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	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 28	0.24 44	0.30 14	0.20 11	0.54 15	0.33 26	0.27 8	0.30 22	0.33 52	0.25 15	0.46 19	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LCMNet	0.28 12	0.18 1	0.36 3	0.37 13	0.24 44	0.31 17	0.20 11	0.57 24	0.57 112	0.28 9	0.32 25	0.33 52	0.29 33	0.54 45	0.30 60	0.14 34	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 36	0.21 10	0.40 41	0.21 17	0.53 11	0.29 12	0.30 20	0.28 15	0.31 41	0.29 33	0.47 26	0.25 12	0.15 44	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 60	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

IGEV	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.37 13	0.31 191	0.45 74	0.21 17	0.59 28	0.40 47	0.31 22	0.43 53	0.26 17	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.12 1	0.12 13

MLG-Stereo_test3	0.28 12	0.18 1	0.42 40	0.40 45	0.23 28	0.47 87	0.19 7	0.61 39	0.29 12	0.35 39	0.21 2	0.35 58	0.21 3	0.60 76	0.25 12	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

MonSter	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

CAS	0.63 249	0.18 1	0.37 6	2.27 570	0.84 522	0.57 178	0.54 338	0.79 96	0.62 126	0.48 109	0.70 143	0.36 60	0.26 22	0.45 16	0.35 129	2.24 573	0.10 9	0.14 4	0.09 1	0.15 49	1.06 562

MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 13	0.24 44	0.34 22	0.20 11	0.49 8	0.31 19	0.29 15	0.26 10	0.40 73	0.26 22	0.45 16	0.27 33	0.13 22	0.12 61	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.12 13

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13

Monster-pub-mixall	0.30 23	0.19 10	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 26	0.34 32	0.36 44	0.34 27	0.26 17	0.20 1	1.40 317	0.24 5	0.15 44	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 42

MLG-Stereo_test1	0.27 7	0.19 10	0.38 13	0.40 45	0.24 44	0.38 35	0.20 11	0.59 28	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 52	0.27 25	0.90 174	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

MLG-Stereo	0.29 18	0.19 10	0.38 13	0.41 55	0.20 4	0.42 55	0.20 11	0.66 55	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 52	0.28 29	1.09 230	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

dual_stereo	0.27 7	0.19 10	0.35 1	0.39 36	0.21 10	0.25 3	0.22 23	0.48 6	0.31 19	0.32 28	0.26 10	0.37 65	0.24 13	0.83 148	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 7	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.26 75	0.26 4	0.25 45	0.49 8	0.29 12	0.36 44	0.47 68	0.28 31	0.32 53	0.49 32	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

water-stereo	0.39 78	0.20 16	0.48 78	0.44 95	0.27 100	0.50 119	0.26 56	0.92 145	0.51 93	0.53 132	0.78 164	0.55 142	0.49 171	0.42 11	0.42 201	0.16 67	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

1w_stereo	0.34 50	0.20 16	0.42 40	0.43 70	0.26 75	0.47 87	0.54 338	0.59 28	0.50 84	0.41 67	0.66 128	0.25 15	0.44 128	0.62 82	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

monsterstereo	0.34 50	0.20 16	0.44 50	0.45 109	0.35 256	0.27 9	0.29 74	0.53 11	0.51 93	0.44 83	0.61 115	0.26 17	0.25 15	1.19 257	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.10 1

monsters	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.36 267	0.34 22	0.27 63	0.66 55	0.43 56	0.47 101	0.40 39	0.22 2	0.23 11	1.33 291	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

111111	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.45 109	0.42 334	0.37 32	0.22 23	0.95 166	0.38 42	0.31 22	0.31 23	0.40 73	0.27 25	0.96 190	0.26 23	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.13 42

LG-Stereo_L2	0.29 18	0.20 16	0.45 63	0.37 13	0.25 65	0.26 4	0.20 11	0.78 91	0.28 11	0.28 9	0.26 10	0.24 9	0.26 22	0.91 175	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.20 16	0.44 50	0.37 13	0.26 75	0.29 12	0.21 17	0.66 55	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 269	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 16	0.36 3	0.37 13	0.22 22	0.35 25	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 56	0.20 1	0.77 125	0.23 2	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-G	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

SGD-Stereo	0.32 38	0.20 16	0.40 25	0.38 28	0.19 2	0.43 64	0.22 23	0.64 46	0.33 26	0.42 73	0.34 27	0.27 22	0.35 75	1.15 245	0.30 60	0.20 234	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.17 102	0.13 42

GREAT-IGEV	0.32 38	0.20 16	0.42 40	0.37 13	0.29 142	0.36 30	0.28 69	0.56 20	0.58 114	0.28 9	0.50 83	0.29 33	0.29 33	0.84 153	0.27 33	0.14 34	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

DEFOM-Stereo	0.33 46	0.20 16	0.40 25	0.42 63	0.28 125	0.80 320	0.23 34	0.48 6	0.37 40	0.37 49	0.31 23	0.23 4	0.24 13	1.20 259	0.27 33	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.14 73

IGEV-Stereo++	0.30 23	0.20 16	0.40 25	0.46 119	0.30 165	0.33 21	0.22 23	0.75 81	0.45 63	0.32 28	0.41 42	0.32 44	0.48 162	0.38 4	0.27 33	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

Pointernet	0.37 68	0.20 16	0.57 146	0.43 70	0.28 125	0.51 136	0.27 63	0.93 154	0.61 124	0.47 101	0.63 120	0.49 112	0.38 96	0.49 32	0.33 102	0.17 111	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

MoCha-V2	0.40 87	0.20 16	0.49 85	0.50 187	0.21 10	0.44 70	0.33 109	0.93 154	0.53 104	0.53 132	0.53 91	0.42 75	0.58 227	1.09 230	0.27 33	0.14 34	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.17 102	0.15 110

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 563	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 568

s12784h	0.52 160	0.20 16	0.38 13	0.41 55	0.19 2	0.96 381	0.34 121	1.17 254	1.25 409	0.81 194	0.90 193	0.63 179	0.50 177	1.45 324	0.42 201	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.11 9	0.18 137	0.11 2

GEAStereo	0.31 33	0.21 35	0.43 46	0.43 70	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.17 102	0.14 73

GSStereo	0.33 46	0.21 35	0.43 46	0.45 109	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

qwe	0.32 38	0.21 35	0.40 25	0.37 13	0.26 75	0.49 105	0.29 74	0.64 46	0.39 43	0.49 115	0.48 72	0.26 17	0.27 25	0.80 137	0.34 119	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.15 49	0.12 13

DilatedVolume-Stereo	0.43 105	0.21 35	0.55 132	0.43 70	0.32 213	0.72 274	0.29 74	0.80 104	0.51 93	0.77 182	0.73 152	0.48 104	0.40 102	1.13 242	0.39 171	0.15 44	0.14 185	0.15 30	0.14 110	0.16 71	0.14 73

3.25w_new	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.38 28	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

3.25w	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.37 13	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

LGtest1	0.27 7	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.42 55	0.19 7	0.56 20	0.26 9	0.29 15	0.24 6	0.29 33	0.29 33	0.55 52	0.25 12	0.18 151	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.14 26	0.13 42

FoundationStereo	0.24 1	0.21 35	0.36 3	0.38 28	0.22 22	0.32 20	0.22 23	0.39 2	0.23 6	0.30 20	0.25 7	0.30 38	0.33 57	0.34 3	0.26 23	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.12 13

WCG-NET	0.42 99	0.21 35	0.54 122	0.40 45	0.25 65	0.47 87	0.32 100	0.73 74	1.15 353	0.76 177	0.73 152	0.58 158	0.45 132	0.60 76	0.34 119	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.13 42

RAStereo	0.34 50	0.21 35	0.66 197	0.47 130	0.27 100	0.26 4	0.29 74	0.69 63	0.63 129	0.32 28	0.42 44	0.45 88	0.31 46	0.45 16	0.34 119	0.17 111	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.13 42

Occ-G	0.42 99	0.21 35	0.48 78	0.41 55	0.26 75	0.42 55	0.62 397	0.77 87	0.49 79	0.43 79	0.66 128	1.02 327	0.46 139	0.78 130	0.41 190	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.16 71	0.16 143

U	9.45 593	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 615	61.27 621	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 619	8.88 604	0.17 102	0.13 42

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 558	1.70 573

WCG-NET（raft）	0.45 126	0.21 35	0.55 132	0.40 45	0.24 44	0.50 119	0.36 145	0.73 74	1.09 313	0.71 169	0.76 160	0.92 287	0.51 181	0.84 153	0.34 119	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.14 110	0.14 26	0.14 73

trnet	0.39 78	0.21 35	0.37 6	0.36 5	0.20 4	0.53 149	0.29 74	0.78 91	1.12 326	0.59 149	0.71 146	0.53 135	0.42 111	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.13 42

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 561	0.18 137	0.11 2
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	0.44 118	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.65 234	0.26 56	0.79 96	0.83 203	0.93 223	0.98 217	0.51 122	0.46 139	0.54 45	0.35 129	0.18 151	0.24 433	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.26 375

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
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	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 556	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

VIP-Stereo	0.35 60	0.22 56	0.49 85	0.40 45	0.43 345	0.82 331	0.22 23	0.59 28	0.45 63	0.31 22	0.53 91	0.37 65	0.31 46	0.83 148	0.27 33	0.17 111	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.12 13

gasm-f	0.34 50	0.22 56	0.42 40	0.43 70	0.31 191	0.39 38	0.44 249	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.64 123	0.32 44	0.46 139	0.55 52	0.28 45	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.14 73

DDF-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.47 74	0.48 157	0.42 334	0.31 17	0.24 40	0.53 11	0.33 26	0.33 33	0.40 39	0.37 65	0.48 162	0.91 175	0.32 85	0.23 324	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.86 545	0.16 143

252Zero-FE	0.27 7	0.22 56	0.40 25	0.41 55	0.24 44	0.29 12	0.19 7	0.59 28	0.46 70	0.31 22	0.33 26	0.22 2	0.25 15	0.40 8	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

zero-FE	0.36 62	0.22 56	0.47 74	0.45 109	0.43 345	0.30 14	0.24 40	0.61 39	0.33 26	0.33 33	0.41 42	0.37 65	0.50 177	0.64 86	0.32 85	0.22 297	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.83 543	0.16 143

AdaDepth	0.30 23	0.22 56	0.49 85	0.44 95	0.27 100	0.44 70	0.24 40	0.52 10	0.30 16	0.31 22	0.37 33	0.26 17	0.32 53	0.79 134	0.25 12	0.12 8	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

xyz-stereo	7.16 589	0.22 56	69.90 620	0.42 63	0.21 10	32.92 612	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 439	27.04 608	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

HART	0.45 126	0.22 56	0.54 122	0.50 187	0.26 75	0.41 47	0.29 74	1.03 196	0.50 84	0.58 141	1.45 415	0.61 171	0.35 75	1.08 229	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.14 110	0.19 181	0.14 73

Reg-Stereo(zero)	0.44 118	0.22 56	0.45 63	0.43 70	0.23 28	0.38 35	0.25 45	0.76 84	1.08 304	0.90 215	0.78 164	0.90 275	0.47 149	0.70 104	0.36 139	0.15 44	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

AIO_test	0.35 60	0.22 56	0.44 50	0.43 70	0.27 100	0.57 178	0.44 249	0.79 96	0.41 51	0.32 28	0.47 68	0.46 92	0.30 39	0.69 100	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.15 49	0.12 13

castereo	0.41 95	0.22 56	0.46 71	0.44 95	0.30 165	0.61 202	0.56 364	0.97 174	0.80 194	0.38 57	0.69 139	0.45 88	0.69 268	0.51 36	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.12 13

999	0.48 146	0.22 56	0.49 85	0.48 157	0.34 252	0.75 287	0.31 91	0.85 123	0.55 108	0.37 49	0.48 72	0.50 118	0.36 84	2.45 451	0.39 171	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.16 71	0.19 237

IGEV++	0.40 87	0.22 56	0.51 101	0.52 240	0.29 142	0.45 74	0.25 45	1.65 387	0.46 70	0.37 49	0.57 107	0.46 92	0.45 132	0.50 34	0.38 162	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

EGLCR-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.51 101	0.43 70	0.26 75	0.44 70	0.22 23	0.99 180	0.48 77	0.42 73	0.42 44	0.67 192	0.29 33	0.86 162	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.17 102	0.15 110

test_4	0.53 170	0.22 56	0.56 136	0.54 273	0.32 213	0.64 218	0.39 189	0.80 104	0.62 126	0.92 222	1.87 500	0.68 194	0.42 111	1.16 249	0.37 151	0.15 44	0.13 130	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.15 110

test-3	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.32 414	0.69 139	0.87 262	0.45 132	1.68 372	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

test_1	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.28 386	0.68 135	0.87 262	0.45 132	1.67 367	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

Zero-FE251	0.34 50	0.23 73	0.51 101	0.45 109	0.29 142	0.58 181	0.24 40	0.82 114	0.34 32	0.49 115	0.38 34	0.52 129	0.42 111	0.47 26	0.27 33	0.18 151	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.13 42

DA	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

GGEV	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

depthmonostereo	0.41 95	0.23 73	0.53 116	0.47 130	0.23 28	0.61 202	0.35 129	1.00 184	0.76 182	0.48 109	0.65 127	0.47 99	0.49 171	0.67 98	0.37 151	0.16 67	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.15 110

2.5w	0.31 33	0.23 73	0.46 71	0.39 36	0.24 44	0.42 55	0.39 189	0.61 39	0.30 16	0.37 49	0.53 91	0.24 9	0.25 15	0.77 125	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

2.75w_new	0.31 33	0.23 73	0.43 46	0.35 3	0.23 28	0.42 55	0.42 217	0.54 15	0.35 36	0.47 101	0.43 53	0.24 9	0.30 39	0.66 95	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

3.75w	0.32 38	0.23 73	0.44 50	0.37 13	0.29 142	0.62 211	0.36 145	0.59 28	0.32 24	0.41 67	0.47 68	0.25 15	0.34 67	0.64 86	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.12 13

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 62	0.23 73	0.54 122	0.50 187	0.28 125	0.36 30	0.22 23	1.02 191	0.39 43	0.42 73	0.64 123	0.36 60	0.51 181	0.39 6	0.29 49	0.18 151	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.18 197

AIO_rvc	0.36 62	0.23 73	0.49 85	0.43 70	0.27 100	0.59 188	0.38 174	0.94 161	0.45 63	0.33 33	0.46 66	0.49 112	0.22 9	0.84 153	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.13 42

HUF	0.36 62	0.23 73	0.52 110	0.40 45	0.22 22	0.54 157	0.47 283	0.82 114	0.43 56	0.36 44	0.43 53	0.50 118	0.42 111	0.64 86	0.29 49	0.17 111	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.14 73

castereo++	0.38 74	0.23 73	0.41 31	0.43 70	0.31 191	0.97 385	0.22 23	0.86 125	0.58 114	0.32 28	0.44 57	0.51 122	0.39 98	0.93 184	0.24 5	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.14 73

IGEV-RUCA	0.37 68	0.23 73	0.48 78	0.49 175	0.36 267	0.60 196	0.23 34	0.64 46	0.49 79	0.39 65	0.49 80	0.44 80	0.31 46	0.85 158	0.30 60	0.24 340	0.13 130	0.16 61	0.12 49	0.20 217	0.19 237

GIP-stereo	0.34 50	0.23 73	0.45 63	0.50 187	0.36 267	0.38 35	0.23 34	0.78 91	0.52 100	0.34 36	0.51 86	0.46 92	0.38 96	0.51 36	0.27 33	0.20 234	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.16 71	0.14 73

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
tt45	0.45 126	0.23 73	0.46 71	0.45 109	0.33 234	0.79 312	0.32 100	0.78 91	0.41 51	0.51 129	0.44 57	0.49 112	0.37 89	2.14 424	0.34 119	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.18 197

UniTT-Stereo	0.36 62	0.23 73	0.59 159	0.48 157	0.36 267	0.40 41	0.32 100	0.53 11	0.49 79	0.54 135	0.55 101	0.36 60	0.31 46	0.58 63	0.51 273	0.20 234	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.15 110

