 215	0.49 220	0.27 128	0.56 220	0.33 225	0.18 321	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.16 245	0.16 299

ssnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.56 389	0.43 350	0.29 371	0.95 488	0.59 495	1.13 461	0.99 454	0.93 455	0.80 292	0.99 453	0.64 405	0.82 425	0.94 512	0.25 458	0.22 476	0.23 421	0.24 472	0.20 358	0.19 371

dad	0.58 444	0.50 520	0.64 423	0.43 350	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.78 320	1.25 532	1.01 489	1.17 470	1.15 504	0.53 329	0.68 354	0.50 384	0.35 535	0.23 486	0.37 533	0.21 422	0.29 469	0.20 394

GMOStereo	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

error version	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

test-v	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

GANet-ADL	0.42 284	0.25 360	0.45 273	0.43 350	0.29 371	0.54 309	0.35 284	0.89 362	0.86 381	0.63 244	0.72 243	0.68 329	0.42 269	0.52 187	0.41 321	0.21 393	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.19 371

PSM-AAD	0.48 350	0.20 197	0.37 164	0.43 350	0.23 176	0.56 329	0.50 451	0.65 218	0.70 278	1.07 510	1.12 445	0.58 261	0.92 514	0.61 283	0.32 212	0.15 185	0.11 161	0.25 451	0.26 495	0.18 307	0.43 549

RAFT_R40	0.40 265	0.19 155	0.44 261	0.43 350	0.25 238	0.23 29	0.26 118	0.67 238	0.67 265	0.98 477	0.78 279	0.72 350	0.43 275	0.76 401	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.18 307	0.14 224

PFNet	0.42 284	0.18 115	0.58 397	0.43 350	0.24 207	0.43 248	0.32 234	0.74 297	0.78 334	1.00 484	0.74 256	0.68 329	0.39 255	0.72 378	0.37 292	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.15 229	0.16 245	0.13 177

test-2	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

MMNet	0.55 419	0.25 360	0.61 405	0.43 350	0.34 449	1.07 512	0.39 366	0.87 355	0.91 417	0.91 443	0.93 361	0.86 409	0.76 466	0.81 422	0.76 467	0.15 185	0.14 327	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.16 299

SuperB	1.04 538	0.37 470	4.81 604	0.43 350	0.31 412	0.99 498	0.46 425	1.02 416	2.09 583	1.09 516	1.09 438	0.75 369	0.81 485	1.06 502	1.76 567	0.19 353	0.15 357	0.17 220	0.15 229	2.82 613	0.26 458

SGM-ForestM	4.04 607	0.32 439	0.46 290	0.43 350	0.27 317	7.50 615	1.45 600	3.84 610	4.24 610	8.19 621	6.76 618	19.00 629	9.08 617	10.74 622	6.62 612	0.31 505	0.33 552	0.32 514	0.32 530	0.29 469	0.29 482

SGM-Forest	0.62 457	0.32 439	0.39 195	0.43 350	0.30 390	1.02 502	0.55 482	1.09 444	1.05 483	1.06 507	1.18 472	1.10 490	0.67 422	0.88 454	0.62 433	0.31 505	0.33 552	0.33 519	0.30 516	0.30 478	0.28 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NLCSM	0.34 170	0.21 234	0.34 124	0.44 370	0.29 371	0.54 309	0.36 306	0.52 136	0.47 188	0.46 179	0.37 116	0.34 113	0.34 214	0.71 372	0.41 321	0.16 240	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.17 282	0.16 299

coex_refinement	0.53 405	0.21 234	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.76 441	0.39 366	1.09 444	0.90 410	0.85 402	1.12 445	1.00 457	0.56 354	0.63 303	0.81 477	0.21 393	0.13 292	0.16 175	0.16 263	0.20 358	0.21 412

rvit_stereo_0083	0.34 170	0.24 335	0.50 347	0.44 370	0.27 317	0.34 171	0.35 284	0.45 104	0.62 235	0.37 126	0.47 152	0.42 181	0.35 218	0.40 87	0.36 276	0.22 419	0.20 459	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.14 224

Selective-RAFT	0.35 187	0.23 298	0.51 361	0.44 370	0.21 112	0.64 390	0.27 135	0.59 174	0.63 246	0.40 154	0.38 119	0.55 245	0.40 261	0.57 233	0.35 259	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.16 245	0.13 177

test_4	0.36 205	0.18 115	0.31 77	0.44 370	0.25 238	0.20 12	0.34 259	0.56 154	0.41 151	0.59 221	1.45 526	0.43 189	0.25 99	0.63 303	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.11 82

dd	0.43 294	0.38 480	0.55 383	0.44 370	0.25 238	0.47 275	0.38 344	0.70 271	1.05 483	0.59 221	0.65 222	0.42 181	0.39 255	0.66 333	0.50 384	0.24 448	0.15 357	0.21 385	0.15 229	0.22 404	0.18 338

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 155	0.27 33	0.44 370	0.19 59	0.31 135	0.26 118	0.47 109	0.43 163	0.37 126	0.47 152	0.41 171	0.23 78	0.50 172	0.34 241	0.14 115	0.18 429	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.13 177

test_3	0.36 205	0.19 155	0.44 261	0.44 370	0.23 176	0.48 278	0.36 306	0.66 228	0.82 358	0.64 254	0.45 141	0.68 329	0.25 99	0.41 96	0.31 202	0.12 40	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

LCNet	0.41 276	0.20 197	0.32 90	0.44 370	0.24 207	0.47 275	0.29 166	0.67 238	0.53 211	0.72 320	1.03 412	0.66 321	0.60 376	0.58 253	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.36 522

AAGNet	1.43 570	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.25 238	0.29 105	0.31 211	0.65 218	0.68 270	0.97 472	0.86 327	0.67 328	0.62 388	0.64 318	20.63 625	0.16 240	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.19 341	0.12 131

KYRaft	0.48 350	0.20 197	0.38 176	0.44 370	0.23 176	0.44 256	0.37 322	0.66 228	0.41 151	0.94 458	1.73 546	0.79 385	0.41 267	0.63 303	0.31 202	0.16 240	0.11 161	0.18 270	0.22 440	0.16 245	0.78 579

IRAFT_RVC	0.42 284	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.24 207	0.27 75	0.54 478	0.74 297	0.77 324	0.76 340	0.80 292	0.73 361	0.51 323	0.70 367	0.36 276	0.17 286	0.10 63	0.21 385	0.16 263	0.16 245	0.14 224

cross-raft	0.34 170	0.20 197	0.37 164	0.44 370	0.23 176	0.32 153	0.35 284	0.74 297	0.40 147	0.60 225	0.77 268	0.57 253	0.27 128	0.43 113	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.11 82

Prome-Stereo	0.46 322	0.19 155	0.35 139	0.44 370	0.26 284	0.40 223	0.45 421	0.68 248	0.44 170	0.96 467	1.84 553	0.59 276	0.67 422	0.61 283	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.29 482

ADLNet	0.55 419	0.27 395	0.51 361	0.44 370	0.35 456	0.78 446	0.46 425	1.08 440	0.86 381	0.99 479	0.98 389	0.92 436	0.63 394	0.69 360	0.81 477	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412

delet	0.55 419	0.24 335	0.55 383	0.44 370	0.33 439	1.07 512	0.50 451	1.00 404	0.86 381	0.85 402	0.96 375	0.90 429	0.63 394	0.83 433	0.74 465	0.18 321	0.18 429	0.20 343	0.21 422	0.16 245	0.15 253

UNet	0.54 417	0.26 378	0.66 435	0.44 370	0.40 488	0.99 498	0.41 392	0.98 398	0.75 308	0.83 391	0.89 347	1.04 470	0.72 453	0.73 384	0.62 433	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.17 320

acv_ft	0.51 391	0.23 298	0.56 389	0.44 370	0.28 343	0.86 475	0.39 366	0.91 372	0.80 345	0.97 472	0.96 375	0.79 385	0.59 372	0.63 303	0.87 493	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253

FADNet_RVC	0.55 419	0.37 470	1.17 539	0.44 370	0.31 412	0.56 329	0.34 259	1.06 432	0.88 394	0.67 280	0.90 351	0.61 288	0.65 411	0.93 478	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.26 470	0.23 456	0.31 484	0.28 475

STTStereo	0.55 419	0.37 470	0.76 482	0.44 370	0.31 412	0.60 361	0.44 418	0.96 392	0.86 381	0.99 479	0.90 351	0.96 446	0.58 365	0.71 372	0.61 430	0.25 458	0.23 486	0.26 470	0.32 530	0.24 434	0.23 437

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 405	0.32 439	0.64 423	0.44 370	0.30 390	0.66 401	0.44 418	1.04 423	0.88 394	0.91 443	0.91 354	0.99 453	0.60 376	0.68 354	0.60 426	0.21 393	0.17 409	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 476	0.26 378	0.68 444	0.44 370	0.31 412	1.14 526	0.51 466	1.23 510	1.23 524	0.81 370	1.05 422	1.50 549	0.85 497	1.82 573	1.03 528	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.24 434	0.23 437

NOSS_ROB	0.57 437	0.39 487	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.73 428	0.54 478	1.03 420	1.08 498	0.67 280	0.87 335	0.76 375	0.57 356	0.77 409	0.47 375	0.38 543	0.38 562	0.44 549	0.42 558	0.37 518	0.34 515

MeshStereo	1.34 564	0.43 500	0.54 378	0.44 370	0.34 449	1.66 569	0.60 497	1.94 586	1.37 546	4.47 613	3.25 589	4.71 604	1.94 587	1.92 577	1.17 542	0.35 535	0.35 556	0.37 533	0.31 524	0.32 490	0.32 503
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
FACV-RUCA	0.43 294	0.28 409	0.47 302	0.45 394	0.33 439	0.58 341	0.34 259	0.82 333	0.73 297	0.57 217	0.84 314	0.47 209	0.50 318	0.54 203	0.39 308	0.22 419	0.15 357	0.35 523	0.16 263	0.28 465	0.21 412

