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

IGEV	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.31 44	0.20 100	0.23 26	0.19 27	0.40 78	0.29 77	0.22 43	0.34 116	0.20 24	0.15 4	0.31 25	0.19 5	0.11 26	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.10 27	0.10 56

ITERv28	0.21 41	0.13 2	0.26 41	0.30 12	0.20 100	0.31 150	0.20 50	0.34 32	0.24 44	0.20 14	0.24 45	0.25 71	0.17 19	0.42 119	0.21 34	0.14 123	0.15 363	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.10 56

yuret106	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.26 64	0.18 12	0.37 50	0.19 14	0.19 10	0.23 30	0.33 123	0.16 12	0.32 36	0.21 34	0.14 123	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

uio108cc	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.31 44	0.18 41	0.32 169	0.21 74	0.41 87	0.21 27	0.20 14	0.23 30	0.27 83	0.20 59	0.29 10	0.20 14	0.15 193	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv24	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.28 104	0.19 27	0.45 122	0.18 8	0.21 29	0.27 68	0.26 76	0.17 19	0.30 19	0.22 55	0.14 123	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

dd23bbn	0.20 19	0.13 2	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 169	0.20 50	0.39 69	0.20 18	0.23 47	0.29 89	0.23 50	0.19 47	0.31 25	0.22 55	0.12 39	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

hj116sk	0.21 41	0.13 2	0.24 11	0.29 5	0.21 131	0.27 80	0.17 3	0.44 117	0.27 60	0.19 10	0.22 25	0.30 98	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

v20iiwwt	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.31 150	0.20 50	0.42 96	0.22 33	0.23 47	0.22 25	0.24 62	0.20 59	0.31 25	0.23 88	0.13 76	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITER124	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.29 119	0.20 50	0.35 39	0.20 18	0.22 43	0.20 14	0.23 50	0.20 59	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.13 296	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

zxcv128	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.20 100	0.23 26	0.19 27	0.40 78	0.17 6	0.20 14	0.25 51	0.27 83	0.19 47	0.31 25	0.20 14	0.14 123	0.14 331	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

iked130	0.19 7	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.24 39	0.20 50	0.40 78	0.17 6	0.20 14	0.21 17	0.23 50	0.17 19	0.28 7	0.20 14	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

v134_o9	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.21 131	0.28 104	0.19 27	0.41 87	0.20 18	0.21 29	0.25 51	0.24 62	0.16 12	0.31 25	0.19 5	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv12	0.19 7	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.21 131	0.25 55	0.18 12	0.34 32	0.23 37	0.20 14	0.26 59	0.26 76	0.17 19	0.31 25	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

vnu138km	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.20 100	0.27 80	0.19 27	0.36 45	0.24 44	0.20 14	0.23 30	0.23 50	0.15 4	0.33 54	0.21 34	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv10	0.19 7	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.24 39	0.18 12	0.36 45	0.23 37	0.20 14	0.23 30	0.24 62	0.17 19	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

99wein	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.18 12	0.37 50	0.26 57	0.21 29	0.25 51	0.23 50	0.16 12	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv8	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.36 45	0.21 27	0.21 29	0.26 59	0.25 71	0.17 19	0.32 36	0.20 14	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

zaero_v3	0.21 41	0.13 2	0.29 71	0.31 44	0.16 10	0.44 273	0.18 12	0.37 50	0.26 57	0.29 92	0.32 105	0.22 36	0.17 19	0.36 71	0.20 14	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

ITERv2	0.21 41	0.13 2	0.31 96	0.31 44	0.16 10	0.35 198	0.18 12	0.38 63	0.24 44	0.25 61	0.29 89	0.22 36	0.19 47	0.41 110	0.21 34	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

ITER	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.30 12	0.16 10	0.27 80	0.19 27	0.31 14	0.20 18	0.27 80	0.36 126	0.22 36	0.19 47	0.42 119	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 56

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.18 41	0.17 4	0.21 74	0.32 18	0.23 37	0.25 61	0.34 116	0.22 36	0.24 108	0.27 5	0.21 34	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 28	0.31 44	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 96	0.24 44	0.23 47	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 143	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 103

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 64	0.30 12	0.19 63	0.20 9	0.18 12	0.30 11	0.21 27	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 37	0.33 54	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 27	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 64	0.30 12	0.20 100	0.20 9	0.19 27	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 19	0.33 54	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.17 25	0.38 228	0.18 12	0.30 11	0.19 14	0.24 56	0.15 3	0.26 76	0.17 19	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.10 56

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 28	0.31 44	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 36	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 4	0.31 25	0.20 14	0.12 39	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 52	0.34 98	0.15 2	0.27 80	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 4	0.32 36	0.20 14	0.11 26	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 27	0.09 4

LG-G_1	0.21 41	0.13 2	0.30 84	0.34 98	0.16 10	0.52 312	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 29	0.21 17	0.26 76	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.10 56

LG-G	0.21 41	0.13 2	0.30 84	0.34 98	0.16 10	0.52 312	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 29	0.21 17	0.26 76	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.10 56

CAS	0.34 181	0.13 2	0.25 28	1.28 592	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 62	0.19 47	0.29 10	0.27 169	0.69 585	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.15 261

ITERv30	0.21 41	0.14 32	0.26 41	0.29 5	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.33 29	0.21 27	0.18 4	0.26 59	0.32 110	0.22 84	0.55 222	0.22 55	0.15 193	0.16 399	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.10 56

qyd29nn	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 27	0.32 18	0.18 8	0.20 14	0.21 17	0.28 90	0.20 59	0.49 180	0.21 34	0.15 193	0.17 422	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.10 56

oiu110	0.21 41	0.14 32	0.23 2	0.30 12	0.20 100	0.26 64	0.19 27	0.39 69	0.25 54	0.19 10	0.22 25	0.30 98	0.21 71	0.32 36	0.21 34	0.15 193	0.16 399	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

ITERv21	0.20 19	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.21 131	0.28 104	0.19 27	0.38 63	0.24 44	0.19 10	0.18 11	0.28 90	0.17 19	0.42 119	0.22 55	0.15 193	0.14 331	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv19	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.30 132	0.19 27	0.40 78	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.27 83	0.16 12	0.30 19	0.22 55	0.15 193	0.16 399	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

dddd17k	0.19 7	0.14 32	0.23 2	0.31 44	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.37 50	0.18 8	0.21 29	0.25 51	0.21 34	0.18 37	0.30 19	0.20 14	0.14 123	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv14	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.41 87	0.18 8	0.20 14	0.23 30	0.22 36	0.16 12	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv7	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.25 71	0.17 19	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

s6wercc	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.25 71	0.17 19	0.30 19	0.20 14	0.12 39	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

a5sdf	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.35 39	0.21 27	0.20 14	0.23 30	0.26 76	0.17 19	0.31 25	0.20 14	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv4	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.29 5	0.16 10	0.26 64	0.18 12	0.41 87	0.27 60	0.29 92	0.44 148	0.20 24	0.23 97	0.35 68	0.26 150	0.11 26	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.10 27	0.09 4

OmniDepth	0.21 41	0.14 32	0.26 41	0.34 98	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 33	0.18 4	0.19 12	0.28 90	0.29 173	0.32 36	0.20 14	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.10 56

MonStereo	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.39 95	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.39 95	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

water-stereo	0.28 124	0.14 32	0.29 71	0.35 133	0.19 63	0.36 208	0.23 102	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 7	0.27 169	0.14 123	0.13 296	0.13 90	0.12 152	0.12 82	0.10 56

depthmonostereo	0.29 135	0.14 32	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 144	0.31 107	0.35 227	0.35 68	0.27 169	0.14 123	0.12 224	0.13 90	0.12 152	0.11 46	0.10 56

monsterstereo	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.34 98	0.18 41	0.21 15	0.20 50	0.37 50	0.35 125	0.33 122	0.40 138	0.19 18	0.18 37	0.45 143	0.21 34	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

monsters	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.31 44	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.44 117	0.33 106	0.36 136	0.30 93	0.16 2	0.18 37	0.43 128	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 56

111111	0.21 41	0.14 32	0.27 52	0.37 170	0.22 155	0.21 15	0.19 27	0.43 110	0.27 60	0.20 14	0.20 14	0.29 94	0.14 1	0.41 110	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.12 82	0.12 150

LGtest1	0.19 7	0.14 32	0.29 71	0.34 98	0.16 10	0.26 64	0.17 3	0.32 18	0.20 18	0.21 29	0.15 3	0.23 50	0.20 59	0.32 36	0.20 14	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.11 103

FoundationStereo	0.17 1	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 50	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 47	0.26 2	0.21 34	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.09 4

MonSter	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.38 89	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.31 44	0.16 10	0.16 3	0.20 50	0.29 9	0.20 18	0.23 47	0.20 14	0.22 36	0.14 1	0.52 201	0.24 101	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

Occ-G	0.26 105	0.14 32	0.28 64	0.34 98	0.20 100	0.27 80	0.34 268	0.41 87	0.31 87	0.29 92	0.43 147	0.49 230	0.25 117	0.47 165	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.12 150

Pointernet	0.27 117	0.14 32	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 74	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 126	0.34 128	0.25 117	0.36 71	0.25 121	0.15 193	0.10 63	0.12 53	0.08 1	0.11 46	0.10 56

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 32	0.26 41	0.32 68	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 77	0.21 29	0.15 3	0.22 36	0.22 84	0.40 102	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 591

trnet	0.27 117	0.14 32	0.23 2	0.28 3	0.15 2	0.37 215	0.23 102	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 134	0.39 95	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.11 46	0.10 56

CES	0.28 124	0.14 32	0.23 2	0.30 12	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 83	0.22 84	0.39 95	0.23 88	0.13 76	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 60	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 6	0.20 50	0.32 18	0.31 87	0.26 67	0.26 59	0.29 94	0.29 173	0.38 89	0.24 101	0.17 294	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.70 580	0.12 150

252Zero-FE	0.20 19	0.15 60	0.26 41	0.33 81	0.19 63	0.23 26	0.18 12	0.41 87	0.34 111	0.22 43	0.21 17	0.19 18	0.18 37	0.28 7	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.10 56

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 60	1.07 533	0.30 12	0.17 25	0.38 228	0.19 27	0.43 110	0.39 166	0.23 47	0.21 17	0.23 50	0.21 71	0.45 143	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

zero-FE	0.25 94	0.15 60	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 6	0.20 50	0.35 39	0.31 87	0.26 67	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 54	0.24 101	0.17 294	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.64 577	0.12 150

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 60	0.34 142	0.33 81	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 180	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.12 53	0.11 121	0.11 46	0.10 56

1w_stereo	0.24 84	0.15 60	0.29 71	0.34 98	0.18 41	0.31 150	0.41 400	0.40 78	0.43 182	0.31 104	0.38 133	0.17 4	0.24 108	0.45 143	0.23 88	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 60	0.15 60	0.27 52	0.31 44	0.15 2	0.29 119	0.20 50	0.37 50	0.29 77	0.24 56	0.29 89	0.21 34	0.27 145	0.36 71	0.25 121	0.16 252	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.10 56

GREAT-IGEV	0.22 60	0.15 60	0.31 96	0.29 5	0.22 155	0.21 15	0.26 137	0.33 29	0.31 87	0.20 14	0.30 93	0.22 36	0.22 84	0.47 165	0.22 55	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 56

DEFOM-Stereo	0.22 60	0.15 60	0.26 41	0.33 81	0.20 100	0.61 376	0.21 74	0.30 11	0.31 87	0.23 47	0.19 12	0.18 13	0.18 37	0.41 110	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.11 103

WCG-NET	0.28 124	0.15 60	0.33 125	0.33 81	0.19 63	0.33 178	0.27 153	0.39 69	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 117	0.40 102	0.25 121	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 82	0.10 56

