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

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 48	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 48	0.14 15	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 218

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 52	0.21 13	0.16 94	0.43 106	0.16 48	0.44 73	0.35 43	0.22 63	0.20 41	0.14 15	0.20 100	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 89	0.14 20	0.35 17	0.32 21	0.24 93	0.20 41	0.15 32	0.18 67	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.41 89	0.15 33	0.46 86	0.35 43	0.26 129	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 84	0.27 104	0.14 15	0.18 67	0.33 96	0.24 142	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 75	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 63	0.21 48	0.13 4	0.20 100	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 75	0.19 85	0.47 102	0.36 65	0.21 52	0.22 60	0.13 4	0.17 46	0.33 96	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.30 15	0.22 63	0.20 41	0.13 4	0.18 67	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.14 20	0.43 65	0.33 30	0.21 52	0.24 79	0.14 15	0.18 67	0.34 108	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 60	0.22 155	0.50 124	0.38 79	0.22 63	0.21 48	0.12 2	0.22 120	0.26 26	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 89	0.20 105	0.50 124	0.34 36	0.25 112	0.23 69	0.13 4	0.23 137	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 113	0.22 155	0.55 170	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 48	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 98	0.08 28	0.11 118

BStereo	0.28 73	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.33 35	0.20 105	0.46 86	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

Wave_Phase_stereo	0.31 102	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.98 532	0.20 105	0.49 117	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

NLSM3	0.26 62	0.39 242	0.75 58	0.25 89	0.24 286	0.43 106	0.19 85	0.58 188	0.45 156	0.20 42	0.26 97	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.09 134	0.10 66	0.07 9

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 20	0.14 20	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 58	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 71	0.15 33	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 90	0.19 88	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 88	0.25 89	0.21 225	0.46 137	0.16 48	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 34	0.14 15	0.18 67	0.35 114	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.10 93

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 82	0.18 75	0.47 102	0.36 65	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.19 88	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 89	0.27 335	0.39 75	0.14 20	0.51 132	0.33 30	0.25 112	0.27 104	0.13 4	0.13 14	0.38 146	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 349	0.42 102	0.14 20	0.46 86	0.31 16	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.14 16	0.43 175	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 98	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 66	0.25 82	0.95 84	0.25 89	0.15 67	0.43 106	0.21 128	0.50 124	0.40 104	0.18 28	0.29 118	0.25 117	0.16 38	0.28 45	0.35 280	0.07 23	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.24 364	0.10 93

GREAT-IGEV	0.37 155	0.28 132	1.48 174	0.25 89	0.38 462	0.46 137	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 118	0.15 32	0.17 46	0.36 127	0.23 117	0.07 23	0.76 595	0.07 1	0.26 485	0.21 316	1.03 594
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.29 84	0.21 27	1.10 98	0.24 70	0.15 67	0.42 102	0.24 226	0.42 57	0.38 79	0.21 52	0.18 31	0.20 67	0.16 38	0.44 184	0.70 435	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.28 415	0.20 357
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 84	0.26 99	1.03 88	0.25 89	0.14 42	0.46 137	0.22 155	0.36 22	0.38 79	0.23 84	0.23 69	0.21 78	0.18 67	0.45 199	0.60 410	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.20 357

RSM	0.28 73	0.26 99	0.97 85	0.25 89	0.24 286	0.37 60	0.21 128	0.49 117	0.44 141	0.21 52	0.27 104	0.28 154	0.17 46	0.38 146	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 104	0.34 527	0.21 316	0.16 286

LoS_RVC	0.29 84	0.33 185	1.19 112	0.25 89	0.34 422	0.43 106	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.22 63	0.33 160	0.23 90	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 478

Selective-IGEV	0.29 84	0.23 61	1.28 129	0.27 141	0.30 372	0.35 48	0.20 105	0.56 177	0.38 79	0.21 52	0.30 132	0.22 81	0.18 67	0.37 138	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 365	0.16 213	0.29 460

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 214	0.86 460	1.78 256	0.28 169	0.17 123	0.52 204	0.20 105	0.62 215	0.61 317	0.50 284	0.61 385	0.39 218	0.32 261	0.35 114	0.30 224	0.07 23	0.10 253	0.09 104	0.09 134	0.35 480	0.10 93

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 163	0.15 33	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 237	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 104	0.37 542	0.08 28	0.09 64

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 56	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 117	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 75	0.14 20	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 75	0.15 33	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 64

VIP-Stereo	0.28 73	0.56 336	1.05 91	0.23 49	0.19 196	0.52 204	0.17 59	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 86	0.24 104	0.15 28	0.33 96	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 157	0.32 484

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 52	0.19 34	0.15 32	0.12 8	0.47 219	0.29 204	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 83	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 63	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 256

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 73	0.21 13	0.24 286	0.42 102	0.17 59	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 60	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

xyz-stereo-finetune2	0.35 137	0.45 286	1.04 90	0.21 13	0.12 9	0.58 289	0.23 190	0.50 124	0.45 156	0.31 159	0.46 239	0.30 171	0.41 335	0.81 350	0.51 375	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.09 64

xyz-stereo-finetune	0.31 102	0.46 289	0.79 63	0.21 13	0.12 9	0.53 213	0.25 248	0.52 146	0.54 255	0.28 143	0.32 151	0.29 164	0.23 137	0.59 280	0.55 389	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.08 40

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.31 25	0.22 155	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 84	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.28 13	0.21 128	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 138	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 52	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 93

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 225	0.45 119	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 58	0.12 8	0.32 84	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 114	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MM-Stereo_test2	0.38 165	0.28 132	2.46 466	0.43 451	0.15 67	0.50 175	0.25 248	0.47 102	0.38 79	0.33 172	0.26 97	0.23 90	0.22 120	0.34 108	0.29 204	0.08 41	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.36 487	0.22 384

HART	0.38 165	0.53 319	1.66 205	0.26 121	0.15 67	0.30 20	0.19 85	0.67 244	0.46 167	0.29 149	0.52 301	0.38 212	0.16 38	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.68 588	0.09 104	0.07 66	0.34 468	0.21 369

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 392	0.24 70	0.34 422	0.51 185	0.42 444	0.50 124	0.54 255	0.37 185	0.46 239	0.54 326	0.60 458	0.43 175	1.10 499	0.08 41	0.09 210	0.08 42	0.22 464	0.12 100	0.22 384

HI	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

CoSv	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 78	0.23 49	0.13 25	0.49 163	0.18 75	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 162	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 64

tt45	0.29 84	0.24 74	1.06 93	0.25 89	0.17 123	0.55 236	0.22 155	0.41 50	0.35 43	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.18 67	0.64 297	0.34 269	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.11 118

999	0.29 84	0.25 82	1.05 91	0.26 121	0.18 163	0.49 163	0.23 190	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 151	0.23 90	0.18 67	0.73 331	0.36 284	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.10 93

mms	0.27 66	0.26 99	0.91 78	0.25 89	0.18 163	0.32 31	0.23 190	0.37 25	0.31 16	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.47 539

ours_stereo	0.27 66	0.25 82	1.21 118	0.25 89	0.17 123	0.35 48	0.23 190	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

fffy	0.28 73	0.24 74	1.19 112	0.27 141	0.15 67	0.37 60	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.44 184	0.20 63	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

WCG-NET	0.30 94	0.42 262	1.26 126	0.24 70	0.12 9	0.43 106	0.24 226	0.40 40	0.56 273	0.35 176	0.37 182	0.26 132	0.24 149	0.29 59	0.19 39	0.08 41	0.12 334	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.10 93

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 70	0.22 252	0.47 144	0.13 9	0.52 146	0.33 30	0.18 28	0.24 79	0.17 47	0.22 120	0.32 84	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.09 64

AIO-Stereo	0.30 94	0.27 107	1.25 124	0.27 141	0.24 286	0.37 60	0.20 105	0.52 146	0.36 65	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.38 543	0.19 284	0.31 478

WCG-NET（raft）	0.32 109	0.53 319	1.21 118	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.24 226	0.40 40	0.50 207	0.35 176	0.35 173	0.47 292	0.25 165	0.35 114	0.20 63	0.08 41	0.29 531	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.11 118

RSM++	0.27 66	0.26 99	0.87 72	0.28 169	0.13 25	0.39 75	0.20 105	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 79	0.24 104	0.17 46	0.36 127	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.26 399	0.18 324

MoCha-V2	0.36 147	0.32 176	1.41 156	0.36 368	0.31 391	0.35 48	0.19 85	0.57 182	0.39 91	0.30 154	0.32 151	0.28 154	0.27 202	0.47 219	0.24 142	0.08 41	0.56 577	0.08 42	0.38 543	0.18 263	0.12 158

MIM_Stereo	0.41 194	0.60 346	1.88 316	0.31 249	0.21 225	0.50 175	0.19 85	0.64 226	0.44 141	0.43 220	0.53 312	0.43 251	0.27 202	0.51 248	0.28 189	0.08 41	0.14 379	0.11 231	0.10 173	0.26 399	0.26 441

ProNet	0.30 94	0.54 325	1.29 130	0.25 89	0.15 67	0.47 144	0.25 248	0.48 110	0.39 91	0.21 52	0.23 69	0.22 81	0.20 100	0.44 184	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.12 158

RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 416	2.07 382	0.35 349	0.30 372	0.54 221	0.30 346	0.61 211	0.48 190	0.49 277	0.76 479	0.55 329	0.36 282	0.58 274	0.22 103	0.08 41	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.41 520	0.08 40

test_4	0.40 187	0.37 221	2.01 371	0.29 201	0.21 225	0.50 175	0.28 314	0.47 102	0.39 91	0.42 215	0.76 479	0.38 212	0.22 120	0.52 252	0.33 262	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.15 365	0.28 415	0.07 9

GMOStereo	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

error version	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

test-v	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

test-3	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.51 297	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.28 454

test_1	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.50 284	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.29 460

test_3	0.44 233	0.20 14	1.70 214	0.36 368	0.32 399	0.47 144	0.30 346	0.73 279	0.49 197	0.50 284	0.30 132	0.45 271	0.22 120	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.10 253	0.11 231	0.35 530	0.29 420	0.28 454

test-2	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

cross-raft	0.40 187	0.27 107	2.22 419	0.30 222	0.17 123	0.49 163	0.35 403	0.71 262	0.39 91	0.43 220	0.45 231	0.64 382	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 41	0.08 137	0.09 104	0.23 468	0.11 89	0.14 218

AFF-stereo	0.44 233	0.96 495	1.78 256	0.31 249	0.15 67	0.50 175	0.21 128	0.64 226	0.63 347	0.47 247	0.64 419	0.49 305	0.34 274	0.46 208	0.31 236	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.37 495	0.10 93

Hybrid-DGEV-03	0.45 251	0.88 467	1.75 234	0.29 201	0.17 123	0.58 289	0.24 226	0.65 232	0.48 190	0.59 402	1.01 528	0.39 218	0.28 219	0.41 162	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.34 468	0.24 421

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 148	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 86	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

WQFJA1	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.07 595	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

NLMM	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.06 594	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

IGEV-FE	0.53 352	0.34 200	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.70 427	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

252Zero-FE	0.62 417	0.27 107	0.83 68	0.24 70	0.13 25	0.31 25	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 618	0.23 69	0.12 2	0.12 8	0.26 26	0.44 339	0.09 86	0.12 334	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 158

GASTEREO	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.56 525	0.20 211	0.52 204	0.22 155	0.56 177	0.40 104	0.30 154	0.31 145	0.16 38	0.31 253	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.14 379	0.08 42	0.28 493	0.14 157	0.20 357

MSCF	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.58 531	0.21 225	0.50 175	0.22 155	0.56 177	0.38 79	0.29 149	0.29 118	0.17 47	0.30 244	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.12 334	0.08 42	0.29 497	0.15 177	0.21 369

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 73	0.24 70	0.14 42	0.37 60	0.17 59	0.43 65	0.32 21	0.26 129	0.35 173	0.26 132	0.24 149	0.22 4	0.25 157	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.08 98	0.10 66	0.10 93

depthmonostereo	0.26 62	0.23 61	0.65 40	0.41 436	0.13 25	0.41 89	0.19 85	0.51 132	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.26 132	0.28 219	0.44 184	0.23 117	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 35	0.25 89	0.15 67	0.41 89	0.18 75	0.42 57	0.35 43	0.34 174	0.34 168	0.25 117	0.23 137	0.43 175	0.53 382	0.09 86	0.09 210	0.08 42	0.10 173	0.12 100	0.11 118

xyz-stereo	3.02 604	0.29 143	30.64 642	0.23 49	0.12 9	15.52 624	0.24 226	0.51 132	0.47 186	0.59 402	7.99 617	0.64 382	0.47 399	1.39 413	0.50 370	0.09 86	0.07 48	0.34 545	0.07 66	0.13 133	0.08 40

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 67	0.24 70	0.21 225	0.43 106	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 63	0.27 104	0.18 58	0.16 38	0.35 114	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 378	0.08 40

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 119	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 81	0.10 2	0.28 45	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 155	0.37 221	1.21 118	0.26 121	0.18 163	0.73 456	0.18 75	0.53 155	0.41 115	0.35 176	0.30 132	0.58 354	0.22 120	0.33 96	0.95 473	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.13 133	0.15 256

MM-Stereo_test1	0.41 194	0.39 242	2.29 434	0.38 408	0.26 321	0.44 113	0.28 314	0.63 223	0.51 215	0.40 201	0.32 151	0.26 132	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 86	0.21 488	0.10 160	0.09 134	0.39 512	0.15 256

SCV_C0	0.33 118	0.43 267	1.42 160	0.25 89	0.16 94	0.35 48	0.20 105	0.68 248	0.44 141	0.24 93	0.27 104	0.29 164	0.20 100	0.58 274	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 507	0.26 399	0.17 305

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 73	0.28 132	1.09 96	0.33 302	0.15 67	0.30 20	0.16 48	0.58 188	0.42 126	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.26 181	0.38 146	0.37 290	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.06 1

FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 65	0.21 13	0.22 252	0.21 4	0.16 48	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 58	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 358	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

AIO-test1	0.45 251	0.87 463	2.27 430	0.33 302	0.33 412	0.50 175	0.22 155	0.74 283	0.66 383	0.29 149	0.41 210	0.29 164	0.22 120	0.73 331	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.14 340	0.30 431	0.22 384

castereo++	0.28 73	0.43 267	0.93 81	0.28 169	0.17 123	0.53 213	0.21 128	0.55 170	0.45 156	0.17 21	0.26 97	0.32 182	0.17 46	0.33 96	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.13 133	0.06 1

castereo	0.30 94	0.44 278	0.81 65	0.24 70	0.29 357	0.41 89	0.27 295	0.72 267	0.45 156	0.22 63	0.30 132	0.24 104	0.31 253	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 514	0.12 100	0.09 64

GIP-stereo	0.26 62	0.22 43	0.78 62	0.29 201	0.20 211	0.42 102	0.17 59	0.64 226	0.39 91	0.18 28	0.24 79	0.23 90	0.18 67	0.25 14	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.08 40

tg	0.37 155	0.55 334	1.35 144	0.28 169	0.16 94	0.57 271	0.18 75	0.57 182	0.49 197	0.37 185	0.44 227	0.38 212	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.43 528	0.36 506

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 33	0.62 215	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 58	0.14 16	0.37 138	0.19 39	0.09 86	0.31 537	0.07 1	0.10 173	0.07 4	0.07 9

UGAM-zero	0.63 424	0.39 242	2.49 475	0.30 222	0.49 516	0.67 416	0.19 85	0.91 442	0.45 156	0.77 503	0.45 231	1.16 558	0.82 517	2.05 526	0.29 204	0.09 86	0.15 405	0.09 104	0.44 556	0.11 89	0.22 384

GCAP-BAT	0.43 223	0.31 168	1.82 290	0.25 89	0.26 321	0.65 403	0.23 190	0.48 110	0.37 74	0.67 464	0.82 492	0.44 262	0.24 149	0.48 226	0.87 465	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.22 464	0.08 28	0.09 64

RAStereo	0.28 73	0.48 301	1.52 183	0.26 121	0.18 163	0.25 8	0.19 85	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 86	0.20 67	0.16 38	0.24 9	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.12 100	0.08 40

Occ-G	0.30 94	0.30 156	1.33 138	0.23 49	0.15 67	0.36 56	0.25 248	0.43 65	0.31 16	0.26 129	0.35 173	0.46 284	0.22 120	0.30 68	0.25 157	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.16 385	0.31 439	0.08 40

U	3.37 608	0.17 1	0.91 78	0.26 121	13.79 624	19.19 629	0.15 33	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 31	0.27 145	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 635	12.81 628	0.10 66	0.08 40

IGEV-Stereo+	0.29 84	0.29 143	0.86 71	0.25 89	0.34 422	0.30 20	0.14 20	0.32 10	0.53 242	0.18 28	0.12 8	0.18 58	0.19 88	0.49 237	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 447	0.46 538	0.59 556

RAFT-Stereo-weight	0.34 126	0.29 143	1.43 161	0.28 169	0.28 349	0.55 236	0.22 155	0.78 333	0.48 190	0.46 245	0.38 192	0.36 202	0.17 46	0.33 96	0.23 117	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.09 64

gcap-zeroshot	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.31 249	0.32 399	0.69 434	0.21 128	0.74 283	0.52 223	0.43 220	0.35 173	0.62 370	0.24 149	0.41 162	0.24 142	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.31 514	0.08 28	0.09 64

testlalala2	0.44 233	0.28 132	2.59 496	0.64 544	0.56 533	0.57 271	0.20 105	0.78 333	0.52 223	0.40 201	0.39 201	0.45 271	0.21 111	0.27 33	0.22 103	0.09 86	0.10 253	0.08 42	0.29 497	0.12 100	0.10 93

MGS-Stereo	0.32 109	0.34 200	1.70 214	0.25 89	0.14 42	0.40 82	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 93	0.51 287	0.25 117	0.18 67	0.31 75	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.08 98	0.47 539	0.08 40

