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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 45	0.20 86	0.16 3	0.22 63	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 102	0.13 163	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 25	0.20 86	0.23 29	0.19 20	0.40 67	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 45	0.23 176	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 145	0.14 196	0.10 6	0.10 37

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 69	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.18 39	0.17 6	0.21 52	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 38	0.24 87	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 79	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 127	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.19 59	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.20 86	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.38 210	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 62	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 38	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 48	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 77	0.15 2	0.27 74	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 48	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 293	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 293	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

CAS	0.34 169	0.13 3	0.25 16	1.28 584	0.30 387	0.46 269	0.38 341	0.48 112	0.47 187	0.34 107	0.52 179	0.24 55	0.19 34	0.29 10	0.27 148	0.69 576	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 250

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 52	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 67	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 87	0.33 39	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 59	0.27 74	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 77	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 86	0.26 60	0.19 20	0.38 53	0.43 162	0.21 17	0.21 18	0.27 69	0.17 16	0.36 56	0.23 65	0.12 40	0.11 160	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 104	0.20 32	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 62	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 73	0.12 218	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.14 1	0.40 222	0.27 132	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 75	0.29 157	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

water-stereo	0.28 105	0.14 16	0.29 52	0.35 114	0.19 59	0.36 190	0.23 81	0.62 195	0.38 134	0.39 145	0.62 213	0.41 170	0.35 216	0.28 8	0.27 148	0.14 115	0.13 289	0.13 68	0.12 129	0.12 59	0.10 37

depthmonostereo	0.29 116	0.14 16	0.31 77	0.35 114	0.17 23	0.46 269	0.27 132	0.69 254	0.57 227	0.35 114	0.42 132	0.31 93	0.35 216	0.35 53	0.27 148	0.14 115	0.12 218	0.13 68	0.12 129	0.11 22	0.10 37

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.18 39	0.21 18	0.20 32	0.37 44	0.35 103	0.33 104	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 127	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 25	0.19 59	0.23 29	0.19 20	0.44 99	0.33 84	0.36 118	0.30 75	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 151	0.22 134	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 77	0.14 2	0.41 95	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 52	0.34 77	0.16 12	0.26 60	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 48	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 32	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.38 73	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 38	0.14 2	0.52 186	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 84	0.14 16	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.27 74	0.34 256	0.41 74	0.31 65	0.29 76	0.43 135	0.49 219	0.25 98	0.47 149	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.12 130

Pointernet	0.27 97	0.14 16	0.33 105	0.35 114	0.23 176	0.35 180	0.21 52	0.72 282	0.38 134	0.39 145	0.36 110	0.34 112	0.25 98	0.36 56	0.25 100	0.15 183	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 38	0.22 65	0.40 86	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 198	0.86 581

trnet	0.27 97	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 197	0.23 81	0.52 135	0.72 289	0.42 162	0.51 170	0.34 112	0.26 116	0.39 79	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

CES	0.28 105	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 566	0.37 197	0.27 132	0.48 112	0.46 182	0.34 107	0.48 153	0.27 69	0.22 65	0.39 79	0.23 65	0.13 73	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.13 99	0.17 317

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 112	0.31 134	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 75	0.29 77	0.28 141	0.40 86	0.22 36	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.42 532	0.11 82

DDF-Stereo	0.26 84	0.15 38	0.30 64	0.36 134	0.29 369	0.19 9	0.20 32	0.32 20	0.31 65	0.26 49	0.26 47	0.29 77	0.29 157	0.38 73	0.24 79	0.17 284	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.70 569	0.12 130

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.41 74	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Replicate-Monster	0.26 84	0.15 38	1.07 524	0.30 11	0.17 23	0.38 210	0.19 20	0.43 92	0.39 144	0.23 30	0.21 18	0.23 48	0.21 53	0.45 127	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 221

zero-FE	0.25 73	0.15 38	0.30 64	0.35 114	0.29 369	0.19 9	0.20 32	0.35 36	0.31 65	0.26 49	0.27 53	0.29 77	0.29 157	0.33 39	0.24 79	0.17 284	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.64 566	0.12 130

DilatedVolume-Stereo	0.30 133	0.15 38	0.34 123	0.33 60	0.20 86	0.53 301	0.25 103	0.56 153	0.43 162	0.56 213	0.50 161	0.35 124	0.29 157	0.49 164	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.12 32	0.11 98	0.11 22	0.10 37

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 52	0.34 77	0.18 39	0.31 134	0.41 389	0.40 67	0.43 162	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 87	0.45 127	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 25	0.15 2	0.29 104	0.20 32	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 73	0.21 37	0.27 127	0.36 56	0.25 100	0.16 238	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 77	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 116	0.33 31	0.31 65	0.20 10	0.30 75	0.22 38	0.22 65	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.20 86	0.61 361	0.21 52	0.30 13	0.31 65	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 95	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 82

WCG-NET	0.28 105	0.15 38	0.33 105	0.33 60	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 58	0.80 343	0.46 178	0.49 157	0.39 152	0.25 98	0.40 86	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 151	0.19 59	0.22 21	0.18 12	0.42 79	0.35 103	0.22 26	0.28 63	0.24 55	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

WCG-NET（raft）	0.31 140	0.15 38	0.36 145	0.32 45	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 125	0.78 332	0.45 172	0.55 192	0.48 213	0.27 127	0.54 202	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.11 98	0.12 59	0.11 82

MoCha-V2	0.25 73	0.15 38	0.29 52	0.40 252	0.18 39	0.27 74	0.26 116	0.49 115	0.27 39	0.36 118	0.27 53	0.33 108	0.35 216	0.49 164	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.11 82

LoS	0.29 116	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 125	0.72 289	0.34 107	0.52 179	0.41 170	0.28 141	0.47 149	0.28 170	0.15 183	0.11 160	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 146	0.15 38	0.23 3	0.31 25	0.24 206	0.27 74	0.22 63	0.46 105	0.88 392	0.46 178	0.80 290	0.30 85	0.26 116	0.36 56	0.33 225	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.51 573	0.13 99	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 204	0.15 38	0.24 9	0.34 77	0.15 2	0.77 439	0.29 163	0.80 325	0.83 361	0.56 213	0.57 199	0.43 188	0.40 259	0.57 231	0.33 225	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.09 10	0.14 144	0.09 4

TANstereo	0.30 133	0.15 38	0.31 77	0.30 11	0.17 23	0.55 314	0.23 81	0.44 99	0.55 219	0.59 220	0.68 234	0.37 137	0.26 116	0.35 53	0.27 148	0.15 183	0.16 386	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.14 221

CREStereo	0.28 105	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 197	0.25 103	0.51 125	0.72 289	0.42 162	0.51 170	0.32 96	0.26 116	0.38 73	0.25 100	0.16 238	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
BStereo	0.27 97	0.16 57	0.88 499	0.34 77	0.22 134	0.22 21	0.31 208	0.39 58	0.41 150	0.26 49	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 170	0.10 13	0.12 218	0.12 32	0.16 262	0.12 59	0.14 221

Wave_Phase_stereo	0.30 133	0.16 57	0.88 499	0.34 77	0.22 134	0.64 387	0.31 208	0.54 149	0.41 150	0.26 49	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 170	0.10 13	0.12 218	0.12 32	0.16 262	0.12 59	0.14 221

NLSM3	0.26 84	0.16 57	0.30 64	0.38 181	0.21 112	0.34 170	0.27 132	0.57 160	0.47 187	0.28 68	0.35 104	0.29 77	0.24 87	0.42 103	0.27 148	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.15 228	0.12 59	0.10 37

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 237	0.36 190	0.30 179	0.42 79	0.28 45	0.26 49	0.28 63	0.24 55	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.18 318	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 130

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 237	0.36 190	0.30 179	0.42 79	0.27 39	0.30 83	0.28 63	0.23 48	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 130

gasm-f	0.24 63	0.16 57	0.27 33	0.33 60	0.25 237	0.25 55	0.36 303	0.42 79	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 55	0.30 175	0.36 56	0.23 65	0.18 318	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.15 198	0.12 130

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.20 86	0.44 255	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 73	0.38 145	0.24 87	0.32 26	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

GASTEREO	0.25 73	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.20 86	0.22 21	0.30 179	0.43 92	0.31 65	0.37 125	0.33 89	0.22 38	0.35 216	0.41 95	0.23 65	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.11 82

MSCF	0.25 73	0.16 57	0.33 105	0.39 210	0.20 86	0.20 12	0.31 208	0.43 92	0.31 65	0.36 118	0.33 89	0.23 48	0.35 216	0.36 56	0.23 65	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.13 99	0.11 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.39 210	0.21 112	0.18 7	0.21 52	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 170	0.28 75	0.29 157	0.26 3	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 130

HART	0.29 116	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.21 112	0.32 152	0.26 116	0.62 195	0.31 65	0.33 104	0.65 220	0.41 170	0.22 65	0.55 208	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.11 98	0.15 198	0.11 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 133	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.18 39	0.32 152	0.20 32	0.63 203	0.68 269	0.50 192	0.52 179	0.51 226	0.30 175	0.45 127	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.34 77	0.19 59	0.26 60	0.33 241	0.40 67	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 179	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

HUF	0.24 63	0.16 57	0.33 105	0.32 45	0.18 39	0.25 55	0.40 374	0.42 79	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 141	0.34 45	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.30 117	0.39 363	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 63	0.32 96	0.22 65	0.38 73	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

castereo++	0.26 84	0.16 57	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.75 432	0.20 32	0.37 44	0.47 187	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 141	0.39 79	0.19 5	0.14 115	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 22	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 73	0.16 57	0.34 123	0.39 210	0.27 316	0.33 159	0.20 32	0.38 53	0.36 111	0.26 49	0.31 86	0.25 61	0.21 53	0.48 160	0.24 79	0.20 373	0.11 160	0.13 68	0.10 63	0.17 279	0.15 250

castereo	0.28 105	0.16 57	0.32 90	0.35 114	0.21 112	0.40 222	0.42 399	0.50 123	0.66 261	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 234	0.33 39	0.24 79	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

999	0.27 97	0.16 57	0.35 138	0.36 134	0.24 206	0.31 134	0.27 132	0.49 115	0.38 134	0.26 49	0.30 75	0.39 152	0.23 77	0.63 300	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.14 221

U	0.45 309	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.71 567	3.55 601	0.20 32	0.41 74	0.38 134	0.26 49	0.23 29	0.24 55	0.22 65	0.26 3	0.22 36	0.15 183	0.09 25	0.88 579	0.13 163	0.13 99	0.11 82

Any-RAFT	0.35 186	0.16 57	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 293	0.22 63	0.88 357	0.73 296	0.53 204	0.73 245	0.64 300	0.28 141	0.46 142	0.24 79	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.12 130

LoS_RVC	0.27 97	0.16 57	0.27 33	0.32 45	0.30 387	0.44 255	0.34 256	0.41 74	0.33 84	0.31 86	0.51 170	0.29 77	0.32 189	0.36 56	0.28 170	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 368

EGLCR-Stereo	0.25 73	0.16 57	0.33 105	0.34 77	0.20 86	0.35 180	0.20 32	0.52 135	0.36 111	0.28 68	0.27 53	0.41 170	0.18 25	0.45 127	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.16 174	0.14 196	0.13 99	0.11 82

fff	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.37 221	0.16 57	0.49 331	0.34 77	0.19 59	0.30 117	0.30 179	0.68 246	0.91 415	0.70 299	0.77 266	0.43 188	0.69 429	0.45 127	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

test-3	0.34 169	0.16 57	0.43 247	0.39 210	0.21 112	0.43 247	0.22 63	0.63 203	0.78 332	0.71 306	0.45 140	0.64 300	0.27 127	0.43 112	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 169	0.16 57	0.43 247	0.39 210	0.21 112	0.43 247	0.23 81	0.63 203	0.78 332	0.68 284	0.45 140	0.64 300	0.27 127	0.43 112	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.10 37

DCANet	0.36 204	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.30 117	0.30 179	0.68 246	0.91 415	0.70 299	0.77 266	0.43 188	0.57 354	0.45 127	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

csc	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

cscssc	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

PMTNet	0.32 146	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 39	0.45 264	0.22 63	0.56 153	0.63 245	0.46 178	0.54 186	0.39 152	0.34 212	0.48 160	0.24 79	0.75 578	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.32 45	0.21 112	0.64 387	0.19 20	0.31 16	0.37 127	0.23 30	0.30 75	0.27 69	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

DA	0.29 116	0.17 88	0.31 77	0.40 252	0.20 86	0.74 426	0.33 241	0.47 108	0.44 169	0.34 107	0.39 121	0.39 152	0.32 189	0.32 26	0.24 79	0.15 183	0.11 160	0.16 174	0.11 98	0.15 198	0.10 37

GGEV	0.29 116	0.17 88	0.31 77	0.40 252	0.20 86	0.74 426	0.33 241	0.47 108	0.44 169	0.34 107	0.39 121	0.39 152	0.32 189	0.32 26	0.24 79	0.15 183	0.11 160	0.16 174	0.11 98	0.15 198	0.10 37

AdaDepth	0.22 39	0.17 88	0.32 90	0.37 151	0.18 39	0.34 170	0.22 63	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 218	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.12 130

3.25w_new	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 247	0.20 32	0.37 44	0.30 60	0.37 125	0.28 63	0.22 38	0.25 98	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 247	0.20 32	0.37 44	0.30 60	0.37 125	0.28 63	0.22 38	0.25 98	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 39	0.17 88	0.30 64	0.31 25	0.19 59	0.43 247	0.24 95	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 53	0.17 5	0.22 65	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

xyz-stereo	4.23 606	0.17 88	61.76 638	0.34 77	0.16 12	12.16 617	0.37 319	0.58 168	0.68 269	1.01 486	3.36 593	0.77 378	0.82 486	1.21 525	0.40 313	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.11 98	0.13 99	0.10 37

fffft	0.25 73	0.17 88	0.37 162	0.36 134	0.22 134	0.28 92	0.36 303	0.42 79	0.24 28	0.36 118	0.23 29	0.27 69	0.22 65	0.52 186	0.27 148	0.12 40	0.09 25	0.16 174	0.12 129	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
tt45	0.27 97	0.17 88	0.34 123	0.35 114	0.23 176	0.38 210	0.28 153	0.46 105	0.28 45	0.40 153	0.27 53	0.38 145	0.25 98	0.57 231	0.26 130	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.12 59	0.14 221

RAStereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.40 252	0.21 112	0.23 29	0.26 116	0.42 79	0.45 178	0.23 30	0.34 98	0.30 85	0.19 34	0.34 45	0.25 100	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.11 82

IGEV++	0.24 63	0.17 88	0.31 77	0.38 181	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.50 123	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 85	0.22 65	0.31 20	0.28 170	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.13 174

MSKI-zero shot	0.32 146	0.17 88	0.34 123	0.39 210	0.21 112	0.32 152	0.22 63	0.61 189	0.43 162	0.52 201	0.64 217	0.61 286	0.20 44	0.74 388	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.12 59	0.12 130

UniTT-Stereo	0.27 97	0.17 88	0.37 162	0.40 252	0.27 316	0.30 117	0.28 153	0.39 58	0.31 65	0.29 76	0.46 145	0.27 69	0.25 98	0.47 149	0.34 240	0.17 284	0.13 289	0.13 68	0.12 129	0.14 144	0.12 130

MIM_Stereo	0.38 236	0.17 88	0.53 371	0.37 151	0.24 206	0.27 74	0.24 95	0.70 269	0.54 214	0.72 318	1.00 394	0.63 294	0.29 157	0.64 315	0.38 298	0.13 73	0.14 324	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.11 82

AEACV	0.27 97	0.17 88	0.31 77	0.34 77	0.45 515	0.26 60	0.28 153	0.37 44	0.32 78	0.30 83	0.46 145	0.31 93	0.37 238	0.36 56	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.11 82

MC-Stereo	0.28 105	0.17 88	0.32 90	0.38 181	0.20 86	0.26 60	0.26 116	0.49 115	0.37 127	0.37 125	0.61 210	0.41 170	0.31 183	0.55 208	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 186	0.17 88	0.34 123	0.38 181	0.22 134	0.31 134	0.34 256	0.68 246	1.24 523	0.45 172	0.65 220	0.47 208	0.43 273	0.38 73	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.11 82

HHNet	0.41 275	0.17 88	0.41 215	0.34 77	0.37 465	0.33 159	0.34 256	0.69 254	0.75 306	0.86 407	1.30 496	0.52 231	0.32 189	0.52 186	0.35 257	0.15 183	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.15 198	0.24 442

DEmStereo	0.48 347	0.17 88	0.50 344	0.38 181	0.25 237	0.59 352	0.34 256	0.63 203	0.74 303	0.89 429	1.66 540	0.58 260	1.06 533	0.60 272	0.42 323	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.16 262	0.14 144	0.15 250

DRaft	0.49 365	0.17 88	0.47 299	0.37 151	0.25 237	0.58 339	0.40 374	0.65 217	0.85 374	1.02 489	1.75 547	0.50 222	0.82 486	0.63 300	0.40 313	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.16 262	0.14 144	0.15 250

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 88	0.41 215	0.37 151	0.23 176	0.57 333	0.24 95	0.60 183	0.70 277	1.19 527	3.94 600	0.56 247	0.38 242	0.65 322	0.36 273	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.14 196	0.12 59	0.13 174

XX-Stereo	0.37 221	0.17 88	0.45 270	0.55 511	0.36 458	0.38 210	0.20 32	0.60 183	0.30 60	0.46 178	1.30 496	0.73 358	0.26 116	0.56 218	0.26 130	0.16 238	0.11 160	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.10 37

111	0.40 264	0.17 88	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.52 293	0.28 153	0.74 295	1.16 508	0.50 192	0.91 352	0.63 294	0.48 302	0.61 280	0.35 257	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.13 99	0.13 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 204	0.17 88	0.41 215	0.35 114	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 217	0.73 296	0.68 284	1.01 397	0.56 247	0.40 259	0.42 103	0.30 195	0.11 29	0.09 25	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.10 37

CFNet-RSSM	0.34 169	0.17 88	0.45 270	0.39 210	0.22 134	0.35 180	0.23 81	0.73 293	0.84 366	0.65 262	0.54 186	0.57 252	0.28 141	0.46 142	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.13 99	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 169	0.17 88	0.44 258	0.39 210	0.23 176	0.34 170	0.22 63	0.70 269	0.75 306	0.60 224	0.59 205	0.58 260	0.29 157	0.45 127	0.26 130	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.12 130

WQFJX	0.32 146	0.18 115	0.33 105	0.39 210	0.27 316	0.60 358	0.30 179	0.53 146	0.47 187	0.39 145	0.38 118	0.34 112	0.33 201	0.61 280	0.40 313	0.14 115	0.17 406	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.14 221

NLSM1	0.32 146	0.18 115	0.34 123	0.39 210	0.25 237	0.66 398	0.27 132	0.57 160	0.50 200	0.37 125	0.53 183	0.29 77	0.28 141	0.54 202	0.32 212	0.16 238	0.17 406	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.12 130

IGEV-FE	0.34 169	0.18 115	0.67 436	0.39 210	0.28 341	0.30 117	0.25 103	0.74 295	0.31 65	0.62 234	0.57 199	0.54 239	0.25 98	0.53 195	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

S2M2_XL	0.19 9	0.18 115	0.27 33	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 47	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 284	0.16 386	0.15 145	0.13 163	0.15 198	0.12 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 25	0.18 115	0.29 52	0.32 45	0.18 39	0.27 74	0.22 63	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 53	0.44 123	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

qwe	0.22 39	0.18 115	0.28 45	0.31 25	0.18 39	0.29 104	0.21 52	0.38 53	0.32 78	0.35 114	0.30 75	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 115	0.31 77	0.31 25	0.18 39	0.31 134	0.18 12	0.32 20	0.31 65	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 65	0.45 127	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.5w	0.21 25	0.18 115	0.31 77	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.25 103	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 79	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 115	0.28 45	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 256	0.36 40	0.28 45	0.34 107	0.26 47	0.17 5	0.22 65	0.36 56	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.29 52	0.30 11	0.18 39	0.27 74	0.23 81	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 47	0.22 38	0.26 116	0.50 171	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.30 64	0.32 45	0.16 12	0.28 92	0.38 341	0.38 53	0.35 103	0.32 99	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

xyz-stereo-finetune	0.33 161	0.18 115	0.36 145	0.33 60	0.18 39	0.57 333	0.31 208	0.58 168	0.69 276	0.45 172	0.54 186	0.38 145	0.33 201	0.56 218	0.36 273	0.12 40	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.12 130