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 170	0.19 63	0.22 18	0.18 12	0.42 96	0.35 125	0.22 43	0.28 79	0.24 62	0.18 37	0.27 5	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.12 82	0.10 56

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 60	0.36 159	0.32 68	0.19 63	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 145	0.54 217	0.26 150	0.13 76	0.10 63	0.12 53	0.11 121	0.12 82	0.11 103

MoCha-V2	0.25 94	0.15 60	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 80	0.26 137	0.49 135	0.27 60	0.36 136	0.27 68	0.33 123	0.35 227	0.49 180	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.11 103

LoS	0.29 135	0.15 60	0.30 84	0.29 5	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 159	0.47 165	0.28 190	0.15 193	0.11 162	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 60	0.23 2	0.31 44	0.24 224	0.27 80	0.22 85	0.46 125	0.88 402	0.46 190	0.80 301	0.30 98	0.26 134	0.36 71	0.33 242	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.51 583	0.13 118	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	0.36 215	0.15 60	0.24 11	0.34 98	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 4

TANstereo	0.30 152	0.15 60	0.31 96	0.30 12	0.17 25	0.55 331	0.23 102	0.44 117	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 134	0.35 68	0.27 169	0.15 193	0.16 399	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.14 237

CREStereo	0.28 124	0.15 60	0.24 11	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 110	0.26 134	0.38 89	0.25 121	0.16 252	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.11 103
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
GEAStereo	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 96	0.28 68	0.26 67	0.28 79	0.24 62	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.18 328	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.14 163	0.12 150

GSStereo	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 96	0.27 60	0.30 101	0.28 79	0.23 50	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.14 163	0.12 150

gasm-f	0.24 84	0.16 78	0.27 52	0.33 81	0.25 256	0.25 55	0.36 314	0.42 96	0.28 68	0.26 67	0.35 122	0.24 62	0.30 191	0.36 71	0.23 88	0.18 328	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.15 213	0.12 150

Zero-FE251	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.20 100	0.44 273	0.19 27	0.37 50	0.25 54	0.27 80	0.29 89	0.38 158	0.24 108	0.32 36	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.10 56

GASTEREO	0.25 94	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 18	0.30 198	0.43 110	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 36	0.35 227	0.41 110	0.23 88	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.12 82	0.11 103

MSCF	0.25 94	0.16 78	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 9	0.31 224	0.43 110	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 71	0.23 88	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 78	0.32 110	0.39 229	0.21 131	0.18 5	0.21 74	0.34 32	0.26 57	0.28 85	0.51 182	0.28 90	0.29 173	0.26 2	0.24 101	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.14 163	0.12 150

HART	0.29 135	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.21 131	0.32 169	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 122	0.65 231	0.41 181	0.22 84	0.55 222	0.25 121	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 78	0.28 64	0.34 98	0.18 41	0.32 169	0.20 50	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 121	0.13 76	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.12 82	0.11 103

AIO_rvc	0.23 75	0.16 78	0.32 110	0.34 98	0.19 63	0.26 64	0.33 255	0.40 78	0.22 33	0.26 67	0.24 45	0.34 128	0.15 4	0.51 194	0.24 101	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.10 56

HUF	0.24 84	0.16 78	0.33 125	0.32 68	0.18 41	0.25 55	0.40 385	0.42 96	0.34 111	0.25 61	0.23 30	0.32 110	0.28 159	0.34 60	0.24 101	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.10 56

AIO_test	0.23 75	0.16 78	0.28 64	0.34 98	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 63	0.25 54	0.25 61	0.28 79	0.32 110	0.22 84	0.38 89	0.25 121	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.09 4

castereo++	0.26 105	0.16 78	0.26 41	0.33 81	0.19 63	0.75 443	0.20 50	0.37 50	0.47 206	0.23 47	0.23 30	0.35 137	0.28 159	0.39 95	0.19 5	0.14 123	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 46	0.10 56

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 78	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 50	0.38 63	0.36 133	0.26 67	0.31 103	0.25 71	0.21 71	0.48 176	0.24 101	0.20 383	0.11 162	0.13 90	0.10 86	0.17 292	0.15 261

castereo	0.28 124	0.16 78	0.32 110	0.35 133	0.21 131	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 67	0.41 141	0.37 150	0.36 245	0.33 54	0.24 101	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.10 56

999	0.27 117	0.16 78	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 150	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 67	0.30 93	0.39 163	0.23 97	0.63 314	0.25 121	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.14 237

U	0.45 320	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 609	0.20 50	0.41 87	0.38 156	0.26 67	0.23 30	0.24 62	0.22 84	0.26 2	0.22 55	0.15 193	0.09 25	0.88 588	0.13 186	0.13 118	0.11 103

Any-RAFT	0.35 197	0.16 78	0.30 84	0.34 98	0.21 131	0.52 312	0.22 85	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 159	0.46 158	0.24 101	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.12 150

LoS_RVC	0.27 117	0.16 78	0.27 52	0.32 68	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 87	0.33 106	0.31 104	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 71	0.28 190	0.11 26	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 46	0.19 378

EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 78	0.33 125	0.34 98	0.20 100	0.35 198	0.20 50	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 37	0.45 143	0.26 150	0.14 123	0.10 63	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

fff	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 78	0.49 345	0.34 98	0.19 63	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 425	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

test-3	0.34 181	0.16 78	0.43 260	0.39 229	0.21 131	0.43 265	0.22 85	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 145	0.43 128	0.31 220	0.12 39	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.10 56

test_1	0.34 181	0.16 78	0.43 260	0.39 229	0.21 131	0.43 265	0.23 102	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 145	0.43 128	0.31 220	0.12 39	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.10 56

DCANet	0.36 215	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 425	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

csc	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

PMTNet	0.32 164	0.16 78	0.24 11	0.29 5	0.18 41	0.45 283	0.22 85	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 101	0.75 587	0.10 63	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.11 103

CVit-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 68	0.21 131	0.64 400	0.19 27	0.31 14	0.37 149	0.23 47	0.30 93	0.27 83	0.19 47	0.47 165	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.09 4

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 135	0.39 163	0.32 204	0.32 36	0.24 101	0.15 193	0.11 162	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 56

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 135	0.39 163	0.32 204	0.32 36	0.24 101	0.15 193	0.11 162	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 56

AdaDepth	0.22 60	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 85	0.33 29	0.23 37	0.21 29	0.21 17	0.20 24	0.20 59	0.56 233	0.21 34	0.10 13	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.12 150

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 44	0.17 25	0.43 265	0.20 50	0.37 50	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 36	0.25 117	0.42 119	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 44	0.17 25	0.43 265	0.20 50	0.37 50	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 36	0.25 117	0.42 119	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

3.75w	0.22 60	0.17 106	0.30 84	0.31 44	0.19 63	0.43 265	0.24 116	0.35 39	0.24 44	0.31 104	0.27 68	0.17 4	0.22 84	0.37 80	0.20 14	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

xyz-stereo	4.23 614	0.17 106	61.76 644	0.34 98	0.16 10	12.16 625	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 497	3.36 602	0.77 389	0.82 497	1.21 536	0.40 328	0.12 39	0.10 63	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 56

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 155	0.28 104	0.36 314	0.42 96	0.24 44	0.36 136	0.23 30	0.27 83	0.22 84	0.52 201	0.27 169	0.12 39	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 82	0.12 150
1: 1. 1
tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 68	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 117	0.57 246	0.26 150	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.12 82	0.14 237

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 131	0.23 26	0.26 137	0.42 96	0.45 197	0.23 47	0.34 116	0.30 98	0.19 47	0.34 60	0.25 121	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.50 143	0.23 37	0.28 85	0.35 122	0.30 98	0.22 84	0.31 25	0.28 190	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.13 193

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 131	0.32 169	0.22 85	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 59	0.74 399	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.12 82	0.12 150

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 69	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 83	0.25 117	0.47 165	0.34 257	0.17 294	0.13 296	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 80	0.24 116	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 76	0.14 331	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 98	0.45 526	0.26 64	0.28 172	0.37 50	0.32 100	0.30 101	0.46 157	0.31 107	0.37 249	0.36 71	0.24 101	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 64	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 222	0.25 121	0.13 76	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.11 103

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 155	0.31 150	0.34 268	0.68 257	1.24 534	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 89	0.27 169	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.11 103

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 98	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 201	0.35 274	0.15 193	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 550	0.58 270	1.06 544	0.60 287	0.42 336	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

DRaft	0.49 376	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 500	1.75 557	0.50 233	0.82 497	0.63 314	0.40 328	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

RAFT-RH_RVC	0.56 439	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 116	0.60 194	0.70 288	1.19 538	3.94 609	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.14 217	0.12 82	0.13 193

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 522	0.36 469	0.38 228	0.20 50	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 134	0.56 233	0.26 150	0.16 252	0.11 162	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 56

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 519	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 63	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 119	0.30 213	0.11 26	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 56

CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 155	0.35 198	0.23 102	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 159	0.46 158	0.26 150	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 85	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 150	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.12 150

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 117	0.53 210	0.27 169	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 29	0.26 59	0.17 4	0.17 19	0.24 1	0.21 34	0.17 294	0.16 399	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 41	0.18 133	0.29 71	0.32 68	0.18 41	0.27 80	0.22 85	0.35 39	0.22 33	0.31 104	0.22 25	0.19 18	0.21 71	0.44 139	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

qwe	0.22 60	0.18 133	0.28 64	0.31 44	0.18 41	0.29 119	0.21 74	0.38 63	0.32 100	0.35 132	0.30 93	0.20 24	0.20 59	0.43 128	0.21 34	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 82	0.09 4

2.25w	0.22 60	0.18 133	0.31 96	0.31 44	0.18 41	0.31 150	0.18 12	0.32 18	0.31 87	0.31 104	0.37 131	0.20 24	0.22 84	0.45 143	0.24 101	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 56

2.5w	0.21 41	0.18 133	0.31 96	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.25 124	0.31 14	0.23 37	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 19	0.39 95	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

2.75w_new	0.21 41	0.18 133	0.28 64	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 268	0.36 45	0.28 68	0.34 125	0.26 59	0.17 4	0.22 84	0.36 71	0.23 88	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 60	0.18 133	0.29 71	0.30 12	0.18 41	0.27 80	0.23 102	0.37 50	0.28 68	0.31 104	0.26 59	0.22 36	0.26 134	0.50 187	0.24 101	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

2w_stereo	0.22 60	0.18 133	0.30 84	0.32 68	0.16 10	0.28 104	0.38 351	0.38 63	0.35 125	0.32 117	0.33 107	0.17 4	0.18 37	0.29 10	0.22 55	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.12 82	0.10 56

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 81	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 39	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 18	0.27 153	0.32 18	0.36 133	0.26 67	0.44 148	0.22 36	0.16 12	0.37 80	0.27 169	0.11 26	0.12 224	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 110	0.26 134	0.53 210	0.25 121	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 56

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 26	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 104	0.36 126	0.37 150	0.20 59	0.57 246	0.22 55	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 525	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 210	0.27 169	0.15 193	0.13 296	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 64	0.20 50	0.46 125	0.36 133	0.24 56	0.39 135	0.35 137	0.20 59	0.31 25	0.21 34	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.11 103

tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 155	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 108	0.55 222	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 117	0.45 143	0.26 150	0.16 252	0.13 296	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 60	0.29 92	0.30 93	0.32 110	0.17 19	0.52 201	0.23 88	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 56

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 61	0.22 25	0.37 150	0.21 71	0.50 187	0.24 101	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 56

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 80	0.34 268	0.51 145	0.27 60	0.26 67	0.23 30	0.39 163	0.21 71	0.56 233	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 56