MC-Stereo	0.43 105	0.23 73	0.48 78	0.51 219	0.28 125	0.39 38	0.32 100	0.88 134	0.68 156	0.60 151	0.84 180	0.56 150	0.61 240	1.03 212	0.31 80	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.13 42

RCA-Stereo	0.50 157	0.23 73	0.58 152	0.48 157	0.33 234	0.55 166	0.45 269	0.97 174	1.38 472	0.68 164	1.05 252	0.63 179	0.80 316	0.59 64	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.14 73

test_3	0.55 201	0.23 73	0.71 237	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

DEmStereo	0.97 420	0.23 73	0.79 303	0.47 130	0.32 213	1.04 401	0.56 364	0.93 154	0.89 220	1.39 445	2.14 522	1.02 327	2.07 549	5.64 538	0.77 371	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.20 270

111	0.60 232	0.23 73	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.72 274	0.42 217	1.18 259	1.41 487	0.80 190	1.38 395	1.10 354	0.79 310	0.96 190	0.58 306	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.19 237

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.30 23	0.24 94	0.42 40	0.38 28	0.23 28	0.43 64	0.34 121	0.58 26	0.37 40	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.52 39	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

2.25w	0.32 38	0.24 94	0.48 78	0.37 13	0.24 44	0.45 74	0.25 45	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.58 110	0.27 22	0.32 53	0.74 121	0.35 129	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.14 73

4w-stereo	0.30 23	0.24 94	0.44 50	0.37 13	0.23 28	0.46 80	0.27 63	0.63 44	0.31 19	0.41 67	0.44 57	0.27 22	0.36 84	0.59 64	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.12 49	0.13 5	0.12 13

2w_stereo	0.32 38	0.24 94	0.45 63	0.39 36	0.22 22	0.46 80	0.47 283	0.69 63	0.42 54	0.43 79	0.50 83	0.24 9	0.45 132	0.47 26	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

MM-Stereo_test3	0.50 157	0.24 94	0.54 122	0.54 273	0.74 495	0.49 105	0.53 332	1.09 233	1.05 289	0.62 155	0.95 204	0.61 171	0.42 111	0.77 125	0.38 162	0.20 234	0.17 314	0.20 191	0.16 171	0.18 137	0.18 197

MM-Stereo_test2	0.43 105	0.24 94	0.67 202	0.51 219	0.32 213	0.55 166	0.45 269	0.97 174	0.77 186	0.59 149	0.51 86	0.49 112	0.42 111	0.80 137	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.14 73

MM-Stereo_test1	0.49 152	0.24 94	0.56 136	0.51 219	0.30 165	0.50 119	0.54 338	0.91 142	1.03 280	0.84 203	0.69 139	0.54 137	0.60 231	1.16 249	0.33 102	0.18 151	0.16 284	0.20 191	0.17 192	0.19 181	0.15 110

tg	0.52 160	0.24 94	0.61 167	0.49 175	0.30 165	0.90 355	0.29 74	1.07 225	0.83 203	0.83 200	1.02 237	0.62 176	0.43 119	1.35 296	0.41 190	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.17 102	0.15 110

RSM++	0.38 74	0.24 94	0.51 101	0.47 130	0.26 75	0.50 119	0.41 213	0.79 96	0.45 63	0.37 49	0.45 62	0.60 167	0.35 75	1.02 211	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.18 137	0.13 42

RSM	0.39 78	0.24 94	0.49 85	0.46 119	0.26 75	0.47 87	0.40 197	0.92 145	0.44 61	0.41 67	0.42 44	0.65 185	0.33 57	1.07 225	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.13 42

RAFT-Stereo-weight	0.47 140	0.24 94	0.53 116	0.48 157	0.27 100	0.60 196	0.35 129	1.02 191	1.07 298	0.99 242	0.78 164	0.76 216	0.28 29	0.76 122	0.36 139	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

MIM_Stereo	0.57 217	0.24 94	0.92 361	0.46 119	0.30 165	0.54 157	0.28 69	1.27 290	0.75 175	1.00 247	1.16 309	0.93 289	0.53 192	1.45 324	0.61 319	0.16 67	0.16 284	0.20 191	0.19 233	0.17 102	0.14 73

AEACV	0.37 68	0.24 94	0.52 110	0.47 130	0.51 403	0.37 32	0.38 174	0.65 50	0.53 104	0.42 73	0.56 104	0.46 92	0.60 231	0.53 42	0.30 60	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.14 73

Any-RAFT	0.53 170	0.24 94	0.47 74	0.47 130	0.27 100	1.00 393	0.25 45	1.58 369	1.05 289	0.85 208	0.99 219	1.06 336	0.47 149	0.70 104	0.32 85	0.18 151	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.16 143

4D-IteraStereo	0.48 146	0.24 94	0.76 285	0.50 187	0.44 354	0.66 243	0.31 91	0.87 126	1.02 276	1.03 260	0.72 150	0.78 223	0.32 53	0.64 86	0.37 151	0.17 111	0.11 31	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.13 42

Selective-IGEV	0.39 78	0.24 94	0.50 94	0.44 95	0.25 65	0.46 80	0.33 109	1.25 288	0.40 47	0.35 39	0.45 62	0.52 129	0.30 39	1.07 225	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

fff	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

ADStereo(finetuned)	0.57 217	0.24 94	1.06 413	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.35 129	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	1.20 467	0.84 153	0.51 273	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

CrosDoStereo	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DeepStereo_LL	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DRaft	0.80 359	0.24 94	0.70 225	0.45 109	0.30 165	0.97 385	0.53 332	1.05 210	0.97 253	1.78 511	2.02 515	0.80 229	1.74 526	2.73 467	0.72 353	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.21 287

RAFT-RH_RVC	1.03 443	0.24 94	0.67 202	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 534	4.65 570	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

csc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

cscssc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

CFNet-RSSM	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.48 157	0.28 125	0.60 196	0.27 63	1.49 338	1.14 341	1.06 265	0.93 200	1.08 342	0.54 197	0.70 104	0.35 129	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.14 73

Gwc-CoAtRS	0.52 160	0.24 94	0.68 206	0.48 157	0.29 142	0.64 218	0.25 45	1.16 252	1.08 304	1.01 252	1.00 223	1.12 359	0.56 209	0.69 100	0.37 151	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.15 49	0.15 110

GASTEREO	0.40 87	0.25 122	0.51 101	0.48 157	0.25 65	0.65 234	0.36 145	0.81 109	0.49 79	0.51 129	0.82 177	0.30 38	0.66 263	0.62 82	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.14 73

MSCF	0.38 74	0.25 122	0.52 110	0.47 130	0.25 65	0.62 211	0.37 167	0.81 109	0.47 74	0.50 124	0.71 146	0.32 44	0.65 260	0.54 45	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.17 102	0.14 73

4.5_new	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

4.5w-stereo	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

3.5w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.45 63	0.37 13	0.24 44	0.54 157	0.35 129	0.66 55	0.36 37	0.43 79	0.44 57	0.29 33	0.34 67	0.77 125	0.39 171	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.13 42

3w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.52 110	0.40 45	0.21 10	0.53 149	0.54 338	0.65 50	0.46 70	0.44 83	0.48 72	0.23 4	0.45 132	0.46 19	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

G2L-ROB	0.73 322	0.25 122	0.76 285	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 471	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

xyz-stereo-finetune	0.48 146	0.25 122	0.54 122	0.42 63	0.23 28	0.80 320	0.42 217	0.80 104	0.80 194	0.61 152	0.62 118	0.54 137	0.43 119	1.70 374	0.58 306	0.15 44	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.15 110

LG-Stereo	0.34 50	0.25 122	0.78 300	0.47 130	0.26 75	0.37 32	0.30 84	0.71 71	0.52 100	0.36 44	0.57 107	0.29 33	0.21 3	0.50 34	0.36 139	0.13 22	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.12 13

AIO-test1	0.56 210	0.25 122	0.55 132	0.64 403	0.78 508	0.80 320	0.36 145	1.18 259	1.34 450	0.57 139	0.88 189	0.61 171	0.50 177	1.12 240	0.35 129	0.17 111	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.18 137	0.23 325

SMoEStereo_RVC	0.39 78	0.25 122	0.50 94	0.45 109	0.30 165	0.61 202	0.36 145	0.72 72	0.45 63	0.46 96	0.43 53	0.42 75	0.35 75	1.39 311	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.15 129	0.16 71	0.15 110

AIO-Stereo	0.37 68	0.25 122	0.51 101	0.47 130	0.23 28	0.45 74	0.39 189	1.07 225	0.52 100	0.41 67	0.48 72	0.52 129	0.25 15	0.72 111	0.30 60	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

MaDis-Stereo	0.36 62	0.25 122	0.58 152	0.44 95	0.34 252	0.30 14	0.30 84	0.72 72	0.50 84	0.37 49	0.36 30	0.58 158	0.49 171	0.52 39	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.14 73

MIF-Stereo (partial)	0.45 126	0.25 122	0.70 225	0.50 187	0.52 415	0.35 25	0.26 56	0.91 142	0.59 122	0.45 91	0.71 146	0.51 122	0.51 181	1.11 236	0.45 228	0.20 234	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.24 322	0.18 197

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 186	0.25 122	0.64 183	0.47 130	0.30 165	0.97 385	0.27 63	1.24 286	0.81 197	0.96 232	1.12 287	1.28 400	0.48 162	0.71 108	0.36 139	0.17 111	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.16 143

GLC_STEREO	0.39 78	0.25 122	0.41 31	0.54 273	0.23 28	0.48 93	0.30 84	0.73 74	0.58 114	0.52 131	0.73 152	0.51 122	0.31 46	0.64 86	0.42 201	0.17 111	0.20 372	0.23 295	0.19 233	0.21 258	0.17 171

RAFT-345	0.84 381	0.25 122	0.66 197	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 414	2.34 530	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

cross-raft	0.54 186	0.25 122	0.61 167	0.52 240	0.29 142	0.68 254	0.37 167	1.46 332	0.76 182	1.01 252	1.06 254	1.28 400	0.46 139	0.71 108	0.35 129	0.15 44	0.12 61	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.14 73

GMM-Stereo	0.74 327	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 499	1.01 190	0.87 213	1.36 431	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 551

raftrobust	0.52 160	0.25 122	0.56 136	0.65 417	0.52 415	0.49 105	0.34 121	0.98 178	0.91 229	1.30 400	0.87 187	0.63 179	0.81 320	0.78 130	0.41 190	0.19 195	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.16 143

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 186	0.25 122	0.68 206	0.43 70	0.24 44	0.40 41	0.34 121	1.04 202	1.09 313	1.32 414	1.60 456	0.80 229	0.68 265	0.67 98	0.39 171	0.13 22	0.10 9	0.18 128	0.17 192	0.17 102	0.13 42

AFF-stereo	0.58 223	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

Replicate-Monster	0.41 95	0.26 145	2.03 525	0.36 5	0.21 10	0.46 80	0.23 34	0.67 61	0.48 77	0.42 73	0.27 14	0.31 41	0.30 39	0.98 199	0.24 5	0.14 34	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.28 397

FlowAnything_test	0.39 78	0.26 145	0.61 167	0.59 347	0.33 234	0.62 211	0.36 145	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.36 30	0.45 88	0.37 89	0.53 42	0.48 254	0.24 340	0.18 336	0.28 405	0.33 486	0.21 258	0.19 237

4.25_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.5w_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.25w-stereo	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.32 24	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

SCV_C0	0.43 105	0.26 145	0.65 190	0.43 70	0.29 142	0.47 87	0.31 91	1.34 302	0.73 172	0.38 57	0.49 80	0.54 137	0.29 33	1.24 269	0.30 60	0.17 111	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.20 217	0.15 110

SCV	0.46 133	0.26 145	0.55 132	0.47 130	0.25 65	0.39 38	0.38 174	1.98 486	0.60 123	0.35 39	0.48 72	0.55 142	0.36 84	1.28 278	0.32 85	0.24 340	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.14 73

H2IRNET	0.56 210	0.26 145	0.66 197	0.47 130	0.35 256	0.41 47	0.26 56	0.92 145	1.17 365	0.61 152	1.28 355	1.08 342	0.86 348	0.99 203	0.63 326	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.25 390	0.21 258	0.18 197

MGS-Stereo	0.42 99	0.26 145	0.58 152	0.44 95	0.28 125	0.50 119	0.34 121	0.57 24	0.83 203	0.46 96	1.31 365	0.52 129	0.33 57	0.65 93	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

MSKI-zero shot	0.55 201	0.26 145	0.57 146	0.51 219	0.26 75	0.69 259	0.28 69	1.18 259	0.64 134	0.91 220	1.32 372	0.82 238	0.33 57	1.92 402	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.16 143

LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 550

DCRE	0.82 370	0.26 145	0.70 225	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 584	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

DCANet-4	0.54 186	0.26 145	1.07 418	0.42 63	0.24 44	0.48 93	0.36 145	0.99 180	1.30 435	1.10 283	1.02 237	0.56 150	0.75 287	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

tt	6.58 587	0.26 145	6.10 572	3.77 593	2.16 570	11.55 594	19.63 603	13.33 602	5.74 588	2.96 565	2.65 542	4.97 577	6.33 593	3.81 496	7.24 574	9.15 604	11.32 608	5.89 604	6.24 603	6.03 598	2.55 586

RAFT_CTSACE	0.63 249	0.26 145	0.88 344	0.55 297	0.51 403	0.71 271	0.44 249	0.80 104	0.97 253	0.97 235	1.84 495	1.18 372	0.68 265	1.47 330	0.36 139	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.20 217	0.14 73

GMOStereo	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

error version	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-v	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

HHNet	0.62 242	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 525	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

FTStereo	0.91 403	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 563	1.00 184	0.75 175	1.75 508	4.15 563	1.04 334	1.65 519	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 533

ASMatch	0.88 395	0.26 145	0.69 219	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 553	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

PFNet	0.91 403	0.26 145	1.10 428	0.63 394	0.32 213	0.64 218	0.56 364	1.17 254	0.99 265	1.47 461	1.08 263	0.98 311	0.69 268	6.62 556	0.54 293	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.19 233	0.20 217	0.17 171

GrayStereo	0.82 370	0.26 145	0.58 152	0.63 394	0.37 283	0.76 293	1.86 562	1.11 242	0.87 213	1.99 530	1.89 502	1.08 342	1.82 535	1.39 311	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.21 310	0.18 137	0.39 471

test-2	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-1	0.52 160	0.26 145	1.04 408	0.56 311	0.32 213	0.61 202	0.38 174	1.10 236	0.91 229	0.78 185	1.01 229	0.77 219	0.52 186	0.60 76	0.42 201	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.23 325

iRaftStereo_RVC	0.47 140	0.26 145	0.64 183	0.50 187	0.29 142	0.53 149	0.33 109	1.05 210	0.77 186	0.84 203	1.00 223	0.55 142	0.37 89	0.81 143	0.40 179	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.19 181	0.15 110

raft+_RVC	0.53 170	0.26 145	0.54 122	0.60 359	0.47 379	0.54 157	0.54 338	1.27 290	0.99 265	0.76 177	1.03 247	0.70 203	0.56 209	0.93 184	0.47 249	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.18 210	0.18 137	0.15 110

XX-Stereo	0.63 249	0.26 145	1.90 521	0.81 502	0.67 476	0.43 64	0.23 34	1.03 196	0.58 114	0.65 159	1.56 447	1.41 424	0.39 98	1.28 278	0.35 129	0.20 234	0.14 185	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.14 73

R-Stereo Train	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 223	0.27 175	0.57 146	0.40 45	0.24 44	1.09 413	0.32 100	0.79 96	0.53 104	0.65 159	1.07 258	0.58 158	0.80 316	2.47 456	0.80 383	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.16 71	0.17 171

G2L-Stereo_test	0.73 322	0.27 175	0.74 271	0.49 175	0.40 321	0.90 355	0.81 457	1.53 357	1.14 341	1.28 386	1.27 349	1.52 449	0.72 281	1.62 357	0.94 412	0.19 195	0.14 185	0.16 61	0.15 129	0.18 137	0.19 237

mms	0.40 87	0.27 175	0.52 110	0.46 119	0.32 213	0.43 64	0.46 276	0.70 67	0.46 70	0.35 39	0.58 110	0.44 80	0.30 39	1.36 301	0.33 102	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.19 181	0.15 110

fffy	0.42 99	0.27 175	0.57 146	0.46 119	0.29 142	0.48 93	0.35 129	0.91 142	0.55 108	0.40 66	0.58 110	0.55 142	0.41 105	1.26 273	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.14 73