LG-Stereo	0.24 63	0.18 115	0.40 205	0.39 210	0.20 86	0.22 21	0.27 132	0.32 20	0.36 111	0.26 49	0.44 136	0.22 38	0.16 13	0.37 65	0.27 148	0.11 29	0.12 218	0.16 174	0.15 228	0.13 99	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 133	0.18 115	0.39 193	0.40 252	0.24 206	0.42 244	0.42 399	0.63 203	0.41 150	0.37 125	0.35 104	0.32 96	0.26 116	0.53 195	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.12 129	0.15 198	0.10 37

SCV_C0	0.26 84	0.18 115	0.34 123	0.35 114	0.24 206	0.23 29	0.28 153	0.51 125	0.36 111	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 231	0.22 36	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.16 243	0.12 130

AIO-test1	0.38 236	0.18 115	0.38 174	0.50 458	0.24 206	0.46 269	0.30 179	0.70 269	1.19 514	0.40 153	0.71 240	0.45 197	0.29 157	0.53 195	0.27 148	0.15 183	0.13 289	0.19 310	0.21 419	0.13 99	0.17 317

GIP-stereo	0.24 63	0.18 115	0.30 64	0.37 151	0.24 206	0.26 60	0.20 32	0.46 105	0.36 111	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

tg	0.33 161	0.18 115	0.37 162	0.39 210	0.22 134	0.38 210	0.26 116	0.70 269	0.56 225	0.47 184	0.65 220	0.42 180	0.24 87	0.55 208	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 269	0.17 315	0.14 144	0.11 82

model_zeroshot	0.33 161	0.18 115	0.48 319	0.39 210	0.28 341	0.45 264	0.25 103	0.63 203	0.45 178	0.61 232	0.50 161	0.51 226	0.25 98	0.45 127	0.26 130	0.16 238	0.13 289	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.13 174

AIO-Stereo	0.25 73	0.18 115	0.34 123	0.37 151	0.18 39	0.28 92	0.30 179	0.48 112	0.27 39	0.29 76	0.30 75	0.32 96	0.17 16	0.52 186	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.10 37

RSM++	0.25 73	0.18 115	0.34 123	0.36 134	0.20 86	0.28 92	0.30 179	0.51 125	0.32 78	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 53	0.50 171	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.10 37

RSM	0.25 73	0.18 115	0.33 105	0.36 134	0.20 86	0.27 74	0.34 256	0.51 125	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 53	0.56 218	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.14 144	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 146	0.18 115	0.33 105	0.39 210	0.22 134	0.26 60	0.29 163	0.67 236	0.80 343	0.53 204	0.51 170	0.58 260	0.20 44	0.47 149	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.11 82

gcap-zeroshot	0.34 169	0.18 115	0.52 363	0.38 181	0.22 134	0.49 282	0.27 132	0.52 135	0.34 89	0.64 253	0.50 161	0.83 395	0.34 212	0.48 160	0.24 79	0.13 73	0.11 160	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.12 130

testlalala2	0.36 204	0.18 115	0.45 270	0.89 570	0.53 541	0.44 255	0.26 116	0.61 189	0.49 196	0.68 284	0.56 195	0.44 195	0.24 87	0.34 45	0.31 202	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.10 63	0.13 99	0.13 174

MaDis-Stereo	0.26 84	0.18 115	0.36 145	0.36 134	0.26 283	0.27 74	0.27 132	0.43 92	0.35 103	0.27 64	0.26 47	0.41 170	0.28 141	0.40 86	0.28 170	0.16 238	0.14 324	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.12 130

IGEV_Zeroshot_test	0.34 169	0.18 115	0.67 436	0.39 210	0.28 341	0.30 117	0.25 103	0.74 295	0.31 65	0.62 234	0.57 199	0.54 239	0.25 98	0.53 195	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

MIF-Stereo (partial)	0.31 140	0.18 115	0.37 162	0.41 286	0.31 409	0.28 92	0.23 81	0.47 108	0.42 160	0.31 86	0.63 214	0.36 135	0.35 216	0.57 231	0.31 202	0.17 284	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.18 304	0.14 221

RAFT-Test	0.34 169	0.18 115	0.37 162	0.38 181	0.23 176	0.50 285	0.23 81	0.69 254	0.40 146	0.60 224	0.85 322	0.61 286	0.28 141	0.46 142	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

4D-IteraStereo	0.33 161	0.18 115	0.40 205	0.40 252	0.24 206	0.32 152	0.27 132	0.58 168	0.72 289	0.65 262	0.54 186	0.42 180	0.23 77	0.45 127	0.28 170	0.14 115	0.09 25	0.19 310	0.16 262	0.16 243	0.11 82

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 115	0.35 138	0.35 114	0.19 59	0.27 74	0.25 103	0.55 150	0.23 23	0.27 64	0.25 43	0.34 112	0.19 34	0.58 251	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.10 37

DCRE	0.37 221	0.18 115	0.46 287	0.45 392	0.32 425	0.42 244	0.37 319	0.63 203	0.51 204	0.47 184	0.94 360	0.56 247	0.36 234	0.52 186	0.32 212	0.14 115	0.13 289	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.13 174

test_4	0.36 204	0.18 115	0.31 77	0.44 368	0.25 237	0.20 12	0.34 256	0.56 153	0.41 150	0.59 220	1.45 524	0.43 188	0.25 98	0.63 300	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.19 372	0.15 198	0.11 82

CrosDoStereo	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.24 206	0.40 222	1.18 576	0.67 236	0.86 379	0.94 456	1.37 505	0.63 294	0.77 470	0.65 322	0.45 355	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.14 221

DeepStereo_LL	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.24 206	0.40 222	1.18 576	0.67 236	0.86 379	0.94 456	1.37 505	0.63 294	0.77 470	0.65 322	0.45 355	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.14 221

THIR-Stereo	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.23 176	0.75 432	0.67 511	0.66 226	0.87 388	1.02 489	1.40 511	0.72 347	0.76 463	0.62 289	0.42 323	0.15 183	0.11 160	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.15 250

PFNet	0.42 282	0.18 115	0.58 394	0.43 349	0.24 206	0.43 247	0.32 231	0.74 295	0.78 332	1.00 481	0.74 254	0.68 326	0.39 253	0.72 375	0.37 289	0.16 238	0.10 63	0.20 340	0.15 228	0.16 243	0.13 174

RAFT-345	0.40 264	0.18 115	0.40 205	0.38 181	0.22 134	0.33 159	0.26 116	0.61 189	0.51 204	0.74 329	1.79 548	0.45 197	0.33 201	0.66 330	0.36 273	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.14 196	0.13 99	0.13 174

R-Stereo Train	0.39 252	0.18 115	0.42 236	0.42 328	0.26 283	0.40 222	0.32 231	0.72 282	0.34 89	0.89 429	1.28 489	0.57 252	0.35 216	0.42 103	0.32 212	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 252	0.18 115	0.42 236	0.42 328	0.26 283	0.40 222	0.32 231	0.72 282	0.34 89	0.89 429	1.28 489	0.57 252	0.35 216	0.42 103	0.32 212	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DStereoRT	0.74 484	0.19 155	0.50 344	0.51 474	0.33 436	1.10 517	0.34 256	0.82 331	0.76 314	0.78 348	1.05 420	0.51 226	0.73 453	0.76 398	0.48 376	0.16 238	0.13 289	3.96 619	1.37 608	0.19 338	0.14 221

WQFJA1	0.32 146	0.19 155	0.34 123	0.39 210	0.26 283	0.62 369	0.30 179	0.56 153	0.47 187	0.37 125	0.39 121	0.38 145	0.33 201	0.50 171	0.42 323	0.14 115	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

WQFJX1	0.33 161	0.19 155	0.34 123	0.41 286	0.28 341	0.53 301	0.33 241	0.51 125	0.50 200	0.39 145	0.36 110	0.34 112	0.31 183	0.69 357	0.39 305	0.15 183	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.16 243	0.14 221

NLMM	0.32 146	0.19 155	0.34 123	0.39 210	0.26 283	0.62 369	0.30 179	0.56 153	0.47 187	0.37 125	0.39 121	0.38 145	0.33 201	0.49 164	0.42 323	0.14 115	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

FE-Mocha	0.32 146	0.19 155	0.50 344	0.38 181	0.27 316	0.30 117	0.20 32	0.71 277	0.36 111	0.65 262	0.56 195	0.54 239	0.25 98	0.38 73	0.22 36	0.15 183	0.10 63	0.17 219	0.16 262	0.13 99	0.12 130

FlowAnything_test	0.29 116	0.19 155	0.39 193	0.47 422	0.26 283	0.46 269	0.25 103	0.43 92	0.31 65	0.29 76	0.26 47	0.35 124	0.26 116	0.40 86	0.37 289	0.21 390	0.15 354	0.22 397	0.26 492	0.16 243	0.16 296

asda	0.21 25	0.19 155	0.29 52	0.31 25	0.17 23	0.25 55	0.23 81	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 53	0.40 86	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

4w-stereo	0.21 25	0.19 155	0.31 77	0.31 25	0.17 23	0.29 104	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 87	0.41 95	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

G2L-ROB	0.47 335	0.19 155	0.42 236	0.35 114	0.22 134	0.57 333	0.42 399	1.14 467	0.71 288	0.84 396	0.75 256	1.09 483	0.53 327	0.74 388	0.53 401	0.17 284	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.17 279	0.19 368

xyz-stereo-finetune2	0.36 204	0.19 155	0.38 174	0.32 45	0.19 59	0.82 462	0.29 163	0.52 135	0.32 78	0.51 195	0.78 277	0.43 188	0.45 288	0.69 357	0.44 346	0.13 73	0.12 218	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.13 174

MM-Stereo_test3	0.34 169	0.19 155	0.31 77	0.41 286	0.25 237	0.35 180	0.44 415	0.72 282	0.92 420	0.46 178	0.52 179	0.41 170	0.29 157	0.44 123	0.28 170	0.16 238	0.15 354	0.17 219	0.13 163	0.14 144	0.13 174

MM-Stereo_test1	0.33 161	0.19 155	0.36 145	0.41 286	0.23 176	0.36 190	0.45 418	0.58 168	0.54 214	0.60 224	0.50 161	0.38 145	0.37 238	0.60 272	0.26 130	0.15 183	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.12 130

SCV	0.26 84	0.19 155	0.33 105	0.35 114	0.21 112	0.27 74	0.34 256	0.56 153	0.28 45	0.24 37	0.28 63	0.37 137	0.23 77	0.49 164	0.22 36	0.18 318	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.15 198	0.11 82

SMoEStereo_RVC	0.26 84	0.19 155	0.35 138	0.35 114	0.22 134	0.36 190	0.32 231	0.39 58	0.34 89	0.37 125	0.30 75	0.33 108	0.24 87	0.53 195	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.12 129	0.12 59	0.11 82

PAM_32	0.46 319	0.19 155	0.67 436	0.39 210	0.24 206	0.75 432	0.27 132	0.95 385	0.34 89	0.68 284	0.44 136	1.91 566	0.65 409	0.62 289	0.26 130	0.15 183	0.10 63	0.16 174	0.15 228	0.14 144	0.13 174

PAM	0.46 319	0.19 155	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.75 432	0.33 241	0.85 341	0.34 89	0.70 299	0.46 145	1.83 561	0.63 392	0.61 280	0.26 130	0.15 183	0.10 63	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

UGAM-zero	0.46 319	0.19 155	0.62 405	0.37 151	0.23 176	0.34 170	0.21 52	1.15 471	0.39 144	0.66 275	0.61 210	1.70 558	0.91 506	0.75 394	0.25 100	0.14 115	0.11 160	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.13 174

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 155	0.40 205	0.36 134	0.23 176	0.37 197	0.30 179	0.39 58	0.44 169	0.31 86	0.51 170	0.40 164	0.24 87	0.43 112	0.26 130	0.15 183	0.12 218	0.15 145	0.13 163	0.14 144	0.13 174

testlalala	0.28 105	0.19 155	0.43 247	0.34 77	0.23 176	0.45 264	0.30 179	0.43 92	0.29 55	0.68 284	0.49 157	0.35 124	0.25 98	0.32 26	0.25 100	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.09 10	0.11 22	0.11 82

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 155	0.40 205	0.38 181	0.19 59	0.38 210	0.23 81	0.57 160	0.41 150	0.45 172	0.49 157	0.39 152	0.27 127	0.33 39	0.23 65	0.14 115	0.12 218	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.11 82

DisPM	0.39 252	0.19 155	0.44 258	0.41 286	0.27 316	0.24 41	0.31 208	0.65 217	0.57 227	0.87 415	0.87 333	0.60 281	0.32 189	0.76 398	0.32 212	0.18 318	0.12 218	0.19 310	0.17 315	0.15 198	0.20 391

iRaft-Stereo_20w	0.39 252	0.19 155	0.57 390	0.37 151	0.27 316	0.31 134	0.24 95	1.44 553	0.29 55	0.69 293	0.53 183	0.60 281	0.42 267	0.83 430	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.13 163	0.15 198	0.13 174

GLC_STEREO	0.29 116	0.19 155	0.27 33	0.44 368	0.19 59	0.31 134	0.26 116	0.47 108	0.43 162	0.37 125	0.47 151	0.41 170	0.23 77	0.50 171	0.34 240	0.14 115	0.18 426	0.19 310	0.16 262	0.16 243	0.13 174

GMOStereo	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

error version	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

test-v	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

test_3	0.36 204	0.19 155	0.44 258	0.44 368	0.23 176	0.48 277	0.36 303	0.66 226	0.82 356	0.64 253	0.45 140	0.68 326	0.25 98	0.41 95	0.31 202	0.12 40	0.10 63	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.11 82

PFNet+	0.40 264	0.19 155	0.49 331	0.39 210	0.25 237	0.28 92	0.23 81	0.64 216	0.70 277	0.85 400	0.79 287	0.64 300	0.35 216	0.72 375	0.34 240	0.19 350	0.14 324	0.23 418	0.20 397	0.16 243	0.20 391

ASMatch	0.48 347	0.19 155	0.45 270	0.39 210	0.28 341	0.37 197	0.26 116	0.74 295	0.68 269	0.76 338	2.34 567	0.61 286	0.52 323	0.62 289	0.37 289	0.14 115	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.21 409

SST-Stereo	0.40 264	0.19 155	0.45 270	0.42 328	0.25 237	0.25 55	0.21 52	0.66 226	0.47 187	1.08 511	0.79 287	0.72 347	0.43 273	0.77 406	0.35 257	0.16 238	0.11 160	0.20 340	0.16 262	0.19 338	0.15 250

RAFT_R40	0.40 264	0.19 155	0.44 258	0.43 349	0.25 237	0.23 29	0.26 116	0.67 236	0.67 264	0.98 474	0.78 277	0.72 347	0.43 273	0.76 398	0.35 257	0.16 238	0.11 160	0.20 340	0.16 262	0.18 304	0.14 221

GrayStereo	0.49 365	0.19 155	0.42 236	0.46 413	0.28 341	0.53 301	0.67 511	0.69 254	0.63 245	1.02 489	1.47 527	0.78 380	0.76 463	0.56 218	0.33 225	0.14 115	0.12 218	0.17 219	0.17 315	0.15 198	0.29 479

test-2	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

test-1	0.36 204	0.19 155	0.71 456	0.46 413	0.26 283	0.44 255	0.36 303	0.60 183	0.59 230	0.48 187	0.67 232	0.53 235	0.36 234	0.40 86	0.29 189	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.14 196	0.15 198	0.16 296

GMM-Stereo	0.44 299	0.19 155	0.36 145	0.42 328	0.25 237	0.51 289	0.47 429	0.71 277	0.53 210	0.76 338	1.37 505	0.76 372	0.38 242	0.60 272	0.33 225	0.15 183	0.10 63	0.20 340	0.19 372	0.16 243	0.27 465

Prome-Stereo	0.46 319	0.19 155	0.35 138	0.44 368	0.26 283	0.40 222	0.45 418	0.68 246	0.44 169	0.96 464	1.84 551	0.59 275	0.67 419	0.61 280	0.32 212	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.14 196	0.16 243	0.29 479

iRaftStereo_RVC	0.32 146	0.19 155	0.37 162	0.39 210	0.22 134	0.31 134	0.29 163	0.68 246	0.51 204	0.49 189	0.66 227	0.37 137	0.23 77	0.45 127	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 269	0.17 315	0.15 198	0.12 130

raft+_RVC	0.38 236	0.19 155	0.35 138	0.37 151	0.25 237	0.45 264	0.37 319	0.78 318	0.89 405	0.51 195	0.78 277	0.50 222	0.29 157	0.53 195	0.40 313	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.12 130

raftrobust	0.34 169	0.19 155	0.36 145	0.41 286	0.27 316	0.30 117	0.25 103	0.71 277	0.63 245	0.58 218	0.55 192	0.45 197	0.46 293	0.51 179	0.29 189	0.16 238	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.13 174

AFF-stereo	0.38 236	0.19 155	0.39 193	0.37 151	0.21 112	0.27 74	0.31 208	0.65 217	0.66 261	0.64 253	1.13 450	0.76 372	0.39 253	0.55 208	0.33 225	0.11 29	0.09 25	0.16 174	0.16 262	0.13 99	0.11 82

EAI-Stereo	0.34 169	0.19 155	0.44 258	0.39 210	0.21 112	0.31 134	0.30 179	1.15 471	0.30 60	0.49 189	0.75 256	0.36 135	0.28 141	0.62 289	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.13 163	0.13 99	0.12 130

4.5_new	0.21 25	0.20 196	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 116	0.32 20	0.28 45	0.32 99	0.28 63	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 196	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 116	0.32 20	0.28 45	0.32 99	0.28 63	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

3w_stereo	0.24 63	0.20 196	0.37 162	0.33 60	0.16 12	0.32 152	0.42 399	0.41 74	0.38 134	0.31 86	0.27 53	0.16 3	0.26 116	0.34 45	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

G2L-Stereo_test	0.48 347	0.20 196	0.40 205	0.34 77	0.23 176	0.57 333	0.58 489	1.10 444	0.77 322	0.86 407	0.94 360	0.95 440	0.54 339	0.68 351	0.60 423	0.16 238	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.15 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 282	0.20 196	0.74 470	0.38 181	0.43 504	0.39 218	0.26 116	0.94 378	0.49 196	0.53 204	0.77 266	0.93 436	0.45 288	0.63 300	0.24 79	0.16 238	0.10 63	0.17 219	0.18 342	0.20 355	0.20 391

H2IRNET	0.37 221	0.20 196	0.33 105	0.38 181	0.25 237	0.27 74	0.23 81	0.59 173	0.72 289	0.39 145	0.90 349	0.74 364	0.55 345	0.52 186	0.43 330	0.15 183	0.13 289	0.18 269	0.20 397	0.16 243	0.13 174

MyStereo8	0.40 264	0.20 196	0.54 375	0.41 286	0.29 369	0.53 301	0.29 163	0.65 217	0.49 196	0.71 306	0.98 387	0.58 260	0.43 273	0.50 171	0.51 391	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.19 338	0.19 368

CoDeX	0.47 335	0.20 196	0.49 331	0.42 328	0.25 237	0.75 432	0.36 303	1.27 522	0.80 343	0.82 377	0.96 373	0.62 292	0.57 354	0.60 272	0.36 273	0.17 284	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.16 243	0.14 221

plain	0.31 140	0.20 196	0.50 344	0.39 210	0.29 369	0.27 74	0.30 179	0.44 99	0.35 103	0.31 86	0.66 227	0.30 85	0.31 183	0.65 322	0.31 202	0.17 284	0.13 289	0.20 340	0.15 228	0.17 279	0.12 130