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 155	0.26 64	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 59	0.47 165	0.27 169	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 155	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 101	0.13 76	0.11 162	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 578	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 108	0.34 60	0.31 220	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.10 86	0.13 118	0.13 193

MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 80	0.27 153	0.43 110	0.35 125	0.27 80	0.26 59	0.41 181	0.28 159	0.40 102	0.28 190	0.16 252	0.14 331	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 117	0.53 210	0.27 169	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 102	0.47 128	0.42 180	0.31 104	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 294	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 102	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 159	0.46 158	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 169	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 97	0.45 143	0.28 190	0.14 123	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 63	0.27 80	0.25 124	0.55 166	0.23 37	0.27 80	0.25 51	0.34 128	0.19 47	0.58 266	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.10 56

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 201	0.32 230	0.14 123	0.13 296	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 9	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 534	0.43 199	0.25 117	0.63 314	0.28 190	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

CrosDoStereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 585	0.67 247	0.86 389	0.94 467	1.37 515	0.63 304	0.77 481	0.65 335	0.45 366	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

DeepStereo_LL	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 585	0.67 247	0.86 389	0.94 467	1.37 515	0.63 304	0.77 481	0.65 335	0.45 366	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

THIR-Stereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 521	0.66 237	0.87 398	1.02 500	1.40 521	0.72 358	0.76 474	0.62 303	0.42 336	0.15 193	0.11 162	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 407	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 492	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 252	0.10 63	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 155	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 558	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 119	0.32 230	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 119	0.32 230	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 50	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 117	0.38 89	0.22 55	0.15 193	0.10 63	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 110	0.31 87	0.29 92	0.26 59	0.35 137	0.26 134	0.40 102	0.37 306	0.21 400	0.15 363	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

asda	0.21 41	0.19 171	0.29 71	0.31 44	0.17 25	0.25 55	0.23 102	0.36 45	0.28 68	0.27 80	0.24 45	0.18 13	0.21 71	0.40 102	0.21 34	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.10 56

4w-stereo	0.21 41	0.19 171	0.31 96	0.31 44	0.17 25	0.29 119	0.19 27	0.31 14	0.21 27	0.31 104	0.24 45	0.20 24	0.24 108	0.41 110	0.22 55	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 155	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 492	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 294	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 68	0.19 63	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 76	0.12 224	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.13 193

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 430	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 252	0.15 363	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 150	0.15 193	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 131	0.27 80	0.34 268	0.56 168	0.28 68	0.24 56	0.28 79	0.37 150	0.23 97	0.49 180	0.22 55	0.18 328	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 155	0.36 208	0.32 245	0.39 69	0.34 111	0.37 143	0.30 93	0.33 123	0.24 108	0.53 210	0.24 101	0.12 39	0.10 63	0.16 193	0.12 152	0.12 82	0.11 103

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 449	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 148	1.91 575	0.65 421	0.62 303	0.26 150	0.15 193	0.10 63	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 570	0.63 404	0.61 295	0.26 150	0.15 193	0.10 63	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 418	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 74	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 567	0.91 517	0.75 405	0.25 121	0.14 123	0.11 162	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 69	0.44 188	0.31 104	0.51 182	0.40 175	0.24 108	0.43 128	0.26 150	0.15 193	0.12 224	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 98	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 110	0.29 77	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 117	0.32 36	0.25 121	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.09 10	0.11 46	0.11 103

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 63	0.38 228	0.23 102	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 145	0.33 54	0.23 88	0.14 123	0.12 224	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.11 103

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 39	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 328	0.12 224	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 403	0.37 170	0.27 331	0.31 150	0.24 116	1.44 562	0.29 77	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 63	0.31 150	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 97	0.50 187	0.34 257	0.14 123	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 117	0.41 110	0.31 220	0.12 39	0.10 63	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 102	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 360	0.14 331	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 576	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 123	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 55	0.21 74	0.66 237	0.47 206	1.08 522	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 252	0.11 162	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 26	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 485	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 252	0.11 162	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

GrayStereo	0.49 376	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 521	0.69 265	0.63 257	1.02 500	1.47 537	0.78 391	0.76 474	0.56 233	0.33 242	0.14 123	0.12 224	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 490

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 469	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 102	0.29 207	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 515	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 193	0.10 63	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 475	1.84 561	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 490

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 155	0.31 150	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 97	0.45 143	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 415	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 210	0.40 328	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 194	0.29 207	0.16 252	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.13 193

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 131	0.27 80	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 222	0.33 242	0.11 26	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 131	0.31 150	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 159	0.62 303	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

4.5_new	0.21 41	0.20 208	0.29 71	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 137	0.32 18	0.28 68	0.32 117	0.28 79	0.19 18	0.17 19	0.29 10	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 208	0.29 71	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 137	0.32 18	0.28 68	0.32 117	0.28 79	0.19 18	0.17 19	0.29 10	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.09 4

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 81	0.16 10	0.32 169	0.42 410	0.41 87	0.38 156	0.31 104	0.27 68	0.16 2	0.26 134	0.34 60	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 82	0.11 103

G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 98	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 252	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 482	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 101	0.16 252	0.10 63	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 80	0.23 102	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 201	0.43 341	0.15 193	0.13 296	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 388	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 187	0.51 401	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 294	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 80	0.30 198	0.44 117	0.35 125	0.31 104	0.66 238	0.30 98	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 294	0.13 296	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 10	0.26 64	0.24 116	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 108	0.40 102	0.26 150	0.14 123	0.10 63	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.16 257	0.14 237

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 44	0.22 155	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 294	0.11 162	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

anonymousa	0.49 376	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 543	1.06 482	0.66 428	0.51 194	0.43 341	0.16 252	0.13 296	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 68	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 222	0.36 290	0.17 294	0.11 162	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.66 237	0.92 430	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

tt	6.20 619	0.20 208	5.89 610	3.55 622	2.07 611	11.26 624	19.21 629	11.74 627	5.46 616	2.69 601	2.04 571	4.87 613	6.25 622	3.70 612	7.09 619	8.32 631	11.17 635	4.93 628	5.41 630	5.74 625	2.37 621

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 531	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 150	0.12 39	0.13 296	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 408	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 110	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 530

AAGNet	1.43 577	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 119	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 480	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 630	0.16 252	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 193	0.10 63	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 360	0.12 224	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 360	0.12 224	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 193	0.11 162	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 518	1.12 454	0.58 270	0.92 522	0.61 295	0.32 230	0.15 193	0.11 162	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 556

FTStereo	0.56 439	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 554	0.66 237	0.43 182	1.09 524	3.27 597	0.70 345	0.73 465	0.55 222	0.33 242	0.14 123	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 499

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 467	1.73 554	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 252	0.11 162	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 586

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 18	0.24 116	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 80	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 294	0.10 63	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 169	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 145	0.43 128	0.28 190	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

4.25_new	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

4.5w_new	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

coex_refinement	0.53 414	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 418	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 296	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 98	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 474	0.69 370	0.56 423	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 98	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 474	0.69 370	0.56 423	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 544	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 193	0.13 296	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 78	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 59	0.45 143	0.26 150	0.12 39	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 96	0.38 156	0.26 67	0.34 116	0.35 137	0.23 97	0.47 165	0.27 169	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 56

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 117	0.37 131	0.39 163	0.27 145	0.50 187	0.27 169	0.12 39	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 81	0.27 331	0.26 64	0.27 153	0.45 122	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 97	0.56 233	0.26 150	0.15 193	0.12 224	0.15 165	0.10 86	0.12 82	0.11 103

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 554	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 193	0.11 162	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 415	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 145	0.50 187	0.29 207	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 508	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 117	0.55 203	0.52 241	0.27 145	0.47 165	0.29 207	0.13 76	0.13 296	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 155	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 328	0.14 331	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 123	0.28 159	0.59 281	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 169	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 122	0.30 93	0.32 110	0.28 159	0.57 246	0.26 150	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 123	0.28 159	0.59 281	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 150	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 76	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 428	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 222	0.44 357	0.16 252	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 433	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 201	0.46 376	0.17 294	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 408	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 428	0.39 229	0.22 155	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 76	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 439	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 201	0.45 366	0.16 252	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 74	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 193	0.12 224	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 64	0.22 85	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 252	0.12 224	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 418	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 252	0.11 162	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 252	0.14 331	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 159	0.54 217	0.23 88	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

test_xeample	1.01 540	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 131	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 623	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 393	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 542	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 328	0.13 296	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 363	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 193	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
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	0.52 408	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 131	0.61 376	0.29 182	1.51 571	1.32 550	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 252	0.12 224	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 44	0.25 256	0.24 39	0.13 1	0.35 39	0.41 172	0.25 61	0.36 126	0.30 98	0.25 117	0.30 19	0.26 150	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 408	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 519	0.76 350	1.13 461	1.32 531	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 294	0.14 331	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 81	0.21 131	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 98	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 328	0.14 331	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 110	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 506	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 93	0.35 137	0.27 145	0.51 194	0.22 55	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 93	0.35 137	0.27 145	0.51 194	0.22 55	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

1111x	0.55 428	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 462	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 541	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

CBFPSM	0.59 460	0.22 284	1.31 559	0.38 200	0.27 331	1.12 531	0.65 517	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 540	0.87 510	0.67 354	0.76 475	0.16 252	0.15 363	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 453	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 360	0.14 331	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

OMP-Stereo	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 193	0.12 224	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 155	0.20 9	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 30	0.42 191	0.26 134	0.29 10	0.26 150	0.15 193	0.13 296	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 294	0.15 363	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

222	1.18 563	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 155	0.79 457	0.37 329	1.31 539	0.89 415	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 626	0.20 383	0.15 363	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

xxxx	1.01 540	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 131	0.82 473	0.36 314	1.32 540	0.88 402	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 622	0.20 383	0.16 399	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 360	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

ac_64	0.52 408	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 363	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

RASNet	0.53 414	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 155	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 402	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 522	0.90 470	0.86 495	0.16 252	0.14 331	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

HSM-Net_RVC	0.53 414	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 131	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 436	0.90 447	1.15 472	1.26 518	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 294	0.13 296	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 376	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 383	0.17 422	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 469	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 360	0.14 331	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

SMFormer	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 360	0.15 363	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 360	0.15 363	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 497	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 222	0.45 366	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 497	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 145	0.56 233	0.33 242	0.18 328	0.14 331	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 131	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 133	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 76	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 418	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 252	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 481	0.60 287	0.42 336	0.17 294	0.14 331	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 131	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 457	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 76	0.12 224	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 119	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 418	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 252	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

AACVNet	0.50 392	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
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	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.25 55	0.21 74	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 187	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 74	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 294	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 403	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 399	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 294	0.15 363	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

acv_ft	0.51 399	0.23 305	0.56 399	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 480	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 294	0.15 363	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 331	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 363	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 363	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 511	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 27	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 492	0.72 386	0.28 190	0.16 252	0.12 224	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

MultiAttention	3.58 609	0.24 342	0.62 418	0.54 515	0.34 457	22.90 631	2.72 622	1.60 579	1.13 514	0.80 366	1.81 559	1.14 509	0.43 284	35.29 640	0.61 438	0.17 294	0.12 224	0.23 430	0.23 465	0.34 512	0.29 490

ISRNet	0.56 439	0.24 342	0.66 445	0.56 525	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 518	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 543	0.26 516	0.36 537	0.33 541	0.30 487	0.42 550

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 122	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 102	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 96	0.55 231	0.36 136	0.40 138	0.39 163	0.35 227	0.43 128	0.33 242	0.22 426	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 96	0.55 231	0.36 136	0.40 138	0.39 163	0.35 227	0.43 128	0.33 242	0.22 426	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 102	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 76	0.21 71	0.49 180	0.24 101	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 155	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 486	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 450	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 294	0.12 224	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

