Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 174	0.13 5	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 221	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 365	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 200	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 56	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 119	0.28 11	0.32 28	0.33 56	0.29 36	0.54 48	0.30 63	0.14 38	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 45	0.29 36	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 63	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 78	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 59	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 91	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 63	0.21 5	0.60 79	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

CAS	0.63 263	0.18 3	0.37 8	2.27 587	0.84 534	0.57 184	0.54 352	0.79 104	0.62 134	0.48 117	0.70 157	0.36 65	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 577

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 91	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 58	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 81	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 187	0.32 106	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 78	0.43 126	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 30	0.26 20	0.20 2	1.40 331	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 56	0.27 28	0.90 183	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 61	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 56	0.28 32	1.09 241	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 70	0.24 15	0.83 157	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 74	0.28 35	0.32 58	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

water-stereo	0.39 84	0.20 19	0.48 84	0.44 102	0.27 103	0.50 124	0.26 61	0.92 154	0.51 98	0.53 143	0.78 179	0.55 156	0.49 181	0.42 12	0.42 209	0.16 72	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

1w_stereo	0.34 54	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 91	0.54 352	0.59 32	0.50 89	0.41 74	0.66 141	0.25 17	0.44 136	0.62 86	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsterstereo	0.34 54	0.20 19	0.44 55	0.45 116	0.35 263	0.27 11	0.29 79	0.53 13	0.51 98	0.44 91	0.61 127	0.26 20	0.25 18	1.19 268	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 68	0.66 61	0.43 60	0.47 109	0.40 45	0.22 3	0.23 13	1.33 303	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.45 116	0.42 341	0.37 34	0.22 26	0.95 175	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 81	0.27 28	0.96 200	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 99	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 184	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 61	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 280	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 60	0.20 2	0.77 134	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 67	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 81	0.34 30	0.27 26	0.35 81	1.15 256	0.30 63	0.20 249	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 74	0.56 24	0.58 121	0.28 11	0.50 90	0.29 37	0.29 36	0.84 162	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 333	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 55	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 270	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 127	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 89	0.45 67	0.32 31	0.41 48	0.32 48	0.48 171	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

Pointernet	0.37 73	0.20 19	0.57 158	0.43 77	0.28 128	0.51 141	0.27 68	0.93 163	0.61 132	0.47 109	0.63 133	0.49 122	0.38 102	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MoCha-V2	0.40 93	0.20 19	0.49 91	0.50 201	0.21 12	0.44 74	0.33 116	0.93 163	0.53 111	0.53 143	0.53 103	0.42 83	0.58 241	1.09 241	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 116

CES	0.48 153	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 579	0.55 171	0.35 136	0.98 188	0.66 160	0.44 91	0.66 141	0.35 63	0.27 28	0.56 58	0.33 107	0.15 49	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.19 188	1.46 583

s12784h	0.52 171	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 394	0.34 128	1.17 266	1.25 424	0.81 209	0.90 208	0.63 194	0.50 187	1.45 338	0.42 209	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.11 10	0.18 144	0.11 2

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 55	0.48 81	0.27 9	0.47 74	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

NLSM3	0.36 66	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.36 274	0.43 67	0.32 106	0.69 69	0.58 121	0.41 74	0.68 148	0.39 78	0.43 126	0.60 79	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.16 77	0.13 44

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.17 109	0.14 78

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 91	0.30 89	0.69 69	0.30 20	0.41 74	0.39 43	0.28 35	0.33 63	0.62 86	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 110	0.29 79	0.64 51	0.39 47	0.49 123	0.48 79	0.26 20	0.27 28	0.80 146	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

DilatedVolume-Stereo	0.43 111	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 283	0.29 79	0.80 112	0.51 98	0.77 197	0.73 166	0.48 113	0.40 109	1.13 253	0.39 179	0.15 49	0.14 191	0.15 32	0.14 113	0.16 77	0.14 78

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 36	0.55 55	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 42	0.33 63	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

WCG-NET	0.42 105	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 91	0.32 106	0.73 82	1.15 368	0.76 192	0.73 166	0.58 173	0.45 140	0.60 79	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.13 44

RAStereo	0.34 54	0.21 38	0.66 209	0.47 141	0.27 103	0.26 6	0.29 79	0.69 69	0.63 137	0.32 31	0.42 50	0.45 96	0.31 51	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.13 44

Occ-G	0.42 105	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 412	0.77 95	0.49 84	0.43 87	0.66 141	1.02 342	0.46 147	0.78 139	0.41 198	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.16 77	0.16 151

U	9.45 610	0.21 38	0.58 164	0.47 141	53.11 632	61.27 638	0.24 44	0.70 74	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 81	0.33 2	0.26 23	0.19 208	0.11 32	60.50 636	8.88 621	0.17 109	0.13 44

IGEV-Stereo+	0.45 132	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 317	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 45	0.41 112	1.43 334	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 571	1.70 588

WCG-NET（raft）	0.45 132	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 124	0.36 152	0.73 82	1.09 328	0.71 184	0.76 174	0.92 302	0.51 193	0.84 162	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 113	0.14 29	0.14 78

trnet	0.39 84	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 154	0.29 79	0.78 99	1.12 341	0.59 162	0.71 160	0.53 146	0.42 118	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

LoS	0.40 93	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 124	0.40 209	1.00 194	0.94 254	0.48 117	0.66 141	0.48 113	0.40 109	0.60 79	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 147	0.21 38	0.38 16	0.45 116	0.38 307	0.45 78	0.25 50	0.75 89	1.29 444	0.80 205	1.21 342	0.47 107	0.37 95	0.53 45	0.44 222	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 575	0.18 144	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	0.44 124	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 241	0.26 61	0.79 104	0.83 217	0.93 238	0.98 232	0.51 132	0.46 147	0.54 48	0.35 134	0.18 161	0.24 449	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 391

CREStereo	0.39 84	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 154	0.29 79	0.77 95	1.11 337	0.58 154	0.71 160	0.51 132	0.41 112	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
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	0.46 140	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 280	0.27 68	0.74 86	1.04 300	0.64 172	0.70 157	0.55 156	0.47 157	0.86 171	0.35 134	1.00 572	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

WQFJA1++	1.55 523	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 63	0.39 43	0.34 60	0.39 104	0.64 90	0.27 34	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 624	0.14 78

VIP-Stereo	0.35 64	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 352	0.82 344	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 103	0.37 70	0.31 51	0.83 157	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

gasm-f	0.34 54	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 262	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.64 136	0.32 48	0.46 147	0.55 55	0.28 47	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.14 78

DDF-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.47 80	0.48 169	0.42 341	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 45	0.37 70	0.48 171	0.91 184	0.32 90	0.23 339	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.86 558	0.16 151

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 29	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

zero-FE	0.36 66	0.22 61	0.47 80	0.45 116	0.43 352	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 48	0.37 70	0.50 187	0.64 90	0.32 90	0.22 312	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.83 556	0.16 151

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 102	0.27 103	0.44 74	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 38	0.26 20	0.32 58	0.79 143	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

xyz-stereo	7.16 606	0.22 61	69.90 637	0.42 68	0.21 12	32.92 629	0.49 319	0.87 135	0.76 195	1.38 453	27.04 625	1.19 388	1.16 469	4.69 527	0.97 437	0.16 72	0.12 64	0.20 202	0.14 113	0.16 77	0.12 14

HART	0.45 132	0.22 61	0.54 131	0.50 201	0.26 77	0.41 50	0.29 79	1.03 206	0.50 89	0.58 154	1.45 431	0.61 186	0.35 81	1.08 240	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.14 113	0.19 188	0.14 78

Reg-Stereo(zero)	0.44 124	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 92	1.08 320	0.90 230	0.78 179	0.90 291	0.47 157	0.70 111	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

AIO_test	0.35 64	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 184	0.44 262	0.79 104	0.41 55	0.32 31	0.47 74	0.46 100	0.30 44	0.69 107	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

castereo	0.41 101	0.22 61	0.46 77	0.44 102	0.30 172	0.61 208	0.56 378	0.97 184	0.80 208	0.38 63	0.69 153	0.45 96	0.69 283	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

999	0.48 153	0.22 61	0.49 91	0.48 169	0.34 259	0.75 297	0.31 96	0.85 132	0.55 115	0.37 55	0.48 79	0.50 128	0.36 90	2.45 466	0.39 179	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.16 77	0.19 250

IGEV++	0.40 93	0.22 61	0.51 107	0.52 254	0.29 148	0.45 78	0.25 50	1.65 401	0.46 74	0.37 55	0.57 119	0.46 100	0.45 140	0.50 37	0.38 168	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

EGLCR-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 74	0.22 26	0.99 190	0.48 81	0.42 81	0.42 50	0.67 207	0.29 36	0.86 171	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.17 109	0.15 116

test_4	0.53 182	0.22 61	0.56 148	0.54 288	0.32 220	0.64 225	0.39 196	0.80 112	0.62 134	0.92 237	1.87 516	0.68 209	0.42 118	1.16 260	0.37 157	0.15 49	0.13 136	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.15 116

test-3	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.32 427	0.69 153	0.87 278	0.45 140	1.68 387	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.28 399	0.68 148	0.87 278	0.45 140	1.67 382	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

Zero-FE251	0.34 54	0.23 79	0.51 107	0.45 116	0.29 148	0.58 187	0.24 44	0.82 122	0.34 36	0.49 123	0.38 39	0.52 140	0.42 118	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.13 44

DA	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

GGEV	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

depthmonostereo	0.41 101	0.23 79	0.53 123	0.47 141	0.23 30	0.61 208	0.35 136	1.00 194	0.76 195	0.48 117	0.65 140	0.47 107	0.49 181	0.67 105	0.37 157	0.16 72	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.15 116

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 196	0.61 43	0.30 20	0.37 55	0.53 103	0.24 11	0.25 18	0.77 134	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 229	0.54 17	0.35 40	0.47 109	0.43 59	0.24 11	0.30 44	0.66 102	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 217	0.36 152	0.59 32	0.32 28	0.41 74	0.47 74	0.25 17	0.34 73	0.64 90	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 79	0.54 131	0.50 201	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 201	0.39 47	0.42 81	0.64 136	0.36 65	0.51 193	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.18 209

AIO_rvc	0.36 66	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 194	0.38 181	0.94 170	0.45 67	0.33 36	0.46 72	0.49 122	0.22 11	0.84 162	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 66	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 162	0.47 297	0.82 122	0.43 60	0.36 48	0.43 59	0.50 128	0.42 118	0.64 90	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

castereo++	0.38 79	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 398	0.22 26	0.86 134	0.58 121	0.32 31	0.44 63	0.51 132	0.39 104	0.93 193	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.14 78

IGEV-RUCA	0.37 73	0.23 79	0.48 84	0.49 189	0.36 274	0.60 202	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 72	0.49 87	0.44 88	0.31 51	0.85 167	0.30 63	0.24 356	0.13 136	0.16 65	0.12 51	0.20 227	0.19 250

GIP-stereo	0.34 54	0.23 79	0.45 68	0.50 201	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 99	0.52 105	0.34 39	0.51 94	0.46 100	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 249	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

fffft	0.38 79	0.23 79	0.51 107	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.48 309	0.76 92	0.36 41	0.44 91	0.34 30	0.38 77	0.31 51	1.31 295	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151
1: 1. 1
tt45	0.45 132	0.23 79	0.46 77	0.45 116	0.33 241	0.79 323	0.32 106	0.78 99	0.41 55	0.51 139	0.44 63	0.49 122	0.37 95	2.14 439	0.34 124	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.18 209

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 79	0.59 171	0.48 169	0.36 274	0.40 44	0.32 106	0.53 13	0.49 84	0.54 147	0.55 113	0.36 65	0.31 51	0.58 66	0.51 281	0.20 249	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.15 116

MC-Stereo	0.43 111	0.23 79	0.48 84	0.51 233	0.28 128	0.39 41	0.32 106	0.88 143	0.68 166	0.60 165	0.84 195	0.56 165	0.61 254	1.03 223	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.13 44

RCA-Stereo	0.50 167	0.23 79	0.58 164	0.48 169	0.33 241	0.55 171	0.45 282	0.97 184	1.38 486	0.68 179	1.05 267	0.63 194	0.80 330	0.59 67	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.14 78

test_3	0.55 213	0.23 79	0.71 249	0.53 273	0.28 128	0.61 208	0.40 209	0.92 154	1.05 305	1.19 358	0.68 148	0.93 304	0.44 136	1.67 382	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.14 78

DEmStereo	0.97 433	0.23 79	0.79 315	0.47 141	0.32 220	1.04 414	0.56 378	0.93 163	0.89 234	1.39 459	2.14 537	1.02 342	2.07 563	5.64 553	0.77 386	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.20 283

111	0.60 246	0.23 79	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.72 283	0.42 229	1.18 271	1.41 501	0.80 205	1.38 410	1.10 369	0.79 324	0.96 200	0.58 316	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.19 250

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 45	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 249	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.18 144	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 67	0.34 128	0.58 30	0.37 44	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 78	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.58 122	0.27 26	0.32 58	0.74 130	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 84	0.27 68	0.63 49	0.31 23	0.41 74	0.44 63	0.27 26	0.36 90	0.59 67	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 84	0.47 297	0.69 69	0.42 58	0.43 87	0.50 90	0.24 11	0.45 140	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

MM-Stereo_test3	0.50 167	0.24 100	0.54 131	0.54 288	0.74 505	0.49 110	0.53 346	1.09 243	1.05 305	0.62 169	0.95 219	0.61 186	0.42 118	0.77 134	0.38 168	0.20 249	0.17 322	0.20 202	0.16 174	0.18 144	0.18 209

MM-Stereo_test2	0.43 111	0.24 100	0.67 214	0.51 233	0.32 220	0.55 171	0.45 282	0.97 184	0.77 199	0.59 162	0.51 94	0.49 122	0.42 118	0.80 146	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.14 78

MM-Stereo_test1	0.49 161	0.24 100	0.56 148	0.51 233	0.30 172	0.50 124	0.54 352	0.91 151	1.03 295	0.84 218	0.69 153	0.54 151	0.60 245	1.16 260	0.33 107	0.18 161	0.16 292	0.20 202	0.17 200	0.19 188	0.15 116

tg	0.52 171	0.24 100	0.61 179	0.49 189	0.30 172	0.90 369	0.29 79	1.07 235	0.83 217	0.83 215	1.02 252	0.62 191	0.43 126	1.35 309	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.17 109	0.15 116

RSM++	0.38 79	0.24 100	0.51 107	0.47 141	0.26 77	0.50 124	0.41 225	0.79 104	0.45 67	0.37 55	0.45 68	0.60 182	0.35 81	1.02 222	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.18 144	0.13 44

RSM	0.39 84	0.24 100	0.49 91	0.46 127	0.26 77	0.47 91	0.40 209	0.92 154	0.44 65	0.41 74	0.42 50	0.65 200	0.33 63	1.07 236	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.13 44

RAFT-Stereo-weight	0.47 147	0.24 100	0.53 123	0.48 169	0.27 103	0.60 202	0.35 136	1.02 201	1.07 314	0.99 257	0.78 179	0.76 232	0.28 32	0.76 131	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 100	0.92 373	0.46 127	0.30 172	0.54 162	0.28 74	1.27 302	0.75 186	1.00 262	1.16 324	0.93 304	0.53 205	1.45 338	0.61 331	0.16 72	0.16 292	0.20 202	0.19 246	0.17 109	0.14 78

AEACV	0.37 73	0.24 100	0.52 116	0.47 141	0.51 411	0.37 34	0.38 181	0.65 55	0.53 111	0.42 81	0.56 116	0.46 100	0.60 245	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.14 78

Any-RAFT	0.53 182	0.24 100	0.47 80	0.47 141	0.27 103	1.00 406	0.25 50	1.58 383	1.05 305	0.85 223	0.99 234	1.06 351	0.47 157	0.70 111	0.32 90	0.18 161	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 151

4D-IteraStereo	0.48 153	0.24 100	0.76 297	0.50 201	0.44 361	0.66 250	0.31 96	0.87 135	1.02 291	1.03 275	0.72 164	0.78 239	0.32 58	0.64 90	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 84	0.24 100	0.50 100	0.44 102	0.25 67	0.46 84	0.33 116	1.25 300	0.40 51	0.35 43	0.45 68	0.52 140	0.30 44	1.07 236	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

fff	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 100	1.06 425	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.35 136	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	1.20 480	0.84 162	0.51 281	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

