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 40	0.26 78	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 66	0.16 177	0.13 5	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 40	0.29 149	0.63 227	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 369	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 203	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 31	0.24 47	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	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 16	0.24 47	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 118	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 47	0.30 63	0.14 38	0.13 138	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 40	0.21 12	0.40 48	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 138	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	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 62	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	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 56	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 16	0.31 200	0.45 84	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 51	0.23 31	0.47 97	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 78	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 66	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	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

CAS	0.63 268	0.18 3	0.37 8	2.27 593	0.84 541	0.57 191	0.54 357	0.79 106	0.62 133	0.48 119	0.70 162	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 136	2.24 596	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 583

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 97	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	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 16	0.24 47	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	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 51	0.17 1	0.58 194	0.32 107	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 129	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 50	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 31	0.26 20	0.20 2	1.40 335	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 51	0.24 47	0.38 40	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 185	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 62	0.20 6	0.42 62	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 245	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 40	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 159	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 40	0.26 78	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	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 86	0.20 19	0.48 85	0.44 107	0.27 104	0.50 131	0.26 62	0.92 160	0.51 97	0.53 149	0.78 184	0.55 157	0.49 185	0.42 12	0.42 212	0.16 72	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 78	0.26 78	0.47 97	0.54 357	0.59 32	0.50 88	0.41 75	0.66 145	0.25 17	0.44 139	0.62 85	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 121	0.35 265	0.27 11	0.29 80	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 132	0.26 20	0.25 18	1.19 272	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.36 279	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 111	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 307	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 121	0.42 348	0.37 37	0.22 26	0.95 180	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 202	0.26 23	0.17 119	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 69	0.37 16	0.25 68	0.26 6	0.20 12	0.78 101	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 186	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 16	0.26 78	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 284	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 16	0.22 24	0.35 30	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 136	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 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 31	0.19 3	0.43 73	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 260	0.30 63	0.20 256	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.17 112	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 16	0.29 149	0.36 35	0.28 75	0.56 24	0.58 120	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 164	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 70	0.28 129	0.80 337	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 274	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 79

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 132	0.30 174	0.33 23	0.22 26	0.75 91	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 174	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 161	0.43 78	0.28 129	0.51 148	0.27 69	0.93 169	0.61 131	0.47 111	0.63 137	0.49 124	0.38 102	0.49 34	0.33 111	0.17 119	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MoCha-V2	0.40 98	0.20 19	0.49 92	0.50 206	0.21 12	0.44 80	0.33 118	0.93 169	0.53 109	0.53 149	0.53 104	0.42 84	0.58 245	1.09 245	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.15 119

CES	0.48 159	0.20 19	0.37 8	0.39 40	1.39 585	0.55 178	0.35 138	0.98 193	0.66 160	0.44 93	0.66 145	0.35 64	0.27 29	0.56 56	0.33 111	0.15 49	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.19 194	1.46 589

s12784h	0.52 177	0.20 19	0.38 16	0.41 62	0.19 3	0.96 398	0.34 129	1.17 272	1.25 428	0.81 215	0.90 214	0.63 199	0.50 191	1.45 342	0.42 212	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 150	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 56	0.48 80	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 85	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.36 279	0.43 73	0.32 107	0.69 70	0.58 120	0.41 75	0.68 152	0.39 79	0.43 129	0.60 78	0.35 136	0.14 38	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.16 80	0.13 44

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 78	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.17 112	0.14 79

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 40	0.24 47	0.47 97	0.30 90	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 85	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 16	0.26 78	0.49 117	0.29 80	0.64 51	0.39 47	0.49 128	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 148	0.34 126	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

DilatedVolume-Stereo	0.43 116	0.21 38	0.55 143	0.43 78	0.32 222	0.72 287	0.29 80	0.80 114	0.51 97	0.77 203	0.73 171	0.48 115	0.40 112	1.13 257	0.39 182	0.15 49	0.14 196	0.15 32	0.14 111	0.16 80	0.14 79

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.38 31	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	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 69	0.37 16	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	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 62	0.21 12	0.42 62	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 53	0.25 12	0.18 166	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.14 29	0.13 44

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 31	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	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	0.42 110	0.21 38	0.54 132	0.40 51	0.25 68	0.47 97	0.32 107	0.73 84	1.15 371	0.76 198	0.73 171	0.58 178	0.45 143	0.60 78	0.34 126	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.13 44

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 215	0.47 146	0.27 104	0.26 6	0.29 80	0.69 70	0.63 137	0.32 31	0.42 51	0.45 98	0.31 52	0.45 18	0.34 126	0.17 119	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.13 44

Occ-G	0.42 110	0.21 38	0.48 85	0.41 62	0.26 78	0.42 62	0.62 417	0.77 97	0.49 83	0.43 88	0.66 145	1.02 346	0.46 150	0.78 141	0.41 199	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.16 80	0.16 157

U	9.45 615	0.21 38	0.58 167	0.47 146	53.11 638	61.27 644	0.24 44	0.70 75	0.52 103	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 215	0.11 32	60.50 642	8.88 626	0.17 112	0.13 44

IGEV-Stereo+	0.45 138	0.21 38	0.43 50	0.41 62	0.39 325	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 115	1.43 338	0.30 63	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 578	1.70 593

WCG-NET（raft）	0.45 138	0.21 38	0.55 143	0.40 51	0.24 47	0.50 131	0.36 154	0.73 84	1.09 331	0.71 191	0.76 179	0.92 306	0.51 197	0.84 164	0.34 126	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 111	0.14 29	0.14 79

trnet	0.39 86	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 161	0.29 80	0.78 101	1.12 344	0.59 168	0.71 165	0.53 147	0.42 121	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

LoS	0.40 98	0.21 38	0.44 55	0.37 16	0.22 24	0.50 131	0.40 214	1.00 199	0.94 257	0.48 119	0.66 145	0.48 115	0.40 112	0.60 78	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.16 66	0.11 10	0.14 29	0.14 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 153	0.21 38	0.38 16	0.45 121	0.38 315	0.45 84	0.25 50	0.75 91	1.29 448	0.80 211	1.21 346	0.47 109	0.37 96	0.53 43	0.44 225	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 580	0.18 150	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	0.44 129	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.65 247	0.26 62	0.79 106	0.83 220	0.93 243	0.98 236	0.51 134	0.46 150	0.54 47	0.35 136	0.18 166	0.24 454	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.26 397

CREStereo	0.39 86	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 161	0.29 80	0.77 97	1.11 340	0.58 160	0.71 165	0.51 134	0.41 115	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 79
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	0.46 145	0.21 38	0.38 16	0.37 16	0.23 31	0.71 285	0.27 69	0.74 88	1.04 303	0.64 178	0.70 162	0.55 157	0.47 160	0.86 173	0.35 136	1.00 579	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

WQFJA1++	1.55 528	0.22 61	0.45 69	0.38 31	0.28 129	0.38 40	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 107	0.64 89	0.27 34	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.12 50	25.04 629	0.14 79

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 92	0.40 51	0.43 359	0.82 348	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 159	0.27 34	0.17 119	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 78	0.31 200	0.39 44	0.44 267	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.64 140	0.32 49	0.46 150	0.55 53	0.28 47	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.14 79

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 81	0.48 174	0.42 348	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 174	0.91 186	0.32 94	0.23 345	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.86 565	0.16 157

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 62	0.24 47	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 73	0.31 25	0.33 30	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 67	0.22 61	0.47 81	0.45 121	0.43 359	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 191	0.64 89	0.32 94	0.22 318	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.83 563	0.16 157

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 92	0.44 107	0.27 104	0.44 80	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 145	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

xyz-stereo	7.16 611	0.22 61	69.90 643	0.42 70	0.21 12	32.92 634	0.49 324	0.87 140	0.76 197	1.38 458	27.04 630	1.19 393	1.16 474	4.69 532	0.97 442	0.16 72	0.12 64	0.20 205	0.14 111	0.16 80	0.12 14

HART	0.45 138	0.22 61	0.54 132	0.50 206	0.26 78	0.41 54	0.29 80	1.03 211	0.50 88	0.58 160	1.45 435	0.61 192	0.35 82	1.08 244	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.14 111	0.19 194	0.14 79

Reg-Stereo(zero)	0.44 129	0.22 61	0.45 69	0.43 78	0.23 31	0.38 40	0.25 50	0.76 94	1.08 323	0.90 236	0.78 184	0.90 295	0.47 160	0.70 109	0.36 148	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 78	0.27 104	0.57 191	0.44 267	0.79 106	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 102	0.30 45	0.69 105	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.15 52	0.12 14

castereo	0.41 106	0.22 61	0.46 78	0.44 107	0.30 174	0.61 214	0.56 383	0.97 189	0.80 211	0.38 64	0.69 157	0.45 98	0.69 287	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.12 14

999	0.48 159	0.22 61	0.49 92	0.48 174	0.34 261	0.75 302	0.31 97	0.85 137	0.55 113	0.37 56	0.48 80	0.50 130	0.36 92	2.45 471	0.39 182	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.16 80	0.19 257

test_for_model	0.46 145	0.22 61	0.59 174	0.40 51	0.29 149	0.42 62	0.32 107	1.08 246	0.76 197	0.50 137	0.58 126	0.43 87	0.35 82	2.09 439	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.13 44

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

IGEV++	0.40 98	0.22 61	0.51 108	0.52 260	0.29 149	0.45 84	0.25 50	1.65 406	0.46 73	0.37 56	0.57 123	0.46 102	0.45 143	0.50 37	0.38 171	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

testlalala	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

GCAPDPT-zeroshot	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 108	0.43 78	0.26 78	0.44 80	0.22 26	0.99 195	0.48 80	0.42 82	0.42 51	0.67 212	0.29 37	0.86 173	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.17 112	0.15 119

test_4	0.53 188	0.22 61	0.56 150	0.54 295	0.32 222	0.64 231	0.39 201	0.80 114	0.62 133	0.92 242	1.87 520	0.68 214	0.42 121	1.16 264	0.37 160	0.15 49	0.13 138	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.15 119

test-3	0.54 204	0.22 61	0.68 224	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.32 431	0.69 157	0.87 282	0.45 143	1.68 391	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

test_1	0.54 204	0.22 61	0.68 224	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.28 403	0.68 152	0.87 282	0.45 143	1.67 386	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

VMBase	0.38 80	0.23 83	0.44 55	0.36 7	0.22 24	0.39 44	0.34 129	0.70 75	0.86 225	0.43 88	0.69 157	0.60 187	0.33 64	0.73 122	0.35 136	0.17 119	0.14 196	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.17 190

Zero-FE251	0.34 55	0.23 83	0.51 108	0.45 121	0.29 149	0.58 194	0.24 44	0.82 124	0.34 36	0.49 128	0.38 40	0.52 142	0.42 121	0.47 28	0.27 34	0.18 166	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.13 44

DA	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

GGEV	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

depthmonostereo	0.41 106	0.23 83	0.53 124	0.47 146	0.23 31	0.61 214	0.35 138	1.00 199	0.76 197	0.48 119	0.65 144	0.47 109	0.49 185	0.67 103	0.37 160	0.16 72	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.15 119

2.5w	0.31 36	0.23 83	0.46 78	0.39 40	0.24 47	0.42 62	0.39 201	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 136	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 83	0.43 50	0.35 5	0.23 31	0.42 62	0.42 235	0.54 17	0.35 40	0.47 111	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 101	0.33 111	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 83	0.44 55	0.37 16	0.29 149	0.62 223	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 75	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 83	0.54 132	0.50 206	0.28 129	0.36 35	0.22 26	1.02 206	0.39 47	0.42 82	0.64 140	0.36 66	0.51 197	0.39 7	0.29 52	0.18 166	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.18 216

AIO_rvc	0.36 67	0.23 83	0.49 92	0.43 78	0.27 104	0.59 201	0.38 186	0.94 175	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 124	0.22 11	0.84 164	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 83	0.52 117	0.40 51	0.22 24	0.54 169	0.47 302	0.82 124	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 130	0.42 121	0.64 89	0.29 52	0.17 119	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.14 79

castereo++	0.38 80	0.23 83	0.41 35	0.43 78	0.31 200	0.97 402	0.22 26	0.86 139	0.58 120	0.32 31	0.44 64	0.51 134	0.39 107	0.93 195	0.24 5	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.14 79

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 83	0.48 85	0.49 194	0.36 279	0.60 208	0.23 37	0.64 51	0.49 83	0.39 73	0.49 88	0.44 90	0.31 52	0.85 169	0.30 63	0.24 362	0.13 138	0.16 66	0.12 50	0.20 233	0.19 257

GIP-stereo	0.34 55	0.23 83	0.45 69	0.50 206	0.36 279	0.38 40	0.23 37	0.78 101	0.52 103	0.34 39	0.51 95	0.46 102	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 256	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.16 80	0.14 79

fffft	0.38 80	0.23 83	0.51 108	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.48 314	0.76 94	0.36 41	0.44 93	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 299	0.32 94	0.14 38	0.11 32	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157
1: 1. 1
tt45	0.45 138	0.23 83	0.46 78	0.45 121	0.33 243	0.79 328	0.32 107	0.78 101	0.41 55	0.51 145	0.44 64	0.49 124	0.37 96	2.14 444	0.34 126	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.18 216

