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

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 577	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 584	0.11 2

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 574	0.18 143	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
s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	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 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	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 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	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 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

xyz-stereo	7.16 605	0.22 60	69.90 636	0.42 67	0.21 12	32.92 628	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 452	27.04 624	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 311	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 517	0.42 43	0.64 416	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 208	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

U	9.45 609	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 631	61.27 637	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 635	8.88 620	0.17 108	0.13 44

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 296	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 426	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

AnonymousM	0.59 242	1.11 561	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 587	0.84 576	0.14 28	0.13 44

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 217	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 426	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 571	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

WQFJA1++	1.55 522	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 623	0.14 77

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 213	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

MIM_Stereo	0.57 229	0.24 99	0.92 372	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 217	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

RAFT_CTSACE	0.63 262	0.26 153	0.88 355	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

test_3	0.55 212	0.23 78	0.71 248	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

OMP-Stereo	0.94 423	0.33 340	0.72 254	0.90 546	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 504	1.12 301	1.46 451	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

IIG-Stereo	0.96 426	0.31 301	0.72 254	0.88 542	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 518	1.37 404	1.46 451	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

XX-TBD	0.46 139	0.70 524	0.35 2	0.79 509	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

XX-Stereo	0.63 262	0.26 153	1.90 535	0.81 515	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 439	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

AFF-stereo	0.58 236	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
NLMM1	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 347	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 213	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

TRStereo	0.60 245	0.60 505	0.97 390	0.74 495	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

AAGNet	1.83 544	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 474	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 623	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 217	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

HITNet	0.65 282	0.40 420	0.77 303	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	1.78 520	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

DLNR-FE	23.17 621	48.55 638	42.94 625	176.85 639	78.48 633	0.35 26	0.21 19	23.51 623	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 623	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 557	0.16 150

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 555	0.16 150

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
UGAM	1.14 479	0.27 184	0.95 382	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 507	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 361	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 266	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 404	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

MSKI-zero shot	0.55 212	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 621	48.52 637	43.29 626	176.68 638	78.69 634	0.35 26	0.21 19	23.41 622	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 621	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

HH	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 230	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

raft_robust	0.68 302	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

Sa-1000	0.72 317	0.29 246	0.76 296	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 530	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

RAFT-345	0.84 394	0.25 127	0.66 208	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 426	2.34 544	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 266	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
TestStereo	0.64 274	0.39 413	0.71 248	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 430	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 412	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 230	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

ARAFT	0.77 357	0.36 394	1.49 507	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 510	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

RASNet	1.12 474	0.30 266	0.91 368	0.66 437	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 540	1.43 509	7.09 582	1.39 496	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

xyz-stereo-finetune2	0.58 236	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

UGAM-zero	1.00 443	0.30 266	0.93 374	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 564	1.85 549	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 320	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 347	0.67 449	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

testlalala2	0.58 236	0.27 184	0.68 217	1.72 580	1.27 575	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

DCRE	0.82 383	0.26 153	0.70 236	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 599	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 314	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

TestStereo1	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA	0.66 289	0.30 266	0.82 323	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

IPLG	0.69 304	0.27 184	0.97 390	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 412	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

MIPNet	0.56 221	0.28 210	0.94 378	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

NRIStereo	0.60 245	0.29 246	0.69 230	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

PFNet	0.91 416	0.26 153	1.10 439	0.63 407	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 474	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

RAFT-RH_RVC	1.03 455	0.24 99	0.67 213	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 549	4.65 584	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

RAFT	0.64 274	0.30 266	0.73 266	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 490	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

RALAANet	0.60 245	0.33 340	0.87 347	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

EAI-Stereo	0.65 282	0.28 210	0.69 230	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 554	0.64 141	0.71 183	3.18 566	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

R-Stereo Train	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 317	0.34 364	1.10 439	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 473	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

HI	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 266	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

H2IRNET	0.56 221	0.26 153	0.66 208	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

tta	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

CoDeX	0.73 335	0.29 246	0.93 374	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 560	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 236	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 282	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

anonymousa	0.72 317	0.27 184	0.75 286	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 479	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

RAFT+CT+SA	0.58 236	0.29 246	0.60 174	0.66 437	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 282	0.31 301	1.00 400	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 580	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

IPLGR	0.58 236	0.27 184	1.14 449	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

Patchmatch Stereo++	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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
STrans-v2	1.04 458	0.28 210	0.96 388	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 571	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 514	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

SST-Stereo	0.83 389	0.28 210	0.72 254	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

RAFT_R40	0.83 389	0.28 210	0.73 266	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

iGMRVC	0.56 221	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

iRAFT	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

UPFNet	0.80 372	0.32 317	0.90 365	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 412	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

ACVNet	0.63 262	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

acv_ft	0.75 349	0.31 301	0.95 382	0.70 471	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 487	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

pmcnn	2.37 567	0.42 432	2.71 565	0.63 407	0.43 351	1.54 496	1.19 538	2.01 508	1.53 518	2.64 571	7.60 600	18.07 619	1.45 513	3.44 506	2.78 555	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

G2L-Stereo_test	0.73 335	0.27 184	0.74 282	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 465	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

AIO-test2	0.57 229	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

PAM_32	0.77 357	0.28 210	1.03 415	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 569	1.49 519	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

cc1	0.64 274	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

testlalala_base	0.77 357	0.40 420	0.70 236	0.65 430	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 595	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 589	0.19 249

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 429	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

ADStereo(finetuned)	0.57 229	0.24 99	1.06 424	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

IER	0.70 308	0.31 301	1.02 411	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

test_5	0.65 282	0.30 266	0.75 286	0.67 449	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

CrosDoStereo	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

TransformOpticalFlow	0.96 426	0.28 210	0.89 361	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

IRAFT_RVC	0.88 408	0.28 210	0.76 296	0.63 407	0.31 197	0.65 240	1.02 518	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 208	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

111	0.60 245	0.23 78	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

SFCPSM	0.70 308	0.28 210	1.02 411	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

ac_64	0.82 383	0.29 246	0.81 320	0.71 479	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 531	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

cf-r	0.73 335	0.30 266	0.77 303	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 441	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

GwcNet-RSSM	0.77 357	0.32 317	1.01 404	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 451	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

DIP-Stereo	0.62 255	0.30 266	0.83 328	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 563	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 589	1.28 439	1.53 488	1.74 497	1.68 493	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 372	0.37 401	1.71 522	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

DStereoRT	1.36 504	0.32 317	1.41 488	0.67 449	0.50 397	2.07 543	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 446	1.44 427	0.73 223	1.30 497	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 615	1.94 605	0.24 335	0.20 282

WQFJX1	0.57 229	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 570	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

PAM	0.76 355	0.29 246	1.08 433	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 568	1.43 509	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

DispNO	0.93 421	0.30 266	1.34 480	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

MyStereo06	0.61 251	0.28 210	0.95 382	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo05	0.66 289	0.28 210	1.07 429	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo04	0.67 298	0.29 246	1.07 429	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

ffm	0.72 317	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 506	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

tt1	0.62 255	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 570	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

StereoVision	0.65 282	0.34 364	0.86 336	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 553	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 303	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

iRaft-Stereo_5w	0.85 398	0.29 246	0.91 368	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 451	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

DEmStereo	0.97 432	0.23 78	0.79 314	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 458	2.14 536	1.02 341	2.07 562	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

THIR-Stereo	1.02 452	0.27 184	0.69 230	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 550	1.03 205	0.97 267	1.34 438	1.90 518	1.17 383	1.58 525	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

