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

ACW_4w	0.20 19	0.12 1	0.24 13	0.32 68	0.19 63	0.27 80	0.23 102	0.34 32	0.27 60	0.20 14	0.24 47	0.25 71	0.18 37	0.39 97	0.20 14	0.10 13	0.12 224	0.12 55	0.10 88	0.11 46	0.08 1

5w_v4	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.32 68	0.19 63	0.29 120	0.23 102	0.36 46	0.27 60	0.21 30	0.22 26	0.29 96	0.19 48	0.26 2	0.21 36	0.10 13	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

IGEV	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.31 44	0.20 103	0.23 26	0.19 27	0.40 81	0.29 80	0.22 46	0.34 119	0.20 24	0.15 4	0.31 27	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 55	0.10 88	0.10 27	0.10 59

xxxad45	0.20 19	0.13 4	0.23 2	0.32 68	0.19 63	0.30 134	0.23 102	0.36 46	0.28 70	0.21 30	0.20 14	0.27 84	0.20 61	0.29 11	0.20 14	0.10 13	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

ITERv28	0.21 44	0.13 4	0.26 44	0.30 12	0.20 103	0.31 153	0.20 50	0.34 32	0.24 44	0.20 14	0.24 47	0.25 71	0.17 19	0.42 122	0.21 36	0.14 126	0.15 366	0.12 55	0.09 10	0.09 1	0.10 59

yuret106	0.20 19	0.13 4	0.25 31	0.30 12	0.20 103	0.26 64	0.18 12	0.37 53	0.19 14	0.19 10	0.23 32	0.33 126	0.16 12	0.32 38	0.21 36	0.14 126	0.15 366	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

uio108cc	0.20 19	0.13 4	0.24 13	0.31 44	0.18 41	0.32 172	0.21 74	0.41 90	0.21 27	0.20 14	0.23 32	0.27 84	0.20 61	0.29 11	0.20 14	0.15 196	0.15 366	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv24	0.20 19	0.13 4	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.28 105	0.19 27	0.45 125	0.18 8	0.21 30	0.27 71	0.26 77	0.17 19	0.30 21	0.22 58	0.14 126	0.15 366	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

dd23bbn	0.20 19	0.13 4	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 172	0.20 50	0.39 72	0.20 18	0.23 50	0.29 92	0.23 50	0.19 48	0.31 27	0.22 58	0.12 42	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

hj116sk	0.21 44	0.13 4	0.24 13	0.29 5	0.21 134	0.27 80	0.17 3	0.44 120	0.27 60	0.19 10	0.22 26	0.30 101	0.19 48	0.37 82	0.20 14	0.14 126	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

v20iiwwt	0.20 19	0.13 4	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.31 153	0.20 50	0.42 99	0.22 33	0.23 50	0.22 26	0.24 62	0.20 61	0.31 27	0.23 91	0.13 79	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITER124	0.20 19	0.13 4	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.29 120	0.20 50	0.35 40	0.20 18	0.22 46	0.20 14	0.23 50	0.20 61	0.32 38	0.21 36	0.13 79	0.13 299	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

zxcv128	0.20 19	0.13 4	0.24 13	0.30 12	0.20 103	0.23 26	0.19 27	0.40 81	0.17 6	0.20 14	0.25 54	0.27 84	0.19 48	0.31 27	0.20 14	0.14 126	0.14 334	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

iked130	0.19 7	0.13 4	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.24 39	0.20 50	0.40 81	0.17 6	0.20 14	0.21 18	0.23 50	0.17 19	0.28 8	0.20 14	0.13 79	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

v134_o9	0.20 19	0.13 4	0.25 31	0.30 12	0.21 134	0.28 105	0.19 27	0.41 90	0.20 18	0.21 30	0.25 54	0.24 62	0.16 12	0.31 27	0.19 5	0.12 42	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv12	0.19 7	0.13 4	0.24 13	0.30 12	0.21 134	0.25 55	0.18 12	0.34 32	0.23 37	0.20 14	0.26 62	0.26 77	0.17 19	0.31 27	0.20 14	0.12 42	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 59

vnu138km	0.20 19	0.13 4	0.24 13	0.30 12	0.20 103	0.27 80	0.19 27	0.36 46	0.24 44	0.20 14	0.23 32	0.23 50	0.15 4	0.33 56	0.21 36	0.13 79	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv10	0.19 7	0.13 4	0.25 31	0.30 12	0.20 103	0.24 39	0.18 12	0.36 46	0.23 37	0.20 14	0.23 32	0.24 62	0.17 19	0.29 11	0.20 14	0.12 42	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

99wein	0.20 19	0.13 4	0.25 31	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.18 12	0.37 53	0.26 57	0.21 30	0.25 54	0.23 50	0.16 12	0.32 38	0.21 36	0.13 79	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv8	0.20 19	0.13 4	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.36 46	0.21 27	0.21 30	0.26 62	0.25 71	0.17 19	0.32 38	0.20 14	0.13 79	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

zaero_v3	0.21 44	0.13 4	0.29 74	0.31 44	0.16 10	0.44 276	0.18 12	0.37 53	0.26 57	0.29 95	0.32 108	0.22 36	0.17 19	0.36 73	0.20 14	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

ITERv2	0.21 44	0.13 4	0.31 99	0.31 44	0.16 10	0.35 201	0.18 12	0.38 66	0.24 44	0.25 64	0.29 92	0.22 36	0.19 48	0.41 113	0.21 36	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

ITER	0.20 19	0.13 4	0.27 55	0.30 12	0.16 10	0.27 80	0.19 27	0.31 14	0.20 18	0.27 83	0.36 129	0.22 36	0.19 48	0.42 122	0.22 58	0.12 42	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 59

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.13 4	0.27 55	0.33 84	0.18 41	0.17 4	0.21 74	0.32 18	0.23 37	0.25 64	0.34 119	0.22 36	0.24 111	0.27 6	0.21 36	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 4	0.25 31	0.31 44	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 99	0.24 44	0.23 50	0.21 18	0.17 4	0.16 12	0.45 146	0.19 5	0.13 79	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 106

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 4	0.28 67	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 56	0.19 5	0.13 79	0.09 25	0.13 93	0.09 10	0.10 27	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 4	0.28 67	0.30 12	0.20 103	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 56	0.19 5	0.13 79	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.11 46	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.13 4	0.27 55	0.33 84	0.17 25	0.38 231	0.18 12	0.30 11	0.19 14	0.24 59	0.15 3	0.26 77	0.17 19	0.32 38	0.21 36	0.13 79	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.11 46	0.10 59

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 4	0.25 31	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 38	0.19 5	0.13 79	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.11 46	0.09 5

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 4	0.27 55	0.33 84	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 27	0.20 14	0.12 42	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.10 27	0.09 5

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 4	0.27 55	0.34 101	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 38	0.20 14	0.11 29	0.09 25	0.13 93	0.09 10	0.10 27	0.09 5

LG-G_1	0.21 44	0.13 4	0.30 87	0.34 101	0.16 10	0.52 315	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 30	0.21 18	0.26 77	0.19 48	0.37 82	0.20 14	0.14 126	0.10 63	0.13 93	0.09 10	0.11 46	0.10 59

LG-G	0.21 44	0.13 4	0.30 87	0.34 101	0.16 10	0.52 315	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 30	0.21 18	0.26 77	0.19 48	0.37 82	0.20 14	0.14 126	0.10 63	0.13 93	0.09 10	0.11 46	0.10 59

CAS	0.34 184	0.13 4	0.25 31	1.28 595	0.30 402	0.46 291	0.38 354	0.48 135	0.47 209	0.34 128	0.52 194	0.24 62	0.19 48	0.29 11	0.27 172	0.69 588	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 85	0.15 264

ITERv30	0.21 44	0.14 35	0.26 44	0.29 5	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.33 29	0.21 27	0.18 4	0.26 62	0.32 113	0.22 87	0.55 225	0.22 58	0.15 196	0.16 402	0.12 55	0.09 10	0.09 1	0.10 59

qyd29nn	0.20 19	0.14 35	0.25 31	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 27	0.32 18	0.18 8	0.20 14	0.21 18	0.28 92	0.20 61	0.49 183	0.21 36	0.15 196	0.17 425	0.12 55	0.09 10	0.10 27	0.10 59

oiu110	0.21 44	0.14 35	0.23 2	0.30 12	0.20 103	0.26 64	0.19 27	0.39 72	0.25 54	0.19 10	0.22 26	0.30 101	0.21 74	0.32 38	0.21 36	0.15 196	0.16 402	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 59

ITERv21	0.20 19	0.14 35	0.24 13	0.30 12	0.21 134	0.28 105	0.19 27	0.38 66	0.24 44	0.19 10	0.18 11	0.28 92	0.17 19	0.42 122	0.22 58	0.15 196	0.14 334	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv19	0.20 19	0.14 35	0.25 31	0.30 12	0.20 103	0.30 134	0.19 27	0.40 81	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.27 84	0.16 12	0.30 21	0.22 58	0.15 196	0.16 402	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

dddd17k	0.19 7	0.14 35	0.23 2	0.31 44	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.37 53	0.18 8	0.21 30	0.25 54	0.21 34	0.18 37	0.30 21	0.20 14	0.14 126	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv14	0.19 7	0.14 35	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.41 90	0.18 8	0.20 14	0.23 32	0.22 36	0.16 12	0.29 11	0.20 14	0.12 42	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv7	0.19 7	0.14 35	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.25 71	0.17 19	0.29 11	0.20 14	0.12 42	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

s6wercc	0.19 7	0.14 35	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.25 71	0.17 19	0.30 21	0.20 14	0.12 42	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

a5sdf	0.19 7	0.14 35	0.24 13	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.35 40	0.21 27	0.20 14	0.23 32	0.26 77	0.17 19	0.31 27	0.20 14	0.13 79	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 5

ITERv4	0.22 63	0.14 35	0.26 44	0.29 5	0.16 10	0.26 64	0.18 12	0.41 90	0.27 60	0.29 95	0.44 151	0.20 24	0.23 100	0.35 70	0.26 153	0.11 29	0.10 63	0.12 55	0.10 88	0.10 27	0.09 5

OmniDepth	0.21 44	0.14 35	0.26 44	0.34 101	0.14 1	0.40 243	0.27 156	0.28 7	0.22 33	0.18 4	0.19 12	0.28 92	0.29 176	0.32 38	0.20 14	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 88	0.11 46	0.10 59

MonStereo	0.20 19	0.14 35	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 72	0.33 109	0.20 14	0.25 54	0.17 4	0.15 4	0.39 97	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 35	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 72	0.33 109	0.20 14	0.25 54	0.17 4	0.15 4	0.39 97	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

water-stereo	0.28 127	0.14 35	0.29 74	0.35 136	0.19 63	0.36 211	0.23 102	0.62 209	0.38 159	0.39 163	0.62 227	0.41 184	0.35 230	0.28 8	0.27 172	0.14 126	0.13 299	0.13 93	0.12 155	0.12 85	0.10 59

depthmonostereo	0.29 138	0.14 35	0.31 99	0.35 136	0.17 25	0.46 291	0.27 156	0.69 268	0.57 242	0.35 135	0.42 147	0.31 110	0.35 230	0.35 70	0.27 172	0.14 126	0.12 224	0.13 93	0.12 155	0.11 46	0.10 59

monsterstereo	0.22 63	0.14 35	0.26 44	0.34 101	0.18 41	0.21 15	0.20 50	0.37 53	0.35 128	0.33 125	0.40 141	0.19 18	0.18 37	0.45 146	0.21 36	0.11 29	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.13 121	0.08 1

monsters	0.22 63	0.14 35	0.26 44	0.31 44	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.44 120	0.33 109	0.36 139	0.30 96	0.16 2	0.18 37	0.43 131	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 59

111111	0.21 44	0.14 35	0.27 55	0.37 173	0.22 158	0.21 15	0.19 27	0.43 113	0.27 60	0.20 14	0.20 14	0.29 96	0.14 1	0.41 113	0.22 58	0.14 126	0.10 63	0.12 55	0.09 10	0.12 85	0.12 153

LGtest1	0.19 7	0.14 35	0.29 74	0.34 101	0.16 10	0.26 64	0.17 3	0.32 18	0.20 18	0.21 30	0.15 3	0.23 50	0.20 61	0.32 38	0.20 14	0.15 196	0.10 63	0.13 93	0.09 10	0.12 85	0.11 106

FoundationStereo	0.17 1	0.14 35	0.25 31	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 48	0.26 2	0.21 36	0.13 79	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.10 27	0.09 5

MonSter	0.20 19	0.14 35	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 72	0.33 109	0.20 14	0.25 54	0.17 4	0.15 4	0.38 91	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

dual_stereo	0.19 7	0.14 35	0.24 13	0.31 44	0.16 10	0.16 3	0.20 50	0.29 9	0.20 18	0.23 50	0.20 14	0.22 36	0.14 1	0.52 204	0.24 104	0.13 79	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

Occ-G	0.26 108	0.14 35	0.28 67	0.34 101	0.20 103	0.27 80	0.34 271	0.41 90	0.31 90	0.29 95	0.43 150	0.49 233	0.25 120	0.47 168	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.14 126	0.11 124	0.12 85	0.12 153

Pointernet	0.27 120	0.14 35	0.33 128	0.35 136	0.23 198	0.35 201	0.21 74	0.72 296	0.38 159	0.39 163	0.36 129	0.34 131	0.25 120	0.36 73	0.25 124	0.15 196	0.10 63	0.12 55	0.08 1	0.11 46	0.10 59

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 35	0.26 44	0.32 68	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 80	0.21 30	0.15 3	0.22 36	0.22 87	0.40 105	0.22 58	0.14 126	0.10 63	0.12 55	0.09 10	0.15 216	0.86 594

trnet	0.27 120	0.14 35	0.23 2	0.28 3	0.15 2	0.37 218	0.23 102	0.52 157	0.72 303	0.42 178	0.51 185	0.34 131	0.26 137	0.39 97	0.25 124	0.15 196	0.11 162	0.12 55	0.08 1	0.11 46	0.10 59

CES	0.28 127	0.14 35	0.23 2	0.30 12	0.70 578	0.37 218	0.27 156	0.48 135	0.46 204	0.34 128	0.48 168	0.27 84	0.22 87	0.39 97	0.23 91	0.13 79	0.11 162	0.12 55	0.08 1	0.13 121	0.17 330

DDF-Stereo	0.26 108	0.15 63	0.30 87	0.36 156	0.29 385	0.19 6	0.20 50	0.32 18	0.31 90	0.26 70	0.26 62	0.29 96	0.29 176	0.38 91	0.24 104	0.17 297	0.10 63	0.14 126	0.10 88	0.70 583	0.12 153

252Zero-FE	0.20 19	0.15 63	0.26 44	0.33 84	0.19 63	0.23 26	0.18 12	0.41 90	0.34 114	0.22 46	0.21 18	0.19 18	0.18 37	0.28 8	0.22 58	0.14 126	0.10 63	0.12 55	0.09 10	0.10 27	0.10 59

Replicate-Monster	0.26 108	0.15 63	1.07 536	0.30 12	0.17 25	0.38 231	0.19 27	0.43 113	0.39 169	0.23 50	0.21 18	0.23 50	0.21 74	0.45 146	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.09 1	0.14 240

zero-FE	0.25 97	0.15 63	0.30 87	0.35 136	0.29 385	0.19 6	0.20 50	0.35 40	0.31 90	0.26 70	0.27 71	0.29 96	0.29 176	0.33 56	0.24 104	0.17 297	0.10 63	0.14 126	0.10 88	0.64 580	0.12 153

DilatedVolume-Stereo	0.30 155	0.15 63	0.34 145	0.33 84	0.20 103	0.53 323	0.25 127	0.56 171	0.43 185	0.56 227	0.50 176	0.35 140	0.29 176	0.49 183	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.12 55	0.11 124	0.11 46	0.10 59

1w_stereo	0.24 87	0.15 63	0.29 74	0.34 101	0.18 41	0.31 153	0.41 403	0.40 81	0.43 185	0.31 107	0.38 136	0.17 4	0.24 111	0.45 146	0.23 91	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

SGD-Stereo	0.22 63	0.15 63	0.27 55	0.31 44	0.15 2	0.29 120	0.20 50	0.37 53	0.29 80	0.24 59	0.29 92	0.21 34	0.27 148	0.36 73	0.25 124	0.16 255	0.09 25	0.13 93	0.10 88	0.13 121	0.10 59

GREAT-IGEV	0.22 63	0.15 63	0.31 99	0.29 5	0.22 158	0.21 15	0.26 140	0.33 29	0.31 90	0.20 14	0.30 96	0.22 36	0.22 87	0.47 168	0.22 58	0.11 29	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.13 121	0.10 59

DEFOM-Stereo	0.22 63	0.15 63	0.26 44	0.33 84	0.20 103	0.61 379	0.21 74	0.30 11	0.31 90	0.23 50	0.19 12	0.18 13	0.18 37	0.41 113	0.22 58	0.12 42	0.10 63	0.12 55	0.09 10	0.11 46	0.11 106

WCG-NET	0.28 127	0.15 63	0.33 128	0.33 84	0.19 63	0.33 181	0.27 156	0.39 72	0.80 356	0.46 193	0.49 172	0.39 166	0.25 120	0.40 105	0.25 124	0.12 42	0.09 25	0.13 93	0.11 124	0.12 85	0.10 59

IGEV-Stereo++	0.21 44	0.15 63	0.27 55	0.37 173	0.19 63	0.22 18	0.18 12	0.42 99	0.35 128	0.22 46	0.28 82	0.24 62	0.18 37	0.27 6	0.22 58	0.12 42	0.09 25	0.12 55	0.10 88	0.12 85	0.10 59

WCG-NET（raft）	0.31 161	0.15 63	0.36 162	0.32 68	0.19 63	0.35 201	0.27 156	0.51 148	0.78 345	0.45 187	0.55 206	0.48 227	0.27 148	0.54 220	0.26 153	0.13 79	0.10 63	0.12 55	0.11 124	0.12 85	0.11 106

MoCha-V2	0.25 97	0.15 63	0.29 74	0.40 270	0.18 41	0.27 80	0.26 140	0.49 138	0.27 60	0.36 139	0.27 71	0.33 126	0.35 230	0.49 183	0.22 58	0.12 42	0.10 63	0.12 55	0.10 88	0.13 121	0.11 106

LoS	0.29 138	0.15 63	0.30 87	0.29 5	0.18 41	0.33 181	0.29 185	0.51 148	0.72 303	0.34 128	0.52 194	0.41 184	0.28 162	0.47 168	0.28 193	0.15 196	0.11 162	0.13 93	0.09 10	0.11 46	0.11 106
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 167	0.15 63	0.23 2	0.31 44	0.24 227	0.27 80	0.22 85	0.46 128	0.88 405	0.46 193	0.80 304	0.30 101	0.26 137	0.36 73	0.33 245	0.13 79	0.09 25	0.13 93	0.51 586	0.13 121	0.09 5
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	0.36 218	0.15 63	0.24 13	0.34 101	0.15 2	0.77 453	0.29 185	0.80 339	0.83 374	0.56 227	0.57 213	0.43 202	0.40 273	0.57 249	0.33 245	0.12 42	0.10 63	0.14 126	0.09 10	0.14 166	0.09 5

TANstereo	0.30 155	0.15 63	0.31 99	0.30 12	0.17 25	0.55 334	0.23 102	0.44 120	0.55 234	0.59 234	0.68 248	0.37 153	0.26 137	0.35 70	0.27 172	0.15 196	0.16 402	0.12 55	0.10 88	0.13 121	0.14 240

CREStereo	0.28 127	0.15 63	0.24 13	0.27 1	0.17 25	0.37 218	0.25 127	0.51 148	0.72 303	0.42 178	0.51 185	0.32 113	0.26 137	0.38 91	0.25 124	0.16 255	0.11 162	0.12 55	0.08 1	0.12 85	0.11 106
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 78	0.16 81	0.30 87	0.33 84	0.25 259	0.36 211	0.30 201	0.42 99	0.28 70	0.26 70	0.28 82	0.24 62	0.21 74	0.32 38	0.22 58	0.18 331	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.14 166	0.12 153

GSStereo	0.23 78	0.16 81	0.30 87	0.33 84	0.25 259	0.36 211	0.30 201	0.42 99	0.27 60	0.30 104	0.28 82	0.23 50	0.21 74	0.32 38	0.22 58	0.16 255	0.09 25	0.12 55	0.10 88	0.14 166	0.12 153

gasm-f	0.24 87	0.16 81	0.27 55	0.33 84	0.25 259	0.25 55	0.36 317	0.42 99	0.28 70	0.26 70	0.35 125	0.24 62	0.30 194	0.36 73	0.23 91	0.18 331	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.15 216	0.12 153

Zero-FE251	0.23 78	0.16 81	0.30 87	0.33 84	0.20 103	0.44 276	0.19 27	0.37 53	0.25 54	0.27 83	0.29 92	0.38 161	0.24 111	0.32 38	0.22 58	0.14 126	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.11 46	0.10 59

GASTEREO	0.25 97	0.16 81	0.32 113	0.40 270	0.20 103	0.22 18	0.30 201	0.43 113	0.31 90	0.37 146	0.33 110	0.22 36	0.35 230	0.41 113	0.23 91	0.15 196	0.10 63	0.13 93	0.11 124	0.12 85	0.11 106

MSCF	0.25 97	0.16 81	0.33 128	0.39 232	0.20 103	0.20 9	0.31 227	0.43 113	0.31 90	0.36 139	0.33 110	0.23 50	0.35 230	0.36 73	0.23 91	0.15 196	0.10 63	0.13 93	0.11 124	0.13 121	0.11 106

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 81	0.32 113	0.39 232	0.21 134	0.18 5	0.21 74	0.34 32	0.26 57	0.28 88	0.51 185	0.28 92	0.29 176	0.26 2	0.24 104	0.14 126	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.14 166	0.12 153

HART	0.29 138	0.16 81	0.32 113	0.40 270	0.21 134	0.32 172	0.26 140	0.62 209	0.31 90	0.33 125	0.65 234	0.41 184	0.22 87	0.55 225	0.25 124	0.12 42	0.10 63	0.15 168	0.11 124	0.15 216	0.11 106

Reg-Stereo(zero)	0.30 155	0.16 81	0.28 67	0.34 101	0.18 41	0.32 172	0.20 50	0.63 217	0.68 283	0.50 206	0.52 194	0.51 240	0.30 194	0.45 146	0.25 124	0.13 79	0.10 63	0.12 55	0.10 88	0.12 85	0.11 106

AIO_rvc	0.23 78	0.16 81	0.32 113	0.34 101	0.19 63	0.26 64	0.33 258	0.40 81	0.22 33	0.26 70	0.24 47	0.34 131	0.15 4	0.51 197	0.24 104	0.12 42	0.09 25	0.13 93	0.10 88	0.12 85	0.10 59

HUF	0.24 87	0.16 81	0.33 128	0.32 68	0.18 41	0.25 55	0.40 388	0.42 99	0.34 114	0.25 64	0.23 32	0.32 113	0.28 162	0.34 62	0.24 104	0.13 79	0.10 63	0.13 93	0.09 10	0.12 85	0.10 59

AIO_test	0.23 78	0.16 81	0.28 67	0.34 101	0.20 103	0.30 134	0.39 377	0.38 66	0.25 54	0.25 64	0.28 82	0.32 113	0.22 87	0.38 91	0.25 124	0.12 42	0.09 25	0.13 93	0.10 88	0.12 85	0.09 5

castereo++	0.26 108	0.16 81	0.26 44	0.33 84	0.19 63	0.75 446	0.20 50	0.37 53	0.47 209	0.23 50	0.23 32	0.35 140	0.28 162	0.39 97	0.19 5	0.14 126	0.09 25	0.14 126	0.09 10	0.11 46	0.10 59

IGEV-RUCA	0.25 97	0.16 81	0.34 145	0.39 232	0.27 334	0.33 181	0.20 50	0.38 66	0.36 136	0.26 70	0.31 106	0.25 71	0.21 74	0.48 179	0.24 104	0.20 386	0.11 162	0.13 93	0.10 88	0.17 295	0.15 264

castereo	0.28 127	0.16 81	0.32 113	0.35 136	0.21 134	0.40 243	0.42 413	0.50 146	0.66 275	0.26 70	0.41 144	0.37 153	0.36 248	0.33 56	0.24 104	0.13 79	0.09 25	0.13 93	0.10 88	0.11 46	0.10 59

