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	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 92	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 188	0.32 108	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 127	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 334	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 81	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 120	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 49	0.30 63	0.14 38	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 64	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 102	0.26 154	2.03 543	0.36 7	0.21 12	0.46 85	0.23 37	0.67 68	0.48 81	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 211	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 416

asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 68	0.34 130	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 92	0.30 91	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 87	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 111	0.29 81	0.64 51	0.39 47	0.49 124	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 147	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 79	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.58 123	0.27 26	0.32 59	0.74 131	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 198	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 135	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 232	0.54 17	0.35 40	0.47 110	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 103	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 218	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 74	0.64 91	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 92	0.54 355	0.59 32	0.50 89	0.41 75	0.66 142	0.25 17	0.44 137	0.62 87	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 110	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 306	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

StereoAnything_RVC	0.45 133	1.43 581	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 91	1.27 290	0.22 1	0.21 285	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 588	0.11 2

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 335	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 273	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 158	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 160	0.43 77	0.28 128	0.51 142	0.27 69	0.93 165	0.61 133	0.47 110	0.63 134	0.49 123	0.38 103	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LoS_RVC	0.42 106	0.26 154	0.40 29	0.44 103	0.82 535	0.51 142	0.44 265	0.64 51	0.41 55	0.44 92	0.78 180	0.44 89	0.47 158	0.56 59	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 568

CAS	0.63 264	0.18 3	0.37 8	2.27 590	0.84 537	0.57 185	0.54 355	0.79 105	0.62 135	0.48 118	0.70 158	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 592	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 580

BStereo	0.38 80	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	0.55 172	0.39 198	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

Wave_Phase_stereo	0.45 133	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	1.78 524	0.39 198	0.72 80	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 355	0.82 346	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 158	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

DilatedVolume-Stereo	0.43 112	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 284	0.29 81	0.80 113	0.51 98	0.77 198	0.73 167	0.48 114	0.40 110	1.13 256	0.39 179	0.15 49	0.14 192	0.15 32	0.14 114	0.16 77	0.14 78

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 85	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 91	0.59 68	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 163	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 74	0.77 135	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 155	0.54 355	0.65 56	0.46 74	0.44 92	0.48 80	0.23 5	0.45 141	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 85	0.47 300	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 141	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 117	0.35 263	0.27 11	0.29 81	0.53 13	0.51 98	0.44 92	0.61 128	0.26 20	0.25 18	1.19 271	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 117	0.42 344	0.37 34	0.22 26	0.95 177	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 201	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 100	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 185	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 283	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 135	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 68	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 259	0.30 63	0.20 251	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 75	0.56 24	0.58 122	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 163	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 125	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 93	1.08 321	0.90 231	0.78 180	0.90 293	0.47 158	0.70 112	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 128	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 90	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 172	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

IGEV-Stereo+	0.45 133	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 320	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 113	1.43 337	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 574	1.70 591

WCG-NET（raft）	0.45 133	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 125	0.36 154	0.73 83	1.09 329	0.71 185	0.76 175	0.92 304	0.51 194	0.84 163	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 114	0.14 29	0.14 78

trnet	0.39 85	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 155	0.29 81	0.78 100	1.12 342	0.59 163	0.71 161	0.53 147	0.42 119	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

MoCha-V2	0.40 94	0.20 19	0.49 91	0.50 202	0.21 12	0.44 75	0.33 118	0.93 165	0.53 111	0.53 144	0.53 104	0.42 84	0.58 243	1.09 244	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 118

CES	0.48 154	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 582	0.55 172	0.35 138	0.98 190	0.66 161	0.44 92	0.66 142	0.35 64	0.27 29	0.56 59	0.33 107	0.15 49	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.19 190	1.46 586

CREStereo++_RVC	0.47 148	0.21 38	0.38 16	0.45 117	0.38 310	0.45 79	0.25 50	0.75 90	1.29 446	0.80 206	1.21 344	0.47 108	0.37 96	0.53 45	0.44 223	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 578	0.18 146	0.11 2
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
XX-TBD	0.46 141	0.70 528	0.35 3	0.79 513	0.25 67	0.58 188	0.26 62	0.69 70	1.27 437	0.76 193	1.00 240	0.45 97	0.33 64	0.47 28	0.37 157	0.19 210	0.15 253	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

CREStereo	0.39 85	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 155	0.29 81	0.77 96	1.11 338	0.58 155	0.71 161	0.51 133	0.41 113	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 141	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 281	0.27 69	0.74 87	1.04 301	0.64 173	0.70 158	0.55 157	0.47 158	0.86 172	0.35 134	1.00 575	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

pmcnn	2.37 571	0.42 436	2.71 569	0.63 411	0.43 355	1.54 500	1.19 542	2.01 512	1.53 522	2.64 575	7.60 604	18.07 623	1.45 517	3.44 510	2.78 559	0.18 161	0.15 253	0.15 32	0.12 51	0.20 229	0.18 212

DispViT+	0.33 50	0.30 268	0.55 142	0.43 77	0.36 274	0.42 58	0.25 50	0.64 51	0.55 115	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 45	0.41 198	0.24 358	0.16 294	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.14 78

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 175	0.13 5	0.13 44

WQFJA1++	1.55 526	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 105	0.64 91	0.27 34	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 627	0.14 78

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

GS-Stereo							0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 103	0.27 103	0.44 75	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 144	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

GASTEREO	0.40 94	0.25 128	0.51 107	0.48 170	0.25 67	0.65 242	0.36 154	0.81 118	0.49 84	0.51 140	0.82 193	0.30 43	0.66 280	0.62 87	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.14 78

depthmonostereo	0.41 102	0.23 79	0.53 123	0.47 142	0.23 30	0.61 209	0.35 138	1.00 196	0.76 196	0.48 118	0.65 141	0.47 108	0.49 182	0.67 106	0.37 157	0.16 72	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.15 118

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 79	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 92	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 80	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 184	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 244	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

G2L-Stereo_test	0.73 339	0.27 186	0.74 286	0.49 190	0.40 331	0.90 371	0.81 475	1.53 374	1.14 357	1.28 400	1.27 366	1.52 469	0.72 298	1.62 375	0.94 431	0.19 210	0.14 192	0.16 65	0.15 133	0.18 146	0.19 253

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 56	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

SCV_C0	0.43 112	0.26 154	0.65 204	0.43 77	0.29 148	0.47 92	0.31 98	1.34 317	0.73 184	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 283	0.30 63	0.17 118	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.15 118

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 521	0.42 44	0.64 420	0.29 148	0.48 99	0.25 50	0.85 133	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 290	1.15 259	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 146	0.12 14

AIO_rvc	0.36 67	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 195	0.38 183	0.94 172	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 123	0.22 11	0.84 163	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 163	0.47 300	0.82 123	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 129	0.42 119	0.64 91	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 185	0.44 265	0.79 105	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 101	0.30 45	0.69 108	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 79	0.48 84	0.49 190	0.36 274	0.60 203	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 73	0.49 88	0.44 89	0.31 52	0.85 168	0.30 63	0.24 358	0.13 137	0.16 65	0.12 51	0.20 229	0.19 253

castereo	0.41 102	0.22 61	0.46 77	0.44 103	0.30 172	0.61 209	0.56 381	0.97 186	0.80 209	0.38 64	0.69 154	0.45 97	0.69 285	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

GIP-stereo	0.34 55	0.23 79	0.45 68	0.50 202	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 100	0.52 105	0.34 39	0.51 95	0.46 101	0.38 103	0.51 39	0.27 34	0.20 251	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

WCG-NET	0.42 106	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 92	0.32 108	0.73 83	1.15 369	0.76 193	0.73 167	0.58 174	0.45 141	0.60 80	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.13 44

test_for_model	1.30 500	3.71 615	0.58 166	3.22 605	2.84 606	0.59 195	0.33 118	1.40 332	0.83 218	1.42 470	0.61 128	0.52 141	0.37 96	0.51 39	0.33 107	2.46 595	0.15 253	0.16 65	0.11 10	4.39 616	1.50 587

IGEV++	0.40 94	0.22 61	0.51 107	0.52 255	0.29 148	0.45 79	0.25 50	1.65 404	0.46 74	0.37 56	0.57 120	0.46 101	0.45 141	0.50 37	0.38 168	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

Any-RAFT	0.53 183	0.24 100	0.47 80	0.47 142	0.27 103	1.00 408	0.25 50	1.58 386	1.05 306	0.85 224	0.99 236	1.06 354	0.47 158	0.70 112	0.32 90	0.18 161	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 154

LoS	0.40 94	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 125	0.40 212	1.00 196	0.94 255	0.48 118	0.66 142	0.48 114	0.40 110	0.60 80	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 304	0.73 269	0.58 351	0.27 103	0.26 6	0.33 118	0.95 177	0.81 212	0.42 82	0.47 75	0.65 201	0.47 158	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.19 190	0.16 154
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.44 125	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 242	0.26 62	0.79 105	0.83 218	0.93 239	0.98 234	0.51 133	0.46 148	0.54 49	0.35 134	0.18 161	0.24 452	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 394

raftrobust	0.52 172	0.25 128	0.56 149	0.65 434	0.52 426	0.49 111	0.34 130	0.98 190	0.91 244	1.30 414	0.87 204	0.63 195	0.81 336	0.78 140	0.41 198	0.19 210	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.16 154

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.17 109	0.14 78

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 265	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.64 137	0.32 49	0.46 148	0.55 56	0.28 47	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.14 78

Zero-FE251	0.34 55	0.23 79	0.51 107	0.45 117	0.29 148	0.58 188	0.24 44	0.82 123	0.34 36	0.49 124	0.38 40	0.52 141	0.42 119	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.13 44

MSCF	0.38 80	0.25 128	0.52 116	0.47 142	0.25 67	0.62 218	0.37 176	0.81 118	0.47 78	0.50 133	0.71 161	0.32 49	0.65 277	0.54 49	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.17 109	0.14 78

water-stereo	0.39 85	0.20 19	0.48 84	0.44 103	0.27 103	0.50 125	0.26 62	0.92 156	0.51 98	0.53 144	0.78 180	0.55 157	0.49 182	0.42 12	0.42 210	0.16 72	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

G2L-ROB	0.73 339	0.25 128	0.76 300	0.54 290	0.39 320	0.95 390	0.66 429	1.66 409	1.09 329	1.24 385	1.02 254	1.64 491	0.71 295	1.63 377	1.02 447	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.20 229	0.22 324

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 79	0.54 131	0.50 202	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 203	0.39 47	0.42 82	0.64 137	0.36 66	0.51 194	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.18 212

SCV	0.46 141	0.26 154	0.55 142	0.47 142	0.25 67	0.39 41	0.38 183	1.98 505	0.60 132	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 91	1.28 292	0.32 90	0.24 358	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.14 78

castereo++	0.38 80	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 400	0.22 26	0.86 135	0.58 122	0.32 31	0.44 64	0.51 133	0.39 105	0.93 194	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.14 78

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 128	0.51 107	0.47 142	0.23 30	0.45 79	0.39 198	1.07 237	0.52 105	0.41 75	0.48 80	0.52 141	0.25 18	0.72 120	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

RSM++	0.38 80	0.24 100	0.51 107	0.47 142	0.26 77	0.50 125	0.41 228	0.79 105	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 183	0.35 82	1.02 224	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.18 146	0.13 44

RSM	0.39 85	0.24 100	0.49 91	0.46 128	0.26 77	0.47 92	0.40 212	0.92 156	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 201	0.33 64	1.07 239	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.13 44

RAFT-Stereo-weight	0.47 148	0.24 100	0.53 123	0.48 170	0.27 103	0.60 203	0.35 138	1.02 203	1.07 315	0.99 258	0.78 180	0.76 233	0.28 33	0.76 132	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

testlalala2	0.58 238	0.27 186	0.68 220	1.72 584	1.27 579	0.68 262	0.42 232	0.93 165	0.70 173	0.90 231	0.93 217	0.76 233	0.34 74	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.17 186

MSKI-zero shot	0.55 214	0.26 154	0.57 160	0.51 234	0.26 77	0.69 269	0.28 75	1.18 273	0.64 143	0.91 236	1.32 389	0.82 255	0.33 64	1.92 420	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.16 154

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 79	0.59 173	0.48 170	0.36 274	0.40 44	0.32 108	0.53 13	0.49 84	0.54 148	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 67	0.51 284	0.20 251	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.15 118

testlalala_base	0.77 361	0.40 424	0.70 239	0.65 434	0.50 401	0.79 325	0.28 75	1.50 359	0.51 98	0.73 191	0.90 210	0.69 215	0.54 211	0.66 103	0.40 187	2.82 599	0.14 192	0.17 97	0.12 51	2.68 593	0.19 253

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 212	0.68 220	0.47 142	0.25 67	0.53 155	0.32 108	0.82 123	0.58 122	0.65 175	0.69 154	0.58 174	0.42 119	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 192	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.14 78

RAFT-Test	0.54 199	0.25 128	0.64 197	0.47 142	0.30 172	0.97 400	0.27 69	1.24 300	0.81 212	0.96 248	1.12 304	1.28 418	0.48 172	0.71 116	0.36 145	0.17 118	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.16 154

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 100	0.50 100	0.44 103	0.25 67	0.46 85	0.33 118	1.25 302	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 141	0.30 45	1.07 239	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

Selective-RAFT	0.52 172	0.28 212	0.79 318	0.55 314	0.27 103	0.91 375	0.33 118	0.80 113	0.88 232	0.58 155	0.63 134	0.81 250	0.77 315	1.29 296	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.17 186

MC-Stereo	0.43 112	0.23 79	0.48 84	0.51 234	0.28 128	0.39 41	0.32 108	0.88 144	0.68 167	0.60 166	0.84 196	0.56 166	0.61 256	1.03 225	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.13 44

RCA-Stereo	0.50 168	0.23 79	0.58 166	0.48 170	0.33 241	0.55 172	0.45 285	0.97 186	1.38 488	0.68 180	1.05 269	0.63 195	0.80 332	0.59 68	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.14 78

DCANet-4	0.54 199	0.26 154	1.07 433	0.42 68	0.24 46	0.48 99	0.36 154	0.99 192	1.30 452	1.10 299	1.02 254	0.56 166	0.75 304	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

fff	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

ADStereo(finetuned)	0.57 231	0.24 100	1.06 428	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.35 138	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	1.20 483	0.84 163	0.51 284	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

s12784h	0.52 172	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 396	0.34 130	1.17 268	1.25 426	0.81 210	0.90 210	0.63 195	0.50 188	1.45 341	0.42 210	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 146	0.11 2

DCANet	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.36 154	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	0.92 387	0.81 153	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

csc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

cscssc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

111	0.60 247	0.23 79	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.72 284	0.42 232	1.18 273	1.41 504	0.80 206	1.38 412	1.10 372	0.79 326	0.96 201	0.58 319	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.19 253

EAI-Stereo	0.65 284	0.28 212	0.69 233	0.53 274	0.27 103	0.60 203	0.40 212	2.28 558	0.64 143	0.71 185	3.18 570	0.57 169	0.43 127	1.06 235	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.17 201	0.17 109	0.17 186

CFNet-RSSM	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.48 170	0.28 128	0.60 203	0.27 69	1.49 355	1.14 357	1.06 281	0.93 217	1.08 360	0.54 211	0.70 112	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.14 78

Gwc-CoAtRS	0.52 172	0.24 100	0.68 220	0.48 170	0.29 148	0.64 226	0.25 50	1.16 266	1.08 321	1.01 268	1.00 240	1.12 377	0.56 224	0.69 108	0.37 157	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.15 52	0.15 118

R-Stereo Train	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186

RAFT-Stereo	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 478	0.30 268	0.91 372	0.66 441	0.77 521	0.97 400	0.57 392	1.37 323	1.35 476	1.02 272	1.34 398	2.11 544	1.43 513	7.09 586	1.39 500	0.19 210	0.17 325	0.17 97	0.19 247	0.18 146	0.16 154

iResNet_ROB	0.77 361	0.30 268	0.99 398	0.57 345	0.36 274	0.83 352	0.36 154	2.33 561	1.58 527	1.27 398	1.30 376	1.25 407	0.84 353	1.65 380	0.79 397	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.27 404

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 222	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 368	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 135	0.17 201	0.13 5	0.12 14

DLNR-FE	23.17 625	48.55 643	42.94 629	176.85 644	78.48 638	0.35 27	0.21 19	23.51 627	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.55 362	0.44 223	9.85 627	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 80	0.48 170	0.42 344	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 172	0.91 185	0.32 90	0.23 341	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.86 561	0.16 154

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 80	0.45 117	0.43 355	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 188	0.64 91	0.32 90	0.22 314	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.83 559	0.16 154

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 251	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.43 112	0.24 100	0.67 216	0.51 234	0.32 220	0.55 172	0.45 285	0.97 186	0.77 200	0.59 163	0.51 95	0.49 123	0.42 119	0.80 147	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.14 78

999	0.48 154	0.22 61	0.49 91	0.48 170	0.34 259	0.75 299	0.31 98	0.85 133	0.55 115	0.37 56	0.48 80	0.50 129	0.36 91	2.45 469	0.39 179	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.16 77	0.19 253

mms	0.40 94	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.32 220	0.43 68	0.46 292	0.70 75	0.46 74	0.35 43	0.58 123	0.44 89	0.30 45	1.36 317	0.33 107	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.19 190	0.15 118

GCAP-BAT	0.49 162	0.31 304	0.64 197	0.41 60	0.46 383	0.70 276	0.35 138	0.77 96	0.64 143	0.86 226	1.00 240	0.77 236	0.37 96	1.18 269	0.36 145	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.13 83	0.17 109	0.15 118

Occ-G	0.42 106	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 415	0.77 96	0.49 84	0.43 88	0.66 142	1.02 344	0.46 148	0.78 140	0.41 198	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.16 77	0.16 154

gcap-zeroshot	0.53 183	0.28 212	0.89 365	0.49 190	0.28 128	0.76 306	0.37 176	1.34 317	0.73 184	0.89 229	0.67 146	1.35 434	0.51 194	0.79 144	0.33 107	0.18 161	0.15 253	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