UGAM	1.14 467	0.27 175	0.95 371	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 492	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

testlalala2	0.58 223	0.27 175	0.68 206	1.72 564	1.27 561	0.68 254	0.42 217	0.93 154	0.70 162	0.90 215	0.93 200	0.76 216	0.34 67	0.52 39	0.40 179	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.17 171

AE-Stereo	0.49 152	0.27 175	0.67 202	0.60 359	0.39 310	0.67 247	0.46 276	1.18 259	1.09 313	0.47 101	0.75 158	0.69 199	0.47 149	0.59 64	0.40 179	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.19 181	0.15 110

ff7	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

ffff	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

11t	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

plain	0.46 133	0.27 175	1.01 393	0.50 187	0.40 321	0.35 25	0.37 167	0.87 126	0.56 110	0.43 79	0.76 160	0.42 75	0.40 102	1.13 242	0.45 228	0.21 268	0.15 244	0.24 315	0.19 233	0.24 322	0.16 143

anonymousdsp2	0.53 170	0.27 175	0.74 271	0.48 157	0.29 142	0.76 293	0.47 283	1.61 378	0.82 202	0.77 182	0.77 162	0.75 212	0.47 149	1.03 212	0.40 179	0.18 151	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.19 181	0.18 197

anonymousdsp	0.43 105	0.27 175	0.53 116	0.44 95	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.89 135	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.33 291	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

anonymousa	0.72 304	0.27 175	0.75 275	0.47 130	0.63 464	1.43 474	0.45 269	1.24 286	0.89 220	1.28 386	1.75 485	1.62 463	1.13 453	0.69 100	0.59 309	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.25 390	0.20 217	0.18 197

riskmin	0.56 210	0.27 175	0.60 164	0.43 70	0.31 191	0.83 337	0.42 217	1.14 248	1.04 285	0.73 175	0.75 158	1.11 358	1.01 420	0.81 143	0.51 273	0.20 234	0.14 185	0.24 315	0.15 129	0.24 322	0.25 351

ccc-4	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 291	0.27 175	0.97 379	0.51 219	0.43 345	0.79 312	0.33 109	1.21 272	1.06 293	1.30 400	1.10 274	0.52 129	0.55 204	3.16 483	0.63 326	0.16 67	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

IPLGR	0.58 223	0.27 175	1.14 438	0.48 157	0.28 125	0.65 234	0.33 109	1.22 280	1.13 338	1.18 339	1.05 252	0.69 199	0.66 263	0.96 190	0.52 280	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.18 197

PSM-AAD	0.79 356	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.28 125	0.77 301	1.24 528	0.99 180	0.91 229	1.66 501	1.57 451	0.81 233	2.19 554	1.65 362	0.44 214	0.19 195	0.14 185	0.38 492	0.32 476	0.21 258	0.70 542

THIR-Stereo	1.02 440	0.27 175	0.69 219	0.49 175	0.28 125	0.95 375	1.34 536	1.03 196	0.97 253	1.34 426	1.90 503	1.17 369	1.58 512	6.44 553	0.78 373	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.22 339	0.19 181	0.20 270

Prome-Stereo	0.75 336	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 494	0.89 135	0.88 217	1.45 458	2.46 537	0.91 278	1.41 494	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 553

coex_refinement	0.80 359	0.28 197	0.73 255	0.70 457	0.51 403	0.95 375	0.60 392	1.78 427	1.23 400	1.36 431	1.37 390	1.82 496	0.81 320	1.32 288	1.13 447	0.26 390	0.17 314	0.19 153	0.20 265	0.24 322	0.25 351

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 217	0.28 197	0.63 176	0.61 373	0.58 443	0.79 312	0.51 313	1.18 259	1.40 482	0.63 156	1.15 304	0.51 122	0.43 119	1.09 230	0.35 129	0.21 268	0.17 314	0.26 373	0.30 461	0.20 217	0.19 237

ours_stereo	0.39 78	0.28 197	0.51 101	0.46 119	0.30 165	0.40 41	0.44 249	0.73 74	0.56 110	0.35 39	0.56 104	0.46 92	0.33 57	1.11 236	0.32 85	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.15 129	0.19 181	0.14 73

PAM_32	0.77 344	0.28 197	1.03 404	0.52 240	0.30 165	1.32 453	0.35 129	1.97 484	0.65 149	1.02 256	1.06 254	3.05 554	1.49 506	0.96 190	0.36 139	0.19 195	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.19 181	0.19 237

gcap-zeroshot	0.53 170	0.28 197	0.89 350	0.49 175	0.28 125	0.76 293	0.37 167	1.34 302	0.73 172	0.89 213	0.67 132	1.35 415	0.51 181	0.79 134	0.33 102	0.18 151	0.15 244	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

MyStereo06	0.61 238	0.28 197	0.95 371	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.78 427	0.67 152	1.03 260	1.12 287	1.13 364	0.56 209	0.78 130	0.41 190	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

MyStereo05	0.66 276	0.28 197	1.07 418	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.34 302	1.41 487	1.15 315	0.91 195	0.77 219	0.80 316	1.41 319	0.63 326	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

11t1	0.52 160	0.28 197	0.68 206	0.51 219	0.28 125	0.83 337	0.39 189	1.22 280	0.63 129	0.84 203	0.74 156	0.68 194	0.68 265	0.91 175	0.57 303	0.21 268	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.20 217	0.21 287

IGEVStereo-DCA	0.46 133	0.28 197	0.56 136	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.18 197

rrr	0.46 133	0.28 197	0.73 255	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.38 174	0.76 84	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143

testlalala	0.45 126	0.28 197	0.59 159	0.42 63	0.39 310	0.71 271	0.39 189	1.08 231	0.45 63	1.24 371	0.80 175	0.61 171	0.36 84	0.54 45	0.33 102	0.20 234	0.13 130	0.18 128	0.12 49	0.15 49	0.15 110

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 197	0.68 206	0.47 130	0.25 65	0.53 149	0.32 100	0.82 114	0.58 114	0.65 159	0.69 139	0.58 158	0.42 111	0.47 26	0.29 49	0.17 111	0.14 185	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.14 73

Selective-RAFT	0.52 160	0.28 197	0.79 303	0.55 297	0.27 100	0.91 359	0.33 109	0.80 104	0.88 217	0.58 141	0.63 120	0.81 233	0.77 299	1.29 282	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.17 171

ProNet	0.43 105	0.28 197	0.58 152	0.43 70	0.30 165	0.56 173	0.52 324	1.00 184	0.58 114	0.44 83	0.49 80	0.43 78	0.43 119	1.28 278	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

TestStereo1	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

DisPM	0.66 276	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.35 256	0.62 211	0.45 269	1.02 191	0.99 265	1.56 484	1.10 274	0.80 229	0.59 228	2.37 446	0.41 190	0.23 324	0.14 185	0.23 295	0.21 310	0.20 217	0.25 351

SA-5K	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

MIPNet	0.56 210	0.28 197	0.94 367	0.49 175	0.33 234	0.66 243	0.38 174	1.35 305	1.08 304	1.06 265	0.92 197	0.60 167	0.79 310	0.73 115	0.52 280	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

PFNet+	0.59 229	0.28 197	0.77 292	0.53 258	0.30 165	0.59 188	0.31 91	0.92 145	1.14 341	1.33 422	1.10 274	0.79 227	0.57 218	1.31 284	0.49 262	0.25 367	0.17 314	0.28 405	0.26 408	0.21 258	0.25 351

LCNet	0.72 304	0.28 197	0.52 110	0.55 297	0.31 191	0.69 259	0.54 338	1.00 184	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 309	1.34 489	2.56 459	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.27 360	0.73 545

AAGNet	1.83 530	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 461	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 607	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

STrans-v2	1.04 446	0.28 197	0.96 377	0.49 175	0.32 213	0.68 254	0.79 448	2.47 555	1.12 326	1.12 291	1.46 421	1.40 422	1.46 501	6.70 561	0.43 211	0.18 151	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.18 197

TransformOpticalFlow	0.96 414	0.28 197	0.89 350	0.52 240	0.31 191	0.66 243	0.54 338	1.75 413	1.12 326	1.09 275	1.44 413	1.37 420	1.01 420	6.70 561	0.42 201	0.19 195	0.12 61	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.19 237

KYRaft	0.75 336	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 496	2.21 524	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 557

SST-Stereo	0.83 376	0.28 197	0.72 243	0.59 347	0.31 191	0.72 274	0.26 56	1.09 233	0.86 209	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.87 353	5.73 540	0.45 228	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.23 307	0.18 197

RAFT_R40	0.83 376	0.28 197	0.73 255	0.59 347	0.31 191	0.69 259	0.44 249	1.10 236	0.95 241	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.85 340	5.53 534	0.46 242	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.20 265	0.23 307	0.18 197

IRAFT_RVC	0.88 395	0.28 197	0.76 285	0.63 394	0.31 191	0.65 234	1.02 504	1.22 280	0.94 239	1.22 356	1.04 250	1.01 325	0.98 408	5.82 542	0.53 287	0.22 297	0.12 61	0.25 354	0.20 265	0.20 217	0.19 237

test_xeample3	0.42 99	0.28 197	0.69 219	0.43 70	0.33 234	0.56 173	0.38 174	0.79 96	0.45 63	0.53 132	0.46 66	0.44 80	0.44 128	1.38 306	0.31 80	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.17 102	0.16 143

xxxx	1.51 506	0.28 197	0.68 206	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 599	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

test_xeample	1.45 502	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 596	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

EAI-Stereo	0.65 269	0.28 197	0.69 219	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 540	0.64 134	0.71 169	3.18 552	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

SFCPSM	0.70 295	0.28 197	1.02 400	0.51 219	0.38 300	1.37 461	0.66 411	2.00 489	1.03 280	1.17 334	1.21 327	0.82 238	0.78 306	1.03 212	0.53 287	0.21 268	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.21 258	0.19 237

FENet	0.60 232	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

GANet-RSSM	0.72 304	0.28 197	0.63 176	0.64 403	0.58 443	0.80 320	0.58 379	1.89 461	1.08 304	1.04 263	1.25 339	1.15 367	1.04 429	1.49 332	0.62 322	0.25 367	0.19 354	0.22 257	0.22 339	0.22 282	0.21 287

PAM	0.76 342	0.29 232	1.08 422	0.52 240	0.33 234	1.38 464	0.39 189	2.01 493	0.67 152	1.06 265	0.96 207	2.89 553	1.43 496	0.86 162	0.35 129	0.19 195	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.20 270

model_zeroshot	0.48 146	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.36 267	0.69 259	0.37 167	1.12 244	0.62 126	0.85 208	0.84 180	0.66 189	0.37 89	0.73 115	0.34 119	0.20 234	0.16 284	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

test_sample2	0.62 242	0.29 232	0.74 271	0.50 187	0.28 125	0.80 320	0.61 394	1.61 378	1.00 270	0.88 212	0.99 219	0.94 292	0.83 333	1.16 249	0.51 273	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.22 305

test_sample1	0.61 238	0.29 232	0.75 275	0.50 187	0.31 191	0.76 293	0.48 294	1.59 371	0.84 207	0.90 215	0.94 203	0.88 266	0.95 390	1.16 249	0.67 337	0.22 297	0.18 336	0.20 191	0.19 233	0.21 258	0.21 287

MyStereo8	0.65 269	0.29 232	1.00 389	0.58 334	0.49 384	0.91 359	0.35 129	1.18 259	1.31 439	1.16 325	1.27 349	0.90 275	0.64 254	0.72 111	0.95 416	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.18 210	0.22 282	0.26 375

MyStereo07	0.48 146	0.29 232	0.50 94	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.05 210	0.51 93	0.48 109	0.53 91	0.43 78	0.55 204	1.30 283	0.34 119	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

MyStereo04	0.67 285	0.29 232	1.07 418	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.50 342	1.40 482	0.91 220	0.91 195	0.74 209	0.86 348	1.52 337	0.62 322	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

CoDeX	0.73 322	0.29 232	0.93 363	0.54 273	0.36 267	1.14 419	0.61 394	2.34 545	1.17 365	1.16 325	1.25 339	0.91 278	0.87 353	1.33 291	0.64 330	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.18 197

1111x	1.70 523	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 597	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

knoymous	0.51 159	0.29 232	0.47 74	0.43 70	0.30 165	0.55 166	0.55 356	1.02 191	0.77 186	0.98 239	0.85 182	0.94 292	0.56 209	0.85 158	0.45 228	0.20 234	0.14 185	0.26 373	0.14 110	0.23 307	0.23 325

RAFT+CT+SA	0.58 223	0.29 232	0.60 164	0.66 424	0.37 283	0.42 55	0.55 356	1.27 290	1.03 280	0.70 167	1.22 329	0.60 167	0.70 273	1.64 361	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.22 339	0.21 258	0.18 197

Sa-1000	0.72 304	0.29 232	0.76 285	0.59 347	0.30 165	0.73 278	0.37 167	1.62 382	1.33 447	1.28 386	2.04 516	0.86 258	0.75 287	1.84 393	0.38 162	0.19 195	0.14 185	0.25 354	0.23 362	0.20 217	0.16 143

iRaft-Stereo_5w	0.85 385	0.29 232	0.91 357	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 436	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

NRIStereo	0.60 232	0.29 232	0.69 219	0.53 258	0.28 125	0.63 215	0.33 109	1.08 231	0.87 213	1.14 309	0.87 187	0.91 278	0.59 228	2.24 435	0.49 262	0.20 234	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.21 258	0.17 171

Pruner-Stereo	0.62 242	0.29 232	0.70 225	0.61 373	0.31 191	0.63 215	0.43 236	1.17 254	0.99 265	1.53 474	1.08 263	0.95 301	0.55 204	1.35 296	0.51 273	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.21 258	0.23 325

DeepStereo_RVC	0.55 201	0.29 232	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.59 188	0.33 109	1.03 196	0.70 162	1.16 325	0.93 200	0.83 245	0.94 385	0.96 190	0.54 293	0.21 268	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.24 322	0.24 339

rafts_anoy	0.52 160	0.29 232	0.59 159	0.59 347	0.50 391	0.53 149	0.40 197	1.11 242	1.03 280	0.84 203	0.83 178	0.68 194	0.54 197	0.72 111	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.26 408	0.21 258	0.18 197

222	1.61 515	0.29 232	0.67 202	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 410	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 600	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

ac_64	0.82 370	0.29 232	0.81 309	0.71 465	0.60 454	1.05 402	0.54 338	1.99 488	0.92 234	1.18 339	1.06 254	1.99 516	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 406	0.22 412	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.19 237

HSM-Net_RVC	0.87 394	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 574	1.28 425	1.53 474	1.74 482	1.68 477	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 336	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

IGEV-FE	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.94 292	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

UGAM-zero	1.00 431	0.30 252	0.93 363	0.47 130	0.30 165	0.57 178	0.25 45	2.25 537	0.63 129	1.01 252	1.10 274	2.73 549	1.85 536	6.26 549	0.40 179	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.17 171

DispNO	0.93 408	0.30 252	1.34 469	0.55 297	0.55 428	0.89 352	0.49 304	1.48 336	1.21 391	1.17 334	1.27 349	1.19 373	0.90 365	5.23 524	0.74 357	0.22 297	0.17 314	0.24 315	0.21 310	0.19 181	0.20 270

SMFormer	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.24 339

tta	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.18 137	0.18 197

qqq1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

fff1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

IGEV_Zeroshot_test	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.95 301	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

EKT-Stereo	0.53 170	0.30 252	0.73 255	0.58 334	0.60 454	0.51 136	0.48 294	0.94 161	0.90 224	0.71 169	0.88 189	0.77 219	0.43 119	1.07 225	0.40 179	0.22 297	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.22 305

