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

HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 35	0.20 9	0.23 27	0.27 67	0.16 11	0.30 15	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 58	0.19 20	0.38 51	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 67	0.17 14	0.36 54	0.23 63	0.12 38	0.11 158	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 82	0.15 36	1.07 522	0.30 11	0.17 23	0.38 208	0.19 20	0.43 90	0.39 142	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 125	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 219

3.25w_new	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

MonSter++	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 72	0.19 20	0.31 14	0.24 26	0.21 16	0.20 13	0.29 75	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 102	0.20 31	0.39 56	0.22 16	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 71	0.12 216	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 72	0.34 87	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.18 39	0.17 4	0.21 51	0.32 18	0.23 21	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 77	0.24 26	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 125	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

2.25w	0.22 37	0.18 113	0.31 75	0.31 25	0.18 39	0.31 132	0.18 12	0.32 18	0.31 63	0.31 84	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 125	0.24 77	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.75w_new	0.21 23	0.18 113	0.28 43	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 254	0.36 38	0.28 43	0.34 105	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 25	0.19 59	0.23 27	0.19 20	0.44 97	0.33 82	0.36 116	0.30 73	0.16 2	0.18 23	0.43 110	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 25	0.20 86	0.23 27	0.19 20	0.40 65	0.29 53	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 75	0.15 2	0.27 72	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 31	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 31	0.29 9	0.20 12	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 51	0.32 18	0.28 43	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 16	0.18 4	0.19 11	0.28 73	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.20 86	0.44 253	0.19 20	0.37 42	0.25 33	0.27 62	0.29 71	0.38 143	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

AdaDepth	0.22 37	0.17 86	0.32 88	0.37 149	0.18 39	0.34 168	0.22 62	0.33 29	0.23 21	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 216	0.21 21	0.10 13	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.12 128

asda	0.21 23	0.19 153	0.29 50	0.31 25	0.17 23	0.25 53	0.23 79	0.36 38	0.28 43	0.27 62	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 37

asd	0.21 23	0.18 113	0.29 50	0.32 45	0.18 39	0.27 72	0.22 62	0.35 34	0.22 16	0.31 84	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 121	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 75	0.35 112	0.17 23	0.46 267	0.27 130	0.69 252	0.57 225	0.35 112	0.42 130	0.31 91	0.35 214	0.35 52	0.27 146	0.14 113	0.12 216	0.13 68	0.12 129	0.11 20	0.10 37

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 36	0.34 121	0.33 58	0.20 86	0.53 299	0.25 101	0.56 151	0.43 160	0.56 211	0.50 159	0.35 122	0.29 155	0.49 162	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.11 98	0.11 20	0.10 37

4.25_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4w-stereo	0.21 23	0.19 153	0.31 75	0.31 25	0.17 23	0.29 102	0.19 20	0.31 14	0.21 14	0.31 84	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 23	0.18 113	0.31 75	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.25 101	0.31 14	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

3.75w	0.22 37	0.17 86	0.30 62	0.31 25	0.19 59	0.43 245	0.24 93	0.35 34	0.24 26	0.31 84	0.27 51	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.29 50	0.30 11	0.18 39	0.27 72	0.23 79	0.37 42	0.28 43	0.31 84	0.26 45	0.22 36	0.26 114	0.50 169	0.24 77	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

1w_stereo	0.24 61	0.15 36	0.29 50	0.34 75	0.18 39	0.31 132	0.41 387	0.40 65	0.43 160	0.31 84	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 125	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 20	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.38 208	0.18 12	0.30 11	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	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 25	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

castereo++	0.26 82	0.16 55	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.75 430	0.20 31	0.37 42	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 122	0.28 139	0.39 77	0.19 5	0.14 113	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.10 37

castereo	0.28 103	0.16 55	0.32 88	0.35 112	0.21 111	0.40 220	0.42 397	0.50 121	0.66 259	0.26 47	0.41 127	0.37 135	0.36 232	0.33 38	0.24 77	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.20 86	0.61 359	0.21 51	0.30 11	0.31 63	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.11 80

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 103	0.35 112	0.23 175	0.35 178	0.21 51	0.72 280	0.38 132	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.25 96	0.36 54	0.25 98	0.15 181	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 195	0.23 79	0.52 133	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.34 110	0.26 114	0.39 77	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

testlalala	0.28 103	0.19 153	0.43 245	0.34 75	0.23 175	0.45 262	0.30 177	0.43 90	0.29 53	0.68 282	0.49 155	0.35 122	0.25 96	0.32 25	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.11 80

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 45	0.30 385	0.44 253	0.34 254	0.41 72	0.33 82	0.31 84	0.51 168	0.29 75	0.32 187	0.36 54	0.28 168	0.11 28	0.10 61	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 366

LoS	0.29 114	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.72 287	0.34 105	0.52 177	0.41 168	0.28 139	0.47 147	0.28 168	0.15 181	0.11 158	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 184	0.17 86	0.34 121	0.38 179	0.22 133	0.31 132	0.34 254	0.68 244	1.24 521	0.45 170	0.65 218	0.47 206	0.43 271	0.38 71	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.11 80

DCANet-4	0.36 202	0.20 194	0.48 317	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.66 224	0.92 418	0.69 291	0.78 275	0.40 162	0.47 295	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

fff	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

csc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

cscssc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 497	0.34 75	0.22 133	0.22 19	0.31 206	0.39 56	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

Wave_Phase_stereo	0.30 131	0.16 55	0.88 497	0.34 75	0.22 133	0.64 385	0.31 206	0.54 147	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 178	0.17 3	0.40 65	0.22 16	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 82	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 168	0.27 130	0.57 158	0.47 185	0.28 66	0.35 102	0.29 75	0.24 85	0.42 101	0.27 146	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.12 57	0.10 37

VIP-Stereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.32 45	0.21 111	0.64 385	0.19 20	0.31 14	0.37 125	0.23 29	0.30 73	0.27 67	0.19 32	0.47 147	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.09 4

GASTEREO	0.25 71	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 177	0.43 90	0.31 63	0.37 123	0.33 87	0.22 36	0.35 214	0.41 93	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.11 80

water-stereo	0.28 103	0.14 14	0.29 50	0.35 112	0.19 59	0.36 188	0.23 79	0.62 193	0.38 132	0.39 143	0.62 211	0.41 168	0.35 214	0.28 7	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.12 57	0.10 37

qwe	0.22 37	0.18 113	0.28 43	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.21 51	0.38 51	0.32 76	0.35 112	0.30 73	0.20 25	0.20 42	0.43 110	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4

3w_stereo	0.24 61	0.20 194	0.37 160	0.33 58	0.16 12	0.32 150	0.42 397	0.41 72	0.38 132	0.31 84	0.27 51	0.16 2	0.26 114	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.11 80

2w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.30 62	0.32 45	0.16 12	0.28 90	0.38 339	0.38 51	0.35 101	0.32 97	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 57	0.10 37

xyz-stereo-finetune2	0.36 202	0.19 153	0.38 172	0.32 45	0.19 59	0.82 460	0.29 161	0.52 133	0.32 76	0.51 193	0.78 275	0.43 186	0.45 286	0.69 355	0.44 344	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.13 172

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 149	0.22 133	0.21 16	0.19 20	0.43 90	0.27 37	0.20 9	0.20 13	0.29 75	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.12 57	0.12 128

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 50	0.34 75	0.16 12	0.26 58	0.17 3	0.32 18	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.11 80

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.18 39	0.32 150	0.20 31	0.63 201	0.68 267	0.50 190	0.52 177	0.51 224	0.30 173	0.45 125	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.11 80

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.34 75	0.19 59	0.26 58	0.33 239	0.40 65	0.22 16	0.26 47	0.24 34	0.34 110	0.15 4	0.51 177	0.24 77	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.10 37

HUF	0.24 61	0.16 55	0.33 103	0.32 45	0.18 39	0.25 53	0.40 372	0.42 77	0.34 87	0.25 41	0.23 27	0.32 94	0.28 139	0.34 44	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.10 37

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.30 115	0.39 361	0.38 51	0.25 33	0.25 41	0.28 61	0.32 94	0.22 63	0.38 71	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.09 4

GIP-stereo	0.24 61	0.18 113	0.30 62	0.37 149	0.24 204	0.26 58	0.20 31	0.46 103	0.36 109	0.24 36	0.39 119	0.35 122	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.11 80

fffft	0.25 71	0.17 86	0.37 160	0.36 132	0.22 133	0.28 90	0.36 301	0.42 77	0.24 26	0.36 116	0.23 27	0.27 67	0.22 63	0.52 184	0.27 146	0.12 38	0.09 25	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.12 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 82	0.19 153	0.35 136	0.35 112	0.22 133	0.36 188	0.32 229	0.39 56	0.34 87	0.37 123	0.30 73	0.33 106	0.24 85	0.53 193	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.11 80

tt45	0.27 95	0.17 86	0.34 121	0.35 112	0.23 175	0.38 208	0.28 151	0.46 103	0.28 43	0.40 151	0.27 51	0.38 143	0.25 96	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.12 57	0.14 219

999	0.27 95	0.16 55	0.35 136	0.36 132	0.24 204	0.31 132	0.27 130	0.49 113	0.38 132	0.26 47	0.30 73	0.39 150	0.23 75	0.63 298	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.14 219

WCG-NET	0.28 103	0.15 36	0.33 103	0.33 58	0.19 59	0.33 157	0.27 130	0.39 56	0.80 341	0.46 176	0.49 155	0.39 150	0.25 96	0.40 84	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.10 37

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 231	0.42 234	0.33 58	0.27 314	0.26 58	0.27 130	0.45 101	0.30 58	0.60 222	0.64 215	0.45 195	0.23 75	0.56 216	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.10 63	0.12 57	0.11 80

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 149	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 77	0.35 101	0.22 25	0.28 61	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.10 37

Occ-G	0.26 82	0.14 14	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.41 72	0.31 63	0.29 74	0.43 133	0.49 217	0.25 96	0.47 147	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.12 128

WCG-NET（raft）	0.31 138	0.15 36	0.36 143	0.32 45	0.19 59	0.35 178	0.27 130	0.51 123	0.78 330	0.45 170	0.55 190	0.48 211	0.27 125	0.54 200	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.11 98	0.12 57	0.11 80

MSKI-zero shot	0.32 144	0.17 86	0.34 121	0.39 208	0.21 111	0.32 150	0.22 62	0.61 187	0.43 160	0.52 199	0.64 215	0.61 284	0.20 42	0.74 386	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.12 57	0.12 128

GCAP-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.38 179	0.19 59	0.38 208	0.23 79	0.57 158	0.41 148	0.45 170	0.49 155	0.39 150	0.27 125	0.33 38	0.23 63	0.14 113	0.12 216	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.11 80

CAS	0.34 167	0.13 2	0.25 14	1.28 582	0.30 385	0.46 267	0.38 339	0.48 110	0.47 185	0.34 105	0.52 177	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 146	0.69 574	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.15 248

Selective-IGEV	0.24 61	0.18 113	0.35 136	0.35 112	0.19 59	0.27 72	0.25 101	0.55 148	0.23 21	0.27 62	0.25 41	0.34 110	0.19 32	0.58 249	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.10 37

MC-Stereo	0.28 103	0.17 86	0.32 88	0.38 179	0.20 86	0.26 58	0.26 114	0.49 113	0.37 125	0.37 123	0.61 208	0.41 168	0.31 181	0.55 206	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.11 80

test-3	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.22 62	0.63 201	0.78 330	0.71 304	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

test_1	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.23 79	0.63 201	0.78 330	0.68 282	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

RAFT-RH_RVC	0.56 425	0.17 86	0.41 213	0.37 149	0.23 175	0.57 331	0.24 93	0.60 181	0.70 275	1.19 525	3.94 598	0.56 245	0.38 240	0.65 320	0.36 271	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.14 195	0.12 57	0.13 172

AnonymousM	0.41 273	0.81 560	0.29 50	0.34 75	0.22 133	0.28 90	0.38 339	0.53 144	0.41 148	0.70 297	0.49 155	0.47 206	0.27 125	0.41 93	0.31 200	0.15 181	0.12 216	1.51 586	0.26 490	0.12 57	0.10 37

raftrobust	0.34 167	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.27 314	0.30 115	0.25 101	0.71 275	0.63 243	0.58 216	0.55 190	0.45 195	0.46 291	0.51 177	0.29 187	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.13 172

Gwc-CoAtRS	0.34 167	0.17 86	0.44 256	0.39 208	0.23 175	0.34 168	0.22 62	0.70 267	0.75 304	0.60 222	0.59 203	0.58 258	0.29 155	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.12 128

CREStereo	0.28 103	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 195	0.25 101	0.51 123	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.32 94	0.26 114	0.38 71	0.25 98	0.16 236	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80
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
PMTNet	0.32 144	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 262	0.22 62	0.56 151	0.63 243	0.46 176	0.54 184	0.39 150	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.75 576	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80

FE-Mocha	0.32 144	0.19 153	0.50 342	0.38 179	0.27 314	0.30 115	0.20 31	0.71 275	0.36 109	0.65 260	0.56 193	0.54 237	0.25 96	0.38 71	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.16 260	0.13 97	0.12 128

MSCF	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.39 208	0.20 86	0.20 10	0.31 206	0.43 90	0.31 63	0.36 116	0.33 87	0.23 46	0.35 214	0.36 54	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.13 97	0.11 80

4.5_new	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.18 39	0.21 16	0.20 31	0.37 42	0.35 101	0.33 102	0.40 124	0.19 19	0.18 23	0.45 125	0.21 21	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 159	0.18 113	0.36 143	0.33 58	0.18 39	0.57 331	0.31 206	0.58 166	0.69 274	0.45 170	0.54 184	0.38 143	0.33 199	0.56 216	0.36 271	0.12 38	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

xyz-stereo	4.23 604	0.17 86	61.76 636	0.34 75	0.16 12	12.16 615	0.37 317	0.58 166	0.68 267	1.01 484	3.36 591	0.77 376	0.82 484	1.21 523	0.40 311	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.11 98	0.13 97	0.10 37

LG-Stereo	0.24 61	0.18 113	0.40 203	0.39 208	0.20 86	0.22 19	0.27 130	0.32 18	0.36 109	0.26 47	0.44 134	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 146	0.11 28	0.12 216	0.16 172	0.15 226	0.13 97	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 25	0.15 2	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.29 53	0.24 36	0.29 71	0.21 35	0.27 125	0.36 54	0.25 98	0.16 236	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 75	0.29 7	0.22 133	0.21 16	0.26 114	0.33 29	0.31 63	0.20 9	0.30 73	0.22 36	0.22 63	0.47 147	0.22 35	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.10 37

AIO-test1	0.38 234	0.18 113	0.38 172	0.50 456	0.24 204	0.46 267	0.30 177	0.70 267	1.19 512	0.40 151	0.71 238	0.45 195	0.29 155	0.53 193	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.13 97	0.17 315

UGAM-zero	0.46 317	0.19 153	0.62 403	0.37 149	0.23 175	0.34 168	0.21 51	1.15 469	0.39 142	0.66 273	0.61 208	1.70 556	0.91 504	0.75 392	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.13 172

model_zeroshot	0.33 159	0.18 113	0.48 317	0.39 208	0.28 339	0.45 262	0.25 101	0.63 201	0.45 176	0.61 230	0.50 159	0.51 224	0.25 96	0.45 125	0.26 128	0.16 236	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.13 172

U	0.45 307	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.71 565	3.55 599	0.20 31	0.41 72	0.38 132	0.26 47	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 181	0.09 25	0.88 577	0.13 163	0.13 97	0.11 80

AIO-Stereo	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.37 149	0.18 39	0.28 90	0.30 177	0.48 110	0.27 37	0.29 74	0.30 73	0.32 94	0.17 14	0.52 184	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.22 133	0.26 58	0.29 161	0.67 234	0.80 341	0.53 202	0.51 168	0.58 258	0.20 42	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.11 80

gcap-zeroshot	0.34 167	0.18 113	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.49 280	0.27 130	0.52 133	0.34 87	0.64 251	0.50 159	0.83 393	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.13 71	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.12 128

testlalala2	0.36 202	0.18 113	0.45 268	0.89 568	0.53 539	0.44 253	0.26 114	0.61 187	0.49 194	0.68 282	0.56 193	0.44 193	0.24 85	0.34 44	0.31 200	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.10 63	0.13 97	0.13 172

MoCha-V2	0.25 71	0.15 36	0.29 50	0.40 250	0.18 39	0.27 72	0.26 114	0.49 113	0.27 37	0.36 116	0.27 51	0.33 106	0.35 214	0.49 162	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.11 80

IGEV++	0.24 61	0.17 86	0.31 75	0.38 179	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.50 121	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.30 83	0.22 63	0.31 19	0.28 168	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.13 172

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 272	0.38 172	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.12 129	0.13 97	0.15 248

rrr	0.29 114	0.22 272	0.41 213	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.32 229	0.52 133	0.42 158	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.14 219

AEACV	0.27 95	0.17 86	0.31 75	0.34 75	0.45 513	0.26 58	0.28 151	0.37 42	0.32 76	0.30 81	0.46 143	0.31 91	0.37 236	0.36 54	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.11 80

Any-RAFT	0.35 184	0.16 55	0.30 62	0.34 75	0.21 111	0.52 291	0.22 62	0.88 355	0.73 294	0.53 202	0.73 243	0.64 298	0.28 139	0.46 140	0.24 77	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.12 128

RAFT-Test	0.34 167	0.18 113	0.37 160	0.38 179	0.23 175	0.50 283	0.23 79	0.69 252	0.40 144	0.60 222	0.85 320	0.61 284	0.28 139	0.46 140	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