CASnet	0.30 133	0.20 196	0.33 105	0.41 286	0.16 12	0.26 60	0.24 95	0.52 135	0.53 210	0.52 201	0.54 186	0.39 152	0.24 87	0.40 86	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.22 397	0.18 342	0.18 304	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 186	0.20 196	0.47 299	0.40 252	0.25 237	0.33 159	0.31 208	0.76 309	0.38 134	0.43 166	0.57 199	0.79 382	0.44 283	0.71 369	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

HanStereo	0.35 186	0.20 196	0.47 299	0.40 252	0.25 237	0.33 159	0.31 208	0.76 309	0.38 134	0.43 166	0.57 199	0.79 382	0.44 283	0.71 369	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

anonymousdsp2	0.35 186	0.20 196	0.43 247	0.37 151	0.24 206	0.48 277	0.31 208	0.86 345	0.65 258	0.55 210	0.50 161	0.50 222	0.34 212	0.56 218	0.31 202	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.16 243	0.14 221

knoymous	0.36 204	0.20 196	0.31 77	0.31 25	0.22 134	0.36 190	0.29 163	0.61 189	0.64 253	0.67 278	0.70 238	0.60 281	0.40 259	0.58 251	0.34 240	0.17 284	0.11 160	0.20 340	0.11 98	0.17 279	0.18 335

anonymousa	0.49 365	0.20 196	0.42 236	0.38 181	0.23 176	0.91 477	0.35 281	0.75 302	0.62 234	0.85 400	1.54 533	1.06 473	0.66 416	0.51 179	0.43 330	0.16 238	0.13 289	0.19 310	0.21 419	0.16 243	0.14 221

riskmin	0.38 236	0.20 196	0.39 193	0.32 45	0.23 176	0.53 301	0.30 179	0.63 203	0.80 343	0.49 189	0.56 195	0.73 358	0.58 363	0.55 208	0.36 273	0.17 284	0.11 160	0.19 310	0.13 163	0.19 338	0.20 391

DCANet-4	0.36 204	0.20 196	0.48 319	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.66 226	0.92 420	0.69 293	0.78 277	0.40 164	0.47 297	0.45 127	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

tt	6.20 611	0.20 196	5.89 602	3.55 614	2.07 603	11.26 616	19.21 621	11.74 619	5.46 608	2.69 593	2.04 562	4.87 605	6.25 612	3.70 603	7.09 611	8.32 623	11.17 627	4.93 620	5.41 622	5.74 617	2.37 613

RAFT_CTSACE	0.45 309	0.20 196	0.44 258	0.45 392	0.27 316	0.34 170	0.39 363	0.60 183	0.73 296	0.76 338	1.44 521	0.83 395	0.38 242	1.08 505	0.26 130	0.12 40	0.13 289	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.11 82

IPLG	0.39 252	0.20 196	0.59 395	0.40 252	0.24 206	0.54 308	0.27 132	0.75 302	0.63 245	0.84 396	0.81 297	0.32 96	0.32 189	0.60 272	0.45 355	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.12 130

LCNet	0.41 275	0.20 196	0.32 90	0.44 368	0.24 206	0.47 274	0.29 163	0.67 236	0.53 210	0.72 318	1.03 410	0.66 318	0.60 374	0.58 251	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.19 310	0.19 372	0.21 379	0.36 519

AAGNet	1.43 567	0.20 196	0.48 319	0.44 368	0.25 237	0.29 104	0.31 208	0.65 217	0.68 269	0.97 469	0.86 325	0.67 325	0.62 386	0.64 315	20.63 622	0.16 238	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.19 338	0.12 130

STrans-v2	0.46 319	0.20 196	0.48 319	0.40 252	0.24 206	0.55 314	0.50 448	1.07 433	0.73 296	0.65 262	1.05 420	0.72 347	0.69 429	0.72 375	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.14 196	0.13 99	0.12 130

TransformOpticalFlow	0.44 299	0.20 196	0.47 299	0.41 286	0.23 176	0.37 197	0.47 429	0.94 378	0.76 314	0.65 262	1.14 455	0.73 358	0.56 352	0.76 398	0.32 212	0.15 183	0.10 63	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.13 174

NF-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.45 270	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.57 252	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

OCTAStereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

PSM-softLoss	0.38 236	0.20 196	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.35 281	0.69 254	0.46 182	0.62 234	0.82 301	0.59 275	0.33 201	0.70 364	0.39 305	0.19 350	0.12 218	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.22 427

KMStereo	0.38 236	0.20 196	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.35 281	0.69 254	0.46 182	0.62 234	0.82 301	0.59 275	0.33 201	0.70 364	0.39 305	0.19 350	0.12 218	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.22 427

NRIStereo	0.36 204	0.20 196	0.45 270	0.41 286	0.23 176	0.34 170	0.26 116	0.65 217	0.55 219	0.64 253	0.63 214	0.56 247	0.37 238	0.65 322	0.37 289	0.15 183	0.11 160	0.18 269	0.15 228	0.17 279	0.14 221

PSM-AAD	0.48 347	0.20 196	0.37 162	0.43 349	0.23 176	0.56 328	0.50 448	0.65 217	0.70 277	1.07 507	1.12 443	0.58 260	0.92 511	0.61 280	0.32 212	0.15 183	0.11 160	0.25 448	0.26 492	0.18 304	0.43 546

FTStereo	0.56 427	0.20 196	0.37 162	0.41 286	0.25 237	0.40 222	0.79 544	0.66 226	0.43 162	1.09 513	3.27 588	0.70 334	0.73 453	0.55 208	0.33 225	0.14 115	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.15 198	0.30 488

KYRaft	0.48 347	0.20 196	0.38 174	0.44 368	0.23 176	0.44 255	0.37 319	0.66 226	0.41 150	0.94 456	1.73 544	0.79 382	0.41 265	0.63 300	0.31 202	0.16 238	0.11 160	0.18 269	0.22 437	0.16 243	0.78 576

RE-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

Pruner-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.45 270	0.40 252	0.25 237	0.22 21	0.24 95	0.67 236	0.55 219	0.89 429	0.76 262	0.68 326	0.29 157	0.62 289	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.17 315	0.17 279	0.18 335

TVStereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

IRAFT_RVC	0.42 282	0.20 196	0.48 319	0.44 368	0.24 206	0.27 74	0.54 475	0.74 295	0.77 322	0.76 338	0.80 290	0.73 358	0.51 321	0.70 364	0.36 273	0.17 284	0.10 63	0.21 382	0.16 262	0.16 243	0.14 221

cross-raft	0.34 169	0.20 196	0.37 162	0.44 368	0.23 176	0.32 152	0.35 281	0.74 295	0.40 146	0.60 224	0.77 266	0.57 252	0.27 127	0.43 112	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.13 163	0.15 198	0.11 82

NLMM1	0.33 161	0.21 233	0.36 145	0.41 286	0.25 237	0.55 314	0.33 241	0.55 150	0.63 245	0.42 162	0.44 136	0.30 85	0.25 98	0.63 300	0.38 298	0.16 238	0.18 426	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.13 174

NLCSM	0.34 169	0.21 233	0.34 123	0.44 368	0.29 369	0.54 308	0.36 303	0.52 135	0.47 187	0.46 178	0.37 115	0.34 112	0.34 212	0.71 369	0.41 318	0.16 238	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.17 279	0.16 296

4.25_new	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

coex_refinement	0.53 402	0.21 233	0.39 193	0.44 368	0.30 387	0.76 438	0.39 363	1.09 441	0.90 408	0.85 400	1.12 443	1.00 454	0.56 352	0.63 300	0.81 474	0.21 390	0.13 289	0.16 174	0.16 262	0.20 355	0.21 409

HI	0.45 309	0.21 233	0.36 145	0.34 77	0.35 453	0.28 92	0.31 208	0.72 282	0.46 182	0.87 415	1.13 450	1.09 483	0.76 463	0.69 357	0.56 413	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

CoSv	0.45 309	0.21 233	0.36 145	0.34 77	0.35 453	0.28 92	0.31 208	0.72 282	0.46 182	0.87 415	1.13 450	1.09 483	0.76 463	0.69 357	0.56 413	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

AIO-test2	0.39 252	0.21 233	0.41 215	0.47 422	0.25 237	0.45 264	0.35 281	0.77 312	1.27 533	0.36 118	0.87 333	0.37 137	0.30 175	0.47 149	0.27 148	0.15 183	0.13 289	0.21 382	0.23 453	0.15 198	0.13 174

mms	0.26 84	0.21 233	0.33 105	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.33 241	0.40 67	0.32 78	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 127	0.26 130	0.12 40	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.11 82

ours_stereo	0.26 84	0.21 233	0.33 105	0.38 181	0.23 176	0.30 117	0.33 241	0.42 79	0.38 134	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 77	0.47 149	0.27 148	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.10 37

fffy	0.28 105	0.21 233	0.34 123	0.37 151	0.23 176	0.33 159	0.29 163	0.51 125	0.41 150	0.32 99	0.37 115	0.39 152	0.27 127	0.50 171	0.27 148	0.12 40	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.11 82

GCAP-BAT	0.30 133	0.21 233	0.42 236	0.33 60	0.27 316	0.26 60	0.27 132	0.45 103	0.30 60	0.60 224	0.64 217	0.45 197	0.23 77	0.56 218	0.26 130	0.15 183	0.12 218	0.15 145	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 347	0.21 233	1.26 545	0.39 210	0.51 536	0.28 92	0.30 179	1.25 518	0.44 169	0.68 284	1.11 439	0.86 406	0.33 201	0.67 341	0.27 148	0.15 183	0.11 160	0.17 219	0.20 397	0.22 401	0.24 442

MyStereo06	0.38 236	0.21 233	0.61 402	0.41 286	0.28 341	0.41 237	0.50 448	0.95 385	0.35 103	0.62 234	0.54 186	0.76 372	0.27 127	0.50 171	0.29 189	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.15 250

MyStereo05	0.44 299	0.21 233	0.45 270	0.41 286	0.28 341	0.41 237	0.50 448	0.93 373	1.09 497	0.76 338	0.61 210	0.51 226	0.57 354	0.73 381	0.42 323	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.15 250

AE-Stereo	0.34 169	0.21 233	0.42 236	0.48 429	0.31 409	0.48 277	0.35 281	0.61 189	0.62 234	0.32 99	0.55 192	0.52 231	0.27 127	0.47 149	0.29 189	0.13 73	0.13 289	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.12 130

11t1	0.36 204	0.21 233	0.42 236	0.35 114	0.22 134	0.62 369	0.29 163	0.69 254	0.43 162	0.60 224	0.53 183	0.53 235	0.48 302	0.56 218	0.40 313	0.18 318	0.14 324	0.16 174	0.13 163	0.17 279	0.17 317

ff7	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

ffff	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

11t	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

anonymousdsp	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.35 281	0.63 203	0.35 103	0.39 145	0.33 89	0.33 108	0.28 141	0.59 266	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

ProNet	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.35 114	0.24 206	0.32 152	0.43 406	0.57 160	0.37 127	0.33 104	0.30 75	0.32 96	0.28 141	0.57 231	0.26 130	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.13 174

ccc-4	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

IGEV-Stereo	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.35 281	0.63 203	0.35 103	0.39 145	0.33 89	0.33 108	0.28 141	0.59 266	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 309	0.21 233	0.48 319	0.42 328	0.28 341	0.31 134	0.54 475	0.63 203	0.62 234	0.62 234	0.89 345	1.01 458	0.69 429	0.75 394	0.66 441	0.13 73	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.15 250

CIPLG	0.41 275	0.21 233	0.63 415	0.45 392	0.33 436	0.52 293	0.33 241	0.65 217	0.60 232	0.82 377	0.96 373	0.46 205	0.32 189	0.55 208	0.44 346	0.16 238	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

IPLGR_C	0.40 264	0.21 233	0.64 420	0.45 392	0.33 436	0.52 293	0.34 256	0.66 226	0.62 234	0.82 377	0.92 356	0.45 197	0.32 189	0.52 186	0.46 365	0.17 284	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

MIPNet	0.37 221	0.21 233	0.59 395	0.39 210	0.25 237	0.50 285	0.28 153	0.77 312	0.70 277	0.65 262	0.60 207	0.40 164	0.49 306	0.44 123	0.37 289	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.13 174

IPLGR	0.39 252	0.21 233	0.63 415	0.39 210	0.22 134	0.49 282	0.29 163	0.76 309	0.74 303	0.78 348	0.77 266	0.44 195	0.42 267	0.47 149	0.38 298	0.13 73	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.15 198	0.13 174

ACRE	0.40 264	0.21 233	0.65 426	0.45 392	0.33 436	0.51 289	0.33 241	0.66 226	0.63 245	0.80 355	0.92 356	0.45 197	0.32 189	0.52 186	0.45 355	0.16 238	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

IIG-Stereo	0.43 292	0.21 233	0.44 258	0.50 458	0.25 237	0.44 255	0.21 52	0.71 277	0.76 314	0.83 389	0.95 369	0.83 395	0.43 273	0.90 459	0.35 257	0.15 183	0.12 218	0.19 310	0.14 196	0.15 198	0.11 82

DeepStereo_RVC	0.36 204	0.21 233	0.47 299	0.40 252	0.24 206	0.26 60	0.22 63	0.60 183	0.38 134	0.69 293	0.67 232	0.57 252	0.51 321	0.56 218	0.39 305	0.16 238	0.12 218	0.18 269	0.15 228	0.19 338	0.18 335

rafts_anoy	0.37 221	0.21 233	0.36 145	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.33 241	0.67 236	0.90 408	0.58 218	0.66 227	0.45 197	0.33 201	0.47 149	0.39 305	0.16 238	0.11 160	0.21 382	0.23 453	0.17 279	0.14 221

RALCasStereoNet	0.36 204	0.21 233	0.37 162	0.42 328	0.26 283	0.35 180	0.38 341	0.63 203	0.64 253	0.50 192	0.72 241	0.51 226	0.29 157	0.59 266	0.36 273	0.16 238	0.14 324	0.15 145	0.13 163	0.17 279	0.16 296

test_xeample3	0.29 116	0.21 233	0.41 215	0.35 114	0.26 283	0.35 180	0.32 231	0.56 153	0.36 111	0.43 166	0.32 88	0.34 112	0.28 141	0.54 202	0.23 65	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.13 174

test_xeample	1.01 530	0.21 233	0.42 236	0.35 114	0.21 112	0.71 417	0.39 363	1.23 507	0.86 379	0.81 368	1.04 416	0.69 330	0.61 380	0.69 357	10.93 615	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.17 315	0.18 304	0.17 317

SFCPSM	0.47 335	0.21 233	0.55 380	0.40 252	0.27 316	0.87 473	0.37 319	1.33 532	0.77 322	0.80 355	0.84 312	0.54 239	0.49 306	0.57 231	0.37 289	0.18 318	0.13 289	0.18 269	0.20 397	0.16 243	0.15 250

GANet-RSSM	0.47 335	0.21 233	0.37 162	0.38 181	0.25 237	0.58 339	0.36 303	1.07 433	0.78 332	0.68 284	1.01 397	0.86 406	0.67 419	0.62 289	0.44 346	0.21 390	0.15 354	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.17 317

DIP-Stereo	0.39 252	0.21 233	0.50 344	0.41 286	0.28 341	0.62 369	0.27 132	0.77 312	0.40 146	0.64 253	0.86 325	0.52 231	0.33 201	0.66 330	0.42 323	0.15 183	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.15 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 396	0.21 233	0.53 371	0.37 151	0.21 112	0.61 361	0.29 163	1.51 562	1.32 540	0.90 436	1.02 406	0.80 390	0.62 386	0.76 398	0.43 330	0.16 238	0.12 218	0.13 68	0.09 10	0.15 198	0.18 335

S2M2_L	0.26 84	0.22 274	0.33 105	0.31 25	0.25 237	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 150	0.25 43	0.36 110	0.30 85	0.25 98	0.30 16	0.26 130	0.22 416	0.19 444	0.17 219	0.19 372	0.21 379	0.18 335
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 396	0.22 274	0.46 287	0.45 392	0.25 237	0.41 237	0.52 466	0.62 195	1.16 508	0.76 338	1.13 450	1.32 522	0.57 354	1.00 488	0.53 401	0.17 284	0.14 324	0.25 448	0.21 419	0.15 198	0.13 174

test_sample2	0.42 282	0.22 274	0.43 247	0.33 60	0.21 112	0.58 339	0.39 363	0.95 385	0.67 264	0.63 243	0.77 266	0.69 330	0.57 354	0.61 280	0.38 298	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.16 262	0.19 338	0.18 335

test_sample1	0.42 282	0.22 274	0.46 287	0.34 77	0.23 176	0.58 339	0.35 281	0.99 397	0.49 196	0.62 234	0.75 256	0.69 330	0.61 380	0.58 251	0.44 346	0.18 318	0.14 324	0.17 219	0.15 228	0.17 279	0.17 317

MyStereo07	0.32 146	0.22 274	0.34 123	0.42 328	0.28 341	0.40 222	0.50 448	0.72 282	0.37 127	0.37 125	0.34 98	0.32 96	0.31 183	0.59 266	0.27 148	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.16 296

MyStereo04	0.44 299	0.22 274	0.44 258	0.42 328	0.28 341	0.40 222	0.50 448	1.00 401	1.08 495	0.62 234	0.58 204	0.55 244	0.57 354	0.71 369	0.44 346	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.16 296

IGEVStereo-DCA	0.29 116	0.22 274	0.38 174	0.35 114	0.27 316	0.37 197	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.30 75	0.35 124	0.27 127	0.51 179	0.22 36	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.12 129	0.13 99	0.15 250

rrr	0.29 116	0.22 274	0.41 215	0.35 114	0.27 316	0.37 197	0.32 231	0.52 135	0.42 160	0.38 137	0.30 75	0.35 124	0.27 127	0.51 179	0.22 36	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.14 221

1111x	0.55 416	0.22 274	0.46 287	0.38 181	0.20 86	0.66 398	0.43 406	1.23 507	0.99 452	0.71 306	0.99 392	0.95 440	0.69 429	0.90 459	1.08 531	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.19 372	0.20 355	0.18 335

CBFPSM	0.59 448	0.22 274	1.31 550	0.38 181	0.27 316	1.12 521	0.65 506	0.79 322	0.82 356	0.80 355	0.81 297	1.35 531	0.87 499	0.67 341	0.76 464	0.16 238	0.15 354	0.15 145	0.16 262	0.17 279	0.22 427

GwcNet-ADL	0.44 299	0.22 274	0.48 319	0.45 392	0.30 387	0.40 222	0.37 319	0.92 371	0.97 443	0.71 306	0.78 277	0.61 286	0.42 267	0.62 289	0.50 381	0.19 350	0.14 324	0.15 145	0.14 196	0.18 304	0.18 335

OMP-Stereo	0.42 282	0.22 274	0.46 287	0.52 487	0.24 206	0.36 190	0.25 103	0.71 277	0.78 332	0.77 344	0.64 217	0.89 421	0.39 253	0.91 466	0.35 257	0.15 183	0.12 218	0.20 340	0.15 228	0.15 198	0.12 130

CroCo-Stereo	0.26 84	0.22 274	0.36 145	0.48 429	0.22 134	0.20 12	0.29 163	0.51 125	0.44 169	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 116	0.29 10	0.26 130	0.15 183	0.13 289	0.13 68	0.11 98	0.16 243	0.12 130
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
RAFT	0.45 309	0.22 274	0.45 270	0.47 422	0.26 283	0.54 308	0.47 429	0.66 226	0.58 229	0.80 355	0.82 301	0.94 438	0.57 354	0.75 394	0.34 240	0.17 284	0.15 354	0.22 397	0.20 397	0.16 243	0.12 130

222	1.18 553	0.22 274	0.44 258	0.37 151	0.22 134	0.79 446	0.37 319	1.31 529	0.89 405	0.92 449	1.08 433	0.72 347	0.71 446	0.66 330	13.89 618	0.20 373	0.15 354	0.17 219	0.16 262	0.18 304	0.19 368

xxxx	1.01 530	0.22 274	0.43 247	0.36 134	0.21 112	0.82 462	0.36 303	1.32 530	0.88 392	0.71 306	0.94 360	0.97 445	0.63 392	0.64 315	10.58 614	0.20 373	0.16 386	0.18 269	0.17 315	0.19 338	0.19 368