LMCR-Stereo	0.82 383	0.46 447	0.88 355	0.75 499	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 568	0.98 272	1.53 488	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

DN-CSS_ROB	0.64 274	0.32 317	1.05 420	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

z-ln-s-r	1.02 452	0.55 483	2.09 542	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 567	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 393	0.65 430	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

test_sample1	0.61 251	0.29 246	0.75 286	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

ACVNet-DCA	0.56 221	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 298	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 217	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

qqq	0.57 229	0.34 364	0.71 248	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

CIPLG	0.62 255	0.33 340	0.96 388	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 459	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

IPLGR_C	0.62 255	0.33 340	0.99 394	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 459	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 251	0.33 340	1.01 404	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 446	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

DRaft	0.80 372	0.24 99	0.70 236	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 525	2.02 529	0.80 244	1.74 539	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

MMNet	0.84 394	0.32 317	1.09 436	0.60 373	0.59 458	1.85 528	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 446	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

delet	0.85 398	0.32 317	0.95 382	0.65 430	0.66 479	1.64 505	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 426	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

GANet-RSSM	0.72 317	0.28 210	0.63 187	0.64 416	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

BEATNet_4x	0.73 335	0.49 459	1.17 453	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

CFNet	0.96 426	0.36 394	1.01 404	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

HSM	1.19 488	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 412	1.25 353	1.94 525	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

G2L-ROB	0.73 335	0.25 127	0.76 296	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 487	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 255	0.29 246	0.74 282	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

1111x	1.70 537	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 613	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

GMStereo_Zeroshot	0.67 298	0.61 507	1.01 404	0.64 416	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 266	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

gwcnet-sp	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

BUS	0.74 340	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	2.34 556	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

BSDual-CNN	0.71 315	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

hknet	0.77 357	0.32 317	0.95 382	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 475	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

psmg	0.72 317	0.32 317	0.68 217	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

DAS	0.84 394	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 383	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

CRE-IMP	0.55 212	0.30 266	0.74 282	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

test_xeample	1.45 515	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 612	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

UNet	0.83 389	0.34 364	1.31 472	0.58 348	0.74 504	1.58 499	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 467	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

AdaStereo	0.70 308	0.43 435	0.75 286	0.73 491	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
LE_ROB	8.05 606	0.37 401	23.53 614	0.74 495	0.33 240	2.77 571	2.87 604	3.71 591	27.24 626	25.39 626	8.87 608	8.46 606	26.71 626	6.65 571	21.99 619	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

AIO-test1	0.56 221	0.25 127	0.55 141	0.64 416	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

rvit_0105_4	0.56 221	0.38 408	1.06 424	0.66 437	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

mmm	0.63 262	0.35 384	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

ToySt	0.66 289	0.33 340	1.23 459	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

Pruner-Stereo	0.62 255	0.29 246	0.70 236	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 488	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 419	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

HCRNet	0.70 308	0.39 413	0.73 266	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

222	1.61 529	0.29 246	0.67 213	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 422	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 616	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

xxxx	1.51 519	0.28 210	0.68 217	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 615	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

FENet	0.60 245	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

CFNet-ft	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

CFNet_RVC	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

iResNet	0.75 349	0.40 420	1.36 481	0.67 449	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

SMFormer	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

CRFU-Net	0.86 403	0.39 413	1.00 400	0.65 430	0.57 441	1.78 520	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 452	1.18 328	1.64 487	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

dd	0.59 242	0.48 456	0.97 390	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

AASNet	0.76 355	0.35 384	0.91 368	0.79 509	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

DeepStereo_RVC	0.55 212	0.29 246	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

GMStereo	0.55 212	0.45 445	0.94 378	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 317	0.30 266	0.61 178	0.63 407	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

DSFCA	0.93 421	0.34 364	1.06 424	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 500	1.49 351	1.19 394	1.56 498	1.15 318	1.50 460	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

DMCA-RVC	0.74 340	0.40 420	1.27 468	0.66 437	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 488	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

MSMDNet	0.66 289	0.32 317	0.87 347	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

TDLM	1.06 459	0.44 438	0.79 314	0.63 407	0.50 397	0.89 365	1.44 555	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

DLCB_ROB	0.86 403	0.40 420	0.78 311	0.68 461	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 514	1.65 484	1.70 496	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

DFGA-Net	0.72 317	0.40 420	1.40 483	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

coex_refinement	0.80 372	0.28 210	0.73 266	0.70 471	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 443	1.37 404	1.82 511	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

FACV-RUCA	0.63 262	0.34 364	0.82 323	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

rvit_0105_5	0.58 236	0.39 413	1.05 420	0.66 437	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

test_sample4	0.69 304	0.33 340	0.91 368	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_sample3	0.68 302	0.32 317	0.88 355	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

mmx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

PCWNet_CMD	0.66 289	0.32 317	0.88 355	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

LL-Strereo	1.33 501	0.39 413	1.38 482	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 498	1.60 471	2.03 536	2.12 564	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

iinet-f	0.99 438	0.45 445	3.71 574	0.55 311	0.43 351	1.81 523	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 474	1.44 511	1.34 307	1.59 521	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

riskmin	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

DisPM	0.66 289	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 498	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

NINENet	0.77 357	0.37 401	0.78 311	0.62 398	0.51 410	2.34 556	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

CSP-Net	0.97 432	0.38 408	0.83 328	0.53 272	0.41 335	1.63 503	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

AACVNet	0.86 403	0.35 384	0.79 314	0.82 523	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

GANet-ADL	0.60 245	0.35 384	0.72 254	0.64 416	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

PFNet+	0.59 242	0.28 210	0.77 303	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 434	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

PSM-softLoss	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

CFNet_pseudo	0.66 289	0.32 317	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 411	0.65 430	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

psm_up	0.77 357	0.34 364	0.70 236	0.66 437	0.58 450	1.05 414	0.92 496	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 484	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

ccs_rob	0.66 289	0.33 340	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

G2L-Stereo	0.80 372	0.32 317	0.95 382	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 434	1.14 310	1.45 448	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 317	0.35 384	1.70 520	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 566	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 511	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

test_sample5	0.69 304	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

MyStereo8	0.65 282	0.29 246	1.00 400	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

DualNet	0.70 308	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

fast-acv-ft	0.94 423	0.44 438	1.40 483	0.58 348	0.51 410	1.77 518	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 501	1.25 488	1.52 350	1.38 493	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

ssnet_v2	0.88 408	0.36 394	1.02 411	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 508	2.07 521	1.34 464	1.37 446	1.18 328	1.54 467	0.92 384	1.10 243	1.65 522	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 438	0.40 420	1.82 531	0.66 437	0.62 470	2.05 542	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 494	1.42 418	1.51 462	1.23 484	1.99 424	1.33 485	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

AANet_RVC	1.16 485	0.52 473	1.49 507	0.65 430	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 438	1.87 515	1.53 466	0.78 319	7.43 588	1.38 493	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

test_sample6	0.71 315	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

ASMatch	0.88 408	0.26 153	0.69 230	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 567	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

ICVP	0.63 262	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 251	0.44 438	1.11 441	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

RAFT + AFF	1.00 443	0.42 432	1.09 436	0.67 449	0.50 397	1.22 452	1.24 541	2.24 550	1.19 394	1.30 412	1.56 462	1.17 383	1.49 519	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

HGLStereo	0.85 398	0.38 408	0.94 378	0.80 512	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

DMCA	0.67 298	0.34 364	0.90 365	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

CVANet_RVC	1.07 461	0.43 435	0.76 296	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 508	1.52 364	1.26 428	1.33 434	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

