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	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.16 158	0.11 75	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.07 127	0.08 18	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.12 57	0.08 17	0.09 121	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 56	0.05 26	0.06 4	0.14 41	0.07 84	0.08 59	0.14 178	0.13 75	0.15 184	0.07 47	0.11 183	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

CREStereo++_RVC	0.08 56	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.14 96	0.14 165	0.10 157	0.14 227	0.08 129	0.07 127	0.09 39	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49
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
NLMM1	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.22 489	0.10 373	0.12 234	0.20 463	0.18 226	0.20 307	0.12 228	0.11 183	0.07 80	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.08 338	0.08 441	0.07 226	0.06 212	0.04 21	0.04 49

NLSM1	0.10 171	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.13 284	0.16 316	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.10 142	0.06 23	0.10 234	0.10 81	0.11 217	0.07 273	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.05 118	0.05 144

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.06 4	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.08 167	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.12 234	0.10 31	0.11 36	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.10 142	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.10 21	0.08 17	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.10 189	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.03 2

GGEV	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.10 189	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.03 2

AdaDepth	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.18 323	0.06 16	0.11 195	0.12 75	0.09 12	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

asd	0.07 4	0.08 272	0.07 8	0.16 165	0.07 84	0.08 59	0.08 7	0.11 36	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 272	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.18 226	0.11 75	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.10 21	0.15 184	0.08 85	0.10 142	0.07 80	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.04 49

2.5w	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.08 18	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.18 226	0.12 105	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w_new	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.07 3	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.07 3	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.06 1	0.13 75	0.11 75	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.07 127	0.10 81	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.14 96	0.14 165	0.07 47	0.08 89	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

MM-Stereo_test3	0.10 171	0.07 166	0.07 8	0.18 323	0.07 84	0.12 234	0.19 440	0.24 355	0.19 284	0.06 13	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

SCV_C0	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.16 165	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

AIO_test	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.13 125	0.07 2	0.13 140	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

trnet	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 234	0.11 54	0.13 75	0.10 47	0.08 85	0.13 213	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

LoS_RVC	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.08 59	0.15 250	0.11 36	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.06 23	0.09 198	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

CAS	0.08 56	0.04 1	0.07 8	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.12 57	0.09 30	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

raft_robust	0.13 313	0.10 407	0.07 8	0.18 323	0.08 144	0.13 284	0.24 516	0.28 429	0.33 460	0.20 419	0.19 311	0.14 277	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.04 49

GMOStereo	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

error version	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

test-v	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

test-2	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

s12784h	0.09 106	0.06 75	0.07 8	0.15 85	0.05 1	0.16 372	0.18 401	0.15 128	0.15 184	0.10 157	0.11 183	0.11 214	0.11 264	0.10 81	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

XX-TBD	0.09 106	0.06 75	0.07 8	0.14 41	0.07 84	0.12 234	0.16 316	0.14 96	0.13 140	0.11 189	0.12 199	0.09 156	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.08 59	0.12 75	0.07 2	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.05 4	0.12 75	0.12 57	0.09 30	0.07 47	0.06 14	0.04 1	0.04 1	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

WQFJA1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.20 441	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.17 194	0.17 237	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

WQFJX1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.22 489	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.18 226	0.17 237	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.10 234	0.11 133	0.09 62	0.07 273	0.08 441	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

NLMM	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.20 441	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.17 194	0.17 237	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

NLSM3	0.09 106	0.06 75	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.18 226	0.16 214	0.06 13	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.07 305	0.03 1	0.03 2

GEAStereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.10 142	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

BridgeDepth	0.07 4	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.09 12	0.06 4	0.04 1	0.07 47	0.10 189	0.09 198	0.08 18	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

MSCF	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.14 96	0.11 75	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.04 1	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

water-stereo	0.09 106	0.06 75	0.08 40	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.13 140	0.11 189	0.12 199	0.08 129	0.09 198	0.07 4	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49

asda	0.07 4	0.08 272	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 158	0.10 47	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.10 81	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 106	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.12 75	0.14 96	0.16 214	0.11 189	0.11 183	0.09 156	0.09 198	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 96	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 96	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 272	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.08 7	0.12 57	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 166	0.08 40	0.16 165	0.07 84	0.07 33	0.09 18	0.16 158	0.09 30	0.07 47	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 96	0.12 75	0.14 96	0.10 47	0.06 13	0.09 111	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.05 1	0.06 11	0.11 54	0.08 5	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.08 5	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MM-Stereo_test1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.07 84	0.12 234	0.18 401	0.21 288	0.20 307	0.09 121	0.11 183	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.09 12	0.09 30	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

Reg-Stereo(zero)	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.12 234	0.11 54	0.15 128	0.10 47	0.12 228	0.09 111	0.10 189	0.08 167	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

SCV	0.08 56	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.10 21	0.12 105	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 222	0.04 49

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 96	0.13 125	0.06 1	0.09 30	0.05 2	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

AIO_rvc	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 178	0.09 12	0.08 17	0.07 47	0.08 89	0.07 80	0.04 1	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

HUF	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.13 75	0.13 140	0.07 47	0.07 47	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

castereo++	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.14 317	0.12 75	0.11 36	0.15 184	0.07 47	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

mms	0.09 106	0.07 166	0.08 40	0.16 165	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.06 46	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.05 4	0.13 125	0.12 57	0.08 17	0.07 47	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.18 323	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 36	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

RAStereo	0.10 171	0.09 347	0.08 40	0.20 441	0.08 144	0.13 284	0.18 401	0.15 128	0.17 237	0.10 157	0.12 199	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 21	0.09 30	0.06 13	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.06 1	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

IGEV++	0.08 56	0.06 75	0.08 40	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.13 273	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

MaDis-Stereo	0.09 106	0.09 347	0.08 40	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.10 31	0.16 158	0.16 214	0.09 121	0.11 183	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.13 316	0.07 273	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

UniTT-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.13 284	0.11 54	0.12 57	0.11 75	0.10 157	0.12 199	0.05 2	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.05 118	0.05 144

AEACV	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.13 480	0.14 317	0.13 125	0.14 96	0.09 30	0.07 47	0.09 111	0.07 80	0.08 167	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

CES	0.08 56	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.09 30	0.08 85	0.09 111	0.11 214	0.06 46	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.17 241	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.13 75	0.07 10	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.12 75	0.11 36	0.16 214	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

CroCo-Stereo Lap2	0.09 106	0.09 347	0.08 40	0.22 489	0.09 265	0.09 96	0.19 440	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.05 144

TestStereo1	0.13 313	0.08 272	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.18 412	0.29 562	0.23 332	0.16 214	0.17 350	0.20 323	0.16 320	0.10 234	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

test_5	0.14 347	0.12 451	0.08 40	0.20 441	0.10 373	0.14 317	0.29 562	0.21 288	0.24 364	0.18 380	0.28 445	0.11 214	0.15 375	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

SA-5K	0.13 313	0.08 272	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.18 412	0.29 562	0.23 332	0.16 214	0.17 350	0.20 323	0.16 320	0.10 234	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

Sa-1000	0.12 288	0.08 272	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.14 317	0.22 493	0.22 312	0.18 267	0.15 307	0.20 323	0.17 340	0.11 264	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.09 398	0.09 421	0.05 118	0.05 144

SA	0.12 288	0.09 347	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.24 516	0.23 332	0.18 267	0.17 350	0.27 431	0.14 277	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.05 118	0.04 49

test_4	0.10 171	0.10 407	0.08 40	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.22 493	0.15 128	0.17 237	0.12 228	0.18 302	0.12 232	0.09 198	0.08 18	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 106	0.08 272	0.08 40	0.22 489	0.09 265	0.09 96	0.19 440	0.15 128	0.12 105	0.07 47	0.07 47	0.08 129	0.06 46	0.08 18	0.07 1	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.04 49
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.09 106	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 195	0.14 178	0.15 128	0.19 284	0.11 189	0.15 244	0.10 189	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

XX-Stereo	0.09 106	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.09 265	0.15 343	0.12 75	0.20 265	0.10 47	0.10 157	0.14 227	0.07 80	0.06 46	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

CREStereo	0.09 106	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 284	0.14 178	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.13 213	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.06 236
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
BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.11 1	0.05 1	0.10 148	0.10 31	0.14 96	0.09 30	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.07 127	0.07 4	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 171	0.07 166	0.09 91	0.21 473	0.09 265	0.12 234	0.16 316	0.18 226	0.17 237	0.12 228	0.10 142	0.07 80	0.09 198	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.07 412	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

NLCSM	0.11 219	0.09 347	0.09 91	0.23 513	0.11 424	0.12 234	0.19 440	0.18 226	0.18 267	0.12 228	0.11 183	0.07 80	0.09 198	0.11 133	0.10 142	0.07 273	0.08 441	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.05 144

DDF-Stereo	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.15 85	0.10 373	0.06 11	0.13 125	0.09 12	0.14 165	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 358	0.05 144

252Zero-FE	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 84	0.12 234	0.11 54	0.13 75	0.14 165	0.06 13	0.05 7	0.06 23	0.05 12	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 118	0.06 236

Zero-FE251	0.07 4	0.05 26	0.09 91	0.13 14	0.06 16	0.12 234	0.12 75	0.11 36	0.10 47	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 118	0.05 144

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 26	0.09 91	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.13 75	0.13 140	0.05 2	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

zero-FE	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.15 85	0.10 373	0.05 4	0.14 178	0.09 12	0.14 165	0.07 47	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 358	0.05 144

GASTEREO	0.08 56	0.05 26	0.09 91	0.19 381	0.07 84	0.07 33	0.12 75	0.14 96	0.11 75	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.04 1	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

depthmonostereo	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.14 165	0.10 157	0.10 142	0.09 156	0.11 264	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 56	0.08 272	0.09 91	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.20 265	0.15 184	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.06 1	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 36	0.09 30	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.07 295	0.06 236

MM-Stereo_test2	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.18 401	0.15 128	0.14 165	0.07 47	0.10 142	0.07 80	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.03 2

HART	0.08 56	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.10 148	0.16 316	0.13 75	0.11 75	0.08 85	0.10 142	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.04 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.22 489	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.04 49

ours_stereo	0.09 106	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.12 224	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.03 2

fffy	0.09 106	0.08 272	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.13 284	0.17 353	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.09 198	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.05 144

UGAM	0.13 313	0.10 407	0.09 91	0.22 489	0.08 144	0.12 234	0.20 463	0.17 194	0.23 348	0.21 433	0.16 256	0.13 257	0.13 333	0.19 423	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.13 510	0.11 493	0.07 295	0.05 144

WCG-NET	0.08 56	0.05 26	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.14 178	0.13 75	0.13 140	0.06 13	0.09 111	0.07 80	0.06 46	0.13 273	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

Pointernet	0.09 106	0.04 1	0.09 91	0.16 165	0.08 144	0.13 284	0.10 31	0.15 128	0.17 237	0.09 121	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

U	0.08 56	0.07 166	0.09 91	0.19 381	0.10 373	0.10 148	0.13 125	0.12 57	0.17 237	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.07 4	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 222	0.05 144

AIO-Stereo	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.18 323	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.15 128	0.09 30	0.08 85	0.08 89	0.07 80	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.05 34	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

RSM++	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.11 36	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.03 2

RSM	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 57	0.10 47	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

H2IRNET	0.10 171	0.09 347	0.09 91	0.18 323	0.09 265	0.12 234	0.15 250	0.14 96	0.21 323	0.10 157	0.10 142	0.10 189	0.10 234	0.10 81	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.06 222	0.05 144

MSKI-zero shot	0.09 106	0.05 26	0.09 91	0.15 85	0.07 84	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.13 140	0.09 121	0.09 111	0.09 156	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

StereoVision	0.13 313	0.12 451	0.09 91	0.24 523	0.10 373	0.15 343	0.21 483	0.21 288	0.20 307	0.12 228	0.24 377	0.10 189	0.10 234	0.16 355	0.10 142	0.09 398	0.11 505	0.12 495	0.12 513	0.06 222	0.05 144

CASnet	0.09 106	0.09 347	0.09 91	0.19 381	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.18 226	0.14 165	0.11 189	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.10 445	0.08 375	0.05 118	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 171	0.05 26	0.09 91	0.14 41	0.07 84	0.13 284	0.14 178	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.12 199	0.12 232	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

MC-Stereo	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.10 148	0.14 178	0.12 57	0.10 47	0.09 121	0.12 199	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

RCA-Stereo	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.18 226	0.14 165	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.07 127	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

RAFT+CT+SA	0.13 313	0.11 433	0.09 91	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.28 553	0.22 312	0.22 337	0.15 307	0.26 422	0.10 189	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

test-3	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.12 57	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_1	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.12 57	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.04 49

LCNet	0.11 219	0.07 166	0.09 91	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.15 244	0.16 320	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.15 537

cross-raft	0.10 171	0.09 347	0.09 91	0.19 381	0.07 84	0.11 195	0.25 531	0.13 75	0.15 184	0.08 85	0.11 183	0.12 232	0.10 234	0.09 39	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

iRaftStereo_RVC	0.10 171	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.09 265	0.11 195	0.17 353	0.18 226	0.12 105	0.09 121	0.12 199	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.04 49

raft+_RVC	0.11 219	0.07 166	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.10 148	0.11 54	0.24 355	0.20 307	0.12 228	0.15 244	0.12 232	0.08 167	0.12 224	0.13 316	0.07 273	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

RALCasStereoNet	0.10 171	0.06 75	0.09 91	0.16 165	0.08 144	0.12 234	0.14 178	0.17 194	0.11 75	0.12 228	0.17 277	0.14 277	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

CFNet-RSSM	0.09 106	0.07 166	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.16 158	0.17 237	0.08 85	0.12 199	0.10 189	0.09 198	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

PMTNet	0.09 106	0.05 26	0.09 91	0.12 5	0.06 16	0.12 234	0.14 178	0.15 128	0.11 75	0.09 121	0.13 213	0.10 189	0.07 127	0.13 273	0.10 142	0.15 535	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 295	0.06 236

MonSter++	0.08 56	0.04 1	0.10 136	0.13 14	0.06 16	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.08 17	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.08 167	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

HiDET	0.08 56	0.04 1	0.10 136	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 57	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LCMNet	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.13 14	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.10 21	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

3w_stereo	0.08 56	0.09 347	0.10 136	0.17 241	0.07 84	0.08 59	0.10 31	0.20 265	0.13 140	0.06 13	0.07 47	0.05 2	0.06 46	0.08 18	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.12 75	0.09 12	0.09 30	0.06 13	0.04 1	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 23	0.06 46	0.07 4	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.06 236

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 136	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.09 12	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 136	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.09 18	0.08 5	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.04 1	0.13 125	0.10 21	0.10 47	0.05 2	0.11 183	0.07 80	0.05 12	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

LG-Stereo	0.08 56	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.07 84	0.10 148	0.17 353	0.11 36	0.08 17	0.05 2	0.07 47	0.05 2	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.04 49

SGD-Stereo	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.05 1	0.12 234	0.12 75	0.11 36	0.12 105	0.07 47	0.09 111	0.09 156	0.09 198	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.03 2

AIO-test2	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.23 513	0.08 144	0.11 195	0.10 31	0.23 332	0.23 348	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.09 421	0.05 118	0.05 144

AIO-test1	0.10 171	0.07 166	0.10 136	0.23 513	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.21 288	0.14 165	0.11 189	0.12 199	0.09 156	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.09 398	0.10 461	0.03 1	0.06 236

tg	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.18 323	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.20 265	0.12 105	0.08 85	0.11 183	0.11 214	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.04 49