FENet	0.42 282	0.22 274	0.38 174	0.39 210	0.24 206	0.55 314	0.32 231	0.79 322	0.70 277	0.71 306	0.72 241	0.63 294	0.57 354	0.62 289	0.44 346	0.19 350	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.18 304	0.19 368

ac_64	0.52 396	0.22 274	0.50 344	0.45 392	0.28 341	0.80 449	0.45 418	1.02 413	0.61 233	0.91 441	0.83 307	1.07 478	0.68 425	0.74 388	0.70 451	0.21 390	0.18 426	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.15 250

PSMNet-RSSM	0.48 347	0.22 274	0.38 174	0.42 328	0.25 237	0.50 285	0.37 319	1.10 444	0.77 322	0.70 299	1.06 427	0.84 399	0.64 403	0.62 289	0.47 372	0.23 433	0.15 354	0.23 418	0.25 478	0.20 355	0.19 368

RASNet	0.53 402	0.22 274	0.52 363	0.38 181	0.22 134	0.68 405	0.38 341	0.97 392	0.88 392	0.73 324	1.04 416	1.03 465	0.92 511	0.90 459	0.86 484	0.16 238	0.14 324	0.14 102	0.17 315	0.15 198	0.13 174

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 274	0.35 138	0.37 151	0.21 112	0.85 469	0.37 319	1.23 507	0.93 426	0.90 436	1.15 461	1.26 509	0.63 392	0.72 375	0.48 376	0.17 284	0.13 289	0.16 174	0.15 228	0.17 279	0.15 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 365	0.23 295	0.48 319	0.43 349	0.26 283	0.47 274	0.42 399	0.93 373	0.78 332	0.84 396	0.86 325	0.91 428	0.52 323	0.78 410	0.70 451	0.20 373	0.17 406	0.22 397	0.18 342	0.17 279	0.21 409

DispNO	0.47 335	0.23 295	0.71 456	0.39 210	0.31 409	0.60 358	0.38 341	0.89 359	0.77 322	0.75 331	0.84 312	0.72 347	0.54 339	0.73 381	0.46 365	0.19 350	0.14 324	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.17 317

SMFormer	0.51 388	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.55 411	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.18 304	0.18 335

tta	0.51 388	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.55 411	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.14 221

qqq1	0.49 365	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.34 240	0.19 350	0.15 354	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.14 221

fff1	0.49 365	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.34 240	0.19 350	0.15 354	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.14 221

ACVNet-DCA	0.35 186	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.85 341	0.54 214	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.18 304	0.17 317

xx1	0.39 252	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.67 236	1.06 486	0.41 157	0.50 161	0.65 313	0.53 327	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.17 317

1test111	0.36 204	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.85 341	0.54 214	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.55 208	0.45 355	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.18 304	0.17 317

cc1	0.37 221	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.67 236	1.06 486	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.16 243	0.15 250

EKT-Stereo	0.35 186	0.23 295	0.39 193	0.43 349	0.29 369	0.38 210	0.31 208	0.69 254	0.64 253	0.45 172	0.63 214	0.49 219	0.27 127	0.56 218	0.33 225	0.18 318	0.14 324	0.18 269	0.15 228	0.16 243	0.16 296

gwcnet-sp	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

scenet	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

Selective-RAFT	0.35 186	0.23 295	0.51 358	0.44 368	0.21 112	0.64 387	0.27 132	0.59 173	0.63 245	0.40 153	0.38 118	0.55 244	0.40 259	0.57 231	0.35 257	0.13 73	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.16 243	0.13 174

ssnet	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

TestStereo1	0.43 292	0.23 295	0.41 215	0.51 474	0.24 206	0.34 170	0.40 374	0.77 312	0.90 408	0.68 284	0.96 373	0.48 213	0.46 293	0.91 466	0.32 212	0.16 238	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.13 174

IER	0.46 319	0.23 295	0.50 344	0.38 181	0.28 341	0.69 407	0.35 281	0.80 325	0.66 261	0.83 389	0.94 360	0.75 366	0.77 470	0.60 272	0.42 323	0.17 284	0.14 324	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

raft_robust	0.41 275	0.23 295	0.36 145	0.42 328	0.21 112	0.40 222	0.33 241	0.79 322	0.98 447	0.79 353	0.87 333	0.39 152	0.33 201	0.84 435	0.29 189	0.13 73	0.12 218	0.16 174	0.17 315	0.15 198	0.12 130

RAFT+CT+SA	0.39 252	0.23 295	0.36 145	0.51 474	0.27 316	0.29 104	0.46 422	0.75 302	0.80 343	0.51 195	0.89 345	0.41 170	0.40 259	0.78 410	0.32 212	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.18 342	0.15 198	0.14 221

SA-5K	0.43 292	0.23 295	0.41 215	0.51 474	0.24 206	0.34 170	0.40 374	0.77 312	0.90 408	0.68 284	0.96 373	0.48 213	0.46 293	0.91 466	0.32 212	0.16 238	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.13 174

AACVNet	0.50 381	0.23 295	0.49 331	0.46 413	0.29 369	0.52 293	0.38 341	0.90 364	0.55 219	0.81 368	1.03 410	1.00 454	0.70 442	0.83 430	0.54 406	0.21 390	0.18 426	0.24 435	0.18 342	0.23 418	0.20 391

Patchmatch Stereo++	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 208	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.56 218	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

ROB_FTStereo_v2	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 208	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.57 252	0.38 242	0.57 231	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

ROB_FTStereo	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.25 55	0.21 52	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.57 231	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

HUI-Stereo	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.60 183	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.50 171	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

iGMRVC	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.30 179	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

iRAFT	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

CRE-IMP	0.36 204	0.23 295	0.49 331	0.42 328	0.24 206	0.41 237	0.21 52	0.57 160	0.41 150	0.65 262	0.72 241	0.53 235	0.37 238	0.61 280	0.38 298	0.17 284	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.21 379	0.18 335

RAFT-IKP	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.28 153	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.57 252	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

RALAANet	0.38 236	0.23 295	0.48 319	0.42 328	0.29 369	0.35 180	0.25 103	0.86 345	0.64 253	0.67 278	0.65 220	0.60 281	0.29 157	0.60 272	0.34 240	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.21 379	0.13 174

GES	0.44 299	0.23 295	0.57 390	0.40 252	0.30 387	0.59 352	0.36 303	0.96 389	0.68 269	0.74 329	0.83 307	0.47 208	0.48 302	0.67 341	0.43 330	0.22 416	0.16 386	0.17 219	0.16 262	0.18 304	0.23 434

ACVNet	0.46 319	0.23 295	0.36 145	0.39 210	0.28 341	0.58 339	0.40 374	0.87 352	0.80 343	0.64 253	0.96 373	0.79 382	0.60 374	0.63 300	0.67 444	0.17 284	0.15 354	0.16 174	0.15 228	0.18 304	0.15 250

acv_ft	0.51 388	0.23 295	0.56 386	0.44 368	0.28 341	0.86 472	0.39 363	0.91 369	0.80 343	0.97 469	0.96 373	0.79 382	0.59 370	0.63 300	0.87 490	0.17 284	0.15 354	0.16 174	0.15 228	0.17 279	0.15 250

cf-r	0.47 335	0.23 295	0.41 215	0.39 210	0.23 176	0.59 352	0.37 319	0.88 357	0.85 374	0.72 318	1.05 420	0.94 438	0.62 386	0.56 218	0.54 406	0.21 390	0.14 324	0.17 219	0.19 372	0.15 198	0.15 250

CFNet-ft	0.48 347	0.23 295	0.36 145	0.40 252	0.26 283	0.64 387	0.37 319	0.87 352	0.85 374	0.64 253	1.00 394	1.01 458	0.64 403	0.61 280	0.53 401	0.23 433	0.15 354	0.24 435	0.21 419	0.23 418	0.18 335

CFNet_RVC	0.48 347	0.23 295	0.36 145	0.40 252	0.26 283	0.64 387	0.37 319	0.87 352	0.85 374	0.64 253	1.00 394	1.01 458	0.64 403	0.61 280	0.53 401	0.23 433	0.15 354	0.24 435	0.21 419	0.23 418	0.18 335

Select-FE	0.46 319	0.24 332	0.88 499	0.42 328	0.35 453	0.33 159	0.19 20	0.90 364	0.37 127	0.60 224	1.01 397	0.97 445	0.80 481	0.72 375	0.28 170	0.16 238	0.12 218	0.17 219	0.20 397	0.15 198	0.24 442

MultiAttention	3.58 601	0.24 332	0.62 405	0.54 504	0.34 446	22.90 623	2.72 614	1.60 570	1.13 503	0.80 355	1.81 549	1.14 500	0.43 273	35.29 632	0.61 427	0.17 284	0.12 218	0.23 418	0.23 453	0.34 500	0.29 479

ISRNet	0.56 427	0.24 332	0.66 432	0.56 514	0.36 458	0.44 255	0.25 103	0.82 331	0.84 366	1.07 507	1.25 484	0.91 428	0.60 374	0.66 330	0.58 416	0.35 532	0.26 505	0.36 525	0.33 530	0.30 475	0.42 540

rvit_stereo_0083	0.34 169	0.24 332	0.50 344	0.44 368	0.27 316	0.34 170	0.35 281	0.45 103	0.62 234	0.37 125	0.47 151	0.42 180	0.35 216	0.40 86	0.36 273	0.22 416	0.20 456	0.20 340	0.17 315	0.20 355	0.14 221

rvit_stereo_0081	0.32 146	0.24 332	0.47 299	0.43 349	0.26 283	0.30 117	0.37 319	0.42 79	0.55 219	0.36 118	0.40 126	0.39 152	0.35 216	0.43 112	0.33 225	0.22 416	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.19 338	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 146	0.24 332	0.47 299	0.43 349	0.26 283	0.30 117	0.37 319	0.42 79	0.55 219	0.36 118	0.40 126	0.39 152	0.35 216	0.43 112	0.33 225	0.22 416	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.19 338	0.13 174

CAS++	0.32 146	0.24 332	0.36 145	0.37 151	0.26 283	0.28 92	0.23 81	0.87 352	0.50 200	0.47 184	0.45 140	0.26 62	0.21 53	0.49 164	0.24 79	0.23 433	0.19 444	0.22 397	0.17 315	0.21 379	0.16 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 204	0.24 332	0.32 90	0.41 286	0.22 134	0.54 308	0.38 341	0.68 246	1.04 476	0.41 157	0.46 145	0.35 124	0.45 288	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.16 243	0.16 296

PCWNet_CMD	0.48 347	0.24 332	0.52 363	0.39 210	0.27 316	0.63 380	0.30 179	0.95 385	0.96 440	0.86 407	1.07 430	0.79 382	0.44 283	0.57 231	0.43 330	0.17 284	0.12 218	0.21 382	0.16 262	0.24 431	0.19 368

CFNet_ucs	0.50 381	0.24 332	0.55 380	0.38 181	0.31 409	0.58 339	0.33 241	0.98 395	0.93 426	0.88 425	1.19 474	0.80 390	0.49 306	0.63 300	0.43 330	0.21 390	0.15 354	0.26 467	0.18 342	0.26 447	0.22 427

LL-Strereo2	0.35 186	0.24 332	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.35 180	0.24 95	0.67 236	0.44 169	0.54 208	0.51 170	0.66 318	0.25 98	0.66 330	0.30 195	0.14 115	0.12 218	0.23 418	0.20 397	0.18 304	0.13 174

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 332	0.39 193	0.50 458	0.29 369	0.20 12	0.31 208	0.49 115	0.38 134	0.24 37	0.27 53	0.46 205	0.31 183	0.39 79	0.30 195	0.14 115	0.15 354	0.16 174	0.13 163	0.16 243	0.15 250

x	0.39 252	0.24 332	0.41 215	0.34 77	0.23 176	0.52 293	0.32 231	0.86 345	0.52 207	0.57 216	0.70 238	0.59 275	0.50 316	0.49 164	0.46 365	0.17 284	0.15 354	0.17 219	0.15 228	0.17 279	0.16 296

test_5	0.43 292	0.24 332	0.43 247	0.52 487	0.28 341	0.28 92	0.42 399	0.72 282	0.82 356	0.62 234	0.91 352	0.72 347	0.55 345	0.79 415	0.35 257	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.16 296

Sa-1000	0.48 347	0.24 332	0.41 215	0.45 392	0.25 237	0.59 352	0.34 256	0.81 329	0.93 426	0.82 377	1.50 528	0.53 235	0.45 288	0.92 469	0.30 195	0.15 183	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.15 198	0.13 174

CFNet_pseudo	0.46 319	0.24 332	0.52 363	0.37 151	0.27 316	0.58 339	0.30 179	0.86 345	0.88 392	0.82 377	1.03 410	0.75 366	0.47 297	0.58 251	0.44 346	0.17 284	0.12 218	0.24 435	0.16 262	0.24 431	0.19 368

ARAFT	0.47 335	0.24 332	0.79 486	0.42 328	0.25 237	0.55 314	0.55 479	0.75 302	0.81 351	0.89 429	0.75 256	0.73 358	0.47 297	0.88 451	0.37 289	0.15 183	0.12 218	0.23 418	0.22 437	0.14 144	0.13 174

delet	0.55 416	0.24 332	0.55 380	0.44 368	0.33 436	1.07 509	0.50 448	1.00 401	0.86 379	0.85 400	0.96 373	0.90 426	0.63 392	0.83 430	0.74 462	0.18 318	0.18 426	0.20 340	0.21 419	0.16 243	0.15 250

UPFNet	0.53 402	0.24 332	0.51 358	0.45 392	0.38 474	0.84 468	0.49 443	0.99 397	0.75 306	0.87 415	0.88 341	0.86 406	0.64 403	0.80 416	0.71 456	0.20 373	0.20 456	0.20 340	0.20 397	0.19 338	0.15 250

GwcNet-RSSM	0.49 365	0.24 332	0.42 236	0.40 252	0.23 176	0.55 314	0.38 341	0.93 373	0.93 426	0.71 306	1.16 466	0.86 406	0.60 374	0.62 289	0.66 441	0.21 390	0.14 324	0.19 310	0.20 397	0.16 243	0.15 250

MSMDNet	0.48 347	0.24 332	0.52 363	0.39 210	0.27 316	0.63 380	0.30 179	0.96 389	0.96 440	0.86 407	1.07 430	0.79 382	0.44 283	0.57 231	0.43 330	0.17 284	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.23 418	0.19 368

ccs_rob	0.46 319	0.24 332	0.52 363	0.37 151	0.27 316	0.58 339	0.31 208	0.86 345	0.88 392	0.82 377	1.02 406	0.75 366	0.47 297	0.58 251	0.44 346	0.17 284	0.12 218	0.24 435	0.16 262	0.24 431	0.19 368

MLCV	0.47 335	0.24 332	0.61 402	0.37 151	0.17 23	0.61 361	0.33 241	0.80 325	0.87 388	0.94 456	1.13 450	0.72 347	0.43 273	0.89 457	0.51 391	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.14 144	0.12 130

HSM	0.51 388	0.24 332	0.41 215	0.39 210	0.24 206	0.75 432	0.40 374	1.22 502	0.75 306	0.81 368	0.91 352	1.21 504	0.69 429	0.87 448	0.46 365	0.17 284	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.17 279	0.17 317

LE_ROB	4.42 607	0.24 332	2.75 588	0.42 328	0.23 176	1.57 561	0.90 558	1.71 579	17.88 626	16.56 628	4.88 609	5.17 606	18.85 628	1.63 560	14.62 619	0.17 284	0.14 324	0.16 174	0.16 262	0.19 338	0.17 317

rvit_stereo_0080	0.31 140	0.25 357	0.40 205	0.39 210	0.28 341	0.27 74	0.46 422	0.49 115	0.44 169	0.35 114	0.42 132	0.40 164	0.28 141	0.41 95	0.33 225	0.22 416	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.22 401	0.15 250

rvit_stereo_ft	0.33 161	0.25 357	0.47 299	0.52 487	0.32 425	0.33 159	0.47 429	0.49 115	0.50 200	0.34 107	0.41 129	0.41 170	0.32 189	0.48 160	0.34 240	0.22 416	0.14 324	0.19 310	0.18 342	0.19 338	0.14 221

test_sample3	0.46 319	0.25 357	0.50 344	0.35 114	0.23 176	0.69 407	0.37 319	1.15 471	0.81 351	0.75 331	0.79 287	0.66 318	0.49 306	0.63 300	0.46 365	0.21 390	0.15 354	0.20 340	0.19 372	0.21 379	0.19 368

whm_eth	0.31 140	0.25 357	0.40 205	0.39 210	0.28 341	0.27 74	0.46 422	0.49 115	0.44 169	0.35 114	0.42 132	0.40 164	0.28 141	0.41 95	0.33 225	0.22 416	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.22 401	0.15 250

testlalala_base	0.46 319	0.25 357	0.41 215	0.46 413	0.33 436	0.58 339	0.25 103	0.57 160	0.34 89	0.51 195	0.56 195	0.46 205	0.30 175	0.43 112	0.31 202	1.47 599	0.11 160	0.14 102	0.09 10	1.59 588	0.13 174

BUS	0.45 309	0.25 357	0.43 247	0.45 392	0.28 341	0.70 412	0.34 256	0.94 378	0.76 314	0.75 331	0.80 290	0.65 313	0.49 306	0.64 315	0.51 391	0.20 373	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

BSDual-CNN	0.46 319	0.25 357	0.43 247	0.45 392	0.28 341	0.77 439	0.40 374	0.94 378	0.76 314	0.75 331	0.80 290	0.76 372	0.54 339	0.64 315	0.43 330	0.20 373	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

hknet	0.49 365	0.25 357	0.51 358	0.45 392	0.29 369	0.77 439	0.40 374	0.94 378	0.83 361	0.75 331	0.80 290	0.97 445	0.61 380	0.73 381	0.45 355	0.18 318	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

SA	0.44 299	0.25 357	0.46 287	0.46 413	0.24 206	0.43 247	0.36 303	0.75 302	0.96 440	0.59 220	1.03 410	0.48 213	0.52 323	0.94 482	0.32 212	0.16 238	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.15 198	0.13 174

psmg	0.49 365	0.25 357	0.43 247	0.41 286	0.28 341	0.85 469	0.43 406	0.99 397	0.76 314	0.91 441	0.94 360	0.76 372	0.54 339	0.64 315	0.43 330	0.20 373	0.15 354	0.20 340	0.20 397	0.18 304	0.18 335

DAS	0.51 388	0.25 357	0.60 400	0.48 429	0.31 409	0.58 339	0.41 389	0.83 335	0.97 443	0.89 429	1.12 443	0.70 334	0.75 460	0.82 422	0.43 330	0.17 284	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.20 355	0.18 335

SepStereo	0.51 388	0.25 357	0.60 400	0.48 429	0.31 409	0.58 339	0.41 389	0.83 335	0.97 443	0.89 429	1.12 443	0.70 334	0.75 460	0.93 475	0.43 330	0.17 284	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.20 355	0.18 335

AASNet	0.53 402	0.25 357	0.52 363	0.49 444	0.32 425	0.74 426	0.40 374	1.50 559	0.86 379	0.86 407	0.92 356	0.64 300	0.59 370	0.59 266	0.79 469	0.23 433	0.19 444	0.20 340	0.16 262	0.21 379	0.19 368

GANet-ADL	0.42 282	0.25 357	0.45 270	0.43 349	0.29 369	0.54 308	0.35 281	0.89 359	0.86 379	0.63 243	0.72 241	0.68 326	0.42 267	0.52 186	0.41 318	0.21 390	0.14 324	0.15 145	0.13 163	0.18 304	0.19 368

ADLNet2	0.55 416	0.25 357	0.65 426	0.47 422	0.30 387	0.83 465	0.50 448	1.05 425	0.95 439	0.80 355	0.98 387	0.99 450	0.69 429	0.77 406	0.73 459	0.20 373	0.16 386	0.17 219	0.18 342	0.21 379	0.21 409

ICVP	0.46 319	0.25 357	0.38 174	0.48 429	0.28 341	0.58 339	0.43 406	1.00 401	0.70 277	0.67 278	0.95 369	0.75 366	0.55 345	0.53 195	0.54 406	0.23 433	0.17 406	0.19 310	0.17 315	0.19 338	0.20 391
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 416	0.25 357	0.61 402	0.43 349	0.34 446	1.07 509	0.39 363	0.87 352	0.91 415	0.91 441	0.93 359	0.86 406	0.76 463	0.81 419	0.76 464	0.15 183	0.14 324	0.18 269	0.19 372	0.20 355	0.16 296