MGS-Stereo	0.42 106	0.26 154	0.58 166	0.44 103	0.28 128	0.50 125	0.34 130	0.57 28	0.83 218	0.46 105	1.31 382	0.52 141	0.33 64	0.65 101	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

qqq1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

fff1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

DLNR_Zeroshot_test	23.17 625	48.52 642	43.29 630	176.68 643	78.69 639	0.35 27	0.21 19	23.41 626	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.56 365	0.44 223	9.57 625	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

testlalala	0.45 133	0.28 212	0.59 173	0.42 68	0.39 320	0.71 281	0.39 198	1.08 243	0.45 67	1.24 385	0.80 191	0.61 187	0.36 91	0.54 49	0.33 107	0.20 251	0.13 137	0.18 135	0.12 51	0.15 52	0.15 118

AEACV	0.37 74	0.24 100	0.52 116	0.47 142	0.51 414	0.37 34	0.38 183	0.65 56	0.53 111	0.42 82	0.56 117	0.46 101	0.60 247	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.14 78

anonymousdsp2	0.53 183	0.27 186	0.74 286	0.48 170	0.29 148	0.76 306	0.47 300	1.61 395	0.82 217	0.77 198	0.77 178	0.75 229	0.47 158	1.03 225	0.40 187	0.18 161	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.19 190	0.18 212

iRaft-Stereo_20w	0.65 284	0.31 304	1.00 404	0.47 142	0.34 259	0.73 289	0.30 91	2.96 584	0.70 173	1.15 331	1.14 313	0.76 233	0.65 277	1.11 250	0.38 168	0.17 118	0.13 137	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.18 212

GwcNet-ADL	0.64 276	0.31 304	0.79 318	0.56 328	0.41 339	0.60 203	0.58 396	1.41 334	1.26 431	1.08 285	1.13 309	0.91 296	0.60 247	1.04 231	0.78 391	0.27 425	0.18 348	0.18 135	0.18 222	0.25 352	0.29 422

GANet-ADL	0.60 247	0.35 388	0.72 257	0.64 420	0.40 331	0.68 262	0.51 330	1.49 355	1.12 342	0.95 246	1.08 280	0.91 296	0.57 234	0.76 132	0.55 308	0.26 409	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.23 324	0.25 370

cross-raft	0.54 199	0.25 128	0.61 181	0.52 255	0.29 148	0.68 262	0.37 176	1.46 349	0.76 196	1.01 268	1.06 271	1.28 418	0.46 148	0.71 116	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.14 78

RALCasStereoNet	0.54 199	0.30 268	0.66 211	0.59 364	0.51 414	0.61 209	0.52 341	0.94 172	0.93 252	0.70 183	1.01 246	0.78 240	0.44 137	1.33 306	0.47 259	0.20 251	0.16 294	0.18 135	0.16 175	0.20 229	0.19 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 199	0.25 128	0.68 220	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 130	1.04 214	1.09 329	1.32 428	1.60 474	0.80 246	0.68 282	0.67 106	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 135	0.17 201	0.17 109	0.13 44

MLCV	0.72 321	0.34 368	1.10 443	0.51 234	0.23 30	0.91 375	0.39 198	1.33 312	1.23 417	1.46 476	1.55 461	1.01 342	0.64 271	1.95 425	0.80 401	0.18 161	0.12 64	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.17 186

iResNet	0.75 353	0.40 424	1.36 485	0.67 453	0.29 148	0.92 382	0.59 405	1.52 368	1.25 426	1.28 400	1.48 445	0.94 309	0.76 312	1.62 375	0.78 391	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.15 133	0.22 298	0.23 344

WQFJA1	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.11 254	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.71 116	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

WQFJX	0.51 170	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.87 546	0.75 299	0.39 198	1.29 309	0.77 200	0.53 144	0.52 98	0.55 157	0.55 218	0.95 200	0.60 330	0.17 118	0.19 366	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.18 212

NLMM	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.12 257	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.72 120	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.36 274	0.43 68	0.32 108	0.69 70	0.58 122	0.41 75	0.68 149	0.39 79	0.43 127	0.60 80	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.16 77	0.13 44

IGEV-FE	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.94 309	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

DA	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

GGEV	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

xyz-stereo-finetune	0.48 154	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 335	0.42 232	0.80 113	0.80 209	0.61 167	0.62 131	0.54 152	0.43 127	1.70 392	0.58 319	0.15 49	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.15 118

coex_refinement	0.80 376	0.28 212	0.73 269	0.70 475	0.51 414	0.95 390	0.60 409	1.78 445	1.23 417	1.36 446	1.37 407	1.82 515	0.81 336	1.32 302	1.13 466	0.26 409	0.17 325	0.19 161	0.20 283	0.24 339	0.25 370

HART	0.45 133	0.22 61	0.54 131	0.50 202	0.26 77	0.41 50	0.29 81	1.03 208	0.50 89	0.58 155	1.45 433	0.61 187	0.35 82	1.08 243	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.14 114	0.19 190	0.14 78

fffft	0.38 80	0.23 79	0.51 107	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.48 312	0.76 93	0.36 41	0.44 92	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 298	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154
1: 1. 1
tt45	0.45 133	0.23 79	0.46 77	0.45 117	0.33 241	0.79 325	0.32 108	0.78 100	0.41 55	0.51 140	0.44 64	0.49 123	0.37 96	2.14 442	0.34 124	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.18 212

ours_stereo	0.39 85	0.28 212	0.51 107	0.46 128	0.30 172	0.40 44	0.44 265	0.73 83	0.56 118	0.35 43	0.56 117	0.46 101	0.33 64	1.11 250	0.32 90	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.15 133	0.19 190	0.14 78

fffy	0.42 106	0.27 186	0.57 160	0.46 128	0.29 148	0.48 99	0.35 138	0.91 153	0.55 115	0.40 74	0.58 123	0.55 157	0.41 113	1.26 287	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.14 78

PAM	0.76 359	0.29 248	1.08 437	0.52 255	0.33 241	1.38 480	0.39 198	2.01 512	0.67 163	1.06 281	0.96 224	2.89 572	1.43 513	0.86 172	0.35 134	0.19 210	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.20 286

UGAM-zero	1.00 447	0.30 268	0.93 378	0.47 142	0.30 172	0.57 185	0.25 50	2.25 555	0.63 138	1.01 268	1.10 291	2.73 568	1.85 553	6.26 566	0.40 187	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.17 186

model_zeroshot	0.48 154	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.36 274	0.69 269	0.37 176	1.12 257	0.62 135	0.85 224	0.84 196	0.66 205	0.37 96	0.73 125	0.34 124	0.20 251	0.16 294	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 211	0.47 142	0.27 103	0.26 6	0.29 81	0.69 70	0.63 138	0.32 31	0.42 51	0.45 97	0.31 52	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.13 44

11t1	0.52 172	0.28 212	0.68 220	0.51 234	0.28 128	0.83 352	0.39 198	1.22 294	0.63 138	0.84 219	0.74 171	0.68 210	0.68 282	0.91 185	0.57 315	0.21 285	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.20 229	0.21 306

IGEVStereo-DCA	0.46 141	0.28 212	0.56 149	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.18 212

rrr	0.46 141	0.28 212	0.73 269	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.38 183	0.76 93	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 128	0.58 166	0.44 103	0.34 259	0.30 16	0.30 91	0.72 80	0.50 89	0.37 56	0.36 36	0.58 174	0.49 182	0.52 42	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.14 78

IGEV_Zeroshot_test	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.95 318	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

HH	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

HanStereo	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 75	0.22 26	0.99 192	0.48 81	0.42 82	0.42 51	0.67 208	0.29 37	0.86 172	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.17 109	0.15 118

DCRE	0.82 387	0.26 154	0.70 239	0.58 351	0.44 364	0.54 163	0.48 312	0.95 177	0.78 204	0.78 201	7.33 603	0.86 276	0.52 200	0.76 132	0.41 198	0.16 72	0.16 294	0.19 161	0.17 201	0.18 146	0.17 186

ProNet	0.43 112	0.28 212	0.58 166	0.43 77	0.30 172	0.56 180	0.52 341	1.00 196	0.58 122	0.44 92	0.49 88	0.43 87	0.43 127	1.28 292	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

CroCo-Stereo Lap2	0.44 125	0.34 368	0.77 307	0.61 391	0.79 526	0.28 12	0.35 138	0.75 90	0.71 178	0.38 64	0.50 91	0.72 223	0.55 218	0.57 64	0.47 259	0.17 118	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.21 274	0.20 286

CIPLG	0.62 257	0.33 344	0.96 392	0.58 351	0.50 401	0.75 299	0.48 312	1.05 222	0.96 262	1.40 462	1.57 469	0.64 198	0.48 172	0.89 182	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

IPLG	0.69 308	0.27 186	0.97 394	0.51 234	0.43 355	0.79 325	0.33 118	1.21 286	1.06 310	1.30 414	1.10 291	0.52 141	0.55 218	3.16 501	0.63 341	0.16 72	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

IPLGR_C	0.62 257	0.33 344	0.99 398	0.58 351	0.49 394	0.76 306	0.48 312	1.10 248	0.96 262	1.40 462	1.56 465	0.62 192	0.48 172	0.80 147	0.71 368	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

MIPNet	0.56 223	0.28 212	0.94 382	0.49 190	0.33 241	0.66 251	0.38 183	1.35 320	1.08 321	1.06 281	0.92 214	0.60 183	0.79 326	0.73 125	0.52 291	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

ACRE	0.61 253	0.33 344	1.01 408	0.58 351	0.49 394	0.75 299	0.47 300	1.06 235	0.95 257	1.37 449	1.55 461	0.62 192	0.46 148	0.83 158	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.21 306

GrayStereo	0.82 387	0.26 154	0.58 166	0.63 411	0.37 293	0.76 306	1.86 581	1.11 254	0.87 228	1.99 549	1.89 520	1.08 360	1.82 552	1.39 328	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.21 328	0.18 146	0.39 488

Prome-Stereo	0.75 353	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.32 220	0.59 195	0.97 512	0.89 145	0.88 232	1.45 474	2.46 554	0.91 296	1.41 511	1.58 368	0.44 223	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.20 229	0.92 571

raft+_RVC	0.53 183	0.26 154	0.54 131	0.60 376	0.47 389	0.54 163	0.54 355	1.27 304	0.99 281	0.76 193	1.03 264	0.70 219	0.56 224	0.93 194	0.47 259	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.18 222	0.18 146	0.15 118

test_xeample3	0.42 106	0.28 212	0.69 233	0.43 77	0.33 241	0.56 180	0.38 183	0.79 105	0.45 67	0.53 144	0.46 73	0.44 89	0.44 137	1.38 323	0.31 84	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.17 109	0.16 154

AFF-stereo	0.58 238	0.25 128	0.64 197	0.46 128	0.29 148	0.34 24	0.38 183	1.15 264	1.14 357	1.17 350	1.60 474	1.10 372	0.71 295	0.97 209	0.43 220	0.13 23	0.11 32	0.19 161	0.19 247	0.17 109	0.14 78

HSM-Net_RVC	0.87 411	0.29 248	0.53 123	0.53 274	0.30 172	1.15 441	0.55 373	3.57 593	1.28 442	1.53 491	1.74 500	1.68 497	0.93 396	1.49 349	0.77 389	0.22 314	0.17 325	0.19 161	0.18 222	0.20 229	0.19 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 489	0.52 477	1.49 511	0.65 434	0.45 371	0.75 299	0.69 441	1.42 336	1.55 525	1.34 441	1.87 518	1.53 470	0.78 322	7.43 592	1.38 497	0.25 386	0.17 325	0.19 161	0.16 175	0.22 298	0.26 394

iResNetv2_ROB	0.80 376	0.37 405	1.71 526	0.56 328	0.37 293	0.94 387	0.64 422	1.73 423	1.34 467	1.23 378	1.42 421	1.26 411	0.92 387	1.85 415	0.56 312	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.14 114	0.24 339	0.19 253

WQFJX1	0.57 231	0.26 154	0.54 131	0.48 170	0.72 500	0.68 262	0.47 300	2.46 574	0.71 178	0.54 148	0.50 91	0.53 147	0.51 194	1.36 317	0.60 330	0.18 161	0.20 386	0.20 203	0.16 175	0.20 229	0.20 286

NLMM1	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.47 142	0.74 508	0.68 262	0.43 251	1.83 463	1.04 301	0.59 163	0.62 131	0.51 133	0.47 158	1.33 306	0.57 315	0.18 161	0.21 410	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.15 118

xyz-stereo	7.16 609	0.22 61	69.90 641	0.42 68	0.21 12	32.92 632	0.49 322	0.87 136	0.76 196	1.38 455	27.04 628	1.19 391	1.16 472	4.69 530	0.97 440	0.16 72	0.12 64	0.20 203	0.14 114	0.16 77	0.12 14

LG-Stereo	0.34 55	0.25 128	0.78 315	0.47 142	0.26 77	0.37 34	0.30 91	0.71 79	0.52 105	0.36 48	0.57 120	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.12 14

S2M2_L	0.34 55	0.28 212	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 143	0.31 25	0.48 80	0.47 108	0.34 74	0.38 5	0.32 90	0.25 386	0.22 431	0.20 203	0.22 357	0.25 352	0.22 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 168	0.24 100	0.54 131	0.54 290	0.74 508	0.49 111	0.53 349	1.09 245	1.05 306	0.62 170	0.95 221	0.61 187	0.42 119	0.77 135	0.38 168	0.20 251	0.17 325	0.20 203	0.16 175	0.18 146	0.18 212

MM-Stereo_test1	0.49 162	0.24 100	0.56 149	0.51 234	0.30 172	0.50 125	0.54 355	0.91 153	1.03 296	0.84 219	0.69 154	0.54 152	0.60 247	1.16 263	0.33 107	0.18 161	0.16 294	0.20 203	0.17 201	0.19 190	0.15 118

HI	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

CoSv	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 128	0.50 100	0.45 117	0.30 172	0.61 209	0.36 154	0.72 80	0.45 67	0.46 105	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 328	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.15 133	0.16 77	0.15 118

PAM_32	0.77 361	0.28 212	1.03 419	0.52 255	0.30 172	1.32 470	0.35 138	1.97 503	0.65 158	1.02 272	1.06 271	3.05 573	1.49 523	0.96 201	0.36 145	0.19 210	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.19 190	0.19 253

rvit_stereo_0080	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

test_sample1	0.61 253	0.29 248	0.75 290	0.50 202	0.31 198	0.76 306	0.48 312	1.59 388	0.84 222	0.90 231	0.94 220	0.88 284	0.95 406	1.16 263	0.67 354	0.22 314	0.18 348	0.20 203	0.19 247	0.21 274	0.21 306

MyStereo8	0.65 284	0.29 248	1.00 404	0.58 351	0.49 394	0.91 375	0.35 138	1.18 273	1.31 456	1.16 341	1.27 366	0.90 293	0.64 271	0.72 120	0.95 435	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.18 222	0.22 298	0.26 394

whm_eth	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

MIM_Stereo	0.57 231	0.24 100	0.92 376	0.46 128	0.30 172	0.54 163	0.28 75	1.27 304	0.75 187	1.00 263	1.16 326	0.93 306	0.53 206	1.45 341	0.61 334	0.16 72	0.16 294	0.20 203	0.19 247	0.17 109	0.14 78

CBFPSM	0.92 422	0.33 344	1.86 538	0.49 190	0.38 310	1.75 517	0.84 479	1.39 330	1.12 342	1.09 291	0.99 236	2.37 554	1.66 540	1.32 302	1.42 509	0.19 210	0.18 348	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.33 458

iinet-f	0.99 442	0.45 449	3.71 578	0.55 314	0.43 355	1.81 527	0.68 437	1.14 262	1.14 357	1.18 355	1.42 421	1.58 478	1.44 515	1.34 311	1.59 525	0.24 358	0.23 443	0.20 203	0.19 247	0.26 364	0.25 370

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 442	0.40 424	1.82 535	0.66 441	0.62 474	2.05 546	0.78 463	1.91 487	1.29 446	1.54 497	1.42 421	1.51 466	1.23 488	1.99 428	1.33 489	0.23 341	0.14 192	0.20 203	0.15 133	0.27 378	0.26 394

raft_robust	0.68 306	0.30 268	0.64 197	0.52 255	0.26 77	0.54 163	0.35 138	1.33 312	1.24 423	1.16 341	1.07 275	0.60 183	0.54 211	3.58 513	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.16 154

test_4	0.53 183	0.22 61	0.56 149	0.54 290	0.32 220	0.64 226	0.39 198	0.80 113	0.62 135	0.92 238	1.87 518	0.68 210	0.42 119	1.16 263	0.37 157	0.15 49	0.13 137	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.15 118

CSP-Net	0.97 436	0.38 412	0.83 332	0.53 274	0.41 339	1.63 507	0.77 461	2.00 508	1.05 306	1.25 391	1.20 342	1.33 429	0.83 349	4.93 538	0.85 416	0.32 469	0.22 431	0.20 203	0.20 283	0.23 324	0.25 370

IPLGR	0.58 238	0.27 186	1.14 453	0.48 170	0.28 128	0.65 242	0.33 118	1.22 294	1.13 354	1.18 355	1.05 269	0.69 215	0.66 280	0.96 201	0.52 291	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.18 212

test-3	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.32 428	0.69 154	0.87 280	0.45 141	1.68 390	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.28 400	0.68 149	0.87 280	0.45 141	1.67 385	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

CrosDoStereo	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

STrans-v2	1.04 462	0.28 212	0.96 392	0.49 190	0.32 220	0.68 262	0.79 466	2.47 575	1.12 342	1.12 307	1.46 439	1.40 441	1.46 518	6.70 579	0.43 220	0.18 161	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.18 212