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 83	0.59 174	0.48 174	0.36 279	0.40 48	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 153	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 65	0.51 286	0.20 256	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.15 119

MC-Stereo	0.43 116	0.23 83	0.48 85	0.51 239	0.28 129	0.39 44	0.32 107	0.88 148	0.68 169	0.60 171	0.84 200	0.56 169	0.61 258	1.03 226	0.31 85	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.13 44

RCA-Stereo	0.50 173	0.23 83	0.58 167	0.48 174	0.33 243	0.55 178	0.45 287	0.97 189	1.38 490	0.68 186	1.05 271	0.63 199	0.80 334	0.59 66	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.14 79

test_3	0.55 219	0.23 83	0.71 253	0.53 279	0.28 129	0.61 214	0.40 214	0.92 160	1.05 308	1.19 363	0.68 152	0.93 308	0.44 139	1.67 386	0.39 182	0.15 49	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.14 79

DEmStereo	0.97 439	0.23 83	0.79 320	0.47 146	0.32 222	1.04 418	0.56 383	0.93 169	0.89 237	1.39 464	2.14 541	1.02 346	2.07 568	5.64 558	0.77 391	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.20 289

111	0.60 251	0.23 83	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.72 287	0.42 235	1.18 277	1.41 506	0.80 211	1.38 414	1.10 374	0.79 328	0.96 202	0.58 321	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.19 257

S2M2_XL	0.24 2	0.24 105	0.39 22	0.34 3	0.24 47	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 256	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.18 150	0.14 79
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	0.24 105	0.42 44	0.38 31	0.23 31	0.43 73	0.34 129	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.52 41	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	0.24 105	0.48 85	0.37 16	0.24 47	0.45 84	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.58 126	0.27 26	0.32 59	0.74 129	0.35 136	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.14 79

4w-stereo	0.30 26	0.24 105	0.44 55	0.37 16	0.23 31	0.46 90	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 92	0.59 66	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 50	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 105	0.45 69	0.39 40	0.22 24	0.46 90	0.47 302	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 143	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

MM-Stereo_test3	0.50 173	0.24 105	0.54 132	0.54 295	0.74 512	0.49 117	0.53 351	1.09 248	1.05 308	0.62 175	0.95 223	0.61 192	0.42 121	0.77 136	0.38 171	0.20 256	0.17 327	0.20 205	0.16 177	0.18 150	0.18 216

MM-Stereo_test2	0.43 116	0.24 105	0.67 220	0.51 239	0.32 222	0.55 178	0.45 287	0.97 189	0.77 202	0.59 168	0.51 95	0.49 124	0.42 121	0.80 148	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.14 79

MM-Stereo_test1	0.49 167	0.24 105	0.56 150	0.51 239	0.30 174	0.50 131	0.54 357	0.91 157	1.03 298	0.84 224	0.69 157	0.54 152	0.60 249	1.16 264	0.33 111	0.18 166	0.16 296	0.20 205	0.17 203	0.19 194	0.15 119

tg	0.52 177	0.24 105	0.61 182	0.49 194	0.30 174	0.90 373	0.29 80	1.07 240	0.83 220	0.83 221	1.02 256	0.62 196	0.43 129	1.35 313	0.41 199	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.17 112	0.15 119

RSM++	0.38 80	0.24 105	0.51 108	0.47 146	0.26 78	0.50 131	0.41 231	0.79 106	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 187	0.35 82	1.02 225	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.18 150	0.13 44

RSM	0.39 86	0.24 105	0.49 92	0.46 132	0.26 78	0.47 97	0.40 214	0.92 160	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 205	0.33 64	1.07 240	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.13 44

RAFT-Stereo-weight	0.47 153	0.24 105	0.53 124	0.48 174	0.27 104	0.60 208	0.35 138	1.02 206	1.07 317	0.99 262	0.78 184	0.76 236	0.28 33	0.76 133	0.36 148	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

MIM_Stereo	0.57 236	0.24 105	0.92 378	0.46 132	0.30 174	0.54 169	0.28 75	1.27 308	0.75 188	1.00 267	1.16 328	0.93 308	0.53 209	1.45 342	0.61 336	0.16 72	0.16 296	0.20 205	0.19 249	0.17 112	0.14 79

AEACV	0.37 74	0.24 105	0.52 117	0.47 146	0.51 418	0.37 37	0.38 186	0.65 56	0.53 109	0.42 82	0.56 117	0.46 102	0.60 249	0.53 43	0.30 63	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.14 79

Any-RAFT	0.53 188	0.24 105	0.47 81	0.47 146	0.27 104	1.00 410	0.25 50	1.58 388	1.05 308	0.85 229	0.99 238	1.06 356	0.47 160	0.70 109	0.32 94	0.18 166	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.16 157

4D-IteraStereo	0.48 159	0.24 105	0.76 302	0.50 206	0.44 368	0.66 256	0.31 97	0.87 140	1.02 294	1.03 280	0.72 169	0.78 242	0.32 59	0.64 89	0.37 160	0.17 119	0.11 32	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 86	0.24 105	0.50 101	0.44 107	0.25 68	0.46 90	0.33 118	1.25 306	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 142	0.30 45	1.07 240	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

fff	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

ADStereo(finetuned)	0.57 236	0.24 105	1.06 430	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.35 138	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	1.20 485	0.84 164	0.51 286	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

CrosDoStereo	1.58 531	0.24 105	0.72 259	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 621	1.10 251	0.98 276	1.34 444	1.75 505	1.00 337	1.89 557	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

DeepStereo_LL	1.58 531	0.24 105	0.72 259	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 621	1.10 251	0.98 276	1.34 444	1.75 505	1.00 337	1.89 557	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

DRaft	0.80 379	0.24 105	0.70 242	0.45 121	0.30 174	0.97 402	0.53 351	1.05 225	0.97 271	1.78 531	2.02 534	0.80 248	1.74 545	2.73 487	0.72 373	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.21 309

RAFT-RH_RVC	1.03 462	0.24 105	0.67 220	0.49 194	0.28 129	0.81 346	0.33 118	0.83 129	1.08 323	2.05 555	4.65 590	1.04 354	0.57 236	5.98 567	0.50 281	0.18 166	0.13 138	0.26 393	0.20 285	0.16 80	0.17 190

DCANet	0.54 204	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.36 154	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	0.92 389	0.81 154	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

csc	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

cscssc	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

CFNet-RSSM	0.54 204	0.24 105	0.70 242	0.48 174	0.28 129	0.60 208	0.27 69	1.49 358	1.14 359	1.06 285	0.93 220	1.08 362	0.54 214	0.70 109	0.35 136	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.14 79

Gwc-CoAtRS	0.52 177	0.24 105	0.68 224	0.48 174	0.29 149	0.64 231	0.25 50	1.16 270	1.08 323	1.01 272	1.00 242	1.12 379	0.56 226	0.69 105	0.37 160	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 119

BStereo	0.38 80	0.25 133	1.42 496	0.42 70	0.28 129	0.55 178	0.39 201	0.55 20	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

Wave_Phase_stereo	0.45 138	0.25 133	1.42 496	0.42 70	0.28 129	1.78 526	0.39 201	0.72 81	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

NLSM1	0.49 167	0.25 133	0.55 143	0.48 174	1.08 566	0.83 354	0.31 97	0.83 129	0.66 160	0.51 145	0.76 179	0.47 109	0.48 174	0.98 212	0.55 310	0.18 166	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.15 119

GASTEREO	0.40 98	0.25 133	0.51 108	0.48 174	0.25 68	0.65 247	0.36 154	0.81 119	0.49 83	0.51 145	0.82 197	0.30 43	0.66 282	0.62 85	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.14 79

MSCF	0.38 80	0.25 133	0.52 117	0.47 146	0.25 68	0.62 223	0.37 176	0.81 119	0.47 77	0.50 137	0.71 165	0.32 49	0.65 279	0.54 47	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.14 79

4.5_new	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.45 69	0.37 16	0.24 47	0.54 169	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 75	0.77 136	0.39 182	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.52 117	0.40 51	0.21 12	0.53 161	0.54 357	0.65 56	0.46 73	0.44 93	0.48 80	0.23 5	0.45 143	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

G2L-ROB	0.73 343	0.25 133	0.76 302	0.54 295	0.39 325	0.95 392	0.66 431	1.66 411	1.09 331	1.24 389	1.02 256	1.64 493	0.71 297	1.63 378	1.02 449	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.20 233	0.22 327

xyz-stereo-finetune	0.48 159	0.25 133	0.54 132	0.42 70	0.23 31	0.80 337	0.42 235	0.80 114	0.80 211	0.61 172	0.62 134	0.54 152	0.43 129	1.70 393	0.58 321	0.15 49	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.15 119

LG-Stereo	0.34 55	0.25 133	0.78 317	0.47 146	0.26 78	0.37 37	0.30 90	0.71 80	0.52 103	0.36 48	0.57 123	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 148	0.13 23	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.12 14

AIO-test1	0.56 228	0.25 133	0.55 143	0.64 425	0.78 527	0.80 337	0.36 154	1.18 277	1.34 469	0.57 158	0.88 210	0.61 192	0.50 191	1.12 255	0.35 136	0.17 119	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.18 150	0.23 347

SMoEStereo_RVC	0.39 86	0.25 133	0.50 101	0.45 121	0.30 174	0.61 214	0.36 154	0.72 81	0.45 67	0.46 106	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 329	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.15 135	0.16 80	0.15 119

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 133	0.51 108	0.47 146	0.23 31	0.45 84	0.39 201	1.07 240	0.52 103	0.41 75	0.48 80	0.52 142	0.25 18	0.72 117	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 133	0.58 167	0.44 107	0.34 261	0.30 16	0.30 90	0.72 81	0.50 88	0.37 56	0.36 36	0.58 178	0.49 185	0.52 41	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.14 79

MIF-Stereo (partial)	0.45 138	0.25 133	0.70 242	0.50 206	0.52 430	0.35 30	0.26 62	0.91 157	0.59 129	0.45 101	0.71 165	0.51 134	0.51 197	1.11 251	0.45 240	0.20 256	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.24 343	0.18 216

CASnet	0.41 106	0.25 133	0.48 85	0.50 206	0.20 6	0.50 131	0.36 154	0.81 119	0.80 211	0.83 221	0.68 152	0.48 115	0.31 52	0.54 47	0.32 94	0.18 166	0.12 64	0.27 409	0.22 359	0.23 328	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 204	0.25 133	0.64 198	0.47 146	0.30 174	0.97 402	0.27 69	1.24 304	0.81 214	0.96 252	1.12 306	1.28 420	0.48 174	0.71 113	0.36 148	0.17 119	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.16 157

GLC_STEREO	0.39 86	0.25 133	0.41 35	0.54 295	0.23 31	0.48 105	0.30 90	0.73 84	0.58 120	0.52 148	0.73 171	0.51 134	0.31 52	0.64 89	0.42 212	0.17 119	0.20 388	0.23 315	0.19 249	0.21 278	0.17 190

RAFT-345	0.84 401	0.25 133	0.66 215	0.50 206	0.27 104	0.54 169	0.42 235	0.83 129	1.11 340	1.32 431	2.34 549	0.86 278	0.54 214	5.72 559	0.47 261	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.17 203	0.17 112	0.16 157

cross-raft	0.54 204	0.25 133	0.61 182	0.52 260	0.29 149	0.68 267	0.37 176	1.46 352	0.76 197	1.01 272	1.06 273	1.28 420	0.46 150	0.71 113	0.35 136	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.14 79

GMM-Stereo	0.74 348	0.25 133	0.59 174	0.54 295	0.34 261	0.72 287	0.99 519	1.01 205	0.87 230	1.36 449	1.78 508	1.12 379	0.81 338	2.09 439	0.46 254	0.18 166	0.12 64	0.25 374	0.25 409	0.20 233	0.85 572

raftrobust	0.52 177	0.25 133	0.56 150	0.65 439	0.52 430	0.49 117	0.34 129	0.98 193	0.91 246	1.30 417	0.87 208	0.63 199	0.81 338	0.78 141	0.41 199	0.19 215	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.16 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 204	0.25 133	0.68 224	0.43 78	0.24 47	0.40 48	0.34 129	1.04 217	1.09 331	1.32 431	1.60 476	0.80 248	0.68 284	0.67 103	0.39 182	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 203	0.17 112	0.13 44

AFF-stereo	0.58 243	0.25 133	0.64 198	0.46 132	0.29 149	0.34 24	0.38 186	1.15 268	1.14 359	1.17 354	1.60 476	1.10 374	0.71 297	0.97 210	0.43 222	0.13 23	0.11 32	0.19 163	0.19 249	0.17 112	0.14 79

gcap_with_dpt	0.44 129	0.26 159	0.58 167	0.50 206	0.44 368	0.47 97	0.40 214	1.14 265	0.62 133	0.65 180	0.80 195	0.57 172	0.48 174	0.56 56	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.16 157