DSFCA	0.55 416	0.25 357	0.62 405	0.40 252	0.36 458	0.74 426	0.52 466	1.04 420	0.82 356	1.06 504	0.84 312	0.89 421	0.63 392	0.99 485	0.58 416	0.25 455	0.21 466	0.21 382	0.21 419	0.21 379	0.19 368

test_sample6	0.49 365	0.26 375	0.50 344	0.37 151	0.22 134	0.63 380	0.40 374	1.12 456	0.83 361	0.80 355	1.03 410	0.66 318	0.55 345	0.67 341	0.46 365	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.22 437	0.23 418	0.21 409

test_sample5	0.47 335	0.26 375	0.49 331	0.36 134	0.22 134	0.64 387	0.39 363	1.13 458	0.81 351	0.77 344	0.94 360	0.64 300	0.54 339	0.65 322	0.43 330	0.21 390	0.16 386	0.22 397	0.20 397	0.22 401	0.20 391

test_sample4	0.47 335	0.26 375	0.50 344	0.35 114	0.22 134	0.69 407	0.38 341	1.15 471	0.81 351	0.78 348	0.82 301	0.62 292	0.53 327	0.63 300	0.44 346	0.21 390	0.15 354	0.21 382	0.19 372	0.21 379	0.19 368

DualNet	0.48 347	0.26 375	0.49 331	0.36 134	0.22 134	0.64 387	0.39 363	1.13 458	0.81 351	0.80 355	1.03 410	0.64 300	0.54 339	0.65 322	0.43 330	0.21 390	0.16 386	0.22 397	0.20 397	0.22 401	0.20 391

ffm	0.44 299	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	0.68 246	1.04 476	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.25 448	0.21 419	0.16 243	0.16 296

ff1	0.49 365	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	0.68 246	1.04 476	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.16 238	0.10 63	0.25 448	0.21 419	0.16 243	0.16 296

mmx	0.53 402	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	1.16 478	1.03 470	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.20 373	0.15 354	0.25 448	0.21 419	0.22 401	0.20 391

xxx	0.53 402	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	1.16 478	1.03 470	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.20 373	0.15 354	0.25 448	0.21 419	0.22 401	0.20 391

iinet-f	0.67 466	0.26 375	2.15 581	0.39 210	0.31 409	1.19 532	0.56 485	0.84 338	0.84 366	0.80 355	1.17 468	1.05 471	0.84 493	0.71 369	1.21 542	0.20 373	0.18 426	0.17 219	0.15 228	0.20 355	0.20 391

qqq	0.40 264	0.26 375	0.44 258	0.36 134	0.22 134	0.46 269	0.36 303	0.85 341	0.54 214	0.56 213	0.69 235	0.65 313	0.53 327	0.55 208	0.45 355	0.17 284	0.16 386	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.17 317

psm_up	0.55 416	0.26 375	0.47 299	0.49 444	0.32 425	0.65 396	0.56 485	1.04 420	0.82 356	0.82 377	0.88 341	1.01 458	0.94 517	0.74 388	0.61 427	0.21 390	0.25 499	0.26 467	0.23 453	0.21 379	0.20 391

UNet	0.54 414	0.26 375	0.66 432	0.44 368	0.40 485	0.99 495	0.41 389	0.98 395	0.75 306	0.83 389	0.89 345	1.04 467	0.72 450	0.73 381	0.62 430	0.19 350	0.14 324	0.20 340	0.17 315	0.20 355	0.17 317

DMCA	0.45 309	0.26 375	0.50 344	0.38 181	0.28 341	0.51 289	0.34 256	0.93 373	0.68 269	0.75 331	0.83 307	0.79 382	0.53 327	0.51 179	0.54 406	0.21 390	0.16 386	0.21 382	0.16 262	0.19 338	0.21 409

UCFNet_RVC	0.49 365	0.26 375	0.35 138	0.39 210	0.26 283	0.64 387	0.36 303	1.15 471	0.84 366	0.67 278	0.88 341	0.88 417	0.59 370	0.58 251	0.45 355	0.24 445	0.17 406	0.27 480	0.27 499	0.25 440	0.23 434

HITNet	0.41 275	0.26 375	0.45 270	0.33 60	0.17 23	0.63 380	0.30 179	0.93 373	0.64 253	0.71 306	0.82 301	0.64 300	0.52 323	0.59 266	0.43 330	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.13 163	0.19 338	0.12 130
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
DISCO	0.70 473	0.26 375	0.68 441	0.44 368	0.31 409	1.14 523	0.51 463	1.23 507	1.23 521	0.81 368	1.05 420	1.50 546	0.85 494	1.82 570	1.03 525	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.24 431	0.23 434

DN-CSS_ROB	0.43 292	0.26 375	0.62 405	0.40 252	0.29 369	0.44 255	0.27 132	0.77 312	0.75 306	0.72 318	1.09 436	0.48 213	0.43 273	0.69 357	0.37 289	0.15 183	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.18 304	0.16 296

DCVSM-stereo	0.49 365	0.27 392	0.53 371	0.39 210	0.29 369	0.51 289	0.26 116	0.75 302	0.75 306	1.11 517	0.75 256	1.05 471	0.72 450	0.60 272	0.47 372	0.20 373	0.19 444	0.24 435	0.20 397	0.25 440	0.30 488

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 169	0.27 392	0.45 270	0.36 134	0.25 237	0.48 277	0.30 179	0.58 168	0.90 408	0.42 162	0.36 110	0.30 85	0.29 157	0.49 164	0.30 195	0.16 238	0.14 324	0.18 269	0.15 228	0.18 304	0.15 250

mmm	0.44 299	0.27 392	0.46 287	0.38 181	0.24 206	0.61 361	0.35 281	0.94 378	0.53 210	0.72 318	1.05 420	0.63 294	0.50 316	0.57 231	0.45 355	0.18 318	0.15 354	0.23 418	0.20 397	0.20 355	0.18 335

LL-Strereo	0.57 434	0.27 392	0.68 441	0.48 429	0.34 446	0.39 218	0.48 437	0.94 378	0.97 443	0.83 389	0.78 277	1.10 487	1.18 545	1.33 539	0.49 379	0.17 284	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.16 243	0.17 317

CASS	0.45 309	0.27 392	0.42 236	0.48 429	0.22 134	0.61 361	0.34 256	0.97 392	0.62 234	0.71 306	0.85 322	0.61 286	0.55 345	0.57 231	0.41 318	0.29 492	0.16 386	0.22 397	0.18 342	0.22 401	0.28 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 365	0.27 392	0.75 474	0.40 252	0.27 316	0.64 387	0.49 443	0.84 338	0.77 322	0.60 224	0.83 307	0.88 417	0.66 416	0.70 364	0.56 413	0.16 238	0.17 406	0.21 382	0.20 397	0.21 379	0.19 368

CRFU-Net	0.57 434	0.27 392	0.57 390	0.46 413	0.30 387	1.20 533	0.52 466	1.10 444	0.56 225	1.00 481	0.98 387	1.06 473	0.79 477	0.81 419	0.71 456	0.21 390	0.19 444	0.18 269	0.16 262	0.18 304	0.19 368

CSP-Net	0.56 427	0.27 392	0.49 331	0.41 286	0.28 341	1.22 535	0.50 448	1.23 507	0.72 289	0.95 463	0.95 369	0.89 421	0.62 386	0.83 430	0.62 430	0.26 465	0.17 406	0.17 219	0.17 315	0.18 304	0.17 317

PSMNet-ADL	0.48 347	0.27 392	0.40 205	0.48 429	0.30 387	0.68 405	0.37 319	0.90 364	0.80 343	0.61 232	0.80 290	0.92 433	0.62 386	0.72 375	0.63 433	0.23 433	0.18 426	0.18 269	0.20 397	0.22 401	0.20 391

TRStereo	0.37 221	0.27 392	0.59 395	0.47 422	0.41 492	0.29 104	0.30 179	0.84 338	0.59 230	0.52 201	0.41 129	0.52 231	0.26 116	0.73 381	0.27 148	0.17 284	0.12 218	0.19 310	0.19 372	0.13 99	0.11 82

ADLNet	0.55 416	0.27 392	0.51 358	0.44 368	0.35 453	0.78 443	0.46 422	1.08 437	0.86 379	0.99 476	0.98 387	0.92 433	0.63 392	0.69 357	0.81 474	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.21 409

hitnet-ft	0.55 416	0.27 392	0.39 193	0.41 286	0.28 341	0.78 443	0.40 374	0.92 371	0.90 408	0.82 377	1.01 397	1.13 497	0.70 442	0.78 410	0.67 444	0.28 485	0.20 456	0.28 488	0.22 437	0.29 466	0.26 455

iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 392	0.69 447	0.38 181	0.25 237	0.62 369	0.35 281	1.17 483	1.01 462	0.99 476	1.06 427	0.88 417	0.67 419	0.66 330	0.39 305	0.19 350	0.13 289	0.15 145	0.11 98	0.18 304	0.16 296

MDST_ROB	0.91 519	0.27 392	0.85 492	0.63 540	0.41 492	2.53 583	0.71 532	1.60 570	1.13 503	2.83 596	1.73 544	0.97 445	0.69 429	1.61 557	0.73 459	0.25 455	0.22 473	0.32 511	0.28 505	0.25 440	0.24 442

FACV-RUCA	0.43 292	0.28 406	0.47 299	0.45 392	0.33 436	0.58 339	0.34 256	0.82 331	0.73 296	0.57 216	0.84 312	0.47 208	0.50 316	0.54 202	0.39 305	0.22 416	0.15 354	0.35 520	0.16 262	0.28 462	0.21 409

rvit_0105_6	0.38 236	0.28 406	0.64 420	0.50 458	0.30 387	0.39 218	0.38 341	0.51 125	0.67 264	0.40 153	0.45 140	0.50 222	0.41 265	0.54 202	0.36 273	0.27 475	0.26 505	0.24 435	0.21 419	0.22 401	0.16 296

rvit_stereo_0081_aga	0.31 140	0.28 406	0.44 258	0.42 328	0.29 369	0.34 170	0.31 208	0.44 99	0.40 146	0.39 145	0.44 136	0.40 164	0.32 189	0.42 103	0.29 189	0.23 433	0.17 406	0.19 310	0.16 262	0.20 355	0.15 250

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 406	0.52 363	0.40 252	0.23 176	0.56 328	0.34 256	1.24 514	1.24 523	0.80 355	0.81 297	0.72 347	0.58 363	0.82 422	0.65 438	0.21 390	0.17 406	0.23 418	0.21 419	0.22 401	0.26 455

StereoVision	0.42 282	0.28 406	0.45 270	0.49 444	0.28 341	0.38 210	0.38 341	0.72 282	0.62 234	0.44 169	1.14 455	0.54 239	0.39 253	0.56 218	0.34 240	0.21 390	0.24 491	0.25 448	0.24 469	0.26 447	0.16 296

ssnet_v2	0.58 441	0.28 406	0.56 386	0.43 349	0.29 369	0.95 485	0.59 492	1.13 458	0.99 452	0.93 453	0.80 290	0.99 450	0.64 403	0.82 422	0.94 509	0.25 455	0.22 473	0.23 418	0.24 469	0.20 355	0.19 368

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 406	0.99 514	0.40 252	0.30 387	1.03 502	0.56 485	1.10 444	0.99 452	0.97 469	1.22 476	1.06 473	0.69 429	1.07 502	0.95 512	0.19 350	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.22 401	0.21 409

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 406	0.84 491	0.45 392	0.35 453	0.61 361	0.35 281	1.27 522	1.21 518	0.99 476	1.27 487	0.72 347	0.58 363	0.67 341	0.48 376	0.27 475	0.21 466	0.24 435	0.23 453	0.29 466	0.29 479

sCroCo_RVC	0.35 186	0.28 406	0.69 447	0.51 474	0.39 480	0.41 237	0.31 208	0.49 115	0.45 178	0.31 86	0.48 153	0.38 145	0.32 189	0.46 142	0.32 212	0.21 390	0.22 473	0.19 310	0.19 372	0.21 379	0.20 391

HGLStereo	0.56 427	0.28 406	0.57 390	0.50 458	0.37 465	0.80 449	0.45 418	1.02 413	0.78 332	0.86 407	1.14 455	0.89 421	0.82 486	0.76 398	0.73 459	0.21 390	0.20 456	0.19 310	0.18 342	0.19 338	0.21 409

DLCB_ROB	0.58 441	0.28 406	0.47 299	0.49 444	0.32 425	0.77 439	0.50 448	0.99 397	0.92 420	1.04 498	1.14 455	1.21 504	0.69 429	0.88 451	0.69 448	0.20 373	0.20 456	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.18 335

SGM_RVC	0.97 526	0.28 406	0.41 215	0.39 210	0.22 134	1.55 559	0.73 536	1.51 562	1.25 529	2.25 586	1.92 555	2.58 581	1.56 568	2.02 579	1.19 541	0.27 475	0.27 514	0.27 480	0.25 478	0.25 440	0.25 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 309	0.29 418	0.80 488	0.42 328	0.32 425	0.53 301	0.35 281	0.78 318	0.89 405	0.66 275	0.75 256	0.48 213	0.39 253	0.74 388	0.60 423	0.15 183	0.13 289	0.19 310	0.18 342	0.20 355	0.17 317

rvit_0105_4	0.41 275	0.29 418	0.71 456	0.50 458	0.29 369	0.41 237	0.41 389	0.55 150	0.73 296	0.45 172	0.48 153	0.55 244	0.44 283	0.57 231	0.36 273	0.28 485	0.26 505	0.25 448	0.22 437	0.23 418	0.18 335

test_sample7	0.52 396	0.29 418	0.50 344	0.36 134	0.27 316	0.62 369	0.41 389	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	0.68 351	0.50 381	0.26 465	0.20 456	0.27 480	0.26 492	0.27 458	0.24 442

NINENet	0.50 381	0.29 418	0.51 358	0.45 392	0.32 425	0.70 412	0.34 256	1.10 444	0.88 392	0.80 355	0.94 360	0.65 313	0.49 306	0.73 381	0.51 391	0.22 416	0.20 456	0.25 448	0.18 342	0.22 401	0.21 409

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 418	0.63 415	0.49 444	0.31 409	0.70 412	0.54 475	1.22 502	0.92 420	0.82 377	0.85 322	0.85 401	0.63 392	0.90 459	0.65 438	0.24 445	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.21 379	0.22 427

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 418	0.75 474	0.51 474	0.32 425	0.63 380	0.60 494	1.00 401	0.91 415	0.78 348	0.87 333	0.83 395	0.58 363	0.80 416	0.47 372	0.17 284	0.20 456	0.23 418	0.22 437	0.18 304	0.18 335

CFNet	0.51 388	0.29 418	0.46 287	0.41 286	0.27 316	0.70 412	0.32 231	1.13 458	1.00 458	0.72 318	1.07 430	0.85 401	0.60 374	0.76 398	0.52 398	0.19 350	0.14 324	0.23 418	0.23 453	0.21 379	0.16 296

iResNet	0.49 365	0.29 418	0.79 486	0.42 328	0.21 112	0.61 361	0.40 374	0.82 331	0.99 452	0.87 415	1.12 443	0.69 330	0.53 327	0.78 410	0.51 391	0.15 183	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.17 279	0.15 250

pmcnn	1.23 556	0.29 418	0.96 510	0.40 252	0.23 176	0.95 485	0.69 521	1.16 478	1.28 535	1.67 566	2.33 566	11.15 618	0.86 496	0.93 475	0.88 493	0.15 183	0.12 218	0.12 32	0.10 63	0.15 198	0.15 250

DDVS	0.52 396	0.30 427	0.56 386	0.41 286	0.31 409	0.71 417	0.34 256	0.91 369	0.67 264	0.85 400	0.89 345	1.12 491	0.46 293	0.86 446	0.60 423	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.18 342	0.25 440	0.26 455

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 427	0.73 465	0.45 392	0.34 446	1.17 529	0.49 443	0.86 345	0.98 447	1.02 489	1.36 502	1.29 514	0.85 494	0.76 398	0.81 474	0.21 390	0.23 483	0.23 418	0.23 453	0.21 379	0.20 391

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 427	0.53 371	0.58 522	0.30 387	0.83 465	0.36 303	1.19 487	0.76 314	0.88 425	1.04 416	0.56 247	0.62 386	0.82 422	0.67 444	0.19 350	0.15 354	0.19 310	0.14 196	0.23 418	0.17 317

DMCA-RVC	0.51 388	0.30 427	0.59 395	0.50 458	0.32 425	0.54 308	0.38 341	0.86 345	0.68 269	0.94 456	0.86 325	0.91 428	0.68 425	0.70 364	0.59 421	0.23 433	0.18 426	0.31 505	0.23 453	0.26 447	0.19 368

NVstereo2D	0.60 451	0.30 427	0.75 474	0.48 429	0.43 504	0.89 474	0.48 437	1.05 425	1.15 507	0.66 275	0.86 325	0.88 417	0.70 442	0.99 485	0.65 438	0.32 513	0.15 354	0.28 488	0.20 397	0.40 522	0.36 519

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 73	0.31 432	0.24 9	0.51 474	0.19 59	0.29 104	0.22 63	0.40 67	0.37 127	0.26 49	0.24 36	0.24 55	0.31 183	0.44 123	0.22 36	0.14 115	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 144	0.10 37

rvit_0105_5	0.42 282	0.31 432	0.73 465	0.50 458	0.29 369	0.44 255	0.42 399	0.61 189	0.74 303	0.51 195	0.51 170	0.60 281	0.47 297	0.57 231	0.38 298	0.27 475	0.25 499	0.25 448	0.23 453	0.22 401	0.18 335

TestStereo	0.38 236	0.31 432	0.40 205	0.45 392	0.20 86	0.40 222	0.37 319	0.66 226	0.65 258	0.53 204	0.78 277	0.47 208	0.40 259	0.55 208	0.37 289	0.18 318	0.13 289	0.20 340	0.15 228	0.22 401	0.13 174

stereogan	0.80 497	0.31 432	0.71 456	0.59 526	0.50 532	1.72 570	0.48 437	1.35 538	1.37 543	1.00 481	1.46 526	1.56 552	0.95 520	1.29 534	0.84 479	0.28 485	0.29 523	0.29 496	0.25 478	0.38 519	0.38 530

BEATNet_4x	0.46 319	0.32 436	0.56 386	0.37 151	0.19 59	0.63 380	0.35 281	1.01 410	0.72 289	0.77 344	0.83 307	0.70 334	0.59 370	0.68 351	0.53 401	0.16 238	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.24 431	0.16 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 436	0.64 420	0.44 368	0.30 387	0.66 398	0.44 415	1.04 420	0.88 392	0.91 441	0.91 352	0.99 450	0.60 374	0.68 351	0.60 423	0.21 390	0.17 406	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.21 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 434	0.32 436	0.54 375	0.45 392	0.27 316	0.57 333	0.48 437	1.00 401	1.28 535	0.86 407	1.33 500	0.87 412	0.58 363	1.07 502	0.75 463	0.18 318	0.12 218	0.15 145	0.13 163	0.18 304	0.18 335

AdaStereo	0.50 381	0.32 436	0.47 299	0.48 429	0.25 237	0.67 403	0.32 231	1.17 483	0.88 392	0.75 331	0.99 392	0.75 366	0.49 306	0.67 341	0.46 365	0.27 475	0.12 218	0.28 488	0.18 342	0.23 418	0.18 335
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.
SGM-ForestM	4.04 604	0.32 436	0.46 287	0.43 349	0.27 316	7.50 612	1.45 597	3.84 607	4.24 607	8.19 618	6.76 615	19.00 626	9.08 614	10.74 619	6.62 609	0.31 502	0.33 549	0.32 511	0.32 527	0.29 466	0.29 479