WCG-NET（raft）	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.13 125	0.15 128	0.12 105	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.13 273	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

RAFT-Stereo-weight	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.19 254	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

gcap-zeroshot	0.09 106	0.05 26	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.13 284	0.13 125	0.11 36	0.12 105	0.13 259	0.12 199	0.09 156	0.08 167	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

MoCha-V2	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.20 441	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.08 17	0.07 47	0.08 89	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

MyStereo07	0.10 171	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.15 128	0.15 184	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.07 127	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.06 236

MyStereo05	0.13 313	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.18 401	0.27 410	0.35 481	0.17 350	0.14 227	0.15 306	0.11 264	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.06 236

MyStereo04	0.13 313	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.29 441	0.38 499	0.17 350	0.14 227	0.16 320	0.10 234	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.06 236

AE-Stereo	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.19 284	0.09 121	0.14 227	0.12 232	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

plain	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.13 140	0.13 259	0.15 244	0.09 156	0.12 295	0.13 273	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.06 236

MIF-Stereo (partial)	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.19 381	0.10 373	0.10 148	0.11 54	0.17 194	0.18 267	0.14 280	0.16 256	0.09 156	0.11 264	0.12 224	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.07 318

RAFT-Test	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.15 85	0.07 84	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.13 140	0.09 121	0.10 142	0.10 189	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

4D-IteraStereo	0.09 106	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.10 157	0.11 183	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.03 1	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.05 144

anonymousdsp2	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.16 165	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.18 226	0.22 337	0.13 259	0.14 227	0.12 232	0.09 198	0.14 298	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

ProNet	0.09 106	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.15 250	0.15 128	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.06 236

RAFT_CTSACE	0.12 288	0.09 347	0.10 136	0.22 489	0.08 144	0.12 234	0.24 516	0.18 226	0.16 214	0.20 419	0.27 431	0.13 257	0.07 127	0.13 273	0.09 62	0.05 34	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.04 21	0.04 49

test_3	0.10 171	0.09 347	0.10 136	0.20 441	0.08 144	0.13 284	0.26 540	0.14 96	0.21 323	0.10 157	0.10 142	0.09 156	0.09 198	0.08 18	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.04 21	0.04 49

PSM-AAD	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.20 265	0.13 140	0.12 228	0.14 227	0.18 353	0.11 264	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.14 530

KYRaft	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.22 312	0.12 105	0.13 259	0.16 256	0.20 379	0.10 234	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.06 222	0.16 548

AnonymousM	0.09 106	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.19 254	0.14 165	0.13 259	0.11 183	0.09 156	0.08 167	0.13 273	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.05 132	0.05 118	0.05 144

GMM-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.11 189	0.15 244	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.09 426

Prome-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.22 312	0.13 140	0.12 228	0.17 277	0.13 257	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.09 426

rafts_anoy	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.17 194	0.14 165	0.13 259	0.13 213	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.07 273	0.04 24	0.09 398	0.11 493	0.07 295	0.06 236

raftrobust	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.09 96	0.10 31	0.18 226	0.16 214	0.10 157	0.09 111	0.12 232	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144

RALAANet	0.11 219	0.08 272	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.10 31	0.20 265	0.15 184	0.14 280	0.13 213	0.16 320	0.09 198	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.06 16	0.10 148	0.16 316	0.17 194	0.14 165	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.09 198	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.07 84	0.10 148	0.16 316	0.17 194	0.09 30	0.10 157	0.12 199	0.09 156	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.17 194	0.17 237	0.08 85	0.10 142	0.12 232	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

R-Stereo Train	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.23 332	0.11 75	0.12 228	0.19 311	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144

RAFT-Stereo	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.23 332	0.11 75	0.12 228	0.19 311	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 413	0.10 407	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.18 412	0.19 440	0.26 389	0.31 446	0.22 449	0.35 496	0.21 388	0.21 470	0.22 478	0.16 397	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236

WQFJA1++	0.08 56	0.04 1	0.11 180	0.14 41	0.07 84	0.11 195	0.11 54	0.11 36	0.07 10	0.07 47	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

DStereoRT	0.16 413	0.06 75	0.11 180	0.19 381	0.09 265	0.12 234	0.12 75	0.28 429	0.22 337	0.12 228	0.20 323	0.11 214	0.10 234	0.15 320	0.14 353	0.06 126	0.05 207	0.96 609	0.09 421	0.05 118	0.04 49

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 26	0.11 180	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.13 125	0.09 12	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 2	0.04 1	0.08 18	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.08 17	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.08 17	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

G2L-Stereo_test	0.14 347	0.07 166	0.11 180	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.16 316	0.30 455	0.28 423	0.20 419	0.23 365	0.20 379	0.16 401	0.17 387	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.07 295	0.06 236

S2M2_L	0.09 106	0.08 272	0.11 180	0.13 14	0.10 373	0.08 59	0.06 1	0.10 21	0.10 47	0.10 157	0.09 111	0.10 189	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.13 517	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.10 452	0.08 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HI	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.13 14	0.09 265	0.09 96	0.14 178	0.21 288	0.10 47	0.19 396	0.17 277	0.14 277	0.09 198	0.16 355	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

CoSv	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.13 14	0.09 265	0.09 96	0.14 178	0.21 288	0.10 47	0.19 396	0.17 277	0.14 277	0.09 198	0.16 355	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

IGEV-RUCA	0.08 56	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.10 148	0.12 75	0.10 21	0.12 105	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.06 236

castereo	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.15 250	0.14 96	0.18 267	0.08 85	0.10 142	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 56	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.14 96	0.11 75	0.07 47	0.08 89	0.05 2	0.04 1	0.10 81	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

tt45	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.07 84	0.11 195	0.16 316	0.13 75	0.11 75	0.09 121	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

model_zeroshot	0.10 171	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.20 265	0.13 140	0.11 189	0.10 142	0.12 232	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 219	0.05 26	0.11 180	0.15 85	0.13 480	0.13 284	0.16 316	0.23 332	0.17 237	0.10 157	0.12 199	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.08 382

CAS++	0.11 219	0.07 166	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.24 355	0.14 165	0.11 189	0.09 111	0.11 214	0.07 127	0.14 298	0.09 62	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.07 305	0.07 295	0.08 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 171	0.06 75	0.11 180	0.20 441	0.10 373	0.10 148	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.12 228	0.13 213	0.09 156	0.07 127	0.11 133	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

ff7	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IGEVStereo-DCA	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.10 373	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

ffff	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

11t	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

MIM_Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.12 75	0.20 265	0.14 165	0.13 259	0.13 213	0.09 156	0.05 12	0.12 224	0.08 17	0.05 34	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

LL-Strereo	0.13 313	0.09 347	0.11 180	0.20 441	0.10 373	0.11 195	0.18 401	0.32 476	0.24 364	0.15 307	0.15 244	0.14 277	0.13 333	0.19 423	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.04 21	0.05 144

anonymousdsp	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

LoS	0.09 106	0.05 26	0.11 180	0.13 14	0.07 84	0.14 317	0.11 54	0.15 128	0.15 184	0.09 121	0.09 111	0.12 232	0.09 198	0.15 320	0.10 142	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 313	0.12 451	0.11 180	0.23 513	0.09 265	0.15 343	0.17 353	0.18 226	0.19 284	0.17 350	0.18 302	0.15 306	0.15 375	0.14 298	0.14 353	0.09 398	0.06 340	0.10 445	0.08 375	0.09 421	0.07 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 219	0.10 407	0.11 180	0.21 473	0.08 144	0.16 372	0.13 125	0.20 265	0.22 337	0.10 157	0.10 142	0.11 214	0.10 234	0.15 320	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

ccc-4	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IGEV-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 219	0.07 166	0.11 180	0.17 241	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.24 364	0.12 228	0.13 213	0.12 232	0.08 167	0.18 408	0.11 217	0.06 126	0.08 441	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

THIR-Stereo	0.12 288	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.08 144	0.14 317	0.16 316	0.17 194	0.25 385	0.16 335	0.24 377	0.14 277	0.12 295	0.12 224	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

DRaft	0.12 288	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.14 317	0.17 353	0.21 288	0.30 439	0.17 350	0.28 445	0.10 189	0.15 375	0.10 81	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

GrayStereo	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.19 381	0.09 265	0.09 96	0.16 316	0.18 226	0.17 237	0.14 280	0.17 277	0.17 340	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.10 453

RAFT	0.13 313	0.09 347	0.11 180	0.18 323	0.08 144	0.15 343	0.24 516	0.20 265	0.19 284	0.21 433	0.21 345	0.17 340	0.12 295	0.16 355	0.09 62	0.06 126	0.07 412	0.10 445	0.09 421	0.05 118	0.05 144

TestStereo	0.13 313	0.14 492	0.11 180	0.23 513	0.08 144	0.15 343	0.21 483	0.20 265	0.23 348	0.14 280	0.24 377	0.16 320	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.05 34	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.09 421	0.05 144

EAI-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.15 250	0.16 158	0.09 30	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.09 39	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 118	0.04 49

HSM-Net_RVC	0.14 347	0.08 272	0.11 180	0.15 85	0.08 144	0.15 343	0.15 250	0.27 410	0.29 430	0.19 396	0.21 345	0.29 480	0.14 357	0.17 387	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV-FE	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.13 125	0.17 194	0.11 75	0.10 157	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

S2M2_XL	0.08 56	0.06 75	0.12 217	0.12 5	0.08 144	0.09 96	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 85	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.06 236
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.15 250	0.26 389	0.29 430	0.18 380	0.20 323	0.22 406	0.17 424	0.16 355	0.18 430	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.09 421	0.08 382

FACV-RUCA	0.13 313	0.11 433	0.12 217	0.19 381	0.12 457	0.15 343	0.15 250	0.22 312	0.20 307	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.16 401	0.14 298	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.10 452	0.08 382

fffft	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.07 47	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 144
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 56	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.13 140	0.09 121	0.07 47	0.07 80	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_sample2	0.12 288	0.07 166	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.18 401	0.21 288	0.16 214	0.14 280	0.20 323	0.19 367	0.15 375	0.15 320	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

MGS-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.12 217	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.15 250	0.12 57	0.12 105	0.07 47	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.15 343	0.16 316	0.18 226	0.18 267	0.10 157	0.09 111	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.07 295	0.06 236

MyStereo06	0.10 171	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.18 401	0.19 254	0.12 105	0.12 228	0.08 89	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.06 236

CoDeX	0.12 288	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.23 332	0.27 409	0.13 259	0.17 277	0.16 320	0.11 264	0.14 298	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

ACVNet-DCA	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.07 318

xx1	0.11 219	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.16 158	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.16 320	0.16 401	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

1test111	0.11 219	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.15 320	0.16 397	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.07 318

cc1	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.16 158	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

rrr	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.10 373	0.11 195	0.16 316	0.16 158	0.15 184	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

tt1	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.12 234	0.16 316	0.15 128	0.19 284	0.09 121	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

1111x	0.15 390	0.08 272	0.12 217	0.18 323	0.07 84	0.18 412	0.25 531	0.31 465	0.24 364	0.17 350	0.24 377	0.26 454	0.15 375	0.13 273	0.23 490	0.07 273	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.07 295	0.06 236

IGEV_Zeroshot_test	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.13 125	0.17 194	0.11 75	0.10 157	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

gwcnet-sp	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

scenet	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

knoymous	0.11 219	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.07 84	0.15 343	0.14 178	0.19 254	0.13 140	0.11 189	0.17 277	0.13 257	0.09 198	0.13 273	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

ssnet	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

DCANet-4	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.18 226	0.19 284	0.13 259	0.16 256	0.09 156	0.14 357	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

fff	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

ADStereo(finetuned)	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.13 259	0.17 277	0.10 189	0.12 295	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

DisPM	0.11 219	0.07 166	0.12 217	0.16 165	0.09 265	0.06 11	0.13 125	0.17 194	0.17 237	0.14 280	0.20 323	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.11 479

iRaft-Stereo_5w	0.12 288	0.09 347	0.12 217	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.21 288	0.21 323	0.19 396	0.14 227	0.11 214	0.09 198	0.20 448	0.16 397	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.06 236

AASNet	0.16 413	0.08 272	0.12 217	0.19 381	0.09 265	0.18 412	0.15 250	0.37 533	0.37 492	0.19 396	0.23 365	0.20 379	0.16 401	0.17 387	0.20 449	0.10 439	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.09 426

CrosDoStereo	0.12 288	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.15 306	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

TRStereo	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.15 85	0.12 457	0.10 148	0.13 125	0.18 226	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.04 49

STrans-v2	0.10 171	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.21 288	0.11 75	0.11 189	0.15 244	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

DeepStereo_LL	0.12 288	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.15 306	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

Pruner-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.06 11	0.12 75	0.17 194	0.17 237	0.13 259	0.19 311	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.08 382

ICVP	0.15 390	0.09 347	0.12 217	0.22 489	0.09 265	0.17 393	0.21 483	0.25 371	0.23 348	0.18 380	0.30 464	0.26 454	0.18 438	0.17 387	0.14 353	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 413	0.24 556	0.12 217	0.35 572	0.11 424	0.15 343	0.17 353	0.26 389	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.21 388	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.11 468	0.07 412	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.07 318

DCANet	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.13 259	0.17 277	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

csc	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

cscssc	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

111	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.21 288	0.23 348	0.11 189	0.12 199	0.14 277	0.11 264	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.05 144

test_xeample3	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.13 140	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

UPFNet	0.16 413	0.08 272	0.12 217	0.20 441	0.12 457	0.20 450	0.23 504	0.28 429	0.26 399	0.17 350	0.24 377	0.22 406	0.19 454	0.19 423	0.21 469	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.08 358	0.06 236

FENet	0.13 313	0.08 272	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.14 317	0.15 250	0.22 312	0.23 348	0.17 350	0.23 365	0.16 320	0.12 295	0.14 298	0.15 381	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

cf-r	0.13 313	0.07 166	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.14 317	0.19 440	0.20 265	0.25 385	0.17 350	0.25 405	0.21 388	0.16 401	0.14 298	0.14 353	0.10 439	0.05 207	0.06 124	0.08 375	0.06 222	0.06 236

GwcNet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.15 85	0.08 144	0.15 343	0.20 463	0.21 288	0.27 409	0.18 380	0.27 431	0.22 406	0.16 401	0.14 298	0.15 381	0.10 439	0.05 207	0.07 226	0.09 421	0.07 295	0.07 318

HITNet	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.06 16	0.11 195	0.10 31	0.18 226	0.18 267	0.13 259	0.16 256	0.14 277	0.11 264	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.06 222	0.05 144
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
G2L-ROB	0.13 313	0.06 75	0.13 263	0.13 14	0.08 144	0.14 317	0.16 316	0.25 371	0.18 267	0.19 396	0.18 302	0.20 379	0.14 357	0.17 387	0.16 397	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.09 426

xyz-stereo-finetune2	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.13 14	0.07 84	0.11 195	0.19 440	0.17 194	0.12 105	0.15 307	0.15 244	0.17 340	0.12 295	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.06 236

xyz-stereo-finetune	0.11 219	0.08 272	0.13 263	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.19 440	0.17 194	0.19 284	0.12 228	0.14 227	0.15 306	0.10 234	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.05 144

G2L-Stereo	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.12 75	0.27 410	0.22 337	0.16 335	0.27 431	0.21 388	0.13 333	0.17 387	0.18 430	0.09 398	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