UGAM	0.52 399	0.22 277	0.46 290	0.45 394	0.25 238	0.41 238	0.52 469	0.62 196	1.16 511	0.76 340	1.13 452	1.32 525	0.57 356	1.00 491	0.53 404	0.17 286	0.14 327	0.25 451	0.21 422	0.15 200	0.13 177

fast-acv-ft	0.64 460	0.30 430	0.73 468	0.45 394	0.34 449	1.17 532	0.49 446	0.86 348	0.98 449	1.02 492	1.36 504	1.29 517	0.85 497	0.76 401	0.81 477	0.21 393	0.23 486	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.20 394

DCRE	0.37 222	0.18 115	0.46 290	0.45 394	0.32 428	0.42 245	0.37 322	0.63 204	0.51 205	0.47 185	0.94 362	0.56 248	0.36 236	0.52 187	0.32 212	0.14 115	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.13 177

HBP-ISP	0.59 451	0.45 509	0.43 250	0.45 394	0.33 439	0.70 415	0.28 156	1.11 453	1.00 461	0.83 391	1.18 472	0.65 316	0.68 428	0.88 454	0.52 401	0.35 535	0.38 562	0.47 554	0.41 554	0.38 522	0.31 499

BUS	0.45 311	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.70 415	0.34 259	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.65 316	0.49 308	0.64 318	0.51 394	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

RAFT_CTSACE	0.45 311	0.20 197	0.44 261	0.45 394	0.27 317	0.34 171	0.39 366	0.60 184	0.73 297	0.76 340	1.44 523	0.83 398	0.38 244	1.08 508	0.26 130	0.12 40	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

NINENet	0.50 384	0.29 421	0.51 361	0.45 394	0.32 428	0.70 415	0.34 259	1.10 447	0.88 394	0.80 357	0.94 362	0.65 316	0.49 308	0.73 384	0.51 394	0.22 419	0.20 459	0.25 451	0.18 345	0.22 404	0.21 412

BSDual-CNN	0.46 322	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

hknet	0.49 368	0.25 360	0.51 361	0.45 394	0.29 371	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.83 363	0.75 333	0.80 292	0.97 448	0.61 382	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

Sa-1000	0.48 350	0.24 335	0.41 217	0.45 394	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.81 331	0.93 428	0.82 379	1.50 530	0.53 236	0.45 290	0.92 472	0.30 195	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

CIPLG	0.41 276	0.21 234	0.63 418	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.33 244	0.65 218	0.60 233	0.82 379	0.96 375	0.46 206	0.32 191	0.55 209	0.44 349	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

IPLGR_C	0.40 265	0.21 234	0.64 423	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.34 259	0.66 228	0.62 235	0.82 379	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.46 368	0.17 286	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

ACRE	0.40 265	0.21 234	0.65 429	0.45 394	0.33 439	0.51 290	0.33 244	0.66 228	0.63 246	0.80 357	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.45 358	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

GwcNet-ADL	0.44 301	0.22 277	0.48 322	0.45 394	0.30 390	0.40 223	0.37 322	0.92 374	0.97 445	0.71 308	0.78 279	0.61 288	0.42 269	0.62 292	0.50 384	0.19 353	0.14 327	0.15 146	0.14 197	0.18 307	0.18 338

TestStereo	0.38 237	0.31 435	0.40 207	0.45 394	0.20 86	0.40 223	0.37 322	0.66 228	0.65 259	0.53 205	0.78 279	0.47 209	0.40 261	0.55 209	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.22 404	0.13 177

pcwnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.84 494	0.45 394	0.35 456	0.61 364	0.35 284	1.27 525	1.21 521	0.99 479	1.27 489	0.72 350	0.58 365	0.67 344	0.48 379	0.27 478	0.21 469	0.24 438	0.23 456	0.29 469	0.29 482

UPFNet	0.53 405	0.24 335	0.51 361	0.45 394	0.38 477	0.84 471	0.49 446	0.99 400	0.75 308	0.87 417	0.88 343	0.86 409	0.64 405	0.80 419	0.71 459	0.20 376	0.20 459	0.20 343	0.20 400	0.19 341	0.15 253

ac_64	0.52 399	0.22 277	0.50 347	0.45 394	0.28 343	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.61 234	0.91 443	0.83 309	1.07 481	0.68 428	0.74 391	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.15 253

FADNet	0.61 456	0.51 524	1.10 529	0.45 394	0.44 514	0.65 399	0.41 392	1.19 490	1.05 483	0.70 301	0.84 314	0.98 452	0.66 419	0.82 425	0.50 384	0.29 495	0.30 531	0.27 483	0.30 516	0.46 544	0.35 520

AANet_RVC	0.57 437	0.32 439	0.54 378	0.45 394	0.27 317	0.57 335	0.48 440	1.00 404	1.28 538	0.86 409	1.33 502	0.87 415	0.58 365	1.07 505	0.75 466	0.18 321	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.18 338

testlalala_base	0.46 322	0.25 360	0.41 217	0.46 415	0.33 439	0.58 341	0.25 105	0.57 161	0.34 90	0.51 196	0.56 196	0.46 206	0.30 176	0.43 113	0.31 202	1.47 602	0.11 161	0.14 103	0.09 10	1.59 591	0.13 177

CRFU-Net	0.57 437	0.27 395	0.57 393	0.46 415	0.30 390	1.20 536	0.52 469	1.10 447	0.56 226	1.00 484	0.98 389	1.06 476	0.79 480	0.81 422	0.71 459	0.21 393	0.19 447	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.19 371

SA	0.44 301	0.25 360	0.46 290	0.46 415	0.24 207	0.43 248	0.36 306	0.75 304	0.96 442	0.59 221	1.03 412	0.48 214	0.52 325	0.94 485	0.32 212	0.16 240	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

AACVNet	0.50 384	0.23 298	0.49 334	0.46 415	0.29 371	0.52 294	0.38 344	0.90 367	0.55 220	0.81 370	1.03 412	1.00 457	0.70 445	0.83 433	0.54 409	0.21 393	0.18 429	0.24 438	0.18 345	0.23 421	0.20 394

GrayStereo	0.49 368	0.19 155	0.42 238	0.46 415	0.28 343	0.53 302	0.67 514	0.69 256	0.63 246	1.02 492	1.47 529	0.78 383	0.76 466	0.56 220	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.17 318	0.15 200	0.29 482

test-1	0.36 205	0.19 155	0.71 459	0.46 415	0.26 284	0.44 256	0.36 306	0.60 184	0.59 231	0.48 188	0.67 234	0.53 236	0.36 236	0.40 87	0.29 189	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.16 299

FINET	0.67 469	0.42 498	1.00 518	0.46 415	0.43 507	0.83 468	0.89 558	1.08 440	1.50 559	0.87 417	1.14 457	0.71 341	0.68 428	0.92 472	0.70 454	0.36 539	0.30 531	0.26 470	0.24 472	0.35 508	0.33 508

FADNet-RVC	0.60 454	0.53 534	1.14 534	0.46 415	0.39 483	0.61 364	0.39 366	1.12 459	0.87 390	0.70 301	0.84 314	1.04 470	0.55 347	0.94 485	0.69 451	0.26 468	0.25 502	0.28 491	0.28 508	0.31 484	0.31 499

StereoDRNet-Refined	0.58 444	0.32 439	0.54 378	0.46 415	0.30 390	0.96 491	0.40 377	1.00 404	0.94 435	1.12 521	1.08 435	0.96 446	0.67 422	0.90 462	0.89 506	0.17 286	0.13 292	0.22 400	0.21 422	0.20 358	0.19 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.41 276	0.21 234	0.42 238	0.47 424	0.29 371	0.59 354	0.23 82	0.82 333	0.99 454	0.64 254	0.63 215	0.60 282	0.65 411	0.58 253	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.12 131

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 155	0.39 195	0.47 424	0.26 284	0.46 270	0.25 105	0.43 93	0.31 65	0.29 76	0.26 48	0.35 125	0.26 117	0.40 87	0.37 292	0.21 393	0.15 357	0.22 400	0.26 495	0.16 245	0.16 299

AIO-test2	0.39 253	0.21 234	0.41 217	0.47 424	0.25 238	0.45 265	0.35 284	0.77 314	1.27 536	0.36 119	0.87 335	0.37 138	0.30 176	0.47 150	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.21 385	0.23 456	0.15 200	0.13 177

ADLNet2	0.55 419	0.25 360	0.65 429	0.47 424	0.30 390	0.83 468	0.50 451	1.05 428	0.95 441	0.80 357	0.98 389	0.99 453	0.69 432	0.77 409	0.73 462	0.20 376	0.16 389	0.17 220	0.18 345	0.21 382	0.21 412

TRStereo	0.37 222	0.27 395	0.59 398	0.47 424	0.41 495	0.29 105	0.30 182	0.84 341	0.59 231	0.52 202	0.41 130	0.52 232	0.26 117	0.73 384	0.27 148	0.17 286	0.12 219	0.19 313	0.19 375	0.13 99	0.11 82

RAFT	0.45 311	0.22 277	0.45 273	0.47 424	0.26 284	0.54 309	0.47 432	0.66 228	0.58 230	0.80 357	0.82 303	0.94 441	0.57 356	0.75 397	0.34 241	0.17 286	0.15 357	0.22 400	0.20 400	0.16 245	0.12 131

EDNetEfficient	1.46 571	0.80 564	6.12 606	0.47 424	0.39 483	0.69 410	0.83 550	0.90 367	2.77 597	3.50 609	1.96 560	1.66 559	2.03 590	1.26 534	4.18 603	0.21 393	0.18 429	0.21 385	0.20 400	0.41 531	0.39 536

CVANet_RVC	0.57 437	0.33 447	0.44 261	0.47 424	0.32 428	0.67 406	0.61 502	1.05 428	0.93 428	0.85 402	1.04 418	1.01 461	0.73 456	0.83 433	0.52 401	0.29 495	0.19 447	0.27 483	0.25 481	0.31 484	0.21 412

AE-Stereo	0.34 170	0.21 234	0.42 238	0.48 432	0.31 412	0.48 278	0.35 284	0.61 190	0.62 235	0.32 100	0.55 193	0.52 232	0.27 128	0.47 150	0.29 189	0.13 73	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.12 131