HH	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

HanStereo	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

raft_robust	0.68 289	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

test_5	0.65 269	0.30 252	0.75 275	0.67 436	0.50 391	0.92 366	0.52 324	1.39 315	1.12 326	0.76 177	1.11 280	1.00 318	0.90 365	1.53 341	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.23 295	0.22 339	0.21 258	0.19 237

SA	0.66 276	0.30 252	0.82 312	0.61 373	0.30 165	0.58 181	0.38 174	1.44 328	1.30 435	0.96 232	1.36 388	0.66 189	0.95 390	1.85 396	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.25 354	0.23 362	0.21 258	0.17 171

Patchmatch Stereo++	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
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
NF-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.02 237	0.82 238	0.57 218	5.40 532	0.48 254	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

OCTAStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.82 238	0.57 218	5.35 526	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

PSM-adaLoss	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.41 213	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.82 238	0.61 240	1.06 221	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo_v2	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.42 217	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.12 240	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.25 45	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.95 204	0.82 238	0.61 240	1.15 245	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

HUI-Stereo	0.52 160	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.30 84	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	0.79 134	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

RE-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

TVStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

iGMRVC	0.56 210	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.38 174	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.52 337	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

iRAFT	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

CRE-IMP	0.55 201	0.30 252	0.74 271	0.52 240	0.29 142	0.79 312	0.25 45	1.04 202	0.72 168	1.09 275	0.95 204	0.81 233	0.57 218	1.10 233	0.50 268	0.21 268	0.14 185	0.23 295	0.19 233	0.28 379	0.22 305

RAFT	0.64 261	0.30 252	0.73 255	0.59 347	0.33 234	0.68 254	0.58 379	1.04 202	0.76 182	1.08 269	1.19 321	1.65 474	0.93 380	1.06 221	0.56 300	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.24 375	0.22 282	0.17 171

RAFT-IKP	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.59 188	0.36 145	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.61 240	1.22 262	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

RALCasStereoNet	0.54 186	0.30 252	0.66 197	0.59 347	0.51 403	0.61 202	0.52 324	0.94 161	0.93 236	0.70 167	1.01 229	0.78 223	0.44 128	1.33 291	0.47 249	0.20 234	0.16 284	0.18 128	0.16 171	0.20 217	0.19 237

cf-r	0.73 322	0.30 252	0.77 292	0.55 297	0.63 464	0.78 306	0.48 294	1.79 433	1.15 353	1.13 306	1.26 346	1.43 426	0.87 353	1.40 317	0.85 398	0.25 367	0.18 336	0.22 257	0.23 362	0.19 181	0.19 237

PSMNet-RSSM	0.72 304	0.30 252	0.61 167	0.63 394	0.42 334	0.73 278	0.56 364	1.92 471	1.10 320	1.09 275	1.37 390	1.22 378	0.98 408	1.28 278	0.72 353	0.27 406	0.19 354	0.27 390	0.29 452	0.24 322	0.24 339

DIP-Stereo	0.62 242	0.30 252	0.83 317	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 548	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
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	1.12 462	0.30 252	0.91 357	0.66 424	0.77 506	0.97 385	0.57 375	1.37 308	1.35 460	1.02 256	1.34 381	2.11 525	1.43 496	7.09 566	1.39 481	0.19 195	0.17 314	0.17 90	0.19 233	0.18 137	0.16 143

iResNet_ROB	0.77 344	0.30 252	0.99 383	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 543	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

GCAP-BAT	0.49 152	0.31 287	0.64 183	0.41 55	0.46 373	0.70 266	0.35 129	0.77 87	0.64 134	0.86 210	1.00 223	0.77 219	0.37 89	1.18 255	0.36 139	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.13 80	0.17 102	0.15 110

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 210	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

xx1	0.67 285	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.95 301	0.77 299	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

1test111	0.54 186	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	0.88 167	0.59 309	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

cc1	0.64 261	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.19 181	0.19 237

x	0.54 186	0.31 287	0.61 167	0.47 130	0.30 165	0.67 247	0.47 283	1.53 357	0.79 193	0.81 194	0.83 178	0.78 223	0.70 273	0.70 104	0.62 322	0.21 268	0.19 354	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.20 270

IER	0.70 295	0.31 287	1.02 400	0.48 157	0.52 415	1.34 458	0.51 313	1.17 254	0.99 265	1.23 363	1.34 381	1.12 359	1.11 446	0.99 203	0.71 350	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.21 310	0.20 217	0.19 237

iRaft-Stereo_20w	0.65 269	0.31 287	1.00 389	0.47 130	0.34 252	0.73 278	0.30 84	2.96 565	0.70 162	1.15 315	1.14 296	0.76 216	0.65 260	1.11 236	0.38 162	0.17 111	0.13 130	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.18 197

GwcNet-ADL	0.64 261	0.31 287	0.79 303	0.56 311	0.41 329	0.60 196	0.58 379	1.41 319	1.26 414	1.08 269	1.13 292	0.91 278	0.60 231	1.04 218	0.78 373	0.27 406	0.18 336	0.18 128	0.18 210	0.25 334	0.29 403

IIG-Stereo	0.96 414	0.31 287	0.72 243	0.88 529	0.33 234	0.61 202	0.26 56	1.19 269	1.03 280	1.69 504	1.37 390	1.46 436	0.75 287	6.96 565	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.23 295	0.18 210	0.20 217	0.14 73

PSM-softLoss	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

KMStereo	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 255	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
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
ACVNet	0.63 249	0.31 287	0.54 122	0.54 273	0.36 267	0.80 320	0.46 276	1.37 308	1.07 298	0.93 223	1.30 359	1.08 342	0.85 340	0.80 137	0.94 412	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.22 282	0.18 197

acv_ft	0.75 336	0.31 287	0.95 371	0.70 457	0.86 527	1.24 441	0.53 332	1.44 328	1.07 298	1.24 371	1.30 359	1.08 342	0.92 371	0.80 137	1.34 472	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.21 258	0.18 197

G2L-Stereo	0.80 359	0.32 303	0.95 371	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 422	1.14 296	1.45 433	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

HI	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

CoSv	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

rvit_stereo_0080	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

test_sample3	0.68 289	0.32 303	0.88 344	0.52 240	0.30 165	0.97 385	0.52 324	1.86 452	1.15 353	1.08 269	1.11 280	0.88 266	0.71 278	1.17 253	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.25 354	0.25 390	0.25 334	0.25 351

tt1	0.62 242	0.32 303	0.51 101	0.54 273	0.26 75	1.16 427	0.48 294	0.95 166	2.47 555	0.57 139	0.77 162	0.49 112	0.81 320	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.15 129	0.19 181	0.20 270

whm_eth	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

PCWNet_CMD	0.66 276	0.32 303	0.88 344	0.49 175	0.37 283	0.78 306	0.40 197	1.42 321	1.31 439	1.16 325	1.31 365	1.25 389	0.62 245	0.89 172	0.57 303	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.19 233	0.40 464	0.25 351

BUS	0.74 327	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	2.34 541	0.42 217	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.03 331	0.62 245	0.91 175	0.70 345	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

BSDual-CNN	0.71 302	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	1.27 445	0.65 406	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

hknet	0.77 344	0.32 303	0.95 371	0.54 273	0.38 300	1.27 445	0.65 406	2.16 520	1.07 298	1.20 347	1.11 280	1.59 459	0.81 320	1.37 302	0.66 334	0.22 297	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

psmg	0.72 304	0.32 303	0.68 206	0.50 187	0.44 354	1.48 478	0.75 437	1.94 477	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.19 354	0.25 354	0.25 390	0.23 307	0.22 305

CFNet_pseudo	0.66 276	0.32 303	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.24 385	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.33 460	0.19 233	0.36 442	0.25 351

MMNet	0.84 381	0.32 303	1.09 425	0.60 359	0.59 451	1.85 515	0.49 304	1.51 349	1.27 420	1.37 434	1.15 304	1.26 393	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 195	0.18 336	0.23 295	0.22 339	0.25 334	0.21 287

delet	0.85 385	0.32 303	0.95 371	0.65 417	0.66 472	1.64 493	0.84 461	1.75 413	1.35 460	1.32 414	1.30 359	1.30 404	0.88 358	1.68 372	1.10 441	0.21 268	0.21 394	0.24 315	0.24 375	0.21 258	0.21 287

UPFNet	0.80 359	0.32 303	0.90 354	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 400	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

GwcNet-RSSM	0.77 344	0.32 303	1.01 393	0.62 385	0.54 422	0.78 306	0.51 313	1.73 406	1.20 385	1.09 275	1.37 390	1.46 436	0.85 340	1.53 341	1.09 438	0.25 367	0.18 336	0.23 295	0.24 375	0.20 217	0.19 237

CFNet-ft	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

MSMDNet	0.66 276	0.32 303	0.87 336	0.49 175	0.37 283	0.79 312	0.40 197	1.43 327	1.31 439	1.15 315	1.31 365	1.24 385	0.63 250	0.88 167	0.57 303	0.21 268	0.16 284	0.26 373	0.19 233	0.39 459	0.24 339

CFNet_RVC	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

HSM	1.19 476	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 400	1.25 339	1.94 510	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

DN-CSS_ROB	0.64 261	0.32 303	1.05 409	0.55 297	0.40 321	0.54 157	0.45 269	1.21 272	0.93 236	1.03 260	1.47 422	0.69 199	0.63 250	1.76 386	0.49 262	0.18 151	0.14 185	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.20 270

MultiAttention	4.51 578	0.33 325	0.82 312	0.73 478	0.45 361	30.98 610	4.50 595	2.18 529	1.40 482	1.61 492	2.41 534	2.43 539	0.70 273	38.42 613	1.36 476	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

ISRNet	0.80 359	0.33 325	1.07 418	0.81 502	0.66 472	0.60 196	0.34 121	1.19 269	1.13 338	1.59 491	1.53 436	1.35 415	0.77 299	1.27 276	0.94 412	0.39 493	0.34 500	0.43 510	0.38 507	0.34 432	0.49 507

rvit_stereo_0083	0.47 140	0.33 325	0.81 309	0.56 311	0.36 267	0.50 119	0.44 249	0.68 62	0.95 241	0.49 115	0.57 107	0.55 142	0.49 171	0.88 167	0.46 242	0.25 367	0.25 442	0.24 315	0.20 265	0.24 322	0.17 171

rvit_stereo_0081	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

rvit_stereo_0082	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

test_sample4	0.69 291	0.33 325	0.91 357	0.51 219	0.30 165	0.92 366	0.52 324	1.87 455	1.15 353	1.14 309	1.18 314	0.87 262	0.75 287	1.18 255	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.26 408	0.26 346	0.25 351

ffm	0.72 304	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

ff1	1.37 494	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

mmx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

xxx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

CFNet_ucs	0.70 295	0.33 325	0.88 344	0.50 187	0.43 345	0.74 282	0.44 249	1.60 375	1.29 429	1.22 356	1.54 441	1.09 352	0.63 250	0.99 203	0.59 309	0.25 367	0.20 372	0.37 489	0.21 310	0.40 464	0.28 397

LL-Strereo2	0.52 160	0.33 325	0.69 219	0.52 240	0.37 283	0.70 266	0.30 84	1.13 247	0.67 152	0.94 228	0.78 164	0.91 278	0.42 111	1.05 220	0.42 201	0.17 111	0.16 284	0.29 416	0.25 390	0.21 258	0.16 143

CBFPSM	0.92 405	0.33 325	1.86 520	0.49 175	0.38 300	1.75 501	0.84 461	1.39 315	1.12 326	1.09 275	0.99 219	2.37 535	1.66 523	1.32 288	1.42 490	0.19 195	0.18 336	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.33 441

gwcnet-sp	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

scenet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

ToySt	0.66 276	0.33 325	1.23 448	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

ssnet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

CIPLG	0.62 242	0.33 325	0.96 377	0.58 334	0.50 391	0.75 287	0.48 294	1.05 210	0.96 246	1.40 446	1.57 451	0.64 182	0.48 162	0.89 172	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

IPLGR_C	0.62 242	0.33 325	0.99 383	0.58 334	0.49 384	0.76 293	0.48 294	1.10 236	0.96 246	1.40 446	1.56 447	0.62 176	0.48 162	0.80 137	0.71 350	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

ACRE	0.61 238	0.33 325	1.01 393	0.58 334	0.49 384	0.75 287	0.47 283	1.06 223	0.95 241	1.37 434	1.55 443	0.62 176	0.46 139	0.83 148	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.21 287

OMP-Stereo	0.94 410	0.33 325	0.72 243	0.90 533	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 490	1.12 287	1.46 436	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

ICVP	0.63 249	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 232	0.33 325	0.87 336	0.62 385	0.50 391	0.69 259	0.31 91	1.21 272	1.06 293	1.09 275	1.16 309	0.88 266	0.46 139	1.22 262	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.17 171

ccs_rob	0.66 276	0.33 325	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.23 383	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.35 478	0.20 265	0.37 446	0.25 351

FACV-RUCA	0.63 249	0.34 349	0.82 312	0.62 385	0.65 469	0.81 329	0.41 213	1.44 328	1.07 298	0.86 210	1.14 296	0.61 171	0.69 268	0.80 137	0.53 287	0.28 420	0.19 354	0.47 520	0.21 310	0.35 435	0.25 351

rvit_stereo_0081_aga	0.44 118	0.34 349	0.73 255	0.51 219	0.41 329	0.50 119	0.40 197	0.81 109	0.57 112	0.58 141	0.56 104	0.53 135	0.43 119	0.66 95	0.40 179	0.26 390	0.21 394	0.22 257	0.20 265	0.26 346	0.18 197

test_sample6	0.71 302	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.82 331	0.58 379	1.79 433	1.15 353	1.14 309	1.33 374	0.91 278	0.79 310	1.31 284	0.74 357	0.27 406	0.21 394	0.27 390	0.29 452	0.28 379	0.27 385

test_sample5	0.69 291	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.11 289	1.25 339	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

DualNet	0.70 295	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.14 309	1.33 374	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

ttt	0.94 410	0.34 349	0.59 159	0.61 373	0.37 283	0.94 371	0.50 312	2.17 526	1.34 450	1.23 363	1.61 460	0.91 278	0.76 295	1.85 396	3.97 561	0.30 436	0.26 448	0.26 373	0.24 375	0.29 390	0.29 403

StereoVision	0.65 269	0.34 349	0.86 325	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 539	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

CASS	0.65 269	0.34 349	0.72 243	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 400	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 118	0.34 349	0.77 292	0.61 373	0.79 511	0.28 10	0.35 129	0.75 81	0.71 167	0.38 57	0.50 83	0.72 207	0.55 204	0.57 60	0.47 249	0.17 111	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.21 258	0.20 270

qqq	0.57 217	0.34 349	0.71 237	0.47 130	0.27 100	0.64 218	0.62 397	1.42 321	0.78 189	0.80 190	0.92 197	0.95 301	0.77 299	0.88 167	0.59 309	0.21 268	0.20 372	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

DAS	0.84 381	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

SepStereo	0.82 370	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

ADLNet2	0.88 395	0.34 349	1.17 442	0.77 492	0.64 467	1.12 417	0.76 440	1.74 411	1.24 406	1.21 351	1.65 470	1.71 481	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.22 339	0.26 346	0.29 403

GES	0.66 276	0.34 349	0.90 354	0.59 347	0.38 300	0.94 371	0.57 375	2.11 510	0.86 209	1.02 256	1.11 280	0.66 189	0.79 310	0.99 203	0.61 319	0.27 406	0.19 354	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.30 417

psm_up	0.77 344	0.34 349	0.70 225	0.66 424	0.58 443	1.05 402	0.92 482	1.52 351	1.12 326	1.26 381	1.16 309	1.31 408	1.23 472	1.20 259	0.81 385	0.25 367	0.29 476	0.31 435	0.27 419	0.27 360	0.25 351

UNet	0.83 376	0.34 349	1.31 461	0.58 334	0.74 495	1.58 487	0.49 304	1.41 319	1.04 285	1.21 351	1.08 263	1.54 451	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 324	0.17 314	0.25 354	0.20 265	0.25 334	0.22 305

DSFCA	0.93 408	0.34 349	1.06 413	0.52 240	0.65 469	1.55 485	0.93 486	1.49 338	1.19 380	1.56 484	1.15 304	1.50 445	0.96 397	3.07 478	1.02 428	0.30 436	0.26 448	0.25 354	0.25 390	0.28 379	0.24 339