999	0.09 106	0.05 26	0.13 263	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.15 128	0.11 75	0.10 157	0.08 89	0.08 129	0.08 167	0.16 355	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 144

rvit_0105_5	0.14 347	0.09 347	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.23 504	0.24 355	0.27 409	0.14 280	0.15 244	0.18 353	0.12 295	0.17 387	0.14 353	0.14 531	0.11 505	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.06 236

rvit_stereo_ft	0.12 288	0.07 166	0.13 263	0.19 381	0.10 373	0.12 234	0.17 353	0.16 158	0.16 214	0.12 228	0.13 213	0.15 306	0.10 234	0.14 298	0.13 316	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

test_sample6	0.14 347	0.08 272	0.13 263	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.19 440	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.19 367	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

11t1	0.12 288	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.17 393	0.15 250	0.18 226	0.15 184	0.15 307	0.15 244	0.16 320	0.16 401	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

GCAP-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.13 263	0.18 323	0.06 16	0.11 195	0.07 3	0.13 75	0.12 105	0.09 121	0.10 142	0.07 80	0.09 198	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

HH	0.09 106	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

HanStereo	0.09 106	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

DCRE	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.16 165	0.11 424	0.11 195	0.17 353	0.18 226	0.17 237	0.11 189	0.18 302	0.10 189	0.10 234	0.15 320	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.04 49

anonymousa	0.13 313	0.07 166	0.13 263	0.18 323	0.09 265	0.13 284	0.17 353	0.19 254	0.29 430	0.15 307	0.24 377	0.15 306	0.14 357	0.14 298	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.09 421	0.05 118	0.06 236

riskmin	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.14 317	0.14 178	0.18 226	0.14 165	0.11 189	0.14 227	0.16 320	0.11 264	0.14 298	0.12 275	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.08 382

IER	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.16 316	0.25 371	0.26 399	0.18 380	0.25 405	0.17 340	0.20 466	0.16 355	0.14 353	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

hknet	0.15 390	0.11 433	0.13 263	0.22 489	0.11 424	0.14 317	0.15 250	0.34 505	0.25 385	0.17 350	0.22 356	0.22 406	0.18 438	0.17 387	0.12 275	0.07 273	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

iRaft-Stereo_20w	0.09 106	0.05 26	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.18 226	0.10 47	0.11 189	0.08 89	0.08 129	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

PSMNet-ADL	0.15 390	0.12 451	0.13 263	0.22 489	0.09 265	0.13 284	0.20 463	0.26 389	0.23 348	0.18 380	0.20 323	0.24 430	0.16 401	0.18 408	0.17 412	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.11 493	0.08 358	0.07 318

ADLNet2	0.16 413	0.09 347	0.13 263	0.16 165	0.09 265	0.20 450	0.16 316	0.31 465	0.39 502	0.16 335	0.20 323	0.20 379	0.18 438	0.21 465	0.22 478	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.07 318

PFNet+	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.16 165	0.09 265	0.05 4	0.12 75	0.17 194	0.21 323	0.16 335	0.19 311	0.14 277	0.10 234	0.11 133	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.11 479

TransformOpticalFlow	0.10 171	0.08 272	0.13 263	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.19 254	0.15 184	0.12 228	0.17 277	0.11 214	0.11 264	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

IIG-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.12 75	0.22 312	0.17 237	0.14 280	0.17 277	0.11 214	0.12 295	0.12 224	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

NF-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

OCTAStereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

ASMatch	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.16 165	0.10 373	0.07 33	0.14 178	0.17 194	0.17 237	0.12 228	0.16 256	0.16 320	0.10 234	0.13 273	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.08 382

RE-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

TVStereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

LMCR-Stereo	0.15 390	0.08 272	0.13 263	0.21 473	0.09 265	0.17 393	0.20 463	0.27 410	0.19 284	0.24 471	0.24 377	0.23 424	0.17 424	0.20 448	0.17 412	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.10 452	0.08 382

test_xeample	0.15 390	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.21 467	0.20 463	0.28 429	0.20 307	0.16 335	0.29 457	0.19 367	0.16 401	0.15 320	0.26 524	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

GANet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.13 14	0.08 144	0.14 317	0.17 353	0.22 312	0.21 323	0.17 350	0.24 377	0.23 424	0.15 375	0.16 355	0.15 381	0.10 439	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

PSMNet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.15 85	0.08 144	0.13 284	0.16 316	0.24 355	0.24 364	0.16 335	0.28 445	0.22 406	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.11 468	0.06 340	0.09 398	0.12 513	0.08 358	0.07 318

TDLM	0.17 434	0.12 451	0.13 263	0.24 523	0.10 373	0.18 412	0.18 401	0.36 527	0.30 439	0.21 433	0.28 445	0.28 472	0.18 438	0.23 489	0.18 430	0.11 468	0.07 412	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.08 382

UCFNet_RVC	0.14 347	0.08 272	0.13 263	0.11 1	0.10 373	0.20 450	0.10 31	0.24 355	0.22 337	0.17 350	0.20 323	0.23 424	0.15 375	0.17 387	0.15 381	0.12 492	0.07 412	0.10 445	0.13 523	0.11 475	0.10 453

iResNet_ROB	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.14 41	0.07 84	0.18 412	0.14 178	0.26 389	0.31 446	0.22 449	0.25 405	0.23 424	0.15 375	0.15 320	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.08 358	0.08 382

FE-Mocha	0.09 106	0.06 75	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.18 226	0.16 214	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

MultiAttention	0.29 548	0.08 272	0.14 298	0.19 381	0.12 457	1.45 614	1.33 616	0.36 527	0.37 492	0.19 396	0.21 345	0.24 430	0.11 264	0.38 562	0.18 430	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.10 452	0.09 426

FlowAnything_test	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.14 178	0.20 265	0.11 75	0.09 121	0.09 111	0.12 232	0.12 295	0.13 273	0.11 217	0.09 398	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.06 222	0.09 426

rvit_0105_3	0.15 390	0.09 347	0.14 298	0.19 381	0.12 457	0.15 343	0.25 531	0.25 371	0.29 430	0.15 307	0.17 277	0.20 379	0.13 333	0.17 387	0.14 353	0.13 517	0.11 505	0.12 495	0.14 527	0.07 295	0.06 236

rvit_stereo_0081_aga	0.11 219	0.09 347	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.14 96	0.19 284	0.10 157	0.18 302	0.16 320	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.06 236

GCAP-BAT	0.09 106	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.10 47	0.11 189	0.10 142	0.08 129	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

ITSA-stereo	0.15 390	0.10 407	0.14 298	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.14 178	0.30 455	0.49 545	0.17 350	0.19 311	0.22 406	0.15 375	0.17 387	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.08 358	0.08 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 219	0.05 26	0.14 298	0.15 85	0.20 558	0.09 96	0.17 353	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.14 227	0.10 189	0.07 127	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.09 426

rvit_stereo_0080	0.10 171	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.14 277	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.05 144

test_sample5	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

test_sample4	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.19 435	0.18 401	0.26 389	0.17 237	0.16 335	0.25 405	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.08 382

test_sample1	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.13 14	0.08 144	0.19 435	0.16 316	0.20 265	0.15 184	0.14 280	0.22 356	0.18 353	0.16 401	0.17 387	0.14 353	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.07 318

test_for_model	0.09 106	0.12 451	0.14 298	0.23 513	0.11 424	0.08 59	0.13 125	0.12 57	0.12 105	0.10 157	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.07 295	0.04 49

DualNet	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

ffm	0.12 288	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.06 236

ff1	0.13 313	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.06 236

mmx	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.27 410	0.25 385	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.08 358	0.08 382

whm_eth	0.10 171	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.14 277	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.05 144

xxx	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.27 410	0.25 385	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.08 358	0.08 382

EKT-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.10 373	0.13 284	0.14 178	0.18 226	0.21 323	0.11 189	0.08 89	0.12 232	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

testlalala_base	0.10 171	0.09 347	0.14 298	0.21 473	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.13 75	0.10 47	0.07 47	0.15 244	0.07 80	0.08 167	0.10 81	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

x	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.18 412	0.14 178	0.22 312	0.20 307	0.15 307	0.19 311	0.19 367	0.17 424	0.18 408	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

BUS	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.22 489	0.10 373	0.19 435	0.14 178	0.34 505	0.19 284	0.17 350	0.22 356	0.16 320	0.13 333	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

CRFU-Net	0.16 413	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.19 435	0.14 178	0.26 389	0.20 307	0.28 511	0.27 431	0.29 480	0.17 424	0.19 423	0.17 412	0.09 398	0.09 473	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.08 382

BSDual-CNN	0.15 390	0.09 347	0.14 298	0.22 489	0.10 373	0.14 317	0.15 250	0.34 505	0.19 284	0.17 350	0.22 356	0.25 444	0.16 401	0.15 320	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

psmg	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.17 353	0.29 441	0.19 284	0.17 350	0.21 345	0.25 444	0.16 401	0.15 320	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.06 236

CSP-Net	0.16 413	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.19 435	0.17 353	0.25 371	0.32 453	0.25 484	0.30 464	0.24 430	0.15 375	0.21 465	0.18 430	0.09 398	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

CIPLG	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.14 280	0.11 183	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IPLGR_C	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.14 280	0.10 142	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

MIPNet	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.20 265	0.24 364	0.11 189	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.13 273	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

ACRE	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.14 165	0.14 280	0.10 142	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

SACVNet	0.18 448	0.12 451	0.14 298	0.17 241	0.13 480	0.22 476	0.18 401	0.31 465	0.30 439	0.23 462	0.31 472	0.30 490	0.22 479	0.22 478	0.17 412	0.11 468	0.08 441	0.10 445	0.10 461	0.12 490	0.14 530

AACVNet	0.16 413	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.10 373	0.18 412	0.15 250	0.23 332	0.24 364	0.27 496	0.27 431	0.28 472	0.17 424	0.19 423	0.16 397	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.07 305	0.10 452	0.09 426

GwcNet-ADL	0.13 313	0.08 272	0.14 298	0.20 441	0.09 265	0.11 195	0.20 463	0.30 455	0.24 364	0.13 259	0.14 227	0.18 353	0.14 357	0.13 273	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.06 236

OMP-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.14 298	0.18 323	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.21 288	0.21 323	0.13 259	0.14 227	0.11 214	0.12 295	0.11 133	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

NRIStereo	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.18 323	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.16 158	0.15 184	0.12 228	0.14 227	0.13 257	0.12 295	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.07 318

FTStereo	0.12 288	0.06 75	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.21 288	0.18 267	0.12 228	0.24 377	0.12 232	0.12 295	0.13 273	0.13 316	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.10 453

DEmStereo	0.12 288	0.06 75	0.14 298	0.14 41	0.10 373	0.16 372	0.15 250	0.16 158	0.24 364	0.17 350	0.24 377	0.13 257	0.14 357	0.12 224	0.13 316	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

RAFT_R40	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.06 11	0.13 125	0.17 194	0.16 214	0.14 280	0.18 302	0.15 306	0.12 295	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

RAFT-RH_RVC	0.11 219	0.06 75	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.12 234	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.13 259	0.41 536	0.11 214	0.10 234	0.13 273	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.05 132	0.04 21	0.06 236

222	0.16 413	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.24 496	0.18 401	0.30 455	0.20 307	0.17 350	0.28 445	0.17 340	0.16 401	0.15 320	0.40 577	0.10 439	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.08 382

xxxx	0.15 390	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.23 491	0.18 401	0.31 465	0.19 284	0.14 280	0.28 445	0.22 406	0.14 357	0.15 320	0.26 524	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

GMStereo	0.13 313	0.14 492	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.15 343	0.16 316	0.20 265	0.24 364	0.16 335	0.17 277	0.10 189	0.10 234	0.16 355	0.13 316	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.15 343	0.16 316	0.28 429	0.27 409	0.14 280	0.17 277	0.12 232	0.13 333	0.14 298	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.06 236

DSFCA	0.16 413	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.10 373	0.20 450	0.19 440	0.28 429	0.31 446	0.23 462	0.24 377	0.22 406	0.15 375	0.19 423	0.20 449	0.10 439	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

DIP-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.09 18	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 288	0.08 272	0.14 298	0.18 323	0.07 84	0.15 343	0.07 3	0.22 312	0.18 267	0.16 335	0.19 311	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

RASNet	0.14 347	0.07 166	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.14 178	0.29 441	0.20 307	0.17 350	0.25 405	0.21 388	0.18 438	0.20 448	0.19 443	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.08 375	0.06 222	0.06 236

CVANet_RVC	0.18 448	0.10 407	0.14 298	0.21 473	0.10 373	0.18 412	0.17 353	0.34 505	0.33 460	0.22 449	0.31 472	0.28 472	0.18 438	0.23 489	0.17 412	0.12 492	0.08 441	0.12 495	0.11 493	0.09 421	0.07 318

HSM	0.15 390	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.16 372	0.14 178	0.28 429	0.25 385	0.19 396	0.23 365	0.37 534	0.16 401	0.20 448	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.06 236

LE_ROB	0.50 581	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.24 496	0.16 316	0.22 312	1.81 616	4.63 619	0.67 579	0.47 567	0.44 576	0.20 448	0.29 544	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

UGAM-zero	0.09 106	0.05 26	0.15 349	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.13 125	0.19 254	0.15 184	0.11 189	0.15 244	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

rvit_stereo_0081	0.11 219	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.14 96	0.24 364	0.11 189	0.13 213	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.10 439	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

rvit_stereo_0082	0.11 219	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.14 96	0.24 364	0.11 189	0.13 213	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.10 439	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

test_sample3	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.14 41	0.09 265	0.19 435	0.17 353	0.26 389	0.18 267	0.16 335	0.22 356	0.19 367	0.15 375	0.17 387	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.09 421	0.08 382

MyStereo8	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.15 85	0.09 265	0.18 412	0.14 178	0.19 254	0.22 337	0.12 228	0.18 302	0.11 214	0.10 234	0.16 355	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.09 426

PCWNet_CMD	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.14 178	0.29 441	0.36 485	0.14 280	0.20 323	0.21 388	0.12 295	0.17 387	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

LL-Strereo2	0.10 171	0.10 407	0.15 349	0.18 323	0.08 144	0.15 343	0.09 18	0.17 194	0.14 165	0.14 280	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.16 355	0.10 142	0.05 34	0.05 207	0.10 445	0.07 305	0.06 222	0.05 144

qqq	0.13 313	0.09 347	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.15 307	0.19 311	0.16 320	0.16 401	0.15 320	0.16 397	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

NINENet	0.16 413	0.10 407	0.15 349	0.17 241	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.40 549	0.36 485	0.18 380	0.21 345	0.16 320	0.13 333	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.08 441	0.10 445	0.07 305	0.10 452	0.09 426

IPLG	0.10 171	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.20 265	0.15 184	0.12 228	0.17 277	0.07 80	0.07 127	0.14 298	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

GANet-ADL	0.13 313	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.10 373	0.18 412	0.15 250	0.30 455	0.20 307	0.13 259	0.18 302	0.19 367	0.12 295	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.08 382

PSM-softLoss	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.24 355	0.17 237	0.14 280	0.19 311	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.12 492

KMStereo	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.24 355	0.17 237	0.14 280	0.19 311	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.12 492

SST-Stereo	0.10 171	0.07 166	0.15 349	0.18 323	0.09 265	0.06 11	0.12 75	0.17 194	0.11 75	0.15 307	0.17 277	0.13 257	0.12 295	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