TransformOpticalFlow	0.96 430	0.28 212	0.89 365	0.52 255	0.31 198	0.66 251	0.54 355	1.75 431	1.12 342	1.09 291	1.44 430	1.37 439	1.01 435	6.70 579	0.42 210	0.19 210	0.12 64	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.19 253

DeepStereo_LL	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

DEmStereo	0.97 436	0.23 79	0.79 318	0.47 142	0.32 220	1.04 416	0.56 381	0.93 165	0.89 235	1.39 461	2.14 539	1.02 344	2.07 566	5.64 556	0.77 389	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.20 286

DRaft	0.80 376	0.24 100	0.70 239	0.45 117	0.30 172	0.97 400	0.53 349	1.05 222	0.97 269	1.78 529	2.02 532	0.80 246	1.74 543	2.73 485	0.72 371	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.21 306

test-1	0.52 172	0.26 154	1.04 423	0.56 328	0.32 220	0.61 209	0.38 183	1.10 248	0.91 244	0.78 201	1.01 246	0.77 236	0.52 200	0.60 80	0.42 210	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.23 344

XX-Stereo	0.63 264	0.26 154	1.90 539	0.81 519	0.67 487	0.43 68	0.23 37	1.03 208	0.58 122	0.65 175	1.56 465	1.41 443	0.39 105	1.28 292	0.35 134	0.20 251	0.14 192	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.14 78

GES	0.66 293	0.34 368	0.90 369	0.59 364	0.38 310	0.94 387	0.57 392	2.11 529	0.86 224	1.02 272	1.11 297	0.66 205	0.79 326	0.99 216	0.61 334	0.27 425	0.19 366	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.30 435

GMStereo	0.55 214	0.45 449	0.94 382	0.50 202	0.32 220	0.64 226	0.43 251	1.00 196	1.40 498	0.82 214	0.73 167	0.51 133	0.45 141	0.85 168	0.55 308	0.24 358	0.15 253	0.20 203	0.21 328	0.31 427	0.24 358
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 492	0.32 321	0.65 204	0.57 345	0.38 310	1.23 457	0.59 405	2.25 555	1.19 397	1.30 414	1.25 356	1.94 529	1.03 443	9.32 608	0.71 368	0.22 314	0.16 294	0.20 203	0.16 175	0.21 274	0.21 306

LE_ROB	8.05 610	0.37 405	23.53 618	0.74 499	0.33 241	2.77 575	2.87 608	3.71 595	27.24 630	25.39 630	8.87 612	8.46 610	26.71 630	6.65 575	21.99 623	0.21 285	0.19 366	0.20 203	0.21 328	0.25 352	0.22 324

NLSM1	0.49 162	0.25 128	0.55 142	0.48 170	1.08 562	0.83 352	0.31 98	0.83 128	0.66 161	0.51 140	0.76 175	0.47 108	0.48 172	0.98 211	0.55 308	0.18 161	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.15 118

NLCSM	0.52 172	0.28 212	0.55 142	0.52 255	0.74 508	0.72 284	0.46 292	0.96 184	0.65 158	0.63 171	0.51 95	0.48 114	0.61 256	1.32 302	0.70 362	0.19 210	0.20 386	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.20 286

FE-Mocha	0.49 162	0.30 268	0.87 351	0.48 170	0.36 274	0.45 79	0.22 26	1.58 386	0.49 84	1.00 263	1.09 285	0.74 226	0.41 113	0.55 56	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 240	0.20 283	0.17 109	0.15 118

Select-FE	0.74 344	0.39 417	1.56 514	0.55 314	0.46 383	0.40 44	0.22 26	1.86 471	0.68 167	1.05 280	1.31 382	1.82 515	1.74 543	1.11 250	0.38 168	0.21 285	0.16 294	0.21 240	0.25 407	0.19 190	0.31 445

z-ln-s-r	1.02 456	0.55 487	2.09 546	0.52 255	0.55 439	0.78 319	0.87 488	1.47 351	1.34 467	1.12 307	1.62 480	1.37 439	1.06 452	2.62 481	3.32 571	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.21 306

xyz-stereo-finetune2	0.58 238	0.27 186	0.57 160	0.40 50	0.24 46	1.09 429	0.32 108	0.79 105	0.53 111	0.65 175	1.07 275	0.58 174	0.80 332	2.47 474	0.80 401	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.16 77	0.17 186

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 440	0.39 417	3.21 573	0.50 202	0.63 475	0.64 226	0.39 198	2.36 565	0.75 187	0.95 246	4.63 586	1.81 512	0.56 224	0.96 201	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.26 425	0.32 436	0.35 468

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 321	0.35 388	1.70 524	0.49 190	0.56 442	0.63 222	0.38 183	2.41 570	0.65 158	0.77 198	1.07 275	1.82 515	0.95 406	0.93 194	0.43 220	0.20 251	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.28 397	0.26 394

AE-Stereo	0.49 162	0.27 186	0.67 216	0.60 376	0.39 320	0.67 255	0.46 292	1.18 273	1.09 329	0.47 110	0.75 173	0.69 215	0.47 158	0.59 68	0.40 187	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.19 190	0.15 118

CoDeX	0.73 339	0.29 248	0.93 378	0.54 290	0.36 274	1.14 435	0.61 412	2.34 564	1.17 382	1.16 341	1.25 356	0.91 296	0.87 369	1.33 306	0.64 345	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.18 212

ff7	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ffff	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

11t	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

EKT-Stereo	0.53 183	0.30 268	0.73 269	0.58 351	0.60 465	0.51 142	0.48 312	0.94 172	0.90 239	0.71 185	0.88 206	0.77 236	0.43 127	1.07 239	0.40 187	0.22 314	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.22 324

anonymousdsp	0.43 112	0.27 186	0.53 123	0.44 103	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.89 145	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.33 306	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ccc-4	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

IER	0.70 312	0.31 304	1.02 415	0.48 170	0.52 426	1.34 474	0.51 330	1.17 268	0.99 281	1.23 378	1.34 398	1.12 377	1.11 462	0.99 216	0.71 368	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.21 328	0.20 229	0.19 253

RAFT_CTSACE	0.63 264	0.26 154	0.88 359	0.55 314	0.51 414	0.71 281	0.44 265	0.80 113	0.97 269	0.97 251	1.84 513	1.18 390	0.68 282	1.47 347	0.36 145	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.20 229	0.14 78

CRFU-Net	0.86 407	0.39 417	1.00 404	0.65 434	0.57 445	1.78 524	0.86 486	2.15 536	0.81 212	1.38 455	1.18 331	1.64 491	1.19 480	1.35 312	0.90 426	0.26 409	0.22 431	0.21 240	0.19 247	0.23 324	0.24 358

IGEV-Stereo	0.43 112	0.27 186	0.54 131	0.45 117	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.90 152	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.32 302	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 321	0.35 388	0.62 187	0.69 469	0.46 383	1.14 435	0.44 265	1.37 323	1.01 289	0.83 216	1.17 329	1.33 429	0.96 413	1.43 337	0.95 435	0.33 478	0.22 431	0.21 240	0.23 380	0.27 378	0.29 422

ADLNet2	0.88 412	0.34 368	1.17 457	0.77 509	0.64 478	1.12 433	0.76 458	1.74 428	1.24 423	1.21 367	1.65 487	1.71 501	1.05 449	1.67 385	1.17 472	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.22 357	0.26 364	0.29 422

LCNet	0.72 321	0.28 212	0.52 116	0.55 314	0.31 198	0.69 269	0.54 355	1.00 196	0.88 232	1.19 359	1.34 398	0.97 326	1.34 506	2.56 477	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.27 378	0.73 563

NRIStereo	0.60 247	0.29 248	0.69 233	0.53 274	0.28 128	0.63 222	0.33 118	1.08 243	0.87 228	1.14 325	0.87 204	0.91 296	0.59 244	2.24 453	0.49 273	0.20 251	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.21 274	0.17 186

THIR-Stereo	1.02 456	0.27 186	0.69 233	0.49 190	0.28 128	0.95 390	1.34 554	1.03 208	0.97 269	1.34 441	1.90 521	1.17 387	1.58 529	6.44 571	0.78 391	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.22 357	0.19 190	0.20 286

DeepStereo_RVC	0.55 214	0.29 248	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.59 195	0.33 118	1.03 208	0.70 173	1.16 341	0.93 217	0.83 262	0.94 401	0.96 201	0.54 304	0.21 285	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.24 339	0.24 358

RALAANet	0.60 247	0.33 344	0.87 351	0.62 402	0.50 401	0.69 269	0.31 98	1.21 286	1.06 310	1.09 291	1.16 326	0.88 284	0.46 148	1.22 276	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.17 186

222	1.61 533	0.29 248	0.67 216	0.56 328	0.29 148	1.06 420	0.42 232	2.17 545	1.31 456	1.31 424	1.52 453	0.92 304	0.94 401	1.76 405	17.65 620	0.24 358	0.20 386	0.21 240	0.19 247	0.22 298	0.23 344

xxxx	1.51 523	0.28 212	0.68 220	0.54 290	0.28 128	1.16 443	0.44 265	2.19 548	1.29 446	1.09 291	1.36 405	1.22 396	0.85 356	1.79 408	15.70 619	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.20 283	0.22 298	0.23 344

ACVNet	0.63 264	0.31 304	0.54 131	0.54 290	0.36 274	0.80 335	0.46 292	1.37 323	1.07 315	0.93 239	1.30 376	1.08 360	0.85 356	0.80 147	0.94 431	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.18 212

acv_ft	0.75 353	0.31 304	0.95 386	0.70 475	0.86 544	1.24 458	0.53 349	1.44 343	1.07 315	1.24 385	1.30 376	1.08 360	0.92 387	0.80 147	1.34 491	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.21 274	0.18 212

DIP-Stereo	0.62 257	0.30 268	0.83 332	0.48 170	0.36 274	0.95 390	0.33 118	2.37 567	0.67 163	1.25 391	1.00 240	0.68 210	0.51 194	0.91 185	0.61 334	0.18 161	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.19 190	0.19 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 284	0.40 424	0.77 307	0.48 170	0.24 46	1.05 417	0.49 322	1.76 437	1.02 292	1.18 355	1.18 331	0.89 292	0.80 332	0.85 168	0.79 397	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.17 201	0.29 408	0.15 118
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
Hybrid-DGEV-03	0.65 284	0.26 154	0.56 149	0.53 274	0.36 274	0.73 289	0.39 198	0.89 145	1.15 369	1.73 524	2.52 557	0.84 271	0.56 224	0.97 209	0.44 223	0.18 161	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.14 78

Hybrid-DGEV-2	0.65 284	0.31 304	0.73 269	0.60 376	0.37 293	1.08 423	0.28 75	1.45 348	1.40 498	1.32 428	0.85 198	1.03 348	1.01 435	1.05 233	0.48 264	0.18 161	0.15 253	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.15 118

AIO-test1	0.56 223	0.25 128	0.55 142	0.64 420	0.78 523	0.80 335	0.36 154	1.18 273	1.34 467	0.57 153	0.88 206	0.61 187	0.50 188	1.12 254	0.35 134	0.17 118	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.18 146	0.23 344

tg	0.52 172	0.24 100	0.61 181	0.49 190	0.30 172	0.90 371	0.29 81	1.07 237	0.83 218	0.83 216	1.02 254	0.62 192	0.43 127	1.35 312	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.17 109	0.15 118

rvit_stereo_0081_aga	0.44 125	0.34 368	0.73 269	0.51 234	0.41 339	0.50 125	0.40 212	0.81 118	0.57 120	0.58 155	0.56 117	0.53 147	0.43 127	0.66 103	0.40 187	0.26 409	0.21 410	0.22 273	0.20 283	0.26 364	0.18 212

rvit_stereo_0081	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

ACV-stereo	0.99 442	0.51 473	1.41 492	0.56 328	0.41 339	2.43 564	0.57 392	1.15 264	1.18 389	0.81 210	1.01 246	3.39 579	2.14 569	1.60 372	1.07 454	0.27 425	0.22 431	0.22 273	0.22 357	0.28 397	0.32 452

rvit_stereo_0082	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 312	3.18 612	2.55 564	0.39 39	0.23 30	0.44 75	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 92	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 59	0.29 52	1.35 586	0.10 9	0.22 273	0.19 247	0.46 510	1.31 584

rvit_stereo_ft	0.47 148	0.35 388	0.87 351	0.67 453	0.42 344	0.40 44	0.59 405	0.81 118	0.74 186	0.46 105	0.55 114	0.57 169	0.49 182	0.65 101	0.50 279	0.25 386	0.17 325	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.17 186

test_sample2	0.62 257	0.29 248	0.74 286	0.50 202	0.28 128	0.80 335	0.61 412	1.61 395	1.00 286	0.88 228	0.99 236	0.94 309	0.83 349	1.16 263	0.51 284	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.22 324

H2IRNET	0.56 223	0.26 154	0.66 211	0.47 142	0.35 263	0.41 50	0.26 62	0.92 156	1.17 382	0.61 167	1.28 372	1.08 360	0.86 364	0.99 216	0.63 341	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.25 407	0.21 274	0.18 212

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 141	0.36 398	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.67 255	0.35 138	0.78 100	1.12 342	0.61 167	0.62 131	0.39 79	0.39 105	0.71 116	0.39 179	0.20 251	0.17 325	0.22 273	0.18 222	0.23 324	0.19 253

SMFormer	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.24 358

tta	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.18 146	0.18 212

1111x	1.70 541	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.27 103	1.01 409	0.68 437	2.22 552	1.28 442	1.13 322	1.40 418	1.21 394	1.10 461	5.53 552	15.20 617	0.22 314	0.21 410	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.22 324

gwcnet-sp	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

scenet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

ssnet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

TestStereo1	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

x	0.54 199	0.31 304	0.61 181	0.47 142	0.30 172	0.67 255	0.47 300	1.53 374	0.79 208	0.81 210	0.83 194	0.78 240	0.70 290	0.70 112	0.62 337	0.21 285	0.19 366	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.20 286

RAFT+CT+SA	0.58 238	0.29 248	0.60 177	0.66 441	0.37 293	0.42 58	0.55 373	1.27 304	1.03 296	0.70 183	1.22 346	0.60 183	0.70 290	1.64 379	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.22 357	0.21 274	0.18 212

SA-5K	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

iRaft-Stereo_5w	0.85 402	0.29 248	0.91 372	0.53 274	0.43 355	0.49 111	0.68 437	0.99 192	0.87 228	0.79 204	1.34 398	1.46 455	0.91 384	5.11 539	1.11 463	0.17 118	0.14 192	0.22 273	0.18 222	0.20 229	0.20 286

test_3	0.55 214	0.23 79	0.71 251	0.53 274	0.28 128	0.61 209	0.40 212	0.92 156	1.05 306	1.19 359	0.68 149	0.93 306	0.44 137	1.67 385	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.14 78

AAGNet	1.83 548	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.32 220	0.67 255	0.51 330	0.96 184	0.98 274	1.47 477	1.20 342	1.00 335	1.18 477	2.83 487	22.77 627	0.22 314	0.13 137	0.22 273	0.19 247	0.23 324	0.15 118

KYRaft	0.75 353	0.28 212	0.62 187	0.56 328	0.29 148	0.67 255	0.86 486	0.94 172	0.84 222	1.62 513	2.21 541	1.16 386	1.02 441	1.57 366	0.40 187	0.20 251	0.13 137	0.22 273	0.28 457	0.20 229	1.02 575

ASMatch	0.88 412	0.26 154	0.69 233	0.51 234	0.35 263	0.48 99	0.37 176	1.12 257	0.92 250	1.10 299	3.28 571	0.96 324	0.98 423	4.90 536	0.49 273	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.19 247	0.19 190	0.27 404

RAFT-345	0.84 398	0.25 128	0.66 211	0.50 202	0.27 103	0.54 163	0.42 232	0.83 128	1.11 338	1.32 428	2.34 547	0.86 276	0.54 211	5.72 557	0.47 259	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.17 201	0.17 109	0.16 154

LMCR-Stereo	0.82 387	0.46 451	0.88 359	0.75 503	0.43 355	1.33 472	0.56 381	2.43 572	0.98 274	1.53 491	1.49 447	0.74 226	1.00 433	1.63 377	0.89 423	0.28 439	0.17 325	0.22 273	0.17 201	0.29 408	0.20 286

ICVP	0.63 264	0.33 344	0.57 160	0.61 391	0.40 331	0.80 335	0.58 396	1.61 395	0.89 235	0.90 231	1.24 352	0.88 284	0.73 300	0.72 120	0.88 420	0.29 450	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.24 339	0.27 404
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 148	0.26 154	0.64 197	0.50 202	0.29 148	0.53 155	0.33 118	1.05 222	0.77 200	0.84 219	1.00 240	0.55 157	0.37 96	0.81 153	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.19 190	0.15 118

sAnonymous2	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

CroCo_RVC	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

test_xeample	1.45 519	0.28 212	0.65 204	0.51 234	0.28 128	0.94 387	0.59 405	2.14 534	1.29 446	1.24 385	1.51 452	0.88 284	0.86 364	1.46 343	15.10 616	0.22 314	0.20 386	0.22 273	0.20 283	0.22 298	0.22 324

SFCPSM	0.70 312	0.28 212	1.02 415	0.51 234	0.38 310	1.37 477	0.66 429	2.00 508	1.03 296	1.17 350	1.21 344	0.82 255	0.78 322	1.03 225	0.53 298	0.21 285	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.21 274	0.19 253

cf-r	0.73 339	0.30 268	0.77 307	0.55 314	0.63 475	0.78 319	0.48 312	1.79 451	1.15 369	1.13 322	1.26 363	1.43 445	0.87 369	1.40 334	0.85 416	0.25 386	0.18 348	0.22 273	0.23 380	0.19 190	0.19 253