CES	0.28 103	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 564	0.37 195	0.27 130	0.48 110	0.46 180	0.34 105	0.48 151	0.27 67	0.22 63	0.39 77	0.23 63	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.13 97	0.17 315

EGLCR-Stereo	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.34 75	0.20 86	0.35 178	0.20 31	0.52 133	0.36 109	0.28 66	0.27 51	0.41 168	0.18 23	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.13 97	0.11 80

ProNet	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.35 112	0.24 204	0.32 150	0.43 404	0.57 158	0.37 125	0.33 102	0.30 73	0.32 94	0.28 139	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.13 172

ADStereo(finetuned)	0.37 219	0.16 55	0.49 329	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.69 427	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

CIPLG	0.41 273	0.21 231	0.63 413	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.33 239	0.65 215	0.60 230	0.82 375	0.96 371	0.46 203	0.32 187	0.55 206	0.44 344	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

IPLG	0.39 250	0.20 194	0.59 393	0.40 250	0.24 204	0.54 306	0.27 130	0.75 300	0.63 243	0.84 394	0.81 295	0.32 94	0.32 187	0.60 270	0.45 353	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

IPLGR_C	0.40 262	0.21 231	0.64 418	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.34 254	0.66 224	0.62 232	0.82 375	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.46 363	0.17 282	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

ACRE	0.40 262	0.21 231	0.65 424	0.45 390	0.33 434	0.51 287	0.33 239	0.66 224	0.63 243	0.80 353	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.45 353	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

TRStereo	0.37 219	0.27 390	0.59 393	0.47 420	0.41 490	0.29 102	0.30 177	0.84 336	0.59 228	0.52 199	0.41 127	0.52 229	0.26 114	0.73 379	0.27 146	0.17 282	0.12 216	0.19 308	0.19 370	0.13 97	0.11 80

STrans-v2	0.46 317	0.20 194	0.48 317	0.40 250	0.24 204	0.55 312	0.50 446	1.07 431	0.73 294	0.65 260	1.05 418	0.72 345	0.69 427	0.72 373	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.14 195	0.13 97	0.12 128

RAFT-345	0.40 262	0.18 113	0.40 203	0.38 179	0.22 133	0.33 157	0.26 114	0.61 187	0.51 202	0.74 327	1.79 546	0.45 195	0.33 199	0.66 328	0.36 271	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.14 195	0.13 97	0.13 172

CREStereo++_RVC	0.32 144	0.15 36	0.23 1	0.31 25	0.24 204	0.27 72	0.22 62	0.46 103	0.88 390	0.46 176	0.80 288	0.30 83	0.26 114	0.36 54	0.33 223	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.51 571	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 131	0.15 36	0.31 75	0.30 11	0.17 23	0.55 312	0.23 79	0.44 97	0.55 217	0.59 218	0.68 232	0.37 135	0.26 114	0.35 52	0.27 146	0.15 181	0.16 384	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.14 219

XX-TBD	0.32 144	0.53 529	0.26 22	0.51 472	0.20 86	0.37 195	0.24 93	0.40 65	0.73 294	0.54 206	0.69 233	0.31 91	0.25 96	0.32 25	0.27 146	0.16 236	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.11 80

DCANet	0.36 202	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.57 352	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

111	0.40 262	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.52 291	0.28 151	0.74 293	1.16 506	0.50 190	0.91 350	0.63 292	0.48 300	0.61 278	0.35 255	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.13 172

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 202	0.17 86	0.41 213	0.35 112	0.19 59	0.33 157	0.29 161	0.65 215	0.73 294	0.68 282	1.01 395	0.56 245	0.40 257	0.42 101	0.30 193	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.10 37

AFF-stereo	0.38 234	0.19 153	0.39 191	0.37 149	0.21 111	0.27 72	0.31 206	0.65 215	0.66 259	0.64 251	1.13 448	0.76 370	0.39 251	0.55 206	0.33 223	0.11 28	0.09 25	0.16 172	0.16 260	0.13 97	0.11 80

EAI-Stereo	0.34 167	0.19 153	0.44 256	0.39 208	0.21 111	0.31 132	0.30 177	1.15 469	0.30 58	0.49 187	0.75 254	0.36 133	0.28 139	0.62 287	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.13 97	0.12 128

CFNet-RSSM	0.34 167	0.17 86	0.45 268	0.39 208	0.22 133	0.35 178	0.23 79	0.73 291	0.84 364	0.65 260	0.54 184	0.57 250	0.28 139	0.46 140	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.11 80

WQFJA1	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.50 169	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

WQFJX	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.27 314	0.60 356	0.30 177	0.53 144	0.47 185	0.39 143	0.38 116	0.34 110	0.33 199	0.61 278	0.40 311	0.14 113	0.17 404	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.14 219

NLMM	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.49 162	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

NLSM1	0.32 144	0.18 113	0.34 121	0.39 208	0.25 235	0.66 396	0.27 130	0.57 158	0.50 198	0.37 123	0.53 181	0.29 75	0.28 139	0.54 200	0.32 210	0.16 236	0.17 404	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.12 128

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.28 61	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

GS-Stereo							0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

IGEV-FE	0.34 167	0.18 113	0.67 434	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.39 208	0.21 111	0.18 5	0.21 51	0.34 31	0.26 35	0.28 66	0.51 168	0.28 73	0.29 155	0.26 2	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

MM-Stereo_test3	0.34 167	0.19 153	0.31 75	0.41 284	0.25 235	0.35 178	0.44 413	0.72 280	0.92 418	0.46 176	0.52 177	0.41 168	0.29 155	0.44 121	0.28 168	0.16 236	0.15 352	0.17 217	0.13 163	0.14 142	0.13 172

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 71	0.31 430	0.24 7	0.51 472	0.19 59	0.29 102	0.22 62	0.40 65	0.37 125	0.26 47	0.24 34	0.24 53	0.31 181	0.44 121	0.22 35	0.14 113	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 142	0.10 37

mms	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.33 239	0.40 65	0.32 76	0.28 66	0.34 96	0.34 110	0.20 42	0.45 125	0.26 128	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.11 80

ours_stereo	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.38 179	0.23 175	0.30 115	0.33 239	0.42 77	0.38 132	0.26 47	0.34 96	0.35 122	0.23 75	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.10 37

fffy	0.28 103	0.21 231	0.34 121	0.37 149	0.23 175	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.41 148	0.32 97	0.37 113	0.39 150	0.27 125	0.50 169	0.27 146	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

tg	0.33 159	0.18 113	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.38 208	0.26 114	0.70 267	0.56 223	0.47 182	0.65 218	0.42 178	0.24 85	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.14 142	0.11 80

PAM_32	0.46 317	0.19 153	0.67 434	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.27 130	0.95 383	0.34 87	0.68 282	0.44 134	1.91 564	0.65 407	0.62 287	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.14 142	0.13 172

PAM	0.46 317	0.19 153	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.75 430	0.33 239	0.85 339	0.34 87	0.70 297	0.46 143	1.83 559	0.63 390	0.61 278	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

RAStereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 114	0.42 77	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 83	0.19 32	0.34 44	0.25 98	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 425	3.08 611	2.43 584	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.32 76	0.28 66	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 588	0.08 2	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.97 588

RSM++	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.36 132	0.20 86	0.28 90	0.30 177	0.51 123	0.32 76	0.25 41	0.22 25	0.37 135	0.21 51	0.50 169	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.10 37

RSM	0.25 71	0.18 113	0.33 103	0.36 132	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.51 123	0.27 37	0.26 47	0.23 27	0.39 150	0.21 51	0.56 216	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.14 142	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.36 132	0.23 175	0.37 195	0.30 177	0.39 56	0.44 167	0.31 84	0.51 168	0.40 162	0.24 85	0.43 110	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.14 142	0.13 172

ff7	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

ffff	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

11t	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

MaDis-Stereo	0.26 82	0.18 113	0.36 143	0.36 132	0.26 281	0.27 72	0.27 130	0.43 90	0.35 101	0.27 62	0.26 45	0.41 168	0.28 139	0.40 84	0.28 168	0.16 236	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.12 128

IGEV_Zeroshot_test	0.34 167	0.18 113	0.67 434	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 86	0.37 160	0.40 250	0.27 314	0.30 115	0.28 151	0.39 56	0.31 63	0.29 74	0.46 143	0.27 67	0.25 96	0.47 147	0.34 238	0.17 282	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.14 142	0.12 128

MIM_Stereo	0.38 234	0.17 86	0.53 369	0.37 149	0.24 204	0.27 72	0.24 93	0.70 267	0.54 212	0.72 316	1.00 392	0.63 292	0.29 155	0.64 313	0.38 296	0.13 71	0.14 322	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.11 80

HH	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

anonymousdsp	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

DCRE	0.37 219	0.18 113	0.46 285	0.45 390	0.32 423	0.42 242	0.37 317	0.63 201	0.51 202	0.47 182	0.94 358	0.56 245	0.36 232	0.52 184	0.32 210	0.14 113	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.13 172

TestStereo1	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

ccc-4	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

SA-5K	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 307	0.21 231	0.48 317	0.42 326	0.28 339	0.31 132	0.54 473	0.63 201	0.62 232	0.62 232	0.89 343	1.01 456	0.69 427	0.75 392	0.66 439	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.15 248

MIPNet	0.37 219	0.21 231	0.59 393	0.39 208	0.25 235	0.50 283	0.28 151	0.77 310	0.70 275	0.65 260	0.60 205	0.40 162	0.49 304	0.44 121	0.37 287	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.13 172

CrosDoStereo	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 574	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 503	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

TransformOpticalFlow	0.44 297	0.20 194	0.47 297	0.41 284	0.23 175	0.37 195	0.47 427	0.94 376	0.76 312	0.65 260	1.14 453	0.73 356	0.56 350	0.76 396	0.32 210	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.13 172

ASMatch	0.48 345	0.19 153	0.45 268	0.39 208	0.28 339	0.37 195	0.26 114	0.74 293	0.68 267	0.76 336	2.34 565	0.61 284	0.52 321	0.62 287	0.37 287	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.21 407

DeepStereo_LL	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 574	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 503	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

DEmStereo	0.48 345	0.17 86	0.50 342	0.38 179	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.63 201	0.74 301	0.89 427	1.66 538	0.58 258	1.06 531	0.60 270	0.42 321	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

THIR-Stereo	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.23 175	0.75 430	0.67 509	0.66 224	0.87 386	1.02 487	1.40 509	0.72 345	0.76 461	0.62 287	0.42 321	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.15 248

DRaft	0.49 363	0.17 86	0.47 297	0.37 149	0.25 235	0.58 337	0.40 372	0.65 215	0.85 372	1.02 487	1.75 545	0.50 220	0.82 484	0.63 298	0.40 311	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

s12784h	0.36 202	0.15 36	0.24 7	0.34 75	0.15 2	0.77 437	0.29 161	0.80 323	0.83 359	0.56 211	0.57 197	0.43 186	0.40 257	0.57 229	0.33 223	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.09 10	0.14 142	0.09 4

raft+_RVC	0.38 234	0.19 153	0.35 136	0.37 149	0.25 235	0.45 262	0.37 317	0.78 316	0.89 403	0.51 193	0.78 275	0.50 220	0.29 155	0.53 193	0.40 311	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.12 128

XX-Stereo	0.37 219	0.17 86	0.45 268	0.55 509	0.36 456	0.38 208	0.20 31	0.60 181	0.30 58	0.46 176	1.30 494	0.73 356	0.26 114	0.56 216	0.26 128	0.16 236	0.11 158	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.10 37

test_xeample3	0.29 114	0.21 231	0.41 213	0.35 112	0.26 281	0.35 178	0.32 229	0.56 151	0.36 109	0.43 164	0.32 86	0.34 110	0.28 139	0.54 200	0.23 63	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.13 172

ARAFT	0.47 333	0.24 330	0.79 484	0.42 326	0.25 235	0.55 312	0.55 477	0.75 300	0.81 349	0.89 427	0.75 254	0.73 356	0.47 295	0.88 449	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.23 416	0.22 435	0.14 142	0.13 172

R-Stereo Train	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 333	0.24 330	0.61 400	0.37 149	0.17 23	0.61 359	0.33 239	0.80 323	0.87 386	0.94 454	1.13 448	0.72 345	0.43 271	0.89 455	0.51 389	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.14 142	0.12 128

NLMM1	0.33 159	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.25 235	0.55 312	0.33 239	0.55 148	0.63 243	0.42 160	0.44 134	0.30 83	0.25 96	0.63 298	0.38 296	0.16 236	0.18 424	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.13 172

gasm-f	0.24 61	0.16 55	0.27 31	0.33 58	0.25 235	0.25 53	0.36 301	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 63	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 128

Select-FE	0.46 317	0.24 330	0.88 497	0.42 326	0.35 451	0.33 157	0.19 20	0.90 362	0.37 125	0.60 222	1.01 395	0.97 443	0.80 479	0.72 373	0.28 168	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.20 395	0.15 196	0.24 440

DA	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

S2M2_XL	0.19 7	0.18 113	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 282	0.16 384	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 345	0.20 194	0.40 203	0.34 75	0.23 175	0.57 331	0.58 487	1.10 442	0.77 320	0.86 405	0.94 358	0.95 438	0.54 337	0.68 349	0.60 421	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.15 248

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 113	0.39 191	0.40 250	0.24 204	0.42 242	0.42 397	0.63 201	0.41 148	0.37 123	0.35 102	0.32 94	0.26 114	0.53 193	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.15 196	0.10 37

MM-Stereo_test1	0.33 159	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.23 175	0.36 188	0.45 416	0.58 166	0.54 212	0.60 222	0.50 159	0.38 143	0.37 236	0.60 270	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.12 128

HART	0.29 114	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.21 111	0.32 150	0.26 114	0.62 193	0.31 63	0.33 102	0.65 218	0.41 168	0.22 63	0.55 206	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.11 98	0.15 196	0.11 80

SCV	0.26 82	0.19 153	0.33 103	0.35 112	0.21 111	0.27 72	0.34 254	0.56 151	0.28 43	0.24 36	0.28 61	0.37 135	0.23 75	0.49 162	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.15 196	0.11 80

AIO-test2	0.39 250	0.21 231	0.41 213	0.47 420	0.25 235	0.45 262	0.35 279	0.77 310	1.27 531	0.36 116	0.87 331	0.37 135	0.30 173	0.47 147	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.21 380	0.23 451	0.15 196	0.13 172

UGAM	0.52 394	0.22 272	0.46 285	0.45 390	0.25 235	0.41 235	0.52 464	0.62 193	1.16 506	0.76 336	1.13 448	1.32 520	0.57 352	1.00 486	0.53 399	0.17 282	0.14 322	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 172

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 53	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 579

tta	0.51 386	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.14 219

qqq1	0.49 363	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

fff1	0.49 363	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

AE-Stereo	0.34 167	0.21 231	0.42 234	0.48 427	0.31 407	0.48 275	0.35 279	0.61 187	0.62 232	0.32 97	0.55 190	0.52 229	0.27 125	0.47 147	0.29 187	0.13 71	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.12 128

DisPM	0.39 250	0.19 153	0.44 256	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 206	0.65 215	0.57 225	0.87 413	0.87 331	0.60 279	0.32 187	0.76 396	0.32 210	0.18 316	0.12 216	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.20 389

raft_robust	0.41 273	0.23 293	0.36 143	0.42 326	0.21 111	0.40 220	0.33 239	0.79 320	0.98 445	0.79 351	0.87 331	0.39 150	0.33 199	0.84 433	0.29 187	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.17 313	0.15 196	0.12 128

RAFT_CTSACE	0.45 307	0.20 194	0.44 256	0.45 390	0.27 314	0.34 168	0.39 361	0.60 181	0.73 294	0.76 336	1.44 519	0.83 393	0.38 240	1.08 503	0.26 128	0.12 38	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

RAFT+CT+SA	0.39 250	0.23 293	0.36 143	0.51 472	0.27 314	0.29 102	0.46 420	0.75 300	0.80 341	0.51 193	0.89 343	0.41 168	0.40 257	0.78 408	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.15 196	0.14 219

Sa-1000	0.48 345	0.24 330	0.41 213	0.45 390	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.81 327	0.93 424	0.82 375	1.50 526	0.53 233	0.45 286	0.92 467	0.30 193	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

SA	0.44 297	0.25 355	0.46 285	0.46 411	0.24 204	0.43 245	0.36 301	0.75 300	0.96 438	0.59 218	1.03 408	0.48 211	0.52 321	0.94 480	0.32 210	0.16 236	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

test_4	0.36 202	0.18 113	0.31 75	0.44 366	0.25 235	0.20 10	0.34 254	0.56 151	0.41 148	0.59 218	1.45 522	0.43 186	0.25 96	0.63 298	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.11 80

iRaft-Stereo_20w	0.39 250	0.19 153	0.57 388	0.37 149	0.27 314	0.31 132	0.24 93	1.44 551	0.29 53	0.69 291	0.53 181	0.60 279	0.42 265	0.83 428	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.15 196	0.13 172

IPLGR	0.39 250	0.21 231	0.63 413	0.39 208	0.22 133	0.49 280	0.29 161	0.76 307	0.74 301	0.78 346	0.77 264	0.44 193	0.42 265	0.47 147	0.38 296	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.13 172

GMOStereo	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

error version	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

test-v	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

test_3	0.36 202	0.19 153	0.44 256	0.44 366	0.23 175	0.48 275	0.36 301	0.66 224	0.82 354	0.64 251	0.45 138	0.68 324	0.25 96	0.41 93	0.31 200	0.12 38	0.10 61	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

HHNet	0.41 273	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.37 463	0.33 157	0.34 254	0.69 252	0.75 304	0.86 405	1.30 494	0.52 229	0.32 187	0.52 184	0.35 255	0.15 181	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.15 196	0.24 440