RAFT-345	0.11 219	0.07 166	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.08 59	0.12 75	0.15 128	0.10 47	0.11 189	0.36 499	0.09 156	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.04 21	0.05 144

GEStereo_RVC	0.17 434	0.12 451	0.15 349	0.22 489	0.11 424	0.19 435	0.17 353	0.32 476	0.48 538	0.20 419	0.25 405	0.17 340	0.13 333	0.21 465	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.08 382

CFNet_pseudo	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.27 410	0.34 472	0.14 280	0.21 345	0.22 406	0.13 333	0.18 408	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.07 295	0.07 318

ADLNet	0.16 413	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.10 373	0.16 372	0.17 353	0.32 476	0.27 409	0.22 449	0.27 431	0.24 430	0.16 401	0.18 408	0.21 469	0.10 439	0.06 340	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

ac_64	0.16 413	0.08 272	0.15 349	0.18 323	0.10 373	0.22 476	0.18 401	0.24 355	0.21 323	0.18 380	0.24 377	0.29 480	0.18 438	0.19 423	0.22 478	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.07 295	0.06 236

ACVNet	0.15 390	0.09 347	0.15 349	0.13 14	0.12 457	0.14 317	0.20 463	0.22 312	0.33 460	0.17 350	0.26 422	0.21 388	0.16 401	0.17 387	0.21 469	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

acv_ft	0.15 390	0.09 347	0.15 349	0.19 381	0.10 373	0.16 372	0.17 353	0.25 371	0.33 460	0.19 396	0.26 422	0.21 388	0.17 424	0.17 387	0.18 430	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

CFNet-ft	0.14 347	0.07 166	0.15 349	0.12 5	0.09 265	0.16 372	0.18 401	0.22 312	0.24 364	0.17 350	0.26 422	0.24 430	0.14 357	0.16 355	0.14 353	0.11 468	0.06 340	0.08 316	0.09 421	0.09 421	0.08 382

DMCA-RVC	0.17 434	0.10 407	0.15 349	0.24 523	0.11 424	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.24 364	0.21 433	0.26 422	0.25 444	0.27 516	0.18 408	0.20 449	0.12 492	0.08 441	0.13 510	0.10 461	0.10 452	0.08 382

MSMDNet	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.14 178	0.29 441	0.36 485	0.14 280	0.21 345	0.21 388	0.12 295	0.17 387	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

CFNet_RVC	0.14 347	0.07 166	0.15 349	0.12 5	0.09 265	0.16 372	0.18 401	0.22 312	0.24 364	0.17 350	0.26 422	0.24 430	0.14 357	0.16 355	0.14 353	0.11 468	0.06 340	0.08 316	0.09 421	0.09 421	0.08 382

ccs_rob	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.27 410	0.34 472	0.14 280	0.21 345	0.22 406	0.13 333	0.18 408	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

AdaStereo	0.15 390	0.11 433	0.15 349	0.18 323	0.09 265	0.20 450	0.11 54	0.32 476	0.28 423	0.20 419	0.23 365	0.20 379	0.13 333	0.19 423	0.14 353	0.12 492	0.05 207	0.10 445	0.07 305	0.09 421	0.07 318
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.19 460	0.10 407	0.15 349	0.17 241	0.15 519	0.28 534	0.23 504	0.44 566	0.42 519	0.15 307	0.27 431	0.25 444	0.19 454	0.22 478	0.17 412	0.09 398	0.06 340	0.10 445	0.08 375	0.15 537	0.09 426

DeepPruner_ROB	0.16 413	0.11 433	0.15 349	0.17 241	0.10 373	0.17 393	0.15 250	0.32 476	0.21 323	0.19 396	0.21 345	0.22 406	0.18 438	0.20 448	0.15 381	0.13 517	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.11 475	0.10 453

iResNetv2_ROB	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.16 372	0.12 75	0.25 371	0.35 481	0.21 433	0.29 457	0.24 430	0.13 333	0.14 298	0.14 353	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.09 421	0.08 382

StereoDRNet-Refined	0.17 434	0.12 451	0.15 349	0.20 441	0.09 265	0.18 412	0.18 401	0.26 389	0.23 348	0.26 490	0.40 525	0.22 406	0.17 424	0.21 465	0.20 449	0.08 338	0.05 207	0.09 398	0.10 461	0.07 295	0.07 318
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 448	0.10 407	0.15 349	0.23 513	0.11 424	0.24 496	0.18 401	0.29 441	0.28 423	0.27 496	0.28 445	0.28 472	0.24 493	0.19 423	0.20 449	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.07 295	0.07 318

PSMNet_ROB	0.21 484	0.11 433	0.15 349	0.27 552	0.15 519	0.24 496	0.35 579	0.43 564	0.37 492	0.27 496	0.32 476	0.32 512	0.22 479	0.21 465	0.26 524	0.12 492	0.08 441	0.13 510	0.11 493	0.09 421	0.09 426

SGM_RVC	0.23 509	0.12 451	0.15 349	0.15 85	0.09 265	0.33 549	0.18 401	0.34 505	0.31 446	0.44 568	0.37 505	0.53 575	0.35 556	0.35 549	0.24 503	0.13 517	0.13 535	0.13 510	0.13 523	0.10 452	0.11 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
BStereo	0.08 56	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.07 33	0.09 18	0.15 128	0.16 214	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.07 305	0.04 21	0.04 49

Wave_Phase_stereo	0.09 106	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.11 195	0.09 18	0.18 226	0.16 214	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.07 305	0.04 21	0.04 49

PAM	0.10 171	0.05 26	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.16 316	0.15 128	0.16 214	0.12 228	0.09 111	0.09 156	0.07 127	0.13 273	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.06 236

DCVSM-stereo	0.14 347	0.09 347	0.16 383	0.16 165	0.10 373	0.15 343	0.09 18	0.19 254	0.23 348	0.20 419	0.23 365	0.26 454	0.15 375	0.18 408	0.14 353	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.08 375	0.10 452	0.12 492

test_sample7	0.15 390	0.10 407	0.16 383	0.14 41	0.11 424	0.16 372	0.16 316	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.16 355	0.16 397	0.12 492	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.10 452	0.10 453

CFNet_ucs	0.15 390	0.08 272	0.16 383	0.16 165	0.11 424	0.14 317	0.14 178	0.30 455	0.34 472	0.16 335	0.24 377	0.23 424	0.14 357	0.18 408	0.15 381	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.09 426

HBP-ISP	0.18 448	0.13 480	0.16 383	0.15 85	0.11 424	0.08 59	0.13 125	0.28 429	0.29 430	0.22 449	0.33 488	0.21 388	0.25 502	0.23 489	0.17 412	0.14 531	0.16 553	0.21 558	0.17 554	0.10 452	0.08 382

UDGNet	0.14 347	0.13 480	0.16 383	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.16 316	0.21 288	0.27 409	0.20 419	0.20 323	0.16 320	0.13 333	0.16 355	0.13 316	0.10 439	0.06 340	0.09 398	0.07 305	0.06 222	0.07 318

dd	0.15 390	0.16 510	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.18 401	0.21 288	0.25 385	0.23 462	0.20 323	0.21 388	0.09 198	0.21 465	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.06 236

IPLGR	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.17 353	0.21 288	0.24 364	0.11 189	0.12 199	0.11 214	0.08 167	0.12 224	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

HHNet	0.11 219	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.14 500	0.07 33	0.13 125	0.20 265	0.17 237	0.14 280	0.25 405	0.11 214	0.08 167	0.13 273	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.09 426

Patchmatch Stereo++	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318
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
AAGNet	0.11 219	0.07 166	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.18 226	0.13 140	0.16 335	0.21 345	0.13 257	0.14 357	0.11 133	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

PSM-adaLoss	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

ROB_FTStereo_v2	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

ROB_FTStereo	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

HUI-Stereo	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

DeepStereo_RVC	0.11 219	0.08 272	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.08 59	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.13 259	0.14 227	0.12 232	0.12 295	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.08 382

iGMRVC	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

IRAFT_RVC	0.12 288	0.08 272	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.07 33	0.15 250	0.24 355	0.23 348	0.14 280	0.14 227	0.15 306	0.12 295	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.06 236

iRAFT	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

CRE-IMP	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.10 148	0.12 75	0.18 226	0.10 47	0.14 280	0.13 213	0.13 257	0.12 295	0.12 224	0.11 217	0.07 273	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.08 382

test-1	0.10 171	0.07 166	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.11 195	0.24 516	0.14 96	0.18 267	0.09 121	0.07 47	0.09 156	0.08 167	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

RAFT-IKP	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

GES	0.14 347	0.08 272	0.16 383	0.15 85	0.10 373	0.13 284	0.13 125	0.28 429	0.25 385	0.16 335	0.23 365	0.18 353	0.13 333	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.09 426

MMNet	0.17 434	0.09 347	0.16 383	0.20 441	0.11 424	0.27 527	0.20 463	0.25 371	0.41 511	0.22 449	0.30 464	0.21 388	0.20 466	0.17 387	0.20 449	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

DMCA	0.14 347	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.17 353	0.23 332	0.27 409	0.14 280	0.19 311	0.17 340	0.18 438	0.15 320	0.17 412	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.09 421	0.10 453

SGM-ForestM	0.32 557	0.12 451	0.16 383	0.16 165	0.11 424	0.39 566	0.19 440	0.41 555	0.50 548	0.52 575	0.54 562	1.32 606	0.42 574	0.40 571	0.27 532	0.14 531	0.16 553	0.16 541	0.16 547	0.12 490	0.12 492

MLCV	0.12 288	0.07 166	0.16 383	0.18 323	0.06 16	0.15 343	0.17 353	0.19 254	0.21 323	0.18 380	0.25 405	0.17 340	0.13 333	0.14 298	0.13 316	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

DN-CSS_ROB	0.13 313	0.13 480	0.16 383	0.18 323	0.10 373	0.16 372	0.08 7	0.22 312	0.18 267	0.17 350	0.22 356	0.13 257	0.13 333	0.12 224	0.13 316	0.05 34	0.05 207	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.06 236

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 502	0.17 413	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 54	0.08 5	0.08 17	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.09 39	0.08 17	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

PAM_32	0.09 106	0.05 26	0.17 413	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.09 156	0.07 127	0.14 298	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.06 236

rvit_0105_4	0.14 347	0.09 347	0.17 413	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.19 440	0.23 332	0.27 409	0.14 280	0.20 323	0.17 340	0.13 333	0.17 387	0.13 316	0.15 535	0.11 505	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.06 236

rvit_stereo_0083	0.12 288	0.08 272	0.17 413	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.14 96	0.26 399	0.11 189	0.14 227	0.13 257	0.10 234	0.12 224	0.12 275	0.10 439	0.08 441	0.09 398	0.07 305	0.07 295	0.05 144

DispNO	0.14 347	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.12 457	0.11 195	0.21 483	0.23 332	0.29 430	0.17 350	0.23 365	0.18 353	0.17 424	0.15 320	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.06 236

SMFormer	0.14 347	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.06 236

tta	0.14 347	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.06 236

qqq1	0.13 313	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

fff1	0.13 313	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

mmm	0.14 347	0.08 272	0.17 413	0.17 241	0.09 265	0.17 393	0.18 401	0.21 288	0.15 184	0.15 307	0.23 365	0.21 388	0.16 401	0.16 355	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

testlalala	0.08 56	0.07 166	0.17 413	0.16 165	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.15 128	0.10 47	0.07 47	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

ssnet_v2	0.17 434	0.10 407	0.17 413	0.17 241	0.11 424	0.21 467	0.21 483	0.33 496	0.25 385	0.22 449	0.22 356	0.27 462	0.18 438	0.22 478	0.20 449	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

PFNet	0.12 288	0.06 75	0.17 413	0.17 241	0.08 144	0.09 96	0.15 250	0.26 389	0.20 307	0.16 335	0.16 256	0.14 277	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

ARAFT	0.12 288	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.20 265	0.12 105	0.12 228	0.13 213	0.14 277	0.11 264	0.15 320	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.10 445	0.09 421	0.05 118	0.04 49

delet	0.17 434	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.11 424	0.20 450	0.21 483	0.30 455	0.37 492	0.17 350	0.26 422	0.19 367	0.19 454	0.19 423	0.21 469	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.11 493	0.06 222	0.06 236

hitnet-ft	0.18 448	0.09 347	0.17 413	0.14 41	0.09 265	0.26 517	0.20 463	0.25 371	0.26 399	0.24 471	0.32 476	0.31 503	0.22 479	0.24 498	0.21 469	0.12 492	0.07 412	0.10 445	0.08 375	0.12 490	0.11 479

AF-Net	0.22 493	0.17 521	0.17 413	0.26 539	0.13 480	0.25 507	0.24 516	0.32 476	0.50 548	0.25 484	0.33 488	0.38 538	0.26 508	0.28 520	0.25 513	0.11 468	0.10 493	0.16 541	0.11 493	0.11 475	0.10 453

CFNet	0.15 390	0.10 407	0.17 413	0.17 241	0.08 144	0.18 412	0.09 18	0.28 429	0.25 385	0.19 396	0.24 377	0.24 430	0.17 424	0.17 387	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.10 461	0.07 295	0.06 236

StereoDRNet	0.18 448	0.11 433	0.17 413	0.22 489	0.11 424	0.21 467	0.22 493	0.37 533	0.33 460	0.24 471	0.28 445	0.30 490	0.19 454	0.20 448	0.20 449	0.09 398	0.08 441	0.11 476	0.09 421	0.09 421	0.07 318

NCCL2	0.23 509	0.15 502	0.17 413	0.34 570	0.18 552	0.24 496	0.23 504	0.34 505	0.28 423	0.31 531	0.38 511	0.38 538	0.28 527	0.23 489	0.24 503	0.15 535	0.12 521	0.18 553	0.21 562	0.13 508	0.13 513

MDST_ROB	0.22 493	0.10 407	0.17 413	0.18 323	0.11 424	0.37 562	0.19 440	0.43 564	0.41 511	0.39 554	0.39 519	0.29 480	0.21 470	0.26 505	0.18 430	0.11 468	0.10 493	0.14 522	0.11 493	0.10 452	0.08 382

CBMV_ROB	0.19 460	0.13 480	0.17 413	0.16 165	0.11 424	0.15 343	0.13 125	0.26 389	0.28 423	0.27 496	0.30 464	0.27 462	0.24 493	0.23 489	0.16 397	0.15 535	0.17 558	0.22 562	0.20 560	0.10 452	0.11 479

CBMV	0.19 460	0.14 492	0.17 413	0.18 323	0.10 373	0.20 450	0.11 54	0.29 441	0.30 439	0.29 520	0.30 464	0.30 490	0.23 487	0.27 508	0.19 443	0.13 517	0.15 550	0.17 544	0.16 547	0.10 452	0.10 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 516	0.18 532	0.18 436	0.20 441	0.14 500	0.21 467	0.19 440	0.32 476	0.41 511	0.29 520	0.21 345	0.32 512	0.27 516	0.41 574	0.27 532	0.46 592	0.12 521	0.31 580	0.11 493	0.15 537	0.12 492

DFGA-Net	0.13 313	0.11 433	0.18 436	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.13 125	0.22 312	0.25 385	0.16 335	0.16 256	0.13 257	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.05 118	0.05 144

rvit_0105_6	0.14 347	0.09 347	0.18 436	0.17 241	0.10 373	0.10 148	0.16 316	0.19 254	0.26 399	0.12 228	0.18 302	0.17 340	0.12 295	0.18 408	0.12 275	0.15 535	0.11 505	0.12 495	0.10 461	0.09 421	0.06 236