Hybrid-DGEV-03	0.65 288	0.26 159	0.56 150	0.53 279	0.36 279	0.73 292	0.39 201	0.89 149	1.15 371	1.73 526	2.52 559	0.84 273	0.56 226	0.97 210	0.44 225	0.18 166	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.14 79

WQFJX1	0.57 236	0.26 159	0.54 132	0.48 174	0.72 504	0.68 267	0.47 302	2.46 576	0.71 179	0.54 153	0.50 91	0.53 147	0.51 197	1.36 318	0.60 332	0.18 166	0.20 388	0.20 205	0.16 177	0.20 233	0.20 289

Replicate-Monster	0.41 106	0.26 159	2.03 545	0.36 7	0.21 12	0.46 90	0.23 37	0.67 68	0.48 80	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 212	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 419

FlowAnything_test	0.39 86	0.26 159	0.61 182	0.59 369	0.33 243	0.62 223	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.36 36	0.45 98	0.37 96	0.53 43	0.48 266	0.24 362	0.18 350	0.28 424	0.33 505	0.21 278	0.19 257

4.25_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

SCV_C0	0.43 116	0.26 159	0.65 205	0.43 78	0.29 149	0.47 97	0.31 97	1.34 321	0.73 185	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 284	0.30 63	0.17 119	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.15 119

SCV	0.46 145	0.26 159	0.55 143	0.47 146	0.25 68	0.39 44	0.38 186	1.98 507	0.60 130	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 92	1.28 293	0.32 94	0.24 362	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.14 79

H2IRNET	0.56 228	0.26 159	0.66 215	0.47 146	0.35 265	0.41 54	0.26 62	0.92 160	1.17 384	0.61 172	1.28 374	1.08 362	0.86 366	0.99 217	0.63 343	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.25 409	0.21 278	0.18 216

MGS-Stereo	0.42 110	0.26 159	0.58 167	0.44 107	0.28 129	0.50 131	0.34 129	0.57 28	0.83 220	0.46 106	1.31 384	0.52 142	0.33 64	0.65 99	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

MSKI-zero shot	0.55 219	0.26 159	0.57 161	0.51 239	0.26 78	0.69 273	0.28 75	1.18 277	0.64 142	0.91 240	1.32 391	0.82 257	0.33 64	1.92 421	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.16 157

LoS_RVC	0.42 110	0.26 159	0.40 29	0.44 107	0.82 539	0.51 148	0.44 267	0.64 51	0.41 55	0.44 93	0.78 184	0.44 90	0.47 160	0.56 56	0.36 148	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 571

DCRE	0.82 390	0.26 159	0.70 242	0.58 356	0.44 368	0.54 169	0.48 314	0.95 180	0.78 206	0.78 206	7.33 605	0.86 278	0.52 203	0.76 133	0.41 199	0.16 72	0.16 296	0.19 163	0.17 203	0.18 150	0.17 190

DCANet-4	0.54 204	0.26 159	1.07 435	0.42 70	0.24 47	0.48 105	0.36 154	0.99 195	1.30 454	1.10 303	1.02 256	0.56 169	0.75 306	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

tt	6.58 609	0.26 159	6.10 593	3.77 615	2.16 592	11.55 616	19.63 625	13.33 624	5.74 609	2.96 586	2.65 562	4.97 599	6.33 613	3.81 516	7.24 595	9.15 626	11.32 630	5.89 626	6.24 625	6.03 619	2.55 608

RAFT_CTSACE	0.63 268	0.26 159	0.88 361	0.55 319	0.51 418	0.71 285	0.44 267	0.80 114	0.97 271	0.97 255	1.84 515	1.18 392	0.68 284	1.47 348	0.36 148	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.20 233	0.14 79

GMOStereo	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

error version	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-v	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

HHNet	0.62 261	0.26 159	0.63 191	0.43 78	0.45 376	0.50 131	0.58 398	1.07 240	1.01 291	1.25 394	2.23 544	0.70 222	0.61 258	1.07 240	0.47 261	0.20 256	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.30 438

FTStereo	0.91 423	0.26 159	0.56 150	0.54 295	0.33 243	0.66 256	1.87 584	1.00 199	0.75 188	1.75 528	4.15 583	1.04 354	1.65 538	1.57 367	0.46 254	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.21 330	0.18 150	0.63 554

ASMatch	0.88 415	0.26 159	0.69 236	0.51 239	0.35 265	0.48 105	0.37 176	1.12 260	0.92 252	1.10 303	3.28 573	0.96 326	0.98 425	4.90 538	0.49 275	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.19 249	0.19 194	0.27 407

PFNet	0.91 423	0.26 159	1.10 445	0.63 416	0.32 222	0.64 231	0.56 383	1.17 272	0.99 283	1.47 479	1.08 282	0.98 330	0.69 287	6.62 576	0.54 306	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.19 249	0.20 233	0.17 190

GrayStereo	0.82 390	0.26 159	0.58 167	0.63 416	0.37 298	0.76 309	1.86 583	1.11 257	0.87 230	1.99 551	1.89 522	1.08 362	1.82 554	1.39 329	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.21 330	0.18 150	0.39 491

test-2	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-1	0.52 177	0.26 159	1.04 425	0.56 333	0.32 222	0.61 214	0.38 186	1.10 251	0.91 246	0.78 206	1.01 248	0.77 238	0.52 203	0.60 78	0.42 212	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.23 347

iRaftStereo_RVC	0.47 153	0.26 159	0.64 198	0.50 206	0.29 149	0.53 161	0.33 118	1.05 225	0.77 202	0.84 224	1.00 242	0.55 157	0.37 96	0.81 154	0.40 190	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.19 194	0.15 119

raft+_RVC	0.53 188	0.26 159	0.54 132	0.60 381	0.47 394	0.54 169	0.54 357	1.27 308	0.99 283	0.76 198	1.03 266	0.70 222	0.56 226	0.93 195	0.47 261	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.18 224	0.18 150	0.15 119

XX-Stereo	0.63 268	0.26 159	1.90 541	0.81 523	0.67 491	0.43 73	0.23 37	1.03 211	0.58 120	0.65 180	1.56 467	1.41 445	0.39 107	1.28 293	0.35 136	0.20 256	0.14 196	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.14 79

R-Stereo Train	0.57 236	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 511	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190

RAFT-Stereo	0.57 236	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 511	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.11 257	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.71 113	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

WQFJX	0.51 175	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.87 550	0.75 302	0.39 201	1.29 313	0.77 202	0.53 149	0.52 98	0.55 157	0.55 220	0.95 201	0.60 332	0.17 119	0.19 368	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.18 216

NLMM1	0.56 228	0.27 192	0.60 178	0.47 146	0.74 512	0.68 267	0.43 253	1.83 465	1.04 303	0.59 168	0.62 134	0.51 134	0.47 160	1.33 307	0.57 317	0.18 166	0.21 412	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.15 119

NLMM	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.12 260	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.72 117	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

xyz-stereo-finetune2	0.58 243	0.27 192	0.57 161	0.40 51	0.24 47	1.09 431	0.32 107	0.79 106	0.53 109	0.65 180	1.07 277	0.58 178	0.80 334	2.47 476	0.80 403	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.16 80	0.17 190

G2L-Stereo_test	0.73 343	0.27 192	0.74 288	0.49 194	0.40 335	0.90 373	0.81 477	1.53 376	1.14 359	1.28 403	1.27 368	1.52 471	0.72 300	1.62 376	0.94 433	0.19 215	0.14 196	0.16 66	0.15 135	0.18 150	0.19 257

mms	0.40 98	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.32 222	0.43 73	0.46 294	0.70 75	0.46 73	0.35 43	0.58 126	0.44 90	0.30 45	1.36 318	0.33 111	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.19 194	0.15 119

fffy	0.42 110	0.27 192	0.57 161	0.46 132	0.29 149	0.48 105	0.35 138	0.91 157	0.55 113	0.40 74	0.58 126	0.55 157	0.41 115	1.26 288	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.14 79

UGAM	1.14 486	0.27 192	0.95 388	0.53 279	0.42 348	0.70 280	0.72 451	0.95 180	1.32 462	0.98 259	1.48 447	1.78 513	0.87 371	9.65 615	0.87 421	0.21 289	0.18 350	0.30 448	0.24 395	0.19 194	0.16 157

AE-Stereo	0.49 167	0.27 192	0.67 220	0.60 381	0.39 325	0.67 260	0.46 294	1.18 277	1.09 331	0.47 111	0.75 177	0.69 219	0.47 160	0.59 66	0.40 190	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.19 194	0.15 119

ff7	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ffff	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

11t	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

plain	0.46 145	0.27 192	1.01 410	0.50 206	0.40 335	0.35 30	0.37 176	0.87 140	0.56 116	0.43 88	0.76 179	0.42 84	0.40 112	1.13 257	0.45 240	0.21 289	0.15 257	0.24 335	0.19 249	0.24 343	0.16 157

anonymousdsp2	0.53 188	0.27 192	0.74 288	0.48 174	0.29 149	0.76 309	0.47 302	1.61 397	0.82 219	0.77 203	0.77 182	0.75 232	0.47 160	1.03 226	0.40 190	0.18 166	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.19 194	0.18 216

anonymousdsp	0.43 116	0.27 192	0.53 124	0.44 107	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.89 149	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.33 307	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

anonymousa	0.72 325	0.27 192	0.75 292	0.47 146	0.63 479	1.43 492	0.45 287	1.24 304	0.89 237	1.28 403	1.75 505	1.62 485	1.13 471	0.69 105	0.59 324	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.25 409	0.20 233	0.18 216

riskmin	0.56 228	0.27 192	0.60 178	0.43 78	0.31 200	0.83 354	0.42 235	1.14 265	1.04 303	0.73 197	0.75 177	1.11 378	1.01 437	0.81 154	0.51 286	0.20 256	0.14 196	0.24 335	0.15 135	0.24 343	0.25 373

ccc-4	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

IGEV-Stereo	0.43 116	0.27 192	0.54 132	0.45 121	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.90 156	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.32 303	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 312	0.27 192	0.97 396	0.51 239	0.43 359	0.79 328	0.33 118	1.21 290	1.06 312	1.30 417	1.10 293	0.52 142	0.55 220	3.16 503	0.63 343	0.16 72	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

IPLGR	0.58 243	0.27 192	1.14 455	0.48 174	0.28 129	0.65 247	0.33 118	1.22 298	1.13 356	1.18 359	1.05 271	0.69 219	0.66 282	0.96 202	0.52 293	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.18 216

PSM-AAD	0.79 376	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.28 129	0.77 317	1.24 547	0.99 195	0.91 246	1.66 520	1.57 471	0.81 252	2.19 573	1.65 381	0.44 225	0.19 215	0.14 196	0.38 510	0.32 495	0.21 278	0.70 563

THIR-Stereo	1.02 459	0.27 192	0.69 236	0.49 194	0.28 129	0.95 392	1.34 556	1.03 211	0.97 271	1.34 444	1.90 523	1.17 389	1.58 531	6.44 573	0.78 393	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.22 359	0.19 194	0.20 289

Prome-Stereo	0.75 357	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.32 222	0.59 201	0.97 514	0.89 149	0.88 234	1.45 476	2.46 556	0.91 298	1.41 513	1.58 369	0.44 225	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.20 233	0.92 574

NLCSM	0.52 177	0.28 217	0.55 143	0.52 260	0.74 512	0.72 287	0.46 294	0.96 187	0.65 157	0.63 176	0.51 95	0.48 115	0.61 258	1.32 303	0.70 364	0.19 215	0.20 388	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.20 289

coex_refinement	0.80 379	0.28 217	0.73 271	0.70 479	0.51 418	0.95 392	0.60 411	1.78 447	1.23 419	1.36 449	1.37 409	1.82 517	0.81 338	1.32 303	1.13 468	0.26 413	0.17 327	0.19 163	0.20 285	0.24 343	0.25 373

S2M2_L	0.34 55	0.28 217	0.45 69	0.40 51	0.30 174	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 80	0.47 109	0.34 75	0.38 5	0.32 94	0.25 390	0.22 433	0.20 205	0.22 359	0.25 356	0.22 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 236	0.28 217	0.63 191	0.61 396	0.58 458	0.79 328	0.51 332	1.18 277	1.40 500	0.63 176	1.15 323	0.51 134	0.43 129	1.09 245	0.35 136	0.21 289	0.17 327	0.26 393	0.30 480	0.20 233	0.19 257

ours_stereo	0.39 86	0.28 217	0.51 108	0.46 132	0.30 174	0.40 48	0.44 267	0.73 84	0.56 116	0.35 43	0.56 117	0.46 102	0.33 64	1.11 251	0.32 94	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.15 135	0.19 194	0.14 79

PAM_32	0.77 365	0.28 217	1.03 421	0.52 260	0.30 174	1.32 472	0.35 138	1.97 505	0.65 157	1.02 276	1.06 273	3.05 575	1.49 525	0.96 202	0.36 148	0.19 215	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.19 194	0.19 257

gcap-zeroshot	0.53 188	0.28 217	0.89 367	0.49 194	0.28 129	0.76 309	0.37 176	1.34 321	0.73 185	0.89 234	0.67 149	1.35 436	0.51 197	0.79 145	0.33 111	0.18 166	0.15 257	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