CFNet_ucs	0.50 392	0.24 342	0.55 393	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 436	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 363	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 116	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 117	0.66 343	0.30 213	0.14 123	0.12 224	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 9	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 56	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 95	0.30 213	0.14 123	0.15 363	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 98	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 180	0.46 376	0.17 294	0.15 363	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 436	0.82 388	1.50 538	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 193	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 402	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 294	0.12 224	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 498	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 193	0.12 224	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

delet	0.55 428	0.24 342	0.55 393	0.44 381	0.33 448	1.07 520	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 328	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

UPFNet	0.53 414	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 383	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

GwcNet-RSSM	0.49 376	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 436	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 331	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 450	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 294	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 402	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 294	0.12 224	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 415	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 467	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

HSM	0.51 399	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 513	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 294	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

LE_ROB	4.42 615	0.24 342	2.75 596	0.42 341	0.23 195	1.57 570	0.90 568	1.71 588	17.88 634	16.56 636	4.88 618	5.17 614	18.85 636	1.63 570	14.62 627	0.17 294	0.14 331	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 80	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 144	0.40 175	0.28 159	0.41 110	0.33 242	0.22 426	0.17 422	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 141	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 331	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 363	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

ttt	0.51 399	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 490	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 80	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 144	0.40 175	0.28 159	0.41 110	0.33 242	0.22 426	0.17 422	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 128	0.31 220	1.47 608	0.11 162	0.14 123	0.09 10	1.59 596	0.13 193

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 383	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 383	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

hknet	0.49 376	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 328	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 450	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 252	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

psmg	0.49 376	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 383	0.15 363	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

DAS	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 453	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 471	0.82 432	0.43 341	0.17 294	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 453	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 471	0.93 486	0.43 341	0.17 294	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

AASNet	0.53 414	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 568	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 201	0.41 332	0.21 400	0.14 331	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

ADLNet2	0.55 428	0.25 367	0.65 439	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 449	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 383	0.16 399	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 210	0.54 416	0.23 443	0.17 422	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 428	0.25 367	0.61 415	0.43 362	0.34 457	1.07 520	0.39 374	0.87 362	0.91 425	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 474	0.81 429	0.76 475	0.15 193	0.14 331	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

DSFCA	0.55 428	0.25 367	0.62 418	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 515	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

test_sample6	0.49 376	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 155	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 155	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 399	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 155	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 363	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 155	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 399	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 486	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 376	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 486	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.16 252	0.10 63	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

mmx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 480	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 383	0.15 363	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 480	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 383	0.15 363	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

iinet-f	0.67 478	0.26 386	2.15 589	0.39 229	0.31 421	1.19 542	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 504	0.71 381	1.21 552	0.20 383	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 155	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 222	0.45 366	0.17 294	0.16 399	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

psm_up	0.55 428	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 528	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 510	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

UNet	0.54 426	0.26 386	0.66 445	0.44 381	0.40 496	0.99 506	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 360	0.14 331	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 194	0.54 416	0.21 400	0.16 399	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

UCFNet_RVC	0.49 376	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 422	0.27 492	0.27 511	0.25 452	0.23 444

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 81	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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	0.70 485	0.26 386	0.68 454	0.44 381	0.31 421	1.14 533	0.51 474	1.23 517	1.23 532	0.81 379	1.05 431	1.50 555	0.85 505	1.82 579	1.03 535	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 418	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 193	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

DCVSM-stereo	0.49 376	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 528	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 383	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 499

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 418	0.42 175	0.36 126	0.30 98	0.29 173	0.49 180	0.30 213	0.16 252	0.14 331	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 328	0.15 363	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

LL-Strereo	0.57 446	0.27 403	0.68 454	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 453	0.83 400	0.78 288	1.10 496	1.18 556	1.33 549	0.49 389	0.17 294	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 155	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 503	0.16 399	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 376	0.27 403	0.75 486	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 252	0.17 422	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

CRFU-Net	0.57 446	0.27 403	0.57 403	0.46 425	0.30 399	1.20 543	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 492	0.98 398	1.06 482	0.79 488	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

CSP-Net	0.56 439	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 545	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 474	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 422	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 408	0.47 434	0.41 503	0.29 119	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 141	0.52 241	0.26 134	0.73 392	0.27 169	0.17 294	0.12 224	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

ADLNet	0.55 428	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 487	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

hitnet-ft	0.55 428	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 418	0.82 388	1.01 408	1.13 506	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 496	0.20 466	0.28 500	0.22 449	0.29 478	0.26 466

iResNetv2_ROB	0.52 408	0.27 403	0.69 460	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 472	0.99 487	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 360	0.13 296	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

MDST_ROB	0.91 530	0.27 403	0.85 504	0.63 550	0.41 503	2.53 591	0.71 542	1.60 579	1.13 514	2.83 604	1.73 554	0.97 455	0.69 441	1.61 567	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 523	0.28 517	0.25 452	0.24 452

FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 217	0.39 321	0.22 426	0.15 363	0.35 532	0.16 276	0.28 474	0.21 419

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 433	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 217	0.36 290	0.27 486	0.26 516	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 117	0.40 168	0.39 160	0.44 148	0.40 175	0.32 204	0.42 119	0.29 207	0.23 443	0.17 422	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ITSA-stereo	0.53 414	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 534	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 422	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 502	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

ssnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.56 399	0.43 362	0.29 382	0.95 496	0.59 503	1.13 467	0.99 462	0.93 464	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 520	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 468	0.28 417	0.99 524	0.40 267	0.30 399	1.03 513	0.56 496	1.10 453	0.99 462	0.97 480	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 523	0.19 360	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

pcwnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.84 503	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 529	0.99 487	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 478	0.29 490

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 460	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 104	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

HGLStereo	0.56 439	0.28 417	0.57 403	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 497	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

DLCB_ROB	0.58 453	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 430	1.04 509	1.14 466	1.21 513	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 383	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

SGM_RVC	0.97 536	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 155	1.55 568	0.73 546	1.51 571	1.25 540	2.25 594	1.92 564	2.58 589	1.56 579	2.02 588	1.19 551	0.27 486	0.27 525	0.27 492	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 500	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 415	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 193	0.13 296	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 469	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 496	0.26 516	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

test_sample7	0.52 408	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 492	0.26 504	0.27 470	0.24 452

NINENet	0.50 392	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 402	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

GEStereo_RVC	0.55 428	0.29 429	0.63 428	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 430	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

RAFT + AFF	0.53 414	0.29 429	0.75 486	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 425	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 294	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

CFNet	0.51 399	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 468	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 360	0.14 331	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

iResNet	0.49 376	0.29 429	0.79 498	0.42 341	0.21 131	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 462	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 193	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

pmcnn	1.23 566	0.29 429	0.96 520	0.40 267	0.23 195	0.95 496	0.69 531	1.16 487	1.28 546	1.67 574	2.33 575	11.15 626	0.86 507	0.93 486	0.88 504	0.15 193	0.12 224	0.12 53	0.10 86	0.15 213	0.15 261

DDVS	0.52 408	0.30 438	0.56 399	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 500	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

fast-acv-ft	0.64 469	0.30 438	0.73 477	0.45 404	0.34 457	1.17 539	0.49 454	0.86 355	0.98 457	1.02 500	1.36 512	1.29 523	0.85 505	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

LMCR-Stereo	0.53 414	0.30 438	0.53 384	0.58 533	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 360	0.15 363	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

DMCA-RVC	0.51 399	0.30 438	0.59 408	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 467	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 517	0.23 465	0.26 459	0.19 378

NVstereo2D	0.60 463	0.30 438	0.75 486	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 518	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 524	0.15 363	0.28 500	0.20 408	0.40 534	0.36 530

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 11	0.51 486	0.19 63	0.29 119	0.22 85	0.40 78	0.37 149	0.26 67	0.24 45	0.24 62	0.31 199	0.44 139	0.22 55	0.14 123	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 56

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 477	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 510	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 222	0.37 306	0.18 328	0.13 296	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

stereogan	0.80 508	0.31 443	0.71 469	0.59 537	0.50 542	1.72 579	0.48 448	1.35 547	1.37 553	1.00 492	1.46 536	1.56 561	0.95 531	1.29 545	0.84 490	0.28 496	0.29 534	0.29 508	0.25 490	0.38 531	0.38 541

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 399	0.37 170	0.19 63	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 252	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 414	0.32 447	0.64 433	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 402	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 422	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
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	0.57 446	0.32 447	0.54 388	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 546	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 328	0.12 224	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

AdaStereo	0.50 392	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 402	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 224	0.28 500	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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	4.04 612	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 620	1.45 605	3.84 615	4.24 615	8.19 626	6.76 624	19.00 634	9.08 623	10.74 627	6.62 617	0.31 513	0.33 558	0.32 523	0.32 538	0.29 478	0.29 490

StereoDRNet-Refined	0.58 453	0.32 447	0.54 388	0.46 425	0.30 399	0.96 499	0.40 385	1.00 411	0.94 443	1.12 529	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 514	0.17 294	0.13 296	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 473	0.32 447	0.66 445	0.50 470	0.39 491	1.15 535	0.61 510	1.49 567	1.01 472	1.12 529	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 520	0.23 443	0.17 422	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

SGM-Forest	0.62 466	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 510	0.55 490	1.09 451	1.05 490	1.06 515	1.18 481	1.10 496	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 513	0.33 558	0.33 528	0.30 525	0.30 487	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 495	0.33 455	0.75 486	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 550	1.30 548	1.03 508	1.40 521	1.59 564	1.15 552	0.87 459	0.86 495	0.28 496	0.28 529	0.28 500	0.23 465	0.28 474	0.38 541

FADNet-RVC-Resample	0.56 439	0.33 455	1.16 541	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 436	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 328	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

TDLM	0.57 446	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 546	1.03 427	1.01 472	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 496	0.17 422	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

CVANet_RVC	0.57 446	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 436	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 503	0.19 454	0.27 492	0.25 490	0.31 493	0.21 419

StereoDRNet	0.64 469	0.33 455	0.68 454	0.51 486	0.43 515	1.03 513	0.53 482	1.47 564	0.99 462	1.10 526	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 504	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 470	0.19 378

rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 496	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 503	0.27 525	0.29 508	0.28 517	0.21 390	0.20 401

ACV-stereo	0.62 466	0.34 460	1.00 525	0.43 362	0.31 421	1.20 543	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 579	1.03 541	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

SACVNet	0.58 453	0.34 460	0.55 393	0.55 522	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 500	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 478	0.36 530

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 509	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 502	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 399	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

DeepPruner_ROB	0.53 414	0.34 460	0.59 408	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 503	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

S-Stereo	0.74 496	0.35 466	0.96 520	0.56 525	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 575	0.96 475	1.41 523	1.12 500	0.94 528	0.80 426	1.04 538	0.26 476	0.31 547	0.28 500	0.25 490	0.32 499	0.47 567

ADCP+	1.06 550	0.35 466	1.51 576	0.49 456	0.51 546	1.45 563	0.55 490	1.25 528	1.03 480	1.16 533	1.15 472	1.10 496	1.07 546	1.56 564	6.75 618	0.19 360	0.16 399	0.23 430	0.21 431	0.28 474	0.21 419

RYNet	0.72 493	0.35 466	0.64 433	0.53 508	0.67 571	1.31 552	0.67 521	1.20 502	1.18 523	1.05 511	0.87 344	1.27 520	0.93 527	0.93 486	1.27 557	0.22 426	0.16 399	0.26 479	0.23 465	0.40 534	0.39 543

XPNet_ROB	0.70 485	0.35 466	0.68 454	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 563	1.16 487	0.94 443	1.33 553	1.15 472	1.38 542	0.83 502	1.03 507	0.90 516	0.32 524	0.25 510	0.26 479	0.24 481	0.31 493	0.28 483