999	0.27 120	0.16 81	0.35 155	0.36 156	0.24 227	0.31 153	0.27 156	0.49 138	0.38 159	0.26 70	0.30 96	0.39 166	0.23 100	0.63 317	0.25 124	0.13 79	0.10 63	0.14 126	0.12 155	0.12 85	0.14 240

U	0.45 323	0.16 81	0.32 113	0.40 270	0.71 579	3.55 612	0.20 50	0.41 90	0.38 159	0.26 70	0.23 32	0.24 62	0.22 87	0.26 2	0.22 58	0.15 196	0.09 25	0.88 591	0.13 189	0.13 121	0.11 106

Any-RAFT	0.35 200	0.16 81	0.30 87	0.34 101	0.21 134	0.52 315	0.22 85	0.88 370	0.73 310	0.53 218	0.73 259	0.64 314	0.28 162	0.46 161	0.24 104	0.15 196	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.13 121	0.12 153

LoS_RVC	0.27 120	0.16 81	0.27 55	0.32 68	0.30 402	0.44 276	0.34 271	0.41 90	0.33 109	0.31 107	0.51 185	0.29 96	0.32 207	0.36 73	0.28 193	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 46	0.19 381

EGLCR-Stereo	0.25 97	0.16 81	0.33 128	0.34 101	0.20 103	0.35 201	0.20 50	0.52 157	0.36 136	0.28 88	0.27 71	0.41 184	0.18 37	0.45 146	0.26 153	0.14 126	0.10 63	0.16 196	0.14 220	0.13 121	0.11 106

fff	0.37 235	0.16 81	0.41 231	0.34 101	0.19 63	0.29 120	0.30 201	0.69 268	1.06 500	0.69 307	0.78 291	0.42 194	0.63 407	0.46 161	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.11 46	0.13 196

ADStereo(finetuned)	0.37 235	0.16 81	0.49 348	0.34 101	0.19 63	0.30 134	0.30 201	0.68 260	0.91 428	0.70 313	0.77 280	0.43 202	0.69 444	0.45 146	0.33 245	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.13 121	0.12 153

test-3	0.34 184	0.16 81	0.43 263	0.39 232	0.21 134	0.43 268	0.22 85	0.63 217	0.78 345	0.71 320	0.45 155	0.64 314	0.27 148	0.43 131	0.31 223	0.12 42	0.09 25	0.17 236	0.13 189	0.12 85	0.10 59

test_1	0.34 184	0.16 81	0.43 263	0.39 232	0.21 134	0.43 268	0.23 102	0.63 217	0.78 345	0.68 298	0.45 155	0.64 314	0.27 148	0.43 131	0.31 223	0.12 42	0.09 25	0.17 236	0.13 189	0.12 85	0.10 59

DCANet	0.36 218	0.16 81	0.41 231	0.34 101	0.19 63	0.30 134	0.30 201	0.68 260	0.91 428	0.70 313	0.77 280	0.43 202	0.57 369	0.45 146	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.13 121	0.12 153

csc	0.37 235	0.16 81	0.41 231	0.34 101	0.19 63	0.29 120	0.30 201	0.69 268	1.06 500	0.69 307	0.78 291	0.42 194	0.63 407	0.46 161	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.11 46	0.13 196

cscssc	0.37 235	0.16 81	0.41 231	0.34 101	0.19 63	0.29 120	0.30 201	0.69 268	1.06 500	0.69 307	0.78 291	0.42 194	0.63 407	0.46 161	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.11 46	0.13 196

PMTNet	0.32 167	0.16 81	0.24 13	0.29 5	0.18 41	0.45 286	0.22 85	0.56 171	0.63 260	0.46 193	0.54 200	0.39 166	0.34 227	0.48 179	0.24 104	0.75 590	0.10 63	0.12 55	0.08 1	0.12 85	0.11 106

CVit-Stereo	0.24 87	0.17 109	0.29 74	0.32 68	0.21 134	0.64 403	0.19 27	0.31 14	0.37 152	0.23 50	0.30 96	0.27 84	0.19 48	0.47 168	0.22 58	0.12 42	0.09 25	0.13 93	0.09 10	0.12 85	0.09 5

DA	0.29 138	0.17 109	0.31 99	0.40 270	0.20 103	0.74 441	0.33 258	0.47 131	0.44 191	0.34 128	0.39 138	0.39 166	0.32 207	0.32 38	0.24 104	0.15 196	0.11 162	0.16 196	0.11 124	0.15 216	0.10 59

GGEV	0.29 138	0.17 109	0.31 99	0.40 270	0.20 103	0.74 441	0.33 258	0.47 131	0.44 191	0.34 128	0.39 138	0.39 166	0.32 207	0.32 38	0.24 104	0.15 196	0.11 162	0.16 196	0.11 124	0.15 216	0.10 59

AdaDepth	0.22 63	0.17 109	0.32 113	0.37 173	0.18 41	0.34 192	0.22 85	0.33 29	0.23 37	0.21 30	0.21 18	0.20 24	0.20 61	0.56 236	0.21 36	0.10 13	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.11 46	0.12 153

3.25w_new	0.23 78	0.17 109	0.32 113	0.31 44	0.17 25	0.43 268	0.20 50	0.37 53	0.30 85	0.37 146	0.28 82	0.22 36	0.25 120	0.42 122	0.22 58	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 59

3.25w	0.23 78	0.17 109	0.32 113	0.31 44	0.17 25	0.43 268	0.20 50	0.37 53	0.30 85	0.37 146	0.28 82	0.22 36	0.25 120	0.42 122	0.22 58	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 59

3.75w	0.22 63	0.17 109	0.30 87	0.31 44	0.19 63	0.43 268	0.24 119	0.35 40	0.24 44	0.31 107	0.27 71	0.17 4	0.22 87	0.37 82	0.20 14	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

xyz-stereo	4.23 617	0.17 109	61.76 647	0.34 101	0.16 10	12.16 628	0.37 332	0.58 182	0.68 283	1.01 500	3.36 605	0.77 392	0.82 500	1.21 539	0.40 331	0.12 42	0.10 63	0.16 196	0.11 124	0.13 121	0.10 59

fffft	0.25 97	0.17 109	0.37 178	0.36 156	0.22 158	0.28 105	0.36 317	0.42 99	0.24 44	0.36 139	0.23 32	0.27 84	0.22 87	0.52 204	0.27 172	0.12 42	0.09 25	0.16 196	0.12 155	0.12 85	0.12 153
1: 1. 1
tt45	0.27 120	0.17 109	0.34 145	0.35 136	0.23 198	0.38 231	0.28 175	0.46 128	0.28 70	0.40 169	0.27 71	0.38 161	0.25 120	0.57 249	0.26 153	0.13 79	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.12 85	0.14 240

RAStereo	0.24 87	0.17 109	0.29 74	0.40 270	0.21 134	0.23 26	0.26 140	0.42 99	0.45 200	0.23 50	0.34 119	0.30 101	0.19 48	0.34 62	0.25 124	0.15 196	0.12 224	0.16 196	0.13 189	0.14 166	0.11 106

IGEV++	0.24 87	0.17 109	0.31 99	0.38 203	0.22 158	0.24 39	0.22 85	0.50 146	0.23 37	0.28 88	0.35 125	0.30 101	0.22 87	0.31 27	0.28 193	0.14 126	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.13 121	0.13 196

MSKI-zero shot	0.32 167	0.17 109	0.34 145	0.39 232	0.21 134	0.32 172	0.22 85	0.61 203	0.43 185	0.52 215	0.64 231	0.61 299	0.20 61	0.74 402	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.10 88	0.12 85	0.12 153

UniTT-Stereo	0.27 120	0.17 109	0.37 178	0.40 270	0.27 334	0.30 134	0.28 175	0.39 72	0.31 90	0.29 95	0.46 160	0.27 84	0.25 120	0.47 168	0.34 260	0.17 297	0.13 299	0.13 93	0.12 155	0.14 166	0.12 153

MIM_Stereo	0.38 250	0.17 109	0.53 387	0.37 173	0.24 227	0.27 80	0.24 119	0.70 283	0.54 229	0.72 332	1.00 408	0.63 307	0.29 176	0.64 331	0.38 318	0.13 79	0.14 334	0.17 236	0.16 279	0.14 166	0.11 106

AEACV	0.27 120	0.17 109	0.31 99	0.34 101	0.45 529	0.26 64	0.28 175	0.37 53	0.32 103	0.30 104	0.46 160	0.31 110	0.37 252	0.36 73	0.24 104	0.14 126	0.10 63	0.15 168	0.12 155	0.13 121	0.11 106

MC-Stereo	0.28 127	0.17 109	0.32 113	0.38 203	0.20 103	0.26 64	0.26 140	0.49 138	0.37 152	0.37 146	0.61 224	0.41 184	0.31 202	0.55 225	0.25 124	0.13 79	0.09 25	0.14 126	0.12 155	0.12 85	0.11 106

RCA-Stereo	0.35 200	0.17 109	0.34 145	0.38 203	0.22 158	0.31 153	0.34 271	0.68 260	1.24 537	0.45 187	0.65 234	0.47 222	0.43 287	0.38 91	0.27 172	0.13 79	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.11 46	0.11 106

HHNet	0.41 289	0.17 109	0.41 231	0.34 101	0.37 479	0.33 181	0.34 271	0.69 268	0.75 320	0.86 421	1.30 509	0.52 244	0.32 207	0.52 204	0.35 277	0.15 196	0.11 162	0.19 324	0.15 247	0.15 216	0.24 455

DEmStereo	0.48 361	0.17 109	0.50 361	0.38 203	0.25 259	0.59 371	0.34 271	0.63 217	0.74 317	0.89 443	1.66 553	0.58 273	1.06 547	0.60 290	0.42 339	0.14 126	0.11 162	0.16 196	0.16 279	0.14 166	0.15 264

DRaft	0.49 379	0.17 109	0.47 316	0.37 173	0.25 259	0.58 358	0.40 388	0.65 231	0.85 387	1.02 503	1.75 560	0.50 236	0.82 500	0.63 317	0.40 331	0.13 79	0.11 162	0.16 196	0.16 279	0.14 166	0.15 264

RAFT-RH_RVC	0.56 442	0.17 109	0.41 231	0.37 173	0.23 198	0.57 352	0.24 119	0.60 197	0.70 291	1.19 541	3.94 612	0.56 260	0.38 256	0.65 338	0.36 293	0.13 79	0.11 162	0.20 354	0.14 220	0.12 85	0.13 196

XX-Stereo	0.37 235	0.17 109	0.45 287	0.55 525	0.36 472	0.38 231	0.20 50	0.60 197	0.30 85	0.46 193	1.30 509	0.73 372	0.26 137	0.56 236	0.26 153	0.16 255	0.11 162	0.17 236	0.16 279	0.14 166	0.10 59

111	0.40 278	0.17 109	0.41 231	0.34 101	0.19 63	0.52 315	0.28 175	0.74 309	1.16 522	0.50 206	0.91 366	0.63 307	0.48 316	0.61 298	0.35 277	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.12 155	0.13 121	0.13 196

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 218	0.17 109	0.41 231	0.35 136	0.19 63	0.33 181	0.29 185	0.65 231	0.73 310	0.68 298	1.01 411	0.56 260	0.40 273	0.42 122	0.30 216	0.11 29	0.09 25	0.15 168	0.14 220	0.13 121	0.10 59

CFNet-RSSM	0.34 184	0.17 109	0.45 287	0.39 232	0.22 158	0.35 201	0.23 102	0.73 307	0.84 379	0.65 276	0.54 200	0.57 265	0.28 162	0.46 161	0.26 153	0.13 79	0.10 63	0.14 126	0.12 155	0.13 121	0.11 106

Gwc-CoAtRS	0.34 184	0.17 109	0.44 275	0.39 232	0.23 198	0.34 192	0.22 85	0.70 283	0.75 320	0.60 238	0.59 219	0.58 273	0.29 176	0.45 146	0.26 153	0.14 126	0.11 162	0.14 126	0.12 155	0.12 85	0.12 153

IGEV-FE	0.34 184	0.18 136	0.67 452	0.39 232	0.28 358	0.30 134	0.25 127	0.74 309	0.31 90	0.62 248	0.57 213	0.54 252	0.25 120	0.53 213	0.27 172	0.14 126	0.10 63	0.15 168	0.14 220	0.14 166	0.12 153

S2M2_XL	0.19 7	0.18 136	0.27 55	0.27 1	0.20 103	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 30	0.26 62	0.17 4	0.17 19	0.24 1	0.21 36	0.17 297	0.16 402	0.15 168	0.13 189	0.15 216	0.12 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 44	0.18 136	0.29 74	0.32 68	0.18 41	0.27 80	0.22 85	0.35 40	0.22 33	0.31 107	0.22 26	0.19 18	0.21 74	0.44 142	0.21 36	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 88	0.11 46	0.09 5

qwe	0.22 63	0.18 136	0.28 67	0.31 44	0.18 41	0.29 120	0.21 74	0.38 66	0.32 103	0.35 135	0.30 96	0.20 24	0.20 61	0.43 131	0.21 36	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 85	0.09 5

2.25w	0.22 63	0.18 136	0.31 99	0.31 44	0.18 41	0.31 153	0.18 12	0.32 18	0.31 90	0.31 107	0.37 134	0.20 24	0.22 87	0.45 146	0.24 104	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 59

2.5w	0.21 44	0.18 136	0.31 99	0.32 68	0.18 41	0.31 153	0.25 127	0.31 14	0.23 37	0.28 88	0.35 125	0.18 13	0.17 19	0.39 97	0.21 36	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 88	0.11 46	0.09 5

2.75w_new	0.21 44	0.18 136	0.28 67	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 271	0.36 46	0.28 70	0.34 128	0.26 62	0.17 4	0.22 87	0.36 73	0.23 91	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 5

3.5w_stereo	0.22 63	0.18 136	0.29 74	0.30 12	0.18 41	0.27 80	0.23 102	0.37 53	0.28 70	0.31 107	0.26 62	0.22 36	0.26 137	0.50 190	0.24 104	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

2w_stereo	0.22 63	0.18 136	0.30 87	0.32 68	0.16 10	0.28 105	0.38 354	0.38 66	0.35 128	0.32 120	0.33 110	0.17 4	0.18 37	0.29 11	0.22 58	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 88	0.12 85	0.10 59

xyz-stereo-finetune	0.33 178	0.18 136	0.36 162	0.33 84	0.18 41	0.57 352	0.31 227	0.58 182	0.69 290	0.45 187	0.54 200	0.38 161	0.33 219	0.56 236	0.36 293	0.12 42	0.12 224	0.16 196	0.13 189	0.13 121	0.12 153

LG-Stereo	0.24 87	0.18 136	0.40 221	0.39 232	0.20 103	0.22 18	0.27 156	0.32 18	0.36 136	0.26 70	0.44 151	0.22 36	0.16 12	0.37 82	0.27 172	0.11 29	0.12 224	0.16 196	0.15 247	0.13 121	0.09 5

MM-Stereo_test2	0.30 155	0.18 136	0.39 209	0.40 270	0.24 227	0.42 265	0.42 413	0.63 217	0.41 175	0.37 146	0.35 125	0.32 113	0.26 137	0.53 213	0.25 124	0.12 42	0.10 63	0.15 168	0.12 155	0.15 216	0.10 59

SCV_C0	0.26 108	0.18 136	0.34 145	0.35 136	0.24 227	0.23 26	0.28 175	0.51 148	0.36 136	0.31 107	0.36 129	0.37 153	0.20 61	0.57 249	0.22 58	0.13 79	0.10 63	0.13 93	0.11 124	0.16 260	0.12 153

AIO-test1	0.38 250	0.18 136	0.38 190	0.50 473	0.24 227	0.46 291	0.30 201	0.70 283	1.19 528	0.40 169	0.71 254	0.45 211	0.29 176	0.53 213	0.27 172	0.15 196	0.13 299	0.19 324	0.21 434	0.13 121	0.17 330

GIP-stereo	0.24 87	0.18 136	0.30 87	0.37 173	0.24 227	0.26 64	0.20 50	0.46 128	0.36 136	0.24 59	0.39 138	0.35 140	0.20 61	0.31 27	0.21 36	0.15 196	0.10 63	0.13 93	0.10 88	0.12 85	0.11 106

tg	0.33 178	0.18 136	0.37 178	0.39 232	0.22 158	0.38 231	0.26 140	0.70 283	0.56 240	0.47 198	0.65 234	0.42 194	0.24 111	0.55 225	0.33 245	0.14 126	0.10 63	0.18 284	0.17 329	0.14 166	0.11 106

model_zeroshot	0.33 178	0.18 136	0.48 336	0.39 232	0.28 358	0.45 286	0.25 127	0.63 217	0.45 200	0.61 246	0.50 176	0.51 240	0.25 120	0.45 146	0.26 153	0.16 255	0.13 299	0.15 168	0.14 220	0.13 121	0.13 196

AIO-Stereo	0.25 97	0.18 136	0.34 145	0.37 173	0.18 41	0.28 105	0.30 201	0.48 135	0.27 60	0.29 95	0.30 96	0.32 113	0.17 19	0.52 204	0.23 91	0.12 42	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.13 121	0.10 59

RSM++	0.25 97	0.18 136	0.34 145	0.36 156	0.20 103	0.28 105	0.30 201	0.51 148	0.32 103	0.25 64	0.22 26	0.37 153	0.21 74	0.50 190	0.24 104	0.12 42	0.10 63	0.14 126	0.12 155	0.14 166	0.10 59

RSM	0.25 97	0.18 136	0.33 128	0.36 156	0.20 103	0.27 80	0.34 271	0.51 148	0.27 60	0.26 70	0.23 32	0.39 166	0.21 74	0.56 236	0.22 58	0.12 42	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.14 166	0.10 59

RAFT-Stereo-weight	0.32 167	0.18 136	0.33 128	0.39 232	0.22 158	0.26 64	0.29 185	0.67 250	0.80 356	0.53 218	0.51 185	0.58 273	0.20 61	0.47 168	0.27 172	0.13 79	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.13 121	0.11 106

gcap-zeroshot	0.34 184	0.18 136	0.52 379	0.38 203	0.22 158	0.49 304	0.27 156	0.52 157	0.34 114	0.64 267	0.50 176	0.83 409	0.34 227	0.48 179	0.24 104	0.13 79	0.11 162	0.15 168	0.12 155	0.13 121	0.12 153

testlalala2	0.36 218	0.18 136	0.45 287	0.89 581	0.53 554	0.44 276	0.26 140	0.61 203	0.49 213	0.68 298	0.56 209	0.44 209	0.24 111	0.34 62	0.31 223	0.15 196	0.12 224	0.14 126	0.10 88	0.13 121	0.13 196

MaDis-Stereo	0.26 108	0.18 136	0.36 162	0.36 156	0.26 303	0.27 80	0.27 156	0.43 113	0.35 128	0.27 83	0.26 62	0.41 184	0.28 162	0.40 105	0.28 193	0.16 255	0.14 334	0.16 196	0.13 189	0.14 166	0.12 153

IGEV_Zeroshot_test	0.34 184	0.18 136	0.67 452	0.39 232	0.28 358	0.30 134	0.25 127	0.74 309	0.31 90	0.62 248	0.57 213	0.54 252	0.25 120	0.53 213	0.27 172	0.14 126	0.10 63	0.15 168	0.14 220	0.14 166	0.12 153

MIF-Stereo (partial)	0.31 161	0.18 136	0.37 178	0.41 304	0.31 424	0.28 105	0.23 102	0.47 131	0.42 183	0.31 107	0.63 228	0.36 151	0.35 230	0.57 249	0.31 223	0.17 297	0.13 299	0.19 324	0.17 329	0.18 319	0.14 240

RAFT-Test	0.34 184	0.18 136	0.37 178	0.38 203	0.23 198	0.50 307	0.23 102	0.69 268	0.40 171	0.60 238	0.85 336	0.61 299	0.28 162	0.46 161	0.27 172	0.14 126	0.11 162	0.14 126	0.11 124	0.13 121	0.12 153

4D-IteraStereo	0.33 178	0.18 136	0.40 221	0.40 270	0.24 227	0.32 172	0.27 156	0.58 182	0.72 303	0.65 276	0.54 200	0.42 194	0.23 100	0.45 146	0.28 193	0.14 126	0.09 25	0.19 324	0.16 279	0.16 260	0.11 106

Selective-IGEV	0.24 87	0.18 136	0.35 155	0.35 136	0.19 63	0.27 80	0.25 127	0.55 169	0.23 37	0.27 83	0.25 54	0.34 131	0.19 48	0.58 269	0.22 58	0.12 42	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.12 85	0.10 59

DCRE	0.37 235	0.18 136	0.46 304	0.45 407	0.32 440	0.42 265	0.37 332	0.63 217	0.51 219	0.47 198	0.94 374	0.56 260	0.36 248	0.52 204	0.32 233	0.14 126	0.13 299	0.15 168	0.14 220	0.14 166	0.13 196

test_4	0.36 218	0.18 136	0.31 99	0.44 384	0.25 259	0.20 9	0.34 271	0.56 171	0.41 175	0.59 234	1.45 537	0.43 202	0.25 120	0.63 317	0.28 193	0.12 42	0.10 63	0.17 236	0.19 386	0.15 216	0.11 106

CrosDoStereo	0.50 395	0.18 136	0.45 287	0.38 203	0.24 227	0.40 243	1.18 588	0.67 250	0.86 392	0.94 470	1.37 518	0.63 307	0.77 484	0.65 338	0.45 369	0.15 196	0.12 224	0.17 236	0.18 356	0.14 166	0.14 240

DeepStereo_LL	0.50 395	0.18 136	0.45 287	0.38 203	0.24 227	0.40 243	1.18 588	0.67 250	0.86 392	0.94 470	1.37 518	0.63 307	0.77 484	0.65 338	0.45 369	0.15 196	0.12 224	0.17 236	0.18 356	0.14 166	0.14 240

THIR-Stereo	0.50 395	0.18 136	0.45 287	0.38 203	0.23 198	0.75 446	0.67 524	0.66 240	0.87 401	1.02 503	1.40 524	0.72 361	0.76 477	0.62 306	0.42 339	0.15 196	0.11 162	0.17 236	0.18 356	0.14 166	0.15 264

PFNet	0.42 296	0.18 136	0.58 410	0.43 365	0.24 227	0.43 268	0.32 248	0.74 309	0.78 345	1.00 495	0.74 268	0.68 340	0.39 267	0.72 389	0.37 309	0.16 255	0.10 63	0.20 354	0.15 247	0.16 260	0.13 196

RAFT-345	0.40 278	0.18 136	0.40 221	0.38 203	0.22 158	0.33 181	0.26 140	0.61 203	0.51 219	0.74 344	1.79 561	0.45 211	0.33 219	0.66 346	0.36 293	0.14 126	0.11 162	0.18 284	0.14 220	0.13 121	0.13 196

R-Stereo Train	0.39 266	0.18 136	0.42 252	0.42 344	0.26 303	0.40 243	0.32 248	0.72 296	0.34 114	0.89 443	1.28 502	0.57 265	0.35 230	0.42 122	0.32 233	0.15 196	0.12 224	0.14 126	0.12 155	0.14 166	0.13 196

RAFT-Stereo	0.39 266	0.18 136	0.42 252	0.42 344	0.26 303	0.40 243	0.32 248	0.72 296	0.34 114	0.89 443	1.28 502	0.57 265	0.35 230	0.42 122	0.32 233	0.15 196	0.12 224	0.14 126	0.12 155	0.14 166	0.13 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 167	0.19 174	0.50 361	0.38 203	0.27 334	0.30 134	0.20 50	0.71 291	0.36 136	0.65 276	0.56 209	0.54 252	0.25 120	0.38 91	0.22 58	0.15 196	0.10 63	0.17 236	0.16 279	0.13 121	0.12 153

FlowAnything_test	0.29 138	0.19 174	0.39 209	0.47 437	0.26 303	0.46 291	0.25 127	0.43 113	0.31 90	0.29 95	0.26 62	0.35 140	0.26 137	0.40 105	0.37 309	0.21 403	0.15 366	0.22 411	0.26 507	0.16 260	0.16 310

asda	0.21 44	0.19 174	0.29 74	0.31 44	0.17 25	0.25 55	0.23 102	0.36 46	0.28 70	0.27 83	0.24 47	0.18 13	0.21 74	0.40 105	0.21 36	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.10 59

4w-stereo	0.21 44	0.19 174	0.31 99	0.31 44	0.17 25	0.29 120	0.19 27	0.31 14	0.21 27	0.31 107	0.24 47	0.20 24	0.24 111	0.41 113	0.22 58	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 88	0.11 46	0.09 5