UCFNet_RVC	0.69 304	0.35 384	0.49 90	0.64 416	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

StereoDRNet	0.98 436	0.47 452	1.70 520	0.76 502	0.94 549	1.51 493	0.91 494	1.92 486	1.32 457	1.61 506	1.13 306	1.47 456	0.97 413	1.75 396	1.46 512	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

DISCO	1.03 455	0.34 364	1.11 441	0.69 465	0.45 367	2.07 543	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 552	1.07 452	2.60 475	1.51 517	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

iResNet_ROB	0.77 357	0.30 266	0.99 394	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 557	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 539	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

w-ln-seven-2	1.18 487	0.61 507	4.25 576	0.68 461	0.61 464	1.20 448	0.93 500	1.63 397	1.35 473	1.66 515	1.53 451	1.47 456	1.37 505	3.00 491	1.74 526	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

rvit_0105_3	0.63 262	0.44 438	1.08 433	0.72 483	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 513	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

CFNet_ucs	0.70 308	0.33 340	0.88 355	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

StereoDRNet-Refined	0.80 372	0.41 428	0.88 355	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 471	1.44 427	1.44 446	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 443	0.44 438	1.13 445	0.70 471	0.81 529	1.62 502	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 525	1.33 388	1.43 441	1.05 445	2.18 444	1.53 518	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

YMNet	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

test_sample7	0.74 340	0.37 401	0.76 296	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

dad	0.86 403	0.66 516	1.06 424	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 469	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 567	0.26 421	0.41 479	0.29 418

GwcNet-ADL	0.64 274	0.31 301	0.79 314	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

PSMNet-ADL	0.72 317	0.35 384	0.62 184	0.69 465	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

ADLNet2	0.88 408	0.34 364	1.17 453	0.77 505	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 497	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

GEStereo_RVC	0.90 413	0.37 401	0.99 394	0.64 416	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 567	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

ADCRef	1.35 503	0.55 483	2.37 556	0.72 483	0.77 517	1.94 535	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 502	1.59 470	1.36 432	1.41 507	1.54 356	7.53 590	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

ADCP+	1.99 556	0.48 456	7.73 592	0.66 437	0.91 545	2.30 554	1.05 522	1.82 454	1.34 464	1.54 494	1.32 386	1.74 501	1.61 529	2.17 441	13.37 608	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 369	0.43 435	1.05 420	0.64 416	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 446	1.15 318	1.43 441	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 413	0.52 473	1.17 453	0.72 483	0.61 464	1.27 458	1.12 530	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 448	0.89 377	1.65 376	1.42 505	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

SGM_RVC	1.68 535	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 551	1.18 537	2.38 564	1.68 532	3.60 589	2.67 557	3.69 579	2.42 574	8.13 597	1.90 534	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 255	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 539	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

NF-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

RE-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

ADLNet	0.85 398	0.36 394	0.89 361	0.85 532	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 486	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

GES	0.66 289	0.34 364	0.90 365	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

STTStereo	0.78 365	0.50 466	1.22 458	0.64 416	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 452	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

GANet	1.36 504	0.47 452	0.86 336	0.67 449	0.45 367	1.34 470	1.73 570	1.64 399	1.24 420	1.49 482	2.38 545	1.55 469	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

MDST_ROB	1.67 533	0.34 364	1.58 513	0.92 551	0.58 450	4.26 594	1.11 528	2.83 577	1.41 500	4.49 599	2.55 554	1.45 448	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

Select-FE	0.74 340	0.39 413	1.56 510	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 511	1.74 539	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

z-mn7	1.56 524	0.84 538	4.36 579	0.71 479	0.51 410	2.60 565	1.04 520	1.73 419	2.70 579	1.53 488	2.99 563	1.94 525	1.34 502	4.78 529	2.41 549	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

GASNet	0.99 438	0.97 549	1.72 523	0.98 555	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 422	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 501	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

Wz-Net-MNSev	1.11 472	0.58 494	2.23 552	0.66 437	0.71 494	1.95 536	1.46 556	1.98 501	1.45 507	1.79 528	1.43 422	1.49 459	1.33 501	1.97 423	1.42 505	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

UDGNet	0.72 317	1.17 567	0.80 319	0.77 505	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 577	0.26 421	0.71 552	0.31 441

hitnet-ft	0.79 369	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 508	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

DeepPruner_ROB	0.74 340	0.48 456	0.87 347	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 452	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

ACV-stereo	0.99 438	0.51 469	1.41 488	0.56 325	0.41 335	2.43 560	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 575	2.14 565	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

rvit_stereo_0075_2	0.64 274	0.46 447	1.05 420	0.66 437	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

Wz-Net-LNSev	1.03 455	0.67 517	2.71 565	0.64 416	0.84 533	1.75 513	1.00 515	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 490	1.22 483	1.39 324	1.40 497	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

AF-Net	1.13 477	0.52 473	1.33 477	0.86 534	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 498	2.40 547	1.99 531	1.65 532	1.81 407	1.48 514	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

SGM-Forest	1.24 490	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 547	1.65 400	1.36 477	2.11 552	1.79 504	1.63 484	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 531	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 425	0.44 438	0.66 208	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 568	1.69 410	1.42 503	2.00 548	1.60 471	1.43 441	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 513	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 508	0.70 524	3.91 575	0.75 499	0.72 496	2.69 569	0.95 505	2.02 512	1.99 554	1.99 545	1.73 495	1.82 511	1.17 469	2.45 465	2.84 556	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

DDVS	0.78 365	0.41 428	0.94 378	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 441	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

rvit_105_1	0.72 317	0.52 473	1.01 404	0.78 507	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 529	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

CBFPSM	0.92 418	0.33 340	1.86 534	0.49 188	0.38 306	1.75 513	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 550	1.66 536	1.32 298	1.42 505	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

NaN_ROB	1.13 477	0.55 483	1.15 450	0.64 416	0.48 386	1.61 501	2.03 586	1.72 418	1.48 510	2.09 551	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 513	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

Syn2CoEx	1.14 479	0.69 521	1.66 517	0.80 512	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 440	1.50 521	4.09 514	1.40 497	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

FADNet-RVC-Resample	0.84 394	0.47 452	2.10 543	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

SuperB	2.53 573	0.59 497	18.45 609	0.69 465	0.50 397	1.87 530	0.88 487	1.67 407	2.39 567	1.50 483	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 580	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 617	0.34 459

SGM-ForestM	6.52 602	0.38 408	1.26 465	0.63 407	0.35 262	13.59 614	5.32 611	6.32 610	6.70 606	11.14 617	9.18 609	22.51 627	13.93 616	16.89 618	20.07 618	0.36 495	0.37 531	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

XPNet_ROB	0.96 426	0.49 459	1.09 436	0.72 483	0.57 441	1.11 426	1.14 532	1.66 405	1.23 414	1.85 535	1.39 413	1.64 487	1.11 458	1.80 405	1.42 505	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

zh-mn7	1.70 537	1.21 568	8.30 596	0.69 465	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 560	2.41 565	2.67 557	1.68 493	1.23 484	4.49 521	2.87 557	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 436	0.39 413	3.21 569	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 561	0.75 185	0.95 244	4.63 582	1.81 508	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

pcwnet_v2	0.97 432	0.37 401	4.33 577	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 467	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

GwcNet	1.08 464	0.51 469	2.33 554	0.79 509	1.18 569	1.76 515	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 461	1.64 482	1.74 501	1.04 441	2.20 447	1.41 501	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