GANet-RSSM	0.72 321	0.28 212	0.63 190	0.64 420	0.58 454	0.80 335	0.58 396	1.89 480	1.08 321	1.04 279	1.25 356	1.15 385	1.04 445	1.49 349	0.62 337	0.25 386	0.19 366	0.22 273	0.22 357	0.22 298	0.21 306

SuperB	2.53 577	0.59 501	18.45 613	0.69 469	0.50 401	1.87 534	0.88 491	1.67 411	2.39 571	1.50 486	1.42 421	1.14 384	1.15 471	4.28 523	5.07 584	0.24 358	0.19 366	0.22 273	0.19 247	7.86 621	0.34 463

DISCO	1.03 459	0.34 368	1.11 445	0.69 469	0.45 371	2.07 547	0.84 479	2.13 530	1.50 517	1.15 331	1.33 391	2.40 556	1.07 456	2.60 479	1.51 521	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.20 283	0.31 427	0.27 404

MyStereo06	0.61 253	0.28 212	0.95 386	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.78 445	0.67 163	1.03 276	1.12 304	1.13 382	0.56 224	0.78 140	0.41 198	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

MyStereo05	0.66 293	0.28 212	1.07 433	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.34 317	1.41 504	1.15 331	0.91 212	0.77 236	0.80 332	1.41 336	0.63 341	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

MIF-Stereo (partial)	0.45 133	0.25 128	0.70 239	0.50 202	0.52 426	0.35 27	0.26 62	0.91 153	0.59 131	0.45 100	0.71 161	0.51 133	0.51 194	1.11 250	0.45 238	0.20 251	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.24 339	0.18 212

4D-IteraStereo	0.48 154	0.24 100	0.76 300	0.50 202	0.44 364	0.66 251	0.31 98	0.87 136	1.02 292	1.03 276	0.72 165	0.78 240	0.32 59	0.64 91	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.13 44

anonymousa	0.72 321	0.27 186	0.75 290	0.47 142	0.63 475	1.43 490	0.45 285	1.24 300	0.89 235	1.28 400	1.75 503	1.62 483	1.13 469	0.69 108	0.59 322	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.25 407	0.20 229	0.18 212

DisPM	0.66 293	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.35 263	0.62 218	0.45 285	1.02 203	0.99 281	1.56 501	1.10 291	0.80 246	0.59 244	2.37 464	0.41 198	0.23 341	0.14 192	0.23 313	0.21 328	0.20 229	0.25 370

test_5	0.65 284	0.30 268	0.75 290	0.67 453	0.50 401	0.92 382	0.52 341	1.39 330	1.12 342	0.76 193	1.11 297	1.00 335	0.90 381	1.53 358	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.23 313	0.22 357	0.21 274	0.19 253

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 128	0.41 35	0.54 290	0.23 30	0.48 99	0.30 91	0.73 83	0.58 122	0.52 143	0.73 167	0.51 133	0.31 52	0.64 91	0.42 210	0.17 118	0.20 386	0.23 313	0.19 247	0.21 274	0.17 186

TRStereo	0.60 247	0.60 509	0.97 394	0.74 499	0.67 487	0.46 85	0.38 183	1.85 468	0.89 235	0.79 204	0.80 191	0.88 284	0.39 105	1.10 247	0.41 198	0.23 341	0.15 253	0.23 313	0.24 393	0.17 109	0.15 118

HHNet	0.62 257	0.26 154	0.63 190	0.43 77	0.45 371	0.50 125	0.58 396	1.07 237	1.01 289	1.25 391	2.23 542	0.70 219	0.61 256	1.07 239	0.47 259	0.20 251	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.30 435

IIG-Stereo	0.96 430	0.31 304	0.72 257	0.88 546	0.33 241	0.61 209	0.26 62	1.19 283	1.03 296	1.69 521	1.37 407	1.46 455	0.75 304	6.96 584	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.23 313	0.18 222	0.20 229	0.14 78

FTStereo	0.91 420	0.26 154	0.56 149	0.54 290	0.33 241	0.66 251	1.87 582	1.00 196	0.75 187	1.75 526	4.15 581	1.04 352	1.65 536	1.57 366	0.46 252	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.21 328	0.18 146	0.63 551

SST-Stereo	0.83 393	0.28 212	0.72 257	0.59 364	0.31 198	0.72 284	0.26 62	1.09 245	0.86 224	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.87 369	5.73 558	0.45 238	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.23 324	0.18 212

RAFT_R40	0.83 393	0.28 212	0.73 269	0.59 364	0.31 198	0.69 269	0.44 265	1.10 248	0.95 257	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.85 356	5.53 552	0.46 252	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.20 283	0.23 324	0.18 212

CRE-IMP	0.55 214	0.30 268	0.74 286	0.52 255	0.29 148	0.79 325	0.25 50	1.04 214	0.72 180	1.09 291	0.95 221	0.81 250	0.57 234	1.10 247	0.50 279	0.21 285	0.14 192	0.23 313	0.19 247	0.28 397	0.22 324

GEStereo_RVC	0.90 417	0.37 405	0.99 398	0.64 420	0.50 401	0.95 390	0.79 466	2.42 571	1.17 382	1.16 341	1.11 297	1.26 411	0.92 387	3.24 502	0.90 426	0.29 450	0.19 366	0.23 313	0.20 283	0.27 378	0.29 422

sCroCo_RVC	0.49 162	0.40 424	1.02 415	0.65 434	0.60 465	0.52 146	0.40 212	0.83 128	0.61 133	0.44 92	0.74 171	0.49 123	0.50 188	0.63 90	0.48 264	0.26 409	0.27 475	0.23 313	0.22 357	0.29 408	0.25 370

MMNet	0.84 398	0.32 321	1.09 440	0.60 376	0.59 462	1.85 532	0.49 322	1.51 366	1.27 437	1.37 449	1.15 321	1.26 411	1.18 477	1.67 385	1.22 476	0.19 210	0.18 348	0.23 313	0.22 357	0.25 352	0.21 306

FENet	0.60 247	0.28 212	0.63 190	0.54 290	0.33 241	0.83 352	0.38 183	1.27 304	1.07 315	1.00 263	0.86 200	0.99 334	0.85 356	0.96 201	0.68 358	0.22 314	0.15 253	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.23 344

GwcNet-RSSM	0.77 361	0.32 321	1.01 408	0.62 402	0.54 433	0.78 319	0.51 330	1.73 423	1.20 402	1.09 291	1.37 407	1.46 455	0.85 356	1.53 358	1.09 457	0.25 386	0.18 348	0.23 313	0.24 393	0.20 229	0.19 253

DFGA-Net	0.72 321	0.40 424	1.40 487	0.52 255	0.45 371	0.83 352	0.44 265	1.28 308	1.08 321	0.99 258	1.19 338	0.70 219	0.55 218	2.14 442	1.16 469	0.18 161	0.16 294	0.24 333	0.23 380	0.27 378	0.25 370

rvit_stereo_0083	0.47 148	0.33 344	0.81 324	0.56 328	0.36 274	0.50 125	0.44 265	0.68 69	0.95 257	0.49 124	0.57 120	0.55 157	0.49 182	0.88 177	0.46 252	0.25 386	0.25 461	0.24 333	0.20 283	0.24 339	0.17 186

DispNO	0.93 425	0.30 268	1.34 484	0.55 314	0.55 439	0.89 368	0.49 322	1.48 353	1.21 408	1.17 350	1.27 366	1.19 391	0.90 381	5.23 542	0.74 375	0.22 314	0.17 325	0.24 333	0.21 328	0.19 190	0.20 286

MyStereo07	0.48 154	0.29 248	0.50 100	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.05 222	0.51 98	0.48 118	0.53 104	0.43 87	0.55 218	1.30 297	0.34 124	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

MyStereo04	0.67 302	0.29 248	1.07 433	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.50 359	1.40 498	0.91 236	0.91 212	0.74 226	0.86 364	1.52 354	0.62 337	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

xx1	0.67 302	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.95 318	0.77 315	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

tt1	0.62 257	0.32 321	0.51 107	0.54 290	0.26 77	1.16 443	0.48 312	0.95 177	2.47 574	0.57 153	0.77 178	0.49 123	0.81 336	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.15 133	0.19 190	0.20 286

plain	0.46 141	0.27 186	1.01 408	0.50 202	0.40 331	0.35 27	0.37 176	0.87 136	0.56 118	0.43 88	0.76 175	0.42 84	0.40 110	1.13 256	0.45 238	0.21 285	0.15 253	0.24 333	0.19 247	0.24 339	0.16 154

ToySt	0.66 293	0.33 344	1.23 463	0.51 234	0.33 241	0.86 365	0.68 437	1.10 248	0.97 269	0.84 219	1.08 280	1.25 407	0.94 401	1.01 221	0.74 375	0.19 210	0.19 366	0.24 333	0.24 393	0.27 378	0.23 344

riskmin	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.43 77	0.31 198	0.83 352	0.42 232	1.14 262	1.04 301	0.73 191	0.75 173	1.11 376	1.01 435	0.81 153	0.51 284	0.20 251	0.14 192	0.24 333	0.15 133	0.24 339	0.25 370

qqq	0.57 231	0.34 368	0.71 251	0.47 142	0.27 103	0.64 226	0.62 415	1.42 336	0.78 204	0.80 206	0.92 214	0.95 318	0.77 315	0.88 177	0.59 322	0.21 285	0.20 386	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

Wz-Net-LNSev	1.03 459	0.67 521	2.71 569	0.64 420	0.84 537	1.75 517	1.00 519	1.80 454	1.32 460	1.28 400	1.25 356	1.65 494	1.22 487	1.39 328	1.40 501	0.28 439	0.26 467	0.24 333	0.23 380	0.33 445	0.32 452

AASNet	0.76 359	0.35 388	0.91 372	0.79 513	0.81 533	1.14 435	0.56 381	2.02 516	1.08 321	1.22 372	1.24 352	0.93 306	0.76 312	0.77 135	1.16 469	0.27 425	0.23 443	0.24 333	0.20 283	0.28 397	0.24 358

GMOStereo	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

error version	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

test-v	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

Patchmatch Stereo++	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212
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
OMP-Stereo	0.94 427	0.33 344	0.72 257	0.90 550	0.31 198	0.49 111	0.36 154	1.16 266	1.06 310	1.58 507	1.12 304	1.46 455	0.69 285	6.94 582	0.49 273	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.18 222	0.20 229	0.14 78

NF-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.02 254	0.82 255	0.57 234	5.40 550	0.48 264	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

OCTAStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.82 255	0.57 234	5.35 544	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

PSM-adaLoss	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.41 228	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.82 255	0.61 256	1.06 235	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

ROB_FTStereo_v2	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.42 232	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.12 254	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

ROB_FTStereo	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.25 50	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.95 221	0.82 255	0.61 256	1.15 259	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

HUI-Stereo	0.52 172	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.30 91	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	0.79 144	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

PFNet	0.91 420	0.26 154	1.10 443	0.63 411	0.32 220	0.64 226	0.56 381	1.17 268	0.99 281	1.47 477	1.08 280	0.98 328	0.69 285	6.62 574	0.54 304	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.19 247	0.20 229	0.17 186

RE-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

Pruner-Stereo	0.62 257	0.29 248	0.70 239	0.61 391	0.31 198	0.63 222	0.43 251	1.17 268	0.99 281	1.53 491	1.08 280	0.95 318	0.55 218	1.35 312	0.51 284	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.21 274	0.23 344

TVStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

iGMRVC	0.56 223	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.38 183	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.52 354	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

iRAFT	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

test-2	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

RAFT-IKP	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.59 195	0.36 154	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.61 256	1.22 276	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

rafts_anoy	0.52 172	0.29 248	0.59 173	0.59 364	0.50 401	0.53 155	0.40 212	1.11 254	1.03 296	0.84 219	0.83 194	0.68 210	0.54 211	0.72 120	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.26 425	0.21 274	0.18 212

TestStereo	0.64 276	0.39 417	0.71 251	0.51 234	0.27 103	0.56 180	0.42 232	1.03 208	0.91 244	0.80 206	1.00 240	0.68 210	0.52 200	3.25 503	0.45 238	0.22 314	0.15 253	0.24 333	0.18 222	0.27 378	0.16 154

delet	0.85 402	0.32 321	0.95 386	0.65 434	0.66 483	1.64 509	0.84 479	1.75 431	1.35 476	1.32 428	1.30 376	1.30 422	0.88 374	1.68 390	1.10 460	0.21 285	0.21 410	0.24 333	0.24 393	0.21 274	0.21 306

UPFNet	0.80 376	0.32 321	0.90 369	0.59 364	0.74 508	1.26 461	0.80 472	1.52 368	1.10 336	1.30 414	1.12 304	1.30 422	0.84 353	1.67 385	1.09 457	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.23 380	0.25 352	0.18 212

ac_64	0.82 387	0.29 248	0.81 324	0.71 483	0.60 465	1.05 417	0.54 355	1.99 507	0.92 250	1.18 355	1.06 271	1.99 535	1.08 457	1.94 424	0.97 440	0.27 425	0.22 431	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.19 253

HGLStereo	0.85 402	0.38 412	0.94 382	0.80 516	1.03 558	1.17 445	0.58 396	1.52 368	1.20 402	1.19 359	1.62 480	1.13 382	1.20 483	1.80 409	1.06 451	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.21 328	0.23 324	0.27 404

BEATNet_4x	0.73 339	0.49 463	1.17 457	0.53 274	0.26 77	1.03 414	0.55 373	1.82 458	1.06 310	1.21 367	1.22 346	0.96 324	0.91 384	1.01 221	1.06 451	0.21 285	0.14 192	0.24 333	0.19 247	0.37 463	0.21 306

test_sample3	0.68 306	0.32 321	0.88 359	0.52 255	0.30 172	0.97 400	0.52 341	1.86 471	1.15 369	1.08 285	1.11 297	0.88 284	0.71 295	1.17 267	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.25 372	0.25 407	0.25 352	0.25 370

ACVNet-DCA	0.56 223	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

1test111	0.54 199	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	0.88 177	0.59 322	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

cc1	0.64 276	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.19 190	0.19 253

BUS	0.74 344	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	2.34 560	0.42 232	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.03 348	0.62 262	0.91 185	0.70 362	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

BSDual-CNN	0.71 319	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	1.27 462	0.65 424	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

hknet	0.77 361	0.32 321	0.95 386	0.54 290	0.38 310	1.27 462	0.65 424	2.16 539	1.07 315	1.20 363	1.11 297	1.59 479	0.81 336	1.37 319	0.66 351	0.22 314	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

Sa-1000	0.72 321	0.29 248	0.76 300	0.59 364	0.30 172	0.73 289	0.37 176	1.62 399	1.33 464	1.28 400	2.04 533	0.86 276	0.75 304	1.84 412	0.38 168	0.19 210	0.14 192	0.25 372	0.23 380	0.20 229	0.16 154

SA	0.66 293	0.30 268	0.82 327	0.61 391	0.30 172	0.58 188	0.38 183	1.44 343	1.30 452	0.96 248	1.36 405	0.66 205	0.95 406	1.85 415	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.25 372	0.23 380	0.21 274	0.17 186

psmg	0.72 321	0.32 321	0.68 220	0.50 202	0.44 364	1.48 494	0.75 455	1.94 496	0.98 274	1.21 367	1.33 391	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.19 366	0.25 372	0.25 407	0.23 324	0.22 324

DAS	0.84 398	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.83 487	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

SepStereo	0.82 387	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.30 459	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

PSM-softLoss	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

KMStereo	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

IRAFT_RVC	0.88 412	0.28 212	0.76 300	0.63 411	0.31 198	0.65 242	1.02 522	1.22 294	0.94 255	1.22 372	1.04 267	1.01 342	0.98 423	5.82 560	0.53 298	0.22 314	0.12 64	0.25 372	0.20 283	0.20 229	0.19 253

GMM-Stereo	0.74 344	0.25 128	0.59 173	0.54 290	0.34 259	0.72 284	0.99 517	1.01 202	0.87 228	1.36 446	1.78 506	1.12 377	0.81 336	2.09 438	0.46 252	0.18 161	0.12 64	0.25 372	0.25 407	0.20 229	0.85 569

UNet	0.83 393	0.34 368	1.31 476	0.58 351	0.74 508	1.58 503	0.49 322	1.41 334	1.04 301	1.21 367	1.08 280	1.54 471	1.12 465	1.65 380	1.09 457	0.23 341	0.17 325	0.25 372	0.20 283	0.25 352	0.22 324

DSFCA	0.93 425	0.34 368	1.06 428	0.52 255	0.65 480	1.55 501	0.93 504	1.49 355	1.19 397	1.56 501	1.15 321	1.50 464	0.96 413	3.07 496	1.02 447	0.30 455	0.26 467	0.25 372	0.25 407	0.28 397	0.24 358

DN-CSS_ROB	0.64 276	0.32 321	1.05 424	0.55 314	0.40 331	0.54 163	0.45 285	1.21 286	0.93 252	1.03 276	1.47 440	0.69 215	0.63 267	1.76 405	0.49 273	0.18 161	0.14 192	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.20 286

MSAF-DinoV2	1.97 558	0.80 541	10.38 605	0.86 538	0.48 390	1.39 482	0.97 512	2.55 578	1.72 540	1.53 491	1.65 487	3.59 581	2.20 572	5.39 549	3.94 578	0.27 425	0.17 325	0.26 391	0.28 457	0.47 511	0.46 513

G2L-Stereo	0.80 376	0.32 321	0.95 386	0.60 376	0.42 344	0.78 319	0.69 441	1.50 359	1.09 329	1.33 437	1.14 313	1.45 452	0.72 298	2.45 469	1.10 460	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.21 328	0.20 229	0.26 394

AIO-test2	0.57 231	0.28 212	0.63 190	0.61 391	0.58 454	0.79 325	0.51 330	1.18 273	1.40 498	0.63 171	1.15 321	0.51 133	0.43 127	1.09 244	0.35 134	0.21 285	0.17 325	0.26 391	0.30 478	0.20 229	0.19 253