IGEV++	0.34 126	0.43 267	1.32 136	0.31 249	0.14 42	0.32 31	0.21 128	0.70 259	0.34 36	0.22 63	0.28 112	0.22 81	0.27 202	0.35 114	0.27 179	0.09 86	0.39 560	0.08 42	0.15 365	0.25 378	0.45 536

MyStereo07	0.34 126	0.40 248	1.46 167	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.25 86	0.20 67	0.26 181	0.57 270	0.19 39	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

MyStereo06	0.54 358	0.41 255	2.68 508	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.81 357	0.44 141	0.84 522	0.52 301	0.78 463	0.58 451	0.48 226	1.10 499	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

MyStereo05	0.49 304	0.41 255	2.72 514	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.82 364	0.77 479	0.52 306	0.37 182	0.51 311	0.42 353	0.52 252	0.38 297	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

MyStereo04	0.48 286	0.40 248	2.65 505	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.83 370	0.75 465	0.47 247	0.36 179	0.53 319	0.42 353	0.53 258	0.39 308	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

AE-Stereo	0.42 214	0.29 143	1.65 201	0.43 451	0.47 513	0.56 253	0.23 190	0.86 399	0.46 167	0.31 159	0.41 210	0.43 251	0.24 149	0.34 108	0.24 142	0.09 86	0.48 573	0.11 231	0.45 557	0.22 333	0.19 341

ff7	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

IGEVStereo-DCA	0.33 118	0.34 200	1.38 150	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.18 417	0.16 213	0.22 384

ffff	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

rrr	0.46 263	0.34 200	3.08 556	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.28 314	1.09 549	0.51 215	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.29 497	0.16 213	0.25 431

11t	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

IGEV_Zeroshot_test	0.53 352	0.33 185	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.71 432	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 232	2.47 471	0.27 141	0.43 495	0.56 253	0.20 105	0.77 318	0.43 137	0.60 412	0.51 287	0.44 262	0.17 46	0.68 315	0.21 82	0.09 86	0.29 531	0.09 104	0.32 520	0.14 157	0.10 93

AEACV	0.33 118	0.24 74	1.44 163	0.28 169	0.35 435	0.47 144	0.21 128	0.43 65	0.28 12	0.26 129	0.25 86	0.22 81	0.38 302	0.30 68	0.18 22	0.09 86	0.35 545	0.09 104	0.36 539	0.23 347	0.25 431

GCAP-Stereo	0.34 126	0.89 471	1.76 242	0.26 121	0.12 9	0.52 204	0.14 20	0.49 117	0.38 79	0.29 149	0.30 132	0.29 164	0.22 120	0.30 68	0.20 63	0.09 86	0.17 443	0.09 104	0.07 66	0.21 316	0.11 118

RAFT-Test	0.44 233	0.38 232	2.01 371	0.27 141	0.44 496	0.64 389	0.37 419	0.72 267	0.57 277	0.45 237	0.48 257	0.65 387	0.24 149	0.35 114	0.29 204	0.09 86	0.11 303	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.11 118

HH	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

HanStereo	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

LL-Strereo2	0.41 194	0.90 475	1.83 296	0.44 458	0.24 286	0.54 221	0.27 295	0.58 188	0.45 156	0.41 210	0.33 160	0.44 262	0.21 111	0.44 184	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.16 436	0.14 340	0.17 236	0.17 305

4D-IteraStereo	0.44 233	0.96 495	2.63 501	0.27 141	0.30 372	0.45 119	0.25 248	0.52 146	0.50 207	0.40 201	0.31 145	0.40 227	0.19 88	0.35 114	0.32 249	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.11 239	0.19 284	0.30 470

anonymousdsp2	0.34 126	0.24 74	1.16 107	0.28 169	0.15 67	0.57 271	0.23 190	0.79 349	0.47 186	0.38 193	0.37 182	0.40 227	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.13 312	0.19 284	0.27 448

anonymousdsp	0.34 126	0.53 319	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.55 266	0.19 39	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460

CES	0.30 94	0.27 107	1.09 96	0.23 49	0.50 517	0.40 82	0.20 105	0.46 86	0.44 141	0.22 63	0.28 112	0.26 132	0.19 88	0.33 96	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.49 543

EGLCR-Stereo	0.29 84	0.27 107	0.97 85	0.30 222	0.19 196	0.56 253	0.17 59	0.68 248	0.36 65	0.30 154	0.18 31	0.27 145	0.17 46	0.38 146	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.35 498

DCRE	0.50 315	0.63 367	2.13 398	0.30 222	0.23 272	0.45 119	0.24 226	0.59 197	0.53 242	0.50 284	2.10 578	0.42 247	0.26 181	0.35 114	0.23 117	0.09 86	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.16 213	0.15 256

MC-Stereo	0.32 109	0.31 168	1.46 167	0.31 249	0.15 67	0.53 213	0.19 85	0.44 73	0.35 43	0.36 181	0.38 192	0.27 145	0.27 202	0.42 171	0.19 39	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.16 385	0.20 300	0.13 195

RCA-Stereo	0.34 126	0.32 176	1.30 133	0.26 121	0.14 42	0.58 289	0.23 190	0.78 333	0.62 335	0.40 201	0.44 227	0.28 154	0.35 276	0.29 59	0.20 63	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.08 40

CroCo-Stereo Lap2	0.33 118	0.61 350	1.47 171	0.32 278	0.38 462	0.23 6	0.22 155	0.58 188	0.46 167	0.22 63	0.27 104	0.29 164	0.23 137	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.14 218

DCANet-4	0.40 187	0.27 107	2.21 415	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.47 245	0.28 154	0.37 295	0.37 138	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

ccc-4	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

fff	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

ADStereo(finetuned)	0.45 251	0.77 425	2.12 396	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.76 509	0.37 138	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

raft_robust	0.55 370	0.84 452	1.73 224	0.28 169	0.54 527	0.53 213	0.25 248	0.88 418	0.75 465	0.48 265	0.46 239	0.76 457	0.75 507	1.46 425	0.27 179	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.30 507	0.26 399	0.16 286

RAFT+CT+SA	0.50 315	0.86 460	1.82 290	0.37 392	0.75 561	0.54 221	0.34 395	0.77 318	0.63 347	0.38 193	0.55 334	0.34 194	0.29 236	0.68 315	0.27 179	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.51 565	0.29 420	0.41 531

test_5	0.51 332	0.87 463	1.99 368	0.37 392	0.65 553	0.58 289	0.35 403	0.78 333	0.62 335	0.48 265	0.55 334	0.45 271	0.40 324	0.72 330	0.30 224	0.09 86	0.07 48	0.12 292	0.12 279	0.33 457	0.38 516

SA	0.50 315	0.75 415	1.95 353	0.31 249	0.61 549	0.57 271	0.31 359	0.91 442	0.73 448	0.42 215	0.62 390	0.38 212	0.47 399	0.68 315	0.29 204	0.09 86	0.09 210	0.13 352	0.32 520	0.30 431	0.10 93

IGEV-Stereo	0.34 126	0.54 325	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.54 262	0.19 39	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 358	1.01 518	2.08 387	0.27 141	0.21 225	0.49 163	0.28 314	0.73 279	0.58 288	0.40 201	0.61 385	0.62 370	0.46 391	1.78 479	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.39 512	0.12 158

iRaft-Stereo_20w	0.58 390	0.39 242	1.96 362	0.45 472	0.32 399	0.92 525	0.57 512	1.14 555	0.56 273	0.81 514	0.40 206	0.55 329	0.69 491	0.65 308	1.04 492	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.36 539	0.17 236	0.25 431

GLC_STEREO	0.28 73	0.27 107	1.36 145	0.28 169	0.12 9	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 79	0.26 129	0.30 132	0.25 117	0.19 88	0.33 96	0.24 142	0.09 86	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.09 64

IPLG	0.69 458	0.84 452	2.43 461	0.35 349	0.21 225	1.65 576	0.61 522	1.36 571	0.58 288	1.39 576	0.51 287	0.37 204	0.87 526	1.41 417	0.36 284	0.09 86	0.07 48	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.11 118

MIPNet	0.83 515	0.81 442	2.40 454	0.61 541	0.18 163	1.48 566	1.39 594	1.60 583	0.74 452	1.94 587	0.85 500	0.73 439	1.68 582	0.87 359	0.31 236	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.32 520	0.25 378	0.12 158

IPLGR	0.54 358	0.56 336	2.68 508	0.36 368	0.18 163	0.62 359	0.54 500	1.02 531	0.64 355	0.73 491	0.46 239	0.47 292	0.45 376	1.12 387	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.19 284	0.12 158

LCNet	0.54 358	0.37 221	1.78 256	0.92 569	0.22 252	0.96 529	0.30 346	0.59 197	0.58 288	0.51 297	0.55 334	0.41 233	0.76 509	0.84 353	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.18 417	0.98 581	0.39 522

STrans-v2	0.67 446	0.56 336	2.64 503	0.27 141	0.23 272	0.57 271	0.33 390	0.96 487	0.69 403	0.92 534	0.85 500	0.89 505	0.93 534	1.83 492	1.21 517	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.12 158

PSM-AAD	0.63 424	0.22 43	1.77 251	0.37 392	0.23 272	0.86 511	1.17 583	0.59 197	0.60 300	0.64 451	0.71 463	0.68 410	2.93 599	0.65 308	0.31 236	0.09 86	0.07 48	0.17 457	0.15 365	0.13 133	0.33 492

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 242	0.90 567	0.23 272	0.62 359	1.42 598	0.62 215	0.60 300	0.72 487	0.78 483	0.56 341	3.07 602	0.60 286	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.21 453	0.11 89	0.18 324

CroCo-Stereo	0.30 94	0.45 286	1.08 94	0.31 249	0.17 123	0.19 3	0.21 128	0.73 279	0.50 207	0.21 52	0.24 79	0.55 329	0.22 120	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 64
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
test-1	0.44 233	0.48 301	1.69 210	0.30 222	0.27 335	0.50 175	0.28 314	0.80 353	0.43 137	0.40 201	0.54 324	0.41 233	0.24 149	0.31 75	1.16 509	0.09 86	0.20 479	0.10 160	0.17 404	0.11 89	0.26 441

Prome-Stereo	0.49 304	0.30 156	1.76 242	0.60 540	0.23 272	0.63 376	0.42 444	0.62 215	0.60 300	0.59 402	1.03 533	0.43 251	0.72 498	0.60 286	0.33 262	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.43 533

iRaftStereo_RVC	0.37 155	0.53 319	1.41 156	0.28 169	0.15 67	0.52 204	0.20 105	0.54 166	0.46 167	0.37 185	0.43 216	0.41 233	0.23 137	0.36 127	0.26 169	0.09 86	0.15 405	0.12 292	0.11 239	0.41 520	0.37 513

CREStereo++_RVC	0.33 118	0.29 143	1.74 228	0.24 70	0.16 94	0.54 221	0.15 33	0.40 40	0.55 262	0.37 185	0.51 287	0.24 104	0.19 88	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 507	0.08 28	0.06 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
raft+_RVC	0.44 233	0.67 387	1.85 301	0.34 333	0.71 559	0.51 185	0.25 248	0.64 226	0.51 215	0.35 176	0.45 231	0.32 182	0.28 219	0.43 175	0.32 249	0.09 86	0.19 468	0.10 160	0.09 134	0.20 300	0.40 526

DCANet	0.42 214	0.77 425	1.95 353	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.41 335	0.36 127	0.39 308	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

csc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

cscssc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

111	0.48 286	1.09 531	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.59 307	0.26 271	0.83 370	0.78 483	0.48 265	0.52 301	0.56 341	0.38 302	0.49 237	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.23 347	0.35 498

test_xeample3	0.46 263	0.34 200	2.99 550	0.37 392	0.16 94	0.49 163	0.33 390	1.06 544	0.44 141	0.25 112	0.23 69	0.24 104	0.25 165	0.49 237	0.56 397	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.40 549	0.17 236	0.26 441

EAI-Stereo	0.78 500	0.25 82	1.67 207	0.54 516	0.59 540	1.95 585	2.05 604	1.11 554	0.64 355	0.95 539	1.49 563	0.50 308	0.67 486	0.59 280	1.44 535	0.09 86	0.19 468	0.09 104	0.49 561	0.13 133	0.22 384

CFNet-RSSM	0.41 194	0.32 176	2.20 414	0.27 141	0.44 496	0.52 204	0.19 85	0.76 307	0.48 190	0.43 220	0.36 179	0.54 326	0.26 181	0.33 96	0.25 157	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.09 64

Gwc-CoAtRS	0.38 165	0.33 185	1.92 337	0.27 141	0.41 486	0.48 153	0.19 85	0.59 197	0.46 167	0.43 220	0.39 201	0.57 347	0.26 181	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.31 514	0.11 89	0.09 64

HITNet	0.46 263	0.92 477	2.09 388	0.33 302	0.14 42	0.55 236	0.22 155	0.83 370	0.56 273	0.51 297	0.49 274	0.48 303	0.37 295	0.48 226	0.54 388	0.09 86	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.09 64
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
MLCV	0.48 286	0.89 471	1.85 301	0.29 201	0.14 42	0.59 307	0.23 190	0.72 267	0.59 295	0.66 460	0.66 430	0.55 329	0.36 282	1.03 375	0.49 365	0.09 86	0.06 23	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.11 118

Hybrid-DGEV-2	0.51 332	0.84 452	1.75 234	0.32 278	0.17 123	0.73 456	0.18 75	0.83 370	0.69 403	0.52 306	0.38 192	0.53 319	0.42 353	0.99 368	0.92 468	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.10 173	0.25 378	0.23 408

WQFJA1++	2.30 592	0.22 43	6.03 606	1.08 578	1.15 590	0.29 17	0.14 20	0.39 36	0.24 2	13.61 625	0.19 34	3.34 600	0.17 46	0.33 96	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 634	0.14 218

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 57	0.17 1	0.12 9	0.32 31	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 88	0.23 7	0.18 22	0.10 186	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.45 251	0.28 132	0.56 17	0.27 141	0.35 435	0.48 153	0.25 248	1.98 599	2.08 596	0.26 129	0.26 97	0.29 164	0.28 219	0.50 244	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.14 218

WQFJX	0.42 214	0.25 82	0.55 14	0.26 121	0.39 468	0.47 144	0.23 190	1.76 588	1.82 589	0.26 129	0.26 97	0.28 154	0.28 219	0.42 171	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.16 286

NLMM1	0.46 263	0.27 107	0.53 11	0.27 141	0.38 462	0.49 163	0.24 226	1.97 598	2.38 599	0.28 143	0.27 104	0.26 132	0.25 165	0.47 219	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.15 256

NLSM1	0.39 180	0.24 74	0.56 17	0.27 141	0.40 478	0.49 163	0.21 128	1.44 575	1.64 579	0.25 112	0.33 160	0.25 117	0.26 181	0.40 157	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.13 195

GSStereo	0.36 147	0.32 176	1.17 108	0.34 333	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

GS-Stereo							0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

FE-Mocha	0.41 194	0.31 168	1.44 163	0.28 169	0.33 412	0.41 89	0.17 59	0.69 251	0.45 156	0.44 226	0.50 282	0.41 233	0.45 376	0.36 127	1.17 511	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.21 453	0.13 133	0.13 195

Zero-FE251	0.56 378	0.29 143	1.27 128	0.26 121	0.16 94	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.35 43	5.31 615	0.19 34	0.22 81	0.19 88	0.24 9	1.08 496	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 195

DA	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

GGEV	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

z-ln-s-r	0.64 428	0.89 471	2.23 423	0.32 278	0.26 321	0.57 271	0.37 419	0.84 382	0.76 474	0.51 297	0.81 487	0.64 382	0.45 376	2.06 527	1.27 523	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.24 364	0.13 195

DFGA-Net	0.51 332	1.06 527	1.75 234	0.30 222	0.24 286	0.54 221	0.22 155	0.63 223	0.60 300	0.48 265	0.51 287	0.35 198	0.27 202	1.82 491	0.53 382	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.12 279	0.37 495	0.15 256

G2L-Stereo_test	0.55 370	0.97 503	1.89 323	0.33 302	0.24 286	0.75 468	0.38 426	0.79 349	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.74 445	0.39 316	1.56 441	0.43 333	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.08 98	0.28 415	0.13 195

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 52	0.22 36	0.12 9	0.31 25	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 179	0.10 186	0.09 210	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 93

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 61	0.22 36	0.11 3	0.40 82	0.16 48	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.17 46	0.37 138	0.16 6	0.10 186	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

MM-Stereo_test3	0.40 187	0.58 342	1.75 234	0.36 368	0.30 372	0.45 119	0.30 346	0.72 267	0.59 295	0.31 159	0.43 216	0.32 182	0.23 137	0.35 114	0.29 204	0.10 186	0.20 479	0.10 160	0.08 98	0.40 517	0.11 118

AIO_rvc	0.41 194	0.64 371	1.29 130	0.58 531	0.39 468	0.37 60	0.24 226	0.50 124	0.43 137	0.28 143	0.23 69	0.25 117	0.16 38	0.99 368	0.19 39	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.25 378	0.85 578

PAM_32	0.70 462	0.35 209	2.73 519	0.54 516	0.61 549	1.07 548	0.43 451	0.84 382	0.49 197	0.90 531	0.91 510	1.23 560	0.77 512	0.65 308	1.10 499	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.49 561	0.15 177	0.38 516

PAM	0.70 462	0.35 209	2.72 514	0.56 525	0.62 551	1.08 550	0.53 496	0.85 389	0.44 141	0.93 536	0.92 512	1.24 561	0.68 489	0.64 297	1.01 487	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.48 559	0.14 157	0.38 516

UGAM	0.58 390	0.47 298	2.21 415	0.30 222	0.19 196	0.53 213	0.34 395	0.59 197	0.63 347	0.44 226	0.73 470	0.78 463	0.37 295	2.58 572	0.39 308	0.10 186	0.08 137	0.17 457	0.14 340	0.42 526	0.17 305

model_zeroshot	0.44 233	0.68 390	1.97 367	0.28 169	0.18 163	0.69 434	0.21 128	0.63 223	0.40 104	1.00 542	0.34 168	0.42 247	0.20 100	0.69 321	0.24 142	0.10 186	0.22 494	0.10 160	0.22 464	0.12 100	0.10 93