LL-Strereo	0.57 437	0.27 395	0.68 444	0.48 432	0.34 449	0.39 219	0.48 440	0.94 381	0.97 445	0.83 391	0.78 279	1.10 490	1.18 548	1.33 542	0.49 382	0.17 286	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.16 245	0.17 320

CASS	0.45 311	0.27 395	0.42 238	0.48 432	0.22 134	0.61 364	0.34 259	0.97 395	0.62 235	0.71 308	0.85 324	0.61 288	0.55 347	0.57 233	0.41 321	0.29 495	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.22 404	0.28 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 350	0.77 562	0.50 347	0.48 432	0.31 412	0.41 238	0.34 259	0.70 271	0.92 422	0.65 264	0.60 208	0.58 261	0.43 275	0.63 303	0.41 321	0.32 516	0.15 357	0.66 574	0.19 375	0.36 513	0.21 412

DAS	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.82 425	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

SepStereo	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.93 478	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

PSMNet-ADL	0.48 350	0.27 395	0.40 207	0.48 432	0.30 390	0.68 408	0.37 322	0.90 367	0.80 345	0.61 233	0.80 292	0.92 436	0.62 388	0.72 378	0.63 436	0.23 436	0.18 429	0.18 270	0.20 400	0.22 404	0.20 394

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 277	0.36 146	0.48 432	0.22 134	0.20 12	0.29 166	0.51 126	0.44 170	0.28 68	0.23 29	0.42 181	0.26 117	0.29 10	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131
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
ICVP	0.46 322	0.25 360	0.38 176	0.48 432	0.28 343	0.58 341	0.43 409	1.00 404	0.70 278	0.67 280	0.95 371	0.75 369	0.55 347	0.53 196	0.54 409	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.17 318	0.19 341	0.20 394
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

CroCo_RVC	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

EDNetEfficientorigin	9.93 618	1.15 584	175.16 644	0.48 432	0.36 461	1.04 509	0.68 519	1.24 517	2.69 596	3.17 606	2.50 575	2.30 577	2.07 591	1.76 570	2.21 581	0.20 376	0.18 429	0.24 438	0.19 375	0.51 553	0.50 567

AdaStereo	0.50 384	0.32 439	0.47 302	0.48 432	0.25 238	0.67 406	0.32 234	1.17 486	0.88 394	0.75 333	0.99 394	0.75 369	0.49 308	0.67 344	0.46 368	0.27 478	0.12 219	0.28 491	0.18 345	0.23 421	0.18 338
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.
NVstereo2D	0.60 454	0.30 430	0.75 477	0.48 432	0.43 507	0.89 477	0.48 440	1.05 428	1.15 510	0.66 277	0.86 327	0.88 420	0.70 445	0.99 488	0.65 441	0.32 516	0.15 357	0.28 491	0.20 400	0.40 525	0.36 522

SANet	1.07 545	0.41 496	1.06 524	0.48 432	0.30 390	1.41 552	0.94 564	1.42 553	3.36 603	1.58 560	2.43 573	2.33 579	1.70 578	1.34 544	1.07 533	0.28 488	0.24 494	0.26 470	0.23 456	0.34 503	0.30 491

GMStereo_Zeroshot	0.49 368	0.44 505	0.74 473	0.49 447	0.27 317	0.56 329	0.29 166	0.73 295	0.76 316	0.86 409	0.94 362	0.91 431	0.36 236	0.74 391	0.43 333	0.26 468	0.14 327	0.26 470	0.15 229	0.36 513	0.18 338

StereoVision	0.42 284	0.28 409	0.45 273	0.49 447	0.28 343	0.38 211	0.38 344	0.72 284	0.62 235	0.44 170	1.14 457	0.54 240	0.39 255	0.56 220	0.34 241	0.21 393	0.24 494	0.25 451	0.24 472	0.26 450	0.16 299

coex-ft	6.43 615	1.51 596	87.33 643	0.49 447	0.38 477	1.34 547	1.21 583	1.16 481	8.09 615	12.12 623	2.79 584	2.77 586	3.31 606	1.16 519	3.15 593	0.24 448	0.23 486	0.27 483	0.24 472	0.45 541	0.37 527

Wz-Net-TNSev	1.14 551	1.06 583	4.32 603	0.49 447	0.42 501	1.51 560	1.11 577	1.48 559	1.40 551	1.22 537	1.26 488	1.58 557	1.43 564	1.76 570	1.70 563	0.32 516	0.31 540	0.26 470	0.30 516	0.41 531	0.41 542

AASNet	0.53 405	0.25 360	0.52 366	0.49 447	0.32 428	0.74 429	0.40 377	1.50 562	0.86 381	0.86 409	0.92 358	0.64 303	0.59 372	0.59 269	0.79 472	0.23 436	0.19 447	0.20 343	0.16 263	0.21 382	0.19 371

GEStereo_RVC	0.55 419	0.29 421	0.63 418	0.49 447	0.31 412	0.70 415	0.54 478	1.22 505	0.92 422	0.82 379	0.85 324	0.85 404	0.63 394	0.90 462	0.65 441	0.24 448	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.21 382	0.22 430

psm_up	0.55 419	0.26 378	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.65 399	0.56 488	1.04 423	0.82 358	0.82 379	0.88 343	1.01 461	0.94 520	0.74 391	0.61 430	0.21 393	0.25 502	0.26 470	0.23 456	0.21 382	0.20 394

psmorigin	0.82 504	0.51 524	2.09 582	0.49 447	0.41 495	0.85 472	0.50 451	1.04 423	0.88 394	1.45 552	1.43 520	1.50 549	1.06 536	1.22 530	0.97 518	0.31 505	0.32 546	0.27 483	0.27 502	0.33 497	0.42 543

aanetorigin	0.83 510	0.56 537	1.87 579	0.49 447	0.38 477	0.56 329	0.66 512	0.70 271	1.00 461	2.42 592	2.02 563	1.31 520	1.18 548	0.93 478	1.13 541	0.20 376	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.27 461	0.30 491

FAT-Stereo	0.73 486	0.33 447	0.75 477	0.49 447	0.37 468	0.71 420	0.59 495	1.36 544	1.30 541	1.03 500	1.40 513	1.59 558	1.15 544	0.87 451	0.86 487	0.28 488	0.28 521	0.28 491	0.23 456	0.28 465	0.38 533

FADNet-RVC-Resample	0.56 430	0.33 447	1.16 535	0.49 447	0.34 449	0.71 420	0.43 409	1.01 413	0.93 428	0.82 379	0.87 335	0.74 367	0.67 422	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.18 429	0.26 470	0.27 502	0.26 450	0.27 468

ADCP+	1.06 543	0.35 458	1.51 570	0.49 447	0.51 539	1.45 557	0.55 482	1.25 521	1.03 473	1.16 525	1.15 463	1.10 490	1.07 538	1.56 557	6.75 613	0.19 353	0.16 389	0.23 421	0.21 422	0.28 465	0.21 412

DLCB_ROB	0.58 444	0.28 409	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.77 442	0.50 451	0.99 400	0.92 422	1.04 501	1.14 457	1.21 507	0.69 432	0.88 454	0.69 451	0.20 376	0.20 459	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.18 338

WCMA_ROB	1.14 551	0.36 463	0.76 482	0.49 447	0.44 514	1.23 540	0.67 514	1.11 453	1.23 524	2.84 600	3.95 604	3.28 594	1.83 584	1.25 533	0.99 522	0.44 555	0.34 554	0.34 521	0.37 540	0.41 531	0.40 539

AIO-test1	0.38 237	0.18 115	0.38 176	0.50 461	0.24 207	0.46 270	0.30 182	0.70 271	1.19 517	0.40 154	0.71 242	0.45 198	0.29 158	0.53 196	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.13 99	0.17 320

rvit_0105_6	0.38 237	0.28 409	0.64 423	0.50 461	0.30 390	0.39 219	0.38 344	0.51 126	0.67 265	0.40 154	0.45 141	0.50 223	0.41 267	0.54 203	0.36 276	0.27 478	0.26 508	0.24 438	0.21 422	0.22 404	0.16 299

rvit_0105_5	0.42 284	0.31 435	0.73 468	0.50 461	0.29 371	0.44 256	0.42 402	0.61 190	0.74 304	0.51 196	0.51 171	0.60 282	0.47 299	0.57 233	0.38 301	0.27 478	0.25 502	0.25 451	0.23 456	0.22 404	0.18 338

rvit_0105_4	0.41 276	0.29 421	0.71 459	0.50 461	0.29 371	0.41 238	0.41 392	0.55 151	0.73 297	0.45 173	0.48 154	0.55 245	0.44 285	0.57 233	0.36 276	0.28 488	0.26 508	0.25 451	0.22 440	0.23 421	0.18 338

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 335	0.39 195	0.50 461	0.29 371	0.20 12	0.31 211	0.49 116	0.38 135	0.24 37	0.27 54	0.46 206	0.31 185	0.39 80	0.30 195	0.14 115	0.15 357	0.16 175	0.13 164	0.16 245	0.15 253

Wz-Net-LNSev	0.71 480	0.51 524	1.36 562	0.50 461	0.41 495	1.15 528	0.69 524	1.21 497	1.07 495	1.02 492	1.12 445	1.08 483	0.87 502	0.89 460	0.89 506	0.24 448	0.22 476	0.21 385	0.19 375	0.26 450	0.26 458

Wz-Net-MNSev	0.76 490	0.40 492	1.34 557	0.50 461	0.40 488	1.44 556	0.83 550	1.15 474	1.16 511	1.25 542	1.20 477	1.13 500	0.81 485	1.16 519	1.00 526	0.22 419	0.19 447	0.24 438	0.23 456	0.28 465	0.26 458

IIG-Stereo	0.43 294	0.21 234	0.44 261	0.50 461	0.25 238	0.44 256	0.21 53	0.71 279	0.76 316	0.83 391	0.95 371	0.83 398	0.43 275	0.90 462	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.19 313	0.14 197	0.15 200	0.11 82