DMCA	0.67 285	0.34 349	0.90 354	0.51 219	0.44 354	0.86 349	0.47 283	1.42 321	1.02 276	1.17 334	1.12 287	1.23 383	0.75 287	0.78 130	0.95 416	0.25 367	0.19 354	0.27 390	0.19 233	0.24 322	0.27 385

MLCV	0.72 304	0.34 349	1.10 428	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 460	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

DISCO	1.03 443	0.34 349	1.11 430	0.69 451	0.45 361	2.07 530	0.84 461	2.13 511	1.50 500	1.15 315	1.33 374	2.40 537	1.07 440	2.60 461	1.51 503	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.20 265	0.31 410	0.27 385

MDST_ROB	1.67 519	0.34 349	1.58 499	0.92 538	0.58 443	4.26 579	1.11 515	2.83 562	1.41 487	4.49 583	2.55 540	1.45 433	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

DCVSM-stereo	0.72 304	0.35 370	0.76 285	0.55 297	0.42 334	0.73 278	0.38 174	1.21 272	1.02 276	1.79 514	1.04 250	1.62 463	1.03 427	1.04 218	0.79 379	0.24 340	0.27 457	0.29 416	0.24 375	0.30 401	0.36 457

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 304	0.35 370	1.70 506	0.49 175	0.56 431	0.63 215	0.38 174	2.41 551	0.65 149	0.77 182	1.07 258	1.82 496	0.95 390	0.93 184	0.43 211	0.20 234	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.28 379	0.26 375

rvit_stereo_ft	0.47 140	0.35 370	0.87 336	0.67 436	0.42 334	0.40 41	0.59 388	0.81 109	0.74 174	0.46 96	0.55 101	0.57 153	0.49 171	0.65 93	0.50 268	0.25 367	0.17 314	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.17 171

mmm	0.63 249	0.35 370	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.86 349	0.54 338	1.59 371	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 227	0.75 287	0.91 175	0.58 306	0.22 297	0.18 336	0.29 416	0.25 390	0.25 334	0.23 325

AASNet	0.76 342	0.35 370	0.91 357	0.79 496	0.81 518	1.14 419	0.56 364	2.02 497	1.08 304	1.22 356	1.24 335	0.93 289	0.76 295	0.77 125	1.16 450	0.27 406	0.23 424	0.24 315	0.20 265	0.28 379	0.24 339

AACVNet	0.86 390	0.35 370	0.79 303	0.82 510	0.39 310	0.76 293	0.49 304	1.61 378	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 404	0.93 380	4.34 506	0.74 357	0.25 367	0.21 394	0.28 405	0.22 339	0.29 390	0.25 351

PSMNet-ADL	0.72 304	0.35 370	0.62 173	0.69 451	0.46 373	1.14 419	0.44 249	1.37 308	1.01 273	0.83 200	1.17 312	1.33 410	0.96 397	1.43 320	0.95 416	0.33 460	0.22 412	0.21 226	0.23 362	0.27 360	0.29 403

GANet-ADL	0.60 232	0.35 370	0.72 243	0.64 403	0.40 321	0.68 254	0.51 313	1.49 338	1.12 326	0.95 230	1.08 263	0.91 278	0.57 218	0.76 122	0.55 297	0.26 390	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.23 307	0.25 351

hitnet-ft	0.79 356	0.35 370	0.57 146	0.58 334	0.42 334	0.96 381	0.46 276	1.47 334	1.33 447	1.19 343	1.22 329	1.81 493	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 460	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 435	0.31 427

UCFNet_RVC	0.69 291	0.35 370	0.49 85	0.64 403	0.39 310	0.85 348	0.58 379	1.75 413	1.14 341	0.97 235	1.19 321	1.17 369	0.93 380	0.99 203	0.62 322	0.28 420	0.20 372	0.34 470	0.31 468	0.32 419	0.27 385

ITSA-stereo	0.82 370	0.36 380	0.82 312	0.54 273	0.31 191	0.80 320	0.47 283	2.17 526	1.67 516	1.13 306	1.13 292	0.94 292	0.86 348	2.46 454	1.00 426	0.26 390	0.23 424	0.28 405	0.27 419	0.28 379	0.36 457

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 133	0.36 380	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.67 247	0.35 129	0.78 91	1.12 326	0.61 152	0.62 118	0.39 71	0.39 98	0.71 108	0.39 171	0.20 234	0.17 314	0.22 257	0.18 210	0.23 307	0.19 237

ssnet_v2	0.88 395	0.36 380	1.02 400	0.62 385	0.38 300	1.32 453	0.97 494	2.07 506	1.34 450	1.37 434	1.18 314	1.54 451	0.92 371	1.10 233	1.65 508	0.30 436	0.27 457	0.30 429	0.28 440	0.27 360	0.26 375

ADLNet	0.85 385	0.36 380	0.89 350	0.85 519	0.72 489	1.24 441	0.76 440	1.82 440	1.36 464	1.52 473	1.35 387	1.27 397	0.99 416	1.23 264	1.15 449	0.27 406	0.20 372	0.26 373	0.25 390	0.28 379	0.30 417

ARAFT	0.77 344	0.36 380	1.49 493	0.51 219	0.31 191	0.90 355	0.82 459	1.90 464	1.06 293	1.62 496	1.24 335	1.02 327	0.64 254	1.84 393	0.50 268	0.18 151	0.14 185	0.28 405	0.27 419	0.17 102	0.16 143

CFNet	0.96 414	0.36 380	1.01 393	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

SGM_RVC	1.68 521	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 537	1.18 524	2.38 549	1.68 518	3.60 573	2.67 543	3.69 564	2.42 561	8.13 581	1.90 519	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 170	0.37 387	0.98 382	0.65 417	0.38 300	0.51 136	0.51 313	0.77 87	1.20 385	0.54 135	0.55 101	0.65 185	0.53 192	0.94 187	0.44 214	0.32 451	0.32 494	0.28 405	0.24 375	0.28 379	0.21 287

test_sample7	0.74 327	0.37 387	0.76 285	0.52 240	0.35 256	0.91 359	0.67 415	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.31 444	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 428	0.29 403

NINENet	0.77 344	0.37 387	0.78 300	0.62 385	0.51 403	2.34 541	0.42 217	1.83 445	1.04 285	1.14 309	1.23 333	1.03 331	0.62 245	1.24 269	0.70 345	0.28 420	0.23 424	0.31 435	0.21 310	0.26 346	0.25 351

GEStereo_RVC	0.90 400	0.37 387	0.99 383	0.64 403	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 552	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

pcwnet_v2	0.97 420	0.37 387	4.33 562	0.62 385	0.54 422	0.79 312	0.45 269	2.02 497	1.58 510	1.42 454	1.64 468	1.09 352	0.79 310	1.24 269	0.67 337	0.32 451	0.25 442	0.29 416	0.27 419	0.37 446	0.35 451

iResNetv2_ROB	0.80 359	0.37 387	1.71 508	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

LE_ROB	8.05 590	0.37 387	23.53 598	0.74 482	0.33 234	2.77 556	2.87 589	3.71 576	27.24 610	25.39 610	8.87 593	8.46 590	26.71 610	6.65 557	21.99 603	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

rvit_0105_4	0.56 210	0.38 394	1.06 413	0.66 424	0.38 300	0.53 149	0.53 332	0.84 122	1.17 365	0.56 138	0.61 115	0.72 207	0.59 228	0.98 199	0.45 228	0.32 451	0.33 499	0.29 416	0.25 390	0.29 390	0.23 325

CSP-Net	0.97 420	0.38 394	0.83 317	0.53 258	0.41 329	1.63 491	0.77 443	2.00 489	1.05 289	1.25 377	1.20 325	1.33 410	0.83 333	4.93 520	0.85 398	0.32 451	0.22 412	0.20 191	0.20 265	0.23 307	0.25 351

HGLStereo	0.85 385	0.38 394	0.94 367	0.80 499	1.03 541	1.17 429	0.58 379	1.52 351	1.20 385	1.19 343	1.62 463	1.13 364	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.21 310	0.23 307	0.27 385

SGM-ForestM	6.52 586	0.38 394	1.26 454	0.63 394	0.35 256	13.59 598	5.32 596	6.32 594	6.70 591	11.14 601	9.18 594	22.51 611	13.93 600	16.89 602	20.07 602	0.36 482	0.37 518	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

SGM-Forest	1.24 478	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 533	1.65 387	1.36 464	2.11 537	1.79 489	1.63 468	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 518	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Select-FE	0.74 327	0.39 399	1.56 496	0.55 297	0.46 373	0.40 41	0.22 23	1.86 452	0.68 156	1.05 264	1.31 365	1.82 496	1.74 526	1.11 236	0.38 162	0.21 268	0.16 284	0.21 226	0.25 390	0.19 181	0.31 427

rvit_0105_5	0.58 223	0.39 399	1.05 409	0.66 424	0.37 283	0.58 181	0.56 364	0.94 161	1.18 372	0.64 157	0.68 135	0.75 212	0.63 250	0.88 167	0.50 268	0.32 451	0.32 494	0.30 429	0.27 419	0.28 379	0.25 351

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 424	0.39 399	3.21 554	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 546	0.75 175	0.95 230	4.63 568	1.81 493	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

LL-Strereo	1.33 490	0.39 399	1.38 471	0.61 373	0.61 457	0.75 287	0.66 411	1.63 384	1.17 365	1.56 484	1.60 456	2.03 521	2.12 551	9.72 594	0.97 421	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.23 362	0.22 282	0.25 351

CRFU-Net	0.86 390	0.39 399	1.00 389	0.65 417	0.57 434	1.78 508	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 439	1.18 314	1.64 471	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

TestStereo	0.64 261	0.39 399	0.71 237	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

HCRNet	0.70 295	0.39 399	0.73 255	0.60 359	0.59 451	0.76 293	0.35 129	1.22 280	1.13 338	1.02 256	0.99 219	1.02 327	0.76 295	2.19 432	0.70 345	0.28 420	0.19 354	0.28 405	0.23 362	0.25 334	0.23 325

DFGA-Net	0.72 304	0.40 406	1.40 472	0.52 240	0.45 361	0.83 337	0.44 249	1.28 294	1.08 304	0.99 242	1.19 321	0.70 203	0.55 204	2.14 424	1.16 450	0.18 151	0.16 284	0.24 315	0.23 362	0.27 360	0.25 351

testlalala_base	0.77 344	0.40 406	0.70 225	0.65 417	0.50 391	0.79 312	0.28 69	1.50 342	0.51 93	0.73 175	0.90 193	0.69 199	0.54 197	0.66 95	0.40 179	2.82 579	0.14 185	0.17 90	0.12 49	2.68 574	0.19 237

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 426	0.40 406	1.82 517	0.66 424	0.62 463	2.05 529	0.78 445	1.91 468	1.29 429	1.54 480	1.42 404	1.51 447	1.23 472	1.99 410	1.33 470	0.23 324	0.14 185	0.20 191	0.15 129	0.27 360	0.26 375

sCroCo_RVC	0.49 152	0.40 406	1.02 400	0.65 417	0.60 454	0.52 140	0.40 197	0.83 119	0.61 124	0.44 83	0.74 156	0.49 112	0.50 177	0.63 85	0.48 254	0.26 390	0.27 457	0.23 295	0.22 339	0.29 390	0.25 351

DMCA-RVC	0.74 327	0.40 406	1.27 457	0.66 424	0.49 384	0.77 301	0.47 283	1.35 305	1.01 273	1.53 474	1.01 229	1.29 403	0.82 325	1.31 284	0.78 373	0.27 406	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.32 419	0.24 339

HITNet	0.65 269	0.40 406	0.77 292	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
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
iResNet	0.75 336	0.40 406	1.36 470	0.67 436	0.29 142	0.92 366	0.59 388	1.52 351	1.25 409	1.28 386	1.48 427	0.94 292	0.76 295	1.62 357	0.78 373	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.15 129	0.22 282	0.23 325

DLCB_ROB	0.86 390	0.40 406	0.78 300	0.68 447	0.54 422	1.11 414	0.84 461	1.49 338	1.23 400	1.64 500	1.65 470	1.70 480	0.91 368	1.70 374	1.05 430	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.27 419	0.27 360	0.24 339

DDVS	0.78 352	0.41 414	0.94 367	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 426	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

FAT-Stereo	1.07 449	0.41 414	1.32 464	0.72 470	0.58 443	1.08 408	0.89 475	1.96 480	1.65 514	1.75 508	1.98 508	2.03 521	1.48 504	2.02 413	1.18 456	0.42 504	0.35 511	0.34 470	0.29 452	0.35 435	0.53 515

NVstereo2D	0.92 405	0.41 414	1.48 491	0.72 470	0.72 489	1.20 436	0.87 470	1.75 413	1.38 472	0.99 242	1.13 292	1.26 393	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 509	0.20 372	0.38 492	0.24 375	0.57 520	0.63 533

StereoDRNet-Refined	0.80 359	0.41 414	0.88 344	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 458	1.44 413	1.44 431	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 431	0.42 418	1.09 425	0.67 436	0.50 391	1.22 439	1.24 528	2.24 536	1.19 380	1.30 400	1.56 447	1.17 369	1.49 506	3.44 492	0.83 392	0.21 268	0.25 442	0.30 429	0.26 408	0.27 360	0.27 385

stereogan	1.15 471	0.42 418	1.40 472	0.86 521	0.84 522	2.38 543	0.71 428	1.88 458	1.73 523	1.72 506	1.94 507	2.31 532	1.29 481	2.07 418	1.08 436	0.36 482	0.35 511	0.39 498	0.31 468	0.51 509	0.46 496

pmcnn	2.37 553	0.42 418	2.71 550	0.63 394	0.43 345	1.54 484	1.19 525	2.01 493	1.53 505	2.64 556	7.60 585	18.07 603	1.45 500	3.44 492	2.78 540	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

CVANet_RVC	1.07 449	0.43 421	0.76 285	0.60 359	0.50 391	0.90 355	0.97 494	1.52 351	1.26 414	1.33 422	1.38 395	1.24 385	1.18 461	6.75 563	0.75 362	0.34 471	0.23 424	0.34 470	0.29 452	0.42 472	0.27 385

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 356	0.43 421	1.05 409	0.64 403	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 434	1.15 304	1.43 426	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 295	0.43 421	0.75 275	0.73 478	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
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.
rvit_0105_3	0.63 249	0.44 424	1.08 422	0.72 470	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 500	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

fast-acv-ft	0.94 410	0.44 424	1.40 472	0.58 334	0.51 403	1.77 506	0.69 423	1.36 307	1.42 490	1.29 392	1.86 498	1.74 485	1.25 476	1.52 337	1.38 478	0.26 390	0.28 465	0.28 405	0.28 440	0.27 360	0.26 375

Anonymous3	0.61 238	0.44 424	1.11 430	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

TDLM	1.06 447	0.44 424	0.79 303	0.63 394	0.50 391	0.89 352	1.44 541	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

DRN-Test	1.00 431	0.44 424	1.13 434	0.70 457	0.81 518	1.62 490	0.79 448	2.14 515	1.44 493	1.78 511	1.33 374	1.43 426	1.05 433	2.18 430	1.53 504	0.27 406	0.21 394	0.31 435	0.30 461	0.32 419	0.28 397

CBMV_ROB	0.90 400	0.44 424	0.63 176	0.51 219	0.37 283	1.25 443	0.49 304	1.77 423	1.27 420	1.41 448	2.00 512	1.33 410	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 509	0.42 533	0.47 520	0.44 521	0.41 467	0.36 457

CBMV	0.95 413	0.44 424	0.66 197	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 553	1.69 397	1.42 490	2.00 533	1.60 456	1.43 426	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 500	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 426	0.45 431	3.71 559	0.55 297	0.43 345	1.81 510	0.68 419	1.14 248	1.14 341	1.18 339	1.42 404	1.58 458	1.44 498	1.34 295	1.59 507	0.24 340	0.23 424	0.20 191	0.19 233	0.26 346	0.25 351

GMStereo	0.55 201	0.45 431	0.94 367	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 261	0.46 433	1.05 409	0.66 424	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