Pointernet	0.29 84	0.25 82	1.49 177	0.24 70	0.20 211	0.47 144	0.15 33	0.62 215	0.47 186	0.22 63	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.28 45	0.20 63	0.10 186	0.07 48	0.07 1	0.12 279	0.10 66	0.07 9

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 462	0.65 378	3.45 580	0.50 496	0.60 545	0.75 468	0.23 190	0.96 487	0.60 300	0.76 499	1.30 554	0.81 475	0.60 458	0.57 270	0.82 460	0.10 186	0.16 423	0.11 231	0.43 555	0.31 439	0.22 384

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 412	0.61 350	3.35 579	0.33 302	0.58 538	0.66 410	0.20 105	0.98 500	0.55 262	0.73 491	0.52 301	0.99 529	0.65 479	0.58 274	0.29 204	0.10 186	0.16 423	0.10 160	0.41 552	0.29 420	0.20 357

trnet	0.28 73	0.26 99	1.32 136	0.19 2	0.12 9	0.54 221	0.15 33	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.30 68	0.21 82	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

H2IRNET	0.40 187	0.61 350	1.90 328	0.29 201	0.17 123	0.54 221	0.18 75	0.52 146	0.50 207	0.27 138	0.56 346	0.47 292	0.35 276	0.46 208	0.33 262	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.32 448	0.12 158

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 315	0.33 185	0.93 81	0.26 121	0.22 252	0.46 137	0.20 105	1.10 550	1.34 566	3.16 610	0.32 151	0.22 81	0.20 100	0.30 68	0.22 103	0.10 186	0.09 210	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

MyStereo8	0.54 358	0.80 437	2.76 522	0.32 278	0.33 412	0.71 443	0.20 105	0.87 409	0.57 277	0.51 297	0.59 363	0.50 308	0.33 266	0.68 315	0.55 389	0.10 186	0.29 531	0.10 160	0.13 312	0.21 316	0.34 496

ACVNet-DCA	0.42 214	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

xx1	0.46 263	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.46 284	0.36 282	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

1test111	0.44 233	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.96 365	0.30 224	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

cc1	0.47 280	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.40 526

ffm	0.47 280	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

ff1	0.73 483	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

tt1	0.44 233	0.64 371	1.83 296	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	0.88 515	0.31 159	0.37 182	0.25 117	0.35 276	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.36 506

MaDis-Stereo	0.29 84	0.54 325	1.44 163	0.24 70	0.29 357	0.29 17	0.16 48	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 48	0.28 154	0.22 120	0.30 68	0.29 204	0.10 186	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.11 89	0.11 118

UniTT-Stereo	0.30 94	0.36 218	1.68 209	0.27 141	0.24 286	0.29 17	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.26 129	0.37 182	0.18 58	0.18 67	0.31 75	0.27 179	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 378	0.08 40

CASnet	0.28 73	0.31 168	1.20 116	0.28 169	0.11 3	0.47 144	0.19 85	0.44 73	0.44 141	0.38 193	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.29 59	0.19 39	0.10 186	0.06 23	0.15 417	0.12 279	0.16 213	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 147	0.30 156	1.77 251	0.28 169	0.33 412	0.60 319	0.22 155	0.55 170	0.51 215	0.55 348	0.35 173	0.31 174	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.10 186	0.13 358	0.09 104	0.24 470	0.08 28	0.07 9

Any-RAFT	0.38 165	0.25 82	1.89 323	0.27 141	0.17 123	0.68 428	0.21 128	0.78 333	0.53 242	0.43 220	0.43 216	0.54 326	0.30 244	0.41 162	0.20 63	0.10 186	0.12 334	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 64

LL-Strereo	0.72 474	1.29 560	2.49 475	0.36 368	0.45 505	0.55 236	0.32 382	0.93 459	0.71 423	0.67 464	0.58 360	0.85 491	0.79 513	2.67 579	0.46 345	0.10 186	0.18 454	0.14 387	0.12 279	0.40 517	0.42 532

CBFPSM	0.56 378	0.91 476	1.82 290	0.28 169	0.23 272	0.71 443	0.37 419	0.72 267	0.64 355	0.50 284	0.49 274	1.03 537	0.83 518	0.62 292	1.35 528	0.10 186	0.12 334	0.10 160	0.10 173	0.18 263	0.19 341

LoS	0.31 102	0.30 156	1.52 183	0.23 49	0.13 25	0.54 221	0.20 105	0.48 110	0.49 197	0.25 112	0.28 112	0.37 204	0.24 149	0.38 146	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 233	0.61 350	1.89 323	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.35 403	0.67 244	0.53 242	0.39 199	0.50 282	0.59 357	0.43 364	0.51 248	0.49 365	0.10 186	0.12 334	0.13 352	0.16 385	0.24 364	0.19 341

anonymousa	0.48 286	0.46 289	2.44 463	0.29 201	0.34 422	0.61 339	0.25 248	0.66 235	0.54 255	0.53 317	0.77 482	0.73 439	0.46 391	0.33 96	0.31 236	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.29 497	0.10 66	0.19 341

Selective-RAFT	0.35 137	0.26 99	1.48 174	0.31 249	0.15 67	0.61 339	0.19 85	0.60 207	0.54 255	0.28 143	0.29 118	0.40 227	0.33 266	0.50 244	0.27 179	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.19 284	0.08 40

TestStereo1	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

SA-5K	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

Sa-1000	0.51 332	0.72 403	1.90 328	0.31 249	0.60 545	0.60 319	0.31 359	0.94 468	0.71 423	0.52 306	0.83 493	0.42 247	0.33 266	0.68 315	0.28 189	0.10 186	0.09 210	0.13 352	0.29 497	0.29 420	0.10 93

CrosDoStereo	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

TransformOpticalFlow	0.64 428	0.56 336	2.66 506	0.44 458	0.26 321	0.62 359	0.28 314	0.83 370	0.71 423	0.76 499	0.74 473	0.91 509	0.85 522	1.83 492	0.81 459	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.11 89	0.12 158

OMP-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.56 525	0.37 456	0.60 319	0.26 271	0.70 259	0.65 368	0.66 460	0.60 378	0.69 417	0.32 261	2.09 533	1.20 515	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.10 93

KYRaft	0.48 286	0.29 143	1.75 234	0.33 302	0.21 225	0.75 468	0.44 462	0.58 188	0.57 277	0.64 451	0.93 516	0.53 319	0.72 498	0.60 286	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.12 100	0.54 549

ASMatch	0.60 404	0.43 267	2.58 494	0.91 568	0.36 444	0.56 253	0.25 248	0.52 146	0.61 317	0.47 247	1.21 547	0.47 292	0.66 484	1.34 408	0.94 471	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.10 66	0.16 286

DeepStereo_LL	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

DEmStereo	0.68 453	0.31 168	2.25 427	0.42 447	0.17 123	0.66 410	0.89 562	0.51 132	0.59 295	0.60 412	1.01 528	0.45 271	1.26 559	1.54 439	2.26 571	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.10 173	0.10 66	0.11 118

THIR-Stereo	0.86 519	0.62 356	2.13 398	0.25 89	0.16 94	0.58 289	2.74 612	0.59 197	0.51 215	0.62 432	1.62 567	0.97 525	1.80 587	1.69 464	2.25 570	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.11 118

DRaft	0.62 417	0.38 232	1.76 242	0.24 70	0.16 94	0.64 389	0.66 532	0.53 155	0.53 242	0.67 464	0.99 525	0.38 212	1.00 542	1.44 419	2.10 565	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.14 340	0.18 263	0.21 369

RAFT-345	0.53 352	0.30 156	2.34 442	0.38 408	0.34 422	0.58 289	0.42 444	0.47 102	0.61 317	0.51 297	1.00 527	0.43 251	0.28 219	1.57 445	0.82 460	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.10 66	0.08 40

GMM-Stereo	0.50 315	0.23 61	2.41 455	0.54 516	0.24 286	0.77 480	0.46 472	0.59 197	0.57 277	0.58 388	0.73 470	0.47 292	0.43 364	0.68 315	0.27 179	0.10 186	0.06 23	0.13 352	0.13 312	0.14 157	0.44 535

rafts_anoy	0.43 223	0.89 471	1.96 362	0.32 278	0.30 372	0.48 153	0.24 226	0.62 215	0.49 197	0.37 185	0.38 192	0.33 188	0.30 244	0.51 248	0.34 269	0.10 186	0.39 560	0.13 352	0.15 365	0.17 236	0.15 256

TANstereo	0.33 118	0.49 304	1.75 234	0.23 49	0.12 9	0.54 221	0.16 48	0.40 40	0.45 156	0.45 237	0.51 287	0.26 132	0.22 120	0.29 59	0.20 63	0.10 186	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 118

XX-TBD	0.34 126	0.77 425	1.75 234	0.34 333	0.13 25	0.51 185	0.17 59	0.43 65	0.50 207	0.37 185	0.49 274	0.23 90	0.18 67	0.28 45	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

raftrobust	0.38 165	0.68 390	1.54 185	0.32 278	0.46 511	0.52 204	0.21 128	0.56 177	0.42 126	0.52 306	0.35 173	0.31 174	0.33 266	0.37 138	0.30 224	0.10 186	0.11 303	0.08 42	0.07 66	0.21 316	0.19 341

RALCasStereoNet	0.45 251	0.88 467	1.85 301	0.30 222	0.26 321	0.49 163	0.26 271	0.58 188	0.51 215	0.36 181	0.48 257	0.36 202	0.28 219	0.55 266	0.34 269	0.10 186	0.53 575	0.09 104	0.08 98	0.25 378	0.34 496

RALAANet	0.43 223	0.98 507	1.90 328	0.32 278	0.23 272	0.48 153	0.19 85	0.67 244	0.53 242	0.48 265	0.45 231	0.39 218	0.30 244	0.48 226	0.37 290	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.14 340	0.27 409	0.10 93

XX-Stereo	0.55 370	0.54 325	3.50 582	0.48 490	0.39 468	0.54 221	0.17 59	0.89 424	0.40 104	0.44 226	0.65 428	0.85 491	0.19 88	0.77 343	0.21 82	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.17 236	0.14 218

ARAFT	0.60 404	1.23 553	3.10 559	0.28 169	0.16 94	0.64 389	0.36 410	0.90 430	0.67 392	0.61 421	0.49 274	0.55 329	0.31 253	1.24 402	0.32 249	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.37 495	0.21 369

MMNet	0.50 315	0.48 301	1.93 340	0.33 302	0.27 335	0.79 489	0.28 314	0.81 357	0.74 452	0.60 412	0.56 346	0.59 357	0.55 435	0.79 348	0.59 408	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.14 218

DIP-Stereo	0.37 155	0.34 200	1.50 180	0.27 141	0.18 163	0.63 376	0.17 59	0.92 451	0.53 242	0.49 277	0.48 257	0.30 171	0.30 244	0.39 152	0.30 224	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 332	0.76 416	2.59 496	0.41 436	0.17 123	0.64 389	0.27 295	0.82 364	0.70 413	0.57 369	0.64 419	0.43 251	0.36 282	0.70 326	0.52 378	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.21 316	0.13 195

DispViT+	0.24 53	0.57 341	0.69 50	0.23 49	0.23 272	0.27 10	0.13 9	0.46 86	0.47 186	0.20 42	0.17 22	0.17 47	0.17 46	0.25 14	0.22 103	0.11 262	0.18 454	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.08 40

NLCSM	0.46 263	0.37 221	0.72 56	0.29 201	0.36 444	0.49 163	0.27 295	1.33 569	1.59 578	0.29 149	0.29 118	0.29 164	0.31 253	1.44 419	0.35 280	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.10 173	0.35 480	0.14 218

GEAStereo	0.35 137	0.32 176	1.17 108	0.53 511	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 60	0.16 38	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.33 457	0.71 566

gasm-f	0.36 147	0.34 200	1.13 100	0.53 511	0.44 496	0.54 221	0.27 295	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 160	0.16 38	0.22 120	0.36 127	0.25 157	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.38 502	0.71 566

Select-FE	0.65 437	0.67 387	2.76 522	0.49 492	0.55 530	0.79 489	0.16 48	0.90 430	0.53 242	0.84 522	0.55 334	0.91 509	0.75 507	0.57 270	1.16 509	0.11 262	0.18 454	0.11 231	0.49 561	0.14 157	0.31 478

DDF-Stereo	0.37 155	0.27 107	0.79 63	0.39 418	0.29 357	0.38 71	0.21 128	0.47 102	0.51 215	0.32 168	0.17 22	0.79 468	0.23 137	0.64 297	1.04 492	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.12 279	0.35 480	0.15 256

zero-FE	0.80 504	0.27 107	8.23 611	0.49 492	0.98 575	0.33 35	0.20 105	0.48 110	1.28 563	0.17 21	0.20 41	0.77 459	0.22 120	0.60 286	0.97 475	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.10 173	0.33 457	0.14 218

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 98	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 34	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 332	0.95 492	1.96 362	0.29 201	0.22 252	0.59 307	0.28 314	0.76 307	0.57 277	0.55 348	0.45 231	0.70 427	0.32 261	1.38 412	0.47 354	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.20 300	0.13 195

SCV	0.35 137	0.59 344	1.37 148	0.34 333	0.22 252	0.28 13	0.23 190	0.72 267	0.35 43	0.19 34	0.30 132	0.24 104	0.20 100	0.64 297	0.19 39	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.34 468	0.29 460

StereoAnything_RVC	0.35 137	1.25 556	1.82 290	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 33	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 88	0.46 208	0.14 1	0.11 262	0.09 210	0.08 42	0.05 1	0.76 570	0.18 324

AIO_test	0.39 180	0.37 221	1.19 112	0.73 552	0.67 554	0.35 48	0.25 248	0.47 102	0.34 36	0.34 174	0.22 60	0.33 188	0.17 46	1.31 405	0.19 39	0.11 262	0.15 405	0.08 42	0.21 453	0.15 177	0.23 408

test_sample1	0.40 187	0.18 5	1.19 112	0.31 249	0.18 163	0.48 153	0.23 190	0.78 333	0.49 197	0.44 226	0.44 227	0.45 271	0.41 335	1.39 413	0.33 262	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.13 195

mmm	0.38 165	0.21 27	1.18 110	0.35 349	0.17 123	0.49 163	0.26 271	0.78 333	0.52 223	0.50 284	0.57 354	0.41 233	0.37 295	0.71 328	0.31 236	0.11 262	0.13 358	0.14 387	0.13 312	0.15 177	0.14 218

11t1	0.33 118	0.19 8	1.41 156	0.33 302	0.16 94	0.48 153	0.21 128	0.67 244	0.48 190	0.40 201	0.34 168	0.32 182	0.33 266	0.42 171	0.27 179	0.11 262	0.12 334	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.14 218

plain	0.37 155	0.47 298	2.15 404	0.27 141	0.19 196	0.33 35	0.20 105	0.58 188	0.46 167	0.23 84	0.37 182	0.23 90	0.25 165	0.45 199	0.28 189	0.11 262	0.08 137	0.13 352	0.09 134	0.42 526	0.12 158

MIF-Stereo (partial)	0.34 126	0.41 255	1.93 340	0.26 121	0.24 286	0.32 31	0.17 59	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.37 182	0.25 117	0.26 181	0.44 184	0.31 236	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.19 284	0.14 218

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 286	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.57 445	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.18 263	0.14 218

gwcnet-sp	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

scenet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

knoymous	0.34 126	0.25 82	1.75 234	0.24 70	0.18 163	0.45 119	0.24 226	0.57 182	0.38 79	0.41 210	0.39 201	0.55 329	0.25 165	0.38 146	0.23 117	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.07 66	0.13 133	0.12 158

riskmin	0.37 155	0.22 43	1.74 228	0.32 278	0.20 211	0.48 153	0.20 105	0.66 235	0.46 167	0.36 181	0.34 168	0.69 417	0.45 376	0.39 152	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.08 98	0.13 133	0.16 286

ssnet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

qqq	0.38 165	0.21 27	1.34 141	0.28 169	0.15 67	0.45 119	0.26 271	0.76 307	0.52 223	0.39 199	0.41 210	0.46 284	0.36 282	0.96 365	0.30 224	0.11 262	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

x	0.35 137	0.20 14	1.36 145	0.33 302	0.17 123	0.47 144	0.24 226	0.75 294	0.54 255	0.40 201	0.40 206	0.42 247	0.34 274	0.45 199	0.32 249	0.11 262	0.14 379	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

IER	0.43 223	0.38 232	1.69 210	0.26 121	0.25 304	0.66 410	0.26 271	0.71 262	0.55 262	0.54 330	0.59 363	0.60 364	0.53 427	0.52 252	0.39 308	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.14 157	0.11 118

hknet	0.47 280	0.29 143	1.70 214	0.30 222	0.24 286	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.64 355	0.63 441	0.53 312	0.80 472	0.38 302	0.77 343	0.37 290	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

CIPLG	0.56 378	1.19 549	2.46 466	0.80 560	0.31 391	0.61 339	0.57 512	0.76 307	0.57 277	0.56 358	0.63 403	0.41 233	0.30 244	0.45 199	0.40 316	0.11 262	0.20 479	0.13 352	0.13 312	0.35 480	0.19 341

IPLGR_C	0.58 390	1.25 556	2.72 514	0.80 560	0.31 391	0.60 319	0.61 522	0.76 307	0.58 288	0.56 358	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.43 175	0.40 316	0.11 262	0.22 494	0.13 352	0.15 365	0.35 480	0.19 341

ACRE	0.56 378	1.14 539	2.77 525	0.76 556	0.28 349	0.60 319	0.56 508	0.76 307	0.58 288	0.55 348	0.62 390	0.41 233	0.29 236	0.44 184	0.39 308	0.11 262	0.19 468	0.13 352	0.14 340	0.36 487	0.18 324

AAGNet	0.88 522	0.33 185	1.79 277	0.54 516	0.98 575	0.62 359	0.46 472	0.50 124	0.60 300	0.58 388	0.53 312	0.50 308	0.73 501	1.23 399	7.48 617	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.14 157	0.09 64