MyStereo06	0.61 257	0.28 217	0.95 388	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.78 447	0.67 162	1.03 280	1.12 306	1.13 384	0.56 226	0.78 141	0.41 199	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

MyStereo05	0.66 297	0.28 217	1.07 435	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.34 321	1.41 506	1.15 335	0.91 215	0.77 238	0.80 334	1.41 337	0.63 343	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

11t1	0.52 177	0.28 217	0.68 224	0.51 239	0.28 129	0.83 354	0.39 201	1.22 298	0.63 137	0.84 224	0.74 175	0.68 214	0.68 284	0.91 186	0.57 317	0.21 289	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.20 233	0.21 309

IGEVStereo-DCA	0.46 145	0.28 217	0.56 150	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.18 216

rrr	0.46 145	0.28 217	0.73 271	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.38 186	0.76 94	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157

GCAP-Stereo	0.40 98	0.28 217	0.68 224	0.47 146	0.25 68	0.53 161	0.32 107	0.82 124	0.58 120	0.65 180	0.69 157	0.58 178	0.42 121	0.47 28	0.29 52	0.17 119	0.14 196	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.14 79

Selective-RAFT	0.52 177	0.28 217	0.79 320	0.55 319	0.27 104	0.91 377	0.33 118	0.80 114	0.88 234	0.58 160	0.63 137	0.81 252	0.77 317	1.29 297	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.17 190

ProNet	0.43 116	0.28 217	0.58 167	0.43 78	0.30 174	0.56 186	0.52 343	1.00 199	0.58 120	0.44 93	0.49 88	0.43 87	0.43 129	1.28 293	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

TestStereo1	0.63 268	0.28 217	0.75 292	0.76 510	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

DisPM	0.66 297	0.28 217	0.72 259	0.61 396	0.35 265	0.62 223	0.45 287	1.02 206	0.99 283	1.56 503	1.10 293	0.80 248	0.59 246	2.37 466	0.41 199	0.23 345	0.14 196	0.23 315	0.21 330	0.20 233	0.25 373

SA-5K	0.63 268	0.28 217	0.75 292	0.76 510	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

MIPNet	0.56 228	0.28 217	0.94 384	0.49 194	0.33 243	0.66 256	0.38 186	1.35 324	1.08 323	1.06 285	0.92 217	0.60 187	0.79 328	0.73 122	0.52 293	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

PFNet+	0.59 248	0.28 217	0.77 309	0.53 279	0.30 174	0.59 201	0.31 97	0.92 160	1.14 359	1.33 440	1.10 293	0.79 246	0.57 236	1.31 299	0.49 275	0.25 390	0.17 327	0.28 424	0.26 427	0.21 278	0.25 373

LCNet	0.72 325	0.28 217	0.52 117	0.55 319	0.31 200	0.69 273	0.54 357	1.00 199	0.88 234	1.19 363	1.34 400	0.97 328	1.34 508	2.56 479	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.27 382	0.73 566

AAGNet	1.83 550	0.28 217	0.72 259	0.61 396	0.32 222	0.67 260	0.51 332	0.96 187	0.98 276	1.47 479	1.20 344	1.00 337	1.18 479	2.83 489	22.77 629	0.22 318	0.13 138	0.22 275	0.19 249	0.23 328	0.15 119

STrans-v2	1.04 465	0.28 217	0.96 394	0.49 194	0.32 222	0.68 267	0.79 468	2.47 577	1.12 344	1.12 311	1.46 441	1.40 443	1.46 520	6.70 581	0.43 222	0.18 166	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.18 216

TransformOpticalFlow	0.96 433	0.28 217	0.89 367	0.52 260	0.31 200	0.66 256	0.54 357	1.75 433	1.12 344	1.09 295	1.44 432	1.37 441	1.01 437	6.70 581	0.42 212	0.19 215	0.12 64	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.19 257

KYRaft	0.75 357	0.28 217	0.62 188	0.56 333	0.29 149	0.67 260	0.86 488	0.94 175	0.84 223	1.62 515	2.21 543	1.16 388	1.02 443	1.57 367	0.40 190	0.20 256	0.13 138	0.22 275	0.28 459	0.20 233	1.02 578

SST-Stereo	0.83 396	0.28 217	0.72 259	0.59 369	0.31 200	0.72 287	0.26 62	1.09 248	0.86 225	1.47 479	1.10 293	1.00 337	0.87 371	5.73 560	0.45 240	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.23 328	0.18 216

RAFT_R40	0.83 396	0.28 217	0.73 271	0.59 369	0.31 200	0.69 273	0.44 267	1.10 251	0.95 259	1.47 479	1.10 293	1.00 337	0.85 358	5.53 554	0.46 254	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.20 285	0.23 328	0.18 216

IRAFT_RVC	0.88 415	0.28 217	0.76 302	0.63 416	0.31 200	0.65 247	1.02 524	1.22 298	0.94 257	1.22 376	1.04 269	1.01 344	0.98 425	5.82 562	0.53 300	0.22 318	0.12 64	0.25 374	0.20 285	0.20 233	0.19 257

test_xeample3	0.42 110	0.28 217	0.69 236	0.43 78	0.33 243	0.56 186	0.38 186	0.79 106	0.45 67	0.53 149	0.46 73	0.44 90	0.44 139	1.38 324	0.31 85	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.17 112	0.16 157

xxxx	1.51 525	0.28 217	0.68 224	0.54 295	0.28 129	1.16 445	0.44 267	2.19 550	1.29 448	1.09 295	1.36 407	1.22 398	0.85 358	1.79 409	15.70 621	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.20 285	0.22 302	0.23 347

test_xeample	1.45 521	0.28 217	0.65 205	0.51 239	0.28 129	0.94 389	0.59 407	2.14 536	1.29 448	1.24 389	1.51 454	0.88 286	0.86 366	1.46 344	15.10 618	0.22 318	0.20 388	0.22 275	0.20 285	0.22 302	0.22 327

EAI-Stereo	0.65 288	0.28 217	0.69 236	0.53 279	0.27 104	0.60 208	0.40 214	2.28 560	0.64 142	0.71 191	3.18 572	0.57 172	0.43 129	1.06 236	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.17 203	0.17 112	0.17 190

SFCPSM	0.70 316	0.28 217	1.02 417	0.51 239	0.38 315	1.37 479	0.66 431	2.00 510	1.03 298	1.17 354	1.21 346	0.82 257	0.78 324	1.03 226	0.53 300	0.21 289	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.21 278	0.19 257

FENet	0.60 251	0.28 217	0.63 191	0.54 295	0.33 243	0.83 354	0.38 186	1.27 308	1.07 317	1.00 267	0.86 204	0.99 336	0.85 358	0.96 202	0.68 360	0.22 318	0.15 257	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.23 347

GANet-RSSM	0.72 325	0.28 217	0.63 191	0.64 425	0.58 458	0.80 337	0.58 398	1.89 482	1.08 323	1.04 283	1.25 358	1.15 387	1.04 447	1.49 350	0.62 339	0.25 390	0.19 368	0.22 275	0.22 359	0.22 302	0.21 309

PAM	0.76 363	0.29 252	1.08 439	0.52 260	0.33 243	1.38 482	0.39 201	2.01 514	0.67 162	1.06 285	0.96 226	2.89 574	1.43 515	0.86 173	0.35 136	0.19 215	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.20 289

model_zeroshot	0.48 159	0.29 252	0.86 342	0.51 239	0.36 279	0.69 273	0.37 176	1.12 260	0.62 133	0.85 229	0.84 200	0.66 209	0.37 96	0.73 122	0.34 126	0.20 256	0.16 296	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

test_sample2	0.62 261	0.29 252	0.74 288	0.50 206	0.28 129	0.80 337	0.61 414	1.61 397	1.00 288	0.88 233	0.99 238	0.94 311	0.83 351	1.16 264	0.51 286	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.22 327

test_sample1	0.61 257	0.29 252	0.75 292	0.50 206	0.31 200	0.76 309	0.48 314	1.59 390	0.84 223	0.90 236	0.94 222	0.88 286	0.95 408	1.16 264	0.67 356	0.22 318	0.18 350	0.20 205	0.19 249	0.21 278	0.21 309

MyStereo8	0.65 288	0.29 252	1.00 406	0.58 356	0.49 399	0.91 377	0.35 138	1.18 277	1.31 458	1.16 345	1.27 368	0.90 295	0.64 273	0.72 117	0.95 437	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.18 224	0.22 302	0.26 397

MyStereo07	0.48 159	0.29 252	0.50 101	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.05 225	0.51 97	0.48 119	0.53 104	0.43 87	0.55 220	1.30 298	0.34 126	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

MyStereo04	0.67 306	0.29 252	1.07 435	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.50 362	1.40 500	0.91 240	0.91 215	0.74 229	0.86 366	1.52 355	0.62 339	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

CoDeX	0.73 343	0.29 252	0.93 380	0.54 295	0.36 279	1.14 437	0.61 414	2.34 566	1.17 384	1.16 345	1.25 358	0.91 298	0.87 371	1.33 307	0.64 347	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.18 216

1111x	1.70 543	0.29 252	0.86 342	0.51 239	0.27 104	1.01 411	0.68 439	2.22 554	1.28 444	1.13 326	1.40 420	1.21 396	1.10 463	5.53 554	15.20 619	0.22 318	0.21 412	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.22 327

knoymous	0.51 175	0.29 252	0.47 81	0.43 78	0.30 174	0.55 178	0.55 375	1.02 206	0.77 202	0.98 259	0.85 202	0.94 311	0.56 226	0.85 169	0.45 240	0.20 256	0.14 196	0.26 393	0.14 111	0.23 328	0.23 347

RAFT+CT+SA	0.58 243	0.29 252	0.60 178	0.66 445	0.37 298	0.42 62	0.55 375	1.27 308	1.03 298	0.70 189	1.22 348	0.60 187	0.70 292	1.64 380	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.22 359	0.21 278	0.18 216

Sa-1000	0.72 325	0.29 252	0.76 302	0.59 369	0.30 174	0.73 292	0.37 176	1.62 401	1.33 466	1.28 403	2.04 535	0.86 278	0.75 306	1.84 413	0.38 171	0.19 215	0.14 196	0.25 374	0.23 382	0.20 233	0.16 157

iRaft-Stereo_5w	0.85 405	0.29 252	0.91 374	0.53 279	0.43 359	0.49 117	0.68 439	0.99 195	0.87 230	0.79 209	1.34 400	1.46 457	0.91 386	5.11 541	1.11 465	0.17 119	0.14 196	0.22 275	0.18 224	0.20 233	0.20 289

NRIStereo	0.60 251	0.29 252	0.69 236	0.53 279	0.28 129	0.63 227	0.33 118	1.08 246	0.87 230	1.14 329	0.87 208	0.91 298	0.59 246	2.24 455	0.49 275	0.20 256	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.21 278	0.17 190

Pruner-Stereo	0.62 261	0.29 252	0.70 242	0.61 396	0.31 200	0.63 227	0.43 253	1.17 272	0.99 283	1.53 493	1.08 282	0.95 320	0.55 220	1.35 313	0.51 286	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.21 278	0.23 347

DeepStereo_RVC	0.55 219	0.29 252	0.72 259	0.51 239	0.30 174	0.59 201	0.33 118	1.03 211	0.70 175	1.16 345	0.93 220	0.83 264	0.94 403	0.96 202	0.54 306	0.21 289	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.24 343	0.24 361

rafts_anoy	0.52 177	0.29 252	0.59 174	0.59 369	0.50 406	0.53 161	0.40 214	1.11 257	1.03 298	0.84 224	0.83 198	0.68 214	0.54 214	0.72 117	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.26 427	0.21 278	0.18 216

222	1.61 535	0.29 252	0.67 220	0.56 333	0.29 149	1.06 422	0.42 235	2.17 547	1.31 458	1.31 427	1.52 455	0.92 306	0.94 403	1.76 406	17.65 622	0.24 362	0.20 388	0.21 242	0.19 249	0.22 302	0.23 347

ac_64	0.82 390	0.29 252	0.81 326	0.71 487	0.60 469	1.05 419	0.54 357	1.99 509	0.92 252	1.18 359	1.06 273	1.99 537	1.08 459	1.94 425	0.97 442	0.27 429	0.22 433	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.19 257

HSM-Net_RVC	0.87 414	0.29 252	0.53 124	0.53 279	0.30 174	1.15 443	0.55 375	3.57 595	1.28 444	1.53 493	1.74 502	1.68 499	0.93 398	1.49 350	0.77 391	0.22 318	0.17 327	0.19 163	0.18 224	0.20 233	0.19 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispViT+	0.33 50	0.30 272	0.55 143	0.43 78	0.36 279	0.42 62	0.25 50	0.64 51	0.55 113	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 43	0.41 199	0.24 362	0.16 296	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.14 79

FE-Mocha	0.49 167	0.30 272	0.87 353	0.48 174	0.36 279	0.45 84	0.22 26	1.58 388	0.49 83	1.00 267	1.09 287	0.74 229	0.41 115	0.55 53	0.30 63	0.18 166	0.12 64	0.21 242	0.20 285	0.17 112	0.15 119