FADNet-RVC	0.88 408	0.67 517	1.93 537	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

ADCL	1.72 541	0.57 491	3.66 572	0.67 449	0.61 464	2.61 567	1.85 576	1.96 495	1.67 530	1.90 541	1.83 508	2.06 539	1.90 553	2.13 437	9.15 599	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

TCMNet	1.01 449	0.60 505	2.10 543	0.86 534	1.33 577	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 516	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

DCVSM-stereo	0.72 317	0.35 384	0.76 296	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 528	1.04 264	1.62 479	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

ITSA-stereo	0.82 383	0.36 394	0.82 323	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

Wz-Net-SNSev	1.49 516	1.23 569	6.27 588	0.68 461	0.67 483	1.37 473	1.41 553	2.00 504	1.39 490	1.48 480	1.61 475	2.29 545	1.32 500	3.93 511	2.14 544	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

CBMV_ROB	0.90 413	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 461	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 546	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

APVNet	1.06 459	0.53 477	1.42 490	0.84 527	0.79 522	1.92 533	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 470	1.13 465	3.07 492	1.58 519	0.31 458	0.34 513	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

Nwc_Net	1.09 467	0.49 459	1.33 477	0.89 545	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 426	2.26 540	1.96 528	1.54 522	1.92 416	1.34 487	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

RTSC	1.29 494	0.73 527	2.44 557	0.83 526	0.57 441	1.85 528	0.65 420	1.88 473	2.00 555	2.20 554	1.66 487	1.60 477	1.26 490	2.33 457	3.92 573	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

SANet	1.88 548	0.57 491	2.18 550	0.63 407	0.40 327	2.80 573	1.57 564	2.39 565	5.88 604	2.36 562	3.57 571	3.72 580	2.97 583	4.74 527	1.76 527	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

LALA_ROB	1.01 449	0.59 497	1.16 451	0.67 449	0.51 410	1.63 503	1.26 545	1.69 410	1.38 485	1.81 532	1.37 404	1.94 525	1.02 437	1.58 364	1.38 493	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

PWCDC_ROB	1.29 494	0.75 532	1.33 477	1.05 560	0.88 544	1.73 512	0.52 337	1.89 476	3.28 585	1.29 404	4.88 587	1.22 392	1.46 514	1.77 403	1.45 509	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

FINET	0.97 432	0.54 478	1.60 514	0.63 407	0.79 522	1.08 420	1.07 525	1.56 380	2.20 563	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 524	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

FADNet_RVC	0.83 389	0.51 469	1.83 533	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

PS-NSSS	0.99 438	0.58 494	0.93 374	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

GrayStereo	0.82 383	0.26 153	0.58 163	0.63 407	0.37 290	0.76 303	1.86 577	1.11 251	0.87 226	1.99 545	1.89 517	1.08 356	1.82 548	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

zh-sn7	1.76 543	1.38 571	6.58 589	0.74 495	0.72 496	1.78 520	1.31 548	1.88 473	1.56 522	1.86 537	2.47 552	1.81 508	2.08 563	5.12 536	3.80 572	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

HBP-ISP	0.96 426	0.58 494	0.72 254	0.61 387	0.46 379	1.64 505	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 412	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 550	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

FADNet	0.92 418	0.61 507	1.81 529	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 513	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

DeepPrunerF	1.60 527	0.73 527	5.81 586	0.88 542	1.19 570	0.91 372	0.95 505	2.19 544	5.24 602	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 497	4.90 532	1.66 524	0.42 517	0.34 513	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

NCCL2	1.00 443	0.56 487	1.06 424	0.75 499	0.57 441	1.31 465	1.72 569	1.77 437	1.36 477	1.50 483	1.17 326	1.91 520	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

CSAN	1.41 512	0.59 497	1.26 465	0.70 471	0.50 397	1.76 515	1.78 571	1.77 437	1.90 549	2.35 560	2.32 542	1.92 523	1.94 555	5.56 550	1.49 515	0.43 522	0.35 524	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

NOSS_ROB	1.26 493	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 613	0.65 342	0.45 528	0.43 547	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

ETE_ROB	0.96 426	0.64 514	1.16 451	0.69 465	0.48 386	1.14 431	1.13 531	1.77 437	1.19 394	1.91 542	1.45 430	1.73 499	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

PWC_ROB	1.24 490	0.76 533	2.46 558	0.72 483	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 550	2.31 557	3.07 564	1.59 475	1.40 506	2.46 468	2.10 543	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

DualNet (step1)	0.83 389	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 547	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 561	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 555	1.30 373	4.94 591	2.52 577	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

CASS	0.65 282	0.34 364	0.72 254	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 412	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 563	0.56 487	0.92 372	0.61 387	0.49 390	2.60 565	1.02 518	3.18 583	2.05 558	7.40 614	4.98 588	7.58 602	2.98 584	6.37 565	1.96 537	0.43 522	0.43 547	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
MultiAttention	4.51 594	0.33 340	0.82 323	0.73 491	0.45 367	30.98 626	4.50 610	2.18 543	1.40 495	1.61 506	2.41 548	2.43 554	0.70 287	38.42 629	1.36 491	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

RP	1.09 467	0.50 466	1.12 443	0.90 546	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 497	2.00 526	1.90 519	1.78 543	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 529	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

FBW_ROB	1.71 540	0.62 511	1.45 498	0.67 449	0.61 464	1.81 523	1.08 526	2.52 572	1.70 533	1.77 524	1.73 495	1.98 530	1.25 488	12.57 616	1.84 530	0.34 484	0.37 531	0.56 554	0.38 519	0.45 500	0.43 501

SACVNet	0.85 398	0.46 447	0.85 330	0.81 515	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 438	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

ADCMid	1.89 551	0.73 527	5.06 581	0.72 483	0.67 483	2.00 540	1.14 532	1.97 499	1.48 510	2.86 578	1.81 507	2.37 550	2.05 561	2.24 449	10.39 604	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

aanetorigin	1.23 489	0.79 535	2.78 567	0.70 471	0.79 522	0.99 403	1.06 524	1.06 232	1.37 481	3.52 588	2.61 555	1.72 498	1.63 530	1.99 424	1.78 528	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

ADCPNet	1.85 546	0.69 521	8.07 593	0.71 479	0.58 450	2.79 572	1.22 540	1.94 492	1.54 519	1.88 538	1.69 491	2.46 556	2.04 559	2.37 460	6.48 585	0.38 503	0.37 531	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

DANet	1.08 464	0.61 507	1.32 475	0.85 532	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 525	1.54 456	2.01 533	1.11 458	2.90 486	2.00 539	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 554	0.80 537	10.38 601	0.86 534	0.48 386	1.39 478	0.97 508	2.55 574	1.72 536	1.53 488	1.65 484	3.59 577	2.20 568	5.39 545	3.94 574	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

RGC	1.14 479	0.79 535	1.26 465	0.91 549	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 494	1.93 520	2.02 535	1.54 522	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 524	0.58 557	0.48 543	0.47 507	0.46 509

stereogan	1.15 483	0.42 432	1.40 483	0.86 534	0.84 533	2.38 558	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 520	1.94 522	2.31 547	1.29 493	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 524	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

edge stereo	1.11 472	0.50 466	1.30 471	0.71 479	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 519	1.83 508	2.54 557	1.44 511	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 544	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

WZ-Net	1.95 552	0.95 548	10.10 598	0.86 534	0.78 519	1.69 508	1.60 566	2.20 547	1.98 553	2.08 550	1.93 520	2.30 546	1.97 556	5.30 539	3.17 564	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