Anonymous3	0.46 322	0.34 452	0.86 500	0.50 461	0.37 468	0.81 457	0.50 451	0.72 284	0.65 259	0.51 196	0.65 222	0.45 198	0.45 290	0.64 318	0.38 301	0.24 448	0.24 494	0.22 400	0.21 422	0.23 421	0.23 437

HGLStereo	0.56 430	0.28 409	0.57 393	0.50 461	0.37 468	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.78 334	0.86 409	1.14 457	0.89 424	0.82 489	0.76 401	0.73 462	0.21 393	0.20 459	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.21 412

DMCA-RVC	0.51 391	0.30 430	0.59 398	0.50 461	0.32 428	0.54 309	0.38 344	0.86 348	0.68 270	0.94 458	0.86 327	0.91 431	0.68 428	0.70 367	0.59 424	0.23 436	0.18 429	0.31 508	0.23 456	0.26 450	0.19 371

ADCL	1.04 538	0.38 480	1.35 558	0.50 461	0.39 483	1.61 566	0.89 558	1.29 528	1.39 549	1.29 544	1.50 530	1.24 510	1.24 553	1.37 550	4.87 606	0.21 393	0.19 447	0.25 451	0.25 481	0.29 469	0.27 468

ADCRef	0.80 500	0.43 500	1.32 555	0.50 461	0.45 518	1.07 512	0.51 466	1.07 436	0.98 449	1.17 526	1.42 517	0.87 415	0.91 509	0.85 444	3.19 594	0.18 321	0.16 389	0.23 421	0.23 456	0.22 404	0.21 412

PA-Net	0.67 469	0.43 500	0.83 493	0.50 461	0.53 544	0.94 485	0.68 519	1.10 447	1.14 509	0.80 357	0.88 343	0.87 415	0.77 473	1.02 497	0.88 496	0.24 448	0.41 569	0.29 499	0.44 559	0.26 450	0.34 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 464	0.32 439	0.66 435	0.50 461	0.39 483	1.15 528	0.61 502	1.49 561	1.01 465	1.12 521	1.08 435	1.06 476	0.69 432	0.77 409	0.94 512	0.23 436	0.17 409	0.26 470	0.25 481	0.25 443	0.21 412

PWC_ROB	0.87 514	0.52 531	1.28 549	0.50 461	0.32 428	0.91 480	0.37 322	1.36 544	1.46 557	1.61 563	2.59 580	1.16 505	1.01 532	1.34 544	1.40 557	0.25 458	0.18 429	0.28 491	0.20 400	0.29 469	0.28 475

DStereoRT	0.74 487	0.19 155	0.50 347	0.51 477	0.33 439	1.10 520	0.34 259	0.82 333	0.76 316	0.78 350	1.05 422	0.51 227	0.73 456	0.76 401	0.48 379	0.16 240	0.13 292	3.96 622	1.37 611	0.19 341	0.14 224

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 435	0.24 9	0.51 477	0.19 59	0.29 105	0.22 64	0.40 68	0.37 128	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 185	0.44 124	0.22 36	0.14 115	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 144	0.10 37

TestStereo1	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

RAFT+CT+SA	0.39 253	0.23 298	0.36 146	0.51 477	0.27 317	0.29 105	0.46 425	0.75 304	0.80 345	0.51 196	0.89 347	0.41 171	0.40 261	0.78 413	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.15 200	0.14 224

SA-5K	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

XX-TBD	0.32 147	0.53 534	0.26 24	0.51 477	0.20 86	0.37 198	0.24 97	0.40 68	0.73 297	0.54 209	0.69 237	0.31 94	0.25 99	0.32 26	0.27 148	0.16 240	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.11 82

sCroCo_RVC	0.35 187	0.28 409	0.69 450	0.51 477	0.39 483	0.41 238	0.31 211	0.49 116	0.45 179	0.31 86	0.48 154	0.38 146	0.32 191	0.46 143	0.32 212	0.21 393	0.22 476	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.20 394

RAFT + AFF	0.53 405	0.29 421	0.75 477	0.51 477	0.32 428	0.63 383	0.60 497	1.00 404	0.91 417	0.78 350	0.87 335	0.83 398	0.58 365	0.80 419	0.47 375	0.17 286	0.20 459	0.23 421	0.22 440	0.18 307	0.18 338

GwcNet	0.69 474	0.36 463	1.10 529	0.51 477	0.42 501	1.08 516	0.50 451	1.21 497	1.16 511	1.00 484	1.37 507	1.06 476	0.79 480	0.92 472	0.94 512	0.25 458	0.24 494	0.24 438	0.22 440	0.23 421	0.26 458

GANet	0.70 476	0.37 470	0.55 383	0.51 477	0.34 449	0.94 485	0.96 566	1.08 440	0.94 435	1.04 501	1.98 561	1.13 500	0.88 506	1.12 515	0.66 444	0.25 458	0.26 508	0.27 483	0.22 440	0.31 484	0.22 430

TDLM	0.57 437	0.33 447	0.49 334	0.51 477	0.30 390	0.66 401	0.73 539	1.03 420	1.01 465	0.82 379	1.10 440	0.84 402	0.70 445	0.86 449	0.58 419	0.28 488	0.17 409	0.25 451	0.22 440	0.26 450	0.19 371

StereoDRNet	0.64 460	0.33 447	0.68 444	0.51 477	0.43 507	1.03 505	0.53 474	1.47 558	0.99 454	1.10 518	0.87 335	1.07 481	0.71 449	0.82 425	0.88 496	0.23 436	0.19 447	0.25 451	0.23 456	0.27 461	0.19 371

NaN_ROB	0.69 474	0.44 505	0.69 450	0.51 477	0.33 439	0.97 493	1.06 573	1.22 505	1.19 517	1.24 540	0.96 375	1.08 483	0.78 478	1.20 524	0.67 447	0.24 448	0.30 531	0.23 421	0.24 472	0.23 421	0.25 452

zh-mn7	1.08 547	0.65 550	4.00 600	0.52 490	0.38 477	1.16 531	0.62 504	1.15 474	1.77 575	1.74 571	2.31 567	1.17 506	0.91 509	2.10 584	1.77 568	0.24 448	0.21 469	0.22 400	0.22 440	0.25 443	0.28 475

w-ln-seven-2	0.76 490	0.43 500	2.32 586	0.52 490	0.38 477	0.90 479	0.65 509	1.11 453	1.12 505	1.19 530	1.28 491	1.09 486	0.99 528	1.07 505	0.87 493	0.20 376	0.19 447	0.23 421	0.22 440	0.26 450	0.22 430

YMNet	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

YMNet_1	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

rvit_stereo_ft	0.33 162	0.25 360	0.47 302	0.52 490	0.32 428	0.33 160	0.47 432	0.49 116	0.50 201	0.34 108	0.41 130	0.41 171	0.32 191	0.48 161	0.34 241	0.22 419	0.14 327	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.14 224

test_5	0.43 294	0.24 335	0.43 250	0.52 490	0.28 343	0.28 93	0.42 402	0.72 284	0.82 358	0.62 235	0.91 354	0.72 350	0.55 347	0.79 418	0.35 259	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.16 299

OMP-Stereo	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.52 490	0.24 207	0.36 191	0.25 105	0.71 279	0.78 334	0.77 346	0.64 219	0.89 424	0.39 255	0.91 469	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.20 343	0.15 229	0.15 200	0.12 131

edge stereo	0.76 490	0.38 480	0.74 473	0.52 490	0.43 507	0.80 452	0.53 474	1.28 527	1.06 489	1.28 543	1.38 512	1.81 563	1.11 541	1.08 508	0.85 486	0.33 524	0.32 546	0.41 545	0.28 508	0.32 490	0.36 522

RTSC	0.87 514	0.48 512	1.23 545	0.52 490	0.37 468	1.13 525	0.50 451	1.34 537	1.79 576	1.51 556	1.24 484	1.12 494	0.81 485	1.62 561	2.16 580	0.25 458	0.19 447	0.23 421	0.24 472	0.30 478	0.31 499

XPNet_ROB	0.70 476	0.35 458	0.68 444	0.52 490	0.40 488	0.79 449	0.85 556	1.16 481	0.94 435	1.33 547	1.15 463	1.38 536	0.83 494	1.03 499	0.90 508	0.32 516	0.25 502	0.26 470	0.24 472	0.31 484	0.28 475

z-mn7	1.00 532	0.50 520	1.70 575	0.53 500	0.36 461	1.75 574	0.71 535	1.22 505	2.28 588	0.96 467	2.54 576	1.42 540	0.95 523	2.19 589	1.54 559	0.22 419	0.19 447	0.21 385	0.20 400	0.27 461	0.25 452

rvit_stereo_0075_2	0.47 338	0.37 470	0.70 454	0.53 500	0.46 526	0.43 248	0.36 306	0.81 331	0.67 265	0.55 211	0.74 256	0.59 276	0.43 275	0.63 303	0.43 333	0.32 516	0.23 486	0.35 523	0.25 481	0.30 478	0.25 452

HCRNet	0.44 301	0.34 452	0.41 217	0.53 500	0.26 284	0.53 302	0.29 166	0.83 338	0.63 246	0.71 308	0.81 299	0.77 381	0.50 318	0.66 333	0.36 276	0.24 448	0.16 389	0.24 438	0.20 400	0.21 382	0.18 338

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 469	0.81 565	0.73 468	0.53 500	0.37 468	1.40 550	0.53 474	1.04 423	0.79 343	0.88 427	0.94 362	0.95 443	0.53 329	0.93 478	0.58 419	0.39 545	0.30 531	0.57 569	0.31 524	0.53 558	0.30 491

ADCMid	1.14 551	0.52 531	2.23 585	0.53 500	0.43 507	1.07 512	0.75 541	1.23 510	1.05 483	2.15 585	1.44 523	1.50 549	1.43 564	1.56 557	5.01 607	0.26 468	0.24 494	0.29 499	0.31 524	0.37 518	0.33 508

