Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.54 5	0.42 21	1.05 12	0.58 3	0.25 1	1.30 43	0.36 32	1.53 28	0.86 38	0.56 14	0.37 5	0.57 59	0.65 71	0.87 21	0.40 6	0.20 32	0.15 22	0.19 5	0.16 18	0.22 50	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monsterstereo	0.82 76	0.50 79	1.26 79	0.77 97	1.41 475	2.54 150	0.40 43	3.14 237	0.71 10	0.70 58	1.11 117	0.41 23	0.39 8	1.50 172	0.50 39	0.19 26	0.16 33	0.22 27	0.16 18	0.21 37	0.17 1

CREStereo++_RVC	1.02 142	0.49 75	1.54 124	0.83 127	0.55 162	4.01 405	0.31 15	1.63 43	1.99 320	1.63 219	2.13 422	0.84 129	0.65 71	0.88 25	0.70 116	0.27 133	0.15 22	0.23 41	1.22 570	0.24 63	0.17 1
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
BridgeDepth_RVC	0.53 4	0.41 16	1.03 9	0.55 1	0.37 32	0.99 11	0.23 3	1.38 14	0.67 4	0.56 14	0.52 15	0.50 42	0.82 138	0.83 17	0.47 27	0.29 198	0.16 33	0.23 41	0.18 60	0.19 5	0.18 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.60 8	0.39 5	0.95 3	0.60 9	0.32 9	2.66 158	0.31 15	1.44 19	0.77 15	0.72 64	0.51 13	0.55 53	0.51 32	0.75 6	0.46 23	0.17 7	0.17 51	0.18 2	0.15 5	0.20 21	0.18 4

StereoAnything_RVC	0.94 109	2.66 553	2.20 193	0.76 92	0.34 12	1.18 23	0.39 37	2.31 120	0.69 8	0.51 9	0.34 4	0.32 1	0.89 162	1.57 184	0.35 1	0.32 286	0.16 33	0.23 41	0.15 5	3.31 578	0.18 4

s12784h	1.31 214	0.45 32	2.41 219	0.71 63	0.35 15	4.42 498	0.50 84	4.22 468	2.73 475	2.01 322	2.48 479	0.91 153	0.96 179	2.01 259	0.70 116	0.29 198	0.18 84	0.24 73	0.16 18	0.27 112	0.18 4

Pro-Stereo	0.68 23	0.33 1	0.97 5	0.68 53	0.43 73	3.11 212	0.35 30	0.70 2	0.96 58	0.54 12	0.54 17	0.62 67	0.27 1	2.06 261	0.68 100	0.24 74	0.16 33	0.30 243	0.25 215	0.20 21	0.19 8

MatchStereo	0.68 23	0.46 39	1.93 159	0.67 50	0.28 2	0.98 9	0.33 21	2.01 83	1.69 262	0.48 2	1.02 91	0.47 37	0.59 52	0.91 32	0.58 64	0.21 38	0.17 51	0.21 20	0.15 5	0.19 5	0.19 8

VIP-Stereo	0.85 83	0.83 370	1.59 131	0.76 92	0.87 317	3.18 220	0.80 261	1.94 78	0.83 33	0.78 96	1.04 100	0.64 72	0.59 52	1.24 110	0.61 70	0.28 173	0.18 84	0.23 41	0.17 36	0.22 50	0.19 8

GEAStereo	0.84 82	0.48 66	1.09 35	0.85 149	0.45 90	4.54 521	0.83 280	1.88 65	0.91 44	0.75 74	0.89 68	0.53 49	0.80 132	0.92 35	0.53 50	0.30 242	0.19 119	0.27 163	0.19 86	0.28 129	0.19 8

gasm-f	0.89 95	0.49 75	1.30 90	0.85 149	0.44 82	4.42 498	0.95 367	1.88 65	0.91 44	0.75 74	1.46 206	0.53 49	0.88 156	0.88 25	0.57 61	0.30 242	0.19 119	0.27 163	0.19 86	0.28 129	0.19 8

MonStereo	0.62 12	0.43 26	1.07 18	0.66 43	0.82 292	1.13 17	0.39 37	2.57 162	0.92 49	0.58 24	0.64 29	0.36 4	0.36 5	0.90 29	0.43 13	0.15 1	0.15 22	0.20 8	0.17 36	0.21 37	0.19 8

Wavelet-MonSter	0.57 7	0.47 56	1.13 56	0.66 43	0.78 274	1.60 71	0.30 14	1.17 10	0.68 5	0.58 24	0.69 34	0.39 14	0.48 23	0.99 50	0.46 23	0.15 1	0.16 33	0.20 8	0.16 18	0.20 21	0.19 8

Monster-pub-eth3d	0.62 12	0.43 26	1.07 18	0.66 43	0.82 292	1.13 17	0.39 37	2.57 162	0.92 49	0.58 24	0.64 29	0.36 4	0.36 5	0.88 25	0.43 13	0.15 1	0.15 22	0.20 8	0.17 36	0.21 37	0.19 8

2.75w_new	0.75 39	0.45 32	1.10 41	0.65 35	0.62 204	2.45 138	0.56 110	2.75 190	0.74 13	0.78 96	0.73 39	0.38 12	0.92 171	1.04 61	0.66 92	0.17 7	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.18 1	0.19 8

monsters	0.82 76	0.58 161	1.16 62	0.76 92	1.52 490	2.92 184	0.40 43	2.66 178	0.72 11	0.66 50	0.84 57	0.38 12	0.41 11	1.84 238	0.48 29	0.20 32	0.16 33	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.19 8

xyz-stereo	10.85 597	0.45 32	79.01 634	0.62 15	0.45 90	83.70 635	0.77 240	2.59 170	1.34 100	2.19 385	32.02 624	2.76 422	1.62 363	5.75 392	2.39 465	0.25 96	0.17 51	0.33 322	0.21 122	0.25 78	0.19 8

111111	0.87 89	0.50 79	1.13 56	0.66 43	1.08 384	3.37 254	0.33 21	2.33 123	1.47 139	0.74 72	1.50 220	0.61 65	0.59 52	1.40 148	0.48 29	0.24 74	0.19 119	0.22 27	0.16 18	0.24 63	0.19 8

LG-Stereo_L1	0.61 10	0.47 56	1.10 41	0.73 74	0.49 127	1.72 78	0.33 21	1.95 79	0.65 3	0.56 14	0.40 7	0.40 16	0.43 14	1.40 148	0.42 9	0.23 60	0.19 119	0.23 41	0.18 60	0.21 37	0.19 8

LG-Stereo	0.85 83	0.60 181	2.71 241	0.59 6	0.45 90	2.85 172	0.55 106	2.41 127	1.34 100	0.59 28	1.19 130	0.43 26	0.40 9	0.76 7	0.75 136	0.20 32	0.17 51	0.31 267	0.24 201	0.29 147	0.19 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 73	1.13 448	1.23 73	0.97 235	0.57 178	0.81 7	0.43 60	3.49 284	0.84 36	0.73 67	0.95 84	0.44 31	1.17 255	1.45 162	0.60 68	0.26 111	0.18 84	0.24 73	0.17 36	0.30 170	0.19 8

MonSter	0.62 12	0.43 26	1.07 18	0.66 43	0.82 292	1.13 17	0.39 37	2.57 162	0.92 49	0.58 24	0.64 29	0.36 4	0.35 4	0.95 40	0.43 13	0.15 1	0.15 22	0.20 8	0.17 36	0.21 37	0.19 8

GIP-stereo	0.88 91	0.50 79	1.34 96	1.32 422	0.94 339	2.90 178	0.42 55	3.41 278	1.06 68	0.63 40	0.76 43	0.90 151	0.76 111	0.91 32	0.52 49	0.27 133	0.18 84	0.25 101	0.16 18	0.25 78	0.19 8

dual_stereo	0.68 23	0.40 9	1.05 12	0.64 27	0.37 32	0.84 8	0.34 26	3.40 277	1.03 65	0.50 6	0.46 12	0.58 60	0.40 9	1.85 244	0.49 33	0.23 60	0.17 51	0.21 20	0.16 18	0.20 21	0.19 8

trnet	0.91 103	0.48 66	1.46 113	0.62 15	0.31 6	4.40 493	0.41 50	2.20 102	1.53 185	0.94 140	1.14 122	0.88 144	0.89 162	1.09 67	0.71 119	0.27 133	0.19 119	0.22 27	0.15 5	0.21 37	0.19 8

CASnet	0.78 59	0.51 85	1.29 89	0.81 106	0.29 3	1.28 40	0.74 214	1.51 25	1.89 307	1.64 222	1.09 113	0.65 77	0.64 68	0.91 32	0.76 140	0.29 198	0.17 51	0.41 424	0.31 357	0.32 220	0.19 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.92 104	0.53 105	1.45 112	0.61 10	0.34 12	4.42 498	0.40 43	2.21 104	1.54 194	0.94 140	1.12 119	0.87 140	0.87 154	1.12 75	0.72 124	0.28 173	0.19 119	0.22 27	0.15 5	0.22 50	0.19 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.99 133	0.48 66	1.73 139	0.62 15	0.56 166	4.20 463	0.43 60	1.88 65	1.58 217	1.00 149	1.05 106	0.78 115	0.98 189	1.50 172	0.85 171	1.21 558	0.20 159	0.23 41	0.15 5	0.22 50	0.19 8

MonSter++	0.52 3	0.42 21	0.89 2	0.61 10	0.36 17	1.64 76	0.25 6	0.96 5	0.91 44	0.62 36	0.42 8	0.56 57	0.53 34	0.71 4	0.45 19	0.17 7	0.15 22	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 30

252Zero-FE	0.72 34	0.46 39	1.08 27	1.01 263	0.41 60	1.27 34	0.22 2	1.79 60	1.03 65	2.52 468	1.24 144	0.32 1	0.41 11	1.03 56	0.45 19	0.21 38	0.17 51	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 30

Zero-FE251	0.80 64	0.75 332	1.71 137	0.88 167	0.70 246	2.59 154	0.45 68	1.38 14	0.83 33	1.79 254	0.61 26	0.73 103	0.81 136	0.82 16	0.61 70	0.29 198	0.23 251	0.27 163	0.19 86	0.20 21	0.20 30

asda	0.77 54	0.46 39	1.10 41	0.64 27	0.82 292	3.33 250	0.49 82	2.40 126	0.81 29	0.63 40	0.80 51	0.44 31	0.85 146	0.88 25	0.60 68	0.17 7	0.13 1	0.24 73	0.17 36	0.20 21	0.20 30

asd	0.70 28	0.45 32	1.10 41	0.67 50	0.90 329	2.88 176	0.43 60	1.64 45	0.79 22	0.68 55	0.88 65	0.43 26	0.74 101	0.85 20	0.49 33	0.19 26	0.13 1	0.24 73	0.17 36	0.22 50	0.20 30

qwe	0.75 39	0.45 32	1.10 41	0.67 50	1.06 378	2.49 140	0.45 68	2.57 162	0.90 41	0.71 62	0.83 56	0.43 26	0.48 23	1.10 68	0.64 80	0.17 7	0.14 11	0.24 73	0.16 18	0.21 37	0.20 30

4.25_new	0.73 35	0.46 39	1.08 27	0.71 63	0.97 347	2.52 144	0.58 122	2.28 116	0.93 52	0.57 20	0.94 81	0.40 16	0.65 71	0.87 21	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 101	0.17 36	0.19 5	0.20 30

4.5w_new	0.73 35	0.46 39	1.08 27	0.71 63	0.97 347	2.52 144	0.58 122	2.28 116	0.93 52	0.57 20	0.94 81	0.40 16	0.65 71	0.87 21	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 101	0.17 36	0.19 5	0.20 30

4.5_new	0.67 20	0.46 39	1.11 48	0.63 21	0.78 274	1.97 96	0.51 88	2.18 99	0.78 19	0.73 67	0.90 72	0.42 24	0.49 27	0.81 13	0.49 33	0.21 38	0.14 11	0.26 131	0.19 86	0.22 50	0.20 30

4.5w-stereo	0.67 20	0.46 39	1.11 48	0.63 21	0.78 274	1.97 96	0.51 88	2.18 99	0.77 15	0.73 67	0.90 72	0.42 24	0.49 27	0.81 13	0.49 33	0.21 38	0.14 11	0.26 131	0.19 86	0.22 50	0.20 30

4.25w-stereo	0.73 35	0.46 39	1.08 27	0.71 63	0.97 347	2.52 144	0.58 122	2.28 116	0.93 52	0.57 20	0.94 81	0.40 16	0.65 71	0.87 21	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 101	0.17 36	0.19 5	0.20 30

4w-stereo	0.67 20	0.49 75	1.07 18	0.63 21	0.75 263	1.63 75	0.44 64	2.23 108	0.77 15	0.56 14	0.92 76	0.40 16	0.82 138	1.08 65	0.53 50	0.18 21	0.13 1	0.25 101	0.18 60	0.19 5	0.20 30

3.25w_new	0.69 26	0.46 39	1.10 41	0.61 10	0.61 198	2.23 120	0.51 88	2.45 136	0.90 41	0.63 40	0.78 48	0.47 37	0.71 88	0.78 10	0.50 39	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 30

3.25w	0.69 26	0.46 39	1.10 41	0.61 10	0.61 198	2.23 120	0.51 88	2.45 136	0.90 41	0.63 40	0.78 48	0.47 37	0.71 88	0.79 11	0.50 39	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 30

IGEV	0.70 28	0.36 2	1.07 18	0.71 63	1.31 442	2.82 168	0.41 50	1.76 55	0.98 60	0.73 67	0.71 35	0.35 3	0.42 13	0.90 29	0.42 9	0.18 21	0.18 84	0.22 27	0.18 60	0.18 1	0.20 30

LG-Stereo_L2	0.63 15	0.46 39	1.15 61	0.70 57	0.43 73	2.32 126	0.28 10	1.86 64	0.68 5	0.56 14	0.42 8	0.37 8	0.45 17	1.36 142	0.40 6	0.23 60	0.18 84	0.22 27	0.18 60	0.21 37	0.20 30

MLG-Stereo_test2	0.76 47	0.40 9	1.07 18	0.64 27	0.82 292	3.49 280	0.23 3	1.69 50	2.14 359	0.62 36	0.32 3	0.67 82	0.33 2	1.14 82	0.37 3	0.23 60	0.19 119	0.23 41	0.16 18	0.19 5	0.20 30

MLG-Stereo_test1	0.80 64	0.39 5	1.02 8	0.65 35	1.20 419	3.14 216	0.29 13	1.59 35	3.05 517	0.50 6	0.24 1	0.67 82	0.43 14	1.33 136	0.40 6	0.21 38	0.18 84	0.23 41	0.15 5	0.19 5	0.20 30

MLG-Stereo	0.77 54	0.39 5	1.04 10	0.64 27	0.41 60	3.01 197	0.31 15	1.89 68	2.92 504	0.47 1	0.29 2	0.66 81	0.47 19	1.35 140	0.39 4	0.20 32	0.18 84	0.24 73	0.16 18	0.19 5	0.20 30

SGD-Stereo	0.65 19	0.41 16	1.06 16	0.85 149	0.31 6	2.44 136	0.46 73	1.09 7	0.69 8	0.84 120	0.52 15	0.55 53	0.53 34	1.49 171	0.46 23	0.31 265	0.14 11	0.25 101	0.18 60	0.23 58	0.20 30

FoundationStereo	0.50 2	0.39 5	1.11 48	0.79 101	0.42 67	0.70 4	0.36 32	0.76 3	0.80 25	0.62 36	0.38 6	0.73 103	0.77 113	0.69 2	0.36 2	0.26 111	0.17 51	0.23 41	0.16 18	0.18 1	0.20 30

DEFOM-Stereo	0.70 28	0.46 39	1.13 56	0.72 71	0.48 119	3.40 259	0.44 64	0.90 4	0.77 15	0.86 126	0.58 22	0.45 34	0.43 14	1.76 224	0.43 13	0.24 74	0.18 84	0.22 27	0.16 18	0.21 37	0.20 30

IGEV-Stereo++	0.93 106	0.44 29	1.08 27	0.70 57	1.20 419	3.87 367	0.33 21	3.36 272	1.43 123	0.75 74	1.17 127	0.68 84	1.04 205	0.95 40	0.42 9	0.22 48	0.16 33	0.23 41	0.17 36	0.24 63	0.20 30

Pointernet	0.88 91	0.44 29	2.26 202	0.84 137	0.37 32	2.29 124	0.38 35	3.06 231	1.46 134	0.66 50	1.39 192	0.91 153	0.73 96	1.01 52	0.72 124	0.23 60	0.19 119	0.20 8	0.18 60	0.19 5	0.20 30

U	12.82 606	0.38 4	1.99 166	0.66 43	58.94 628	63.38 634	0.34 26	1.91 73	0.94 56	0.59 28	0.80 51	0.46 35	0.57 44	0.83 17	0.44 17	0.29 198	0.17 51	63.35 634	59.81 633	0.29 147	0.20 30

RSM++	0.77 54	0.51 85	1.08 27	0.95 222	0.42 67	1.52 65	0.71 192	2.11 93	1.40 114	0.80 103	1.23 143	0.90 151	0.59 52	1.14 82	0.69 110	0.24 74	0.19 119	0.25 101	0.21 122	0.28 129	0.20 30

RSM	0.80 64	0.50 79	1.08 27	0.83 127	0.51 133	1.31 44	0.77 240	2.28 116	1.43 123	0.82 109	1.44 203	1.22 207	0.62 62	1.17 97	0.63 77	0.22 48	0.18 84	0.24 73	0.19 86	0.27 112	0.20 30

LoS	0.94 109	0.52 91	1.88 153	0.86 156	0.36 17	4.15 437	0.51 88	2.18 99	1.45 126	0.97 148	0.88 65	0.62 67	0.79 125	1.59 190	0.86 178	0.26 111	0.19 119	0.24 73	0.16 18	0.21 37	0.20 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 64	0.52 91	1.05 12	0.75 78	0.61 198	1.31 44	0.82 275	2.60 171	1.41 117	0.82 109	1.64 262	0.71 95	0.62 62	1.22 107	0.64 80	0.22 48	0.19 119	0.24 73	0.18 60	0.25 78	0.20 30

AFF-stereo	1.31 214	0.77 341	1.46 113	1.10 316	0.45 90	3.93 379	0.48 81	2.92 214	2.92 504	1.90 279	2.21 437	2.11 349	1.52 339	1.93 250	1.12 259	0.21 38	0.16 33	0.25 101	0.25 215	0.29 147	0.20 30

HiDET	0.61 10	0.41 16	0.88 1	0.64 27	0.39 47	2.67 159	0.25 6	1.59 35	0.91 44	0.59 28	0.44 10	0.52 47	0.50 31	0.76 7	0.54 55	0.17 7	0.15 22	0.18 2	0.15 5	0.19 5	0.21 60

LCMNet	0.63 15	0.40 9	0.95 3	0.58 3	0.39 47	3.11 212	0.27 9	1.58 33	0.84 36	0.56 14	0.58 22	0.52 47	0.53 34	0.77 9	0.51 48	0.17 7	0.16 33	0.19 5	0.15 5	0.20 21	0.21 60

GSStereo	0.96 121	0.48 66	1.09 35	0.97 235	0.45 90	4.54 521	0.83 280	3.32 264	1.37 106	0.75 74	0.89 68	0.76 112	0.80 132	0.92 35	0.53 50	0.26 111	0.18 84	0.26 131	0.20 106	0.28 129	0.21 60

GS-Stereo							0.83 280	3.32 264	1.37 106	0.75 74	0.89 68	0.76 112	0.80 132	0.92 35	0.53 50	0.26 111	0.18 84	0.26 131	0.20 106	0.28 129	0.21 60

Monster-pub-mixall	0.64 17	0.42 21	1.00 7	0.83 127	0.48 119	1.39 51	0.32 19	1.45 20	0.82 30	0.88 130	0.85 60	0.39 14	0.36 5	1.99 255	0.47 27	0.20 32	0.16 33	0.17 1	0.15 5	0.18 1	0.21 60

2.25w	0.75 39	0.47 56	1.09 35	0.69 56	0.65 217	2.28 123	0.40 43	2.42 130	0.80 25	0.73 67	1.03 95	0.40 16	0.81 136	1.24 110	0.80 153	0.16 5	0.15 22	0.21 20	0.17 36	0.19 5	0.21 60

2.5w	0.75 39	0.44 29	1.06 16	0.66 43	0.69 242	2.39 132	0.56 110	2.77 193	0.82 30	0.63 40	0.88 65	0.37 8	0.75 104	1.36 142	0.50 39	0.18 21	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.19 5	0.21 60

3.75w	0.75 39	0.47 56	1.09 35	0.63 21	1.10 390	2.61 155	0.53 98	2.46 139	0.97 59	0.62 36	0.80 51	0.40 16	0.66 78	1.11 70	0.48 29	0.19 26	0.13 1	0.23 41	0.18 60	0.20 21	0.21 60

3.5w_stereo	0.77 54	0.53 105	1.09 35	0.65 35	0.72 251	2.52 144	0.51 88	2.43 133	0.80 25	0.76 88	1.20 132	0.43 26	0.66 78	1.23 109	0.73 127	0.17 7	0.13 1	0.23 41	0.17 36	0.20 21	0.21 60

2w_stereo	0.75 39	0.46 39	1.08 27	0.68 53	0.56 166	2.00 98	0.61 133	2.87 212	0.83 33	0.93 139	0.93 79	0.36 4	1.13 239	0.90 29	0.61 70	0.17 7	0.13 1	0.23 41	0.17 36	0.20 21	0.21 60

MLG-Stereo_test3	0.60 8	0.37 3	1.12 51	0.59 6	0.57 178	2.19 117	0.31 15	1.68 49	0.56 2	0.49 5	0.51 13	0.56 57	0.33 2	0.96 44	0.54 55	0.21 38	0.17 51	0.23 41	0.16 18	0.20 21	0.21 60

LG-G_1	0.70 28	0.40 9	1.12 51	0.71 63	0.30 4	2.80 164	0.40 43	2.21 104	0.78 19	0.59 28	0.55 18	0.51 43	0.58 47	1.24 110	0.49 33	0.24 74	0.18 84	0.23 41	0.15 5	0.21 37	0.21 60

LG-G	0.70 28	0.40 9	1.12 51	0.71 63	0.30 4	2.80 164	0.40 43	2.21 104	0.78 19	0.59 28	0.55 18	0.51 43	0.58 47	1.24 110	0.49 33	0.24 74	0.18 84	0.23 41	0.15 5	0.21 37	0.21 60

AIO_rvc	0.78 59	0.55 126	1.25 78	0.75 78	0.65 217	1.46 58	0.99 384	2.13 94	1.52 178	0.57 20	1.15 123	1.09 182	0.55 40	1.15 88	0.53 50	0.24 74	0.17 51	0.24 73	0.17 36	0.25 78	0.21 60

AIO_test	0.76 47	0.47 56	1.31 91	0.81 106	0.70 246	1.36 48	0.88 324	1.40 17	1.45 126	0.55 13	0.95 84	1.81 300	0.58 47	1.16 90	0.46 23	0.27 133	0.17 51	0.24 73	0.19 86	0.24 63	0.21 60

castereo	0.82 76	0.70 282	1.04 10	0.85 149	0.50 131	1.29 42	0.91 342	3.22 247	1.20 78	0.83 118	1.24 144	0.72 97	0.91 168	1.00 51	0.67 97	0.26 111	0.16 33	0.25 101	0.20 106	0.24 63	0.21 60

WCG-NET	0.88 91	0.49 75	1.26 79	0.90 184	0.37 32	1.48 60	1.07 403	1.73 52	2.30 392	1.63 219	1.49 219	0.92 159	0.97 182	0.95 40	0.76 140	0.22 48	0.16 33	0.23 41	0.20 106	0.25 78	0.21 60

AIO-Stereo	0.76 47	0.54 119	1.07 18	0.73 74	0.40 53	1.28 40	0.82 275	2.26 111	1.49 156	0.70 58	1.58 243	0.89 146	0.45 17	1.03 56	0.55 57	0.24 74	0.18 84	0.25 101	0.20 106	0.26 99	0.21 60

WCG-NET（raft）	0.95 116	0.55 126	1.20 71	0.84 137	0.31 6	1.44 56	1.01 388	1.55 30	2.37 413	1.64 222	1.42 199	2.38 372	1.01 194	1.29 127	0.76 140	0.22 48	0.19 119	0.22 27	0.20 106	0.25 78	0.21 60

WQFJA1++	10.56 596	0.40 9	3.21 262	0.89 174	0.82 292	1.43 55	0.41 50	2.15 98	0.87 39	96.02 638	0.71 35	0.46 35	0.55 40	1.29 127	0.50 39	0.27 133	0.17 51	0.21 20	0.18 60	100.47 635	0.22 79

S2M2_XL	0.46 1	0.41 16	1.09 35	0.65 35	0.34 12	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 1	0.53 10	0.92 76	0.65 77	0.53 34	0.54 1	0.50 39	0.28 173	0.24 286	0.25 101	0.21 122	0.23 58	0.22 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.71 33	0.47 56	1.14 59	0.65 35	0.39 47	1.73 80	0.68 177	2.79 201	0.79 22	0.67 53	0.84 57	0.37 8	1.02 197	1.03 56	0.56 58	0.18 21	0.14 11	0.23 41	0.18 60	0.20 21	0.22 79

1w_stereo	0.86 85	0.42 21	1.07 18	0.72 71	0.81 283	3.00 195	0.67 169	3.28 255	0.75 14	0.74 72	1.32 172	0.37 8	1.37 291	0.92 35	0.68 100	0.16 5	0.14 11	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.22 79