OMP-Stereo	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.52 485	0.24 204	0.36 188	0.25 101	0.71 275	0.78 330	0.77 342	0.64 215	0.89 419	0.39 251	0.91 464	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.20 338	0.15 226	0.15 196	0.12 128

IIG-Stereo	0.43 290	0.21 231	0.44 256	0.50 456	0.25 235	0.44 253	0.21 51	0.71 275	0.76 312	0.83 387	0.95 367	0.83 393	0.43 271	0.90 457	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.19 308	0.14 195	0.15 196	0.11 80

FTStereo	0.56 425	0.20 194	0.37 160	0.41 284	0.25 235	0.40 220	0.79 542	0.66 224	0.43 160	1.09 511	3.27 586	0.70 332	0.73 451	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.30 486

GrayStereo	0.49 363	0.19 153	0.42 234	0.46 411	0.28 339	0.53 299	0.67 509	0.69 252	0.63 243	1.02 487	1.47 525	0.78 378	0.76 461	0.56 216	0.33 223	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.17 313	0.15 196	0.29 477

test-2	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

cross-raft	0.34 167	0.20 194	0.37 160	0.44 366	0.23 175	0.32 150	0.35 279	0.74 293	0.40 144	0.60 222	0.77 264	0.57 250	0.27 125	0.43 110	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.11 80

test-1	0.36 202	0.19 153	0.71 454	0.46 411	0.26 281	0.44 253	0.36 301	0.60 181	0.59 228	0.48 185	0.67 230	0.53 233	0.36 232	0.40 84	0.29 187	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.16 294

iRaftStereo_RVC	0.32 144	0.19 153	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.31 132	0.29 161	0.68 244	0.51 202	0.49 187	0.66 225	0.37 135	0.23 75	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.15 196	0.12 128

cf-r	0.47 333	0.23 293	0.41 213	0.39 208	0.23 175	0.59 350	0.37 317	0.88 355	0.85 372	0.72 316	1.05 418	0.94 436	0.62 384	0.56 216	0.54 404	0.21 388	0.14 322	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.15 248

DIP-Stereo	0.39 250	0.21 231	0.50 342	0.41 284	0.28 339	0.62 367	0.27 130	0.77 310	0.40 144	0.64 251	0.86 323	0.52 229	0.33 199	0.66 328	0.42 321	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.15 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 400	0.22 272	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.68 403	0.38 339	0.97 390	0.88 390	0.73 322	1.04 414	1.03 463	0.92 509	0.90 457	0.86 482	0.16 236	0.14 322	0.14 102	0.17 313	0.15 196	0.13 172

iResNet_ROB	0.52 394	0.21 231	0.53 369	0.37 149	0.21 111	0.61 359	0.29 161	1.51 560	1.32 538	0.90 434	1.02 404	0.80 388	0.62 384	0.76 396	0.43 328	0.16 236	0.12 216	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 333

pmcnn	1.23 554	0.29 416	0.96 508	0.40 250	0.23 175	0.95 483	0.69 519	1.16 476	1.28 533	1.67 564	2.33 564	11.15 616	0.86 494	0.93 473	0.88 491	0.15 181	0.12 216	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 248

WQFJX1	0.33 159	0.19 153	0.34 121	0.41 284	0.28 339	0.53 299	0.33 239	0.51 123	0.50 198	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.31 181	0.69 355	0.39 303	0.15 181	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.14 219

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 153	0.39 191	0.47 420	0.26 281	0.46 267	0.25 101	0.43 90	0.31 63	0.29 74	0.26 45	0.35 122	0.26 114	0.40 84	0.37 287	0.21 388	0.15 352	0.22 395	0.26 490	0.16 241	0.16 294

SCV_C0	0.26 82	0.18 113	0.34 121	0.35 112	0.24 204	0.23 27	0.28 151	0.51 123	0.36 109	0.31 84	0.36 108	0.37 135	0.20 42	0.57 229	0.22 35	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 549	0.39 191	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 241	0.09 4

H2IRNET	0.37 219	0.20 194	0.33 103	0.38 179	0.25 235	0.27 72	0.23 79	0.59 171	0.72 287	0.39 143	0.90 347	0.74 362	0.55 343	0.52 184	0.43 328	0.15 181	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.13 172

DispNO	0.47 333	0.23 293	0.71 454	0.39 208	0.31 407	0.60 356	0.38 339	0.89 357	0.77 320	0.75 329	0.84 310	0.72 345	0.54 337	0.73 379	0.46 363	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.17 315

CoDeX	0.47 333	0.20 194	0.49 329	0.42 326	0.25 235	0.75 430	0.36 301	1.27 520	0.80 341	0.82 375	0.96 371	0.62 290	0.57 352	0.60 270	0.36 271	0.17 282	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.16 241	0.14 219

cc1	0.37 219	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.15 248

ffm	0.44 297	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

ff1	0.49 363	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

tt1	0.36 202	0.24 330	0.32 88	0.41 284	0.22 133	0.54 306	0.38 339	0.68 244	1.04 474	0.41 155	0.46 143	0.35 122	0.45 286	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.16 294

EKT-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.39 191	0.43 347	0.29 367	0.38 208	0.31 206	0.69 252	0.64 251	0.45 170	0.63 212	0.49 217	0.27 125	0.56 216	0.33 223	0.18 316	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.16 241	0.16 294

LL-Strereo	0.57 432	0.27 390	0.68 439	0.48 427	0.34 444	0.39 216	0.48 435	0.94 376	0.97 441	0.83 387	0.78 275	1.10 485	1.18 543	1.33 537	0.49 377	0.17 282	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.16 241	0.17 315

4D-IteraStereo	0.33 159	0.18 113	0.40 203	0.40 250	0.24 204	0.32 150	0.27 130	0.58 166	0.72 287	0.65 260	0.54 184	0.42 178	0.23 75	0.45 125	0.28 168	0.14 113	0.09 25	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.11 80

anonymousdsp2	0.35 184	0.20 194	0.43 245	0.37 149	0.24 204	0.48 275	0.31 206	0.86 343	0.65 256	0.55 208	0.50 159	0.50 220	0.34 210	0.56 216	0.31 200	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.16 241	0.14 219

anonymousa	0.49 363	0.20 194	0.42 234	0.38 179	0.23 175	0.91 475	0.35 279	0.75 300	0.62 232	0.85 398	1.54 531	1.06 471	0.66 414	0.51 177	0.43 328	0.16 236	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.16 241	0.14 219

Selective-RAFT	0.35 184	0.23 293	0.51 356	0.44 366	0.21 111	0.64 385	0.27 130	0.59 171	0.63 243	0.40 151	0.38 116	0.55 242	0.40 257	0.57 229	0.35 255	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.16 241	0.13 172

CroCo-Stereo Lap2	0.28 103	0.24 330	0.39 191	0.50 456	0.29 367	0.20 10	0.31 206	0.49 113	0.38 132	0.24 36	0.27 51	0.46 203	0.31 181	0.39 77	0.30 193	0.14 113	0.15 352	0.16 172	0.13 163	0.16 241	0.15 248

GLC_STEREO	0.29 114	0.19 153	0.27 31	0.44 366	0.19 59	0.31 132	0.26 114	0.47 106	0.43 160	0.37 123	0.47 149	0.41 168	0.23 75	0.50 169	0.34 238	0.14 113	0.18 424	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.13 172

PFNet+	0.40 262	0.19 153	0.49 329	0.39 208	0.25 235	0.28 90	0.23 79	0.64 214	0.70 275	0.85 398	0.79 285	0.64 298	0.35 214	0.72 373	0.34 238	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.20 395	0.16 241	0.20 389

NF-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.57 250	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

OCTAStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

PSM-softLoss	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

KMStereo	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

KYRaft	0.48 345	0.20 194	0.38 172	0.44 366	0.23 175	0.44 253	0.37 317	0.66 224	0.41 148	0.94 454	1.73 542	0.79 380	0.41 263	0.63 298	0.31 200	0.16 236	0.11 158	0.18 267	0.22 435	0.16 241	0.78 574

PFNet	0.42 280	0.18 113	0.58 392	0.43 347	0.24 204	0.43 245	0.32 229	0.74 293	0.78 330	1.00 479	0.74 252	0.68 324	0.39 251	0.72 373	0.37 287	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.15 226	0.16 241	0.13 172

RE-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

TVStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

IRAFT_RVC	0.42 280	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.24 204	0.27 72	0.54 473	0.74 293	0.77 320	0.76 336	0.80 288	0.73 356	0.51 319	0.70 362	0.36 271	0.17 282	0.10 61	0.21 380	0.16 260	0.16 241	0.14 219

CroCo-Stereo	0.26 82	0.22 272	0.36 143	0.48 427	0.22 133	0.20 10	0.29 161	0.51 123	0.44 167	0.28 66	0.23 27	0.42 178	0.26 114	0.29 9	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128
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	0.45 307	0.22 272	0.45 268	0.47 420	0.26 281	0.54 306	0.47 427	0.66 224	0.58 227	0.80 353	0.82 299	0.94 436	0.57 352	0.75 392	0.34 238	0.17 282	0.15 352	0.22 395	0.20 395	0.16 241	0.12 128

GMM-Stereo	0.44 297	0.19 153	0.36 143	0.42 326	0.25 235	0.51 287	0.47 427	0.71 275	0.53 208	0.76 336	1.37 503	0.76 370	0.38 240	0.60 270	0.33 223	0.15 181	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.16 241	0.27 463

Prome-Stereo	0.46 317	0.19 153	0.35 136	0.44 366	0.26 281	0.40 220	0.45 416	0.68 244	0.44 167	0.96 462	1.84 549	0.59 273	0.67 417	0.61 278	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.29 477

SFCPSM	0.47 333	0.21 231	0.55 378	0.40 250	0.27 314	0.87 471	0.37 317	1.33 530	0.77 320	0.80 353	0.84 310	0.54 237	0.49 304	0.57 229	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.15 248

delet	0.55 414	0.24 330	0.55 378	0.44 366	0.33 434	1.07 507	0.50 446	1.00 399	0.86 377	0.85 398	0.96 371	0.90 424	0.63 390	0.83 428	0.74 460	0.18 316	0.18 424	0.20 338	0.21 417	0.16 241	0.15 248

GwcNet-RSSM	0.49 363	0.24 330	0.42 234	0.40 250	0.23 175	0.55 312	0.38 339	0.93 371	0.93 424	0.71 304	1.16 464	0.86 404	0.60 372	0.62 287	0.66 439	0.21 388	0.14 322	0.19 308	0.20 395	0.16 241	0.15 248

NLCSM	0.34 167	0.21 231	0.34 121	0.44 366	0.29 367	0.54 306	0.36 301	0.52 133	0.47 185	0.46 176	0.37 113	0.34 110	0.34 210	0.71 367	0.41 316	0.16 236	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.17 277	0.16 294

G2L-ROB	0.47 333	0.19 153	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.57 331	0.42 397	1.14 465	0.71 286	0.84 394	0.75 254	1.09 481	0.53 325	0.74 386	0.53 399	0.17 282	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.19 366

G2L-Stereo	0.49 363	0.23 293	0.48 317	0.43 347	0.26 281	0.47 272	0.42 397	0.93 371	0.78 330	0.84 394	0.86 323	0.91 426	0.52 321	0.78 408	0.70 449	0.20 371	0.17 404	0.22 395	0.18 340	0.17 277	0.21 407

HI	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 481	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

CoSv	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 481	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

IGEV-RUCA	0.25 71	0.16 55	0.34 121	0.39 208	0.27 314	0.33 157	0.20 31	0.38 51	0.36 109	0.26 47	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 158	0.24 77	0.20 371	0.11 158	0.13 68	0.10 63	0.17 277	0.15 248

test_sample1	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.34 75	0.23 175	0.58 337	0.35 279	0.99 395	0.49 194	0.62 232	0.75 254	0.69 328	0.61 378	0.58 249	0.44 344	0.18 316	0.14 322	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.17 315

MyStereo07	0.32 144	0.22 272	0.34 121	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	0.72 280	0.37 125	0.37 123	0.34 96	0.32 94	0.31 181	0.59 264	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

MyStereo06	0.38 234	0.21 231	0.61 400	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.95 383	0.35 101	0.62 232	0.54 184	0.76 370	0.27 125	0.50 169	0.29 187	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

MyStereo05	0.44 297	0.21 231	0.45 268	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.93 371	1.09 495	0.76 336	0.61 208	0.51 224	0.57 352	0.73 379	0.42 321	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

MyStereo04	0.44 297	0.22 272	0.44 256	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	1.00 399	1.08 493	0.62 232	0.58 202	0.55 242	0.57 352	0.71 367	0.44 344	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

11t1	0.36 202	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.62 367	0.29 161	0.69 252	0.43 160	0.60 222	0.53 181	0.53 233	0.48 300	0.56 216	0.40 311	0.18 316	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.17 277	0.17 315

plain	0.31 138	0.20 194	0.50 342	0.39 208	0.29 367	0.27 72	0.30 177	0.44 97	0.35 101	0.31 84	0.66 225	0.30 83	0.31 181	0.65 320	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.17 277	0.12 128

CBFPSM	0.59 446	0.22 272	1.31 548	0.38 179	0.27 314	1.12 519	0.65 504	0.79 320	0.82 354	0.80 353	0.81 295	1.35 529	0.87 497	0.67 339	0.76 462	0.16 236	0.15 352	0.15 144	0.16 260	0.17 277	0.22 425

knoymous	0.36 202	0.20 194	0.31 75	0.31 25	0.22 133	0.36 188	0.29 161	0.61 187	0.64 251	0.67 276	0.70 236	0.60 279	0.40 257	0.58 249	0.34 238	0.17 282	0.11 158	0.20 338	0.11 98	0.17 277	0.18 333

x	0.39 250	0.24 330	0.41 213	0.34 75	0.23 175	0.52 291	0.32 229	0.86 343	0.52 205	0.57 214	0.70 236	0.59 273	0.50 314	0.49 162	0.46 363	0.17 282	0.15 352	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.16 294

IER	0.46 317	0.23 293	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.69 405	0.35 279	0.80 323	0.66 259	0.83 387	0.94 358	0.75 364	0.77 468	0.60 270	0.42 321	0.17 282	0.14 322	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

NRIStereo	0.36 202	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.23 175	0.34 168	0.26 114	0.65 215	0.55 217	0.64 251	0.63 212	0.56 245	0.37 236	0.65 320	0.37 287	0.15 181	0.11 158	0.18 267	0.15 226	0.17 277	0.14 219

Pruner-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.40 250	0.25 235	0.22 19	0.24 93	0.67 234	0.55 217	0.89 427	0.76 260	0.68 324	0.29 155	0.62 287	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.17 313	0.17 277	0.18 333

rafts_anoy	0.37 219	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.33 239	0.67 234	0.90 406	0.58 216	0.66 225	0.45 195	0.33 199	0.47 147	0.39 303	0.16 236	0.11 158	0.21 380	0.23 451	0.17 277	0.14 219

RALCasStereoNet	0.36 202	0.21 231	0.37 160	0.42 326	0.26 281	0.35 178	0.38 339	0.63 201	0.64 251	0.50 190	0.72 239	0.51 224	0.29 155	0.59 264	0.36 271	0.16 236	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.17 277	0.16 294

acv_ft	0.51 386	0.23 293	0.56 384	0.44 366	0.28 339	0.86 470	0.39 361	0.91 367	0.80 341	0.97 467	0.96 371	0.79 380	0.59 368	0.63 298	0.87 488	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248

HSM-Net_RVC	0.53 400	0.22 272	0.35 136	0.37 149	0.21 111	0.85 467	0.37 317	1.23 505	0.93 424	0.90 434	1.15 459	1.26 507	0.63 390	0.72 373	0.48 374	0.17 282	0.13 287	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 386	0.24 330	0.41 213	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.40 372	1.22 500	0.75 304	0.81 366	0.91 350	1.21 502	0.69 427	0.87 446	0.46 363	0.17 282	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.17 277	0.17 315

iResNet	0.49 363	0.29 416	0.79 484	0.42 326	0.21 111	0.61 359	0.40 372	0.82 329	0.99 450	0.87 413	1.12 441	0.69 328	0.53 325	0.78 408	0.51 389	0.15 181	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.15 248

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 167	0.27 390	0.45 268	0.36 132	0.25 235	0.48 275	0.30 177	0.58 166	0.90 406	0.42 160	0.36 108	0.30 83	0.29 155	0.49 162	0.30 193	0.16 236	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.18 302	0.15 248

SMFormer	0.51 386	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.18 333

ACVNet-DCA	0.35 184	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

xx1	0.39 250	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.65 311	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

1test111	0.36 202	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.55 206	0.45 353	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

MIF-Stereo (partial)	0.31 138	0.18 113	0.37 160	0.41 284	0.31 407	0.28 90	0.23 79	0.47 106	0.42 158	0.31 84	0.63 212	0.36 133	0.35 214	0.57 229	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.14 219

CASnet	0.30 131	0.20 194	0.33 103	0.41 284	0.16 12	0.26 58	0.24 93	0.52 133	0.53 208	0.52 199	0.54 184	0.39 150	0.24 85	0.40 84	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.22 395	0.18 340	0.18 302	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 184	0.24 330	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.35 178	0.24 93	0.67 234	0.44 167	0.54 206	0.51 168	0.66 316	0.25 96	0.66 328	0.30 193	0.14 113	0.12 216	0.23 416	0.20 395	0.18 302	0.13 172

gwcnet-sp	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

scenet	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

ssnet	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

qqq	0.40 262	0.26 373	0.44 256	0.36 132	0.22 133	0.46 267	0.36 301	0.85 339	0.54 212	0.56 211	0.69 233	0.65 311	0.53 325	0.55 206	0.45 353	0.17 282	0.16 384	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