RYNet	0.72 484	0.35 458	0.64 423	0.53 500	0.67 565	1.31 546	0.67 514	1.20 495	1.18 515	1.05 503	0.87 335	1.27 514	0.93 519	0.93 478	1.27 550	0.22 419	0.16 389	0.26 470	0.23 456	0.40 525	0.39 536

DPSNet	0.99 531	0.42 498	1.88 580	0.53 500	0.41 495	1.59 565	1.26 587	2.21 592	1.43 552	1.10 518	1.11 441	1.46 543	1.95 588	1.34 544	1.26 548	0.34 530	0.25 502	0.25 451	0.21 422	0.46 544	0.37 527

MultiAttention	3.58 604	0.24 335	0.62 408	0.54 507	0.34 449	22.90 626	2.72 617	1.60 573	1.13 506	0.80 357	1.81 551	1.14 503	0.43 275	35.29 635	0.61 430	0.17 286	0.12 219	0.23 421	0.23 456	0.34 503	0.29 482

MSAF-DinoV2	1.04 538	0.38 480	1.32 555	0.54 507	0.29 371	0.89 477	0.72 537	1.52 568	1.24 526	1.05 503	1.41 515	2.98 587	1.49 567	2.74 598	2.83 592	0.22 419	0.14 327	0.20 343	0.22 440	0.32 490	0.32 503

w-ln-seven	0.96 527	0.48 512	2.41 588	0.54 507	0.50 535	1.41 552	0.70 529	1.67 579	1.81 577	1.49 553	1.50 530	1.26 512	0.87 502	1.15 517	1.80 572	0.23 436	0.21 469	0.25 451	0.25 481	0.31 484	0.26 458

rvit_0105_3	0.47 338	0.34 452	0.77 487	0.54 507	0.31 412	0.49 283	0.47 432	0.63 204	0.79 343	0.65 264	0.59 206	0.64 303	0.50 318	0.65 325	0.39 308	0.29 495	0.27 517	0.29 499	0.28 508	0.21 382	0.20 394

ccnet	0.82 504	0.57 539	0.75 477	0.54 507	0.59 558	1.09 519	0.66 512	1.38 547	0.94 435	1.12 521	1.44 523	1.29 517	0.92 514	0.95 487	1.24 546	0.49 565	0.42 571	0.50 564	0.47 567	0.51 553	0.46 555

ADCPNet	1.03 537	0.48 512	2.70 590	0.54 507	0.42 501	1.40 550	0.75 541	1.13 461	1.07 495	1.22 537	1.42 517	1.68 560	1.09 539	1.36 549	3.45 598	0.30 502	0.28 521	0.29 499	0.32 530	0.37 518	0.35 520

LALA_ROB	0.74 487	0.43 500	0.69 450	0.54 507	0.40 488	1.01 500	0.95 565	1.21 497	1.07 495	1.22 537	1.12 445	1.56 555	0.79 480	1.04 501	0.86 487	0.33 524	0.22 476	0.35 523	0.30 516	0.35 508	0.31 499

SACVNet	0.58 444	0.34 452	0.55 383	0.55 514	0.36 461	0.63 383	0.48 440	1.13 461	0.77 324	1.02 492	1.06 429	1.02 466	0.74 459	0.90 462	0.51 394	0.27 478	0.21 469	0.25 451	0.24 472	0.29 469	0.36 522

XX-Stereo	0.37 222	0.17 88	0.45 273	0.55 514	0.36 461	0.38 211	0.20 33	0.60 184	0.30 60	0.46 179	1.30 498	0.73 361	0.26 117	0.56 220	0.26 130	0.16 240	0.11 161	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.10 37

FBW_ROB	0.88 516	0.50 520	0.85 495	0.55 514	0.40 488	1.17 532	0.78 545	1.50 562	1.37 546	1.33 547	1.27 489	1.48 547	1.00 531	2.57 597	0.98 521	0.25 458	0.32 546	0.45 550	0.30 516	0.34 503	0.28 475

ISRNet	0.56 430	0.24 335	0.66 435	0.56 517	0.36 461	0.44 256	0.25 105	0.82 333	0.84 368	1.07 510	1.25 486	0.91 431	0.60 376	0.66 333	0.58 419	0.35 535	0.26 508	0.36 528	0.33 533	0.30 478	0.42 543

Wz-Net-SNSev	0.91 522	0.73 557	2.13 583	0.56 517	0.45 518	0.95 488	1.13 578	1.34 537	1.24 526	1.02 492	1.30 498	1.46 543	0.86 499	1.81 572	1.50 558	0.25 458	0.23 486	0.25 451	0.26 495	0.32 490	0.29 482

APVNet	0.71 480	0.37 470	0.89 506	0.56 517	0.45 518	1.18 534	0.68 519	1.41 552	0.85 376	0.81 370	1.15 463	1.04 470	0.81 485	1.10 512	1.17 542	0.26 468	0.28 521	0.32 514	0.31 524	0.29 469	0.30 491

S-Stereo	0.74 487	0.35 458	0.96 513	0.56 517	0.45 518	0.82 465	0.60 497	1.24 517	1.60 570	0.96 467	1.41 515	1.12 494	0.94 520	0.80 419	1.04 531	0.26 468	0.31 540	0.28 491	0.25 481	0.32 490	0.47 560

ETE_ROB	0.70 476	0.49 516	0.73 468	0.56 517	0.36 461	0.79 449	0.87 557	1.14 470	0.93 428	1.19 530	1.18 472	1.39 537	0.82 489	0.99 488	0.80 474	0.26 468	0.21 469	0.31 508	0.26 495	0.33 497	0.34 515

PSMNet_ROB	0.64 460	0.37 470	0.65 429	0.56 517	0.42 501	0.97 493	0.83 550	1.21 497	0.92 422	0.79 355	1.02 408	1.08 483	0.63 394	0.82 425	0.91 510	0.29 495	0.20 459	0.31 508	0.31 524	0.26 450	0.23 437

zh-sn7	1.09 548	0.75 559	3.23 594	0.57 523	0.42 501	1.11 521	0.89 558	1.19 490	1.27 536	1.41 551	1.98 561	1.25 511	1.47 566	1.99 581	2.62 589	0.26 468	0.26 508	0.26 470	0.27 502	0.35 508	0.30 491

AnyNet_C32	1.16 555	0.62 547	2.40 587	0.57 523	0.55 549	1.41 552	1.34 593	1.18 489	1.24 526	1.49 553	1.42 517	1.39 537	1.20 552	1.55 555	4.82 605	0.29 495	0.28 521	0.29 499	0.34 535	0.38 522	0.42 543

rvit_105_1	0.54 417	0.40 492	0.76 482	0.58 525	0.37 468	0.59 354	0.68 519	0.70 271	0.94 435	0.82 379	0.69 237	0.73 361	0.58 365	0.78 413	0.54 409	0.32 516	0.29 526	0.31 508	0.34 535	0.23 421	0.20 394

LMCR-Stereo	0.53 405	0.30 430	0.53 374	0.58 525	0.30 390	0.83 468	0.36 306	1.19 490	0.76 316	0.88 427	1.04 418	0.56 248	0.62 388	0.82 425	0.67 447	0.19 353	0.15 357	0.19 313	0.14 197	0.23 421	0.17 320

DGSMNet	0.76 490	0.55 536	1.29 551	0.58 525	0.62 561	0.94 485	0.70 529	1.26 523	1.11 502	0.83 391	1.24 484	1.00 457	0.71 449	1.03 499	0.81 477	0.34 530	0.29 526	0.41 545	0.40 549	0.57 564	0.55 572

CC-Net-ROB	0.82 504	0.96 577	0.85 495	0.58 525	0.45 518	1.27 544	0.70 529	1.17 486	1.02 468	0.83 391	1.23 482	0.90 429	0.77 473	1.06 502	0.69 451	0.46 559	0.34 554	1.71 594	0.38 543	0.59 567	0.36 522

TCMNet	0.66 464	0.39 487	0.98 516	0.59 529	0.61 560	0.96 491	0.55 482	1.05 428	0.90 410	0.84 398	1.14 457	0.89 424	0.65 411	0.85 444	1.01 527	0.26 468	0.26 508	0.31 508	0.28 508	0.32 490	0.29 482

stereogan	0.80 500	0.31 435	0.71 459	0.59 529	0.50 535	1.72 573	0.48 440	1.35 541	1.37 546	1.00 484	1.46 528	1.56 555	0.95 523	1.29 537	0.84 482	0.28 488	0.29 526	0.29 499	0.25 481	0.38 522	0.38 533

SHD	0.93 525	0.50 520	1.18 540	0.59 529	0.46 526	0.97 493	0.48 440	1.70 581	2.15 584	1.58 560	1.37 507	1.42 540	1.19 550	1.31 540	1.60 561	0.31 505	0.26 508	0.32 514	0.33 533	0.40 525	0.42 543

ADCS	1.51 573	0.61 544	3.42 595	0.59 529	0.51 539	1.27 544	1.08 576	1.59 572	1.81 577	1.91 579	1.66 542	1.51 552	1.42 563	1.94 579	8.60 615	0.33 524	0.32 546	0.33 519	0.36 539	0.44 537	0.42 543

DANet	0.71 480	0.45 509	0.91 509	0.59 529	0.40 488	0.81 457	0.40 377	0.97 395	0.84 368	1.20 535	1.22 478	1.33 528	0.88 506	1.16 519	1.24 546	0.27 478	0.23 486	0.31 508	0.25 481	0.35 508	0.32 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 558	0.49 516	0.62 408	0.59 529	0.50 535	1.62 568	0.67 514	1.23 510	1.24 526	2.45 593	3.77 598	3.09 591	2.98 604	1.32 541	0.81 477	0.45 557	0.41 569	0.49 562	0.51 576	0.47 547	0.44 550

Nwc_Net	0.78 496	0.38 480	0.73 468	0.60 535	0.55 549	1.05 510	0.55 482	1.67 579	1.05 483	0.88 427	1.86 555	1.40 539	1.09 539	1.10 512	0.87 493	0.30 502	0.25 502	0.36 528	0.38 543	0.29 469	0.29 482