MM-Stereo_test2	1.79 278	0.53 105	20.16 537	1.43 467	0.47 111	2.57 151	0.73 202	1.67 47	1.47 139	0.94 140	0.96 87	0.84 129	0.79 125	1.16 90	0.68 100	0.24 74	0.17 51	0.25 101	0.22 157	0.30 170	0.22 79

RAStereo	0.75 39	0.52 91	2.86 250	0.58 3	0.62 204	1.19 24	0.32 19	1.81 62	0.99 61	0.75 74	1.05 106	0.64 72	0.47 19	0.80 12	0.94 221	0.22 48	0.20 159	0.27 163	0.21 122	0.34 258	0.22 79

IGEV++	0.90 99	0.58 161	1.32 94	0.94 218	0.45 90	1.27 34	1.00 385	3.32 264	1.55 202	0.82 109	1.34 179	0.86 138	1.09 226	1.16 90	0.89 192	0.33 303	0.18 84	0.23 41	0.19 86	0.29 147	0.22 79

AE-Stereo	1.18 168	0.60 181	2.05 173	1.10 316	0.60 193	4.39 489	0.72 195	3.74 332	1.62 242	1.10 163	1.90 370	1.01 173	0.92 171	1.45 162	0.82 162	0.28 173	0.22 222	0.28 199	0.28 292	0.26 99	0.22 79

MaDis-Stereo	0.82 76	0.66 250	1.53 121	0.65 35	1.87 547	1.24 30	0.36 32	2.13 94	1.27 91	0.67 53	0.75 42	0.88 144	0.70 86	1.15 88	1.07 247	0.29 198	0.23 251	0.26 131	0.20 106	0.31 189	0.22 79

IIG-Stereo	1.95 306	0.79 351	2.14 189	2.78 574	0.66 224	4.62 538	0.76 227	4.27 490	1.53 185	2.63 492	3.14 532	3.35 472	1.61 360	7.65 438	1.41 324	0.39 384	0.20 159	0.31 267	0.25 215	0.33 240	0.22 79

AnonymousM	1.22 182	1.32 487	0.97 5	0.88 167	0.56 166	4.03 409	0.69 183	2.41 127	1.68 256	1.48 199	1.31 171	1.15 191	1.00 192	1.18 102	0.73 127	0.32 286	0.40 458	2.07 578	1.70 580	0.24 63	0.22 79

XX-TBD	1.03 143	0.95 410	1.94 160	1.30 416	0.43 73	3.97 399	0.33 21	1.74 53	1.73 273	1.59 210	2.02 393	0.69 87	0.60 57	1.16 90	0.66 92	0.30 242	0.25 311	0.23 41	0.15 5	0.31 189	0.22 79

NLSM3	0.90 99	0.46 39	1.19 66	0.62 15	1.30 439	3.19 223	0.45 68	2.81 205	1.27 91	0.78 96	0.95 84	0.55 53	1.03 198	1.14 82	0.87 184	0.20 32	0.15 22	0.26 131	0.22 157	0.24 63	0.23 91

DA	0.98 125	0.46 39	1.34 96	0.92 198	0.43 73	4.34 481	0.85 295	2.79 201	1.35 103	0.82 109	1.30 165	0.89 146	1.08 224	1.11 70	0.56 58	0.30 242	0.18 84	0.24 73	0.18 60	0.25 78	0.23 91

GGEV	0.98 125	0.46 39	1.34 96	0.92 198	0.43 73	4.34 481	0.85 295	2.79 201	1.35 103	0.82 109	1.30 165	0.89 146	1.08 224	1.11 70	0.56 58	0.30 242	0.18 84	0.24 73	0.18 60	0.25 78	0.23 91

DilatedVolume-Stereo	0.81 73	0.60 181	1.51 120	1.01 263	0.59 190	1.34 46	0.51 88	1.56 31	1.08 70	1.26 175	1.24 144	0.77 114	0.87 154	1.79 230	0.72 124	0.23 60	0.24 286	0.22 27	0.21 122	0.25 78	0.23 91

xyz-stereo-finetune	1.05 145	0.62 208	1.46 113	0.59 6	0.36 17	3.48 277	0.81 271	2.69 182	1.74 279	0.94 140	1.21 136	0.91 153	0.78 121	2.53 307	1.28 300	0.24 74	0.24 286	0.26 131	0.23 175	0.30 170	0.23 91

LGtest1	0.55 6	0.41 16	1.14 59	0.70 57	0.40 53	0.99 11	0.26 8	1.32 12	0.93 52	0.53 10	0.60 24	0.44 31	0.49 27	1.02 55	0.45 19	0.27 133	0.19 119	0.23 41	0.16 18	0.21 37	0.23 91

SCV_C0	0.89 95	0.59 169	1.96 165	0.83 127	0.44 82	1.24 30	0.64 154	3.33 270	1.66 252	0.82 109	1.20 132	0.73 103	0.66 78	1.62 198	0.66 92	0.32 286	0.21 193	0.24 73	0.20 106	0.28 129	0.23 91

castereo++	0.93 106	0.56 138	1.26 79	0.92 198	0.73 256	2.48 139	1.00 385	2.99 220	1.03 65	0.68 55	1.41 197	1.92 316	0.59 52	1.26 117	0.44 17	0.25 96	0.19 119	0.28 199	0.19 86	0.23 58	0.23 91

RAFT-Stereo-weight	1.11 155	0.48 66	1.22 72	0.99 249	0.42 67	4.17 451	0.80 261	3.60 304	1.50 162	1.97 301	1.50 220	1.30 217	0.65 71	1.24 110	0.85 171	0.25 96	0.19 119	0.26 131	0.22 157	0.27 112	0.23 91

MoCha-V2	0.87 89	0.48 66	1.87 152	0.88 167	0.32 9	1.37 49	0.55 106	2.71 184	1.42 119	0.92 137	1.75 296	0.65 77	1.17 255	1.45 162	0.57 61	0.21 38	0.21 193	0.20 8	0.19 86	0.24 63	0.23 91

testlalala	1.14 162	0.62 208	1.34 96	1.00 257	0.78 274	4.38 486	0.93 357	2.46 139	2.20 370	2.44 455	1.52 223	1.31 218	0.61 60	1.04 61	0.65 87	0.35 335	0.19 119	0.24 73	0.19 86	0.24 63	0.23 91

AEACV	0.79 62	0.54 119	1.35 101	0.97 235	0.63 207	1.13 17	0.92 355	2.02 85	0.91 44	0.76 88	0.79 50	0.80 121	1.61 360	1.28 122	0.61 70	0.22 48	0.18 84	0.26 131	0.23 175	0.27 112	0.23 91

GCAP-Stereo	0.93 106	0.68 268	1.35 101	0.85 149	0.41 60	3.61 312	0.52 97	2.20 102	1.50 162	1.11 166	1.04 100	1.17 193	0.84 144	1.11 70	0.71 119	0.25 96	0.20 159	0.27 163	0.18 60	0.28 129	0.23 91

4D-IteraStereo	1.97 310	0.84 375	20.43 554	0.78 99	1.56 500	2.09 110	1.05 400	2.43 133	1.56 208	1.41 193	1.00 90	1.94 318	0.61 60	1.22 107	1.06 244	0.27 133	0.18 84	0.31 267	0.26 237	0.27 112	0.23 91

RCA-Stereo	1.21 178	0.52 91	1.58 129	0.90 184	0.46 101	4.68 547	0.79 251	4.13 442	1.74 279	1.92 286	1.80 319	0.94 166	1.48 326	1.14 82	0.70 116	0.27 133	0.18 84	0.25 101	0.19 86	0.25 78	0.23 91

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 192	0.72 298	1.74 142	1.05 284	0.36 17	4.13 433	0.42 55	2.95 216	2.84 498	2.02 327	2.40 473	1.61 258	1.11 236	1.26 117	0.97 228	0.21 38	0.15 22	0.26 131	0.23 175	0.29 147	0.23 91

CFNet-RSSM	2.08 331	0.52 91	20.06 531	1.01 263	0.56 166	3.39 256	0.64 154	3.67 316	1.55 202	1.72 240	1.37 187	2.57 397	1.19 261	1.11 70	0.86 178	0.27 133	0.20 159	0.25 101	0.23 175	0.27 112	0.23 91

Gwc-CoAtRS	1.58 241	0.57 147	11.69 387	1.01 263	0.60 193	2.53 148	0.64 154	2.36 124	1.56 208	1.80 255	1.47 211	2.74 414	1.18 257	1.12 75	0.90 196	0.27 133	0.21 193	0.25 101	0.22 157	0.27 112	0.23 91

WQFJA1	2.11 335	0.52 91	1.23 73	0.63 21	1.87 547	2.81 166	0.61 133	11.67 600	15.01 605	0.80 103	0.86 61	0.92 159	1.03 198	1.13 79	1.48 342	0.26 111	0.25 311	0.27 163	0.22 157	0.31 189	0.24 109

NLMM	2.10 332	0.53 105	1.23 73	0.63 21	1.86 544	2.81 166	0.61 133	11.68 601	14.99 604	0.80 103	0.86 61	0.92 159	1.03 198	1.12 75	1.48 342	0.26 111	0.25 311	0.27 163	0.22 157	0.31 189	0.24 109

MM-Stereo_test1	1.90 294	0.53 105	19.85 523	1.39 460	0.48 119	1.81 84	0.79 251	3.00 222	1.82 291	1.69 231	1.09 113	0.87 140	0.97 182	1.45 162	0.74 133	0.24 74	0.21 193	0.27 163	0.24 201	0.35 276	0.24 109

HART	1.03 143	0.85 379	3.13 260	0.84 137	0.38 44	1.17 22	0.42 55	3.54 296	1.47 139	1.08 161	2.17 429	1.48 241	0.57 44	1.37 147	0.74 133	0.23 60	0.18 84	0.28 199	0.21 122	0.32 220	0.24 109

fffft	0.76 47	0.47 56	1.28 87	0.82 116	0.54 154	1.51 63	0.80 261	2.09 92	1.18 76	0.63 40	0.84 57	0.59 63	0.55 40	1.80 231	0.85 171	0.19 26	0.18 84	0.27 163	0.20 106	0.26 99	0.24 109
1: 1. 1
Occ-G	0.86 85	0.52 91	1.39 105	0.82 116	0.66 224	1.37 49	0.79 251	1.58 33	1.31 97	1.56 208	0.87 64	2.18 352	0.89 162	0.97 45	0.88 189	0.26 111	0.19 119	0.26 131	0.19 86	0.25 78	0.24 109

LL-Strereo2	1.23 183	0.85 379	2.38 215	0.93 214	0.68 236	3.72 328	1.37 463	2.54 157	1.99 320	1.75 246	1.40 195	1.82 301	0.73 96	1.40 148	0.99 234	0.31 265	0.23 251	0.55 503	0.35 401	0.29 147	0.24 109

MC-Stereo	1.06 146	0.48 66	1.55 125	1.15 348	0.41 60	4.56 531	0.61 133	2.06 88	1.46 134	1.90 279	1.61 255	0.89 146	1.12 237	1.35 140	0.73 127	0.25 96	0.18 84	0.26 131	0.22 157	0.25 78	0.24 109

AAGNet	2.86 460	0.60 181	1.77 144	2.05 551	0.46 101	4.76 565	1.09 412	2.27 113	1.56 208	2.17 379	1.84 345	2.41 375	4.00 536	6.23 404	24.22 614	0.46 446	0.19 119	0.30 243	0.29 320	0.32 220	0.24 109

OMP-Stereo	1.97 310	0.93 402	1.88 153	2.76 573	0.67 231	4.58 533	1.48 479	4.31 509	1.54 194	3.15 535	2.76 507	3.25 463	1.38 292	7.66 439	1.35 315	0.40 392	0.20 159	0.33 322	0.26 237	0.33 240	0.24 109

TestStereo	2.00 316	1.02 424	12.25 391	0.70 57	0.61 198	1.88 88	0.55 106	2.31 120	1.52 178	1.41 193	1.33 174	1.27 212	0.90 165	11.62 558	0.81 159	0.34 315	0.19 119	0.33 322	0.24 201	0.44 383	0.24 109

test_xeample3	2.12 338	0.63 217	21.55 589	0.91 192	0.47 111	1.85 86	0.94 363	7.96 589	1.23 80	0.75 74	0.76 43	0.64 72	0.70 86	1.77 225	0.83 165	0.30 242	0.21 193	0.27 163	0.21 122	0.27 112	0.24 109

BStereo	0.88 91	0.73 309	4.10 292	0.80 104	0.51 133	1.13 17	0.72 195	2.57 162	1.00 62	0.85 122	0.57 20	0.72 97	0.48 23	1.01 52	0.90 196	0.26 111	0.22 222	0.24 73	0.29 320	0.25 78	0.25 121

Wave_Phase_stereo	1.07 150	0.73 309	4.10 292	0.80 104	0.51 133	4.91 570	0.72 195	2.50 145	1.00 62	0.85 122	0.57 20	0.72 97	0.48 23	1.01 52	0.90 196	0.26 111	0.22 222	0.24 73	0.29 320	0.25 78	0.25 121

WQFJX1	2.20 351	0.52 91	1.38 103	0.62 15	1.78 536	3.07 205	0.67 169	12.26 605	15.24 607	0.84 120	1.05 106	0.91 153	0.97 182	1.88 246	1.26 292	0.27 133	0.25 311	0.28 199	0.21 122	0.36 289	0.25 121

WQFJX	2.14 342	0.54 119	1.28 87	0.61 10	1.85 543	2.87 175	0.77 240	11.60 599	14.62 603	0.82 109	1.15 123	0.89 146	1.10 232	1.69 214	1.39 318	0.28 173	0.25 311	0.25 101	0.21 122	0.32 220	0.25 121

GREAT-IGEV	0.74 38	0.54 119	1.86 151	1.10 316	0.44 82	2.44 136	0.34 26	1.37 13	1.51 169	0.48 2	0.86 61	0.51 43	0.60 57	1.07 64	0.45 19	0.22 48	0.17 51	0.21 20	0.17 36	0.23 58	0.25 121

HI	1.27 204	0.90 391	2.33 210	1.10 316	0.68 236	2.92 184	0.45 68	2.49 143	1.76 283	2.13 359	1.65 268	2.42 378	1.84 418	1.58 185	1.61 372	0.26 111	0.16 33	0.28 199	0.29 320	0.26 99	0.25 121

CoSv	1.27 204	0.90 391	2.33 210	1.10 316	0.68 236	2.92 184	0.45 68	2.49 143	1.76 283	2.13 359	1.65 268	2.42 378	1.84 418	1.58 185	1.61 372	0.26 111	0.16 33	0.28 199	0.29 320	0.26 99	0.25 121

SCV	0.95 116	0.63 217	1.38 103	1.70 518	0.41 60	1.23 26	0.89 329	3.53 295	1.57 214	0.61 34	1.54 232	0.93 162	0.77 113	1.66 207	0.66 92	0.36 347	0.20 159	0.25 101	0.19 86	0.29 147	0.25 121

HUF	1.15 163	0.64 229	8.62 347	0.90 184	0.35 15	1.35 47	0.78 244	1.97 80	1.50 162	0.63 40	1.52 223	0.83 127	0.66 78	1.28 122	0.63 77	0.29 198	0.23 251	0.26 131	0.17 36	0.23 58	0.25 121

SMoEStereo_RVC	0.80 64	0.53 105	1.12 51	0.92 198	0.44 82	2.41 134	0.79 251	1.49 24	1.16 73	0.70 58	1.12 119	0.64 72	0.64 68	1.69 214	0.87 184	0.22 48	0.16 33	0.31 267	0.22 157	0.26 99	0.25 121

gcap-zeroshot	1.30 210	0.61 198	4.09 291	0.94 218	0.56 166	3.50 284	0.84 286	3.12 235	1.72 270	1.84 261	1.22 139	2.72 413	0.88 156	1.46 166	0.80 153	0.29 198	0.30 376	0.27 163	0.21 122	0.29 147	0.25 121

MGS-Stereo	0.80 64	0.56 138	1.53 121	0.93 214	0.39 47	1.26 33	0.73 202	1.45 20	1.30 96	1.01 150	2.26 444	0.80 121	0.56 43	1.16 90	0.65 87	0.27 133	0.23 251	0.26 131	0.22 157	0.27 112	0.25 121

rrr	2.27 364	0.65 239	23.82 608	0.90 184	0.46 101	1.57 67	0.96 374	7.98 590	1.19 77	0.65 48	0.77 46	0.74 109	0.72 91	2.59 312	0.86 178	0.28 173	0.21 193	0.28 199	0.21 122	0.29 147	0.25 121

UniTT-Stereo	0.82 76	0.47 56	2.63 236	0.96 228	1.19 413	0.78 6	0.39 37	1.12 8	1.54 194	1.19 171	1.26 153	0.51 43	0.64 68	1.13 79	1.03 240	0.30 242	0.20 159	0.24 73	0.21 122	0.40 322	0.25 121

RAFT-Test	1.44 226	0.59 169	6.10 318	1.01 263	0.69 242	2.90 178	0.80 261	3.68 318	1.70 266	1.85 262	1.68 274	3.15 455	1.03 198	1.20 104	0.99 234	0.27 133	0.22 222	0.25 101	0.23 175	0.27 112	0.25 121

EGLCR-Stereo	1.06 146	0.51 85	1.56 127	1.02 274	0.39 47	4.27 474	0.42 55	4.08 429	1.48 148	0.90 133	0.68 33	1.09 182	0.66 78	1.81 232	0.62 74	0.27 133	0.19 119	0.29 221	0.23 175	0.37 301	0.25 121

Selective-RAFT	1.15 163	0.46 39	1.64 134	0.99 249	0.45 90	4.17 451	0.51 88	3.21 245	1.69 262	1.12 167	1.34 179	1.45 238	1.40 299	2.08 264	0.94 221	0.41 407	0.20 159	0.24 73	0.23 175	0.27 112	0.25 121

ProNet	0.82 76	0.71 294	1.50 118	0.86 156	0.45 90	1.78 81	0.83 280	1.75 54	1.28 93	0.66 50	1.13 121	0.78 115	0.76 111	1.66 207	0.71 119	0.24 74	0.20 159	0.25 101	0.23 175	0.29 147	0.25 121

test_4	1.30 210	0.50 79	6.16 319	0.84 137	0.45 90	1.61 72	1.12 418	2.14 96	1.42 119	1.52 203	2.31 463	1.84 307	0.79 125	2.52 305	1.19 271	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.29 320	0.29 147	0.25 121

test-3	1.19 170	0.52 91	2.00 167	1.01 263	0.42 67	1.95 94	0.91 342	4.35 520	1.47 139	2.24 406	1.16 125	2.06 342	0.79 125	2.68 318	0.76 140	0.27 133	0.18 84	0.28 199	0.26 237	0.26 99	0.25 121

test_1	1.19 170	0.52 91	2.00 167	1.01 263	0.42 67	1.95 94	0.90 334	4.36 525	1.47 139	2.17 379	1.16 125	2.06 342	0.78 121	2.68 318	0.76 140	0.27 133	0.18 84	0.28 199	0.26 237	0.26 99	0.25 121

RAFT-345	2.46 411	0.55 126	19.69 518	1.02 274	0.49 127	4.43 501	0.78 244	1.64 45	2.34 402	2.09 345	3.12 530	1.96 325	1.31 280	6.65 413	1.43 327	0.36 347	0.23 251	0.32 287	0.25 215	0.28 129	0.25 121

cross-raft	2.01 319	0.57 147	19.01 501	1.03 281	0.56 166	2.11 111	0.72 195	3.63 309	1.57 214	1.77 248	1.51 222	3.17 457	1.13 239	1.16 90	0.85 171	0.23 60	0.21 193	0.26 131	0.23 175	0.28 129	0.25 121

raft+_RVC	1.21 178	0.83 370	2.61 232	1.35 440	0.97 347	3.60 308	0.76 227	3.23 249	1.51 169	1.33 179	1.67 271	1.03 177	1.10 232	1.87 245	0.92 210	0.24 74	0.22 222	0.25 101	0.24 201	0.26 99	0.25 121

ARAFT	2.56 432	1.13 448	19.50 513	0.89 174	0.48 119	4.15 437	1.40 469	4.36 525	2.82 496	2.36 441	1.88 359	1.70 273	1.04 205	6.45 408	1.22 281	0.29 198	0.18 84	0.37 387	0.35 401	0.35 276	0.25 121

R-Stereo Train	1.20 175	0.58 161	1.81 148	0.99 249	0.67 231	3.78 339	0.90 334	4.09 431	1.51 169	2.16 375	1.71 285	1.13 188	0.94 176	1.40 148	0.91 205	0.30 242	0.24 286	0.26 131	0.21 122	0.26 99	0.25 121

RAFT-Stereo	1.20 175	0.58 161	1.81 148	0.99 249	0.67 231	3.78 339	0.90 334	4.09 431	1.51 169	2.16 375	1.71 285	1.13 188	0.94 176	1.40 148	0.91 205	0.30 242	0.24 286	0.26 131	0.21 122	0.26 99	0.25 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	2.07 328	0.82 366	14.77 432	1.34 435	0.56 166	3.47 274	0.80 261	4.07 425	2.35 404	2.16 375	1.61 255	1.64 261	1.44 315	2.09 267	2.56 486	0.26 111	0.18 84	0.41 424	0.26 237	0.45 391	0.25 121
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
AdaDepth	0.76 47	0.45 32	1.41 109	0.70 57	1.27 435	3.12 214	0.43 60	1.02 6	0.94 56	0.63 40	0.91 74	0.43 26	0.58 47	1.41 153	0.48 29	0.18 21	0.21 193	0.23 41	0.19 86	0.25 78	0.26 149

depthmonostereo	0.94 109	0.71 294	2.39 216	0.85 149	0.54 154	2.21 119	0.53 98	1.83 63	1.17 75	0.95 144	1.09 113	0.99 169	0.97 182	2.37 290	0.68 100	0.23 60	0.27 340	0.22 27	0.20 106	0.25 78	0.26 149

xyz-stereo-finetune2	1.16 167	0.63 217	1.50 118	0.57 2	0.36 17	3.47 274	0.65 164	2.70 183	1.23 80	0.88 130	1.75 296	0.91 153	1.76 401	3.54 342	1.74 398	0.24 74	0.22 222	0.30 243	0.27 263	0.31 189	0.26 149

Reg-Stereo(zero)	1.60 247	0.42 21	10.69 375	0.89 174	0.68 236	3.27 239	0.47 79	2.27 113	1.54 194	1.48 199	1.24 144	2.55 395	2.68 486	1.48 169	1.10 253	0.19 26	0.19 119	0.22 27	0.18 60	0.24 63	0.26 149

MSKI-zero shot	2.22 353	0.64 229	20.09 535	0.96 228	0.56 166	4.04 411	0.70 190	3.91 376	1.50 162	1.92 286	2.28 449	1.92 316	0.71 88	2.93 328	0.67 97	0.26 111	0.23 251	0.26 131	0.21 122	0.28 129	0.26 149

anonymousdsp	0.95 116	0.69 271	1.27 85	0.83 127	0.52 144	4.54 521	0.84 286	1.76 55	1.24 82	0.76 88	1.06 109	0.78 115	0.77 113	1.67 211	0.69 110	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.26 149

RAFT_CTSACE	1.80 280	1.06 435	10.00 364	1.71 519	1.39 466	3.49 280	1.06 401	3.05 228	1.62 242	1.70 235	2.04 398	2.51 392	1.80 411	1.98 254	0.94 221	0.25 96	0.22 222	0.28 199	0.30 341	0.30 170	0.26 149

IGEV-Stereo	0.95 116	0.69 271	1.27 85	0.84 137	0.52 144	4.54 521	0.84 286	1.76 55	1.24 82	0.75 74	1.06 109	0.79 119	0.77 113	1.68 213	0.69 110	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.26 149
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	1.13 157	0.70 282	2.26 202	0.75 78	0.44 82	3.05 200	0.91 342	2.78 196	1.45 126	2.37 442	1.52 223	1.53 245	1.05 210	1.17 97	0.92 210	0.25 96	0.19 119	0.35 359	0.28 292	0.34 258	0.26 149

error version	1.13 157	0.70 282	2.26 202	0.75 78	0.44 82	3.05 200	0.91 342	2.78 196	1.45 126	2.37 442	1.52 223	1.53 245	1.05 210	1.17 97	0.92 210	0.25 96	0.19 119	0.35 359	0.28 292	0.34 258	0.26 149

test-v	1.13 157	0.70 282	2.26 202	0.75 78	0.44 82	3.05 200	0.91 342	2.78 196	1.45 126	2.37 442	1.52 223	1.53 245	1.05 210	1.17 97	0.92 210	0.25 96	0.19 119	0.35 359	0.28 292	0.34 258	0.26 149

SST-Stereo	1.76 274	0.58 161	3.10 258	1.44 470	0.46 101	4.71 559	0.76 227	2.22 107	2.79 484	2.07 344	2.18 431	2.43 381	3.22 514	6.66 414	0.84 168	0.42 418	0.19 119	0.30 243	0.27 263	0.35 276	0.26 149

RAFT_R40	1.70 265	0.59 169	2.99 254	1.46 476	0.46 101	4.74 563	0.98 383	2.23 108	1.56 208	2.02 327	2.35 471	2.71 411	2.56 480	6.71 418	0.90 196	0.40 392	0.19 119	0.30 243	0.27 263	0.33 240	0.26 149

test-2	1.13 157	0.70 282	2.26 202	0.75 78	0.44 82	3.05 200	0.91 342	2.78 196	1.45 126	2.37 442	1.52 223	1.53 245	1.05 210	1.17 97	0.92 210	0.25 96	0.19 119	0.35 359	0.28 292	0.34 258	0.26 149