DRaft	0.80 373	0.24 100	0.70 237	0.45 116	0.30 172	0.97 398	0.53 346	1.05 220	0.97 268	1.78 526	2.02 530	0.80 245	1.74 540	2.73 482	0.72 368	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.21 303

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 100	0.67 214	0.49 189	0.28 128	0.81 342	0.33 116	0.83 127	1.08 320	2.05 550	4.65 585	1.04 349	0.57 232	5.98 562	0.50 276	0.18 161	0.13 136	0.26 388	0.20 280	0.16 77	0.17 183

DCANet	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.36 152	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	0.92 385	0.81 152	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

csc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

cscssc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

CFNet-RSSM	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.48 169	0.28 128	0.60 202	0.27 68	1.49 352	1.14 356	1.06 280	0.93 215	1.08 357	0.54 210	0.70 111	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.14 78

Gwc-CoAtRS	0.52 171	0.24 100	0.68 218	0.48 169	0.29 148	0.64 225	0.25 50	1.16 264	1.08 320	1.01 267	1.00 238	1.12 374	0.56 223	0.69 107	0.37 157	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.15 52	0.15 116

BStereo	0.38 79	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	0.55 171	0.39 196	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

Wave_Phase_stereo	0.45 132	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	1.78 521	0.39 196	0.72 79	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

NLSM1	0.49 161	0.25 128	0.55 142	0.48 169	1.08 559	0.83 350	0.31 96	0.83 127	0.66 160	0.51 139	0.76 174	0.47 107	0.48 171	0.98 209	0.55 305	0.18 161	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.15 116

GASTEREO	0.40 93	0.25 128	0.51 107	0.48 169	0.25 67	0.65 241	0.36 152	0.81 117	0.49 84	0.51 139	0.82 192	0.30 42	0.66 278	0.62 86	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.14 78

MSCF	0.38 79	0.25 128	0.52 116	0.47 141	0.25 67	0.62 217	0.37 174	0.81 117	0.47 78	0.50 132	0.71 160	0.32 48	0.65 275	0.54 48	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.17 109	0.14 78

4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 162	0.35 136	0.66 61	0.36 41	0.43 87	0.44 63	0.29 37	0.34 73	0.77 134	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 154	0.54 352	0.65 55	0.46 74	0.44 91	0.48 79	0.23 5	0.45 140	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

G2L-ROB	0.73 336	0.25 128	0.76 297	0.54 288	0.39 317	0.95 388	0.66 426	1.66 406	1.09 328	1.24 384	1.02 252	1.64 488	0.71 293	1.63 374	1.02 444	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.20 227	0.22 321

xyz-stereo-finetune	0.48 153	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 333	0.42 229	0.80 112	0.80 208	0.61 166	0.62 130	0.54 151	0.43 126	1.70 389	0.58 316	0.15 49	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.15 116

LG-Stereo	0.34 54	0.25 128	0.78 312	0.47 141	0.26 77	0.37 34	0.30 89	0.71 78	0.52 105	0.36 48	0.57 119	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.12 14

AIO-test1	0.56 222	0.25 128	0.55 142	0.64 417	0.78 520	0.80 333	0.36 152	1.18 271	1.34 465	0.57 152	0.88 204	0.61 186	0.50 187	1.12 251	0.35 134	0.17 118	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.18 144	0.23 341

SMoEStereo_RVC	0.39 84	0.25 128	0.50 100	0.45 116	0.30 172	0.61 208	0.36 152	0.72 79	0.45 67	0.46 104	0.43 59	0.42 83	0.35 81	1.39 325	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.15 132	0.16 77	0.15 116

AIO-Stereo	0.37 73	0.25 128	0.51 107	0.47 141	0.23 30	0.45 78	0.39 196	1.07 235	0.52 105	0.41 74	0.48 79	0.52 140	0.25 18	0.72 119	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 128	0.58 164	0.44 102	0.34 259	0.30 16	0.30 89	0.72 79	0.50 89	0.37 55	0.36 35	0.58 173	0.49 181	0.52 42	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.14 78

MIF-Stereo (partial)	0.45 132	0.25 128	0.70 237	0.50 201	0.52 423	0.35 27	0.26 61	0.91 151	0.59 130	0.45 99	0.71 160	0.51 132	0.51 193	1.11 247	0.45 236	0.20 249	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.24 336	0.18 209

CASnet	0.41 101	0.25 128	0.48 84	0.50 201	0.20 6	0.50 124	0.36 152	0.81 117	0.80 208	0.83 215	0.68 148	0.48 113	0.31 51	0.54 48	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 404	0.22 354	0.23 321	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 198	0.25 128	0.64 195	0.47 141	0.30 172	0.97 398	0.27 68	1.24 298	0.81 211	0.96 247	1.12 302	1.28 415	0.48 171	0.71 115	0.36 145	0.17 118	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.16 151

GLC_STEREO	0.39 84	0.25 128	0.41 35	0.54 288	0.23 30	0.48 98	0.30 89	0.73 82	0.58 121	0.52 142	0.73 166	0.51 132	0.31 51	0.64 90	0.42 209	0.17 118	0.20 383	0.23 310	0.19 246	0.21 271	0.17 183

RAFT-345	0.84 395	0.25 128	0.66 209	0.50 201	0.27 103	0.54 162	0.42 229	0.83 127	1.11 337	1.32 427	2.34 545	0.86 274	0.54 210	5.72 554	0.47 257	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.17 200	0.17 109	0.16 151

cross-raft	0.54 198	0.25 128	0.61 179	0.52 254	0.29 148	0.68 261	0.37 174	1.46 346	0.76 195	1.01 267	1.06 269	1.28 415	0.46 147	0.71 115	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.14 78

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 128	0.59 171	0.54 288	0.34 259	0.72 283	0.99 514	1.01 200	0.87 227	1.36 444	1.78 504	1.12 374	0.81 334	2.09 435	0.46 250	0.18 161	0.12 64	0.25 369	0.25 404	0.20 227	0.85 566

raftrobust	0.52 171	0.25 128	0.56 148	0.65 431	0.52 423	0.49 110	0.34 128	0.98 188	0.91 243	1.30 413	0.87 202	0.63 194	0.81 334	0.78 139	0.41 198	0.19 208	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.16 151

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 198	0.25 128	0.68 218	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 128	1.04 212	1.09 328	1.32 427	1.60 472	0.80 245	0.68 280	0.67 105	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 200	0.17 109	0.13 44

AFF-stereo	0.58 237	0.25 128	0.64 195	0.46 127	0.29 148	0.34 24	0.38 181	1.15 262	1.14 356	1.17 349	1.60 472	1.10 369	0.71 293	0.97 208	0.43 219	0.13 23	0.11 32	0.19 160	0.19 246	0.17 109	0.14 78

WQFJX1	0.57 230	0.26 154	0.54 131	0.48 169	0.72 497	0.68 261	0.47 297	2.46 571	0.71 177	0.54 147	0.50 90	0.53 146	0.51 193	1.36 314	0.60 327	0.18 161	0.20 383	0.20 202	0.16 174	0.20 227	0.20 283

Replicate-Monster	0.41 101	0.26 154	2.03 540	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 37	0.67 67	0.48 81	0.42 81	0.27 15	0.31 45	0.30 44	0.98 209	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 413

FlowAnything_test	0.39 84	0.26 154	0.61 179	0.59 362	0.33 241	0.62 217	0.36 152	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.36 35	0.45 96	0.37 95	0.53 45	0.48 262	0.24 356	0.18 345	0.28 419	0.33 500	0.21 271	0.19 250

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.32 28	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

SCV_C0	0.43 111	0.26 154	0.65 202	0.43 77	0.29 148	0.47 91	0.31 96	1.34 315	0.73 183	0.38 63	0.49 87	0.54 151	0.29 36	1.24 280	0.30 63	0.17 118	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.20 227	0.15 116

SCV	0.46 140	0.26 154	0.55 142	0.47 141	0.25 67	0.39 41	0.38 181	1.98 502	0.60 131	0.35 43	0.48 79	0.55 156	0.36 90	1.28 289	0.32 90	0.24 356	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.14 78

H2IRNET	0.56 222	0.26 154	0.66 209	0.47 141	0.35 263	0.41 50	0.26 61	0.92 154	1.17 380	0.61 166	1.28 370	1.08 357	0.86 362	0.99 214	0.63 338	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.25 404	0.21 271	0.18 209

MGS-Stereo	0.42 105	0.26 154	0.58 164	0.44 102	0.28 128	0.50 124	0.34 128	0.57 28	0.83 217	0.46 104	1.31 380	0.52 140	0.33 63	0.65 100	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 154	0.57 158	0.51 233	0.26 77	0.69 268	0.28 74	1.18 271	0.64 142	0.91 235	1.32 387	0.82 254	0.33 63	1.92 417	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.16 151

LoS_RVC	0.42 105	0.26 154	0.40 29	0.44 102	0.82 532	0.51 141	0.44 262	0.64 51	0.41 55	0.44 91	0.78 179	0.44 88	0.47 157	0.56 58	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 565

DCRE	0.82 384	0.26 154	0.70 237	0.58 349	0.44 361	0.54 162	0.48 309	0.95 175	0.78 203	0.78 200	7.33 600	0.86 274	0.52 199	0.76 131	0.41 198	0.16 72	0.16 292	0.19 160	0.17 200	0.18 144	0.17 183

DCANet-4	0.54 198	0.26 154	1.07 430	0.42 68	0.24 46	0.48 98	0.36 152	0.99 190	1.30 450	1.10 298	1.02 252	0.56 165	0.75 302	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

tt	6.58 604	0.26 154	6.10 588	3.77 610	2.16 586	11.55 611	19.63 620	13.33 619	5.74 604	2.96 581	2.65 557	4.97 594	6.33 608	3.81 511	7.24 590	9.15 621	11.32 625	5.89 621	6.24 620	6.03 614	2.55 603

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 154	0.88 356	0.55 312	0.51 411	0.71 280	0.44 262	0.80 112	0.97 268	0.97 250	1.84 511	1.18 387	0.68 280	1.47 344	0.36 145	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.20 227	0.14 78

GMOStereo	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

error version	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

test-v	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

HHNet	0.62 256	0.26 154	0.63 188	0.43 77	0.45 368	0.50 124	0.58 393	1.07 235	1.01 288	1.25 390	2.23 540	0.70 218	0.61 254	1.07 236	0.47 257	0.20 249	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.30 432

FTStereo	0.91 417	0.26 154	0.56 148	0.54 288	0.33 241	0.66 250	1.87 579	1.00 194	0.75 186	1.75 523	4.15 578	1.04 349	1.65 533	1.57 363	0.46 250	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.21 325	0.18 144	0.63 548

ASMatch	0.88 409	0.26 154	0.69 231	0.51 233	0.35 263	0.48 98	0.37 174	1.12 255	0.92 249	1.10 298	3.28 568	0.96 322	0.98 421	4.90 533	0.49 270	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.19 246	0.19 188	0.27 401

PFNet	0.91 417	0.26 154	1.10 440	0.63 408	0.32 220	0.64 225	0.56 378	1.17 266	0.99 280	1.47 475	1.08 278	0.98 326	0.69 283	6.62 571	0.54 301	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.19 246	0.20 227	0.17 183

GrayStereo	0.82 384	0.26 154	0.58 164	0.63 408	0.37 291	0.76 304	1.86 578	1.11 252	0.87 227	1.99 546	1.89 518	1.08 357	1.82 549	1.39 325	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.21 325	0.18 144	0.39 485

test-2	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

test-1	0.52 171	0.26 154	1.04 420	0.56 326	0.32 220	0.61 208	0.38 181	1.10 246	0.91 243	0.78 200	1.01 244	0.77 235	0.52 199	0.60 79	0.42 209	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.23 341

iRaftStereo_RVC	0.47 147	0.26 154	0.64 195	0.50 201	0.29 148	0.53 154	0.33 116	1.05 220	0.77 199	0.84 218	1.00 238	0.55 156	0.37 95	0.81 152	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.19 188	0.15 116

raft+_RVC	0.53 182	0.26 154	0.54 131	0.60 374	0.47 386	0.54 162	0.54 352	1.27 302	0.99 280	0.76 192	1.03 262	0.70 218	0.56 223	0.93 193	0.47 257	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.18 221	0.18 144	0.15 116

XX-Stereo	0.63 263	0.26 154	1.90 536	0.81 516	0.67 484	0.43 67	0.23 37	1.03 206	0.58 121	0.65 174	1.56 463	1.41 440	0.39 104	1.28 289	0.35 134	0.20 249	0.14 191	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.14 78

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.11 252	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.71 115	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

WQFJX	0.51 169	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.87 543	0.75 297	0.39 196	1.29 307	0.77 199	0.53 143	0.52 97	0.55 156	0.55 217	0.95 199	0.60 327	0.17 118	0.19 363	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.18 209

NLMM1	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.47 141	0.74 505	0.68 261	0.43 248	1.83 460	1.04 300	0.59 162	0.62 130	0.51 132	0.47 157	1.33 303	0.57 312	0.18 161	0.21 407	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.15 116

NLMM	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.12 255	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.72 119	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 185	0.57 158	0.40 50	0.24 46	1.09 426	0.32 106	0.79 104	0.53 111	0.65 174	1.07 273	0.58 173	0.80 330	2.47 471	0.80 398	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.16 77	0.17 183

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 185	0.74 283	0.49 189	0.40 328	0.90 369	0.81 472	1.53 371	1.14 356	1.28 399	1.27 364	1.52 466	0.72 296	1.62 372	0.94 428	0.19 208	0.14 191	0.16 65	0.15 132	0.18 144	0.19 250

mms	0.40 93	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.32 220	0.43 67	0.46 289	0.70 74	0.46 74	0.35 43	0.58 122	0.44 88	0.30 44	1.36 314	0.33 107	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.19 188	0.15 116

fffy	0.42 105	0.27 185	0.57 158	0.46 127	0.29 148	0.48 98	0.35 136	0.91 151	0.55 115	0.40 73	0.58 122	0.55 156	0.41 112	1.26 284	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.14 78

UGAM	1.14 480	0.27 185	0.95 383	0.53 273	0.42 341	0.70 275	0.72 446	0.95 175	1.32 458	0.98 254	1.48 443	1.78 508	0.87 367	9.65 610	0.87 416	0.21 283	0.18 345	0.30 443	0.24 390	0.19 188	0.16 151

testlalala2	0.58 237	0.27 185	0.68 218	1.72 581	1.27 576	0.68 261	0.42 229	0.93 163	0.70 172	0.90 230	0.93 215	0.76 232	0.34 73	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.17 183

AE-Stereo	0.49 161	0.27 185	0.67 214	0.60 374	0.39 317	0.67 254	0.46 289	1.18 271	1.09 328	0.47 109	0.75 172	0.69 214	0.47 157	0.59 67	0.40 187	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.19 188	0.15 116

ff7	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

ffff	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

11t	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

plain	0.46 140	0.27 185	1.01 405	0.50 201	0.40 328	0.35 27	0.37 174	0.87 135	0.56 117	0.43 87	0.76 174	0.42 83	0.40 109	1.13 253	0.45 236	0.21 283	0.15 252	0.24 330	0.19 246	0.24 336	0.16 151

anonymousdsp2	0.53 182	0.27 185	0.74 283	0.48 169	0.29 148	0.76 304	0.47 297	1.61 392	0.82 216	0.77 197	0.77 177	0.75 228	0.47 157	1.03 223	0.40 187	0.18 161	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.19 188	0.18 209

anonymousdsp	0.43 111	0.27 185	0.53 123	0.44 102	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.89 144	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.33 303	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

anonymousa	0.72 318	0.27 185	0.75 287	0.47 141	0.63 472	1.43 487	0.45 282	1.24 298	0.89 234	1.28 399	1.75 501	1.62 480	1.13 466	0.69 107	0.59 319	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.25 404	0.20 227	0.18 209

riskmin	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.43 77	0.31 198	0.83 350	0.42 229	1.14 260	1.04 300	0.73 190	0.75 172	1.11 373	1.01 433	0.81 152	0.51 281	0.20 249	0.14 191	0.24 330	0.15 132	0.24 336	0.25 367

ccc-4	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

IGEV-Stereo	0.43 111	0.27 185	0.54 131	0.45 116	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.90 150	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.32 299	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 305	0.27 185	0.97 391	0.51 233	0.43 352	0.79 323	0.33 116	1.21 284	1.06 309	1.30 413	1.10 289	0.52 140	0.55 217	3.16 498	0.63 338	0.16 72	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

IPLGR	0.58 237	0.27 185	1.14 450	0.48 169	0.28 128	0.65 241	0.33 116	1.22 292	1.13 353	1.18 354	1.05 267	0.69 214	0.66 278	0.96 200	0.52 288	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.18 209