BUS	0.45 307	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.70 410	0.34 254	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.65 311	0.49 304	0.64 313	0.51 389	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

CRFU-Net	0.57 432	0.27 390	0.57 388	0.46 411	0.30 385	1.20 531	0.52 464	1.10 442	0.56 223	1.00 479	0.98 385	1.06 471	0.79 475	0.81 417	0.71 454	0.21 388	0.19 442	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.19 366

test_5	0.43 290	0.24 330	0.43 245	0.52 485	0.28 339	0.28 90	0.42 397	0.72 280	0.82 354	0.62 232	0.91 350	0.72 345	0.55 343	0.79 413	0.35 255	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.16 294

BSDual-CNN	0.46 317	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

hknet	0.49 363	0.25 355	0.51 356	0.45 390	0.29 367	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.83 359	0.75 329	0.80 288	0.97 443	0.61 378	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

psmg	0.49 363	0.25 355	0.43 245	0.41 284	0.28 339	0.85 467	0.43 404	0.99 395	0.76 312	0.91 439	0.94 358	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.15 352	0.20 338	0.20 395	0.18 302	0.18 333

CSP-Net	0.56 425	0.27 390	0.49 329	0.41 284	0.28 339	1.22 533	0.50 446	1.23 505	0.72 287	0.95 461	0.95 367	0.89 419	0.62 384	0.83 428	0.62 428	0.26 463	0.17 404	0.17 217	0.17 313	0.18 302	0.17 315

GwcNet-ADL	0.44 297	0.22 272	0.48 317	0.45 390	0.30 385	0.40 220	0.37 317	0.92 369	0.97 441	0.71 304	0.78 275	0.61 284	0.42 265	0.62 287	0.50 379	0.19 348	0.14 322	0.15 144	0.14 195	0.18 302	0.18 333

GANet-ADL	0.42 280	0.25 355	0.45 268	0.43 347	0.29 367	0.54 306	0.35 279	0.89 357	0.86 377	0.63 241	0.72 239	0.68 324	0.42 265	0.52 184	0.41 316	0.21 388	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.19 366

PSM-AAD	0.48 345	0.20 194	0.37 160	0.43 347	0.23 175	0.56 326	0.50 446	0.65 215	0.70 275	1.07 505	1.12 441	0.58 258	0.92 509	0.61 278	0.32 210	0.15 181	0.11 158	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 544

RAFT_R40	0.40 262	0.19 153	0.44 256	0.43 347	0.25 235	0.23 27	0.26 114	0.67 234	0.67 262	0.98 472	0.78 275	0.72 345	0.43 271	0.76 396	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.18 302	0.14 219

GES	0.44 297	0.23 293	0.57 388	0.40 250	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.96 387	0.68 267	0.74 327	0.83 305	0.47 206	0.48 300	0.67 339	0.43 328	0.22 414	0.16 384	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.23 432

222	1.18 551	0.22 272	0.44 256	0.37 149	0.22 133	0.79 444	0.37 317	1.31 527	0.89 403	0.92 447	1.08 431	0.72 345	0.71 444	0.66 328	13.89 616	0.20 371	0.15 352	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.19 366

test_xeample	1.01 528	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.21 111	0.71 415	0.39 361	1.23 505	0.86 377	0.81 366	1.04 414	0.69 328	0.61 378	0.69 355	10.93 613	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.17 313	0.18 302	0.17 315

RAFT + AFF	0.53 400	0.29 416	0.75 472	0.51 472	0.32 423	0.63 378	0.60 492	1.00 399	0.91 413	0.78 346	0.87 331	0.83 393	0.58 361	0.80 414	0.47 370	0.17 282	0.20 454	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 333

FENet	0.42 280	0.22 272	0.38 172	0.39 208	0.24 204	0.55 312	0.32 229	0.79 320	0.70 275	0.71 304	0.72 239	0.63 292	0.57 352	0.62 287	0.44 344	0.19 348	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.19 366

ac_64	0.52 394	0.22 272	0.50 342	0.45 390	0.28 339	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.61 231	0.91 439	0.83 305	1.07 476	0.68 423	0.74 386	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.15 248

ACVNet	0.46 317	0.23 293	0.36 143	0.39 208	0.28 339	0.58 337	0.40 372	0.87 350	0.80 341	0.64 251	0.96 371	0.79 380	0.60 372	0.63 298	0.67 442	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.18 302	0.15 248

GANet-RSSM	0.47 333	0.21 231	0.37 160	0.38 179	0.25 235	0.58 337	0.36 301	1.07 431	0.78 330	0.68 282	1.01 395	0.86 404	0.67 417	0.62 287	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.17 315

AANet_RVC	0.57 432	0.32 434	0.54 373	0.45 390	0.27 314	0.57 331	0.48 435	1.00 399	1.28 533	0.86 405	1.33 498	0.87 410	0.58 361	1.07 500	0.75 461	0.18 316	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.18 333

iResNetv2_ROB	0.52 394	0.27 390	0.69 445	0.38 179	0.25 235	0.62 367	0.35 279	1.17 481	1.01 460	0.99 474	1.06 425	0.88 415	0.67 417	0.66 328	0.39 303	0.19 348	0.13 287	0.15 144	0.11 98	0.18 302	0.16 294

DN-CSS_ROB	0.43 290	0.26 373	0.62 403	0.40 250	0.29 367	0.44 253	0.27 130	0.77 310	0.75 304	0.72 316	1.09 434	0.48 211	0.43 271	0.69 355	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.18 302	0.16 294

DStereoRT	0.74 482	0.19 153	0.50 342	0.51 472	0.33 434	1.10 515	0.34 254	0.82 329	0.76 312	0.78 346	1.05 418	0.51 224	0.73 451	0.76 396	0.48 374	0.16 236	0.13 287	3.96 617	1.37 606	0.19 336	0.14 219

rvit_stereo_0081	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

rvit_stereo_ft	0.33 159	0.25 355	0.47 297	0.52 485	0.32 423	0.33 157	0.47 427	0.49 113	0.50 198	0.34 105	0.41 127	0.41 168	0.32 187	0.48 158	0.34 238	0.22 414	0.14 322	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.14 219

test_sample2	0.42 280	0.22 272	0.43 245	0.33 58	0.21 111	0.58 337	0.39 361	0.95 383	0.67 262	0.63 241	0.77 264	0.69 328	0.57 352	0.61 278	0.38 296	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.16 260	0.19 336	0.18 333

MyStereo8	0.40 262	0.20 194	0.54 373	0.41 284	0.29 367	0.53 299	0.29 161	0.65 215	0.49 194	0.71 304	0.98 385	0.58 258	0.43 271	0.50 169	0.51 389	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.19 336	0.19 366

riskmin	0.38 234	0.20 194	0.39 191	0.32 45	0.23 175	0.53 299	0.30 177	0.63 201	0.80 341	0.49 187	0.56 193	0.73 356	0.58 361	0.55 206	0.36 271	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.13 163	0.19 336	0.20 389

AAGNet	1.43 565	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.25 235	0.29 102	0.31 206	0.65 215	0.68 267	0.97 467	0.86 323	0.67 323	0.62 384	0.64 313	20.63 620	0.16 236	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.19 336	0.12 128

SST-Stereo	0.40 262	0.19 153	0.45 268	0.42 326	0.25 235	0.25 53	0.21 51	0.66 224	0.47 185	1.08 509	0.79 285	0.72 345	0.43 271	0.77 404	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.19 336	0.15 248

DeepStereo_RVC	0.36 202	0.21 231	0.47 297	0.40 250	0.24 204	0.26 58	0.22 62	0.60 181	0.38 132	0.69 291	0.67 230	0.57 250	0.51 319	0.56 216	0.39 303	0.16 236	0.12 216	0.18 267	0.15 226	0.19 336	0.18 333

ICVP	0.46 317	0.25 355	0.38 172	0.48 427	0.28 339	0.58 337	0.43 404	1.00 399	0.70 275	0.67 276	0.95 367	0.75 364	0.55 343	0.53 193	0.54 404	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.17 313	0.19 336	0.20 389
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 528	0.22 272	0.43 245	0.36 132	0.21 111	0.82 460	0.36 301	1.32 528	0.88 390	0.71 304	0.94 358	0.97 443	0.63 390	0.64 313	10.58 612	0.20 371	0.16 384	0.18 267	0.17 313	0.19 336	0.19 366

UPFNet	0.53 400	0.24 330	0.51 356	0.45 390	0.38 472	0.84 466	0.49 441	0.99 395	0.75 304	0.87 413	0.88 339	0.86 404	0.64 401	0.80 414	0.71 454	0.20 371	0.20 454	0.20 338	0.20 395	0.19 336	0.15 248

HGLStereo	0.56 425	0.28 404	0.57 388	0.50 456	0.37 463	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.78 330	0.86 405	1.14 453	0.89 419	0.82 484	0.76 396	0.73 457	0.21 388	0.20 454	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.21 407

DMCA	0.45 307	0.26 373	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.51 287	0.34 254	0.93 371	0.68 267	0.75 329	0.83 305	0.79 380	0.53 325	0.51 177	0.54 404	0.21 388	0.16 384	0.21 380	0.16 260	0.19 336	0.21 407

HITNet	0.41 273	0.26 373	0.45 268	0.33 58	0.17 23	0.63 378	0.30 177	0.93 371	0.64 251	0.71 304	0.82 299	0.64 298	0.52 321	0.59 264	0.43 328	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.19 336	0.12 128
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
LE_ROB	4.42 605	0.24 330	2.75 586	0.42 326	0.23 175	1.57 559	0.90 556	1.71 577	17.88 624	16.56 626	4.88 607	5.17 604	18.85 626	1.63 558	14.62 617	0.17 282	0.14 322	0.16 172	0.16 260	0.19 336	0.17 315

z-ln-s-r	0.66 459	0.36 458	1.30 547	0.39 208	0.26 281	0.57 331	0.63 500	0.80 323	1.03 468	0.80 353	1.43 516	0.91 426	0.76 461	1.08 503	1.87 569	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.14 195	0.20 353	0.16 294

DFGA-Net	0.45 307	0.29 416	0.80 486	0.42 326	0.32 423	0.53 299	0.35 279	0.78 316	0.89 403	0.66 273	0.75 254	0.48 211	0.39 251	0.74 386	0.60 421	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.18 340	0.20 353	0.17 315

coex_refinement	0.53 400	0.21 231	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.76 436	0.39 361	1.09 439	0.90 406	0.85 398	1.12 441	1.00 452	0.56 350	0.63 298	0.81 472	0.21 388	0.13 287	0.16 172	0.16 260	0.20 353	0.21 407

rvit_stereo_0083	0.34 167	0.24 330	0.50 342	0.44 366	0.27 314	0.34 168	0.35 279	0.45 101	0.62 232	0.37 123	0.47 149	0.42 178	0.35 214	0.40 84	0.36 271	0.22 414	0.20 454	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.14 219

rvit_stereo_0081_aga	0.31 138	0.28 404	0.44 256	0.42 326	0.29 367	0.34 168	0.31 206	0.44 97	0.40 144	0.39 143	0.44 134	0.40 162	0.32 187	0.42 101	0.29 187	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.16 260	0.20 353	0.15 248

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 280	0.20 194	0.74 468	0.38 179	0.43 502	0.39 216	0.26 114	0.94 376	0.49 194	0.53 202	0.77 264	0.93 434	0.45 286	0.63 298	0.24 77	0.16 236	0.10 61	0.17 217	0.18 340	0.20 353	0.20 389

mmm	0.44 297	0.27 390	0.46 285	0.38 179	0.24 204	0.61 359	0.35 279	0.94 376	0.53 208	0.72 316	1.05 418	0.63 292	0.50 314	0.57 229	0.45 353	0.18 316	0.15 352	0.23 416	0.20 395	0.20 353	0.18 333

1111x	0.55 414	0.22 272	0.46 285	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 404	1.23 505	0.99 450	0.71 304	0.99 390	0.95 438	0.69 427	0.90 457	1.08 529	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.18 333

iinet-f	0.67 464	0.26 373	2.15 579	0.39 208	0.31 407	1.19 530	0.56 483	0.84 336	0.84 364	0.80 353	1.17 466	1.05 469	0.84 491	0.71 367	1.21 540	0.20 371	0.18 424	0.17 217	0.15 226	0.20 353	0.20 389

ssnet_v2	0.58 439	0.28 404	0.56 384	0.43 347	0.29 367	0.95 483	0.59 490	1.13 456	0.99 450	0.93 451	0.80 288	0.99 448	0.64 401	0.82 420	0.94 507	0.25 453	0.22 471	0.23 416	0.24 467	0.20 353	0.19 366

DAS	0.51 386	0.25 355	0.60 398	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.82 420	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

SepStereo	0.51 386	0.25 355	0.60 398	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.93 473	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

Patchmatch Stereo++	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248
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	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.56 216	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

ROB_FTStereo_v2	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.57 229	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

ROB_FTStereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.25 53	0.21 51	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.57 229	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

HUI-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.60 181	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.50 169	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

iGMRVC	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.30 177	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

iRAFT	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

RAFT-IKP	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.28 151	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

MMNet	0.55 414	0.25 355	0.61 400	0.43 347	0.34 444	1.07 507	0.39 361	0.87 350	0.91 413	0.91 439	0.93 357	0.86 404	0.76 461	0.81 417	0.76 462	0.15 181	0.14 322	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.16 294

UNet	0.54 412	0.26 373	0.66 430	0.44 366	0.40 483	0.99 493	0.41 387	0.98 393	0.75 304	0.83 387	0.89 343	1.04 465	0.72 448	0.73 379	0.62 428	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.17 315

PSMNet-RSSM	0.48 345	0.22 272	0.38 172	0.42 326	0.25 235	0.50 283	0.37 317	1.10 442	0.77 320	0.70 297	1.06 425	0.84 397	0.64 401	0.62 287	0.47 370	0.23 431	0.15 352	0.23 416	0.25 476	0.20 353	0.19 366

StereoDRNet-Refined	0.58 439	0.32 434	0.54 373	0.46 411	0.30 385	0.96 486	0.40 372	1.00 399	0.94 431	1.12 516	1.08 431	0.96 441	0.67 417	0.90 457	0.89 501	0.17 282	0.13 287	0.22 395	0.21 417	0.20 353	0.19 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S2M2_L	0.26 82	0.22 272	0.33 103	0.31 25	0.25 235	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 83	0.25 96	0.30 15	0.26 128	0.22 414	0.19 442	0.17 217	0.19 370	0.21 377	0.18 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 333	0.34 447	0.77 482	0.54 502	0.31 407	0.49 280	0.47 427	0.63 201	0.79 339	0.65 260	0.59 203	0.64 298	0.50 314	0.65 320	0.39 303	0.29 490	0.27 512	0.29 494	0.28 503	0.21 377	0.20 389

ACV-stereo	0.62 452	0.34 447	1.00 513	0.43 347	0.31 407	1.20 531	0.40 372	0.75 300	0.83 359	0.64 251	0.77 264	2.10 568	1.03 528	0.81 417	0.64 434	0.21 388	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.21 377	0.21 407

test_sample4	0.47 333	0.26 373	0.50 342	0.35 112	0.22 133	0.69 405	0.38 339	1.15 469	0.81 349	0.78 346	0.82 299	0.62 290	0.53 325	0.63 298	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.21 380	0.19 370	0.21 377	0.19 366

test_sample3	0.46 317	0.25 355	0.50 342	0.35 112	0.23 175	0.69 405	0.37 317	1.15 469	0.81 349	0.75 329	0.79 285	0.66 316	0.49 304	0.63 298	0.46 363	0.21 388	0.15 352	0.20 338	0.19 370	0.21 377	0.19 366

CAS++	0.32 144	0.24 330	0.36 143	0.37 149	0.26 281	0.28 90	0.23 79	0.87 350	0.50 198	0.47 182	0.45 138	0.26 60	0.21 51	0.49 162	0.24 77	0.23 431	0.19 442	0.22 395	0.17 313	0.21 377	0.16 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 455	0.30 425	0.73 463	0.45 390	0.34 444	1.17 527	0.49 441	0.86 343	0.98 445	1.02 487	1.36 500	1.29 512	0.85 492	0.76 396	0.81 472	0.21 388	0.23 481	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.20 389

ToySt	0.49 363	0.27 390	0.75 472	0.40 250	0.27 314	0.64 385	0.49 441	0.84 336	0.77 320	0.60 222	0.83 305	0.88 415	0.66 414	0.70 362	0.56 411	0.16 236	0.17 404	0.21 380	0.20 395	0.21 377	0.19 366

AASNet	0.53 400	0.25 355	0.52 361	0.49 442	0.32 423	0.74 424	0.40 372	1.50 557	0.86 377	0.86 405	0.92 354	0.64 298	0.59 368	0.59 264	0.79 467	0.23 431	0.19 442	0.20 338	0.16 260	0.21 377	0.19 366

ADLNet2	0.55 414	0.25 355	0.65 424	0.47 420	0.30 385	0.83 463	0.50 446	1.05 423	0.95 437	0.80 353	0.98 385	0.99 448	0.69 427	0.77 404	0.73 457	0.20 371	0.16 384	0.17 217	0.18 340	0.21 377	0.21 407

LCNet	0.41 273	0.20 194	0.32 88	0.44 366	0.24 204	0.47 272	0.29 161	0.67 234	0.53 208	0.72 316	1.03 408	0.66 316	0.60 372	0.58 249	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.36 517

CRE-IMP	0.36 202	0.23 293	0.49 329	0.42 326	0.24 204	0.41 235	0.21 51	0.57 158	0.41 148	0.65 260	0.72 239	0.53 233	0.37 236	0.61 278	0.38 296	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.21 377	0.18 333