SACVNet	0.85 385	0.46 433	0.85 319	0.81 502	0.56 431	0.80 320	0.79 448	1.68 395	1.12 326	1.34 426	1.33 374	1.25 389	0.94 385	2.39 448	0.76 365	0.34 471	0.26 448	0.31 435	0.29 452	0.35 435	0.44 491

LMCR-Stereo	0.82 370	0.46 433	0.88 344	0.75 486	0.43 345	1.33 455	0.56 364	2.43 553	0.98 258	1.53 474	1.49 429	0.74 209	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 420	0.17 314	0.22 257	0.17 192	0.29 390	0.20 270

S-Stereo	1.15 471	0.46 433	2.17 534	0.81 502	0.80 516	1.21 438	1.19 525	1.93 475	2.02 542	1.47 461	2.11 519	1.57 455	1.17 457	2.05 417	1.41 486	0.40 496	0.40 529	0.35 478	0.31 468	0.44 484	0.70 542

NOSS_ROB	1.26 481	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 597	0.65 331	0.45 515	0.43 534	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

FADNet-RVC-Resample	0.84 381	0.47 438	2.10 529	0.61 373	0.45 361	1.07 407	0.61 394	1.59 371	1.20 385	1.08 269	0.98 217	1.03 331	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 324	0.22 412	0.30 429	0.32 476	0.35 435	0.34 446

GANet	1.36 493	0.47 438	0.86 325	0.67 436	0.45 361	1.34 458	1.73 555	1.64 386	1.24 406	1.49 469	2.38 531	1.55 453	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

StereoDRNet	0.98 424	0.47 438	1.70 506	0.76 489	0.94 536	1.51 481	0.91 480	1.92 471	1.32 443	1.61 492	1.13 292	1.47 441	0.97 400	1.75 381	1.46 497	0.28 420	0.23 424	0.29 416	0.27 419	0.35 435	0.27 385

WCMA_ROB	1.84 531	0.47 438	1.31 461	0.69 451	0.57 434	2.11 532	1.14 519	1.87 455	1.73 523	4.04 577	6.43 579	5.62 580	3.61 577	2.59 460	1.94 521	0.52 529	0.44 537	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

dd	0.59 229	0.48 442	0.97 379	0.55 297	0.32 213	0.64 218	0.47 283	1.02 191	1.34 450	0.78 185	0.86 183	0.58 158	0.54 197	1.01 208	0.86 400	0.28 420	0.18 336	0.26 373	0.19 233	0.32 419	0.24 339

ADCP+	1.99 542	0.48 442	7.73 576	0.66 424	0.91 531	2.30 539	1.05 508	1.82 440	1.34 450	1.54 480	1.32 372	1.74 485	1.61 516	2.17 427	13.37 592	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

DeepPruner_ROB	0.74 327	0.48 442	0.87 336	0.57 328	0.44 354	0.79 312	0.54 338	1.73 406	0.96 246	1.38 439	1.27 349	1.24 385	0.73 283	1.43 320	0.73 356	0.34 471	0.28 465	0.27 390	0.26 408	0.31 410	0.31 427

DualNet (step1)	0.83 376	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample9	1.86 533	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample8	2.19 547	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.82 440	1.15 353	2.26 540	1.30 359	4.94 575	2.52 564	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

BEATNet_4x	0.73 322	0.49 445	1.17 442	0.53 258	0.26 75	1.03 399	0.55 356	1.82 440	1.06 293	1.21 351	1.22 329	0.96 307	0.91 368	1.01 208	1.06 432	0.21 268	0.14 185	0.24 315	0.19 233	0.37 446	0.21 287

Nwc_Net	1.09 455	0.49 445	1.33 466	0.89 532	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 414	2.26 526	1.96 513	1.54 509	1.92 402	1.34 472	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

RYNet	1.17 474	0.49 445	1.24 451	0.70 457	0.97 540	1.71 497	0.92 482	1.91 468	1.46 495	1.38 439	1.14 296	1.88 500	1.30 485	4.24 502	1.87 516	0.26 390	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.55 517	0.54 516

XPNet_ROB	0.96 414	0.49 445	1.09 425	0.72 470	0.57 434	1.11 414	1.14 519	1.66 392	1.23 400	1.85 521	1.39 399	1.64 471	1.11 446	1.80 390	1.42 490	0.38 490	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 446	0.34 446

STTStereo	0.78 352	0.50 452	1.22 447	0.64 403	0.54 422	0.89 352	0.54 338	1.44 328	1.11 322	1.38 439	1.09 268	1.27 397	0.85 340	1.43 320	0.83 392	0.29 431	0.27 457	0.33 460	0.39 509	0.32 419	0.30 417

RP	1.09 455	0.50 452	1.12 432	0.90 533	1.04 542	1.11 414	0.84 461	1.80 436	1.62 512	1.55 483	2.00 512	1.90 504	1.78 530	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 516	0.48 522	0.36 502	0.45 488	0.43 488

edge stereo	1.11 460	0.50 452	1.30 460	0.71 465	0.65 469	1.14 419	0.75 437	1.93 475	1.37 468	1.71 505	1.83 493	2.54 542	1.44 498	2.43 450	1.23 458	0.42 504	0.41 531	0.54 535	0.35 497	0.42 472	0.46 496

ACV-stereo	0.99 426	0.51 455	1.41 477	0.56 311	0.41 329	2.43 545	0.57 375	1.15 250	1.18 372	0.81 194	1.01 229	3.39 560	2.14 552	1.60 354	1.07 435	0.27 406	0.22 412	0.22 257	0.22 339	0.28 379	0.32 434

SDNR	1.62 516	0.51 455	2.17 534	0.53 258	0.56 431	3.80 573	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 422	2.41 534	1.08 342	0.96 397	11.18 598	1.16 450	0.66 549	0.63 564	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 539

GwcNet	1.08 452	0.51 455	2.33 539	0.79 496	1.18 555	1.76 503	0.70 426	1.68 395	1.47 496	1.41 448	1.64 468	1.74 485	1.04 429	2.20 433	1.41 486	0.30 436	0.29 476	0.29 416	0.27 419	0.30 401	0.35 451

FADNet_RVC	0.83 376	0.51 455	1.83 519	0.54 273	0.42 334	1.19 434	0.46 276	1.51 349	1.09 313	0.89 213	1.24 335	0.91 278	0.87 353	2.11 422	1.11 444	0.27 406	0.22 412	0.31 435	0.28 440	0.43 478	0.38 468

rvit_105_1	0.72 304	0.52 459	1.01 393	0.78 494	0.49 384	0.75 287	0.87 470	1.12 244	1.18 372	0.99 242	0.79 170	0.90 275	0.77 299	1.26 273	0.75 362	0.41 500	0.36 516	0.36 486	0.41 514	0.30 401	0.33 441

AF-Net	1.13 465	0.52 459	1.33 466	0.86 521	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 484	2.40 533	1.99 516	1.65 519	1.81 392	1.48 500	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

AANet_RVC	1.16 473	0.52 459	1.49 493	0.65 417	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 426	1.87 500	1.53 450	0.78 306	7.43 572	1.38 478	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

PSMNet_ROB	0.90 400	0.52 459	1.17 442	0.72 470	0.61 457	1.27 445	1.12 517	1.76 419	1.12 326	1.09 275	1.28 355	1.45 433	0.89 364	1.65 362	1.42 490	0.33 460	0.25 442	0.37 489	0.39 509	0.35 435	0.29 403

APVNet	1.06 447	0.53 463	1.42 478	0.84 514	0.79 511	1.92 520	0.82 459	1.90 464	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 454	1.13 453	3.07 478	1.58 505	0.31 444	0.34 500	0.42 508	0.36 502	0.36 442	0.37 462

YMNet	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

YMNet_1	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

FINET	0.97 420	0.54 464	1.60 500	0.63 394	0.79 511	1.08 408	1.07 512	1.56 367	2.20 549	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 511	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

NCC-stereo	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481

Abc-Net	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-ln-s-r	1.02 440	0.55 469	2.09 528	0.52 240	0.55 428	0.78 306	0.87 470	1.47 334	1.34 450	1.12 291	1.62 463	1.37 420	1.06 436	2.62 463	3.32 552	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.21 287

Anonymous_2	1.30 485	0.55 469	0.82 312	0.52 240	0.58 443	1.01 394	0.64 404	1.25 288	0.97 253	0.96 232	0.78 164	1.33 410	1.29 481	1.03 212	0.74 357	0.62 545	0.64 565	1.06 564	9.63 605	1.16 558	0.49 507

ADCRef	1.35 492	0.55 469	2.37 541	0.72 470	0.77 506	1.94 522	0.78 445	1.91 468	1.27 420	1.57 488	1.59 455	1.36 417	1.41 494	1.54 343	7.53 575	0.23 324	0.20 372	0.32 451	0.30 461	0.29 390	0.29 403

NaN_ROB	1.13 465	0.55 469	1.15 439	0.64 403	0.48 380	1.61 489	2.03 571	1.72 405	1.48 497	2.09 536	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 500	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

sAnonymous2	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

CroCo_RVC	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

NCCL2	1.00 431	0.56 473	1.06 413	0.75 486	0.57 434	1.31 452	1.72 554	1.77 423	1.36 464	1.50 470	1.17 312	1.91 505	1.17 457	1.54 343	1.29 467	0.35 478	0.31 486	0.45 515	0.44 521	0.40 464	0.40 472

MeshStereo	2.26 549	0.56 473	0.92 361	0.61 373	0.49 384	2.60 550	1.02 504	3.18 568	2.05 544	7.40 598	4.98 574	7.58 586	2.98 571	6.37 552	1.96 522	0.43 509	0.43 534	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
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
ADCL	1.72 527	0.57 477	3.66 557	0.67 436	0.61 457	2.61 552	1.85 561	1.96 480	1.67 516	1.90 526	1.83 493	2.06 524	1.90 540	2.13 423	9.15 584	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

PA-Net	1.01 437	0.57 477	1.29 459	0.64 403	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 541	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 534	0.57 477	2.18 536	0.63 394	0.40 321	2.80 558	1.57 549	2.39 550	5.88 589	2.36 547	3.57 557	3.72 565	2.97 570	4.74 513	1.76 512	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

HBP-ISP	0.96 414	0.58 480	0.72 243	0.61 373	0.46 373	1.64 493	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 400	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 537	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

Wz-Net-MNSev	1.11 460	0.58 480	2.23 537	0.66 424	0.71 487	1.95 523	1.46 542	1.98 486	1.45 494	1.79 514	1.43 408	1.49 444	1.33 488	1.97 409	1.42 490	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

PS-NSSS	0.99 426	0.58 480	0.93 363	0.58 334	0.57 434	0.91 359	0.80 454	1.81 439	1.14 341	1.14 309	1.67 475	1.00 318	0.83 333	4.62 511	0.78 373	0.37 486	0.31 486	0.52 529	0.32 476	0.45 488	0.38 468

FC-DCNN v2	2.81 567	0.59 483	0.85 319	0.73 478	0.57 434	2.97 561	1.05 508	3.39 572	2.61 560	6.98 594	7.67 587	10.38 596	6.31 592	5.75 541	3.37 553	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

SuperB	2.53 559	0.59 483	18.45 593	0.69 451	0.50 391	1.87 517	0.88 473	1.67 394	2.39 552	1.50 470	1.42 404	1.14 366	1.15 455	4.28 505	5.07 565	0.24 340	0.19 354	0.22 257	0.19 233	7.86 602	0.34 446

MANE	6.19 584	0.59 483	1.03 404	0.93 539	1.22 558	13.38 597	2.69 585	12.81 601	17.94 606	8.21 599	10.82 597	14.72 599	11.68 597	11.39 599	11.90 591	0.59 542	0.50 552	0.52 529	1.76 589	0.55 517	0.54 516

FC-DCNN	2.72 566	0.59 483	0.86 325	0.73 478	0.57 434	2.91 559	1.04 506	3.01 566	2.60 559	6.83 593	7.64 586	9.92 593	6.33 593	5.21 523	3.14 547	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

DPSNet	1.69 522	0.59 483	4.33 562	0.70 457	0.57 434	2.02 528	1.62 552	3.35 571	1.78 526	1.48 467	1.38 395	2.17 526	2.84 568	4.77 514	3.66 555	0.48 523	0.31 486	0.29 416	0.25 390	0.64 531	0.48 503

CSAN	1.41 500	0.59 483	1.26 454	0.70 457	0.50 391	1.76 503	1.78 556	1.77 423	1.90 535	2.35 545	2.32 528	1.92 508	1.94 542	5.56 536	1.49 501	0.43 509	0.35 511	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

LALA_ROB	1.01 437	0.59 483	1.16 440	0.67 436	0.51 403	1.63 491	1.26 532	1.69 397	1.38 472	1.81 518	1.37 390	1.94 510	1.02 425	1.58 351	1.38 478	0.37 486	0.27 457	0.43 510	0.37 505	0.43 478	0.37 462

MSMD_ROB	1.99 542	0.59 483	0.89 350	0.70 457	0.61 457	3.95 575	0.94 489	1.80 436	1.79 527	4.41 581	4.43 564	8.17 589	3.66 578	3.40 488	1.33 470	0.52 529	0.48 547	0.54 535	0.58 546	0.53 513	0.50 509

TCMNet	1.01 437	0.60 491	2.10 529	0.86 521	1.33 562	1.14 419	0.67 415	1.69 397	1.23 400	1.11 289	1.57 451	1.30 404	0.97 400	2.01 412	1.50 502	0.31 444	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 472	0.36 457

TRStereo	0.60 232	0.60 491	0.97 379	0.74 482	0.67 476	0.46 80	0.38 174	1.85 449	0.89 220	0.79 188	0.80 175	0.88 266	0.39 98	1.10 233	0.41 190	0.23 324	0.15 244	0.23 295	0.24 375	0.17 102	0.15 110

w-ln-seven-2	1.18 475	0.61 493	4.25 561	0.68 447	0.61 457	1.20 436	0.93 486	1.63 384	1.35 460	1.66 501	1.53 436	1.47 441	1.37 492	3.00 477	1.74 511	0.25 367	0.24 433	0.29 416	0.26 408	0.33 428	0.28 397

GMStereo_Zeroshot	0.67 285	0.61 493	1.01 393	0.64 403	0.37 283	0.84 345	0.35 129	1.05 210	1.12 326	1.12 291	1.06 254	1.27 397	0.54 197	1.19 257	0.59 309	0.32 451	0.17 314	0.31 435	0.18 210	0.52 511	0.22 305

FADNet	0.92 405	0.61 493	1.81 515	0.62 385	0.55 428	0.96 381	0.57 375	1.78 427	1.33 447	0.93 223	1.01 229	1.36 417	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 460	0.34 500	0.31 435	0.34 492	0.59 524	0.40 472

DANet	1.08 452	0.61 493	1.32 464	0.85 519	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 511	1.54 441	2.01 518	1.11 446	2.90 472	2.00 524	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 526	0.62 497	1.45 484	0.67 436	0.61 457	1.81 510	1.08 513	2.52 556	1.70 519	1.77 510	1.73 480	1.98 515	1.25 476	12.57 600	1.84 515	0.34 471	0.37 518	0.56 542	0.38 507	0.45 488	0.43 488

FCDSN-DC	2.32 551	0.63 498	0.81 309	0.84 514	0.75 502	2.23 536	0.94 489	2.09 509	1.80 528	5.45 591	7.72 588	7.77 588	6.93 595	3.39 487	1.80 514	0.52 529	0.48 547	0.52 529	0.51 539	0.57 520	0.58 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 518	0.63 498	1.56 496	1.11 552	0.74 495	2.98 562	0.91 480	1.55 364	1.22 397	2.76 560	8.18 591	2.32 533	2.53 565	1.92 402	1.87 516	0.48 523	0.44 537	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 524

ETE_ROB	0.96 414	0.64 500	1.16 440	0.69 451	0.48 380	1.14 419	1.13 518	1.77 423	1.19 380	1.91 527	1.45 415	1.73 483	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 451	0.26 448	0.38 492	0.34 492	0.39 459	0.41 477