PSM-AAD	0.79 370	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.28 128	0.77 312	1.24 542	0.99 190	0.91 243	1.66 516	1.57 467	0.81 249	2.19 568	1.65 377	0.44 222	0.19 208	0.14 191	0.38 505	0.32 490	0.21 271	0.70 557

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 185	0.69 231	0.49 189	0.28 128	0.95 388	1.34 551	1.03 206	0.97 268	1.34 439	1.90 519	1.17 384	1.58 526	6.44 568	0.78 388	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.22 354	0.19 188	0.20 283

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.32 220	0.59 194	0.97 509	0.89 144	0.88 231	1.45 472	2.46 552	0.91 294	1.41 508	1.58 365	0.44 222	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.20 227	0.92 568

NLCSM	0.52 171	0.28 211	0.55 142	0.52 254	0.74 505	0.72 283	0.46 289	0.96 182	0.65 157	0.63 170	0.51 94	0.48 113	0.61 254	1.32 299	0.70 359	0.19 208	0.20 383	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.20 283

coex_refinement	0.80 373	0.28 211	0.73 267	0.70 472	0.51 411	0.95 388	0.60 406	1.78 442	1.23 415	1.36 444	1.37 405	1.82 512	0.81 334	1.32 299	1.13 463	0.26 406	0.17 322	0.19 160	0.20 280	0.24 336	0.25 367

S2M2_L	0.34 54	0.28 211	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 79	0.47 107	0.34 73	0.38 5	0.32 90	0.25 383	0.22 428	0.20 202	0.22 354	0.25 349	0.22 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 230	0.28 211	0.63 188	0.61 388	0.58 451	0.79 323	0.51 327	1.18 271	1.40 496	0.63 170	1.15 319	0.51 132	0.43 126	1.09 241	0.35 134	0.21 283	0.17 322	0.26 388	0.30 475	0.20 227	0.19 250

ours_stereo	0.39 84	0.28 211	0.51 107	0.46 127	0.30 172	0.40 44	0.44 262	0.73 82	0.56 117	0.35 43	0.56 116	0.46 100	0.33 63	1.11 247	0.32 90	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.15 132	0.19 188	0.14 78

PAM_32	0.77 358	0.28 211	1.03 416	0.52 254	0.30 172	1.32 467	0.35 136	1.97 500	0.65 157	1.02 271	1.06 269	3.05 570	1.49 520	0.96 200	0.36 145	0.19 208	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.19 188	0.19 250

gcap-zeroshot	0.53 182	0.28 211	0.89 362	0.49 189	0.28 128	0.76 304	0.37 174	1.34 315	0.73 183	0.89 228	0.67 145	1.35 431	0.51 193	0.79 143	0.33 107	0.18 161	0.15 252	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

MyStereo06	0.61 252	0.28 211	0.95 383	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.78 442	0.67 162	1.03 275	1.12 302	1.13 379	0.56 223	0.78 139	0.41 198	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

MyStereo05	0.66 290	0.28 211	1.07 430	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.34 315	1.41 501	1.15 330	0.91 210	0.77 235	0.80 330	1.41 333	0.63 338	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

11t1	0.52 171	0.28 211	0.68 218	0.51 233	0.28 128	0.83 350	0.39 196	1.22 292	0.63 137	0.84 218	0.74 170	0.68 209	0.68 280	0.91 184	0.57 312	0.21 283	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.20 227	0.21 303

IGEVStereo-DCA	0.46 140	0.28 211	0.56 148	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.18 209

rrr	0.46 140	0.28 211	0.73 267	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.38 181	0.76 92	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151

testlalala	0.45 132	0.28 211	0.59 171	0.42 68	0.39 317	0.71 280	0.39 196	1.08 241	0.45 67	1.24 384	0.80 190	0.61 186	0.36 90	0.54 48	0.33 107	0.20 249	0.13 136	0.18 134	0.12 51	0.15 52	0.15 116

GCAP-Stereo	0.40 93	0.28 211	0.68 218	0.47 141	0.25 67	0.53 154	0.32 106	0.82 122	0.58 121	0.65 174	0.69 153	0.58 173	0.42 118	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 191	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.14 78

Selective-RAFT	0.52 171	0.28 211	0.79 315	0.55 312	0.27 103	0.91 373	0.33 116	0.80 112	0.88 231	0.58 154	0.63 133	0.81 249	0.77 313	1.29 293	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.17 183

ProNet	0.43 111	0.28 211	0.58 164	0.43 77	0.30 172	0.56 179	0.52 338	1.00 194	0.58 121	0.44 91	0.49 87	0.43 86	0.43 126	1.28 289	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

TestStereo1	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

DisPM	0.66 290	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.35 263	0.62 217	0.45 282	1.02 201	0.99 280	1.56 499	1.10 289	0.80 245	0.59 242	2.37 461	0.41 198	0.23 339	0.14 191	0.23 310	0.21 325	0.20 227	0.25 367

SA-5K	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

MIPNet	0.56 222	0.28 211	0.94 379	0.49 189	0.33 241	0.66 250	0.38 181	1.35 318	1.08 320	1.06 280	0.92 212	0.60 182	0.79 324	0.73 124	0.52 288	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

PFNet+	0.59 243	0.28 211	0.77 304	0.53 273	0.30 172	0.59 194	0.31 96	0.92 154	1.14 356	1.33 435	1.10 289	0.79 243	0.57 232	1.31 295	0.49 270	0.25 383	0.17 322	0.28 419	0.26 422	0.21 271	0.25 367

LCNet	0.72 318	0.28 211	0.52 116	0.55 312	0.31 198	0.69 268	0.54 352	1.00 194	0.88 231	1.19 358	1.34 396	0.97 324	1.34 503	2.56 474	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.27 375	0.73 560

AAGNet	1.83 545	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.32 220	0.67 254	0.51 327	0.96 182	0.98 273	1.47 475	1.20 340	1.00 333	1.18 474	2.83 484	22.77 624	0.22 312	0.13 136	0.22 272	0.19 246	0.23 321	0.15 116

STrans-v2	1.04 459	0.28 211	0.96 389	0.49 189	0.32 220	0.68 261	0.79 463	2.47 572	1.12 341	1.12 306	1.46 437	1.40 438	1.46 515	6.70 576	0.43 219	0.18 161	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.18 209

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 211	0.89 362	0.52 254	0.31 198	0.66 250	0.54 352	1.75 428	1.12 341	1.09 290	1.44 428	1.37 436	1.01 433	6.70 576	0.42 209	0.19 208	0.12 64	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.19 250

KYRaft	0.75 350	0.28 211	0.62 185	0.56 326	0.29 148	0.67 254	0.86 483	0.94 170	0.84 221	1.62 511	2.21 539	1.16 383	1.02 438	1.57 363	0.40 187	0.20 249	0.13 136	0.22 272	0.28 454	0.20 227	1.02 572

SST-Stereo	0.83 390	0.28 211	0.72 255	0.59 362	0.31 198	0.72 283	0.26 61	1.09 243	0.86 223	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.87 367	5.73 555	0.45 236	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.23 321	0.18 209

RAFT_R40	0.83 390	0.28 211	0.73 267	0.59 362	0.31 198	0.69 268	0.44 262	1.10 246	0.95 256	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.85 354	5.53 549	0.46 250	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.20 280	0.23 321	0.18 209

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 211	0.76 297	0.63 408	0.31 198	0.65 241	1.02 519	1.22 292	0.94 254	1.22 371	1.04 265	1.01 340	0.98 421	5.82 557	0.53 295	0.22 312	0.12 64	0.25 369	0.20 280	0.20 227	0.19 250

test_xeample3	0.42 105	0.28 211	0.69 231	0.43 77	0.33 241	0.56 179	0.38 181	0.79 104	0.45 67	0.53 143	0.46 72	0.44 88	0.44 136	1.38 320	0.31 84	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.17 109	0.16 151

xxxx	1.51 520	0.28 211	0.68 218	0.54 288	0.28 128	1.16 440	0.44 262	2.19 545	1.29 444	1.09 290	1.36 403	1.22 393	0.85 354	1.79 405	15.70 616	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.20 280	0.22 295	0.23 341

test_xeample	1.45 516	0.28 211	0.65 202	0.51 233	0.28 128	0.94 385	0.59 402	2.14 531	1.29 444	1.24 384	1.51 450	0.88 282	0.86 362	1.46 340	15.10 613	0.22 312	0.20 383	0.22 272	0.20 280	0.22 295	0.22 321

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 211	0.69 231	0.53 273	0.27 103	0.60 202	0.40 209	2.28 555	0.64 142	0.71 184	3.18 567	0.57 168	0.43 126	1.06 232	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.17 200	0.17 109	0.17 183

SFCPSM	0.70 309	0.28 211	1.02 412	0.51 233	0.38 307	1.37 474	0.66 426	2.00 505	1.03 295	1.17 349	1.21 342	0.82 254	0.78 320	1.03 223	0.53 295	0.21 283	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.21 271	0.19 250

FENet	0.60 246	0.28 211	0.63 188	0.54 288	0.33 241	0.83 350	0.38 181	1.27 302	1.07 314	1.00 262	0.86 198	0.99 332	0.85 354	0.96 200	0.68 355	0.22 312	0.15 252	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.23 341

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 211	0.63 188	0.64 417	0.58 451	0.80 333	0.58 393	1.89 477	1.08 320	1.04 278	1.25 354	1.15 382	1.04 442	1.49 346	0.62 334	0.25 383	0.19 363	0.22 272	0.22 354	0.22 295	0.21 303

PAM	0.76 356	0.29 247	1.08 434	0.52 254	0.33 241	1.38 477	0.39 196	2.01 509	0.67 162	1.06 280	0.96 222	2.89 569	1.43 510	0.86 171	0.35 134	0.19 208	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.20 283

model_zeroshot	0.48 153	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.36 274	0.69 268	0.37 174	1.12 255	0.62 134	0.85 223	0.84 195	0.66 204	0.37 95	0.73 124	0.34 124	0.20 249	0.16 292	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

test_sample2	0.62 256	0.29 247	0.74 283	0.50 201	0.28 128	0.80 333	0.61 409	1.61 392	1.00 285	0.88 227	0.99 234	0.94 307	0.83 347	1.16 260	0.51 281	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.22 321

test_sample1	0.61 252	0.29 247	0.75 287	0.50 201	0.31 198	0.76 304	0.48 309	1.59 385	0.84 221	0.90 230	0.94 218	0.88 282	0.95 404	1.16 260	0.67 351	0.22 312	0.18 345	0.20 202	0.19 246	0.21 271	0.21 303

MyStereo8	0.65 283	0.29 247	1.00 401	0.58 349	0.49 391	0.91 373	0.35 136	1.18 271	1.31 454	1.16 340	1.27 364	0.90 291	0.64 269	0.72 119	0.95 432	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.18 221	0.22 295	0.26 391

MyStereo07	0.48 153	0.29 247	0.50 100	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.05 220	0.51 98	0.48 117	0.53 103	0.43 86	0.55 217	1.30 294	0.34 124	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

MyStereo04	0.67 299	0.29 247	1.07 430	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.50 356	1.40 496	0.91 235	0.91 210	0.74 225	0.86 362	1.52 351	0.62 334	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

CoDeX	0.73 336	0.29 247	0.93 375	0.54 288	0.36 274	1.14 432	0.61 409	2.34 561	1.17 380	1.16 340	1.25 354	0.91 294	0.87 367	1.33 303	0.64 342	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.18 209

1111x	1.70 538	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.27 103	1.01 407	0.68 434	2.22 549	1.28 440	1.13 321	1.40 416	1.21 391	1.10 458	5.53 549	15.20 614	0.22 312	0.21 407	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.22 321

knoymous	0.51 169	0.29 247	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 171	0.55 370	1.02 201	0.77 199	0.98 254	0.85 197	0.94 307	0.56 223	0.85 167	0.45 236	0.20 249	0.14 191	0.26 388	0.14 113	0.23 321	0.23 341

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 247	0.60 175	0.66 438	0.37 291	0.42 58	0.55 370	1.27 302	1.03 295	0.70 182	1.22 344	0.60 182	0.70 288	1.64 376	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.22 354	0.21 271	0.18 209

Sa-1000	0.72 318	0.29 247	0.76 297	0.59 362	0.30 172	0.73 288	0.37 174	1.62 396	1.33 462	1.28 399	2.04 531	0.86 274	0.75 302	1.84 409	0.38 168	0.19 208	0.14 191	0.25 369	0.23 377	0.20 227	0.16 151

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 247	0.91 369	0.53 273	0.43 352	0.49 110	0.68 434	0.99 190	0.87 227	0.79 203	1.34 396	1.46 452	0.91 382	5.11 536	1.11 460	0.17 118	0.14 191	0.22 272	0.18 221	0.20 227	0.20 283

NRIStereo	0.60 246	0.29 247	0.69 231	0.53 273	0.28 128	0.63 221	0.33 116	1.08 241	0.87 227	1.14 324	0.87 202	0.91 294	0.59 242	2.24 450	0.49 270	0.20 249	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.21 271	0.17 183

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 247	0.70 237	0.61 388	0.31 198	0.63 221	0.43 248	1.17 266	0.99 280	1.53 489	1.08 278	0.95 316	0.55 217	1.35 309	0.51 281	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.21 271	0.23 341

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 247	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.59 194	0.33 116	1.03 206	0.70 172	1.16 340	0.93 215	0.83 261	0.94 399	0.96 200	0.54 301	0.21 283	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.24 336	0.24 355

rafts_anoy	0.52 171	0.29 247	0.59 171	0.59 362	0.50 398	0.53 154	0.40 209	1.11 252	1.03 295	0.84 218	0.83 193	0.68 209	0.54 210	0.72 119	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.26 422	0.21 271	0.18 209

222	1.61 530	0.29 247	0.67 214	0.56 326	0.29 148	1.06 418	0.42 229	2.17 542	1.31 454	1.31 423	1.52 451	0.92 302	0.94 399	1.76 402	17.65 617	0.24 356	0.20 383	0.21 239	0.19 246	0.22 295	0.23 341

ac_64	0.82 384	0.29 247	0.81 321	0.71 480	0.60 462	1.05 415	0.54 352	1.99 504	0.92 249	1.18 354	1.06 269	1.99 532	1.08 454	1.94 421	0.97 437	0.27 422	0.22 428	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.19 250

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 247	0.53 123	0.53 273	0.30 172	1.15 438	0.55 370	3.57 590	1.28 440	1.53 489	1.74 498	1.68 494	0.93 394	1.49 346	0.77 386	0.22 312	0.17 322	0.19 160	0.18 221	0.20 227	0.19 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.49 161	0.30 267	0.87 348	0.48 169	0.36 274	0.45 78	0.22 26	1.58 383	0.49 84	1.00 262	1.09 283	0.74 225	0.41 112	0.55 55	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 239	0.20 280	0.17 109	0.15 116

IGEV-FE	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.94 307	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

UGAM-zero	1.00 444	0.30 267	0.93 375	0.47 141	0.30 172	0.57 184	0.25 50	2.25 552	0.63 137	1.01 267	1.10 289	2.73 565	1.85 550	6.26 563	0.40 187	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.17 183

DispNO	0.93 422	0.30 267	1.34 481	0.55 312	0.55 436	0.89 366	0.49 319	1.48 350	1.21 406	1.17 349	1.27 364	1.19 388	0.90 379	5.23 539	0.74 372	0.22 312	0.17 322	0.24 330	0.21 325	0.19 188	0.20 283

SMFormer	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.24 355

tta	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.18 144	0.18 209

qqq1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

fff1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

IGEV_Zeroshot_test	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.95 316	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

EKT-Stereo	0.53 182	0.30 267	0.73 267	0.58 349	0.60 462	0.51 141	0.48 309	0.94 170	0.90 238	0.71 184	0.88 204	0.77 235	0.43 126	1.07 236	0.40 187	0.22 312	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.22 321

HH	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

HanStereo	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

raft_robust	0.68 303	0.30 267	0.64 195	0.52 254	0.26 77	0.54 162	0.35 136	1.33 310	1.24 421	1.16 340	1.07 273	0.60 182	0.54 210	3.58 510	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.16 151

test_5	0.65 283	0.30 267	0.75 287	0.67 450	0.50 398	0.92 380	0.52 338	1.39 328	1.12 341	0.76 192	1.11 295	1.00 333	0.90 379	1.53 355	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.23 310	0.22 354	0.21 271	0.19 250