GEStereo_RVC	0.55 414	0.29 416	0.63 413	0.49 442	0.31 407	0.70 410	0.54 473	1.22 500	0.92 418	0.82 375	0.85 320	0.85 399	0.63 390	0.90 457	0.65 436	0.24 443	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.21 377	0.22 425

RALAANet	0.38 234	0.23 293	0.48 317	0.42 326	0.29 367	0.35 178	0.25 101	0.86 343	0.64 251	0.67 276	0.65 218	0.60 279	0.29 155	0.60 270	0.34 238	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.21 377	0.13 172

sCroCo_RVC	0.35 184	0.28 404	0.69 445	0.51 472	0.39 478	0.41 235	0.31 206	0.49 113	0.45 176	0.31 84	0.48 151	0.38 143	0.32 187	0.46 140	0.32 210	0.21 388	0.22 471	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.20 389

ADLNet	0.55 414	0.27 390	0.51 356	0.44 366	0.35 451	0.78 441	0.46 420	1.08 435	0.86 377	0.99 474	0.98 385	0.92 431	0.63 390	0.69 355	0.81 472	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407

HCRNet	0.44 297	0.34 447	0.41 213	0.53 495	0.26 281	0.53 299	0.29 161	0.83 333	0.63 243	0.71 304	0.81 295	0.77 376	0.50 314	0.66 328	0.36 271	0.24 443	0.16 384	0.24 433	0.20 395	0.21 377	0.18 333

psm_up	0.55 414	0.26 373	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.65 394	0.56 483	1.04 418	0.82 354	0.82 375	0.88 339	1.01 456	0.94 515	0.74 386	0.61 425	0.21 388	0.25 497	0.26 465	0.23 451	0.21 377	0.20 389

DSFCA	0.55 414	0.25 355	0.62 403	0.40 250	0.36 456	0.74 424	0.52 464	1.04 418	0.82 354	1.06 502	0.84 310	0.89 419	0.63 390	0.99 483	0.58 414	0.25 453	0.21 464	0.21 380	0.21 417	0.21 377	0.19 366

CFNet	0.51 386	0.29 416	0.46 285	0.41 284	0.27 314	0.70 410	0.32 229	1.13 456	1.00 456	0.72 316	1.07 428	0.85 399	0.60 372	0.76 396	0.52 396	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.16 294

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 400	0.32 434	0.64 418	0.44 366	0.30 385	0.66 396	0.44 413	1.04 418	0.88 390	0.91 439	0.91 350	0.99 448	0.60 372	0.68 349	0.60 421	0.21 388	0.17 404	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 439	0.28 404	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.77 437	0.50 446	0.99 395	0.92 418	1.04 496	1.14 453	1.21 502	0.69 427	0.88 449	0.69 446	0.20 371	0.20 454	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.18 333

rvit_0105_6	0.38 234	0.28 404	0.64 418	0.50 456	0.30 385	0.39 216	0.38 339	0.51 123	0.67 262	0.40 151	0.45 138	0.50 220	0.41 263	0.54 200	0.36 271	0.27 473	0.26 503	0.24 433	0.21 417	0.22 399	0.16 294

rvit_0105_5	0.42 280	0.31 430	0.73 463	0.50 456	0.29 367	0.44 253	0.42 397	0.61 187	0.74 301	0.51 193	0.51 168	0.60 279	0.47 295	0.57 229	0.38 296	0.27 473	0.25 497	0.25 446	0.23 451	0.22 399	0.18 333

ITSA-stereo	0.53 400	0.28 404	0.52 361	0.40 250	0.23 175	0.56 326	0.34 254	1.24 512	1.24 521	0.80 353	0.81 295	0.72 345	0.58 361	0.82 420	0.65 436	0.21 388	0.17 404	0.23 416	0.21 417	0.22 399	0.26 453

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 345	0.21 231	1.26 543	0.39 208	0.51 534	0.28 90	0.30 177	1.25 516	0.44 167	0.68 282	1.11 437	0.86 404	0.33 199	0.67 339	0.27 146	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.20 395	0.22 399	0.24 440

rvit_stereo_0080	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

test_sample5	0.47 333	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.77 342	0.94 358	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

DualNet	0.48 345	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.80 353	1.03 408	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

mmx	0.53 400	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

whm_eth	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

xxx	0.53 400	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

CASS	0.45 307	0.27 390	0.42 234	0.48 427	0.22 133	0.61 359	0.34 254	0.97 390	0.62 232	0.71 304	0.85 320	0.61 284	0.55 343	0.57 229	0.41 316	0.29 490	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.22 399	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 454	0.28 404	0.99 512	0.40 250	0.30 385	1.03 500	0.56 483	1.10 442	0.99 450	0.97 467	1.22 474	1.06 471	0.69 427	1.07 500	0.95 510	0.19 348	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.22 399	0.21 407

NINENet	0.50 379	0.29 416	0.51 356	0.45 390	0.32 423	0.70 410	0.34 254	1.10 442	0.88 390	0.80 353	0.94 358	0.65 311	0.49 304	0.73 379	0.51 389	0.22 414	0.20 454	0.25 446	0.18 340	0.22 399	0.21 407

dd	0.43 290	0.38 475	0.55 378	0.44 366	0.25 235	0.47 272	0.38 339	0.70 267	1.05 478	0.59 218	0.65 218	0.42 178	0.39 251	0.66 328	0.50 379	0.24 443	0.15 352	0.21 380	0.15 226	0.22 399	0.18 333

PSMNet-ADL	0.48 345	0.27 390	0.40 203	0.48 427	0.30 385	0.68 403	0.37 317	0.90 362	0.80 341	0.61 230	0.80 288	0.92 431	0.62 384	0.72 373	0.63 431	0.23 431	0.18 424	0.18 267	0.20 395	0.22 399	0.20 389

TestStereo	0.38 234	0.31 430	0.40 203	0.45 390	0.20 86	0.40 220	0.37 317	0.66 224	0.65 256	0.53 202	0.78 275	0.47 206	0.40 257	0.55 206	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.22 399	0.13 172

ADCRef	0.80 495	0.43 495	1.32 550	0.50 456	0.45 513	1.07 507	0.51 461	1.07 431	0.98 445	1.17 521	1.42 513	0.87 410	0.91 504	0.85 439	3.19 589	0.18 316	0.16 384	0.23 416	0.23 451	0.22 399	0.21 407

rvit_0105_4	0.41 273	0.29 416	0.71 454	0.50 456	0.29 367	0.41 235	0.41 387	0.55 148	0.73 294	0.45 170	0.48 151	0.55 242	0.44 281	0.57 229	0.36 271	0.28 483	0.26 503	0.25 446	0.22 435	0.23 416	0.18 333

rvit_105_1	0.54 412	0.40 487	0.76 477	0.58 520	0.37 463	0.59 350	0.68 514	0.70 267	0.94 431	0.82 375	0.69 233	0.73 356	0.58 361	0.78 408	0.54 404	0.32 511	0.29 521	0.31 503	0.34 530	0.23 416	0.20 389

test_sample6	0.49 363	0.26 373	0.50 342	0.37 149	0.22 133	0.63 378	0.40 372	1.12 454	0.83 359	0.80 353	1.03 408	0.66 316	0.55 343	0.67 339	0.46 363	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.23 416	0.21 407

AACVNet	0.50 379	0.23 293	0.49 329	0.46 411	0.29 367	0.52 291	0.38 339	0.90 362	0.55 217	0.81 366	1.03 408	1.00 452	0.70 440	0.83 428	0.54 404	0.21 388	0.18 424	0.24 433	0.18 340	0.23 416	0.20 389

LMCR-Stereo	0.53 400	0.30 425	0.53 369	0.58 520	0.30 385	0.83 463	0.36 301	1.19 485	0.76 312	0.88 423	1.04 414	0.56 245	0.62 384	0.82 420	0.67 442	0.19 348	0.15 352	0.19 308	0.14 195	0.23 416	0.17 315

Anonymous3	0.46 317	0.34 447	0.86 495	0.50 456	0.37 463	0.81 452	0.50 446	0.72 280	0.65 256	0.51 193	0.65 218	0.45 195	0.45 286	0.64 313	0.38 296	0.24 443	0.24 489	0.22 395	0.21 417	0.23 416	0.23 432

Syn2CoEx	0.71 475	0.51 519	0.95 506	0.64 539	0.45 513	0.91 475	0.53 469	1.48 554	1.13 501	0.93 451	1.35 499	1.02 461	0.99 523	0.92 467	0.80 469	0.30 497	0.27 512	0.28 486	0.24 467	0.23 416	0.24 440

GwcNet	0.69 469	0.36 458	1.10 524	0.51 472	0.42 496	1.08 511	0.50 446	1.21 492	1.16 506	1.00 479	1.37 503	1.06 471	0.79 475	0.92 467	0.94 507	0.25 453	0.24 489	0.24 433	0.22 435	0.23 416	0.26 453

CFNet-ft	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

MSMDNet	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.96 387	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.23 416	0.19 366

CFNet_RVC	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

AdaStereo	0.50 379	0.32 434	0.47 297	0.48 427	0.25 235	0.67 401	0.32 229	1.17 481	0.88 390	0.75 329	0.99 390	0.75 364	0.49 304	0.67 339	0.46 363	0.27 473	0.12 216	0.28 486	0.18 340	0.23 416	0.18 333
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.
NaN_ROB	0.69 469	0.44 500	0.69 445	0.51 472	0.33 434	0.97 488	1.06 568	1.22 500	1.19 512	1.24 535	0.96 371	1.08 478	0.78 473	1.20 519	0.67 442	0.24 443	0.30 526	0.23 416	0.24 467	0.23 416	0.25 447

YMNet	0.66 459	0.38 475	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 523	1.29 491	1.12 489	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 535	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

YMNet_1	0.66 459	0.38 475	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 523	1.29 491	1.12 489	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 535	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

PCWNet_CMD	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.95 383	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.21 380	0.16 260	0.24 429	0.19 366

CFNet_pseudo	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.30 177	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.03 408	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

GMStereo	0.39 250	0.37 465	0.54 373	0.40 250	0.26 281	0.42 242	0.36 301	0.59 171	1.04 474	0.55 208	0.51 168	0.37 135	0.35 214	0.54 200	0.41 316	0.19 348	0.13 287	0.16 172	0.17 313	0.24 429	0.18 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 414	0.37 465	0.76 477	0.44 366	0.31 407	0.60 356	0.44 413	0.96 387	0.86 377	0.99 474	0.90 347	0.96 441	0.58 361	0.71 367	0.61 425	0.25 453	0.23 481	0.26 465	0.32 525	0.24 429	0.23 432

BEATNet_4x	0.46 317	0.32 434	0.56 384	0.37 149	0.19 59	0.63 378	0.35 279	1.01 408	0.72 287	0.77 342	0.83 305	0.70 332	0.59 368	0.68 349	0.53 399	0.16 236	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.24 429	0.16 294

ccs_rob	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.31 206	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.02 404	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

DISCO	0.70 471	0.26 373	0.68 439	0.44 366	0.31 407	1.14 521	0.51 461	1.23 505	1.23 519	0.81 366	1.05 418	1.50 544	0.85 492	1.82 568	1.03 523	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.24 429	0.23 432

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 595	0.52 485	0.38 472	1.16 526	0.62 499	1.15 469	1.77 570	1.74 566	2.31 562	1.17 501	0.91 504	2.10 579	1.77 563	0.24 443	0.21 464	0.22 395	0.22 435	0.25 438	0.28 470

DDVS	0.52 394	0.30 425	0.56 384	0.41 284	0.31 407	0.71 415	0.34 254	0.91 367	0.67 262	0.85 398	0.89 343	1.12 489	0.46 291	0.86 444	0.60 421	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.25 438	0.26 453

DCVSM-stereo	0.49 363	0.27 390	0.53 369	0.39 208	0.29 367	0.51 287	0.26 114	0.75 300	0.75 304	1.11 515	0.75 254	1.05 469	0.72 448	0.60 270	0.47 370	0.20 371	0.19 442	0.24 433	0.20 395	0.25 438	0.30 486

UCFNet_RVC	0.49 363	0.26 373	0.35 136	0.39 208	0.26 281	0.64 385	0.36 301	1.15 469	0.84 364	0.67 276	0.88 339	0.88 415	0.59 368	0.58 249	0.45 353	0.24 443	0.17 404	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 432

DRN-Test	0.66 459	0.32 434	0.66 430	0.50 456	0.39 478	1.15 523	0.61 497	1.49 556	1.01 460	1.12 516	1.08 431	1.06 471	0.69 427	0.77 404	0.94 507	0.23 431	0.17 404	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 407

MDST_ROB	0.91 517	0.27 390	0.85 490	0.63 538	0.41 490	2.53 581	0.71 530	1.60 568	1.13 501	2.83 594	1.73 542	0.97 443	0.69 427	1.61 555	0.73 457	0.25 453	0.22 471	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 440

SGM_RVC	0.97 524	0.28 404	0.41 213	0.39 208	0.22 133	1.55 557	0.73 534	1.51 560	1.25 527	2.25 584	1.92 553	2.58 579	1.56 566	2.02 577	1.19 539	0.27 473	0.27 512	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 447
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 485	0.43 495	2.32 581	0.52 485	0.38 472	0.90 474	0.65 504	1.11 448	1.12 500	1.19 525	1.28 487	1.09 481	0.99 523	1.07 500	0.87 488	0.20 371	0.19 442	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 425

StereoVision	0.42 280	0.28 404	0.45 268	0.49 442	0.28 339	0.38 208	0.38 339	0.72 280	0.62 232	0.44 167	1.14 453	0.54 237	0.39 251	0.56 216	0.34 238	0.21 388	0.24 489	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 294

CFNet_ucs	0.50 379	0.24 330	0.55 378	0.38 179	0.31 407	0.58 337	0.33 239	0.98 393	0.93 424	0.88 423	1.19 472	0.80 388	0.49 304	0.63 298	0.43 328	0.21 388	0.15 352	0.26 465	0.18 340	0.26 445	0.22 425

Wz-Net-LNSev	0.71 475	0.51 519	1.36 557	0.50 456	0.41 490	1.15 523	0.69 519	1.21 492	1.07 490	1.02 487	1.12 441	1.08 478	0.87 497	0.89 455	0.89 501	0.24 443	0.22 471	0.21 380	0.19 370	0.26 445	0.26 453

DMCA-RVC	0.51 386	0.30 425	0.59 393	0.50 456	0.32 423	0.54 306	0.38 339	0.86 343	0.68 267	0.94 454	0.86 323	0.91 426	0.68 423	0.70 362	0.59 419	0.23 431	0.18 424	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 366

FADNet-RVC-Resample	0.56 425	0.33 442	1.16 530	0.49 442	0.34 444	0.71 415	0.43 404	1.01 408	0.93 424	0.82 375	0.87 331	0.74 362	0.67 417	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.18 424	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 463

PA-Net	0.67 464	0.43 495	0.83 488	0.50 456	0.53 539	0.94 480	0.68 514	1.10 442	1.14 504	0.80 353	0.88 339	0.87 410	0.77 468	1.02 492	0.88 491	0.24 443	0.41 564	0.29 494	0.44 554	0.26 445	0.34 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 432	0.33 442	0.49 329	0.51 472	0.30 385	0.66 396	0.73 534	1.03 415	1.01 460	0.82 375	1.10 436	0.84 397	0.70 440	0.86 444	0.58 414	0.28 483	0.17 404	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 366

DeepPruner_ROB	0.53 400	0.34 447	0.59 393	0.41 284	0.30 385	0.50 283	0.43 404	1.19 485	0.70 275	0.85 398	1.05 418	0.86 404	0.55 343	0.84 433	0.51 389	0.29 490	0.23 481	0.22 395	0.22 435	0.26 445	0.25 447

PSMNet_ROB	0.64 455	0.37 465	0.65 424	0.56 512	0.42 496	0.97 488	0.83 545	1.21 492	0.92 418	0.79 351	1.02 404	1.08 478	0.63 390	0.82 420	0.91 505	0.29 490	0.20 454	0.31 503	0.31 519	0.26 445	0.23 432

CBMV	0.64 455	0.35 453	0.41 213	0.42 326	0.25 235	1.01 495	0.77 538	1.13 456	1.09 495	1.17 521	1.22 474	1.04 465	0.75 458	0.88 449	0.63 431	0.28 483	0.30 526	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 527	0.50 515	1.70 570	0.53 495	0.36 456	1.75 569	0.71 530	1.22 500	2.28 583	0.96 462	2.54 571	1.42 535	0.95 518	2.19 584	1.54 554	0.22 414	0.19 442	0.21 380	0.20 395	0.27 456	0.25 447

test_sample7	0.52 394	0.29 416	0.50 342	0.36 132	0.27 314	0.62 367	0.41 387	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.26 463	0.20 454	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 440

aanetorigin	0.83 505	0.56 532	1.87 574	0.49 442	0.38 472	0.56 326	0.66 507	0.70 267	1.00 456	2.42 587	2.02 558	1.31 515	1.18 543	0.93 473	1.13 536	0.20 371	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.27 456	0.30 486

StereoDRNet	0.64 455	0.33 442	0.68 439	0.51 472	0.43 502	1.03 500	0.53 469	1.47 553	0.99 450	1.10 513	0.87 331	1.07 476	0.71 444	0.82 420	0.88 491	0.23 431	0.19 442	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 366

FACV-RUCA	0.43 290	0.28 404	0.47 297	0.45 390	0.33 434	0.58 337	0.34 254	0.82 329	0.73 294	0.57 214	0.84 310	0.47 206	0.50 314	0.54 200	0.39 303	0.22 414	0.15 352	0.35 518	0.16 260	0.28 460	0.21 407

Wz-Net-MNSev	0.76 485	0.40 487	1.34 552	0.50 456	0.40 483	1.44 551	0.83 545	1.15 469	1.16 506	1.25 537	1.20 473	1.13 495	0.81 480	1.16 514	1.00 521	0.22 414	0.19 442	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 453