IIG-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.54 516	0.23 272	0.61 339	0.21 128	0.73 279	0.65 368	0.64 451	0.69 449	0.69 417	0.38 302	2.09 533	1.39 531	0.11 262	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.09 64

NF-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.44 462	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.45 424	0.79 457	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.16 286

OCTAStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.80 458	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

NRIStereo	0.46 263	0.25 82	1.77 251	0.47 482	0.16 94	0.95 528	0.74 548	0.51 132	0.56 273	0.48 265	0.39 201	0.59 357	0.29 236	0.77 343	0.32 249	0.11 262	0.13 358	0.11 231	0.09 134	0.21 316	0.24 421

SST-Stereo	0.52 346	0.20 14	1.76 242	0.62 542	0.53 525	0.62 359	0.66 532	0.55 170	0.61 317	0.58 388	0.53 312	0.52 317	0.60 458	1.59 451	0.29 204	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.10 93

RAFT_R40	0.50 315	0.21 27	1.76 242	0.50 496	0.40 478	0.61 339	0.53 496	0.56 177	0.60 300	0.56 358	0.54 324	0.55 329	0.51 420	1.57 445	0.53 382	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.09 64

RE-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

TVStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

DeepStereo_RVC	0.44 233	0.28 132	1.92 337	0.49 492	0.17 123	0.60 319	0.59 516	0.50 124	0.52 223	0.49 277	0.45 231	0.39 218	0.86 525	0.45 199	0.33 262	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

IRAFT_RVC	0.54 358	0.53 319	1.78 256	0.46 477	0.21 225	0.58 289	0.43 451	0.65 232	0.66 383	0.54 330	0.50 282	0.49 305	0.51 420	1.58 449	1.01 487	0.11 262	0.25 518	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.13 195

AnonymousM	0.37 155	0.44 278	1.50 180	0.25 89	0.15 67	0.52 204	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 215	0.32 151	0.30 171	0.25 165	0.34 108	0.23 117	0.11 262	0.09 210	0.71 577	0.36 539	0.12 100	0.07 9

CRE-IMP	0.41 194	0.22 43	1.76 242	0.48 490	0.17 123	0.79 489	0.69 540	0.52 146	0.52 223	0.47 247	0.42 214	0.45 271	0.26 181	0.41 162	0.31 236	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.23 408

RAFT	0.45 251	0.92 477	1.59 192	0.34 333	0.19 196	0.46 137	0.35 403	0.65 232	0.49 197	0.49 277	0.49 274	0.70 427	0.40 324	0.47 219	0.32 249	0.11 262	0.16 423	0.14 387	0.13 312	0.51 547	0.13 195

s12784h	0.36 147	0.28 132	1.58 191	0.23 49	0.11 3	0.62 359	0.24 226	0.79 349	0.64 355	0.44 226	0.52 301	0.28 154	0.26 181	0.50 244	0.24 142	0.11 262	0.06 23	0.09 104	0.06 14	0.16 213	0.06 1

TestStereo	0.45 251	0.54 325	2.11 393	0.29 201	0.16 94	0.43 106	0.24 226	0.54 166	0.45 156	0.37 185	0.46 239	0.34 194	0.27 202	1.98 518	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.14 157	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 251	0.46 289	2.23 423	0.25 89	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.10 253	0.15 417	0.10 173	0.17 236	0.14 218

delet	0.52 346	0.54 325	1.62 199	0.31 249	0.35 435	0.74 462	0.46 472	0.85 389	0.74 452	0.55 348	0.60 378	0.67 403	0.50 418	1.12 387	0.57 401	0.11 262	0.11 303	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.12 158

UNet	0.54 358	0.44 278	2.83 532	0.31 249	0.33 412	0.74 462	0.27 295	0.82 364	0.61 317	0.53 317	0.54 324	0.72 435	0.54 430	0.78 347	0.56 397	0.11 262	0.09 210	0.13 352	0.11 239	0.14 157	0.12 158

CREStereo	0.28 73	0.30 156	1.33 138	0.19 2	0.13 25	0.55 236	0.17 59	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.11 262	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
ACVNet	0.45 251	0.44 278	1.79 277	0.28 169	0.21 225	0.59 307	0.36 410	0.66 235	0.68 394	0.45 237	0.59 363	0.69 417	0.40 324	0.44 184	0.55 389	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.34 468	0.10 93

acv_ft	0.48 286	0.44 278	1.76 242	0.32 278	0.41 486	0.63 376	0.28 314	0.81 357	0.68 394	0.61 421	0.59 363	0.69 417	0.45 376	0.44 184	0.63 417	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.41 520	0.10 93

BEATNet_4x	0.47 280	0.73 410	1.91 334	0.33 302	0.15 67	0.56 253	0.25 248	0.85 389	0.58 288	0.54 330	0.51 287	0.57 347	0.42 353	0.57 270	0.61 413	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.20 300	0.16 286

MSMDNet	0.46 263	0.44 278	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.56 439	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.13 352	0.10 173	0.18 263	0.15 256

ccs_rob	0.45 251	0.46 289	2.22 419	0.26 121	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.09 210	0.16 436	0.10 173	0.17 236	0.14 218

iResNetv2_ROB	0.59 398	1.43 571	2.96 545	0.40 429	0.22 252	0.58 289	0.28 314	0.91 442	0.73 448	0.57 369	0.63 403	0.60 364	0.41 335	0.74 334	0.35 280	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.07 66	0.43 528	0.17 305

HSM	0.62 417	0.76 416	1.72 221	0.30 222	0.29 357	0.64 389	0.28 314	0.94 468	0.62 335	0.58 388	0.57 354	1.40 569	0.64 477	2.59 573	0.42 324	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.14 157	0.11 118

StereoDRNet-Refined	0.50 315	0.41 255	1.50 180	0.33 302	0.21 225	0.68 428	0.26 271	0.81 357	0.68 394	0.67 464	0.68 440	0.73 439	0.42 353	1.10 381	0.59 408	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.14 340	0.25 378	0.21 369
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 315	1.15 543	1.73 224	0.31 249	0.21 225	0.58 289	0.22 155	0.95 482	0.82 499	0.58 388	0.62 390	0.57 347	0.39 316	0.84 353	0.40 316	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.06 14	0.21 316	0.13 195

DN-CSS_ROB	0.48 286	1.23 553	1.99 368	0.39 418	0.22 252	0.56 253	0.19 85	0.75 294	0.61 317	0.45 237	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.70 326	0.32 249	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.36 487	0.12 158

HUF	0.59 398	0.65 378	2.46 466	0.45 472	0.77 565	0.34 43	0.24 226	0.46 86	0.39 91	0.31 159	0.28 112	0.25 117	0.19 88	0.67 312	0.18 22	0.12 322	2.03 615	0.08 42	0.06 14	0.31 439	1.59 608

test_sample2	0.41 194	0.19 8	1.23 121	0.31 249	0.17 123	0.51 185	0.27 295	0.81 357	0.55 262	0.44 226	0.45 231	0.46 284	0.38 302	1.51 435	0.30 224	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.14 218

DispNO	0.67 446	0.98 507	2.58 494	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.29 338	0.83 370	0.68 394	0.53 317	0.79 486	0.83 482	0.47 399	2.46 563	0.68 431	0.12 322	0.10 253	0.19 483	0.31 514	0.16 213	0.17 305

CoDeX	0.52 346	0.43 267	2.25 427	0.29 201	0.26 321	0.61 339	0.32 382	0.99 512	0.68 394	0.48 265	0.55 334	0.52 317	0.40 324	1.60 452	0.35 280	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.12 158

1111x	0.74 486	0.21 27	1.93 340	0.31 249	0.17 123	0.63 376	0.32 382	1.03 538	0.74 452	0.52 306	0.62 390	0.57 347	0.47 399	2.38 551	4.25 604	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.12 279	0.12 100	0.14 218

EKT-Stereo	1.47 573	0.49 304	1.93 340	2.57 610	19.31 627	0.55 236	0.22 155	0.69 251	0.42 126	0.38 193	0.36 179	0.43 251	0.27 202	0.69 321	0.26 169	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.16 385	0.20 300	0.15 256

DisPM	0.43 223	0.33 185	1.78 256	0.57 529	0.18 163	0.59 307	0.63 529	0.53 155	0.61 317	0.60 412	0.53 312	0.38 212	0.26 181	0.75 335	0.29 204	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.14 218

DAS	0.56 378	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	2.40 555	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

SepStereo	0.52 346	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	1.56 441	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

TRStereo	0.53 352	0.76 416	2.38 450	0.42 447	0.29 357	0.69 434	0.23 190	1.81 591	0.55 262	0.36 181	0.32 151	0.47 292	0.40 324	0.46 208	0.25 157	0.12 322	0.11 303	0.11 231	0.41 552	0.13 133	0.32 484

Patchmatch Stereo++	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158
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-softLoss	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

PSM-adaLoss	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.60 319	0.29 338	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.26 271	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.49 237	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.45 199	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

Pruner-Stereo	0.51 332	0.27 107	1.78 256	1.79 600	0.19 196	0.62 359	0.45 469	0.57 182	0.60 300	0.61 421	0.48 257	0.41 233	0.24 149	0.46 208	1.00 483	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.12 100	0.13 195

iGMRVC	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.55 266	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

iRAFT	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.16 94	0.60 319	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.50 244	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

sAnonymous2	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

CroCo_RVC	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

test_xeample	0.72 474	0.21 27	1.36 145	0.27 141	0.17 123	0.59 307	0.28 314	1.01 528	0.70 413	0.55 348	0.67 433	0.44 262	0.39 316	1.88 508	5.17 609	0.12 322	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.15 256

RAFT + AFF	0.64 428	1.20 550	1.95 353	0.34 333	0.33 412	0.67 416	0.52 492	0.99 512	0.74 452	0.53 317	0.58 360	0.57 347	0.80 514	1.76 475	0.51 375	0.12 322	0.27 527	0.15 417	0.14 340	0.43 528	0.29 460

SFCPSM	0.46 263	0.24 74	2.35 445	0.27 141	0.27 335	0.70 441	0.32 382	0.96 487	0.63 347	0.49 277	0.52 301	0.43 251	0.36 282	0.52 252	0.43 333	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.16 213	0.12 158

FENet	0.44 233	0.30 156	2.42 457	0.32 278	0.17 123	0.58 289	0.22 155	0.77 318	0.59 295	0.47 247	0.42 214	0.55 329	0.38 302	0.49 237	0.47 354	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.16 286

RASNet	0.61 412	0.68 390	2.03 378	0.35 349	0.46 511	0.65 403	0.28 314	0.78 333	0.70 413	0.48 265	0.64 419	0.93 515	0.61 467	2.21 540	0.73 445	0.12 322	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.14 157	0.11 118

CFNet	0.58 390	0.96 495	1.78 256	0.33 302	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.88 418	0.75 465	0.46 245	0.59 363	0.58 354	0.40 324	2.29 544	0.48 360	0.12 322	0.09 210	0.15 417	0.14 340	0.30 431	0.15 256

DISCO	0.57 385	0.34 200	1.87 314	0.45 472	0.34 422	0.84 505	0.35 403	0.84 382	0.78 483	0.59 402	0.63 403	1.06 544	0.53 427	1.10 381	0.82 460	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.18 324

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 169	0.17 123	0.37 60	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 93	0.20 41	0.21 78	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.17 236	0.12 158

w-ln-seven-2	0.68 453	1.13 537	2.46 466	0.36 368	0.27 335	0.65 403	0.44 462	0.87 409	0.83 502	0.69 473	0.75 476	0.72 435	0.63 475	1.56 441	1.15 507	0.13 352	0.13 358	0.15 417	0.14 340	0.35 480	0.19 341

coex_refinement	0.58 390	0.94 485	1.87 314	0.38 408	0.25 304	0.64 389	0.34 395	0.83 370	0.65 368	0.60 412	0.63 403	0.81 475	0.48 408	1.85 499	0.56 397	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.16 213	0.16 286

G2L-Stereo	0.55 370	0.85 457	2.18 411	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.27 295	0.77 318	0.55 262	0.54 330	0.52 301	0.71 432	0.36 282	1.75 474	0.50 370	0.13 352	0.11 303	0.13 352	0.11 239	0.29 420	0.15 256

FACV-RUCA	0.58 390	0.40 248	1.78 256	0.43 451	1.67 603	0.48 153	0.28 314	0.69 251	0.62 335	0.40 201	0.53 312	0.33 188	0.63 475	0.40 157	0.31 236	0.13 352	0.11 303	0.62 572	0.12 279	0.70 564	0.98 586

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

DCVSM-stereo	0.49 304	0.29 143	2.49 475	0.29 201	0.22 252	0.53 213	0.52 492	0.58 188	0.49 197	0.69 473	0.46 239	0.79 468	0.48 408	0.53 258	0.42 324	0.13 352	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.20 300	0.20 357

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0080	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

rvit_stereo_ft	0.31 102	0.61 350	1.18 110	0.32 278	0.21 225	0.28 13	0.27 295	0.55 170	0.48 190	0.23 84	0.27 104	0.28 154	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.11 239	0.13 133	0.14 218

test_sample5	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.53 317	0.59 363	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

test_sample4	0.50 315	0.42 262	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.56 253	0.26 271	0.93 459	0.65 368	0.54 330	0.54 324	0.45 271	0.36 282	1.79 483	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

test_sample3	0.50 315	0.41 255	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.57 271	0.25 248	0.92 451	0.64 355	0.52 306	0.49 274	0.47 292	0.35 276	1.79 483	0.37 290	0.13 352	0.10 253	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.16 286

SMFormer	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.15 177	0.16 286

tta	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.11 118

qqq1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

fff1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

DualNet	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.54 330	0.62 390	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

mmx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

whm_eth	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

xxx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

StereoVision	0.45 251	0.72 403	1.94 350	0.33 302	0.32 399	0.47 144	0.26 271	0.68 248	0.57 277	0.32 168	0.89 509	0.45 271	0.27 202	0.49 237	0.36 284	0.13 352	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.13 195

CFNet_ucs	0.48 286	0.50 310	2.32 437	0.26 121	0.22 252	0.57 271	0.22 155	0.85 389	0.65 368	0.53 317	0.64 419	0.68 410	0.44 372	0.54 262	0.31 236	0.13 352	0.12 334	0.16 436	0.11 239	0.19 284	0.17 305

iinet-f	0.57 385	0.93 483	2.27 430	0.31 249	0.25 304	0.83 503	0.33 390	0.81 357	0.65 368	0.54 330	0.63 403	0.73 439	0.67 486	0.73 331	0.67 428	0.13 352	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.43 528	0.16 286

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 385	0.87 463	2.11 393	0.32 278	0.30 372	0.84 505	0.40 434	0.88 418	0.72 433	0.65 458	0.73 470	0.66 394	0.57 445	0.93 361	0.71 438	0.13 352	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.14 218

BUS	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.91 523	0.23 190	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.66 394	0.30 244	0.43 175	0.32 249	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

BSDual-CNN	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

psmg	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.27 141	0.21 225	0.75 468	0.36 410	0.90 430	0.61 317	0.59 402	0.59 363	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.13 133	0.11 118

GwcNet-ADL	0.50 315	0.74 413	2.90 541	0.31 249	0.20 211	0.58 289	0.29 338	0.87 409	0.64 355	0.47 247	0.47 245	0.56 341	0.33 266	0.46 208	0.46 345	0.13 352	0.12 334	0.09 104	0.09 134	0.14 157	0.21 369

ADLNet2	0.68 453	0.84 452	3.19 569	0.33 302	0.36 444	0.64 389	0.37 419	0.89 424	0.79 488	0.54 330	0.65 428	0.93 515	0.48 408	2.07 529	0.56 397	0.13 352	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.33 457	0.18 324

PFNet+	0.45 251	0.37 221	1.86 309	0.46 477	0.18 163	0.58 289	0.77 552	0.52 146	0.64 355	0.56 358	0.48 257	0.39 218	0.26 181	0.93 361	0.32 249	0.13 352	0.09 210	0.14 387	0.13 312	0.12 100	0.15 256

222	0.78 500	0.23 61	1.23 121	0.28 169	0.18 163	0.62 359	0.24 226	1.02 531	0.70 413	0.58 388	0.66 430	0.46 284	0.42 353	1.80 487	6.53 616	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.17 305

xxxx	0.70 462	0.21 27	1.33 138	0.28 169	0.18 163	0.63 376	0.24 226	1.02 531	0.69 403	0.50 284	0.62 390	0.58 354	0.38 302	1.47 432	5.21 610	0.13 352	0.12 334	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.15 256

UPFNet	0.46 263	0.28 132	1.73 224	0.33 302	0.32 399	0.65 403	0.38 426	0.83 370	0.59 295	0.57 369	0.52 301	0.61 366	0.40 324	0.75 335	0.52 378	0.13 352	0.12 334	0.13 352	0.12 279	0.15 177	0.11 118

EDNetEfficientorigin	8.18 618	0.98 507	145.96 645	0.51 501	0.89 570	0.72 449	0.48 484	0.85 389	1.56 577	2.12 589	1.49 563	1.29 563	1.31 563	1.83 492	2.13 566	0.13 352	0.12 334	0.17 457	0.18 417	0.39 512	0.45 536

HGLStereo	0.54 358	0.69 394	2.00 370	0.35 349	0.40 478	0.66 410	0.30 346	0.83 370	0.62 335	0.57 369	0.69 449	0.69 417	0.54 430	1.07 378	0.55 389	0.13 352	0.13 358	0.13 352	0.11 239	0.19 284	0.17 305

cf-r	0.53 352	0.81 442	2.15 404	0.33 302	0.28 349	0.60 319	0.28 314	0.78 333	0.64 355	0.51 297	0.60 378	0.75 451	0.40 324	1.32 406	0.43 333	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.14 218

GwcNet-RSSM	0.57 385	0.94 485	2.13 398	0.32 278	0.25 304	0.60 319	0.30 346	0.80 353	0.66 383	0.52 306	0.64 419	0.71 432	0.40 324	1.79 483	0.50 370	0.13 352	0.09 210	0.12 292	0.12 279	0.21 316	0.15 256