SA	0.66 290	0.30 267	0.82 324	0.61 388	0.30 172	0.58 187	0.38 181	1.44 341	1.30 450	0.96 247	1.36 403	0.66 204	0.95 404	1.85 412	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.25 369	0.23 377	0.21 271	0.17 183

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209
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	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.02 252	0.82 254	0.57 232	5.40 547	0.48 262	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

OCTAStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.82 254	0.57 232	5.35 541	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

PSM-adaLoss	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.41 225	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.82 254	0.61 254	1.06 232	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

ROB_FTStereo_v2	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.42 229	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.12 251	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

ROB_FTStereo	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.25 50	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.95 219	0.82 254	0.61 254	1.15 256	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

HUI-Stereo	0.52 171	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.30 89	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	0.79 143	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

RE-Stereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

TVStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

iGMRVC	0.56 222	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.38 181	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.52 351	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

iRAFT	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

CRE-IMP	0.55 213	0.30 267	0.74 283	0.52 254	0.29 148	0.79 323	0.25 50	1.04 212	0.72 179	1.09 290	0.95 219	0.81 249	0.57 232	1.10 244	0.50 276	0.21 283	0.14 191	0.23 310	0.19 246	0.28 394	0.22 321

RAFT	0.64 275	0.30 267	0.73 267	0.59 362	0.33 241	0.68 261	0.58 393	1.04 212	0.76 195	1.08 284	1.19 336	1.65 491	0.93 394	1.06 232	0.56 309	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.24 390	0.22 295	0.17 183

RAFT-IKP	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.59 194	0.36 152	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.61 254	1.22 273	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

RALCasStereoNet	0.54 198	0.30 267	0.66 209	0.59 362	0.51 411	0.61 208	0.52 338	0.94 170	0.93 251	0.70 182	1.01 244	0.78 239	0.44 136	1.33 303	0.47 257	0.20 249	0.16 292	0.18 134	0.16 174	0.20 227	0.19 250

cf-r	0.73 336	0.30 267	0.77 304	0.55 312	0.63 472	0.78 317	0.48 309	1.79 448	1.15 368	1.13 321	1.26 361	1.43 442	0.87 367	1.40 331	0.85 413	0.25 383	0.18 345	0.22 272	0.23 377	0.19 188	0.19 250

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 267	0.61 179	0.63 408	0.42 341	0.73 288	0.56 378	1.92 487	1.10 335	1.09 290	1.37 405	1.22 393	0.98 421	1.28 289	0.72 368	0.27 422	0.19 363	0.27 404	0.29 466	0.24 336	0.24 355

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 267	0.83 329	0.48 169	0.36 274	0.95 388	0.33 116	2.37 564	0.67 162	1.25 390	1.00 238	0.68 209	0.51 193	0.91 184	0.61 331	0.18 161	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.19 188	0.19 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 475	0.30 267	0.91 369	0.66 438	0.77 518	0.97 398	0.57 389	1.37 321	1.35 474	1.02 271	1.34 396	2.11 541	1.43 510	7.09 583	1.39 497	0.19 208	0.17 322	0.17 96	0.19 246	0.18 144	0.16 151

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 267	0.99 395	0.57 343	0.36 274	0.83 350	0.36 152	2.33 558	1.58 524	1.27 397	1.30 374	1.25 404	0.84 351	1.65 377	0.79 394	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.27 401

GCAP-BAT	0.49 161	0.31 302	0.64 195	0.41 60	0.46 380	0.70 275	0.35 136	0.77 95	0.64 142	0.86 225	1.00 238	0.77 235	0.37 95	1.18 266	0.36 145	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.13 83	0.17 109	0.15 116

CAS++	0.47 147	0.31 302	0.56 148	0.47 141	0.32 220	0.42 58	0.28 74	1.76 434	0.72 179	0.71 184	0.72 164	0.37 70	0.28 32	0.69 107	0.33 107	0.27 422	0.22 428	0.26 388	0.21 325	0.29 405	0.19 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

xx1	0.67 299	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.95 316	0.77 313	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

1test111	0.54 198	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	0.88 176	0.59 319	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

cc1	0.64 275	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.19 188	0.19 250

x	0.54 198	0.31 302	0.61 179	0.47 141	0.30 172	0.67 254	0.47 297	1.53 371	0.79 207	0.81 209	0.83 193	0.78 239	0.70 288	0.70 111	0.62 334	0.21 283	0.19 363	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.20 283

IER	0.70 309	0.31 302	1.02 412	0.48 169	0.52 423	1.34 471	0.51 327	1.17 266	0.99 280	1.23 377	1.34 396	1.12 374	1.11 459	0.99 214	0.71 365	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.21 325	0.20 227	0.19 250

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 302	1.00 401	0.47 141	0.34 259	0.73 288	0.30 89	2.96 581	0.70 172	1.15 330	1.14 311	0.76 232	0.65 275	1.11 247	0.38 168	0.17 118	0.13 136	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.18 209

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 302	0.79 315	0.56 326	0.41 336	0.60 202	0.58 393	1.41 332	1.26 429	1.08 284	1.13 307	0.91 294	0.60 245	1.04 229	0.78 388	0.27 422	0.18 345	0.18 134	0.18 221	0.25 349	0.29 419

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 302	0.72 255	0.88 543	0.33 241	0.61 208	0.26 61	1.19 281	1.03 295	1.69 519	1.37 405	1.46 452	0.75 302	6.96 581	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.23 310	0.18 221	0.20 227	0.14 78

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

KMStereo	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

CroCo-Stereo	0.40 93	0.31 302	0.73 267	0.58 349	0.27 103	0.26 6	0.33 116	0.95 175	0.81 211	0.42 81	0.47 74	0.65 200	0.47 157	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.19 188	0.16 151
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	0.63 263	0.31 302	0.54 131	0.54 288	0.36 274	0.80 333	0.46 289	1.37 321	1.07 314	0.93 238	1.30 374	1.08 357	0.85 354	0.80 146	0.94 428	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.18 209

acv_ft	0.75 350	0.31 302	0.95 383	0.70 472	0.86 541	1.24 455	0.53 346	1.44 341	1.07 314	1.24 384	1.30 374	1.08 357	0.92 385	0.80 146	1.34 488	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.21 271	0.18 209

DStereoRT	1.36 505	0.32 318	1.41 489	0.67 450	0.50 398	2.07 544	0.60 406	1.44 341	0.91 243	1.37 447	1.44 428	0.73 224	1.30 498	6.39 567	0.90 423	0.23 339	0.17 322	4.29 616	1.94 606	0.24 336	0.20 283

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 318	0.95 383	0.60 374	0.42 341	0.78 317	0.69 438	1.50 356	1.09 328	1.33 435	1.14 311	1.45 449	0.72 296	2.45 466	1.10 457	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.21 325	0.20 227	0.26 391

HI	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

CoSv	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

rvit_stereo_0080	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

test_sample3	0.68 303	0.32 318	0.88 356	0.52 254	0.30 172	0.97 398	0.52 338	1.86 468	1.15 368	1.08 284	1.11 295	0.88 282	0.71 293	1.17 264	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.25 369	0.25 404	0.25 349	0.25 367

tt1	0.62 256	0.32 318	0.51 107	0.54 288	0.26 77	1.16 440	0.48 309	0.95 175	2.47 571	0.57 152	0.77 177	0.49 122	0.81 334	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.15 132	0.19 188	0.20 283

whm_eth	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 318	0.88 356	0.49 189	0.37 291	0.78 317	0.40 209	1.42 334	1.31 454	1.16 340	1.31 380	1.25 404	0.62 260	0.89 181	0.57 312	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.19 246	0.40 477	0.25 367

BUS	0.74 341	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	2.34 557	0.42 229	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.03 346	0.62 260	0.91 184	0.70 359	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	1.27 459	0.65 421	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

hknet	0.77 358	0.32 318	0.95 383	0.54 288	0.38 307	1.27 459	0.65 421	2.16 536	1.07 314	1.20 362	1.11 295	1.59 476	0.81 334	1.37 316	0.66 348	0.22 312	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

psmg	0.72 318	0.32 318	0.68 218	0.50 201	0.44 361	1.48 491	0.75 452	1.94 493	0.98 273	1.21 366	1.33 389	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.19 363	0.25 369	0.25 404	0.23 321	0.22 321

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 318	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.24 400	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.33 473	0.19 246	0.36 456	0.25 367

MMNet	0.84 395	0.32 318	1.09 437	0.60 374	0.59 459	1.85 529	0.49 319	1.51 363	1.27 435	1.37 447	1.15 319	1.26 408	1.18 474	1.67 382	1.22 473	0.19 208	0.18 345	0.23 310	0.22 354	0.25 349	0.21 303

delet	0.85 399	0.32 318	0.95 383	0.65 431	0.66 480	1.64 506	0.84 476	1.75 428	1.35 474	1.32 427	1.30 374	1.30 419	0.88 372	1.68 387	1.10 457	0.21 283	0.21 407	0.24 330	0.24 390	0.21 271	0.21 303

UPFNet	0.80 373	0.32 318	0.90 366	0.59 362	0.74 505	1.26 458	0.80 469	1.52 365	1.10 335	1.30 413	1.12 302	1.30 419	0.84 351	1.67 382	1.09 454	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.23 377	0.25 349	0.18 209

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 318	1.01 405	0.62 399	0.54 430	0.78 317	0.51 327	1.73 420	1.20 400	1.09 290	1.37 405	1.46 452	0.85 354	1.53 355	1.09 454	0.25 383	0.18 345	0.23 310	0.24 390	0.20 227	0.19 250

CFNet-ft	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

MSMDNet	0.66 290	0.32 318	0.87 348	0.49 189	0.37 291	0.79 323	0.40 209	1.43 340	1.31 454	1.15 330	1.31 380	1.24 400	0.63 265	0.88 176	0.57 312	0.21 283	0.16 292	0.26 388	0.19 246	0.39 473	0.24 355

CFNet_RVC	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

HSM	1.19 489	0.32 318	0.65 202	0.57 343	0.38 307	1.23 454	0.59 402	2.25 552	1.19 395	1.30 413	1.25 354	1.94 526	1.03 440	9.32 605	0.71 365	0.22 312	0.16 292	0.20 202	0.16 174	0.21 271	0.21 303

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 318	1.05 421	0.55 312	0.40 328	0.54 162	0.45 282	1.21 284	0.93 251	1.03 275	1.47 438	0.69 214	0.63 265	1.76 402	0.49 270	0.18 161	0.14 191	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.20 283

MultiAttention	4.51 595	0.33 341	0.82 324	0.73 492	0.45 368	30.98 627	4.50 611	2.18 544	1.40 496	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 288	38.42 630	1.36 492	0.22 312	0.15 252	0.29 430	0.30 475	0.47 508	0.43 502

ISRNet	0.80 373	0.33 341	1.07 430	0.81 516	0.66 480	0.60 202	0.34 128	1.19 281	1.13 353	1.59 506	1.53 452	1.35 431	0.77 313	1.27 287	0.94 428	0.39 507	0.34 514	0.43 523	0.38 520	0.34 446	0.49 521

rvit_stereo_0083	0.47 147	0.33 341	0.81 321	0.56 326	0.36 274	0.50 124	0.44 262	0.68 68	0.95 256	0.49 123	0.57 119	0.55 156	0.49 181	0.88 176	0.46 250	0.25 383	0.25 458	0.24 330	0.20 280	0.24 336	0.17 183

rvit_stereo_0081	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

rvit_stereo_0082	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

test_sample4	0.69 305	0.33 341	0.91 369	0.51 233	0.30 172	0.92 380	0.52 338	1.87 471	1.15 368	1.14 324	1.18 329	0.87 278	0.75 302	1.18 266	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.26 422	0.26 361	0.25 367

ffm	0.72 318	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

ff1	1.37 507	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

mmx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

xxx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 341	0.88 356	0.50 201	0.43 352	0.74 292	0.44 262	1.60 389	1.29 444	1.22 371	1.54 457	1.09 367	0.63 265	0.99 214	0.59 319	0.25 383	0.20 383	0.37 502	0.21 325	0.40 477	0.28 413

LL-Strereo2	0.52 171	0.33 341	0.69 231	0.52 254	0.37 291	0.70 275	0.30 89	1.13 259	0.67 162	0.94 243	0.78 179	0.91 294	0.42 118	1.05 231	0.42 209	0.17 118	0.16 292	0.29 430	0.25 404	0.21 271	0.16 151

CBFPSM	0.92 419	0.33 341	1.86 535	0.49 189	0.38 307	1.75 514	0.84 476	1.39 328	1.12 341	1.09 290	0.99 234	2.37 551	1.66 537	1.32 299	1.42 506	0.19 208	0.18 345	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.33 455

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

scenet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

ToySt	0.66 290	0.33 341	1.23 460	0.51 233	0.33 241	0.86 363	0.68 434	1.10 246	0.97 268	0.84 218	1.08 278	1.25 404	0.94 399	1.01 219	0.74 372	0.19 208	0.19 363	0.24 330	0.24 390	0.27 375	0.23 341

ssnet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

CIPLG	0.62 256	0.33 341	0.96 389	0.58 349	0.50 398	0.75 297	0.48 309	1.05 220	0.96 261	1.40 460	1.57 467	0.64 197	0.48 171	0.89 181	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

IPLGR_C	0.62 256	0.33 341	0.99 395	0.58 349	0.49 391	0.76 304	0.48 309	1.10 246	0.96 261	1.40 460	1.56 463	0.62 191	0.48 171	0.80 146	0.71 365	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

ACRE	0.61 252	0.33 341	1.01 405	0.58 349	0.49 391	0.75 297	0.47 297	1.06 233	0.95 256	1.37 447	1.55 459	0.62 191	0.46 147	0.83 157	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.21 303

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 341	0.72 255	0.90 547	0.31 198	0.49 110	0.36 152	1.16 264	1.06 309	1.58 505	1.12 302	1.46 452	0.69 283	6.94 579	0.49 270	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.18 221	0.20 227	0.14 78

ICVP	0.63 263	0.33 341	0.57 158	0.61 388	0.40 328	0.80 333	0.58 393	1.61 392	0.89 234	0.90 230	1.24 350	0.88 282	0.73 298	0.72 119	0.88 417	0.29 447	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.24 336	0.27 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 246	0.33 341	0.87 348	0.62 399	0.50 398	0.69 268	0.31 96	1.21 284	1.06 309	1.09 290	1.16 324	0.88 282	0.46 147	1.22 273	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.17 183

ccs_rob	0.66 290	0.33 341	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.23 398	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.35 491	0.20 280	0.37 460	0.25 367

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 365	0.82 324	0.62 399	0.65 477	0.81 342	0.41 225	1.44 341	1.07 314	0.86 225	1.14 311	0.61 186	0.69 283	0.80 146	0.53 295	0.28 436	0.19 363	0.47 533	0.21 325	0.35 449	0.25 367

rvit_stereo_0081_aga	0.44 124	0.34 365	0.73 267	0.51 233	0.41 336	0.50 124	0.40 209	0.81 117	0.57 119	0.58 154	0.56 116	0.53 146	0.43 126	0.66 102	0.40 187	0.26 406	0.21 407	0.22 272	0.20 280	0.26 361	0.18 209

test_sample6	0.71 316	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.82 344	0.58 393	1.79 448	1.15 368	1.14 324	1.33 389	0.91 294	0.79 324	1.31 295	0.74 372	0.27 422	0.21 407	0.27 404	0.29 466	0.28 394	0.27 401

test_sample5	0.69 305	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.11 304	1.25 354	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

DualNet	0.70 309	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.14 324	1.33 389	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

StereoVision	0.65 283	0.34 365	0.86 337	0.59 362	0.40 328	0.50 124	0.41 225	1.09 243	0.93 251	0.71 184	2.50 554	0.82 254	0.57 232	1.03 223	0.49 270	0.25 383	0.28 479	0.29 430	0.28 454	0.36 456	0.20 283

CASS	0.65 283	0.34 365	0.72 255	0.56 326	0.27 103	0.78 317	0.42 229	1.59 385	0.86 223	1.30 413	1.25 354	0.87 278	0.84 351	0.84 162	0.54 301	0.35 492	0.19 363	0.26 388	0.21 325	0.28 394	0.42 495
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 124	0.34 365	0.77 304	0.61 388	0.79 523	0.28 12	0.35 136	0.75 89	0.71 177	0.38 63	0.50 90	0.72 222	0.55 217	0.57 63	0.47 257	0.17 118	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.21 271	0.20 283

qqq	0.57 230	0.34 365	0.71 249	0.47 141	0.27 103	0.64 225	0.62 412	1.42 334	0.78 203	0.80 205	0.92 212	0.95 316	0.77 313	0.88 176	0.59 319	0.21 283	0.20 383	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