DDVS	0.78 369	0.41 432	0.94 382	0.60 376	0.43 355	1.30 467	0.43 251	1.40 332	0.91 244	1.20 363	1.15 321	1.43 445	0.64 271	2.18 448	0.89 423	0.28 439	0.22 431	0.26 391	0.23 380	0.31 427	0.33 458

test_sample4	0.69 308	0.33 344	0.91 372	0.51 234	0.30 172	0.92 382	0.52 341	1.87 474	1.15 369	1.14 325	1.18 331	0.87 280	0.75 304	1.18 269	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.26 425	0.26 364	0.25 370

CAS++	0.47 148	0.31 304	0.56 149	0.47 142	0.32 220	0.42 58	0.28 75	1.76 437	0.72 180	0.71 185	0.72 165	0.37 71	0.28 33	0.69 108	0.33 107	0.27 425	0.22 431	0.26 391	0.21 328	0.29 408	0.19 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASS	0.65 284	0.34 368	0.72 257	0.56 328	0.27 103	0.78 319	0.42 232	1.59 388	0.86 224	1.30 414	1.25 356	0.87 280	0.84 353	0.84 163	0.54 304	0.35 495	0.19 366	0.26 391	0.21 328	0.28 397	0.42 498
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 170	0.29 248	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 172	0.55 373	1.02 203	0.77 200	0.98 255	0.85 198	0.94 309	0.56 224	0.85 168	0.45 238	0.20 251	0.14 192	0.26 391	0.14 114	0.23 324	0.23 344

dd	0.59 244	0.48 460	0.97 394	0.55 314	0.32 220	0.64 226	0.47 300	1.02 203	1.34 467	0.78 201	0.86 200	0.58 174	0.54 211	1.01 221	0.86 418	0.28 439	0.18 348	0.26 391	0.19 247	0.32 436	0.24 358

RAFT-RH_RVC	1.03 459	0.24 100	0.67 216	0.49 190	0.28 128	0.81 344	0.33 118	0.83 128	1.08 321	2.05 553	4.65 588	1.04 352	0.57 234	5.98 565	0.50 279	0.18 161	0.13 137	0.26 391	0.20 283	0.16 77	0.17 186

Anonymous3	0.61 253	0.44 442	1.11 445	0.59 364	0.49 394	0.93 386	0.65 424	0.93 165	0.81 212	0.72 190	0.88 206	0.65 201	0.69 285	1.06 235	0.53 298	0.35 495	0.30 497	0.26 391	0.26 425	0.31 427	0.27 404

ADLNet	0.85 402	0.36 398	0.89 365	0.85 536	0.72 500	1.24 458	0.76 458	1.82 458	1.36 480	1.52 489	1.35 404	1.27 415	0.99 431	1.23 278	1.15 468	0.27 425	0.20 386	0.26 391	0.25 407	0.28 397	0.30 435

aanetorigin	1.23 493	0.79 539	2.78 571	0.70 475	0.79 526	0.99 406	1.06 528	1.06 235	1.37 484	3.52 592	2.61 559	1.72 502	1.63 534	1.99 428	1.78 532	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.25 407	0.38 472	0.45 510

EDNetEfficient	2.37 571	1.10 562	8.08 598	0.74 499	0.71 498	0.98 405	1.56 565	1.46 349	4.06 598	4.90 606	2.82 564	2.25 547	3.48 594	2.95 491	9.97 604	0.26 409	0.24 452	0.26 391	0.30 478	0.68 553	0.61 549

MSMDNet	0.66 293	0.32 321	0.87 351	0.49 190	0.37 293	0.79 325	0.40 212	1.43 342	1.31 456	1.15 331	1.31 382	1.24 403	0.63 267	0.88 177	0.57 315	0.21 285	0.16 294	0.26 391	0.19 247	0.39 476	0.24 358

DLCB_ROB	0.86 407	0.40 424	0.78 315	0.68 465	0.54 433	1.11 430	0.84 479	1.49 355	1.23 417	1.64 517	1.65 487	1.70 500	0.91 384	1.70 392	1.05 449	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.27 436	0.27 378	0.24 358

zh-mn7	1.70 541	1.21 572	8.30 600	0.69 469	0.53 429	1.45 492	0.84 479	1.70 419	2.09 564	2.41 569	2.67 561	1.68 497	1.23 488	4.49 525	2.87 561	0.30 455	0.26 467	0.27 407	0.27 436	0.31 427	0.35 468

z-mn7	1.56 528	0.84 542	4.36 583	0.71 483	0.51 414	2.60 569	1.04 524	1.73 423	2.70 583	1.53 491	2.99 567	1.94 529	1.34 506	4.78 533	2.41 553	0.29 450	0.24 452	0.27 407	0.24 393	0.34 449	0.31 445

test_sample6	0.71 319	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.82 346	0.58 396	1.79 451	1.15 369	1.14 325	1.33 391	0.91 296	0.79 326	1.31 298	0.74 375	0.27 425	0.21 410	0.27 407	0.29 469	0.28 397	0.27 404

test_sample5	0.69 308	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.11 305	1.25 356	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

DualNet	0.70 312	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.14 325	1.33 391	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

CASnet	0.41 102	0.25 128	0.48 84	0.50 202	0.20 6	0.50 125	0.36 154	0.81 118	0.80 209	0.83 216	0.68 149	0.48 114	0.31 52	0.54 49	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 407	0.22 357	0.23 324	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 293	0.32 321	0.88 359	0.49 190	0.37 293	0.78 319	0.40 212	1.42 336	1.31 456	1.16 341	1.31 382	1.25 407	0.62 262	0.89 182	0.57 315	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.19 247	0.40 480	0.25 370

LL-Strereo	1.33 505	0.39 417	1.38 486	0.61 391	0.61 468	0.75 299	0.66 429	1.63 401	1.17 382	1.56 501	1.60 474	2.03 540	2.12 568	9.72 614	0.97 440	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.23 380	0.22 298	0.25 370

RAFT	0.64 276	0.30 268	0.73 269	0.59 364	0.33 241	0.68 262	0.58 396	1.04 214	0.76 196	1.08 285	1.19 338	1.65 494	0.93 396	1.06 235	0.56 312	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.24 393	0.22 298	0.17 186

PSMNet-RSSM	0.72 321	0.30 268	0.61 181	0.63 411	0.42 344	0.73 289	0.56 381	1.92 490	1.10 336	1.09 291	1.37 407	1.22 396	0.98 423	1.28 292	0.72 371	0.27 425	0.19 366	0.27 407	0.29 469	0.24 339	0.24 358

DMCA	0.67 302	0.34 368	0.90 369	0.51 234	0.44 364	0.86 365	0.47 300	1.42 336	1.02 292	1.17 350	1.12 304	1.23 401	0.75 304	0.78 140	0.95 435	0.25 386	0.19 366	0.27 407	0.19 247	0.24 339	0.27 404

RTSC	1.29 498	0.73 531	2.44 561	0.83 530	0.57 445	1.85 532	0.65 424	1.88 477	2.00 559	2.20 558	1.66 490	1.60 481	1.26 494	2.33 461	3.92 577	0.32 469	0.23 443	0.27 407	0.29 469	0.37 463	0.37 479

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 373	0.43 439	1.05 424	0.64 420	0.58 454	0.95 390	0.53 349	1.53 374	1.18 389	1.37 449	1.15 321	1.43 445	0.88 374	1.61 374	0.84 413	0.25 386	0.22 431	0.27 407	0.27 436	0.29 408	0.29 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 344	0.48 460	0.87 351	0.57 345	0.44 364	0.79 325	0.54 355	1.73 423	0.96 262	1.38 455	1.27 366	1.24 403	0.73 300	1.43 337	0.73 374	0.34 488	0.28 482	0.27 407	0.26 425	0.31 427	0.31 445

StereoDRNet-Refined	0.80 376	0.41 432	0.88 359	0.62 402	0.42 344	1.33 472	0.48 312	1.52 368	1.17 382	1.45 474	1.44 430	1.44 450	0.90 381	1.26 287	1.24 478	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.24 393	0.25 352	0.28 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 181	0.59 364	0.33 241	0.62 218	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.36 36	0.45 97	0.37 96	0.53 45	0.48 264	0.24 358	0.18 348	0.28 422	0.33 503	0.21 274	0.19 253

rvit_0105_6	0.53 183	0.37 405	0.98 397	0.65 434	0.38 310	0.51 142	0.51 330	0.77 96	1.20 402	0.54 148	0.55 114	0.65 201	0.53 206	0.94 197	0.44 223	0.32 469	0.32 511	0.28 422	0.24 393	0.28 397	0.21 306

ITSA-stereo	0.82 387	0.36 398	0.82 327	0.54 290	0.31 198	0.80 335	0.47 300	2.17 545	1.67 534	1.13 322	1.13 309	0.94 309	0.86 364	2.46 472	1.00 445	0.26 409	0.23 443	0.28 422	0.27 436	0.28 397	0.36 474

fast-acv-ft	0.94 427	0.44 442	1.40 487	0.58 351	0.51 414	1.77 522	0.69 441	1.36 322	1.42 507	1.29 406	1.86 516	1.74 505	1.25 492	1.52 354	1.38 497	0.26 409	0.28 482	0.28 422	0.28 457	0.27 378	0.26 394

Wz-Net-MNSev	1.11 476	0.58 498	2.23 556	0.66 441	0.71 498	1.95 540	1.46 560	1.98 505	1.45 511	1.79 532	1.43 425	1.49 463	1.33 505	1.97 427	1.42 509	0.27 425	0.23 443	0.28 422	0.28 457	0.34 449	0.31 445

AACVNet	0.86 407	0.35 388	0.79 318	0.82 527	0.39 320	0.76 306	0.49 322	1.61 395	0.81 212	1.08 285	1.33 391	1.30 422	0.93 396	4.34 524	0.74 375	0.25 386	0.21 410	0.28 422	0.22 357	0.29 408	0.25 370

PFNet+	0.59 244	0.28 212	0.77 307	0.53 274	0.30 172	0.59 195	0.31 98	0.92 156	1.14 357	1.33 437	1.10 291	0.79 244	0.57 234	1.31 298	0.49 273	0.25 386	0.17 325	0.28 422	0.26 425	0.21 274	0.25 370

HCRNet	0.70 312	0.39 417	0.73 269	0.60 376	0.59 462	0.76 306	0.35 138	1.22 294	1.13 354	1.02 272	0.99 236	1.02 344	0.76 312	2.19 450	0.70 362	0.28 439	0.19 366	0.28 422	0.23 380	0.25 352	0.23 344

ARAFT	0.77 361	0.36 398	1.49 511	0.51 234	0.31 198	0.90 371	0.82 477	1.90 483	1.06 310	1.62 513	1.24 352	1.02 344	0.64 271	1.84 412	0.50 279	0.18 161	0.14 192	0.28 422	0.27 436	0.17 109	0.16 154

CFNet	0.96 430	0.36 398	1.01 408	0.62 402	0.42 344	0.99 406	0.47 300	1.90 483	1.32 460	0.99 258	1.39 416	1.10 372	0.86 364	5.58 555	0.79 397	0.23 341	0.17 325	0.28 422	0.27 436	0.26 364	0.21 306

NaN_ROB	1.13 481	0.55 487	1.15 454	0.64 420	0.48 390	1.61 505	2.03 590	1.72 422	1.48 514	2.09 555	1.27 366	1.40 441	1.08 457	3.94 516	1.30 487	0.28 439	0.34 517	0.28 422	0.28 457	0.30 418	0.33 458

MultiAttention	4.51 598	0.33 344	0.82 327	0.73 495	0.45 371	30.98 630	4.50 614	2.18 547	1.40 498	1.61 509	2.41 551	2.43 558	0.70 290	38.42 633	1.36 495	0.22 314	0.15 253	0.29 433	0.30 478	0.47 511	0.43 505

w-ln-seven-2	1.18 491	0.61 511	4.25 580	0.68 465	0.61 468	1.20 452	0.93 504	1.63 401	1.35 476	1.66 518	1.53 454	1.47 460	1.37 509	3.00 495	1.74 530	0.25 386	0.24 452	0.29 433	0.26 425	0.33 445	0.28 416

rvit_0105_4	0.56 223	0.38 412	1.06 428	0.66 441	0.38 310	0.53 155	0.53 349	0.84 132	1.17 382	0.56 152	0.61 128	0.72 223	0.59 244	0.98 211	0.45 238	0.32 469	0.33 516	0.29 433	0.25 407	0.29 408	0.23 344

DCVSM-stereo	0.72 321	0.35 388	0.76 300	0.55 314	0.42 344	0.73 289	0.38 183	1.21 286	1.02 292	1.79 532	1.04 267	1.62 483	1.03 443	1.04 231	0.79 397	0.24 358	0.27 475	0.29 433	0.24 393	0.30 418	0.36 474

mmm	0.63 264	0.35 388	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.86 365	0.54 355	1.59 388	0.86 224	1.07 284	1.38 412	0.79 244	0.75 304	0.91 185	0.58 319	0.22 314	0.18 348	0.29 433	0.25 407	0.25 352	0.23 344

StereoVision	0.65 284	0.34 368	0.86 340	0.59 364	0.40 331	0.50 125	0.41 228	1.09 245	0.93 252	0.71 185	2.50 556	0.82 255	0.57 234	1.03 225	0.49 273	0.25 386	0.28 482	0.29 433	0.28 457	0.36 459	0.20 286

LL-Strereo2	0.52 172	0.33 344	0.69 233	0.52 255	0.37 293	0.70 276	0.30 91	1.13 261	0.67 163	0.94 244	0.78 180	0.91 296	0.42 119	1.05 233	0.42 210	0.17 118	0.16 294	0.29 433	0.25 407	0.21 274	0.16 154

WZ-Net	1.95 556	0.95 552	10.10 602	0.86 538	0.78 523	1.69 512	1.60 570	2.20 551	1.98 557	2.08 554	1.93 523	2.30 550	1.97 560	5.30 543	3.17 568	0.34 488	0.26 467	0.29 433	0.31 485	0.51 525	0.47 517

pcwnet_v2	0.97 436	0.37 405	4.33 581	0.62 402	0.54 433	0.79 325	0.45 285	2.02 516	1.58 527	1.42 470	1.64 485	1.09 370	0.79 326	1.24 283	0.67 354	0.32 469	0.25 461	0.29 433	0.27 436	0.37 463	0.35 468

GwcNet	1.08 468	0.51 473	2.33 558	0.79 513	1.18 573	1.76 519	0.70 444	1.68 412	1.47 513	1.41 464	1.64 485	1.74 505	1.04 445	2.20 451	1.41 505	0.30 455	0.29 493	0.29 433	0.27 436	0.30 418	0.35 468

DPSNet	1.69 540	0.59 501	4.33 581	0.70 475	0.57 445	2.02 545	1.62 571	3.35 590	1.78 544	1.48 483	1.38 412	2.17 545	2.84 585	4.77 532	3.66 574	0.48 540	0.31 503	0.29 433	0.25 407	0.64 547	0.48 520

StereoDRNet	0.98 440	0.47 456	1.70 524	0.76 506	0.94 553	1.51 497	0.91 498	1.92 490	1.32 460	1.61 509	1.13 309	1.47 460	0.97 416	1.75 400	1.46 516	0.28 439	0.23 443	0.29 433	0.27 436	0.35 452	0.27 404

PWCDC_ROB	1.29 498	0.75 536	1.33 481	1.05 564	0.88 548	1.73 516	0.52 341	1.89 480	3.28 589	1.29 406	4.88 591	1.22 396	1.46 518	1.77 407	1.45 513	0.60 560	0.26 467	0.29 433	0.25 407	0.52 527	0.37 479

rvit_0105_5	0.58 238	0.39 417	1.05 424	0.66 441	0.37 293	0.58 188	0.56 381	0.94 172	1.18 389	0.64 173	0.68 149	0.75 229	0.63 267	0.88 177	0.50 279	0.32 469	0.32 511	0.30 446	0.27 436	0.28 397	0.25 370

UGAM	1.14 483	0.27 186	0.95 386	0.53 274	0.42 344	0.70 276	0.72 449	0.95 177	1.32 460	0.98 255	1.48 445	1.78 511	0.87 369	9.65 613	0.87 419	0.21 285	0.18 348	0.30 446	0.24 393	0.19 190	0.16 154

ssnet_v2	0.88 412	0.36 398	1.02 415	0.62 402	0.38 310	1.32 470	0.97 512	2.07 525	1.34 467	1.37 449	1.18 331	1.54 471	0.92 387	1.10 247	1.65 526	0.30 455	0.27 475	0.30 446	0.28 457	0.27 378	0.26 394

RAFT + AFF	1.00 447	0.42 436	1.09 440	0.67 453	0.50 401	1.22 456	1.24 545	2.24 554	1.19 397	1.30 414	1.56 465	1.17 387	1.49 523	3.44 510	0.83 410	0.21 285	0.25 461	0.30 446	0.26 425	0.27 378	0.27 404

FADNet-RVC-Resample	0.84 398	0.47 456	2.10 547	0.61 391	0.45 371	1.07 422	0.61 412	1.59 388	1.20 402	1.08 285	0.98 234	1.03 348	0.98 423	2.17 445	0.72 371	0.23 341	0.22 431	0.30 446	0.32 493	0.35 452	0.34 463

SGM_RVC	1.68 539	0.36 398	0.61 181	0.59 364	0.29 148	2.25 555	1.18 541	2.38 568	1.68 536	3.60 593	2.67 561	3.69 583	2.42 578	8.13 601	1.90 538	0.31 462	0.31 503	0.30 446	0.28 457	0.30 418	0.29 422
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.38 512	0.70 528	3.91 579	0.75 503	0.72 500	2.69 573	0.95 509	2.02 516	1.99 558	1.99 549	1.73 498	1.82 515	1.17 473	2.45 469	2.84 560	0.28 439	0.25 461	0.31 452	0.30 478	0.41 483	0.33 458