CSAN	0.83 510	0.49 516	0.77 487	0.60 535	0.41 495	1.14 526	1.06 573	1.19 490	1.46 557	1.32 545	1.43 520	1.37 535	1.19 550	1.27 536	0.86 487	0.39 545	0.31 540	0.36 528	0.37 540	0.35 508	0.34 515

FC-DCNN v2	1.65 579	0.51 524	0.65 429	0.61 537	0.49 533	1.61 566	0.70 529	1.75 584	1.56 566	4.74 617	4.91 613	6.46 615	3.31 606	1.91 576	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

NCC-stereo	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508

Abc-Net	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 575	0.51 524	0.66 435	0.61 537	0.49 533	1.56 563	0.70 529	1.66 578	1.53 561	4.64 614	4.62 611	5.85 611	3.34 608	1.84 574	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

DStereoO	0.96 527	0.70 555	0.72 464	0.62 541	0.45 518	0.74 429	0.92 563	1.09 444	1.29 540	1.19 530	1.23 482	0.99 453	1.71 579	1.29 537	0.99 522	2.01 610	0.35 556	0.77 577	0.30 516	1.42 589	0.38 533

WZ-Net	1.19 557	0.59 541	4.07 601	0.62 541	0.51 539	1.34 547	1.31 592	1.32 533	1.74 574	1.53 559	1.65 540	1.74 562	1.28 557	2.25 591	2.01 577	0.27 478	0.21 469	0.23 421	0.25 481	0.40 525	0.39 536

MDST_ROB	0.91 522	0.27 395	0.85 495	0.63 543	0.41 495	2.53 586	0.71 535	1.60 573	1.13 506	2.83 599	1.73 546	0.97 448	0.69 432	1.61 560	0.73 462	0.25 458	0.22 476	0.32 514	0.28 508	0.25 443	0.24 445

Syn2CoEx	0.71 480	0.51 524	0.95 511	0.64 544	0.45 518	0.91 480	0.53 474	1.48 559	1.13 506	0.93 455	1.35 503	1.02 466	0.99 528	0.92 472	0.80 474	0.30 502	0.27 517	0.28 491	0.24 472	0.23 421	0.24 445

AF-Net	0.81 503	0.39 487	0.68 444	0.64 544	0.54 547	0.91 480	0.51 466	1.61 575	1.31 542	0.96 467	2.02 563	1.46 543	1.26 556	1.11 514	0.99 522	0.32 516	0.24 494	0.39 538	0.27 502	0.30 478	0.25 452

G-Net	0.95 526	0.46 511	1.04 522	0.64 544	0.48 531	2.12 582	0.64 508	1.01 413	0.87 390	1.75 572	2.82 587	1.30 519	1.64 577	1.06 502	0.96 517	0.36 539	0.29 526	0.35 523	0.25 481	0.45 541	0.42 543

AnyNet_C01	1.56 574	1.05 582	7.45 608	0.64 544	0.54 547	1.99 579	1.38 595	1.43 555	1.36 544	1.63 566	1.92 557	1.84 565	1.33 559	2.40 593	4.03 600	0.33 524	0.32 546	0.32 514	0.34 535	0.44 537	0.45 554

NCCL2	0.72 484	0.41 496	0.65 429	0.64 544	0.44 514	0.98 497	1.20 581	1.11 453	1.00 461	0.98 477	0.96 375	1.49 548	0.87 502	0.90 462	0.79 472	0.31 505	0.26 508	0.39 538	0.39 547	0.32 490	0.32 503

RGC	0.79 499	0.59 541	0.71 459	0.65 549	0.65 564	0.92 484	0.58 492	1.29 528	1.05 483	1.07 510	1.45 526	1.47 546	1.03 533	1.21 528	0.88 496	0.32 516	0.30 531	0.48 559	0.40 549	0.37 518	0.37 527

RTS	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

RTSA	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

RP	0.76 490	0.36 463	0.63 418	0.66 552	0.58 557	0.80 452	0.55 482	1.14 470	1.22 523	0.97 472	1.65 540	1.43 542	1.32 558	1.01 492	0.84 482	0.33 524	0.30 531	0.36 528	0.30 516	0.34 503	0.34 515

MANE	4.13 608	0.51 524	0.64 423	0.66 552	0.56 552	6.89 614	0.99 569	7.55 618	12.04 618	6.68 620	8.57 621	10.69 620	9.45 618	7.59 619	6.39 611	0.49 565	0.43 576	0.48 559	0.98 599	0.49 550	0.48 563

GANetREF_RVC	0.80 500	0.75 559	0.86 500	0.66 552	0.42 501	1.15 528	0.98 567	1.14 470	1.19 517	1.01 489	1.02 408	1.10 490	0.90 508	1.15 517	0.76 467	0.48 563	0.39 566	0.57 569	0.38 543	0.63 568	0.46 555
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 548	0.59 541	1.97 581	0.67 555	0.44 514	1.93 578	0.60 497	1.85 585	1.36 544	1.61 563	1.54 535	1.95 571	1.37 560	1.64 564	1.73 564	0.40 549	0.37 560	0.45 550	0.48 569	0.44 537	0.44 550

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 536	0.57 539	1.51 570	0.67 555	0.50 535	2.57 587	1.66 603	1.20 495	1.43 552	1.38 549	1.57 537	1.33 528	0.92 514	1.64 564	0.88 496	0.37 542	0.39 566	0.46 553	0.60 581	0.41 531	0.40 539

XQC	0.89 518	0.65 550	1.31 553	0.67 555	0.52 543	1.22 538	0.68 519	1.26 523	1.52 560	1.14 524	1.11 441	1.28 516	1.04 535	1.40 552	1.77 568	0.38 543	0.24 494	0.37 533	0.31 524	0.53 558	0.47 560

DeepPrunerF	0.89 518	0.52 531	3.43 596	0.68 558	0.81 572	0.72 427	0.72 537	1.22 505	1.99 582	0.93 455	1.01 399	0.87 415	0.86 499	1.08 508	0.95 515	0.34 530	0.28 521	0.43 547	0.39 547	0.30 478	0.32 503

ELAS	1.63 578	0.61 544	0.95 511	0.68 558	0.55 549	3.01 601	1.55 601	2.39 594	2.33 591	3.64 610	3.89 602	2.75 585	2.90 603	2.15 587	2.27 586	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 521	0.64 549	1.69 573	0.69 560	0.69 568	0.78 446	0.84 553	1.03 420	1.26 535	1.19 530	1.15 463	1.31 520	0.98 527	1.24 532	1.03 528	0.52 569	0.56 586	0.59 572	0.66 584	0.56 562	0.54 571

GASNet	0.67 469	0.72 556	0.96 513	0.70 561	0.48 531	0.62 372	0.47 432	1.08 440	1.03 473	0.94 458	0.82 303	0.93 439	0.83 494	1.33 542	0.80 474	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.28 508	0.44 537	0.24 445

LSM	4.74 612	0.77 562	10.16 611	0.70 561	56.56 637	1.02 502	1.00 571	1.24 517	1.62 571	2.04 581	2.34 570	1.33 528	1.17 547	1.38 551	1.09 535	0.33 524	0.49 582	0.39 538	0.46 560	0.51 553	10.09 624

ELAS_RVC	1.60 576	0.61 544	1.01 520	0.70 561	0.56 552	2.00 580	1.89 610	1.96 587	2.65 595	3.33 608	3.26 590	3.03 588	3.41 609	2.49 595	2.09 579	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 622	0.82 568	50.86 641	0.72 564	0.53 544	38.10 635	7.03 621	11.83 623	14.25 623	29.78 640	30.17 640	48.21 643	22.64 633	26.78 633	18.11 624	0.42 554	0.38 562	0.47 554	0.46 560	0.51 553	0.48 563

FCDSN-DC	1.39 569	0.56 537	0.65 429	0.74 565	0.59 558	1.38 549	0.63 505	1.35 541	1.39 549	3.26 607	4.50 610	4.61 602	2.63 599	1.58 559	1.03 528	0.46 559	0.42 571	0.48 559	0.47 567	0.50 552	0.50 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 563	0.67 553	1.28 549	0.74 565	0.62 561	1.50 559	0.84 553	1.99 588	2.96 598	2.18 586	2.36 572	1.85 567	1.95 588	1.92 577	1.94 575	0.39 545	0.36 559	0.49 562	0.37 540	0.51 553	0.64 574

PWCDC_ROB	0.89 518	0.49 516	0.80 491	0.74 565	0.40 488	1.03 505	0.39 366	1.33 535	2.35 592	1.02 492	3.77 598	0.81 396	0.92 514	1.20 524	0.90 508	0.34 530	0.22 476	0.24 438	0.20 400	0.34 503	0.29 482

DStereoFS	1.87 584	0.85 570	1.03 521	0.75 568	0.62 561	2.04 581	0.65 509	1.74 583	1.55 563	1.52 558	1.90 556	2.36 580	12.92 621	3.85 608	1.74 565	0.44 555	0.31 540	0.82 581	0.46 560	0.84 575	1.10 597

DStereoSA	1.73 581	0.63 548	1.57 572	0.80 569	0.79 571	1.26 543	1.30 588	1.34 537	1.43 552	1.24 540	7.52 619	0.92 436	7.68 616	1.65 568	2.29 587	0.41 550	0.29 526	0.63 573	0.60 581	1.04 583	1.18 603

Consistency-Raft	1.01 533	0.81 565	1.24 546	0.84 570	0.97 580	0.81 457	0.84 553	1.30 531	1.59 567	1.05 503	1.68 545	1.12 494	0.91 509	0.92 472	1.11 536	0.65 577	0.74 594	0.79 579	0.90 595	1.06 585	0.79 581

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	0.87 571	1.76 577	0.86 571	0.56 552	4.29 608	1.79 608	1.50 562	1.98 581	1.61 563	1.85 554	1.84 565	1.41 562	1.89 575	1.36 553	0.48 563	0.40 568	0.56 568	0.57 579	0.69 571	0.48 563