PA-Net	1.01 449	0.57 491	1.29 470	0.64 416	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 554	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 545	0.47 452	1.31 472	0.69 465	0.57 441	2.11 546	1.14 532	1.87 470	1.73 537	4.04 593	6.43 593	5.62 596	3.61 591	2.59 474	1.94 536	0.52 542	0.44 550	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

RTS	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

CC-Net-ROB	1.49 516	1.26 570	1.27 468	0.88 542	0.79 522	1.76 515	1.00 515	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 578	0.41 544	2.20 589	0.46 539	1.20 573	0.48 516

DPSNet	1.69 536	0.59 497	4.33 577	0.70 471	0.57 441	2.02 541	1.62 567	3.35 586	1.78 540	1.48 480	1.38 409	2.17 541	2.84 581	4.77 528	3.66 570	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

ISRNet	0.80 372	0.33 340	1.07 429	0.81 515	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 505	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 513	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

Anonymous_2	1.30 496	0.55 483	0.82 323	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 493	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 579	1.06 578	9.63 621	1.16 570	0.49 520

coex-ft	8.13 607	2.13 599	98.04 638	0.67 449	0.53 425	1.71 509	1.56 561	1.65 400	11.11 610	18.17 625	3.75 573	3.88 581	7.61 610	2.98 490	6.49 586	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 522

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 542	0.87 543	3.56 571	0.80 512	0.75 513	3.72 585	2.44 599	1.82 454	1.82 544	1.74 521	1.91 519	1.92 523	1.26 490	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 559	0.52 541	0.77 572	0.50 516	0.50 522

SHD	1.31 498	0.71 526	2.34 555	0.86 534	0.75 513	1.77 518	0.65 420	2.22 548	2.50 573	2.40 564	1.71 493	1.91 520	1.60 528	1.93 419	2.37 548	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 522

MSMD_ROB	1.99 556	0.59 497	0.89 361	0.70 471	0.61 464	3.95 590	0.94 503	1.80 450	1.79 541	4.41 597	4.43 578	8.17 605	3.66 592	3.40 502	1.33 485	0.52 542	0.48 561	0.54 547	0.58 559	0.53 525	0.50 522

FC-DCNN v2	2.81 581	0.59 497	0.85 330	0.73 491	0.57 441	2.97 576	1.05 522	3.39 587	2.61 575	6.98 610	7.67 602	10.38 612	6.31 606	5.75 555	3.37 568	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

FC-DCNN	2.72 580	0.59 497	0.86 336	0.73 491	0.57 441	2.91 574	1.04 520	3.01 581	2.60 574	6.83 609	7.64 601	9.92 609	6.33 607	5.21 537	3.14 562	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

DStereoO	1.44 514	1.11 561	1.69 519	1.16 566	0.72 496	1.21 450	1.56 561	1.74 424	1.63 527	1.52 486	1.67 489	1.51 462	3.16 586	1.73 394	1.72 525	2.35 590	0.45 554	0.97 572	0.42 529	2.01 581	0.53 528

FAT-Stereo	1.07 461	0.41 428	1.32 475	0.72 483	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 522	1.98 523	2.03 536	1.48 517	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 524	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 528

ccnet	1.12 474	0.67 517	1.01 404	0.78 507	0.73 503	1.72 511	0.99 513	1.84 463	1.26 428	1.47 474	1.85 512	1.75 504	1.29 493	1.75 396	1.88 533	0.57 551	0.53 569	0.57 556	0.55 556	0.59 536	0.54 530

AnyNet_C32	1.96 553	1.10 558	5.17 582	0.90 546	1.11 561	2.12 547	2.37 597	1.85 464	1.48 510	2.45 566	1.70 492	2.05 538	1.64 531	2.50 471	10.28 603	0.37 499	0.34 513	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 530

MANE	6.19 600	0.59 497	1.03 415	0.93 552	1.22 572	13.38 613	2.69 600	12.81 617	17.94 622	8.21 615	10.82 613	14.72 615	11.68 611	11.39 615	11.90 607	0.59 555	0.50 566	0.52 541	1.76 602	0.55 529	0.54 530

RYNet	1.17 486	0.49 459	1.24 462	0.70 471	0.97 553	1.71 509	0.92 496	1.91 483	1.46 508	1.38 452	1.14 310	1.88 515	1.30 497	4.24 516	1.87 531	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 530

sAnonymous2	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

CroCo_RVC	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

psmorigin	1.52 520	0.69 521	10.52 602	0.68 461	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 545	1.79 504	2.26 544	1.47 516	2.09 434	1.36 491	0.39 506	0.40 542	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 534

ADCS	2.25 562	0.99 552	5.55 583	0.81 515	0.74 504	2.19 549	1.80 572	2.27 553	2.14 561	2.80 577	2.13 535	2.40 552	2.03 558	2.64 478	13.69 609	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 534

G-Net	1.66 532	0.63 512	1.56 510	1.11 565	0.74 504	2.98 577	0.91 494	1.55 377	1.22 411	2.76 575	8.18 606	2.32 548	2.53 578	1.92 416	1.87 531	0.48 536	0.44 550	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 538

Wz-Net-TNSev	1.88 548	2.08 598	7.66 591	0.67 449	0.64 474	2.42 559	1.83 575	2.33 557	1.74 539	1.57 502	1.56 462	2.58 558	1.90 553	4.86 530	3.12 561	0.39 506	0.37 531	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 539

FCDSN-DC	2.32 565	0.63 512	0.81 320	0.84 527	0.75 513	2.23 550	0.94 503	2.09 524	1.80 542	5.45 607	7.72 603	7.77 604	6.93 609	3.39 501	1.80 529	0.52 542	0.48 561	0.52 541	0.51 552	0.57 532	0.58 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 623	13.43 618	70.68 637	0.91 549	0.68 489	57.02 636	21.06 620	32.82 631	32.67 628	52.12 640	53.61 637	66.05 638	49.56 638	48.79 639	34.71 630	0.49 540	0.44 550	0.53 546	0.53 554	0.63 541	0.59 541

SAMSARA	1.55 522	0.84 538	2.61 562	1.22 569	1.07 556	2.50 562	1.93 581	2.05 515	1.89 547	2.75 574	1.66 487	2.81 565	1.69 537	3.08 494	1.97 538	0.46 534	0.51 567	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 541

GANetREF_RVC	1.07 461	0.86 542	1.31 472	0.82 523	0.53 425	1.41 485	1.31 548	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 451	1.24 487	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 554	0.67 562	0.50 549	0.88 560	0.59 541
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
XQC	1.37 506	0.87 543	2.56 561	0.84 527	0.69 491	1.83 526	0.89 489	2.07 521	1.88 546	1.88 538	1.53 451	1.91 520	1.55 524	2.85 485	3.05 559	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 544

EDNetEfficient	2.37 567	1.10 558	8.08 594	0.74 495	0.71 494	0.98 402	1.56 561	1.46 345	4.06 594	4.90 602	2.82 560	2.25 543	3.48 590	2.95 487	9.97 600	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 545

MFN_U_SF_RVC	1.52 520	0.84 538	3.42 570	0.87 541	0.66 479	2.56 564	0.95 505	2.36 561	1.70 533	1.98 544	1.86 513	2.45 555	1.79 544	2.95 487	2.58 551	0.52 542	0.48 561	0.55 551	0.59 562	0.59 536	0.61 545

FTStereo	0.91 416	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 578	1.00 193	0.75 185	1.75 522	4.15 577	1.04 348	1.65 532	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 547