ToySt	0.17 434	0.11 433	0.18 436	0.17 241	0.11 424	0.16 372	0.25 531	0.24 355	0.33 460	0.19 396	0.24 377	0.26 454	0.24 493	0.19 423	0.20 449	0.07 273	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.09 421	0.08 382

DAS	0.15 390	0.08 272	0.18 436	0.19 381	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.27 410	0.29 430	0.18 380	0.25 405	0.21 388	0.15 375	0.16 355	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

SepStereo	0.15 390	0.08 272	0.18 436	0.19 381	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.27 410	0.29 430	0.18 380	0.25 405	0.21 388	0.15 375	0.25 503	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

psm_up	0.18 448	0.10 407	0.18 436	0.20 441	0.11 424	0.17 393	0.19 440	0.37 533	0.34 472	0.21 433	0.28 445	0.29 480	0.24 493	0.20 448	0.22 478	0.09 398	0.10 493	0.11 476	0.11 493	0.08 358	0.08 382

UNet	0.17 434	0.09 347	0.18 436	0.19 381	0.12 457	0.27 527	0.19 440	0.33 496	0.29 430	0.21 433	0.24 377	0.23 424	0.19 454	0.19 423	0.18 430	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.06 236

iResNet	0.13 313	0.10 407	0.18 436	0.19 381	0.08 144	0.13 284	0.18 401	0.20 265	0.26 399	0.15 307	0.23 365	0.15 306	0.13 333	0.14 298	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

NOSS_ROB	0.19 460	0.12 451	0.18 436	0.16 165	0.12 457	0.15 343	0.12 75	0.30 455	0.32 453	0.20 419	0.22 356	0.27 462	0.23 487	0.21 465	0.16 397	0.16 551	0.18 560	0.23 563	0.21 562	0.12 490	0.13 513

SGM-Forest	0.20 472	0.14 492	0.18 436	0.19 381	0.13 480	0.20 450	0.22 493	0.33 496	0.30 439	0.24 471	0.29 457	0.28 472	0.19 454	0.23 489	0.17 412	0.15 535	0.16 553	0.15 534	0.14 527	0.12 490	0.12 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 539	0.13 480	0.18 436	0.15 85	0.11 424	0.32 543	0.24 516	0.40 549	0.36 485	0.52 575	0.57 572	0.67 586	0.40 566	0.35 549	0.26 524	0.14 531	0.13 535	0.13 510	0.11 493	0.11 475	0.10 453
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
TCMNet	0.19 460	0.12 451	0.19 448	0.20 441	0.18 552	0.20 450	0.24 516	0.27 410	0.36 485	0.23 462	0.26 422	0.25 444	0.19 454	0.19 423	0.23 490	0.13 517	0.11 505	0.11 476	0.12 513	0.13 508	0.12 492

YMNet	0.20 472	0.12 451	0.19 448	0.20 441	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.32 476	0.34 472	0.27 496	0.34 492	0.30 490	0.18 438	0.18 408	0.22 478	0.10 439	0.13 535	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

YMNet_1	0.20 472	0.12 451	0.19 448	0.20 441	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.32 476	0.34 472	0.27 496	0.34 492	0.30 490	0.18 438	0.18 408	0.22 478	0.10 439	0.13 535	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

ISRNet	0.18 448	0.08 272	0.19 448	0.19 381	0.13 480	0.15 343	0.12 75	0.30 455	0.32 453	0.21 433	0.25 405	0.27 462	0.17 424	0.17 387	0.20 449	0.20 564	0.08 441	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.17 557

SDNR	0.19 460	0.08 272	0.19 448	0.16 165	0.12 457	0.77 599	0.14 178	0.25 371	0.32 453	0.19 396	0.24 377	0.19 367	0.13 333	0.19 423	0.15 381	0.16 551	0.18 560	0.14 522	0.11 493	0.08 358	0.11 479

fast-acv-ft	0.18 448	0.11 433	0.19 448	0.19 381	0.12 457	0.24 496	0.21 483	0.25 371	0.34 472	0.22 449	0.34 492	0.27 462	0.20 466	0.21 465	0.23 490	0.09 398	0.09 473	0.08 316	0.10 461	0.08 358	0.07 318

UDG	0.21 484	0.17 521	0.19 448	0.23 513	0.15 519	0.30 541	0.20 463	0.33 496	0.35 481	0.23 462	0.28 445	0.31 503	0.27 516	0.20 448	0.22 478	0.15 535	0.12 521	0.13 510	0.09 421	0.14 521	0.14 530

APVNet	0.22 493	0.12 451	0.19 448	0.18 323	0.14 500	0.32 543	0.31 575	0.39 545	0.32 453	0.27 496	0.40 525	0.30 490	0.29 535	0.26 505	0.25 513	0.11 468	0.12 521	0.11 476	0.14 527	0.12 490	0.12 492

GwcNet	0.20 472	0.13 480	0.19 448	0.18 323	0.12 457	0.24 496	0.19 440	0.35 520	0.43 524	0.20 419	0.32 476	0.33 516	0.20 466	0.22 478	0.24 503	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.09 421	0.10 453

HGLStereo	0.17 434	0.08 272	0.19 448	0.17 241	0.12 457	0.18 412	0.18 401	0.31 465	0.32 453	0.21 433	0.32 476	0.25 444	0.18 438	0.19 423	0.20 449	0.09 398	0.09 473	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.10 453

XPNet_ROB	0.22 493	0.11 433	0.19 448	0.22 489	0.13 480	0.22 476	0.19 440	0.34 505	0.40 508	0.30 525	0.39 519	0.39 546	0.26 508	0.26 505	0.28 540	0.15 535	0.10 493	0.10 445	0.10 461	0.13 508	0.12 492

pmcnn	0.15 390	0.07 166	0.19 448	0.15 85	0.07 84	0.20 450	0.15 250	0.24 355	0.26 399	0.21 433	0.34 492	0.28 472	0.18 438	0.18 408	0.17 412	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.07 295	0.06 236

Select-FE	0.11 219	0.06 75	0.20 460	0.15 85	0.11 424	0.11 195	0.13 125	0.21 288	0.18 267	0.09 121	0.11 183	0.10 189	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.08 375	0.06 222	0.08 382

xyz-stereo	0.13 313	0.07 166	0.20 460	0.15 85	0.05 1	0.20 450	0.15 250	0.17 194	0.31 446	0.15 307	0.29 457	0.26 454	0.16 401	0.13 273	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

DualNet (step1)	0.16 413	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.16 355	0.16 397	0.15 535	0.06 340	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

test_sample9	0.18 448	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.19 423	0.17 412	0.15 535	0.30 584	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

test_sample8	0.19 460	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.31 465	0.21 323	0.27 496	0.22 356	0.36 529	0.25 502	0.19 423	0.17 412	0.15 535	0.30 584	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

dad	0.17 434	0.20 541	0.20 460	0.16 165	0.11 424	0.20 450	0.18 401	0.21 288	0.28 423	0.30 525	0.24 377	0.29 480	0.13 333	0.19 423	0.16 397	0.18 557	0.09 473	0.11 476	0.09 421	0.11 475	0.07 318

RAFT + AFF	0.13 313	0.07 166	0.20 460	0.20 441	0.10 373	0.14 317	0.24 516	0.26 389	0.20 307	0.11 189	0.10 142	0.12 232	0.10 234	0.15 320	0.12 275	0.07 273	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.08 382

edge stereo	0.22 493	0.13 480	0.20 460	0.21 473	0.13 480	0.23 491	0.16 316	0.32 476	0.42 519	0.32 537	0.40 525	0.38 538	0.35 556	0.25 503	0.24 503	0.13 517	0.11 505	0.14 522	0.11 493	0.12 490	0.13 513

DRN-Test	0.19 460	0.11 433	0.20 460	0.22 489	0.10 373	0.22 476	0.22 493	0.39 545	0.37 492	0.24 471	0.32 476	0.26 454	0.21 470	0.22 478	0.24 503	0.11 468	0.07 412	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.07 318

DDVS	0.15 390	0.10 407	0.21 469	0.16 165	0.12 457	0.15 343	0.14 178	0.25 371	0.19 284	0.18 380	0.29 457	0.27 462	0.12 295	0.19 423	0.15 381	0.09 398	0.06 340	0.09 398	0.07 305	0.11 475	0.11 479

DDUNet	0.22 493	0.17 521	0.21 469	0.22 489	0.15 519	0.25 507	0.24 516	0.29 441	0.30 439	0.31 531	0.36 499	0.33 516	0.25 502	0.24 498	0.20 449	0.18 557	0.13 535	0.17 544	0.11 493	0.16 545	0.16 548

RP	0.21 484	0.13 480	0.21 469	0.23 513	0.11 424	0.21 467	0.20 463	0.25 371	0.44 529	0.21 433	0.38 511	0.36 529	0.24 493	0.27 508	0.25 513	0.11 468	0.12 521	0.13 510	0.12 513	0.12 490	0.14 530

stereogan	0.22 493	0.11 433	0.21 469	0.20 441	0.12 457	0.31 542	0.19 440	0.35 520	0.44 529	0.22 449	0.39 519	0.35 527	0.27 516	0.33 540	0.22 478	0.10 439	0.12 521	0.10 445	0.10 461	0.14 521	0.13 513

Nwc_Net	0.23 509	0.16 510	0.21 469	0.25 534	0.14 500	0.24 496	0.26 540	0.37 533	0.38 499	0.22 449	0.41 536	0.30 490	0.28 527	0.28 520	0.25 513	0.11 468	0.10 493	0.17 544	0.20 560	0.10 452	0.10 453

GANet	0.21 484	0.12 451	0.21 469	0.24 523	0.13 480	0.22 476	0.22 493	0.41 555	0.26 399	0.31 531	0.42 542	0.37 534	0.28 527	0.23 489	0.22 478	0.10 439	0.12 521	0.10 445	0.09 421	0.10 452	0.08 382

FAT-Stereo	0.20 472	0.12 451	0.22 475	0.21 473	0.12 457	0.17 393	0.18 401	0.34 505	0.39 502	0.27 496	0.37 505	0.34 523	0.32 547	0.21 465	0.20 449	0.09 398	0.11 505	0.10 445	0.09 421	0.11 475	0.14 530

RYNet	0.22 493	0.12 451	0.22 475	0.19 381	0.17 545	0.46 570	0.26 540	0.38 541	0.48 538	0.24 471	0.28 445	0.34 523	0.23 487	0.20 448	0.30 550	0.10 439	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.13 508	0.15 537

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 434	0.10 407	0.22 475	0.20 441	0.10 373	0.15 343	0.18 401	0.31 465	0.25 385	0.21 433	0.30 464	0.25 444	0.17 424	0.21 465	0.20 449	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.08 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 460	0.09 347	0.22 475	0.17 241	0.10 373	0.25 507	0.18 401	0.27 410	0.44 529	0.22 449	0.31 472	0.33 516	0.26 508	0.28 520	0.28 540	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.09 426

FBW_ROB	0.24 516	0.17 521	0.22 475	0.26 539	0.14 500	0.25 507	0.22 493	0.41 555	0.41 511	0.41 561	0.41 536	0.42 553	0.27 516	0.31 530	0.23 490	0.09 398	0.14 544	0.14 522	0.12 513	0.11 475	0.09 426

ETE_ROB	0.23 509	0.17 521	0.22 475	0.25 534	0.13 480	0.26 517	0.29 562	0.31 465	0.36 485	0.28 511	0.36 499	0.45 560	0.26 508	0.27 508	0.26 524	0.11 468	0.08 441	0.12 495	0.09 421	0.14 521	0.13 513

LALA_ROB	0.25 528	0.16 510	0.22 475	0.26 539	0.17 545	0.27 527	0.27 547	0.42 560	0.37 492	0.33 541	0.38 511	0.51 571	0.26 508	0.28 520	0.27 532	0.16 551	0.09 473	0.12 495	0.11 493	0.13 508	0.12 492

PWCDC_ROB	0.20 472	0.13 480	0.22 475	0.24 523	0.11 424	0.19 435	0.15 250	0.33 496	0.54 557	0.29 520	0.50 558	0.21 388	0.15 375	0.27 508	0.20 449	0.11 468	0.09 473	0.10 445	0.08 375	0.11 475	0.09 426

WCMA_ROB	0.24 516	0.11 433	0.22 475	0.17 241	0.14 500	0.32 543	0.15 250	0.32 476	0.32 453	0.38 552	0.53 560	0.40 550	0.34 553	0.34 543	0.25 513	0.11 468	0.12 521	0.12 495	0.10 461	0.14 521	0.14 530

MSAF-DinoV2	0.22 493	0.11 433	0.23 484	0.17 241	0.10 373	0.27 527	0.16 316	0.37 533	0.55 558	0.21 433	0.27 431	0.47 567	0.27 516	0.35 549	0.39 574	0.09 398	0.06 340	0.07 226	0.09 421	0.12 490	0.10 453

sCroCo_RVC	0.12 288	0.09 347	0.23 484	0.24 523	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.17 194	0.14 165	0.10 157	0.13 213	0.12 232	0.07 127	0.14 298	0.11 217	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.05 118	0.07 318

ccnet	0.29 548	0.28 568	0.23 484	0.20 441	0.28 576	0.41 569	0.21 483	0.45 569	0.33 460	0.36 547	0.46 550	0.36 529	0.30 539	0.39 566	0.42 581	0.23 577	0.14 544	0.21 558	0.17 554	0.23 565	0.18 560

PS-NSSS	0.20 472	0.21 547	0.23 484	0.20 441	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.36 527	0.25 385	0.27 496	0.33 488	0.27 462	0.24 493	0.20 448	0.20 449	0.15 535	0.12 521	0.17 544	0.14 527	0.10 452	0.08 382

GMStereo_Zeroshot	0.16 413	0.13 480	0.24 488	0.20 441	0.10 373	0.17 393	0.13 125	0.29 441	0.25 385	0.23 462	0.32 476	0.25 444	0.11 264	0.19 423	0.14 353	0.09 398	0.06 340	0.11 476	0.06 212	0.12 490	0.08 382

sAnonymous2	0.13 313	0.12 451	0.24 488	0.20 441	0.12 457	0.17 393	0.13 125	0.26 389	0.21 323	0.11 189	0.11 183	0.13 257	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.09 398	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.15 537	0.10 453

CroCo_RVC	0.13 313	0.12 451	0.24 488	0.20 441	0.12 457	0.17 393	0.13 125	0.26 389	0.21 323	0.11 189	0.11 183	0.13 257	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.09 398	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.15 537	0.10 453

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 493	0.21 547	0.24 488	0.26 539	0.11 424	0.23 491	0.14 178	0.39 545	0.24 364	0.32 537	0.36 499	0.30 490	0.21 470	0.19 423	0.21 469	0.17 556	0.14 544	0.21 558	0.16 547	0.12 490	0.12 492

NaN_ROB	0.22 493	0.19 536	0.24 488	0.25 534	0.13 480	0.29 538	0.26 540	0.33 496	0.41 511	0.31 531	0.31 472	0.32 512	0.23 487	0.30 529	0.21 469	0.11 468	0.17 558	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

rvit_105_1	0.19 460	0.11 433	0.25 493	0.21 473	0.16 530	0.21 467	0.27 547	0.31 465	0.41 511	0.19 396	0.20 323	0.22 406	0.17 424	0.19 423	0.17 412	0.12 492	0.12 521	0.13 510	0.15 543	0.08 358	0.07 318

rvit_stereo_0075_2	0.17 434	0.12 451	0.25 493	0.23 513	0.16 530	0.13 284	0.10 31	0.30 455	0.27 409	0.20 419	0.28 445	0.22 406	0.15 375	0.18 408	0.13 316	0.16 551	0.10 493	0.17 544	0.10 461	0.10 452	0.09 426