DAS	0.84 395	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.83 484	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

SepStereo	0.82 384	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.30 456	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

ADLNet2	0.88 409	0.34 365	1.17 454	0.77 506	0.64 475	1.12 430	0.76 455	1.74 425	1.24 421	1.21 366	1.65 485	1.71 498	1.05 446	1.67 382	1.17 469	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.22 354	0.26 361	0.29 419

GES	0.66 290	0.34 365	0.90 366	0.59 362	0.38 307	0.94 385	0.57 389	2.11 526	0.86 223	1.02 271	1.11 295	0.66 204	0.79 324	0.99 214	0.61 331	0.27 422	0.19 363	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.30 432

psm_up	0.77 358	0.34 365	0.70 237	0.66 438	0.58 451	1.05 415	0.92 497	1.52 365	1.12 341	1.26 394	1.16 324	1.31 423	1.23 485	1.20 270	0.81 400	0.25 383	0.29 490	0.31 449	0.27 433	0.27 375	0.25 367

UNet	0.83 390	0.34 365	1.31 473	0.58 349	0.74 505	1.58 500	0.49 319	1.41 332	1.04 300	1.21 366	1.08 278	1.54 468	1.12 462	1.65 377	1.09 454	0.23 339	0.17 322	0.25 369	0.20 280	0.25 349	0.22 321

DSFCA	0.93 422	0.34 365	1.06 425	0.52 254	0.65 477	1.55 498	0.93 501	1.49 352	1.19 395	1.56 499	1.15 319	1.50 461	0.96 411	3.07 493	1.02 444	0.30 452	0.26 464	0.25 369	0.25 404	0.28 394	0.24 355

DMCA	0.67 299	0.34 365	0.90 366	0.51 233	0.44 361	0.86 363	0.47 297	1.42 334	1.02 291	1.17 349	1.12 302	1.23 398	0.75 302	0.78 139	0.95 432	0.25 383	0.19 363	0.27 404	0.19 246	0.24 336	0.27 401

MLCV	0.72 318	0.34 365	1.10 440	0.51 233	0.23 30	0.91 373	0.39 196	1.33 310	1.23 415	1.46 474	1.55 459	1.01 340	0.64 269	1.95 422	0.80 398	0.18 161	0.12 64	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.17 183

DISCO	1.03 456	0.34 365	1.11 442	0.69 466	0.45 368	2.07 544	0.84 476	2.13 527	1.50 514	1.15 330	1.33 389	2.40 553	1.07 453	2.60 476	1.51 518	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.20 280	0.31 424	0.27 401

MDST_ROB	1.67 534	0.34 365	1.58 514	0.92 552	0.58 451	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 501	4.49 600	2.55 555	1.45 449	0.97 414	7.79 595	1.17 469	0.31 459	0.25 458	0.37 502	0.33 500	0.31 424	0.30 432

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 385	0.76 297	0.55 312	0.42 341	0.73 288	0.38 181	1.21 284	1.02 291	1.79 529	1.04 265	1.62 480	1.03 440	1.04 229	0.79 394	0.24 356	0.27 472	0.29 430	0.24 390	0.30 415	0.36 471

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 385	1.70 521	0.49 189	0.56 439	0.63 221	0.38 181	2.41 567	0.65 157	0.77 197	1.07 273	1.82 512	0.95 404	0.93 193	0.43 219	0.20 249	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.28 394	0.26 391

rvit_stereo_ft	0.47 147	0.35 385	0.87 348	0.67 450	0.42 341	0.40 44	0.59 402	0.81 117	0.74 185	0.46 104	0.55 113	0.57 168	0.49 181	0.65 100	0.50 276	0.25 383	0.17 322	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.17 183

mmm	0.63 263	0.35 385	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.86 363	0.54 352	1.59 385	0.86 223	1.07 283	1.38 410	0.79 243	0.75 302	0.91 184	0.58 316	0.22 312	0.18 345	0.29 430	0.25 404	0.25 349	0.23 341

AASNet	0.76 356	0.35 385	0.91 369	0.79 510	0.81 530	1.14 432	0.56 378	2.02 513	1.08 320	1.22 371	1.24 350	0.93 304	0.76 310	0.77 134	1.16 466	0.27 422	0.23 440	0.24 330	0.20 280	0.28 394	0.24 355

AACVNet	0.86 404	0.35 385	0.79 315	0.82 524	0.39 317	0.76 304	0.49 319	1.61 392	0.81 211	1.08 284	1.33 389	1.30 419	0.93 394	4.34 521	0.74 372	0.25 383	0.21 407	0.28 419	0.22 354	0.29 405	0.25 367

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 385	0.62 185	0.69 466	0.46 380	1.14 432	0.44 262	1.37 321	1.01 288	0.83 215	1.17 327	1.33 426	0.96 411	1.43 334	0.95 432	0.33 475	0.22 428	0.21 239	0.23 377	0.27 375	0.29 419

GANet-ADL	0.60 246	0.35 385	0.72 255	0.64 417	0.40 328	0.68 261	0.51 327	1.49 352	1.12 341	0.95 245	1.08 278	0.91 294	0.57 232	0.76 131	0.55 305	0.26 406	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.23 321	0.25 367

hitnet-ft	0.79 370	0.35 385	0.57 158	0.58 349	0.42 341	0.96 394	0.46 289	1.47 348	1.33 462	1.19 358	1.22 344	1.81 509	0.98 421	1.66 381	0.94 428	0.33 475	0.28 479	0.34 483	0.27 433	0.35 449	0.31 442

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 385	0.49 91	0.64 417	0.39 317	0.85 362	0.58 393	1.75 428	1.14 356	0.97 250	1.19 336	1.17 384	0.93 394	0.99 214	0.62 334	0.28 436	0.20 383	0.34 483	0.31 482	0.32 433	0.27 401

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 395	0.82 324	0.54 288	0.31 198	0.80 333	0.47 297	2.17 542	1.67 531	1.13 321	1.13 307	0.94 307	0.86 362	2.46 469	1.00 442	0.26 406	0.23 440	0.28 419	0.27 433	0.28 394	0.36 471

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 140	0.36 395	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.67 254	0.35 136	0.78 99	1.12 341	0.61 166	0.62 130	0.39 78	0.39 104	0.71 115	0.39 179	0.20 249	0.17 322	0.22 272	0.18 221	0.23 321	0.19 250

ssnet_v2	0.88 409	0.36 395	1.02 412	0.62 399	0.38 307	1.32 467	0.97 509	2.07 522	1.34 465	1.37 447	1.18 329	1.54 468	0.92 385	1.10 244	1.65 523	0.30 452	0.27 472	0.30 443	0.28 454	0.27 375	0.26 391

ADLNet	0.85 399	0.36 395	0.89 362	0.85 533	0.72 497	1.24 455	0.76 455	1.82 455	1.36 478	1.52 487	1.35 402	1.27 412	0.99 429	1.23 275	1.15 465	0.27 422	0.20 383	0.26 388	0.25 404	0.28 394	0.30 432

ARAFT	0.77 358	0.36 395	1.49 508	0.51 233	0.31 198	0.90 369	0.82 474	1.90 480	1.06 309	1.62 511	1.24 350	1.02 342	0.64 269	1.84 409	0.50 276	0.18 161	0.14 191	0.28 419	0.27 433	0.17 109	0.16 151

CFNet	0.96 427	0.36 395	1.01 405	0.62 399	0.42 341	0.99 404	0.47 297	1.90 480	1.32 458	0.99 257	1.39 414	1.10 369	0.86 362	5.58 552	0.79 394	0.23 339	0.17 322	0.28 419	0.27 433	0.26 361	0.21 303

SGM_RVC	1.68 536	0.36 395	0.61 179	0.59 362	0.29 148	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 533	3.60 590	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 598	1.90 535	0.31 459	0.31 500	0.30 443	0.28 454	0.30 415	0.29 419
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 182	0.37 402	0.98 394	0.65 431	0.38 307	0.51 141	0.51 327	0.77 95	1.20 400	0.54 147	0.55 113	0.65 200	0.53 205	0.94 196	0.44 222	0.32 466	0.32 508	0.28 419	0.24 390	0.28 394	0.21 303

test_sample7	0.74 341	0.37 402	0.76 297	0.52 254	0.35 263	0.91 373	0.67 430	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.31 459	0.28 479	0.32 464	0.31 482	0.33 442	0.29 419

NINENet	0.77 358	0.37 402	0.78 312	0.62 399	0.51 411	2.34 557	0.42 229	1.83 460	1.04 300	1.14 324	1.23 348	1.03 346	0.62 260	1.24 280	0.70 359	0.28 436	0.23 440	0.31 449	0.21 325	0.26 361	0.25 367

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 402	0.99 395	0.64 417	0.50 398	0.95 388	0.79 463	2.42 568	1.17 380	1.16 340	1.11 295	1.26 408	0.92 385	3.24 499	0.90 423	0.29 447	0.19 363	0.23 310	0.20 280	0.27 375	0.29 419

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 402	4.33 578	0.62 399	0.54 430	0.79 323	0.45 282	2.02 513	1.58 524	1.42 468	1.64 483	1.09 367	0.79 324	1.24 280	0.67 351	0.32 466	0.25 458	0.29 430	0.27 433	0.37 460	0.35 465

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 402	1.71 523	0.56 326	0.37 291	0.94 385	0.64 419	1.73 420	1.34 465	1.23 377	1.42 419	1.26 408	0.92 385	1.85 412	0.56 309	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.14 113	0.24 336	0.19 250

LE_ROB	8.05 607	0.37 402	23.53 615	0.74 496	0.33 241	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 627	25.39 627	8.87 609	8.46 607	26.71 627	6.65 572	21.99 620	0.21 283	0.19 363	0.20 202	0.21 325	0.25 349	0.22 321

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 409	1.06 425	0.66 438	0.38 307	0.53 154	0.53 346	0.84 131	1.17 380	0.56 151	0.61 127	0.72 222	0.59 242	0.98 209	0.45 236	0.32 466	0.33 513	0.29 430	0.25 404	0.29 405	0.23 341

CSP-Net	0.97 433	0.38 409	0.83 329	0.53 273	0.41 336	1.63 504	0.77 458	2.00 505	1.05 305	1.25 390	1.20 340	1.33 426	0.83 347	4.93 535	0.85 413	0.32 466	0.22 428	0.20 202	0.20 280	0.23 321	0.25 367

HGLStereo	0.85 399	0.38 409	0.94 379	0.80 513	1.03 555	1.17 442	0.58 393	1.52 365	1.20 400	1.19 358	1.62 478	1.13 379	1.20 480	1.80 406	1.06 448	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.21 325	0.23 321	0.27 401

SGM-ForestM	6.52 603	0.38 409	1.26 466	0.63 408	0.35 263	13.59 615	5.32 612	6.32 611	6.70 607	11.14 618	9.18 610	22.51 628	13.93 617	16.89 619	20.07 619	0.36 496	0.37 532	0.36 499	0.35 511	0.36 456	0.34 460

SGM-Forest	1.24 491	0.38 409	0.60 175	0.52 254	0.37 291	1.56 499	1.30 548	1.65 401	1.36 478	2.11 553	1.79 505	1.63 485	0.93 394	7.48 591	0.95 432	0.36 496	0.37 532	0.39 511	0.34 506	0.37 460	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Select-FE	0.74 341	0.39 414	1.56 511	0.55 312	0.46 380	0.40 44	0.22 26	1.86 468	0.68 166	1.05 279	1.31 380	1.82 512	1.74 540	1.11 247	0.38 168	0.21 283	0.16 292	0.21 239	0.25 404	0.19 188	0.31 442

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 414	1.05 421	0.66 438	0.37 291	0.58 187	0.56 378	0.94 170	1.18 387	0.64 172	0.68 148	0.75 228	0.63 265	0.88 176	0.50 276	0.32 466	0.32 508	0.30 443	0.27 433	0.28 394	0.25 367

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 414	3.21 570	0.50 201	0.63 472	0.64 225	0.39 196	2.36 562	0.75 186	0.95 245	4.63 583	1.81 509	0.56 223	0.96 200	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.26 422	0.32 433	0.35 465

LL-Strereo	1.33 502	0.39 414	1.38 483	0.61 388	0.61 465	0.75 297	0.66 426	1.63 398	1.17 380	1.56 499	1.60 472	2.03 537	2.12 565	9.72 611	0.97 437	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.23 377	0.22 295	0.25 367

CRFU-Net	0.86 404	0.39 414	1.00 401	0.65 431	0.57 442	1.78 521	0.86 483	2.15 533	0.81 211	1.38 453	1.18 329	1.64 488	1.19 477	1.35 309	0.90 423	0.26 406	0.22 428	0.21 239	0.19 246	0.23 321	0.24 355

TestStereo	0.64 275	0.39 414	0.71 249	0.51 233	0.27 103	0.56 179	0.42 229	1.03 206	0.91 243	0.80 205	1.00 238	0.68 209	0.52 199	3.25 500	0.45 236	0.22 312	0.15 252	0.24 330	0.18 221	0.27 375	0.16 151

HCRNet	0.70 309	0.39 414	0.73 267	0.60 374	0.59 459	0.76 304	0.35 136	1.22 292	1.13 353	1.02 271	0.99 234	1.02 342	0.76 310	2.19 447	0.70 359	0.28 436	0.19 363	0.28 419	0.23 377	0.25 349	0.23 341

DFGA-Net	0.72 318	0.40 421	1.40 484	0.52 254	0.45 368	0.83 350	0.44 262	1.28 306	1.08 320	0.99 257	1.19 336	0.70 218	0.55 217	2.14 439	1.16 466	0.18 161	0.16 292	0.24 330	0.23 377	0.27 375	0.25 367

testlalala_base	0.77 358	0.40 421	0.70 237	0.65 431	0.50 398	0.79 323	0.28 74	1.50 356	0.51 98	0.73 190	0.90 208	0.69 214	0.54 210	0.66 102	0.40 187	2.82 596	0.14 191	0.17 96	0.12 51	2.68 590	0.19 250

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 421	1.82 532	0.66 438	0.62 471	2.05 543	0.78 460	1.91 484	1.29 444	1.54 495	1.42 419	1.51 463	1.23 485	1.99 425	1.33 486	0.23 339	0.14 191	0.20 202	0.15 132	0.27 375	0.26 391

sCroCo_RVC	0.49 161	0.40 421	1.02 412	0.65 431	0.60 462	0.52 145	0.40 209	0.83 127	0.61 132	0.44 91	0.74 170	0.49 122	0.50 187	0.63 89	0.48 262	0.26 406	0.27 472	0.23 310	0.22 354	0.29 405	0.25 367

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 421	1.27 469	0.66 438	0.49 391	0.77 312	0.47 297	1.35 318	1.01 288	1.53 489	1.01 244	1.29 418	0.82 339	1.31 295	0.78 388	0.27 422	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.32 433	0.24 355

HITNet	0.65 283	0.40 421	0.77 304	0.48 169	0.24 46	1.05 415	0.49 319	1.76 434	1.02 291	1.18 354	1.18 329	0.89 290	0.80 330	0.85 167	0.79 394	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.17 200	0.29 405	0.15 116
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	0.75 350	0.40 421	1.36 482	0.67 450	0.29 148	0.92 380	0.59 402	1.52 365	1.25 424	1.28 399	1.48 443	0.94 307	0.76 310	1.62 372	0.78 388	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.15 132	0.22 295	0.23 341

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 421	0.78 312	0.68 462	0.54 430	1.11 427	0.84 476	1.49 352	1.23 415	1.64 515	1.65 485	1.70 497	0.91 382	1.70 389	1.05 446	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.27 433	0.27 375	0.24 355

DDVS	0.78 366	0.41 429	0.94 379	0.60 374	0.43 352	1.30 464	0.43 248	1.40 330	0.91 243	1.20 362	1.15 319	1.43 442	0.64 269	2.18 445	0.89 420	0.28 436	0.22 428	0.26 388	0.23 377	0.31 424	0.33 455

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 429	1.32 476	0.72 484	0.58 451	1.08 421	0.89 490	1.96 496	1.65 529	1.75 523	1.98 524	2.03 537	1.48 518	2.02 428	1.18 472	0.42 518	0.35 525	0.34 483	0.29 466	0.35 449	0.53 529