AnyNet_C01	2.26 563	1.78 587	10.22 600	0.93 552	0.74 504	2.92 575	2.20 592	2.29 555	1.80 542	2.53 568	2.41 548	2.71 563	1.73 538	3.41 503	6.72 587	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 547

NVstereo2D	0.92 418	0.41 428	1.48 505	0.72 483	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 547

ELAS_RVC	2.48 572	0.74 530	1.90 535	1.05 560	0.92 547	2.76 570	4.01 608	2.76 576	4.11 595	4.69 600	4.63 582	4.62 584	5.96 604	3.97 513	3.96 575	0.63 560	0.53 569	0.56 554	0.52 553	0.64 543	0.63 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 452	0.97 549	1.44 493	1.23 570	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 513	0.99 575	0.60 563	0.97 562	0.64 551

ELAS	2.37 567	0.74 530	1.54 509	0.99 556	0.92 547	4.78 597	2.33 596	3.33 585	3.37 587	5.05 605	4.77 586	3.67 578	4.53 599	3.42 504	4.50 577	0.62 558	0.53 569	0.55 551	0.53 554	0.63 541	0.64 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 530	0.51 469	2.17 548	0.53 272	0.56 438	3.80 588	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 434	2.41 548	1.08 356	0.96 410	11.18 614	1.16 465	0.66 562	0.63 578	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 553

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 558	1.15 565	3.10 568	1.05 560	0.76 516	5.03 600	2.40 598	2.16 535	2.62 576	1.89 540	2.28 541	2.69 562	1.65 532	9.35 605	2.04 540	0.64 561	0.51 567	0.68 563	0.71 570	1.09 569	0.67 553

PASM	1.34 502	0.92 546	2.62 563	0.86 534	0.87 542	1.03 411	1.08 526	1.50 355	1.51 515	1.82 533	1.41 417	1.68 493	1.26 490	4.87 531	1.34 487	0.61 557	0.65 581	0.68 563	0.78 573	0.69 550	0.68 555

PSM-AAD	0.79 369	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 541	0.99 189	0.91 242	1.66 515	1.57 466	0.81 248	2.19 567	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 556

DGSMNet	1.14 479	0.76 533	2.49 559	0.81 515	0.86 540	1.39 478	1.39 552	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 458	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 547	0.55 551	0.49 546	0.75 554	0.70 556

S-Stereo	1.15 483	0.46 447	2.17 548	0.81 515	0.80 527	1.21 450	1.19 538	1.93 490	2.02 556	1.47 474	2.11 533	1.57 471	1.17 469	2.05 431	1.41 501	0.40 509	0.40 542	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 556

LCNet	0.72 317	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 502	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 559

PDISCO_ROB	1.32 500	0.65 515	1.44 493	1.36 572	1.46 580	2.55 563	0.92 496	2.45 569	2.07 559	1.37 446	1.49 444	1.65 490	1.00 430	2.82 482	1.35 490	1.01 572	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 559

PVD	1.70 537	0.84 538	2.26 553	0.94 554	0.83 532	2.48 561	0.97 508	2.59 575	3.35 586	3.01 583	2.77 559	2.34 549	2.47 576	2.67 479	3.14 562	0.47 535	0.45 554	0.59 558	0.48 543	0.59 536	0.75 561

EDNetEfficientorigin	10.57 611	1.47 579	177.42 639	0.67 449	0.53 425	1.58 499	1.16 535	1.90 479	3.37 587	4.71 601	3.38 568	3.10 573	2.69 580	3.13 496	3.58 569	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 555	0.81 562

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 469	1.02 554	1.00 400	0.82 523	0.67 483	1.93 534	0.93 500	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 460	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 584	0.34 513	0.79 566	0.36 514	1.25 574	0.83 563

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 564

GMM-Stereo	0.74 340	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 513	1.01 199	0.87 226	1.36 443	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 565

GCST	1.08 464	1.47 579	0.93 374	1.73 581	1.14 566	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 581	0.70 583	1.30 582	0.85 578	1.02 566	0.89 566

Prome-Stereo	0.75 349	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 508	0.89 143	0.88 230	1.45 471	2.46 551	0.91 293	1.41 507	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 567

Consistency-Raft	1.25 492	0.99 552	1.93 537	1.02 559	1.21 571	0.96 393	1.01 517	1.75 427	1.92 550	1.36 443	2.12 534	1.44 446	1.01 432	1.14 254	1.40 497	0.72 565	0.82 586	0.89 570	0.98 586	1.31 576	0.95 568

MADNet+	2.69 577	3.22 609	11.53 603	1.44 577	1.12 563	3.19 579	1.81 573	2.85 578	2.37 566	1.68 517	2.07 532	2.85 567	2.18 566	7.41 587	5.23 581	0.79 567	0.76 584	0.69 565	0.65 566	0.98 563	0.95 568

anonymity	1.12 474	0.97 549	1.21 456	1.07 563	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 574	1.00 599	0.97 572	0.97 584	0.98 563	0.99 570

KYRaft	0.75 349	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 510	2.21 538	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 571

SPS-STEREO	1.67 533	1.04 555	1.23 459	1.21 568	1.13 565	1.82 525	1.11 528	2.16 535	1.52 516	3.07 585	2.32 542	2.82 566	1.80 545	4.11 515	2.04 540	1.03 575	0.99 598	0.97 572	0.94 582	1.03 568	1.02 571
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 512	2.65 604	0.99 394	1.44 577	1.64 582	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 533	1.34 502	1.47 343	1.41 501	0.90 569	0.54 572	2.29 591	0.75 571	1.84 579	1.04 573

SGM+DAISY	2.41 570	1.07 556	2.14 547	1.18 567	1.10 559	2.14 548	1.36 551	1.96 495	1.66 529	5.46 608	7.07 597	4.95 592	4.32 598	5.50 547	2.26 546	1.04 576	1.02 601	0.99 575	0.97 584	1.02 566	1.04 573

MFMNet_re	1.40 511	1.14 564	1.68 518	1.39 574	1.07 556	1.48 490	1.43 554	1.87 470	1.82 544	2.26 555	2.19 537	1.51 462	1.86 550	1.52 350	1.25 475	0.93 570	0.83 587	0.84 568	0.80 574	0.99 565	1.05 575

CAS	0.63 262	0.18 2	0.37 7	2.27 586	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 588	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 576

WAO-7	2.66 574	1.40 574	1.73 525	1.39 574	1.17 567	3.93 589	1.94 582	4.11 595	3.88 593	2.92 579	5.50 589	4.18 582	3.00 585	7.63 592	3.71 571	1.13 580	1.00 599	1.17 580	1.13 591	1.18 572	1.09 577

PWCK	2.88 583	2.05 596	5.72 585	2.08 584	1.11 561	3.55 583	3.90 607	2.86 579	3.54 591	3.03 584	3.63 572	3.10 573	2.31 571	8.15 599	3.09 560	2.12 587	0.91 596	1.75 585	0.98 586	2.57 588	1.18 578

NVStereoNet_ROB	1.88 548	1.07 556	1.45 498	1.07 563	1.17 567	1.47 489	1.48 558	1.89 476	1.93 552	1.94 543	4.67 585	3.08 572	1.80 545	6.51 568	1.65 522	1.06 577	0.86 593	1.08 579	1.32 592	0.93 561	1.26 579
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 308	3.18 608	2.55 560	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 582	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 580

DDUNet	1.50 518	2.69 605	1.12 443	1.77 582	1.88 584	1.84 527	0.92 496	1.70 415	1.16 376	1.38 452	1.79 504	1.60 477	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 579	0.76 584	2.37 593	0.94 582	2.00 580	1.37 581