S-Stereo	0.20 472	0.12 451	0.25 493	0.21 473	0.13 480	0.20 450	0.18 401	0.32 476	0.43 524	0.23 462	0.36 499	0.28 472	0.30 539	0.19 423	0.22 478	0.09 398	0.12 521	0.10 445	0.10 461	0.13 508	0.13 513

GCST	0.37 565	0.42 583	0.26 496	1.02 607	0.39 583	0.18 412	0.08 7	0.20 265	0.17 237	0.28 511	0.25 405	0.15 306	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.64 603	0.43 592	0.75 599	0.65 603	0.63 596	0.46 595

CBFPSM	0.14 347	0.06 75	0.26 496	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.22 312	0.23 348	0.20 419	0.27 431	0.24 430	0.16 401	0.16 355	0.18 430	0.06 126	0.06 340	0.06 124	0.07 305	0.07 295	0.07 318

pcwnet_v2	0.19 460	0.10 407	0.26 496	0.17 241	0.14 500	0.18 412	0.15 250	0.37 533	0.46 536	0.19 396	0.24 377	0.21 388	0.19 454	0.20 448	0.19 443	0.13 517	0.10 493	0.10 445	0.10 461	0.11 475	0.13 513

FINET	0.21 484	0.18 532	0.26 496	0.18 323	0.16 530	0.23 491	0.23 504	0.32 476	0.48 538	0.25 484	0.32 476	0.22 406	0.22 479	0.22 478	0.17 412	0.18 557	0.16 553	0.11 476	0.10 461	0.15 537	0.13 513

PDISCO_ROB	0.27 539	0.16 510	0.26 496	0.28 555	0.20 558	0.32 543	0.26 540	0.44 566	0.57 563	0.28 511	0.40 525	0.45 560	0.29 535	0.33 540	0.34 564	0.12 492	0.09 473	0.17 544	0.16 547	0.17 553	0.13 513

MSMD_ROB	0.31 555	0.26 562	0.26 496	0.24 523	0.21 562	0.34 552	0.25 531	0.34 505	0.39 502	0.40 557	0.69 581	0.45 560	0.40 566	0.34 543	0.27 532	0.20 564	0.19 563	0.26 566	0.25 571	0.23 565	0.22 570

PWC_ROB	0.21 484	0.16 510	0.26 496	0.18 323	0.11 424	0.22 476	0.13 125	0.32 476	0.49 545	0.30 525	0.40 525	0.32 512	0.24 493	0.31 530	0.22 478	0.10 439	0.07 412	0.11 476	0.08 375	0.11 475	0.10 453

Syn2CoEx	0.21 484	0.16 510	0.27 503	0.29 563	0.14 500	0.26 517	0.20 463	0.33 496	0.31 446	0.28 511	0.36 499	0.27 462	0.25 502	0.19 423	0.24 503	0.16 551	0.12 521	0.14 522	0.11 493	0.09 421	0.08 382

STTStereo	0.18 448	0.12 451	0.27 503	0.20 441	0.11 424	0.16 372	0.21 483	0.29 441	0.23 348	0.21 433	0.30 464	0.29 480	0.18 438	0.20 448	0.19 443	0.12 492	0.11 505	0.11 476	0.14 527	0.09 421	0.08 382

MANE	0.45 576	0.27 564	0.27 503	0.27 552	0.24 569	0.47 572	0.31 575	0.55 586	0.59 567	0.72 589	1.13 608	1.15 600	0.61 591	0.52 583	0.37 570	0.21 568	0.20 566	0.27 569	0.31 583	0.25 572	0.24 572

GANetREF_RVC	0.31 555	0.34 576	0.27 503	0.35 572	0.16 530	0.32 543	0.41 585	0.48 573	0.51 555	0.35 544	0.35 496	0.34 523	0.33 548	0.39 566	0.32 558	0.27 581	0.20 566	0.29 577	0.15 543	0.18 556	0.17 557
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
CSAN	0.29 548	0.24 556	0.27 503	0.34 570	0.19 555	0.33 549	0.42 588	0.37 533	0.50 548	0.38 552	0.40 525	0.44 558	0.33 548	0.28 520	0.30 550	0.20 564	0.16 553	0.19 555	0.19 559	0.14 521	0.15 537

FC-DCNN v2	0.33 560	0.27 564	0.28 508	0.26 539	0.23 567	0.37 562	0.28 553	0.40 549	0.43 524	0.45 569	0.56 569	0.51 571	0.40 566	0.37 560	0.29 544	0.21 568	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.24 572

ACV-stereo	0.15 390	0.10 407	0.28 508	0.18 323	0.12 457	0.14 317	0.12 75	0.23 332	0.21 323	0.19 396	0.23 365	0.22 406	0.15 375	0.23 489	0.17 412	0.07 273	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

Anonymous_2	0.22 493	0.17 521	0.28 508	0.15 85	0.16 530	0.32 543	0.22 493	0.22 312	0.17 237	0.23 462	0.24 377	0.26 454	0.27 516	0.27 508	0.23 490	0.22 573	0.25 580	0.17 544	0.17 554	0.17 553	0.17 557

FCDSN-DC	0.33 560	0.28 568	0.28 508	0.30 565	0.24 569	0.39 566	0.28 553	0.42 560	0.42 519	0.43 567	0.53 560	0.51 571	0.41 571	0.36 555	0.30 550	0.21 568	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.24 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 509	0.12 451	0.28 508	0.21 473	0.13 480	0.28 534	0.16 316	0.35 520	0.66 582	0.27 496	0.33 488	0.30 490	0.21 470	0.31 530	0.29 544	0.10 439	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.13 508	0.13 513

DANet	0.21 484	0.15 502	0.28 508	0.25 534	0.13 480	0.22 476	0.19 440	0.27 410	0.27 409	0.28 511	0.32 476	0.35 527	0.31 543	0.31 530	0.23 490	0.11 468	0.09 473	0.11 476	0.10 461	0.13 508	0.11 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 560	0.27 564	0.28 508	0.26 539	0.23 567	0.37 562	0.28 553	0.40 549	0.43 524	0.45 569	0.55 564	0.51 571	0.40 566	0.37 560	0.30 550	0.21 568	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.24 572

SANet	0.24 516	0.14 492	0.28 508	0.21 473	0.11 424	0.27 527	0.24 516	0.38 541	0.64 578	0.36 547	0.40 525	0.43 556	0.26 508	0.27 508	0.24 503	0.12 492	0.09 473	0.10 445	0.09 421	0.13 508	0.11 479

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 448	0.09 347	0.29 516	0.15 85	0.10 373	0.22 476	0.20 463	0.26 389	0.39 502	0.25 484	0.42 542	0.24 430	0.15 375	0.20 448	0.19 443	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.10 452	0.09 426

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 554	0.24 556	0.29 516	0.36 574	0.16 530	0.34 552	0.30 569	0.32 476	0.42 519	0.40 557	0.46 550	0.38 538	0.31 543	0.34 543	0.28 540	0.19 562	0.20 566	0.26 566	0.29 579	0.18 556	0.19 565

RGC	0.25 528	0.20 541	0.29 516	0.28 555	0.16 530	0.22 476	0.23 504	0.32 476	0.44 529	0.27 496	0.40 525	0.38 538	0.27 516	0.36 555	0.22 478	0.11 468	0.13 535	0.17 544	0.17 554	0.14 521	0.16 548

SQANet	0.23 509	0.23 553	0.30 519	0.30 565	0.19 555	0.27 527	0.13 125	0.29 441	0.33 460	0.24 471	0.37 505	0.31 503	0.22 479	0.27 508	0.23 490	0.15 535	0.10 493	0.21 558	0.16 547	0.21 561	0.15 537

SHD	0.26 537	0.15 502	0.30 519	0.24 523	0.18 552	0.22 476	0.15 250	0.38 541	0.71 586	0.32 537	0.41 536	0.36 529	0.28 527	0.32 537	0.29 544	0.12 492	0.11 505	0.14 522	0.13 523	0.16 545	0.20 566

DStereoFS	0.27 539	0.22 551	0.31 521	0.22 489	0.15 519	0.22 476	0.20 463	0.50 579	0.48 538	0.28 511	0.44 547	0.33 516	0.34 553	0.52 583	0.29 544	0.12 492	0.11 505	0.15 534	0.13 523	0.16 545	0.16 548

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 106	0.10 407	0.31 521	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.11 133	0.07 1	0.12 492	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.05 144

Wz-Net-MNSev	0.22 493	0.13 480	0.31 521	0.20 441	0.14 500	0.36 561	0.24 516	0.33 496	0.44 529	0.28 511	0.40 525	0.38 538	0.19 454	0.24 498	0.25 513	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.12 490	0.10 453

FADNet-RVC-Resample	0.16 413	0.11 433	0.31 521	0.22 489	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.25 371	0.24 364	0.24 471	0.27 431	0.20 379	0.15 375	0.16 355	0.15 381	0.07 273	0.08 441	0.12 495	0.10 461	0.09 421	0.10 453

NCC-stereo	0.24 516	0.15 502	0.31 521	0.26 539	0.16 530	0.20 450	0.30 569	0.40 549	0.40 508	0.24 471	0.38 511	0.33 516	0.28 527	0.36 555	0.27 532	0.12 492	0.11 505	0.15 534	0.22 565	0.13 508	0.13 513

Abc-Net	0.24 516	0.15 502	0.31 521	0.26 539	0.16 530	0.20 450	0.30 569	0.40 549	0.40 508	0.24 471	0.38 511	0.33 516	0.28 527	0.36 555	0.27 532	0.12 492	0.11 505	0.15 534	0.22 565	0.13 508	0.13 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 544	0.16 510	0.31 521	0.18 323	0.13 480	0.54 578	0.42 588	0.51 581	0.67 583	0.29 520	0.38 511	0.38 538	0.29 535	0.31 530	0.23 490	0.11 468	0.10 493	0.11 476	0.08 375	0.20 560	0.16 548

GASNet	0.22 493	0.23 553	0.33 528	0.26 539	0.17 545	0.26 517	0.16 316	0.44 566	0.42 519	0.27 496	0.24 377	0.30 490	0.15 375	0.27 508	0.18 430	0.12 492	0.08 441	0.12 495	0.11 493	0.16 545	0.07 318

Anonymous3	0.16 413	0.13 480	0.33 528	0.26 539	0.14 500	0.27 527	0.17 353	0.28 429	0.28 423	0.15 307	0.17 277	0.14 277	0.10 234	0.15 320	0.12 275	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.08 358	0.11 479

DGSMNet	0.24 516	0.19 536	0.33 528	0.21 473	0.24 569	0.24 496	0.20 463	0.35 520	0.41 511	0.24 471	0.32 476	0.38 538	0.21 470	0.29 526	0.23 490	0.12 492	0.11 505	0.14 522	0.16 547	0.23 565	0.23 571

SAMSARA	0.40 569	0.28 568	0.33 528	0.55 588	0.39 583	0.82 600	1.23 615	0.47 572	0.51 555	0.36 547	0.35 496	0.55 577	0.39 563	0.38 562	0.39 574	0.15 535	0.20 566	0.15 534	0.14 527	0.23 565	0.20 566

ADCP+	0.20 472	0.10 407	0.33 528	0.20 441	0.12 457	0.22 476	0.26 540	0.31 465	0.34 472	0.26 490	0.37 505	0.22 406	0.22 479	0.27 508	0.27 532	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.09 421	0.10 453

PA-Net	0.23 509	0.18 532	0.33 528	0.28 555	0.22 564	0.21 467	0.38 584	0.29 441	0.39 502	0.22 449	0.32 476	0.25 444	0.26 508	0.20 448	0.25 513	0.09 398	0.23 578	0.15 534	0.22 565	0.09 421	0.13 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 571	0.29 571	0.33 528	0.28 555	0.24 569	0.54 578	0.36 580	0.49 575	0.59 567	0.72 589	0.74 587	0.65 584	0.54 583	0.54 588	0.40 577	0.22 573	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.26 577	0.25 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 571	0.29 571	0.33 528	0.27 552	0.24 569	0.60 583	0.36 580	0.50 579	0.50 548	0.71 587	0.79 591	0.67 586	0.54 583	0.51 581	0.42 581	0.22 573	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.26 577	0.25 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 528	0.15 502	0.34 536	0.17 241	0.13 480	0.23 491	0.14 178	0.34 505	0.33 460	0.41 561	0.55 564	0.41 552	0.37 560	0.34 543	0.27 532	0.11 468	0.15 550	0.11 476	0.11 493	0.12 490	0.16 548

FADNet	0.21 484	0.22 551	0.36 537	0.18 323	0.17 545	0.24 496	0.13 125	0.31 465	0.31 446	0.23 462	0.25 405	0.27 462	0.21 470	0.19 423	0.15 381	0.13 517	0.15 550	0.12 495	0.15 543	0.16 545	0.18 560

G-Net	0.24 516	0.16 510	0.36 537	0.22 489	0.16 530	0.51 576	0.23 504	0.29 441	0.34 472	0.36 547	0.38 511	0.31 503	0.29 535	0.27 508	0.26 524	0.11 468	0.09 473	0.12 495	0.09 421	0.16 545	0.13 513

AnyNet_C32	0.26 537	0.16 510	0.36 537	0.20 441	0.16 530	0.25 507	0.30 569	0.32 476	0.44 529	0.31 531	0.49 554	0.30 490	0.33 548	0.40 571	0.33 562	0.12 492	0.12 521	0.12 495	0.14 527	0.14 521	0.15 537

CC-Net-ROB	0.28 544	0.31 573	0.36 537	0.29 563	0.15 519	0.25 507	0.19 440	0.45 569	0.33 460	0.39 554	0.37 505	0.39 546	0.31 543	0.27 508	0.26 524	0.24 579	0.19 563	0.30 579	0.23 569	0.18 556	0.15 537

DStereoSA	0.25 528	0.19 536	0.37 541	0.26 539	0.17 545	0.22 476	0.20 463	0.49 575	0.59 567	0.22 449	0.29 457	0.29 480	0.33 548	0.39 566	0.28 540	0.12 492	0.11 505	0.16 541	0.14 527	0.14 521	0.12 492

w-ln-seven-2	0.20 472	0.14 492	0.37 541	0.22 489	0.12 457	0.20 450	0.21 483	0.28 429	0.37 492	0.25 484	0.37 505	0.27 462	0.22 479	0.21 465	0.23 490	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.10 452	0.09 426

Wz-Net-LNSev	0.22 493	0.16 510	0.38 543	0.21 473	0.13 480	0.25 507	0.23 504	0.32 476	0.43 524	0.30 525	0.41 536	0.31 503	0.18 438	0.22 478	0.25 513	0.10 439	0.09 473	0.08 316	0.08 375	0.12 490	0.11 479

FADNet-RVC	0.20 472	0.20 541	0.38 543	0.21 473	0.16 530	0.20 450	0.15 250	0.26 389	0.26 399	0.26 490	0.32 476	0.26 454	0.21 470	0.22 478	0.19 443	0.12 492	0.13 535	0.12 495	0.14 527	0.13 508	0.18 560