ADCRef	0.80 504	0.96 495	2.29 434	0.37 392	0.35 435	0.96 529	0.51 489	0.87 409	0.75 465	0.88 527	0.83 493	0.61 366	1.36 568	1.02 373	3.27 590	0.13 352	0.11 303	0.17 457	0.19 437	0.25 378	0.21 369

ADCP+	0.94 530	1.12 534	3.14 563	0.34 333	0.39 468	1.06 543	0.79 553	0.89 424	0.80 491	0.66 460	0.67 433	0.85 491	1.55 578	0.93 361	4.55 606	0.13 352	0.11 303	0.16 436	0.15 365	0.26 399	0.25 431

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 200	2.23 423	0.26 121	0.19 196	0.67 416	0.29 338	1.26 566	0.69 403	0.72 487	0.70 459	0.78 463	0.42 353	3.77 604	0.41 322	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.11 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 358	0.55 334	1.49 177	0.36 368	0.25 304	0.65 403	0.36 410	0.80 353	0.70 413	0.72 487	0.69 449	0.83 482	0.46 391	1.53 438	0.60 410	0.13 352	0.12 334	0.14 387	0.14 340	0.14 157	0.13 195

pmcnn	1.32 562	1.05 525	2.77 525	0.74 554	1.43 595	0.72 449	0.56 508	0.96 487	0.91 522	0.99 541	2.92 599	6.01 615	0.70 493	2.38 551	3.32 593	0.13 352	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.34 468	0.22 384

DStereoRT	0.81 512	0.53 319	2.23 423	0.36 368	0.33 412	0.92 525	0.36 410	0.86 399	0.80 491	0.57 369	0.62 390	0.59 357	1.15 556	1.76 475	1.04 492	0.14 395	0.13 358	2.17 615	0.78 590	0.16 213	0.66 564

z-mn7	0.80 504	1.52 575	2.62 500	0.36 368	0.28 349	1.01 537	0.48 484	0.90 430	1.29 564	0.69 473	1.35 559	0.85 491	0.59 454	2.03 523	1.09 498	0.14 395	0.12 334	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.20 357

w-ln-seven	0.74 486	1.05 525	2.54 488	0.37 392	0.34 422	1.03 540	0.47 480	1.00 520	1.08 546	0.90 531	0.85 500	0.85 491	0.57 445	1.37 411	1.26 522	0.14 395	0.13 358	0.16 436	0.15 365	0.31 439	0.20 357

rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 21	0.28 169	0.18 163	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 255	0.23 84	0.30 132	0.27 145	0.26 181	0.37 138	0.24 142	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.12 100	0.10 93

rvit_stereo_0081_aga	0.27 66	0.29 143	1.08 94	0.26 121	0.20 211	0.33 35	0.21 128	0.41 50	0.42 126	0.26 129	0.28 112	0.27 145	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.14 395	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.10 93

ACV-stereo	0.66 442	0.76 416	2.86 533	0.32 278	0.25 304	1.01 537	0.60 518	0.59 197	0.52 223	0.41 210	0.45 231	1.55 575	0.94 537	1.40 416	0.69 433	0.14 395	0.13 358	0.12 292	0.11 239	0.20 300	0.19 341

test_sample6	0.52 346	0.44 278	1.81 284	0.33 302	0.18 163	0.55 236	0.27 295	0.94 468	0.66 383	0.54 330	0.62 390	0.47 292	0.36 282	1.97 517	0.38 297	0.14 395	0.10 253	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.16 286

AASNet	0.56 378	1.03 523	2.34 442	0.37 392	0.33 412	0.65 403	0.29 338	0.96 487	0.73 448	0.54 330	0.60 378	0.55 329	0.38 302	0.59 280	0.58 406	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.43 528	0.24 421

AACVNet	0.54 358	0.78 433	1.73 224	0.36 368	0.21 225	0.57 271	0.25 248	0.71 262	0.51 215	0.55 348	0.59 363	0.64 382	0.41 335	2.13 536	0.41 322	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.11 239	0.33 457	0.15 256

GANet-ADL	0.44 233	0.41 255	2.31 436	0.33 302	0.20 211	0.57 271	0.25 248	0.75 294	0.54 255	0.42 215	0.59 363	0.56 341	0.30 244	0.40 157	0.38 297	0.14 395	0.11 303	0.09 104	0.08 98	0.22 333	0.17 305

RAFT-RH_RVC	0.61 412	0.50 310	2.33 440	0.36 368	0.29 357	0.60 319	0.18 75	0.44 73	0.58 288	0.76 499	1.91 574	0.47 292	0.29 236	1.60 452	1.23 519	0.14 395	0.07 48	0.13 352	0.13 312	0.10 66	0.09 64

sCroCo_RVC	0.33 118	0.32 176	1.89 323	0.34 333	0.27 335	0.30 20	0.22 155	0.48 110	0.44 141	0.22 63	0.33 160	0.25 117	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 395	0.16 423	0.12 292	0.12 279	0.15 177	0.13 195

ADLNet	0.60 404	0.71 399	1.95 353	0.35 349	0.34 422	0.67 416	0.34 395	0.90 430	0.74 452	0.68 471	0.62 390	0.80 472	0.45 376	1.78 479	0.64 422	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.29 420	0.21 369

GMStereo	0.38 165	0.99 512	1.91 334	0.27 141	0.16 94	0.39 75	0.23 190	0.47 102	0.62 335	0.38 193	0.34 168	0.25 117	0.25 165	0.39 152	0.29 204	0.14 395	0.08 137	0.10 160	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 370	0.46 289	1.92 337	0.36 368	0.34 422	0.63 376	0.31 359	0.82 364	0.61 317	0.55 348	0.51 287	0.89 505	0.48 408	1.83 492	0.55 389	0.14 395	0.11 303	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.12 158

GANet-RSSM	0.55 370	0.73 410	1.90 328	0.36 368	0.26 321	0.59 307	0.27 295	0.78 333	0.52 223	0.47 247	0.57 354	0.63 373	0.45 376	1.92 515	0.43 333	0.14 395	0.10 253	0.25 522	0.11 239	0.34 468	0.14 218

CFNet-ft	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

DMCA	0.41 194	0.52 314	1.26 126	0.31 249	0.24 286	0.59 307	0.26 271	0.77 318	0.63 347	0.58 388	0.48 257	0.57 347	0.35 276	0.40 157	0.50 370	0.14 395	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.15 177	0.15 256

RYNet	0.70 462	0.56 336	2.25 427	0.35 349	0.41 486	0.86 511	0.43 451	0.94 468	0.82 499	0.62 432	0.53 312	0.91 509	0.60 458	2.70 580	1.00 483	0.14 395	0.11 303	0.16 436	0.14 340	0.25 378	0.27 448

CFNet_RVC	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 77	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 86	0.23 90	0.17 46	0.24 9	0.28 189	0.15 415	0.12 334	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 417	0.40 248	1.40 155	2.21 607	0.35 435	0.87 515	1.00 571	0.69 251	0.50 207	0.53 317	0.56 346	0.90 507	0.37 295	1.22 397	0.47 354	0.15 415	0.14 379	0.14 387	0.12 279	0.19 284	0.22 384

ITSA-stereo	0.48 286	0.33 185	1.20 116	0.33 302	0.18 163	0.60 319	0.29 338	0.94 468	0.80 491	0.50 284	0.49 274	0.53 319	0.59 454	1.25 403	0.64 422	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.23 408

CAS++	0.31 102	0.33 185	1.43 161	0.25 89	0.17 123	0.31 25	0.20 105	0.78 333	0.41 115	0.30 154	0.30 132	0.21 78	0.16 38	0.33 96	0.18 22	0.15 415	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 194	0.36 218	1.54 185	0.41 436	0.19 196	0.52 204	0.19 85	0.59 197	0.52 223	0.57 369	0.59 363	0.63 373	0.29 236	0.58 274	0.33 262	0.15 415	0.09 210	0.16 436	0.09 134	0.24 364	0.12 158

fast-acv-ft	0.63 424	0.88 467	3.10 559	0.38 408	0.30 372	0.79 489	0.48 484	0.69 251	0.72 433	0.58 388	0.78 483	0.76 457	0.60 458	0.67 312	0.73 445	0.15 415	0.15 405	0.18 477	0.17 404	0.37 495	0.16 286

Wz-Net-LNSev	0.59 398	0.96 495	2.47 471	0.34 333	0.37 456	0.79 489	0.44 462	0.86 399	0.77 479	0.61 421	0.67 433	0.79 468	0.56 439	0.64 297	0.62 415	0.15 415	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.19 341

CRFU-Net	0.56 378	0.38 232	1.86 309	0.46 477	0.26 321	0.82 500	0.36 410	0.90 430	0.49 197	0.62 432	0.59 363	0.78 463	1.35 567	1.00 371	0.48 360	0.15 415	0.14 379	0.17 457	0.10 173	0.19 284	0.14 218

NINENet	0.50 315	0.33 185	1.69 210	0.55 523	0.25 304	0.91 523	0.23 190	0.98 500	0.71 423	0.53 317	0.55 334	0.66 394	0.30 244	1.22 397	0.32 249	0.15 415	0.13 358	0.16 436	0.11 239	0.16 213	0.13 195

PSMNet-ADL	0.51 332	0.38 232	1.65 201	0.35 349	0.21 225	0.67 416	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.42 215	0.52 301	0.70 427	0.45 376	1.91 511	0.57 401	0.15 415	0.13 358	0.11 231	0.13 312	0.15 177	0.20 357

HHNet	0.60 404	0.65 378	2.60 499	0.36 368	0.25 304	0.64 389	0.61 522	0.64 226	0.62 335	0.55 348	1.13 544	0.32 182	0.60 458	0.42 171	1.79 551	0.15 415	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.18 263	0.15 256

GEStereo_RVC	0.54 358	0.87 463	1.95 353	0.47 482	0.25 304	0.62 359	0.37 419	1.00 520	0.74 452	0.53 317	0.54 324	0.59 357	0.44 372	1.10 381	0.46 345	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.26 399	0.19 341

GES	0.44 233	0.28 132	1.88 316	0.30 222	0.18 163	0.61 339	0.30 346	0.88 418	0.46 167	0.47 247	0.52 301	0.39 218	0.42 353	0.58 274	0.67 428	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.15 177	0.17 305

HCRNet	0.46 263	0.49 304	1.65 201	0.38 408	0.29 357	0.58 289	0.22 155	0.75 294	0.62 335	0.47 247	0.49 274	0.48 303	0.36 282	1.12 387	0.37 290	0.15 415	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.17 236	0.17 305

EDNetEfficient	1.27 560	0.70 397	4.05 593	0.64 544	0.98 575	0.94 527	1.40 595	0.85 389	1.75 584	2.34 598	1.33 557	1.05 542	2.21 593	1.58 449	4.15 602	0.15 415	0.19 468	0.14 387	0.27 490	0.38 502	0.32 484

PSMNet-RSSM	0.53 352	0.82 446	1.78 256	0.31 249	0.25 304	0.58 289	0.28 314	0.84 382	0.60 300	0.50 284	0.61 385	0.67 403	0.43 364	1.68 462	0.42 324	0.15 415	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.15 177	0.13 195

SuperB	1.15 550	1.14 539	5.43 604	0.36 368	0.26 321	0.81 497	0.89 562	0.88 418	1.17 555	0.67 464	0.68 440	0.63 373	1.39 571	1.74 472	3.37 594	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	2.80 612	0.25 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 370	0.92 477	2.36 448	0.38 408	0.37 456	0.60 319	0.28 314	0.82 364	0.62 335	0.62 432	0.55 334	0.72 435	0.45 376	1.00 371	0.43 333	0.15 415	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.15 177	0.16 286
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 286	0.82 446	1.85 301	0.30 222	0.27 335	0.64 389	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.48 265	0.53 312	0.63 373	0.41 335	0.88 360	0.38 297	0.15 415	0.10 253	0.17 457	0.17 404	0.18 263	0.15 256

DRN-Test	0.64 428	0.43 267	2.44 463	0.39 418	0.44 496	0.80 496	0.41 440	1.02 531	0.78 483	0.80 508	0.63 403	0.69 417	0.56 439	1.79 483	0.69 433	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.17 305

StereoDRNet	0.64 428	0.88 467	2.35 445	0.41 436	0.45 505	0.73 456	0.47 480	0.94 468	0.74 452	0.75 496	0.54 324	0.74 445	0.47 399	1.70 465	0.72 442	0.15 415	0.14 379	0.15 417	0.14 340	0.20 300	0.19 341

zh-sn7	0.89 524	1.73 590	3.09 558	0.39 418	0.30 372	0.82 500	0.63 529	0.96 487	0.87 511	0.79 507	1.12 542	0.84 487	0.87 526	2.42 557	1.63 543	0.16 436	0.17 443	0.16 436	0.16 385	0.34 468	0.29 460

zh-mn7	0.80 504	1.54 576	3.00 551	0.35 349	0.27 335	0.72 449	0.41 440	0.93 459	1.11 551	1.00 542	1.28 551	0.75 451	0.57 445	1.87 500	1.18 512	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.26 399	0.21 369

ssnet_v2	0.55 370	0.60 346	1.86 309	0.32 278	0.22 252	0.72 449	0.44 462	0.94 468	0.74 452	0.63 441	0.54 324	0.81 475	0.47 399	0.77 343	0.70 435	0.16 436	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.30 431	0.30 470

Wz-Net-SNSev	0.76 492	1.32 565	3.11 561	0.40 429	0.31 391	0.71 443	0.60 518	0.98 500	0.87 511	0.67 464	0.83 493	0.96 522	0.60 458	1.67 461	0.97 475	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.17 404	0.36 487	0.24 421

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 503	2.19 413	0.36 368	0.33 412	0.90 521	0.60 518	0.92 451	0.81 498	0.75 496	0.72 468	0.73 439	0.65 479	1.39 413	0.71 438	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.24 364	0.18 324

CSP-Net	0.50 315	0.39 242	1.25 124	0.29 201	0.23 272	0.77 480	0.35 403	0.86 399	0.57 277	0.59 402	0.59 363	0.65 387	0.40 324	1.77 478	0.44 339	0.16 436	0.11 303	0.10 160	0.10 173	0.20 300	0.14 218

ICVP	0.46 263	0.29 143	2.41 455	0.33 302	0.22 252	0.59 307	0.55 503	0.75 294	0.50 207	0.44 226	0.60 378	0.49 305	0.35 276	0.53 258	0.37 290	0.16 436	0.16 423	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.15 256
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 385	0.61 350	1.83 296	0.35 349	0.30 372	0.64 389	0.37 419	0.90 430	0.68 394	0.59 402	0.55 334	0.68 410	0.54 430	1.91 511	0.46 345	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.23 347	0.13 195

GwcNet	0.69 458	0.71 399	3.12 562	0.36 368	0.45 505	0.81 497	0.44 462	0.86 399	0.84 505	0.60 412	0.74 473	0.82 480	0.49 415	1.65 458	0.66 425	0.16 436	0.15 405	0.15 417	0.15 365	0.31 439	0.24 421

DSFCA	0.54 358	0.35 209	1.41 156	0.28 169	0.28 349	0.79 489	0.88 561	0.76 307	0.70 413	0.72 487	0.66 430	0.67 403	0.57 445	1.17 393	0.63 417	0.16 436	0.14 379	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.13 195

DMCA-RVC	0.62 417	0.96 495	2.63 501	0.36 368	0.90 571	0.56 253	0.31 359	0.69 251	0.57 277	0.68 471	0.52 301	0.59 357	0.56 439	1.23 399	0.53 382	0.16 436	0.38 553	0.20 492	0.15 365	0.20 300	0.15 256

STTStereo	0.51 332	0.69 394	2.14 403	0.36 368	0.30 372	0.61 339	0.32 382	0.77 318	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.67 403	0.43 364	0.86 356	0.42 324	0.16 436	0.15 405	0.17 457	0.20 447	0.16 213	0.15 256

NaN_ROB	1.14 548	0.94 485	2.96 545	0.53 511	0.56 533	1.13 554	0.99 568	0.98 500	1.00 535	1.09 550	0.87 504	0.77 459	1.06 549	5.90 613	2.72 580	0.16 436	0.23 502	0.16 436	0.24 470	0.22 333	0.36 506

MDST_ROB	1.17 553	0.42 262	3.87 587	0.54 516	0.44 496	4.11 611	0.58 514	1.31 568	0.84 505	2.12 589	1.12 542	0.98 526	0.71 495	4.24 608	0.99 482	0.16 436	0.14 379	0.19 483	0.17 404	0.18 263	0.35 498

ETE_ROB	0.60 404	0.71 399	1.55 187	0.37 392	0.25 304	0.69 434	0.51 489	1.47 576	0.70 413	0.80 508	0.69 449	0.85 491	0.49 415	1.36 410	0.58 406	0.16 436	0.13 358	0.19 483	0.16 385	0.21 316	0.23 408

MSAF-DinoV2	3.10 605	1.86 598	10.68 615	3.61 615	0.30 372	3.34 605	0.82 558	2.81 607	1.79 586	0.80 508	0.87 504	1.56 576	1.10 552	26.49 642	1.96 555	0.17 451	0.13 358	0.19 483	1.63 612	0.92 578	0.99 591

test_sample7	0.47 280	0.33 185	1.49 177	0.34 333	0.20 211	0.51 185	0.30 346	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.17 451	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.18 324

CASS	0.39 180	0.30 156	1.61 198	0.32 278	0.17 123	0.53 213	0.24 226	0.70 259	0.49 197	0.59 402	0.54 324	0.40 227	0.40 324	0.41 162	0.30 224	0.17 451	0.10 253	0.14 387	0.11 239	0.18 263	0.17 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 214	0.96 495	1.77 251	0.31 249	0.17 123	0.57 271	0.26 271	0.49 117	0.68 394	0.41 210	0.40 206	0.34 194	0.27 202	0.45 199	0.40 316	0.17 451	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.21 316	0.12 158

pcwnet_v2	0.64 428	0.49 304	4.41 597	0.32 278	0.27 335	0.60 319	0.25 248	0.97 496	0.88 515	0.59 402	0.70 459	0.63 373	0.55 435	0.66 311	0.37 290	0.17 451	0.15 405	0.15 417	0.14 340	0.21 316	0.23 408