CBMV	0.64 469	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 508	0.77 550	1.13 467	1.09 508	1.17 534	1.22 487	1.04 476	0.75 471	0.88 462	0.63 444	0.28 496	0.30 538	0.34 530	0.30 525	0.26 459	0.26 466
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	0.66 473	0.36 471	1.30 558	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 480	0.80 366	1.43 528	0.91 439	0.76 474	1.08 516	1.87 580	0.16 252	0.12 224	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

DualNet (step1)	0.57 446	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 558	0.20 466	0.40 550	0.41 562	0.36 522	0.33 516

test_sample9	1.05 549	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 560	0.41 558	8.41 628	0.40 550	0.41 562	0.36 522	0.33 516

test_sample8	1.25 568	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 561	0.95 380	3.29 600	1.59 581	1.20 532	1.36 560	0.41 558	8.41 628	0.40 550	0.41 562	0.36 522	0.33 516

GwcNet	0.69 483	0.36 471	1.10 535	0.51 486	0.42 509	1.08 524	0.50 459	1.21 504	1.16 519	1.00 492	1.37 515	1.06 482	0.79 488	0.92 480	0.94 520	0.25 466	0.24 502	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

RP	0.76 498	0.36 471	0.63 428	0.66 559	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 531	0.97 480	1.65 548	1.43 548	1.32 566	1.01 500	0.84 490	0.33 532	0.30 538	0.36 537	0.30 525	0.34 512	0.34 523

WCMA_ROB	1.14 558	0.36 471	0.76 491	0.49 456	0.44 522	1.23 547	0.67 521	1.11 459	1.23 532	2.84 605	3.95 610	3.28 599	1.83 591	1.25 541	0.99 530	0.44 562	0.34 560	0.34 530	0.37 548	0.41 540	0.40 546

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 464	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 524	0.23 494	0.35 532	0.25 490	0.30 487	0.25 460

SDNR	0.86 521	0.37 478	1.47 574	0.40 267	0.38 485	3.38 608	0.33 255	0.90 374	0.98 457	0.99 487	2.09 572	0.59 285	0.71 458	1.29 545	0.70 462	0.51 574	0.56 591	0.36 537	0.26 504	0.43 544	0.46 562

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 388	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 486	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 217	0.41 332	0.19 360	0.13 296	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 489	0.37 478	0.89 513	0.56 525	0.45 526	1.18 541	0.68 526	1.41 558	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 493	1.10 520	1.17 549	0.26 476	0.28 529	0.32 523	0.31 532	0.29 478	0.30 499

FADNet_RVC	0.55 428	0.37 478	1.17 545	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 402	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 493	0.28 483

STTStereo	0.55 428	0.37 478	0.76 491	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 487	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 538	0.24 442	0.23 444

SuperB	1.04 545	0.37 478	4.81 609	0.43 362	0.31 421	0.99 506	0.46 433	1.02 423	2.09 588	1.09 524	1.09 447	0.75 377	0.81 493	1.06 510	1.76 573	0.19 360	0.15 363	0.17 233	0.15 244	2.82 618	0.26 466

GANet	0.70 485	0.37 478	0.55 393	0.51 486	0.34 457	0.94 493	0.96 572	1.08 447	0.94 443	1.04 509	1.98 567	1.13 506	0.88 514	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 516	0.27 492	0.22 449	0.31 493	0.22 437

CBMV_ROB	0.59 460	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 457	0.94 467	1.25 494	0.81 404	0.78 486	0.87 459	0.50 391	0.36 547	0.37 565	0.43 556	0.40 557	0.33 506	0.30 499

PSMNet_ROB	0.64 469	0.37 478	0.65 439	0.56 525	0.42 509	0.97 501	0.83 557	1.21 504	0.92 430	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 518	0.29 503	0.20 466	0.31 517	0.31 532	0.26 459	0.23 444

MSAF-DinoV2	1.04 545	0.38 488	1.32 561	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 544	1.52 574	1.24 534	1.05 511	1.41 523	2.98 592	1.49 575	2.74 604	2.83 597	0.22 426	0.14 331	0.20 351	0.22 449	0.32 499	0.32 511

YMNet	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 524	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 536	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 547	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 524	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 536	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 547	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 393	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 490	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 363	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

edge stereo	0.76 498	0.38 488	0.74 482	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 497	1.28 549	1.38 520	1.81 569	1.11 549	1.08 516	0.85 494	0.33 532	0.32 552	0.41 554	0.28 517	0.32 499	0.36 530

Nwc_Net	0.78 504	0.38 488	0.73 477	0.60 543	0.55 556	1.05 518	0.55 490	1.67 585	1.05 490	0.88 436	1.86 563	1.40 545	1.09 547	1.10 520	0.87 501	0.30 510	0.25 510	0.36 537	0.38 551	0.29 478	0.29 490

ADCL	1.04 545	0.38 488	1.35 564	0.50 470	0.39 491	1.61 572	0.89 565	1.29 535	1.39 556	1.29 550	1.50 538	1.24 516	1.24 561	1.37 557	4.87 611	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 478	0.27 476

TCMNet	0.66 473	0.39 495	0.98 523	0.59 537	0.61 567	0.96 499	0.55 490	1.05 435	0.90 418	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 534	0.26 476	0.26 516	0.31 517	0.28 517	0.32 499	0.29 490

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 128	0.30 213	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.17 326	0.57 572	0.44 557

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 128	0.30 213	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.17 326	0.57 572	0.44 557

AF-Net	0.81 511	0.39 495	0.68 454	0.64 551	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 581	1.31 549	0.96 475	2.02 569	1.46 549	1.26 564	1.11 522	0.99 530	0.32 524	0.24 502	0.39 547	0.27 511	0.30 487	0.25 460

NOSS_ROB	0.57 446	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 506	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 551	0.38 567	0.44 558	0.42 566	0.37 527	0.34 523

rvit_105_1	0.54 426	0.40 500	0.76 491	0.58 533	0.37 476	0.59 368	0.68 526	0.70 280	0.94 443	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 524	0.29 534	0.31 517	0.34 543	0.23 429	0.20 401

Wz-Net-MNSev	0.76 498	0.40 500	1.34 563	0.50 470	0.40 496	1.44 562	0.83 557	1.15 480	1.16 519	1.25 548	1.20 486	1.13 506	0.81 493	1.16 527	1.00 533	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 474	0.26 466

NCC-stereo	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 545	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 510	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 553	1.19 530	0.88 504	0.31 513	0.30 538	0.37 542	0.48 576	0.33 506	0.33 516

Abc-Net	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 545	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 510	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 553	1.19 530	0.88 504	0.31 513	0.30 538	0.37 542	0.48 576	0.33 506	0.33 516
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 493	0.41 504	0.65 439	0.64 551	0.44 522	0.98 505	1.20 587	1.11 459	1.00 468	0.98 485	0.96 384	1.49 554	0.87 510	0.90 470	0.79 480	0.31 513	0.26 516	0.39 547	0.39 555	0.32 499	0.32 511

SANet	1.07 552	0.41 504	1.06 530	0.48 441	0.30 399	1.41 558	0.94 570	1.42 559	3.36 608	1.58 565	2.43 579	2.33 585	1.70 586	1.34 551	1.07 540	0.28 496	0.24 502	0.26 479	0.23 465	0.34 512	0.30 499

FINET	0.67 478	0.42 506	1.00 525	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 565	1.08 447	1.50 565	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 547	0.30 538	0.26 479	0.24 481	0.35 517	0.33 516

DPSNet	0.99 538	0.42 506	1.88 585	0.53 508	0.41 503	1.59 571	1.26 593	2.21 597	1.43 559	1.10 526	1.11 450	1.46 549	1.95 595	1.34 551	1.26 555	0.34 538	0.25 510	0.25 460	0.21 431	0.46 552	0.37 535

w-ln-seven-2	0.76 498	0.43 508	2.32 591	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 517	1.11 459	1.12 513	1.19 538	1.28 499	1.09 492	0.99 536	1.07 513	0.87 501	0.20 383	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

ADCRef	0.80 508	0.43 508	1.32 561	0.50 470	0.45 526	1.07 520	0.51 474	1.07 443	0.98 457	1.17 534	1.42 525	0.87 423	0.91 517	0.85 452	3.19 599	0.18 328	0.16 399	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

PA-Net	0.67 478	0.43 508	0.83 502	0.50 470	0.53 551	0.94 493	0.68 526	1.10 453	1.14 517	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 481	1.02 505	0.88 504	0.24 455	0.41 574	0.29 508	0.44 567	0.26 459	0.34 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 496	0.43 508	0.69 460	0.54 515	0.40 496	1.01 508	0.95 571	1.21 504	1.07 503	1.22 544	1.12 454	1.56 561	0.79 488	1.04 509	0.86 495	0.33 532	0.22 484	0.35 532	0.30 525	0.35 517	0.31 507

MeshStereo	1.34 571	0.43 508	0.54 388	0.44 381	0.34 457	1.66 575	0.60 505	1.94 591	1.37 553	4.47 618	3.25 595	4.71 609	1.94 594	1.92 583	1.17 549	0.35 543	0.35 562	0.37 542	0.31 532	0.32 499	0.32 511
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	0.49 376	0.44 513	0.74 482	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 331	0.26 479	0.15 244	0.36 522	0.18 345

Anonymous_2	0.82 512	0.44 513	0.63 428	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 474	0.75 405	0.58 426	0.52 575	0.54 589	0.54 576	4.82 628	0.56 570	0.40 546

PS-NSSS	0.58 453	0.44 513	0.62 418	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 513	0.26 516	0.40 550	0.27 511	0.33 506	0.26 466

NaN_ROB	0.69 483	0.44 513	0.69 460	0.51 486	0.33 448	0.97 501	1.06 579	1.22 512	1.19 525	1.24 547	0.96 384	1.08 489	0.78 486	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 538	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

HBP-ISP	0.59 460	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 468	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 543	0.38 567	0.47 563	0.41 562	0.38 531	0.31 507

DANet	0.71 489	0.45 517	0.91 516	0.59 537	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 542	1.22 487	1.33 534	0.88 514	1.16 527	1.24 553	0.27 486	0.23 494	0.31 517	0.25 490	0.35 517	0.32 511
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	0.95 534	0.46 519	1.04 528	0.64 551	0.48 538	2.12 587	0.64 516	1.01 420	0.87 398	1.75 577	2.82 593	1.30 525	1.64 585	1.06 510	0.96 525	0.36 547	0.29 534	0.35 532	0.25 490	0.45 549	0.42 550

w-ln-seven	0.96 535	0.48 520	2.41 593	0.54 515	0.50 542	1.41 558	0.70 536	1.67 585	1.81 582	1.49 559	1.50 538	1.26 518	0.87 510	1.15 525	1.80 578	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 493	0.26 466

RTSC	0.87 522	0.48 520	1.23 551	0.52 498	0.37 476	1.13 532	0.50 459	1.34 544	1.79 581	1.51 562	1.24 492	1.12 500	0.81 493	1.62 568	2.16 586	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 487	0.31 507

ADCPNet	1.03 544	0.48 520	2.70 595	0.54 515	0.42 509	1.40 556	0.75 548	1.13 467	1.07 503	1.22 544	1.42 525	1.68 566	1.09 547	1.36 556	3.45 603	0.30 510	0.28 529	0.29 508	0.32 538	0.37 527	0.35 528

PDISCO_ROB	0.91 530	0.48 520	1.06 530	0.99 581	0.97 585	1.67 577	0.63 513	1.64 583	1.59 572	1.06 515	1.18 481	1.31 526	0.79 488	1.55 562	0.97 526	0.49 571	0.22 484	0.45 559	0.40 557	0.45 549	0.37 535