XX-Stereo	2.54 427	0.61 198	20.21 539	1.78 527	1.19 413	4.30 478	0.46 73	4.39 531	1.58 217	2.32 430	1.89 365	4.64 551	0.60 57	4.16 362	0.82 162	0.31 265	0.21 193	0.28 199	0.27 263	0.51 419	0.26 149

RASNet	2.56 432	0.70 282	10.06 365	1.60 504	2.25 567	3.67 321	1.00 385	3.38 274	3.14 525	1.81 256	2.11 417	4.60 547	2.30 461	10.25 504	2.61 487	0.37 355	0.24 286	0.25 101	0.24 201	0.28 129	0.26 149

NLSM1	1.86 285	0.53 105	1.39 105	0.73 74	1.89 549	3.09 208	0.64 154	8.41 593	12.10 598	0.79 100	1.21 136	0.73 103	0.86 149	1.67 211	1.45 333	0.26 111	0.24 286	0.29 221	0.24 201	0.31 189	0.27 165

NLCSM	2.07 328	0.57 147	1.26 79	0.68 53	1.83 542	3.24 231	0.69 183	8.40 592	9.75 592	0.92 137	1.30 165	0.87 140	1.06 217	7.60 435	1.57 364	0.28 173	0.25 311	0.29 221	0.25 215	0.36 289	0.27 165

tt45	0.96 121	0.48 66	1.19 66	0.89 174	0.66 224	3.91 372	0.76 227	1.90 71	1.26 90	0.70 58	1.30 165	0.71 95	0.63 65	2.59 312	0.74 133	0.22 48	0.17 51	0.28 199	0.23 175	0.27 112	0.27 165

tg	1.15 163	0.67 260	1.31 91	0.94 218	0.54 154	4.02 407	0.41 50	2.96 217	1.59 232	1.69 231	1.85 352	1.84 307	0.97 182	1.78 226	0.83 165	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.26 237	0.29 147	0.27 165

rvit_stereo_0081_aga	0.81 73	0.75 332	1.84 150	0.72 71	0.73 256	1.21 25	0.63 151	1.92 74	1.39 110	0.87 129	0.80 51	0.79 119	0.69 84	1.27 121	0.69 110	0.35 335	0.29 363	0.26 131	0.25 215	0.40 322	0.27 165

rvit_stereo_0081	0.80 64	0.63 217	1.19 66	0.91 192	0.64 209	1.27 34	0.61 133	2.05 86	1.71 267	0.82 109	0.73 39	0.85 134	0.75 104	1.30 132	0.80 153	0.31 265	0.26 329	0.27 163	0.25 215	0.38 306	0.27 165

rvit_stereo_0082	0.80 64	0.63 217	1.19 66	0.91 192	0.64 209	1.27 34	0.61 133	2.05 86	1.71 267	0.82 109	0.73 39	0.85 134	0.75 104	1.30 132	0.80 153	0.31 265	0.26 329	0.27 163	0.25 215	0.38 306	0.27 165

rvit_stereo_ft	1.00 135	0.87 385	3.55 278	0.97 235	0.66 224	1.06 13	0.80 261	2.78 196	1.67 254	0.78 96	0.96 87	0.95 167	1.14 246	1.06 63	0.90 196	0.32 286	0.24 286	0.27 163	0.28 292	0.39 317	0.27 165

ff7	0.98 125	0.69 271	2.05 173	0.84 137	0.52 144	4.55 526	0.86 300	1.62 38	1.24 82	0.75 74	1.03 95	0.70 88	0.77 113	1.84 238	0.68 100	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.27 165

IGEVStereo-DCA	0.86 85	0.65 239	2.05 173	0.90 184	0.46 101	1.57 67	0.86 300	1.62 38	1.24 82	0.65 48	0.77 46	0.74 109	0.72 91	2.59 312	0.86 178	0.28 173	0.21 193	0.28 199	0.21 122	0.29 147	0.27 165

ffff	0.98 125	0.69 271	2.05 173	0.84 137	0.52 144	4.55 526	0.86 300	1.62 38	1.24 82	0.75 74	1.03 95	0.70 88	0.77 113	1.84 238	0.68 100	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.27 165

11t	0.98 125	0.69 271	2.05 173	0.84 137	0.52 144	4.55 526	0.86 300	1.62 38	1.24 82	0.75 74	1.03 95	0.70 88	0.77 113	1.84 238	0.68 100	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.27 165

MIM_Stereo	1.20 175	0.78 347	3.30 269	1.05 284	0.43 73	3.04 198	0.60 129	2.46 139	1.51 169	1.60 211	1.58 243	1.82 301	1.29 276	2.00 256	1.07 247	0.24 74	0.24 286	0.28 199	0.25 215	0.27 112	0.27 165

HH	2.23 355	0.86 382	21.59 590	0.98 243	0.51 133	1.49 61	0.82 275	2.74 188	1.54 194	1.10 163	1.69 279	4.62 549	1.86 423	2.55 308	0.69 110	0.26 111	0.22 222	0.29 221	0.23 175	0.34 258	0.27 165

HanStereo	2.23 355	0.86 382	21.59 590	0.98 243	0.51 133	1.49 61	0.82 275	2.74 188	1.54 194	1.10 163	1.69 279	4.62 549	1.86 423	2.55 308	0.69 110	0.26 111	0.22 222	0.29 221	0.23 175	0.34 258	0.27 165

ccc-4	0.98 125	0.69 271	2.05 173	0.84 137	0.52 144	4.55 526	0.86 300	1.62 38	1.24 82	0.75 74	1.03 95	0.70 88	0.77 113	1.84 238	0.68 100	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.21 122	0.31 189	0.27 165

test_3	1.19 170	0.51 85	2.08 185	0.99 249	0.41 60	2.05 106	0.87 320	4.40 533	1.42 119	1.99 308	1.18 128	2.03 336	0.79 125	2.70 320	0.75 136	0.27 133	0.17 51	0.29 221	0.29 320	0.30 170	0.27 165

CroCo-Stereo	0.98 125	0.87 385	3.44 274	0.87 162	0.53 153	0.49 2	0.50 84	3.99 402	1.49 156	0.81 107	1.25 152	1.00 172	0.75 104	1.10 68	1.09 252	0.24 74	0.21 193	0.24 73	0.19 86	0.35 276	0.27 165
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
RALAANet	1.28 207	1.08 439	3.21 262	1.25 388	0.94 339	1.44 56	0.69 183	3.15 239	2.57 455	2.01 322	1.80 319	1.29 216	1.05 210	2.00 256	1.48 342	0.27 133	0.20 159	0.27 163	0.24 201	0.40 322	0.27 165

ACVNet	1.46 229	0.64 229	3.56 280	0.93 214	0.85 307	4.22 464	0.80 261	2.85 207	2.08 341	1.78 250	1.88 359	3.10 450	1.46 322	1.33 136	1.89 416	0.29 198	0.26 329	0.30 243	0.26 237	0.39 317	0.27 165

acv_ft	1.55 234	0.64 229	3.29 268	1.14 335	2.01 556	2.93 188	0.97 377	3.81 345	2.08 341	2.22 399	1.88 359	3.10 450	1.66 383	1.33 136	2.22 455	0.29 198	0.26 329	0.30 243	0.26 237	0.39 317	0.27 165

NLMM1	2.18 348	0.55 126	1.34 96	0.62 15	1.86 544	3.30 248	0.62 148	11.92 602	15.07 606	0.86 126	0.96 87	0.84 129	0.90 165	1.83 235	1.35 315	0.27 133	0.27 340	0.27 163	0.24 201	0.31 189	0.28 186

UGAM-zero	2.79 455	0.57 147	20.87 570	0.98 243	0.77 273	2.08 109	0.35 30	3.88 364	1.51 169	2.05 336	1.64 262	5.07 563	3.42 524	9.83 485	1.24 286	0.28 173	0.21 193	0.27 163	0.29 320	0.29 147	0.28 186

rvit_stereo_0083	0.86 85	0.67 260	1.42 110	0.87 162	0.65 217	1.23 26	0.64 154	1.67 47	2.28 388	0.79 100	0.93 79	0.93 162	1.07 221	1.46 166	0.75 136	0.32 286	0.36 426	0.30 243	0.26 237	0.33 240	0.28 186

testlalala2	2.31 376	0.63 217	20.54 557	2.56 570	2.87 577	3.79 343	0.76 227	4.20 458	1.48 148	1.42 195	1.43 201	2.45 386	0.80 132	1.03 56	0.68 100	0.27 133	0.25 311	0.24 73	0.21 122	0.33 240	0.28 186

plain	1.55 234	0.69 271	13.59 408	0.65 35	0.73 256	1.66 77	0.57 113	3.17 242	1.94 314	0.77 93	1.24 144	0.80 121	0.86 149	1.60 192	0.96 227	0.33 303	0.21 193	0.32 287	0.25 215	0.42 365	0.28 186

MIF-Stereo (partial)	0.98 125	0.55 126	2.83 247	0.71 63	1.03 370	1.08 14	0.49 82	2.55 158	1.66 252	0.79 100	1.20 132	0.80 121	0.90 165	1.61 197	1.56 362	0.36 347	0.24 286	0.33 322	0.25 215	0.40 322	0.28 186

Any-RAFT	1.40 222	0.53 105	2.78 246	1.09 307	0.64 209	4.41 496	0.81 271	3.97 396	2.78 482	1.99 308	1.34 179	2.36 370	1.56 352	1.56 181	0.75 136	0.27 133	0.20 159	0.25 101	0.18 60	0.25 78	0.28 186

anonymousa	2.16 344	0.67 260	19.19 502	1.04 283	1.67 521	2.06 108	0.79 251	2.86 210	1.96 315	1.85 262	2.14 424	3.23 462	1.81 414	1.12 75	1.15 262	0.26 111	0.26 329	0.34 340	0.32 369	0.30 170	0.28 186

NRIStereo	1.28 207	0.61 198	1.67 135	1.15 348	0.38 44	4.73 560	0.90 334	2.42 130	1.50 162	1.93 290	1.33 174	1.75 279	1.22 264	2.96 330	1.33 311	0.46 446	0.22 222	0.29 221	0.26 237	0.30 170	0.28 186

raftrobust	1.19 170	0.72 298	2.30 207	1.26 395	1.31 442	3.55 298	0.68 177	2.75 190	1.47 139	2.21 397	1.38 190	1.17 193	1.22 264	1.20 104	1.11 256	0.28 173	0.24 286	0.21 20	0.19 86	0.25 78	0.28 186

pmcnn	5.45 564	1.22 470	17.40 472	1.60 504	2.41 570	3.48 277	2.12 529	4.52 553	3.26 538	3.67 551	13.15 601	22.10 610	3.46 526	11.92 577	17.16 595	0.34 315	0.21 193	0.23 41	0.19 86	0.36 289	0.28 186

DDF-Stereo	0.90 99	0.53 105	1.16 62	0.88 167	1.31 442	1.59 70	0.86 300	2.26 111	0.79 22	0.48 2	0.63 28	0.54 51	0.73 96	2.97 331	1.03 240	0.39 384	0.17 51	0.24 73	0.18 60	1.06 535	0.29 197

zero-FE	0.95 116	0.52 91	2.63 236	0.86 156	1.27 435	1.41 53	0.86 300	2.27 113	0.73 12	0.50 6	0.64 29	0.54 51	0.78 121	2.70 320	1.02 238	0.35 335	0.17 51	0.24 73	0.18 60	1.03 532	0.29 197

water-stereo	0.78 59	0.45 32	1.94 160	0.79 101	0.48 119	2.36 129	0.47 79	1.53 28	1.09 71	0.88 130	1.04 100	0.82 125	0.75 104	0.72 5	0.78 146	0.22 48	0.23 251	0.25 101	0.23 175	0.24 63	0.29 197

999	0.97 123	0.48 66	1.24 77	1.03 281	0.64 209	3.25 235	0.92 355	1.40 17	1.39 110	0.71 62	1.68 274	0.70 88	0.66 78	3.03 333	0.89 192	0.23 60	0.19 119	0.25 101	0.21 122	0.25 78	0.29 197

rvit_stereo_0080	0.94 109	0.72 298	2.56 226	0.64 27	0.59 190	1.90 89	0.75 224	2.71 184	1.40 114	0.91 134	1.04 100	0.85 134	0.82 138	1.14 82	0.78 146	0.35 335	0.29 363	0.25 101	0.27 263	0.45 391	0.29 197

CAS++	0.89 95	0.64 229	1.46 113	0.81 106	0.51 133	1.24 30	0.86 300	3.44 279	1.46 134	1.14 168	1.29 163	0.62 67	0.58 47	1.13 79	0.59 66	0.34 315	0.30 376	0.34 340	0.26 237	0.41 346	0.29 197
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	1.90 294	0.53 105	14.29 427	1.14 335	0.60 193	4.48 505	0.44 64	2.65 176	1.81 290	1.05 159	2.30 457	1.67 264	1.40 299	2.17 276	1.50 348	0.36 347	0.21 193	0.33 322	0.37 423	0.34 258	0.29 197

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 104	0.73 309	1.42 110	0.92 198	1.08 384	2.97 194	0.53 98	1.77 58	1.39 110	1.16 169	1.54 232	0.58 60	0.65 71	1.03 56	0.84 168	0.25 96	0.23 251	0.30 243	0.24 201	0.43 375	0.29 197

tta	2.00 316	0.57 147	4.46 297	1.36 446	0.57 178	2.03 100	0.73 202	4.25 482	2.80 488	2.32 430	2.31 463	1.95 320	1.52 339	10.99 531	2.13 448	0.34 315	0.32 394	0.36 375	0.31 357	0.29 147	0.29 197

qqq1	1.92 301	0.57 147	4.46 297	1.36 446	0.57 178	2.03 100	0.73 202	4.25 482	2.80 488	2.32 430	2.31 463	1.95 320	1.52 339	10.99 531	0.71 119	0.34 315	0.32 394	0.30 243	0.23 175	0.29 147	0.29 197

fff1	1.92 301	0.57 147	4.46 297	1.36 446	0.57 178	2.03 100	0.73 202	4.25 482	2.80 488	2.32 430	2.31 463	1.95 320	1.52 339	10.99 531	0.71 119	0.34 315	0.32 394	0.30 243	0.23 175	0.29 147	0.29 197

cc1	1.98 312	0.74 319	13.77 411	1.78 527	0.36 17	4.48 505	0.74 214	4.23 472	3.95 563	1.01 150	1.81 331	0.72 97	1.62 363	2.13 269	0.64 80	0.29 198	0.17 51	0.32 287	0.21 122	0.31 189	0.29 197

ffm	1.72 266	0.60 181	5.21 310	1.14 335	0.99 357	3.62 313	0.86 300	4.22 468	3.37 546	2.20 388	2.30 457	3.48 483	1.62 363	2.21 282	0.65 87	0.29 198	0.16 33	0.48 464	0.37 423	0.30 170	0.29 197

ff1	2.96 474	0.60 181	5.21 310	1.14 335	0.99 357	3.62 313	0.86 300	4.22 468	3.37 546	2.20 388	2.30 457	3.48 483	1.62 363	11.62 558	16.09 587	0.29 198	0.16 33	0.48 464	0.37 423	0.30 170	0.29 197

tt1	1.79 278	0.73 309	10.41 372	1.75 524	0.36 17	4.55 526	0.79 251	4.22 468	3.37 546	1.08 161	1.80 319	0.74 109	1.48 326	2.21 282	0.65 87	0.29 198	0.16 33	0.31 267	0.22 157	0.30 170	0.29 197

whm_eth	0.94 109	0.72 298	2.56 226	0.64 27	0.59 190	1.90 89	0.75 224	2.71 184	1.40 114	0.91 134	1.04 100	0.85 134	0.82 138	1.14 82	0.78 146	0.35 335	0.29 363	0.25 101	0.27 263	0.45 391	0.29 197

anonymousdsp2	1.26 199	0.60 181	3.74 288	1.02 274	0.41 60	3.60 308	0.72 195	3.68 318	1.47 139	1.37 186	1.56 240	1.83 304	1.01 194	2.00 256	0.66 92	0.29 198	0.20 159	0.28 199	0.20 106	0.32 220	0.29 197

Patchmatch Stereo++	1.25 192	0.65 239	2.06 182	0.75 78	0.37 32	4.68 547	0.76 227	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.47 211	1.78 285	1.14 246	2.44 292	0.90 196	0.48 460	0.23 251	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197
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
PSM-adaLoss	1.24 188	0.65 239	2.03 170	0.75 78	0.37 32	4.68 547	0.73 202	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.47 211	1.78 285	1.13 239	2.18 278	0.87 184	0.48 460	0.23 251	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

ROB_FTStereo_v2	1.23 183	0.66 250	2.02 169	0.75 78	0.37 32	4.67 546	0.76 227	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.46 206	1.78 285	1.14 246	2.08 264	0.88 189	0.48 460	0.22 222	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

ROB_FTStereo	1.25 192	0.66 250	2.14 189	0.75 78	0.37 32	4.65 543	0.77 240	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.47 211	1.78 285	1.13 239	2.26 287	0.86 178	0.47 455	0.22 222	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

HUI-Stereo	1.25 192	0.66 250	2.33 210	0.75 78	0.37 32	4.68 547	0.78 244	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.46 206	1.79 292	1.13 239	2.17 276	0.85 171	0.48 460	0.23 251	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

iGMRVC	1.26 199	0.66 250	2.14 189	0.75 78	0.37 32	4.66 544	0.74 214	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.46 206	1.78 285	1.14 246	2.46 294	0.92 210	0.48 460	0.23 251	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

RAFT-RH_RVC	2.63 439	0.55 126	19.97 528	1.26 395	0.47 111	4.46 503	0.57 113	1.71 51	1.64 246	3.06 529	5.51 563	2.03 336	1.28 273	6.70 415	1.52 357	0.42 418	0.22 222	0.37 387	0.34 385	0.28 129	0.29 197

iRAFT	1.25 192	0.65 239	2.06 182	0.75 78	0.37 32	4.68 547	0.76 227	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.47 211	1.78 285	1.14 246	2.44 292	0.90 196	0.48 460	0.23 251	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

RAFT-IKP	1.25 192	0.66 250	2.23 200	0.75 78	0.37 32	4.64 541	0.74 214	2.53 148	1.58 217	1.99 308	1.47 211	1.78 285	1.13 239	2.22 284	0.92 210	0.48 460	0.22 222	0.32 287	0.27 263	0.40 322	0.29 197

DIP-Stereo	1.24 188	0.69 271	1.77 144	0.65 35	0.61 198	4.29 476	0.58 122	4.44 539	2.53 448	1.98 303	1.33 174	0.91 153	0.86 149	1.25 116	1.25 289	0.36 347	0.23 251	0.32 287	0.23 175	0.32 220	0.29 197
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	2.87 464	0.57 147	17.46 475	0.92 198	0.90 329	3.70 324	1.20 437	5.64 584	2.51 446	3.22 538	2.43 474	2.54 394	1.59 353	11.41 548	1.65 385	0.34 315	0.25 311	0.26 131	0.23 175	0.30 170	0.29 197
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 441	5.00 572	19.28 508	2.06 552	1.09 388	3.83 349	1.13 421	4.14 448	2.09 344	1.85 262	2.03 395	2.01 335	1.51 337	3.58 343	1.58 365	0.34 315	0.21 193	0.32 287	0.21 122	0.44 383	0.29 197

FlowAnything_test	0.75 39	0.60 181	1.18 65	0.82 116	0.58 187	2.29 124	0.66 167	1.38 14	0.80 25	1.03 157	0.76 43	0.63 70	0.49 27	0.84 19	0.91 205	0.31 265	0.27 340	0.40 412	0.48 488	0.31 189	0.30 226

MM-Stereo_test3	1.09 152	0.59 169	1.55 125	1.73 522	1.18 406	1.91 91	0.86 300	3.52 291	1.76 283	1.25 173	1.86 355	1.10 185	0.69 84	1.32 135	0.86 178	0.27 133	0.23 251	0.27 163	0.22 157	0.34 258	0.30 226

UGAM	2.58 436	0.56 138	18.55 493	0.89 174	0.71 249	3.23 228	1.03 394	2.75 190	1.75 281	1.36 183	2.77 508	2.69 408	1.28 273	10.75 519	1.40 320	0.28 173	0.24 286	0.40 412	0.31 357	0.35 276	0.30 226

DCRE	1.44 226	0.74 319	3.50 277	1.13 334	0.72 251	1.78 81	0.67 169	2.14 96	1.56 208	1.99 308	8.09 575	1.73 277	1.07 221	1.24 110	0.83 165	0.23 60	0.25 311	0.26 131	0.26 237	0.28 129	0.30 226

Sa-1000	1.63 255	0.79 351	3.56 280	1.11 323	0.48 119	4.06 414	1.41 472	4.49 548	2.75 479	2.00 320	2.80 511	1.84 307	1.43 312	2.64 317	1.50 348	0.27 133	0.19 119	0.36 375	0.33 377	0.36 289	0.30 226

SA	1.62 251	0.75 332	3.78 290	1.07 293	0.43 73	4.26 469	1.36 458	4.45 542	3.12 522	1.63 219	1.97 384	1.68 266	2.26 459	2.55 308	1.27 296	0.27 133	0.22 222	0.37 387	0.37 423	0.35 276	0.30 226

GLC_STEREO	0.76 47	0.52 91	1.12 51	0.83 127	0.33 11	1.86 87	0.82 275	1.46 22	1.38 109	0.95 144	1.04 100	0.68 84	0.72 91	0.97 45	0.80 153	0.23 60	0.25 311	0.32 287	0.25 215	0.32 220	0.30 226

LMCR-Stereo	2.40 400	1.31 485	18.61 494	1.59 502	0.86 312	3.87 367	1.15 424	4.32 514	1.60 233	2.25 409	2.27 445	1.13 188	2.43 471	2.48 296	1.60 369	0.88 544	0.24 286	0.29 221	0.24 201	0.56 440	0.30 226

rafts_anoy	1.24 188	0.80 355	3.61 284	1.17 356	1.20 419	3.00 195	0.61 133	3.17 242	1.58 217	1.37 186	1.26 153	1.19 201	1.12 237	1.78 226	1.25 289	0.32 286	0.23 251	0.32 287	0.32 369	0.31 189	0.30 226

RALCasStereoNet	1.19 170	1.02 424	2.06 182	1.12 327	1.14 397	3.08 207	0.70 190	2.99 220	1.73 273	1.34 180	1.68 274	1.18 197	0.91 168	2.16 274	1.00 236	0.30 242	0.26 329	0.24 73	0.21 122	0.29 147	0.30 226

GASTEREO	1.00 135	0.98 418	1.23 73	0.90 184	0.40 53	3.40 259	0.88 324	2.77 193	1.44 125	1.39 189	1.30 165	0.55 53	1.35 288	1.33 136	0.64 80	0.25 96	0.19 119	0.25 101	0.25 215	0.25 78	0.31 236

G2L-Stereo_test	2.11 335	0.86 382	7.12 327	1.65 511	1.19 413	3.54 295	1.02 392	3.57 300	2.01 326	2.50 462	1.68 274	3.15 455	1.50 333	9.21 469	1.62 377	0.28 173	0.19 119	0.23 41	0.22 157	0.27 112	0.31 236

S2M2_L	0.64 17	0.55 126	1.07 18	0.89 174	0.54 154	1.08 14	0.20 1	1.16 9	1.37 106	0.59 28	0.81 55	0.86 138	0.47 19	0.70 3	0.65 87	0.31 265	0.33 401	0.27 163	0.27 263	0.36 289	0.31 236
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ours_stereo	0.76 47	0.64 229	1.40 108	0.86 156	0.61 198	1.12 16	0.57 113	1.63 43	1.20 78	0.72 64	1.43 201	0.70 88	0.62 62	1.56 181	0.58 64	0.25 96	0.18 84	0.26 131	0.21 122	0.29 147	0.31 236

x	1.15 163	0.57 147	1.53 121	1.44 470	0.67 231	1.94 93	0.97 377	3.87 361	1.57 214	1.61 216	1.28 161	1.58 253	1.22 264	1.93 250	1.04 242	0.28 173	0.30 376	0.34 340	0.29 320	0.32 220	0.31 236

iRaft-Stereo_20w	1.88 291	0.62 208	10.58 374	0.90 184	0.83 299	2.96 193	0.78 244	4.90 569	1.58 217	2.29 416	1.60 251	1.25 210	4.51 548	2.28 288	0.90 196	0.29 198	0.21 193	0.26 131	0.24 201	0.41 346	0.31 236

PSM-softLoss	1.66 260	0.59 169	5.15 308	2.25 557	0.48 119	4.68 547	0.69 183	2.57 162	1.52 178	2.14 362	1.45 204	1.42 235	0.99 190	6.04 399	1.20 274	0.41 407	0.23 251	0.37 387	0.39 443	0.32 220	0.31 236

KMStereo	1.66 260	0.59 169	5.15 308	2.25 557	0.48 119	4.68 547	0.69 183	2.57 162	1.52 178	2.14 362	1.45 204	1.42 235	0.99 190	6.04 399	1.20 274	0.41 407	0.23 251	0.37 387	0.39 443	0.32 220	0.31 236

CRE-IMP	1.23 183	0.61 198	2.14 189	0.82 116	0.39 47	4.54 521	0.83 280	2.63 174	1.55 202	1.95 296	1.46 206	1.87 312	0.96 179	1.48 169	1.33 311	0.45 439	0.21 193	0.31 267	0.26 237	0.41 346	0.31 236

iRaftStereo_RVC	1.09 152	0.70 282	1.39 105	0.95 222	0.45 90	3.83 349	0.42 55	2.37 125	1.58 217	1.69 231	1.76 305	1.80 295	0.83 143	1.50 172	0.98 231	0.28 173	0.18 84	0.29 221	0.26 237	0.30 170	0.31 236