YMNet	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

YMNet_1	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

ffm	0.72 321	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

ff1	1.37 510	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

mmx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

xxx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

GMStereo_Zeroshot	0.67 302	0.61 511	1.01 408	0.64 420	0.37 293	0.84 361	0.35 138	1.05 222	1.12 342	1.12 307	1.06 271	1.27 415	0.54 211	1.19 271	0.59 322	0.32 469	0.17 325	0.31 452	0.18 222	0.52 527	0.22 324

Wz-Net-SNSev	1.49 520	1.23 573	6.27 592	0.68 465	0.67 487	1.37 477	1.41 557	2.00 508	1.39 493	1.48 483	1.61 478	2.29 549	1.32 504	3.93 515	2.14 548	0.31 462	0.28 482	0.31 452	0.33 503	0.42 488	0.36 474

NINENet	0.77 361	0.37 405	0.78 315	0.62 402	0.51 414	2.34 560	0.42 232	1.83 463	1.04 301	1.14 325	1.23 350	1.03 348	0.62 262	1.24 283	0.70 362	0.28 439	0.23 443	0.31 452	0.21 328	0.26 364	0.25 370

SACVNet	0.85 402	0.46 451	0.85 334	0.81 519	0.56 442	0.80 335	0.79 466	1.68 412	1.12 342	1.34 441	1.33 391	1.25 407	0.94 401	2.39 466	0.76 383	0.34 488	0.26 467	0.31 452	0.29 469	0.35 452	0.44 508

psm_up	0.77 361	0.34 368	0.70 239	0.66 441	0.58 454	1.05 417	0.92 500	1.52 368	1.12 342	1.26 395	1.16 326	1.31 426	1.23 488	1.20 273	0.81 403	0.25 386	0.29 493	0.31 452	0.27 436	0.27 378	0.25 370

FADNet_RVC	0.83 393	0.51 473	1.83 537	0.54 290	0.42 344	1.19 450	0.46 292	1.51 366	1.09 329	0.89 229	1.24 352	0.91 296	0.87 369	2.11 440	1.11 463	0.27 425	0.22 431	0.31 452	0.28 457	0.43 494	0.38 485

FADNet	0.92 422	0.61 511	1.81 533	0.62 402	0.55 439	0.96 396	0.57 392	1.78 445	1.33 464	0.93 239	1.01 246	1.36 436	1.01 435	2.71 484	0.75 380	0.33 478	0.34 517	0.31 452	0.34 509	0.59 540	0.40 489

DRN-Test	1.00 447	0.44 442	1.13 449	0.70 475	0.81 533	1.62 506	0.79 466	2.14 534	1.44 510	1.78 529	1.33 391	1.43 445	1.05 449	2.18 448	1.53 522	0.27 425	0.21 410	0.31 452	0.30 478	0.32 436	0.28 416

zh-sn7	1.76 547	1.38 575	6.58 593	0.74 499	0.72 500	1.78 524	1.31 552	1.88 477	1.56 526	1.86 541	2.47 555	1.81 512	2.08 567	5.12 540	3.80 576	0.32 469	0.32 511	0.32 467	0.32 493	0.44 500	0.40 489

test_sample7	0.74 344	0.37 405	0.76 300	0.52 255	0.35 263	0.91 375	0.67 433	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.31 462	0.28 482	0.32 467	0.31 485	0.33 445	0.29 422

coex-ft	8.13 611	2.13 603	98.04 643	0.67 453	0.53 429	1.71 513	1.56 565	1.65 404	11.11 614	18.17 629	3.75 577	3.88 585	7.61 614	2.98 494	6.49 590	0.30 455	0.30 497	0.32 467	0.31 485	0.66 551	0.50 526

FINET	0.97 436	0.54 482	1.60 518	0.63 411	0.79 526	1.08 423	1.07 529	1.56 384	2.20 567	1.15 331	1.49 447	0.94 309	0.88 374	2.32 460	1.05 449	0.42 521	0.35 528	0.32 467	0.28 457	0.43 494	0.38 485

FADNet-RVC	0.88 412	0.67 521	1.93 541	0.60 376	0.48 390	0.91 375	0.60 409	1.71 421	1.18 389	0.90 231	0.96 224	1.36 436	0.92 387	2.25 455	1.17 472	0.30 455	0.29 493	0.32 467	0.32 493	0.41 483	0.35 468

ADCRef	1.35 507	0.55 487	2.37 560	0.72 487	0.77 521	1.94 539	0.78 463	1.91 487	1.27 437	1.57 505	1.59 473	1.36 436	1.41 511	1.54 360	7.53 594	0.23 341	0.20 386	0.32 467	0.30 478	0.29 408	0.29 422

ADCP+	1.99 560	0.48 460	7.73 596	0.66 441	0.91 549	2.30 558	1.05 526	1.82 458	1.34 467	1.54 497	1.32 389	1.74 505	1.61 533	2.17 445	13.37 612	0.24 358	0.21 410	0.32 467	0.28 457	0.37 463	0.29 422

AdaStereo	0.70 312	0.43 439	0.75 290	0.73 495	0.37 293	0.92 382	0.53 349	1.85 468	1.18 389	1.12 307	1.23 350	1.07 359	0.65 277	0.96 201	0.63 341	0.31 462	0.15 253	0.32 467	0.21 328	0.29 408	0.22 324
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.
SANet	1.88 552	0.57 495	2.18 554	0.63 411	0.40 331	2.80 577	1.57 568	2.39 569	5.88 608	2.36 566	3.57 575	3.72 584	2.97 587	4.74 531	1.76 531	0.34 488	0.30 497	0.32 467	0.29 469	0.48 516	0.37 479

Wz-Net-TNSev	1.88 552	2.08 602	7.66 595	0.67 453	0.64 478	2.42 563	1.83 579	2.33 561	1.74 543	1.57 505	1.56 465	2.58 562	1.90 557	4.86 534	3.12 565	0.39 510	0.37 535	0.33 476	0.37 521	0.53 529	0.58 543

CFNet_pseudo	0.66 293	0.32 321	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.24 403	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.33 476	0.19 247	0.36 459	0.25 370

EDNetEfficientorigin	10.57 615	1.47 583	177.42 644	0.67 453	0.53 429	1.58 503	1.16 539	1.90 483	3.37 591	4.71 605	3.38 572	3.10 577	2.69 584	3.13 500	3.58 573	0.25 386	0.23 443	0.33 476	0.27 436	0.83 559	0.81 566

CFNet-ft	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

STTStereo	0.78 369	0.50 470	1.22 462	0.64 420	0.54 433	0.89 368	0.54 355	1.44 343	1.11 338	1.38 455	1.09 285	1.27 415	0.85 356	1.43 337	0.83 410	0.29 450	0.27 475	0.33 476	0.39 525	0.32 436	0.30 435

PA-Net	1.01 453	0.57 495	1.29 474	0.64 420	0.74 508	1.19 450	0.84 479	1.69 414	1.43 509	1.16 341	1.19 338	1.32 427	1.19 480	3.42 508	1.25 479	0.29 450	0.45 558	0.33 476	0.49 550	0.32 436	0.47 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 508	0.47 456	0.86 340	0.67 453	0.45 371	1.34 474	1.73 574	1.64 403	1.24 423	1.49 485	2.38 548	1.55 473	1.20 483	9.30 607	0.93 429	0.30 455	0.31 503	0.33 476	0.28 457	0.39 476	0.30 435

TDLM	1.06 463	0.44 442	0.79 318	0.63 411	0.50 401	0.89 368	1.44 559	1.48 353	1.26 431	1.12 307	1.40 418	1.08 360	0.98 423	6.65 575	0.78 391	0.33 478	0.21 410	0.33 476	0.26 425	0.37 463	0.24 358

CFNet_RVC	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

XPNet_ROB	0.96 430	0.49 463	1.09 440	0.72 487	0.57 445	1.11 430	1.14 536	1.66 409	1.23 417	1.85 539	1.39 416	1.64 491	1.11 462	1.80 409	1.42 509	0.38 507	0.30 497	0.33 476	0.29 469	0.37 463	0.34 463

rvit_0105_3	0.63 264	0.44 442	1.08 437	0.72 487	0.40 331	0.64 226	0.71 446	1.03 208	1.17 382	0.82 214	0.70 158	0.80 246	0.70 290	0.91 185	0.56 312	0.35 495	0.34 517	0.34 486	0.32 493	0.27 378	0.28 416

Syn2CoEx	1.14 483	0.69 525	1.66 521	0.80 516	0.67 487	1.40 484	0.88 491	2.06 524	1.54 523	1.25 391	1.58 472	1.42 444	1.50 525	4.09 518	1.40 501	0.36 499	0.32 511	0.34 486	0.29 469	0.29 408	0.34 463

psmorigin	1.52 524	0.69 525	10.52 606	0.68 465	0.59 462	1.13 434	0.70 444	1.57 385	1.19 397	1.99 549	1.79 507	2.26 548	1.47 520	2.09 438	1.36 495	0.39 510	0.40 546	0.34 486	0.33 503	0.43 494	0.56 538

hitnet-ft	0.79 373	0.35 388	0.57 160	0.58 351	0.42 344	0.96 396	0.46 292	1.47 351	1.33 464	1.19 359	1.22 346	1.81 512	0.98 423	1.66 384	0.94 431	0.33 478	0.28 482	0.34 486	0.27 436	0.35 452	0.31 445

FAT-Stereo	1.07 465	0.41 432	1.32 479	0.72 487	0.58 454	1.08 423	0.89 493	1.96 499	1.65 532	1.75 526	1.98 526	2.03 540	1.48 521	2.02 431	1.18 475	0.42 521	0.35 528	0.34 486	0.29 469	0.35 452	0.53 532

ADCL	1.72 545	0.57 495	3.66 576	0.67 453	0.61 468	2.61 571	1.85 580	1.96 499	1.67 534	1.90 545	1.83 511	2.06 543	1.90 557	2.13 441	9.15 603	0.26 409	0.24 452	0.34 486	0.32 493	0.38 472	0.35 468

CVANet_RVC	1.07 465	0.43 439	0.76 300	0.60 376	0.50 401	0.90 371	0.97 512	1.52 368	1.26 431	1.33 437	1.38 412	1.24 403	1.18 477	6.75 581	0.75 380	0.34 488	0.23 443	0.34 486	0.29 469	0.42 488	0.27 404

UCFNet_RVC	0.69 308	0.35 388	0.49 91	0.64 420	0.39 320	0.85 364	0.58 396	1.75 431	1.14 357	0.97 251	1.19 338	1.17 387	0.93 396	0.99 216	0.62 337	0.28 439	0.20 386	0.34 486	0.31 485	0.32 436	0.27 404

DMCA-RVC	0.74 344	0.40 424	1.27 472	0.66 441	0.49 394	0.77 314	0.47 300	1.35 320	1.01 289	1.53 491	1.01 246	1.29 421	0.82 341	1.31 298	0.78 391	0.27 425	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.32 436	0.24 358

S-Stereo	1.15 487	0.46 451	2.17 552	0.81 519	0.80 531	1.21 454	1.19 542	1.93 494	2.02 560	1.47 477	2.11 536	1.57 475	1.17 473	2.05 435	1.41 505	0.40 513	0.40 546	0.35 494	0.31 485	0.44 500	0.70 560

RTS	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

RTSA	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

AnyNet_C32	1.96 557	1.10 562	5.17 586	0.90 550	1.11 565	2.12 551	2.37 601	1.85 468	1.48 514	2.45 570	1.70 495	2.05 542	1.64 535	2.50 475	10.28 607	0.37 503	0.34 517	0.35 494	0.41 530	0.49 519	0.54 534

RYNet	1.17 490	0.49 463	1.24 466	0.70 475	0.97 557	1.71 513	0.92 500	1.91 487	1.46 512	1.38 455	1.14 313	1.88 519	1.30 501	4.24 520	1.87 535	0.26 409	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.55 533	0.54 534

ccs_rob	0.66 293	0.33 344	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.23 401	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.35 494	0.20 283	0.37 463	0.25 370

PWC_ROB	1.24 494	0.76 537	2.46 562	0.72 487	0.78 523	1.15 441	0.49 322	1.75 431	1.92 554	2.31 561	3.07 568	1.59 479	1.40 510	2.46 472	2.10 547	0.33 478	0.22 431	0.35 494	0.24 393	0.38 472	0.41 494

rvit_105_1	0.72 321	0.52 477	1.01 408	0.78 511	0.49 394	0.75 299	0.87 488	1.12 257	1.18 389	0.99 258	0.79 186	0.90 293	0.77 315	1.26 287	0.75 380	0.41 517	0.36 533	0.36 502	0.41 530	0.30 418	0.33 458

GASNet	0.99 442	0.97 553	1.72 527	0.98 559	0.68 493	0.83 352	0.67 433	1.60 392	1.28 442	1.31 424	1.22 346	1.22 396	1.21 486	2.41 467	1.41 505	0.43 526	0.26 467	0.36 502	0.34 509	0.55 533	0.31 445

SGM-ForestM	6.52 606	0.38 412	1.26 469	0.63 411	0.35 263	13.59 618	5.32 615	6.32 614	6.70 610	11.14 621	9.18 613	22.51 631	13.93 620	16.89 622	20.07 622	0.36 499	0.37 535	0.36 502	0.35 514	0.36 459	0.34 463

CFNet_ucs	0.70 312	0.33 344	0.88 359	0.50 202	0.43 355	0.74 294	0.44 265	1.60 392	1.29 446	1.22 372	1.54 459	1.09 370	0.63 267	0.99 216	0.59 322	0.25 386	0.20 386	0.37 505	0.21 328	0.40 480	0.28 416

MDST_ROB	1.67 537	0.34 368	1.58 517	0.92 555	0.58 454	4.26 598	1.11 532	2.83 581	1.41 504	4.49 603	2.55 558	1.45 452	0.97 416	7.79 598	1.17 472	0.31 462	0.25 461	0.37 505	0.33 503	0.31 427	0.30 435

PSMNet_ROB	0.90 417	0.52 477	1.17 457	0.72 487	0.61 468	1.27 462	1.12 534	1.76 437	1.12 342	1.09 291	1.28 372	1.45 452	0.89 380	1.65 380	1.42 509	0.33 478	0.25 461	0.37 505	0.39 525	0.35 452	0.29 422

TCMNet	1.01 453	0.60 509	2.10 547	0.86 538	1.33 581	1.14 435	0.67 433	1.69 414	1.23 417	1.11 305	1.57 469	1.30 422	0.97 416	2.01 430	1.50 520	0.31 462	0.31 503	0.38 508	0.34 509	0.42 488	0.36 474

PSM-AAD	0.79 373	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.28 128	0.77 314	1.24 545	0.99 192	0.91 244	1.66 518	1.57 469	0.81 250	2.19 571	1.65 380	0.44 223	0.19 210	0.14 192	0.38 508	0.32 493	0.21 274	0.70 560

SHD	1.31 502	0.71 530	2.34 559	0.86 538	0.75 517	1.77 522	0.65 424	2.22 552	2.50 577	2.40 568	1.71 496	1.91 524	1.60 532	1.93 423	2.37 552	0.38 507	0.31 503	0.38 508	0.40 529	0.48 516	0.50 526

ADCPNet	1.85 550	0.69 525	8.07 597	0.71 483	0.58 454	2.79 576	1.22 544	1.94 496	1.54 523	1.88 542	1.69 494	2.46 560	2.04 563	2.37 464	6.48 589	0.38 507	0.37 535	0.38 508	0.43 536	0.47 511	0.45 510

NVstereo2D	0.92 422	0.41 432	1.48 509	0.72 487	0.72 500	1.20 452	0.87 488	1.75 431	1.38 488	0.99 258	1.13 309	1.26 411	0.98 423	2.21 452	0.89 423	0.43 526	0.20 386	0.38 508	0.24 393	0.57 536	0.63 551

ETE_ROB	0.96 430	0.64 518	1.16 455	0.69 469	0.48 390	1.14 435	1.13 535	1.77 441	1.19 397	1.91 546	1.45 433	1.73 503	1.05 449	1.60 372	1.14 467	0.32 469	0.26 467	0.38 508	0.34 509	0.39 476	0.41 494

stereogan	1.15 487	0.42 436	1.40 487	0.86 538	0.84 537	2.38 562	0.71 446	1.88 477	1.73 541	1.72 523	1.94 525	2.31 551	1.29 497	2.07 436	1.08 455	0.36 499	0.35 528	0.39 514	0.31 485	0.51 525	0.46 513

ADCMid	1.89 555	0.73 531	5.06 585	0.72 487	0.67 487	2.00 544	1.14 536	1.97 503	1.48 514	2.86 582	1.81 510	2.37 554	2.05 565	2.24 453	10.39 608	0.33 478	0.31 503	0.39 514	0.43 536	0.50 520	0.44 508

WCMA_ROB	1.84 549	0.47 456	1.31 476	0.69 469	0.57 445	2.11 550	1.14 536	1.87 474	1.73 541	4.04 597	6.43 597	5.62 600	3.61 595	2.59 478	1.94 540	0.52 546	0.44 554	0.39 514	0.42 533	0.48 516	0.47 517

SGM-Forest	1.24 494	0.38 412	0.60 177	0.52 255	0.37 293	1.56 502	1.30 551	1.65 404	1.36 480	2.11 556	1.79 507	1.63 488	0.93 396	7.48 594	0.95 435	0.36 499	0.37 535	0.39 514	0.34 509	0.37 463	0.32 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 429	0.44 442	0.66 211	0.53 274	0.35 263	1.53 499	1.63 572	1.69 414	1.42 507	2.00 552	1.60 474	1.43 445	1.17 473	1.59 371	0.99 444	0.34 488	0.34 517	0.39 514	0.33 503	0.33 445	0.32 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 276	0.46 451	1.05 424	0.66 441	0.66 483	0.53 155	0.48 312	1.20 285	1.12 342	0.76 193	0.92 214	0.78 240	0.53 206	1.03 225	0.59 322	0.37 503	0.28 482	0.40 519	0.31 485	0.37 463	0.32 452