NVStereoNet_ROB	1.24 560	0.90 573	1.13 533	0.86 571	0.88 573	1.11 521	0.99 569	1.42 553	1.53 561	1.59 562	2.48 574	2.24 576	1.53 568	1.96 580	1.30 551	0.76 582	0.70 591	0.78 578	1.00 600	0.71 573	0.88 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 205	0.18 115	0.45 273	0.89 573	0.53 544	0.44 256	0.26 118	0.61 190	0.49 197	0.68 286	0.56 196	0.44 196	0.24 88	0.34 45	0.31 202	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.10 63	0.13 99	0.13 177

anonymity	0.97 529	0.89 572	1.05 523	0.92 574	1.03 585	0.97 493	0.81 549	1.29 528	0.91 417	1.07 510	0.98 389	1.00 457	0.95 523	1.02 497	0.92 511	0.96 587	0.95 610	0.90 583	0.91 598	0.92 578	0.94 587

SGM+DAISY	1.35 566	0.94 576	1.25 547	0.96 575	1.00 583	1.52 561	1.02 572	1.34 537	1.21 521	2.64 595	2.65 582	2.44 581	1.56 571	1.64 564	1.26 548	0.97 589	0.95 610	0.90 583	0.90 595	0.94 579	0.96 590

MFMNet_re	1.14 551	0.97 580	1.19 541	0.99 576	0.95 578	1.25 542	1.22 584	1.39 548	1.55 563	1.69 570	1.67 544	1.21 507	1.53 568	1.12 515	0.99 522	0.87 586	0.75 598	0.79 579	0.75 588	0.90 576	0.94 587

PDISCO_ROB	0.91 522	0.48 512	1.06 524	0.99 576	0.97 580	1.67 571	0.63 505	1.64 577	1.59 567	1.06 507	1.18 472	1.31 520	0.79 480	1.55 555	0.97 518	0.49 565	0.22 476	0.45 550	0.40 549	0.45 541	0.37 527

UDG	0.88 516	0.82 568	0.67 439	1.00 578	0.96 579	1.02 502	0.57 491	1.13 461	0.99 454	0.90 438	0.97 388	1.31 520	0.99 528	0.85 444	0.84 482	0.54 574	0.32 546	1.77 595	0.40 549	0.94 579	0.66 575

PSMNet-RUCA	0.76 490	0.75 559	1.08 528	1.01 579	0.90 574	0.69 410	0.50 451	1.11 453	1.03 473	0.78 350	1.11 441	0.80 393	0.72 453	0.88 454	0.63 436	0.53 573	0.27 517	0.76 576	0.46 560	0.66 570	0.47 560

SPS-STEREO	1.25 561	0.93 574	1.06 524	1.04 580	1.03 585	1.41 552	0.91 562	1.51 565	1.19 517	2.09 583	1.83 552	1.94 570	1.39 561	1.62 561	1.39 556	0.97 589	0.94 609	0.90 583	0.89 594	0.96 581	0.96 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 545	0.65 550	1.19 541	1.06 581	0.90 574	1.76 575	1.76 607	1.46 557	1.44 555	1.51 556	1.16 468	2.00 572	1.14 543	1.48 553	1.31 552	0.39 545	0.44 578	0.35 523	0.38 543	0.49 550	0.49 566

SQANet	0.82 504	0.74 558	0.67 439	1.13 582	0.98 582	1.11 521	0.47 432	1.07 436	0.83 363	0.91 443	1.05 422	1.03 468	0.74 459	1.01 492	0.64 439	0.61 576	0.24 494	1.03 586	0.35 538	1.18 587	0.58 573

JetBlue	2.78 597	1.26 587	7.04 607	1.16 583	1.48 592	8.00 616	6.02 620	2.60 596	1.92 580	2.12 584	2.64 581	3.34 596	3.05 605	6.49 615	3.39 596	0.78 583	0.76 599	0.75 575	0.76 589	0.97 582	1.18 603

DDUNet	1.06 543	2.56 613	0.68 444	1.21 584	1.26 590	1.03 505	0.69 524	1.11 453	0.94 435	0.96 467	1.22 478	1.27 514	0.82 489	0.93 478	0.72 461	0.84 584	0.38 562	1.99 598	0.60 581	1.10 586	0.85 583

MADNet+	2.23 594	2.43 610	10.85 612	1.22 585	0.91 576	2.76 591	1.40 596	2.12 591	1.67 573	1.32 545	1.74 548	1.86 568	1.74 580	6.25 614	4.41 604	0.65 577	0.64 589	0.58 571	0.54 578	0.80 574	0.76 578

WAO-7	1.90 585	1.20 585	1.35 558	1.27 586	1.06 588	2.84 594	1.56 602	3.23 603	3.06 601	2.23 588	3.33 594	3.17 592	2.28 593	3.12 599	2.21 581	1.02 591	0.91 605	1.06 587	1.03 603	1.04 583	0.97 593

CAS	0.34 170	0.13 3	0.25 16	1.28 587	0.30 390	0.46 270	0.38 344	0.48 113	0.47 188	0.34 108	0.52 180	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 148	0.69 579	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 253

otaku	1.04 538	0.93 574	0.88 502	1.33 588	1.05 587	1.66 569	0.70 529	1.40 551	1.18 515	1.08 514	1.32 501	1.33 528	0.91 509	1.23 531	0.76 467	0.72 580	0.46 581	1.24 589	0.50 574	1.40 588	0.75 577

Ntro	1.09 548	0.97 580	0.91 509	1.44 589	1.19 589	1.69 572	0.80 548	1.35 541	1.25 532	1.00 484	1.29 495	1.31 520	0.97 526	1.26 534	0.84 482	0.84 584	0.43 576	1.36 590	0.50 574	1.56 590	0.78 579

GCST	0.83 510	1.22 586	0.74 473	1.58 590	1.01 584	1.06 511	0.23 82	0.78 320	0.78 334	0.97 472	0.65 222	0.78 383	0.35 218	0.92 472	0.34 241	0.96 587	0.65 590	1.20 588	0.81 591	0.91 577	0.70 576

PWCK	1.92 586	1.66 602	3.12 593	1.65 591	0.91 576	2.84 594	2.26 613	2.10 590	2.41 593	2.36 591	2.31 567	2.22 575	1.82 582	3.43 602	2.03 578	1.61 605	0.71 593	1.51 591	0.82 592	1.69 592	0.91 586

WAO-6	2.04 591	1.50 595	1.16 535	1.70 592	1.67 598	2.69 588	1.44 599	3.06 600	3.63 607	1.98 580	3.27 591	3.54 600	2.07 591	2.36 592	2.22 583	1.31 600	0.91 605	2.04 603	1.22 610	1.73 594	1.27 606

ACVNet_2	1.65 579	1.27 588	1.41 565	1.75 593	1.62 594	2.22 583	1.20 581	2.30 593	2.62 594	1.78 573	2.56 577	3.03 588	1.61 574	1.54 554	1.12 540	1.06 592	0.58 588	1.82 596	0.70 587	1.82 596	0.96 590

WAO-8	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.07 606	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

Venus	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.06 605	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

MonStereo1	1.98 587	1.48 593	1.43 567	1.81 596	1.69 599	2.88 597	0.78 545	2.47 595	3.47 604	2.20 587	4.36 609	3.39 597	2.50 596	2.18 588	1.58 560	1.19 594	0.54 584	1.65 593	0.87 593	1.78 595	1.29 607

RainbowNet	1.35 566	1.49 594	1.19 541	1.88 597	1.45 591	1.48 558	1.07 575	1.61 575	1.55 563	1.20 535	1.59 538	1.54 553	1.13 542	1.34 544	0.97 518	1.36 601	0.70 591	1.82 596	0.79 590	1.71 593	1.07 596

ACVNet-4b	1.35 566	1.31 589	1.10 529	1.90 598	1.59 593	1.92 577	0.77 543	1.52 568	1.62 571	1.05 503	1.60 539	2.11 574	0.94 520	1.64 564	0.77 471	1.30 598	0.35 556	2.03 602	0.67 585	1.88 600	0.84 582

ACVNet_1	1.46 571	1.33 590	1.12 532	1.91 599	1.62 594	1.83 576	0.98 567	2.00 589	1.85 579	1.39 550	1.53 534	2.32 578	1.53 568	1.34 544	1.11 536	1.30 598	0.50 583	2.06 604	0.58 580	1.93 602	0.95 589

LVE	2.12 593	1.44 592	1.36 562	1.99 600	1.78 600	2.75 590	1.79 608	2.82 597	3.95 609	1.90 578	4.33 608	3.52 599	1.81 581	2.24 590	1.74 565	1.74 607	0.87 603	2.06 604	1.13 606	1.91 601	1.35 608

Dean	1.98 587	1.36 591	1.36 562	2.12 601	1.81 602	2.74 589	1.36 594	3.37 607	3.80 608	2.08 582	3.32 593	3.21 593	1.82 582	1.71 569	1.67 562	1.27 595	0.77 600	1.99 598	0.90 595	1.86 597	1.03 595

IMH-64-1	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

IMH-64	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

IMH	2.04 591	1.62 599	1.20 544	2.20 602	1.89 603	2.91 600	1.30 588	3.11 601	3.03 599	1.81 574	3.35 595	3.03 588	1.90 585	2.48 594	1.80 572	1.66 606	0.77 600	2.45 610	1.04 604	2.15 605	1.19 605

test_for_model	0.82 504	3.60 617	0.39 195	2.35 605	2.07 606	0.39 219	0.28 156	0.42 80	0.45 179	0.71 308	0.31 87	0.30 86	0.27 128	0.34 45	0.25 100	0.34 530	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 618	0.18 338

JetRed	5.27 613	5.84 618	12.81 616	2.36 606	2.83 616	12.23 621	10.50 623	4.46 612	3.60 605	3.86 611	3.83 600	4.85 607	4.18 612	6.78 616	11.96 619	2.17 614	2.96 620	2.18 606	1.97 616	3.38 617	2.68 618

DPSimNet_ROB	3.58 604	2.45 611	8.57 609	2.53 607	2.37 610	2.88 597	3.77 619	3.14 602	3.23 602	4.71 616	3.86 601	4.68 603	4.87 614	4.07 610	5.62 608	2.33 616	2.33 618	2.47 611	2.52 618	2.51 610	2.64 617