DN-CSS_ROB	1.91 298	1.55 511	11.13 381	1.82 534	0.88 321	3.99 402	0.61 133	4.01 406	1.67 254	1.64 222	1.89 365	1.39 228	1.06 217	3.23 334	1.50 348	0.31 265	0.19 119	0.44 440	0.29 320	0.37 301	0.31 236

DLNR-FE	28.68 620	56.10 632	49.61 623	183.75 636	105.98 631	3.44 265	0.28 10	29.58 623	1.49 156	1.01 150	1.26 153	0.93 162	0.63 65	3.81 350	1.51 354	33.14 629	0.41 467	0.26 131	0.23 175	99.94 634	0.32 247

IGEV-FE	2.16 344	0.69 271	20.56 558	1.22 379	0.54 154	2.18 114	0.53 98	3.38 274	1.61 237	1.93 290	1.55 236	3.74 503	1.06 217	1.56 181	0.91 205	0.29 198	0.20 159	0.27 163	0.29 320	0.40 322	0.32 247

MSCF	0.97 123	0.82 366	1.26 79	0.88 167	0.40 53	3.17 218	0.88 324	2.79 201	1.39 110	1.32 178	1.19 130	0.58 60	1.33 283	1.28 122	0.64 80	0.25 96	0.19 119	0.25 101	0.25 215	0.28 129	0.32 247

G2L-ROB	2.13 340	0.78 347	10.06 365	1.19 365	1.06 378	3.84 354	0.93 357	3.32 264	2.27 384	2.20 388	1.47 211	2.65 406	1.20 263	8.38 449	1.81 406	0.28 173	0.19 119	0.23 41	0.22 157	0.28 129	0.32 247

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 95	0.47 56	2.08 185	0.76 92	0.73 256	3.91 372	0.41 50	2.07 90	1.07 69	0.77 93	0.89 68	0.64 72	0.86 149	0.95 40	0.77 145	0.26 111	0.18 84	0.26 131	0.19 86	0.32 220	0.32 247

fffy	0.80 64	0.59 169	1.56 127	1.00 257	0.47 111	1.27 34	0.76 227	1.90 71	1.02 64	0.75 74	1.35 182	0.83 127	0.72 91	1.70 217	0.62 74	0.23 60	0.19 119	0.27 163	0.21 122	0.28 129	0.32 247

model_zeroshot	1.21 178	0.60 181	3.55 278	1.05 284	0.57 178	3.46 271	0.63 151	2.73 187	1.55 202	2.05 336	1.38 190	1.50 244	0.82 138	1.69 214	0.87 184	0.29 198	0.23 251	0.30 243	0.23 175	0.27 112	0.32 247

test_sample1	1.62 251	0.55 126	1.88 153	1.44 470	0.79 278	2.27 122	0.64 154	4.00 404	1.82 291	1.87 269	1.35 182	1.57 251	1.62 363	9.55 478	1.24 286	0.30 242	0.27 340	0.31 267	0.28 292	0.32 220	0.32 247

ACVNet-DCA	1.85 284	0.74 319	13.77 411	1.78 527	0.36 17	4.48 505	0.74 214	3.98 398	1.53 185	1.01 150	1.81 331	0.72 97	1.62 363	2.13 269	0.64 80	0.29 198	0.17 51	0.32 287	0.21 122	0.33 240	0.32 247

xx1	2.03 321	0.74 319	13.77 411	1.78 527	0.36 17	4.48 505	0.74 214	4.23 472	3.95 563	1.01 150	1.81 331	1.79 292	1.34 285	2.13 269	0.64 80	0.29 198	0.17 51	0.33 322	0.33 377	0.33 240	0.32 247

1test111	1.99 315	0.74 319	13.77 411	1.78 527	0.36 17	4.48 505	0.74 214	3.98 398	1.53 185	1.01 150	1.81 331	0.72 97	1.62 363	4.66 369	0.98 231	0.29 198	0.17 51	0.32 287	0.21 122	0.33 240	0.32 247

IGEV_Zeroshot_test	2.16 344	0.69 271	20.60 562	1.22 379	0.54 154	2.18 114	0.53 98	3.38 274	1.61 237	1.93 290	1.55 236	3.76 505	1.05 210	1.55 180	0.91 205	0.29 198	0.20 159	0.27 163	0.29 320	0.40 322	0.32 247

DLNR_Zeroshot_test	28.62 619	55.50 631	49.94 625	183.62 635	115.05 635	3.43 264	0.28 10	29.49 622	1.49 156	1.01 150	1.26 153	0.93 162	0.63 65	3.92 357	1.51 354	29.81 628	0.41 467	0.26 131	0.23 175	93.28 632	0.32 247

qqq	1.30 210	0.57 147	1.67 135	1.15 348	0.51 133	2.18 114	0.91 342	3.98 398	1.53 185	1.50 202	1.24 144	1.79 292	1.34 285	4.66 369	0.98 231	0.28 173	0.31 386	0.33 322	0.33 377	0.33 240	0.32 247

raft_robust	1.92 301	1.15 453	3.34 272	1.02 274	0.43 73	3.84 354	0.46 73	4.42 535	2.52 447	1.67 229	1.36 186	2.17 351	6.37 572	6.78 420	1.04 242	0.28 173	0.24 286	0.30 243	0.35 401	0.31 189	0.32 247

IPLGR	2.53 425	0.58 161	20.46 555	0.82 116	0.52 144	4.56 531	0.50 84	4.30 506	2.38 418	1.87 269	1.53 230	1.68 266	1.72 396	6.95 423	1.15 262	0.28 173	0.21 193	0.27 163	0.23 175	0.33 240	0.32 247

IRAFT_RVC	1.87 287	0.60 181	4.33 296	2.40 566	0.66 224	4.59 534	1.59 493	2.96 217	1.51 169	2.23 403	1.75 296	2.09 346	2.63 483	6.70 415	1.50 348	0.33 303	0.21 193	0.33 322	0.29 320	0.32 220	0.32 247

EAI-Stereo	2.35 392	0.63 217	2.97 253	0.95 222	0.65 217	3.84 354	14.27 608	5.04 572	2.19 368	2.06 341	7.25 568	1.10 185	0.94 176	1.65 206	1.37 317	0.31 265	0.22 222	0.27 163	0.60 523	0.27 112	0.32 247

FE-Mocha	1.06 146	0.74 319	2.45 221	0.97 235	0.69 242	1.57 67	0.40 43	2.92 214	1.47 139	1.82 258	1.81 331	1.62 259	0.88 156	1.36 142	0.78 146	0.29 198	0.20 159	0.35 359	0.31 357	0.26 99	0.33 265

AIO-test2	1.61 249	1.30 481	3.40 273	1.16 354	1.31 442	3.18 220	0.74 214	4.06 423	1.52 178	1.72 240	2.21 437	0.78 115	0.74 101	3.64 347	0.95 226	3.64 590	0.26 329	0.35 359	0.42 468	0.37 301	0.33 265

test_sample2	1.75 273	0.56 138	2.25 201	1.41 464	0.80 280	2.91 181	0.86 300	4.05 419	2.04 333	1.91 284	1.39 192	1.57 251	1.55 350	10.65 516	1.06 244	0.32 286	0.28 353	0.32 287	0.30 341	0.36 289	0.33 265

GMStereo_Zeroshot	1.41 224	1.21 464	3.33 271	1.29 409	0.72 251	3.35 252	0.53 98	2.58 169	1.68 256	2.35 438	1.56 240	2.42 378	0.96 179	2.50 297	1.16 265	0.45 439	0.23 251	0.40 412	0.24 201	0.79 512	0.33 265

StereoVision	1.65 257	0.75 332	7.47 332	1.01 263	1.80 540	2.61 155	0.61 133	3.06 231	1.96 315	1.25 173	3.46 543	1.85 310	0.88 156	2.07 262	1.93 421	0.43 424	0.36 426	0.37 387	0.36 411	0.48 409	0.33 265

BUS	1.49 233	0.59 169	1.94 160	0.87 162	0.85 307	4.50 514	0.76 227	4.48 545	1.88 303	2.93 517	1.83 340	3.63 500	0.97 182	1.60 192	1.17 268	0.34 315	0.25 311	0.31 267	0.28 292	0.35 276	0.33 265

RAFT+CT+SA	1.62 251	0.72 298	7.42 330	0.97 235	1.42 477	4.04 411	0.94 363	3.90 371	1.61 237	1.61 216	1.63 260	1.33 220	1.18 257	2.73 324	1.10 253	0.27 133	0.19 119	0.31 267	0.34 385	0.33 240	0.33 265

test_5	1.87 287	0.75 332	10.23 369	1.14 335	1.40 468	3.85 362	1.27 446	3.91 376	1.93 313	1.69 231	1.78 313	1.67 264	1.79 406	2.99 332	1.17 268	0.30 242	0.18 84	0.35 359	0.33 377	0.34 258	0.33 265

BSDual-CNN	1.46 229	0.59 169	1.94 160	0.87 162	0.85 307	4.16 446	1.16 426	4.48 545	1.88 303	2.93 517	1.83 340	2.60 400	1.31 280	1.60 192	1.21 278	0.34 315	0.25 311	0.31 267	0.28 292	0.35 276	0.33 265

hknet	1.98 312	0.64 229	8.70 348	0.87 162	1.07 382	4.16 446	1.16 426	4.48 545	1.73 273	2.93 517	1.83 340	3.48 483	1.30 279	3.91 356	1.51 354	0.31 265	0.25 311	0.31 267	0.28 292	0.35 276	0.33 265

TRStereo	2.31 376	1.87 528	19.74 519	1.53 490	1.16 404	4.26 469	1.08 408	4.73 564	1.45 126	1.55 206	1.28 161	1.75 279	0.85 146	1.81 232	1.20 274	0.36 347	0.26 329	0.32 287	0.36 411	0.34 258	0.33 265

test_xeample	2.67 445	0.56 138	2.05 173	1.09 307	0.81 283	3.24 231	0.80 261	4.55 555	2.70 472	2.42 452	2.27 445	1.39 228	1.40 299	10.75 519	17.51 597	0.30 242	0.30 376	0.32 287	0.28 292	0.34 258	0.33 265

CFNet	2.34 387	1.10 443	8.96 350	1.34 435	1.24 428	4.09 421	0.73 202	4.04 415	2.77 481	1.62 218	1.87 358	2.27 356	1.45 319	11.41 548	1.82 408	0.31 265	0.24 286	0.43 435	0.36 411	0.43 375	0.33 265

IGEV-RUCA	0.90 99	0.53 105	1.05 12	0.81 106	0.74 261	3.89 369	0.80 261	1.92 74	1.41 117	0.96 147	0.71 35	0.70 88	0.73 96	1.30 132	0.68 100	0.29 198	0.20 159	0.25 101	0.19 86	0.43 375	0.34 278

mms	0.77 54	0.68 268	1.17 64	0.83 127	0.71 249	1.41 53	0.67 169	1.61 37	1.12 72	0.77 93	1.37 187	0.63 70	0.54 39	1.75 223	0.63 77	0.24 74	0.19 119	0.26 131	0.21 122	0.31 189	0.34 278

rvit_0105_6	1.00 135	0.93 402	2.21 195	0.92 198	0.55 162	1.52 65	0.79 251	2.41 127	2.96 507	0.76 88	0.72 38	1.02 174	0.75 104	1.42 155	0.81 159	0.40 392	0.43 476	0.34 340	0.31 357	0.43 375	0.34 278

mmm	1.27 204	0.58 161	2.20 193	1.41 464	0.68 236	2.39 132	0.85 295	3.90 371	1.63 245	2.20 388	1.84 345	1.28 213	1.50 333	1.91 249	0.89 192	0.31 265	0.27 340	0.45 447	0.37 423	0.38 306	0.34 278

11t1	1.11 155	0.53 105	1.80 147	1.55 497	0.65 217	2.20 118	0.60 129	3.66 315	1.49 156	1.60 211	1.26 153	1.03 177	1.35 288	1.72 219	0.97 228	0.28 173	0.31 386	0.29 221	0.23 175	0.30 170	0.34 278

1111x	3.13 497	0.57 147	8.38 343	1.20 370	0.76 267	3.80 345	0.88 324	4.61 559	2.63 463	2.31 426	2.16 427	1.95 320	1.81 414	11.54 554	18.13 600	0.32 286	0.31 386	0.32 287	0.30 341	0.35 276	0.34 278

CroCo-Stereo Lap2	0.99 133	0.89 389	2.55 225	0.99 249	1.80 540	0.54 3	0.46 73	3.10 233	1.24 82	1.07 160	1.21 136	1.05 181	0.78 121	1.26 117	1.08 249	0.27 133	0.23 251	0.27 163	0.21 122	0.43 375	0.34 278

IER	1.69 263	0.65 239	7.19 328	0.94 218	1.15 399	3.28 243	0.89 329	3.48 281	1.97 317	2.10 348	1.98 386	2.28 357	2.12 444	2.25 286	1.75 401	0.29 198	0.23 251	0.36 375	0.30 341	0.32 220	0.34 278

psmg	1.47 232	0.59 169	1.94 160	0.92 198	0.85 307	4.30 478	1.42 474	4.10 439	1.88 303	2.64 493	2.09 412	2.60 400	1.31 280	1.60 192	1.21 278	0.34 315	0.27 340	0.33 322	0.34 385	0.36 289	0.34 278

DAS	2.31 376	0.67 260	4.79 304	1.14 335	1.64 513	2.93 188	2.13 530	4.09 431	2.74 476	4.17 563	2.52 484	2.46 387	1.79 406	11.55 555	1.63 380	0.37 355	0.22 222	0.39 406	0.25 215	0.41 346	0.34 278

SepStereo	2.15 343	0.67 260	4.79 304	1.14 335	1.64 513	2.93 188	2.13 530	4.09 431	2.74 476	4.17 563	2.52 484	2.46 387	1.79 406	8.36 447	1.63 380	0.37 355	0.22 222	0.39 406	0.25 215	0.41 346	0.34 278

222	2.68 449	0.57 147	2.03 170	1.11 323	0.81 283	3.23 228	0.65 164	4.52 553	2.45 434	2.34 437	2.29 452	1.41 234	1.44 315	10.50 510	18.47 602	0.32 286	0.30 376	0.32 287	0.27 263	0.32 220	0.34 278

xxxx	2.67 445	0.54 119	2.03 170	1.22 379	0.81 283	3.49 280	0.63 151	4.49 548	2.49 442	2.22 399	2.23 440	2.05 340	1.38 292	10.05 497	17.91 598	0.32 286	0.32 394	0.30 243	0.27 263	0.33 240	0.34 278

AdaStereo	1.45 228	0.83 370	2.34 213	1.28 405	0.81 283	3.21 224	1.14 423	4.20 458	2.46 437	2.05 336	1.77 310	2.48 389	1.18 257	1.71 218	1.44 329	0.43 424	0.25 311	0.43 435	0.28 292	0.44 383	0.34 278
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.
G2L-Stereo	2.49 418	0.94 408	14.54 430	1.15 348	1.35 456	3.57 304	0.95 367	3.62 308	2.00 324	2.11 352	1.61 255	3.20 458	1.34 285	9.54 476	1.91 419	0.34 315	0.27 340	0.35 359	0.28 292	0.30 170	0.35 292

AIO-test1	2.18 348	0.66 250	18.95 499	0.89 174	1.48 484	3.40 259	0.97 377	4.19 457	1.68 256	0.86 126	1.35 182	0.99 169	0.75 104	4.47 366	1.27 296	0.23 60	0.23 251	0.28 199	0.33 377	0.31 189	0.35 292

GCAP-BAT	1.21 178	0.74 319	3.23 264	0.95 222	0.70 246	3.86 364	0.93 357	1.89 68	1.48 148	1.85 262	1.96 378	1.68 266	0.79 125	1.78 226	0.81 159	0.29 198	0.20 159	0.24 73	0.20 106	0.26 99	0.35 292

RAFT	1.23 183	0.84 375	2.05 173	0.96 228	0.47 111	1.80 83	0.94 363	3.18 244	1.46 134	1.60 211	1.71 285	3.04 445	1.59 353	1.64 204	1.32 307	0.38 372	0.24 286	0.40 412	0.32 369	0.40 322	0.35 292

PSMNet-RSSM	1.96 308	0.77 341	3.26 266	1.29 409	1.31 442	4.19 458	0.96 374	3.68 318	1.89 307	2.05 336	1.80 319	2.60 400	1.70 392	9.84 486	1.81 406	0.35 335	0.29 363	0.35 359	0.37 423	0.42 365	0.35 292

HSM	2.35 392	0.81 359	2.21 195	1.14 335	1.55 497	3.44 265	1.03 394	3.99 402	2.25 379	2.29 416	2.11 417	8.04 585	3.05 505	11.60 556	1.71 391	0.33 303	0.22 222	0.28 199	0.23 175	0.32 220	0.35 292

SMFormer	2.00 316	0.57 147	4.46 297	1.36 446	0.57 178	2.03 100	0.73 202	4.25 482	2.80 488	2.32 430	2.31 463	1.95 320	1.52 339	10.99 531	2.13 448	0.34 315	0.32 394	0.36 375	0.31 357	0.38 306	0.36 298

MyStereo06	2.46 411	0.72 298	19.97 528	1.02 274	0.99 357	4.26 469	0.86 300	3.51 290	1.68 256	1.92 286	1.73 290	4.01 517	4.22 541	1.62 198	0.88 189	0.24 74	0.23 251	0.34 340	0.26 237	0.42 365	0.36 298

MyStereo05	2.37 398	0.72 298	19.94 526	1.02 274	0.99 357	4.26 469	0.86 300	4.01 406	2.62 461	2.14 362	1.26 153	2.28 357	1.63 376	2.07 262	1.68 388	0.24 74	0.23 251	0.34 340	0.26 237	0.42 365	0.36 298

TestStereo1	1.56 238	0.81 359	2.32 208	1.61 507	0.64 209	4.13 433	1.36 458	3.79 341	3.20 533	1.60 211	2.57 491	1.39 228	2.15 448	2.51 300	1.30 304	0.29 198	0.20 159	0.34 340	0.25 215	0.40 322	0.36 298

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 404	1.47 505	14.14 422	1.30 416	1.35 456	3.51 287	1.64 499	4.04 415	2.10 352	2.46 457	1.88 359	2.28 357	2.51 477	4.73 372	3.17 504	0.38 372	0.19 119	0.35 359	0.20 106	0.40 322	0.36 298

NINENet	1.87 287	0.74 319	2.60 229	1.12 327	1.06 378	4.50 514	0.76 227	4.41 534	2.24 376	2.16 375	1.86 355	3.63 500	0.97 182	8.00 443	1.17 268	0.41 407	0.30 376	0.41 424	0.30 341	0.41 346	0.36 298

SA-5K	1.56 238	0.81 359	2.32 208	1.61 507	0.64 209	4.13 433	1.36 458	3.79 341	3.20 533	1.60 211	2.57 491	1.39 228	2.15 448	2.51 300	1.30 304	0.29 198	0.20 159	0.34 340	0.25 215	0.40 322	0.36 298

IPLG	2.48 416	0.65 239	19.63 516	0.91 192	0.79 278	4.60 536	0.56 110	4.31 509	1.84 298	1.91 284	2.00 391	1.31 218	1.38 292	6.61 411	1.53 358	0.27 133	0.20 159	0.27 163	0.23 175	0.31 189	0.36 298

GANet-ADL	2.20 351	0.73 309	20.11 536	1.25 388	0.69 242	3.83 349	0.76 227	3.49 284	1.71 267	1.65 226	1.99 389	2.10 347	1.10 232	1.42 155	1.26 292	0.38 372	0.33 401	0.25 101	0.22 157	0.42 365	0.36 298

NF-Stereo	1.58 241	0.61 198	2.66 239	2.26 559	0.47 111	4.68 547	0.67 169	3.31 259	1.48 148	2.11 352	1.59 247	1.36 224	1.09 226	6.08 401	1.20 274	0.40 392	0.20 159	0.36 375	0.34 385	0.31 189	0.36 298

test-1	1.23 183	0.65 239	1.88 153	0.96 228	0.52 144	3.84 354	0.62 148	4.01 406	1.47 139	1.93 290	1.78 313	1.83 304	0.92 171	1.19 103	1.28 300	0.26 111	0.29 363	0.31 267	0.24 201	0.29 147	0.36 298

GMStereo	1.01 138	1.00 422	2.86 250	0.83 127	0.45 90	1.47 59	0.57 113	1.89 68	2.11 354	1.52 203	1.24 144	0.87 140	0.74 101	1.58 185	0.94 221	0.40 392	0.21 193	0.30 243	0.30 341	0.47 406	0.36 298
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GwcNet-RSSM	2.66 443	1.05 430	15.91 449	1.22 379	1.19 413	4.12 430	1.12 418	3.84 352	2.02 327	1.93 290	1.79 316	3.12 453	1.46 322	10.37 507	2.05 437	0.33 303	0.27 340	0.35 359	0.30 341	0.40 322	0.36 298

MLCV	1.87 287	0.91 396	8.59 345	1.10 316	0.57 178	3.59 306	0.53 98	3.70 328	2.20 370	2.80 509	2.25 443	2.00 332	1.42 309	4.13 361	1.86 413	0.30 242	0.20 159	0.32 287	0.21 122	0.33 240	0.36 298

coex_refinement	2.10 332	0.85 379	3.67 287	1.31 419	1.13 396	3.21 224	0.85 295	3.86 358	2.31 396	2.51 466	1.92 373	3.49 489	1.69 390	11.08 538	2.13 448	0.37 355	0.25 311	0.27 163	0.31 357	0.41 346	0.37 312

test_sample3	2.34 387	0.61 198	11.94 389	1.33 427	0.85 307	3.10 211	0.73 202	4.24 480	2.19 368	2.21 397	1.75 296	1.80 295	1.41 304	11.11 540	1.46 334	0.35 335	0.29 363	0.34 340	0.35 401	0.39 317	0.37 312

MyStereo07	1.01 138	0.80 355	1.26 79	1.00 257	1.04 373	3.95 389	0.95 367	2.07 90	1.42 119	0.75 74	1.22 139	0.68 84	0.91 168	1.63 202	0.67 97	0.24 74	0.24 286	0.34 340	0.26 237	0.41 346	0.37 312

MyStereo04	2.29 372	0.80 355	18.77 495	1.00 257	1.04 373	3.95 389	0.95 367	3.91 376	2.54 452	1.99 308	1.27 160	2.31 364	1.65 381	2.02 260	1.77 402	0.24 74	0.24 286	0.34 340	0.26 237	0.41 346	0.37 312

mmx	2.98 480	0.60 181	5.21 310	1.14 335	0.99 357	3.62 313	0.86 300	4.49 548	3.05 517	2.20 388	2.30 457	3.48 483	1.62 363	11.62 558	16.09 587	0.33 303	0.28 353	0.48 464	0.37 423	0.44 383	0.37 312

xxx	2.98 480	0.60 181	5.21 310	1.14 335	0.99 357	3.62 313	0.86 300	4.49 548	3.05 517	2.20 388	2.30 457	3.48 483	1.62 363	11.62 558	16.09 587	0.33 303	0.28 353	0.48 464	0.37 423	0.44 383	0.37 312

knoymous	1.30 210	0.60 181	5.57 315	0.88 167	0.75 263	3.04 198	0.90 334	2.68 180	1.33 99	1.48 199	1.07 111	2.78 424	0.88 156	1.29 127	0.85 171	0.31 265	0.22 222	0.35 359	0.20 106	0.45 391	0.37 312

OCTAStereo	1.58 241	0.61 198	2.72 242	2.27 562	0.46 101	4.68 547	0.67 169	3.30 258	1.48 148	2.11 352	1.59 247	1.36 224	1.09 226	6.02 398	1.21 278	0.41 407	0.20 159	0.36 375	0.34 385	0.31 189	0.37 312

DEmStereo	2.97 478	0.58 161	13.42 404	0.79 101	0.51 133	3.84 354	1.84 516	2.42 130	1.60 233	2.25 409	2.74 504	2.03 336	6.04 566	6.79 422	12.80 578	0.35 335	0.26 329	0.26 131	0.27 263	0.27 112	0.37 312

DRaft	2.28 369	0.56 138	2.64 238	0.74 77	0.46 101	3.94 384	1.23 442	2.32 122	1.55 202	2.64 493	2.80 511	1.60 256	5.34 559	6.96 424	10.99 568	0.34 315	0.22 222	0.27 163	0.27 263	0.29 147	0.37 312

RE-Stereo	1.58 241	0.61 198	2.72 242	2.26 559	0.46 101	4.68 547	0.68 177	3.31 259	1.48 148	2.11 352	1.59 247	1.36 224	1.09 226	6.01 396	1.22 281	0.41 407	0.20 159	0.36 375	0.34 385	0.31 189	0.37 312

TVStereo	1.58 241	0.61 198	2.72 242	2.26 559	0.46 101	4.68 547	0.68 177	3.31 259	1.48 148	2.11 352	1.59 247	1.36 224	1.09 226	6.01 396	1.22 281	0.41 407	0.20 159	0.36 375	0.34 385	0.31 189	0.37 312

HCRNet	1.60 247	0.56 138	2.47 222	0.78 99	1.36 459	4.11 428	0.71 192	3.57 300	2.79 484	1.75 246	1.61 255	1.58 253	1.41 304	5.79 393	1.56 362	0.34 315	0.28 353	0.36 375	0.29 320	0.33 240	0.37 312