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 578	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 582

test_for_model	1.30 496	3.71 611	0.58 163	3.22 601	2.84 602	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 467	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 591	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 612	1.50 583

SQANet	1.31 498	0.88 545	1.08 433	1.83 583	1.44 579	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 426	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 592	0.34 513	1.47 583	0.55 556	2.32 583	1.57 584

WAO-8	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

Venus	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 570	1.70 587

WAO-6	2.81 581	1.60 583	1.46 500	2.36 589	2.28 591	3.55 583	2.29 595	4.21 596	4.56 599	2.36 562	4.51 579	4.88 590	2.66 579	4.60 524	4.07 576	1.72 583	1.15 605	2.31 592	1.46 598	2.31 582	1.85 588

JetBlue	3.97 589	2.01 593	10.19 599	1.38 573	2.84 602	10.53 609	9.54 612	3.60 590	2.41 568	2.73 573	3.39 569	4.54 583	4.31 597	7.85 596	6.84 588	0.88 568	0.93 597	0.89 570	0.91 580	1.74 578	1.91 589

otaku	1.60 527	1.11 561	1.21 456	2.20 585	1.56 581	1.97 537	1.24 541	2.07 521	1.36 477	1.44 469	1.62 477	1.73 499	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 597	0.57 574	1.74 584	0.60 563	2.78 591	1.94 590

DStereoFS	3.67 588	1.49 581	2.18 550	1.32 571	1.32 576	4.41 595	1.26 545	3.75 592	9.27 608	3.36 587	6.80 594	4.81 589	13.54 615	6.95 579	4.76 579	0.73 566	0.69 582	1.17 580	2.40 611	1.27 575	1.95 591

Ntro	1.64 531	1.15 565	1.23 459	2.48 591	1.83 583	2.09 545	1.16 535	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 479	1.29 493	1.87 413	1.11 459	3.04 598	0.56 573	1.82 586	0.64 565	2.80 592	2.05 592

RainbowNet	1.97 554	1.76 586	1.57 512	2.81 594	2.21 588	1.98 539	1.81 573	2.54 573	1.89 547	1.50 483	1.84 510	1.96 528	1.65 532	2.14 438	1.25 475	3.33 604	0.85 591	2.39 596	0.98 586	2.82 594	2.22 593

DispFullNet	2.34 566	2.85 606	3.66 572	3.08 600	2.27 590	1.97 537	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 567	2.00 526	2.23 542	5.86 602	3.44 506	1.58 519	1.01 572	0.32 507	2.64 602	1.94 605	2.85 596	2.24 594

ACVNet_2	2.43 571	1.41 575	2.04 540	2.62 592	2.24 589	2.63 568	1.88 579	3.31 584	3.01 582	2.19 553	3.45 570	4.62 584	2.04 559	4.50 523	1.47 513	2.55 593	0.64 579	2.22 590	0.84 576	2.69 590	2.29 595

MonStereo1	3.14 585	1.66 584	1.81 529	2.43 590	2.32 593	5.80 603	1.58 565	3.52 588	4.70 600	3.09 586	8.22 607	4.76 588	3.36 588	6.52 569	2.29 547	2.33 589	0.61 577	1.91 588	1.05 590	2.44 585	2.34 596

ACVNet_1	2.18 560	1.45 578	1.72 523	2.85 595	2.33 594	2.28 552	1.46 556	3.08 582	2.22 564	1.82 533	2.05 531	3.56 576	1.98 557	3.09 495	1.40 497	3.17 599	0.60 576	2.40 597	0.92 581	2.91 598	2.37 597

ACVNet-4b	2.15 559	1.41 575	1.64 515	2.80 593	2.31 592	2.31 555	1.24 541	2.32 556	2.14 561	1.26 393	2.39 546	2.66 561	1.48 517	5.95 560	1.06 447	3.20 602	0.45 554	2.37 593	0.89 579	2.83 595	2.37 597

LVE	3.31 587	1.67 585	1.64 515	2.85 595	2.42 595	3.20 580	2.26 594	4.78 601	5.05 601	2.35 560	6.91 595	6.02 597	2.37 572	9.15 601	2.17 545	3.19 601	1.08 604	2.38 595	1.47 599	2.81 593	2.40 599

DStereoSA	4.44 593	0.92 546	6.79 590	1.58 579	2.54 597	2.29 553	14.04 617	2.33 557	2.31 565	1.85 535	10.58 612	1.32 423	13.05 613	7.07 581	11.18 606	0.67 563	1.97 611	0.88 569	3.29 612	1.69 577	2.44 600

Dean	2.91 584	1.53 582	2.07 541	2.96 599	2.51 596	3.15 578	2.14 590	4.75 600	4.41 598	2.76 575	6.10 592	5.53 595	2.37 572	2.97 489	1.92 535	3.18 600	0.85 591	2.51 600	1.04 589	2.88 597	2.47 601

tt	6.58 603	0.26 153	6.10 587	3.77 609	2.16 585	11.55 610	19.63 619	13.33 618	5.74 603	2.96 580	2.65 556	4.97 593	6.33 607	3.81 510	7.24 589	9.15 620	11.32 624	5.89 620	6.24 619	6.03 613	2.55 602

IMH	3.21 586	1.85 592	1.48 505	3.25 602	2.69 600	4.07 592	2.02 585	4.41 598	3.80 592	2.72 572	7.11 598	4.75 587	2.92 582	5.92 558	2.55 550	3.85 612	0.88 594	2.78 605	1.36 595	3.19 602	2.59 603

IMH-64-1	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

IMH-64	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

ktn	4.70 595	2.38 602	2.12 546	3.76 608	3.24 606	4.85 598	2.95 605	5.52 603	7.37 607	4.07 595	19.32 621	7.46 601	3.47 589	7.39 586	2.95 558	4.04 613	1.85 610	3.26 611	2.22 609	3.08 599	2.65 606

TorneroNet-64	5.30 599	2.03 594	1.74 526	3.43 605	2.81 601	10.09 608	2.12 589	9.10 614	17.12 621	4.96 604	9.27 610	10.72 614	3.70 593	9.20 602	4.55 578	3.31 603	0.84 588	2.88 606	1.55 600	3.49 603	3.04 607

TorneroNet	10.70 612	2.03 594	1.82 531	3.43 605	3.01 604	43.83 629	2.22 593	8.87 613	67.47 641	7.17 613	27.36 625	10.68 613	3.85 596	8.67 600	7.65 594	3.59 606	0.88 594	3.04 607	1.57 601	3.71 604	3.17 608

KSHMR	8.75 608	2.06 597	2.11 545	3.53 607	3.11 605	4.13 593	2.69 600	5.60 604	61.37 640	3.00 582	55.83 638	4.98 594	2.45 575	4.49 521	2.61 554	3.46 605	1.55 609	3.14 609	1.94 605	3.72 605	3.18 609

notaker	3.98 590	2.40 603	2.68 564	3.82 610	3.27 608	3.97 591	2.14 590	4.78 601	3.45 589	4.12 596	6.94 596	7.65 603	3.26 587	7.82 595	5.30 582	4.04 613	1.41 607	3.36 612	2.10 608	3.88 606	3.31 610

JetRed	6.91 604	8.80 615	25.96 618	2.85 595	3.25 607	13.98 616	11.87 614	6.25 609	4.28 597	4.45 598	4.56 580	6.69 598	5.46 601	7.46 589	14.05 610	2.59 594	3.31 613	2.59 601	2.29 610	4.20 609	3.36 611