ADCS	2.25 566	0.99 556	5.55 587	0.81 519	0.74 508	2.19 553	1.80 576	2.27 557	2.14 565	2.80 581	2.13 538	2.40 556	2.03 562	2.64 482	13.69 613	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.45 540	0.58 538	0.56 538

AnyNet_C01	2.26 567	1.78 591	10.22 604	0.93 556	0.74 508	2.92 579	2.20 596	2.29 559	1.80 546	2.53 572	2.41 551	2.71 567	1.73 542	3.41 507	6.72 591	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.42 533	0.67 552	0.63 551

DANet	1.08 468	0.61 511	1.32 479	0.85 536	0.72 500	1.37 477	0.51 330	1.54 377	1.15 369	1.78 529	1.54 459	2.01 537	1.11 462	2.90 490	2.00 543	0.33 478	0.30 497	0.40 519	0.30 478	0.44 500	0.45 510
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 516	0.59 501	1.26 469	0.70 475	0.50 401	1.76 519	1.78 575	1.77 441	1.90 553	2.35 564	2.32 545	1.92 527	1.94 559	5.56 554	1.49 519	0.43 526	0.35 528	0.40 519	0.41 530	0.43 494	0.41 494

APVNet	1.06 463	0.53 481	1.42 494	0.84 531	0.79 526	1.92 537	0.82 477	1.90 483	1.08 321	1.08 285	1.43 425	1.56 474	1.13 469	3.07 496	1.58 523	0.31 462	0.34 517	0.42 524	0.36 518	0.36 459	0.37 479

SAMSARA	1.55 526	0.84 542	2.61 566	1.22 573	1.07 560	2.50 566	1.93 585	2.05 519	1.89 551	2.75 578	1.66 490	2.81 569	1.69 541	3.08 498	1.97 542	0.46 538	0.51 571	0.42 524	0.46 543	0.58 538	0.59 545

ISRNet	0.80 376	0.33 344	1.07 433	0.81 519	0.66 483	0.60 203	0.34 130	1.19 283	1.13 354	1.59 508	1.53 454	1.35 434	0.77 315	1.27 290	0.94 431	0.39 510	0.34 517	0.43 526	0.38 523	0.34 449	0.49 524

SDNR	1.62 534	0.51 473	2.17 552	0.53 274	0.56 442	3.80 592	0.45 285	1.54 377	1.29 446	1.33 437	2.41 551	1.08 360	0.96 413	11.18 618	1.16 469	0.66 566	0.63 582	0.43 526	0.32 493	0.64 547	0.67 557

Nwc_Net	1.09 471	0.49 463	1.33 481	0.89 549	0.80 531	1.49 496	0.66 429	2.19 548	1.27 437	1.32 428	2.26 543	1.96 532	1.54 526	1.92 420	1.34 491	0.40 513	0.30 497	0.43 526	0.45 540	0.38 472	0.37 479

LALA_ROB	1.01 453	0.59 501	1.16 455	0.67 453	0.51 414	1.63 507	1.26 549	1.69 414	1.38 488	1.81 536	1.37 407	1.94 529	1.02 441	1.58 368	1.38 497	0.37 503	0.27 475	0.43 526	0.37 521	0.43 494	0.37 479

XQC	1.37 510	0.87 547	2.56 565	0.84 531	0.69 495	1.83 530	0.89 493	2.07 525	1.88 550	1.88 542	1.53 454	1.91 524	1.55 528	2.85 489	3.05 563	0.48 540	0.29 493	0.44 530	0.39 525	0.69 554	0.60 548

G-Net	1.66 536	0.63 516	1.56 514	1.11 569	0.74 508	2.98 581	0.91 498	1.55 381	1.22 414	2.76 579	8.18 610	2.32 552	2.53 582	1.92 420	1.87 535	0.48 540	0.44 554	0.45 531	0.31 485	0.60 544	0.57 542

NCC-stereo	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498

Abc-Net	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 447	0.56 491	1.06 428	0.75 503	0.57 445	1.31 469	1.72 573	1.77 441	1.36 480	1.50 486	1.17 329	1.91 524	1.17 473	1.54 360	1.29 486	0.35 495	0.31 503	0.45 531	0.44 538	0.40 480	0.40 489

MeshStereo	2.26 567	0.56 491	0.92 376	0.61 391	0.49 394	2.60 569	1.02 522	3.18 587	2.05 562	7.40 618	4.98 592	7.58 606	2.98 588	6.37 569	1.96 541	0.43 526	0.43 551	0.45 531	0.39 525	0.43 494	0.42 498
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	0.63 264	0.34 368	0.82 327	0.62 402	0.65 480	0.81 344	0.41 228	1.44 343	1.07 315	0.86 226	1.14 313	0.61 187	0.69 285	0.80 147	0.53 298	0.28 439	0.19 366	0.47 536	0.21 328	0.35 452	0.25 370

CBMV_ROB	0.90 417	0.44 442	0.63 190	0.51 234	0.37 293	1.25 460	0.49 322	1.77 441	1.27 437	1.41 464	2.00 529	1.33 429	1.08 457	2.17 445	0.76 383	0.43 526	0.42 550	0.47 536	0.44 538	0.41 483	0.36 474

RP	1.09 471	0.50 470	1.12 447	0.90 550	1.04 559	1.11 430	0.84 479	1.80 454	1.62 529	1.55 500	2.00 529	1.90 523	1.78 547	1.84 412	1.25 479	0.52 546	0.36 533	0.48 538	0.36 518	0.45 504	0.43 505

NOSS_ROB	1.26 497	0.46 451	0.62 187	0.56 328	0.38 310	1.06 420	0.78 463	1.73 423	1.40 498	1.01 268	1.43 425	1.10 372	0.75 304	10.62 617	0.65 346	0.45 532	0.43 551	0.48 538	0.45 540	0.44 500	0.41 494

AF-Net	1.13 481	0.52 477	1.33 481	0.86 538	0.91 549	1.38 480	0.71 446	2.16 539	1.62 529	1.56 501	2.40 550	1.99 535	1.65 536	1.81 411	1.48 518	0.48 540	0.28 482	0.49 540	0.33 503	0.39 476	0.32 452

FSD					0.50 401	0.54 163	0.58 396	0.65 56	0.53 111	0.54 148	0.52 98	0.56 166	0.52 200	0.57 64	0.55 308	0.51 545	0.47 563	0.50 541	0.49 550	0.50 520

LSM	6.33 605	1.10 562	13.19 608	1.41 580	68.17 637	1.64 509	1.90 584	1.92 490	2.46 573	2.99 585	3.11 569	1.88 519	1.80 549	2.61 480	2.06 546	0.41 517	0.58 579	0.50 541	0.57 562	0.64 547	17.66 629

FC-DCNN v2	2.81 585	0.59 501	0.85 334	0.73 495	0.57 445	2.97 580	1.05 526	3.39 591	2.61 579	6.98 614	7.67 606	10.38 616	6.31 610	5.75 559	3.37 572	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

FC-DCNN	2.72 584	0.59 501	0.86 340	0.73 495	0.57 445	2.91 578	1.04 524	3.01 585	2.60 578	6.83 613	7.64 605	9.92 613	6.33 611	5.21 541	3.14 566	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

FCDSN-DC	2.32 569	0.63 516	0.81 324	0.84 531	0.75 517	2.23 554	0.94 507	2.09 528	1.80 546	5.45 611	7.72 607	7.77 608	6.93 613	3.39 505	1.80 533	0.52 546	0.48 565	0.52 545	0.51 556	0.57 536	0.58 543
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 546	0.87 547	3.56 575	0.80 516	0.75 517	3.72 589	2.44 603	1.82 458	1.82 548	1.74 525	1.91 522	1.92 527	1.26 494	7.69 597	1.28 485	0.45 532	0.47 563	0.52 545	0.77 576	0.50 520	0.50 526

DeepPrunerF	1.60 531	0.73 531	5.81 590	0.88 546	1.19 574	0.91 375	0.95 509	2.19 548	5.24 606	1.17 350	1.30 376	1.19 391	1.30 501	4.90 536	1.66 528	0.42 521	0.34 517	0.52 545	0.47 545	0.41 483	0.40 489

MANE	6.19 604	0.59 501	1.03 419	0.93 556	1.22 576	13.38 617	2.69 604	12.81 621	17.94 626	8.21 619	10.82 617	14.72 619	11.68 615	11.39 619	11.90 611	0.59 559	0.50 570	0.52 545	1.76 606	0.55 533	0.54 534

PS-NSSS	0.99 442	0.58 498	0.93 378	0.58 351	0.57 445	0.91 375	0.80 472	1.81 457	1.14 357	1.14 325	1.67 492	1.00 335	0.83 349	4.62 529	0.78 391	0.37 503	0.31 503	0.52 545	0.32 493	0.45 504	0.38 485

BEATNet-Init1	26.87 627	13.43 622	70.68 642	0.91 553	0.68 493	57.02 641	21.06 624	32.82 635	32.67 632	52.12 645	53.61 642	66.05 643	49.56 643	48.79 644	34.71 634	0.49 544	0.44 554	0.53 550	0.53 558	0.63 545	0.59 545

HBP-ISP	0.96 430	0.58 498	0.72 257	0.61 391	0.46 383	1.64 509	0.76 458	1.86 471	1.28 442	1.30 414	1.53 454	0.86 276	0.94 401	3.27 504	0.69 361	0.45 532	0.44 554	0.54 551	0.48 547	0.47 511	0.40 489

edge stereo	1.11 476	0.50 470	1.30 475	0.71 483	0.65 480	1.14 435	0.75 455	1.93 494	1.37 484	1.71 522	1.83 511	2.54 561	1.44 515	2.43 468	1.23 477	0.42 521	0.41 548	0.54 551	0.35 514	0.42 488	0.46 513

PDISCO_ROB	1.32 504	0.65 519	1.44 497	1.36 576	1.46 584	2.55 567	0.92 500	2.45 573	2.07 563	1.37 449	1.49 447	1.65 494	1.00 433	2.82 486	1.35 494	1.01 576	0.27 475	0.54 551	0.47 545	0.71 556	0.73 563

MSMD_ROB	1.99 560	0.59 501	0.89 365	0.70 475	0.61 468	3.95 594	0.94 507	1.80 454	1.79 545	4.41 601	4.43 582	8.17 609	3.66 596	3.40 506	1.33 489	0.52 546	0.48 565	0.54 551	0.58 563	0.53 529	0.50 526

DGSMNet	1.14 483	0.76 537	2.49 563	0.81 519	0.86 544	1.39 482	1.39 556	2.13 530	1.35 476	1.26 395	1.63 484	1.48 462	0.98 423	1.75 400	1.10 460	0.45 532	0.43 551	0.55 555	0.49 550	0.75 558	0.70 560

MFN_U_SF_RVC	1.52 524	0.84 542	3.42 574	0.87 545	0.66 483	2.56 568	0.95 509	2.36 565	1.70 537	1.98 548	1.86 516	2.45 559	1.79 548	2.95 491	2.58 555	0.52 546	0.48 565	0.55 555	0.59 566	0.59 540	0.61 549

ELAS	2.37 571	0.74 534	1.54 513	0.99 560	0.92 551	4.78 601	2.33 600	3.33 589	3.37 591	5.05 609	4.77 590	3.67 582	4.53 603	3.42 508	4.50 581	0.62 562	0.53 573	0.55 555	0.53 558	0.63 545	0.64 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 544	0.62 515	1.45 502	0.67 453	0.61 468	1.81 527	1.08 530	2.52 576	1.70 537	1.77 528	1.73 498	1.98 534	1.25 492	12.57 620	1.84 534	0.34 488	0.37 535	0.56 558	0.38 523	0.45 504	0.43 505

ELAS_RVC	2.48 576	0.74 534	1.90 539	1.05 564	0.92 551	2.76 574	4.01 612	2.76 580	4.11 599	4.69 604	4.63 586	4.62 588	5.96 608	3.97 517	3.96 579	0.63 564	0.53 573	0.56 558	0.52 557	0.64 547	0.63 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 478	0.67 521	1.01 408	0.78 511	0.73 507	1.72 515	0.99 517	1.84 467	1.26 431	1.47 477	1.85 515	1.75 508	1.29 497	1.75 400	1.88 537	0.57 555	0.53 573	0.57 560	0.55 560	0.59 540	0.54 534

RGC	1.14 483	0.79 539	1.26 469	0.91 553	0.96 556	1.52 498	0.77 461	1.92 490	1.26 431	1.54 497	1.93 523	2.02 539	1.54 526	2.25 455	1.31 488	0.44 531	0.35 528	0.58 561	0.48 547	0.47 511	0.46 513

PVD	1.70 541	0.84 542	2.26 557	0.94 558	0.83 536	2.48 565	0.97 512	2.59 579	3.35 590	3.01 587	2.77 563	2.34 553	2.47 580	2.67 483	3.14 566	0.47 539	0.45 558	0.59 562	0.48 547	0.59 540	0.75 565

DualNet (step1)	0.83 393	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.57 555	0.28 482	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

test_sample9	1.86 551	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

test_sample8	2.19 565	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.82 458	1.15 369	2.26 559	1.30 376	4.94 595	2.52 581	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

GANetREF_RVC	1.07 465	0.86 546	1.31 476	0.82 527	0.53 429	1.41 489	1.31 552	1.76 437	1.52 520	1.27 398	1.31 382	1.46 455	1.24 491	2.03 432	0.96 439	0.56 554	0.45 558	0.67 566	0.50 553	0.88 564	0.59 545
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 562	1.15 569	3.10 572	1.05 564	0.76 520	5.03 604	2.40 602	2.16 539	2.62 580	1.89 544	2.28 544	2.69 566	1.65 536	9.35 609	2.04 544	0.64 565	0.51 571	0.68 567	0.71 574	1.09 573	0.67 557

PASM	1.34 506	0.92 550	2.62 567	0.86 538	0.87 546	1.03 414	1.08 530	1.50 359	1.51 519	1.82 537	1.41 420	1.68 497	1.26 494	4.87 535	1.34 491	0.61 561	0.65 585	0.68 567	0.78 577	0.69 554	0.68 559

MADNet+	2.69 581	3.22 613	11.53 607	1.44 581	1.12 567	3.19 583	1.81 577	2.85 582	2.37 570	1.68 520	2.07 535	2.85 571	2.18 570	7.41 591	5.23 585	0.79 571	0.76 588	0.69 569	0.65 570	0.98 567	0.95 572

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 473	1.02 558	1.00 404	0.82 527	0.67 487	1.93 538	0.93 504	1.62 399	1.11 338	1.15 331	1.25 356	1.50 464	0.79 326	1.96 426	0.76 383	1.89 588	0.34 517	0.79 570	0.36 518	1.25 578	0.83 567

dad	0.86 407	0.66 520	1.06 428	0.56 328	0.37 293	0.76 306	0.44 265	1.17 268	1.50 517	1.44 472	1.27 366	1.34 433	0.75 304	2.52 476	0.84 413	0.42 521	0.27 475	0.83 571	0.26 425	0.41 483	0.29 422

MFMNet_re	1.40 515	1.14 568	1.68 522	1.39 578	1.07 560	1.48 494	1.43 558	1.87 474	1.82 548	2.26 559	2.19 540	1.51 466	1.86 554	1.52 354	1.25 479	0.93 574	0.83 591	0.84 572	0.80 578	0.99 569	1.05 579

DStereoSA	4.44 597	0.92 550	6.79 594	1.58 583	2.54 601	2.29 557	14.04 621	2.33 561	2.31 569	1.85 539	10.58 616	1.32 427	13.05 617	7.07 585	11.18 610	0.67 567	1.97 615	0.88 573	3.29 616	1.69 581	2.44 604

JetBlue	3.97 593	2.01 597	10.19 603	1.38 577	2.84 606	10.53 613	9.54 616	3.60 594	2.41 572	2.73 577	3.39 573	4.54 587	4.31 601	7.85 600	6.84 592	0.88 572	0.93 601	0.89 574	0.91 584	1.74 582	1.91 593

Consistency-Raft	1.25 496	0.99 556	1.93 541	1.02 563	1.21 575	0.96 396	1.01 521	1.75 431	1.92 554	1.36 446	2.12 537	1.44 450	1.01 435	1.14 258	1.40 501	0.72 569	0.82 590	0.89 574	0.98 590	1.31 580	0.95 572

DStereoO	1.44 518	1.11 565	1.69 523	1.16 570	0.72 500	1.21 454	1.56 565	1.74 428	1.63 531	1.52 489	1.67 492	1.51 466	3.16 590	1.73 398	1.72 529	2.35 594	0.45 558	0.97 576	0.42 533	2.01 585	0.53 532

anonymity	1.12 478	0.97 553	1.21 460	1.07 567	1.12 567	1.08 423	0.89 493	1.95 498	1.16 379	1.29 406	1.26 363	1.22 396	1.09 460	1.15 259	1.01 446	1.02 578	1.00 603	0.97 576	0.97 588	0.98 567	0.99 574

SPS-STEREO	1.67 537	1.04 559	1.23 463	1.21 572	1.13 569	1.82 529	1.11 532	2.16 539	1.52 520	3.07 589	2.32 545	2.82 570	1.80 549	4.11 519	2.04 544	1.03 579	0.99 602	0.97 576	0.94 586	1.03 572	1.02 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 456	0.97 553	1.44 497	1.23 574	1.10 563	1.40 484	0.62 415	1.69 414	1.38 488	0.94 244	1.53 454	0.97 326	0.83 349	1.17 267	0.93 429	0.69 568	0.34 517	0.99 579	0.60 567	0.97 566	0.64 555

SGM+DAISY	2.41 574	1.07 560	2.14 551	1.18 571	1.10 563	2.14 552	1.36 555	1.96 499	1.66 533	5.46 612	7.07 601	4.95 596	4.32 602	5.50 551	2.26 550	1.04 580	1.02 605	0.99 579	0.97 588	1.02 570	1.04 577