SFCPSM	2.18 348	0.63 217	17.03 465	0.88 167	0.98 354	3.74 333	1.28 448	4.09 431	2.16 363	1.85 262	1.83 340	1.65 262	1.39 295	2.50 297	1.50 348	0.33 303	0.27 340	0.39 406	0.36 411	0.34 258	0.37 312

cf-r	2.57 435	0.79 351	16.09 451	1.48 481	1.35 456	4.19 458	0.93 357	3.68 318	2.36 407	1.97 301	1.81 331	3.42 479	1.45 319	8.24 446	1.83 410	0.32 286	0.26 329	0.33 322	0.30 341	0.34 258	0.37 312

z-ln-s-r	2.67 445	1.16 456	12.43 393	1.34 435	1.26 433	3.70 324	1.21 440	4.20 458	2.38 418	2.04 334	1.92 373	2.43 381	1.60 359	10.58 512	5.19 532	0.29 198	0.20 159	0.32 287	0.24 201	0.51 419	0.38 327

test_sample4	2.34 387	0.63 217	11.59 385	1.30 416	0.83 299	3.07 205	0.72 195	4.27 490	2.30 392	2.30 420	1.88 359	1.73 277	1.42 309	11.14 541	1.46 334	0.35 335	0.29 363	0.35 359	0.36 411	0.40 322	0.38 327

CrosDoStereo	5.24 560	0.60 181	20.23 540	0.82 116	0.51 133	3.39 256	18.11 612	3.82 348	2.27 384	1.98 303	8.74 580	1.96 325	6.96 578	7.35 428	26.35 616	0.30 242	0.22 222	0.30 243	0.28 292	0.33 240	0.38 327

DeepStereo_LL	5.24 560	0.60 181	20.23 540	0.82 116	0.51 133	3.39 256	18.11 612	3.82 348	2.27 384	1.98 303	8.74 580	1.96 325	6.96 578	7.35 428	26.35 616	0.30 242	0.22 222	0.30 243	0.28 292	0.33 240	0.38 327

DeepStereo_RVC	1.55 234	0.63 217	3.32 270	0.77 97	0.42 67	4.49 511	0.72 195	2.50 145	1.58 217	2.02 327	1.81 331	1.54 249	6.38 574	1.73 220	1.19 271	0.46 446	0.22 222	0.29 221	0.28 292	0.35 276	0.38 327

sCroCo_RVC	1.06 146	0.82 366	5.05 306	1.02 274	1.05 375	0.98 9	0.61 133	2.06 88	1.29 94	0.69 57	1.26 153	0.82 125	1.10 232	1.20 104	0.90 196	0.42 418	0.40 458	0.33 322	0.30 341	0.46 402	0.38 327

DMCA	1.72 266	0.74 319	6.63 321	1.14 335	0.96 343	3.98 401	0.90 334	3.75 333	2.76 480	2.83 512	1.58 243	2.35 368	1.18 257	1.58 185	1.98 430	0.40 392	0.27 340	0.42 431	0.26 237	0.36 289	0.38 327

test_sample5	2.33 383	0.62 208	11.29 382	1.29 409	0.83 299	3.09 208	0.74 214	4.28 495	2.31 396	2.20 388	1.97 384	1.68 266	1.39 295	11.19 542	1.47 339	0.37 355	0.31 386	0.37 387	0.37 423	0.41 346	0.39 334

DispNO	3.00 484	0.75 332	18.92 498	1.17 356	1.10 390	3.72 328	0.94 363	4.29 498	2.54 452	2.24 406	2.28 449	4.51 542	2.12 444	11.40 547	2.09 443	0.31 265	0.28 353	0.31 267	0.28 292	0.36 289	0.39 334

CoDeX	2.40 400	0.78 347	13.21 401	1.00 257	1.18 406	3.24 231	1.32 452	4.14 448	2.41 425	1.74 244	1.84 345	2.05 340	1.47 324	10.03 496	1.60 369	0.34 315	0.28 353	0.32 287	0.27 263	0.32 220	0.39 334

DualNet	2.33 383	0.62 208	11.29 382	1.29 409	0.83 299	3.09 208	0.74 214	4.28 495	2.31 396	2.26 412	2.04 398	1.68 266	1.39 295	11.19 542	1.47 339	0.37 355	0.31 386	0.37 387	0.37 423	0.41 346	0.39 334

iinet-f	2.26 362	1.18 459	13.71 409	1.14 335	1.11 392	3.77 337	1.10 414	4.14 448	2.17 365	2.06 341	1.76 305	2.99 441	2.99 498	2.50 297	2.49 478	0.35 335	0.39 453	0.27 163	0.28 292	0.45 391	0.39 334

gwcnet-sp	2.31 376	1.21 464	17.34 467	1.08 301	0.92 332	3.56 300	1.04 397	3.69 323	2.09 344	2.55 473	1.60 251	1.80 295	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 363	0.30 243	0.28 292	0.38 306	0.39 334

scenet	2.31 376	1.21 464	17.34 467	1.08 301	0.92 332	3.56 300	1.04 397	3.69 323	2.09 344	2.55 473	1.60 251	1.80 295	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 363	0.30 243	0.28 292	0.38 306	0.39 334

ToySt	1.35 217	0.72 298	3.65 286	1.01 263	0.50 131	3.31 249	1.01 388	3.46 280	1.73 273	1.30 176	1.55 236	2.07 345	1.47 324	1.88 246	1.40 320	0.27 133	0.27 340	0.30 243	0.32 369	0.42 365	0.39 334

ssnet	2.31 376	1.21 464	17.34 467	1.08 301	0.92 332	3.56 300	1.04 397	3.69 323	2.09 344	2.55 473	1.60 251	1.80 295	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 363	0.30 243	0.28 292	0.38 306	0.39 334

iRaft-Stereo_5w	2.10 332	0.83 370	8.57 344	0.81 106	0.76 267	3.21 224	0.84 286	3.71 329	1.65 250	1.56 208	2.50 481	2.20 353	2.23 457	9.13 466	2.01 433	0.38 372	0.19 119	0.35 359	0.27 263	0.45 391	0.39 334

MIPNet	2.33 383	0.71 294	19.82 521	0.89 174	0.56 166	4.76 565	0.61 133	4.32 514	2.37 413	1.83 260	1.48 218	1.48 241	1.98 435	2.63 315	1.44 329	0.29 198	0.20 159	0.26 131	0.23 175	0.30 170	0.39 334

PFNet	2.47 414	0.60 181	16.95 464	2.15 556	0.81 283	4.63 540	0.91 342	2.55 158	1.52 178	2.40 449	2.79 509	1.83 304	1.42 309	7.54 432	1.34 314	0.33 303	0.21 193	0.36 375	0.27 263	0.32 220	0.39 334

Pruner-Stereo	1.32 216	0.59 169	2.11 188	1.79 532	0.47 111	4.73 560	0.79 251	2.53 148	1.72 270	2.47 459	1.58 243	1.48 241	1.03 198	1.66 207	1.47 339	0.44 430	0.21 193	0.34 340	0.30 341	0.30 170	0.39 334

psm_up	2.28 369	0.81 359	5.45 314	1.26 395	1.50 487	3.84 354	1.23 442	4.23 472	2.03 329	2.55 473	1.80 319	2.44 385	1.65 381	12.90 589	1.58 365	0.37 355	0.38 444	0.41 424	0.34 385	0.43 375	0.39 334

UNet	2.51 421	0.74 319	20.17 538	1.14 335	1.44 478	3.48 277	0.76 227	3.77 337	1.87 301	2.05 336	1.57 242	2.75 416	2.39 468	3.51 341	2.51 480	0.32 286	0.26 329	0.41 424	0.26 237	0.38 306	0.39 334

UPFNet	1.81 281	0.63 217	6.71 322	1.25 388	1.44 478	3.50 284	1.35 456	4.02 410	1.85 299	2.40 449	1.52 223	2.41 375	1.40 299	3.62 345	1.88 415	0.34 315	0.33 401	0.37 387	0.31 357	0.41 346	0.39 334

FENet	2.25 359	0.50 79	20.29 547	1.35 440	0.67 231	4.01 405	0.60 129	3.95 389	1.99 320	1.96 299	1.11 117	2.43 381	1.43 312	1.60 192	1.39 318	0.32 286	0.22 222	0.33 322	0.26 237	0.29 147	0.39 334

ac_64	2.35 392	0.62 208	9.77 360	1.32 422	1.71 527	3.27 239	0.93 357	3.48 281	2.50 443	1.74 244	1.73 290	3.91 511	1.77 403	10.21 502	1.86 413	0.40 392	0.31 386	0.33 322	0.30 341	0.34 258	0.39 334

CFNet-ft	1.90 294	0.95 410	3.56 280	1.07 293	1.54 493	4.09 421	0.90 334	2.85 207	1.82 291	1.78 250	1.70 281	2.75 416	1.48 326	9.33 471	1.72 393	0.33 303	0.30 376	0.61 521	0.36 411	0.52 423	0.39 334

CFNet_RVC	1.90 294	0.95 410	3.56 280	1.07 293	1.54 493	4.09 421	0.90 334	2.85 207	1.82 291	1.78 250	1.70 281	2.75 416	1.48 326	9.33 471	1.72 393	0.33 303	0.30 376	0.61 521	0.36 411	0.52 423	0.39 334

rvit_0105_4	1.07 150	0.99 419	2.39 216	0.93 214	0.54 154	1.62 74	0.84 286	2.77 193	2.91 502	0.80 103	0.91 74	1.09 182	0.86 149	1.63 202	0.85 171	0.40 392	0.45 486	0.35 359	0.31 357	0.43 375	0.40 354

GANet-RSSM	1.98 312	0.62 208	3.49 275	1.69 515	1.23 426	4.22 464	0.91 342	3.31 259	1.86 300	1.81 256	1.74 292	2.34 366	1.82 416	10.92 528	1.73 397	0.34 315	0.29 363	0.31 267	0.28 292	0.39 317	0.40 354

BEATNet_4x	1.92 301	1.36 492	8.75 349	1.20 370	0.56 166	3.46 271	1.03 394	4.00 404	2.43 429	2.25 409	1.70 281	2.10 347	1.59 353	2.57 311	3.05 502	0.37 355	0.22 222	0.47 456	0.29 320	0.60 454	0.40 354

iResNet_ROB	1.89 292	1.02 424	8.60 346	1.39 460	0.98 354	3.72 328	0.66 167	3.84 352	2.65 466	1.88 272	2.05 404	1.98 329	1.27 271	4.52 367	1.67 387	0.30 242	0.20 159	0.28 199	0.18 60	0.31 189	0.40 354

LE_ROB	18.58 612	1.21 464	48.38 622	8.60 613	23.00 617	7.32 590	19.74 615	9.94 596	38.69 627	43.53 624	21.91 612	28.40 620	40.92 622	23.18 613	54.71 628	0.34 315	0.33 401	0.32 287	0.36 411	0.42 365	0.40 354

FACV-RUCA	1.26 199	0.65 239	2.21 195	1.06 290	1.50 487	2.69 161	1.15 424	3.05 228	1.87 301	1.36 183	1.99 389	1.03 177	1.15 254	1.36 142	1.10 253	0.41 407	0.41 467	0.73 545	0.41 461	0.61 459	0.41 359

STrans-v2	3.03 488	0.77 341	20.91 571	0.81 106	0.63 207	3.89 369	1.01 388	4.27 490	2.64 465	2.28 414	3.70 546	4.13 524	5.20 556	7.33 427	1.27 296	0.31 265	0.18 84	0.29 221	0.25 215	0.29 147	0.41 359

THIR-Stereo	4.14 541	0.82 366	10.85 378	0.86 156	0.43 73	2.16 113	16.77 610	3.22 247	1.54 194	2.04 334	12.05 598	2.68 407	7.53 584	7.30 426	12.62 577	0.30 242	0.21 193	0.29 221	0.28 292	0.33 240	0.41 359

DISCO	2.25 359	0.73 309	10.06 365	1.76 525	1.12 393	3.47 274	1.25 445	3.24 251	2.26 382	2.65 497	1.96 378	4.53 544	1.92 431	4.17 363	3.61 509	0.32 286	0.25 311	0.31 267	0.29 320	0.66 481	0.41 359

test_sample6	2.35 392	0.62 208	10.78 377	1.33 427	0.83 299	3.15 217	0.79 251	4.36 525	2.43 429	2.26 412	2.04 398	1.69 271	1.39 295	11.48 553	1.61 372	0.38 372	0.32 394	0.37 387	0.39 443	0.41 346	0.42 363

DCANet-4	1.96 308	0.51 85	14.31 428	0.82 116	0.40 53	4.16 446	0.57 113	4.29 498	2.98 511	2.30 420	1.80 319	1.03 177	1.54 349	1.44 158	1.44 329	0.29 198	0.23 251	0.23 41	0.18 60	0.24 63	0.42 363

fff	1.74 269	0.70 282	9.08 351	0.81 106	0.36 17	4.15 437	0.57 113	4.23 472	2.09 344	2.30 420	1.80 319	1.19 201	3.02 501	1.44 158	1.46 334	0.29 198	0.23 251	0.23 41	0.18 60	0.24 63	0.42 363

HHNet	2.48 416	0.71 294	20.52 556	0.64 27	0.64 209	4.07 419	0.93 357	3.76 335	1.56 208	2.15 370	4.92 559	0.98 168	3.37 519	1.66 207	1.79 405	0.32 286	0.20 159	0.31 267	0.27 263	0.36 289	0.42 363

Anonymous3	1.72 266	0.76 338	11.61 386	0.83 127	0.84 306	4.46 503	0.84 286	3.57 300	1.16 73	1.34 180	1.37 187	1.11 187	1.03 198	1.58 185	1.13 260	0.70 528	0.58 529	0.33 322	0.35 401	0.47 406	0.42 363

csc	1.74 269	0.70 282	9.08 351	0.81 106	0.36 17	4.15 437	0.57 113	4.23 472	2.09 344	2.30 420	1.80 319	1.19 201	3.02 501	1.44 158	1.46 334	0.29 198	0.23 251	0.23 41	0.18 60	0.24 63	0.42 363

cscssc	1.74 269	0.70 282	9.08 351	0.81 106	0.36 17	4.15 437	0.57 113	4.23 472	2.09 344	2.30 420	1.80 319	1.19 201	3.02 501	1.44 158	1.46 334	0.29 198	0.23 251	0.23 41	0.18 60	0.24 63	0.42 363

MMNet	2.02 320	0.81 359	10.76 376	1.12 327	1.23 426	3.53 291	0.89 329	3.79 341	2.08 341	2.15 370	1.76 305	2.15 350	2.12 444	3.69 348	2.32 462	0.31 265	0.29 363	0.34 340	0.27 263	0.38 306	0.42 363

DSFCA	1.89 292	0.69 271	3.14 261	1.10 316	1.18 406	3.99 402	1.79 509	3.50 287	2.16 363	3.10 530	1.64 262	2.91 435	2.50 476	5.38 381	2.26 457	0.43 424	0.38 444	0.37 387	0.36 411	0.50 417	0.42 363

test_sample7	1.65 257	0.70 282	2.60 229	1.48 481	0.76 267	2.38 130	1.07 403	4.35 520	2.11 354	2.14 362	1.75 296	1.75 279	1.67 385	6.26 405	1.26 292	0.44 430	0.48 505	0.43 435	0.40 454	0.46 402	0.43 372

MyStereo8	2.33 383	1.13 448	19.26 506	1.22 379	1.62 509	4.16 446	0.57 113	3.50 287	2.36 407	2.15 370	1.75 296	2.28 357	1.14 246	1.46 166	2.20 454	0.24 74	0.21 193	0.32 287	0.27 263	0.36 289	0.43 372

riskmin	1.25 192	0.56 138	2.05 173	1.05 284	0.93 337	2.86 174	0.55 106	3.23 249	1.34 100	1.55 206	1.07 111	3.56 498	2.03 436	1.29 127	1.00 236	0.28 173	0.27 340	0.34 340	0.21 122	0.41 346	0.43 372

CRFU-Net	2.49 418	0.78 347	10.36 370	2.30 563	1.08 384	3.91 372	1.41 472	3.85 355	1.65 250	2.15 370	1.76 305	3.34 471	7.95 588	5.56 387	1.48 342	0.47 455	0.35 420	0.30 243	0.28 292	0.37 301	0.43 372

ADLNet2	3.15 500	0.92 398	20.06 531	1.20 370	1.79 537	3.83 349	1.48 479	3.94 387	3.59 553	2.19 385	2.47 478	4.65 552	1.93 432	10.69 518	1.96 428	0.39 384	0.37 438	0.28 199	0.30 341	0.48 409	0.43 372

UCFNet_RVC	1.57 240	0.84 375	3.25 265	1.36 446	1.40 468	4.07 419	1.01 388	2.68 180	1.50 162	2.11 352	1.88 359	2.37 371	1.50 333	3.41 339	1.42 326	0.36 347	0.28 353	0.52 490	0.40 454	0.53 429	0.43 372

rvit_0105_5	1.13 157	0.93 402	2.60 229	0.91 192	0.56 166	1.92 92	0.91 342	3.02 225	2.63 463	0.95 144	1.20 132	1.18 197	0.93 174	1.51 175	0.93 219	0.40 392	0.43 476	0.37 387	0.35 401	0.42 365	0.44 378

DisPM	1.36 218	0.55 126	2.39 216	1.54 492	0.51 133	4.59 534	0.79 251	2.50 145	1.88 303	2.50 462	1.83 340	1.45 238	1.01 194	2.71 322	0.93 219	0.46 446	0.20 159	0.32 287	0.31 357	0.31 189	0.44 378

AACVNet	1.83 282	1.02 424	2.41 219	1.45 474	0.87 317	3.21 224	0.73 202	3.16 240	1.61 237	2.01 322	1.82 339	2.28 357	1.33 283	10.98 530	1.49 347	0.39 384	0.32 394	0.38 402	0.32 369	0.43 375	0.44 378

CFNet_pseudo	2.12 338	0.67 260	15.14 443	0.85 149	0.74 261	3.95 389	0.64 154	3.95 389	1.78 286	1.90 279	1.79 316	3.27 465	1.62 363	2.51 300	1.16 265	0.31 265	0.36 426	0.53 495	0.27 263	0.63 465	0.44 378

DMCA-RVC	2.45 408	1.22 470	18.29 486	1.23 384	1.14 397	2.49 140	0.85 295	3.29 257	1.68 256	3.02 524	1.41 197	2.00 332	1.53 346	6.39 407	2.00 431	0.38 372	0.30 376	0.44 440	0.35 401	0.45 391	0.44 378

MDST_ROB	5.53 565	0.59 169	23.11 604	2.55 569	2.69 572	21.20 613	1.98 522	4.77 567	2.65 466	9.36 600	4.25 552	4.14 525	4.45 546	22.57 611	3.68 511	0.48 460	0.33 401	0.47 456	0.44 474	0.44 383	0.44 378

LL-Strereo	3.01 486	1.81 527	17.59 478	1.12 327	2.10 562	2.90 178	1.09 412	4.33 516	2.00 324	3.12 532	2.24 441	3.29 466	3.15 508	11.31 545	1.84 411	0.30 242	0.28 353	0.46 453	0.34 385	0.49 415	0.45 384

fast-acv-ft	2.54 427	1.19 461	20.08 534	1.41 464	1.40 468	3.18 220	1.17 429	3.37 273	2.28 388	1.90 279	2.15 426	2.69 408	2.17 453	2.91 326	2.31 461	0.37 355	0.39 453	0.45 447	0.39 443	0.57 445	0.45 384

CIPLG	2.27 364	1.18 459	19.24 503	0.92 198	1.34 455	3.95 389	0.89 329	4.23 472	1.82 291	2.31 426	2.67 500	1.17 193	1.06 217	1.53 179	1.32 307	0.37 355	0.23 251	0.27 163	0.22 157	0.31 189	0.45 384

IPLGR_C	2.28 369	1.31 485	19.46 511	0.92 198	1.32 449	3.93 379	0.89 329	4.20 458	1.82 291	2.30 420	2.63 497	1.16 192	1.07 221	1.41 153	1.29 303	0.37 355	0.23 251	0.27 163	0.22 157	0.31 189	0.45 384

AASNet	2.44 407	0.92 398	19.79 520	1.35 440	1.49 485	3.81 347	1.07 403	3.85 355	2.93 506	1.95 296	2.29 452	1.96 325	1.29 276	1.73 220	1.93 421	0.39 384	0.33 401	0.45 447	0.30 341	0.55 434	0.45 384

delet	1.92 301	0.76 338	5.14 307	1.01 263	1.65 517	3.44 265	2.03 525	3.76 335	2.48 438	2.01 322	2.05 404	2.63 404	1.90 429	5.34 380	2.12 445	0.28 173	0.29 363	0.40 412	0.31 357	0.41 346	0.45 384

HGLStereo	2.03 321	0.74 319	7.50 333	1.23 384	1.56 500	3.62 313	0.95 367	3.78 340	1.89 307	2.03 331	2.20 435	3.12 453	2.14 447	5.68 390	2.04 435	0.37 355	0.31 386	0.32 287	0.29 320	0.40 322	0.45 384

MSMDNet	2.23 355	0.64 229	17.32 466	0.84 137	0.75 263	3.53 291	0.64 154	3.61 307	1.98 319	1.71 239	1.64 262	3.22 460	2.99 498	2.08 264	1.11 256	0.31 265	0.37 438	0.45 447	0.26 237	0.62 463	0.45 384

ccs_rob	2.13 340	0.67 260	15.11 442	0.84 137	0.75 263	3.96 394	0.65 164	3.95 389	1.78 286	1.88 272	1.79 316	3.26 464	1.64 379	2.51 300	1.16 265	0.31 265	0.36 426	0.54 502	0.27 263	0.65 476	0.45 384

iResNet	2.52 424	0.94 408	21.17 580	1.84 536	0.72 251	3.75 334	0.81 271	4.14 448	2.55 454	2.33 436	2.03 395	1.35 223	1.44 315	3.27 335	2.16 452	0.35 335	0.23 251	0.28 199	0.22 157	0.44 383	0.45 384

dd	1.26 199	1.15 453	2.47 222	0.92 198	0.49 127	4.35 484	0.75 224	1.92 74	2.11 354	1.44 196	1.24 144	1.19 201	1.05 210	1.78 226	1.70 390	0.57 499	0.34 414	0.35 359	0.33 377	0.60 454	0.46 394

ACRE	2.27 364	1.11 446	19.45 510	0.91 192	1.30 439	3.94 384	0.87 320	4.21 464	1.80 289	2.28 414	2.62 495	1.17 193	1.04 205	1.52 177	1.30 304	0.37 355	0.23 251	0.27 163	0.22 157	0.31 189	0.46 394

TransformOpticalFlow	3.03 488	0.77 341	20.99 574	1.00 257	0.55 162	4.18 454	0.64 154	4.33 516	3.02 515	2.18 381	3.09 528	4.35 535	5.07 554	7.36 430	1.27 296	0.32 286	0.18 84	0.32 287	0.26 237	0.28 129	0.46 394

TANstereo	1.01 138	0.55 126	1.73 139	0.76 92	0.36 17	4.04 411	0.38 35	1.48 23	1.62 242	2.03 331	2.10 413	0.84 129	0.93 174	0.98 47	0.62 74	0.28 173	0.36 426	0.23 41	0.20 106	0.25 78	0.46 394

CBMV_ROB	3.62 520	0.70 282	21.42 587	1.21 376	0.89 326	4.43 501	1.76 508	4.39 531	2.79 484	5.88 582	3.38 540	4.18 527	5.12 555	10.75 519	2.32 462	0.56 497	0.55 521	0.53 495	0.51 502	0.55 434	0.46 394

w-ln-seven-2	2.73 454	2.13 538	12.47 395	1.18 362	1.01 367	3.54 295	1.58 492	3.93 383	3.26 538	2.43 454	2.02 393	2.63 404	2.28 460	7.93 442	5.45 535	0.40 392	0.40 458	0.44 440	0.34 385	0.62 463	0.47 399

PCWNet_CMD	2.23 355	0.65 239	17.36 470	0.83 127	0.76 267	3.51 287	0.64 154	3.60 304	1.97 317	1.70 235	1.63 260	3.22 460	3.05 505	2.09 267	1.11 256	0.31 265	0.36 426	0.47 456	0.26 237	0.64 473	0.47 399

Wz-Net-MNSev	2.71 453	2.54 551	13.91 418	1.52 488	1.37 461	3.28 243	2.47 540	4.03 411	2.32 400	2.57 477	2.07 409	2.29 362	3.01 500	7.55 433	2.74 492	0.38 372	0.36 426	0.36 375	0.37 423	0.57 445	0.47 399

GES	1.38 221	0.64 229	2.61 232	1.09 307	0.57 178	4.30 478	1.02 392	3.86 358	1.51 169	1.72 240	1.74 292	1.28 213	1.77 403	1.62 198	1.61 372	0.39 384	0.27 340	0.33 322	0.30 341	0.41 346	0.47 399

DLCB_ROB	2.05 325	0.95 410	2.37 214	1.24 386	1.02 369	2.92 184	1.30 450	3.68 318	2.30 392	2.91 515	2.17 429	3.32 470	1.52 339	10.37 507	2.50 479	0.40 392	0.33 401	0.40 412	0.36 411	0.41 346	0.47 399

z-mn7	3.36 514	9.42 595	14.16 423	1.28 405	1.22 425	3.78 339	1.43 476	3.92 381	3.35 545	2.85 513	3.36 539	3.06 449	1.97 434	9.66 480	5.16 529	0.42 418	0.35 420	0.43 435	0.33 377	0.63 465	0.48 404