NVstereo2D	0.92 419	0.41 429	1.48 506	0.72 484	0.72 497	1.20 449	0.87 485	1.75 428	1.38 486	0.99 257	1.13 307	1.26 408	0.98 421	2.21 449	0.89 420	0.43 523	0.20 383	0.38 505	0.24 390	0.57 533	0.63 548

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 429	0.88 356	0.62 399	0.42 341	1.33 469	0.48 309	1.52 365	1.17 380	1.45 472	1.44 428	1.44 447	0.90 379	1.26 284	1.24 475	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.24 390	0.25 349	0.28 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 444	0.42 433	1.09 437	0.67 450	0.50 398	1.22 453	1.24 542	2.24 551	1.19 395	1.30 413	1.56 463	1.17 384	1.49 520	3.44 507	0.83 407	0.21 283	0.25 458	0.30 443	0.26 422	0.27 375	0.27 401

stereogan	1.15 484	0.42 433	1.40 484	0.86 535	0.84 534	2.38 559	0.71 443	1.88 474	1.73 538	1.72 521	1.94 523	2.31 548	1.29 494	2.07 433	1.08 452	0.36 496	0.35 525	0.39 511	0.31 482	0.51 522	0.46 510

pmcnn	2.37 568	0.42 433	2.71 566	0.63 408	0.43 352	1.54 497	1.19 539	2.01 509	1.53 519	2.64 572	7.60 601	18.07 620	1.45 514	3.44 507	2.78 556	0.18 161	0.15 252	0.15 32	0.12 51	0.20 227	0.18 209

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 436	0.76 297	0.60 374	0.50 398	0.90 369	0.97 509	1.52 365	1.26 429	1.33 435	1.38 410	1.24 400	1.18 474	6.75 578	0.75 377	0.34 485	0.23 440	0.34 483	0.29 466	0.42 485	0.27 401

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 436	1.05 421	0.64 417	0.58 451	0.95 388	0.53 346	1.53 371	1.18 387	1.37 447	1.15 319	1.43 442	0.88 372	1.61 371	0.84 410	0.25 383	0.22 428	0.27 404	0.27 433	0.29 405	0.29 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 309	0.43 436	0.75 287	0.73 492	0.37 291	0.92 380	0.53 346	1.85 465	1.18 387	1.12 306	1.23 348	1.07 356	0.65 275	0.96 200	0.63 338	0.31 459	0.15 252	0.32 464	0.21 325	0.29 405	0.22 321
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	0.63 263	0.44 439	1.08 434	0.72 484	0.40 328	0.64 225	0.71 443	1.03 206	1.17 380	0.82 213	0.70 157	0.80 245	0.70 288	0.91 184	0.56 309	0.35 492	0.34 514	0.34 483	0.32 490	0.27 375	0.28 413

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 439	1.40 484	0.58 349	0.51 411	1.77 519	0.69 438	1.36 320	1.42 504	1.29 405	1.86 514	1.74 502	1.25 489	1.52 351	1.38 494	0.26 406	0.28 479	0.28 419	0.28 454	0.27 375	0.26 391

Anonymous3	0.61 252	0.44 439	1.11 442	0.59 362	0.49 391	0.93 384	0.65 421	0.93 163	0.81 211	0.72 189	0.88 204	0.65 200	0.69 283	1.06 232	0.53 295	0.35 492	0.30 494	0.26 388	0.26 422	0.31 424	0.27 401

TDLM	1.06 460	0.44 439	0.79 315	0.63 408	0.50 398	0.89 366	1.44 556	1.48 350	1.26 429	1.12 306	1.40 416	1.08 357	0.98 421	6.65 572	0.78 388	0.33 475	0.21 407	0.33 473	0.26 422	0.37 460	0.24 355

DRN-Test	1.00 444	0.44 439	1.13 446	0.70 472	0.81 530	1.62 503	0.79 463	2.14 531	1.44 507	1.78 526	1.33 389	1.43 442	1.05 446	2.18 445	1.53 519	0.27 422	0.21 407	0.31 449	0.30 475	0.32 433	0.28 413

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 439	0.63 188	0.51 233	0.37 291	1.25 457	0.49 319	1.77 438	1.27 435	1.41 462	2.00 527	1.33 426	1.08 454	2.17 442	0.76 380	0.43 523	0.42 547	0.47 533	0.44 535	0.41 480	0.36 471

CBMV	0.95 426	0.44 439	0.66 209	0.53 273	0.35 263	1.53 496	1.63 569	1.69 411	1.42 504	2.00 549	1.60 472	1.43 442	1.17 470	1.59 368	0.99 441	0.34 485	0.34 514	0.39 511	0.33 500	0.33 442	0.32 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 439	0.45 446	3.71 575	0.55 312	0.43 352	1.81 524	0.68 434	1.14 260	1.14 356	1.18 354	1.42 419	1.58 475	1.44 512	1.34 308	1.59 522	0.24 356	0.23 440	0.20 202	0.19 246	0.26 361	0.25 367

GMStereo	0.55 213	0.45 446	0.94 379	0.50 201	0.32 220	0.64 225	0.43 248	1.00 194	1.40 496	0.82 213	0.73 166	0.51 132	0.45 140	0.85 167	0.55 305	0.24 356	0.15 252	0.20 202	0.21 325	0.31 424	0.24 355
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	0.64 275	0.46 448	1.05 421	0.66 438	0.66 480	0.53 154	0.48 309	1.20 283	1.12 341	0.76 192	0.92 212	0.78 239	0.53 205	1.03 223	0.59 319	0.37 500	0.28 479	0.40 516	0.31 482	0.37 460	0.32 449

SACVNet	0.85 399	0.46 448	0.85 331	0.81 516	0.56 439	0.80 333	0.79 463	1.68 409	1.12 341	1.34 439	1.33 389	1.25 404	0.94 399	2.39 463	0.76 380	0.34 485	0.26 464	0.31 449	0.29 466	0.35 449	0.44 505

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 448	0.88 356	0.75 500	0.43 352	1.33 469	0.56 378	2.43 569	0.98 273	1.53 489	1.49 445	0.74 225	1.00 431	1.63 374	0.89 420	0.28 436	0.17 322	0.22 272	0.17 200	0.29 405	0.20 283

S-Stereo	1.15 484	0.46 448	2.17 549	0.81 516	0.80 528	1.21 451	1.19 539	1.93 491	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 470	2.05 432	1.41 502	0.40 510	0.40 543	0.35 491	0.31 482	0.44 497	0.70 557

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 448	0.62 185	0.56 326	0.38 307	1.06 418	0.78 460	1.73 420	1.40 496	1.01 267	1.43 423	1.10 369	0.75 302	10.62 614	0.65 343	0.45 529	0.43 548	0.48 535	0.45 537	0.44 497	0.41 491

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 453	2.10 544	0.61 388	0.45 368	1.07 420	0.61 409	1.59 385	1.20 400	1.08 284	0.98 232	1.03 346	0.98 421	2.17 442	0.72 368	0.23 339	0.22 428	0.30 443	0.32 490	0.35 449	0.34 460

GANet	1.36 505	0.47 453	0.86 337	0.67 450	0.45 368	1.34 471	1.73 571	1.64 400	1.24 421	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 480	9.30 604	0.93 426	0.30 452	0.31 500	0.33 473	0.28 454	0.39 473	0.30 432

StereoDRNet	0.98 437	0.47 453	1.70 521	0.76 503	0.94 550	1.51 494	0.91 495	1.92 487	1.32 458	1.61 507	1.13 307	1.47 457	0.97 414	1.75 397	1.46 513	0.28 436	0.23 440	0.29 430	0.27 433	0.35 449	0.27 401

WCMA_ROB	1.84 546	0.47 453	1.31 473	0.69 466	0.57 442	2.11 547	1.14 533	1.87 471	1.73 538	4.04 594	6.43 594	5.62 597	3.61 592	2.59 475	1.94 537	0.52 543	0.44 551	0.39 511	0.42 530	0.48 513	0.47 514

dd	0.59 243	0.48 457	0.97 391	0.55 312	0.32 220	0.64 225	0.47 297	1.02 201	1.34 465	0.78 200	0.86 198	0.58 173	0.54 210	1.01 219	0.86 415	0.28 436	0.18 345	0.26 388	0.19 246	0.32 433	0.24 355

ADCP+	1.99 557	0.48 457	7.73 593	0.66 438	0.91 546	2.30 555	1.05 523	1.82 455	1.34 465	1.54 495	1.32 387	1.74 502	1.61 530	2.17 442	13.37 609	0.24 356	0.21 407	0.32 464	0.28 454	0.37 460	0.29 419

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 457	0.87 348	0.57 343	0.44 361	0.79 323	0.54 352	1.73 420	0.96 261	1.38 453	1.27 364	1.24 400	0.73 298	1.43 334	0.73 371	0.34 485	0.28 479	0.27 404	0.26 422	0.31 424	0.31 442

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.57 552	0.28 479	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample9	1.86 548	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample8	2.19 562	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.82 455	1.15 368	2.26 556	1.30 374	4.94 592	2.52 578	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 460	1.17 454	0.53 273	0.26 77	1.03 412	0.55 370	1.82 455	1.06 309	1.21 366	1.22 344	0.96 322	0.91 382	1.01 219	1.06 448	0.21 283	0.14 191	0.24 330	0.19 246	0.37 460	0.21 303

Nwc_Net	1.09 468	0.49 460	1.33 478	0.89 546	0.80 528	1.49 493	0.66 426	2.19 545	1.27 435	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 417	1.34 488	0.40 510	0.30 494	0.43 523	0.45 537	0.38 469	0.37 476

RYNet	1.17 487	0.49 460	1.24 463	0.70 472	0.97 554	1.71 510	0.92 497	1.91 484	1.46 509	1.38 453	1.14 311	1.88 516	1.30 498	4.24 517	1.87 532	0.26 406	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.55 530	0.54 531

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 460	1.09 437	0.72 484	0.57 442	1.11 427	1.14 533	1.66 406	1.23 415	1.85 536	1.39 414	1.64 488	1.11 459	1.80 406	1.42 506	0.38 504	0.30 494	0.33 473	0.29 466	0.37 460	0.34 460

STTStereo	0.78 366	0.50 467	1.22 459	0.64 417	0.54 430	0.89 366	0.54 352	1.44 341	1.11 337	1.38 453	1.09 283	1.27 412	0.85 354	1.43 334	0.83 407	0.29 447	0.27 472	0.33 473	0.39 522	0.32 433	0.30 432

RP	1.09 468	0.50 467	1.12 444	0.90 547	1.04 556	1.11 427	0.84 476	1.80 451	1.62 526	1.55 498	2.00 527	1.90 520	1.78 544	1.84 409	1.25 476	0.52 543	0.36 530	0.48 535	0.36 515	0.45 501	0.43 502

edge stereo	1.11 473	0.50 467	1.30 472	0.71 480	0.65 477	1.14 432	0.75 452	1.93 491	1.37 482	1.71 520	1.83 509	2.54 558	1.44 512	2.43 465	1.23 474	0.42 518	0.41 545	0.54 548	0.35 511	0.42 485	0.46 510

ACV-stereo	0.99 439	0.51 470	1.41 489	0.56 326	0.41 336	2.43 561	0.57 389	1.15 262	1.18 387	0.81 209	1.01 244	3.39 576	2.14 566	1.60 369	1.07 451	0.27 422	0.22 428	0.22 272	0.22 354	0.28 394	0.32 449

SDNR	1.62 531	0.51 470	2.17 549	0.53 273	0.56 439	3.80 589	0.45 282	1.54 374	1.29 444	1.33 435	2.41 549	1.08 357	0.96 411	11.18 615	1.16 466	0.66 563	0.63 579	0.43 523	0.32 490	0.64 544	0.67 554

GwcNet	1.08 465	0.51 470	2.33 555	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 441	1.68 409	1.47 510	1.41 462	1.64 483	1.74 502	1.04 442	2.20 448	1.41 502	0.30 452	0.29 490	0.29 430	0.27 433	0.30 415	0.35 465

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 470	1.83 534	0.54 288	0.42 341	1.19 447	0.46 289	1.51 363	1.09 328	0.89 228	1.24 350	0.91 294	0.87 367	2.11 437	1.11 460	0.27 422	0.22 428	0.31 449	0.28 454	0.43 491	0.38 482

rvit_105_1	0.72 318	0.52 474	1.01 405	0.78 508	0.49 391	0.75 297	0.87 485	1.12 255	1.18 387	0.99 257	0.79 185	0.90 291	0.77 313	1.26 284	0.75 377	0.41 514	0.36 530	0.36 499	0.41 527	0.30 415	0.33 455

AF-Net	1.13 478	0.52 474	1.33 478	0.86 535	0.91 546	1.38 477	0.71 443	2.16 536	1.62 526	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 408	1.48 515	0.48 537	0.28 479	0.49 537	0.33 500	0.39 473	0.32 449

AANet_RVC	1.16 486	0.52 474	1.49 508	0.65 431	0.45 368	0.75 297	0.69 438	1.42 334	1.55 522	1.34 439	1.87 516	1.53 467	0.78 320	7.43 589	1.38 494	0.25 383	0.17 322	0.19 160	0.16 174	0.22 295	0.26 391

PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 474	1.17 454	0.72 484	0.61 465	1.27 459	1.12 531	1.76 434	1.12 341	1.09 290	1.28 370	1.45 449	0.89 378	1.65 377	1.42 506	0.33 475	0.25 458	0.37 502	0.39 522	0.35 449	0.29 419

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 523	1.92 534	0.82 474	1.90 480	1.08 320	1.08 284	1.43 423	1.56 471	1.13 466	3.07 493	1.58 520	0.31 459	0.34 514	0.42 521	0.36 515	0.36 456	0.37 476

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 523	1.08 421	1.07 526	1.56 381	2.20 564	1.15 330	1.49 445	0.94 307	0.88 372	2.32 457	1.05 446	0.42 518	0.35 525	0.32 464	0.28 454	0.43 491	0.38 482

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495
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	1.02 453	0.55 484	2.09 543	0.52 254	0.55 436	0.78 317	0.87 485	1.47 348	1.34 465	1.12 306	1.62 478	1.37 436	1.06 449	2.62 478	3.32 568	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.21 303

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 254	0.58 451	1.01 407	0.64 419	1.25 300	0.97 268	0.96 247	0.78 179	1.33 426	1.29 494	1.03 223	0.74 372	0.62 559	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 571	0.49 521

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 557	0.72 484	0.77 518	1.94 536	0.78 460	1.91 484	1.27 435	1.57 503	1.59 471	1.36 433	1.41 508	1.54 357	7.53 591	0.23 339	0.20 383	0.32 464	0.30 475	0.29 405	0.29 419

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 387	1.61 502	2.03 587	1.72 419	1.48 511	2.09 552	1.27 364	1.40 438	1.08 454	3.94 513	1.30 484	0.28 436	0.34 514	0.28 419	0.28 454	0.30 415	0.33 455

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 442	1.31 466	1.72 570	1.77 438	1.36 478	1.50 484	1.17 327	1.91 521	1.17 470	1.54 357	1.29 483	0.35 492	0.31 500	0.45 528	0.44 535	0.40 477	0.40 486

MeshStereo	2.26 564	0.56 488	0.92 373	0.61 388	0.49 391	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 615	4.98 589	7.58 603	2.98 585	6.37 566	1.96 538	0.43 523	0.43 548	0.45 528	0.39 522	0.43 491	0.42 495
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	1.72 542	0.57 492	3.66 573	0.67 450	0.61 465	2.61 568	1.85 577	1.96 496	1.67 531	1.90 542	1.83 509	2.06 540	1.90 554	2.13 438	9.15 600	0.26 406	0.24 449	0.34 483	0.32 490	0.38 469	0.35 465

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 505	1.19 447	0.84 476	1.69 411	1.43 506	1.16 340	1.19 336	1.32 424	1.19 477	3.42 505	1.25 476	0.29 447	0.45 555	0.33 473	0.49 547	0.32 433	0.47 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 549	0.57 492	2.18 551	0.63 408	0.40 328	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 605	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 528	1.76 528	0.34 485	0.30 494	0.32 464	0.29 466	0.48 513	0.37 476

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 388	0.46 380	1.64 506	0.76 455	1.86 468	1.28 440	1.30 413	1.53 452	0.86 274	0.94 399	3.27 501	0.69 358	0.45 529	0.44 551	0.54 548	0.48 544	0.47 508	0.40 486

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 553	0.66 438	0.71 495	1.95 537	1.46 557	1.98 502	1.45 508	1.79 529	1.43 423	1.49 460	1.33 502	1.97 424	1.42 506	0.27 422	0.23 440	0.28 419	0.28 454	0.34 446	0.31 442