FAT-Stereo	0.73 481	0.33 442	0.75 472	0.49 442	0.37 463	0.71 415	0.59 490	1.36 539	1.30 536	1.03 495	1.40 509	1.59 553	1.15 539	0.87 446	0.86 482	0.28 483	0.28 516	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 528

ADCP+	1.06 538	0.35 453	1.51 565	0.49 442	0.51 534	1.45 552	0.55 477	1.25 516	1.03 468	1.16 520	1.15 459	1.10 485	1.07 533	1.56 552	6.75 608	0.19 348	0.16 384	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 407

dad	0.58 439	0.50 515	0.64 418	0.43 347	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.78 316	1.25 527	1.01 484	1.17 466	1.15 499	0.53 325	0.68 349	0.50 379	0.35 530	0.23 481	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 389

SACVNet	0.58 439	0.34 447	0.55 378	0.55 509	0.36 456	0.63 378	0.48 435	1.13 456	0.77 320	1.02 487	1.06 425	1.02 461	0.74 454	0.90 457	0.51 389	0.27 473	0.21 464	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 517

pcwnet_v2	0.58 439	0.28 404	0.84 489	0.45 390	0.35 451	0.61 359	0.35 279	1.27 520	1.21 516	0.99 474	1.27 485	0.72 345	0.58 361	0.67 339	0.48 374	0.27 473	0.21 464	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 477

APVNet	0.71 475	0.37 465	0.89 501	0.56 512	0.45 513	1.18 529	0.68 514	1.41 547	0.85 372	0.81 366	1.15 459	1.04 465	0.81 480	1.10 507	1.17 537	0.26 463	0.28 516	0.32 509	0.31 519	0.29 464	0.30 486

hitnet-ft	0.55 414	0.27 390	0.39 191	0.41 284	0.28 339	0.78 441	0.40 372	0.92 369	0.90 406	0.82 375	1.01 395	1.13 495	0.70 440	0.78 408	0.67 442	0.28 483	0.20 454	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 453

Nwc_Net	0.78 491	0.38 475	0.73 463	0.60 530	0.55 544	1.05 505	0.55 477	1.67 574	1.05 478	0.88 423	1.86 551	1.40 534	1.09 534	1.10 507	0.87 488	0.30 497	0.25 497	0.36 523	0.38 538	0.29 464	0.29 477

ADCL	1.04 533	0.38 475	1.35 553	0.50 456	0.39 478	1.61 561	0.89 553	1.29 523	1.39 544	1.29 539	1.50 526	1.24 505	1.24 548	1.37 545	4.87 601	0.21 388	0.19 442	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 463

SGM-ForestM	4.04 602	0.32 434	0.46 285	0.43 347	0.27 314	7.50 610	1.45 595	3.84 605	4.24 605	8.19 616	6.76 613	19.00 624	9.08 612	10.74 617	6.62 607	0.31 500	0.33 547	0.32 509	0.32 525	0.29 464	0.29 477

PWC_ROB	0.87 509	0.52 526	1.28 544	0.50 456	0.32 423	0.91 475	0.37 317	1.36 539	1.46 552	1.61 558	2.59 575	1.16 500	1.01 527	1.34 539	1.40 552	0.25 453	0.18 424	0.28 486	0.20 395	0.29 464	0.28 470

ISRNet	0.56 425	0.24 330	0.66 430	0.56 512	0.36 456	0.44 253	0.25 101	0.82 329	0.84 364	1.07 505	1.25 482	0.91 426	0.60 372	0.66 328	0.58 414	0.35 530	0.26 503	0.36 523	0.33 528	0.30 473	0.42 538

rvit_stereo_0075_2	0.47 333	0.37 465	0.70 449	0.53 495	0.46 521	0.43 245	0.36 301	0.81 327	0.67 262	0.55 208	0.74 252	0.59 273	0.43 271	0.63 298	0.43 328	0.32 511	0.23 481	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 447

AF-Net	0.81 498	0.39 482	0.68 439	0.64 539	0.54 542	0.91 475	0.51 461	1.61 570	1.31 537	0.96 462	2.02 558	1.46 538	1.26 551	1.11 509	0.99 517	0.32 511	0.24 489	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 447

RTSC	0.87 509	0.48 507	1.23 540	0.52 485	0.37 463	1.13 520	0.50 446	1.34 532	1.79 571	1.51 551	1.24 480	1.12 489	0.81 480	1.62 556	2.16 575	0.25 453	0.19 442	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 494

DeepPrunerF	0.89 513	0.52 526	3.43 591	0.68 553	0.81 567	0.72 422	0.72 532	1.22 500	1.99 577	0.93 451	1.01 395	0.87 410	0.86 494	1.08 503	0.95 510	0.34 525	0.28 516	0.43 542	0.39 542	0.30 473	0.32 498

SGM-Forest	0.62 452	0.32 434	0.39 191	0.43 347	0.30 385	1.02 497	0.55 477	1.09 439	1.05 478	1.06 502	1.18 468	1.10 485	0.67 417	0.88 449	0.62 428	0.31 500	0.33 547	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 522	0.48 507	2.41 583	0.54 502	0.50 530	1.41 547	0.70 524	1.67 574	1.81 572	1.49 548	1.50 526	1.26 507	0.87 497	1.15 512	1.80 567	0.23 431	0.21 464	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 453

FADNet_RVC	0.55 414	0.37 465	1.17 534	0.44 366	0.31 407	0.56 326	0.34 254	1.06 427	0.88 390	0.67 276	0.90 347	0.61 284	0.65 407	0.93 473	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 470

FADNet-RVC	0.60 449	0.53 529	1.14 529	0.46 411	0.39 478	0.61 359	0.39 361	1.12 454	0.87 386	0.70 297	0.84 310	1.04 465	0.55 343	0.94 480	0.69 446	0.26 463	0.25 497	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 494

GANet	0.70 471	0.37 465	0.55 378	0.51 472	0.34 444	0.94 480	0.96 561	1.08 435	0.94 431	1.04 496	1.98 556	1.13 495	0.88 501	1.12 510	0.66 439	0.25 453	0.26 503	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 425

CVANet_RVC	0.57 432	0.33 442	0.44 256	0.47 420	0.32 423	0.67 401	0.61 497	1.05 423	0.93 424	0.85 398	1.04 414	1.01 456	0.73 451	0.83 428	0.52 396	0.29 490	0.19 442	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 407

XPNet_ROB	0.70 471	0.35 453	0.68 439	0.52 485	0.40 483	0.79 444	0.85 551	1.16 476	0.94 431	1.33 542	1.15 459	1.38 531	0.83 489	1.03 494	0.90 503	0.32 511	0.25 497	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 470

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 475	1.32 550	0.54 502	0.29 367	0.89 472	0.72 532	1.52 563	1.24 521	1.05 498	1.41 511	2.98 582	1.49 562	2.74 593	2.83 587	0.22 414	0.14 322	0.20 338	0.22 435	0.32 485	0.32 498

TCMNet	0.66 459	0.39 482	0.98 511	0.59 524	0.61 555	0.96 486	0.55 477	1.05 423	0.90 406	0.84 394	1.14 453	0.89 419	0.65 407	0.85 439	1.01 522	0.26 463	0.26 503	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 477

Wz-Net-SNSev	0.91 517	0.73 552	2.13 578	0.56 512	0.45 513	0.95 483	1.13 573	1.34 532	1.24 521	1.02 487	1.30 494	1.46 538	0.86 494	1.81 567	1.50 553	0.25 453	0.23 481	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 477

S-Stereo	0.74 482	0.35 453	0.96 508	0.56 512	0.45 513	0.82 460	0.60 492	1.24 512	1.60 565	0.96 462	1.41 511	1.12 489	0.94 515	0.80 414	1.04 526	0.26 463	0.31 535	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 555

edge stereo	0.76 485	0.38 475	0.74 468	0.52 485	0.43 502	0.80 447	0.53 469	1.28 522	1.06 484	1.28 538	1.38 508	1.81 558	1.11 536	1.08 503	0.85 481	0.33 519	0.32 541	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 517

NCCL2	0.72 479	0.41 491	0.65 424	0.64 539	0.44 509	0.98 492	1.20 576	1.11 448	1.00 456	0.98 472	0.96 371	1.49 543	0.87 497	0.90 457	0.79 467	0.31 500	0.26 503	0.39 533	0.39 542	0.32 485	0.32 498

MeshStereo	1.34 559	0.43 495	0.54 373	0.44 366	0.34 444	1.66 564	0.60 492	1.94 581	1.37 541	4.47 608	3.25 584	4.71 599	1.94 582	1.92 572	1.17 537	0.35 530	0.35 551	0.37 528	0.31 519	0.32 485	0.32 498
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
psmorigin	0.82 499	0.51 519	2.09 577	0.49 442	0.41 490	0.85 467	0.50 446	1.04 418	0.88 390	1.45 547	1.43 516	1.50 544	1.06 531	1.22 525	0.97 513	0.31 500	0.32 541	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 538

NCC-stereo	0.78 491	0.40 487	0.76 477	0.61 532	0.67 560	0.81 452	0.69 519	1.54 565	1.11 497	0.90 434	1.36 500	1.33 523	1.16 540	1.19 517	0.88 491	0.31 500	0.30 526	0.37 528	0.48 564	0.33 492	0.33 503

Abc-Net	0.78 491	0.40 487	0.76 477	0.61 532	0.67 560	0.81 452	0.69 519	1.54 565	1.11 497	0.90 434	1.36 500	1.33 523	1.16 540	1.19 517	0.88 491	0.31 500	0.30 526	0.37 528	0.48 564	0.33 492	0.33 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 439	0.44 500	0.62 403	0.42 326	0.33 434	0.66 396	0.58 487	1.02 411	0.86 377	0.77 342	1.28 487	0.72 345	0.64 401	0.82 420	0.59 419	0.31 500	0.26 503	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 453

CBMV_ROB	0.59 446	0.37 465	0.38 172	0.39 208	0.28 339	0.74 424	0.28 151	1.00 399	0.98 445	0.94 454	1.25 482	0.81 391	0.78 473	0.87 446	0.50 379	0.36 534	0.37 555	0.43 542	0.40 544	0.33 492	0.30 486

ETE_ROB	0.70 471	0.49 511	0.73 463	0.56 512	0.36 456	0.79 444	0.87 552	1.14 465	0.93 424	1.19 525	1.18 468	1.39 532	0.82 484	0.99 483	0.80 469	0.26 463	0.21 464	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 510

MultiAttention	3.58 599	0.24 330	0.62 403	0.54 502	0.34 444	22.90 621	2.72 612	1.60 568	1.13 501	0.80 353	1.81 547	1.14 498	0.43 271	35.29 630	0.61 425	0.17 282	0.12 216	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 477

RP	0.76 485	0.36 458	0.63 413	0.66 547	0.58 552	0.80 447	0.55 477	1.14 465	1.22 518	0.97 467	1.65 536	1.43 537	1.32 553	1.01 487	0.84 477	0.33 519	0.30 526	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 510

FBW_ROB	0.88 511	0.50 515	0.85 490	0.55 509	0.40 483	1.17 527	0.78 540	1.50 557	1.37 541	1.33 542	1.27 485	1.48 542	1.00 526	2.57 592	0.98 516	0.25 453	0.32 541	0.45 545	0.30 511	0.34 498	0.28 470

SANet	1.07 540	0.41 491	1.06 519	0.48 427	0.30 385	1.41 547	0.94 559	1.42 548	3.36 598	1.58 555	2.43 568	2.33 574	1.70 573	1.34 539	1.07 528	0.28 483	0.24 489	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 486

PWCDC_ROB	0.89 513	0.49 511	0.80 486	0.74 560	0.40 483	1.03 500	0.39 361	1.33 530	2.35 587	1.02 487	3.77 593	0.81 391	0.92 509	1.20 519	0.90 503	0.34 525	0.22 471	0.24 433	0.20 395	0.34 498	0.29 477

zh-sn7	1.09 543	0.75 554	3.23 589	0.57 518	0.42 496	1.11 516	0.89 553	1.19 485	1.27 531	1.41 546	1.98 556	1.25 506	1.47 561	1.99 576	2.62 584	0.26 463	0.26 503	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 486

FINET	0.67 464	0.42 493	1.00 513	0.46 411	0.43 502	0.83 463	0.89 553	1.08 435	1.50 554	0.87 413	1.14 453	0.71 336	0.68 423	0.92 467	0.70 449	0.36 534	0.30 526	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 503

DANet	0.71 475	0.45 504	0.91 504	0.59 524	0.40 483	0.81 452	0.40 372	0.97 390	0.84 364	1.20 530	1.22 474	1.33 523	0.88 501	1.16 514	1.24 541	0.27 473	0.23 481	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 498
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 505	0.49 511	0.77 482	0.60 530	0.41 490	1.14 521	1.06 568	1.19 485	1.46 552	1.32 540	1.43 516	1.37 530	1.19 545	1.27 531	0.86 482	0.39 540	0.31 535	0.36 523	0.37 535	0.35 503	0.34 510

LALA_ROB	0.74 482	0.43 495	0.69 445	0.54 502	0.40 483	1.01 495	0.95 560	1.21 492	1.07 490	1.22 532	1.12 441	1.56 550	0.79 475	1.04 496	0.86 482	0.33 519	0.22 471	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 494

DualNet (step1)	0.57 432	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.41 545	0.20 454	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

test_sample9	1.05 537	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	1.20 519	1.36 548	0.41 545	8.41 618	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

test_sample8	1.25 556	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.13 456	0.75 304	1.50 550	0.95 367	3.29 590	1.59 568	1.20 519	1.36 548	0.41 545	8.41 618	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

GMStereo_Zeroshot	0.49 363	0.44 500	0.74 468	0.49 442	0.27 314	0.56 326	0.29 161	0.73 291	0.76 312	0.86 405	0.94 358	0.91 426	0.36 232	0.74 386	0.43 328	0.26 463	0.14 322	0.26 465	0.15 226	0.36 508	0.18 333

UDGNet	0.48 345	0.77 557	0.50 342	0.48 427	0.31 407	0.41 235	0.34 254	0.70 267	0.92 418	0.65 260	0.60 205	0.58 258	0.43 271	0.63 298	0.41 316	0.32 511	0.15 352	0.66 569	0.19 370	0.36 508	0.21 407

RGC	0.79 494	0.59 536	0.71 454	0.65 544	0.65 559	0.92 479	0.58 487	1.29 523	1.05 478	1.07 505	1.45 522	1.47 541	1.03 528	1.21 523	0.88 491	0.32 511	0.30 526	0.48 554	0.40 544	0.37 513	0.37 522

ADCMid	1.14 546	0.52 526	2.23 580	0.53 495	0.43 502	1.07 507	0.75 536	1.23 505	1.05 478	2.15 580	1.44 519	1.50 544	1.43 559	1.56 552	5.01 602	0.26 463	0.24 489	0.29 494	0.31 519	0.37 513	0.33 503

ADCPNet	1.03 532	0.48 507	2.70 585	0.54 502	0.42 496	1.40 545	0.75 536	1.13 456	1.07 490	1.22 532	1.42 513	1.68 555	1.09 534	1.36 544	3.45 593	0.30 497	0.28 516	0.29 494	0.32 525	0.37 513	0.35 515

NOSS_ROB	0.57 432	0.39 482	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.73 423	0.54 473	1.03 415	1.08 493	0.67 276	0.87 331	0.76 370	0.57 352	0.77 404	0.47 370	0.38 538	0.38 557	0.44 544	0.42 553	0.37 513	0.34 510

HBP-ISP	0.59 446	0.45 504	0.43 245	0.45 390	0.33 434	0.70 410	0.28 151	1.11 448	1.00 456	0.83 387	1.18 468	0.65 311	0.68 423	0.88 449	0.52 396	0.35 530	0.38 557	0.47 549	0.41 549	0.38 517	0.31 494

stereogan	0.80 495	0.31 430	0.71 454	0.59 524	0.50 530	1.72 568	0.48 435	1.35 536	1.37 541	1.00 479	1.46 524	1.56 550	0.95 518	1.29 532	0.84 477	0.28 483	0.29 521	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 528

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 542	2.40 582	0.57 518	0.55 544	1.41 547	1.34 588	1.18 484	1.24 521	1.49 548	1.42 513	1.39 532	1.20 547	1.55 550	4.82 600	0.29 490	0.28 516	0.29 494	0.34 530	0.38 517	0.42 538

WZ-Net	1.19 552	0.59 536	4.07 596	0.62 536	0.51 534	1.34 542	1.31 587	1.32 528	1.74 569	1.53 554	1.65 536	1.74 557	1.28 552	2.25 586	2.01 572	0.27 473	0.21 464	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 531

SHD	0.93 520	0.50 515	1.18 535	0.59 524	0.46 521	0.97 488	0.48 435	1.70 576	2.15 579	1.58 555	1.37 503	1.42 535	1.19 545	1.31 535	1.60 556	0.31 500	0.26 503	0.32 509	0.33 528	0.40 520	0.42 538

RTS	1.98 582	0.96 572	11.36 608	0.65 544	0.57 550	2.77 587	1.40 591	1.39 543	2.26 581	1.89 571	2.56 572	1.32 520	1.25 549	5.20 607	4.05 596	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

RTSA	1.98 582	0.96 572	11.36 608	0.65 544	0.57 550	2.77 587	1.40 591	1.39 543	2.26 581	1.89 571	2.56 572	1.32 520	1.25 549	5.20 607	4.05 596	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

RYNet	0.72 479	0.35 453	0.64 418	0.53 495	0.67 560	1.31 541	0.67 509	1.20 490	1.18 510	1.05 498	0.87 331	1.27 509	0.93 514	0.93 473	1.27 545	0.22 414	0.16 384	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 531