CSAN	0.83 518	0.49 524	0.77 496	0.60 543	0.41 503	1.14 533	1.06 579	1.19 497	1.46 563	1.32 551	1.43 528	1.37 541	1.19 558	1.27 544	0.86 495	0.39 553	0.31 547	0.36 537	0.37 548	0.35 517	0.34 523

ETE_ROB	0.70 485	0.49 524	0.73 477	0.56 525	0.36 469	0.79 457	0.87 564	1.14 476	0.93 436	1.19 538	1.18 481	1.39 543	0.82 497	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 517	0.26 504	0.33 506	0.34 523

MSMD_ROB	1.21 565	0.49 524	0.62 418	0.59 537	0.50 542	1.62 574	0.67 521	1.23 517	1.24 534	2.45 598	3.77 604	3.09 596	2.98 611	1.32 548	0.81 485	0.45 563	0.41 574	0.49 571	0.51 583	0.47 555	0.44 557

PWCDC_ROB	0.89 526	0.49 524	0.80 500	0.74 572	0.40 496	1.03 513	0.39 374	1.33 542	2.35 597	1.02 500	3.77 604	0.81 404	0.92 522	1.20 532	0.90 516	0.34 538	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 512	0.29 490

z-mn7	1.00 539	0.50 528	1.70 580	0.53 508	0.36 469	1.75 580	0.71 542	1.22 512	2.28 593	0.96 475	2.54 582	1.42 546	0.95 531	2.19 595	1.54 566	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 470	0.25 460

dad	0.58 453	0.50 528	0.64 433	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 540	1.01 497	1.17 479	1.15 510	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 543	0.23 494	0.37 542	0.21 431	0.29 478	0.20 401

SHD	0.93 533	0.50 528	1.18 546	0.59 537	0.46 533	0.97 501	0.48 448	1.70 587	2.15 589	1.58 565	1.37 515	1.42 546	1.19 558	1.31 547	1.60 568	0.31 513	0.26 516	0.32 523	0.33 541	0.40 534	0.42 550

FBW_ROB	0.88 524	0.50 528	0.85 504	0.55 522	0.40 496	1.17 539	0.78 552	1.50 568	1.37 553	1.33 553	1.27 497	1.48 553	1.00 539	2.57 603	0.98 529	0.25 466	0.32 552	0.45 559	0.30 525	0.34 512	0.28 483

FC-DCNN v2	1.65 586	0.51 532	0.65 439	0.61 545	0.49 540	1.61 572	0.70 536	1.75 589	1.56 571	4.74 622	4.91 619	6.46 620	3.31 613	1.91 582	1.11 543	0.46 565	0.42 576	0.47 563	0.46 568	0.48 556	0.46 562

Wz-Net-LNSev	0.71 489	0.51 532	1.36 568	0.50 470	0.41 503	1.15 535	0.69 531	1.21 504	1.07 503	1.02 500	1.12 454	1.08 489	0.87 510	0.89 468	0.89 514	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

Syn2CoEx	0.71 489	0.51 532	0.95 518	0.64 551	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 565	1.13 514	0.93 464	1.35 511	1.02 472	0.99 536	0.92 480	0.80 482	0.30 510	0.27 525	0.28 500	0.24 481	0.23 429	0.24 452

psmorigin	0.82 512	0.51 532	2.09 587	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 402	1.45 558	1.43 528	1.50 555	1.06 544	1.22 538	0.97 526	0.31 513	0.32 552	0.27 492	0.27 511	0.33 506	0.42 550

FADNet	0.61 465	0.51 532	1.10 535	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 490	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 503	0.30 538	0.27 492	0.30 525	0.46 552	0.35 528

MANE	4.13 613	0.51 532	0.64 433	0.66 559	0.56 559	6.89 619	0.99 575	7.55 623	12.04 623	6.68 625	8.57 626	10.69 625	9.45 624	7.59 624	6.39 616	0.49 571	0.43 581	0.48 568	0.98 605	0.49 558	0.48 570

FC-DCNN	1.59 582	0.51 532	0.66 445	0.61 545	0.49 540	1.56 569	0.70 536	1.66 584	1.53 567	4.64 619	4.62 617	5.85 616	3.34 615	1.84 580	1.11 543	0.46 565	0.42 576	0.47 563	0.46 568	0.48 556	0.46 562

ADCMid	1.14 558	0.52 539	2.23 590	0.53 508	0.43 515	1.07 520	0.75 548	1.23 517	1.05 490	2.15 590	1.44 531	1.50 555	1.43 572	1.56 564	5.01 612	0.26 476	0.24 502	0.29 508	0.31 532	0.37 527	0.33 516

DeepPrunerF	0.89 526	0.52 539	3.43 601	0.68 565	0.81 577	0.72 436	0.72 544	1.22 512	1.99 587	0.93 464	1.01 408	0.87 423	0.86 507	1.08 516	0.95 523	0.34 538	0.28 529	0.43 556	0.39 555	0.30 487	0.32 511

PWC_ROB	0.87 522	0.52 539	1.28 555	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 550	1.46 563	1.61 568	2.59 586	1.16 511	1.01 540	1.34 551	1.40 564	0.25 466	0.18 440	0.28 500	0.20 408	0.29 478	0.28 483

XX-TBD	0.32 164	0.53 542	0.26 41	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 116	0.40 78	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 107	0.25 117	0.32 36	0.27 169	0.16 252	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

FADNet-RVC	0.60 463	0.53 542	1.14 540	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 510	0.28 500	0.28 517	0.31 493	0.31 507

DGSMNet	0.76 498	0.55 544	1.29 557	0.58 533	0.62 568	0.94 493	0.70 536	1.26 530	1.11 510	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 538	0.29 534	0.41 554	0.40 557	0.57 572	0.55 579

FCDSN-DC	1.39 576	0.56 545	0.65 439	0.74 572	0.59 565	1.38 555	0.63 513	1.35 547	1.39 556	3.26 612	4.50 616	4.61 607	2.63 606	1.58 566	1.03 535	0.46 565	0.42 576	0.48 568	0.47 574	0.50 560	0.50 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 518	0.56 545	1.87 584	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 519	0.70 280	1.00 468	2.42 597	2.02 569	1.31 526	1.18 556	0.93 486	1.13 548	0.20 383	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 470	0.30 499

ccnet	0.82 512	0.57 547	0.75 486	0.54 515	0.59 565	1.09 527	0.66 519	1.38 553	0.94 443	1.12 529	1.44 531	1.29 523	0.92 522	0.95 495	1.24 553	0.49 571	0.42 576	0.50 573	0.47 574	0.51 561	0.46 562

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 543	0.57 547	1.51 576	0.67 562	0.50 542	2.57 592	1.66 608	1.20 502	1.43 559	1.38 555	1.57 545	1.33 534	0.92 522	1.64 571	0.88 504	0.37 550	0.39 571	0.46 562	0.60 588	0.41 540	0.40 546

WZ-Net	1.19 564	0.59 549	4.07 606	0.62 549	0.51 546	1.34 553	1.31 597	1.32 540	1.74 579	1.53 564	1.65 548	1.74 568	1.28 565	2.25 597	2.01 583	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 534	0.39 543

MFN_U_SF_RVC	1.09 555	0.59 549	1.97 586	0.67 562	0.44 522	1.93 584	0.60 505	1.85 590	1.36 551	1.61 568	1.54 543	1.95 577	1.37 568	1.64 571	1.73 571	0.40 557	0.37 565	0.45 559	0.48 576	0.44 545	0.44 557

RGC	0.79 507	0.59 549	0.71 469	0.65 556	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 490	1.07 518	1.45 534	1.47 552	1.03 541	1.21 536	0.88 504	0.32 524	0.30 538	0.48 568	0.40 557	0.37 527	0.37 535

ADCS	1.51 580	0.61 552	3.42 600	0.59 537	0.51 546	1.27 550	1.08 582	1.59 578	1.81 582	1.91 584	1.66 550	1.51 558	1.42 571	1.94 585	8.60 620	0.33 532	0.32 552	0.33 528	0.36 547	0.44 545	0.42 550

ELAS_RVC	1.60 583	0.61 552	1.01 527	0.70 568	0.56 559	2.00 586	1.89 615	1.96 592	2.65 600	3.33 613	3.26 596	3.03 593	3.41 616	2.49 601	2.09 585	0.52 575	0.45 584	0.50 573	0.48 576	0.54 568	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 585	0.61 552	0.95 518	0.68 565	0.55 556	3.01 606	1.55 606	2.39 599	2.33 596	3.64 615	3.89 608	2.75 590	2.90 610	2.15 593	2.27 592	0.52 575	0.45 584	0.50 573	0.48 576	0.54 568	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 562	0.62 555	2.40 592	0.57 531	0.55 556	1.41 558	1.34 598	1.18 495	1.24 534	1.49 559	1.42 525	1.39 543	1.20 560	1.55 562	4.82 610	0.29 503	0.28 529	0.29 508	0.34 543	0.38 531	0.42 550

PASM	0.90 529	0.64 556	1.69 578	0.69 567	0.69 574	0.78 454	0.84 560	1.03 427	1.26 543	1.19 538	1.15 472	1.31 526	0.98 535	1.24 540	1.03 535	0.52 575	0.56 591	0.59 581	0.66 590	0.56 570	0.54 578

zh-mn7	1.08 554	0.65 557	4.00 605	0.52 498	0.38 485	1.16 538	0.62 512	1.15 480	1.77 580	1.74 576	2.31 573	1.17 512	0.91 517	2.10 590	1.77 574	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

SAMSARA	1.07 552	0.65 557	1.19 547	1.06 586	0.90 579	1.76 581	1.76 612	1.46 563	1.44 561	1.51 562	1.16 477	2.00 578	1.14 551	1.48 560	1.31 559	0.39 553	0.44 583	0.35 532	0.38 551	0.49 558	0.49 573

XQC	0.89 526	0.65 557	1.31 559	0.67 562	0.52 550	1.22 545	0.68 526	1.26 530	1.52 566	1.14 532	1.11 450	1.28 522	1.04 543	1.40 559	1.77 574	0.38 551	0.24 502	0.37 542	0.31 532	0.53 566	0.47 567

PVD	1.28 570	0.67 560	1.28 555	0.74 572	0.62 568	1.50 565	0.84 560	1.99 593	2.96 603	2.18 591	2.36 578	1.85 573	1.95 595	1.92 583	1.94 581	0.39 553	0.36 564	0.49 571	0.37 548	0.51 561	0.64 581

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 561	0.39 206	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 84	0.30 19	0.18 1	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 4

GASNet	0.67 478	0.72 562	0.96 520	0.70 568	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 480	0.94 467	0.82 312	0.93 446	0.83 502	1.33 549	0.80 482	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.28 517	0.44 545	0.24 452

Wz-Net-SNSev	0.91 530	0.73 563	2.13 588	0.56 525	0.45 526	0.95 496	1.13 584	1.34 544	1.24 534	1.02 500	1.30 506	1.46 549	0.86 507	1.81 578	1.50 565	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 499	0.29 490

SQANet	0.82 512	0.74 564	0.67 449	1.13 587	0.98 587	1.11 528	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 582	0.24 502	1.03 592	0.35 546	1.18 593	0.58 580

zh-sn7	1.09 555	0.75 565	3.23 599	0.57 531	0.42 509	1.11 528	0.89 565	1.19 497	1.27 544	1.41 557	1.98 567	1.25 517	1.47 574	1.99 587	2.62 594	0.26 476	0.26 516	0.26 479	0.27 511	0.35 517	0.30 499

PSMNet-RUCA	0.76 498	0.75 565	1.08 534	1.01 584	0.90 579	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 480	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 579	0.27 525	0.76 584	0.46 568	0.66 578	0.47 567