G2L-ROB	0.47 349	0.19 174	0.42 252	0.35 136	0.22 158	0.57 352	0.42 413	1.14 479	0.71 302	0.84 410	0.75 270	1.09 495	0.53 342	0.74 402	0.53 414	0.17 297	0.12 224	0.14 126	0.12 155	0.17 295	0.19 381

xyz-stereo-finetune2	0.36 218	0.19 174	0.38 190	0.32 68	0.19 63	0.82 476	0.29 185	0.52 157	0.32 103	0.51 209	0.78 291	0.43 202	0.45 302	0.69 373	0.44 360	0.13 79	0.12 224	0.17 236	0.13 189	0.12 85	0.13 196

MM-Stereo_test3	0.34 184	0.19 174	0.31 99	0.41 304	0.25 259	0.35 201	0.44 429	0.72 296	0.92 433	0.46 193	0.52 194	0.41 184	0.29 176	0.44 142	0.28 193	0.16 255	0.15 366	0.17 236	0.13 189	0.14 166	0.13 196

MM-Stereo_test1	0.33 178	0.19 174	0.36 162	0.41 304	0.23 198	0.36 211	0.45 432	0.58 182	0.54 229	0.60 238	0.50 176	0.38 161	0.37 252	0.60 290	0.26 153	0.15 196	0.13 299	0.17 236	0.14 220	0.15 216	0.12 153

SCV	0.26 108	0.19 174	0.33 128	0.35 136	0.21 134	0.27 80	0.34 271	0.56 171	0.28 70	0.24 59	0.28 82	0.37 153	0.23 100	0.49 183	0.22 58	0.18 331	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.15 216	0.11 106

SMoEStereo_RVC	0.26 108	0.19 174	0.35 155	0.35 136	0.22 158	0.36 211	0.32 248	0.39 72	0.34 114	0.37 146	0.30 96	0.33 126	0.24 111	0.53 213	0.24 104	0.12 42	0.10 63	0.16 196	0.12 155	0.12 85	0.11 106

PAM_32	0.46 333	0.19 174	0.67 452	0.39 232	0.24 227	0.75 446	0.27 156	0.95 398	0.34 114	0.68 298	0.44 151	1.91 578	0.65 424	0.62 306	0.26 153	0.15 196	0.10 63	0.16 196	0.15 247	0.14 166	0.13 196

PAM	0.46 333	0.19 174	0.70 467	0.40 270	0.26 303	0.75 446	0.33 258	0.85 354	0.34 114	0.70 313	0.46 160	1.83 573	0.63 407	0.61 298	0.26 153	0.15 196	0.10 63	0.16 196	0.14 220	0.14 166	0.13 196

UGAM-zero	0.46 333	0.19 174	0.62 421	0.37 173	0.23 198	0.34 192	0.21 74	1.15 483	0.39 169	0.66 289	0.61 224	1.70 570	0.91 520	0.75 408	0.25 124	0.14 126	0.11 162	0.15 168	0.12 155	0.13 121	0.13 196

MGS-Stereo	0.28 127	0.19 174	0.40 221	0.36 156	0.23 198	0.37 218	0.30 201	0.39 72	0.44 191	0.31 107	0.51 185	0.40 178	0.24 111	0.43 131	0.26 153	0.15 196	0.12 224	0.15 168	0.13 189	0.14 166	0.13 196

testlalala	0.28 127	0.19 174	0.43 263	0.34 101	0.23 198	0.45 286	0.30 201	0.43 113	0.29 80	0.68 298	0.49 172	0.35 140	0.25 120	0.32 38	0.25 124	0.14 126	0.11 162	0.14 126	0.09 10	0.11 46	0.11 106

GCAP-Stereo	0.28 127	0.19 174	0.40 221	0.38 203	0.19 63	0.38 231	0.23 102	0.57 176	0.41 175	0.45 187	0.49 172	0.39 166	0.27 148	0.33 56	0.23 91	0.14 126	0.12 224	0.14 126	0.11 124	0.12 85	0.11 106

DisPM	0.39 266	0.19 174	0.44 275	0.41 304	0.27 334	0.24 39	0.31 227	0.65 231	0.57 242	0.87 429	0.87 347	0.60 294	0.32 207	0.76 412	0.32 233	0.18 331	0.12 224	0.19 324	0.17 329	0.15 216	0.20 404

iRaft-Stereo_20w	0.39 266	0.19 174	0.57 406	0.37 173	0.27 334	0.31 153	0.24 119	1.44 565	0.29 80	0.69 307	0.53 198	0.60 294	0.42 281	0.83 443	0.27 172	0.14 126	0.11 162	0.14 126	0.13 189	0.15 216	0.13 196

GLC_STEREO	0.29 138	0.19 174	0.27 55	0.44 384	0.19 63	0.31 153	0.26 140	0.47 131	0.43 185	0.37 146	0.47 166	0.41 184	0.23 100	0.50 190	0.34 260	0.14 126	0.18 443	0.19 324	0.16 279	0.16 260	0.13 196

GMOStereo	0.37 235	0.19 174	0.38 190	0.43 365	0.24 227	0.37 218	0.38 354	0.52 157	0.62 249	0.87 429	0.84 326	0.64 314	0.35 230	0.37 82	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.20 354	0.18 356	0.15 216	0.11 106

error version	0.37 235	0.19 174	0.38 190	0.43 365	0.24 227	0.37 218	0.38 354	0.52 157	0.62 249	0.87 429	0.84 326	0.64 314	0.35 230	0.37 82	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.20 354	0.18 356	0.15 216	0.11 106

test-v	0.37 235	0.19 174	0.38 190	0.43 365	0.24 227	0.37 218	0.38 354	0.52 157	0.62 249	0.87 429	0.84 326	0.64 314	0.35 230	0.37 82	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.20 354	0.18 356	0.15 216	0.11 106

test_3	0.36 218	0.19 174	0.44 275	0.44 384	0.23 198	0.48 299	0.36 317	0.66 240	0.82 369	0.64 267	0.45 155	0.68 340	0.25 120	0.41 113	0.31 223	0.12 42	0.10 63	0.18 284	0.16 279	0.15 216	0.11 106

PFNet+	0.40 278	0.19 174	0.49 348	0.39 232	0.25 259	0.28 105	0.23 102	0.64 230	0.70 291	0.85 414	0.79 301	0.64 314	0.35 230	0.72 389	0.34 260	0.19 363	0.14 334	0.23 433	0.20 411	0.16 260	0.20 404

ASMatch	0.48 361	0.19 174	0.45 287	0.39 232	0.28 358	0.37 218	0.26 140	0.74 309	0.68 283	0.76 353	2.34 579	0.61 299	0.52 338	0.62 306	0.37 309	0.14 126	0.12 224	0.17 236	0.15 247	0.14 166	0.21 422

SST-Stereo	0.40 278	0.19 174	0.45 287	0.42 344	0.25 259	0.25 55	0.21 74	0.66 240	0.47 209	1.08 525	0.79 301	0.72 361	0.43 287	0.77 419	0.35 277	0.16 255	0.11 162	0.20 354	0.16 279	0.19 353	0.15 264

RAFT_R40	0.40 278	0.19 174	0.44 275	0.43 365	0.25 259	0.23 26	0.26 140	0.67 250	0.67 278	0.98 488	0.78 291	0.72 361	0.43 287	0.76 412	0.35 277	0.16 255	0.11 162	0.20 354	0.16 279	0.18 319	0.14 240

GrayStereo	0.49 379	0.19 174	0.42 252	0.46 428	0.28 358	0.53 323	0.67 524	0.69 268	0.63 260	1.02 503	1.47 540	0.78 394	0.76 477	0.56 236	0.33 245	0.14 126	0.12 224	0.17 236	0.17 329	0.15 216	0.29 493

test-2	0.37 235	0.19 174	0.38 190	0.43 365	0.24 227	0.37 218	0.38 354	0.52 157	0.62 249	0.87 429	0.84 326	0.64 314	0.35 230	0.37 82	0.28 193	0.13 79	0.11 162	0.20 354	0.18 356	0.15 216	0.11 106

test-1	0.36 218	0.19 174	0.71 472	0.46 428	0.26 303	0.44 276	0.36 317	0.60 197	0.59 245	0.48 201	0.67 246	0.53 248	0.36 248	0.40 105	0.29 210	0.14 126	0.11 162	0.16 196	0.14 220	0.15 216	0.16 310

GMM-Stereo	0.44 313	0.19 174	0.36 162	0.42 344	0.25 259	0.51 311	0.47 443	0.71 291	0.53 225	0.76 353	1.37 518	0.76 386	0.38 256	0.60 290	0.33 245	0.15 196	0.10 63	0.20 354	0.19 386	0.16 260	0.27 479

Prome-Stereo	0.46 333	0.19 174	0.35 155	0.44 384	0.26 303	0.40 243	0.45 432	0.68 260	0.44 191	0.96 478	1.84 564	0.59 288	0.67 434	0.61 298	0.32 233	0.14 126	0.11 162	0.16 196	0.14 220	0.16 260	0.29 493

iRaftStereo_RVC	0.32 167	0.19 174	0.37 178	0.39 232	0.22 158	0.31 153	0.29 185	0.68 260	0.51 219	0.49 203	0.66 241	0.37 153	0.23 100	0.45 146	0.33 245	0.14 126	0.10 63	0.18 284	0.17 329	0.15 216	0.12 153

raft+_RVC	0.38 250	0.19 174	0.35 155	0.37 173	0.25 259	0.45 286	0.37 332	0.78 332	0.89 418	0.51 209	0.78 291	0.50 236	0.29 176	0.53 213	0.40 331	0.15 196	0.12 224	0.17 236	0.15 247	0.14 166	0.12 153

raftrobust	0.34 184	0.19 174	0.36 162	0.41 304	0.27 334	0.30 134	0.25 127	0.71 291	0.63 260	0.58 232	0.55 206	0.45 211	0.46 307	0.51 197	0.29 210	0.16 255	0.12 224	0.14 126	0.12 155	0.12 85	0.13 196

AFF-stereo	0.38 250	0.19 174	0.39 209	0.37 173	0.21 134	0.27 80	0.31 227	0.65 231	0.66 275	0.64 267	1.13 464	0.76 386	0.39 267	0.55 225	0.33 245	0.11 29	0.09 25	0.16 196	0.16 279	0.13 121	0.11 106

EAI-Stereo	0.34 184	0.19 174	0.44 275	0.39 232	0.21 134	0.31 153	0.30 201	1.15 483	0.30 85	0.49 203	0.75 270	0.36 151	0.28 162	0.62 306	0.27 172	0.14 126	0.11 162	0.14 126	0.13 189	0.13 121	0.12 153

4.5_new	0.21 44	0.20 211	0.29 74	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 140	0.32 18	0.28 70	0.32 120	0.28 82	0.19 18	0.17 19	0.29 11	0.21 36	0.10 13	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 121	0.09 5

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 211	0.29 74	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 140	0.32 18	0.28 70	0.32 120	0.28 82	0.19 18	0.17 19	0.29 11	0.21 36	0.10 13	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 121	0.09 5

3w_stereo	0.24 87	0.20 211	0.37 178	0.33 84	0.16 10	0.32 172	0.42 413	0.41 90	0.38 159	0.31 107	0.27 71	0.16 2	0.26 137	0.34 62	0.22 58	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 85	0.11 106

G2L-Stereo_test	0.48 361	0.20 211	0.40 221	0.34 101	0.23 198	0.57 352	0.58 503	1.10 456	0.77 335	0.86 421	0.94 374	0.95 453	0.54 354	0.68 367	0.60 437	0.16 255	0.12 224	0.14 126	0.12 155	0.15 216	0.15 264

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 296	0.20 211	0.74 485	0.38 203	0.43 518	0.39 239	0.26 140	0.94 391	0.49 213	0.53 218	0.77 280	0.93 449	0.45 302	0.63 317	0.24 104	0.16 255	0.10 63	0.17 236	0.18 356	0.20 369	0.20 404

H2IRNET	0.37 235	0.20 211	0.33 128	0.38 203	0.25 259	0.27 80	0.23 102	0.59 187	0.72 303	0.39 163	0.90 363	0.74 378	0.55 360	0.52 204	0.43 344	0.15 196	0.13 299	0.18 284	0.20 411	0.16 260	0.13 196

MyStereo8	0.40 278	0.20 211	0.54 391	0.41 304	0.29 385	0.53 323	0.29 185	0.65 231	0.49 213	0.71 320	0.98 401	0.58 273	0.43 287	0.50 190	0.51 404	0.15 196	0.12 224	0.16 196	0.14 220	0.19 353	0.19 381

CoDeX	0.47 349	0.20 211	0.49 348	0.42 344	0.25 259	0.75 446	0.36 317	1.27 535	0.80 356	0.82 391	0.96 387	0.62 305	0.57 369	0.60 290	0.36 293	0.17 297	0.12 224	0.17 236	0.15 247	0.16 260	0.14 240

plain	0.31 161	0.20 211	0.50 361	0.39 232	0.29 385	0.27 80	0.30 201	0.44 120	0.35 128	0.31 107	0.66 241	0.30 101	0.31 202	0.65 338	0.31 223	0.17 297	0.13 299	0.20 354	0.15 247	0.17 295	0.12 153

CASnet	0.30 155	0.20 211	0.33 128	0.41 304	0.16 10	0.26 64	0.24 119	0.52 157	0.53 225	0.52 215	0.54 200	0.39 166	0.24 111	0.40 105	0.26 153	0.14 126	0.10 63	0.22 411	0.18 356	0.18 319	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 200	0.20 211	0.47 316	0.40 270	0.25 259	0.33 181	0.31 227	0.76 323	0.38 159	0.43 181	0.57 213	0.79 396	0.44 297	0.71 384	0.25 124	0.15 196	0.11 162	0.15 168	0.14 220	0.14 166	0.12 153

HanStereo	0.35 200	0.20 211	0.47 316	0.40 270	0.25 259	0.33 181	0.31 227	0.76 323	0.38 159	0.43 181	0.57 213	0.79 396	0.44 297	0.71 384	0.25 124	0.15 196	0.11 162	0.15 168	0.14 220	0.14 166	0.12 153

anonymousdsp2	0.35 200	0.20 211	0.43 263	0.37 173	0.24 227	0.48 299	0.31 227	0.86 358	0.65 272	0.55 224	0.50 176	0.50 236	0.34 227	0.56 236	0.31 223	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.10 88	0.16 260	0.14 240

knoymous	0.36 218	0.20 211	0.31 99	0.31 44	0.22 158	0.36 211	0.29 185	0.61 203	0.64 267	0.67 292	0.70 252	0.60 294	0.40 273	0.58 269	0.34 260	0.17 297	0.11 162	0.20 354	0.11 124	0.17 295	0.18 348

anonymousa	0.49 379	0.20 211	0.42 252	0.38 203	0.23 198	0.91 491	0.35 295	0.75 316	0.62 249	0.85 414	1.54 546	1.06 485	0.66 431	0.51 197	0.43 344	0.16 255	0.13 299	0.19 324	0.21 434	0.16 260	0.14 240

riskmin	0.38 250	0.20 211	0.39 209	0.32 68	0.23 198	0.53 323	0.30 201	0.63 217	0.80 356	0.49 203	0.56 209	0.73 372	0.58 378	0.55 225	0.36 293	0.17 297	0.11 162	0.19 324	0.13 189	0.19 353	0.20 404

DCANet-4	0.36 218	0.20 211	0.48 336	0.34 101	0.19 63	0.29 120	0.30 201	0.66 240	0.92 433	0.69 307	0.78 291	0.40 178	0.47 311	0.45 146	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.14 126	0.11 124	0.11 46	0.13 196

tt	6.20 622	0.20 211	5.89 613	3.55 625	2.07 614	11.26 627	19.21 632	11.74 630	5.46 619	2.69 604	2.04 574	4.87 616	6.25 625	3.70 615	7.09 622	8.32 634	11.17 638	4.93 631	5.41 633	5.74 628	2.37 624

RAFT_CTSACE	0.45 323	0.20 211	0.44 275	0.45 407	0.27 334	0.34 192	0.39 377	0.60 197	0.73 310	0.76 353	1.44 534	0.83 409	0.38 256	1.08 519	0.26 153	0.12 42	0.13 299	0.18 284	0.16 279	0.15 216	0.11 106

IPLG	0.39 266	0.20 211	0.59 411	0.40 270	0.24 227	0.54 329	0.27 156	0.75 316	0.63 260	0.84 410	0.81 311	0.32 113	0.32 207	0.60 290	0.45 369	0.13 79	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.13 121	0.12 153

LCNet	0.41 289	0.20 211	0.32 113	0.44 384	0.24 227	0.47 296	0.29 185	0.67 250	0.53 225	0.72 332	1.03 424	0.66 332	0.60 389	0.58 269	0.34 260	0.14 126	0.10 63	0.19 324	0.19 386	0.21 393	0.36 533

AAGNet	1.43 580	0.20 211	0.48 336	0.44 384	0.25 259	0.29 120	0.31 227	0.65 231	0.68 283	0.97 483	0.86 339	0.67 339	0.62 401	0.64 331	20.63 633	0.16 255	0.11 162	0.19 324	0.15 247	0.19 353	0.12 153

STrans-v2	0.46 333	0.20 211	0.48 336	0.40 270	0.24 227	0.55 334	0.50 462	1.07 446	0.73 310	0.65 276	1.05 434	0.72 361	0.69 444	0.72 389	0.33 245	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.14 220	0.13 121	0.12 153

TransformOpticalFlow	0.44 313	0.20 211	0.47 316	0.41 304	0.23 198	0.37 218	0.47 443	0.94 391	0.76 328	0.65 276	1.14 469	0.73 372	0.56 367	0.76 412	0.32 233	0.15 196	0.10 63	0.17 236	0.15 247	0.14 166	0.13 196

NF-Stereo	0.38 250	0.20 211	0.45 287	0.41 304	0.25 259	0.26 64	0.31 227	0.69 268	0.70 291	0.65 276	0.77 280	0.57 265	0.30 194	0.67 357	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.16 260	0.27 479

OCTAStereo	0.38 250	0.20 211	0.46 304	0.41 304	0.25 259	0.26 64	0.31 227	0.69 268	0.70 291	0.65 276	0.77 280	0.58 273	0.30 194	0.67 357	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.16 260	0.27 479

PSM-softLoss	0.38 250	0.20 211	0.48 336	0.41 304	0.26 303	0.30 134	0.35 295	0.69 268	0.46 204	0.62 248	0.82 315	0.59 288	0.33 219	0.70 379	0.39 324	0.19 363	0.12 224	0.20 354	0.18 356	0.16 260	0.22 440

KMStereo	0.38 250	0.20 211	0.48 336	0.41 304	0.26 303	0.30 134	0.35 295	0.69 268	0.46 204	0.62 248	0.82 315	0.59 288	0.33 219	0.70 379	0.39 324	0.19 363	0.12 224	0.20 354	0.18 356	0.16 260	0.22 440

NRIStereo	0.36 218	0.20 211	0.45 287	0.41 304	0.23 198	0.34 192	0.26 140	0.65 231	0.55 234	0.64 267	0.63 228	0.56 260	0.37 252	0.65 338	0.37 309	0.15 196	0.11 162	0.18 284	0.15 247	0.17 295	0.14 240

PSM-AAD	0.48 361	0.20 211	0.37 178	0.43 365	0.23 198	0.56 347	0.50 462	0.65 231	0.70 291	1.07 521	1.12 457	0.58 273	0.92 525	0.61 298	0.32 233	0.15 196	0.11 162	0.25 463	0.26 507	0.18 319	0.43 559

FTStereo	0.56 442	0.20 211	0.37 178	0.41 304	0.25 259	0.40 243	0.79 557	0.66 240	0.43 185	1.09 527	3.27 600	0.70 348	0.73 468	0.55 225	0.33 245	0.14 126	0.13 299	0.19 324	0.17 329	0.15 216	0.30 502

KYRaft	0.48 361	0.20 211	0.38 190	0.44 384	0.23 198	0.44 276	0.37 332	0.66 240	0.41 175	0.94 470	1.73 557	0.79 396	0.41 279	0.63 317	0.31 223	0.16 255	0.11 162	0.18 284	0.22 452	0.16 260	0.78 589

RE-Stereo	0.38 250	0.20 211	0.46 304	0.41 304	0.25 259	0.26 64	0.31 227	0.69 268	0.70 291	0.65 276	0.77 280	0.58 273	0.30 194	0.67 357	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.16 260	0.27 479

Pruner-Stereo	0.38 250	0.20 211	0.45 287	0.40 270	0.25 259	0.22 18	0.24 119	0.67 250	0.55 234	0.89 443	0.76 276	0.68 340	0.29 176	0.62 306	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.17 329	0.17 295	0.18 348

TVStereo	0.38 250	0.20 211	0.46 304	0.41 304	0.25 259	0.26 64	0.31 227	0.69 268	0.70 291	0.65 276	0.77 280	0.58 273	0.30 194	0.67 357	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.16 260	0.27 479

IRAFT_RVC	0.42 296	0.20 211	0.48 336	0.44 384	0.24 227	0.27 80	0.54 489	0.74 309	0.77 335	0.76 353	0.80 304	0.73 372	0.51 336	0.70 379	0.36 293	0.17 297	0.10 63	0.21 396	0.16 279	0.16 260	0.14 240

cross-raft	0.34 184	0.20 211	0.37 178	0.44 384	0.23 198	0.32 172	0.35 295	0.74 309	0.40 171	0.60 238	0.77 280	0.57 265	0.27 148	0.43 131	0.28 193	0.12 42	0.10 63	0.15 168	0.13 189	0.15 216	0.11 106

4.25_new	0.22 63	0.21 248	0.32 113	0.32 68	0.18 41	0.31 153	0.27 156	0.32 18	0.24 44	0.29 95	0.27 71	0.20 24	0.23 100	0.34 62	0.23 91	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

4.5w_new	0.22 63	0.21 248	0.32 113	0.32 68	0.18 41	0.31 153	0.27 156	0.32 18	0.24 44	0.29 95	0.27 71	0.20 24	0.23 100	0.34 62	0.23 91	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

4.25w-stereo	0.22 63	0.21 248	0.32 113	0.32 68	0.18 41	0.31 153	0.27 156	0.32 18	0.24 44	0.29 95	0.27 71	0.20 24	0.23 100	0.34 62	0.23 91	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 5

coex_refinement	0.53 417	0.21 248	0.39 209	0.44 384	0.30 402	0.76 452	0.39 377	1.09 454	0.90 421	0.85 414	1.12 457	1.00 466	0.56 367	0.63 317	0.81 488	0.21 403	0.13 299	0.16 196	0.16 279	0.20 369	0.21 422

HI	0.45 323	0.21 248	0.36 162	0.34 101	0.35 467	0.28 105	0.31 227	0.72 296	0.46 204	0.87 429	1.13 464	1.09 495	0.76 477	0.69 373	0.56 426	0.12 42	0.10 63	0.17 236	0.17 329	0.17 295	0.15 264

CoSv	0.45 323	0.21 248	0.36 162	0.34 101	0.35 467	0.28 105	0.31 227	0.72 296	0.46 204	0.87 429	1.13 464	1.09 495	0.76 477	0.69 373	0.56 426	0.12 42	0.10 63	0.17 236	0.17 329	0.17 295	0.15 264

AIO-test2	0.39 266	0.21 248	0.41 231	0.47 437	0.25 259	0.45 286	0.35 295	0.77 326	1.27 547	0.36 139	0.87 347	0.37 153	0.30 194	0.47 168	0.27 172	0.15 196	0.13 299	0.21 396	0.23 468	0.15 216	0.13 196

mms	0.26 108	0.21 248	0.33 128	0.37 173	0.25 259	0.30 134	0.33 258	0.40 81	0.32 103	0.28 88	0.34 119	0.34 131	0.20 61	0.45 146	0.26 153	0.12 42	0.11 162	0.16 196	0.12 155	0.14 166	0.11 106

ours_stereo	0.26 108	0.21 248	0.33 128	0.38 203	0.23 198	0.30 134	0.33 258	0.42 99	0.38 159	0.26 70	0.34 119	0.35 140	0.23 100	0.47 168	0.27 172	0.13 79	0.11 162	0.16 196	0.12 155	0.14 166	0.10 59

fffy	0.28 127	0.21 248	0.34 145	0.37 173	0.23 198	0.33 181	0.29 185	0.51 148	0.41 175	0.32 120	0.37 134	0.39 166	0.27 148	0.50 190	0.27 172	0.12 42	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.14 166	0.11 106