IGEV-FE	0.53 188	0.30 272	0.99 400	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.94 311	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

UGAM-zero	1.00 450	0.30 272	0.93 380	0.47 146	0.30 174	0.57 191	0.25 50	2.25 557	0.63 137	1.01 272	1.10 293	2.73 570	1.85 555	6.26 568	0.40 190	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.17 190

DispNO	0.93 428	0.30 272	1.34 486	0.55 319	0.55 443	0.89 370	0.49 324	1.48 356	1.21 410	1.17 354	1.27 368	1.19 393	0.90 383	5.23 544	0.74 377	0.22 318	0.17 327	0.24 335	0.21 330	0.19 194	0.20 289

SMFormer	0.75 357	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.24 361

tta	0.75 357	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.18 150	0.18 216

qqq1	0.72 325	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

fff1	0.72 325	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

IGEV_Zeroshot_test	0.53 188	0.30 272	0.99 400	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.95 320	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

EKT-Stereo	0.53 188	0.30 272	0.73 271	0.58 356	0.60 469	0.51 148	0.48 314	0.94 175	0.90 241	0.71 191	0.88 210	0.77 238	0.43 129	1.07 240	0.40 190	0.22 318	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.22 327

HH	0.63 268	0.30 272	0.77 309	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 490	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

HanStereo	0.63 268	0.30 272	0.77 309	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 490	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

raft_robust	0.68 310	0.30 272	0.64 198	0.52 260	0.26 78	0.54 169	0.35 138	1.33 316	1.24 425	1.16 345	1.07 277	0.60 187	0.54 214	3.58 515	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.16 157

test_5	0.65 288	0.30 272	0.75 292	0.67 457	0.50 406	0.92 384	0.52 343	1.39 334	1.12 344	0.76 198	1.11 299	1.00 337	0.90 383	1.53 359	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.23 315	0.22 359	0.21 278	0.19 257

SA	0.66 297	0.30 272	0.82 329	0.61 396	0.30 174	0.58 194	0.38 186	1.44 346	1.30 454	0.96 252	1.36 407	0.66 209	0.95 408	1.85 416	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.25 374	0.23 382	0.21 278	0.17 190

Patchmatch Stereo++	0.55 219	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216
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	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.02 256	0.82 257	0.57 236	5.40 552	0.48 266	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

OCTAStereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.82 257	0.57 236	5.35 546	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

PSM-adaLoss	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.41 231	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.82 257	0.61 258	1.06 236	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo_v2	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.42 235	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.12 255	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.25 50	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.95 223	0.82 257	0.61 258	1.15 260	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

HUI-Stereo	0.52 177	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.30 90	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	0.79 145	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

RE-Stereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

TVStereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

iGMRVC	0.56 228	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.38 186	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.52 355	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

iRAFT	0.55 219	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

CRE-IMP	0.55 219	0.30 272	0.74 288	0.52 260	0.29 149	0.79 328	0.25 50	1.04 217	0.72 181	1.09 295	0.95 223	0.81 252	0.57 236	1.10 248	0.50 281	0.21 289	0.14 196	0.23 315	0.19 249	0.28 401	0.22 327

RAFT	0.64 280	0.30 272	0.73 271	0.59 369	0.33 243	0.68 267	0.58 398	1.04 217	0.76 197	1.08 289	1.19 340	1.65 496	0.93 398	1.06 236	0.56 314	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.24 395	0.22 302	0.17 190

RAFT-IKP	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.59 201	0.36 154	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.61 258	1.22 277	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

RALCasStereoNet	0.54 204	0.30 272	0.66 215	0.59 369	0.51 418	0.61 214	0.52 343	0.94 175	0.93 254	0.70 189	1.01 248	0.78 242	0.44 139	1.33 307	0.47 261	0.20 256	0.16 296	0.18 134	0.16 177	0.20 233	0.19 257

cf-r	0.73 343	0.30 272	0.77 309	0.55 319	0.63 479	0.78 322	0.48 314	1.79 453	1.15 371	1.13 326	1.26 365	1.43 447	0.87 371	1.40 335	0.85 418	0.25 390	0.18 350	0.22 275	0.23 382	0.19 194	0.19 257

PSMNet-RSSM	0.72 325	0.30 272	0.61 182	0.63 416	0.42 348	0.73 292	0.56 383	1.92 492	1.10 338	1.09 295	1.37 409	1.22 398	0.98 425	1.28 293	0.72 373	0.27 429	0.19 368	0.27 409	0.29 471	0.24 343	0.24 361

DIP-Stereo	0.62 261	0.30 272	0.83 334	0.48 174	0.36 279	0.95 392	0.33 118	2.37 569	0.67 162	1.25 394	1.00 242	0.68 214	0.51 197	0.91 186	0.61 336	0.18 166	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.19 194	0.19 257
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	1.12 481	0.30 272	0.91 374	0.66 445	0.77 525	0.97 402	0.57 394	1.37 327	1.35 478	1.02 276	1.34 400	2.11 546	1.43 515	7.09 588	1.39 502	0.19 215	0.17 327	0.17 97	0.19 249	0.18 150	0.16 157

iResNet_ROB	0.77 365	0.30 272	0.99 400	0.57 350	0.36 279	0.83 354	0.36 154	2.33 563	1.58 529	1.27 401	1.30 378	1.25 409	0.84 355	1.65 381	0.79 399	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.27 407

Hybrid-DGEV-2	0.65 288	0.31 308	0.73 271	0.60 381	0.37 298	1.08 425	0.28 75	1.45 351	1.40 500	1.32 431	0.85 202	1.03 350	1.01 437	1.05 234	0.48 266	0.18 166	0.15 257	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.15 119

GCAP-BAT	0.49 167	0.31 308	0.64 198	0.41 62	0.46 388	0.70 280	0.35 138	0.77 97	0.64 142	0.86 231	1.00 242	0.77 238	0.37 96	1.18 270	0.36 148	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.13 81	0.17 112	0.15 119

CAS++	0.47 153	0.31 308	0.56 150	0.47 146	0.32 222	0.42 62	0.28 75	1.76 439	0.72 181	0.71 191	0.72 169	0.37 71	0.28 33	0.69 105	0.33 111	0.27 429	0.22 433	0.26 393	0.21 330	0.29 412	0.19 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 228	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

xx1	0.67 306	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 589	0.58 160	0.79 190	0.95 320	0.77 317	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

1test111	0.54 204	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	0.88 178	0.59 324	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

cc1	0.64 280	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 589	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.19 194	0.19 257

x	0.54 204	0.31 308	0.61 182	0.47 146	0.30 174	0.67 260	0.47 302	1.53 376	0.79 210	0.81 215	0.83 198	0.78 242	0.70 292	0.70 109	0.62 339	0.21 289	0.19 368	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.20 289

IER	0.70 316	0.31 308	1.02 417	0.48 174	0.52 430	1.34 476	0.51 332	1.17 272	0.99 283	1.23 382	1.34 400	1.12 379	1.11 464	0.99 217	0.71 370	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.21 330	0.20 233	0.19 257

iRaft-Stereo_20w	0.65 288	0.31 308	1.00 406	0.47 146	0.34 261	0.73 292	0.30 90	2.96 586	0.70 175	1.15 335	1.14 315	0.76 236	0.65 279	1.11 251	0.38 171	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.18 216

GwcNet-ADL	0.64 280	0.31 308	0.79 320	0.56 333	0.41 343	0.60 208	0.58 398	1.41 337	1.26 433	1.08 289	1.13 311	0.91 298	0.60 249	1.04 232	0.78 393	0.27 429	0.18 350	0.18 134	0.18 224	0.25 356	0.29 425

IIG-Stereo	0.96 433	0.31 308	0.72 259	0.88 550	0.33 243	0.61 214	0.26 62	1.19 287	1.03 298	1.69 523	1.37 409	1.46 457	0.75 306	6.96 586	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.23 315	0.18 224	0.20 233	0.14 79

PSM-softLoss	0.78 372	0.31 308	0.77 309	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

KMStereo	0.78 372	0.31 308	0.77 309	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

CroCo-Stereo	0.40 98	0.31 308	0.73 271	0.58 356	0.27 104	0.26 6	0.33 118	0.95 180	0.81 214	0.42 82	0.47 75	0.65 205	0.47 160	0.39 7	0.34 126	0.18 166	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.19 194	0.16 157
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	0.63 268	0.31 308	0.54 132	0.54 295	0.36 279	0.80 337	0.46 294	1.37 327	1.07 317	0.93 243	1.30 378	1.08 362	0.85 358	0.80 148	0.94 433	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.18 216

acv_ft	0.75 357	0.31 308	0.95 388	0.70 479	0.86 548	1.24 460	0.53 351	1.44 346	1.07 317	1.24 389	1.30 378	1.08 362	0.92 389	0.80 148	1.34 493	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.21 278	0.18 216

DStereoRT	1.36 510	0.32 325	1.41 494	0.67 457	0.50 406	2.07 549	0.60 411	1.44 346	0.91 246	1.37 452	1.44 432	0.73 228	1.30 503	6.39 572	0.90 428	0.23 345	0.17 327	4.29 621	1.94 611	0.24 343	0.20 289

G2L-Stereo	0.80 379	0.32 325	0.95 388	0.60 381	0.42 348	0.78 322	0.69 443	1.50 362	1.09 331	1.33 440	1.14 315	1.45 454	0.72 300	2.45 471	1.10 462	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.21 330	0.20 233	0.26 397

HI	0.64 280	0.32 325	0.68 224	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 427	1.43 427	1.62 485	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

CoSv	0.64 280	0.32 325	0.68 224	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 427	1.43 427	1.62 485	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

rvit_stereo_0080	0.44 129	0.32 325	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

test_sample3	0.68 310	0.32 325	0.88 361	0.52 260	0.30 174	0.97 402	0.52 343	1.86 473	1.15 371	1.08 289	1.11 299	0.88 286	0.71 297	1.17 268	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.25 374	0.25 409	0.25 356	0.25 373

tt1	0.62 261	0.32 325	0.51 108	0.54 295	0.26 78	1.16 445	0.48 314	0.95 180	2.47 576	0.57 158	0.77 182	0.49 124	0.81 338	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.15 135	0.19 194	0.20 289

whm_eth	0.44 129	0.32 325	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

PCWNet_CMD	0.66 297	0.32 325	0.88 361	0.49 194	0.37 298	0.78 322	0.40 214	1.42 339	1.31 458	1.16 345	1.31 384	1.25 409	0.62 264	0.89 183	0.57 317	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.19 249	0.40 484	0.25 373

BUS	0.74 348	0.32 325	0.68 224	0.54 295	0.44 368	2.34 562	0.42 235	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.03 350	0.62 264	0.91 186	0.70 364	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

BSDual-CNN	0.71 323	0.32 325	0.68 224	0.54 295	0.44 368	1.27 464	0.65 426	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

hknet	0.77 365	0.32 325	0.95 388	0.54 295	0.38 315	1.27 464	0.65 426	2.16 541	1.07 317	1.20 367	1.11 299	1.59 481	0.81 338	1.37 320	0.66 353	0.22 318	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

psmg	0.72 325	0.32 325	0.68 224	0.50 206	0.44 368	1.48 496	0.75 457	1.94 498	0.98 276	1.21 371	1.33 393	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.19 368	0.25 374	0.25 409	0.23 328	0.22 327

CFNet_pseudo	0.66 297	0.32 325	0.86 342	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.24 405	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.33 478	0.19 249	0.36 463	0.25 373

MMNet	0.84 401	0.32 325	1.09 442	0.60 381	0.59 466	1.85 534	0.49 324	1.51 368	1.27 439	1.37 452	1.15 323	1.26 413	1.18 479	1.67 386	1.22 478	0.19 215	0.18 350	0.23 315	0.22 359	0.25 356	0.21 309

delet	0.85 405	0.32 325	0.95 388	0.65 439	0.66 487	1.64 511	0.84 481	1.75 433	1.35 478	1.32 431	1.30 378	1.30 424	0.88 376	1.68 391	1.10 462	0.21 289	0.21 412	0.24 335	0.24 395	0.21 278	0.21 309

UPFNet	0.80 379	0.32 325	0.90 371	0.59 369	0.74 512	1.26 463	0.80 474	1.52 370	1.10 338	1.30 417	1.12 306	1.30 424	0.84 355	1.67 386	1.09 459	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.23 382	0.25 356	0.18 216

GwcNet-RSSM	0.77 365	0.32 325	1.01 410	0.62 407	0.54 437	0.78 322	0.51 332	1.73 425	1.20 404	1.09 295	1.37 409	1.46 457	0.85 358	1.53 359	1.09 459	0.25 390	0.18 350	0.23 315	0.24 395	0.20 233	0.19 257

CFNet-ft	0.72 325	0.32 325	0.54 132	0.66 445	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 477	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

MSMDNet	0.66 297	0.32 325	0.87 353	0.49 194	0.37 298	0.79 328	0.40 214	1.43 345	1.31 458	1.15 335	1.31 384	1.24 405	0.63 269	0.88 178	0.57 317	0.21 289	0.16 296	0.26 393	0.19 249	0.39 480	0.24 361