PVD	0.39 566	0.20 541	0.39 545	0.31 569	0.22 564	0.29 538	0.43 590	0.52 582	0.96 600	0.55 579	0.79 591	0.53 575	0.59 590	0.52 583	0.38 572	0.19 562	0.14 544	0.17 544	0.14 527	0.24 571	0.31 584

z-ln-s-r	0.17 434	0.10 407	0.40 546	0.19 381	0.08 144	0.17 393	0.18 401	0.22 312	0.33 460	0.18 380	0.40 525	0.22 406	0.17 424	0.20 448	0.23 490	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.05 144

FADNet_RVC	0.16 413	0.14 492	0.40 546	0.20 441	0.11 424	0.13 284	0.13 125	0.26 389	0.22 337	0.21 433	0.23 365	0.20 379	0.17 424	0.14 298	0.16 397	0.08 338	0.08 441	0.12 495	0.09 421	0.11 475	0.10 453

ADCMid	0.25 528	0.15 502	0.40 546	0.20 441	0.14 500	0.25 507	0.26 540	0.34 505	0.38 499	0.36 547	0.44 547	0.34 523	0.40 566	0.35 549	0.33 562	0.10 439	0.09 473	0.11 476	0.11 493	0.13 508	0.12 492

PSMNet-RUCA	0.27 539	0.33 575	0.41 549	0.36 574	0.32 582	0.18 412	0.19 440	0.42 560	0.30 439	0.33 541	0.41 536	0.39 546	0.25 502	0.31 530	0.20 449	0.18 557	0.10 493	0.25 565	0.15 543	0.21 561	0.16 548

ADCRef	0.19 460	0.12 451	0.41 549	0.20 441	0.12 457	0.22 476	0.18 401	0.32 476	0.36 485	0.26 490	0.32 476	0.17 340	0.23 487	0.24 498	0.24 503	0.07 273	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

DeepPrunerF	0.24 516	0.17 521	0.42 551	0.26 539	0.16 530	0.22 476	0.28 553	0.37 533	0.50 548	0.26 490	0.29 457	0.24 430	0.28 527	0.21 465	0.22 478	0.15 535	0.11 505	0.20 557	0.18 558	0.12 490	0.13 513

Wz-Net-SNSev	0.25 528	0.17 521	0.44 552	0.25 534	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.38 541	0.56 561	0.30 525	0.55 564	0.39 546	0.26 508	0.23 489	0.30 550	0.10 439	0.09 473	0.09 398	0.10 461	0.11 475	0.11 479

z-mn7	0.24 516	0.14 492	0.45 553	0.19 381	0.13 480	0.28 534	0.25 531	0.34 505	0.62 574	0.27 496	0.56 569	0.29 480	0.24 493	0.32 537	0.25 513	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.10 452	0.10 453

iinet-f	0.16 413	0.06 75	0.45 553	0.14 41	0.10 373	0.21 467	0.14 178	0.27 410	0.23 348	0.21 433	0.24 377	0.21 388	0.15 375	0.18 408	0.21 469	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.09 421	0.10 453

Consistency-Raft	0.44 574	0.40 581	0.45 553	0.37 576	0.43 587	0.46 570	0.41 585	0.57 589	0.55 558	0.32 537	0.73 585	0.33 516	0.48 579	0.42 575	0.49 588	0.39 586	0.35 589	0.45 586	0.51 596	0.42 587	0.29 581

ADCS	0.29 548	0.18 532	0.45 553	0.21 473	0.17 545	0.28 534	0.23 504	0.41 555	0.63 577	0.40 557	0.49 554	0.40 550	0.36 558	0.39 566	0.40 577	0.13 517	0.12 521	0.13 510	0.14 527	0.16 545	0.16 548

NVStereoNet_ROB	0.46 579	0.36 578	0.46 557	0.41 579	0.28 576	0.34 552	0.34 578	0.48 573	0.60 571	0.72 589	0.93 597	0.70 589	0.66 594	0.47 577	0.60 596	0.22 573	0.33 588	0.34 582	0.34 586	0.30 580	0.30 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 516	0.11 433	0.47 558	0.22 489	0.12 457	0.34 552	0.29 562	0.29 441	0.56 561	0.24 471	0.46 550	0.30 490	0.30 539	0.29 526	0.29 544	0.08 338	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.10 452	0.10 453

PASM	0.32 557	0.24 556	0.48 559	0.28 555	0.27 575	0.29 538	0.30 569	0.34 505	0.49 545	0.35 544	0.39 519	0.46 564	0.34 553	0.34 543	0.35 565	0.23 577	0.25 580	0.26 566	0.28 578	0.23 565	0.21 568

zh-sn7	0.25 528	0.17 521	0.50 560	0.24 523	0.13 480	0.25 507	0.24 516	0.34 505	0.48 538	0.28 511	0.54 562	0.28 472	0.31 543	0.36 555	0.32 558	0.10 439	0.10 493	0.11 476	0.10 461	0.12 490	0.12 492

XQC	0.28 544	0.23 553	0.51 561	0.28 555	0.19 555	0.34 552	0.27 547	0.36 527	0.57 563	0.31 531	0.30 464	0.37 534	0.30 539	0.38 562	0.38 572	0.13 517	0.09 473	0.15 534	0.12 513	0.17 553	0.18 560

otaku	0.39 566	0.37 579	0.52 562	0.44 581	0.28 576	0.58 580	0.24 516	0.41 555	0.62 574	0.40 557	0.49 554	0.46 564	0.33 548	0.40 571	0.32 558	0.30 582	0.30 584	0.39 584	0.33 584	0.29 579	0.28 580

Ntro	0.40 569	0.40 581	0.53 563	0.46 585	0.30 580	0.65 586	0.24 516	0.46 571	0.68 584	0.41 561	0.49 554	0.48 569	0.42 574	0.39 566	0.31 557	0.32 583	0.28 582	0.37 583	0.30 581	0.32 584	0.29 581

WAO-7	0.79 596	0.78 599	0.54 564	0.85 600	0.67 603	0.74 593	0.68 606	1.05 609	1.32 607	0.90 600	1.20 611	1.04 596	0.92 605	0.69 595	0.66 599	0.60 601	0.62 612	0.67 595	0.68 605	0.64 597	0.58 598

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 573	0.39 580	0.54 564	0.40 577	0.20 558	0.64 585	0.32 577	0.53 584	0.72 587	0.71 587	0.72 584	0.61 580	0.54 583	0.51 581	0.46 585	0.20 564	0.19 563	0.29 577	0.30 581	0.23 565	0.18 560

w-ln-seven	0.24 516	0.14 492	0.55 566	0.19 381	0.14 500	0.26 517	0.22 493	0.35 520	0.60 571	0.29 520	0.39 519	0.30 490	0.22 479	0.21 465	0.26 524	0.09 398	0.09 473	0.11 476	0.10 461	0.11 475	0.10 453

ACVNet-4b	0.39 566	0.53 586	0.55 566	0.45 582	0.24 569	0.47 572	0.18 401	0.49 575	0.64 578	0.42 564	0.45 549	0.60 579	0.27 516	0.34 543	0.24 503	0.33 584	0.14 544	0.48 587	0.42 589	0.30 580	0.26 579

MFN_U_SF_RVC	0.32 557	0.21 547	0.55 566	0.30 565	0.15 519	0.34 552	0.17 353	0.52 582	0.46 536	0.46 572	0.55 564	0.59 578	0.39 563	0.35 549	0.37 570	0.15 535	0.14 544	0.18 553	0.21 562	0.16 545	0.15 537

zh-mn7	0.25 528	0.14 492	0.56 569	0.19 381	0.14 500	0.24 496	0.22 493	0.34 505	0.62 574	0.35 544	0.65 577	0.31 503	0.25 502	0.31 530	0.25 513	0.09 398	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.09 421	0.11 479

aanetorigin	0.22 493	0.17 521	0.56 569	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.19 440	0.20 265	0.33 460	0.49 573	0.48 553	0.29 480	0.27 516	0.20 448	0.23 490	0.08 338	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.10 452	0.09 426

SuperB	0.20 472	0.10 407	0.56 569	0.16 165	0.09 265	0.18 412	0.18 401	0.24 355	0.50 548	0.26 490	0.39 519	0.17 340	0.21 470	0.22 478	0.21 469	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.12 490	0.10 453

MonStereo1	0.47 580	0.26 562	0.58 572	0.28 555	0.20 558	0.39 566	0.18 401	0.49 575	0.64 578	0.52 575	0.87 594	1.01 595	0.57 588	0.50 579	0.56 593	0.53 596	0.31 587	0.54 593	0.40 587	0.33 585	0.34 587

LSM	0.33 560	0.20 541	0.58 572	0.26 539	0.60 599	0.34 552	0.25 531	0.42 560	0.48 538	0.45 569	0.58 574	0.42 553	0.36 558	0.35 549	0.25 513	0.12 492	0.20 566	0.14 522	0.16 547	0.19 559	0.33 586

ACVNet_1	0.44 574	0.49 585	0.60 574	0.45 582	0.28 576	0.49 575	0.27 547	0.57 589	0.72 587	0.62 582	0.58 574	0.74 590	0.49 580	0.50 579	0.35 565	0.26 580	0.24 579	0.39 584	0.29 579	0.31 583	0.24 572

ADCPNet	0.25 528	0.16 510	0.61 575	0.21 473	0.15 519	0.35 560	0.25 531	0.32 476	0.35 481	0.30 525	0.40 525	0.36 529	0.28 527	0.28 520	0.32 558	0.12 492	0.10 493	0.11 476	0.12 513	0.14 521	0.13 513

WAO-6	0.81 597	0.80 600	0.62 576	0.86 601	0.63 601	0.76 597	0.58 599	0.98 606	1.54 614	0.90 600	0.96 600	1.07 598	1.03 609	0.70 596	0.66 599	0.72 605	0.49 600	0.90 607	0.71 606	0.68 601	0.58 598

BEATNet-Init1	0.52 582	0.27 564	0.62 576	0.30 565	0.21 562	0.76 597	0.29 562	0.54 585	0.65 581	0.86 598	0.95 599	2.07 615	0.62 593	0.56 590	0.42 581	0.18 557	0.18 560	0.23 563	0.22 565	0.22 564	0.21 568

WAO-8	0.91 601	0.81 601	0.65 578	0.94 604	0.69 604	0.90 601	0.67 604	1.07 612	1.83 617	1.06 607	1.45 614	1.30 603	1.07 610	0.84 601	0.78 605	0.74 607	0.53 605	0.86 605	0.75 607	0.69 603	0.62 604

Venus	0.91 601	0.81 601	0.65 578	0.94 604	0.69 604	0.90 601	0.67 604	1.07 612	1.83 617	1.06 607	1.45 614	1.30 603	1.07 610	0.84 601	0.78 605	0.74 607	0.53 605	0.86 605	0.75 607	0.69 603	0.62 604

Wz-Net-TNSev	0.29 548	0.20 541	0.65 578	0.19 381	0.15 519	0.38 565	0.27 547	0.35 520	0.55 558	0.34 543	0.42 542	0.45 560	0.38 561	0.32 537	0.30 550	0.12 492	0.13 535	0.10 445	0.12 513	0.15 537	0.14 530

anonymity	0.53 583	0.58 588	0.65 578	0.41 579	0.61 600	0.53 577	0.41 585	0.56 587	0.41 511	0.55 579	0.50 558	0.49 570	0.55 586	0.58 591	0.50 591	0.58 599	0.50 602	0.51 589	0.51 596	0.51 589	0.57 597

MFMNet_re	0.64 587	0.66 594	0.65 578	0.51 586	0.69 604	0.69 589	0.57 598	0.64 593	0.73 591	0.60 581	0.73 585	0.62 581	0.67 595	0.65 594	0.60 596	0.66 604	0.58 611	0.63 594	0.59 599	0.68 601	0.69 607

DispFullNet	0.27 539	0.21 547	0.65 578	0.28 555	0.16 530	0.26 517	0.17 353	0.33 496	0.58 566	0.27 496	0.38 511	0.43 556	0.23 487	0.38 562	0.23 490	0.12 492	0.06 340	0.19 555	0.11 493	0.21 561	0.15 537

SPS-STEREO	0.57 586	0.58 588	0.65 578	0.45 582	0.55 594	0.62 584	0.44 591	0.62 592	0.50 548	0.68 585	0.64 576	0.66 585	0.57 588	0.61 592	0.60 596	0.62 602	0.47 597	0.51 589	0.49 593	0.55 594	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 585	0.57 587	0.65 578	0.40 577	0.54 592	0.66 588	0.49 592	0.56 587	0.45 535	0.66 583	0.69 581	0.67 586	0.56 587	0.63 593	0.56 593	0.59 600	0.48 598	0.50 588	0.50 595	0.52 590	0.58 598

RSGM-EC	20.36 630	4.73 621	0.68 586	16.76 626	16.92 631	21.28 633	27.18 634	10.46 628	14.04 630	18.00 631	21.31 633	22.24 639	21.82 633	22.57 633	17.63 632	62.81 640	33.79 640	20.14 637	18.10 637	20.18 636	16.45 636

acva	20.36 630	4.73 621	0.68 586	16.76 626	16.92 631	21.28 633	27.18 634	10.46 628	14.04 630	18.00 631	21.31 633	22.24 639	21.82 633	22.57 633	17.63 632	62.81 640	33.79 640	20.14 637	18.10 637	20.18 636	16.45 636

IMH-64-1	0.65 588	0.61 590	0.68 586	0.71 592	0.51 590	0.59 581	0.49 592	0.91 600	0.85 595	0.74 593	1.02 601	0.81 591	0.78 599	0.79 597	0.49 588	0.42 588	0.46 593	0.71 596	0.47 591	0.52 590	0.39 590

IMH-64	0.65 588	0.61 590	0.68 586	0.71 592	0.51 590	0.59 581	0.49 592	0.91 600	0.85 595	0.74 593	1.02 601	0.81 591	0.78 599	0.79 597	0.49 588	0.42 588	0.46 593	0.71 596	0.47 591	0.52 590	0.39 590

IMH	0.71 591	0.64 593	0.68 586	0.76 594	0.54 592	0.69 589	0.54 596	0.98 606	1.10 602	0.82 597	1.09 604	0.89 593	0.88 604	0.87 605	0.52 592	0.44 591	0.50 602	0.75 599	0.51 596	0.56 595	0.41 593

ACVNet_2	0.66 590	0.66 594	0.68 586	0.63 590	0.41 585	0.71 591	0.49 592	0.96 604	1.39 609	0.89 599	1.09 604	1.04 596	0.73 597	0.54 588	0.47 586	0.43 590	0.40 591	0.53 592	0.44 590	0.47 588	0.35 589

RainbowNet	0.54 584	0.61 590	0.70 592	0.57 589	0.43 587	0.65 586	0.37 583	0.60 591	0.87 597	0.50 574	0.66 578	0.64 582	0.47 578	0.49 578	0.43 584	0.47 593	0.48 598	0.52 591	0.41 588	0.52 590	0.40 592

TorneroNet-64	0.76 595	0.72 597	0.74 593	0.78 596	0.58 598	0.91 604	0.56 597	0.84 598	1.29 606	0.66 583	0.90 595	1.40 608	0.75 598	0.85 603	0.67 602	0.49 594	0.46 593	0.72 598	0.59 599	0.67 600	0.53 596