GCAP-BAT	0.30 155	0.21 248	0.42 252	0.33 84	0.27 334	0.26 64	0.27 156	0.45 125	0.30 85	0.60 238	0.64 231	0.45 211	0.23 100	0.56 236	0.26 153	0.15 196	0.12 224	0.15 168	0.10 88	0.12 85	0.11 106

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 361	0.21 248	1.26 557	0.39 232	0.51 549	0.28 105	0.30 201	1.25 531	0.44 191	0.68 298	1.11 453	0.86 420	0.33 219	0.67 357	0.27 172	0.15 196	0.11 162	0.17 236	0.20 411	0.22 415	0.24 455

MyStereo06	0.38 250	0.21 248	0.61 418	0.41 304	0.28 358	0.41 258	0.50 462	0.95 398	0.35 128	0.62 248	0.54 200	0.76 386	0.27 148	0.50 190	0.29 210	0.14 126	0.13 299	0.18 284	0.17 329	0.17 295	0.15 264

MyStereo05	0.44 313	0.21 248	0.45 287	0.41 304	0.28 358	0.41 258	0.50 462	0.93 386	1.09 511	0.76 353	0.61 224	0.51 240	0.57 369	0.73 395	0.42 339	0.14 126	0.13 299	0.18 284	0.17 329	0.17 295	0.15 264

AE-Stereo	0.34 184	0.21 248	0.42 252	0.48 444	0.31 424	0.48 299	0.35 295	0.61 203	0.62 249	0.32 120	0.55 206	0.52 244	0.27 148	0.47 168	0.29 210	0.13 79	0.13 299	0.18 284	0.16 279	0.15 216	0.12 153

11t1	0.36 218	0.21 248	0.42 252	0.35 136	0.22 158	0.62 387	0.29 185	0.69 268	0.43 185	0.60 238	0.53 198	0.53 248	0.48 316	0.56 236	0.40 331	0.18 331	0.14 334	0.16 196	0.13 189	0.17 295	0.17 330

ff7	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.36 156	0.26 303	0.31 153	0.35 295	0.62 209	0.34 114	0.38 155	0.33 110	0.32 113	0.29 176	0.58 269	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264

ffff	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.36 156	0.26 303	0.31 153	0.35 295	0.62 209	0.34 114	0.38 155	0.33 110	0.32 113	0.29 176	0.58 269	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264

11t	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.36 156	0.26 303	0.31 153	0.35 295	0.62 209	0.34 114	0.38 155	0.33 110	0.32 113	0.29 176	0.58 269	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264

anonymousdsp	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.37 173	0.25 259	0.30 134	0.35 295	0.63 217	0.35 128	0.39 163	0.33 110	0.33 126	0.28 162	0.59 284	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264

ProNet	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.35 136	0.24 227	0.32 172	0.43 420	0.57 176	0.37 152	0.33 125	0.30 96	0.32 113	0.28 162	0.57 249	0.26 153	0.13 79	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.13 121	0.13 196

ccc-4	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.36 156	0.26 303	0.31 153	0.35 295	0.62 209	0.34 114	0.38 155	0.33 110	0.32 113	0.29 176	0.58 269	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264

IGEV-Stereo	0.29 138	0.21 248	0.38 190	0.37 173	0.25 259	0.30 134	0.35 295	0.63 217	0.35 128	0.39 163	0.33 110	0.33 126	0.28 162	0.59 284	0.25 124	0.14 126	0.10 63	0.17 236	0.12 155	0.14 166	0.15 264
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 323	0.21 248	0.48 336	0.42 344	0.28 358	0.31 153	0.54 489	0.63 217	0.62 249	0.62 248	0.89 359	1.01 470	0.69 444	0.75 408	0.66 455	0.13 79	0.12 224	0.17 236	0.15 247	0.14 166	0.15 264

CIPLG	0.41 289	0.21 248	0.63 431	0.45 407	0.33 451	0.52 315	0.33 258	0.65 231	0.60 247	0.82 391	0.96 387	0.46 219	0.32 207	0.55 225	0.44 360	0.16 255	0.12 224	0.15 168	0.14 220	0.13 121	0.14 240

IPLGR_C	0.40 278	0.21 248	0.64 436	0.45 407	0.33 451	0.52 315	0.34 271	0.66 240	0.62 249	0.82 391	0.92 370	0.45 211	0.32 207	0.52 204	0.46 379	0.17 297	0.12 224	0.15 168	0.14 220	0.13 121	0.14 240

MIPNet	0.37 235	0.21 248	0.59 411	0.39 232	0.25 259	0.50 307	0.28 175	0.77 326	0.70 291	0.65 276	0.60 221	0.40 178	0.49 320	0.44 142	0.37 309	0.14 126	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.14 166	0.13 196

IPLGR	0.39 266	0.21 248	0.63 431	0.39 232	0.22 158	0.49 304	0.29 185	0.76 323	0.74 317	0.78 363	0.77 280	0.44 209	0.42 281	0.47 168	0.38 318	0.13 79	0.12 224	0.16 196	0.14 220	0.15 216	0.13 196

ACRE	0.40 278	0.21 248	0.65 442	0.45 407	0.33 451	0.51 311	0.33 258	0.66 240	0.63 260	0.80 369	0.92 370	0.45 211	0.32 207	0.52 204	0.45 369	0.16 255	0.12 224	0.15 168	0.14 220	0.13 121	0.14 240

IIG-Stereo	0.43 306	0.21 248	0.44 275	0.50 473	0.25 259	0.44 276	0.21 74	0.71 291	0.76 328	0.83 403	0.95 383	0.83 409	0.43 287	0.90 473	0.35 277	0.15 196	0.12 224	0.19 324	0.14 220	0.15 216	0.11 106

DeepStereo_RVC	0.36 218	0.21 248	0.47 316	0.40 270	0.24 227	0.26 64	0.22 85	0.60 197	0.38 159	0.69 307	0.67 246	0.57 265	0.51 336	0.56 236	0.39 324	0.16 255	0.12 224	0.18 284	0.15 247	0.19 353	0.18 348

rafts_anoy	0.37 235	0.21 248	0.36 162	0.41 304	0.26 303	0.30 134	0.33 258	0.67 250	0.90 421	0.58 232	0.66 241	0.45 211	0.33 219	0.47 168	0.39 324	0.16 255	0.11 162	0.21 396	0.23 468	0.17 295	0.14 240

RALCasStereoNet	0.36 218	0.21 248	0.37 178	0.42 344	0.26 303	0.35 201	0.38 354	0.63 217	0.64 267	0.50 206	0.72 255	0.51 240	0.29 176	0.59 284	0.36 293	0.16 255	0.14 334	0.15 168	0.13 189	0.17 295	0.16 310

test_xeample3	0.29 138	0.21 248	0.41 231	0.35 136	0.26 303	0.35 201	0.32 248	0.56 171	0.36 136	0.43 181	0.32 108	0.34 131	0.28 162	0.54 220	0.23 91	0.14 126	0.11 162	0.16 196	0.12 155	0.14 166	0.13 196

test_xeample	1.01 543	0.21 248	0.42 252	0.35 136	0.21 134	0.71 432	0.39 377	1.23 520	0.86 392	0.81 382	1.04 430	0.69 344	0.61 395	0.69 373	10.93 626	0.19 363	0.15 366	0.18 284	0.17 329	0.18 319	0.17 330

SFCPSM	0.47 349	0.21 248	0.55 396	0.40 270	0.27 334	0.87 487	0.37 332	1.33 545	0.77 335	0.80 369	0.84 326	0.54 252	0.49 320	0.57 249	0.37 309	0.18 331	0.13 299	0.18 284	0.20 411	0.16 260	0.15 264

GANet-RSSM	0.47 349	0.21 248	0.37 178	0.38 203	0.25 259	0.58 358	0.36 317	1.07 446	0.78 345	0.68 298	1.01 411	0.86 420	0.67 434	0.62 306	0.44 360	0.21 403	0.15 366	0.18 284	0.18 356	0.18 319	0.17 330

DIP-Stereo	0.39 266	0.21 248	0.50 361	0.41 304	0.28 358	0.62 387	0.27 156	0.77 326	0.40 171	0.64 267	0.86 339	0.52 244	0.33 219	0.66 346	0.42 339	0.15 196	0.13 299	0.17 236	0.14 220	0.15 216	0.15 264
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	0.52 411	0.21 248	0.53 387	0.37 173	0.21 134	0.61 379	0.29 185	1.51 574	1.32 553	0.90 450	1.02 420	0.80 404	0.62 401	0.76 412	0.43 344	0.16 255	0.12 224	0.13 93	0.09 10	0.15 216	0.18 348

S2M2_L	0.26 108	0.22 287	0.33 128	0.31 44	0.25 259	0.24 39	0.13 1	0.35 40	0.41 175	0.25 64	0.36 129	0.30 101	0.25 120	0.30 21	0.26 153	0.22 429	0.19 457	0.17 236	0.19 386	0.21 393	0.18 348
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 411	0.22 287	0.46 304	0.45 407	0.25 259	0.41 258	0.52 480	0.62 209	1.16 522	0.76 353	1.13 464	1.32 534	0.57 369	1.00 502	0.53 414	0.17 297	0.14 334	0.25 463	0.21 434	0.15 216	0.13 196

test_sample2	0.42 296	0.22 287	0.43 263	0.33 84	0.21 134	0.58 358	0.39 377	0.95 398	0.67 278	0.63 257	0.77 280	0.69 344	0.57 369	0.61 298	0.38 318	0.19 363	0.14 334	0.18 284	0.16 279	0.19 353	0.18 348

test_sample1	0.42 296	0.22 287	0.46 304	0.34 101	0.23 198	0.58 358	0.35 295	0.99 410	0.49 213	0.62 248	0.75 270	0.69 344	0.61 395	0.58 269	0.44 360	0.18 331	0.14 334	0.17 236	0.15 247	0.17 295	0.17 330

MyStereo07	0.32 167	0.22 287	0.34 145	0.42 344	0.28 358	0.40 243	0.50 462	0.72 296	0.37 152	0.37 146	0.34 119	0.32 113	0.31 202	0.59 284	0.27 172	0.14 126	0.13 299	0.18 284	0.17 329	0.17 295	0.16 310

MyStereo04	0.44 313	0.22 287	0.44 275	0.42 344	0.28 358	0.40 243	0.50 462	1.00 414	1.08 509	0.62 248	0.58 218	0.55 257	0.57 369	0.71 384	0.44 360	0.14 126	0.13 299	0.18 284	0.17 329	0.17 295	0.16 310

IGEVStereo-DCA	0.29 138	0.22 287	0.38 190	0.35 136	0.27 334	0.37 218	0.35 295	0.62 209	0.34 114	0.38 155	0.30 96	0.35 140	0.27 148	0.51 197	0.22 58	0.15 196	0.12 224	0.16 196	0.12 155	0.13 121	0.15 264

rrr	0.29 138	0.22 287	0.41 231	0.35 136	0.27 334	0.37 218	0.32 248	0.52 157	0.42 183	0.38 155	0.30 96	0.35 140	0.27 148	0.51 197	0.22 58	0.15 196	0.12 224	0.16 196	0.13 189	0.13 121	0.14 240

1111x	0.55 431	0.22 287	0.46 304	0.38 203	0.20 103	0.66 414	0.43 420	1.23 520	0.99 465	0.71 320	0.99 406	0.95 453	0.69 444	0.90 473	1.08 544	0.18 331	0.17 425	0.18 284	0.19 386	0.20 369	0.18 348

CBFPSM	0.59 463	0.22 287	1.31 562	0.38 203	0.27 334	1.12 534	0.65 520	0.79 336	0.82 369	0.80 369	0.81 311	1.35 543	0.87 513	0.67 357	0.76 478	0.16 255	0.15 366	0.15 168	0.16 279	0.17 295	0.22 440

GwcNet-ADL	0.44 313	0.22 287	0.48 336	0.45 407	0.30 402	0.40 243	0.37 332	0.92 384	0.97 456	0.71 320	0.78 291	0.61 299	0.42 281	0.62 306	0.50 394	0.19 363	0.14 334	0.15 168	0.14 220	0.18 319	0.18 348

OMP-Stereo	0.42 296	0.22 287	0.46 304	0.52 501	0.24 227	0.36 211	0.25 127	0.71 291	0.78 345	0.77 359	0.64 231	0.89 435	0.39 267	0.91 480	0.35 277	0.15 196	0.12 224	0.20 354	0.15 247	0.15 216	0.12 153

CroCo-Stereo	0.26 108	0.22 287	0.36 162	0.48 444	0.22 158	0.20 9	0.29 185	0.51 148	0.44 191	0.28 88	0.23 32	0.42 194	0.26 137	0.29 11	0.26 153	0.15 196	0.13 299	0.13 93	0.11 124	0.16 260	0.12 153
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	0.45 323	0.22 287	0.45 287	0.47 437	0.26 303	0.54 329	0.47 443	0.66 240	0.58 244	0.80 369	0.82 315	0.94 451	0.57 369	0.75 408	0.34 260	0.17 297	0.15 366	0.22 411	0.20 411	0.16 260	0.12 153

222	1.18 566	0.22 287	0.44 275	0.37 173	0.22 158	0.79 460	0.37 332	1.31 542	0.89 418	0.92 463	1.08 446	0.72 361	0.71 461	0.66 346	13.89 629	0.20 386	0.15 366	0.17 236	0.16 279	0.18 319	0.19 381

xxxx	1.01 543	0.22 287	0.43 263	0.36 156	0.21 134	0.82 476	0.36 317	1.32 543	0.88 405	0.71 320	0.94 374	0.97 458	0.63 407	0.64 331	10.58 625	0.20 386	0.16 402	0.18 284	0.17 329	0.19 353	0.19 381

FENet	0.42 296	0.22 287	0.38 190	0.39 232	0.24 227	0.55 334	0.32 248	0.79 336	0.70 291	0.71 320	0.72 255	0.63 307	0.57 369	0.62 306	0.44 360	0.19 363	0.13 299	0.19 324	0.17 329	0.18 319	0.19 381

ac_64	0.52 411	0.22 287	0.50 361	0.45 407	0.28 358	0.80 463	0.45 432	1.02 426	0.61 248	0.91 455	0.83 321	1.07 490	0.68 440	0.74 402	0.70 465	0.21 403	0.18 443	0.20 354	0.19 386	0.18 319	0.15 264

PSMNet-RSSM	0.48 361	0.22 287	0.38 190	0.42 344	0.25 259	0.50 307	0.37 332	1.10 456	0.77 335	0.70 313	1.06 440	0.84 413	0.64 418	0.62 306	0.47 386	0.23 446	0.15 366	0.23 433	0.25 493	0.20 369	0.19 381

RASNet	0.53 417	0.22 287	0.52 379	0.38 203	0.22 158	0.68 420	0.38 354	0.97 405	0.88 405	0.73 339	1.04 430	1.03 477	0.92 525	0.90 473	0.86 498	0.16 255	0.14 334	0.14 126	0.17 329	0.15 216	0.13 196

HSM-Net_RVC	0.53 417	0.22 287	0.35 155	0.37 173	0.21 134	0.85 483	0.37 332	1.23 520	0.93 439	0.90 450	1.15 475	1.26 521	0.63 407	0.72 389	0.48 390	0.17 297	0.13 299	0.16 196	0.15 247	0.17 295	0.15 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 379	0.23 308	0.48 336	0.43 365	0.26 303	0.47 296	0.42 413	0.93 386	0.78 345	0.84 410	0.86 339	0.91 442	0.52 338	0.78 423	0.70 465	0.20 386	0.17 425	0.22 411	0.18 356	0.17 295	0.21 422

DispNO	0.47 349	0.23 308	0.71 472	0.39 232	0.31 424	0.60 377	0.38 354	0.89 372	0.77 335	0.75 346	0.84 326	0.72 361	0.54 354	0.73 395	0.46 379	0.19 363	0.14 334	0.20 354	0.18 356	0.16 260	0.17 330

SMFormer	0.51 402	0.23 308	0.62 421	0.34 101	0.20 103	0.62 387	0.34 271	1.21 507	1.02 478	0.81 382	1.01 411	0.71 352	0.65 424	0.84 448	0.55 424	0.19 363	0.15 366	0.18 284	0.16 279	0.18 319	0.18 348

tta	0.51 402	0.23 308	0.62 421	0.34 101	0.20 103	0.62 387	0.34 271	1.21 507	1.02 478	0.81 382	1.01 411	0.71 352	0.65 424	0.84 448	0.55 424	0.19 363	0.15 366	0.18 284	0.16 279	0.15 216	0.14 240

qqq1	0.49 379	0.23 308	0.62 421	0.34 101	0.20 103	0.62 387	0.34 271	1.21 507	1.02 478	0.81 382	1.01 411	0.71 352	0.65 424	0.84 448	0.34 260	0.19 363	0.15 366	0.14 126	0.12 155	0.15 216	0.14 240

fff1	0.49 379	0.23 308	0.62 421	0.34 101	0.20 103	0.62 387	0.34 271	1.21 507	1.02 478	0.81 382	1.01 411	0.71 352	0.65 424	0.84 448	0.34 260	0.19 363	0.15 366	0.14 126	0.12 155	0.15 216	0.14 240

ACVNet-DCA	0.35 200	0.23 308	0.33 128	0.41 304	0.22 158	0.55 334	0.38 354	0.85 354	0.54 229	0.41 173	0.50 176	0.34 131	0.49 320	0.57 249	0.25 124	0.16 255	0.10 63	0.19 324	0.13 189	0.18 319	0.17 330

xx1	0.39 266	0.23 308	0.33 128	0.41 304	0.22 158	0.55 334	0.38 354	0.67 250	1.06 500	0.41 173	0.50 176	0.65 327	0.53 342	0.57 249	0.25 124	0.16 255	0.10 63	0.20 354	0.19 386	0.18 319	0.17 330

1test111	0.36 218	0.23 308	0.33 128	0.41 304	0.22 158	0.55 334	0.38 354	0.85 354	0.54 229	0.41 173	0.50 176	0.34 131	0.49 320	0.55 225	0.45 369	0.16 255	0.10 63	0.19 324	0.13 189	0.18 319	0.17 330

cc1	0.37 235	0.23 308	0.33 128	0.41 304	0.22 158	0.55 334	0.38 354	0.67 250	1.06 500	0.41 173	0.50 176	0.34 131	0.49 320	0.57 249	0.25 124	0.16 255	0.10 63	0.19 324	0.13 189	0.16 260	0.15 264

EKT-Stereo	0.35 200	0.23 308	0.39 209	0.43 365	0.29 385	0.38 231	0.31 227	0.69 268	0.64 267	0.45 187	0.63 228	0.49 233	0.27 148	0.56 236	0.33 245	0.18 331	0.14 334	0.18 284	0.15 247	0.16 260	0.16 310

gwcnet-sp	0.48 361	0.23 308	0.70 467	0.40 270	0.26 303	0.81 468	0.41 403	0.89 372	0.84 379	0.91 455	0.76 276	0.66 332	0.61 395	0.66 346	0.50 394	0.18 331	0.17 425	0.18 284	0.18 356	0.18 319	0.18 348

scenet	0.48 361	0.23 308	0.70 467	0.40 270	0.26 303	0.81 468	0.41 403	0.89 372	0.84 379	0.91 455	0.76 276	0.66 332	0.61 395	0.66 346	0.50 394	0.18 331	0.17 425	0.18 284	0.18 356	0.18 319	0.18 348

Selective-RAFT	0.35 200	0.23 308	0.51 374	0.44 384	0.21 134	0.64 403	0.27 156	0.59 187	0.63 260	0.40 169	0.38 136	0.55 257	0.40 273	0.57 249	0.35 277	0.13 79	0.11 162	0.14 126	0.12 155	0.16 260	0.13 196

ssnet	0.48 361	0.23 308	0.70 467	0.40 270	0.26 303	0.81 468	0.41 403	0.89 372	0.84 379	0.91 455	0.76 276	0.66 332	0.61 395	0.66 346	0.50 394	0.18 331	0.17 425	0.18 284	0.18 356	0.18 319	0.18 348

TestStereo1	0.43 306	0.23 308	0.41 231	0.51 489	0.24 227	0.34 192	0.40 388	0.77 326	0.90 421	0.68 298	0.96 387	0.48 227	0.46 307	0.91 480	0.32 233	0.16 255	0.13 299	0.18 284	0.15 247	0.14 166	0.13 196

IER	0.46 333	0.23 308	0.50 361	0.38 203	0.28 358	0.69 422	0.35 295	0.80 339	0.66 275	0.83 403	0.94 374	0.75 380	0.77 484	0.60 290	0.42 339	0.17 297	0.14 334	0.17 236	0.17 329	0.17 295	0.15 264

raft_robust	0.41 289	0.23 308	0.36 162	0.42 344	0.21 134	0.40 243	0.33 258	0.79 336	0.98 460	0.79 367	0.87 347	0.39 166	0.33 219	0.84 448	0.29 210	0.13 79	0.12 224	0.16 196	0.17 329	0.15 216	0.12 153

RAFT+CT+SA	0.39 266	0.23 308	0.36 162	0.51 489	0.27 334	0.29 120	0.46 436	0.75 316	0.80 356	0.51 209	0.89 359	0.41 184	0.40 273	0.78 423	0.32 233	0.14 126	0.11 162	0.18 284	0.18 356	0.15 216	0.14 240

SA-5K	0.43 306	0.23 308	0.41 231	0.51 489	0.24 227	0.34 192	0.40 388	0.77 326	0.90 421	0.68 298	0.96 387	0.48 227	0.46 307	0.91 480	0.32 233	0.16 255	0.13 299	0.18 284	0.15 247	0.14 166	0.13 196

AACVNet	0.50 395	0.23 308	0.49 348	0.46 428	0.29 385	0.52 315	0.38 354	0.90 377	0.55 234	0.81 382	1.03 424	1.00 466	0.70 457	0.83 443	0.54 419	0.21 403	0.18 443	0.24 450	0.18 356	0.23 432	0.20 404

Patchmatch Stereo++	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.22 85	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.58 269	0.36 293	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264
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	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.31 227	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.56 236	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

ROB_FTStereo_v2	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.31 227	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.57 265	0.38 256	0.57 249	0.36 293	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

ROB_FTStereo	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.25 55	0.21 74	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.57 249	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

HUI-Stereo	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.22 85	0.60 197	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.50 190	0.35 277	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

iGMRVC	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.30 201	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.58 269	0.36 293	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

iRAFT	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.22 85	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.58 273	0.38 256	0.58 269	0.36 293	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

CRE-IMP	0.36 218	0.23 308	0.49 348	0.42 344	0.24 227	0.41 258	0.21 74	0.57 176	0.41 175	0.65 276	0.72 255	0.53 248	0.37 252	0.61 298	0.38 318	0.17 297	0.11 162	0.19 324	0.15 247	0.21 393	0.18 348

RAFT-IKP	0.35 200	0.23 308	0.47 316	0.41 304	0.22 158	0.24 39	0.28 175	0.59 187	0.36 136	0.63 257	0.73 259	0.57 265	0.38 256	0.58 269	0.36 293	0.18 331	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.20 369	0.15 264

RALAANet	0.38 250	0.23 308	0.48 336	0.42 344	0.29 385	0.35 201	0.25 127	0.86 358	0.64 267	0.67 292	0.65 234	0.60 294	0.29 176	0.60 290	0.34 260	0.15 196	0.12 224	0.17 236	0.15 247	0.21 393	0.13 196

GES	0.44 313	0.23 308	0.57 406	0.40 270	0.30 402	0.59 371	0.36 317	0.96 402	0.68 283	0.74 344	0.83 321	0.47 222	0.48 316	0.67 357	0.43 344	0.22 429	0.16 402	0.17 236	0.16 279	0.18 319	0.23 447

ACVNet	0.46 333	0.23 308	0.36 162	0.39 232	0.28 358	0.58 358	0.40 388	0.87 365	0.80 356	0.64 267	0.96 387	0.79 396	0.60 389	0.63 317	0.67 458	0.17 297	0.15 366	0.16 196	0.15 247	0.18 319	0.15 264

acv_ft	0.51 402	0.23 308	0.56 402	0.44 384	0.28 358	0.86 486	0.39 377	0.91 382	0.80 356	0.97 483	0.96 387	0.79 396	0.59 385	0.63 317	0.87 504	0.17 297	0.15 366	0.16 196	0.15 247	0.17 295	0.15 264

cf-r	0.47 349	0.23 308	0.41 231	0.39 232	0.23 198	0.59 371	0.37 332	0.88 370	0.85 387	0.72 332	1.05 434	0.94 451	0.62 401	0.56 236	0.54 419	0.21 403	0.14 334	0.17 236	0.19 386	0.15 216	0.15 264