NVstereo2D	0.60 449	0.30 425	0.75 472	0.48 427	0.43 502	0.89 472	0.48 435	1.05 423	1.15 505	0.66 273	0.86 323	0.88 415	0.70 440	0.99 483	0.65 436	0.32 511	0.15 352	0.28 486	0.20 395	0.40 520	0.36 517

Wz-Net-TNSev	1.14 546	1.06 578	4.32 598	0.49 442	0.42 496	1.51 555	1.11 572	1.48 554	1.40 546	1.22 532	1.26 484	1.58 552	1.43 559	1.76 565	1.70 558	0.32 511	0.31 535	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 537

EDNetEfficient	1.46 566	0.80 559	6.12 601	0.47 420	0.39 478	0.69 405	0.83 545	0.90 362	2.77 592	3.50 604	1.96 555	1.66 554	2.03 585	1.26 529	4.18 598	0.21 388	0.18 424	0.21 380	0.20 395	0.41 526	0.39 531

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 534	1.51 565	0.67 550	0.50 530	2.57 582	1.66 598	1.20 490	1.43 547	1.38 544	1.57 533	1.33 523	0.92 509	1.64 559	0.88 491	0.37 537	0.39 561	0.46 548	0.60 576	0.41 526	0.40 534

WCMA_ROB	1.14 546	0.36 458	0.76 477	0.49 442	0.44 509	1.23 535	0.67 509	1.11 448	1.23 519	2.84 595	3.95 599	3.28 589	1.83 579	1.25 528	0.99 517	0.44 550	0.34 549	0.34 516	0.37 535	0.41 526	0.40 534

WQFJA1++	0.23 51	0.15 36	0.27 31	0.30 11	0.21 111	0.31 132	0.18 12	0.36 38	0.17 6	0.25 41	0.30 73	0.29 75	0.28 139	0.40 84	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.42 530	0.11 80

SDNR	0.86 508	0.37 465	1.47 563	0.40 250	0.38 472	3.38 598	0.33 239	0.90 362	0.98 445	0.99 474	2.09 561	0.59 273	0.71 444	1.29 532	0.70 449	0.51 563	0.56 581	0.36 523	0.26 490	0.43 531	0.46 550

GASNet	0.67 464	0.72 551	0.96 508	0.70 556	0.48 526	0.62 367	0.47 427	1.08 435	1.03 468	0.94 454	0.82 299	0.93 434	0.83 489	1.33 537	0.80 469	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.28 503	0.44 532	0.24 440

MFN_U_SF_RVC	1.09 543	0.59 536	1.97 576	0.67 550	0.44 509	1.93 573	0.60 492	1.85 580	1.36 539	1.61 558	1.54 531	1.95 566	1.37 555	1.64 559	1.73 559	0.40 544	0.37 555	0.45 545	0.48 564	0.44 532	0.44 545

ADCS	1.51 568	0.61 539	3.42 590	0.59 524	0.51 534	1.27 539	1.08 571	1.59 567	1.81 572	1.91 574	1.66 538	1.51 547	1.42 558	1.94 574	8.60 610	0.33 519	0.32 541	0.33 514	0.36 534	0.44 532	0.42 538

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 577	7.45 603	0.64 539	0.54 542	1.99 574	1.38 590	1.43 550	1.36 539	1.63 561	1.92 553	1.84 560	1.33 554	2.40 588	4.03 595	0.33 519	0.32 541	0.32 509	0.34 530	0.44 532	0.45 549

coex-ft	6.43 610	1.51 591	87.33 637	0.49 442	0.38 472	1.34 542	1.21 578	1.16 476	8.09 610	12.12 618	2.79 579	2.77 581	3.31 601	1.16 514	3.15 588	0.24 443	0.23 481	0.27 478	0.24 467	0.45 536	0.37 522

G-Net	0.95 521	0.46 506	1.04 517	0.64 539	0.48 526	2.12 577	0.64 503	1.01 408	0.87 386	1.75 567	2.82 582	1.30 514	1.64 572	1.06 497	0.96 512	0.36 534	0.29 521	0.35 518	0.25 476	0.45 536	0.42 538

PDISCO_ROB	0.91 517	0.48 507	1.06 519	0.99 571	0.97 575	1.67 566	0.63 500	1.64 572	1.59 562	1.06 502	1.18 468	1.31 515	0.79 475	1.55 550	0.97 513	0.49 560	0.22 471	0.45 545	0.40 544	0.45 536	0.37 522

FSD					0.46 521	0.48 275	0.52 464	0.53 144	0.48 193	0.48 185	0.48 151	0.49 217	0.48 300	0.51 177	0.49 377	0.45 552	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.46 539

FADNet	0.61 451	0.51 519	1.10 524	0.45 390	0.44 509	0.65 394	0.41 387	1.19 485	1.05 478	0.70 297	0.84 310	0.98 447	0.66 414	0.82 420	0.50 379	0.29 490	0.30 526	0.27 478	0.30 511	0.46 539	0.35 515

DPSNet	0.99 526	0.42 493	1.88 575	0.53 495	0.41 490	1.59 560	1.26 582	2.21 587	1.43 547	1.10 513	1.11 437	1.46 538	1.95 583	1.34 539	1.26 543	0.34 525	0.25 497	0.25 446	0.21 417	0.46 539	0.37 522

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 511	0.62 403	0.59 524	0.50 530	1.62 563	0.67 509	1.23 505	1.24 521	2.45 588	3.77 593	3.09 586	2.98 599	1.32 536	0.81 472	0.45 552	0.41 564	0.49 557	0.51 571	0.47 542	0.44 545

FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 519	0.65 424	0.61 532	0.49 528	1.61 561	0.70 524	1.75 579	1.56 561	4.74 612	4.91 608	6.46 610	3.31 601	1.91 571	1.11 531	0.46 554	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 543	0.46 550

FC-DCNN	1.59 570	0.51 519	0.66 430	0.61 532	0.49 528	1.56 558	0.70 524	1.66 573	1.53 556	4.64 609	4.62 606	5.85 606	3.34 603	1.84 569	1.11 531	0.46 554	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 543	0.46 550

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 536	1.06 576	0.90 569	1.76 570	1.76 602	1.46 552	1.44 550	1.51 551	1.16 464	2.00 567	1.14 538	1.48 548	1.31 547	0.39 540	0.44 573	0.35 518	0.38 538	0.49 545	0.49 561

MANE	4.13 603	0.51 519	0.64 418	0.66 547	0.56 547	6.89 609	0.99 564	7.55 613	12.04 613	6.68 615	8.57 616	10.69 615	9.45 613	7.59 614	6.39 606	0.49 560	0.43 571	0.48 554	0.98 594	0.49 545	0.48 558

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 532	0.65 424	0.74 560	0.59 553	1.38 544	0.63 500	1.35 536	1.39 544	3.26 602	4.50 605	4.61 597	2.63 594	1.58 554	1.03 523	0.46 554	0.42 566	0.48 554	0.47 562	0.50 547	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 499	0.57 534	0.75 472	0.54 502	0.59 553	1.09 514	0.66 507	1.38 542	0.94 431	1.12 516	1.44 519	1.29 512	0.92 509	0.95 482	1.24 541	0.49 560	0.42 566	0.50 559	0.47 562	0.51 548	0.46 550

EDNetEfficientorigin	9.93 613	1.15 579	175.16 638	0.48 427	0.36 456	1.04 504	0.68 514	1.24 512	2.69 591	3.17 601	2.50 570	2.30 572	2.07 586	1.76 565	2.21 576	0.20 371	0.18 424	0.24 433	0.19 370	0.51 548	0.50 562

BEATNet-Init1	15.13 617	0.82 563	50.86 635	0.72 559	0.53 539	38.10 630	7.03 616	11.83 618	14.25 618	29.78 634	30.17 634	48.21 637	22.64 628	26.78 628	18.11 619	0.42 549	0.38 557	0.47 549	0.46 555	0.51 548	0.48 558

PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 544	0.74 560	0.62 556	1.50 554	0.84 548	1.99 583	2.96 593	2.18 581	2.36 567	1.85 562	1.95 583	1.92 572	1.94 570	0.39 540	0.36 554	0.49 557	0.37 535	0.51 548	0.64 569

LSM	4.74 607	0.77 557	10.16 606	0.70 556	56.56 631	1.02 497	1.00 566	1.24 512	1.62 566	2.04 576	2.34 565	1.33 523	1.17 542	1.38 546	1.09 530	0.33 519	0.49 577	0.39 533	0.46 555	0.51 548	10.09 619

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 464	0.81 560	0.73 463	0.53 495	0.37 463	1.40 545	0.53 469	1.04 418	0.79 339	0.88 423	0.94 358	0.95 438	0.53 325	0.93 473	0.58 414	0.39 540	0.30 526	0.57 564	0.31 519	0.53 553	0.30 486

XQC	0.89 513	0.65 545	1.31 548	0.67 550	0.52 538	1.22 533	0.68 514	1.26 518	1.52 555	1.14 519	1.11 437	1.28 511	1.04 530	1.40 547	1.77 563	0.38 538	0.24 489	0.37 528	0.31 519	0.53 553	0.47 555

ELAS_RVC	1.60 571	0.61 539	1.01 515	0.70 556	0.56 547	2.00 575	1.89 605	1.96 582	2.65 590	3.33 603	3.26 585	3.03 583	3.41 604	2.49 590	2.09 574	0.52 564	0.45 574	0.50 559	0.48 564	0.54 555	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 573	0.61 539	0.95 506	0.68 553	0.55 544	3.01 596	1.55 596	2.39 589	2.33 586	3.64 605	3.89 597	2.75 580	2.90 598	2.15 582	2.27 581	0.52 564	0.45 574	0.50 559	0.48 564	0.54 555	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 499	0.44 500	0.63 413	0.40 250	0.43 502	0.80 447	0.52 464	0.72 280	0.77 320	0.71 304	0.60 205	0.87 410	0.76 461	0.75 392	0.58 414	0.52 564	0.54 579	0.54 562	4.82 618	0.56 557	0.40 534

PASM	0.90 516	0.64 544	1.69 568	0.69 555	0.69 563	0.78 441	0.84 548	1.03 415	1.26 530	1.19 525	1.15 459	1.31 515	0.98 522	1.24 527	1.03 523	0.52 564	0.56 581	0.59 567	0.66 579	0.56 557	0.54 566

sAnonymous2	0.40 262	0.39 482	0.85 490	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 545

CroCo_RVC	0.40 262	0.39 482	0.85 490	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 545

DGSMNet	0.76 485	0.55 531	1.29 546	0.58 520	0.62 556	0.94 480	0.70 524	1.26 518	1.11 497	0.83 387	1.24 480	1.00 452	0.71 444	1.03 494	0.81 472	0.34 525	0.29 521	0.41 540	0.40 544	0.57 559	0.55 567

CC-Net-ROB	0.82 499	0.96 572	0.85 490	0.58 520	0.45 513	1.27 539	0.70 524	1.17 481	1.02 463	0.83 387	1.23 478	0.90 424	0.77 468	1.06 497	0.69 446	0.46 554	0.34 549	1.71 589	0.38 538	0.59 562	0.36 517

GANetREF_RVC	0.80 495	0.75 554	0.86 495	0.66 547	0.42 496	1.15 523	0.98 562	1.14 465	1.19 512	1.01 484	1.02 404	1.10 485	0.90 503	1.15 512	0.76 462	0.48 558	0.39 561	0.57 564	0.38 538	0.63 563	0.46 550
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
zero-FE	0.25 71	0.15 36	0.30 62	0.35 112	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.35 34	0.31 63	0.26 47	0.27 51	0.29 75	0.29 155	0.33 38	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.64 564	0.12 128

PSMNet-RUCA	0.76 485	0.75 554	1.08 523	1.01 574	0.90 569	0.69 405	0.50 446	1.11 448	1.03 468	0.78 346	1.11 437	0.80 388	0.72 448	0.88 449	0.63 431	0.53 568	0.27 512	0.76 571	0.46 555	0.66 565	0.47 555

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 566	1.76 572	0.86 566	0.56 547	4.29 603	1.79 603	1.50 557	1.98 576	1.61 558	1.85 550	1.84 560	1.41 557	1.89 570	1.36 548	0.48 558	0.40 563	0.56 563	0.57 574	0.69 566	0.48 558

DDF-Stereo	0.26 82	0.15 36	0.30 62	0.36 132	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.32 18	0.31 63	0.26 47	0.26 45	0.29 75	0.29 155	0.38 71	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.70 567	0.12 128

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 568	1.13 528	0.86 566	0.88 568	1.11 516	0.99 564	1.42 548	1.53 556	1.59 557	2.48 569	2.24 571	1.53 563	1.96 575	1.30 546	0.76 577	0.70 586	0.78 573	1.00 595	0.71 568	0.88 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 589	2.43 605	10.85 607	1.22 580	0.91 571	2.76 586	1.40 591	2.12 586	1.67 568	1.32 540	1.74 544	1.86 563	1.74 575	6.25 609	4.41 599	0.65 572	0.64 584	0.58 566	0.54 573	0.80 569	0.76 573

DStereoFS	1.87 579	0.85 565	1.03 516	0.75 563	0.62 556	2.04 576	0.65 504	1.74 578	1.55 558	1.52 553	1.90 552	2.36 575	12.92 616	3.85 603	1.74 560	0.44 550	0.31 535	0.82 576	0.46 555	0.84 570	1.10 592

MFMNet_re	1.14 546	0.97 575	1.19 536	0.99 571	0.95 573	1.25 537	1.22 579	1.39 543	1.55 558	1.69 565	1.67 540	1.21 502	1.53 563	1.12 510	0.99 517	0.87 581	0.75 593	0.79 574	0.75 583	0.90 571	0.94 582

GCST	0.83 505	1.22 581	0.74 468	1.58 585	1.01 579	1.06 506	0.23 79	0.78 316	0.78 330	0.97 467	0.65 218	0.78 378	0.35 214	0.92 467	0.34 238	0.96 582	0.65 585	1.20 583	0.81 586	0.91 572	0.70 571

anonymity	0.97 524	0.89 567	1.05 518	0.92 569	1.03 580	0.97 488	0.81 544	1.29 523	0.91 413	1.07 505	0.98 385	1.00 452	0.95 518	1.02 492	0.92 506	0.96 582	0.95 605	0.90 578	0.91 593	0.92 573	0.94 582

UDG	0.88 511	0.82 563	0.67 434	1.00 573	0.96 574	1.02 497	0.57 486	1.13 456	0.99 450	0.90 434	0.97 384	1.31 515	0.99 523	0.85 439	0.84 477	0.54 569	0.32 541	1.77 590	0.40 544	0.94 574	0.66 570

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 571	1.25 542	0.96 570	1.00 578	1.52 556	1.02 567	1.34 532	1.21 516	2.64 590	2.65 577	2.44 576	1.56 566	1.64 559	1.26 543	0.97 584	0.95 605	0.90 578	0.90 590	0.94 574	0.96 585

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 569	1.06 519	1.04 575	1.03 580	1.41 547	0.91 557	1.51 560	1.19 512	2.09 578	1.83 548	1.94 565	1.39 556	1.62 556	1.39 551	0.97 584	0.94 604	0.90 578	0.89 589	0.96 576	0.96 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 592	1.26 582	7.04 602	1.16 578	1.48 587	8.00 611	6.02 615	2.60 591	1.92 575	2.12 579	2.64 576	3.34 591	3.05 600	6.49 610	3.39 591	0.78 578	0.76 594	0.75 570	0.76 584	0.97 577	1.18 598

DStereoSA	1.73 576	0.63 543	1.57 567	0.80 564	0.79 566	1.26 538	1.30 583	1.34 532	1.43 547	1.24 535	7.52 614	0.92 431	7.68 611	1.65 563	2.29 582	0.41 545	0.29 521	0.63 568	0.60 576	1.04 578	1.18 598

WAO-7	1.90 580	1.20 580	1.35 553	1.27 581	1.06 583	2.84 589	1.56 597	3.23 598	3.06 596	2.23 583	3.33 589	3.17 587	2.28 588	3.12 594	2.21 576	1.02 586	0.91 600	1.06 582	1.03 598	1.04 578	0.97 588

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 560	1.24 541	0.84 565	0.97 575	0.81 452	0.84 548	1.30 526	1.59 562	1.05 498	1.68 541	1.12 489	0.91 504	0.92 467	1.11 531	0.65 572	0.74 589	0.79 574	0.90 590	1.06 580	0.79 576

DDUNet	1.06 538	2.56 608	0.68 439	1.21 579	1.26 585	1.03 500	0.69 519	1.11 448	0.94 431	0.96 462	1.22 474	1.27 509	0.82 484	0.93 473	0.72 456	0.84 579	0.38 557	1.99 593	0.60 576	1.10 581	0.85 578

SQANet	0.82 499	0.74 553	0.67 434	1.13 577	0.98 577	1.11 516	0.47 427	1.07 431	0.83 359	0.91 439	1.05 418	1.03 463	0.74 454	1.01 487	0.64 434	0.61 571	0.24 489	1.03 581	0.35 533	1.18 582	0.58 568

otaku	1.04 533	0.93 569	0.88 497	1.33 583	1.05 582	1.66 564	0.70 524	1.40 546	1.18 510	1.08 509	1.32 497	1.33 523	0.91 504	1.23 526	0.76 462	0.72 575	0.46 576	1.24 584	0.50 569	1.40 583	0.75 572

DStereoO	0.96 522	0.70 550	0.72 459	0.62 536	0.45 513	0.74 424	0.92 558	1.09 439	1.29 535	1.19 525	1.23 478	0.99 448	1.71 574	1.29 532	0.99 517	2.01 605	0.35 551	0.77 572	0.30 511	1.42 584	0.38 528