GANetREF_RVC	0.80 508	0.75 565	0.86 509	0.66 559	0.42 509	1.15 535	0.98 573	1.14 476	1.19 525	1.01 497	1.02 417	1.10 496	0.90 516	1.15 525	0.76 475	0.48 569	0.39 571	0.57 578	0.38 551	0.63 576	0.46 562
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	0.48 358	0.77 568	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 430	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 524	0.15 363	0.66 582	0.19 383	0.36 522	0.21 419

LSM	4.74 617	0.77 568	10.16 616	0.70 568	56.56 641	1.02 510	1.00 577	1.24 524	1.62 576	2.04 586	2.34 576	1.33 534	1.17 555	1.38 558	1.09 542	0.33 532	0.49 587	0.39 547	0.46 568	0.51 561	10.09 629

EDNetEfficient	1.46 578	0.80 570	6.12 611	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 557	0.90 374	2.77 602	3.50 614	1.96 566	1.66 565	2.03 597	1.26 542	4.18 608	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 540	0.39 543

Consistency-Raft	1.01 540	0.81 571	1.24 552	0.84 575	0.97 585	0.81 465	0.84 560	1.30 538	1.59 572	1.05 511	1.68 553	1.12 500	0.91 517	0.92 480	1.11 543	0.65 583	0.74 599	0.79 586	0.90 601	1.06 591	0.79 588

AnonymousM	0.41 286	0.81 571	0.29 71	0.34 98	0.22 155	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 145	0.41 110	0.31 220	0.15 193	0.12 224	1.51 597	0.26 504	0.12 82	0.10 56

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 478	0.81 571	0.73 477	0.53 508	0.37 476	1.40 556	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 553	0.30 538	0.57 578	0.31 532	0.53 566	0.30 499

UDG	0.88 524	0.82 574	0.67 449	1.00 583	0.96 584	1.02 510	0.57 499	1.13 467	0.99 462	0.90 447	0.97 397	1.31 526	0.99 536	0.85 452	0.84 490	0.54 580	0.32 552	1.77 601	0.40 557	0.94 586	0.66 582

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 574	50.86 643	0.72 571	0.53 551	38.10 640	7.03 626	11.83 628	14.25 628	29.78 644	30.17 644	48.21 647	22.64 638	26.78 638	18.11 629	0.42 561	0.38 567	0.47 563	0.46 568	0.51 561	0.48 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	0.87 576	1.76 582	0.86 576	0.56 559	4.29 613	1.79 613	1.50 568	1.98 586	1.61 568	1.85 562	1.84 571	1.41 570	1.89 581	1.36 560	0.48 569	0.40 573	0.56 577	0.57 586	0.69 579	0.48 570

anonymity	0.97 536	0.89 577	1.05 529	0.92 579	1.03 590	0.97 501	0.81 556	1.29 535	0.91 425	1.07 518	0.98 398	1.00 463	0.95 531	1.02 505	0.92 519	0.96 593	0.95 615	0.90 589	0.91 604	0.92 585	0.94 594

NVStereoNet_ROB	1.24 567	0.90 578	1.13 539	0.86 576	0.88 578	1.11 528	0.99 575	1.42 559	1.53 567	1.59 567	2.48 580	2.24 582	1.53 576	1.96 586	1.30 558	0.76 588	0.70 596	0.78 585	1.00 606	0.71 581	0.88 592
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	1.04 545	0.93 579	0.88 511	1.33 593	1.05 592	1.66 575	0.70 536	1.40 557	1.18 523	1.08 522	1.32 509	1.33 534	0.91 517	1.23 539	0.76 475	0.72 586	0.46 586	1.24 595	0.50 581	1.40 594	0.75 584

SPS-STEREO	1.25 568	0.93 579	1.06 530	1.04 585	1.03 590	1.41 558	0.91 569	1.51 571	1.19 525	2.09 588	1.83 560	1.94 576	1.39 569	1.62 568	1.39 563	0.97 595	0.94 614	0.90 589	0.89 600	0.96 588	0.96 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 573	0.94 581	1.25 553	0.96 580	1.00 588	1.52 567	1.02 578	1.34 544	1.21 529	2.64 600	2.65 588	2.44 586	1.56 579	1.64 571	1.26 555	0.97 595	0.95 615	0.90 589	0.90 601	0.94 586	0.96 597

RTS	1.98 592	0.96 582	11.36 618	0.65 556	0.57 562	2.77 597	1.40 601	1.39 554	2.26 591	1.89 581	2.56 583	1.32 531	1.25 562	5.20 617	4.05 606	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.29 523	0.40 534	0.37 535

RTSA	1.98 592	0.96 582	11.36 618	0.65 556	0.57 562	2.77 597	1.40 601	1.39 554	2.26 591	1.89 581	2.56 583	1.32 531	1.25 562	5.20 617	4.05 606	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.29 523	0.40 534	0.37 535

CC-Net-ROB	0.82 512	0.96 582	0.85 504	0.58 533	0.45 526	1.27 550	0.70 536	1.17 492	1.02 475	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 481	1.06 510	0.69 459	0.46 565	0.34 560	1.71 600	0.38 551	0.59 575	0.36 530

Ntro	1.09 555	0.97 585	0.91 516	1.44 594	1.19 594	1.69 578	0.80 555	1.35 547	1.25 540	1.00 492	1.29 503	1.31 526	0.97 534	1.26 542	0.84 490	0.84 590	0.43 581	1.36 596	0.50 581	1.56 595	0.78 586

MFMNet_re	1.14 558	0.97 585	1.19 547	0.99 581	0.95 583	1.25 549	1.22 590	1.39 554	1.55 569	1.69 575	1.67 552	1.21 513	1.53 576	1.12 523	0.99 530	0.87 592	0.75 603	0.79 586	0.75 594	0.90 583	0.94 594

AnyNet_C01	1.56 581	1.05 587	7.45 613	0.64 551	0.54 554	1.99 585	1.38 600	1.43 561	1.36 551	1.63 571	1.92 564	1.84 571	1.33 567	2.40 599	4.03 605	0.33 532	0.32 552	0.32 523	0.34 543	0.44 545	0.45 561

Wz-Net-TNSev	1.14 558	1.06 588	4.32 608	0.49 456	0.42 509	1.51 566	1.11 583	1.48 565	1.40 558	1.22 544	1.26 496	1.58 563	1.43 572	1.76 576	1.70 570	0.32 524	0.31 547	0.26 479	0.30 525	0.41 540	0.41 549

EDNetEfficientorigin	9.93 623	1.15 589	175.16 646	0.48 441	0.36 469	1.04 517	0.68 526	1.24 524	2.69 601	3.17 611	2.50 581	2.30 583	2.07 598	1.76 576	2.21 587	0.20 383	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 561	0.50 574

WAO-7	1.90 590	1.20 590	1.35 564	1.27 591	1.06 593	2.84 599	1.56 607	3.23 608	3.06 606	2.23 593	3.33 600	3.17 597	2.28 600	3.12 605	2.21 587	1.02 597	0.91 610	1.06 593	1.03 609	1.04 590	0.97 600

GCST	0.83 518	1.22 591	0.74 482	1.58 595	1.01 589	1.06 519	0.23 102	0.78 329	0.78 342	0.97 480	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 593	0.65 595	1.20 594	0.81 597	0.91 584	0.70 583

JetBlue	2.78 602	1.26 592	7.04 612	1.16 588	1.48 597	8.00 621	6.02 625	2.60 601	1.92 585	2.12 589	2.64 587	3.34 601	3.05 612	6.49 620	3.39 601	0.78 589	0.76 604	0.75 583	0.76 595	0.97 589	1.18 609

ACVNet_2	1.65 586	1.27 593	1.41 571	1.75 598	1.62 599	2.22 588	1.20 587	2.30 598	2.62 599	1.78 578	2.56 583	3.03 593	1.61 582	1.54 561	1.12 547	1.06 598	0.58 593	1.82 602	0.70 593	1.82 601	0.96 597

ACVNet-4b	1.35 573	1.31 594	1.10 535	1.90 603	1.59 598	1.92 583	0.77 550	1.52 574	1.62 576	1.05 511	1.60 547	2.11 580	0.94 528	1.64 571	0.77 479	1.30 604	0.35 562	2.03 608	0.67 591	1.88 605	0.84 589

ACVNet_1	1.46 578	1.33 595	1.12 538	1.91 604	1.62 599	1.83 582	0.98 573	2.00 594	1.85 584	1.39 556	1.53 542	2.32 584	1.53 576	1.34 551	1.11 543	1.30 604	0.50 588	2.06 610	0.58 587	1.93 607	0.95 596

Dean	1.98 592	1.36 596	1.36 568	2.12 606	1.81 607	2.74 594	1.36 599	3.37 612	3.80 613	2.08 587	3.32 599	3.21 598	1.82 589	1.71 575	1.67 569	1.27 601	0.77 605	1.99 604	0.90 601	1.86 602	1.03 602

LVE	2.12 598	1.44 597	1.36 568	1.99 605	1.78 605	2.75 595	1.79 613	2.82 602	3.95 614	1.90 583	4.33 614	3.52 604	1.81 588	2.24 596	1.74 572	1.74 613	0.87 608	2.06 610	1.13 612	1.91 606	1.35 613

MonStereo1	1.98 592	1.48 598	1.43 573	1.81 601	1.69 604	2.88 602	0.78 552	2.47 600	3.47 609	2.20 592	4.36 615	3.39 602	2.50 603	2.18 594	1.58 567	1.19 600	0.54 589	1.65 599	0.87 599	1.78 600	1.29 612

RainbowNet	1.35 573	1.49 599	1.19 547	1.88 602	1.45 596	1.48 564	1.07 581	1.61 581	1.55 569	1.20 542	1.59 546	1.54 559	1.13 550	1.34 551	0.97 526	1.36 607	0.70 596	1.82 602	0.79 596	1.71 598	1.07 603

WAO-6	2.04 596	1.50 600	1.16 541	1.70 597	1.67 603	2.69 593	1.44 604	3.06 605	3.63 612	1.98 585	3.27 597	3.54 605	2.07 598	2.36 598	2.22 589	1.31 606	0.91 610	2.04 609	1.22 616	1.73 599	1.27 611

coex-ft	6.43 620	1.51 601	87.33 645	0.49 456	0.38 485	1.34 553	1.21 589	1.16 487	8.09 620	12.12 628	2.79 590	2.77 591	3.31 613	1.16 527	3.15 598	0.24 455	0.23 494	0.27 492	0.24 481	0.45 549	0.37 535

WAO-8	2.92 603	1.55 602	1.35 564	1.79 599	1.63 601	5.23 615	1.22 590	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.07 612	4.83 610	2.72 608	3.49 609	2.25 590	1.27 601	0.91 610	1.99 604	1.15 614	1.86 602	1.15 605

Venus	2.92 603	1.55 602	1.35 564	1.79 599	1.63 601	5.23 615	1.22 590	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.06 611	4.83 610	2.72 608	3.49 609	2.25 590	1.27 601	0.91 610	1.99 604	1.15 614	1.86 602	1.15 605

IMH-64-1	1.86 588	1.62 604	1.16 541	2.20 607	1.89 608	2.33 589	1.30 594	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 591	2.49 587	1.61 582	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 599	2.43 614	1.02 607	2.12 608	1.17 607

IMH-64	1.86 588	1.62 604	1.16 541	2.20 607	1.89 608	2.33 589	1.30 594	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 591	2.49 587	1.61 582	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 599	2.43 614	1.02 607	2.12 608	1.17 607

IMH	2.04 596	1.62 604	1.20 550	2.20 607	1.89 608	2.91 605	1.30 594	3.11 606	3.03 604	1.81 579	3.35 601	3.03 593	1.90 592	2.48 600	1.80 578	1.66 612	0.77 605	2.45 616	1.04 610	2.15 610	1.19 610