CFNet-ft	0.48 361	0.23 308	0.36 162	0.40 270	0.26 303	0.64 403	0.37 332	0.87 365	0.85 387	0.64 267	1.00 408	1.01 470	0.64 418	0.61 298	0.53 414	0.23 446	0.15 366	0.24 450	0.21 434	0.23 432	0.18 348

CFNet_RVC	0.48 361	0.23 308	0.36 162	0.40 270	0.26 303	0.64 403	0.37 332	0.87 365	0.85 387	0.64 267	1.00 408	1.01 470	0.64 418	0.61 298	0.53 414	0.23 446	0.15 366	0.24 450	0.21 434	0.23 432	0.18 348

Select-FE	0.46 333	0.24 345	0.88 514	0.42 344	0.35 467	0.33 181	0.19 27	0.90 377	0.37 152	0.60 238	1.01 411	0.97 458	0.80 495	0.72 389	0.28 193	0.16 255	0.12 224	0.17 236	0.20 411	0.15 216	0.24 455

MultiAttention	3.58 612	0.24 345	0.62 421	0.54 518	0.34 460	22.90 634	2.72 625	1.60 582	1.13 517	0.80 369	1.81 562	1.14 512	0.43 287	35.29 643	0.61 441	0.17 297	0.12 224	0.23 433	0.23 468	0.34 515	0.29 493

ISRNet	0.56 442	0.24 345	0.66 448	0.56 528	0.36 472	0.44 276	0.25 127	0.82 345	0.84 379	1.07 521	1.25 497	0.91 442	0.60 389	0.66 346	0.58 429	0.35 546	0.26 519	0.36 540	0.33 544	0.30 490	0.42 553

rvit_stereo_0083	0.34 184	0.24 345	0.50 361	0.44 384	0.27 334	0.34 192	0.35 295	0.45 125	0.62 249	0.37 146	0.47 166	0.42 194	0.35 230	0.40 105	0.36 293	0.22 429	0.20 469	0.20 354	0.17 329	0.20 369	0.14 240

rvit_stereo_0081	0.32 167	0.24 345	0.47 316	0.43 365	0.26 303	0.30 134	0.37 332	0.42 99	0.55 234	0.36 139	0.40 141	0.39 166	0.35 230	0.43 131	0.33 245	0.22 429	0.16 402	0.19 324	0.16 279	0.19 353	0.13 196

rvit_stereo_0082	0.32 167	0.24 345	0.47 316	0.43 365	0.26 303	0.30 134	0.37 332	0.42 99	0.55 234	0.36 139	0.40 141	0.39 166	0.35 230	0.43 131	0.33 245	0.22 429	0.16 402	0.19 324	0.16 279	0.19 353	0.13 196

CAS++	0.32 167	0.24 345	0.36 162	0.37 173	0.26 303	0.28 105	0.23 102	0.87 365	0.50 217	0.47 198	0.45 155	0.26 77	0.21 74	0.49 183	0.24 104	0.23 446	0.19 457	0.22 411	0.17 329	0.21 393	0.16 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 218	0.24 345	0.32 113	0.41 304	0.22 158	0.54 329	0.38 354	0.68 260	1.04 489	0.41 173	0.46 160	0.35 140	0.45 302	0.57 249	0.25 124	0.16 255	0.10 63	0.19 324	0.13 189	0.16 260	0.16 310

PCWNet_CMD	0.48 361	0.24 345	0.52 379	0.39 232	0.27 334	0.63 396	0.30 201	0.95 398	0.96 453	0.86 421	1.07 443	0.79 396	0.44 297	0.57 249	0.43 344	0.17 297	0.12 224	0.21 396	0.16 279	0.24 445	0.19 381

CFNet_ucs	0.50 395	0.24 345	0.55 396	0.38 203	0.31 424	0.58 358	0.33 258	0.98 408	0.93 439	0.88 439	1.19 488	0.80 404	0.49 320	0.63 317	0.43 344	0.21 403	0.15 366	0.26 482	0.18 356	0.26 462	0.22 440

LL-Strereo2	0.35 200	0.24 345	0.48 336	0.41 304	0.26 303	0.35 201	0.24 119	0.67 250	0.44 191	0.54 222	0.51 185	0.66 332	0.25 120	0.66 346	0.30 216	0.14 126	0.12 224	0.23 433	0.20 411	0.18 319	0.13 196

CroCo-Stereo Lap2	0.28 127	0.24 345	0.39 209	0.50 473	0.29 385	0.20 9	0.31 227	0.49 138	0.38 159	0.24 59	0.27 71	0.46 219	0.31 202	0.39 97	0.30 216	0.14 126	0.15 366	0.16 196	0.13 189	0.16 260	0.15 264

x	0.39 266	0.24 345	0.41 231	0.34 101	0.23 198	0.52 315	0.32 248	0.86 358	0.52 222	0.57 230	0.70 252	0.59 288	0.50 331	0.49 183	0.46 379	0.17 297	0.15 366	0.17 236	0.15 247	0.17 295	0.16 310

test_5	0.43 306	0.24 345	0.43 263	0.52 501	0.28 358	0.28 105	0.42 413	0.72 296	0.82 369	0.62 248	0.91 366	0.72 361	0.55 360	0.79 428	0.35 277	0.14 126	0.11 162	0.18 284	0.18 356	0.18 319	0.16 310

Sa-1000	0.48 361	0.24 345	0.41 231	0.45 407	0.25 259	0.59 371	0.34 271	0.81 343	0.93 439	0.82 391	1.50 541	0.53 248	0.45 302	0.92 483	0.30 216	0.15 196	0.12 224	0.21 396	0.19 386	0.15 216	0.13 196

CFNet_pseudo	0.46 333	0.24 345	0.52 379	0.37 173	0.27 334	0.58 358	0.30 201	0.86 358	0.88 405	0.82 391	1.03 424	0.75 380	0.47 311	0.58 269	0.44 360	0.17 297	0.12 224	0.24 450	0.16 279	0.24 445	0.19 381

ARAFT	0.47 349	0.24 345	0.79 501	0.42 344	0.25 259	0.55 334	0.55 493	0.75 316	0.81 364	0.89 443	0.75 270	0.73 372	0.47 311	0.88 465	0.37 309	0.15 196	0.12 224	0.23 433	0.22 452	0.14 166	0.13 196

delet	0.55 431	0.24 345	0.55 396	0.44 384	0.33 451	1.07 523	0.50 462	1.00 414	0.86 392	0.85 414	0.96 387	0.90 440	0.63 407	0.83 443	0.74 476	0.18 331	0.18 443	0.20 354	0.21 434	0.16 260	0.15 264

UPFNet	0.53 417	0.24 345	0.51 374	0.45 407	0.38 488	0.84 482	0.49 457	0.99 410	0.75 320	0.87 429	0.88 355	0.86 420	0.64 418	0.80 429	0.71 470	0.20 386	0.20 469	0.20 354	0.20 411	0.19 353	0.15 264

GwcNet-RSSM	0.49 379	0.24 345	0.42 252	0.40 270	0.23 198	0.55 334	0.38 354	0.93 386	0.93 439	0.71 320	1.16 480	0.86 420	0.60 389	0.62 306	0.66 455	0.21 403	0.14 334	0.19 324	0.20 411	0.16 260	0.15 264

MSMDNet	0.48 361	0.24 345	0.52 379	0.39 232	0.27 334	0.63 396	0.30 201	0.96 402	0.96 453	0.86 421	1.07 443	0.79 396	0.44 297	0.57 249	0.43 344	0.17 297	0.12 224	0.20 354	0.16 279	0.23 432	0.19 381

ccs_rob	0.46 333	0.24 345	0.52 379	0.37 173	0.27 334	0.58 358	0.31 227	0.86 358	0.88 405	0.82 391	1.02 420	0.75 380	0.47 311	0.58 269	0.44 360	0.17 297	0.12 224	0.24 450	0.16 279	0.24 445	0.19 381

MLCV	0.47 349	0.24 345	0.61 418	0.37 173	0.17 25	0.61 379	0.33 258	0.80 339	0.87 401	0.94 470	1.13 464	0.72 361	0.43 287	0.89 471	0.51 404	0.13 79	0.10 63	0.13 93	0.11 124	0.14 166	0.12 153

HSM	0.51 402	0.24 345	0.41 231	0.39 232	0.24 227	0.75 446	0.40 388	1.22 515	0.75 320	0.81 382	0.91 366	1.21 516	0.69 444	0.87 462	0.46 379	0.17 297	0.13 299	0.17 236	0.14 220	0.17 295	0.17 330

LE_ROB	4.42 618	0.24 345	2.75 599	0.42 344	0.23 198	1.57 573	0.90 571	1.71 591	17.88 637	16.56 639	4.88 621	5.17 617	18.85 639	1.63 573	14.62 630	0.17 297	0.14 334	0.16 196	0.16 279	0.19 353	0.17 330

rvit_stereo_0080	0.31 161	0.25 370	0.40 221	0.39 232	0.28 358	0.27 80	0.46 436	0.49 138	0.44 191	0.35 135	0.42 147	0.40 178	0.28 162	0.41 113	0.33 245	0.22 429	0.17 425	0.17 236	0.16 279	0.22 415	0.15 264

rvit_stereo_ft	0.33 178	0.25 370	0.47 316	0.52 501	0.32 440	0.33 181	0.47 443	0.49 138	0.50 217	0.34 128	0.41 144	0.41 184	0.32 207	0.48 179	0.34 260	0.22 429	0.14 334	0.19 324	0.18 356	0.19 353	0.14 240

test_sample3	0.46 333	0.25 370	0.50 361	0.35 136	0.23 198	0.69 422	0.37 332	1.15 483	0.81 364	0.75 346	0.79 301	0.66 332	0.49 320	0.63 317	0.46 379	0.21 403	0.15 366	0.20 354	0.19 386	0.21 393	0.19 381

ttt	0.51 402	0.25 370	0.43 263	0.38 203	0.24 227	0.65 411	0.38 354	1.18 498	1.05 493	0.72 332	1.08 446	0.63 307	0.49 320	0.84 448	0.59 434	0.24 458	0.21 479	0.22 411	0.20 411	0.24 445	0.24 455

whm_eth	0.31 161	0.25 370	0.40 221	0.39 232	0.28 358	0.27 80	0.46 436	0.49 138	0.44 191	0.35 135	0.42 147	0.40 178	0.28 162	0.41 113	0.33 245	0.22 429	0.17 425	0.17 236	0.16 279	0.22 415	0.15 264

testlalala_base	0.46 333	0.25 370	0.41 231	0.46 428	0.33 451	0.58 358	0.25 127	0.57 176	0.34 114	0.51 209	0.56 209	0.46 219	0.30 194	0.43 131	0.31 223	1.47 611	0.11 162	0.14 126	0.09 10	1.59 599	0.13 196

BUS	0.45 323	0.25 370	0.43 263	0.45 407	0.28 358	0.70 427	0.34 271	0.94 391	0.76 328	0.75 346	0.80 304	0.65 327	0.49 320	0.64 331	0.51 404	0.20 386	0.14 334	0.22 411	0.19 386	0.18 319	0.18 348

BSDual-CNN	0.46 333	0.25 370	0.43 263	0.45 407	0.28 358	0.77 453	0.40 388	0.94 391	0.76 328	0.75 346	0.80 304	0.76 386	0.54 354	0.64 331	0.43 344	0.20 386	0.14 334	0.22 411	0.19 386	0.18 319	0.18 348

hknet	0.49 379	0.25 370	0.51 374	0.45 407	0.29 385	0.77 453	0.40 388	0.94 391	0.83 374	0.75 346	0.80 304	0.97 458	0.61 395	0.73 395	0.45 369	0.18 331	0.14 334	0.22 411	0.19 386	0.18 319	0.18 348

SA	0.44 313	0.25 370	0.46 304	0.46 428	0.24 227	0.43 268	0.36 317	0.75 316	0.96 453	0.59 234	1.03 424	0.48 227	0.52 338	0.94 496	0.32 233	0.16 255	0.12 224	0.21 396	0.19 386	0.15 216	0.13 196

psmg	0.49 379	0.25 370	0.43 263	0.41 304	0.28 358	0.85 483	0.43 420	0.99 410	0.76 328	0.91 455	0.94 374	0.76 386	0.54 354	0.64 331	0.43 344	0.20 386	0.15 366	0.20 354	0.20 411	0.18 319	0.18 348

DAS	0.51 402	0.25 370	0.60 416	0.48 444	0.31 424	0.58 358	0.41 403	0.83 348	0.97 456	0.89 443	1.12 457	0.70 348	0.75 474	0.82 435	0.43 344	0.17 297	0.13 299	0.18 284	0.15 247	0.20 369	0.18 348

SepStereo	0.51 402	0.25 370	0.60 416	0.48 444	0.31 424	0.58 358	0.41 403	0.83 348	0.97 456	0.89 443	1.12 457	0.70 348	0.75 474	0.93 489	0.43 344	0.17 297	0.13 299	0.18 284	0.15 247	0.20 369	0.18 348

AASNet	0.53 417	0.25 370	0.52 379	0.49 459	0.32 440	0.74 441	0.40 388	1.50 571	0.86 392	0.86 421	0.92 370	0.64 314	0.59 385	0.59 284	0.79 483	0.23 446	0.19 457	0.20 354	0.16 279	0.21 393	0.19 381

GANet-ADL	0.42 296	0.25 370	0.45 287	0.43 365	0.29 385	0.54 329	0.35 295	0.89 372	0.86 392	0.63 257	0.72 255	0.68 340	0.42 281	0.52 204	0.41 335	0.21 403	0.14 334	0.15 168	0.13 189	0.18 319	0.19 381

ADLNet2	0.55 431	0.25 370	0.65 442	0.47 437	0.30 402	0.83 479	0.50 462	1.05 438	0.95 452	0.80 369	0.98 401	0.99 463	0.69 444	0.77 419	0.73 473	0.20 386	0.16 402	0.17 236	0.18 356	0.21 393	0.21 422

ICVP	0.46 333	0.25 370	0.38 190	0.48 444	0.28 358	0.58 358	0.43 420	1.00 414	0.70 291	0.67 292	0.95 383	0.75 380	0.55 360	0.53 213	0.54 419	0.23 446	0.17 425	0.19 324	0.17 329	0.19 353	0.20 404
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 431	0.25 370	0.61 418	0.43 365	0.34 460	1.07 523	0.39 377	0.87 365	0.91 428	0.91 455	0.93 373	0.86 420	0.76 477	0.81 432	0.76 478	0.15 196	0.14 334	0.18 284	0.19 386	0.20 369	0.16 310

DSFCA	0.55 431	0.25 370	0.62 421	0.40 270	0.36 472	0.74 441	0.52 480	1.04 433	0.82 369	1.06 518	0.84 326	0.89 435	0.63 407	0.99 499	0.58 429	0.25 469	0.21 479	0.21 396	0.21 434	0.21 393	0.19 381

test_sample6	0.49 379	0.26 389	0.50 361	0.37 173	0.22 158	0.63 396	0.40 388	1.12 468	0.83 374	0.80 369	1.03 424	0.66 332	0.55 360	0.67 357	0.46 379	0.22 429	0.16 402	0.22 411	0.22 452	0.23 432	0.21 422

test_sample5	0.47 349	0.26 389	0.49 348	0.36 156	0.22 158	0.64 403	0.39 377	1.13 470	0.81 364	0.77 359	0.94 374	0.64 314	0.54 354	0.65 338	0.43 344	0.21 403	0.16 402	0.22 411	0.20 411	0.22 415	0.20 404

test_sample4	0.47 349	0.26 389	0.50 361	0.35 136	0.22 158	0.69 422	0.38 354	1.15 483	0.81 364	0.78 363	0.82 315	0.62 305	0.53 342	0.63 317	0.44 360	0.21 403	0.15 366	0.21 396	0.19 386	0.21 393	0.19 381

DualNet	0.48 361	0.26 389	0.49 348	0.36 156	0.22 158	0.64 403	0.39 377	1.13 470	0.81 364	0.80 369	1.03 424	0.64 314	0.54 354	0.65 338	0.43 344	0.21 403	0.16 402	0.22 411	0.20 411	0.22 415	0.20 404

ffm	0.44 313	0.26 389	0.49 348	0.37 173	0.25 259	0.55 334	0.37 332	0.68 260	1.04 489	0.73 339	0.96 387	0.71 352	0.53 342	0.57 249	0.25 124	0.16 255	0.10 63	0.25 463	0.21 434	0.16 260	0.16 310

ff1	0.49 379	0.26 389	0.49 348	0.37 173	0.25 259	0.55 334	0.37 332	0.68 260	1.04 489	0.73 339	0.96 387	0.71 352	0.53 342	1.01 503	0.88 507	0.16 255	0.10 63	0.25 463	0.21 434	0.16 260	0.16 310

mmx	0.53 417	0.26 389	0.49 348	0.37 173	0.25 259	0.55 334	0.37 332	1.16 490	1.03 483	0.73 339	0.96 387	0.71 352	0.53 342	1.01 503	0.88 507	0.20 386	0.15 366	0.25 463	0.21 434	0.22 415	0.20 404

xxx	0.53 417	0.26 389	0.49 348	0.37 173	0.25 259	0.55 334	0.37 332	1.16 490	1.03 483	0.73 339	0.96 387	0.71 352	0.53 342	1.01 503	0.88 507	0.20 386	0.15 366	0.25 463	0.21 434	0.22 415	0.20 404

iinet-f	0.67 481	0.26 389	2.15 592	0.39 232	0.31 424	1.19 545	0.56 499	0.84 351	0.84 379	0.80 369	1.17 482	1.05 483	0.84 507	0.71 384	1.21 555	0.20 386	0.18 443	0.17 236	0.15 247	0.20 369	0.20 404

qqq	0.40 278	0.26 389	0.44 275	0.36 156	0.22 158	0.46 291	0.36 317	0.85 354	0.54 229	0.56 227	0.69 249	0.65 327	0.53 342	0.55 225	0.45 369	0.17 297	0.16 402	0.20 354	0.19 386	0.18 319	0.17 330

psm_up	0.55 431	0.26 389	0.47 316	0.49 459	0.32 440	0.65 411	0.56 499	1.04 433	0.82 369	0.82 391	0.88 355	1.01 470	0.94 531	0.74 402	0.61 441	0.21 403	0.25 513	0.26 482	0.23 468	0.21 393	0.20 404

UNet	0.54 429	0.26 389	0.66 448	0.44 384	0.40 499	0.99 509	0.41 403	0.98 408	0.75 320	0.83 403	0.89 359	1.04 479	0.72 465	0.73 395	0.62 444	0.19 363	0.14 334	0.20 354	0.17 329	0.20 369	0.17 330

DMCA	0.45 323	0.26 389	0.50 361	0.38 203	0.28 358	0.51 311	0.34 271	0.93 386	0.68 283	0.75 346	0.83 321	0.79 396	0.53 342	0.51 197	0.54 419	0.21 403	0.16 402	0.21 396	0.16 279	0.19 353	0.21 422

UCFNet_RVC	0.49 379	0.26 389	0.35 155	0.39 232	0.26 303	0.64 403	0.36 317	1.15 483	0.84 379	0.67 292	0.88 355	0.88 431	0.59 385	0.58 269	0.45 369	0.24 458	0.17 425	0.27 495	0.27 514	0.25 455	0.23 447

HITNet	0.41 289	0.26 389	0.45 287	0.33 84	0.17 25	0.63 396	0.30 201	0.93 386	0.64 267	0.71 320	0.82 315	0.64 314	0.52 338	0.59 284	0.43 344	0.14 126	0.10 63	0.15 168	0.13 189	0.19 353	0.12 153
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	0.70 488	0.26 389	0.68 457	0.44 384	0.31 424	1.14 536	0.51 477	1.23 520	1.23 535	0.81 382	1.05 434	1.50 558	0.85 508	1.82 582	1.03 538	0.19 363	0.15 366	0.18 284	0.16 279	0.24 445	0.23 447

DN-CSS_ROB	0.43 306	0.26 389	0.62 421	0.40 270	0.29 385	0.44 276	0.27 156	0.77 326	0.75 320	0.72 332	1.09 450	0.48 227	0.43 287	0.69 373	0.37 309	0.15 196	0.12 224	0.21 396	0.19 386	0.18 319	0.16 310

DCVSM-stereo	0.49 379	0.27 406	0.53 387	0.39 232	0.29 385	0.51 311	0.26 140	0.75 316	0.75 320	1.11 531	0.75 270	1.05 483	0.72 465	0.60 290	0.47 386	0.20 386	0.19 457	0.24 450	0.20 411	0.25 455	0.30 502

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 184	0.27 406	0.45 287	0.36 156	0.25 259	0.48 299	0.30 201	0.58 182	0.90 421	0.42 178	0.36 129	0.30 101	0.29 176	0.49 183	0.30 216	0.16 255	0.14 334	0.18 284	0.15 247	0.18 319	0.15 264

mmm	0.44 313	0.27 406	0.46 304	0.38 203	0.24 227	0.61 379	0.35 295	0.94 391	0.53 225	0.72 332	1.05 434	0.63 307	0.50 331	0.57 249	0.45 369	0.18 331	0.15 366	0.23 433	0.20 411	0.20 369	0.18 348

LL-Strereo	0.57 449	0.27 406	0.68 457	0.48 444	0.34 460	0.39 239	0.48 451	0.94 391	0.97 456	0.83 403	0.78 291	1.10 499	1.18 559	1.33 552	0.49 392	0.17 297	0.14 334	0.22 411	0.19 386	0.16 260	0.17 330

CASS	0.45 323	0.27 406	0.42 252	0.48 444	0.22 158	0.61 379	0.34 271	0.97 405	0.62 249	0.71 320	0.85 336	0.61 299	0.55 360	0.57 249	0.41 335	0.29 506	0.16 402	0.22 411	0.18 356	0.22 415	0.28 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 379	0.27 406	0.75 489	0.40 270	0.27 334	0.64 403	0.49 457	0.84 351	0.77 335	0.60 238	0.83 321	0.88 431	0.66 431	0.70 379	0.56 426	0.16 255	0.17 425	0.21 396	0.20 411	0.21 393	0.19 381

CRFU-Net	0.57 449	0.27 406	0.57 406	0.46 428	0.30 402	1.20 546	0.52 480	1.10 456	0.56 240	1.00 495	0.98 401	1.06 485	0.79 491	0.81 432	0.71 470	0.21 403	0.19 457	0.18 284	0.16 279	0.18 319	0.19 381

CSP-Net	0.56 442	0.27 406	0.49 348	0.41 304	0.28 358	1.22 548	0.50 462	1.23 520	0.72 303	0.95 477	0.95 383	0.89 435	0.62 401	0.83 443	0.62 444	0.26 479	0.17 425	0.17 236	0.17 329	0.18 319	0.17 330

PSMNet-ADL	0.48 361	0.27 406	0.40 221	0.48 444	0.30 402	0.68 420	0.37 332	0.90 377	0.80 356	0.61 246	0.80 304	0.92 447	0.62 401	0.72 389	0.63 447	0.23 446	0.18 443	0.18 284	0.20 411	0.22 415	0.20 404

TRStereo	0.37 235	0.27 406	0.59 411	0.47 437	0.41 506	0.29 120	0.30 201	0.84 351	0.59 245	0.52 215	0.41 144	0.52 244	0.26 137	0.73 395	0.27 172	0.17 297	0.12 224	0.19 324	0.19 386	0.13 121	0.11 106

ADLNet	0.55 431	0.27 406	0.51 374	0.44 384	0.35 467	0.78 457	0.46 436	1.08 450	0.86 392	0.99 490	0.98 401	0.92 447	0.63 407	0.69 373	0.81 488	0.22 429	0.16 402	0.22 411	0.22 452	0.21 393	0.21 422

hitnet-ft	0.55 431	0.27 406	0.39 209	0.41 304	0.28 358	0.78 457	0.40 388	0.92 384	0.90 421	0.82 391	1.01 411	1.13 509	0.70 457	0.78 423	0.67 458	0.28 499	0.20 469	0.28 503	0.22 452	0.29 481	0.26 469

iResNetv2_ROB	0.52 411	0.27 406	0.69 463	0.38 203	0.25 259	0.62 387	0.35 295	1.17 495	1.01 475	0.99 490	1.06 440	0.88 431	0.67 434	0.66 346	0.39 324	0.19 363	0.13 299	0.15 168	0.11 124	0.18 319	0.16 310