APVNet	0.70 462	0.67 387	2.71 512	0.38 408	0.36 444	0.85 509	0.43 451	0.91 442	0.68 394	0.55 348	0.69 449	0.75 451	0.55 435	2.31 545	0.78 453	0.17 451	0.17 443	0.24 517	0.19 437	0.33 457	0.23 408

FADNet-RVC	0.61 412	1.26 558	2.12 396	0.33 302	0.26 321	0.59 307	0.29 338	0.86 399	0.62 335	0.45 237	0.50 282	0.62 370	0.46 391	1.73 470	0.55 389	0.17 451	0.20 479	0.17 457	0.18 417	0.59 555	0.28 454

ADCL	0.99 535	0.79 435	2.43 461	0.39 418	0.32 399	1.50 568	1.90 602	0.92 451	0.97 531	1.26 569	1.27 550	1.00 531	1.42 573	1.14 390	3.31 592	0.17 451	0.14 379	0.22 503	0.21 453	0.30 431	0.22 384

PA-Net	0.84 517	1.00 514	3.49 581	0.63 543	0.40 478	0.70 441	0.52 492	0.86 399	0.84 505	0.52 306	0.59 363	0.70 427	0.54 430	2.35 547	2.23 569	0.17 451	0.27 527	0.19 483	0.28 493	0.22 333	0.36 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 489	0.84 452	2.01 371	0.40 429	0.25 304	0.74 462	0.66 532	0.87 409	0.73 448	0.71 484	1.07 539	0.84 487	0.59 454	2.71 582	1.15 507	0.17 451	0.16 423	0.44 560	0.16 385	0.31 439	0.20 357

AdaStereo	0.44 233	0.38 232	1.79 277	0.34 333	0.20 211	0.57 271	0.28 314	0.92 451	0.69 403	0.52 306	0.55 334	0.61 366	0.33 266	0.48 226	0.39 308	0.17 451	0.08 137	0.17 457	0.11 239	0.18 263	0.12 158
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.
PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 518	2.33 440	0.38 408	0.31 391	0.72 449	0.55 503	0.86 399	0.69 403	0.54 330	0.60 378	0.75 451	0.47 399	2.00 522	0.82 460	0.17 451	0.13 358	0.19 483	0.19 437	0.24 364	0.27 448

TCMNet	0.66 442	0.85 457	2.55 493	0.50 496	0.52 524	0.72 449	0.39 431	0.87 409	0.72 433	0.58 388	0.68 440	0.63 373	0.46 391	1.70 465	0.63 417	0.18 463	0.18 454	0.23 510	0.18 417	0.38 502	0.27 448

rvit_0105_6	0.31 102	0.29 143	1.00 87	0.31 249	0.18 163	0.35 48	0.25 248	0.51 132	0.61 317	0.25 112	0.28 112	0.32 182	0.25 165	0.39 152	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.14 157	0.13 195

rvit_0105_5	0.36 147	0.39 242	1.48 174	0.30 222	0.18 163	0.41 89	0.30 346	0.64 226	0.62 335	0.30 154	0.33 160	0.37 204	0.29 236	0.41 162	0.28 189	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.15 365	0.15 177	0.14 218

rvit_0105_4	0.35 137	0.35 209	1.45 166	0.31 249	0.18 163	0.37 60	0.28 314	0.59 197	0.62 335	0.27 138	0.31 145	0.35 198	0.27 202	0.43 175	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.12 158

rvit_0105_3	0.39 180	0.47 298	1.46 167	0.33 302	0.19 196	0.45 119	0.35 403	0.69 251	0.65 368	0.37 185	0.37 182	0.40 227	0.31 253	0.44 184	0.30 224	0.18 463	0.17 443	0.17 457	0.18 417	0.15 177	0.15 256

SACVNet	0.60 404	0.74 413	1.90 328	0.37 392	0.28 349	0.64 389	0.37 419	0.86 399	0.61 317	0.65 458	0.62 390	0.69 417	0.44 372	2.08 531	0.42 324	0.18 463	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.38 502	0.24 421

Anonymous3	0.42 214	0.35 209	2.09 388	0.33 302	0.24 286	0.72 449	0.31 359	0.74 283	0.55 262	0.35 176	0.40 206	0.33 188	0.29 236	0.44 184	0.28 189	0.18 463	0.18 454	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.17 305

aanetorigin	0.77 496	0.80 437	2.59 496	0.43 451	0.44 496	0.58 289	1.01 573	0.57 182	0.68 394	1.53 582	1.23 548	0.81 475	1.08 550	1.07 378	1.07 495	0.18 463	0.15 405	0.17 457	0.21 453	0.54 552	0.30 470

FAT-Stereo	0.70 462	0.54 325	2.88 535	0.36 368	0.29 357	0.62 359	0.54 500	0.97 496	0.87 511	0.76 499	0.92 512	0.94 519	0.80 514	1.84 497	0.57 401	0.18 463	0.19 468	0.17 457	0.16 385	0.22 333	0.25 431

S-Stereo	0.80 504	0.69 394	3.89 588	0.39 418	0.37 456	0.69 434	0.70 543	0.94 468	0.98 534	0.62 432	0.91 510	0.83 482	0.60 458	2.37 548	0.66 425	0.18 463	0.21 488	0.17 457	0.18 417	0.30 431	0.35 498

RTSC	0.72 474	1.00 514	2.22 419	0.40 429	0.29 357	0.82 500	0.31 359	0.96 487	1.10 549	0.92 534	0.81 487	0.78 463	0.58 451	1.23 399	1.55 540	0.18 463	0.17 443	0.14 387	0.17 404	0.43 528	0.30 470

DANet	0.80 504	0.65 378	2.21 415	1.19 585	0.48 515	0.74 462	1.25 586	0.89 424	1.53 575	0.89 529	0.71 463	0.96 522	0.56 439	1.83 492	0.96 474	0.18 463	0.16 423	0.19 483	0.16 385	0.26 399	0.29 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 554	1.21 551	3.33 578	0.38 408	0.27 335	1.73 580	0.85 559	1.10 550	2.49 602	1.16 555	1.83 572	1.72 578	1.50 577	2.37 548	2.84 583	0.18 463	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.32 448	0.32 484

PWC_ROB	0.70 462	0.94 485	1.88 316	0.39 418	0.39 468	0.62 359	0.30 346	0.98 500	0.94 527	0.91 533	1.29 553	0.77 459	0.62 472	1.62 456	1.03 491	0.18 463	0.11 303	0.18 477	0.13 312	0.51 547	0.22 384

CBMV	0.71 471	0.76 416	2.64 503	0.33 302	0.20 211	0.78 485	0.79 553	0.98 500	0.78 483	0.85 526	0.71 463	0.86 497	1.10 552	1.46 425	0.62 415	0.18 463	0.20 479	0.21 500	0.19 437	0.25 378	0.33 492
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

YMNet_1	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

WZ-Net	0.92 528	1.31 562	3.76 585	0.41 436	0.36 444	0.86 511	0.71 544	1.00 520	1.06 544	0.82 519	0.92 512	1.06 544	1.05 547	2.16 537	1.61 542	0.19 478	0.13 358	0.15 417	0.16 385	0.32 448	0.28 454

FTStereo	0.76 492	0.18 5	2.35 445	0.71 551	0.21 225	0.73 456	1.79 601	0.57 182	0.53 242	1.07 548	1.63 568	1.29 563	2.13 591	0.75 335	0.29 204	0.19 478	0.08 137	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.40 526

LMCR-Stereo	0.52 346	0.71 399	2.39 452	0.40 429	0.21 225	0.74 462	0.31 359	1.02 531	0.64 355	0.61 421	0.63 403	0.39 218	0.51 420	0.62 292	0.42 324	0.19 478	0.09 210	0.12 292	0.09 134	0.23 347	0.12 158

psmorigin	1.36 566	0.60 346	13.80 622	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.33 390	0.77 318	0.61 317	0.96 540	0.88 507	1.17 559	0.73 501	4.00 605	0.86 464	0.19 478	0.22 494	0.17 457	0.18 417	0.24 364	0.29 460

stereogan	0.69 458	0.51 313	2.44 463	0.39 418	0.39 468	1.01 537	0.41 440	0.94 468	0.92 526	0.73 491	0.85 500	1.15 556	0.69 491	1.57 445	0.53 382	0.19 478	0.18 454	0.20 492	0.16 385	0.36 487	0.24 421

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 437	2.13 398	0.36 368	0.26 321	0.62 359	0.42 444	0.84 382	0.72 433	0.69 473	0.68 440	0.68 410	0.52 425	2.64 575	0.42 324	0.19 478	0.12 334	0.22 503	0.17 404	0.37 495	0.15 256

NVstereo2D	0.58 390	0.40 248	2.03 378	0.35 349	0.35 435	0.69 434	0.39 431	0.91 442	0.80 491	0.47 247	0.53 312	0.67 403	0.46 391	1.99 521	0.48 360	0.19 478	0.11 303	0.17 457	0.13 312	0.25 378	0.25 431

DeepPruner_ROB	0.50 315	0.70 397	1.94 350	0.29 201	0.26 321	0.63 376	0.31 359	0.80 353	0.48 190	0.61 421	0.55 334	0.66 394	0.38 302	0.98 367	0.40 316	0.19 478	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.23 347	0.17 305

MultiAttention	2.38 593	0.50 310	1.93 340	1.80 601	2.56 610	10.86 620	2.30 607	1.22 560	0.80 491	0.62 432	1.16 545	1.13 553	0.56 439	16.09 629	1.18 512	0.20 488	0.09 210	0.43 559	1.62 611	0.94 579	1.58 607

rvit_105_1	0.44 233	0.54 325	1.46 167	0.36 368	0.24 286	0.51 185	0.45 469	0.75 294	0.74 452	0.45 237	0.44 227	0.44 262	0.36 282	0.62 292	0.38 297	0.20 488	0.18 454	0.18 477	0.22 464	0.18 263	0.18 324

rvit_stereo_0075_2	0.40 187	0.40 248	1.88 316	0.33 302	0.32 399	0.41 89	0.22 155	0.58 188	0.53 242	0.38 193	0.51 287	0.40 227	0.27 202	0.44 184	0.29 204	0.20 488	0.15 405	0.22 503	0.15 365	0.18 263	0.23 408

Wz-Net-TNSev	0.91 526	1.73 590	3.08 556	0.36 368	0.31 391	1.00 536	0.71 544	1.06 544	0.97 531	0.71 484	0.72 468	1.09 548	0.87 526	2.42 557	1.59 541	0.20 488	0.20 479	0.16 436	0.20 447	0.44 536	0.35 498

Syn2CoEx	0.70 462	1.07 530	2.74 520	0.43 451	0.30 372	0.64 389	0.42 444	0.99 512	0.78 483	0.62 432	0.78 483	0.74 445	0.72 498	1.92 515	0.61 413	0.20 488	0.17 443	0.19 483	0.15 365	0.29 420	0.22 384

TDLM	0.67 446	0.92 477	1.76 242	0.37 392	0.24 286	0.66 410	0.56 508	0.82 364	0.74 452	1.16 555	0.62 390	0.61 366	0.48 408	2.70 580	0.50 370	0.20 488	0.11 303	0.35 546	0.14 340	0.32 448	0.16 286

NCCL2	0.65 437	0.94 485	1.96 362	0.43 451	0.30 372	0.71 443	0.68 538	0.84 382	0.65 368	0.70 479	0.60 378	0.86 497	0.54 430	1.56 441	0.57 401	0.20 488	0.16 423	0.67 575	0.25 477	0.22 333	0.24 421

GASNet	0.73 483	1.47 573	3.04 553	0.47 482	0.33 412	0.57 271	0.34 395	0.91 442	0.75 465	0.58 388	0.58 360	0.74 445	0.55 435	2.03 523	0.65 424	0.21 495	0.15 405	0.19 483	0.17 404	0.51 547	0.28 454

edge stereo	0.81 512	0.73 410	3.30 575	0.37 392	1.21 592	0.62 359	0.39 431	0.93 459	0.79 488	0.80 508	0.88 507	1.14 555	0.71 495	2.18 538	0.71 438	0.21 495	0.20 479	0.26 525	0.18 417	0.38 502	0.26 441

SHD	0.72 474	0.77 425	2.36 448	0.45 472	0.40 478	0.71 443	0.32 382	1.02 531	1.25 560	1.07 548	0.84 496	0.90 507	0.73 501	1.09 380	0.98 477	0.21 495	0.18 454	0.20 492	0.21 453	0.32 448	0.31 478

RTS	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

RTSA	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

ADCMid	0.96 534	1.32 565	2.74 520	0.38 408	0.35 435	0.99 533	0.58 514	0.94 468	0.86 508	1.23 565	1.01 528	1.01 533	1.00 542	1.05 377	3.97 599	0.21 495	0.19 468	0.42 557	0.32 520	0.40 517	0.29 460

ADCS	1.05 544	1.36 570	2.98 549	0.42 447	0.36 444	0.96 529	0.81 557	1.06 544	1.12 552	1.25 566	0.97 522	1.08 546	0.90 532	1.25 403	4.86 608	0.21 495	0.21 488	0.22 503	0.23 468	0.36 487	0.38 516

AnyNet_C32	1.00 539	1.33 567	2.53 482	0.49 492	0.54 527	1.15 556	1.14 581	0.91 442	0.89 519	1.11 551	0.95 519	0.87 499	0.93 534	1.50 434	4.07 601	0.21 495	0.20 479	0.25 522	0.24 470	0.38 502	0.33 492

ADCPNet	0.99 535	0.99 512	3.93 591	0.37 392	0.68 556	1.36 562	0.62 527	0.87 409	0.76 474	0.78 505	0.81 487	1.08 546	1.18 557	1.14 390	2.49 577	0.21 495	0.69 590	0.21 500	0.95 598	0.29 420	0.37 513

LSM	3.31 607	1.11 533	5.29 603	9.40 621	30.65 637	0.84 505	1.12 580	0.91 442	1.22 558	1.36 572	2.19 581	0.93 515	0.83 518	1.66 459	0.90 466	0.21 495	0.31 537	0.24 517	0.28 493	0.39 512	6.33 622

XPNet_ROB	0.61 412	0.72 403	1.66 205	0.37 392	0.27 335	0.67 416	0.47 480	0.89 424	0.71 423	0.78 505	0.70 459	0.81 475	0.53 427	1.70 465	0.76 449	0.21 495	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.20 300	0.21 369

LALA_ROB	0.60 404	0.76 416	1.69 210	0.36 368	0.29 357	0.79 489	0.55 503	0.94 468	0.77 479	0.81 514	0.67 433	0.94 519	0.49 415	0.99 368	0.73 445	0.21 495	0.15 405	0.20 492	0.18 417	0.23 347	0.21 369

SGM-Forest	1.04 543	0.42 262	3.59 584	0.41 436	0.32 399	1.05 542	1.32 589	0.94 468	0.83 502	1.16 555	2.23 584	1.03 537	1.39 571	2.49 566	2.35 573	0.21 495	0.21 488	0.20 492	0.19 437	0.23 347	0.32 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 458	0.92 477	2.21 415	0.41 436	0.40 478	0.68 428	0.40 434	1.02 531	0.86 508	0.69 473	1.03 533	1.04 540	0.84 521	1.19 394	0.78 453	0.22 508	0.14 379	0.25 522	0.17 404	0.30 431	0.18 324

CBMV_ROB	0.76 492	0.42 262	2.68 508	0.33 302	0.22 252	0.74 462	0.47 480	0.96 487	0.76 474	1.04 547	0.96 520	0.88 503	0.93 534	2.06 527	1.19 514	0.22 508	0.24 505	0.27 526	0.25 477	0.25 378	0.28 454

MeshStereo	1.21 555	1.15 543	3.01 552	0.34 333	0.28 349	1.10 551	0.69 540	1.35 570	1.01 537	2.71 604	2.41 587	2.96 594	1.45 574	2.80 586	1.40 533	0.22 508	0.22 494	0.22 503	0.19 437	0.50 545	0.26 441
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.47 280	0.44 278	1.55 187	0.37 392	0.31 391	0.49 163	0.19 85	0.75 294	0.66 383	0.63 441	0.71 463	0.67 403	0.39 316	0.58 274	0.44 339	0.23 511	0.16 423	0.21 500	0.20 447	0.21 316	0.25 431

HBP-ISP	0.76 492	1.30 561	3.19 569	0.35 349	0.26 321	0.85 509	0.54 500	1.03 538	0.72 433	0.80 508	0.69 449	0.68 410	0.83 518	2.04 525	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.29 536	0.25 477	0.28 415	0.24 421

FINET	0.65 437	0.95 492	3.06 555	0.35 349	0.40 478	0.58 289	0.48 484	0.92 451	1.10 549	0.57 369	0.68 440	0.47 292	0.44 372	1.15 392	0.60 410	0.23 511	0.21 488	0.17 457	0.15 365	0.26 399	0.25 431

hitnet-ft	0.67 446	0.80 437	1.90 328	0.28 169	0.22 252	0.69 434	0.36 410	0.85 389	0.65 368	0.56 358	0.84 496	1.03 537	0.95 540	2.32 546	0.55 389	0.23 511	0.14 379	0.41 556	0.13 312	0.24 364	0.17 305

RGC	0.71 471	0.97 503	2.18 411	0.44 458	0.44 496	0.73 456	0.40 434	0.94 468	0.71 423	0.71 484	1.04 536	1.01 533	0.71 495	1.74 472	0.70 435	0.23 511	0.18 454	0.28 529	0.26 485	0.29 420	0.27 448

Nwc_Net	0.68 453	0.83 450	2.53 482	0.41 436	0.39 468	0.77 480	0.38 426	1.01 528	0.70 413	0.60 412	0.99 525	0.98 526	0.68 489	1.41 417	0.63 417	0.23 511	0.15 405	0.23 510	0.25 477	0.23 347	0.18 324