UDGNet	0.72 321	1.17 571	0.80 323	0.77 509	0.41 339	0.77 314	0.38 183	0.97 186	1.34 467	0.81 210	0.88 206	0.71 222	0.60 247	1.21 275	0.54 304	0.52 546	0.19 366	1.02 581	0.26 425	0.71 556	0.31 445

Anonymous_2	1.30 500	0.55 487	0.82 327	0.52 255	0.58 454	1.01 409	0.64 422	1.25 302	0.97 269	0.96 248	0.78 180	1.33 429	1.29 497	1.03 225	0.74 375	0.62 562	0.64 583	1.06 582	9.63 625	1.16 574	0.49 524

NVStereoNet_ROB	1.88 552	1.07 560	1.45 502	1.07 567	1.17 571	1.47 493	1.48 562	1.89 480	1.93 556	1.94 547	4.67 589	3.08 576	1.80 549	6.51 572	1.65 526	1.06 581	0.86 597	1.08 583	1.32 596	0.93 565	1.26 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	3.67 592	1.49 585	2.18 554	1.32 575	1.32 580	4.41 599	1.26 549	3.75 596	9.27 612	3.36 591	6.80 598	4.81 593	13.54 619	6.95 583	4.76 583	0.73 570	0.69 586	1.17 584	2.40 615	1.27 579	1.95 595

WAO-7	2.66 578	1.40 578	1.73 529	1.39 578	1.17 571	3.93 593	1.94 586	4.11 599	3.88 597	2.92 583	5.50 593	4.18 586	3.00 589	7.63 596	3.71 575	1.13 584	1.00 603	1.17 584	1.13 595	1.18 576	1.09 581

GCST	1.08 468	1.47 583	0.93 378	1.73 585	1.14 570	1.30 467	0.31 98	1.33 312	1.16 379	1.29 406	0.97 233	0.98 328	0.49 182	2.08 437	0.46 252	1.19 585	0.70 587	1.30 586	0.85 582	1.02 570	0.89 570

SQANet	1.31 502	0.88 549	1.08 437	1.83 587	1.44 583	1.44 491	0.75 455	1.74 428	1.09 329	1.32 428	1.26 363	1.28 418	1.01 435	1.50 351	0.83 410	2.50 596	0.34 517	1.47 587	0.55 560	2.32 587	1.57 588

otaku	1.60 531	1.11 565	1.21 460	2.20 589	1.56 585	1.97 541	1.24 545	2.07 525	1.36 480	1.44 472	1.62 480	1.73 503	1.19 480	1.73 398	0.98 443	2.89 601	0.57 578	1.74 588	0.60 567	2.78 595	1.94 594

PWCK	2.88 587	2.05 600	5.72 589	2.08 588	1.11 565	3.55 587	3.90 611	2.86 583	3.54 595	3.03 588	3.63 576	3.10 577	2.31 575	8.15 603	3.09 564	2.12 591	0.91 600	1.75 589	0.98 590	2.57 592	1.18 582

Ntro	1.64 535	1.15 569	1.23 463	2.48 595	1.83 587	2.09 549	1.16 539	1.96 499	1.38 488	1.21 367	1.62 480	1.62 483	1.29 497	1.87 417	1.11 463	3.04 602	0.56 577	1.82 590	0.64 569	2.80 596	2.05 596

AnonymousM	0.59 244	1.11 565	0.41 35	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.47 300	1.05 222	0.64 143	0.98 255	0.63 134	0.67 208	0.43 127	0.59 68	0.41 198	0.20 251	0.15 253	1.84 591	0.84 580	0.14 29	0.13 44

MonStereo1	3.14 589	1.66 588	1.81 533	2.43 594	2.32 597	5.80 607	1.58 569	3.52 592	4.70 604	3.09 590	8.22 611	4.76 592	3.36 592	6.52 573	2.29 551	2.33 593	0.61 581	1.91 592	1.05 594	2.44 589	2.34 600

CC-Net-ROB	1.49 520	1.26 574	1.27 472	0.88 546	0.79 526	1.76 519	1.00 519	1.79 451	1.26 431	1.10 299	1.61 478	1.21 394	0.99 431	8.13 601	0.84 413	1.09 582	0.41 548	2.20 593	0.46 543	1.20 577	0.48 520

ACVNet_2	2.43 575	1.41 579	2.04 544	2.62 596	2.24 593	2.63 572	1.88 583	3.31 588	3.01 586	2.19 557	3.45 574	4.62 588	2.04 563	4.50 527	1.47 517	2.55 597	0.64 583	2.22 594	0.84 580	2.69 594	2.29 599

UDG	1.41 516	2.65 608	0.99 398	1.44 581	1.64 586	1.34 474	0.80 472	1.60 392	1.23 417	1.23 378	1.71 496	2.01 537	1.34 506	1.47 347	1.41 505	0.90 573	0.54 576	2.29 595	0.75 575	1.84 583	1.04 577

WAO-6	2.81 585	1.60 587	1.46 504	2.36 593	2.28 595	3.55 587	2.29 599	4.21 600	4.56 603	2.36 566	4.51 583	4.88 594	2.66 583	4.60 528	4.07 580	1.72 587	1.15 609	2.31 596	1.46 602	2.31 586	1.85 592

ACVNet-4b	2.15 563	1.41 579	1.64 519	2.80 597	2.31 596	2.31 559	1.24 545	2.32 560	2.14 565	1.26 395	2.39 549	2.66 565	1.48 521	5.95 564	1.06 451	3.20 606	0.45 558	2.37 597	0.89 583	2.83 599	2.37 601

DDUNet	1.50 522	2.69 609	1.12 447	1.77 586	1.88 588	1.84 531	0.92 500	1.70 419	1.16 379	1.38 455	1.79 507	1.60 481	1.12 465	1.37 319	1.08 455	1.10 583	0.76 588	2.37 597	0.94 586	2.00 584	1.37 585

LVE	3.31 591	1.67 589	1.64 519	2.85 599	2.42 599	3.20 584	2.26 598	4.78 605	5.05 605	2.35 564	6.91 599	6.02 601	2.37 576	9.15 605	2.17 549	3.19 605	1.08 608	2.38 599	1.47 603	2.81 597	2.40 603

RainbowNet	1.97 558	1.76 590	1.57 516	2.81 598	2.21 592	1.98 543	1.81 577	2.54 577	1.89 551	1.50 486	1.84 513	1.96 532	1.65 536	2.14 442	1.25 479	3.33 608	0.85 595	2.39 600	0.98 590	2.82 598	2.22 597

ACVNet_1	2.18 564	1.45 582	1.72 527	2.85 599	2.33 598	2.28 556	1.46 560	3.08 586	2.22 568	1.82 537	2.05 534	3.56 580	1.98 561	3.09 499	1.40 501	3.17 603	0.60 580	2.40 601	0.92 585	2.91 602	2.37 601

WAO-8	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

Venus	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

Dean	2.91 588	1.53 586	2.07 545	2.96 603	2.51 600	3.15 582	2.14 594	4.75 604	4.41 602	2.76 579	6.10 596	5.53 599	2.37 576	2.97 493	1.92 539	3.18 604	0.85 595	2.51 604	1.04 593	2.88 601	2.47 605

JetRed	6.91 608	8.80 619	25.96 622	2.85 599	3.25 611	13.98 620	11.87 618	6.25 613	4.28 601	4.45 602	4.56 584	6.69 602	5.46 605	7.46 593	14.05 614	2.59 598	3.31 617	2.59 605	2.29 614	4.20 613	3.36 615

DispFullNet	2.34 570	2.85 610	3.66 576	3.08 604	2.27 594	1.97 541	0.67 433	2.00 508	1.70 537	2.52 571	2.00 529	2.23 546	5.86 606	3.44 510	1.58 523	1.01 576	0.32 511	2.64 606	1.94 609	2.85 600	2.24 598

IMH-64-1	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

IMH-64	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

IMH	3.21 590	1.85 596	1.48 509	3.25 606	2.69 604	4.07 596	2.02 589	4.41 602	3.80 596	2.72 576	7.11 602	4.75 591	2.92 586	5.92 562	2.55 554	3.85 616	0.88 598	2.78 609	1.36 599	3.19 606	2.59 607

TorneroNet-64	5.30 603	2.03 598	1.74 530	3.43 609	2.81 605	10.09 612	2.12 593	9.10 618	17.12 625	4.96 608	9.27 614	10.72 618	3.70 597	9.20 606	4.55 582	3.31 607	0.84 592	2.88 610	1.55 604	3.49 607	3.04 611

TorneroNet	10.70 616	2.03 598	1.82 535	3.43 609	3.01 608	43.83 633	2.22 597	8.87 617	67.47 646	7.17 617	27.36 629	10.68 617	3.85 600	8.67 604	7.65 598	3.59 610	0.88 598	3.04 611	1.57 605	3.71 608	3.17 612

UNDER WATER-64	5.27 602	2.32 604	8.78 601	3.93 615	3.54 614	7.61 608	3.03 610	5.84 610	14.19 616	4.04 597	4.04 580	9.39 612	6.26 609	5.93 563	8.48 601	3.60 611	1.51 612	3.13 612	1.88 607	4.29 614	3.61 616

KSHMR	8.75 612	2.06 601	2.11 549	3.53 611	3.11 609	4.13 597	2.69 604	5.60 608	61.37 645	3.00 586	55.83 643	4.98 598	2.45 579	4.49 525	2.61 558	3.46 609	1.55 613	3.14 613	1.94 609	3.72 609	3.18 613

UNDER WATER	5.08 601	2.33 605	5.55 587	3.94 616	3.51 613	5.20 605	2.72 606	5.61 609	16.52 622	3.84 594	4.60 585	9.21 611	5.89 607	5.90 561	8.66 602	3.75 612	1.34 610	3.18 614	1.88 607	4.33 615	3.61 616

ktn	4.70 599	2.38 606	2.12 550	3.76 612	3.24 610	4.85 602	2.95 609	5.52 607	7.37 611	4.07 599	19.32 625	7.46 605	3.47 593	7.39 590	2.95 562	4.04 617	1.85 614	3.26 615	2.22 613	3.08 603	2.65 610

notaker	3.98 594	2.40 607	2.68 568	3.82 614	3.27 612	3.97 595	2.14 594	4.78 605	3.45 593	4.12 600	6.94 600	7.65 607	3.26 591	7.82 599	5.30 586	4.04 617	1.41 611	3.36 616	2.10 612	3.88 610	3.31 614

HanzoNet	11.04 617	3.62 614	8.10 599	4.08 617	3.55 615	4.90 603	2.73 607	7.19 615	10.10 613	31.86 639	28.92 630	21.96 630	36.36 632	18.08 624	10.17 606	7.94 623	3.32 618	3.47 617	3.31 617	7.06 620	4.04 618

MADNet++	5.01 600	3.14 611	4.91 584	4.55 618	3.94 616	5.20 605	4.41 613	4.40 601	4.13 600	4.95 607	6.08 595	4.74 590	5.37 604	9.40 610	10.67 609	4.65 619	4.15 620	3.97 618	3.34 618	4.09 612	4.08 619

DStereoRT	1.36 508	0.32 321	1.41 492	0.67 453	0.50 401	2.07 547	0.60 409	1.44 343	0.91 244	1.37 449	1.44 430	0.73 225	1.30 501	6.39 570	0.90 426	0.23 341	0.17 325	4.29 619	1.94 609	0.24 339	0.20 286

TCMNet-wrong-test	10.31 614	11.40 621	14.84 610	20.96 623	18.45 621	13.80 619	10.76 617	15.78 623	3.53 594	5.20 610	5.52 594	16.26 621	12.61 616	7.51 595	10.15 605	7.43 622	2.37 616	4.31 620	3.43 619	11.36 623	10.61 623

DGTPSM_ROB	13.01 619	8.23 617	21.87 615	9.51 620	18.10 619	11.56 615	32.01 628	10.63 619	16.20 618	7.03 615	19.48 626	10.15 614	16.66 622	9.83 615	22.42 624	4.75 620	8.68 623	5.37 621	10.25 626	6.16 618	11.36 624

DPSMNet_ROB	13.02 620	8.23 617	21.91 616	9.53 621	18.11 620	11.56 615	32.02 629	10.64 620	16.23 619	7.05 616	19.49 627	10.16 615	16.66 622	9.85 616	22.43 625	4.77 621	8.68 623	5.38 622	10.26 627	6.17 619	11.36 624

DPSimNet_ROB	11.20 618	4.98 616	35.43 626	2.90 602	4.52 617	7.89 609	17.09 622	4.66 603	6.06 609	14.89 625	10.93 618	17.29 622	36.81 634	13.18 621	15.68 618	2.86 600	6.29 622	5.75 623	5.09 621	3.91 611	7.70 621

tt	6.58 607	0.26 154	6.10 591	3.77 613	2.16 589	11.55 614	19.63 623	13.33 622	5.74 607	2.96 584	2.65 560	4.97 597	6.33 611	3.81 514	7.24 593	9.15 624	11.32 628	5.89 624	6.24 623	6.03 617	2.55 606

USTest	14.33 621	14.94 623	21.04 614	17.44 622	16.05 618	23.26 621	33.84 630	21.73 624	11.80 615	9.36 620	10.14 615	15.97 620	13.20 618	17.28 623	22.43 625	3.78 615	5.01 621	6.17 625	6.16 622	9.25 622	7.72 622

PML	51.67 639	36.25 631	13.28 609	7.46 619	20.81 622	108.69 645	232.22 647	8.72 616	27.82 631	87.01 646	269.67 647	69.67 644	61.95 644	24.76 632	14.20 615	9.74 626	3.40 619	9.62 626	4.70 620	18.74 626	4.72 620

DPSM_ROB	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

DPSM	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

Hybrid-DGEV	38.35 631	38.46 635	50.28 632	44.82 636	41.90 632	56.66 635	76.35 639	53.24 639	33.80 636	28.29 633	29.84 636	43.58 636	37.86 640	43.84 640	53.39 640	20.34 633	18.69 632	21.06 629	21.00 630	28.25 630	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

RAFT-FE	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

FlowAnything	38.37 632	38.41 632	50.38 636	44.76 635	41.94 633	56.64 634	76.34 638	53.28 643	34.23 639	28.25 632	29.72 635	43.60 637	37.79 639	43.83 637	53.38 639	20.39 635	18.71 637	21.07 630	21.14 636	28.23 628	25.29 630

CasAABBNet	38.33 630	38.46 635	50.35 635	44.75 634	41.84 629	56.68 636	76.37 640	53.22 638	33.83 637	28.31 636	29.54 634	43.62 639	37.71 638	43.84 640	53.41 641	20.30 630	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.24 629	25.34 631

Selective-RAFT-Error	38.39 633	38.47 637	50.44 637	44.73 631	41.97 634	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.92 638	28.34 637	29.85 637	43.60 637	38.20 641	43.75 636	53.34 638	20.38 634	18.70 633	21.09 634	21.05 631	28.30 633	25.43 635

LSM0	42.82 637	38.75 638	50.81 638	47.07 637	109.38 645	57.00 640	76.02 637	53.74 644	33.71 633	29.02 638	30.41 638	43.87 642	37.22 635	43.91 642	53.54 644	20.52 636	18.62 631	21.10 635	21.11 635	28.41 634	42.22 637

LRCNet_RVC	22.74 624	32.10 630	21.97 617	29.84 627	26.23 625	4.42 600	0.81 475	22.66 625	2.02 560	26.93 631	29.26 631	23.06 632	15.59 621	23.84 628	18.88 621	31.75 637	19.90 638	34.65 636	32.13 637	30.54 635	28.32 636

HaxPig	38.92 634	41.40 639	41.64 627	29.95 628	32.27 626	28.90 625	27.60 625	29.73 631	37.71 640	43.82 640	43.87 639	33.17 633	35.56 631	41.53 634	40.37 636	43.94 641	47.51 643	45.82 637	47.08 639	42.38 636	44.15 639

AVERAGE_ROB	40.43 635	42.37 640	42.73 628	36.96 630	35.58 628	30.50 626	27.61 626	36.71 637	38.39 641	44.91 641	44.36 640	37.45 635	36.70 633	41.88 635	40.35 635	45.43 642	46.81 642	47.11 638	46.35 638	42.51 637	43.87 638

MEDIAN_ROB	42.00 636	44.40 641	44.29 631	35.15 629	34.95 627	31.28 631	29.60 627	35.88 636	40.02 642	47.20 644	46.64 641	37.37 634	38.48 642	44.35 643	42.45 637	48.03 643	49.39 644	49.71 639	49.03 640	45.14 638	46.65 640

U	9.45 613	0.21 38	0.58 166	0.47 142	53.11 636	61.27 642	0.24 44	0.70 75	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 210	0.11 32	60.50 640	8.88 624	0.17 109	0.13 44

Anonymous_1	43.04 638	18.73 624	24.79 619	21.81 624	46.26 635	27.80 622	37.60 631	28.08 630	16.14 617	14.66 624	14.30 619	20.65 624	17.88 624	21.56 625	25.94 628	117.93 646	8.92 625	100.65 641	126.50 643	158.64 646	12.08 626

RSGM-EC	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

acva	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

xxxxx1	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

tt_ll	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

ff	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

test_example2	192.40 645	210.76 646	206.48 645	199.83 645	204.73 646	172.94 646	183.52 646	133.93 647	133.41 647	191.38 647	196.19 646	187.13 647	178.77 647	205.33 647	208.00 647	222.09 647	238.72 647	186.54 647	190.54 647	227.34 647	170.31 646

ccccc		492.34 647		530.87 646	530.37 647	478.08 647		491.76 648		448.18 648		476.12 648		541.64 648		663.49 648	459.54 648	353.94 648	309.79 648	586.66 648

ASD4		10.99 620

Low-res two-view benchmark