WZ-Net	0.28 544	0.17 521	0.78 594	0.22 489	0.16 530	0.34 552	0.29 562	0.39 545	0.57 563	0.24 471	0.55 564	0.37 534	0.24 493	0.33 540	0.35 565	0.09 398	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.14 521	0.16 548

DPSimNet_ROB	1.11 608	1.23 611	0.78 594	1.13 609	0.88 611	1.10 611	1.13 614	1.16 616	1.23 605	1.43 614	1.02 601	1.41 609	1.10 613	0.90 607	1.60 614	1.46 617	0.51 604	1.21 614	1.03 615	0.90 609	1.01 615

Dean	0.87 600	0.86 604	0.79 596	0.81 598	0.56 595	0.90 601	0.63 600	1.15 615	1.73 615	1.15 610	1.15 609	1.31 605	0.99 608	0.81 599	0.81 608	0.57 598	0.56 609	0.77 603	0.64 602	0.66 599	0.58 598

ktn	1.01 606	1.21 610	0.80 597	1.23 611	0.86 610	1.01 608	0.87 610	0.94 603	1.39 609	1.04 605	1.12 607	1.15 600	1.07 610	0.94 609	0.59 595	1.28 616	0.71 614	1.38 616	0.83 610	1.02 612	0.75 610

TorneroNet	0.82 598	0.74 598	0.81 598	0.84 599	0.63 601	0.99 606	0.63 600	0.96 604	1.16 603	0.80 596	1.11 606	1.36 607	0.86 603	0.93 608	0.80 607	0.56 597	0.49 600	0.78 604	0.66 604	0.73 606	0.63 606

LVE	0.83 599	0.85 603	0.85 599	0.80 597	0.56 595	1.04 610	0.65 603	1.05 609	1.47 612	0.96 602	1.22 612	1.10 599	0.85 602	0.83 600	0.71 604	0.49 594	0.55 608	0.76 602	0.60 601	0.65 598	0.59 603

KSHMR	1.09 607	1.17 609	0.88 600	1.25 612	1.00 612	0.99 606	0.96 612	1.13 614	1.37 608	1.16 611	1.29 613	1.41 609	0.96 607	1.01 611	0.92 609	1.03 614	1.08 616	1.20 613	1.03 615	1.01 611	0.97 613

PWCK	0.71 591	0.94 605	0.95 601	0.76 594	0.31 581	0.74 593	0.36 580	0.90 599	0.90 598	0.96 602	0.75 589	0.95 594	0.61 591	0.87 605	0.66 599	0.72 605	0.46 593	0.75 599	0.49 593	0.69 603	0.44 594

notaker	0.97 604	1.11 608	0.98 602	1.13 609	0.81 608	0.73 592	0.68 606	0.93 602	1.16 603	1.18 612	1.18 610	1.41 609	1.16 614	1.08 614	0.69 603	0.81 610	0.64 613	1.17 612	0.79 609	0.98 610	0.80 611

EDNetEfficient	0.29 548	0.24 556	1.13 603	0.18 323	0.10 373	0.19 435	0.20 463	0.20 265	0.60 571	0.74 593	0.56 569	0.31 503	0.39 563	0.22 478	0.30 550	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.11 475	0.09 426

JetBlue	0.71 591	0.45 584	1.14 604	0.51 586	0.47 589	2.02 615	0.64 602	0.75 595	0.70 585	0.69 586	0.77 590	1.22 602	0.83 601	1.03 612	1.01 612	0.40 587	0.28 582	0.33 581	0.33 584	0.30 580	0.34 587

HanzoNet	1.29 609	1.26 612	1.19 605	1.12 608	0.85 609	1.02 609	0.83 608	1.03 608	1.48 613	1.64 615	1.61 616	2.50 617	1.72 617	1.61 616	1.61 615	1.26 615	0.80 615	1.31 615	1.01 614	1.02 612	0.86 612

AnyNet_C01	0.36 564	0.25 561	1.37 606	0.22 489	0.17 545	0.48 574	0.27 547	0.35 520	0.39 502	0.39 554	0.74 587	0.46 564	0.38 561	0.45 576	0.47 586	0.13 517	0.13 535	0.13 510	0.14 527	0.14 521	0.15 537

UNDER WATER	0.97 604	0.97 607	1.42 607	0.99 606	0.70 607	1.12 612	0.84 609	0.80 597	1.08 601	1.01 604	0.90 595	1.55 612	1.22 616	1.03 612	1.00 611	0.78 609	0.53 605	1.02 610	0.87 611	0.80 608	0.74 609

UNDER WATER-64	0.95 603	0.94 605	1.43 608	0.87 602	0.56 595	1.18 613	0.87 610	0.77 596	0.94 599	1.04 605	0.85 593	1.58 613	1.21 615	0.94 609	0.96 610	0.87 611	0.57 610	1.03 611	0.88 612	0.78 607	0.73 608

MADNet++	1.95 611	1.75 614	1.59 609	1.82 613	1.69 615	2.33 616	1.40 617	2.35 618	2.09 619	2.57 618	2.36 619	2.24 616	2.17 618	2.28 617	2.34 617	1.87 618	1.66 618	1.54 617	1.34 617	1.92 615	1.77 617

JetRed	1.62 610	1.46 613	2.98 610	0.92 603	1.21 613	4.99 618	1.53 618	1.27 617	1.39 609	1.83 616	1.74 617	1.60 614	0.95 606	1.41 615	2.45 619	0.90 613	1.60 617	0.93 608	0.90 613	1.35 614	0.99 614

USTest	6.22 615	2.73 617	3.00 611	6.57 621	7.29 621	14.37 624	21.57 624	7.00 626	9.56 625	5.34 622	6.10 620	5.72 621	7.64 622	6.41 623	6.96 622	1.97 619	3.42 624	1.64 618	2.15 621	2.66 616	2.36 618

RTS	0.45 576	0.19 536	3.26 612	0.24 523	0.15 519	0.74 593	0.20 463	0.36 527	0.76 593	0.42 564	0.43 545	0.31 503	0.41 571	0.53 586	0.35 565	0.10 439	0.08 441	0.13 510	0.12 513	0.15 537	0.15 537

RTSA	0.45 576	0.19 536	3.26 612	0.24 523	0.15 519	0.74 593	0.20 463	0.36 527	0.76 593	0.42 564	0.43 545	0.31 503	0.41 571	0.53 586	0.35 565	0.10 439	0.08 441	0.13 510	0.12 513	0.15 537	0.15 537

tt	4.67 614	0.06 75	3.55 614	2.02 614	1.55 614	10.25 622	16.71 623	8.91 627	5.03 620	1.31 613	0.94 598	4.71 618	4.76 619	3.33 618	5.87 621	6.06 626	10.30 630	1.88 620	2.11 620	2.75 617	1.21 616

MADNet+	0.75 594	0.71 596	3.70 615	0.66 591	0.41 585	0.98 605	0.97 613	0.69 594	0.73 591	0.52 575	0.57 572	0.64 582	0.68 596	0.86 604	1.01 612	0.34 585	0.36 590	0.28 576	0.23 569	0.36 586	0.31 584

TCMNet-wrong-test	3.67 613	5.48 626	3.89 616	12.18 625	11.75 627	4.65 617	3.88 619	1.06 611	0.72 587	1.09 609	2.15 618	6.30 622	0.53 582	3.43 619	2.36 618	0.89 612	0.20 566	1.87 619	1.69 618	5.57 623	3.62 623

PML	8.91 622	9.34 630	6.13 617	5.35 618	6.41 620	14.99 625	23.38 630	5.27 619	6.83 621	18.04 633	28.19 641	7.67 623	6.83 621	7.85 624	5.75 620	5.35 625	1.83 619	5.95 629	1.93 619	8.64 626	2.52 619

LRCNet_RVC	10.62 625	13.42 631	7.30 618	18.92 629	2.07 616	0.33 549	0.30 569	5.59 622	0.48 538	13.03 629	17.94 630	8.87 624	5.65 620	4.79 620	1.89 616	23.51 637	2.73 623	27.55 640	25.71 640	16.07 634	16.33 635

xxxxx1	7.79 616	5.02 623	7.31 619	3.12 615	3.85 617	16.35 626	22.88 625	5.86 623	8.69 622	7.97 623	8.54 621	9.12 625	8.27 623	10.18 625	10.92 623	2.42 620	2.45 620	3.56 623	12.37 627	3.77 618	3.06 620

tt_ll	7.79 616	5.02 623	7.31 619	3.12 615	3.85 617	16.35 626	22.88 625	5.86 623	8.69 622	7.97 623	8.54 621	9.12 625	8.27 623	10.18 625	10.92 623	2.42 620	2.45 620	3.56 623	12.37 627	3.77 618	3.06 620

ff	7.79 616	5.02 623	7.31 619	3.12 615	3.85 617	16.35 626	22.88 625	5.86 623	8.69 622	7.97 623	8.54 621	9.12 625	8.27 623	10.18 625	10.92 623	2.42 620	2.45 620	3.56 623	12.37 627	3.77 618	3.06 620

Anonymous_1	10.96 626	7.92 627	7.46 622	10.33 622	10.06 622	18.65 630	26.34 631	11.06 630	13.44 629	9.40 626	10.05 626	9.67 628	11.23 628	10.73 628	12.72 628	6.42 627	8.38 627	5.77 626	10.61 626	12.12 627	6.77 624

DPSM_ROB	11.15 627	8.58 628	8.00 623	10.88 623	11.58 625	19.10 631	26.71 632	12.05 631	14.07 632	10.36 627	10.84 627	10.33 629	11.86 629	11.70 629	13.54 629	6.99 628	8.79 628	5.89 627	6.95 622	7.29 624	7.42 627

DPSM	11.15 627	8.58 628	8.00 623	10.88 623	11.58 625	19.10 631	26.71 632	12.05 631	14.07 632	10.36 627	10.84 627	10.33 629	11.86 629	11.70 629	13.54 629	6.99 628	8.79 628	5.89 627	6.95 622	7.29 624	7.42 627

DPSMNet_ROB	8.06 620	4.48 619	8.63 625	5.37 620	10.74 624	8.32 620	22.98 629	5.46 620	13.36 628	5.12 620	9.92 624	5.08 619	10.40 626	5.53 622	12.58 626	3.80 624	8.00 625	3.50 621	7.02 624	3.83 621	7.14 625

DGTPSM_ROB	8.06 620	4.48 619	8.63 625	5.35 618	10.72 623	8.32 620	22.97 628	5.46 620	13.35 627	5.12 620	9.92 624	5.08 619	10.40 626	5.52 621	12.58 626	3.79 623	8.00 625	3.50 621	7.02 624	3.83 621	7.14 625

RAFT-FEzeroshot	22.43 634	17.33 633	15.98 627	22.02 632	23.31 636	38.34 636	53.82 639	24.05 636	28.39 637	20.61 636	21.76 635	20.88 635	23.92 638	23.41 635	27.42 639	14.07 631	17.69 633	11.83 632	14.02 632	14.69 630	14.97 632

RAFT-FE	22.43 634	17.33 633	15.98 627	22.02 632	23.31 636	38.34 636	53.82 639	24.05 636	28.39 637	20.61 636	21.76 635	20.88 635	23.92 638	23.41 635	27.42 639	14.07 631	17.69 633	11.83 632	14.02 632	14.69 630	14.97 632

CasAABBNet	22.42 633	17.33 633	16.01 629	22.01 631	23.28 635	38.32 635	53.80 638	24.14 638	28.41 639	20.60 635	21.77 637	20.89 637	23.91 637	23.43 637	27.36 637	14.07 631	17.69 633	11.83 632	14.01 631	14.67 629	14.95 631

Selective-RAFT-Error	22.47 637	17.37 637	16.09 630	22.06 634	23.34 638	38.39 638	53.83 641	24.29 641	28.47 641	20.74 638	21.83 639	20.81 634	23.90 636	23.54 640	27.53 641	14.08 634	17.69 633	11.82 631	14.00 630	14.69 630	15.00 634

FlowAnything	22.44 636	17.35 636	16.14 631	22.07 635	23.23 634	38.39 638	53.77 637	24.25 639	28.44 640	20.96 640	21.82 638	20.70 633	23.84 635	23.49 638	27.14 636	14.04 630	17.79 637	11.75 630	14.15 635	14.65 628	14.89 629

LSM0	22.87 638	17.28 632	18.96 632	22.19 636	29.04 640	38.42 640	53.71 636	24.28 640	28.31 636	20.78 639	21.00 632	21.43 638	24.16 640	23.50 639	27.39 638	14.09 635	17.38 632	11.84 635	14.04 634	14.73 633	14.89 629

HaxPig	15.71 629	18.52 638	19.18 633	16.89 628	15.89 630	7.73 619	7.60 620	13.31 633	10.82 626	15.42 630	14.91 629	15.98 631	14.92 631	15.58 631	15.98 631	18.95 636	16.73 631	19.46 636	18.08 636	19.26 635	19.05 638

DLNR_Zeroshot_test	10.40 623	1.82 615	19.49 634	120.77 640	13.11 629	0.06 11	0.13 125	0.23 332	0.10 47	0.07 47	0.10 142	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.13 517	0.04 24	0.06 124	0.04 46	51.54 640	0.04 49

DLNR-FE	10.43 624	1.83 616	19.53 635	120.75 639	13.06 628	0.06 11	0.13 125	0.23 332	0.10 47	0.07 47	0.10 142	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.13 517	0.04 24	0.06 124	0.04 46	52.01 641	0.04 49

MEDIAN_ROB	20.38 632	24.04 639	23.31 636	21.23 630	21.71 633	10.40 623	7.92 621	17.64 634	15.50 634	20.12 634	19.70 631	20.34 632	20.32 632	21.19 632	21.13 634	23.81 638	21.81 638	24.98 639	23.76 639	24.71 638	23.93 639

AVERAGE_ROB	24.90 639	29.20 640	28.14 637	24.89 637	24.64 639	17.75 629	11.12 622	21.45 635	19.93 635	25.12 641	24.46 640	25.12 641	25.46 641	24.69 641	22.83 635	29.76 639	27.13 639	28.97 641	27.95 641	29.91 639	29.47 640

test_example2	98.32 640	94.13 641	45.89 638	96.35 638	109.85 641	88.61 641	95.45 642	25.75 642	94.37 642	130.00 643	126.06 642	58.17 642	74.63 642	88.51 642	79.96 642	150.23 642	221.02 642	77.62 642	99.10 642	113.75 642	96.94 641

coex-ft	3.30 612	0.34 576	59.09 639	0.18 323	0.13 480	0.26 517	0.22 493	0.27 410	0.72 587	1.90 617	0.70 583	0.44 558	0.45 577	0.29 526	0.41 580	0.09 398	0.09 473	0.12 495	0.09 421	0.14 521	0.13 513

EDNetEfficientorigin	7.91 619	0.31 573	153.02 640	0.19 381	0.09 265	0.21 467	0.16 316	0.22 312	0.59 567	0.72 589	0.67 579	0.42 553	0.50 581	0.24 498	0.39 574	0.08 338	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.12 490	0.10 453

GS-Stereo							0.14 178	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

FSD					0.22 564	0.25 507	0.25 531	0.27 410	0.26 399	0.25 484	0.26 422	0.25 444	0.27 516	0.27 508	0.24 503	0.21 568	0.20 566	0.27 569	0.26 572	0.25 572

ccccc		285.66 642		368.85 641	370.60 642	123.16 642		115.05 643		126.68 642		122.83 643		252.94 643		384.56 643	353.86 643	254.69 643	223.00 643	425.87 643

ASD4		3.38 618

Low-res two-view benchmark