TorneroNet	4.53 611	1.89 604	1.48 569	2.55 608	2.27 608	13.78 623	1.69 605	4.84 617	23.73 634	2.89 603	7.70 620	7.06 616	2.69 600	4.26 611	3.42 597	1.84 609	0.77 600	2.68 614	1.13 606	2.42 608	1.47 610

DispFullNet	1.60 576	2.63 614	2.75 591	2.56 609	1.79 601	1.24 541	0.47 432	1.37 546	1.45 556	1.87 575	1.50 530	1.55 554	2.46 594	2.04 583	1.04 531	0.59 575	0.18 429	2.32 607	0.68 586	2.29 606	1.14 598

TorneroNet-64	3.44 601	1.86 603	1.42 566	2.58 610	2.28 609	6.87 613	1.68 604	4.70 615	12.03 617	2.31 590	5.59 617	8.25 617	2.55 598	3.97 609	2.73 590	1.81 608	0.74 594	2.57 612	1.07 605	2.35 607	1.44 609

KSHMR	2.57 595	1.93 605	1.69 573	2.63 611	2.42 611	2.86 596	2.07 611	3.27 605	6.50 613	2.49 594	3.36 596	3.41 598	1.92 586	2.49 595	1.94 575	2.13 613	1.40 615	2.79 617	1.50 614	2.73 611	1.77 611

ktn	2.98 600	2.25 608	1.73 576	2.84 612	2.53 614	3.76 607	2.15 612	3.70 609	5.47 612	2.75 597	5.17 616	5.94 612	2.48 595	3.23 600	2.46 588	2.34 617	1.44 616	2.78 616	2.03 617	2.45 609	2.01 614

notaker	2.76 596	2.29 609	1.80 578	2.96 613	2.58 615	2.90 599	1.75 606	3.24 604	3.05 600	2.78 598	4.24 607	6.15 614	2.51 597	3.34 601	2.75 591	2.31 615	1.18 613	3.00 618	1.65 615	2.84 614	1.97 612

UNDER WATER	3.46 602	2.07 607	3.64 598	3.09 614	2.48 612	3.75 606	2.42 615	3.31 606	13.77 622	2.90 604	2.95 588	5.84 610	3.69 610	3.69 605	3.48 599	2.07 612	1.11 612	2.70 615	1.40 612	2.84 614	1.98 613

HanzoNet	6.76 616	2.45 611	4.22 602	3.19 615	2.94 617	3.62 605	2.28 614	4.79 616	7.20 614	14.00 627	13.19 626	17.49 627	22.30 632	13.25 623	6.19 610	4.20 620	1.93 617	3.10 619	2.56 619	3.35 616	2.88 619

UNDER WATER-64	3.53 603	2.01 606	3.94 599	3.22 616	2.49 613	5.41 612	2.60 616	3.43 608	12.41 619	3.03 605	2.68 583	6.07 613	4.04 611	3.79 607	3.33 595	2.02 611	1.24 614	2.63 613	1.46 613	2.78 612	2.08 615

tt	6.20 614	0.20 197	5.89 605	3.55 617	2.07 606	11.26 619	19.21 624	11.74 622	5.46 611	2.69 596	2.04 565	4.87 608	6.25 615	3.70 606	7.09 614	8.32 626	11.17 630	4.93 623	5.41 625	5.74 620	2.37 616

MADNet++	4.03 606	2.70 615	3.44 597	3.72 618	3.44 618	4.44 609	3.52 618	3.95 611	3.61 606	4.46 612	4.98 614	4.10 601	4.58 613	7.00 617	5.89 609	3.74 619	3.67 621	3.27 620	2.71 620	3.70 619	3.66 620

PML	40.80 642	29.24 630	11.87 615	7.20 619	14.47 619	92.13 645	213.69 647	7.63 619	23.35 633	74.72 646	190.14 647	50.17 644	26.15 634	21.39 628	12.70 620	8.76 627	2.92 619	8.45 627	3.25 622	13.26 625	4.42 621

DGTPSM_ROB	12.07 619	8.00 619	20.99 618	8.93 620	16.78 621	10.67 617	30.87 628	9.01 620	15.16 624	6.50 618	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.25 620	21.67 627	4.57 621	8.57 625	5.08 624	9.28 626	5.90 621	10.95 625

DPSMNet_ROB	12.08 620	8.00 619	21.00 619	8.97 621	16.79 622	10.67 617	30.89 629	9.02 621	15.17 625	6.51 619	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.27 621	21.67 627	4.58 622	8.57 625	5.09 626	9.29 627	5.90 621	10.95 625

USTest	12.99 621	14.18 623	20.00 617	16.24 622	14.97 620	20.80 625	31.95 630	16.20 627	10.91 616	8.79 622	9.48 622	13.94 622	10.50 619	16.11 624	21.44 626	3.17 618	4.82 622	5.08 624	5.36 624	8.81 623	7.13 622

TCMNet-wrong-test	8.97 617	10.42 622	8.74 610	19.56 623	17.61 623	12.53 622	9.01 622	13.59 624	2.18 585	4.64 614	5.11 615	14.63 623	11.09 620	7.19 618	9.73 616	5.56 625	0.89 604	3.77 621	3.11 621	10.34 624	9.80 623

Anonymous_1	33.25 629	18.26 624	23.92 621	20.54 624	21.28 626	25.59 627	35.94 631	22.01 635	15.57 626	13.33 624	13.49 627	18.08 628	15.29 625	20.36 625	24.60 629	16.28 633	8.84 627	66.59 641	118.00 643	155.73 646	11.23 627

DPSM_ROB	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

DPSM	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

HaxPig	31.96 628	37.24 634	34.27 627	24.37 627	24.88 628	18.26 624	19.86 625	20.64 631	28.52 635	35.97 641	38.75 641	25.57 633	28.72 635	33.88 634	34.39 635	35.94 642	38.87 642	37.80 638	40.48 640	39.68 639	41.15 641

LRCNet_RVC	21.24 627	31.15 631	21.41 620	28.98 628	23.82 627	3.13 602	0.60 497	20.96 632	1.59 567	25.58 632	28.15 636	21.99 632	14.79 622	21.94 632	16.41 623	28.89 641	14.87 631	33.53 637	31.28 637	29.51 638	26.16 636

MEDIAN_ROB	37.38 639	40.85 643	40.60 631	32.31 629	31.85 629	27.20 630	24.55 626	29.10 636	33.19 643	42.09 645	41.76 643	33.35 634	34.39 643	39.78 637	37.07 636	43.64 644	44.10 644	44.12 640	43.40 642	41.51 641	42.76 643

AVERAGE_ROB	37.58 640	40.13 642	40.15 630	34.81 630	33.82 630	28.55 634	25.10 627	32.02 637	34.06 644	41.28 644	40.66 642	34.46 635	34.81 644	39.18 636	37.57 637	42.78 643	43.44 643	43.82 639	43.03 641	40.47 640	41.51 642

FlowAnything	35.81 634	37.53 640	48.80 638	42.20 631	39.22 633	52.25 637	73.16 643	42.56 638	32.89 642	26.76 636	28.30 637	38.69 641	33.09 641	41.63 638	51.62 640	18.76 637	18.59 641	19.21 636	19.92 636	27.16 628	23.91 630

CasAABBNet	35.74 632	37.43 635	48.72 637	42.22 632	39.20 631	52.24 636	73.12 640	42.61 639	32.62 640	26.78 637	27.95 634	38.58 639	32.60 638	41.67 639	51.65 641	18.74 634	18.57 637	19.15 631	19.77 631	27.20 629	23.98 632

RAFT-FEzeroshot	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

RAFT-FE	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

Hybrid-DGEV	35.78 633	37.50 639	48.96 640	42.25 635	39.20 631	52.33 641	73.10 639	42.63 642	32.52 636	26.62 633	28.31 639	38.50 636	32.87 639	41.67 639	51.55 638	18.77 638	18.56 636	19.18 635	19.83 635	27.20 629	23.97 631

Selective-RAFT-Error	35.84 635	37.49 638	48.83 639	42.26 636	39.24 636	52.30 640	73.09 638	42.66 643	32.61 639	26.80 638	28.30 637	38.84 642	33.51 642	41.68 641	51.59 639	18.82 639	18.58 638	19.17 634	19.80 634	27.28 633	24.05 635

LSM0	38.95 641	37.60 641	48.58 634	43.57 637	91.06 643	52.57 642	72.57 637	43.17 644	32.63 641	26.97 639	27.97 635	38.65 640	32.94 640	41.86 644	51.78 644	18.89 640	18.41 632	19.13 630	19.63 630	27.29 634	33.77 637

xxxxx1	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

tt_ll	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

ff	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

RSGM-EC	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

acva	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

DLNR_Zeroshot_test	20.09 626	36.28 632	38.04 628	169.85 643	61.80 639	0.23 29	0.20 33	13.88 625	0.37 128	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.62 292	0.28 170	5.46 624	0.10 63	0.15 146	0.11 98	72.60 642	0.11 82

DLNR-FE	20.05 625	36.38 633	38.08 629	170.06 644	60.08 638	0.23 29	0.20 33	14.13 626	0.36 112	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.63 303	0.28 170	5.38 623	0.10 63	0.15 146	0.11 98	73.09 643	0.11 82

test_example2	176.61 645	205.14 646	198.86 645	188.60 645	190.98 646	152.67 646	170.61 646	94.86 647	123.55 647	178.88 647	179.48 646	158.94 647	141.34 647	192.61 647	198.96 647	203.76 647	236.37 647	164.13 647	173.55 647	218.58 647	160.41 646

ccccc		429.19 647		507.10 646	501.20 647	356.95 647		380.82 648		334.51 648		372.86 648		499.17 648		561.44 648	431.22 648	334.28 648	290.86 648	540.88 648

GS-Stereo							0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

FSD					0.46 526	0.48 278	0.52 469	0.53 147	0.48 196	0.48 188	0.48 154	0.49 220	0.48 304	0.51 180	0.49 382	0.45 557	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.46 544

ASD4		8.86 621

Low-res two-view benchmark