DeepPrunerF	0.86 519	0.86 460	2.91 542	0.45 472	0.50 517	0.64 389	0.48 484	1.14 555	2.64 604	0.63 441	0.61 385	0.65 387	0.62 472	2.21 540	1.31 525	0.23 511	0.19 468	0.30 537	0.28 493	0.36 487	0.25 431

NOSS_ROB	0.64 428	0.65 378	1.62 199	0.46 477	0.25 304	0.67 416	0.30 346	0.93 459	0.77 479	0.59 402	0.57 354	0.77 459	0.38 302	2.78 584	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.28 529	0.26 485	0.27 409	0.39 522

UDGNet	0.44 233	1.02 522	1.74 228	0.35 349	0.19 196	0.58 289	0.23 190	0.49 117	0.66 383	0.41 210	0.38 192	0.34 194	0.29 236	0.53 258	0.30 224	0.24 519	0.10 253	0.37 552	0.19 437	0.27 409	0.15 256

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 548	3.16 565	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.38 426	0.86 399	0.63 347	0.51 297	0.50 282	0.57 347	0.45 376	1.57 445	0.49 365	0.24 519	0.32 543	0.23 510	0.19 437	0.27 409	0.62 559

SAMSARA	0.91 526	0.97 503	2.22 419	0.80 560	0.58 538	1.32 560	1.31 588	1.01 528	0.94 527	1.36 572	0.87 504	1.38 568	0.90 532	1.72 469	1.02 489	0.24 519	0.30 535	0.22 503	0.25 477	0.36 487	0.35 498

XQC	0.73 483	0.98 507	2.39 452	0.46 477	0.35 435	0.81 497	0.46 472	1.00 520	1.00 535	0.80 508	0.69 449	0.88 503	0.74 506	1.32 406	1.20 515	0.24 519	0.16 423	0.23 510	0.20 447	0.41 520	0.33 492

PS-NSSS	0.63 424	1.00 514	1.81 284	0.30 222	0.31 391	0.63 376	0.34 395	0.98 500	0.69 403	0.54 330	0.74 473	0.51 311	0.41 335	2.43 560	0.48 360	0.24 519	0.17 443	0.27 526	0.18 417	0.27 409	0.21 369

IGEV-RUCA	2.28 591	0.30 156	1.15 104	0.40 429	1.86 606	2.06 593	1.90 602	1.36 571	1.80 588	3.70 612	3.76 608	5.02 611	8.19 619	2.12 535	1.63 543	0.25 524	0.76 595	2.72 617	1.91 613	2.39 610	2.36 615

RP	0.67 446	0.82 446	1.94 350	0.43 451	0.44 496	0.65 403	0.45 469	0.89 424	0.82 499	0.66 460	0.92 512	0.99 529	0.76 509	1.55 440	0.66 425	0.25 524	0.18 454	0.23 510	0.20 447	0.31 439	0.22 384

G-Net	0.99 535	0.64 371	2.76 522	0.57 529	0.67 554	2.03 591	0.72 547	0.76 307	0.67 392	1.14 554	2.56 590	1.30 566	1.02 544	1.48 433	1.74 549	0.25 524	0.24 505	0.24 517	0.26 485	0.37 495	0.31 478

AnyNet_C01	1.14 548	1.49 574	4.23 596	0.54 516	0.53 525	1.51 569	1.37 592	1.04 542	1.07 545	1.17 561	1.33 557	1.15 556	1.08 550	1.61 455	2.74 581	0.25 524	0.22 494	0.28 529	0.24 470	0.48 540	0.40 526

PVD	0.90 525	0.85 457	2.15 404	0.53 511	0.50 517	0.99 533	0.56 508	1.15 558	1.64 579	1.41 578	1.41 562	1.11 552	1.13 555	1.35 409	1.31 525	0.26 528	0.28 530	0.28 529	0.26 485	0.37 495	0.49 543

DPSNet	0.86 519	0.60 346	2.34 442	0.58 531	0.36 444	1.07 548	0.75 549	1.30 567	1.05 541	0.70 479	0.68 440	0.94 519	1.29 560	2.08 531	1.82 552	0.26 528	0.23 502	0.16 436	0.17 404	0.48 540	0.40 526

FBW_ROB	0.83 515	0.77 425	1.77 251	0.44 458	0.30 372	0.87 515	0.46 472	1.10 550	0.91 522	0.81 514	0.75 476	1.01 533	0.61 467	3.66 603	1.23 519	0.26 528	0.23 502	0.36 548	0.25 477	0.27 409	0.62 559

CSAN	1.25 559	1.12 534	3.04 553	0.51 501	0.37 456	1.06 543	1.15 582	1.22 560	1.08 546	1.17 561	1.91 574	1.04 540	1.31 563	5.96 614	2.43 576	0.26 528	0.22 494	0.24 517	0.24 470	0.31 439	0.30 470

WCMA_ROB	1.12 546	0.83 450	2.66 506	0.58 531	0.34 422	1.17 558	0.71 544	0.93 459	0.94 527	1.74 585	2.63 593	3.09 596	1.71 584	1.70 465	1.84 553	0.26 528	0.21 488	0.20 492	0.21 453	0.28 415	0.43 533

dad	0.51 332	1.01 518	1.74 228	0.29 201	0.19 196	0.60 319	0.26 271	0.52 146	0.75 465	0.63 441	0.63 403	0.63 373	0.33 266	0.85 355	0.47 354	0.27 533	0.15 405	0.40 555	0.18 417	0.22 333	0.14 218

NCC-stereo	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384

Abc-Net	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 603	1.70 588	3.52 583	0.67 549	0.47 513	5.18 614	3.36 614	3.30 613	2.86 607	4.44 613	3.79 609	9.80 621	5.50 614	6.29 615	6.52 615	0.27 533	0.36 547	0.24 517	0.27 490	0.38 502	0.58 555

FSD					0.29 357	0.35 48	0.33 390	0.44 73	0.46 167	0.32 168	0.32 151	0.37 204	0.32 261	0.35 114	0.32 249	0.28 537	0.27 527	0.31 538	0.30 507	0.31 439

PFNet	0.60 404	0.33 185	2.47 471	0.41 436	0.55 530	0.62 359	0.27 295	0.61 211	0.63 347	0.61 421	0.56 346	0.45 271	0.32 261	1.88 508	1.14 505	0.28 537	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.26 399	0.20 357

FC-DCNN v2	1.54 577	0.58 342	2.80 529	0.44 458	0.39 468	2.05 592	0.66 532	1.90 594	1.84 590	2.79 606	2.97 600	4.41 608	3.07 602	2.65 576	2.30 572	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.38 516

FC-DCNN	1.49 575	0.59 344	2.88 535	0.44 458	0.39 468	1.97 588	0.66 532	1.67 585	1.70 582	2.72 605	2.89 597	4.22 604	2.97 601	2.55 571	2.19 567	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.39 522

MSMD_ROB	1.34 564	0.96 495	2.38 450	0.39 418	0.32 399	1.96 586	0.62 527	0.91 442	1.43 570	2.94 608	2.60 591	4.77 610	1.95 589	2.43 560	1.33 527	0.29 539	0.26 520	0.32 542	0.32 520	0.30 431	0.30 470

SDNR	1.22 558	0.80 437	2.71 512	0.33 302	1.48 600	1.98 590	0.23 190	1.93 595	2.44 600	0.89 529	2.52 588	1.36 567	0.51 420	3.65 602	1.93 554	0.30 542	0.31 537	0.22 503	0.16 385	0.33 457	0.36 506

FCDSN-DC	1.29 561	0.54 325	2.50 479	0.47 482	0.41 486	1.12 552	0.60 518	1.10 550	1.27 562	2.23 595	2.87 596	3.67 601	3.12 604	2.39 554	1.69 546	0.30 542	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.35 480	0.38 516
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 474	1.06 527	2.09 388	0.47 482	0.36 444	0.78 485	0.26 271	0.98 500	1.34 566	0.61 421	2.07 576	0.64 382	0.61 467	0.83 351	0.71 438	0.31 544	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.60 558	0.21 369

Anonymous_2	0.74 486	0.32 176	1.65 201	0.33 302	0.30 372	0.67 416	0.32 382	0.69 251	0.46 167	0.48 265	0.41 210	0.84 487	0.58 451	0.51 248	0.40 316	0.32 545	0.38 553	1.43 604	3.69 621	0.80 573	0.27 448

ccnet	0.71 471	0.41 255	1.59 192	0.40 429	0.45 505	1.06 543	0.55 503	0.98 500	0.71 423	0.88 527	0.97 522	0.82 480	0.88 530	1.68 462	0.94 471	0.32 545	0.26 520	0.32 542	0.27 490	0.34 468	0.30 470

GANetREF_RVC	0.75 489	1.15 543	2.46 466	0.47 482	0.26 321	0.83 503	0.61 522	0.97 496	0.89 519	0.62 432	0.61 385	0.72 435	0.59 454	2.42 557	0.55 389	0.32 545	0.25 518	0.36 548	0.24 470	0.39 512	0.31 478
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
PASM	0.72 474	0.68 390	1.91 334	0.47 482	0.44 496	0.60 319	0.51 489	0.76 307	0.80 491	0.77 503	0.67 433	0.87 499	0.61 467	2.40 555	0.67 428	0.32 545	0.35 545	0.36 548	0.41 552	0.45 537	0.39 522

PSMNet-RUCA	0.58 390	0.82 446	1.89 323	0.59 536	0.56 533	0.64 389	0.36 410	0.84 382	0.69 403	0.51 297	0.68 440	0.53 319	0.43 364	0.56 269	0.43 333	0.34 549	0.18 454	0.44 560	0.29 497	0.48 540	0.30 470

ELAS_RVC	1.37 568	0.78 433	3.21 571	0.55 523	0.50 517	1.49 567	2.48 610	1.48 577	1.71 583	2.13 592	2.09 577	2.07 583	2.56 597	1.90 510	2.02 559	0.35 550	0.36 547	0.37 552	0.34 527	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 569	0.79 435	2.86 533	0.53 511	0.50 517	2.81 602	2.20 606	1.61 584	1.50 574	2.28 597	2.35 585	1.82 579	2.13 591	1.73 470	2.22 568	0.35 550	0.37 549	0.35 546	0.35 530	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 453	1.00 514	2.09 388	0.33 302	0.25 304	0.58 289	0.32 382	0.81 357	0.80 491	0.61 421	0.94 517	0.80 472	0.41 335	2.46 563	1.02 489	0.36 552	0.14 379	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.22 384

PDISCO_ROB	0.75 489	1.06 527	2.11 393	0.64 544	0.59 540	1.13 554	0.43 451	1.14 555	1.05 541	0.64 451	0.71 463	0.96 522	0.61 467	1.21 395	0.76 449	0.37 553	0.18 454	0.27 526	0.24 470	0.56 554	0.32 484

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 541	1.67 584	2.32 437	0.47 482	0.39 468	1.47 565	0.95 565	0.95 482	0.91 522	0.84 522	0.94 517	1.05 542	0.60 458	2.95 590	0.72 442	0.41 554	0.72 594	0.32 542	0.55 568	0.74 567	1.22 599

PMTNet	0.31 102	0.35 209	1.30 133	0.20 5	0.14 42	0.57 271	0.25 248	0.46 86	0.42 126	0.27 138	0.32 151	0.27 145	0.24 149	0.39 152	0.23 117	0.43 555	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 263	0.07 9

coex-ft	5.95 615	1.67 584	60.57 643	0.34 333	0.30 372	0.77 480	0.69 540	0.74 283	4.41 610	19.22 631	2.15 580	1.62 577	7.97 618	1.81 490	8.96 619	0.44 556	2.08 616	0.18 477	0.19 437	0.38 502	4.62 620

Consistency-Raft	0.88 522	0.93 483	3.23 573	0.99 575	0.64 552	0.77 480	0.55 503	0.98 500	0.97 531	0.61 421	1.03 533	0.65 387	1.05 547	0.79 348	1.38 530	0.44 556	0.46 567	0.51 566	0.58 577	0.65 560	0.47 539

UDG	0.77 496	1.23 553	2.15 404	0.67 549	0.59 540	0.78 485	0.38 426	0.90 430	0.70 413	0.61 421	0.69 449	1.01 533	0.67 486	1.02 373	0.73 445	0.45 558	0.34 544	0.87 581	0.51 565	0.67 562	0.46 538

MADNet+	1.36 566	1.93 603	5.95 605	0.81 563	0.59 540	1.57 571	1.09 577	1.39 574	1.22 558	0.84 522	1.01 528	1.25 562	1.12 554	3.19 595	2.36 574	0.45 558	0.47 570	0.38 554	0.34 527	0.59 555	0.57 553

FADNet	0.64 428	1.22 552	2.06 380	0.32 278	0.30 372	0.66 410	0.29 338	0.88 418	0.72 433	0.44 226	0.48 257	0.66 394	0.57 445	1.84 497	0.45 344	0.46 560	0.20 479	0.17 457	0.19 437	0.59 555	0.24 421

NVStereoNet_ROB	1.16 552	0.95 492	2.54 488	0.58 531	0.55 530	0.78 485	0.63 529	1.00 520	1.08 546	1.03 545	4.07 611	1.48 572	1.22 558	2.88 589	1.27 523	0.50 561	0.46 567	0.54 567	0.62 581	0.50 545	0.63 561
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 581	1.63 580	3.92 589	0.73 552	1.21 592	4.38 612	3.35 613	1.59 582	1.20 557	1.26 569	1.52 565	2.37 588	1.88 588	3.23 596	3.00 584	0.53 562	0.47 570	0.48 563	0.49 561	1.29 594	0.97 585

SGM_RVC	1.89 584	0.92 477	2.50 479	0.96 574	0.93 574	1.63 574	1.37 592	1.52 580	12.43 620	1.85 586	1.69 569	2.40 590	1.74 585	2.81 587	1.71 547	0.53 562	0.47 570	0.42 557	0.47 558	0.74 567	0.74 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 496	1.12 534	1.88 316	0.76 556	0.69 557	0.84 505	0.43 451	0.85 389	0.65 368	0.67 464	0.75 476	0.91 509	0.52 425	1.03 375	0.57 401	0.54 564	0.37 549	0.95 587	0.52 567	0.71 566	0.57 553

DispFullNet	1.67 580	2.10 606	5.22 601	1.53 595	8.90 615	0.86 511	0.31 359	0.96 487	0.96 530	1.37 575	1.01 528	1.13 553	1.98 590	1.51 435	0.91 467	0.54 564	0.31 537	1.18 594	0.63 583	1.13 586	0.80 574

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 155	1.34 568	1.24 123	0.23 49	0.12 9	0.33 35	0.20 105	0.40 40	0.33 30	0.25 112	0.21 48	0.16 38	0.14 16	0.27 33	0.63 417	0.55 566	0.06 23	0.11 231	0.13 312	0.25 378	0.49 543

MANE	2.90 602	1.14 539	2.96 545	1.03 576	1.01 580	5.01 613	2.45 609	5.36 617	6.88 617	3.58 611	4.76 615	5.99 614	4.99 611	4.23 607	4.61 607	0.56 567	0.67 584	0.44 560	0.78 590	0.51 547	1.03 594

DualNet (step1)	0.59 398	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.61 568	0.14 379	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample9	0.94 530	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample8	1.12 546	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.95 482	0.61 317	1.18 563	0.56 346	2.53 591	1.31 563	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

anonymity	0.80 504	0.66 385	1.29 130	0.59 536	0.75 561	0.67 416	0.52 492	0.95 482	0.71 423	0.94 537	0.70 459	0.67 403	0.87 526	0.71 328	1.35 528	0.64 571	0.62 581	0.58 569	1.44 608	0.60 558	0.65 562

SPS-STEREO	1.07 545	1.13 537	2.88 535	0.65 547	0.69 557	0.99 533	0.68 538	1.05 543	0.87 511	1.36 572	1.23 548	1.46 571	0.94 537	1.87 500	1.72 548	0.66 572	0.61 580	0.58 569	0.57 574	0.65 560	0.77 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 528	1.28 559	2.53 482	0.82 564	0.76 564	0.90 521	0.75 549	0.98 500	1.04 540	1.03 545	1.05 537	0.84 487	0.94 537	0.83 351	0.72 442	0.68 573	0.60 579	0.63 573	0.60 580	0.77 571	0.74 568

WAO-7	1.48 574	1.63 580	2.49 475	0.93 570	0.75 561	1.72 579	1.10 578	1.84 593	1.96 593	1.43 579	2.54 589	1.97 581	1.61 581	3.06 592	2.08 562	0.69 574	0.66 583	0.94 586	0.74 588	0.80 573	0.69 565

SGM+DAISY	1.83 583	1.43 571	3.81 586	0.87 565	1.01 580	2.38 599	2.53 611	1.36 571	1.75 584	2.92 607	3.22 603	2.65 592	2.93 599	2.22 543	3.10 587	0.72 575	0.69 590	0.63 573	0.62 581	0.77 571	0.98 586

AIO-test2	0.49 304	1.15 543	1.96 362	0.42 447	0.37 456	0.50 175	0.23 190	0.79 349	0.70 413	0.33 172	0.53 312	0.27 145	0.22 120	0.67 312	0.29 204	0.73 576	0.08 137	0.13 352	0.17 404	0.17 236	0.18 324

CAS	0.35 137	0.25 82	1.30 133	0.79 559	0.34 422	0.51 185	0.23 190	0.46 86	0.39 91	0.22 63	0.31 145	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 576	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 513

GCST	0.72 474	1.10 532	2.15 404	1.11 582	0.59 540	0.62 359	0.19 85	0.75 294	0.53 242	0.56 358	0.63 403	0.47 292	0.31 253	1.11 384	0.33 262	0.75 578	0.45 565	0.84 580	0.64 584	0.69 563	0.54 549

test_for_model	0.64 428	1.60 579	1.82 290	1.23 587	1.02 582	0.53 213	0.23 190	0.75 294	0.50 207	0.57 369	0.29 118	0.25 117	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.76 579	0.31 537	0.08 42	0.07 66	1.68 602	0.50 546