CFNet_RVC	0.72 325	0.32 325	0.54 132	0.66 445	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 477	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

HSM	1.19 495	0.32 325	0.65 205	0.57 350	0.38 315	1.23 459	0.59 407	2.25 557	1.19 399	1.30 417	1.25 358	1.94 531	1.03 445	9.32 610	0.71 370	0.22 318	0.16 296	0.20 205	0.16 177	0.21 278	0.21 309

DN-CSS_ROB	0.64 280	0.32 325	1.05 426	0.55 319	0.40 335	0.54 169	0.45 287	1.21 290	0.93 254	1.03 280	1.47 442	0.69 219	0.63 269	1.76 406	0.49 275	0.18 166	0.14 196	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.20 289

MultiAttention	4.51 600	0.33 348	0.82 329	0.73 499	0.45 376	30.98 632	4.50 616	2.18 549	1.40 500	1.61 511	2.41 553	2.43 560	0.70 292	38.42 635	1.36 497	0.22 318	0.15 257	0.29 435	0.30 480	0.47 515	0.43 508

ISRNet	0.80 379	0.33 348	1.07 435	0.81 523	0.66 487	0.60 208	0.34 129	1.19 287	1.13 356	1.59 510	1.53 456	1.35 436	0.77 317	1.27 291	0.94 433	0.39 514	0.34 519	0.43 528	0.38 525	0.34 453	0.49 527

rvit_stereo_0083	0.47 153	0.33 348	0.81 326	0.56 333	0.36 279	0.50 131	0.44 267	0.68 69	0.95 259	0.49 128	0.57 123	0.55 157	0.49 185	0.88 178	0.46 254	0.25 390	0.25 463	0.24 335	0.20 285	0.24 343	0.17 190

rvit_stereo_0081	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

rvit_stereo_0082	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

test_sample4	0.69 312	0.33 348	0.91 374	0.51 239	0.30 174	0.92 384	0.52 343	1.87 476	1.15 371	1.14 329	1.18 333	0.87 282	0.75 306	1.18 270	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.26 427	0.26 368	0.25 373

ffm	0.72 325	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 576	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

ff1	1.37 512	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 576	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

mmx	1.39 515	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

xxx	1.39 515	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

CFNet_ucs	0.70 316	0.33 348	0.88 361	0.50 206	0.43 359	0.74 297	0.44 267	1.60 394	1.29 448	1.22 376	1.54 461	1.09 372	0.63 269	0.99 217	0.59 324	0.25 390	0.20 388	0.37 507	0.21 330	0.40 484	0.28 419

LL-Strereo2	0.52 177	0.33 348	0.69 236	0.52 260	0.37 298	0.70 280	0.30 90	1.13 264	0.67 162	0.94 248	0.78 184	0.91 298	0.42 121	1.05 234	0.42 212	0.17 119	0.16 296	0.29 435	0.25 409	0.21 278	0.16 157

CBFPSM	0.92 425	0.33 348	1.86 540	0.49 194	0.38 315	1.75 519	0.84 481	1.39 334	1.12 344	1.09 295	0.99 238	2.37 556	1.66 542	1.32 303	1.42 511	0.19 215	0.18 350	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.33 461

gwcnet-sp	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

scenet	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

ToySt	0.66 297	0.33 348	1.23 465	0.51 239	0.33 243	0.86 367	0.68 439	1.10 251	0.97 271	0.84 224	1.08 282	1.25 409	0.94 403	1.01 222	0.74 377	0.19 215	0.19 368	0.24 335	0.24 395	0.27 382	0.23 347

ssnet	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

CIPLG	0.62 261	0.33 348	0.96 394	0.58 356	0.50 406	0.75 302	0.48 314	1.05 225	0.96 264	1.40 465	1.57 471	0.64 202	0.48 174	0.89 183	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

IPLGR_C	0.62 261	0.33 348	0.99 400	0.58 356	0.49 399	0.76 309	0.48 314	1.10 251	0.96 264	1.40 465	1.56 467	0.62 196	0.48 174	0.80 148	0.71 370	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

ACRE	0.61 257	0.33 348	1.01 410	0.58 356	0.49 399	0.75 302	0.47 302	1.06 238	0.95 259	1.37 452	1.55 463	0.62 196	0.46 150	0.83 159	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.21 309

OMP-Stereo	0.94 430	0.33 348	0.72 259	0.90 554	0.31 200	0.49 117	0.36 154	1.16 270	1.06 312	1.58 509	1.12 306	1.46 457	0.69 287	6.94 584	0.49 275	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.18 224	0.20 233	0.14 79

ICVP	0.63 268	0.33 348	0.57 161	0.61 396	0.40 335	0.80 337	0.58 398	1.61 397	0.89 237	0.90 236	1.24 354	0.88 286	0.73 302	0.72 117	0.88 422	0.29 454	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.24 343	0.27 407
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 251	0.33 348	0.87 353	0.62 407	0.50 406	0.69 273	0.31 97	1.21 290	1.06 312	1.09 295	1.16 328	0.88 286	0.46 150	1.22 277	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.17 190

ccs_rob	0.66 297	0.33 348	0.86 342	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.23 403	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.35 496	0.20 285	0.37 467	0.25 373

FACV-RUCA	0.63 268	0.34 372	0.82 329	0.62 407	0.65 484	0.81 346	0.41 231	1.44 346	1.07 317	0.86 231	1.14 315	0.61 192	0.69 287	0.80 148	0.53 300	0.28 443	0.19 368	0.47 538	0.21 330	0.35 456	0.25 373

rvit_stereo_0081_aga	0.44 129	0.34 372	0.73 271	0.51 239	0.41 343	0.50 131	0.40 214	0.81 119	0.57 118	0.58 160	0.56 117	0.53 147	0.43 129	0.66 101	0.40 190	0.26 413	0.21 412	0.22 275	0.20 285	0.26 368	0.18 216

test_sample6	0.71 323	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.82 348	0.58 398	1.79 453	1.15 371	1.14 329	1.33 393	0.91 298	0.79 328	1.31 299	0.74 377	0.27 429	0.21 412	0.27 409	0.29 471	0.28 401	0.27 407

test_sample5	0.69 312	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.11 309	1.25 358	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

DualNet	0.70 316	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.14 329	1.33 393	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

StereoVision	0.65 288	0.34 372	0.86 342	0.59 369	0.40 335	0.50 131	0.41 231	1.09 248	0.93 254	0.71 191	2.50 558	0.82 257	0.57 236	1.03 226	0.49 275	0.25 390	0.28 484	0.29 435	0.28 459	0.36 463	0.20 289

CASS	0.65 288	0.34 372	0.72 259	0.56 333	0.27 104	0.78 322	0.42 235	1.59 390	0.86 225	1.30 417	1.25 358	0.87 282	0.84 355	0.84 164	0.54 306	0.35 499	0.19 368	0.26 393	0.21 330	0.28 401	0.42 501
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 129	0.34 372	0.77 309	0.61 396	0.79 530	0.28 12	0.35 138	0.75 91	0.71 179	0.38 64	0.50 91	0.72 226	0.55 220	0.57 62	0.47 261	0.17 119	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.21 278	0.20 289

qqq	0.57 236	0.34 372	0.71 253	0.47 146	0.27 104	0.64 231	0.62 417	1.42 339	0.78 206	0.80 211	0.92 217	0.95 320	0.77 317	0.88 178	0.59 324	0.21 289	0.20 388	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

DAS	0.84 401	0.34 372	1.03 421	0.64 425	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 534	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.83 489	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

SepStereo	0.82 390	0.34 372	1.03 421	0.64 425	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 534	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.30 461	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

ADLNet2	0.88 415	0.34 372	1.17 459	0.77 513	0.64 482	1.12 435	0.76 460	1.74 430	1.24 425	1.21 371	1.65 489	1.71 503	1.05 451	1.67 386	1.17 474	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.22 359	0.26 368	0.29 425

GES	0.66 297	0.34 372	0.90 371	0.59 369	0.38 315	0.94 389	0.57 394	2.11 531	0.86 225	1.02 276	1.11 299	0.66 209	0.79 328	0.99 217	0.61 336	0.27 429	0.19 368	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.30 438

psm_up	0.77 365	0.34 372	0.70 242	0.66 445	0.58 458	1.05 419	0.92 502	1.52 370	1.12 344	1.26 398	1.16 328	1.31 428	1.23 490	1.20 274	0.81 405	0.25 390	0.29 495	0.31 454	0.27 438	0.27 382	0.25 373

UNet	0.83 396	0.34 372	1.31 478	0.58 356	0.74 512	1.58 505	0.49 324	1.41 337	1.04 303	1.21 371	1.08 282	1.54 473	1.12 467	1.65 381	1.09 459	0.23 345	0.17 327	0.25 374	0.20 285	0.25 356	0.22 327

DSFCA	0.93 428	0.34 372	1.06 430	0.52 260	0.65 484	1.55 503	0.93 506	1.49 358	1.19 399	1.56 503	1.15 323	1.50 466	0.96 415	3.07 498	1.02 449	0.30 459	0.26 469	0.25 374	0.25 409	0.28 401	0.24 361

DMCA	0.67 306	0.34 372	0.90 371	0.51 239	0.44 368	0.86 367	0.47 302	1.42 339	1.02 294	1.17 354	1.12 306	1.23 403	0.75 306	0.78 141	0.95 437	0.25 390	0.19 368	0.27 409	0.19 249	0.24 343	0.27 407

MLCV	0.72 325	0.34 372	1.10 445	0.51 239	0.23 31	0.91 377	0.39 201	1.33 316	1.23 419	1.46 478	1.55 463	1.01 344	0.64 273	1.95 426	0.80 403	0.18 166	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.17 190

DISCO	1.03 462	0.34 372	1.11 447	0.69 473	0.45 376	2.07 549	0.84 481	2.13 532	1.50 519	1.15 335	1.33 393	2.40 558	1.07 458	2.60 481	1.51 523	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.20 285	0.31 431	0.27 407

MDST_ROB	1.67 539	0.34 372	1.58 519	0.92 559	0.58 458	4.26 600	1.11 534	2.83 583	1.41 506	4.49 605	2.55 560	1.45 454	0.97 418	7.79 600	1.17 474	0.31 466	0.25 463	0.37 507	0.33 505	0.31 431	0.30 438

DCVSM-stereo	0.72 325	0.35 392	0.76 302	0.55 319	0.42 348	0.73 292	0.38 186	1.21 290	1.02 294	1.79 534	1.04 269	1.62 485	1.03 445	1.04 232	0.79 399	0.24 362	0.27 477	0.29 435	0.24 395	0.30 422	0.36 477

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 325	0.35 392	1.70 526	0.49 194	0.56 446	0.63 227	0.38 186	2.41 572	0.65 157	0.77 203	1.07 277	1.82 517	0.95 408	0.93 195	0.43 222	0.20 256	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.28 401	0.26 397

rvit_stereo_ft	0.47 153	0.35 392	0.87 353	0.67 457	0.42 348	0.40 48	0.59 407	0.81 119	0.74 187	0.46 106	0.55 114	0.57 172	0.49 185	0.65 99	0.50 281	0.25 390	0.17 327	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.17 190

mmm	0.63 268	0.35 392	0.72 259	0.51 239	0.30 174	0.86 367	0.54 357	1.59 390	0.86 225	1.07 288	1.38 414	0.79 246	0.75 306	0.91 186	0.58 321	0.22 318	0.18 350	0.29 435	0.25 409	0.25 356	0.23 347

AASNet	0.76 363	0.35 392	0.91 374	0.79 517	0.81 537	1.14 437	0.56 383	2.02 518	1.08 323	1.22 376	1.24 354	0.93 308	0.76 314	0.77 136	1.16 471	0.27 429	0.23 445	0.24 335	0.20 285	0.28 401	0.24 361

AACVNet	0.86 410	0.35 392	0.79 320	0.82 531	0.39 325	0.76 309	0.49 324	1.61 397	0.81 214	1.08 289	1.33 393	1.30 424	0.93 398	4.34 526	0.74 377	0.25 390	0.21 412	0.28 424	0.22 359	0.29 412	0.25 373

PSMNet-ADL	0.72 325	0.35 392	0.62 188	0.69 473	0.46 388	1.14 437	0.44 267	1.37 327	1.01 291	0.83 221	1.17 331	1.33 431	0.96 415	1.43 338	0.95 437	0.33 482	0.22 433	0.21 242	0.23 382	0.27 382	0.29 425

GANet-ADL	0.60 251	0.35 392	0.72 259	0.64 425	0.40 335	0.68 267	0.51 332	1.49 358	1.12 344	0.95 250	1.08 282	0.91 298	0.57 236	0.76 133	0.55 310	0.26 413	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.23 328	0.25 373

hitnet-ft	0.79 376	0.35 392	0.57 161	0.58 356	0.42 348	0.96 398	0.46 294	1.47 354	1.33 466	1.19 363	1.22 348	1.81 514	0.98 425	1.66 385	0.94 433	0.33 482	0.28 484	0.34 488	0.27 438	0.35 456	0.31 448