UNDER WATER-64	5.27 598	2.32 600	8.78 597	3.93 611	3.54 610	7.61 604	3.03 606	5.84 606	14.19 612	4.04 593	4.04 576	9.39 608	6.26 605	5.93 559	8.48 597	3.60 607	1.51 608	3.13 608	1.88 603	4.29 610	3.61 612

UNDER WATER	5.08 597	2.33 601	5.55 583	3.94 612	3.51 609	5.20 601	2.72 602	5.61 605	16.52 618	3.84 590	4.60 581	9.21 607	5.89 603	5.90 557	8.66 598	3.75 608	1.34 606	3.18 610	1.88 603	4.33 611	3.61 612

HanzoNet	11.04 613	3.62 610	8.10 595	4.08 613	3.55 611	4.90 599	2.73 603	7.19 611	10.10 609	31.86 634	28.92 626	21.96 626	36.36 628	18.08 620	10.17 602	7.94 619	3.32 614	3.47 613	3.31 613	7.06 616	4.04 614

MADNet++	5.01 596	3.14 607	4.91 580	4.55 614	3.94 612	5.20 601	4.41 609	4.40 597	4.13 596	4.95 603	6.08 591	4.74 586	5.37 600	9.40 606	10.67 605	4.65 615	4.15 616	3.97 614	3.34 614	4.09 608	4.08 615

PML	51.67 634	36.25 627	13.28 605	7.46 615	20.81 618	108.69 640	232.22 642	8.72 612	27.82 627	87.01 641	269.67 642	69.67 639	61.95 639	24.76 628	14.20 611	9.74 622	3.40 615	9.62 622	4.70 616	18.74 622	4.72 616

DPSimNet_ROB	11.20 614	4.98 612	35.43 622	2.90 598	4.52 613	7.89 605	17.09 618	4.66 599	6.06 605	14.89 621	10.93 614	17.29 618	36.81 630	13.18 617	15.68 614	2.86 596	6.29 618	5.75 619	5.09 617	3.91 607	7.70 617

USTest	14.33 617	14.94 619	21.04 610	17.44 618	16.05 614	23.26 617	33.84 626	21.73 620	11.80 611	9.36 616	10.14 611	15.97 616	13.20 614	17.28 619	22.43 621	3.78 611	5.01 617	6.17 621	6.16 618	9.25 618	7.72 618

TCMNet-wrong-test	10.31 610	11.40 617	14.84 606	20.96 619	18.45 617	13.80 615	10.76 613	15.78 619	3.53 590	5.20 606	5.52 590	16.26 617	12.61 612	7.51 591	10.15 601	7.43 618	2.37 612	4.31 616	3.43 615	11.36 619	10.61 619

DPSMNet_ROB	13.02 616	8.23 613	21.91 612	9.53 617	18.11 616	11.56 611	32.02 625	10.64 616	16.23 615	7.05 612	19.49 623	10.16 611	16.66 618	9.85 612	22.43 621	4.77 617	8.68 619	5.38 618	10.26 623	6.17 615	11.36 620

DGTPSM_ROB	13.01 615	8.23 613	21.87 611	9.51 616	18.10 615	11.56 611	32.01 624	10.63 615	16.20 614	7.03 611	19.48 622	10.15 610	16.66 618	9.83 611	22.42 620	4.75 616	8.68 619	5.37 617	10.25 622	6.16 614	11.36 620

Anonymous_1	43.04 633	18.73 620	24.79 615	21.81 620	46.26 630	27.80 618	37.60 627	28.08 626	16.14 613	14.66 620	14.30 615	20.65 620	17.88 620	21.56 621	25.94 624	117.93 641	8.92 621	100.65 636	126.50 638	158.64 641	12.08 622

DPSM_ROB	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

DPSM	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

LSM	6.33 601	1.10 558	13.19 604	1.41 576	68.17 632	1.64 505	1.90 580	1.92 486	2.46 569	2.99 581	3.11 565	1.88 515	1.80 545	2.61 476	2.06 542	0.41 513	0.58 575	0.50 537	0.57 558	0.64 543	17.66 625

FlowAnything	38.37 627	38.41 628	50.38 631	44.76 631	41.94 628	56.64 630	76.34 634	53.28 638	34.23 634	28.25 628	29.72 631	43.60 632	37.79 635	43.83 633	53.38 635	20.39 630	18.71 632	21.07 625	21.14 631	28.23 624	25.29 626

CasAABBNet	38.33 626	38.46 631	50.35 630	44.75 630	41.84 625	56.68 631	76.37 635	53.22 634	33.83 632	28.31 631	29.54 630	43.62 634	37.71 634	43.84 636	53.41 636	20.30 626	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.24 625	25.34 627

RAFT-FEzeroshot	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

RAFT-FE	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

Selective-RAFT-Error	38.39 628	38.47 632	50.44 632	44.73 627	41.97 629	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.92 633	28.34 632	29.85 632	43.60 632	38.20 636	43.75 632	53.34 634	20.38 629	18.70 628	21.09 629	21.05 626	28.30 628	25.43 630

LRCNet_RVC	22.74 620	32.10 626	21.97 613	29.84 623	26.23 621	4.42 596	0.81 471	22.66 621	2.02 556	26.93 627	29.26 627	23.06 628	15.59 617	23.84 624	18.88 617	31.75 632	19.90 633	34.65 631	32.13 632	30.54 630	28.32 631

LSM0	42.82 632	38.75 633	50.81 633	47.07 632	109.38 640	57.00 635	76.02 633	53.74 639	33.71 629	29.02 633	30.41 633	43.87 637	37.22 631	43.91 637	53.54 639	20.52 631	18.62 627	21.10 630	21.11 630	28.41 629	42.22 632

AVERAGE_ROB	40.43 630	42.37 635	42.73 624	36.96 626	35.58 624	30.50 622	27.61 622	36.71 633	38.39 636	44.91 636	44.36 635	37.45 631	36.70 629	41.88 631	40.35 631	45.43 637	46.81 637	47.11 633	46.35 633	42.51 632	43.87 633

HaxPig	38.92 629	41.40 634	41.64 623	29.95 624	32.27 622	28.90 621	27.60 621	29.73 627	37.71 635	43.82 635	43.87 634	33.17 629	35.56 627	41.53 630	40.37 632	43.94 636	47.51 638	45.82 632	47.08 634	42.38 631	44.15 634

MEDIAN_ROB	42.00 631	44.40 636	44.29 627	35.15 625	34.95 623	31.28 627	29.60 623	35.88 632	40.02 637	47.20 639	46.64 636	37.37 630	38.48 637	44.35 638	42.45 633	48.03 638	49.39 639	49.71 634	49.03 635	45.14 633	46.65 635

RSGM-EC	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

acva	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

xxxxx1	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

tt_ll	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

ff	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

test_example2	192.40 640	210.76 641	206.48 640	199.83 640	204.73 641	172.94 641	183.52 641	133.93 642	133.41 642	191.38 642	196.19 641	187.13 642	178.77 642	205.33 642	208.00 642	222.09 642	238.72 642	186.54 642	190.54 642	227.34 642	170.31 641

FSD					0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 559	0.50 537	0.49 546	0.50 516

ccccc		492.34 642		530.87 641	530.37 642	478.08 642		491.76 643		448.18 643		476.12 643		541.64 643		663.49 643	459.54 643	353.94 643	309.79 643	586.66 643

ASD4		10.99 616

Low-res two-view benchmark