Ntro	1.09 543	0.97 575	0.91 504	1.44 584	1.19 584	1.69 567	0.80 543	1.35 536	1.25 527	1.00 479	1.29 491	1.31 515	0.97 521	1.26 529	0.84 477	0.84 579	0.43 571	1.36 585	0.50 569	1.56 585	0.78 574

testlalala_base	0.46 317	0.25 355	0.41 213	0.46 411	0.33 434	0.58 337	0.25 101	0.57 158	0.34 87	0.51 193	0.56 193	0.46 203	0.30 173	0.43 110	0.31 200	1.47 597	0.11 158	0.14 102	0.09 10	1.59 586	0.13 172

PWCK	1.92 581	1.66 597	3.12 588	1.65 586	0.91 571	2.84 589	2.26 608	2.10 585	2.41 588	2.36 586	2.31 562	2.22 570	1.82 577	3.43 597	2.03 573	1.61 600	0.71 588	1.51 586	0.82 587	1.69 587	0.91 581

RainbowNet	1.35 561	1.49 589	1.19 536	1.88 592	1.45 586	1.48 553	1.07 570	1.61 570	1.55 558	1.20 530	1.59 534	1.54 548	1.13 537	1.34 539	0.97 513	1.36 596	0.70 586	1.82 591	0.79 585	1.71 588	1.07 591

WAO-6	2.04 586	1.50 590	1.16 530	1.70 587	1.67 593	2.69 583	1.44 594	3.06 595	3.63 602	1.98 575	3.27 586	3.54 595	2.07 586	2.36 587	2.22 578	1.31 595	0.91 600	2.04 598	1.22 605	1.73 589	1.27 601

MonStereo1	1.98 582	1.48 588	1.43 562	1.81 591	1.69 594	2.88 592	0.78 540	2.47 590	3.47 599	2.20 582	4.36 604	3.39 592	2.50 591	2.18 583	1.58 555	1.19 589	0.54 579	1.65 588	0.87 588	1.78 590	1.29 602

ACVNet_2	1.65 574	1.27 583	1.41 560	1.75 588	1.62 589	2.22 578	1.20 576	2.30 588	2.62 589	1.78 568	2.56 572	3.03 583	1.61 569	1.54 549	1.12 535	1.06 587	0.58 583	1.82 591	0.70 582	1.82 591	0.96 585

WAO-8	2.92 593	1.55 592	1.35 553	1.79 589	1.63 591	5.23 605	1.22 579	4.58 608	12.56 615	2.84 595	4.07 601	4.83 600	2.72 596	3.49 598	2.25 579	1.27 590	0.91 600	1.99 593	1.15 603	1.86 592	1.15 594

Venus	2.92 593	1.55 592	1.35 553	1.79 589	1.63 591	5.23 605	1.22 579	4.58 608	12.56 615	2.84 595	4.06 600	4.83 600	2.72 596	3.49 598	2.25 579	1.27 590	0.91 600	1.99 593	1.15 603	1.86 592	1.15 594

Dean	1.98 582	1.36 586	1.36 557	2.12 596	1.81 597	2.74 584	1.36 589	3.37 602	3.80 603	2.08 577	3.32 588	3.21 588	1.82 577	1.71 564	1.67 557	1.27 590	0.77 595	1.99 593	0.90 590	1.86 592	1.03 590

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 584	1.10 524	1.90 593	1.59 588	1.92 572	0.77 538	1.52 563	1.62 566	1.05 498	1.60 535	2.11 569	0.94 515	1.64 559	0.77 466	1.30 593	0.35 551	2.03 597	0.67 580	1.88 595	0.84 577

LVE	2.12 588	1.44 587	1.36 557	1.99 595	1.78 595	2.75 585	1.79 603	2.82 592	3.95 604	1.90 573	4.33 603	3.52 594	1.81 576	2.24 585	1.74 560	1.74 602	0.87 598	2.06 599	1.13 601	1.91 596	1.35 603

ACVNet_1	1.46 566	1.33 585	1.12 527	1.91 594	1.62 589	1.83 571	0.98 562	2.00 584	1.85 574	1.39 545	1.53 530	2.32 573	1.53 563	1.34 539	1.11 531	1.30 593	0.50 578	2.06 599	0.58 575	1.93 597	0.95 584

IMH-64-1	1.86 577	1.62 594	1.16 530	2.20 597	1.89 598	2.33 579	1.30 583	2.89 593	2.29 584	1.66 562	2.80 580	2.49 577	1.61 569	2.10 579	1.78 565	1.60 598	0.74 589	2.43 603	1.02 596	2.12 598	1.17 596

IMH-64	1.86 577	1.62 594	1.16 530	2.20 597	1.89 598	2.33 579	1.30 583	2.89 593	2.29 584	1.66 562	2.80 580	2.49 577	1.61 569	2.10 579	1.78 565	1.60 598	0.74 589	2.43 603	1.02 596	2.12 598	1.17 596

IMH	2.04 586	1.62 594	1.20 539	2.20 597	1.89 598	2.91 595	1.30 583	3.11 596	3.03 594	1.81 569	3.35 590	3.03 583	1.90 580	2.48 589	1.80 567	1.66 601	0.77 595	2.45 605	1.04 599	2.15 600	1.19 600

DispFullNet	1.60 571	2.63 609	2.75 586	2.56 604	1.79 596	1.24 536	0.47 427	1.37 541	1.45 551	1.87 570	1.50 526	1.55 549	2.46 589	2.04 578	1.04 526	0.59 570	0.18 424	2.32 602	0.68 581	2.29 601	1.14 593

TorneroNet-64	3.44 596	1.86 598	1.42 561	2.58 605	2.28 604	6.87 608	1.68 599	4.70 610	12.03 612	2.31 585	5.59 612	8.25 612	2.55 593	3.97 604	2.73 585	1.81 603	0.74 589	2.57 607	1.07 600	2.35 602	1.44 604

TorneroNet	4.53 606	1.89 599	1.48 564	2.55 603	2.27 603	13.78 618	1.69 600	4.84 612	23.73 629	2.89 598	7.70 615	7.06 611	2.69 595	4.26 606	3.42 592	1.84 604	0.77 595	2.68 609	1.13 601	2.42 603	1.47 605

ktn	2.98 595	2.25 603	1.73 571	2.84 607	2.53 609	3.76 602	2.15 607	3.70 604	5.47 607	2.75 592	5.17 611	5.94 607	2.48 590	3.23 595	2.46 583	2.34 612	1.44 611	2.78 611	2.03 612	2.45 604	2.01 609

DPSimNet_ROB	3.58 599	2.45 606	8.57 604	2.53 602	2.37 605	2.88 592	3.77 614	3.14 597	3.23 597	4.71 611	3.86 596	4.68 598	4.87 609	4.07 605	5.62 603	2.33 611	2.33 613	2.47 606	2.52 613	2.51 605	2.64 612

KSHMR	2.57 590	1.93 600	1.69 568	2.63 606	2.42 606	2.86 591	2.07 606	3.27 600	6.50 608	2.49 589	3.36 591	3.41 593	1.92 581	2.49 590	1.94 570	2.13 608	1.40 610	2.79 612	1.50 609	2.73 606	1.77 606

UNDER WATER-64	3.53 598	2.01 601	3.94 594	3.22 611	2.49 608	5.41 607	2.60 611	3.43 603	12.41 614	3.03 600	2.68 578	6.07 608	4.04 606	3.79 602	3.33 590	2.02 606	1.24 609	2.63 608	1.46 608	2.78 607	2.08 610

SuperB	1.04 533	0.37 465	4.81 599	0.43 347	0.31 407	0.99 493	0.46 420	1.02 411	2.09 578	1.09 511	1.09 434	0.75 364	0.81 480	1.06 497	1.76 562	0.19 348	0.15 352	0.17 217	0.15 226	2.82 608	0.26 453

UNDER WATER	3.46 597	2.07 602	3.64 593	3.09 609	2.48 607	3.75 601	2.42 610	3.31 601	13.77 617	2.90 599	2.95 583	5.84 605	3.69 605	3.69 600	3.48 594	2.07 607	1.11 607	2.70 610	1.40 607	2.84 609	1.98 608

notaker	2.76 591	2.29 604	1.80 573	2.96 608	2.58 610	2.90 594	1.75 601	3.24 599	3.05 595	2.78 593	4.24 602	6.15 609	2.51 592	3.34 596	2.75 586	2.31 610	1.18 608	3.00 613	1.65 610	2.84 609	1.97 607

HanzoNet	6.76 611	2.45 606	4.22 597	3.19 610	2.94 612	3.62 600	2.28 609	4.79 611	7.20 609	14.00 622	13.19 621	17.49 622	22.30 627	13.25 618	6.19 605	4.20 615	1.93 612	3.10 614	2.56 614	3.35 611	2.88 614

JetRed	5.27 608	5.84 613	12.81 611	2.36 601	2.83 611	12.23 616	10.50 618	4.46 607	3.60 600	3.86 606	3.83 595	4.85 602	4.18 607	6.78 611	11.96 614	2.17 609	2.96 615	2.18 601	1.97 611	3.38 612	2.68 613

test_for_model	0.82 499	3.60 612	0.39 191	2.35 600	2.07 601	0.39 216	0.28 151	0.42 77	0.45 176	0.71 304	0.31 84	0.30 83	0.27 125	0.34 44	0.25 98	0.34 525	0.11 158	0.13 68	0.09 10	3.49 613	0.18 333

MADNet++	4.03 601	2.70 610	3.44 592	3.72 613	3.44 613	4.44 604	3.52 613	3.95 606	3.61 601	4.46 607	4.98 609	4.10 596	4.58 608	7.00 612	5.89 604	3.74 614	3.67 616	3.27 615	2.71 615	3.70 614	3.66 615

tt	6.20 609	0.20 194	5.89 600	3.55 612	2.07 601	11.26 614	19.21 619	11.74 617	5.46 606	2.69 591	2.04 560	4.87 603	6.25 610	3.70 601	7.09 609	8.32 621	11.17 625	4.93 618	5.41 620	5.74 615	2.37 611

DPSMNet_ROB	12.08 615	8.00 614	21.00 614	8.97 616	16.79 617	10.67 612	30.89 624	9.02 616	15.17 620	6.51 614	15.41 625	9.04 613	14.85 618	9.27 616	21.67 622	4.58 617	8.57 620	5.09 621	9.29 622	5.90 616	10.95 620

DGTPSM_ROB	12.07 614	8.00 614	20.99 613	8.93 615	16.78 616	10.67 612	30.87 623	9.01 615	15.16 619	6.50 613	15.41 625	9.04 613	14.85 618	9.25 615	21.67 622	4.57 616	8.57 620	5.08 619	9.28 621	5.90 616	10.95 620

USTest	12.99 616	14.18 618	20.00 612	16.24 617	14.97 615	20.80 620	31.95 625	16.20 622	10.91 611	8.79 617	9.48 617	13.94 617	10.50 614	16.11 619	21.44 621	3.17 613	4.82 617	5.08 619	5.36 619	8.81 618	7.13 617

TCMNet-wrong-test	8.97 612	10.42 617	8.74 605	19.56 618	17.61 618	12.53 617	9.01 617	13.59 619	2.18 580	4.64 609	5.11 610	14.63 618	11.09 615	7.19 613	9.73 611	5.56 620	0.89 599	3.77 616	3.11 616	10.34 619	9.80 618

PML	40.80 636	29.24 625	11.87 610	7.20 614	14.47 614	92.13 639	213.69 641	7.63 614	23.35 628	74.72 640	190.14 641	50.17 638	26.15 629	21.39 623	12.70 615	8.76 622	2.92 614	8.45 622	3.25 617	13.26 620	4.42 616

DPSM_ROB	17.78 618	18.63 620	24.31 620	20.90 620	19.47 619	25.97 623	36.21 627	21.23 628	16.24 622	13.38 620	14.06 623	19.18 625	16.30 621	20.78 621	25.67 625	9.38 623	9.23 623	9.49 623	9.82 623	13.51 621	11.91 623

DPSM	17.78 618	18.63 620	24.31 620	20.90 620	19.47 619	25.97 623	36.21 627	21.23 628	16.24 622	13.38 620	14.06 623	19.18 625	16.30 621	20.78 621	25.67 625	9.38 623	9.23 623	9.49 623	9.82 623	13.51 621	11.91 623

FlowAnything	35.81 628	37.53 634	48.80 633	42.20 626	39.22 627	52.25 632	73.16 637	42.56 633	32.89 636	26.76 630	28.30 632	38.69 635	33.09 635	41.63 633	51.62 634	18.76 632	18.59 635	19.21 630	19.92 630	27.16 623	23.91 625

CasAABBNet	35.74 627	37.43 630	48.72 632	42.22 627	39.20 626	52.24 631	73.12 634	42.61 634	32.62 634	26.78 631	27.95 629	38.58 633	32.60 633	41.67 634	51.65 635	18.74 629	18.57 631	19.15 626	19.77 626	27.20 624	23.98 626

RAFT-FEzeroshot	35.73 625	37.45 631	48.67 630	42.23 628	39.22 627	52.25 632	73.13 635	42.62 635	32.59 631	26.71 628	27.70 627	38.57 631	32.57 631	41.68 635	51.67 636	18.75 630	18.58 632	19.15 626	19.78 627	27.21 625	23.98 626

RAFT-FE	35.73 625	37.45 631	48.67 630	42.23 628	39.22 627	52.25 632	73.13 635	42.62 635	32.59 631	26.71 628	27.70 627	38.57 631	32.57 631	41.68 635	51.67 636	18.75 630	18.58 632	19.15 626	19.78 627	27.21 625	23.98 626

Selective-RAFT-Error	35.84 629	37.49 633	48.83 634	42.26 630	39.24 630	52.30 635	73.09 633	42.66 637	32.61 633	26.80 632	28.30 632	38.84 636	33.51 636	41.68 635	51.59 633	18.82 633	18.58 632	19.17 629	19.80 629	27.28 627	24.05 629

LSM0	38.95 635	37.60 635	48.58 629	43.57 631	91.06 637	52.57 636	72.57 632	43.17 638	32.63 635	26.97 633	27.97 630	38.65 634	32.94 634	41.86 638	51.78 638	18.89 634	18.41 627	19.13 625	19.63 625	27.29 628	33.77 631

xxxxx1	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

tt_ll	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

ff	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

LRCNet_RVC	21.24 622	31.15 626	21.41 615	28.98 623	23.82 622	3.13 597	0.60 492	20.96 627	1.59 562	25.58 627	28.15 631	21.99 627	14.79 617	21.94 627	16.41 618	28.89 635	14.87 626	33.53 631	31.28 631	29.51 632	26.16 630

HaxPig	31.96 623	37.24 629	34.27 622	24.37 622	24.88 623	18.26 619	19.86 620	20.64 626	28.52 630	35.97 635	38.75 635	25.57 628	28.72 630	33.88 629	34.39 630	35.94 636	38.87 636	37.80 632	40.48 634	39.68 633	41.15 635

AVERAGE_ROB	37.58 634	40.13 636	40.15 625	34.81 625	33.82 625	28.55 629	25.10 622	32.02 632	34.06 638	41.28 638	40.66 636	34.46 630	34.81 638	39.18 631	37.57 632	42.78 637	43.44 637	43.82 633	43.03 635	40.47 634	41.51 636

MEDIAN_ROB	37.38 633	40.85 637	40.60 626	32.31 624	31.85 624	27.20 625	24.55 621	29.10 631	33.19 637	42.09 639	41.76 637	33.35 629	34.39 637	39.78 632	37.07 631	43.64 638	44.10 638	44.12 634	43.40 636	41.51 635	42.76 637

DLNR_Zeroshot_test	20.09 621	36.28 627	38.04 623	169.85 637	61.80 633	0.23 27	0.20 31	13.88 620	0.37 125	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.62 287	0.28 168	5.46 619	0.10 61	0.15 144	0.11 98	72.60 636	0.11 80

DLNR-FE	20.05 620	36.38 628	38.08 624	170.06 638	60.08 632	0.23 27	0.20 31	14.13 621	0.36 109	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.63 298	0.28 168	5.38 618	0.10 61	0.15 144	0.11 98	73.09 637	0.11 80

RSGM-EC	74.81 637	63.03 638	41.60 627	97.74 635	92.11 638	74.93 637	114.81 638	53.77 639	38.96 639	39.88 636	48.98 638	90.73 639	64.81 639	139.63 639	128.53 639	93.27 639	53.96 639	95.12 636	38.31 632	81.45 638	44.63 638

acva	74.81 637	63.03 638	41.60 627	97.74 635	92.11 638	74.93 637	114.81 638	53.77 639	38.96 639	39.88 636	48.98 638	90.73 639	64.81 639	139.63 639	128.53 639	93.27 639	53.96 639	95.12 636	38.31 632	81.45 638	44.63 638

Anonymous_1	33.25 624	18.26 619	23.92 616	20.54 619	21.28 621	25.59 622	35.94 626	22.01 630	15.57 621	13.33 619	13.49 622	18.08 623	15.29 620	20.36 620	24.60 624	16.28 628	8.84 622	66.59 635	118.00 637	155.73 640	11.23 622

test_example2	176.61 639	205.14 640	198.86 639	188.60 639	190.98 640	152.67 640	170.61 640	94.86 641	123.55 641	178.88 641	179.48 640	158.94 641	141.34 641	192.61 641	198.96 641	203.76 641	236.37 641	164.13 641	173.55 641	218.58 641	160.41 640

ccccc		429.19 641		507.10 640	501.20 641	356.95 641		380.82 642		334.51 642		372.86 642		499.17 642		561.44 642	431.22 642	334.28 642	290.86 642	540.88 642

ASD4		8.86 616

Low-res two-view benchmark