UCFNet_RVC	0.69 312	0.35 392	0.49 92	0.64 425	0.39 325	0.85 366	0.58 398	1.75 433	1.14 359	0.97 255	1.19 340	1.17 389	0.93 398	0.99 217	0.62 339	0.28 443	0.20 388	0.34 488	0.31 487	0.32 440	0.27 407

ITSA-stereo	0.82 390	0.36 402	0.82 329	0.54 295	0.31 200	0.80 337	0.47 302	2.17 547	1.67 536	1.13 326	1.13 311	0.94 311	0.86 366	2.46 474	1.00 447	0.26 413	0.23 445	0.28 424	0.27 438	0.28 401	0.36 477

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 145	0.36 402	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.67 260	0.35 138	0.78 101	1.12 344	0.61 172	0.62 134	0.39 79	0.39 107	0.71 113	0.39 182	0.20 256	0.17 327	0.22 275	0.18 224	0.23 328	0.19 257

ssnet_v2	0.88 415	0.36 402	1.02 417	0.62 407	0.38 315	1.32 472	0.97 514	2.07 527	1.34 469	1.37 452	1.18 333	1.54 473	0.92 389	1.10 248	1.65 528	0.30 459	0.27 477	0.30 448	0.28 459	0.27 382	0.26 397

ADLNet	0.85 405	0.36 402	0.89 367	0.85 540	0.72 504	1.24 460	0.76 460	1.82 460	1.36 482	1.52 491	1.35 406	1.27 417	0.99 433	1.23 279	1.15 470	0.27 429	0.20 388	0.26 393	0.25 409	0.28 401	0.30 438

ARAFT	0.77 365	0.36 402	1.49 513	0.51 239	0.31 200	0.90 373	0.82 479	1.90 485	1.06 312	1.62 515	1.24 354	1.02 346	0.64 273	1.84 413	0.50 281	0.18 166	0.14 196	0.28 424	0.27 438	0.17 112	0.16 157

CFNet	0.96 433	0.36 402	1.01 410	0.62 407	0.42 348	0.99 408	0.47 302	1.90 485	1.32 462	0.99 262	1.39 418	1.10 374	0.86 366	5.58 557	0.79 399	0.23 345	0.17 327	0.28 424	0.27 438	0.26 368	0.21 309

SGM_RVC	1.68 541	0.36 402	0.61 182	0.59 369	0.29 149	2.25 557	1.18 543	2.38 570	1.68 538	3.60 595	2.67 563	3.69 585	2.42 580	8.13 603	1.90 540	0.31 466	0.31 505	0.30 448	0.28 459	0.30 422	0.29 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 188	0.37 409	0.98 399	0.65 439	0.38 315	0.51 148	0.51 332	0.77 97	1.20 404	0.54 153	0.55 114	0.65 205	0.53 209	0.94 198	0.44 225	0.32 473	0.32 513	0.28 424	0.24 395	0.28 401	0.21 309

test_sample7	0.74 348	0.37 409	0.76 302	0.52 260	0.35 265	0.91 377	0.67 435	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.31 466	0.28 484	0.32 469	0.31 487	0.33 449	0.29 425

NINENet	0.77 365	0.37 409	0.78 317	0.62 407	0.51 418	2.34 562	0.42 235	1.83 465	1.04 303	1.14 329	1.23 352	1.03 350	0.62 264	1.24 284	0.70 364	0.28 443	0.23 445	0.31 454	0.21 330	0.26 368	0.25 373

GEStereo_RVC	0.90 420	0.37 409	0.99 400	0.64 425	0.50 406	0.95 392	0.79 468	2.42 573	1.17 384	1.16 345	1.11 299	1.26 413	0.92 389	3.24 504	0.90 428	0.29 454	0.19 368	0.23 315	0.20 285	0.27 382	0.29 425

pcwnet_v2	0.97 439	0.37 409	4.33 583	0.62 407	0.54 437	0.79 328	0.45 287	2.02 518	1.58 529	1.42 473	1.64 487	1.09 372	0.79 328	1.24 284	0.67 356	0.32 473	0.25 463	0.29 435	0.27 438	0.37 467	0.35 471

iResNetv2_ROB	0.80 379	0.37 409	1.71 528	0.56 333	0.37 298	0.94 389	0.64 424	1.73 425	1.34 469	1.23 382	1.42 423	1.26 413	0.92 389	1.85 416	0.56 314	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.14 111	0.24 343	0.19 257

LE_ROB	8.05 612	0.37 409	23.53 620	0.74 503	0.33 243	2.77 577	2.87 610	3.71 597	27.24 632	25.39 632	8.87 614	8.46 612	26.71 632	6.65 577	21.99 625	0.21 289	0.19 368	0.20 205	0.21 330	0.25 356	0.22 327

rvit_0105_4	0.56 228	0.38 416	1.06 430	0.66 445	0.38 315	0.53 161	0.53 351	0.84 136	1.17 384	0.56 157	0.61 132	0.72 226	0.59 246	0.98 212	0.45 240	0.32 473	0.33 518	0.29 435	0.25 409	0.29 412	0.23 347

CSP-Net	0.97 439	0.38 416	0.83 334	0.53 279	0.41 343	1.63 509	0.77 463	2.00 510	1.05 308	1.25 394	1.20 344	1.33 431	0.83 351	4.93 540	0.85 418	0.32 473	0.22 433	0.20 205	0.20 285	0.23 328	0.25 373

HGLStereo	0.85 405	0.38 416	0.94 384	0.80 520	1.03 562	1.17 447	0.58 398	1.52 370	1.20 404	1.19 363	1.62 482	1.13 384	1.20 485	1.80 410	1.06 453	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.21 330	0.23 328	0.27 407

SGM-ForestM	6.52 608	0.38 416	1.26 471	0.63 416	0.35 265	13.59 620	5.32 617	6.32 616	6.70 612	11.14 623	9.18 615	22.51 633	13.93 622	16.89 624	20.07 624	0.36 503	0.37 537	0.36 504	0.35 516	0.36 463	0.34 466

SGM-Forest	1.24 497	0.38 416	0.60 178	0.52 260	0.37 298	1.56 504	1.30 553	1.65 406	1.36 482	2.11 558	1.79 509	1.63 490	0.93 398	7.48 596	0.95 437	0.36 503	0.37 537	0.39 516	0.34 511	0.37 467	0.32 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Select-FE	0.74 348	0.39 421	1.56 516	0.55 319	0.46 388	0.40 48	0.22 26	1.86 473	0.68 169	1.05 284	1.31 384	1.82 517	1.74 545	1.11 251	0.38 171	0.21 289	0.16 296	0.21 242	0.25 409	0.19 194	0.31 448

rvit_0105_5	0.58 243	0.39 421	1.05 426	0.66 445	0.37 298	0.58 194	0.56 383	0.94 175	1.18 391	0.64 178	0.68 152	0.75 232	0.63 269	0.88 178	0.50 281	0.32 473	0.32 513	0.30 448	0.27 438	0.28 401	0.25 373

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 443	0.39 421	3.21 575	0.50 206	0.63 479	0.64 231	0.39 201	2.36 567	0.75 188	0.95 250	4.63 588	1.81 514	0.56 226	0.96 202	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.26 427	0.32 440	0.35 471

LL-Strereo	1.33 507	0.39 421	1.38 488	0.61 396	0.61 472	0.75 302	0.66 431	1.63 403	1.17 384	1.56 503	1.60 476	2.03 542	2.12 570	9.72 616	0.97 442	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.23 382	0.22 302	0.25 373

CRFU-Net	0.86 410	0.39 421	1.00 406	0.65 439	0.57 449	1.78 526	0.86 488	2.15 538	0.81 214	1.38 458	1.18 333	1.64 493	1.19 482	1.35 313	0.90 428	0.26 413	0.22 433	0.21 242	0.19 249	0.23 328	0.24 361

TestStereo	0.64 280	0.39 421	0.71 253	0.51 239	0.27 104	0.56 186	0.42 235	1.03 211	0.91 246	0.80 211	1.00 242	0.68 214	0.52 203	3.25 505	0.45 240	0.22 318	0.15 257	0.24 335	0.18 224	0.27 382	0.16 157

HCRNet	0.70 316	0.39 421	0.73 271	0.60 381	0.59 466	0.76 309	0.35 138	1.22 298	1.13 356	1.02 276	0.99 238	1.02 346	0.76 314	2.19 452	0.70 364	0.28 443	0.19 368	0.28 424	0.23 382	0.25 356	0.23 347

DFGA-Net	0.72 325	0.40 428	1.40 489	0.52 260	0.45 376	0.83 354	0.44 267	1.28 312	1.08 323	0.99 262	1.19 340	0.70 222	0.55 220	2.14 444	1.16 471	0.18 166	0.16 296	0.24 335	0.23 382	0.27 382	0.25 373

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 445	0.40 428	1.82 537	0.66 445	0.62 478	2.05 548	0.78 465	1.91 489	1.29 448	1.54 499	1.42 423	1.51 468	1.23 490	1.99 429	1.33 491	0.23 345	0.14 196	0.20 205	0.15 135	0.27 382	0.26 397

sCroCo_RVC	0.49 167	0.40 428	1.02 417	0.65 439	0.60 469	0.52 152	0.40 214	0.83 129	0.61 131	0.44 93	0.74 175	0.49 124	0.50 191	0.63 88	0.48 266	0.26 413	0.27 477	0.23 315	0.22 359	0.29 412	0.25 373

DMCA-RVC	0.74 348	0.40 428	1.27 474	0.66 445	0.49 399	0.77 317	0.47 302	1.35 324	1.01 291	1.53 493	1.01 248	1.29 423	0.82 343	1.31 299	0.78 393	0.27 429	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.32 440	0.24 361

HITNet	0.65 288	0.40 428	0.77 309	0.48 174	0.24 47	1.05 419	0.49 324	1.76 439	1.02 294	1.18 359	1.18 333	0.89 294	0.80 334	0.85 169	0.79 399	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.17 203	0.29 412	0.15 119
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	0.75 357	0.40 428	1.36 487	0.67 457	0.29 149	0.92 384	0.59 407	1.52 370	1.25 428	1.28 403	1.48 447	0.94 311	0.76 314	1.62 376	0.78 393	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.15 135	0.22 302	0.23 347

DLCB_ROB	0.86 410	0.40 428	0.78 317	0.68 469	0.54 437	1.11 432	0.84 481	1.49 358	1.23 419	1.64 519	1.65 489	1.70 502	0.91 386	1.70 393	1.05 451	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.27 438	0.27 382	0.24 361

DDVS	0.78 372	0.41 435	0.94 384	0.60 381	0.43 359	1.30 469	0.43 253	1.40 336	0.91 246	1.20 367	1.15 323	1.43 447	0.64 273	2.18 450	0.89 425	0.28 443	0.22 433	0.26 393	0.23 382	0.31 431	0.33 461

FAT-Stereo	1.07 468	0.41 435	1.32 481	0.72 491	0.58 458	1.08 425	0.89 495	1.96 501	1.65 534	1.75 528	1.98 528	2.03 542	1.48 523	2.02 432	1.18 477	0.42 525	0.35 530	0.34 488	0.29 471	0.35 456	0.53 535

NVstereo2D	0.92 425	0.41 435	1.48 511	0.72 491	0.72 504	1.20 454	0.87 490	1.75 433	1.38 490	0.99 262	1.13 311	1.26 413	0.98 425	2.21 454	0.89 425	0.43 530	0.20 388	0.38 510	0.24 395	0.57 540	0.63 554

StereoDRNet-Refined	0.80 379	0.41 435	0.88 361	0.62 407	0.42 348	1.33 474	0.48 314	1.52 370	1.17 384	1.45 476	1.44 432	1.44 452	0.90 383	1.26 288	1.24 480	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.24 395	0.25 356	0.28 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 450	0.42 439	1.09 442	0.67 457	0.50 406	1.22 458	1.24 547	2.24 556	1.19 399	1.30 417	1.56 467	1.17 389	1.49 525	3.44 512	0.83 412	0.21 289	0.25 463	0.30 448	0.26 427	0.27 382	0.27 407

stereogan	1.15 490	0.42 439	1.40 489	0.86 542	0.84 541	2.38 564	0.71 448	1.88 479	1.73 543	1.72 525	1.94 527	2.31 553	1.29 499	2.07 437	1.08 457	0.36 503	0.35 530	0.39 516	0.31 487	0.51 529	0.46 516

pmcnn	2.37 573	0.42 439	2.71 571	0.63 416	0.43 359	1.54 502	1.19 544	2.01 514	1.53 524	2.64 577	7.60 606	18.07 625	1.45 519	3.44 512	2.78 561	0.18 166	0.15 257	0.15 32	0.12 50	0.20 233	0.18 216

CVANet_RVC	1.07 468	0.43 442	0.76 302	0.60 381	0.50 406	0.90 373	0.97 514	1.52 370	1.26 433	1.33 440	1.38 414	1.24 405	1.18 479	6.75 583	0.75 382	0.34 492	0.23 445	0.34 488	0.29 471	0.42 492	0.27 407