SQANet	0.80 504	1.58 578	2.53 482	0.76 556	0.83 566	0.76 472	0.36 410	0.83 370	0.64 355	0.63 441	0.69 449	0.73 439	0.51 420	1.21 395	0.53 382	0.77 580	0.29 531	0.59 571	0.29 497	0.86 576	0.61 558

LE_ROB	4.43 611	1.35 569	9.38 613	2.79 612	3.93 612	2.43 600	3.46 615	2.68 605	11.19 619	11.66 623	4.73 614	5.26 612	10.46 621	4.50 610	9.49 620	0.82 581	0.69 590	1.34 601	0.98 599	0.75 569	0.76 571

ACVNet_2	1.42 572	1.81 593	3.23 573	1.08 578	0.92 573	1.32 560	0.85 559	1.49 578	1.69 581	1.19 564	1.73 570	2.13 584	1.03 545	2.50 567	1.40 533	0.91 582	0.53 575	1.00 590	0.55 568	2.11 607	0.85 578

DStereoSA	2.12 589	0.98 507	2.80 529	1.25 588	2.23 608	1.97 588	4.62 618	1.22 560	2.54 603	1.16 555	3.84 610	1.00 531	4.05 608	2.07 529	5.29 611	0.93 583	1.48 609	0.48 563	1.51 610	0.95 580	1.95 612

CC-Net-ROB	0.85 518	1.15 543	2.13 398	0.88 566	0.38 462	0.88 519	0.44 462	1.06 544	0.79 488	0.58 388	0.69 449	0.65 387	0.50 418	2.74 583	0.51 375	0.93 583	0.39 560	0.87 581	0.29 497	0.54 552	0.54 549

FADNet_RVC	0.81 512	1.14 539	2.42 457	0.30 222	0.24 286	0.71 443	0.24 226	0.95 482	0.61 317	0.44 226	0.56 346	0.59 357	0.42 353	1.52 437	0.68 431	0.94 585	0.96 602	0.28 529	1.00 600	0.90 577	1.36 602

WAO-6	1.58 579	1.54 576	2.32 437	1.14 584	1.00 579	2.30 597	1.03 574	1.82 592	2.85 606	1.25 566	2.61 592	2.20 585	1.56 579	2.47 565	1.99 558	0.95 586	0.67 584	1.19 597	0.83 593	1.08 583	0.88 583

otaku	1.03 542	1.68 586	2.72 514	0.95 572	0.73 560	1.03 540	0.59 516	0.99 512	0.86 508	0.69 473	1.61 566	0.98 526	0.64 477	1.46 425	1.14 505	0.95 586	0.46 567	0.72 578	0.40 549	1.24 592	0.78 573

testlalala_base	0.46 263	0.30 156	1.82 290	0.34 333	0.27 335	0.55 236	0.21 128	0.85 389	0.32 21	0.32 168	0.39 201	0.31 174	0.23 137	0.30 68	0.28 189	0.95 586	0.30 535	0.09 104	0.21 453	1.03 582	0.18 324

Ntro	1.00 539	1.68 586	2.80 529	0.95 572	0.85 567	1.06 543	0.53 496	0.98 500	0.90 521	0.62 432	0.76 479	0.93 515	0.66 484	1.66 459	0.98 477	0.99 589	0.45 565	0.75 579	0.40 549	1.19 588	0.75 570

DStereoFS	2.23 590	2.10 606	2.47 471	1.61 596	1.88 607	3.81 607	2.06 605	1.95 596	3.33 608	2.38 599	3.31 604	2.37 588	4.92 610	2.45 562	3.27 590	1.03 590	1.27 608	0.55 568	1.04 601	0.70 564	2.05 613

MonStereo1	1.98 587	1.01 518	1.78 256	1.19 585	1.04 583	3.58 606	0.61 522	1.53 581	1.93 592	1.39 576	3.37 605	2.23 587	10.80 622	2.84 588	1.25 521	1.04 591	0.38 553	0.96 588	0.57 574	1.10 584	1.00 593

ACVNet_1	1.33 563	1.91 601	4.03 592	1.09 580	0.88 569	1.19 559	0.66 532	1.24 564	1.17 555	0.94 537	0.96 520	3.09 596	1.04 546	2.37 548	1.11 502	1.04 591	0.48 573	1.03 592	0.48 559	1.12 585	0.83 575

PWCK	1.49 575	1.90 600	3.22 572	1.09 580	0.54 527	1.71 578	1.73 600	1.49 578	1.53 575	1.44 580	1.80 571	1.82 579	1.30 562	3.34 598	1.76 550	1.07 593	0.56 577	0.97 589	0.58 577	1.38 598	0.65 562

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 496	1.04 524	2.06 380	0.94 571	0.35 435	0.89 520	0.40 434	0.85 389	0.63 347	0.55 348	0.63 403	0.75 451	0.38 302	2.38 551	0.48 360	1.10 594	0.31 537	0.36 548	0.21 453	0.53 551	0.55 552

Dean	1.79 582	1.83 594	3.92 589	1.29 589	1.07 586	1.55 570	1.00 571	1.95 596	2.33 598	1.47 581	4.19 612	4.26 607	1.33 566	2.21 540	1.48 537	1.14 595	0.68 588	1.18 594	0.74 588	1.24 592	0.98 586

RainbowNet	1.15 550	1.78 592	2.72 514	1.12 583	0.91 572	1.06 543	0.76 551	1.16 559	1.13 554	0.75 496	0.97 522	1.09 548	0.80 514	1.60 452	1.21 517	1.17 596	1.26 606	1.01 591	0.57 574	1.13 586	0.88 583

TorneroNet-64	2.65 595	1.83 594	3.30 575	1.46 593	1.20 591	3.89 608	0.99 568	3.51 615	6.71 616	2.56 601	4.60 613	4.22 604	3.85 607	3.33 597	3.14 588	1.19 597	0.65 582	1.39 603	0.79 592	3.31 614	1.15 597

DStereoO	0.99 535	0.66 385	1.67 207	0.75 555	0.99 578	0.73 456	1.33 590	0.94 468	0.91 522	0.70 479	1.06 538	0.75 451	1.75 586	0.95 364	2.39 575	1.20 598	0.41 563	0.48 563	0.59 579	0.85 575	0.60 557

IMH-64-1	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

IMH-64	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

TorneroNet	5.50 613	1.92 602	3.16 565	1.47 594	1.25 594	14.07 622	1.06 576	4.90 616	20.99 636	10.17 619	16.48 628	11.88 625	6.93 616	3.34 598	4.20 603	1.30 601	0.69 590	1.45 605	0.86 594	2.61 611	1.20 598

JetRed	3.29 606	4.93 616	10.17 614	1.45 592	1.72 604	7.44 616	5.05 619	3.06 608	2.12 597	2.41 600	2.39 586	2.99 595	2.37 594	3.51 601	6.44 614	1.32 602	1.90 614	1.37 602	1.23 607	2.21 608	1.76 609

UNDER WATER	2.74 597	1.85 596	4.54 598	1.81 603	1.44 597	2.34 598	1.40 595	3.24 610	6.60 615	2.60 602	2.76 595	5.75 613	5.24 613	3.02 591	4.01 600	1.45 603	0.81 597	1.59 609	1.06 602	1.80 603	1.51 605

UNDER WATER-64	2.47 594	1.89 599	4.86 599	1.82 604	1.44 597	3.18 604	1.57 599	2.62 603	5.64 612	2.05 588	2.13 579	4.13 603	3.76 606	2.62 574	3.42 595	1.47 604	0.85 599	1.57 608	1.07 603	1.82 604	1.49 604

KSHMR	4.10 609	1.97 604	5.27 602	1.71 599	1.47 599	1.96 586	1.28 587	3.19 609	17.33 631	2.12 589	15.91 626	9.18 620	1.57 580	8.42 618	1.98 557	1.52 605	1.26 606	1.67 610	1.19 605	1.67 601	1.40 603

notaker	2.66 596	2.07 605	3.31 577	2.61 611	1.43 595	1.76 581	1.11 579	2.76 606	1.79 586	2.26 596	11.53 624	3.96 602	4.29 609	3.09 593	2.76 582	1.55 606	0.88 600	1.70 611	1.07 603	2.00 606	1.35 601

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	1.70 588	2.50 479	0.56 525	0.40 478	2.15 595	0.99 568	1.24 564	1.26 561	1.02 544	1.10 541	1.29 563	0.88 530	3.10 594	1.08 496	1.66 607	0.83 598	0.68 576	0.88 595	1.57 599	1.80 611

BEATNet-Init1	12.10 621	11.19 621	27.29 640	2.99 613	3.51 611	21.84 635	11.10 622	14.34 629	13.83 626	20.34 632	20.33 633	26.35 643	20.03 630	19.06 633	14.80 629	1.74 608	1.81 611	2.05 614	2.49 618	3.69 616	3.12 617

ktn	4.35 610	2.10 606	2.89 538	1.80 601	1.49 601	2.13 594	1.41 597	2.26 601	12.72 621	11.41 622	16.43 627	11.15 623	3.75 605	4.36 609	3.18 589	1.82 609	0.98 604	1.73 612	1.21 606	2.97 613	1.27 600

MFN_U_SF_RVC	1.55 578	2.39 614	3.16 565	0.65 547	0.41 486	1.12 552	0.46 472	1.23 563	1.33 565	1.61 583	1.20 546	1.43 570	0.98 541	1.76 475	1.97 556	1.90 610	1.80 610	1.98 613	2.15 615	1.63 600	1.77 610

WAO-8	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

Venus	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

USTest	8.10 617	7.17 620	8.96 612	9.25 620	9.05 616	15.27 623	23.78 628	9.96 625	9.47 618	5.94 617	6.75 616	7.80 618	7.48 617	8.83 620	11.21 624	2.21 613	3.56 619	2.86 619	3.20 620	5.02 619	4.16 618

MADNet++	2.79 598	2.11 609	2.97 548	2.49 609	2.28 609	2.95 603	2.31 608	2.67 604	2.47 601	3.03 609	3.13 602	2.70 593	2.92 598	4.10 606	4.48 605	2.68 614	2.24 618	3.04 620	2.44 617	2.37 609	2.34 614

LVE	1.96 586	2.17 613	3.14 563	1.68 597	1.80 605	1.63 574	1.03 574	2.34 602	2.81 605	1.25 566	2.89 597	4.24 606	1.29 560	2.79 585	1.44 535	2.85 615	0.91 601	1.18 594	1.46 609	1.23 591	1.10 596

TCMNet-wrong-test	5.51 614	6.62 619	6.20 607	13.02 625	11.90 620	7.14 615	5.53 620	6.99 621	1.44 571	2.65 603	3.10 601	8.37 619	5.95 615	4.75 611	6.05 613	3.07 616	0.98 604	2.38 616	1.99 614	6.62 621	5.43 621

DGTPSM_ROB	8.89 619	5.62 617	12.25 617	5.92 617	11.32 618	8.54 617	24.18 629	6.40 619	13.49 622	5.15 614	11.46 622	6.19 616	10.92 623	7.00 616	13.72 625	4.47 617	7.65 623	3.92 621	7.45 625	4.38 617	7.87 624

DGSMNet	2.89 601	0.63 367	3.18 568	3.43 614	4.17 614	2.57 601	6.98 621	0.97 496	0.83 502	0.56 358	1.86 573	0.79 468	0.62 472	1.64 457	1.39 531	4.61 618	5.01 622	5.17 623	4.71 622	4.44 618	4.19 619

IMH	2.02 588	2.15 612	2.69 511	1.68 597	1.12 589	1.66 577	0.92 564	2.10 600	1.92 591	1.32 571	2.66 594	2.21 586	1.69 583	5.78 612	1.68 545	5.54 619	0.96 602	1.31 600	0.71 587	1.32 597	0.99 591

ACVNet-4b	1.93 585	1.85 596	4.10 594	1.07 577	0.86 568	1.15 556	0.53 496	1.06 544	1.12 552	0.64 451	1.09 540	1.99 582	0.70 493	2.20 539	9.86 622	5.62 620	0.41 563	1.03 592	0.55 568	1.86 605	0.85 578

tt	4.93 612	0.27 107	4.20 595	2.29 608	1.58 602	10.20 619	16.97 626	9.42 624	5.02 611	1.67 584	1.28 551	4.68 609	5.03 612	3.37 600	5.92 612	6.16 621	9.47 629	2.82 618	3.18 619	3.60 615	1.53 606

PML	23.15 630	16.83 625	7.78 610	5.49 616	9.93 617	51.13 645	104.50 646	5.76 618	13.62 624	37.30 646	105.93 646	30.86 644	23.50 635	12.07 623	7.87 618	6.30 622	2.12 617	6.32 625	2.43 616	10.44 625	2.90 616

DLNR_Zeroshot_test	13.43 624	19.94 628	23.55 630	121.61 644	35.03 639	0.46 137	0.15 33	8.02 622	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.76 339	0.29 204	6.42 623	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.13 644	0.18 324

DLNR-FE	13.43 624	20.01 629	23.53 629	121.73 645	33.87 638	0.46 137	0.15 33	8.09 623	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.75 335	0.29 204	6.68 624	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.82 645	0.18 324

DPSM_ROB	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

DPSM	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

DPSMNet_ROB	9.48 620	5.64 618	13.01 621	8.82 619	11.82 619	8.54 617	24.20 630	6.41 620	13.65 625	5.32 616	11.47 623	6.33 617	10.92 623	7.69 617	13.89 626	7.25 627	8.19 625	5.06 622	7.78 626	5.31 620	8.26 625

HanzoNet	7.64 616	2.86 615	5.05 600	7.01 618	3.97 613	2.18 596	1.34 591	3.37 614	4.05 609	13.17 624	10.58 618	10.73 622	16.52 628	8.45 619	10.51 623	10.48 628	9.72 630	5.59 624	13.46 629	6.84 622	6.83 623

CasAABBNet	24.81 634	22.53 635	24.83 633	26.08 631	25.74 630	39.86 640	57.06 640	28.87 640	28.83 643	21.16 638	22.54 638	24.22 638	23.89 640	26.38 636	30.87 640	14.25 629	16.71 634	13.09 628	14.81 631	17.78 627	16.71 631

RAFT-FEzeroshot	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

RAFT-FE	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

FlowAnything	24.85 635	22.54 636	25.10 635	26.11 634	25.76 631	39.86 640	57.00 638	28.89 641	28.87 644	21.31 640	22.68 641	24.22 638	23.87 636	26.39 639	30.89 644	14.26 630	16.78 638	13.10 632	14.90 636	17.78 627	16.69 630

Hybrid-DGEV	24.86 636	22.58 639	25.22 637	26.11 634	25.76 631	39.92 642	57.06 640	29.03 644	29.01 646	21.12 634	22.64 639	24.13 635	23.91 641	26.46 641	30.82 638	14.27 633	16.70 633	13.09 628	14.83 635	17.78 627	16.71 631

Selective-RAFT-Error	24.87 637	22.59 640	25.14 636	26.13 636	25.82 635	39.93 643	57.03 639	28.97 642	28.95 645	21.21 639	22.65 640	24.25 640	23.98 642	26.43 640	30.83 639	14.27 633	16.71 634	13.10 632	14.82 632	17.82 632	16.76 635

LSM0	26.58 638	22.63 641	25.88 638	30.13 637	52.21 645	39.94 644	56.74 637	28.97 642	28.72 640	21.14 635	22.26 635	24.43 641	23.88 637	26.54 643	30.87 640	14.32 635	16.55 632	13.12 634	14.71 630	17.92 633	20.60 637

DPSimNet_ROB	17.97 627	20.20 633	24.98 634	17.62 626	15.92 625	21.53 634	21.00 627	13.70 627	15.61 629	23.89 643	14.69 625	22.87 633	24.58 643	12.70 626	14.56 627	18.48 636	12.91 631	20.21 636	12.05 627	17.76 626	14.17 629

LRCNet_RVC	13.74 626	19.30 626	12.75 620	19.46 628	12.69 621	1.86 582	0.41 440	12.33 626	1.05 541	15.77 627	18.83 632	12.62 628	8.70 620	12.21 624	9.62 621	22.22 637	8.37 628	25.85 638	24.01 638	19.32 635	17.44 636

xxxxx1	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

tt_ll	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

ff	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

HaxPig	19.86 628	22.40 634	22.34 628	17.95 627	17.95 626	11.77 621	11.89 623	16.02 632	15.89 630	21.10 633	21.41 634	18.74 632	18.39 629	20.08 634	19.69 632	23.63 641	23.22 639	24.06 637	23.69 637	23.00 636	23.95 638

MEDIAN_ROB	23.96 631	27.05 642	26.39 639	22.16 629	22.13 628	16.12 625	13.97 624	20.24 633	20.05 632	25.50 644	25.31 642	22.96 634	22.63 634	24.39 635	23.24 636	28.20 642	27.23 643	28.62 639	27.75 641	27.50 637	27.76 641

AVERAGE_ROB	26.93 639	30.34 643	29.27 641	25.82 630	25.34 629	19.48 631	15.17 625	23.55 637	23.00 639	28.45 645	27.87 643	26.25 642	25.86 644	26.96 644	25.55 637	31.30 643	30.07 644	31.76 640	30.81 642	30.79 641	30.93 642

Anonymous_1	22.91 629	11.20 622	12.13 616	12.75 622	26.28 636	19.43 630	27.92 634	14.08 628	13.61 623	14.96 626	10.58 618	11.26 624	11.19 625	12.55 625	14.57 628	38.28 644	7.88 624	34.96 641	63.99 643	89.57 646	10.94 628

RSGM-EC	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

acva	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

test_example2	115.39 645	123.23 646	94.57 644	115.52 643	123.55 646	101.63 646	114.33 647	53.41 647	99.48 647	134.90 647	135.05 647	85.83 647	85.11 647	111.32 647	106.15 647	152.55 647	205.26 647	99.78 647	114.96 647	140.96 647	110.20 646

ccccc		297.21 647		374.70 646	380.44 647	203.92 647		216.32 648		203.37 648		215.01 648		312.78 648		412.57 648	356.13 648	256.09 648	227.69 648	428.88 648

ASD4		19.65 627

Low-res two-view benchmark