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 436	0.54 375	0.46 413	0.30 387	0.96 488	0.40 374	1.00 401	0.94 433	1.12 518	1.08 433	0.96 443	0.67 419	0.90 459	0.89 503	0.17 284	0.13 289	0.22 397	0.21 419	0.20 355	0.19 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 461	0.32 436	0.66 432	0.50 458	0.39 480	1.15 525	0.61 499	1.49 558	1.01 462	1.12 518	1.08 433	1.06 473	0.69 429	0.77 406	0.94 509	0.23 433	0.17 406	0.26 467	0.25 478	0.25 440	0.21 409

SGM-Forest	0.62 454	0.32 436	0.39 193	0.43 349	0.30 387	1.02 499	0.55 479	1.09 441	1.05 480	1.06 504	1.18 470	1.10 487	0.67 419	0.88 451	0.62 430	0.31 502	0.33 549	0.33 516	0.30 513	0.30 475	0.28 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 483	0.33 444	0.75 474	0.49 444	0.37 465	0.71 417	0.59 492	1.36 541	1.30 538	1.03 497	1.40 511	1.59 555	1.15 541	0.87 448	0.86 484	0.28 485	0.28 518	0.28 488	0.23 453	0.28 462	0.38 530

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 444	1.16 532	0.49 444	0.34 446	0.71 417	0.43 406	1.01 410	0.93 426	0.82 377	0.87 333	0.74 364	0.67 419	0.73 381	0.45 355	0.18 318	0.18 426	0.26 467	0.27 499	0.26 447	0.27 465

TDLM	0.57 434	0.33 444	0.49 331	0.51 474	0.30 387	0.66 398	0.73 536	1.03 417	1.01 462	0.82 377	1.10 438	0.84 399	0.70 442	0.86 446	0.58 416	0.28 485	0.17 406	0.25 448	0.22 437	0.26 447	0.19 368

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 444	0.44 258	0.47 422	0.32 425	0.67 403	0.61 499	1.05 425	0.93 426	0.85 400	1.04 416	1.01 458	0.73 453	0.83 430	0.52 398	0.29 492	0.19 444	0.27 480	0.25 478	0.31 481	0.21 409

StereoDRNet	0.64 457	0.33 444	0.68 441	0.51 474	0.43 504	1.03 502	0.53 471	1.47 555	0.99 452	1.10 515	0.87 333	1.07 478	0.71 446	0.82 422	0.88 493	0.23 433	0.19 444	0.25 448	0.23 453	0.27 458	0.19 368

rvit_0105_3	0.47 335	0.34 449	0.77 484	0.54 504	0.31 409	0.49 282	0.47 429	0.63 203	0.79 341	0.65 262	0.59 205	0.64 300	0.50 316	0.65 322	0.39 305	0.29 492	0.27 514	0.29 496	0.28 505	0.21 379	0.20 391

ACV-stereo	0.62 454	0.34 449	1.00 515	0.43 349	0.31 409	1.20 533	0.40 374	0.75 302	0.83 361	0.64 253	0.77 266	2.10 570	1.03 530	0.81 419	0.64 436	0.21 390	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.21 379	0.21 409

SACVNet	0.58 441	0.34 449	0.55 380	0.55 511	0.36 458	0.63 380	0.48 437	1.13 458	0.77 322	1.02 489	1.06 427	1.02 463	0.74 456	0.90 459	0.51 391	0.27 475	0.21 466	0.25 448	0.24 469	0.29 466	0.36 519

Anonymous3	0.46 319	0.34 449	0.86 497	0.50 458	0.37 465	0.81 454	0.50 448	0.72 282	0.65 258	0.51 195	0.65 220	0.45 197	0.45 288	0.64 315	0.38 298	0.24 445	0.24 491	0.22 397	0.21 419	0.23 418	0.23 434

HCRNet	0.44 299	0.34 449	0.41 215	0.53 497	0.26 283	0.53 301	0.29 163	0.83 335	0.63 245	0.71 306	0.81 297	0.77 378	0.50 316	0.66 330	0.36 273	0.24 445	0.16 386	0.24 435	0.20 397	0.21 379	0.18 335

DeepPruner_ROB	0.53 402	0.34 449	0.59 395	0.41 286	0.30 387	0.50 285	0.43 406	1.19 487	0.70 277	0.85 400	1.05 420	0.86 406	0.55 345	0.84 435	0.51 391	0.29 492	0.23 483	0.22 397	0.22 437	0.26 447	0.25 449

S-Stereo	0.74 484	0.35 455	0.96 510	0.56 514	0.45 515	0.82 462	0.60 494	1.24 514	1.60 567	0.96 464	1.41 513	1.12 491	0.94 517	0.80 416	1.04 528	0.26 465	0.31 537	0.28 488	0.25 478	0.32 487	0.47 557

ADCP+	1.06 540	0.35 455	1.51 567	0.49 444	0.51 536	1.45 554	0.55 479	1.25 518	1.03 470	1.16 522	1.15 461	1.10 487	1.07 535	1.56 554	6.75 610	0.19 350	0.16 386	0.23 418	0.21 419	0.28 462	0.21 409

RYNet	0.72 481	0.35 455	0.64 420	0.53 497	0.67 562	1.31 543	0.67 511	1.20 492	1.18 512	1.05 500	0.87 333	1.27 511	0.93 516	0.93 475	1.27 547	0.22 416	0.16 386	0.26 467	0.23 453	0.40 522	0.39 533

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 455	0.68 441	0.52 487	0.40 485	0.79 446	0.85 553	1.16 478	0.94 433	1.33 544	1.15 461	1.38 533	0.83 491	1.03 496	0.90 505	0.32 513	0.25 499	0.26 467	0.24 469	0.31 481	0.28 472

CBMV	0.64 457	0.35 455	0.41 215	0.42 328	0.25 237	1.01 497	0.77 540	1.13 458	1.09 497	1.17 523	1.22 476	1.04 467	0.75 460	0.88 451	0.63 433	0.28 485	0.30 528	0.34 518	0.30 513	0.26 447	0.26 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 461	0.36 460	1.30 549	0.39 210	0.26 283	0.57 333	0.63 502	0.80 325	1.03 470	0.80 355	1.43 518	0.91 428	0.76 463	1.08 505	1.87 571	0.16 238	0.12 218	0.17 219	0.14 196	0.20 355	0.16 296

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	0.68 351	0.50 381	0.41 547	0.20 456	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

test_sample9	1.05 539	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	1.20 521	1.36 550	0.41 547	8.41 620	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

test_sample8	1.25 558	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.13 458	0.75 306	1.50 552	0.95 369	3.29 592	1.59 570	1.20 521	1.36 550	0.41 547	8.41 620	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

GwcNet	0.69 471	0.36 460	1.10 526	0.51 474	0.42 498	1.08 513	0.50 448	1.21 494	1.16 508	1.00 481	1.37 505	1.06 473	0.79 477	0.92 469	0.94 509	0.25 455	0.24 491	0.24 435	0.22 437	0.23 418	0.26 455

RP	0.76 487	0.36 460	0.63 415	0.66 549	0.58 554	0.80 449	0.55 479	1.14 467	1.22 520	0.97 469	1.65 538	1.43 539	1.32 555	1.01 489	0.84 479	0.33 521	0.30 528	0.36 525	0.30 513	0.34 500	0.34 512

WCMA_ROB	1.14 548	0.36 460	0.76 479	0.49 444	0.44 511	1.23 537	0.67 511	1.11 450	1.23 521	2.84 597	3.95 601	3.28 591	1.83 581	1.25 530	0.99 519	0.44 552	0.34 551	0.34 518	0.37 537	0.41 528	0.40 536

rvit_stereo_0075_2	0.47 335	0.37 467	0.70 451	0.53 497	0.46 523	0.43 247	0.36 303	0.81 329	0.67 264	0.55 210	0.74 254	0.59 275	0.43 273	0.63 300	0.43 330	0.32 513	0.23 483	0.35 520	0.25 478	0.30 475	0.25 449

SDNR	0.86 510	0.37 467	1.47 565	0.40 252	0.38 474	3.38 600	0.33 241	0.90 364	0.98 447	0.99 476	2.09 563	0.59 275	0.71 446	1.29 534	0.70 451	0.51 565	0.56 583	0.36 525	0.26 492	0.43 533	0.46 552

GMStereo	0.39 252	0.37 467	0.54 375	0.40 252	0.26 283	0.42 244	0.36 303	0.59 173	1.04 476	0.55 210	0.51 170	0.37 137	0.35 216	0.54 202	0.41 318	0.19 350	0.13 289	0.16 174	0.17 315	0.24 431	0.18 335
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 477	0.37 467	0.89 503	0.56 514	0.45 515	1.18 531	0.68 516	1.41 549	0.85 374	0.81 368	1.15 461	1.04 467	0.81 482	1.10 509	1.17 539	0.26 465	0.28 518	0.32 511	0.31 521	0.29 466	0.30 488

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 467	1.17 536	0.44 368	0.31 409	0.56 328	0.34 256	1.06 429	0.88 392	0.67 278	0.90 349	0.61 286	0.65 409	0.93 475	0.70 451	0.21 390	0.18 426	0.26 467	0.23 453	0.31 481	0.28 472

STTStereo	0.55 416	0.37 467	0.76 479	0.44 368	0.31 409	0.60 358	0.44 415	0.96 389	0.86 379	0.99 476	0.90 349	0.96 443	0.58 363	0.71 369	0.61 427	0.25 455	0.23 483	0.26 467	0.32 527	0.24 431	0.23 434

SuperB	1.04 535	0.37 467	4.81 601	0.43 349	0.31 409	0.99 495	0.46 422	1.02 413	2.09 580	1.09 513	1.09 436	0.75 366	0.81 482	1.06 499	1.76 564	0.19 350	0.15 354	0.17 219	0.15 228	2.82 610	0.26 455

GANet	0.70 473	0.37 467	0.55 380	0.51 474	0.34 446	0.94 482	0.96 563	1.08 437	0.94 433	1.04 498	1.98 558	1.13 497	0.88 503	1.12 512	0.66 441	0.25 455	0.26 505	0.27 480	0.22 437	0.31 481	0.22 427

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 467	0.38 174	0.39 210	0.28 341	0.74 426	0.28 153	1.00 401	0.98 447	0.94 456	1.25 484	0.81 393	0.78 475	0.87 448	0.50 381	0.36 536	0.37 557	0.43 544	0.40 546	0.33 494	0.30 488

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 467	0.65 426	0.56 514	0.42 498	0.97 490	0.83 547	1.21 494	0.92 420	0.79 353	1.02 406	1.08 480	0.63 392	0.82 422	0.91 507	0.29 492	0.20 456	0.31 505	0.31 521	0.26 447	0.23 434

MSAF-DinoV2	1.04 535	0.38 477	1.32 552	0.54 504	0.29 369	0.89 474	0.72 534	1.52 565	1.24 523	1.05 500	1.41 513	2.98 584	1.49 564	2.74 595	2.83 589	0.22 416	0.14 324	0.20 340	0.22 437	0.32 487	0.32 500

YMNet	0.66 461	0.38 477	0.90 504	0.52 487	0.46 523	1.08 513	0.49 443	1.00 401	0.77 322	1.18 525	1.29 493	1.12 491	0.74 456	0.85 441	0.86 484	0.27 475	0.31 537	0.25 448	0.25 478	0.24 431	0.23 434

YMNet_1	0.66 461	0.38 477	0.90 504	0.52 487	0.46 523	1.08 513	0.49 443	1.00 401	0.77 322	1.18 525	1.29 493	1.12 491	0.74 456	0.85 441	0.86 484	0.27 475	0.31 537	0.25 448	0.25 478	0.24 431	0.23 434

dd	0.43 292	0.38 477	0.55 380	0.44 368	0.25 237	0.47 274	0.38 341	0.70 269	1.05 480	0.59 220	0.65 220	0.42 180	0.39 253	0.66 330	0.50 381	0.24 445	0.15 354	0.21 382	0.15 228	0.22 401	0.18 335

edge stereo	0.76 487	0.38 477	0.74 470	0.52 487	0.43 504	0.80 449	0.53 471	1.28 524	1.06 486	1.28 540	1.38 510	1.81 560	1.11 538	1.08 505	0.85 483	0.33 521	0.32 543	0.41 542	0.28 505	0.32 487	0.36 519

Nwc_Net	0.78 493	0.38 477	0.73 465	0.60 532	0.55 546	1.05 507	0.55 479	1.67 576	1.05 480	0.88 425	1.86 553	1.40 536	1.09 536	1.10 509	0.87 490	0.30 499	0.25 499	0.36 525	0.38 540	0.29 466	0.29 479

ADCL	1.04 535	0.38 477	1.35 555	0.50 458	0.39 480	1.61 563	0.89 555	1.29 525	1.39 546	1.29 541	1.50 528	1.24 507	1.24 550	1.37 547	4.87 603	0.21 390	0.19 444	0.25 448	0.25 478	0.29 466	0.27 465

TCMNet	0.66 461	0.39 484	0.98 513	0.59 526	0.61 557	0.96 488	0.55 479	1.05 425	0.90 408	0.84 396	1.14 455	0.89 421	0.65 409	0.85 441	1.01 524	0.26 465	0.26 505	0.31 505	0.28 505	0.32 487	0.29 479

sAnonymous2	0.40 264	0.39 484	0.85 492	0.48 429	0.37 465	0.40 222	0.46 422	0.57 160	0.52 207	0.38 137	0.46 145	0.35 124	0.42 267	0.43 112	0.30 195	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.17 315	0.57 561	0.44 547

CroCo_RVC	0.40 264	0.39 484	0.85 492	0.48 429	0.37 465	0.40 222	0.46 422	0.57 160	0.52 207	0.38 137	0.46 145	0.35 124	0.42 267	0.43 112	0.30 195	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.17 315	0.57 561	0.44 547

AF-Net	0.81 500	0.39 484	0.68 441	0.64 541	0.54 544	0.91 477	0.51 463	1.61 572	1.31 539	0.96 464	2.02 560	1.46 540	1.26 553	1.11 511	0.99 519	0.32 513	0.24 491	0.39 535	0.27 499	0.30 475	0.25 449

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 484	0.39 193	0.44 368	0.30 387	0.73 425	0.54 475	1.03 417	1.08 495	0.67 278	0.87 333	0.76 372	0.57 354	0.77 406	0.47 372	0.38 540	0.38 559	0.44 546	0.42 555	0.37 515	0.34 512

rvit_105_1	0.54 414	0.40 489	0.76 479	0.58 522	0.37 465	0.59 352	0.68 516	0.70 269	0.94 433	0.82 377	0.69 235	0.73 358	0.58 363	0.78 410	0.54 406	0.32 513	0.29 523	0.31 505	0.34 532	0.23 418	0.20 391

Wz-Net-MNSev	0.76 487	0.40 489	1.34 554	0.50 458	0.40 485	1.44 553	0.83 547	1.15 471	1.16 508	1.25 539	1.20 475	1.13 497	0.81 482	1.16 516	1.00 523	0.22 416	0.19 444	0.24 435	0.23 453	0.28 462	0.26 455

NCC-stereo	0.78 493	0.40 489	0.76 479	0.61 534	0.67 562	0.81 454	0.69 521	1.54 567	1.11 499	0.90 436	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 519	0.88 493	0.31 502	0.30 528	0.37 530	0.48 566	0.33 494	0.33 505

Abc-Net	0.78 493	0.40 489	0.76 479	0.61 534	0.67 562	0.81 454	0.69 521	1.54 567	1.11 499	0.90 436	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 519	0.88 493	0.31 502	0.30 528	0.37 530	0.48 566	0.33 494	0.33 505
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 481	0.41 493	0.65 426	0.64 541	0.44 511	0.98 494	1.20 578	1.11 450	1.00 458	0.98 474	0.96 373	1.49 545	0.87 499	0.90 459	0.79 469	0.31 502	0.26 505	0.39 535	0.39 544	0.32 487	0.32 500

SANet	1.07 542	0.41 493	1.06 521	0.48 429	0.30 387	1.41 549	0.94 561	1.42 550	3.36 600	1.58 557	2.43 570	2.33 576	1.70 575	1.34 541	1.07 530	0.28 485	0.24 491	0.26 467	0.23 453	0.34 500	0.30 488

FINET	0.67 466	0.42 495	1.00 515	0.46 413	0.43 504	0.83 465	0.89 555	1.08 437	1.50 556	0.87 415	1.14 455	0.71 338	0.68 425	0.92 469	0.70 451	0.36 536	0.30 528	0.26 467	0.24 469	0.35 505	0.33 505

DPSNet	0.99 528	0.42 495	1.88 577	0.53 497	0.41 492	1.59 562	1.26 584	2.21 589	1.43 549	1.10 515	1.11 439	1.46 540	1.95 585	1.34 541	1.26 545	0.34 527	0.25 499	0.25 448	0.21 419	0.46 541	0.37 524

w-ln-seven-2	0.76 487	0.43 497	2.32 583	0.52 487	0.38 474	0.90 476	0.65 506	1.11 450	1.12 502	1.19 527	1.28 489	1.09 483	0.99 525	1.07 502	0.87 490	0.20 373	0.19 444	0.23 418	0.22 437	0.26 447	0.22 427

ADCRef	0.80 497	0.43 497	1.32 552	0.50 458	0.45 515	1.07 509	0.51 463	1.07 433	0.98 447	1.17 523	1.42 515	0.87 412	0.91 506	0.85 441	3.19 591	0.18 318	0.16 386	0.23 418	0.23 453	0.22 401	0.21 409

PA-Net	0.67 466	0.43 497	0.83 490	0.50 458	0.53 541	0.94 482	0.68 516	1.10 444	1.14 506	0.80 355	0.88 341	0.87 412	0.77 470	1.02 494	0.88 493	0.24 445	0.41 566	0.29 496	0.44 556	0.26 447	0.34 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 484	0.43 497	0.69 447	0.54 504	0.40 485	1.01 497	0.95 562	1.21 494	1.07 492	1.22 534	1.12 443	1.56 552	0.79 477	1.04 498	0.86 484	0.33 521	0.22 473	0.35 520	0.30 513	0.35 505	0.31 496

MeshStereo	1.34 561	0.43 497	0.54 375	0.44 368	0.34 446	1.66 566	0.60 494	1.94 583	1.37 543	4.47 610	3.25 586	4.71 601	1.94 584	1.92 574	1.17 539	0.35 532	0.35 553	0.37 530	0.31 521	0.32 487	0.32 500
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 365	0.44 502	0.74 470	0.49 444	0.27 316	0.56 328	0.29 163	0.73 293	0.76 314	0.86 407	0.94 360	0.91 428	0.36 234	0.74 388	0.43 330	0.26 465	0.14 324	0.26 467	0.15 228	0.36 510	0.18 335

Anonymous_2	0.82 501	0.44 502	0.63 415	0.40 252	0.43 504	0.80 449	0.52 466	0.72 282	0.77 322	0.71 306	0.60 207	0.87 412	0.76 463	0.75 394	0.58 416	0.52 566	0.54 581	0.54 564	4.82 620	0.56 559	0.40 536

PS-NSSS	0.58 441	0.44 502	0.62 405	0.42 328	0.33 436	0.66 398	0.58 489	1.02 413	0.86 379	0.77 344	1.28 489	0.72 347	0.64 403	0.82 422	0.59 421	0.31 502	0.26 505	0.40 538	0.27 499	0.33 494	0.26 455

NaN_ROB	0.69 471	0.44 502	0.69 447	0.51 474	0.33 436	0.97 490	1.06 570	1.22 502	1.19 514	1.24 537	0.96 373	1.08 480	0.78 475	1.20 521	0.67 444	0.24 445	0.30 528	0.23 418	0.24 469	0.23 418	0.25 449

HBP-ISP	0.59 448	0.45 506	0.43 247	0.45 392	0.33 436	0.70 412	0.28 153	1.11 450	1.00 458	0.83 389	1.18 470	0.65 313	0.68 425	0.88 451	0.52 398	0.35 532	0.38 559	0.47 551	0.41 551	0.38 519	0.31 496