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 349	0.57 442	0.91 373	0.80 469	1.81 454	1.14 356	1.14 324	1.67 490	1.00 333	0.83 347	4.62 526	0.78 388	0.37 500	0.31 500	0.52 542	0.32 490	0.45 501	0.38 482

FC-DCNN v2	2.81 582	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 442	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 611	7.67 603	10.38 613	6.31 607	5.75 556	3.37 569	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

SuperB	2.53 574	0.59 498	18.45 610	0.69 466	0.50 398	1.87 531	0.88 488	1.67 408	2.39 568	1.50 484	1.42 419	1.14 381	1.15 468	4.28 520	5.07 581	0.24 356	0.19 363	0.22 272	0.19 246	7.86 618	0.34 460

MANE	6.19 601	0.59 498	1.03 416	0.93 553	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 618	17.94 623	8.21 616	10.82 614	14.72 616	11.68 612	11.39 616	11.90 608	0.59 556	0.50 567	0.52 542	1.76 603	0.55 530	0.54 531

FC-DCNN	2.72 581	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 442	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 610	7.64 602	9.92 610	6.33 608	5.21 538	3.14 563	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

DPSNet	1.69 537	0.59 498	4.33 578	0.70 472	0.57 442	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 410	2.17 542	2.84 582	4.77 529	3.66 571	0.48 537	0.31 500	0.29 430	0.25 404	0.64 544	0.48 517

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 398	1.76 516	1.78 572	1.77 438	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 551	1.49 516	0.43 523	0.35 525	0.40 516	0.41 527	0.43 491	0.41 491

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 411	1.63 504	1.26 546	1.69 411	1.38 486	1.81 533	1.37 405	1.94 526	1.02 438	1.58 365	1.38 494	0.37 500	0.27 472	0.43 523	0.37 518	0.43 491	0.37 476

MSMD_ROB	1.99 557	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 465	3.95 591	0.94 504	1.80 451	1.79 542	4.41 598	4.43 579	8.17 606	3.66 593	3.40 503	1.33 486	0.52 543	0.48 562	0.54 548	0.58 560	0.53 526	0.50 523

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 544	0.86 535	1.33 578	1.14 432	0.67 430	1.69 411	1.23 415	1.11 304	1.57 467	1.30 419	0.97 414	2.01 427	1.50 517	0.31 459	0.31 500	0.38 505	0.34 506	0.42 485	0.36 471

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 484	0.46 84	0.38 181	1.85 465	0.89 234	0.79 203	0.80 190	0.88 282	0.39 104	1.10 244	0.41 198	0.23 339	0.15 252	0.23 310	0.24 390	0.17 109	0.15 116

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 577	0.68 462	0.61 465	1.20 449	0.93 501	1.63 398	1.35 474	1.66 516	1.53 452	1.47 457	1.37 506	3.00 492	1.74 527	0.25 383	0.24 449	0.29 430	0.26 422	0.33 442	0.28 413

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 291	0.84 359	0.35 136	1.05 220	1.12 341	1.12 306	1.06 269	1.27 412	0.54 210	1.19 268	0.59 319	0.32 466	0.17 322	0.31 449	0.18 221	0.52 524	0.22 321

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 399	0.55 436	0.96 394	0.57 389	1.78 442	1.33 462	0.93 238	1.01 244	1.36 433	1.01 433	2.71 481	0.75 377	0.33 475	0.34 514	0.31 449	0.34 506	0.59 537	0.40 486

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 497	1.37 474	0.51 327	1.54 374	1.15 368	1.78 526	1.54 457	2.01 534	1.11 459	2.90 487	2.00 540	0.33 475	0.30 494	0.40 516	0.30 475	0.44 497	0.45 507
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	1.71 541	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 465	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 534	1.77 525	1.73 496	1.98 531	1.25 489	12.57 617	1.84 531	0.34 485	0.37 532	0.56 555	0.38 520	0.45 501	0.43 502

FCDSN-DC	2.32 566	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 514	2.23 551	0.94 504	2.09 525	1.80 543	5.45 608	7.72 604	7.77 605	6.93 610	3.39 502	1.80 530	0.52 543	0.48 562	0.52 542	0.51 553	0.57 533	0.58 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 533	0.63 513	1.56 511	1.11 566	0.74 505	2.98 578	0.91 495	1.55 378	1.22 412	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 417	1.87 532	0.48 537	0.44 551	0.45 528	0.31 482	0.60 541	0.57 539

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 387	1.14 432	1.13 532	1.77 438	1.19 395	1.91 543	1.45 431	1.73 500	1.05 446	1.60 369	1.14 464	0.32 466	0.26 464	0.38 505	0.34 506	0.39 473	0.41 491

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 573	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 445	1.65 491	1.00 431	2.82 483	1.35 491	1.01 573	0.27 472	0.54 548	0.47 542	0.71 553	0.73 560

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 326	0.37 291	0.76 304	0.44 262	1.17 266	1.50 514	1.44 470	1.27 364	1.34 430	0.75 302	2.52 473	0.84 410	0.42 518	0.27 472	0.83 568	0.26 422	0.41 480	0.29 419

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 93	0.67 518	0.42 44	0.64 417	0.29 148	0.48 98	0.25 50	0.85 132	0.44 65	0.38 63	0.36 35	0.30 42	0.70 288	1.15 256	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 144	0.12 14

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 566	0.64 417	0.84 534	1.75 514	1.00 516	1.80 451	1.32 458	1.28 399	1.25 354	1.65 491	1.22 484	1.39 325	1.40 498	0.28 436	0.26 464	0.24 330	0.23 377	0.33 442	0.32 449

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 504	1.72 512	0.99 514	1.84 464	1.26 429	1.47 475	1.85 513	1.75 505	1.29 494	1.75 397	1.88 534	0.57 552	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 537	0.54 531

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 374	0.48 387	0.91 373	0.60 406	1.71 418	1.18 387	0.90 230	0.96 222	1.36 433	0.92 385	2.25 452	1.17 469	0.30 452	0.29 490	0.32 464	0.32 490	0.41 480	0.35 465

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 522	1.66 518	0.80 513	0.67 484	1.40 481	0.88 488	2.06 521	1.54 520	1.25 390	1.58 470	1.42 441	1.50 522	4.09 515	1.40 498	0.36 496	0.32 508	0.34 483	0.29 466	0.29 405	0.34 460

psmorigin	1.52 521	0.69 522	10.52 603	0.68 462	0.59 459	1.13 431	0.70 441	1.57 382	1.19 395	1.99 546	1.79 505	2.26 545	1.47 517	2.09 435	1.36 492	0.39 507	0.40 543	0.34 483	0.33 500	0.43 491	0.56 535

ADCPNet	1.85 547	0.69 522	8.07 594	0.71 480	0.58 451	2.79 573	1.22 541	1.94 493	1.54 520	1.88 539	1.69 492	2.46 557	2.04 560	2.37 461	6.48 586	0.38 504	0.37 532	0.38 505	0.43 533	0.47 508	0.45 507

w-ln-seven	1.38 509	0.70 525	3.91 576	0.75 500	0.72 497	2.69 570	0.95 506	2.02 513	1.99 555	1.99 546	1.73 496	1.82 512	1.17 470	2.45 466	2.84 557	0.28 436	0.25 458	0.31 449	0.30 475	0.41 480	0.33 455

XX-TBD	0.46 140	0.70 525	0.35 3	0.79 510	0.25 67	0.58 187	0.26 61	0.69 69	1.27 435	0.76 192	1.00 238	0.45 96	0.33 63	0.47 28	0.37 157	0.19 208	0.15 252	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

SHD	1.31 499	0.71 527	2.34 556	0.86 535	0.75 514	1.77 519	0.65 421	2.22 549	2.50 574	2.40 565	1.71 494	1.91 521	1.60 529	1.93 420	2.37 549	0.38 504	0.31 500	0.38 505	0.40 526	0.48 513	0.50 523

RTSC	1.29 495	0.73 528	2.44 558	0.83 527	0.57 442	1.85 529	0.65 421	1.88 474	2.00 556	2.20 555	1.66 488	1.60 478	1.26 491	2.33 458	3.92 574	0.32 466	0.23 440	0.27 404	0.29 466	0.37 460	0.37 476

ADCMid	1.89 552	0.73 528	5.06 582	0.72 484	0.67 484	2.00 541	1.14 533	1.97 500	1.48 511	2.86 579	1.81 508	2.37 551	2.05 562	2.24 450	10.39 605	0.33 475	0.31 500	0.39 511	0.43 533	0.50 517	0.44 505

DeepPrunerF	1.60 528	0.73 528	5.81 587	0.88 543	1.19 571	0.91 373	0.95 506	2.19 545	5.24 603	1.17 349	1.30 374	1.19 388	1.30 498	4.90 533	1.66 525	0.42 518	0.34 514	0.52 542	0.47 542	0.41 480	0.40 486

ELAS_RVC	2.48 573	0.74 531	1.90 536	1.05 561	0.92 548	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 601	4.63 583	4.62 585	5.96 605	3.97 514	3.96 576	0.63 561	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 544	0.63 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 568	0.74 531	1.54 510	0.99 557	0.92 548	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 606	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 505	4.50 578	0.62 559	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 542	0.64 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 533	1.33 478	1.05 561	0.88 545	1.73 513	0.52 338	1.89 477	3.28 586	1.29 405	4.88 588	1.22 393	1.46 515	1.77 404	1.45 510	0.60 557	0.26 464	0.29 430	0.25 404	0.52 524	0.37 476

DGSMNet	1.14 480	0.76 534	2.49 560	0.81 516	0.86 541	1.39 479	1.39 553	2.13 527	1.35 474	1.26 394	1.63 482	1.48 459	0.98 421	1.75 397	1.10 457	0.45 529	0.43 548	0.55 552	0.49 547	0.75 555	0.70 557

PWC_ROB	1.24 491	0.76 534	2.46 559	0.72 484	0.78 520	1.15 438	0.49 319	1.75 428	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 469	2.10 544	0.33 475	0.22 428	0.35 491	0.24 390	0.38 469	0.41 491

aanetorigin	1.23 490	0.79 536	2.78 568	0.70 472	0.79 523	0.99 404	1.06 525	1.06 233	1.37 482	3.52 589	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 425	1.78 529	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.25 404	0.38 469	0.45 507

RGC	1.14 480	0.79 536	1.26 466	0.91 550	0.96 553	1.52 495	0.77 458	1.92 487	1.26 429	1.54 495	1.93 521	2.02 536	1.54 523	2.25 452	1.31 485	0.44 528	0.35 525	0.58 558	0.48 544	0.47 508	0.46 510

MSAF-DinoV2	1.97 555	0.80 538	10.38 602	0.86 535	0.48 387	1.39 479	0.97 509	2.55 575	1.72 537	1.53 489	1.65 485	3.59 578	2.20 569	5.39 546	3.94 575	0.27 422	0.17 322	0.26 388	0.28 454	0.47 508	0.46 510

z-mn7	1.56 525	0.84 539	4.36 580	0.71 480	0.51 411	2.60 566	1.04 521	1.73 420	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 530	2.41 550	0.29 447	0.24 449	0.27 404	0.24 390	0.34 446	0.31 442

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 539	3.42 571	0.87 542	0.66 480	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 534	1.98 545	1.86 514	2.45 556	1.79 545	2.95 488	2.58 552	0.52 543	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 537	0.61 546

PVD	1.70 538	0.84 539	2.26 554	0.94 555	0.83 533	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 584	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 480	3.14 563	0.47 536	0.45 555	0.59 559	0.48 544	0.59 537	0.75 562

SAMSARA	1.55 523	0.84 539	2.61 563	1.22 570	1.07 557	2.50 563	1.93 582	2.05 516	1.89 548	2.75 575	1.66 488	2.81 566	1.69 538	3.08 495	1.97 539	0.46 535	0.51 568	0.42 521	0.46 540	0.58 535	0.59 542

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 543	1.31 473	0.82 524	0.53 426	1.41 486	1.31 549	1.76 434	1.52 517	1.27 397	1.31 380	1.46 452	1.24 488	2.03 429	0.96 436	0.56 551	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 542
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	1.74 543	0.87 544	3.56 572	0.80 513	0.75 514	3.72 586	2.44 600	1.82 455	1.82 545	1.74 522	1.91 520	1.92 524	1.26 491	7.69 594	1.28 482	0.45 529	0.47 560	0.52 542	0.77 573	0.50 517	0.50 523

XQC	1.37 507	0.87 544	2.56 562	0.84 528	0.69 492	1.83 527	0.89 490	2.07 522	1.88 547	1.88 539	1.53 452	1.91 521	1.55 525	2.85 486	3.05 560	0.48 537	0.29 490	0.44 527	0.39 522	0.69 551	0.60 545

SQANet	1.31 499	0.88 546	1.08 434	1.83 584	1.44 580	1.44 488	0.75 452	1.74 425	1.09 328	1.32 427	1.26 361	1.28 415	1.01 433	1.50 348	0.83 407	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 584	1.57 585

DStereoSA	4.44 594	0.92 547	6.79 591	1.58 580	2.54 598	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 613	1.32 424	13.05 614	7.07 582	11.18 607	0.67 564	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 578	2.44 601

PASM	1.34 503	0.92 547	2.62 564	0.86 535	0.87 543	1.03 412	1.08 527	1.50 356	1.51 516	1.82 534	1.41 418	1.68 494	1.26 491	4.87 532	1.34 488	0.61 558	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 551	0.68 556

WZ-Net	1.95 553	0.95 549	10.10 599	0.86 535	0.78 520	1.69 509	1.60 567	2.20 548	1.98 554	2.08 551	1.93 521	2.30 547	1.97 557	5.30 540	3.17 565	0.34 485	0.26 464	0.29 430	0.31 482	0.51 522	0.47 514

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 550	1.44 494	1.23 571	1.10 560	1.40 481	0.62 412	1.69 411	1.38 486	0.94 243	1.53 452	0.97 324	0.83 347	1.17 264	0.93 426	0.69 565	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 552

GASNet	0.99 439	0.97 550	1.72 524	0.98 556	0.68 490	0.83 350	0.67 430	1.60 389	1.28 440	1.31 423	1.22 344	1.22 393	1.21 483	2.41 464	1.41 502	0.43 523	0.26 464	0.36 499	0.34 506	0.55 530	0.31 442

anonymity	1.12 475	0.97 550	1.21 457	1.07 564	1.12 564	1.08 421	0.89 490	1.95 495	1.16 377	1.29 405	1.26 361	1.22 393	1.09 457	1.15 256	1.01 443	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 571

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 553	1.93 538	1.02 560	1.21 572	0.96 394	1.01 518	1.75 428	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 433	1.14 255	1.40 498	0.72 566	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 577	0.95 569

ADCS	2.25 563	0.99 553	5.55 584	0.81 516	0.74 505	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 479	13.69 610	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.45 537	0.58 535	0.56 535

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 555	1.00 401	0.82 524	0.67 484	1.93 535	0.93 501	1.62 396	1.11 337	1.15 330	1.25 354	1.50 461	0.79 324	1.96 423	0.76 380	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 515	1.25 575	0.83 564

SPS-STEREO	1.67 534	1.04 556	1.23 460	1.21 569	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 536	1.52 517	3.07 586	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 516	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 549	1.07 557	1.45 499	1.07 564	1.17 568	1.47 490	1.48 559	1.89 477	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 569	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 571	1.07 557	2.14 548	1.18 568	1.10 560	2.14 549	1.36 552	1.96 496	1.66 530	5.46 609	7.07 598	4.95 593	4.32 599	5.50 548	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 574

EDNetEfficient	2.37 568	1.10 559	8.08 595	0.74 496	0.71 495	0.98 403	1.56 562	1.46 346	4.06 595	4.90 603	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 488	9.97 601	0.26 406	0.24 449	0.26 388	0.30 475	0.68 550	0.61 546

AnyNet_C32	1.96 554	1.10 559	5.17 583	0.90 547	1.11 562	2.12 548	2.37 598	1.85 465	1.48 511	2.45 567	1.70 493	2.05 539	1.64 532	2.50 472	10.28 604	0.37 500	0.34 514	0.35 491	0.41 527	0.49 516	0.54 531

LSM	6.33 602	1.10 559	13.19 605	1.41 577	68.17 633	1.64 506	1.90 581	1.92 487	2.46 570	2.99 582	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 477	2.06 543	0.41 514	0.58 576	0.50 538	0.57 559	0.64 544	17.66 626