MDST_ROB	0.91 533	0.27 406	0.85 507	0.63 553	0.41 506	2.53 594	0.71 545	1.60 582	1.13 517	2.83 607	1.73 557	0.97 458	0.69 444	1.61 570	0.73 473	0.25 469	0.22 487	0.32 526	0.28 520	0.25 455	0.24 455

FACV-RUCA	0.43 306	0.28 420	0.47 316	0.45 407	0.33 451	0.58 358	0.34 271	0.82 345	0.73 310	0.57 230	0.84 326	0.47 222	0.50 331	0.54 220	0.39 324	0.22 429	0.15 366	0.35 535	0.16 279	0.28 477	0.21 422

rvit_0105_6	0.38 250	0.28 420	0.64 436	0.50 473	0.30 402	0.39 239	0.38 354	0.51 148	0.67 278	0.40 169	0.45 155	0.50 236	0.41 279	0.54 220	0.36 293	0.27 489	0.26 519	0.24 450	0.21 434	0.22 415	0.16 310

rvit_stereo_0081_aga	0.31 161	0.28 420	0.44 275	0.42 344	0.29 385	0.34 192	0.31 227	0.44 120	0.40 171	0.39 163	0.44 151	0.40 178	0.32 207	0.42 122	0.29 210	0.23 446	0.17 425	0.19 324	0.16 279	0.20 369	0.15 264

ITSA-stereo	0.53 417	0.28 420	0.52 379	0.40 270	0.23 198	0.56 347	0.34 271	1.24 527	1.24 537	0.80 369	0.81 311	0.72 361	0.58 378	0.82 435	0.65 452	0.21 403	0.17 425	0.23 433	0.21 434	0.22 415	0.26 469

StereoVision	0.42 296	0.28 420	0.45 287	0.49 459	0.28 358	0.38 231	0.38 354	0.72 296	0.62 249	0.44 184	1.14 469	0.54 252	0.39 267	0.56 236	0.34 260	0.21 403	0.24 505	0.25 463	0.24 484	0.26 462	0.16 310

ssnet_v2	0.58 456	0.28 420	0.56 402	0.43 365	0.29 385	0.95 499	0.59 506	1.13 470	0.99 465	0.93 467	0.80 304	0.99 463	0.64 418	0.82 435	0.94 523	0.25 469	0.22 487	0.23 433	0.24 484	0.20 369	0.19 381

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 471	0.28 420	0.99 527	0.40 270	0.30 402	1.03 516	0.56 499	1.10 456	0.99 465	0.97 483	1.22 490	1.06 485	0.69 444	1.07 516	0.95 526	0.19 363	0.11 162	0.16 196	0.13 189	0.22 415	0.21 422

pcwnet_v2	0.58 456	0.28 420	0.84 506	0.45 407	0.35 467	0.61 379	0.35 295	1.27 535	1.21 532	0.99 490	1.27 500	0.72 361	0.58 378	0.67 357	0.48 390	0.27 489	0.21 479	0.24 450	0.23 468	0.29 481	0.29 493

sCroCo_RVC	0.35 200	0.28 420	0.69 463	0.51 489	0.39 494	0.41 258	0.31 227	0.49 138	0.45 200	0.31 107	0.48 168	0.38 161	0.32 207	0.46 161	0.32 233	0.21 403	0.22 487	0.19 324	0.19 386	0.21 393	0.20 404

HGLStereo	0.56 442	0.28 420	0.57 406	0.50 473	0.37 479	0.80 463	0.45 432	1.02 426	0.78 345	0.86 421	1.14 469	0.89 435	0.82 500	0.76 412	0.73 473	0.21 403	0.20 469	0.19 324	0.18 356	0.19 353	0.21 422

DLCB_ROB	0.58 456	0.28 420	0.47 316	0.49 459	0.32 440	0.77 453	0.50 462	0.99 410	0.92 433	1.04 512	1.14 469	1.21 516	0.69 444	0.88 465	0.69 462	0.20 386	0.20 469	0.22 411	0.22 452	0.21 393	0.18 348

SGM_RVC	0.97 539	0.28 420	0.41 231	0.39 232	0.22 158	1.55 571	0.73 549	1.51 574	1.25 543	2.25 597	1.92 567	2.58 592	1.56 582	2.02 591	1.19 554	0.27 489	0.27 528	0.27 495	0.25 493	0.25 455	0.25 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 323	0.29 432	0.80 503	0.42 344	0.32 440	0.53 323	0.35 295	0.78 332	0.89 418	0.66 289	0.75 270	0.48 227	0.39 267	0.74 402	0.60 437	0.15 196	0.13 299	0.19 324	0.18 356	0.20 369	0.17 330

rvit_0105_4	0.41 289	0.29 432	0.71 472	0.50 473	0.29 385	0.41 258	0.41 403	0.55 169	0.73 310	0.45 187	0.48 168	0.55 257	0.44 297	0.57 249	0.36 293	0.28 499	0.26 519	0.25 463	0.22 452	0.23 432	0.18 348

test_sample7	0.52 411	0.29 432	0.50 361	0.36 156	0.27 334	0.62 387	0.41 403	1.06 442	0.88 405	0.92 463	0.86 339	0.85 415	0.69 444	0.68 367	0.50 394	0.26 479	0.20 469	0.27 495	0.26 507	0.27 473	0.24 455

NINENet	0.50 395	0.29 432	0.51 374	0.45 407	0.32 440	0.70 427	0.34 271	1.10 456	0.88 405	0.80 369	0.94 374	0.65 327	0.49 320	0.73 395	0.51 404	0.22 429	0.20 469	0.25 463	0.18 356	0.22 415	0.21 422

GEStereo_RVC	0.55 431	0.29 432	0.63 431	0.49 459	0.31 424	0.70 427	0.54 489	1.22 515	0.92 433	0.82 391	0.85 336	0.85 415	0.63 407	0.90 473	0.65 452	0.24 458	0.16 402	0.19 324	0.16 279	0.21 393	0.22 440

RAFT + AFF	0.53 417	0.29 432	0.75 489	0.51 489	0.32 440	0.63 396	0.60 508	1.00 414	0.91 428	0.78 363	0.87 347	0.83 409	0.58 378	0.80 429	0.47 386	0.17 297	0.20 469	0.23 433	0.22 452	0.18 319	0.18 348

CFNet	0.51 402	0.29 432	0.46 304	0.41 304	0.27 334	0.70 427	0.32 248	1.13 470	1.00 471	0.72 332	1.07 443	0.85 415	0.60 389	0.76 412	0.52 411	0.19 363	0.14 334	0.23 433	0.23 468	0.21 393	0.16 310

iResNet	0.49 379	0.29 432	0.79 501	0.42 344	0.21 134	0.61 379	0.40 388	0.82 345	0.99 465	0.87 429	1.12 457	0.69 344	0.53 342	0.78 423	0.51 404	0.15 196	0.11 162	0.14 126	0.12 155	0.17 295	0.15 264

pmcnn	1.23 569	0.29 432	0.96 523	0.40 270	0.23 198	0.95 499	0.69 534	1.16 490	1.28 549	1.67 577	2.33 578	11.15 629	0.86 510	0.93 489	0.88 507	0.15 196	0.12 224	0.12 55	0.10 88	0.15 216	0.15 264

DDVS	0.52 411	0.30 441	0.56 402	0.41 304	0.31 424	0.71 432	0.34 271	0.91 382	0.67 278	0.85 414	0.89 359	1.12 503	0.46 307	0.86 460	0.60 437	0.22 429	0.16 402	0.22 411	0.18 356	0.25 455	0.26 469

fast-acv-ft	0.64 472	0.30 441	0.73 480	0.45 407	0.34 460	1.17 542	0.49 457	0.86 358	0.98 460	1.02 503	1.36 515	1.29 526	0.85 508	0.76 412	0.81 488	0.21 403	0.23 497	0.23 433	0.23 468	0.21 393	0.20 404

LMCR-Stereo	0.53 417	0.30 441	0.53 387	0.58 536	0.30 402	0.83 479	0.36 317	1.19 500	0.76 328	0.88 439	1.04 430	0.56 260	0.62 401	0.82 435	0.67 458	0.19 363	0.15 366	0.19 324	0.14 220	0.23 432	0.17 330

DMCA-RVC	0.51 402	0.30 441	0.59 411	0.50 473	0.32 440	0.54 329	0.38 354	0.86 358	0.68 283	0.94 470	0.86 339	0.91 442	0.68 440	0.70 379	0.59 434	0.23 446	0.18 443	0.31 520	0.23 468	0.26 462	0.19 381

NVstereo2D	0.60 466	0.30 441	0.75 489	0.48 444	0.43 518	0.89 488	0.48 451	1.05 438	1.15 521	0.66 289	0.86 339	0.88 431	0.70 457	0.99 499	0.65 452	0.32 527	0.15 366	0.28 503	0.20 411	0.40 537	0.36 533

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 97	0.31 446	0.24 13	0.51 489	0.19 63	0.29 120	0.22 85	0.40 81	0.37 152	0.26 70	0.24 47	0.24 62	0.31 202	0.44 142	0.22 58	0.14 126	0.09 25	0.12 55	0.09 10	0.14 166	0.10 59

rvit_0105_5	0.42 296	0.31 446	0.73 480	0.50 473	0.29 385	0.44 276	0.42 413	0.61 203	0.74 317	0.51 209	0.51 185	0.60 294	0.47 311	0.57 249	0.38 318	0.27 489	0.25 513	0.25 463	0.23 468	0.22 415	0.18 348

TestStereo	0.38 250	0.31 446	0.40 221	0.45 407	0.20 103	0.40 243	0.37 332	0.66 240	0.65 272	0.53 218	0.78 291	0.47 222	0.40 273	0.55 225	0.37 309	0.18 331	0.13 299	0.20 354	0.15 247	0.22 415	0.13 196

stereogan	0.80 511	0.31 446	0.71 472	0.59 540	0.50 545	1.72 582	0.48 451	1.35 550	1.37 556	1.00 495	1.46 539	1.56 564	0.95 534	1.29 548	0.84 493	0.28 499	0.29 537	0.29 511	0.25 493	0.38 534	0.38 544

BEATNet_4x	0.46 333	0.32 450	0.56 402	0.37 173	0.19 63	0.63 396	0.35 295	1.01 423	0.72 303	0.77 359	0.83 321	0.70 348	0.59 385	0.68 367	0.53 414	0.16 255	0.12 224	0.16 196	0.14 220	0.24 445	0.16 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 417	0.32 450	0.64 436	0.44 384	0.30 402	0.66 414	0.44 429	1.04 433	0.88 405	0.91 455	0.91 366	0.99 463	0.60 389	0.68 367	0.60 437	0.21 403	0.17 425	0.22 411	0.22 452	0.21 393	0.21 422
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	0.57 449	0.32 450	0.54 391	0.45 407	0.27 334	0.57 352	0.48 451	1.00 414	1.28 549	0.86 421	1.33 513	0.87 426	0.58 378	1.07 516	0.75 477	0.18 331	0.12 224	0.15 168	0.13 189	0.18 319	0.18 348

AdaStereo	0.50 395	0.32 450	0.47 316	0.48 444	0.25 259	0.67 418	0.32 248	1.17 495	0.88 405	0.75 346	0.99 406	0.75 380	0.49 320	0.67 357	0.46 379	0.27 489	0.12 224	0.28 503	0.18 356	0.23 432	0.18 348
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	4.04 615	0.32 450	0.46 304	0.43 365	0.27 334	7.50 623	1.45 608	3.84 618	4.24 618	8.19 629	6.76 627	19.00 637	9.08 626	10.74 630	6.62 620	0.31 516	0.33 561	0.32 526	0.32 541	0.29 481	0.29 493

StereoDRNet-Refined	0.58 456	0.32 450	0.54 391	0.46 428	0.30 402	0.96 502	0.40 388	1.00 414	0.94 446	1.12 532	1.08 446	0.96 456	0.67 434	0.90 473	0.89 517	0.17 297	0.13 299	0.22 411	0.21 434	0.20 369	0.19 381
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 476	0.32 450	0.66 448	0.50 473	0.39 494	1.15 538	0.61 513	1.49 570	1.01 475	1.12 532	1.08 446	1.06 485	0.69 444	0.77 419	0.94 523	0.23 446	0.17 425	0.26 482	0.25 493	0.25 455	0.21 422

SGM-Forest	0.62 469	0.32 450	0.39 209	0.43 365	0.30 402	1.02 513	0.55 493	1.09 454	1.05 493	1.06 518	1.18 484	1.10 499	0.67 434	0.88 465	0.62 444	0.31 516	0.33 561	0.33 531	0.30 528	0.30 490	0.28 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 498	0.33 458	0.75 489	0.49 459	0.37 479	0.71 432	0.59 506	1.36 553	1.30 551	1.03 511	1.40 524	1.59 567	1.15 555	0.87 462	0.86 498	0.28 499	0.28 532	0.28 503	0.23 468	0.28 477	0.38 544

FADNet-RVC-Resample	0.56 442	0.33 458	1.16 544	0.49 459	0.34 460	0.71 432	0.43 420	1.01 423	0.93 439	0.82 391	0.87 347	0.74 378	0.67 434	0.73 395	0.45 369	0.18 331	0.18 443	0.26 482	0.27 514	0.26 462	0.27 479

TDLM	0.57 449	0.33 458	0.49 348	0.51 489	0.30 402	0.66 414	0.73 549	1.03 430	1.01 475	0.82 391	1.10 452	0.84 413	0.70 457	0.86 460	0.58 429	0.28 499	0.17 425	0.25 463	0.22 452	0.26 462	0.19 381

CVANet_RVC	0.57 449	0.33 458	0.44 275	0.47 437	0.32 440	0.67 418	0.61 513	1.05 438	0.93 439	0.85 414	1.04 430	1.01 470	0.73 468	0.83 443	0.52 411	0.29 506	0.19 457	0.27 495	0.25 493	0.31 496	0.21 422

StereoDRNet	0.64 472	0.33 458	0.68 457	0.51 489	0.43 518	1.03 516	0.53 485	1.47 567	0.99 465	1.10 529	0.87 347	1.07 490	0.71 461	0.82 435	0.88 507	0.23 446	0.19 457	0.25 463	0.23 468	0.27 473	0.19 381

rvit_0105_3	0.47 349	0.34 463	0.77 499	0.54 518	0.31 424	0.49 304	0.47 443	0.63 217	0.79 354	0.65 276	0.59 219	0.64 314	0.50 331	0.65 338	0.39 324	0.29 506	0.27 528	0.29 511	0.28 520	0.21 393	0.20 404

ACV-stereo	0.62 469	0.34 463	1.00 528	0.43 365	0.31 424	1.20 546	0.40 388	0.75 316	0.83 374	0.64 267	0.77 280	2.10 582	1.03 544	0.81 432	0.64 450	0.21 403	0.17 425	0.18 284	0.18 356	0.21 393	0.21 422

SACVNet	0.58 456	0.34 463	0.55 396	0.55 525	0.36 472	0.63 396	0.48 451	1.13 470	0.77 335	1.02 503	1.06 440	1.02 475	0.74 470	0.90 473	0.51 404	0.27 489	0.21 479	0.25 463	0.24 484	0.29 481	0.36 533

Anonymous3	0.46 333	0.34 463	0.86 512	0.50 473	0.37 479	0.81 468	0.50 462	0.72 296	0.65 272	0.51 209	0.65 234	0.45 211	0.45 302	0.64 331	0.38 318	0.24 458	0.24 505	0.22 411	0.21 434	0.23 432	0.23 447

HCRNet	0.44 313	0.34 463	0.41 231	0.53 511	0.26 303	0.53 323	0.29 185	0.83 348	0.63 260	0.71 320	0.81 311	0.77 392	0.50 331	0.66 346	0.36 293	0.24 458	0.16 402	0.24 450	0.20 411	0.21 393	0.18 348

DeepPruner_ROB	0.53 417	0.34 463	0.59 411	0.41 304	0.30 402	0.50 307	0.43 420	1.19 500	0.70 291	0.85 414	1.05 434	0.86 420	0.55 360	0.84 448	0.51 404	0.29 506	0.23 497	0.22 411	0.22 452	0.26 462	0.25 463

S-Stereo	0.74 499	0.35 469	0.96 523	0.56 528	0.45 529	0.82 476	0.60 508	1.24 527	1.60 578	0.96 478	1.41 526	1.12 503	0.94 531	0.80 429	1.04 541	0.26 479	0.31 550	0.28 503	0.25 493	0.32 502	0.47 570

ADCP+	1.06 553	0.35 469	1.51 579	0.49 459	0.51 549	1.45 566	0.55 493	1.25 531	1.03 483	1.16 536	1.15 475	1.10 499	1.07 549	1.56 567	6.75 621	0.19 363	0.16 402	0.23 433	0.21 434	0.28 477	0.21 422

RYNet	0.72 496	0.35 469	0.64 436	0.53 511	0.67 574	1.31 555	0.67 524	1.20 505	1.18 526	1.05 514	0.87 347	1.27 523	0.93 530	0.93 489	1.27 560	0.22 429	0.16 402	0.26 482	0.23 468	0.40 537	0.39 546

XPNet_ROB	0.70 488	0.35 469	0.68 457	0.52 501	0.40 499	0.79 460	0.85 566	1.16 490	0.94 446	1.33 556	1.15 475	1.38 545	0.83 505	1.03 510	0.90 519	0.32 527	0.25 513	0.26 482	0.24 484	0.31 496	0.28 486

CBMV	0.64 472	0.35 469	0.41 231	0.42 344	0.25 259	1.01 511	0.77 553	1.13 470	1.09 511	1.17 537	1.22 490	1.04 479	0.75 474	0.88 465	0.63 447	0.28 499	0.30 541	0.34 533	0.30 528	0.26 462	0.26 469
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	0.66 476	0.36 474	1.30 561	0.39 232	0.26 303	0.57 352	0.63 516	0.80 339	1.03 483	0.80 369	1.43 531	0.91 442	0.76 477	1.08 519	1.87 583	0.16 255	0.12 224	0.17 236	0.14 220	0.20 369	0.16 310

DualNet (step1)	0.57 449	0.36 474	0.72 477	0.38 203	0.30 402	0.71 432	0.43 420	1.06 442	0.88 405	0.92 463	0.86 339	0.85 415	0.69 444	0.68 367	0.50 394	0.41 561	0.20 469	0.40 553	0.41 565	0.36 525	0.33 519

test_sample9	1.05 552	0.36 474	0.72 477	0.38 203	0.30 402	0.71 432	0.43 420	1.06 442	0.88 405	0.92 463	0.86 339	0.85 415	0.69 444	1.20 535	1.36 563	0.41 561	8.41 631	0.40 553	0.41 565	0.36 525	0.33 519

test_sample8	1.25 571	0.36 474	0.72 477	0.38 203	0.30 402	0.71 432	0.43 420	1.13 470	0.75 320	1.50 564	0.95 383	3.29 603	1.59 584	1.20 535	1.36 563	0.41 561	8.41 631	0.40 553	0.41 565	0.36 525	0.33 519

GwcNet	0.69 486	0.36 474	1.10 538	0.51 489	0.42 512	1.08 527	0.50 462	1.21 507	1.16 522	1.00 495	1.37 518	1.06 485	0.79 491	0.92 483	0.94 523	0.25 469	0.24 505	0.24 450	0.22 452	0.23 432	0.26 469

RP	0.76 501	0.36 474	0.63 431	0.66 562	0.58 567	0.80 463	0.55 493	1.14 479	1.22 534	0.97 483	1.65 551	1.43 551	1.32 569	1.01 503	0.84 493	0.33 535	0.30 541	0.36 540	0.30 528	0.34 515	0.34 526

WCMA_ROB	1.14 561	0.36 474	0.76 494	0.49 459	0.44 525	1.23 550	0.67 524	1.11 462	1.23 535	2.84 608	3.95 613	3.28 602	1.83 594	1.25 544	0.99 533	0.44 565	0.34 563	0.34 533	0.37 551	0.41 543	0.40 549

rvit_stereo_0075_2	0.47 349	0.37 481	0.70 467	0.53 511	0.46 536	0.43 268	0.36 317	0.81 343	0.67 278	0.55 224	0.74 268	0.59 288	0.43 287	0.63 317	0.43 344	0.32 527	0.23 497	0.35 535	0.25 493	0.30 490	0.25 463

SDNR	0.86 524	0.37 481	1.47 577	0.40 270	0.38 488	3.38 611	0.33 258	0.90 377	0.98 460	0.99 490	2.09 575	0.59 288	0.71 461	1.29 548	0.70 465	0.51 577	0.56 594	0.36 540	0.26 507	0.43 547	0.46 565

GMStereo	0.39 266	0.37 481	0.54 391	0.40 270	0.26 303	0.42 265	0.36 317	0.59 187	1.04 489	0.55 224	0.51 185	0.37 153	0.35 230	0.54 220	0.41 335	0.19 363	0.13 299	0.16 196	0.17 329	0.24 445	0.18 348
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 492	0.37 481	0.89 516	0.56 528	0.45 529	1.18 544	0.68 529	1.41 561	0.85 387	0.81 382	1.15 475	1.04 479	0.81 496	1.10 523	1.17 552	0.26 479	0.28 532	0.32 526	0.31 535	0.29 481	0.30 502

FADNet_RVC	0.55 431	0.37 481	1.17 548	0.44 384	0.31 424	0.56 347	0.34 271	1.06 442	0.88 405	0.67 292	0.90 363	0.61 299	0.65 424	0.93 489	0.70 465	0.21 403	0.18 443	0.26 482	0.23 468	0.31 496	0.28 486

STTStereo	0.55 431	0.37 481	0.76 494	0.44 384	0.31 424	0.60 377	0.44 429	0.96 402	0.86 392	0.99 490	0.90 363	0.96 456	0.58 378	0.71 384	0.61 441	0.25 469	0.23 497	0.26 482	0.32 541	0.24 445	0.23 447

SuperB	1.04 548	0.37 481	4.81 612	0.43 365	0.31 424	0.99 509	0.46 436	1.02 426	2.09 591	1.09 527	1.09 450	0.75 380	0.81 496	1.06 513	1.76 576	0.19 363	0.15 366	0.17 236	0.15 247	2.82 621	0.26 469

GANet	0.70 488	0.37 481	0.55 396	0.51 489	0.34 460	0.94 496	0.96 575	1.08 450	0.94 446	1.04 512	1.98 570	1.13 509	0.88 517	1.12 526	0.66 455	0.25 469	0.26 519	0.27 495	0.22 452	0.31 496	0.22 440

CBMV_ROB	0.59 463	0.37 481	0.38 190	0.39 232	0.28 358	0.74 441	0.28 175	1.00 414	0.98 460	0.94 470	1.25 497	0.81 407	0.78 489	0.87 462	0.50 394	0.36 550	0.37 568	0.43 559	0.40 560	0.33 509	0.30 502

PSMNet_ROB	0.64 472	0.37 481	0.65 442	0.56 528	0.42 512	0.97 504	0.83 560	1.21 507	0.92 433	0.79 367	1.02 420	1.08 492	0.63 407	0.82 435	0.91 521	0.29 506	0.20 469	0.31 520	0.31 535	0.26 462	0.23 447

MSAF-DinoV2	1.04 548	0.38 491	1.32 564	0.54 518	0.29 385	0.89 488	0.72 547	1.52 577	1.24 537	1.05 514	1.41 526	2.98 595	1.49 578	2.74 607	2.83 600	0.22 429	0.14 334	0.20 354	0.22 452	0.32 502	0.32 514

YMNet	0.66 476	0.38 491	0.90 517	0.52 501	0.46 536	1.08 527	0.49 457	1.00 414	0.77 335	1.18 539	1.29 506	1.12 503	0.74 470	0.85 455	0.86 498	0.27 489	0.31 550	0.25 463	0.25 493	0.24 445	0.23 447

YMNet_1	0.66 476	0.38 491	0.90 517	0.52 501	0.46 536	1.08 527	0.49 457	1.00 414	0.77 335	1.18 539	1.29 506	1.12 503	0.74 470	0.85 455	0.86 498	0.27 489	0.31 550	0.25 463	0.25 493	0.24 445	0.23 447

dd	0.43 306	0.38 491	0.55 396	0.44 384	0.25 259	0.47 296	0.38 354	0.70 283	1.05 493	0.59 234	0.65 234	0.42 194	0.39 267	0.66 346	0.50 394	0.24 458	0.15 366	0.21 396	0.15 247	0.22 415	0.18 348

edge stereo	0.76 501	0.38 491	0.74 485	0.52 501	0.43 518	0.80 463	0.53 485	1.28 537	1.06 500	1.28 552	1.38 523	1.81 572	1.11 552	1.08 519	0.85 497	0.33 535	0.32 555	0.41 557	0.28 520	0.32 502	0.36 533