DFGA-Net	2.11 335	3.00 557	7.43 331	1.11 323	0.76 267	3.72 328	0.60 129	2.63 174	1.91 311	2.01 322	2.07 409	1.22 207	1.04 205	10.26 505	2.26 457	0.27 133	0.22 222	0.34 340	0.34 385	0.61 459	0.48 404

PAM_32	2.45 408	0.63 217	20.74 565	1.05 284	0.65 217	2.83 169	0.46 73	2.91 213	1.54 194	1.95 296	2.66 499	4.99 559	3.78 531	1.96 253	0.92 210	0.27 133	0.22 222	0.27 163	0.25 215	0.36 289	0.48 404

EKT-Stereo	6.79 579	0.64 229	4.24 295	1.77 526	106.39 632	4.51 518	0.61 133	3.16 240	1.53 185	1.88 272	1.22 139	1.98 329	1.36 290	3.81 350	0.84 168	0.35 335	0.24 286	0.29 221	0.26 237	0.34 258	0.48 404

hitnet-ft	2.37 398	0.73 309	8.34 341	0.96 228	0.89 326	3.77 337	0.80 261	3.55 298	2.58 456	2.24 406	2.04 398	3.65 502	1.49 332	11.71 568	1.89 416	0.44 430	0.53 514	0.44 440	0.35 401	0.52 423	0.48 404

FADNet-RVC	2.51 421	2.27 543	14.03 420	1.09 307	0.81 283	3.54 295	1.10 414	4.13 442	2.48 438	1.39 189	1.22 139	1.85 310	1.77 403	9.78 484	2.06 438	0.38 372	0.37 438	0.40 412	0.40 454	0.67 483	0.48 404

SGM_RVC	4.57 549	0.72 298	17.46 475	1.84 536	0.58 187	4.23 467	3.45 572	4.66 561	3.66 556	7.99 595	8.82 583	7.56 583	8.74 593	12.30 580	6.84 544	0.43 424	0.38 444	0.39 406	0.35 401	0.51 419	0.48 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CFNet_ucs	2.36 397	0.68 268	18.42 491	0.89 174	0.81 283	3.85 362	0.68 177	4.29 498	2.37 413	2.09 345	2.04 398	3.31 469	1.24 269	2.63 315	1.14 261	0.36 347	0.45 486	0.56 505	0.29 320	0.66 481	0.49 411

Wz-Net-LNSev	2.30 375	1.67 520	14.88 435	1.18 362	1.65 517	3.49 280	1.54 489	3.63 309	2.03 329	1.88 272	1.64 262	3.29 466	2.06 440	2.71 322	2.02 434	0.40 392	0.33 401	0.32 287	0.31 357	0.53 429	0.49 411

GwcNet-ADL	2.47 414	0.67 260	21.48 588	0.96 228	0.72 251	4.61 537	0.95 367	4.42 535	2.36 407	1.98 303	1.80 319	2.55 395	1.24 269	1.90 248	1.41 324	0.40 392	0.46 495	0.24 73	0.27 263	0.41 346	0.49 411

PFNet+	1.46 229	0.57 147	2.84 248	0.92 198	0.47 111	4.64 541	0.84 286	2.46 139	1.99 320	2.14 362	1.64 262	1.34 221	1.03 198	4.68 371	1.23 284	0.45 439	0.33 401	0.37 387	0.39 443	0.32 220	0.49 411

FINET	2.96 474	1.07 437	23.18 606	1.29 409	1.86 544	2.03 100	1.52 484	4.30 506	4.71 571	2.23 403	2.34 470	1.65 262	1.48 326	5.89 395	2.81 496	0.51 482	0.47 499	0.49 478	0.40 454	0.59 450	0.49 411

PSMNet_ROB	2.95 471	1.38 495	18.46 492	1.19 365	1.20 419	3.80 345	1.65 502	3.54 296	2.35 404	1.98 303	1.71 285	2.75 416	1.79 406	11.43 550	2.78 494	0.42 418	0.36 426	0.50 481	0.60 523	0.59 450	0.49 411

SGM-Forest	2.96 474	0.62 208	3.49 275	1.09 307	0.80 280	4.06 414	3.30 568	4.37 528	3.09 521	4.18 566	3.27 537	4.67 553	3.86 534	11.69 567	7.91 554	0.51 482	0.46 495	0.49 478	0.39 443	0.48 409	0.49 411
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PAM	2.43 405	0.61 198	20.86 568	1.07 293	0.73 256	2.93 188	0.53 98	3.24 251	1.53 185	1.89 278	2.43 474	5.29 569	2.76 488	1.84 238	1.02 238	0.27 133	0.24 286	0.26 131	0.25 215	0.40 322	0.50 418

rvit_0105_3	1.24 188	0.93 402	2.84 248	0.97 235	0.58 187	2.38 130	1.08 408	3.26 254	2.53 448	1.18 170	1.40 195	1.24 209	1.04 205	1.73 220	0.97 228	0.44 430	0.44 481	0.40 412	0.42 468	0.42 365	0.50 418

CSP-Net	1.78 277	1.32 487	1.92 158	1.16 354	1.03 370	3.38 255	1.31 451	3.52 291	1.75 281	1.96 299	1.93 376	2.40 373	1.48 326	8.58 453	1.58 365	0.46 446	0.34 414	0.27 163	0.26 237	0.41 346	0.50 418

ASMatch	2.62 438	0.60 181	20.65 563	1.37 456	0.64 209	4.39 489	0.78 244	1.97 80	1.58 217	1.70 235	3.89 550	1.94 318	3.79 532	5.46 383	1.64 383	0.31 265	0.24 286	0.34 340	0.28 292	0.33 240	0.50 418

GEStereo_RVC	1.91 298	0.80 355	6.57 320	1.20 370	1.06 378	4.02 407	1.43 476	4.13 442	1.89 307	2.03 331	1.80 319	2.34 366	1.86 423	4.94 373	1.77 402	0.48 460	0.38 444	0.32 287	0.28 292	0.42 365	0.50 418

GANet	2.93 470	1.05 430	11.29 382	1.64 509	0.96 343	3.91 372	2.52 543	3.72 330	2.41 425	2.95 522	3.00 520	3.21 459	2.03 436	12.42 583	4.72 522	0.51 482	0.41 467	0.46 453	0.39 443	0.60 454	0.50 418

TDLM	2.29 372	1.08 439	4.61 303	1.29 409	1.01 367	4.26 469	2.17 532	3.75 333	2.79 484	2.31 426	1.98 386	2.06 342	1.59 353	12.45 584	1.72 393	0.51 482	0.28 353	0.52 490	0.35 401	0.56 440	0.50 418

CVANet_RVC	2.55 431	1.10 443	9.13 356	1.46 476	1.15 399	3.96 394	1.53 486	3.91 376	2.50 443	3.04 526	2.04 398	2.60 400	1.72 396	12.46 585	1.50 348	0.49 472	0.30 376	0.51 484	0.41 461	0.63 465	0.50 418

rvit_stereo_0075_2	1.18 168	0.74 319	2.66 239	0.90 184	1.27 435	2.51 142	0.69 183	2.25 110	2.06 338	1.40 191	1.86 355	1.46 240	0.84 144	1.42 155	0.94 221	0.46 446	0.40 458	0.48 464	0.38 436	0.46 402	0.51 426

ADStereo(finetuned)	2.04 323	0.73 309	13.28 402	0.82 116	0.40 53	4.16 446	0.59 126	4.25 482	2.97 508	2.35 438	1.84 345	1.18 197	3.40 520	1.52 177	1.54 359	0.29 198	0.24 286	0.23 41	0.18 60	0.30 170	0.51 426

PSMNet-ADL	1.91 298	0.72 298	1.78 146	1.09 307	0.86 312	4.18 454	0.78 244	3.77 337	2.10 352	1.72 240	1.85 352	2.91 435	1.82 416	10.38 509	1.91 419	0.48 460	0.46 495	0.28 199	0.29 320	0.38 306	0.51 426

ICVP	2.26 362	0.66 250	21.18 581	0.99 249	0.88 321	4.28 475	0.95 367	3.32 264	1.60 233	1.66 227	1.76 305	1.34 221	1.14 246	1.62 198	1.32 307	0.53 491	0.35 420	0.33 322	0.29 320	0.40 322	0.51 426
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	2.34 387	0.95 410	14.93 438	1.43 467	1.54 493	3.86 364	0.86 300	3.65 312	2.44 433	2.15 370	1.55 236	2.49 391	1.59 353	5.14 377	1.44 329	0.38 372	0.39 453	0.47 456	0.51 502	0.52 423	0.51 426

ssnet_v2	2.04 323	0.88 388	7.87 334	1.20 370	0.87 317	3.86 364	1.64 499	4.01 406	2.60 460	2.61 487	1.96 378	3.79 506	1.71 394	2.20 280	2.96 498	0.41 407	0.35 420	0.42 431	0.37 423	0.55 434	0.52 431

DeepPruner_ROB	2.05 325	1.09 442	10.50 373	1.01 263	1.20 419	4.39 489	0.91 342	3.14 237	1.72 270	2.60 485	1.54 232	2.78 424	1.27 271	4.52 367	1.72 393	0.51 482	0.40 458	0.37 387	0.34 385	0.48 409	0.52 431

dad	1.65 257	1.19 461	3.04 257	0.98 243	0.56 166	4.22 464	0.84 286	1.99 82	2.48 438	2.14 362	1.68 274	1.62 259	1.13 239	3.85 352	2.04 435	1.03 551	0.40 458	2.04 577	0.48 488	0.75 506	0.53 433

GrayStereo	2.58 436	0.53 105	1.63 132	1.58 501	0.89 326	4.17 451	8.17 598	3.03 226	1.52 178	2.80 509	2.50 481	1.70 273	17.10 607	2.83 325	1.15 262	0.33 303	0.21 193	0.27 163	0.32 369	0.28 129	0.53 433

DCANet	1.74 269	0.73 309	9.08 351	0.82 116	0.40 53	4.18 454	0.59 126	4.25 482	2.97 508	2.35 438	1.84 345	1.18 197	1.63 376	1.51 175	1.55 360	0.29 198	0.24 286	0.23 41	0.18 60	0.30 170	0.53 433

FADNet	2.49 418	1.76 524	13.17 400	1.17 356	0.95 342	3.27 239	0.88 324	3.94 387	2.27 384	1.40 191	1.29 163	2.51 392	2.06 440	9.93 491	1.94 423	0.43 424	0.45 486	0.40 412	0.43 471	1.06 535	0.53 433

SGM-ForestM	11.55 600	1.16 456	21.62 592	2.14 555	0.81 283	22.25 615	19.08 614	16.50 616	11.34 594	15.94 616	14.44 606	27.12 619	22.61 617	24.76 617	28.39 623	0.50 476	0.48 505	0.47 456	0.44 474	0.55 434	0.53 433

CBMV	3.32 511	0.96 416	21.16 579	1.32 422	0.83 299	3.81 347	3.91 585	4.47 544	2.53 448	3.34 543	2.24 441	4.45 539	2.58 481	10.07 498	1.96 428	0.45 439	0.43 476	0.48 464	0.38 436	0.52 423	0.53 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	2.40 400	1.41 500	13.46 405	1.36 446	1.67 521	3.96 394	0.97 377	3.81 345	2.37 413	2.64 493	2.57 491	3.35 472	1.53 346	3.28 336	2.42 470	0.48 460	0.54 516	0.52 490	0.49 492	0.70 489	0.54 439

YMNet_1	2.40 400	1.41 500	13.46 405	1.36 446	1.67 521	3.96 394	0.97 377	3.81 345	2.37 413	2.64 493	2.57 491	3.35 472	1.53 346	3.28 336	2.42 470	0.48 460	0.54 516	0.52 490	0.49 492	0.70 489	0.54 439

111	1.83 282	0.92 398	9.08 351	0.81 106	0.36 17	4.25 468	0.91 342	4.44 539	2.70 472	2.39 447	1.96 378	2.30 363	1.64 379	1.28 122	1.82 408	0.28 173	0.22 222	0.24 73	0.20 106	0.31 189	0.54 439

NOSS_ROB	2.27 364	0.73 309	3.00 255	1.71 519	1.00 366	3.90 371	0.97 377	4.29 498	2.81 494	2.94 521	2.19 433	3.88 510	1.19 261	11.77 570	1.62 377	0.59 502	0.54 516	0.56 505	0.52 505	0.56 440	0.54 439

Select-FE	2.25 359	0.87 385	17.36 470	1.06 290	0.99 357	2.04 105	0.46 73	3.79 341	1.61 237	2.52 468	1.81 331	4.41 538	3.15 508	1.83 235	0.92 210	0.32 286	0.35 420	0.30 243	0.41 461	0.32 220	0.55 443

w-ln-seven	2.86 460	3.06 558	14.02 419	1.27 403	1.32 449	4.10 427	1.59 493	3.90 371	2.59 459	3.03 525	2.27 445	3.42 479	2.25 458	6.70 415	4.81 525	0.39 384	0.34 414	0.48 464	0.40 454	0.74 503	0.55 443

Nwc_Net	2.88 466	1.16 456	18.30 487	1.35 440	1.68 524	3.52 290	1.18 430	3.90 371	2.06 338	2.52 468	2.82 514	3.82 508	2.34 465	6.78 420	2.55 485	0.86 543	0.40 458	0.59 513	0.67 531	0.57 445	0.55 443

AANet_RVC	3.03 488	1.72 521	12.78 398	1.17 356	1.12 393	3.79 343	1.10 414	3.86 358	3.13 523	2.62 489	4.26 553	3.96 514	1.41 304	11.43 550	5.23 533	0.94 546	0.47 499	0.34 340	0.23 175	0.40 322	0.55 443

pcwnet_v2	2.70 452	0.65 239	22.48 600	1.08 301	1.03 370	3.56 300	0.81 271	4.29 498	3.14 525	2.29 416	2.29 452	3.01 443	1.71 394	3.32 338	1.43 327	0.43 424	0.50 511	0.41 424	0.34 385	0.61 459	0.56 447

FADNet-RVC-Resample	2.83 458	2.02 535	21.07 575	1.12 327	0.91 331	3.53 291	1.37 463	4.08 429	2.09 344	1.68 230	1.33 174	2.03 336	1.51 337	9.54 476	1.69 389	0.38 372	0.37 438	0.42 431	0.44 474	0.56 440	0.56 447

AF-Net	2.87 464	1.30 481	16.24 452	1.33 427	1.75 531	3.26 237	1.59 493	4.09 431	2.43 429	2.69 500	2.94 517	4.51 542	3.20 513	5.84 394	2.75 493	0.76 532	0.36 426	0.72 542	0.49 492	0.70 489	0.56 447

XPNet_ROB	2.27 364	1.11 446	4.10 292	1.36 446	0.97 347	3.94 384	1.63 497	4.07 425	2.14 359	2.82 511	2.00 391	2.32 365	1.73 399	10.81 523	3.39 506	0.51 482	0.47 499	0.48 464	0.40 454	0.51 419	0.56 447

ISRNet	1.69 263	0.76 338	5.69 316	1.27 403	1.36 459	2.85 172	0.61 133	3.60 304	1.91 311	2.13 359	2.12 420	2.90 432	1.41 304	2.51 300	1.71 391	0.49 472	0.50 511	0.56 505	0.47 483	0.49 415	0.57 451

APVNet	3.13 497	1.25 476	21.14 577	1.31 419	1.52 490	3.94 384	1.13 421	3.32 264	2.14 359	2.20 388	2.03 395	3.05 448	1.96 433	11.79 571	2.53 482	0.42 418	0.45 486	0.64 529	0.46 480	0.67 483	0.57 451

DRN-Test	3.03 488	0.99 419	18.18 483	1.35 440	1.60 506	3.59 306	1.48 479	4.13 442	2.45 434	3.47 548	1.92 373	2.58 399	2.53 478	10.88 525	2.80 495	0.39 384	0.36 426	0.44 440	0.41 461	0.55 434	0.57 451

LALA_ROB	1.95 306	1.48 506	3.11 259	1.05 284	0.98 354	3.99 402	1.82 513	4.44 539	2.28 388	3.31 540	1.85 352	2.76 422	1.67 385	4.04 360	3.23 505	0.46 446	0.41 467	0.55 503	0.52 505	0.60 454	0.57 451

WCMA_ROB	5.12 558	0.90 391	21.33 583	1.50 485	1.33 453	4.09 421	3.49 573	4.03 411	4.59 570	6.57 588	10.95 592	12.92 596	8.41 592	9.86 487	8.78 559	0.75 531	0.58 529	0.51 484	0.50 498	0.68 486	0.57 451

rvit_105_1	1.43 225	0.90 391	3.27 267	1.08 301	0.68 236	2.79 163	1.27 446	3.52 291	2.35 404	1.38 188	1.54 232	1.28 213	1.14 246	2.91 326	1.40 320	0.54 493	0.47 499	0.45 447	0.59 521	0.44 383	0.58 456

GASNet	3.24 505	5.55 576	20.58 561	1.56 499	1.25 431	2.32 126	1.12 418	4.04 415	2.67 469	1.88 272	2.10 413	3.00 442	2.16 451	10.59 513	2.43 472	0.65 515	0.37 438	0.61 521	0.45 478	0.87 520	0.58 456

UDGNet	1.40 222	1.52 509	2.22 198	1.38 458	0.62 204	4.39 489	0.68 177	1.80 61	2.18 367	1.34 180	1.18 128	0.99 169	1.00 192	2.16 274	1.19 271	1.09 552	0.34 414	1.30 568	0.98 557	1.10 541	0.58 456

StereoDRNet	2.84 459	1.49 507	14.48 429	1.33 427	1.57 504	3.44 265	2.06 526	3.69 323	2.36 407	3.26 539	1.84 345	2.79 426	1.80 411	10.88 525	3.16 503	0.41 407	0.33 401	0.39 406	0.36 411	0.59 450	0.58 456

MeshStereo	5.35 562	1.32 487	21.34 584	1.34 435	1.15 399	4.40 493	3.90 584	5.18 574	4.55 568	10.14 605	11.82 597	11.47 591	5.84 564	13.84 601	7.03 548	0.61 506	0.58 529	0.60 518	0.58 519	0.72 501	0.59 460
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.35 392	0.99 419	19.62 515	1.09 307	0.96 343	1.51 63	0.44 64	4.05 419	1.64 246	1.31 177	1.67 271	4.93 556	2.45 473	2.52 305	1.40 320	0.30 242	0.20 159	0.31 267	0.50 498	0.57 445	0.60 461

Wz-Net-SNSev	2.98 480	4.36 568	15.98 450	1.57 500	1.19 413	3.28 243	1.80 511	3.96 394	2.40 423	2.32 430	2.28 449	3.48 483	2.05 439	7.84 441	3.82 512	0.47 455	0.39 453	0.53 495	0.49 492	0.71 498	0.60 461

RTSC	2.95 471	2.51 547	15.49 447	1.54 492	1.30 439	3.51 287	0.86 300	3.89 366	2.48 438	3.64 549	3.12 530	3.04 445	2.30 461	5.70 391	6.67 539	0.55 495	0.35 420	0.37 387	0.39 443	0.70 489	0.60 461

FC-DCNN v2	6.91 582	0.77 341	19.25 504	1.69 515	1.64 513	9.13 595	2.40 539	7.20 588	9.47 591	11.07 610	11.62 596	20.05 609	15.79 605	12.55 587	11.99 576	0.66 517	0.57 524	0.58 510	0.56 515	0.63 465	0.61 464

HBP-ISP	3.25 507	1.10 443	20.86 568	1.54 492	1.15 399	4.50 514	2.89 557	4.43 538	2.38 418	4.14 562	1.96 378	1.90 314	2.04 438	11.08 538	1.32 307	0.66 517	0.57 524	0.66 532	0.61 526	0.64 473	0.61 464

FC-DCNN	6.64 577	0.77 341	19.26 506	1.68 514	1.64 513	8.27 593	2.35 538	6.35 586	9.23 590	10.85 608	11.27 594	19.89 607	13.33 598	12.51 586	11.79 575	0.66 517	0.57 524	0.58 510	0.56 515	0.63 465	0.61 464

DCVSM-stereo	2.31 376	0.66 250	20.69 564	1.11 323	0.93 337	2.58 153	0.73 202	2.61 172	1.60 233	2.57 477	1.53 230	3.30 468	1.72 396	2.19 279	1.23 284	0.34 315	0.53 514	0.41 424	0.32 369	0.45 391	0.62 467

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 427	1.04 429	16.73 460	1.53 490	2.00 555	3.96 394	0.87 320	3.87 361	2.31 396	2.54 472	1.67 271	2.85 429	1.63 376	5.55 386	1.62 377	0.46 446	0.33 401	0.38 402	0.38 436	0.53 429	0.62 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	2.07 328	1.40 498	3.01 256	1.09 307	0.92 332	3.94 384	1.53 486	4.25 482	2.23 374	3.31 540	2.06 408	2.35 368	1.52 339	8.74 455	2.07 441	0.44 430	0.36 426	0.51 484	0.48 488	0.54 432	0.62 467

PWCDC_ROB	2.95 471	3.26 560	14.06 421	1.59 502	1.56 500	4.19 458	0.86 300	4.30 506	4.08 565	2.06 341	7.37 569	2.75 416	2.42 470	3.59 344	2.67 490	1.34 570	0.36 426	0.39 406	0.34 385	1.13 544	0.62 467

zh-mn7	3.15 500	9.61 597	12.45 394	1.26 395	0.99 357	2.91 181	1.32 452	4.12 440	2.74 476	3.33 542	3.07 524	2.84 428	1.89 428	8.91 459	4.69 521	0.49 472	0.40 458	0.38 402	0.38 436	0.56 440	0.63 471

ACV-stereo	2.92 469	0.92 398	20.27 545	1.33 427	1.05 375	4.68 547	1.10 414	2.66 178	1.64 246	1.46 197	1.32 172	5.41 571	4.24 542	7.83 440	1.90 418	0.44 430	0.52 513	0.32 287	0.29 320	0.45 391	0.63 471

CASS	1.29 209	0.66 250	2.62 235	0.95 222	0.66 224	2.84 170	0.69 183	3.00 222	1.79 288	2.57 477	1.95 377	1.39 228	1.55 350	1.59 190	1.06 244	0.50 476	0.28 353	0.34 340	0.28 292	0.46 402	0.63 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSMD_ROB	5.61 566	1.08 439	16.68 459	1.21 376	0.83 299	10.14 597	2.07 528	3.93 383	6.22 585	10.37 606	8.03 574	22.22 611	9.45 594	11.66 564	4.52 518	0.66 517	0.58 529	0.66 532	0.68 534	0.65 476	0.63 471

SuperB	4.79 554	4.41 569	21.08 576	1.45 474	1.08 384	3.91 372	3.08 565	4.18 454	3.01 514	2.50 462	2.10 413	2.75 416	3.49 527	8.80 456	19.60 607	0.44 430	0.33 401	0.53 495	0.39 443	12.01 616	0.64 475

StereoDRNet-Refined	1.77 276	0.81 359	2.22 198	1.21 376	0.76 267	3.26 237	0.71 192	3.82 348	2.05 336	2.29 416	2.05 404	2.98 440	1.44 315	7.15 425	2.27 459	0.30 242	0.23 251	0.42 431	0.33 377	0.45 391	0.64 475
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	2.53 425	1.35 491	10.90 379	1.15 348	0.97 347	3.53 291	2.56 546	3.65 312	2.23 374	2.76 505	1.80 319	2.41 375	1.66 383	10.35 506	2.07 441	0.44 430	0.40 458	0.57 508	0.53 509	0.59 450	0.65 477

CSAN	4.71 552	1.39 497	20.23 540	1.19 365	0.87 317	3.65 319	3.50 574	4.57 557	3.87 559	3.89 555	7.82 572	3.54 497	6.16 570	23.47 616	6.82 543	0.52 488	0.45 486	0.49 478	0.52 505	0.63 465	0.66 478

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 449	1.26 477	22.01 597	1.08 301	0.99 357	1.61 72	0.86 300	3.69 323	1.64 246	1.52 203	5.62 565	3.35 472	3.44 525	2.20 280	1.33 311	0.26 111	0.21 193	0.30 243	0.62 527	0.93 525	0.67 479

edge stereo	3.37 515	1.01 423	21.99 596	1.28 405	1.37 461	2.67 159	1.39 467	3.98 398	2.87 499	2.93 517	3.27 537	4.35 535	2.43 471	11.62 558	2.39 465	0.60 504	0.63 539	0.79 548	0.55 513	0.68 486	0.67 479

ADCRef	3.30 509	1.23 474	14.90 436	1.17 356	1.41 475	3.95 389	1.64 499	3.88 364	2.36 407	3.05 528	2.21 437	2.40 373	2.81 492	5.04 374	16.63 592	0.46 446	0.34 414	0.63 526	0.62 527	0.54 432	0.67 479

RP	2.79 455	1.20 463	10.36 370	1.54 492	1.93 552	3.44 265	1.97 521	4.05 419	2.34 402	2.66 498	2.79 509	3.98 515	2.58 481	10.21 502	2.61 487	0.95 547	0.47 499	0.71 538	0.57 518	0.71 498	0.68 482

stereogan	3.09 493	0.93 402	16.43 455	1.37 456	1.66 520	3.70 324	1.67 504	3.87 361	3.15 527	3.04 526	2.70 503	5.04 562	2.79 490	9.96 492	1.78 404	0.63 509	0.49 510	0.69 535	0.47 483	0.83 518	0.68 482