PDISCO_ROB	1.32 489	0.65 501	1.44 479	1.36 557	1.46 565	2.55 548	0.92 482	2.45 554	2.07 545	1.37 434	1.49 429	1.65 474	1.00 418	2.82 468	1.35 475	1.01 557	0.27 457	0.54 535	0.47 528	0.71 540	0.73 545

dad	0.86 390	0.66 502	1.06 413	0.56 311	0.37 283	0.76 293	0.44 249	1.17 254	1.50 500	1.44 456	1.27 349	1.34 414	0.75 287	2.52 458	0.84 395	0.42 504	0.27 457	0.83 555	0.26 408	0.41 467	0.29 403

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 503	0.42 40	0.64 403	0.29 142	0.48 93	0.25 45	0.85 123	0.44 61	0.38 57	0.36 30	0.30 38	0.70 273	1.15 245	0.29 49	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.18 137	0.12 13

Wz-Net-LNSev	1.03 443	0.67 503	2.71 550	0.64 403	0.84 522	1.75 501	1.00 501	1.80 436	1.32 443	1.28 386	1.25 339	1.65 474	1.22 471	1.39 311	1.40 482	0.28 420	0.26 448	0.24 315	0.23 362	0.33 428	0.32 434

ccnet	1.12 462	0.67 503	1.01 393	0.78 494	0.73 494	1.72 499	0.99 499	1.84 448	1.26 414	1.47 461	1.85 497	1.75 488	1.29 481	1.75 381	1.88 518	0.57 538	0.53 555	0.57 544	0.55 543	0.59 524	0.54 516

FADNet-RVC	0.88 395	0.67 503	1.93 523	0.60 359	0.48 380	0.91 359	0.60 392	1.71 404	1.18 372	0.90 215	0.96 207	1.36 417	0.92 371	2.25 437	1.17 453	0.30 436	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 467	0.35 451

Syn2CoEx	1.14 467	0.69 507	1.66 503	0.80 499	0.67 476	1.40 468	0.88 473	2.06 505	1.54 506	1.25 377	1.58 454	1.42 425	1.50 508	4.09 500	1.40 482	0.36 482	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 390	0.34 446

psmorigin	1.52 507	0.69 507	10.52 586	0.68 447	0.59 451	1.13 418	0.70 426	1.57 368	1.19 380	1.99 530	1.79 489	2.26 529	1.47 503	2.09 420	1.36 476	0.39 493	0.40 529	0.34 470	0.33 486	0.43 478	0.56 520

ADCPNet	1.85 532	0.69 507	8.07 577	0.71 465	0.58 443	2.79 557	1.22 527	1.94 477	1.54 506	1.88 523	1.69 476	2.46 541	2.04 546	2.37 446	6.48 570	0.38 490	0.37 518	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

NLCSM	1.27 482	0.70 510	1.67 504	0.71 465	0.92 533	1.33 455	1.05 508	2.66 560	1.08 304	1.22 356	1.99 509	1.76 489	0.97 400	5.87 543	1.47 498	0.33 460	0.27 457	0.31 435	0.35 497	0.39 459	0.32 434

w-ln-seven	1.38 496	0.70 510	3.91 560	0.75 486	0.72 489	2.69 554	0.95 491	2.02 497	1.99 540	1.99 530	1.73 480	1.82 496	1.17 457	2.45 451	2.84 541	0.28 420	0.25 442	0.31 435	0.30 461	0.41 467	0.33 441

XX-TBD	0.46 133	0.70 510	0.35 1	0.79 496	0.25 65	0.58 181	0.26 56	0.69 63	1.27 420	0.76 177	1.00 223	0.45 88	0.33 57	0.47 26	0.37 151	0.19 195	0.15 244	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

SHD	1.31 487	0.71 513	2.34 540	0.86 521	0.75 502	1.77 506	0.65 406	2.22 534	2.50 558	2.40 549	1.71 478	1.91 505	1.60 515	1.93 405	2.37 533	0.38 490	0.31 486	0.38 492	0.40 513	0.48 500	0.50 509

RTSC	1.29 483	0.73 514	2.44 542	0.83 513	0.57 434	1.85 515	0.65 406	1.88 458	2.00 541	2.20 539	1.66 473	1.60 461	1.26 478	2.33 443	3.92 558	0.32 451	0.23 424	0.27 390	0.29 452	0.37 446	0.37 462

ADCMid	1.89 537	0.73 514	5.06 566	0.72 470	0.67 476	2.00 527	1.14 519	1.97 484	1.48 497	2.86 563	1.81 492	2.37 535	2.05 548	2.24 435	10.39 589	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

DeepPrunerF	1.60 513	0.73 514	5.81 571	0.88 529	1.19 556	0.91 359	0.95 491	2.19 530	5.24 587	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 485	4.90 518	1.66 510	0.42 504	0.34 500	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

ELAS_RVC	2.48 558	0.74 517	1.90 521	1.05 547	0.92 533	2.76 555	4.01 593	2.76 561	4.11 580	4.69 584	4.63 568	4.62 569	5.96 590	3.97 499	3.96 560	0.63 547	0.53 555	0.56 542	0.52 540	0.64 531	0.63 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 553	0.74 517	1.54 495	0.99 543	0.92 533	4.78 581	2.33 581	3.33 570	3.37 572	5.05 589	4.77 572	3.67 563	4.53 585	3.42 490	4.50 563	0.62 545	0.53 555	0.55 539	0.53 541	0.63 529	0.64 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 483	0.75 519	1.33 466	1.05 547	0.88 530	1.73 500	0.52 324	1.89 461	3.28 570	1.29 392	4.88 573	1.22 378	1.46 501	1.77 388	1.45 494	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

DGSMNet	1.14 467	0.76 520	2.49 544	0.81 502	0.86 527	1.39 466	1.39 538	2.13 511	1.35 460	1.26 381	1.63 467	1.48 443	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 515	0.43 534	0.55 539	0.49 533	0.75 542	0.70 542

PWC_ROB	1.24 478	0.76 520	2.46 543	0.72 470	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 536	2.31 542	3.07 550	1.59 459	1.40 493	2.46 454	2.10 528	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

aanetorigin	1.23 477	0.79 522	2.78 552	0.70 457	0.79 511	0.99 391	1.06 511	1.06 223	1.37 468	3.52 572	2.61 541	1.72 482	1.63 517	1.99 410	1.78 513	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

RGC	1.14 467	0.79 522	1.26 454	0.91 536	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 480	1.93 505	2.02 520	1.54 509	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 511	0.58 545	0.48 530	0.47 495	0.46 496

MSAF-DinoV2	1.97 540	0.80 524	10.38 585	0.86 521	0.48 380	1.39 466	0.97 494	2.55 558	1.72 522	1.53 474	1.65 470	3.59 562	2.20 555	5.39 531	3.94 559	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

z-mn7	1.56 510	0.84 525	4.36 564	0.71 465	0.51 403	2.60 550	1.04 506	1.73 406	2.70 564	1.53 474	2.99 549	1.94 510	1.34 489	4.78 515	2.41 534	0.29 431	0.24 433	0.27 390	0.24 375	0.34 432	0.31 427

MFN_U_SF_RVC	1.52 507	0.84 525	3.42 555	0.87 528	0.66 472	2.56 549	0.95 491	2.36 546	1.70 519	1.98 529	1.86 498	2.45 540	1.79 531	2.95 473	2.58 536	0.52 529	0.48 547	0.55 539	0.59 549	0.59 524	0.61 531

PVD	1.70 523	0.84 525	2.26 538	0.94 541	0.83 521	2.48 546	0.97 494	2.59 559	3.35 571	3.01 568	2.77 545	2.34 534	2.47 563	2.67 465	3.14 547	0.47 522	0.45 541	0.59 546	0.48 530	0.59 524	0.75 547

SAMSARA	1.55 509	0.84 525	2.61 547	1.22 555	1.07 543	2.50 547	1.93 566	2.05 500	1.89 533	2.75 559	1.66 473	2.81 550	1.69 524	3.08 480	1.97 523	0.46 521	0.51 553	0.42 508	0.46 526	0.58 522	0.59 527

GANetREF_RVC	1.07 449	0.86 529	1.31 461	0.82 510	0.53 418	1.41 473	1.31 534	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 436	1.24 475	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 541	0.67 550	0.50 536	0.88 548	0.59 527
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 528	0.87 530	3.56 556	0.80 499	0.75 502	3.72 570	2.44 584	1.82 440	1.82 530	1.74 507	1.91 504	1.92 508	1.26 478	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 545	0.52 529	0.77 559	0.50 504	0.50 509

XQC	1.37 494	0.87 530	2.56 546	0.84 514	0.69 484	1.83 513	0.89 475	2.07 506	1.88 532	1.88 523	1.53 436	1.91 505	1.55 511	2.85 471	3.05 544	0.48 523	0.29 476	0.44 514	0.39 509	0.69 538	0.60 530

SQANet	1.31 487	0.88 532	1.08 422	1.83 567	1.44 564	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 414	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 576	0.34 500	1.47 568	0.55 543	2.32 568	1.57 570

PASM	1.34 491	0.92 533	2.62 548	0.86 521	0.87 529	1.03 399	1.08 513	1.50 342	1.51 502	1.82 519	1.41 403	1.68 477	1.26 478	4.87 517	1.34 472	0.61 544	0.65 567	0.68 551	0.78 560	0.69 538	0.68 541

WZ-Net	1.95 538	0.95 534	10.10 582	0.86 521	0.78 508	1.69 496	1.60 551	2.20 533	1.98 539	2.08 535	1.93 505	2.30 531	1.97 543	5.30 525	3.17 549	0.34 471	0.26 448	0.29 416	0.31 468	0.51 509	0.47 500

PSMNet-RUCA	1.02 440	0.97 535	1.44 479	1.23 556	1.10 545	1.40 468	0.62 397	1.69 397	1.38 472	0.94 228	1.53 436	0.97 309	0.83 333	1.17 253	0.93 410	0.69 550	0.34 500	0.99 561	0.60 550	0.97 550	0.64 537

GASNet	0.99 426	0.97 535	1.72 509	0.98 542	0.68 482	0.83 337	0.67 415	1.60 375	1.28 425	1.31 410	1.22 329	1.22 378	1.21 470	2.41 449	1.41 486	0.43 509	0.26 448	0.36 486	0.34 492	0.55 517	0.31 427

anonymity	1.12 462	0.97 535	1.21 445	1.07 550	1.12 549	1.08 408	0.89 475	1.95 479	1.16 362	1.29 392	1.26 346	1.22 378	1.09 444	1.15 245	1.01 427	1.02 559	1.00 584	0.97 559	0.97 571	0.98 551	0.99 556

Consistency-Raft	1.25 480	0.99 538	1.93 523	1.02 546	1.21 557	0.96 381	1.01 503	1.75 413	1.92 536	1.36 431	2.12 520	1.44 431	1.01 420	1.14 244	1.40 482	0.72 551	0.82 571	0.89 557	0.98 573	1.31 563	0.95 554

ADCS	2.25 548	0.99 538	5.55 568	0.81 502	0.74 495	2.19 535	1.80 557	2.27 539	2.14 547	2.80 562	2.13 521	2.40 537	2.03 545	2.64 464	13.69 593	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 520

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 457	1.02 540	1.00 389	0.82 510	0.67 476	1.93 521	0.93 486	1.62 382	1.11 322	1.15 315	1.25 339	1.50 445	0.79 310	1.96 408	0.76 365	1.89 569	0.34 500	0.79 554	0.36 502	1.25 562	0.83 549

SPS-STEREO	1.67 519	1.04 541	1.23 448	1.21 554	1.13 551	1.82 512	1.11 515	2.16 520	1.52 503	3.07 570	2.32 528	2.82 551	1.80 532	4.11 501	2.04 525	1.03 560	0.99 583	0.97 559	0.94 569	1.03 556	1.02 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 534	1.07 542	1.45 484	1.07 550	1.17 553	1.47 477	1.48 544	1.89 461	1.93 538	1.94 528	4.67 571	3.08 557	1.80 532	6.51 554	1.65 508	1.06 562	0.86 578	1.08 565	1.32 579	0.93 549	1.26 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 556	1.07 542	2.14 533	1.18 553	1.10 545	2.14 534	1.36 537	1.96 480	1.66 515	5.46 592	7.07 582	4.95 576	4.32 584	5.50 533	2.26 531	1.04 561	1.02 586	0.99 561	0.97 571	1.02 554	1.04 559

EDNetEfficient	2.37 553	1.10 544	8.08 578	0.74 482	0.71 487	0.98 390	1.56 547	1.46 332	4.06 579	4.90 586	2.82 546	2.25 528	3.48 576	2.95 473	9.97 585	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 531

AnyNet_C32	1.96 539	1.10 544	5.17 567	0.90 533	1.11 547	2.12 533	2.37 582	1.85 449	1.48 497	2.45 551	1.70 477	2.05 523	1.64 518	2.50 457	10.28 588	0.37 486	0.34 500	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 516

LSM	6.33 585	1.10 544	13.19 588	1.41 561	68.17 616	1.64 493	1.90 565	1.92 471	2.46 554	2.99 566	3.11 551	1.88 500	1.80 532	2.61 462	2.06 527	0.41 500	0.58 561	0.50 525	0.57 545	0.64 531	17.66 609

otaku	1.60 513	1.11 547	1.21 445	2.20 569	1.56 566	1.97 524	1.24 528	2.07 506	1.36 464	1.44 456	1.62 463	1.73 483	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 581	0.57 560	1.74 569	0.60 550	2.78 576	1.94 576

AnonymousM	0.59 229	1.11 547	0.41 31	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.47 283	1.05 210	0.64 134	0.98 239	0.63 120	0.67 192	0.43 119	0.59 64	0.41 190	0.20 234	0.15 244	1.84 572	0.84 563	0.14 26	0.13 42

MFMNet_re	1.40 499	1.14 549	1.68 505	1.39 559	1.07 543	1.48 478	1.43 540	1.87 455	1.82 530	2.26 540	2.19 523	1.51 447	1.86 537	1.52 337	1.25 460	0.93 555	0.83 572	0.84 556	0.80 561	0.99 553	1.05 561

Ntro	1.64 517	1.15 550	1.23 448	2.48 575	1.83 568	2.09 531	1.16 522	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 463	1.29 481	1.87 399	1.11 444	3.04 582	0.56 559	1.82 571	0.64 552	2.80 577	2.05 577

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 544	1.15 550	3.10 553	1.05 547	0.76 505	5.03 584	2.40 583	2.16 520	2.62 561	1.89 525	2.28 527	2.69 547	1.65 519	9.35 589	2.04 525	0.64 548	0.51 553	0.68 551	0.71 557	1.09 557	0.67 539

UDGNet	0.72 304	1.17 552	0.80 308	0.77 492	0.41 329	0.77 301	0.38 174	0.97 174	1.34 450	0.81 194	0.88 189	0.71 206	0.60 231	1.21 261	0.54 293	0.52 529	0.19 354	1.02 563	0.26 408	0.71 540	0.31 427

zh-mn7	1.70 523	1.21 553	8.30 580	0.69 451	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 546	2.41 550	2.67 543	1.68 477	1.23 472	4.49 507	2.87 542	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

Wz-Net-SNSev	1.49 503	1.23 554	6.27 573	0.68 447	0.67 476	1.37 461	1.41 539	2.00 489	1.39 477	1.48 467	1.61 460	2.29 530	1.32 487	3.93 497	2.14 529	0.31 444	0.28 465	0.31 435	0.33 486	0.42 472	0.36 457

CC-Net-ROB	1.49 503	1.26 555	1.27 457	0.88 529	0.79 511	1.76 503	1.00 501	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 563	0.41 531	2.20 574	0.46 526	1.20 561	0.48 503

zh-sn7	1.76 529	1.38 556	6.58 574	0.74 482	0.72 489	1.78 508	1.31 534	1.88 458	1.56 509	1.86 522	2.47 538	1.81 493	2.08 550	5.12 522	3.80 557	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

RTS	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

WAO-7	2.66 560	1.40 559	1.73 511	1.39 559	1.17 553	3.93 574	1.94 567	4.11 579	3.88 578	2.92 564	5.50 575	4.18 567	3.00 572	7.63 576	3.71 556	1.13 565	1.00 584	1.17 566	1.13 578	1.18 560	1.09 563