Nwc_Net	0.78 507	0.38 491	0.73 480	0.60 546	0.55 559	1.05 521	0.55 493	1.67 588	1.05 493	0.88 439	1.86 566	1.40 548	1.09 550	1.10 523	0.87 504	0.30 513	0.25 513	0.36 540	0.38 554	0.29 481	0.29 493

ADCL	1.04 548	0.38 491	1.35 567	0.50 473	0.39 494	1.61 575	0.89 568	1.29 538	1.39 559	1.29 553	1.50 541	1.24 519	1.24 564	1.37 560	4.87 614	0.21 403	0.19 457	0.25 463	0.25 493	0.29 481	0.27 479

TCMNet	0.66 476	0.39 498	0.98 526	0.59 540	0.61 570	0.96 502	0.55 493	1.05 438	0.90 421	0.84 410	1.14 469	0.89 435	0.65 424	0.85 455	1.01 537	0.26 479	0.26 519	0.31 520	0.28 520	0.32 502	0.29 493

sAnonymous2	0.40 278	0.39 498	0.85 507	0.48 444	0.37 479	0.40 243	0.46 436	0.57 176	0.52 222	0.38 155	0.46 160	0.35 140	0.42 281	0.43 131	0.30 216	0.19 363	0.14 334	0.18 284	0.17 329	0.57 575	0.44 560

CroCo_RVC	0.40 278	0.39 498	0.85 507	0.48 444	0.37 479	0.40 243	0.46 436	0.57 176	0.52 222	0.38 155	0.46 160	0.35 140	0.42 281	0.43 131	0.30 216	0.19 363	0.14 334	0.18 284	0.17 329	0.57 575	0.44 560

AF-Net	0.81 514	0.39 498	0.68 457	0.64 554	0.54 557	0.91 491	0.51 477	1.61 584	1.31 552	0.96 478	2.02 572	1.46 552	1.26 567	1.11 525	0.99 533	0.32 527	0.24 505	0.39 550	0.27 514	0.30 490	0.25 463

NOSS_ROB	0.57 449	0.39 498	0.39 209	0.44 384	0.30 402	0.73 440	0.54 489	1.03 430	1.08 509	0.67 292	0.87 347	0.76 386	0.57 369	0.77 419	0.47 386	0.38 554	0.38 570	0.44 561	0.42 569	0.37 530	0.34 526

rvit_105_1	0.54 429	0.40 503	0.76 494	0.58 536	0.37 479	0.59 371	0.68 529	0.70 283	0.94 446	0.82 391	0.69 249	0.73 372	0.58 378	0.78 423	0.54 419	0.32 527	0.29 537	0.31 520	0.34 546	0.23 432	0.20 404

Wz-Net-MNSev	0.76 501	0.40 503	1.34 566	0.50 473	0.40 499	1.44 565	0.83 560	1.15 483	1.16 522	1.25 551	1.20 489	1.13 509	0.81 496	1.16 530	1.00 536	0.22 429	0.19 457	0.24 450	0.23 468	0.28 477	0.26 469

NCC-stereo	0.78 507	0.40 503	0.76 494	0.61 548	0.67 574	0.81 468	0.69 534	1.54 579	1.11 513	0.90 450	1.36 515	1.33 537	1.16 556	1.19 533	0.88 507	0.31 516	0.30 541	0.37 545	0.48 579	0.33 509	0.33 519

Abc-Net	0.78 507	0.40 503	0.76 494	0.61 548	0.67 574	0.81 468	0.69 534	1.54 579	1.11 513	0.90 450	1.36 515	1.33 537	1.16 556	1.19 533	0.88 507	0.31 516	0.30 541	0.37 545	0.48 579	0.33 509	0.33 519
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 496	0.41 507	0.65 442	0.64 554	0.44 525	0.98 508	1.20 590	1.11 462	1.00 471	0.98 488	0.96 387	1.49 557	0.87 513	0.90 473	0.79 483	0.31 516	0.26 519	0.39 550	0.39 558	0.32 502	0.32 514

SANet	1.07 555	0.41 507	1.06 533	0.48 444	0.30 402	1.41 561	0.94 573	1.42 562	3.36 611	1.58 568	2.43 582	2.33 588	1.70 589	1.34 554	1.07 543	0.28 499	0.24 505	0.26 482	0.23 468	0.34 515	0.30 502

FINET	0.67 481	0.42 509	1.00 528	0.46 428	0.43 518	0.83 479	0.89 568	1.08 450	1.50 568	0.87 429	1.14 469	0.71 352	0.68 440	0.92 483	0.70 465	0.36 550	0.30 541	0.26 482	0.24 484	0.35 520	0.33 519

DPSNet	0.99 541	0.42 509	1.88 588	0.53 511	0.41 506	1.59 574	1.26 596	2.21 600	1.43 562	1.10 529	1.11 453	1.46 552	1.95 598	1.34 554	1.26 558	0.34 541	0.25 513	0.25 463	0.21 434	0.46 555	0.37 538

w-ln-seven-2	0.76 501	0.43 511	2.32 594	0.52 501	0.38 488	0.90 490	0.65 520	1.11 462	1.12 516	1.19 541	1.28 502	1.09 495	0.99 539	1.07 516	0.87 504	0.20 386	0.19 457	0.23 433	0.22 452	0.26 462	0.22 440

ADCRef	0.80 511	0.43 511	1.32 564	0.50 473	0.45 529	1.07 523	0.51 477	1.07 446	0.98 460	1.17 537	1.42 528	0.87 426	0.91 520	0.85 455	3.19 602	0.18 331	0.16 402	0.23 433	0.23 468	0.22 415	0.21 422

PA-Net	0.67 481	0.43 511	0.83 505	0.50 473	0.53 554	0.94 496	0.68 529	1.10 456	1.14 520	0.80 369	0.88 355	0.87 426	0.77 484	1.02 508	0.88 507	0.24 458	0.41 577	0.29 511	0.44 570	0.26 462	0.34 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 499	0.43 511	0.69 463	0.54 518	0.40 499	1.01 511	0.95 574	1.21 507	1.07 506	1.22 547	1.12 457	1.56 564	0.79 491	1.04 512	0.86 498	0.33 535	0.22 487	0.35 535	0.30 528	0.35 520	0.31 510

MeshStereo	1.34 574	0.43 511	0.54 391	0.44 384	0.34 460	1.66 578	0.60 508	1.94 594	1.37 556	4.47 621	3.25 598	4.71 612	1.94 597	1.92 586	1.17 552	0.35 546	0.35 565	0.37 545	0.31 535	0.32 502	0.32 514
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	0.49 379	0.44 516	0.74 485	0.49 459	0.27 334	0.56 347	0.29 185	0.73 307	0.76 328	0.86 421	0.94 374	0.91 442	0.36 248	0.74 402	0.43 344	0.26 479	0.14 334	0.26 482	0.15 247	0.36 525	0.18 348

Anonymous_2	0.82 515	0.44 516	0.63 431	0.40 270	0.43 518	0.80 463	0.52 480	0.72 296	0.77 335	0.71 320	0.60 221	0.87 426	0.76 477	0.75 408	0.58 429	0.52 578	0.54 592	0.54 579	4.82 631	0.56 573	0.40 549

PS-NSSS	0.58 456	0.44 516	0.62 421	0.42 344	0.33 451	0.66 414	0.58 503	1.02 426	0.86 392	0.77 359	1.28 502	0.72 361	0.64 418	0.82 435	0.59 434	0.31 516	0.26 519	0.40 553	0.27 514	0.33 509	0.26 469

NaN_ROB	0.69 486	0.44 516	0.69 463	0.51 489	0.33 451	0.97 504	1.06 582	1.22 515	1.19 528	1.24 550	0.96 387	1.08 492	0.78 489	1.20 535	0.67 458	0.24 458	0.30 541	0.23 433	0.24 484	0.23 432	0.25 463

HBP-ISP	0.59 463	0.45 520	0.43 263	0.45 407	0.33 451	0.70 427	0.28 175	1.11 462	1.00 471	0.83 403	1.18 484	0.65 327	0.68 440	0.88 465	0.52 411	0.35 546	0.38 570	0.47 566	0.41 565	0.38 534	0.31 510

DANet	0.71 492	0.45 520	0.91 519	0.59 540	0.40 499	0.81 468	0.40 388	0.97 405	0.84 379	1.20 545	1.22 490	1.33 537	0.88 517	1.16 530	1.24 556	0.27 489	0.23 497	0.31 520	0.25 493	0.35 520	0.32 514
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	0.95 537	0.46 522	1.04 531	0.64 554	0.48 541	2.12 590	0.64 519	1.01 423	0.87 401	1.75 580	2.82 596	1.30 528	1.64 588	1.06 513	0.96 528	0.36 550	0.29 537	0.35 535	0.25 493	0.45 552	0.42 553

w-ln-seven	0.96 538	0.48 523	2.41 596	0.54 518	0.50 545	1.41 561	0.70 539	1.67 588	1.81 585	1.49 562	1.50 541	1.26 521	0.87 513	1.15 528	1.80 581	0.23 446	0.21 479	0.25 463	0.25 493	0.31 496	0.26 469

RTSC	0.87 525	0.48 523	1.23 554	0.52 501	0.37 479	1.13 535	0.50 462	1.34 547	1.79 584	1.51 565	1.24 495	1.12 503	0.81 496	1.62 571	2.16 589	0.25 469	0.19 457	0.23 433	0.24 484	0.30 490	0.31 510

ADCPNet	1.03 547	0.48 523	2.70 598	0.54 518	0.42 512	1.40 559	0.75 551	1.13 470	1.07 506	1.22 547	1.42 528	1.68 569	1.09 550	1.36 559	3.45 606	0.30 513	0.28 532	0.29 511	0.32 541	0.37 530	0.35 531

PDISCO_ROB	0.91 533	0.48 523	1.06 533	0.99 584	0.97 588	1.67 580	0.63 516	1.64 586	1.59 575	1.06 518	1.18 484	1.31 529	0.79 491	1.55 565	0.97 529	0.49 574	0.22 487	0.45 562	0.40 560	0.45 552	0.37 538

CSAN	0.83 521	0.49 527	0.77 499	0.60 546	0.41 506	1.14 536	1.06 582	1.19 500	1.46 566	1.32 554	1.43 531	1.37 544	1.19 561	1.27 547	0.86 498	0.39 556	0.31 550	0.36 540	0.37 551	0.35 520	0.34 526

ETE_ROB	0.70 488	0.49 527	0.73 480	0.56 528	0.36 472	0.79 460	0.87 567	1.14 479	0.93 439	1.19 541	1.18 484	1.39 546	0.82 500	0.99 499	0.80 485	0.26 479	0.21 479	0.31 520	0.26 507	0.33 509	0.34 526

MSMD_ROB	1.21 568	0.49 527	0.62 421	0.59 540	0.50 545	1.62 577	0.67 524	1.23 520	1.24 537	2.45 601	3.77 607	3.09 599	2.98 614	1.32 551	0.81 488	0.45 566	0.41 577	0.49 574	0.51 586	0.47 558	0.44 560

PWCDC_ROB	0.89 529	0.49 527	0.80 503	0.74 575	0.40 499	1.03 516	0.39 377	1.33 545	2.35 600	1.02 503	3.77 607	0.81 407	0.92 525	1.20 535	0.90 519	0.34 541	0.22 487	0.24 450	0.20 411	0.34 515	0.29 493

z-mn7	1.00 542	0.50 531	1.70 583	0.53 511	0.36 472	1.75 583	0.71 545	1.22 515	2.28 596	0.96 478	2.54 585	1.42 549	0.95 534	2.19 598	1.54 569	0.22 429	0.19 457	0.21 396	0.20 411	0.27 473	0.25 463

dad	0.58 456	0.50 531	0.64 436	0.43 365	0.30 402	0.59 371	0.36 317	0.78 332	1.25 543	1.01 500	1.17 482	1.15 513	0.53 342	0.68 367	0.50 394	0.35 546	0.23 497	0.37 545	0.21 434	0.29 481	0.20 404

SHD	0.93 536	0.50 531	1.18 549	0.59 540	0.46 536	0.97 504	0.48 451	1.70 590	2.15 592	1.58 568	1.37 518	1.42 549	1.19 561	1.31 550	1.60 571	0.31 516	0.26 519	0.32 526	0.33 544	0.40 537	0.42 553

FBW_ROB	0.88 527	0.50 531	0.85 507	0.55 525	0.40 499	1.17 542	0.78 555	1.50 571	1.37 556	1.33 556	1.27 500	1.48 556	1.00 542	2.57 606	0.98 532	0.25 469	0.32 555	0.45 562	0.30 528	0.34 515	0.28 486

FC-DCNN v2	1.65 589	0.51 535	0.65 442	0.61 548	0.49 543	1.61 575	0.70 539	1.75 592	1.56 574	4.74 625	4.91 622	6.46 623	3.31 616	1.91 585	1.11 546	0.46 568	0.42 579	0.47 566	0.46 571	0.48 559	0.46 565

Wz-Net-LNSev	0.71 492	0.51 535	1.36 571	0.50 473	0.41 506	1.15 538	0.69 534	1.21 507	1.07 506	1.02 503	1.12 457	1.08 492	0.87 513	0.89 471	0.89 517	0.24 458	0.22 487	0.21 396	0.19 386	0.26 462	0.26 469

Syn2CoEx	0.71 492	0.51 535	0.95 521	0.64 554	0.45 529	0.91 491	0.53 485	1.48 568	1.13 517	0.93 467	1.35 514	1.02 475	0.99 539	0.92 483	0.80 485	0.30 513	0.27 528	0.28 503	0.24 484	0.23 432	0.24 455

psmorigin	0.82 515	0.51 535	2.09 590	0.49 459	0.41 506	0.85 483	0.50 462	1.04 433	0.88 405	1.45 561	1.43 531	1.50 558	1.06 547	1.22 541	0.97 529	0.31 516	0.32 555	0.27 495	0.27 514	0.33 509	0.42 553

FADNet	0.61 468	0.51 535	1.10 538	0.45 407	0.44 525	0.65 411	0.41 403	1.19 500	1.05 493	0.70 313	0.84 326	0.98 462	0.66 431	0.82 435	0.50 394	0.29 506	0.30 541	0.27 495	0.30 528	0.46 555	0.35 531

MANE	4.13 616	0.51 535	0.64 436	0.66 562	0.56 562	6.89 622	0.99 578	7.55 626	12.04 626	6.68 628	8.57 629	10.69 628	9.45 627	7.59 627	6.39 619	0.49 574	0.43 584	0.48 571	0.98 608	0.49 561	0.48 573

FC-DCNN	1.59 585	0.51 535	0.66 448	0.61 548	0.49 543	1.56 572	0.70 539	1.66 587	1.53 570	4.64 622	4.62 620	5.85 619	3.34 618	1.84 583	1.11 546	0.46 568	0.42 579	0.47 566	0.46 571	0.48 559	0.46 565

ADCMid	1.14 561	0.52 542	2.23 593	0.53 511	0.43 518	1.07 523	0.75 551	1.23 520	1.05 493	2.15 593	1.44 534	1.50 558	1.43 575	1.56 567	5.01 615	0.26 479	0.24 505	0.29 511	0.31 535	0.37 530	0.33 519

DeepPrunerF	0.89 529	0.52 542	3.43 604	0.68 568	0.81 580	0.72 439	0.72 547	1.22 515	1.99 590	0.93 467	1.01 411	0.87 426	0.86 510	1.08 519	0.95 526	0.34 541	0.28 532	0.43 559	0.39 558	0.30 490	0.32 514

PWC_ROB	0.87 525	0.52 542	1.28 558	0.50 473	0.32 440	0.91 491	0.37 332	1.36 553	1.46 566	1.61 571	2.59 589	1.16 514	1.01 543	1.34 554	1.40 567	0.25 469	0.18 443	0.28 503	0.20 411	0.29 481	0.28 486

XX-TBD	0.32 167	0.53 545	0.26 44	0.51 489	0.20 103	0.37 218	0.24 119	0.40 81	0.73 310	0.54 222	0.69 249	0.31 110	0.25 120	0.32 38	0.27 172	0.16 255	0.10 63	0.12 55	0.09 10	0.13 121	0.11 106

FADNet-RVC	0.60 466	0.53 545	1.14 543	0.46 428	0.39 494	0.61 379	0.39 377	1.12 468	0.87 401	0.70 313	0.84 326	1.04 479	0.55 360	0.94 496	0.69 462	0.26 479	0.25 513	0.28 503	0.28 520	0.31 496	0.31 510

DGSMNet	0.76 501	0.55 547	1.29 560	0.58 536	0.62 571	0.94 496	0.70 539	1.26 533	1.11 513	0.83 403	1.24 495	1.00 466	0.71 461	1.03 510	0.81 488	0.34 541	0.29 537	0.41 557	0.40 560	0.57 575	0.55 582

FCDSN-DC	1.39 579	0.56 548	0.65 442	0.74 575	0.59 568	1.38 558	0.63 516	1.35 550	1.39 559	3.26 615	4.50 619	4.61 610	2.63 609	1.58 569	1.03 538	0.46 568	0.42 579	0.48 571	0.47 577	0.50 563	0.50 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 521	0.56 548	1.87 587	0.49 459	0.38 488	0.56 347	0.66 522	0.70 283	1.00 471	2.42 600	2.02 572	1.31 529	1.18 559	0.93 489	1.13 551	0.20 386	0.18 443	0.20 354	0.19 386	0.27 473	0.30 502

ccnet	0.82 515	0.57 550	0.75 489	0.54 518	0.59 568	1.09 530	0.66 522	1.38 556	0.94 446	1.12 532	1.44 534	1.29 526	0.92 525	0.95 498	1.24 556	0.49 574	0.42 579	0.50 576	0.47 577	0.51 564	0.46 565

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 546	0.57 550	1.51 579	0.67 565	0.50 545	2.57 595	1.66 611	1.20 505	1.43 562	1.38 558	1.57 548	1.33 537	0.92 525	1.64 574	0.88 507	0.37 553	0.39 574	0.46 565	0.60 591	0.41 543	0.40 549

WZ-Net	1.19 567	0.59 552	4.07 609	0.62 552	0.51 549	1.34 556	1.31 600	1.32 543	1.74 582	1.53 567	1.65 551	1.74 571	1.28 568	2.25 600	2.01 586	0.27 489	0.21 479	0.23 433	0.25 493	0.40 537	0.39 546

MFN_U_SF_RVC	1.09 558	0.59 552	1.97 589	0.67 565	0.44 525	1.93 587	0.60 508	1.85 593	1.36 554	1.61 571	1.54 546	1.95 580	1.37 571	1.64 574	1.73 574	0.40 560	0.37 568	0.45 562	0.48 579	0.44 548	0.44 560

RGC	0.79 510	0.59 552	0.71 472	0.65 559	0.65 573	0.92 495	0.58 503	1.29 538	1.05 493	1.07 521	1.45 537	1.47 555	1.03 544	1.21 539	0.88 507	0.32 527	0.30 541	0.48 571	0.40 560	0.37 530	0.37 538

ADCS	1.51 583	0.61 555	3.42 603	0.59 540	0.51 549	1.27 553	1.08 585	1.59 581	1.81 585	1.91 587	1.66 553	1.51 561	1.42 574	1.94 588	8.60 623	0.33 535	0.32 555	0.33 531	0.36 550	0.44 548	0.42 553

ELAS_RVC	1.60 586	0.61 555	1.01 530	0.70 571	0.56 562	2.00 589	1.89 618	1.96 595	2.65 603	3.33 616	3.26 599	3.03 596	3.41 619	2.49 604	2.09 588	0.52 578	0.45 587	0.50 576	0.48 579	0.54 571	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 588	0.61 555	0.95 521	0.68 568	0.55 559	3.01 609	1.55 609	2.39 602	2.33 599	3.64 618	3.89 611	2.75 593	2.90 613	2.15 596	2.27 595	0.52 578	0.45 587	0.50 576	0.48 579	0.54 571	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 565	0.62 558	2.40 595	0.57 534	0.55 559	1.41 561	1.34 601	1.18 498	1.24 537	1.49 562	1.42 528	1.39 546	1.20 563	1.55 565	4.82 613	0.29 506	0.28 532	0.29 511	0.34 546	0.38 534	0.42 553

PASM	0.90 532	0.64 559	1.69 581	0.69 570	0.69 577	0.78 457	0.84 563	1.03 430	1.26 546	1.19 541	1.15 475	1.31 529	0.98 538	1.24 543	1.03 538	0.52 578	0.56 594	0.59 584	0.66 593	0.56 573	0.54 581

zh-mn7	1.08 557	0.65 560	4.00 608	0.52 501	0.38 488	1.16 541	0.62 515	1.15 483	1.77 583	1.74 579	2.31 576	1.17 515	0.91 520	2.10 593	1.77 577	0.24 458	0.21 479	0.22 411	0.22 452	0.25 455	0.28 486

SAMSARA	1.07 555	0.65 560	1.19 550	1.06 589	0.90 582	1.76 584	1.76 615	1.46 566	1.44 564	1.51 565	1.16 480	2.00 581	1.14 554	1.48 563	1.31 562	0.39 556	0.44 586	0.35 535	0.38 554	0.49 561	0.49 576

XQC	0.89 529	0.65 560	1.31 562	0.67 565	0.52 553	1.22 548	0.68 529	1.26 533	1.52 569	1.14 535	1.11 453	1.28 525	1.04 546	1.40 562	1.77 577	0.38 554	0.24 505	0.37 545	0.31 535	0.53 569	0.47 570

PVD	1.28 573	0.67 563	1.28 558	0.74 575	0.62 571	1.50 568	0.84 563	1.99 596	2.96 606	2.18 594	2.36 581	1.85 576	1.95 598	1.92 586	1.94 584	0.39 556	0.36 567	0.49 574	0.37 551	0.51 564	0.64 584

StereoAnything_RVC	0.21 44	0.68 564	0.39 209	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 87	0.30 21	0.18 1	0.16 255	0.09 25	0.12 55	0.08 1	0.16 260	0.09 5

GASNet	0.67 481	0.72 565	0.96 523	0.70 571	0.48 541	0.62 387	0.47 443	1.08 450	1.03 483	0.94 470	0.82 315	0.93 449	0.83 505	1.33 552	0.80 485	0.31 516	0.22 487	0.29 511	0.28 520	0.44 548	0.24 455

Wz-Net-SNSev	0.91 533	0.73 566	2.13 591	0.56 528	0.45 529	0.95 499	1.13 587	1.34 547	1.24 537	1.02 503	1.30 509	1.46 552	0.86 510	1.81 581	1.50 568	0.25 469	0.23 497	0.25 463	0.26 507	0.32 502	0.29 493

SQANet	0.82 515	0.74 567	0.67 452	1.13 590	0.98 590	1.11 531	0.47 443	1.07 446	0.83 374	0.91 455	1.05 434	1.03 477	0.74 470	1.01 503	0.64 450	0.61 585	0.24 505	1.03 595	0.35 549	1.18 596	0.58 583

zh-sn7	1.09 558	0.75 568	3.23 602	0.57 534	0.42 512	1.11 531	0.89 568	1.19 500	1.27 547	1.41 560	1.98 570	1.25 520	1.47 577	1.99 590	2.62 597	0.26 479	0.26 519	0.26 482	0.27 514	0.35 520	0.30 502

PSMNet-RUCA	0.76 501	0.75 568	1.08 537	1.01 587	0.90 582	0.69 422	0.50 462	1.11 462	1.03 483	0.78 363	1.11 453	0.80 404	0.72 465	0.88 465	0.63 447	0.53 582	0.27 528	0.76 587	0.46 571	0.66 581	0.47 570

GANetREF_RVC	0.80 511	0.75 568	0.86 512	0.66 562	0.42 512	1.15 538	0.98 576	1.14 479	1.19 528	1.01 500	1.02 420	1.10 499	0.90 519	1.15 528	0.76 478	0.48 572	0.39 574	0.57 581	0.38 554	0.63 579	0.46 565
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	0.48 361	0.77 571	0.50 361	0.48 444	0.31 424	0.41 258	0.34 271	0.70 283	0.92 433	0.65 276	0.60 221	0.58 273	0.43 287	0.63 317	0.41 335	0.32 527	0.15 366	0.66 585	0.19 386	0.36 525	0.21 422