DANet	0.71 477	0.45 506	0.91 506	0.59 526	0.40 485	0.81 454	0.40 374	0.97 392	0.84 366	1.20 532	1.22 476	1.33 525	0.88 503	1.16 516	1.24 543	0.27 475	0.23 483	0.31 505	0.25 478	0.35 505	0.32 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 523	0.46 508	1.04 519	0.64 541	0.48 528	2.12 579	0.64 505	1.01 410	0.87 388	1.75 569	2.82 584	1.30 516	1.64 574	1.06 499	0.96 514	0.36 536	0.29 523	0.35 520	0.25 478	0.45 538	0.42 540

w-ln-seven	0.96 524	0.48 509	2.41 585	0.54 504	0.50 532	1.41 549	0.70 526	1.67 576	1.81 574	1.49 550	1.50 528	1.26 509	0.87 499	1.15 514	1.80 569	0.23 433	0.21 466	0.25 448	0.25 478	0.31 481	0.26 455

RTSC	0.87 511	0.48 509	1.23 542	0.52 487	0.37 465	1.13 522	0.50 448	1.34 534	1.79 573	1.51 553	1.24 482	1.12 491	0.81 482	1.62 558	2.16 577	0.25 455	0.19 444	0.23 418	0.24 469	0.30 475	0.31 496

ADCPNet	1.03 534	0.48 509	2.70 587	0.54 504	0.42 498	1.40 547	0.75 538	1.13 458	1.07 492	1.22 534	1.42 515	1.68 557	1.09 536	1.36 546	3.45 595	0.30 499	0.28 518	0.29 496	0.32 527	0.37 515	0.35 517

PDISCO_ROB	0.91 519	0.48 509	1.06 521	0.99 573	0.97 577	1.67 568	0.63 502	1.64 574	1.59 564	1.06 504	1.18 470	1.31 517	0.79 477	1.55 552	0.97 515	0.49 562	0.22 473	0.45 547	0.40 546	0.45 538	0.37 524

CSAN	0.83 507	0.49 513	0.77 484	0.60 532	0.41 492	1.14 523	1.06 570	1.19 487	1.46 554	1.32 542	1.43 518	1.37 532	1.19 547	1.27 533	0.86 484	0.39 542	0.31 537	0.36 525	0.37 537	0.35 505	0.34 512

ETE_ROB	0.70 473	0.49 513	0.73 465	0.56 514	0.36 458	0.79 446	0.87 554	1.14 467	0.93 426	1.19 527	1.18 470	1.39 534	0.82 486	0.99 485	0.80 471	0.26 465	0.21 466	0.31 505	0.26 492	0.33 494	0.34 512

MSMD_ROB	1.21 555	0.49 513	0.62 405	0.59 526	0.50 532	1.62 565	0.67 511	1.23 507	1.24 523	2.45 590	3.77 595	3.09 588	2.98 601	1.32 538	0.81 474	0.45 554	0.41 566	0.49 559	0.51 573	0.47 544	0.44 547

PWCDC_ROB	0.89 515	0.49 513	0.80 488	0.74 562	0.40 485	1.03 502	0.39 363	1.33 532	2.35 589	1.02 489	3.77 595	0.81 393	0.92 511	1.20 521	0.90 505	0.34 527	0.22 473	0.24 435	0.20 397	0.34 500	0.29 479

z-mn7	1.00 529	0.50 517	1.70 572	0.53 497	0.36 458	1.75 571	0.71 532	1.22 502	2.28 585	0.96 464	2.54 573	1.42 537	0.95 520	2.19 586	1.54 556	0.22 416	0.19 444	0.21 382	0.20 397	0.27 458	0.25 449

dad	0.58 441	0.50 517	0.64 420	0.43 349	0.30 387	0.59 352	0.36 303	0.78 318	1.25 529	1.01 486	1.17 468	1.15 501	0.53 327	0.68 351	0.50 381	0.35 532	0.23 483	0.37 530	0.21 419	0.29 466	0.20 391

SHD	0.93 522	0.50 517	1.18 537	0.59 526	0.46 523	0.97 490	0.48 437	1.70 578	2.15 581	1.58 557	1.37 505	1.42 537	1.19 547	1.31 537	1.60 558	0.31 502	0.26 505	0.32 511	0.33 530	0.40 522	0.42 540

FBW_ROB	0.88 513	0.50 517	0.85 492	0.55 511	0.40 485	1.17 529	0.78 542	1.50 559	1.37 543	1.33 544	1.27 487	1.48 544	1.00 528	2.57 594	0.98 518	0.25 455	0.32 543	0.45 547	0.30 513	0.34 500	0.28 472

FC-DCNN v2	1.65 576	0.51 521	0.65 426	0.61 534	0.49 530	1.61 563	0.70 526	1.75 581	1.56 563	4.74 614	4.91 610	6.46 612	3.31 603	1.91 573	1.11 533	0.46 556	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 545	0.46 552

Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 521	1.36 559	0.50 458	0.41 492	1.15 525	0.69 521	1.21 494	1.07 492	1.02 489	1.12 443	1.08 480	0.87 499	0.89 457	0.89 503	0.24 445	0.22 473	0.21 382	0.19 372	0.26 447	0.26 455

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 521	0.95 508	0.64 541	0.45 515	0.91 477	0.53 471	1.48 556	1.13 503	0.93 453	1.35 501	1.02 463	0.99 525	0.92 469	0.80 471	0.30 499	0.27 514	0.28 488	0.24 469	0.23 418	0.24 442

psmorigin	0.82 501	0.51 521	2.09 579	0.49 444	0.41 492	0.85 469	0.50 448	1.04 420	0.88 392	1.45 549	1.43 518	1.50 546	1.06 533	1.22 527	0.97 515	0.31 502	0.32 543	0.27 480	0.27 499	0.33 494	0.42 540

FADNet	0.61 453	0.51 521	1.10 526	0.45 392	0.44 511	0.65 396	0.41 389	1.19 487	1.05 480	0.70 299	0.84 312	0.98 449	0.66 416	0.82 422	0.50 381	0.29 492	0.30 528	0.27 480	0.30 513	0.46 541	0.35 517

MANE	4.13 605	0.51 521	0.64 420	0.66 549	0.56 549	6.89 611	0.99 566	7.55 615	12.04 615	6.68 617	8.57 618	10.69 617	9.45 615	7.59 616	6.39 608	0.49 562	0.43 573	0.48 556	0.98 596	0.49 547	0.48 560

FC-DCNN	1.59 572	0.51 521	0.66 432	0.61 534	0.49 530	1.56 560	0.70 526	1.66 575	1.53 558	4.64 611	4.62 608	5.85 608	3.34 605	1.84 571	1.11 533	0.46 556	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 545	0.46 552

ADCMid	1.14 548	0.52 528	2.23 582	0.53 497	0.43 504	1.07 509	0.75 538	1.23 507	1.05 480	2.15 582	1.44 521	1.50 546	1.43 561	1.56 554	5.01 604	0.26 465	0.24 491	0.29 496	0.31 521	0.37 515	0.33 505

DeepPrunerF	0.89 515	0.52 528	3.43 593	0.68 555	0.81 569	0.72 424	0.72 534	1.22 502	1.99 579	0.93 453	1.01 397	0.87 412	0.86 496	1.08 505	0.95 512	0.34 527	0.28 518	0.43 544	0.39 544	0.30 475	0.32 500

PWC_ROB	0.87 511	0.52 528	1.28 546	0.50 458	0.32 425	0.91 477	0.37 319	1.36 541	1.46 554	1.61 560	2.59 577	1.16 502	1.01 529	1.34 541	1.40 554	0.25 455	0.18 426	0.28 488	0.20 397	0.29 466	0.28 472

XX-TBD	0.32 146	0.53 531	0.26 24	0.51 474	0.20 86	0.37 197	0.24 95	0.40 67	0.73 296	0.54 208	0.69 235	0.31 93	0.25 98	0.32 26	0.27 148	0.16 238	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.11 82

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 531	1.14 531	0.46 413	0.39 480	0.61 361	0.39 363	1.12 456	0.87 388	0.70 299	0.84 312	1.04 467	0.55 345	0.94 482	0.69 448	0.26 465	0.25 499	0.28 488	0.28 505	0.31 481	0.31 496

DGSMNet	0.76 487	0.55 533	1.29 548	0.58 522	0.62 558	0.94 482	0.70 526	1.26 520	1.11 499	0.83 389	1.24 482	1.00 454	0.71 446	1.03 496	0.81 474	0.34 527	0.29 523	0.41 542	0.40 546	0.57 561	0.55 569

FCDSN-DC	1.39 566	0.56 534	0.65 426	0.74 562	0.59 555	1.38 546	0.63 502	1.35 538	1.39 546	3.26 604	4.50 607	4.61 599	2.63 596	1.58 556	1.03 525	0.46 556	0.42 568	0.48 556	0.47 564	0.50 549	0.50 564
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 507	0.56 534	1.87 576	0.49 444	0.38 474	0.56 328	0.66 509	0.70 269	1.00 458	2.42 589	2.02 560	1.31 517	1.18 545	0.93 475	1.13 538	0.20 373	0.18 426	0.20 340	0.19 372	0.27 458	0.30 488

ccnet	0.82 501	0.57 536	0.75 474	0.54 504	0.59 555	1.09 516	0.66 509	1.38 544	0.94 433	1.12 518	1.44 521	1.29 514	0.92 511	0.95 484	1.24 543	0.49 562	0.42 568	0.50 561	0.47 564	0.51 550	0.46 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 533	0.57 536	1.51 567	0.67 552	0.50 532	2.57 584	1.66 600	1.20 492	1.43 549	1.38 546	1.57 535	1.33 525	0.92 511	1.64 561	0.88 493	0.37 539	0.39 563	0.46 550	0.60 578	0.41 528	0.40 536

WZ-Net	1.19 554	0.59 538	4.07 598	0.62 538	0.51 536	1.34 544	1.31 589	1.32 530	1.74 571	1.53 556	1.65 538	1.74 559	1.28 554	2.25 588	2.01 574	0.27 475	0.21 466	0.23 418	0.25 478	0.40 522	0.39 533

MFN_U_SF_RVC	1.09 545	0.59 538	1.97 578	0.67 552	0.44 511	1.93 575	0.60 494	1.85 582	1.36 541	1.61 560	1.54 533	1.95 568	1.37 557	1.64 561	1.73 561	0.40 546	0.37 557	0.45 547	0.48 566	0.44 534	0.44 547

RGC	0.79 496	0.59 538	0.71 456	0.65 546	0.65 561	0.92 481	0.58 489	1.29 525	1.05 480	1.07 507	1.45 524	1.47 543	1.03 530	1.21 525	0.88 493	0.32 513	0.30 528	0.48 556	0.40 546	0.37 515	0.37 524

ADCS	1.51 570	0.61 541	3.42 592	0.59 526	0.51 536	1.27 541	1.08 573	1.59 569	1.81 574	1.91 576	1.66 540	1.51 549	1.42 560	1.94 576	8.60 612	0.33 521	0.32 543	0.33 516	0.36 536	0.44 534	0.42 540

ELAS_RVC	1.60 573	0.61 541	1.01 517	0.70 558	0.56 549	2.00 577	1.89 607	1.96 584	2.65 592	3.33 605	3.26 587	3.03 585	3.41 606	2.49 592	2.09 576	0.52 566	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 557	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 575	0.61 541	0.95 508	0.68 555	0.55 546	3.01 598	1.55 598	2.39 591	2.33 588	3.64 607	3.89 599	2.75 582	2.90 600	2.15 584	2.27 583	0.52 566	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 557	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 552	0.62 544	2.40 584	0.57 520	0.55 546	1.41 549	1.34 590	1.18 486	1.24 523	1.49 550	1.42 515	1.39 534	1.20 549	1.55 552	4.82 602	0.29 492	0.28 518	0.29 496	0.34 532	0.38 519	0.42 540

DStereoSA	1.73 578	0.63 545	1.57 569	0.80 566	0.79 568	1.26 540	1.30 585	1.34 534	1.43 549	1.24 537	7.52 616	0.92 433	7.68 613	1.65 565	2.29 584	0.41 547	0.29 523	0.63 570	0.60 578	1.04 580	1.18 600

PASM	0.90 518	0.64 546	1.69 570	0.69 557	0.69 565	0.78 443	0.84 550	1.03 417	1.26 532	1.19 527	1.15 461	1.31 517	0.98 524	1.24 529	1.03 525	0.52 566	0.56 583	0.59 569	0.66 581	0.56 559	0.54 568

zh-mn7	1.08 544	0.65 547	4.00 597	0.52 487	0.38 474	1.16 528	0.62 501	1.15 471	1.77 572	1.74 568	2.31 564	1.17 503	0.91 506	2.10 581	1.77 565	0.24 445	0.21 466	0.22 397	0.22 437	0.25 440	0.28 472

SAMSARA	1.07 542	0.65 547	1.19 538	1.06 578	0.90 571	1.76 572	1.76 604	1.46 554	1.44 552	1.51 553	1.16 466	2.00 569	1.14 540	1.48 550	1.31 549	0.39 542	0.44 575	0.35 520	0.38 540	0.49 547	0.49 563

XQC	0.89 515	0.65 547	1.31 550	0.67 552	0.52 540	1.22 535	0.68 516	1.26 520	1.52 557	1.14 521	1.11 439	1.28 513	1.04 532	1.40 549	1.77 565	0.38 540	0.24 491	0.37 530	0.31 521	0.53 555	0.47 557

PVD	1.28 560	0.67 550	1.28 546	0.74 562	0.62 558	1.50 556	0.84 550	1.99 585	2.96 595	2.18 583	2.36 569	1.85 564	1.95 585	1.92 574	1.94 572	0.39 542	0.36 556	0.49 559	0.37 537	0.51 550	0.64 571

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 551	0.39 193	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 65	0.30 16	0.18 1	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 243	0.09 4

DStereoO	0.96 524	0.70 552	0.72 461	0.62 538	0.45 515	0.74 426	0.92 560	1.09 441	1.29 537	1.19 527	1.23 480	0.99 450	1.71 576	1.29 534	0.99 519	2.01 607	0.35 553	0.77 574	0.30 513	1.42 586	0.38 530

GASNet	0.67 466	0.72 553	0.96 510	0.70 558	0.48 528	0.62 369	0.47 429	1.08 437	1.03 470	0.94 456	0.82 301	0.93 436	0.83 491	1.33 539	0.80 471	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.28 505	0.44 534	0.24 442

Wz-Net-SNSev	0.91 519	0.73 554	2.13 580	0.56 514	0.45 515	0.95 485	1.13 575	1.34 534	1.24 523	1.02 489	1.30 496	1.46 540	0.86 496	1.81 569	1.50 555	0.25 455	0.23 483	0.25 448	0.26 492	0.32 487	0.29 479

SQANet	0.82 501	0.74 555	0.67 436	1.13 579	0.98 579	1.11 518	0.47 429	1.07 433	0.83 361	0.91 441	1.05 420	1.03 465	0.74 456	1.01 489	0.64 436	0.61 573	0.24 491	1.03 583	0.35 535	1.18 584	0.58 570

zh-sn7	1.09 545	0.75 556	3.23 591	0.57 520	0.42 498	1.11 518	0.89 555	1.19 487	1.27 533	1.41 548	1.98 558	1.25 508	1.47 563	1.99 578	2.62 586	0.26 465	0.26 505	0.26 467	0.27 499	0.35 505	0.30 488

PSMNet-RUCA	0.76 487	0.75 556	1.08 525	1.01 576	0.90 571	0.69 407	0.50 448	1.11 450	1.03 470	0.78 348	1.11 439	0.80 390	0.72 450	0.88 451	0.63 433	0.53 570	0.27 514	0.76 573	0.46 557	0.66 567	0.47 557

GANetREF_RVC	0.80 497	0.75 556	0.86 497	0.66 549	0.42 498	1.15 525	0.98 564	1.14 467	1.19 514	1.01 486	1.02 406	1.10 487	0.90 505	1.15 514	0.76 464	0.48 560	0.39 563	0.57 566	0.38 540	0.63 565	0.46 552
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
UDGNet	0.48 347	0.77 559	0.50 344	0.48 429	0.31 409	0.41 237	0.34 256	0.70 269	0.92 420	0.65 262	0.60 207	0.58 260	0.43 273	0.63 300	0.41 318	0.32 513	0.15 354	0.66 571	0.19 372	0.36 510	0.21 409

LSM	4.74 609	0.77 559	10.16 608	0.70 558	56.56 633	1.02 499	1.00 568	1.24 514	1.62 568	2.04 578	2.34 567	1.33 525	1.17 544	1.38 548	1.09 532	0.33 521	0.49 579	0.39 535	0.46 557	0.51 550	10.09 621

EDNetEfficient	1.46 568	0.80 561	6.12 603	0.47 422	0.39 480	0.69 407	0.83 547	0.90 364	2.77 594	3.50 606	1.96 557	1.66 556	2.03 587	1.26 531	4.18 600	0.21 390	0.18 426	0.21 382	0.20 397	0.41 528	0.39 533

Consistency-Raft	1.01 530	0.81 562	1.24 543	0.84 567	0.97 577	0.81 454	0.84 550	1.30 528	1.59 564	1.05 500	1.68 543	1.12 491	0.91 506	0.92 469	1.11 533	0.65 574	0.74 591	0.79 576	0.90 592	1.06 582	0.79 578

AnonymousM	0.41 275	0.81 562	0.29 52	0.34 77	0.22 134	0.28 92	0.38 341	0.53 146	0.41 150	0.70 299	0.49 157	0.47 208	0.27 127	0.41 95	0.31 202	0.15 183	0.12 218	1.51 588	0.26 492	0.12 59	0.10 37

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 562	0.73 465	0.53 497	0.37 465	1.40 547	0.53 471	1.04 420	0.79 341	0.88 425	0.94 360	0.95 440	0.53 327	0.93 475	0.58 416	0.39 542	0.30 528	0.57 566	0.31 521	0.53 555	0.30 488

UDG	0.88 513	0.82 565	0.67 436	1.00 575	0.96 576	1.02 499	0.57 488	1.13 458	0.99 452	0.90 436	0.97 386	1.31 517	0.99 525	0.85 441	0.84 479	0.54 571	0.32 543	1.77 592	0.40 546	0.94 576	0.66 572

BEATNet-Init1	15.13 619	0.82 565	50.86 637	0.72 561	0.53 541	38.10 632	7.03 618	11.83 620	14.25 620	29.78 636	30.17 636	48.21 639	22.64 630	26.78 630	18.11 621	0.42 551	0.38 559	0.47 551	0.46 557	0.51 550	0.48 560

DStereoFS	1.87 581	0.85 567	1.03 518	0.75 565	0.62 558	2.04 578	0.65 506	1.74 580	1.55 560	1.52 555	1.90 554	2.36 577	12.92 618	3.85 605	1.74 562	0.44 552	0.31 537	0.82 578	0.46 557	0.84 572	1.10 594

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	0.87 568	1.76 574	0.86 568	0.56 549	4.29 605	1.79 605	1.50 559	1.98 578	1.61 560	1.85 552	1.84 562	1.41 559	1.89 572	1.36 550	0.48 560	0.40 565	0.56 565	0.57 576	0.69 568	0.48 560

anonymity	0.97 526	0.89 569	1.05 520	0.92 571	1.03 582	0.97 490	0.81 546	1.29 525	0.91 415	1.07 507	0.98 387	1.00 454	0.95 520	1.02 494	0.92 508	0.96 584	0.95 607	0.90 580	0.91 595	0.92 575	0.94 584

NVStereoNet_ROB	1.24 557	0.90 570	1.13 530	0.86 568	0.88 570	1.11 518	0.99 566	1.42 550	1.53 558	1.59 559	2.48 571	2.24 573	1.53 565	1.96 577	1.30 548	0.76 579	0.70 588	0.78 575	1.00 597	0.71 570	0.88 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 535	0.93 571	0.88 499	1.33 585	1.05 584	1.66 566	0.70 526	1.40 548	1.18 512	1.08 511	1.32 499	1.33 525	0.91 506	1.23 528	0.76 464	0.72 577	0.46 578	1.24 586	0.50 571	1.40 585	0.75 574

SPS-STEREO	1.25 558	0.93 571	1.06 521	1.04 577	1.03 582	1.41 549	0.91 559	1.51 562	1.19 514	2.09 580	1.83 550	1.94 567	1.39 558	1.62 558	1.39 553	0.97 586	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 578	0.96 587
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 563	0.94 573	1.25 544	0.96 572	1.00 580	1.52 558	1.02 569	1.34 534	1.21 518	2.64 592	2.65 579	2.44 578	1.56 568	1.64 561	1.26 545	0.97 586	0.95 607	0.90 580	0.90 592	0.94 576	0.96 587