ACVNet_2	2.43 557	1.41 560	2.04 526	2.62 576	2.24 574	2.63 553	1.88 564	3.31 569	3.01 567	2.19 538	3.45 556	4.62 569	2.04 546	4.50 509	1.47 498	2.55 577	0.64 565	2.22 575	0.84 563	2.69 575	2.29 580

ACVNet-4b	2.15 545	1.41 560	1.64 501	2.80 577	2.31 577	2.31 540	1.24 528	2.32 542	2.14 547	1.26 381	2.39 532	2.66 546	1.48 504	5.95 547	1.06 432	3.20 586	0.45 541	2.37 578	0.89 566	2.83 580	2.37 582

StereoAnything_RVC	0.45 126	1.43 562	0.48 78	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 17	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 84	1.27 276	0.22 1	0.21 268	0.11 31	0.14 4	0.10 2	2.37 569	0.11 2

ACVNet_1	2.18 546	1.45 563	1.72 509	2.85 579	2.33 579	2.28 538	1.46 542	3.08 567	2.22 550	1.82 519	2.05 517	3.56 561	1.98 544	3.09 481	1.40 482	3.17 583	0.60 562	2.40 582	0.92 568	2.91 583	2.37 582

GCST	1.08 452	1.47 564	0.93 363	1.73 565	1.14 552	1.30 450	0.31 91	1.33 297	1.16 362	1.29 392	0.97 216	0.98 311	0.49 171	2.08 419	0.46 242	1.19 566	0.70 568	1.30 567	0.85 565	1.02 554	0.89 552

EDNetEfficientorigin	10.57 595	1.47 564	177.42 623	0.67 436	0.53 418	1.58 487	1.16 522	1.90 464	3.37 572	4.71 585	3.38 554	3.10 558	2.69 567	3.13 482	3.58 554	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 543	0.81 548

Dean	2.91 570	1.53 566	2.07 527	2.96 583	2.51 581	3.15 563	2.14 575	4.75 584	4.41 583	2.76 560	6.10 578	5.53 579	2.37 559	2.97 475	1.92 520	3.18 584	0.85 576	2.51 585	1.04 576	2.88 582	2.47 585

WAO-6	2.81 567	1.60 567	1.46 486	2.36 573	2.28 576	3.55 568	2.29 580	4.21 580	4.56 584	2.36 547	4.51 565	4.88 574	2.66 566	4.60 510	4.07 562	1.72 568	1.15 590	2.31 577	1.46 585	2.31 567	1.85 574

MonStereo1	3.14 571	1.66 568	1.81 515	2.43 574	2.32 578	5.80 587	1.58 550	3.52 573	4.70 585	3.09 571	8.22 592	4.76 573	3.36 574	6.52 555	2.29 532	2.33 574	0.61 563	1.91 573	1.05 577	2.44 570	2.34 581

LVE	3.31 573	1.67 569	1.64 501	2.85 579	2.42 580	3.20 565	2.26 579	4.78 585	5.05 586	2.35 545	6.91 580	6.02 581	2.37 559	9.15 585	2.17 530	3.19 585	1.08 589	2.38 580	1.47 586	2.81 578	2.40 584

RainbowNet	1.97 540	1.76 570	1.57 498	2.81 578	2.21 573	1.98 526	1.81 558	2.54 557	1.89 533	1.50 470	1.84 495	1.96 513	1.65 519	2.14 424	1.25 460	3.33 588	0.85 576	2.39 581	0.98 573	2.82 579	2.22 578

AnyNet_C01	2.26 549	1.78 571	10.22 584	0.93 539	0.74 495	2.92 560	2.20 577	2.29 541	1.80 528	2.53 553	2.41 534	2.71 548	1.73 525	3.41 489	6.72 572	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 533

IMH-64-1	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

IMH-64	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

WAO-8	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

Venus	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

IMH	3.21 572	1.85 576	1.48 491	3.25 586	2.69 584	4.07 577	2.02 570	4.41 582	3.80 577	2.72 557	7.11 583	4.75 572	2.92 569	5.92 545	2.55 535	3.85 596	0.88 579	2.78 590	1.36 582	3.19 587	2.59 587

JetBlue	3.97 574	2.01 577	10.19 583	1.38 558	2.84 586	10.53 593	9.54 597	3.60 575	2.41 553	2.73 558	3.39 555	4.54 568	4.31 583	7.85 580	6.84 573	0.88 553	0.93 582	0.89 557	0.91 567	1.74 564	1.91 575

TorneroNet-64	5.30 583	2.03 578	1.74 512	3.43 589	2.81 585	10.09 592	2.12 574	9.10 598	17.12 605	4.96 588	9.27 595	10.72 598	3.70 579	9.20 586	4.55 564	3.31 587	0.84 573	2.88 591	1.55 587	3.49 588	3.04 591

TorneroNet	10.70 596	2.03 578	1.82 517	3.43 589	3.01 588	43.83 613	2.22 578	8.87 597	67.47 625	7.17 597	27.36 609	10.68 597	3.85 582	8.67 584	7.65 579	3.59 590	0.88 579	3.04 592	1.57 588	3.71 589	3.17 592

PWCK	2.88 569	2.05 580	5.72 570	2.08 568	1.11 547	3.55 568	3.90 592	2.86 564	3.54 576	3.03 569	3.63 558	3.10 558	2.31 558	8.15 583	3.09 545	2.12 572	0.91 581	1.75 570	0.98 573	2.57 573	1.18 564

KSHMR	8.75 592	2.06 581	2.11 531	3.53 591	3.11 589	4.13 578	2.69 585	5.60 588	61.37 624	3.00 567	55.83 622	4.98 578	2.45 562	4.49 507	2.61 539	3.46 589	1.55 594	3.14 594	1.94 592	3.72 590	3.18 593

Wz-Net-TNSev	1.88 534	2.08 582	7.66 575	0.67 436	0.64 467	2.42 544	1.83 560	2.33 543	1.74 525	1.57 488	1.56 447	2.58 543	1.90 540	4.86 516	3.12 546	0.39 493	0.37 518	0.33 460	0.37 505	0.53 513	0.58 525

coex-ft	8.13 591	2.13 583	98.04 622	0.67 436	0.53 418	1.71 497	1.56 547	1.65 387	11.11 594	18.17 609	3.75 559	3.88 566	7.61 596	2.98 476	6.49 571	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 509

UNDER WATER-64	5.27 582	2.32 584	8.78 581	3.93 595	3.54 594	7.61 588	3.03 591	5.84 590	14.19 596	4.04 577	4.04 562	9.39 592	6.26 591	5.93 546	8.48 582	3.60 591	1.51 593	3.13 593	1.88 590	4.29 595	3.61 596

UNDER WATER	5.08 581	2.33 585	5.55 568	3.94 596	3.51 593	5.20 585	2.72 587	5.61 589	16.52 602	3.84 574	4.60 567	9.21 591	5.89 589	5.90 544	8.66 583	3.75 592	1.34 591	3.18 595	1.88 590	4.33 596	3.61 596

ktn	4.70 579	2.38 586	2.12 532	3.76 592	3.24 590	4.85 582	2.95 590	5.52 587	7.37 592	4.07 579	19.32 605	7.46 585	3.47 575	7.39 570	2.95 543	4.04 597	1.85 595	3.26 596	2.22 595	3.08 584	2.65 590

notaker	3.98 575	2.40 587	2.68 549	3.82 594	3.27 592	3.97 576	2.14 575	4.78 585	3.45 574	4.12 580	6.94 581	7.65 587	3.26 573	7.82 579	5.30 567	4.04 597	1.41 592	3.36 597	2.10 594	3.88 591	3.31 594

UDG	1.41 500	2.65 588	0.99 383	1.44 562	1.64 567	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 518	1.34 489	1.47 330	1.41 486	0.90 554	0.54 558	2.29 576	0.75 558	1.84 565	1.04 559

DDUNet	1.50 505	2.69 589	1.12 432	1.77 566	1.88 569	1.84 514	0.92 482	1.70 402	1.16 362	1.38 439	1.79 489	1.60 461	1.12 449	1.37 302	1.08 436	1.10 564	0.76 569	2.37 578	0.94 569	2.00 566	1.37 567

DispFullNet	2.34 552	2.85 590	3.66 557	3.08 584	2.27 575	1.97 524	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 552	2.00 512	2.23 527	5.86 588	3.44 492	1.58 505	1.01 557	0.32 494	2.64 587	1.94 592	2.85 581	2.24 579

MADNet++	5.01 580	3.14 591	4.91 565	4.55 598	3.94 596	5.20 585	4.41 594	4.40 581	4.13 581	4.95 587	6.08 577	4.74 571	5.37 586	9.40 590	10.67 590	4.65 599	4.15 600	3.97 599	3.34 598	4.09 593	4.08 599

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 295	3.18 592	2.55 545	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 567	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 566

MADNet+	2.69 563	3.22 593	11.53 587	1.44 562	1.12 549	3.19 564	1.81 558	2.85 563	2.37 551	1.68 503	2.07 518	2.85 552	2.18 553	7.41 571	5.23 566	0.79 552	0.76 569	0.69 553	0.65 553	0.98 551	0.95 554

HanzoNet	11.04 597	3.62 594	8.10 579	4.08 597	3.55 595	4.90 583	2.73 588	7.19 595	10.10 593	31.86 618	28.92 610	21.96 610	36.36 612	18.08 604	10.17 587	7.94 603	3.32 598	3.47 598	3.31 597	7.06 601	4.04 598

test_for_model	1.30 485	3.71 595	0.58 152	3.22 585	2.84 586	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 454	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 575	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 597	1.50 569

DPSimNet_ROB	11.20 598	4.98 596	35.43 606	2.90 582	4.52 597	7.89 589	17.09 602	4.66 583	6.06 590	14.89 605	10.93 598	17.29 602	36.81 614	13.18 601	15.68 598	2.86 580	6.29 602	5.75 603	5.09 601	3.91 592	7.70 601

DPSMNet_ROB	13.02 600	8.23 597	21.91 596	9.53 601	18.11 600	11.56 595	32.02 609	10.64 600	16.23 599	7.05 596	19.49 607	10.16 595	16.66 602	9.85 596	22.43 605	4.77 601	8.68 603	5.38 602	10.26 607	6.17 600	11.36 604

DGTPSM_ROB	13.01 599	8.23 597	21.87 595	9.51 600	18.10 599	11.56 595	32.01 608	10.63 599	16.20 598	7.03 595	19.48 606	10.15 594	16.66 602	9.83 595	22.42 604	4.75 600	8.68 603	5.37 601	10.25 606	6.16 599	11.36 604

JetRed	6.91 588	8.80 599	25.96 602	2.85 579	3.25 591	13.98 600	11.87 599	6.25 593	4.28 582	4.45 582	4.56 566	6.69 582	5.46 587	7.46 573	14.05 594	2.59 578	3.31 597	2.59 586	2.29 596	4.20 594	3.36 595

ASD4		10.99 600

TCMNet-wrong-test	10.31 594	11.40 601	14.84 590	20.96 603	18.45 601	13.80 599	10.76 598	15.78 603	3.53 575	5.20 590	5.52 576	16.26 601	12.61 598	7.51 575	10.15 586	7.43 602	2.37 596	4.31 600	3.43 599	11.36 604	10.61 603

BEATNet-Init1	26.87 607	13.43 602	70.68 621	0.91 536	0.68 482	57.02 620	21.06 604	32.82 615	32.67 612	52.12 624	53.61 621	66.05 622	49.56 622	48.79 623	34.71 614	0.49 527	0.44 537	0.53 534	0.53 541	0.63 529	0.59 527

USTest	14.33 601	14.94 603	21.04 594	17.44 602	16.05 598	23.26 601	33.84 610	21.73 604	11.80 595	9.36 600	10.14 596	15.97 600	13.20 599	17.28 603	22.43 605	3.78 595	5.01 601	6.17 605	6.16 602	9.25 603	7.72 602

Anonymous_1	43.04 617	18.73 604	24.79 599	21.81 604	46.26 614	27.80 602	37.60 611	28.08 610	16.14 597	14.66 604	14.30 599	20.65 604	17.88 604	21.56 605	25.94 608	117.93 625	8.92 605	100.65 620	126.50 622	158.64 625	12.08 606

DPSM_ROB	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

DPSM	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

xxxxx1	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

tt_ll	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

ff	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

LRCNet_RVC	22.74 604	32.10 610	21.97 597	29.84 607	26.23 605	4.42 580	0.81 457	22.66 605	2.02 542	26.93 611	29.26 611	23.06 612	15.59 601	23.84 608	18.88 601	31.75 616	19.90 617	34.65 615	32.13 616	30.54 614	28.32 615

PML	51.67 618	36.25 611	13.28 589	7.46 599	20.81 602	108.69 624	232.22 626	8.72 596	27.82 611	87.01 625	269.67 626	69.67 623	61.95 623	24.76 612	14.20 595	9.74 606	3.40 599	9.62 606	4.70 600	18.74 607	4.72 600

FlowAnything	38.37 611	38.41 612	50.38 615	44.76 615	41.94 612	56.64 614	76.34 618	53.28 622	34.23 618	28.25 612	29.72 615	43.60 616	37.79 619	43.83 617	53.38 619	20.39 614	18.71 616	21.07 609	21.14 615	28.23 608	25.29 610

RAFT-FEzeroshot	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

RAFT-FE	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

CasAABBNet	38.33 610	38.46 615	50.35 614	44.75 614	41.84 609	56.68 615	76.37 619	53.22 618	33.83 616	28.31 615	29.54 614	43.62 618	37.71 618	43.84 620	53.41 620	20.30 610	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.24 609	25.34 611

Selective-RAFT-Error	38.39 612	38.47 616	50.44 616	44.73 611	41.97 613	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.92 617	28.34 616	29.85 616	43.60 616	38.20 620	43.75 616	53.34 618	20.38 613	18.70 612	21.09 613	21.05 610	28.30 612	25.43 614

LSM0	42.82 616	38.75 617	50.81 617	47.07 616	109.38 624	57.00 619	76.02 617	53.74 623	33.71 613	29.02 617	30.41 617	43.87 621	37.22 615	43.91 621	53.54 623	20.52 615	18.62 611	21.10 614	21.11 614	28.41 613	42.22 616

HaxPig	38.92 613	41.40 618	41.64 607	29.95 608	32.27 606	28.90 605	27.60 605	29.73 611	37.71 619	43.82 619	43.87 618	33.17 613	35.56 611	41.53 614	40.37 616	43.94 620	47.51 622	45.82 616	47.08 618	42.38 615	44.15 618

AVERAGE_ROB	40.43 614	42.37 619	42.73 608	36.96 610	35.58 608	30.50 606	27.61 606	36.71 617	38.39 620	44.91 620	44.36 619	37.45 615	36.70 613	41.88 615	40.35 615	45.43 621	46.81 621	47.11 617	46.35 617	42.51 616	43.87 617

MEDIAN_ROB	42.00 615	44.40 620	44.29 611	35.15 609	34.95 607	31.28 611	29.60 607	35.88 616	40.02 621	47.20 623	46.64 620	37.37 614	38.48 621	44.35 622	42.45 617	48.03 622	49.39 623	49.71 618	49.03 619	45.14 617	46.65 619

DLNR_Zeroshot_test	23.17 605	48.52 621	43.29 610	176.68 622	78.69 618	0.35 25	0.21 17	23.41 606	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 605	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

DLNR-FE	23.17 605	48.55 622	42.94 609	176.85 623	78.48 617	0.35 25	0.21 17	23.51 607	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 607	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

RSGM-EC	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

acva	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

test_example2	192.40 624	210.76 625	206.48 624	199.83 624	204.73 625	172.94 625	183.52 625	133.93 626	133.41 626	191.38 626	196.19 625	187.13 626	178.77 626	205.33 626	208.00 626	222.09 626	238.72 626	186.54 626	190.54 626	227.34 626	170.31 625

ccccc		492.34 626		530.87 625	530.37 626	478.08 626		491.76 627		448.18 627		476.12 627		541.64 627		663.49 627	459.54 627	353.94 627	309.79 627	586.66 627

GS-Stereo							0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

FSD					0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 545	0.50 525	0.49 533	0.50 504

Low-res two-view benchmark