PWCK	1.92 591	1.66 607	3.12 598	1.65 596	0.91 581	2.84 599	2.26 618	2.10 595	2.41 598	2.36 596	2.31 573	2.22 581	1.82 589	3.43 608	2.03 584	1.61 611	0.71 598	1.51 597	0.82 598	1.69 597	0.91 593

TorneroNet-64	3.44 606	1.86 608	1.42 572	2.58 615	2.28 614	6.87 618	1.68 609	4.70 620	12.03 622	2.31 595	5.59 623	8.25 622	2.55 605	3.97 614	2.73 595	1.81 614	0.74 599	2.57 618	1.07 611	2.35 612	1.44 614

TorneroNet	4.53 616	1.89 609	1.48 575	2.55 613	2.27 613	13.78 628	1.69 610	4.84 622	23.73 639	2.89 608	7.70 625	7.06 621	2.69 607	4.26 616	3.42 602	1.84 615	0.77 605	2.68 620	1.13 612	2.42 613	1.47 615

KSHMR	2.57 600	1.93 610	1.69 578	2.63 616	2.42 616	2.86 601	2.07 616	3.27 610	6.50 618	2.49 599	3.36 602	3.41 603	1.92 593	2.49 601	1.94 581	2.13 618	1.40 620	2.79 623	1.50 619	2.73 616	1.77 616

UNDER WATER-64	3.53 608	2.01 611	3.94 604	3.22 621	2.49 618	5.41 617	2.60 621	3.43 613	12.41 624	3.03 610	2.68 589	6.07 618	4.04 618	3.79 613	3.33 600	2.02 616	1.24 619	2.63 619	1.46 618	2.78 617	2.08 620

UNDER WATER	3.46 607	2.07 612	3.64 603	3.09 619	2.48 617	3.75 611	2.42 620	3.31 611	13.77 627	2.90 609	2.95 594	5.84 615	3.69 617	3.69 611	3.48 604	2.07 617	1.11 617	2.70 621	1.40 617	2.84 619	1.98 618

ktn	2.98 605	2.25 613	1.73 581	2.84 617	2.53 619	3.76 612	2.15 617	3.70 614	5.47 617	2.75 602	5.17 622	5.94 617	2.48 602	3.23 606	2.46 593	2.34 622	1.44 621	2.78 622	2.03 622	2.45 614	2.01 619

notaker	2.76 601	2.29 614	1.80 583	2.96 618	2.58 620	2.90 604	1.75 611	3.24 609	3.05 605	2.78 603	4.24 613	6.15 619	2.51 604	3.34 607	2.75 596	2.31 620	1.18 618	3.00 624	1.65 620	2.84 619	1.97 617

MADNet+	2.23 599	2.43 615	10.85 617	1.22 590	0.91 581	2.76 596	1.40 601	2.12 596	1.67 578	1.32 551	1.74 556	1.86 574	1.74 587	6.25 619	4.41 609	0.65 583	0.64 594	0.58 580	0.54 585	0.80 582	0.76 585

HanzoNet	6.76 621	2.45 616	4.22 607	3.19 620	2.94 622	3.62 610	2.28 619	4.79 621	7.20 619	14.00 632	13.19 631	17.49 632	22.30 637	13.25 628	6.19 615	4.20 625	1.93 622	3.10 625	2.56 624	3.35 621	2.88 624

DPSimNet_ROB	3.58 609	2.45 616	8.57 614	2.53 612	2.37 615	2.88 602	3.77 624	3.14 607	3.23 607	4.71 621	3.86 607	4.68 608	4.87 621	4.07 615	5.62 613	2.33 621	2.33 623	2.47 617	2.52 623	2.51 615	2.64 622

DDUNet	1.06 550	2.56 618	0.68 454	1.21 589	1.26 595	1.03 513	0.69 531	1.11 459	0.94 443	0.96 475	1.22 487	1.27 520	0.82 497	0.93 486	0.72 469	0.84 590	0.38 567	1.99 604	0.60 588	1.10 592	0.85 590

DispFullNet	1.60 583	2.63 619	2.75 596	2.56 614	1.79 606	1.24 548	0.47 440	1.37 552	1.45 562	1.87 580	1.50 538	1.55 560	2.46 601	2.04 589	1.04 538	0.59 581	0.18 440	2.32 613	0.68 592	2.29 611	1.14 604

MADNet++	4.03 611	2.70 620	3.44 602	3.72 623	3.44 623	4.44 614	3.52 623	3.95 616	3.61 611	4.46 617	4.98 620	4.10 606	4.58 620	7.00 622	5.89 614	3.74 624	3.67 626	3.27 626	2.71 625	3.70 624	3.66 625

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 439	3.08 621	2.43 594	0.31 44	0.18 41	0.29 119	0.20 50	0.37 50	0.32 100	0.28 85	0.24 45	0.18 13	0.18 37	0.31 25	0.22 55	1.09 599	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 600

test_for_model	0.82 512	3.60 622	0.39 206	2.35 610	2.07 611	0.39 236	0.28 172	0.42 96	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 98	0.27 145	0.34 60	0.25 121	0.34 538	0.11 162	0.13 90	0.09 10	3.49 623	0.18 345

JetRed	5.27 618	5.84 623	12.81 621	2.36 611	2.83 621	12.23 626	10.50 628	4.46 617	3.60 610	3.86 616	3.83 606	4.85 612	4.18 619	6.78 621	11.96 624	2.17 619	2.96 625	2.18 612	1.97 621	3.38 622	2.68 623

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 626	16.79 627	10.67 622	30.89 634	9.02 626	15.17 630	6.51 624	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.27 626	21.67 632	4.58 627	8.57 630	5.09 631	9.29 632	5.90 626	10.95 630

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 625	16.78 626	10.67 622	30.87 633	9.01 625	15.16 629	6.50 623	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.25 625	21.67 632	4.57 626	8.57 630	5.08 629	9.28 631	5.90 626	10.95 630

ASD4		8.86 626

TCMNet-wrong-test	8.97 622	10.42 627	8.74 615	19.56 628	17.61 628	12.53 627	9.01 627	13.59 629	2.18 590	4.64 619	5.11 621	14.63 628	11.09 626	7.19 623	9.73 621	5.56 630	0.89 609	3.77 627	3.11 626	10.34 629	9.80 628

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 627	14.97 625	20.80 630	31.95 635	16.20 632	10.91 621	8.79 627	9.48 627	13.94 627	10.50 625	16.11 629	21.44 631	3.17 623	4.82 627	5.08 629	5.36 629	8.81 628	7.13 627

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 629	21.28 631	25.59 632	35.94 636	22.01 640	15.57 631	13.33 629	13.49 632	18.08 633	15.29 630	20.36 630	24.60 634	16.28 638	8.84 632	66.59 645	118.00 645	155.73 648	11.23 632

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

xxxxx1	36.64 640	19.51 632	24.21 627	61.66 642	64.63 644	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 646	133.37 646	29.24 639	39.73 642

tt_ll	36.64 640	19.51 632	24.21 627	61.66 642	64.63 644	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 646	133.37 646	29.24 639	39.73 642

ff	36.64 640	19.51 632	24.21 627	61.66 642	64.63 644	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 646	133.37 646	29.24 639	39.73 642

PML	40.80 646	29.24 635	11.87 620	7.20 624	14.47 624	92.13 647	213.69 649	7.63 624	23.35 638	74.72 648	190.14 649	50.17 648	26.15 639	21.39 633	12.70 625	8.76 632	2.92 624	8.45 632	3.25 627	13.26 630	4.42 626

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 633	23.82 632	3.13 607	0.60 505	20.96 637	1.59 572	25.58 637	28.15 641	21.99 637	14.79 627	21.94 637	16.41 628	28.89 645	14.87 636	33.53 641	31.28 641	29.51 642	26.16 640

DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 645	61.80 643	0.23 26	0.20 50	13.88 630	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 71	0.62 303	0.28 190	5.46 629	0.10 63	0.15 165	0.11 121	72.60 646	0.11 103

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 646	60.08 642	0.23 26	0.20 50	14.13 631	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 71	0.63 314	0.28 190	5.38 628	0.10 63	0.15 165	0.11 121	73.09 647	0.11 103

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 632	24.88 633	18.26 629	19.86 630	20.64 636	28.52 640	35.97 645	38.75 645	25.57 638	28.72 640	33.88 639	34.39 640	35.94 646	38.87 646	37.80 642	40.48 642	39.68 643	41.15 645

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 640	42.22 637	39.20 636	52.24 641	73.12 644	42.61 644	32.62 644	26.78 641	27.95 639	38.58 643	32.60 643	41.67 644	51.65 645	18.74 639	18.57 641	19.15 636	19.77 636	27.20 634	23.98 636

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 638	42.23 638	39.22 637	52.25 642	73.13 645	42.62 645	32.59 641	26.71 638	27.70 637	38.57 641	32.57 641	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 642	19.15 636	19.78 637	27.21 635	23.98 636

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 638	42.23 638	39.22 637	52.25 642	73.13 645	42.62 645	32.59 641	26.71 638	27.70 637	38.57 641	32.57 641	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 642	19.15 636	19.78 637	27.21 635	23.98 636

Selective-RAFT-Error	35.84 639	37.49 643	48.83 642	42.26 640	39.24 640	52.30 645	73.09 643	42.66 647	32.61 643	26.80 642	28.30 642	38.84 646	33.51 646	41.68 645	51.59 643	18.82 643	18.58 642	19.17 639	19.80 639	27.28 637	24.05 639

FlowAnything	35.81 638	37.53 644	48.80 641	42.20 636	39.22 637	52.25 642	73.16 647	42.56 643	32.89 646	26.76 640	28.30 642	38.69 645	33.09 645	41.63 643	51.62 644	18.76 642	18.59 645	19.21 640	19.92 640	27.16 633	23.91 635

LSM0	38.95 645	37.60 645	48.58 637	43.57 641	91.06 647	52.57 646	72.57 642	43.17 648	32.63 645	26.97 643	27.97 640	38.65 644	32.94 644	41.86 648	51.78 648	18.89 644	18.41 637	19.13 635	19.63 635	27.29 638	33.77 641

AVERAGE_ROB	37.58 644	40.13 646	40.15 635	34.81 635	33.82 635	28.55 639	25.10 632	32.02 642	34.06 648	41.28 646	40.66 646	34.46 640	34.81 648	39.18 641	37.57 642	42.78 647	43.44 647	43.82 643	43.03 643	40.47 644	41.51 646

MEDIAN_ROB	37.38 643	40.85 647	40.60 636	32.31 634	31.85 634	27.20 635	24.55 631	29.10 641	33.19 647	42.09 647	41.76 647	33.35 639	34.39 647	39.78 642	37.07 641	43.64 648	44.10 648	44.12 644	43.40 644	41.51 645	42.76 647

test_example2	176.61 647	205.14 648	198.86 647	188.60 647	190.98 648	152.67 648	170.61 648	94.86 649	123.55 649	178.88 649	179.48 648	158.94 649	141.34 649	192.61 649	198.96 649	203.76 649	236.37 649	164.13 649	173.55 649	218.58 649	160.41 648

ccccc		429.19 649		507.10 648	501.20 649	356.95 649		380.82 650		334.51 650		372.86 650		499.17 650		561.44 650	431.22 650	334.28 650	290.86 650	540.88 650

GS-Stereo							0.30 198	0.42 96	0.27 60	0.30 101	0.28 79	0.23 50	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.14 163	0.12 150

FSD					0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 194	0.49 389	0.45 563	0.42 576	0.47 563	0.46 568	0.46 552

Low-res two-view benchmark