DualNet (step1)	2.34 387	1.05 430	7.87 334	1.07 293	0.86 312	3.93 379	1.19 433	4.35 520	2.11 354	2.14 362	1.75 296	1.75 279	1.67 385	6.26 405	1.26 292	1.23 560	0.48 505	4.27 607	2.09 591	0.70 489	0.69 484

test_sample9	3.79 527	1.05 430	7.87 334	1.07 293	0.86 312	3.93 379	1.19 433	4.35 520	2.11 354	2.14 362	1.75 296	1.75 279	1.67 385	11.06 535	11.61 573	1.23 560	14.45 623	4.27 607	2.09 591	0.70 489	0.69 484

test_sample8	4.76 553	1.05 430	7.87 334	1.07 293	0.86 312	3.93 379	1.19 433	4.38 529	2.05 336	5.49 578	1.89 365	12.98 597	6.37 572	11.06 535	11.61 573	1.23 560	14.45 623	4.27 607	2.09 591	0.70 489	0.69 484

RAFT + AFF	2.51 421	2.66 553	4.48 301	1.15 348	1.95 553	4.15 437	2.01 524	4.46 543	3.30 543	2.19 385	2.51 483	2.22 354	4.87 552	8.91 459	2.06 438	0.30 242	0.60 534	0.48 464	0.38 436	0.77 508	0.69 484

zh-sn7	3.81 528	11.43 604	15.78 448	1.25 388	1.15 399	3.68 323	2.58 548	4.15 452	2.42 428	2.61 487	3.10 529	3.38 477	3.03 504	11.43 550	6.88 545	0.45 439	0.48 505	0.45 447	0.43 471	0.72 501	0.71 488

sAnonymous2	1.37 219	1.22 470	9.79 361	0.92 198	0.88 321	1.23 26	0.61 133	2.56 160	1.69 262	0.85 122	1.02 91	0.73 103	1.23 267	0.98 47	0.78 146	0.29 198	0.25 311	0.31 267	0.30 341	1.06 535	0.71 488

CroCo_RVC	1.37 219	1.22 470	9.79 361	0.92 198	0.88 321	1.23 26	0.61 133	2.56 160	1.69 262	0.85 122	1.02 91	0.73 103	1.23 267	0.98 47	0.78 146	0.29 198	0.25 311	0.31 267	0.30 341	1.06 535	0.71 488

ADLNet	2.29 372	0.83 370	3.62 285	1.35 440	1.60 506	3.67 321	1.24 444	3.95 389	2.98 511	2.58 481	2.29 452	4.01 517	1.79 406	11.23 544	2.09 443	0.37 355	0.38 444	0.36 375	0.34 385	0.45 391	0.71 488

NCC-stereo	3.16 502	1.28 479	18.31 488	1.25 388	1.75 531	4.06 414	1.40 469	3.89 366	2.22 372	2.72 502	2.55 487	3.49 489	2.65 484	9.91 489	2.99 499	1.29 566	0.65 541	0.64 529	0.86 549	0.65 476	0.71 488

Abc-Net	3.16 502	1.28 479	18.31 488	1.25 388	1.75 531	4.06 414	1.40 469	3.89 366	2.22 372	2.72 502	2.55 487	3.49 489	2.65 484	9.91 489	2.99 499	1.29 566	0.65 541	0.64 529	0.86 549	0.65 476	0.71 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	3.70 523	1.72 521	14.87 434	1.33 427	1.74 530	3.70 324	1.55 490	4.20 458	14.00 600	2.02 327	1.77 310	2.74 414	2.30 461	10.88 525	6.88 545	0.68 524	0.60 534	0.78 547	0.78 545	0.81 515	0.71 488

Syn2CoEx	3.08 492	2.55 552	19.88 524	1.34 435	1.18 406	2.43 135	1.65 502	3.91 376	2.40 423	2.39 447	2.27 445	2.90 432	3.17 512	9.57 479	2.54 484	0.50 476	0.45 486	0.53 495	0.39 443	0.74 503	0.72 495

WZ-Net	3.62 520	4.87 571	16.77 462	1.43 467	1.40 468	3.75 334	2.29 536	4.12 440	2.50 443	2.74 504	2.19 433	4.06 520	5.29 558	10.19 501	7.36 550	0.54 493	0.37 438	0.47 456	0.49 492	0.77 508	0.73 496

Anonymous_2	3.01 486	0.89 389	4.53 302	1.06 290	1.18 406	2.93 188	0.87 320	3.24 251	1.46 134	1.86 267	1.35 182	4.11 523	2.35 466	1.64 204	1.28 300	0.82 539	0.90 561	8.71 619	15.84 622	4.44 595	0.74 497

SHD	2.82 457	2.04 536	13.80 415	1.69 515	1.79 537	2.73 162	1.07 403	3.85 355	3.18 529	4.63 571	2.74 504	3.38 477	2.77 489	5.48 385	3.66 510	0.62 508	0.47 499	0.51 484	0.55 513	0.65 476	0.74 497

PWC_ROB	2.69 451	2.01 534	8.36 342	1.33 427	1.90 551	3.23 228	1.18 430	4.33 516	3.25 537	3.11 531	3.41 541	2.71 411	2.18 455	9.15 467	4.48 517	0.56 497	0.31 386	0.61 521	0.36 411	0.69 488	0.74 497

SACVNet	2.46 411	1.14 452	9.47 358	1.44 470	1.18 406	4.06 414	1.49 483	3.84 352	2.24 376	2.62 489	1.89 365	2.57 397	1.28 273	11.35 546	1.64 383	0.50 476	0.39 453	0.48 464	0.41 461	0.55 434	0.75 500

RYNet	2.97 478	0.93 402	15.09 441	1.12 327	1.38 464	3.66 320	1.42 474	4.03 411	2.29 391	2.10 348	1.70 281	3.79 506	2.16 451	13.64 599	3.02 501	0.37 355	0.41 467	0.48 464	0.34 385	0.81 515	0.75 500

GwcNet	3.00 484	1.63 514	19.83 522	1.32 422	2.04 560	3.27 239	1.55 490	3.65 312	2.33 401	2.00 320	2.12 420	3.56 498	1.68 389	9.47 474	2.45 475	0.44 430	0.45 486	0.46 453	0.38 436	0.60 454	0.76 502

RTS	3.90 531	7.04 580	17.94 480	1.92 542	2.19 564	5.00 572	2.96 559	4.29 498	3.19 530	4.05 559	3.08 525	4.94 557	3.16 510	7.64 436	6.72 540	0.66 517	0.44 481	0.51 484	0.47 483	0.95 526	0.76 502

RTSA	3.90 531	7.04 580	17.94 480	1.92 542	2.19 564	5.00 572	2.96 559	4.29 498	3.19 530	4.05 559	3.08 525	4.94 557	3.16 510	7.64 436	6.72 540	0.66 517	0.44 481	0.51 484	0.47 483	0.95 526	0.76 502

ADCL	4.35 545	1.63 514	14.21 425	1.29 409	1.26 433	5.56 579	11.16 601	3.97 396	3.37 546	6.07 583	4.67 556	4.30 534	5.72 563	5.08 376	14.51 582	0.50 476	0.48 505	0.89 554	0.77 542	0.78 510	0.76 502

Replicate-Monster	0.79 62	1.36 492	2.08 185	0.70 57	0.52 144	2.05 106	0.34 26	1.92 74	0.82 30	1.03 157	0.60 24	0.48 41	0.52 33	1.28 122	0.39 4	0.19 26	0.14 11	0.19 5	0.16 18	0.22 50	0.78 506

TCMNet	2.98 480	1.30 481	18.26 485	1.47 479	2.09 561	3.84 354	1.08 408	3.96 394	2.39 422	2.53 471	2.29 452	2.43 381	1.75 400	10.09 499	2.39 465	0.52 488	0.45 486	0.61 521	0.50 498	0.80 514	0.78 506

FCDSN-DC	6.04 573	0.84 375	19.25 504	1.24 386	1.09 388	4.38 486	2.62 549	4.38 529	4.71 571	9.59 603	11.22 593	19.19 606	17.40 608	12.30 580	8.55 558	0.69 527	0.57 524	0.60 518	0.60 523	0.70 489	0.78 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	3.10 495	1.45 504	14.90 436	1.46 476	1.79 537	3.33 250	1.39 467	4.04 415	2.26 382	2.77 506	3.26 536	4.00 516	2.71 487	11.63 563	2.62 489	0.82 539	0.46 495	0.79 548	0.79 546	0.71 498	0.78 506

DDVS	1.68 262	0.79 351	2.52 224	1.26 395	1.16 404	3.17 218	0.78 244	3.12 235	1.82 291	1.86 267	1.91 371	2.92 437	1.43 312	6.20 403	1.63 380	0.45 439	0.65 541	0.34 340	0.38 436	0.48 409	0.79 510

CBFPSM	2.05 325	0.95 410	10.12 368	1.07 293	1.05 375	2.84 170	1.20 437	3.28 255	1.73 273	1.82 258	1.30 165	4.56 546	4.06 537	2.34 289	2.34 464	0.25 96	0.38 444	0.32 287	0.27 263	0.37 301	0.79 510

ccnet	2.66 443	0.97 417	8.01 339	1.54 492	1.24 428	3.75 334	2.18 533	4.07 425	2.41 425	2.66 498	3.25 535	2.87 431	2.31 464	9.89 488	3.50 507	0.78 533	0.75 555	0.71 538	0.67 531	0.76 507	0.81 512

FAT-Stereo	3.34 512	0.81 359	20.05 530	1.25 388	1.20 419	3.44 265	1.99 523	4.23 472	2.67 469	3.14 533	3.82 549	3.51 492	3.32 518	11.68 566	1.94 423	0.64 512	0.67 545	0.48 464	0.52 505	0.61 459	0.81 512

ADCP+	3.74 526	1.96 532	16.90 463	1.09 307	1.55 497	4.35 484	3.65 580	3.93 383	2.98 511	2.22 399	1.66 270	3.95 512	4.83 551	3.41 339	18.87 605	0.38 372	0.41 467	0.63 526	0.53 509	0.64 473	0.81 512

NaN_ROB	4.06 539	1.13 448	16.64 458	1.12 327	1.25 431	3.50 284	3.05 563	4.29 498	3.26 538	3.64 549	2.56 489	2.97 439	4.79 550	13.33 593	16.91 593	0.37 355	0.41 467	0.38 402	0.39 443	0.48 409	0.81 512

SANet	5.65 568	1.72 521	20.94 572	1.26 395	0.88 321	7.20 588	3.81 583	4.60 558	11.23 593	4.56 570	8.78 582	7.49 582	6.95 577	11.85 574	18.11 599	0.49 472	0.44 481	0.50 481	0.42 468	0.90 523	0.82 516

XQC	2.96 474	2.42 546	14.85 433	1.36 446	1.32 449	3.29 247	1.53 486	4.28 495	2.78 482	3.21 537	2.46 476	3.53 494	2.92 496	6.58 410	4.67 519	0.70 528	0.41 467	0.59 513	0.56 515	0.96 530	0.83 517

DANet	2.63 439	1.07 437	8.10 340	1.83 535	1.70 526	3.25 235	1.16 426	4.31 509	2.38 418	3.40 546	2.18 431	4.08 521	1.80 411	9.77 482	3.89 513	0.52 488	0.55 521	0.59 513	0.44 474	0.63 465	0.86 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	3.20 504	1.93 530	18.84 496	1.51 487	0.80 280	4.12 430	1.82 513	4.16 453	2.91 502	1.87 269	1.74 292	2.48 389	1.84 418	13.18 590	1.74 398	0.80 536	0.57 524	0.79 548	0.74 538	1.20 553	0.86 518
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
DPSNet	3.43 516	1.37 494	12.19 390	1.39 460	1.24 428	4.15 437	2.06 526	4.51 552	3.34 544	2.69 500	1.96 378	3.52 493	5.56 561	10.68 517	9.68 562	0.93 545	0.73 553	0.40 412	0.37 423	1.06 535	0.86 518

G-Net	4.11 540	1.21 464	19.47 512	2.31 564	2.94 578	4.74 563	2.95 558	3.33 270	2.14 359	4.44 569	9.43 585	6.93 580	3.84 533	9.01 463	4.92 528	0.79 534	0.80 558	0.70 537	0.50 498	0.95 526	0.87 521

psmorigin	6.59 576	1.15 453	88.11 635	1.52 488	0.97 347	2.88 176	1.20 437	3.21 245	2.04 333	3.73 552	2.46 476	5.15 567	2.55 479	10.60 514	2.47 477	0.55 495	0.68 548	0.48 464	0.51 502	0.70 489	0.88 522

SAMSARA	3.55 518	2.16 541	14.18 424	1.86 539	1.49 485	4.62 538	2.65 550	3.58 303	2.80 488	7.05 590	3.05 523	5.16 568	4.07 538	9.18 468	4.80 524	0.64 512	0.67 545	0.59 513	0.68 534	0.89 521	0.91 523

aanetorigin	3.30 509	1.66 518	17.52 477	1.18 362	1.58 505	2.57 151	3.80 582	2.65 176	2.03 329	6.12 585	4.30 554	2.82 427	5.70 562	5.47 384	4.67 519	0.50 476	0.44 481	0.43 435	0.47 483	1.17 550	0.92 524

PS-NSSS	2.22 353	1.33 490	2.90 252	0.97 235	1.53 492	4.11 428	1.08 408	4.55 555	2.65 466	2.10 348	2.32 468	1.77 284	1.40 299	11.79 571	1.61 372	0.68 524	0.45 486	0.96 556	0.43 471	0.95 526	0.92 524

PSMNet-RUCA	1.64 256	1.50 508	2.57 228	1.50 485	1.38 464	3.05 200	1.36 458	3.31 259	2.24 376	1.36 183	2.07 409	1.40 233	1.09 226	1.83 235	1.55 360	1.15 556	0.69 549	1.26 567	0.96 555	1.64 563	0.94 526

NVstereo2D	2.54 427	0.90 391	11.10 380	1.32 422	1.47 483	3.58 305	1.38 465	4.13 442	2.45 434	1.90 279	1.71 285	2.86 430	1.76 401	10.86 524	1.66 386	0.60 504	0.43 476	0.53 495	0.41 461	0.78 510	0.94 526

FADNet_RVC	2.65 441	2.28 545	16.51 457	0.98 243	0.92 332	4.09 421	0.83 280	4.26 489	1.73 273	1.46 197	1.78 313	1.60 256	1.50 333	8.88 457	2.39 465	0.47 455	0.38 444	0.44 440	0.58 519	0.89 521	0.97 528

AnyNet_C32	4.17 542	5.75 577	12.62 396	1.60 504	1.54 493	5.51 578	4.09 586	3.90 371	3.23 536	4.22 567	3.03 522	3.10 450	3.41 521	8.01 445	18.85 604	0.53 491	0.58 529	0.53 495	0.74 538	1.19 552	0.97 528

ITSA-stereo	1.86 285	0.72 298	3.74 288	1.20 370	0.66 224	4.09 421	0.91 342	4.24 480	2.53 448	1.93 290	1.77 310	1.59 255	2.15 448	6.12 402	2.44 474	0.40 392	0.38 444	0.40 412	0.40 454	0.50 417	0.98 530

PA-Net	3.09 493	1.24 475	18.84 496	1.38 458	1.19 413	3.42 263	1.75 507	3.89 366	3.27 542	1.88 272	2.10 413	3.03 444	1.88 427	11.60 556	2.88 497	0.40 392	0.54 516	0.44 440	0.62 527	0.52 423	1.02 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 534	10.88 602	12.30 392	1.26 395	1.55 497	5.19 575	3.33 570	4.42 535	2.82 496	2.58 481	2.62 495	5.00 560	2.11 443	14.03 603	2.73 491	1.28 565	2.34 595	0.67 534	1.83 585	0.81 515	1.03 532

Wz-Net-TNSev	3.67 522	8.83 586	13.47 407	1.48 481	1.18 406	3.60 308	2.49 542	4.27 490	3.13 523	2.18 381	1.89 365	4.21 531	2.80 491	12.10 578	7.58 553	0.57 499	0.55 521	0.47 456	0.54 511	0.91 524	1.05 533

PASM	2.67 445	2.05 537	9.71 359	1.73 522	1.37 461	2.53 148	1.52 484	3.10 233	2.17 365	2.79 508	1.84 345	2.90 432	1.85 422	11.89 575	2.19 453	0.81 538	0.85 559	0.87 553	1.01 559	1.14 545	1.05 533

ADCMid	3.96 535	3.27 561	15.48 446	1.26 395	1.40 468	4.66 544	2.28 535	4.06 423	3.54 552	3.94 556	3.02 521	3.85 509	3.67 530	4.03 359	18.65 603	0.68 524	0.61 536	1.09 563	1.18 568	1.38 558	1.08 535

anonymity	1.76 274	1.26 477	2.73 245	1.66 512	1.32 449	1.84 85	1.07 403	3.49 284	2.30 392	2.11 352	2.11 417	1.71 275	3.90 535	1.82 234	1.48 342	1.10 553	1.09 566	1.08 562	1.08 563	1.05 534	1.09 536

Consistency-Raft	2.86 460	1.66 518	19.61 514	1.40 463	1.75 531	3.84 354	1.32 452	4.07 425	2.25 379	1.78 250	2.67 500	1.82 301	4.41 545	1.94 252	2.06 438	0.83 541	0.94 563	1.03 558	1.12 564	1.70 565	1.09 536

testlalala_base	1.62 251	0.74 319	1.63 132	1.19 365	1.40 468	2.63 157	0.84 286	4.09 431	1.31 97	1.22 172	1.42 199	1.21 206	0.85 146	1.16 90	0.73 127	3.92 596	2.10 587	0.27 163	0.18 60	4.49 596	1.11 538

DStereoRT	3.28 508	1.06 435	14.58 431	1.33 427	1.12 393	4.51 518	1.29 449	4.21 464	3.48 551	2.50 462	2.13 422	1.89 313	7.69 586	7.57 434	2.43 472	0.66 517	0.33 401	4.46 611	2.84 605	0.38 306	1.12 539

PVD	3.12 496	1.97 533	12.80 399	1.79 532	1.63 511	3.83 349	1.34 455	3.48 281	3.88 560	5.77 580	3.56 544	3.45 482	3.29 516	5.58 389	5.30 534	0.71 530	0.69 549	0.74 546	0.77 542	0.79 512	1.13 540

SDNR	3.97 536	1.93 530	20.28 546	1.31 419	0.94 339	5.16 574	0.67 169	4.33 516	2.58 456	4.82 575	5.94 566	5.01 561	1.45 319	17.52 607	2.53 482	0.79 534	0.72 552	0.59 513	0.45 478	1.15 548	1.17 541

SPS-STEREO	3.97 536	1.44 503	20.85 567	1.72 521	1.71 527	3.24 231	2.30 537	3.55 298	2.68 471	4.79 574	3.66 545	5.44 572	2.97 497	9.11 465	9.35 561	1.15 556	1.10 567	1.06 561	1.02 561	1.16 549	1.18 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	3.48 517	0.91 396	22.06 599	1.36 446	1.50 487	3.55 298	2.53 545	4.21 464	2.81 494	2.37 442	3.81 548	3.75 504	1.84 418	11.90 576	2.51 480	0.63 509	0.71 551	0.48 464	0.76 540	0.67 483	1.19 543

DStereoO	3.90 531	2.13 538	7.90 338	4.43 599	2.84 576	4.40 493	5.30 589	4.31 509	3.21 535	2.41 451	3.08 525	2.93 438	7.14 582	4.20 364	11.12 569	4.11 598	1.30 575	1.33 569	1.63 577	3.09 575	1.26 544

ADCS	4.22 544	5.33 573	16.32 453	1.64 509	1.31 442	3.91 372	3.64 579	4.21 464	2.89 500	5.11 576	2.81 513	4.46 540	3.06 507	5.21 378	19.50 606	0.63 509	0.64 540	0.69 535	0.69 536	1.12 543	1.26 544

coex-ft	18.59 613	6.62 579	113.53 637	1.17 356	1.31 442	2.33 128	1.93 519	2.81 205	14.00 600	124.82 640	8.45 578	5.90 575	51.74 632	9.99 494	22.69 610	0.57 499	0.62 537	0.50 481	0.49 492	1.08 540	1.28 546

PDISCO_ROB	2.86 460	1.53 510	14.27 426	1.98 548	2.19 564	4.52 520	1.35 456	4.65 560	3.19 530	2.09 345	2.16 427	3.53 494	2.45 473	5.32 379	2.12 445	1.30 568	0.78 557	0.72 542	0.59 521	1.24 554	1.28 546

AnyNet_C01	4.37 546	7.80 582	16.40 454	1.98 548	1.40 468	6.37 583	6.47 593	4.09 431	5.03 576	4.06 561	3.78 547	4.16 526	3.31 517	6.62 412	10.00 563	0.61 506	0.67 545	0.63 526	0.67 531	2.01 566	1.31 548

FBW_ROB	3.24 505	1.02 424	9.21 357	1.49 484	1.07 382	3.78 339	1.48 479	4.31 509	3.08 520	2.46 457	2.32 468	4.20 530	2.08 442	15.19 605	7.16 549	0.84 542	0.62 537	1.33 569	0.92 552	0.99 531	1.31 548

PSM-AAD	2.43 405	0.54 119	1.32 94	0.92 198	0.54 154	4.48 505	7.47 594	2.96 217	1.55 202	2.31 426	2.56 489	1.26 211	16.23 606	2.46 294	0.89 192	0.28 173	0.21 193	0.58 510	0.41 461	0.34 258	1.32 550

GCST	2.56 432	1.79 526	18.02 482	1.92 542	1.33 453	1.72 78	0.51 88	3.67 316	2.03 329	1.70 235	1.61 255	1.55 250	1.29 276	5.06 375	1.24 286	2.06 574	0.77 556	1.45 573	0.97 556	1.14 545	1.34 551

ADCPNet	3.89 530	1.63 514	20.25 544	1.28 405	1.27 435	6.43 584	2.65 550	3.93 383	2.70 472	2.78 507	2.20 435	4.28 533	6.16 570	5.56 387	10.27 565	0.65 515	1.18 569	0.71 538	1.70 580	0.84 519	1.37 552

SGM+DAISY	8.36 588	3.82 565	24.83 610	2.02 550	1.75 531	14.80 605	17.22 611	4.27 490	11.79 596	13.88 612	14.38 605	11.74 595	13.83 600	10.56 511	15.12 583	1.21 558	1.19 571	1.14 565	1.13 566	1.17 550	1.37 552

CC-Net-ROB	3.35 513	1.76 524	13.89 417	2.33 565	1.65 517	4.49 511	1.62 496	4.73 564	2.90 501	1.92 286	2.05 404	1.99 331	1.61 360	12.57 588	1.60 369	2.46 577	2.18 588	2.68 589	1.04 562	2.11 568	1.38 554

EDNetEfficient	5.61 566	2.14 540	16.75 461	1.67 513	3.64 590	4.12 430	7.51 595	3.05 228	5.63 582	11.57 611	4.83 558	3.95 512	12.72 597	8.44 451	20.78 609	0.41 407	0.43 476	0.47 456	1.01 559	1.66 564	1.39 555

WAO-7	5.16 559	3.21 559	18.98 500	1.88 541	1.44 478	5.34 576	3.09 566	4.91 570	5.81 583	4.35 568	8.92 584	6.55 577	6.06 567	13.40 595	10.81 567	1.34 570	1.20 572	1.48 574	1.35 574	1.60 562	1.45 556

LoS_RVC	0.94 109	1.30 481	1.31 91	0.84 137	1.63 511	2.02 99	0.59 126	1.51 25	1.36 105	0.81 107	1.33 174	0.84 129	0.88 156	1.36 142	0.73 127	0.21 38	0.17 51	0.20 8	0.14 2	0.20 21	1.45 556

MFMNet_re	2.91 467	1.91 529	18.25 484	3.06 578	1.89 549	3.13 215	1.67 504	3.52 291	2.97 508	3.14 533	2.87 516	2.26 355	2.41 469	2.42 291	2.00 431	1.10 553	1.05 565	0.94 555	0.90 551	1.28 555	1.46 558

ELAS_RVC	5.72 569	1.64 517	20.40 551	2.09 554	2.01 556	4.95 571	11.47 604	4.66 561	6.31 587	8.09 596	8.01 573	8.06 587	11.65 596	8.36 447	10.22 564	0.99 550	1.17 568	0.81 551	0.76 540	1.14 545	1.58 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	4.91 557	1.40 498	16.46 456	1.47 479	1.72 529	3.46 271	1.96 520	3.89 366	3.61 554	2.90 514	24.61 616	4.81 554	4.49 547	13.57 597	4.87 526	1.33 569	1.29 574	1.70 575	1.68 578	1.41 560	1.66 560
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS	5.99 572	1.62 512	20.29 547	1.96 547	2.01 556	15.09 606	8.38 599	5.23 575	5.54 580	9.02 599	8.61 579	6.74 578	9.75 595	7.48 431	11.40 572	0.96 548	1.18 569	0.72 542	0.93 553	1.30 556	1.67 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	11.39 599	1.38 495	23.16 605	4.82 606	2.79 575	22.02 614	14.51 609	25.81 618	26.28 620	10.93 609	13.17 602	19.90 608	18.03 611	15.69 606	20.41 608	0.96 548	0.74 554	1.42 571	3.24 609	0.74 503	1.71 562

CAS	1.26 199	0.40 9	1.46 113	2.97 577	1.61 508	4.13 433	0.73 202	1.78 59	1.49 156	0.83 118	1.10 116	0.59 63	0.53 34	1.26 117	0.80 153	2.99 582	0.13 1	0.21 20	0.13 1	0.31 189	1.72 563