LSM	4.74 620	0.77 571	10.16 619	0.70 571	56.56 644	1.02 513	1.00 580	1.24 527	1.62 579	2.04 589	2.34 579	1.33 537	1.17 558	1.38 561	1.09 545	0.33 535	0.49 590	0.39 550	0.46 571	0.51 564	10.09 632

EDNetEfficient	1.46 581	0.80 573	6.12 614	0.47 437	0.39 494	0.69 422	0.83 560	0.90 377	2.77 605	3.50 617	1.96 569	1.66 568	2.03 600	1.26 545	4.18 611	0.21 403	0.18 443	0.21 396	0.20 411	0.41 543	0.39 546

Consistency-Raft	1.01 543	0.81 574	1.24 555	0.84 578	0.97 588	0.81 468	0.84 563	1.30 541	1.59 575	1.05 514	1.68 556	1.12 503	0.91 520	0.92 483	1.11 546	0.65 586	0.74 602	0.79 589	0.90 604	1.06 594	0.79 591

AnonymousM	0.41 289	0.81 574	0.29 74	0.34 101	0.22 158	0.28 105	0.38 354	0.53 167	0.41 175	0.70 313	0.49 172	0.47 222	0.27 148	0.41 113	0.31 223	0.15 196	0.12 224	1.51 600	0.26 507	0.12 85	0.10 59

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 481	0.81 574	0.73 480	0.53 511	0.37 479	1.40 559	0.53 485	1.04 433	0.79 354	0.88 439	0.94 374	0.95 453	0.53 342	0.93 489	0.58 429	0.39 556	0.30 541	0.57 581	0.31 535	0.53 569	0.30 502

UDG	0.88 527	0.82 577	0.67 452	1.00 586	0.96 587	1.02 513	0.57 502	1.13 470	0.99 465	0.90 450	0.97 400	1.31 529	0.99 539	0.85 455	0.84 493	0.54 583	0.32 555	1.77 604	0.40 560	0.94 589	0.66 585

BEATNet-Init1	15.13 630	0.82 577	50.86 646	0.72 574	0.53 554	38.10 643	7.03 629	11.83 631	14.25 631	29.78 647	30.17 647	48.21 650	22.64 641	26.78 641	18.11 632	0.42 564	0.38 570	0.47 566	0.46 571	0.51 564	0.48 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 574	0.87 579	1.76 585	0.86 579	0.56 562	4.29 616	1.79 616	1.50 571	1.98 589	1.61 571	1.85 565	1.84 574	1.41 573	1.89 584	1.36 563	0.48 572	0.40 576	0.56 580	0.57 589	0.69 582	0.48 573

anonymity	0.97 539	0.89 580	1.05 532	0.92 582	1.03 593	0.97 504	0.81 559	1.29 538	0.91 428	1.07 521	0.98 401	1.00 466	0.95 534	1.02 508	0.92 522	0.96 596	0.95 618	0.90 592	0.91 607	0.92 588	0.94 597

NVStereoNet_ROB	1.24 570	0.90 581	1.13 542	0.86 579	0.88 581	1.11 531	0.99 578	1.42 562	1.53 570	1.59 570	2.48 583	2.24 585	1.53 579	1.96 589	1.30 561	0.76 591	0.70 599	0.78 588	1.00 609	0.71 584	0.88 595
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	1.04 548	0.93 582	0.88 514	1.33 596	1.05 595	1.66 578	0.70 539	1.40 560	1.18 526	1.08 525	1.32 512	1.33 537	0.91 520	1.23 542	0.76 478	0.72 589	0.46 589	1.24 598	0.50 584	1.40 597	0.75 587

SPS-STEREO	1.25 571	0.93 582	1.06 533	1.04 588	1.03 593	1.41 561	0.91 572	1.51 574	1.19 528	2.09 591	1.83 563	1.94 579	1.39 572	1.62 571	1.39 566	0.97 598	0.94 617	0.90 592	0.89 603	0.96 591	0.96 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 576	0.94 584	1.25 556	0.96 583	1.00 591	1.52 570	1.02 581	1.34 547	1.21 532	2.64 603	2.65 591	2.44 589	1.56 582	1.64 574	1.26 558	0.97 598	0.95 618	0.90 592	0.90 604	0.94 589	0.96 600

RTS	1.98 595	0.96 585	11.36 621	0.65 559	0.57 565	2.77 600	1.40 604	1.39 557	2.26 594	1.89 584	2.56 586	1.32 534	1.25 565	5.20 620	4.05 609	0.31 516	0.22 487	0.29 511	0.29 526	0.40 537	0.37 538

RTSA	1.98 595	0.96 585	11.36 621	0.65 559	0.57 565	2.77 600	1.40 604	1.39 557	2.26 594	1.89 584	2.56 586	1.32 534	1.25 565	5.20 620	4.05 609	0.31 516	0.22 487	0.29 511	0.29 526	0.40 537	0.37 538

CC-Net-ROB	0.82 515	0.96 585	0.85 507	0.58 536	0.45 529	1.27 553	0.70 539	1.17 495	1.02 478	0.83 403	1.23 494	0.90 440	0.77 484	1.06 513	0.69 462	0.46 568	0.34 563	1.71 603	0.38 554	0.59 578	0.36 533

Ntro	1.09 558	0.97 588	0.91 519	1.44 597	1.19 597	1.69 581	0.80 558	1.35 550	1.25 543	1.00 495	1.29 506	1.31 529	0.97 537	1.26 545	0.84 493	0.84 593	0.43 584	1.36 599	0.50 584	1.56 598	0.78 589

MFMNet_re	1.14 561	0.97 588	1.19 550	0.99 584	0.95 586	1.25 552	1.22 593	1.39 557	1.55 572	1.69 578	1.67 555	1.21 516	1.53 579	1.12 526	0.99 533	0.87 595	0.75 606	0.79 589	0.75 597	0.90 586	0.94 597

AnyNet_C01	1.56 584	1.05 590	7.45 616	0.64 554	0.54 557	1.99 588	1.38 603	1.43 564	1.36 554	1.63 574	1.92 567	1.84 574	1.33 570	2.40 602	4.03 608	0.33 535	0.32 555	0.32 526	0.34 546	0.44 548	0.45 564

Wz-Net-TNSev	1.14 561	1.06 591	4.32 611	0.49 459	0.42 512	1.51 569	1.11 586	1.48 568	1.40 561	1.22 547	1.26 499	1.58 566	1.43 575	1.76 579	1.70 573	0.32 527	0.31 550	0.26 482	0.30 528	0.41 543	0.41 552

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 592	175.16 649	0.48 444	0.36 472	1.04 520	0.68 529	1.24 527	2.69 604	3.17 614	2.50 584	2.30 586	2.07 601	1.76 579	2.21 590	0.20 386	0.18 443	0.24 450	0.19 386	0.51 564	0.50 577

WAO-7	1.90 593	1.20 593	1.35 567	1.27 594	1.06 596	2.84 602	1.56 610	3.23 611	3.06 609	2.23 596	3.33 603	3.17 600	2.28 603	3.12 608	2.21 590	1.02 600	0.91 613	1.06 596	1.03 612	1.04 593	0.97 603

GCST	0.83 521	1.22 594	0.74 485	1.58 598	1.01 592	1.06 522	0.23 102	0.78 332	0.78 345	0.97 483	0.65 234	0.78 394	0.35 230	0.92 483	0.34 260	0.96 596	0.65 598	1.20 597	0.81 600	0.91 587	0.70 586

JetBlue	2.78 605	1.26 595	7.04 615	1.16 591	1.48 600	8.00 624	6.02 628	2.60 604	1.92 588	2.12 592	2.64 590	3.34 604	3.05 615	6.49 623	3.39 604	0.78 592	0.76 607	0.75 586	0.76 598	0.97 592	1.18 612

ACVNet_2	1.65 589	1.27 596	1.41 574	1.75 601	1.62 602	2.22 591	1.20 590	2.30 601	2.62 602	1.78 581	2.56 586	3.03 596	1.61 585	1.54 564	1.12 550	1.06 601	0.58 596	1.82 605	0.70 596	1.82 604	0.96 600

ACVNet-4b	1.35 576	1.31 597	1.10 538	1.90 606	1.59 601	1.92 586	0.77 553	1.52 577	1.62 579	1.05 514	1.60 550	2.11 583	0.94 531	1.64 574	0.77 482	1.30 607	0.35 565	2.03 611	0.67 594	1.88 608	0.84 592

ACVNet_1	1.46 581	1.33 598	1.12 541	1.91 607	1.62 602	1.83 585	0.98 576	2.00 597	1.85 587	1.39 559	1.53 545	2.32 587	1.53 579	1.34 554	1.11 546	1.30 607	0.50 591	2.06 613	0.58 590	1.93 610	0.95 599

Dean	1.98 595	1.36 599	1.36 571	2.12 609	1.81 610	2.74 597	1.36 602	3.37 615	3.80 616	2.08 590	3.32 602	3.21 601	1.82 592	1.71 578	1.67 572	1.27 604	0.77 608	1.99 607	0.90 604	1.86 605	1.03 605

LVE	2.12 601	1.44 600	1.36 571	1.99 608	1.78 608	2.75 598	1.79 616	2.82 605	3.95 617	1.90 586	4.33 617	3.52 607	1.81 591	2.24 599	1.74 575	1.74 616	0.87 611	2.06 613	1.13 615	1.91 609	1.35 616

MonStereo1	1.98 595	1.48 601	1.43 576	1.81 604	1.69 607	2.88 605	0.78 555	2.47 603	3.47 612	2.20 595	4.36 618	3.39 605	2.50 606	2.18 597	1.58 570	1.19 603	0.54 592	1.65 602	0.87 602	1.78 603	1.29 615

RainbowNet	1.35 576	1.49 602	1.19 550	1.88 605	1.45 599	1.48 567	1.07 584	1.61 584	1.55 572	1.20 545	1.59 549	1.54 562	1.13 553	1.34 554	0.97 529	1.36 610	0.70 599	1.82 605	0.79 599	1.71 601	1.07 606

WAO-6	2.04 599	1.50 603	1.16 544	1.70 600	1.67 606	2.69 596	1.44 607	3.06 608	3.63 615	1.98 588	3.27 600	3.54 608	2.07 601	2.36 601	2.22 592	1.31 609	0.91 613	2.04 612	1.22 619	1.73 602	1.27 614

coex-ft	6.43 623	1.51 604	87.33 648	0.49 459	0.38 488	1.34 556	1.21 592	1.16 490	8.09 623	12.12 631	2.79 593	2.77 594	3.31 616	1.16 530	3.15 601	0.24 458	0.23 497	0.27 495	0.24 484	0.45 552	0.37 538

WAO-8	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 602	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 628	2.84 608	4.07 615	4.83 613	2.72 611	3.49 612	2.25 593	1.27 604	0.91 613	1.99 607	1.15 617	1.86 605	1.15 608

Venus	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 602	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 628	2.84 608	4.06 614	4.83 613	2.72 611	3.49 612	2.25 593	1.27 604	0.91 613	1.99 607	1.15 617	1.86 605	1.15 608

IMH-64-1	1.86 591	1.62 607	1.16 544	2.20 610	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 606	2.29 597	1.66 575	2.80 594	2.49 590	1.61 585	2.10 593	1.78 579	1.60 612	0.74 602	2.43 617	1.02 610	2.12 611	1.17 610

IMH-64	1.86 591	1.62 607	1.16 544	2.20 610	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 606	2.29 597	1.66 575	2.80 594	2.49 590	1.61 585	2.10 593	1.78 579	1.60 612	0.74 602	2.43 617	1.02 610	2.12 611	1.17 610

IMH	2.04 599	1.62 607	1.20 553	2.20 610	1.89 611	2.91 608	1.30 597	3.11 609	3.03 607	1.81 582	3.35 604	3.03 596	1.90 595	2.48 603	1.80 581	1.66 615	0.77 608	2.45 619	1.04 613	2.15 613	1.19 613

PWCK	1.92 594	1.66 610	3.12 601	1.65 599	0.91 584	2.84 602	2.26 621	2.10 598	2.41 601	2.36 599	2.31 576	2.22 584	1.82 592	3.43 611	2.03 587	1.61 614	0.71 601	1.51 600	0.82 601	1.69 600	0.91 596

TorneroNet-64	3.44 609	1.86 611	1.42 575	2.58 618	2.28 617	6.87 621	1.68 612	4.70 623	12.03 625	2.31 598	5.59 626	8.25 625	2.55 608	3.97 617	2.73 598	1.81 617	0.74 602	2.57 621	1.07 614	2.35 615	1.44 617

TorneroNet	4.53 619	1.89 612	1.48 578	2.55 616	2.27 616	13.78 631	1.69 613	4.84 625	23.73 642	2.89 611	7.70 628	7.06 624	2.69 610	4.26 619	3.42 605	1.84 618	0.77 608	2.68 623	1.13 615	2.42 616	1.47 618

KSHMR	2.57 603	1.93 613	1.69 581	2.63 619	2.42 619	2.86 604	2.07 619	3.27 613	6.50 621	2.49 602	3.36 605	3.41 606	1.92 596	2.49 604	1.94 584	2.13 621	1.40 623	2.79 626	1.50 622	2.73 619	1.77 619

UNDER WATER-64	3.53 611	2.01 614	3.94 607	3.22 624	2.49 621	5.41 620	2.60 624	3.43 616	12.41 627	3.03 613	2.68 592	6.07 621	4.04 621	3.79 616	3.33 603	2.02 619	1.24 622	2.63 622	1.46 621	2.78 620	2.08 623

UNDER WATER	3.46 610	2.07 615	3.64 606	3.09 622	2.48 620	3.75 614	2.42 623	3.31 614	13.77 630	2.90 612	2.95 597	5.84 618	3.69 620	3.69 614	3.48 607	2.07 620	1.11 620	2.70 624	1.40 620	2.84 622	1.98 621

ktn	2.98 608	2.25 616	1.73 584	2.84 620	2.53 622	3.76 615	2.15 620	3.70 617	5.47 620	2.75 605	5.17 625	5.94 620	2.48 605	3.23 609	2.46 596	2.34 625	1.44 624	2.78 625	2.03 625	2.45 617	2.01 622

notaker	2.76 604	2.29 617	1.80 586	2.96 621	2.58 623	2.90 607	1.75 614	3.24 612	3.05 608	2.78 606	4.24 616	6.15 622	2.51 607	3.34 610	2.75 599	2.31 623	1.18 621	3.00 627	1.65 623	2.84 622	1.97 620

MADNet+	2.23 602	2.43 618	10.85 620	1.22 593	0.91 584	2.76 599	1.40 604	2.12 599	1.67 581	1.32 554	1.74 559	1.86 577	1.74 590	6.25 622	4.41 612	0.65 586	0.64 597	0.58 583	0.54 588	0.80 585	0.76 588

HanzoNet	6.76 624	2.45 619	4.22 610	3.19 623	2.94 625	3.62 613	2.28 622	4.79 624	7.20 622	14.00 635	13.19 634	17.49 635	22.30 640	13.25 631	6.19 618	4.20 628	1.93 625	3.10 628	2.56 627	3.35 624	2.88 627

DPSimNet_ROB	3.58 612	2.45 619	8.57 617	2.53 615	2.37 618	2.88 605	3.77 627	3.14 610	3.23 610	4.71 624	3.86 610	4.68 611	4.87 624	4.07 618	5.62 616	2.33 624	2.33 626	2.47 620	2.52 626	2.51 618	2.64 625

DDUNet	1.06 553	2.56 621	0.68 457	1.21 592	1.26 598	1.03 516	0.69 534	1.11 462	0.94 446	0.96 478	1.22 490	1.27 523	0.82 500	0.93 489	0.72 472	0.84 593	0.38 570	1.99 607	0.60 591	1.10 595	0.85 593

DispFullNet	1.60 586	2.63 622	2.75 599	2.56 617	1.79 609	1.24 551	0.47 443	1.37 555	1.45 565	1.87 583	1.50 541	1.55 563	2.46 604	2.04 592	1.04 541	0.59 584	0.18 443	2.32 616	0.68 595	2.29 614	1.14 607

MADNet++	4.03 614	2.70 623	3.44 605	3.72 626	3.44 626	4.44 617	3.52 626	3.95 619	3.61 614	4.46 620	4.98 623	4.10 609	4.58 623	7.00 625	5.89 617	3.74 627	3.67 629	3.27 629	2.71 628	3.70 627	3.66 628

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 442	3.08 624	2.43 597	0.31 44	0.18 41	0.29 120	0.20 50	0.37 53	0.32 103	0.28 88	0.24 47	0.18 13	0.18 37	0.31 27	0.22 58	1.09 602	0.08 2	0.17 236	0.16 279	0.14 166	0.97 603

test_for_model	0.82 515	3.60 625	0.39 209	2.35 613	2.07 614	0.39 239	0.28 175	0.42 99	0.45 200	0.71 320	0.31 106	0.30 101	0.27 148	0.34 62	0.25 124	0.34 541	0.11 162	0.13 93	0.09 10	3.49 626	0.18 348

JetRed	5.27 621	5.84 626	12.81 624	2.36 614	2.83 624	12.23 629	10.50 631	4.46 620	3.60 613	3.86 619	3.83 609	4.85 615	4.18 622	6.78 624	11.96 627	2.17 622	2.96 628	2.18 615	1.97 624	3.38 625	2.68 626

DPSMNet_ROB	12.08 628	8.00 627	21.00 627	8.97 629	16.79 630	10.67 625	30.89 637	9.02 629	15.17 633	6.51 627	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.27 629	21.67 635	4.58 630	8.57 633	5.09 634	9.29 635	5.90 629	10.95 633

DGTPSM_ROB	12.07 627	8.00 627	20.99 626	8.93 628	16.78 629	10.67 625	30.87 636	9.01 628	15.16 632	6.50 626	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.25 628	21.67 635	4.57 629	8.57 633	5.08 632	9.28 634	5.90 629	10.95 633

ASD4		8.86 629

TCMNet-wrong-test	8.97 625	10.42 630	8.74 618	19.56 631	17.61 631	12.53 630	9.01 630	13.59 632	2.18 593	4.64 622	5.11 624	14.63 631	11.09 629	7.19 626	9.73 624	5.56 633	0.89 612	3.77 630	3.11 629	10.34 632	9.80 631

USTest	12.99 629	14.18 631	20.00 625	16.24 630	14.97 628	20.80 633	31.95 638	16.20 635	10.91 624	8.79 630	9.48 630	13.94 630	10.50 628	16.11 632	21.44 634	3.17 626	4.82 630	5.08 632	5.36 632	8.81 631	7.13 630

Anonymous_1	33.25 637	18.26 632	23.92 629	20.54 632	21.28 634	25.59 635	35.94 639	22.01 643	15.57 634	13.33 632	13.49 635	18.08 636	15.29 633	20.36 633	24.60 637	16.28 641	8.84 635	66.59 648	118.00 648	155.73 651	11.23 635

DPSM_ROB	17.78 631	18.63 633	24.31 633	20.90 633	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 636	9.23 636	9.49 636	9.82 636	13.51 634	11.91 636

DPSM	17.78 631	18.63 633	24.31 633	20.90 633	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 636	9.23 636	9.49 636	9.82 636	13.51 634	11.91 636

xxxxx1	36.64 643	19.51 635	24.21 630	61.66 645	64.63 647	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 645

tt_ll	36.64 643	19.51 635	24.21 630	61.66 645	64.63 647	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 645

ff	36.64 643	19.51 635	24.21 630	61.66 645	64.63 647	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 645

PML	40.80 649	29.24 638	11.87 623	7.20 627	14.47 627	92.13 650	213.69 652	7.63 627	23.35 641	74.72 651	190.14 652	50.17 651	26.15 642	21.39 636	12.70 628	8.76 635	2.92 627	8.45 635	3.25 630	13.26 633	4.42 629

LRCNet_RVC	21.24 635	31.15 639	21.41 628	28.98 636	23.82 635	3.13 610	0.60 508	20.96 640	1.59 575	25.58 640	28.15 644	21.99 640	14.79 630	21.94 640	16.41 631	28.89 648	14.87 639	33.53 644	31.28 644	29.51 645	26.16 643

DLNR_Zeroshot_test	20.09 634	36.28 640	38.04 636	169.85 648	61.80 646	0.23 26	0.20 50	13.88 633	0.37 152	0.44 184	0.66 241	0.43 202	0.21 74	0.62 306	0.28 193	5.46 632	0.10 63	0.15 168	0.11 124	72.60 649	0.11 106

DLNR-FE	20.05 633	36.38 641	38.08 637	170.06 649	60.08 645	0.23 26	0.20 50	14.13 634	0.36 136	0.44 184	0.66 241	0.43 202	0.21 74	0.63 317	0.28 193	5.38 631	0.10 63	0.15 168	0.11 124	73.09 650	0.11 106

HaxPig	31.96 636	37.24 642	34.27 635	24.37 635	24.88 636	18.26 632	19.86 633	20.64 639	28.52 643	35.97 648	38.75 648	25.57 641	28.72 643	33.88 642	34.39 643	35.94 649	38.87 649	37.80 645	40.48 645	39.68 646	41.15 648

CasAABBNet	35.74 640	37.43 643	48.72 643	42.22 640	39.20 639	52.24 644	73.12 647	42.61 647	32.62 647	26.78 644	27.95 642	38.58 646	32.60 646	41.67 647	51.65 648	18.74 642	18.57 644	19.15 639	19.77 639	27.20 637	23.98 639

RAFT-FEzeroshot	35.73 638	37.45 644	48.67 641	42.23 641	39.22 640	52.25 645	73.13 648	42.62 648	32.59 644	26.71 641	27.70 640	38.57 644	32.57 644	41.68 648	51.67 649	18.75 643	18.58 645	19.15 639	19.78 640	27.21 638	23.98 639

RAFT-FE	35.73 638	37.45 644	48.67 641	42.23 641	39.22 640	52.25 645	73.13 648	42.62 648	32.59 644	26.71 641	27.70 640	38.57 644	32.57 644	41.68 648	51.67 649	18.75 643	18.58 645	19.15 639	19.78 640	27.21 638	23.98 639

Selective-RAFT-Error	35.84 642	37.49 646	48.83 645	42.26 643	39.24 643	52.30 648	73.09 646	42.66 650	32.61 646	26.80 645	28.30 645	38.84 649	33.51 649	41.68 648	51.59 646	18.82 646	18.58 645	19.17 642	19.80 642	27.28 640	24.05 642

FlowAnything	35.81 641	37.53 647	48.80 644	42.20 639	39.22 640	52.25 645	73.16 650	42.56 646	32.89 649	26.76 643	28.30 645	38.69 648	33.09 648	41.63 646	51.62 647	18.76 645	18.59 648	19.21 643	19.92 643	27.16 636	23.91 638

LSM0	38.95 648	37.60 648	48.58 640	43.57 644	91.06 650	52.57 649	72.57 645	43.17 651	32.63 648	26.97 646	27.97 643	38.65 647	32.94 647	41.86 651	51.78 651	18.89 647	18.41 640	19.13 638	19.63 638	27.29 641	33.77 644

AVERAGE_ROB	37.58 647	40.13 649	40.15 638	34.81 638	33.82 638	28.55 642	25.10 635	32.02 645	34.06 651	41.28 649	40.66 649	34.46 643	34.81 651	39.18 644	37.57 645	42.78 650	43.44 650	43.82 646	43.03 646	40.47 647	41.51 649

MEDIAN_ROB	37.38 646	40.85 650	40.60 639	32.31 637	31.85 637	27.20 638	24.55 634	29.10 644	33.19 650	42.09 650	41.76 650	33.35 642	34.39 650	39.78 645	37.07 644	43.64 651	44.10 651	44.12 647	43.40 647	41.51 648	42.76 650

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 650	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

ccccc		429.19 652		507.10 651	501.20 652	356.95 652		380.82 653		334.51 653		372.86 653		499.17 653		561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653

GS-Stereo							0.30 201	0.42 99	0.27 60	0.30 104	0.28 82	0.23 50	0.21 74	0.32 38	0.22 58	0.16 255	0.09 25	0.12 55	0.10 88	0.14 166	0.12 153

FSD					0.46 536	0.48 299	0.52 480	0.53 167	0.48 212	0.48 201	0.48 168	0.49 233	0.48 316	0.51 197	0.49 392	0.45 566	0.42 579	0.47 566	0.46 571	0.46 555

Low-res two-view benchmark