RTS	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 546	0.57 552	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 524

RTSA	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 546	0.57 552	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 524

CC-Net-ROB	0.82 501	0.96 574	0.85 492	0.58 522	0.45 515	1.27 541	0.70 526	1.17 483	1.02 465	0.83 389	1.23 480	0.90 426	0.77 470	1.06 499	0.69 448	0.46 556	0.34 551	1.71 591	0.38 540	0.59 564	0.36 519

Ntro	1.09 545	0.97 577	0.91 506	1.44 586	1.19 586	1.69 569	0.80 545	1.35 538	1.25 529	1.00 481	1.29 493	1.31 517	0.97 523	1.26 531	0.84 479	0.84 581	0.43 573	1.36 587	0.50 571	1.56 587	0.78 576

MFMNet_re	1.14 548	0.97 577	1.19 538	0.99 573	0.95 575	1.25 539	1.22 581	1.39 545	1.55 560	1.69 567	1.67 542	1.21 504	1.53 565	1.12 512	0.99 519	0.87 583	0.75 595	0.79 576	0.75 585	0.90 573	0.94 584

AnyNet_C01	1.56 571	1.05 579	7.45 605	0.64 541	0.54 544	1.99 576	1.38 592	1.43 552	1.36 541	1.63 563	1.92 555	1.84 562	1.33 556	2.40 590	4.03 597	0.33 521	0.32 543	0.32 511	0.34 532	0.44 534	0.45 551

Wz-Net-TNSev	1.14 548	1.06 580	4.32 600	0.49 444	0.42 498	1.51 557	1.11 574	1.48 556	1.40 548	1.22 534	1.26 486	1.58 554	1.43 561	1.76 567	1.70 560	0.32 513	0.31 537	0.26 467	0.30 513	0.41 528	0.41 539

EDNetEfficientorigin	9.93 615	1.15 581	175.16 640	0.48 429	0.36 458	1.04 506	0.68 516	1.24 514	2.69 593	3.17 603	2.50 572	2.30 574	2.07 588	1.76 567	2.21 578	0.20 373	0.18 426	0.24 435	0.19 372	0.51 550	0.50 564

WAO-7	1.90 582	1.20 582	1.35 555	1.27 583	1.06 585	2.84 591	1.56 599	3.23 600	3.06 598	2.23 585	3.33 591	3.17 589	2.28 590	3.12 596	2.21 578	1.02 588	0.91 602	1.06 584	1.03 600	1.04 580	0.97 590

GCST	0.83 507	1.22 583	0.74 470	1.58 587	1.01 581	1.06 508	0.23 81	0.78 318	0.78 332	0.97 469	0.65 220	0.78 380	0.35 216	0.92 469	0.34 240	0.96 584	0.65 587	1.20 585	0.81 588	0.91 574	0.70 573

JetBlue	2.78 594	1.26 584	7.04 604	1.16 580	1.48 589	8.00 613	6.02 617	2.60 593	1.92 577	2.12 581	2.64 578	3.34 593	3.05 602	6.49 612	3.39 593	0.78 580	0.76 596	0.75 572	0.76 586	0.97 579	1.18 600

ACVNet_2	1.65 576	1.27 585	1.41 562	1.75 590	1.62 591	2.22 580	1.20 578	2.30 590	2.62 591	1.78 570	2.56 574	3.03 585	1.61 571	1.54 551	1.12 537	1.06 589	0.58 585	1.82 593	0.70 584	1.82 593	0.96 587

ACVNet-4b	1.35 563	1.31 586	1.10 526	1.90 595	1.59 590	1.92 574	0.77 540	1.52 565	1.62 568	1.05 500	1.60 537	2.11 571	0.94 517	1.64 561	0.77 468	1.30 595	0.35 553	2.03 599	0.67 582	1.88 597	0.84 579

ACVNet_1	1.46 568	1.33 587	1.12 529	1.91 596	1.62 591	1.83 573	0.98 564	2.00 586	1.85 576	1.39 547	1.53 532	2.32 575	1.53 565	1.34 541	1.11 533	1.30 595	0.50 580	2.06 601	0.58 577	1.93 599	0.95 586

Dean	1.98 584	1.36 588	1.36 559	2.12 598	1.81 599	2.74 586	1.36 591	3.37 604	3.80 605	2.08 579	3.32 590	3.21 590	1.82 579	1.71 566	1.67 559	1.27 592	0.77 597	1.99 595	0.90 592	1.86 594	1.03 592

LVE	2.12 590	1.44 589	1.36 559	1.99 597	1.78 597	2.75 587	1.79 605	2.82 594	3.95 606	1.90 575	4.33 605	3.52 596	1.81 578	2.24 587	1.74 562	1.74 604	0.87 600	2.06 601	1.13 603	1.91 598	1.35 605

MonStereo1	1.98 584	1.48 590	1.43 564	1.81 593	1.69 596	2.88 594	0.78 542	2.47 592	3.47 601	2.20 584	4.36 606	3.39 594	2.50 593	2.18 585	1.58 557	1.19 591	0.54 581	1.65 590	0.87 590	1.78 592	1.29 604

RainbowNet	1.35 563	1.49 591	1.19 538	1.88 594	1.45 588	1.48 555	1.07 572	1.61 572	1.55 560	1.20 532	1.59 536	1.54 550	1.13 539	1.34 541	0.97 515	1.36 598	0.70 588	1.82 593	0.79 587	1.71 590	1.07 593

WAO-6	2.04 588	1.50 592	1.16 532	1.70 589	1.67 595	2.69 585	1.44 596	3.06 597	3.63 604	1.98 577	3.27 588	3.54 597	2.07 588	2.36 589	2.22 580	1.31 597	0.91 602	2.04 600	1.22 607	1.73 591	1.27 603

coex-ft	6.43 612	1.51 593	87.33 639	0.49 444	0.38 474	1.34 544	1.21 580	1.16 478	8.09 612	12.12 620	2.79 581	2.77 583	3.31 603	1.16 516	3.15 590	0.24 445	0.23 483	0.27 480	0.24 469	0.45 538	0.37 524

WAO-8	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 591	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 617	2.84 597	4.07 603	4.83 602	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 594	1.15 596

Venus	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 591	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 617	2.84 597	4.06 602	4.83 602	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 594	1.15 596

IMH-64-1	1.86 579	1.62 596	1.16 532	2.20 599	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 600	1.17 598

IMH-64	1.86 579	1.62 596	1.16 532	2.20 599	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 600	1.17 598

IMH	2.04 588	1.62 596	1.20 541	2.20 599	1.89 600	2.91 597	1.30 585	3.11 598	3.03 596	1.81 571	3.35 592	3.03 585	1.90 582	2.48 591	1.80 569	1.66 603	0.77 597	2.45 607	1.04 601	2.15 602	1.19 602

PWCK	1.92 583	1.66 599	3.12 590	1.65 588	0.91 573	2.84 591	2.26 610	2.10 587	2.41 590	2.36 588	2.31 564	2.22 572	1.82 579	3.43 599	2.03 575	1.61 602	0.71 590	1.51 588	0.82 589	1.69 589	0.91 583

TorneroNet-64	3.44 598	1.86 600	1.42 563	2.58 607	2.28 606	6.87 610	1.68 601	4.70 612	12.03 614	2.31 587	5.59 614	8.25 614	2.55 595	3.97 606	2.73 587	1.81 605	0.74 591	2.57 609	1.07 602	2.35 604	1.44 606

TorneroNet	4.53 608	1.89 601	1.48 566	2.55 605	2.27 605	13.78 620	1.69 602	4.84 614	23.73 631	2.89 600	7.70 617	7.06 613	2.69 597	4.26 608	3.42 594	1.84 606	0.77 597	2.68 611	1.13 603	2.42 605	1.47 607

KSHMR	2.57 592	1.93 602	1.69 570	2.63 608	2.42 608	2.86 593	2.07 608	3.27 602	6.50 610	2.49 591	3.36 593	3.41 595	1.92 583	2.49 592	1.94 572	2.13 610	1.40 612	2.79 614	1.50 611	2.73 608	1.77 608

UNDER WATER-64	3.53 600	2.01 603	3.94 596	3.22 613	2.49 610	5.41 609	2.60 613	3.43 605	12.41 616	3.03 602	2.68 580	6.07 610	4.04 608	3.79 604	3.33 592	2.02 608	1.24 611	2.63 610	1.46 610	2.78 609	2.08 612

UNDER WATER	3.46 599	2.07 604	3.64 595	3.09 611	2.48 609	3.75 603	2.42 612	3.31 603	13.77 619	2.90 601	2.95 585	5.84 607	3.69 607	3.69 602	3.48 596	2.07 609	1.11 609	2.70 612	1.40 609	2.84 611	1.98 610

ktn	2.98 597	2.25 605	1.73 573	2.84 609	2.53 611	3.76 604	2.15 609	3.70 606	5.47 609	2.75 594	5.17 613	5.94 609	2.48 592	3.23 597	2.46 585	2.34 614	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.45 606	2.01 611

notaker	2.76 593	2.29 606	1.80 575	2.96 610	2.58 612	2.90 596	1.75 603	3.24 601	3.05 597	2.78 595	4.24 604	6.15 611	2.51 594	3.34 598	2.75 588	2.31 612	1.18 610	3.00 615	1.65 612	2.84 611	1.97 609

MADNet+	2.23 591	2.43 607	10.85 609	1.22 582	0.91 573	2.76 588	1.40 593	2.12 588	1.67 570	1.32 542	1.74 546	1.86 565	1.74 577	6.25 611	4.41 601	0.65 574	0.64 586	0.58 568	0.54 575	0.80 571	0.76 575

HanzoNet	6.76 613	2.45 608	4.22 599	3.19 612	2.94 614	3.62 602	2.28 611	4.79 613	7.20 611	14.00 624	13.19 623	17.49 624	22.30 629	13.25 620	6.19 607	4.20 617	1.93 614	3.10 616	2.56 616	3.35 613	2.88 616

DPSimNet_ROB	3.58 601	2.45 608	8.57 606	2.53 604	2.37 607	2.88 594	3.77 616	3.14 599	3.23 599	4.71 613	3.86 598	4.68 600	4.87 611	4.07 607	5.62 605	2.33 613	2.33 615	2.47 608	2.52 615	2.51 607	2.64 614

DDUNet	1.06 540	2.56 610	0.68 441	1.21 581	1.26 587	1.03 502	0.69 521	1.11 450	0.94 433	0.96 464	1.22 476	1.27 511	0.82 486	0.93 475	0.72 458	0.84 581	0.38 559	1.99 595	0.60 578	1.10 583	0.85 580

DispFullNet	1.60 573	2.63 611	2.75 588	2.56 606	1.79 598	1.24 538	0.47 429	1.37 543	1.45 553	1.87 572	1.50 528	1.55 551	2.46 591	2.04 580	1.04 528	0.59 572	0.18 426	2.32 604	0.68 583	2.29 603	1.14 595

MADNet++	4.03 603	2.70 612	3.44 594	3.72 615	3.44 615	4.44 606	3.52 615	3.95 608	3.61 603	4.46 609	4.98 611	4.10 598	4.58 610	7.00 614	5.89 606	3.74 616	3.67 618	3.27 617	2.71 617	3.70 616	3.66 617

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 613	2.43 586	0.31 25	0.18 39	0.29 104	0.20 32	0.37 44	0.32 78	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 590	0.08 2	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.97 590

test_for_model	0.82 501	3.60 614	0.39 193	2.35 602	2.07 603	0.39 218	0.28 153	0.42 79	0.45 178	0.71 306	0.31 86	0.30 85	0.27 127	0.34 45	0.25 100	0.34 527	0.11 160	0.13 68	0.09 10	3.49 615	0.18 335

JetRed	5.27 610	5.84 615	12.81 613	2.36 603	2.83 613	12.23 618	10.50 620	4.46 609	3.60 602	3.86 608	3.83 597	4.85 604	4.18 609	6.78 613	11.96 616	2.17 611	2.96 617	2.18 603	1.97 613	3.38 614	2.68 615

DPSMNet_ROB	12.08 617	8.00 616	21.00 616	8.97 618	16.79 619	10.67 614	30.89 626	9.02 618	15.17 622	6.51 616	15.41 627	9.04 615	14.85 620	9.27 618	21.67 624	4.58 619	8.57 622	5.09 623	9.29 624	5.90 618	10.95 622

DGTPSM_ROB	12.07 616	8.00 616	20.99 615	8.93 617	16.78 618	10.67 614	30.87 625	9.01 617	15.16 621	6.50 615	15.41 627	9.04 615	14.85 620	9.25 617	21.67 624	4.57 618	8.57 622	5.08 621	9.28 623	5.90 618	10.95 622

ASD4		8.86 618

TCMNet-wrong-test	8.97 614	10.42 619	8.74 607	19.56 620	17.61 620	12.53 619	9.01 619	13.59 621	2.18 582	4.64 611	5.11 612	14.63 620	11.09 617	7.19 615	9.73 613	5.56 622	0.89 601	3.77 618	3.11 618	10.34 621	9.80 620

USTest	12.99 618	14.18 620	20.00 614	16.24 619	14.97 617	20.80 622	31.95 627	16.20 624	10.91 613	8.79 619	9.48 619	13.94 619	10.50 616	16.11 621	21.44 623	3.17 615	4.82 619	5.08 621	5.36 621	8.81 620	7.13 619

Anonymous_1	33.25 626	18.26 621	23.92 618	20.54 621	21.28 623	25.59 624	35.94 628	22.01 632	15.57 623	13.33 621	13.49 624	18.08 625	15.29 622	20.36 622	24.60 626	16.28 630	8.84 624	66.59 637	118.00 639	155.73 642	11.23 624

DPSM_ROB	17.78 620	18.63 622	24.31 622	20.90 622	19.47 621	25.97 625	36.21 629	21.23 630	16.24 624	13.38 622	14.06 625	19.18 627	16.30 623	20.78 623	25.67 627	9.38 625	9.23 625	9.49 625	9.82 625	13.51 623	11.91 625

DPSM	17.78 620	18.63 622	24.31 622	20.90 622	19.47 621	25.97 625	36.21 629	21.23 630	16.24 624	13.38 622	14.06 625	19.18 627	16.30 623	20.78 623	25.67 627	9.38 625	9.23 625	9.49 625	9.82 625	13.51 623	11.91 625

xxxxx1	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

tt_ll	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

ff	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

PML	40.80 638	29.24 627	11.87 612	7.20 616	14.47 616	92.13 641	213.69 643	7.63 616	23.35 630	74.72 642	190.14 643	50.17 640	26.15 631	21.39 625	12.70 617	8.76 624	2.92 616	8.45 624	3.25 619	13.26 622	4.42 618

LRCNet_RVC	21.24 624	31.15 628	21.41 617	28.98 625	23.82 624	3.13 599	0.60 494	20.96 629	1.59 564	25.58 629	28.15 633	21.99 629	14.79 619	21.94 629	16.41 620	28.89 637	14.87 628	33.53 633	31.28 633	29.51 634	26.16 632

DLNR_Zeroshot_test	20.09 623	36.28 629	38.04 625	169.85 639	61.80 635	0.23 29	0.20 32	13.88 622	0.37 127	0.44 169	0.66 227	0.43 188	0.21 53	0.62 289	0.28 170	5.46 621	0.10 63	0.15 145	0.11 98	72.60 638	0.11 82

DLNR-FE	20.05 622	36.38 630	38.08 626	170.06 640	60.08 634	0.23 29	0.20 32	14.13 623	0.36 111	0.44 169	0.66 227	0.43 188	0.21 53	0.63 300	0.28 170	5.38 620	0.10 63	0.15 145	0.11 98	73.09 639	0.11 82

HaxPig	31.96 625	37.24 631	34.27 624	24.37 624	24.88 625	18.26 621	19.86 622	20.64 628	28.52 632	35.97 637	38.75 637	25.57 630	28.72 632	33.88 631	34.39 632	35.94 638	38.87 638	37.80 634	40.48 636	39.68 635	41.15 637

CasAABBNet	35.74 629	37.43 632	48.72 634	42.22 629	39.20 628	52.24 633	73.12 636	42.61 636	32.62 636	26.78 633	27.95 631	38.58 635	32.60 635	41.67 636	51.65 637	18.74 631	18.57 633	19.15 628	19.77 628	27.20 626	23.98 628

RAFT-FEzeroshot	35.73 627	37.45 633	48.67 632	42.23 630	39.22 629	52.25 634	73.13 637	42.62 637	32.59 633	26.71 630	27.70 629	38.57 633	32.57 633	41.68 637	51.67 638	18.75 632	18.58 634	19.15 628	19.78 629	27.21 627	23.98 628

RAFT-FE	35.73 627	37.45 633	48.67 632	42.23 630	39.22 629	52.25 634	73.13 637	42.62 637	32.59 633	26.71 630	27.70 629	38.57 633	32.57 633	41.68 637	51.67 638	18.75 632	18.58 634	19.15 628	19.78 629	27.21 627	23.98 628

Selective-RAFT-Error	35.84 631	37.49 635	48.83 636	42.26 632	39.24 632	52.30 637	73.09 635	42.66 639	32.61 635	26.80 634	28.30 634	38.84 638	33.51 638	41.68 637	51.59 635	18.82 635	18.58 634	19.17 631	19.80 631	27.28 629	24.05 631

FlowAnything	35.81 630	37.53 636	48.80 635	42.20 628	39.22 629	52.25 634	73.16 639	42.56 635	32.89 638	26.76 632	28.30 634	38.69 637	33.09 637	41.63 635	51.62 636	18.76 634	18.59 637	19.21 632	19.92 632	27.16 625	23.91 627

LSM0	38.95 637	37.60 637	48.58 631	43.57 633	91.06 639	52.57 638	72.57 634	43.17 640	32.63 637	26.97 635	27.97 632	38.65 636	32.94 636	41.86 640	51.78 640	18.89 636	18.41 629	19.13 627	19.63 627	27.29 630	33.77 633

AVERAGE_ROB	37.58 636	40.13 638	40.15 627	34.81 627	33.82 627	28.55 631	25.10 624	32.02 634	34.06 640	41.28 640	40.66 638	34.46 632	34.81 640	39.18 633	37.57 634	42.78 639	43.44 639	43.82 635	43.03 637	40.47 636	41.51 638

MEDIAN_ROB	37.38 635	40.85 639	40.60 628	32.31 626	31.85 626	27.20 627	24.55 623	29.10 633	33.19 639	42.09 641	41.76 639	33.35 631	34.39 639	39.78 634	37.07 633	43.64 640	44.10 640	44.12 636	43.40 638	41.51 637	42.76 639

RSGM-EC	74.81 639	63.03 640	41.60 629	97.74 637	92.11 640	74.93 639	114.81 640	53.77 641	38.96 641	39.88 638	48.98 640	90.73 641	64.81 641	139.63 641	128.53 641	93.27 641	53.96 641	95.12 638	38.31 634	81.45 640	44.63 640

acva	74.81 639	63.03 640	41.60 629	97.74 637	92.11 640	74.93 639	114.81 640	53.77 641	38.96 641	39.88 638	48.98 640	90.73 641	64.81 641	139.63 641	128.53 641	93.27 641	53.96 641	95.12 638	38.31 634	81.45 640	44.63 640

test_example2	176.61 641	205.14 642	198.86 641	188.60 641	190.98 642	152.67 642	170.61 642	94.86 643	123.55 643	178.88 643	179.48 642	158.94 643	141.34 643	192.61 643	198.96 643	203.76 643	236.37 643	164.13 643	173.55 643	218.58 643	160.41 642

ccccc		429.19 643		507.10 642	501.20 643	356.95 643		380.82 644		334.51 644		372.86 644		499.17 644		561.44 644	431.22 644	334.28 644	290.86 644	540.88 644

GS-Stereo							0.30 179	0.42 79	0.27 39	0.30 83	0.28 63	0.23 48	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 130

FSD					0.46 523	0.48 277	0.52 466	0.53 146	0.48 195	0.48 187	0.48 153	0.49 219	0.48 302	0.51 179	0.49 379	0.45 554	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.46 541

Low-res two-view benchmark