DStereoO	1.44 515	1.11 562	1.69 520	1.16 567	0.72 497	1.21 451	1.56 562	1.74 425	1.63 528	1.52 487	1.67 490	1.51 463	3.16 587	1.73 395	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 530	2.01 582	0.53 529

otaku	1.60 528	1.11 562	1.21 457	2.20 586	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 522	1.36 478	1.44 470	1.62 478	1.73 500	1.19 477	1.73 395	0.98 440	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 592	1.94 591

AnonymousM	0.59 243	1.11 562	0.41 35	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.47 297	1.05 220	0.64 142	0.98 254	0.63 133	0.67 207	0.43 126	0.59 67	0.41 198	0.20 249	0.15 252	1.84 588	0.84 577	0.14 29	0.13 44

MFMNet_re	1.40 512	1.14 565	1.68 519	1.39 575	1.07 557	1.48 491	1.43 555	1.87 471	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 351	1.25 476	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 576

Ntro	1.64 532	1.15 566	1.23 460	2.48 592	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 496	1.38 486	1.21 366	1.62 478	1.62 480	1.29 494	1.87 414	1.11 460	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 593	2.05 593

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 559	1.15 566	3.10 569	1.05 561	0.76 517	5.03 601	2.40 599	2.16 536	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 606	2.04 541	0.64 562	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 570	0.67 554

UDGNet	0.72 318	1.17 568	0.80 320	0.77 506	0.41 336	0.77 312	0.38 181	0.97 184	1.34 465	0.81 209	0.88 204	0.71 221	0.60 245	1.21 272	0.54 301	0.52 543	0.19 363	1.02 578	0.26 422	0.71 553	0.31 442

zh-mn7	1.70 538	1.21 569	8.30 597	0.69 466	0.53 426	1.45 489	0.84 476	1.70 416	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 522	2.87 558	0.30 452	0.26 464	0.27 404	0.27 433	0.31 424	0.35 465

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 570	6.27 589	0.68 462	0.67 484	1.37 474	1.41 554	2.00 505	1.39 491	1.48 481	1.61 476	2.29 546	1.32 501	3.93 512	2.14 545	0.31 459	0.28 479	0.31 449	0.33 500	0.42 485	0.36 471

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 571	1.27 469	0.88 543	0.79 523	1.76 516	1.00 516	1.79 448	1.26 429	1.10 298	1.61 476	1.21 391	0.99 429	8.13 598	0.84 410	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 540	1.20 574	0.48 517

zh-sn7	1.76 544	1.38 572	6.58 590	0.74 496	0.72 497	1.78 521	1.31 549	1.88 474	1.56 523	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 537	3.80 573	0.32 466	0.32 508	0.32 464	0.32 490	0.44 497	0.40 486

RTS	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

RTSA	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

WAO-7	2.66 575	1.40 575	1.73 526	1.39 575	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 583	3.00 586	7.63 593	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 573	1.09 578

ACVNet_2	2.43 572	1.41 576	2.04 541	2.62 593	2.24 590	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 585	2.04 560	4.50 524	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 591	2.29 596

ACVNet-4b	2.15 560	1.41 576	1.64 516	2.80 594	2.31 593	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 394	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 561	1.06 448	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 596	2.37 598

StereoAnything_RVC	0.45 132	1.43 578	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 90	1.27 287	0.22 1	0.21 283	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 585	0.11 2

ACVNet_1	2.18 561	1.45 579	1.72 524	2.85 596	2.33 595	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 496	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 599	2.37 598

GCST	1.08 465	1.47 580	0.93 375	1.73 582	1.14 567	1.30 464	0.31 96	1.33 310	1.16 377	1.29 405	0.97 231	0.98 326	0.49 181	2.08 434	0.46 250	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 567

EDNetEfficientorigin	10.57 612	1.47 580	177.42 640	0.67 450	0.53 426	1.58 500	1.16 536	1.90 480	3.37 588	4.71 602	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 497	3.58 570	0.25 383	0.23 440	0.33 473	0.27 433	0.83 556	0.81 563

DStereoFS	3.67 589	1.49 582	2.18 551	1.32 572	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 609	3.36 588	6.80 595	4.81 590	13.54 616	6.95 580	4.76 580	0.73 567	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 576	1.95 592

Dean	2.91 585	1.53 583	2.07 542	2.96 600	2.51 597	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 596	2.37 573	2.97 490	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 598	2.47 602

WAO-6	2.81 582	1.60 584	1.46 501	2.36 590	2.28 592	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 591	2.66 580	4.60 525	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 583	1.85 589

MonStereo1	3.14 586	1.66 585	1.81 530	2.43 591	2.32 594	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 587	8.22 608	4.76 589	3.36 589	6.52 570	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 586	2.34 597

LVE	3.31 588	1.67 586	1.64 516	2.85 596	2.42 596	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 602	2.35 561	6.91 596	6.02 598	2.37 573	9.15 602	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 594	2.40 600

RainbowNet	1.97 555	1.76 587	1.57 513	2.81 595	2.21 589	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 511	1.96 529	1.65 533	2.14 439	1.25 476	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 595	2.22 594

AnyNet_C01	2.26 564	1.78 588	10.22 601	0.93 553	0.74 505	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 504	6.72 588	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.42 530	0.67 549	0.63 548

IMH-64-1	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

IMH-64	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

WAO-8	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

Venus	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

IMH	3.21 587	1.85 593	1.48 506	3.25 603	2.69 601	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 588	2.92 583	5.92 559	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 603	2.59 604

JetBlue	3.97 590	2.01 594	10.19 600	1.38 574	2.84 603	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 584	4.31 598	7.85 597	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 579	1.91 590

TorneroNet-64	5.30 600	2.03 595	1.74 527	3.43 606	2.81 602	10.09 609	2.12 590	9.10 615	17.12 622	4.96 605	9.27 611	10.72 615	3.70 594	9.20 603	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 604	3.04 608

TorneroNet	10.70 613	2.03 595	1.82 532	3.43 606	3.01 605	43.83 630	2.22 594	8.87 614	67.47 642	7.17 614	27.36 626	10.68 614	3.85 597	8.67 601	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 605	3.17 609

PWCK	2.88 584	2.05 597	5.72 586	2.08 585	1.11 562	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 585	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 600	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 589	1.18 579

KSHMR	8.75 609	2.06 598	2.11 546	3.53 608	3.11 606	4.13 594	2.69 601	5.60 605	61.37 641	3.00 583	55.83 639	4.98 595	2.45 576	4.49 522	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 606	3.18 610

Wz-Net-TNSev	1.88 549	2.08 599	7.66 592	0.67 450	0.64 475	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 540	1.57 503	1.56 463	2.58 559	1.90 554	4.86 531	3.12 562	0.39 507	0.37 532	0.33 473	0.37 518	0.53 526	0.58 540

coex-ft	8.13 608	2.13 600	98.04 639	0.67 450	0.53 426	1.71 510	1.56 562	1.65 401	11.11 611	18.17 626	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 491	6.49 587	0.30 452	0.30 494	0.32 464	0.31 482	0.66 548	0.50 523

UNDER WATER-64	5.27 599	2.32 601	8.78 598	3.93 612	3.54 611	7.61 605	3.03 607	5.84 607	14.19 613	4.04 594	4.04 577	9.39 609	6.26 606	5.93 560	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 611	3.61 613

UNDER WATER	5.08 598	2.33 602	5.55 584	3.94 613	3.51 610	5.20 602	2.72 603	5.61 606	16.52 619	3.84 591	4.60 582	9.21 608	5.89 604	5.90 558	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 612	3.61 613

ktn	4.70 596	2.38 603	2.12 547	3.76 609	3.24 607	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 608	4.07 596	19.32 622	7.46 602	3.47 590	7.39 587	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 600	2.65 607

notaker	3.98 591	2.40 604	2.68 565	3.82 611	3.27 609	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 597	6.94 597	7.65 604	3.26 588	7.82 596	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 607	3.31 611

UDG	1.41 513	2.65 605	0.99 395	1.44 578	1.64 583	1.34 471	0.80 469	1.60 389	1.23 415	1.23 377	1.71 494	2.01 534	1.34 503	1.47 344	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 580	1.04 574

DDUNet	1.50 519	2.69 606	1.12 444	1.77 583	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 416	1.16 377	1.38 453	1.79 505	1.60 478	1.12 462	1.37 316	1.08 452	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 581	1.37 582

DispFullNet	2.34 567	2.85 607	3.66 573	3.08 601	2.27 591	1.97 538	0.67 430	2.00 505	1.70 534	2.52 568	2.00 527	2.23 543	5.86 603	3.44 507	1.58 520	1.01 573	0.32 508	2.64 603	1.94 606	2.85 597	2.24 595

MADNet++	5.01 597	3.14 608	4.91 581	4.55 615	3.94 613	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 604	6.08 592	4.74 587	5.37 601	9.40 607	10.67 606	4.65 616	4.15 617	3.97 615	3.34 615	4.09 609	4.08 616

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 609	2.55 561	0.39 39	0.23 30	0.44 74	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 91	0.44 63	0.34 60	0.28 32	0.56 58	0.29 52	1.35 583	0.10 9	0.22 272	0.19 246	0.46 507	1.31 581

MADNet+	2.69 578	3.22 610	11.53 604	1.44 578	1.12 564	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 588	5.23 582	0.79 568	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 569

HanzoNet	11.04 614	3.62 611	8.10 596	4.08 614	3.55 612	4.90 600	2.73 604	7.19 612	10.10 610	31.86 635	28.92 627	21.96 627	36.36 629	18.08 621	10.17 603	7.94 620	3.32 615	3.47 614	3.31 614	7.06 617	4.04 615

test_for_model	1.30 497	3.71 612	0.58 164	3.22 602	2.84 603	0.59 194	0.33 116	1.40 330	0.83 217	1.42 468	0.61 127	0.52 140	0.37 95	0.51 39	0.33 107	2.46 592	0.15 252	0.16 65	0.11 10	4.39 613	1.50 584

DPSimNet_ROB	11.20 615	4.98 613	35.43 623	2.90 599	4.52 614	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 606	14.89 622	10.93 615	17.29 619	36.81 631	13.18 618	15.68 615	2.86 597	6.29 619	5.75 620	5.09 618	3.91 608	7.70 618

DPSMNet_ROB	13.02 617	8.23 614	21.91 613	9.53 618	18.11 617	11.56 612	32.02 626	10.64 617	16.23 616	7.05 613	19.49 624	10.16 612	16.66 619	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 620	5.38 619	10.26 624	6.17 616	11.36 621

DGTPSM_ROB	13.01 616	8.23 614	21.87 612	9.51 617	18.10 616	11.56 612	32.01 625	10.63 616	16.20 615	7.03 612	19.48 623	10.15 611	16.66 619	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 620	5.37 618	10.25 623	6.16 615	11.36 621

JetRed	6.91 605	8.80 616	25.96 619	2.85 596	3.25 608	13.98 617	11.87 615	6.25 610	4.28 598	4.45 599	4.56 581	6.69 599	5.46 602	7.46 590	14.05 611	2.59 595	3.31 614	2.59 602	2.29 611	4.20 610	3.36 612

ASD4		10.99 617

TCMNet-wrong-test	10.31 611	11.40 618	14.84 607	20.96 620	18.45 618	13.80 616	10.76 614	15.78 620	3.53 591	5.20 607	5.52 591	16.26 618	12.61 613	7.51 592	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 620	10.61 620

BEATNet-Init1	26.87 624	13.43 619	70.68 638	0.91 550	0.68 490	57.02 637	21.06 621	32.82 632	32.67 629	52.12 641	53.61 638	66.05 639	49.56 639	48.79 640	34.71 631	0.49 541	0.44 551	0.53 547	0.53 555	0.63 542	0.59 542

USTest	14.33 618	14.94 620	21.04 611	17.44 619	16.05 615	23.26 618	33.84 627	21.73 621	11.80 612	9.36 617	10.14 612	15.97 617	13.20 615	17.28 620	22.43 622	3.78 612	5.01 618	6.17 622	6.16 619	9.25 619	7.72 619

Anonymous_1	43.04 634	18.73 621	24.79 616	21.81 621	46.26 631	27.80 619	37.60 628	28.08 627	16.14 614	14.66 621	14.30 616	20.65 621	17.88 621	21.56 622	25.94 625	117.93 642	8.92 622	100.65 637	126.50 639	158.64 642	12.08 623

DPSM_ROB	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

DPSM	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

xxxxx1	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

tt_ll	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

ff	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

LRCNet_RVC	22.74 621	32.10 627	21.97 614	29.84 624	26.23 622	4.42 597	0.81 472	22.66 622	2.02 557	26.93 628	29.26 628	23.06 629	15.59 618	23.84 625	18.88 618	31.75 633	19.90 634	34.65 632	32.13 633	30.54 631	28.32 632

PML	51.67 635	36.25 628	13.28 606	7.46 616	20.81 619	108.69 641	232.22 643	8.72 613	27.82 628	87.01 642	269.67 643	69.67 640	61.95 640	24.76 629	14.20 612	9.74 623	3.40 616	9.62 623	4.70 617	18.74 623	4.72 617

FlowAnything	38.37 628	38.41 629	50.38 632	44.76 632	41.94 629	56.64 631	76.34 635	53.28 639	34.23 635	28.25 629	29.72 632	43.60 633	37.79 636	43.83 634	53.38 636	20.39 631	18.71 633	21.07 626	21.14 632	28.23 625	25.29 627

RAFT-FEzeroshot	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

RAFT-FE	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

CasAABBNet	38.33 627	38.46 632	50.35 631	44.75 631	41.84 626	56.68 632	76.37 636	53.22 635	33.83 633	28.31 632	29.54 631	43.62 635	37.71 635	43.84 637	53.41 637	20.30 627	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.24 626	25.34 628

Selective-RAFT-Error	38.39 629	38.47 633	50.44 633	44.73 628	41.97 630	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.92 634	28.34 633	29.85 633	43.60 633	38.20 637	43.75 633	53.34 635	20.38 630	18.70 629	21.09 630	21.05 627	28.30 629	25.43 631

LSM0	42.82 633	38.75 634	50.81 634	47.07 633	109.38 641	57.00 636	76.02 634	53.74 640	33.71 630	29.02 634	30.41 634	43.87 638	37.22 632	43.91 638	53.54 640	20.52 632	18.62 628	21.10 631	21.11 631	28.41 630	42.22 633

HaxPig	38.92 630	41.40 635	41.64 624	29.95 625	32.27 623	28.90 622	27.60 622	29.73 628	37.71 636	43.82 636	43.87 635	33.17 630	35.56 628	41.53 631	40.37 633	43.94 637	47.51 639	45.82 633	47.08 635	42.38 632	44.15 635

AVERAGE_ROB	40.43 631	42.37 636	42.73 625	36.96 627	35.58 625	30.50 623	27.61 623	36.71 634	38.39 637	44.91 637	44.36 636	37.45 632	36.70 630	41.88 632	40.35 632	45.43 638	46.81 638	47.11 634	46.35 634	42.51 633	43.87 634

MEDIAN_ROB	42.00 632	44.40 637	44.29 628	35.15 626	34.95 624	31.28 628	29.60 624	35.88 633	40.02 638	47.20 640	46.64 637	37.37 631	38.48 638	44.35 639	42.45 634	48.03 639	49.39 640	49.71 635	49.03 636	45.14 634	46.65 636

DLNR_Zeroshot_test	23.17 622	48.52 638	43.29 627	176.68 639	78.69 635	0.35 27	0.21 19	23.41 623	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.56 362	0.44 222	9.57 622	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

DLNR-FE	23.17 622	48.55 639	42.94 626	176.85 640	78.48 634	0.35 27	0.21 19	23.51 624	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.55 359	0.44 222	9.85 624	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

RSGM-EC	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

acva	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

test_example2	192.40 641	210.76 642	206.48 641	199.83 641	204.73 642	172.94 642	183.52 642	133.93 643	133.41 643	191.38 643	196.19 642	187.13 643	178.77 643	205.33 643	208.00 643	222.09 643	238.72 643	186.54 643	190.54 643	227.34 643	170.31 642

ccccc		492.34 643		530.87 642	530.37 643	478.08 643		491.76 644		448.18 644		476.12 644		541.64 644		663.49 644	459.54 644	353.94 644	309.79 644	586.66 644

GS-Stereo							0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

FSD					0.50 398	0.54 162	0.58 393	0.65 55	0.53 111	0.54 147	0.52 97	0.56 165	0.52 199	0.57 63	0.55 305	0.51 542	0.47 560	0.50 538	0.49 547	0.50 517

Low-res two-view benchmark