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 547	10.62 600	15.18 444	1.55 497	1.45 482	6.16 581	3.54 577	5.41 582	3.68 557	2.59 484	2.74 504	4.81 554	2.20 456	13.79 600	4.40 516	2.04 573	3.36 608	1.05 560	1.20 569	2.09 567	1.72 563

MFN_U_SF_RVC	3.81 528	10.78 601	15.01 439	1.84 536	1.39 466	3.73 332	1.63 497	4.05 419	3.26 538	2.91 515	2.38 472	4.36 537	3.65 529	8.43 450	4.91 527	1.11 555	1.04 564	0.99 557	1.31 571	1.58 561	1.75 565

LCNet	1.55 234	0.54 119	1.88 153	0.99 249	0.55 162	3.60 308	1.21 440	2.86 210	1.53 185	2.18 381	1.74 292	1.43 237	4.17 540	3.62 345	0.87 184	0.29 198	0.20 159	0.28 199	0.77 542	0.47 406	1.85 566

MADNet+	3.97 536	9.54 596	13.83 416	1.87 540	1.69 525	4.19 458	2.87 556	4.80 568	4.10 566	2.51 466	2.67 500	4.55 545	3.41 521	8.72 454	6.92 547	1.25 563	1.27 573	1.04 559	0.93 553	1.39 559	1.85 566

UDG	3.55 518	2.81 556	17.45 474	2.69 571	1.98 554	3.97 399	1.19 433	4.35 520	2.02 327	2.42 452	2.53 486	4.50 541	2.46 475	6.53 409	2.41 469	2.12 575	1.77 583	2.63 588	2.57 599	2.64 573	1.95 568

PWCK	5.85 570	9.95 598	15.22 445	2.90 575	1.56 500	5.66 580	7.69 596	5.27 576	4.74 573	3.88 554	7.51 570	8.04 585	5.28 557	15.18 604	8.40 557	3.08 583	1.51 578	2.24 581	1.37 575	5.55 601	1.96 569

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 152	3.30 562	2.61 232	0.82 116	0.38 44	1.27 34	0.62 148	1.51 25	1.29 94	0.91 134	0.92 76	0.65 77	0.57 44	1.08 65	0.59 66	1.55 572	0.15 22	0.32 287	0.28 292	1.10 541	1.98 570

FTStereo	3.71 525	0.53 105	20.37 549	0.96 228	0.65 217	4.34 481	11.29 602	2.62 173	1.50 162	2.58 481	5.04 560	1.90 314	13.84 601	3.71 349	1.25 289	0.38 372	0.24 286	0.31 267	0.32 369	0.30 170	2.10 571

Prome-Stereo	1.61 249	0.55 126	1.71 137	0.98 243	0.60 193	4.41 496	1.82 513	3.03 226	1.53 185	2.18 381	3.45 542	1.72 276	3.49 527	2.23 285	1.08 249	0.29 198	0.20 159	0.26 131	0.25 215	0.34 258	2.16 572

test_for_model	2.16 344	3.87 566	1.58 129	4.16 592	3.64 590	2.51 142	0.96 374	3.63 309	2.62 461	2.45 456	1.39 192	1.02 174	0.73 96	0.92 35	0.57 61	2.97 581	2.19 589	0.26 131	0.17 36	5.32 600	2.24 573

CES	1.01 138	0.55 126	1.74 142	0.92 198	2.15 563	2.15 112	0.50 84	2.01 83	1.45 126	0.76 88	1.02 91	0.61 65	0.47 19	1.29 127	0.79 152	0.22 48	0.17 51	0.24 73	0.14 2	0.63 465	2.29 574

BEATNet-Init1	49.72 631	64.32 633	97.77 636	4.68 603	4.28 600	84.75 636	60.42 628	73.38 636	68.59 634	88.29 637	88.51 639	91.94 637	97.99 637	85.26 638	70.96 638	0.80 536	0.65 541	0.85 552	0.70 537	7.96 612	2.33 575

DDUNet	2.91 467	2.78 555	6.94 326	3.53 584	2.26 568	3.28 243	1.36 458	3.77 337	2.04 333	2.62 489	2.49 480	4.18 527	1.69 390	5.38 381	1.85 412	2.21 576	1.77 583	2.61 587	2.43 597	2.60 572	2.34 576

IGEV-Stereo+	0.94 109	0.47 56	1.19 66	0.86 156	2.02 559	1.40 52	0.39 37	1.17 10	0.88 40	0.61 34	0.44 10	0.47 37	0.79 125	2.14 272	0.42 9	0.27 133	0.19 119	0.22 27	0.17 36	2.26 571	2.41 577

GMM-Stereo	2.45 408	0.52 91	20.38 550	0.89 174	0.82 292	4.18 454	1.91 518	2.45 136	1.48 148	2.48 460	2.30 457	1.69 271	1.86 423	2.93 328	1.08 249	0.28 173	0.18 84	0.33 322	0.48 488	0.35 276	2.41 577

EDNetEfficientorigin	12.35 604	2.51 547	179.47 639	1.19 365	0.96 343	2.91 181	1.81 512	3.00 222	5.35 578	8.91 598	4.79 557	4.18 527	4.64 549	9.98 493	11.30 570	0.37 355	0.38 444	0.60 518	0.85 548	1.32 557	2.43 579

KYRaft	1.59 246	0.52 91	1.73 139	0.95 222	0.49 127	4.38 486	1.79 509	2.43 133	1.51 169	2.49 461	2.98 519	2.00 332	3.41 521	2.14 272	0.82 162	0.30 242	0.21 193	0.33 322	0.46 480	0.35 276	2.45 580

DGSMNet	7.55 585	1.62 512	17.42 473	1.92 542	12.73 608	7.45 591	42.99 627	4.13 442	2.07 340	2.10 348	3.16 533	3.42 479	1.70 392	9.24 470	2.30 460	3.70 593	10.89 621	11.80 623	5.54 612	4.24 591	2.66 581

WAO-6	5.87 571	2.27 543	15.05 440	2.96 576	2.77 574	12.01 600	3.58 578	5.37 581	11.91 597	3.34 543	9.69 586	6.78 579	5.84 564	11.82 573	8.89 560	2.87 579	2.35 596	2.50 583	1.84 586	2.85 574	2.67 582

WAO-8	11.95 601	13.02 606	20.56 558	3.50 582	3.08 582	15.11 607	2.80 553	12.91 607	19.11 616	7.69 592	13.12 599	11.62 592	7.01 580	84.40 636	7.91 554	3.42 586	1.92 585	3.54 603	1.93 589	3.68 582	2.69 583

Venus	11.95 601	13.02 606	20.56 558	3.50 582	3.08 582	15.11 607	2.80 553	12.91 607	19.11 616	7.69 592	13.12 599	11.62 592	7.01 580	84.40 636	7.91 554	3.42 586	1.92 585	3.54 603	1.93 589	3.68 582	2.69 583

SQANet	3.70 523	9.34 594	18.41 490	2.75 572	2.74 573	3.40 259	1.47 478	3.50 287	1.68 256	2.60 485	1.75 296	2.69 408	1.91 430	6.72 419	1.74 398	2.96 580	1.41 577	1.85 576	1.12 564	3.17 577	2.70 585

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 497	1.43 502	9.93 363	2.50 568	1.62 509	4.29 476	1.68 506	3.95 389	2.43 429	1.66 227	1.91 371	3.04 445	1.41 304	13.26 591	1.58 365	3.82 594	1.59 579	1.12 564	0.46 480	2.21 570	2.74 586

Ntro	4.21 543	8.94 590	19.89 525	3.22 580	2.96 579	4.15 437	1.89 517	3.92 381	2.36 407	1.77 248	2.14 424	3.35 472	2.17 453	9.48 475	2.24 456	3.52 589	1.76 582	2.13 579	1.31 571	3.83 587	3.09 587

ACVNet_2	5.41 563	12.60 605	20.42 553	3.27 581	3.15 585	4.50 514	3.02 562	4.66 561	3.73 558	3.35 545	5.36 562	7.86 584	2.88 493	12.33 582	4.76 523	3.12 584	2.22 590	2.70 591	1.69 579	3.49 580	3.10 588

otaku	4.58 550	8.93 589	19.95 527	3.11 579	2.67 571	3.91 372	2.57 547	3.82 348	2.25 379	2.22 399	9.72 587	4.08 521	2.35 466	8.57 452	2.13 448	3.51 588	1.65 581	2.15 580	1.17 567	3.69 584	3.15 589

LVE	6.88 581	9.31 593	21.14 577	3.61 587	3.18 586	4.49 511	2.79 552	10.21 597	11.69 595	3.16 536	11.53 595	18.33 603	4.31 543	11.66 564	3.52 508	4.45 604	2.93 600	2.56 585	1.91 588	3.62 581	3.16 590

ACVNet_1	6.04 573	13.97 612	21.36 585	3.58 586	3.14 584	4.73 560	2.48 541	4.20 458	3.17 528	2.98 523	2.83 515	23.31 612	4.34 544	11.06 535	2.45 475	3.68 591	2.33 594	2.60 586	1.79 584	3.69 584	3.19 591

ACVNet-4b	6.73 578	13.67 610	21.87 595	3.54 585	3.07 581	4.19 458	2.25 534	4.03 411	3.65 555	1.64 222	3.98 551	5.88 574	2.89 494	10.01 495	16.98 594	23.29 627	2.24 591	2.53 584	1.78 583	3.87 588	3.21 592

Dean	7.52 584	9.08 591	21.41 586	3.74 589	3.53 588	4.81 567	3.53 575	5.33 580	5.25 577	4.17 563	26.53 617	25.62 618	4.09 539	10.97 529	4.32 515	3.69 592	2.30 593	2.91 593	1.87 587	4.03 590	3.24 593

MonStereo1	8.07 587	2.24 542	5.83 317	4.68 603	3.60 589	18.80 611	2.52 543	5.89 585	5.86 584	4.76 573	13.98 604	7.41 581	50.63 631	13.28 592	5.16 529	4.40 602	0.90 561	2.69 590	1.55 576	3.92 589	3.30 594

RainbowNet	4.56 548	8.28 583	20.07 533	3.64 588	3.23 587	4.15 437	2.99 561	4.18 454	3.03 516	2.20 388	2.65 498	4.26 532	2.90 495	9.77 482	2.12 445	3.88 595	2.27 592	2.71 592	1.72 582	3.78 586	3.31 595

DispFullNet	4.64 551	3.48 563	23.95 609	3.99 590	3.03 580	3.35 252	1.06 401	4.18 454	2.80 488	6.33 587	2.94 517	4.04 519	7.81 587	3.92 357	5.16 529	2.75 578	1.61 580	3.10 597	2.68 602	3.32 579	3.31 595

IMH	6.81 580	13.66 609	20.41 552	4.33 598	3.74 592	5.50 577	3.06 564	5.49 583	6.22 585	4.64 572	10.35 589	9.30 588	8.03 590	13.61 598	6.81 542	4.80 609	2.99 605	3.09 596	2.12 594	4.36 594	3.61 597

IMH-64-1	4.84 555	2.53 549	6.83 323	4.30 596	3.74 592	4.81 567	6.05 590	5.30 577	3.92 561	3.95 557	8.33 576	5.08 564	6.06 567	8.96 461	6.30 537	4.57 606	2.96 602	3.04 594	2.12 594	4.28 592	3.62 598

IMH-64	4.84 555	2.53 549	6.83 323	4.30 596	3.74 592	4.81 567	6.05 590	5.30 577	3.92 561	3.95 557	8.33 576	5.08 564	6.06 567	8.96 461	6.30 537	4.57 606	2.96 602	3.04 594	2.12 594	4.28 592	3.62 598

tt	7.19 583	0.51 85	6.83 323	4.03 591	2.30 569	12.05 601	20.19 616	15.46 614	6.58 588	3.42 547	3.22 534	5.37 570	6.39 575	4.20 364	7.46 551	9.81 617	11.53 622	7.05 615	7.46 616	6.31 604	3.71 600

ktn	21.74 616	10.34 599	19.68 517	4.53 601	4.00 597	6.53 585	4.51 587	6.79 587	78.82 637	84.69 636	100.86 640	58.49 632	7.57 585	12.11 579	13.35 579	4.58 608	3.24 607	3.49 600	2.62 600	4.65 597	3.84 601

JetBlue	6.27 575	9.15 592	13.76 410	1.94 546	4.60 603	11.91 599	12.00 605	5.12 573	3.45 550	3.79 553	4.52 555	9.54 589	6.56 576	9.40 473	13.48 580	1.26 564	1.37 576	1.17 566	1.34 573	7.06 610	3.95 602

notaker	10.50 595	8.60 584	20.23 540	4.54 602	3.95 596	6.27 582	3.44 571	8.07 591	4.75 574	8.73 597	46.45 626	13.86 601	27.86 618	13.49 596	13.61 581	4.56 605	3.18 606	3.52 602	2.68 602	8.13 613	4.05 603

TorneroNet	25.88 618	11.28 603	21.62 592	4.20 593	4.07 598	55.25 627	3.15 567	15.16 613	76.94 636	58.09 631	82.72 637	86.88 636	41.15 623	13.35 594	18.13 600	4.32 599	2.85 598	3.45 599	2.62 600	8.33 614	4.14 604

TorneroNet-64	10.12 591	8.74 585	20.95 573	4.27 594	3.76 595	13.86 604	2.85 555	15.05 612	23.15 619	10.07 604	23.84 615	13.47 598	8.24 591	13.96 602	17.21 596	3.96 597	2.72 597	3.23 598	2.48 598	6.29 603	4.27 605

KSHMR	16.96 611	5.37 574	21.64 594	4.46 600	4.50 601	8.30 594	3.32 569	15.58 615	76.24 635	6.62 589	61.47 631	56.53 631	5.43 560	35.17 623	11.37 571	4.39 601	2.97 604	3.63 605	2.74 604	5.10 599	4.34 606

PML	64.32 633	53.22 630	17.88 479	8.10 612	32.94 619	148.46 640	247.79 642	12.18 604	45.42 630	111.41 639	288.92 642	101.47 638	101.31 638	31.67 619	15.55 584	14.03 620	4.83 611	10.98 620	6.18 614	28.82 621	5.17 607

MADNet++	7.57 586	5.80 578	13.28 402	6.38 610	5.26 605	7.18 587	7.77 597	5.32 579	5.62 581	6.11 584	7.78 571	6.02 576	8.01 589	11.74 569	16.36 591	9.36 616	4.95 612	8.57 618	5.66 613	4.83 598	5.34 608

UNDER WATER-64	9.33 590	5.37 574	22.60 602	5.22 608	4.86 604	10.75 598	4.61 588	11.45 598	17.30 611	7.59 591	9.80 588	15.99 602	17.90 610	10.63 515	15.72 586	4.36 600	2.87 599	4.39 610	2.86 606	7.01 609	5.36 609

UNDER WATER	10.47 593	3.95 567	22.62 603	5.07 607	4.51 602	7.78 592	3.77 581	12.56 606	21.72 618	7.84 594	10.78 590	23.96 614	31.66 619	10.78 522	16.19 590	4.44 603	2.93 600	4.24 606	2.86 606	6.33 605	5.47 610

MSAF-DinoV2	13.69 607	13.09 608	22.03 598	2.41 567	1.44 478	4.03 409	1.38 465	9.07 595	9.20 589	2.23 403	1.98 386	5.08 564	5.06 553	177.66 641	5.46 536	0.45 439	0.34 414	0.40 412	0.62 527	6.09 602	5.80 611

MultiAttention	8.74 589	0.56 138	7.25 329	2.07 553	22.74 616	35.86 623	8.44 600	4.97 571	2.58 456	2.57 477	5.11 561	5.55 573	1.59 353	52.70 634	7.50 552	0.47 455	0.24 286	0.52 490	1.00 558	6.84 608	6.30 612

JetRed	10.48 594	27.10 619	35.70 616	4.27 594	4.09 599	15.55 609	12.83 607	12.16 603	5.50 579	5.83 581	5.56 564	10.14 590	7.43 583	8.88 457	26.39 618	3.32 585	3.81 609	3.51 601	2.96 608	7.85 611	6.69 613

DStereoSA	10.13 592	4.62 570	12.76 397	4.78 605	13.35 609	9.97 596	22.80 617	4.74 566	16.44 608	5.11 576	15.31 607	4.61 548	13.82 599	8.00 443	27.60 620	6.51 613	8.86 616	1.43 572	8.28 617	3.16 576	10.38 614

USTest	15.98 610	15.58 614	22.56 601	18.49 616	16.99 610	26.43 616	36.08 623	27.68 621	12.77 599	10.69 607	10.80 591	18.35 604	15.09 603	18.62 608	23.37 611	4.85 610	5.34 613	7.38 616	7.43 615	9.90 615	11.23 615

TCMNet-wrong-test	12.32 603	14.13 613	19.38 509	22.38 617	19.85 613	15.99 610	12.34 606	22.95 617	4.56 569	6.24 586	6.27 567	18.40 605	15.71 604	10.10 500	10.72 566	9.06 615	4.78 610	5.35 612	3.95 610	12.28 617	11.97 616

DGTPSM_ROB	15.31 608	8.85 587	28.14 614	9.90 614	18.89 611	12.44 602	33.21 620	13.48 609	17.86 614	9.50 601	22.89 613	13.78 599	19.67 612	21.26 609	23.68 612	5.08 611	8.84 614	5.62 613	11.50 618	6.72 606	14.87 617

DPSMNet_ROB	15.52 609	8.89 588	31.44 615	10.07 615	18.91 612	12.44 602	33.22 621	13.51 610	17.94 615	9.58 602	22.91 614	13.79 600	19.67 612	21.43 610	23.73 613	5.17 612	8.84 614	5.63 614	11.52 621	6.79 607	14.90 618

DStereoFS	11.11 598	13.81 611	11.82 388	5.73 609	11.05 607	20.81 612	11.36 603	8.68 594	16.52 609	14.90 613	15.81 611	11.63 594	13.85 602	9.05 464	15.60 585	7.57 614	8.88 617	2.41 582	5.29 611	2.16 569	15.30 619

DPSM_ROB	20.78 614	20.03 617	26.57 612	23.62 619	22.46 614	31.10 618	39.97 625	33.52 624	17.41 612	15.25 614	15.80 609	24.06 615	20.71 615	23.30 614	27.62 621	10.78 618	9.41 619	11.69 621	11.50 618	14.49 618	16.36 620

DPSM	20.78 614	20.03 617	26.57 612	23.62 619	22.46 614	31.10 618	39.97 625	33.52 624	17.41 612	15.25 614	15.80 609	24.06 615	20.71 615	23.30 614	27.62 621	10.78 618	9.41 619	11.69 621	11.50 618	14.49 618	16.36 620

LSM	12.71 605	3.52 564	20.79 566	55.63 630	84.76 629	3.63 318	6.30 592	3.73 331	4.93 575	5.55 579	13.92 603	3.53 494	3.25 515	9.72 481	4.12 514	0.64 512	0.85 559	0.71 538	0.81 547	1.03 532	26.84 622

Anonymous_1	57.11 632	19.68 616	26.15 611	23.10 618	142.31 637	30.84 617	39.75 624	33.86 626	16.98 610	70.53 635	15.42 608	23.46 613	19.75 614	23.04 612	27.23 619	164.73 641	9.02 618	130.38 636	137.40 638	161.27 641	27.24 623

HanzoNet	31.60 621	17.23 615	21.22 582	7.32 611	5.84 606	7.25 589	3.53 575	13.82 611	14.20 602	50.38 627	47.01 627	44.45 622	56.61 633	36.61 624	32.00 624	63.89 634	56.57 635	7.97 617	89.20 637	28.69 620	28.25 624

FlowAnything	41.75 622	39.90 621	53.36 629	47.83 629	45.06 623	62.45 628	80.51 633	67.34 634	34.89 624	30.56 621	31.52 619	48.18 626	42.05 628	46.66 632	55.24 630	21.71 626	18.88 626	23.49 628	23.13 623	29.12 622	33.04 625

RAFT-FEzeroshot	41.78 624	40.21 625	53.07 626	47.74 627	45.19 625	62.51 629	80.73 636	67.30 632	34.75 621	30.51 619	31.88 621	48.27 628	41.88 626	46.64 630	55.54 632	21.62 623	18.89 628	23.48 624	23.22 626	29.20 625	33.05 626

RAFT-FE	41.78 624	40.21 625	53.07 626	47.74 627	45.19 625	62.51 629	80.73 636	67.30 632	34.75 621	30.51 619	31.88 621	48.27 628	41.88 626	46.64 630	55.54 632	21.62 623	18.89 628	23.48 624	23.22 626	29.20 625	33.05 626

CasAABBNet	41.80 626	40.20 624	53.41 630	47.73 625	45.18 624	62.51 629	80.71 635	67.26 631	34.80 623	30.49 618	31.88 621	48.24 627	41.81 625	46.63 629	55.64 634	21.60 621	18.88 626	23.48 624	23.22 626	29.19 624	33.05 626

Selective-RAFT-Error	41.77 623	40.16 623	53.34 628	47.73 625	45.25 627	62.51 629	80.64 634	67.22 630	34.93 625	30.64 622	31.81 620	48.11 625	42.11 629	46.57 627	54.95 629	21.61 622	18.87 625	23.48 624	23.15 625	29.16 623	33.08 629

LRCNet_RVC	25.52 617	33.45 620	23.21 607	31.79 621	32.78 618	6.74 586	1.18 430	25.88 619	4.46 567	28.94 617	30.89 618	24.91 617	17.57 609	27.66 618	24.34 615	35.26 630	25.60 631	35.91 630	33.81 629	31.90 628	34.10 630

HaxPig	43.25 627	43.65 627	45.00 620	33.85 622	35.61 620	32.69 620	30.52 618	45.09 627	42.97 628	48.77 625	48.17 628	43.00 621	40.26 621	44.58 625	43.61 625	47.18 631	49.30 632	51.54 632	50.25 631	43.73 629	45.29 631

AVERAGE_ROB	44.46 628	45.91 628	46.59 621	40.59 624	38.66 621	32.99 621	30.52 618	46.19 628	43.26 629	49.59 626	48.97 629	44.62 623	39.89 620	45.04 626	43.94 626	48.74 632	50.69 633	50.80 631	49.79 630	45.54 630	46.97 632

MEDIAN_ROB	47.37 629	49.08 629	49.92 624	40.32 623	39.97 622	34.95 622	33.43 622	49.17 629	46.39 631	53.06 628	52.65 630	47.65 624	42.23 630	48.35 633	47.29 627	52.10 633	54.04 634	54.28 633	53.48 632	48.76 631	50.33 633

LSM0	49.58 630	40.04 622	53.62 631	97.15 631	128.68 636	62.75 633	79.89 632	67.63 635	35.11 626	33.02 623	32.61 625	48.43 630	41.60 624	46.60 628	55.43 631	21.63 625	18.99 630	23.62 629	23.13 623	29.47 627	52.26 634

DPSimNet_ROB	102.30 634	119.72 640	143.59 638	109.42 632	94.10 630	127.22 639	127.15 638	26.62 620	102.36 641	149.58 641	83.99 638	139.34 641	137.54 641	64.62 635	82.36 639	105.18 635	66.15 636	120.15 635	69.61 634	99.58 633	77.72 635

RSGM-EC	108.14 635	104.44 637	68.66 632	115.42 633	109.31 633	116.48 637	139.19 639	127.02 640	55.95 632	55.27 629	71.01 632	116.54 639	111.76 639	176.57 639	175.06 640	117.34 639	71.64 637	140.65 637	83.55 635	123.96 636	82.91 636

acva	108.14 635	104.44 637	68.66 632	115.42 633	109.31 633	116.48 637	139.19 639	127.02 640	55.95 632	55.27 629	71.01 632	116.54 639	111.76 639	176.57 639	175.06 640	117.34 639	71.64 637	140.65 637	83.55 635	123.96 636	82.91 636

xxxxx1	112.33 637	88.53 634	37.76 617	227.84 638	157.23 638	39.05 624	61.41 629	93.76 637	79.29 638	62.45 632	74.79 634	78.32 633	70.96 634	33.47 620	70.69 635	114.00 636	130.36 639	259.31 640	274.34 640	145.54 638	147.50 638

tt_ll	112.33 637	88.53 634	37.76 617	227.84 638	157.23 638	39.05 624	61.41 629	93.76 637	79.29 638	62.45 632	74.79 634	78.32 633	70.96 634	33.47 620	70.69 635	114.00 636	130.36 639	259.31 640	274.34 640	145.54 638	147.50 638

ff	112.33 637	88.53 634	37.76 617	227.84 638	157.23 638	39.05 624	61.41 629	93.76 637	79.29 638	62.45 632	74.79 634	78.32 633	70.96 634	33.47 620	70.69 635	114.00 636	130.36 639	259.31 640	274.34 640	145.54 638	147.50 638

test_example2	212.63 640	219.92 641	221.87 640	213.67 637	221.17 641	199.47 641	200.74 641	185.30 642	141.66 642	209.52 642	213.45 641	210.82 642	205.48 642	221.27 642	216.64 642	236.83 642	242.07 642	213.93 639	217.01 639	235.69 642	226.10 641

FSD					0.60 193	0.77 5	0.67 169	1.57 32	0.68 5	0.72 64	0.62 27	1.02 174	0.72 91	0.81 13	0.73 127	0.59 502	0.54 516	0.57 508	0.54 511	0.57 445

ccccc		629.75 642		567.84 641	570.84 642	582.44 642		613.82 643		614.58 643		555.57 643		666.94 643		781.57 643	507.24 643	391.36 643	342.44 643	689.82 643

ASD4		113.98 639

Low-res two-view benchmark