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 376	0.43 442	1.05 426	0.64 425	0.58 458	0.95 392	0.53 351	1.53 376	1.18 391	1.37 452	1.15 323	1.43 447	0.88 376	1.61 375	0.84 415	0.25 390	0.22 433	0.27 409	0.27 438	0.29 412	0.29 425
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	0.70 316	0.43 442	0.75 292	0.73 499	0.37 298	0.92 384	0.53 351	1.85 470	1.18 391	1.12 311	1.23 352	1.07 361	0.65 279	0.96 202	0.63 343	0.31 466	0.15 257	0.32 469	0.21 330	0.29 412	0.22 327
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	0.63 268	0.44 445	1.08 439	0.72 491	0.40 335	0.64 231	0.71 448	1.03 211	1.17 384	0.82 219	0.70 162	0.80 248	0.70 292	0.91 186	0.56 314	0.35 499	0.34 519	0.34 488	0.32 495	0.27 382	0.28 419

fast-acv-ft	0.94 430	0.44 445	1.40 489	0.58 356	0.51 418	1.77 524	0.69 443	1.36 326	1.42 509	1.29 409	1.86 518	1.74 507	1.25 494	1.52 355	1.38 499	0.26 413	0.28 484	0.28 424	0.28 459	0.27 382	0.26 397

Anonymous3	0.61 257	0.44 445	1.11 447	0.59 369	0.49 399	0.93 388	0.65 426	0.93 169	0.81 214	0.72 196	0.88 210	0.65 205	0.69 287	1.06 236	0.53 300	0.35 499	0.30 499	0.26 393	0.26 427	0.31 431	0.27 407

TDLM	1.06 466	0.44 445	0.79 320	0.63 416	0.50 406	0.89 370	1.44 561	1.48 356	1.26 433	1.12 311	1.40 420	1.08 362	0.98 425	6.65 577	0.78 393	0.33 482	0.21 412	0.33 478	0.26 427	0.37 467	0.24 361

DRN-Test	1.00 450	0.44 445	1.13 451	0.70 479	0.81 537	1.62 508	0.79 468	2.14 536	1.44 512	1.78 531	1.33 393	1.43 447	1.05 451	2.18 450	1.53 524	0.27 429	0.21 412	0.31 454	0.30 480	0.32 440	0.28 419

CBMV_ROB	0.90 420	0.44 445	0.63 191	0.51 239	0.37 298	1.25 462	0.49 324	1.77 443	1.27 439	1.41 467	2.00 531	1.33 431	1.08 459	2.17 447	0.76 385	0.43 530	0.42 552	0.47 538	0.44 540	0.41 487	0.36 477

CBMV	0.95 432	0.44 445	0.66 215	0.53 279	0.35 265	1.53 501	1.63 574	1.69 416	1.42 509	2.00 554	1.60 476	1.43 447	1.17 475	1.59 372	0.99 446	0.34 492	0.34 519	0.39 516	0.33 505	0.33 449	0.32 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 445	0.45 452	3.71 580	0.55 319	0.43 359	1.81 529	0.68 439	1.14 265	1.14 359	1.18 359	1.42 423	1.58 480	1.44 517	1.34 312	1.59 527	0.24 362	0.23 445	0.20 205	0.19 249	0.26 368	0.25 373

GMStereo	0.55 219	0.45 452	0.94 384	0.50 206	0.32 222	0.64 231	0.43 253	1.00 199	1.40 500	0.82 219	0.73 171	0.51 134	0.45 143	0.85 169	0.55 310	0.24 362	0.15 257	0.20 205	0.21 330	0.31 431	0.24 361
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	0.64 280	0.46 454	1.05 426	0.66 445	0.66 487	0.53 161	0.48 314	1.20 289	1.12 344	0.76 198	0.92 217	0.78 242	0.53 209	1.03 226	0.59 324	0.37 507	0.28 484	0.40 521	0.31 487	0.37 467	0.32 455

SACVNet	0.85 405	0.46 454	0.85 336	0.81 523	0.56 446	0.80 337	0.79 468	1.68 414	1.12 344	1.34 444	1.33 393	1.25 409	0.94 403	2.39 468	0.76 385	0.34 492	0.26 469	0.31 454	0.29 471	0.35 456	0.44 511

LMCR-Stereo	0.82 390	0.46 454	0.88 361	0.75 507	0.43 359	1.33 474	0.56 383	2.43 574	0.98 276	1.53 493	1.49 449	0.74 229	1.00 435	1.63 378	0.89 425	0.28 443	0.17 327	0.22 275	0.17 203	0.29 412	0.20 289

S-Stereo	1.15 490	0.46 454	2.17 554	0.81 523	0.80 535	1.21 456	1.19 544	1.93 496	2.02 562	1.47 479	2.11 538	1.57 477	1.17 475	2.05 436	1.41 507	0.40 517	0.40 548	0.35 496	0.31 487	0.44 504	0.70 563

NOSS_ROB	1.26 500	0.46 454	0.62 188	0.56 333	0.38 315	1.06 422	0.78 465	1.73 425	1.40 500	1.01 272	1.43 427	1.10 374	0.75 306	10.62 619	0.65 348	0.45 536	0.43 553	0.48 540	0.45 542	0.44 504	0.41 497

FADNet-RVC-Resample	0.84 401	0.47 459	2.10 549	0.61 396	0.45 376	1.07 424	0.61 414	1.59 390	1.20 404	1.08 289	0.98 236	1.03 350	0.98 425	2.17 447	0.72 373	0.23 345	0.22 433	0.30 448	0.32 495	0.35 456	0.34 466

GANet	1.36 510	0.47 459	0.86 342	0.67 457	0.45 376	1.34 476	1.73 576	1.64 405	1.24 425	1.49 487	2.38 550	1.55 475	1.20 485	9.30 609	0.93 431	0.30 459	0.31 505	0.33 478	0.28 459	0.39 480	0.30 438

StereoDRNet	0.98 443	0.47 459	1.70 526	0.76 510	0.94 557	1.51 499	0.91 500	1.92 492	1.32 462	1.61 511	1.13 311	1.47 462	0.97 418	1.75 401	1.46 518	0.28 443	0.23 445	0.29 435	0.27 438	0.35 456	0.27 407

WCMA_ROB	1.84 551	0.47 459	1.31 478	0.69 473	0.57 449	2.11 552	1.14 538	1.87 476	1.73 543	4.04 599	6.43 599	5.62 602	3.61 597	2.59 480	1.94 542	0.52 550	0.44 556	0.39 516	0.42 535	0.48 520	0.47 520

dd	0.59 248	0.48 463	0.97 396	0.55 319	0.32 222	0.64 231	0.47 302	1.02 206	1.34 469	0.78 206	0.86 204	0.58 178	0.54 214	1.01 222	0.86 420	0.28 443	0.18 350	0.26 393	0.19 249	0.32 440	0.24 361

ADCP+	1.99 562	0.48 463	7.73 598	0.66 445	0.91 553	2.30 560	1.05 528	1.82 460	1.34 469	1.54 499	1.32 391	1.74 507	1.61 535	2.17 447	13.37 614	0.24 362	0.21 412	0.32 469	0.28 459	0.37 467	0.29 425

DeepPruner_ROB	0.74 348	0.48 463	0.87 353	0.57 350	0.44 368	0.79 328	0.54 357	1.73 425	0.96 264	1.38 458	1.27 368	1.24 405	0.73 302	1.43 338	0.73 376	0.34 492	0.28 484	0.27 409	0.26 427	0.31 431	0.31 448

DualNet (step1)	0.83 396	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.57 559	0.28 484	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

test_sample9	1.86 553	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	2.27 459	7.92 601	0.57 559	12.61 631	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

test_sample8	2.19 567	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.82 460	1.15 371	2.26 561	1.30 378	4.94 597	2.52 583	2.27 459	7.92 601	0.57 559	12.61 631	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

BEATNet_4x	0.73 343	0.49 466	1.17 459	0.53 279	0.26 78	1.03 416	0.55 375	1.82 460	1.06 312	1.21 371	1.22 348	0.96 326	0.91 386	1.01 222	1.06 453	0.21 289	0.14 196	0.24 335	0.19 249	0.37 467	0.21 309

Nwc_Net	1.09 474	0.49 466	1.33 483	0.89 553	0.80 535	1.49 498	0.66 431	2.19 550	1.27 439	1.32 431	2.26 545	1.96 534	1.54 528	1.92 421	1.34 493	0.40 517	0.30 499	0.43 528	0.45 542	0.38 476	0.37 482

RYNet	1.17 493	0.49 466	1.24 468	0.70 479	0.97 561	1.71 515	0.92 502	1.91 489	1.46 514	1.38 458	1.14 315	1.88 521	1.30 503	4.24 522	1.87 537	0.26 413	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.55 537	0.54 537

XPNet_ROB	0.96 433	0.49 466	1.09 442	0.72 491	0.57 449	1.11 432	1.14 538	1.66 411	1.23 419	1.85 541	1.39 418	1.64 493	1.11 464	1.80 410	1.42 511	0.38 511	0.30 499	0.33 478	0.29 471	0.37 467	0.34 466

STTStereo	0.78 372	0.50 473	1.22 464	0.64 425	0.54 437	0.89 370	0.54 357	1.44 346	1.11 340	1.38 458	1.09 287	1.27 417	0.85 358	1.43 338	0.83 412	0.29 454	0.27 477	0.33 478	0.39 527	0.32 440	0.30 438

RP	1.09 474	0.50 473	1.12 449	0.90 554	1.04 563	1.11 432	0.84 481	1.80 456	1.62 531	1.55 502	2.00 531	1.90 525	1.78 549	1.84 413	1.25 481	0.52 550	0.36 535	0.48 540	0.36 520	0.45 508	0.43 508

edge stereo	1.11 479	0.50 473	1.30 477	0.71 487	0.65 484	1.14 437	0.75 457	1.93 496	1.37 486	1.71 524	1.83 513	2.54 563	1.44 517	2.43 470	1.23 479	0.42 525	0.41 550	0.54 553	0.35 516	0.42 492	0.46 516

ACV-stereo	0.99 445	0.51 476	1.41 494	0.56 333	0.41 343	2.43 566	0.57 394	1.15 268	1.18 391	0.81 215	1.01 248	3.39 581	2.14 571	1.60 373	1.07 456	0.27 429	0.22 433	0.22 275	0.22 359	0.28 401	0.32 455

SDNR	1.62 536	0.51 476	2.17 554	0.53 279	0.56 446	3.80 594	0.45 287	1.54 379	1.29 448	1.33 440	2.41 553	1.08 362	0.96 415	11.18 620	1.16 471	0.66 570	0.63 584	0.43 528	0.32 495	0.64 551	0.67 560

GwcNet	1.08 471	0.51 476	2.33 560	0.79 517	1.18 577	1.76 521	0.70 446	1.68 414	1.47 515	1.41 467	1.64 487	1.74 507	1.04 447	2.20 453	1.41 507	0.30 459	0.29 495	0.29 435	0.27 438	0.30 422	0.35 471

FADNet_RVC	0.83 396	0.51 476	1.83 539	0.54 295	0.42 348	1.19 452	0.46 294	1.51 368	1.09 331	0.89 234	1.24 354	0.91 298	0.87 371	2.11 442	1.11 465	0.27 429	0.22 433	0.31 454	0.28 459	0.43 498	0.38 488

rvit_105_1	0.72 325	0.52 480	1.01 410	0.78 515	0.49 399	0.75 302	0.87 490	1.12 260	1.18 391	0.99 262	0.79 190	0.90 295	0.77 317	1.26 288	0.75 382	0.41 521	0.36 535	0.36 504	0.41 532	0.30 422	0.33 461

AF-Net	1.13 484	0.52 480	1.33 483	0.86 542	0.91 553	1.38 482	0.71 448	2.16 541	1.62 531	1.56 503	2.40 552	1.99 537	1.65 538	1.81 412	1.48 520	0.48 544	0.28 484	0.49 542	0.33 505	0.39 480	0.32 455

AANet_RVC	1.16 492	0.52 480	1.49 513	0.65 439	0.45 376	0.75 302	0.69 443	1.42 339	1.55 527	1.34 444	1.87 520	1.53 472	0.78 324	7.43 594	1.38 499	0.25 390	0.17 327	0.19 163	0.16 177	0.22 302	0.26 397

PSMNet_ROB	0.90 420	0.52 480	1.17 459	0.72 491	0.61 472	1.27 464	1.12 536	1.76 439	1.12 344	1.09 295	1.28 374	1.45 454	0.89 382	1.65 381	1.42 511	0.33 482	0.25 463	0.37 507	0.39 527	0.35 456	0.29 425

APVNet	1.06 466	0.53 484	1.42 496	0.84 535	0.79 530	1.92 539	0.82 479	1.90 485	1.08 323	1.08 289	1.43 427	1.56 476	1.13 471	3.07 498	1.58 525	0.31 466	0.34 519	0.42 526	0.36 520	0.36 463	0.37 482

YMNet	1.00 450	0.54 485	1.40 489	0.81 523	0.85 544	1.87 536	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 517	1.99 529	1.77 511	0.97 418	1.50 352	1.45 515	0.33 482	0.37 537	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

YMNet_1	1.00 450	0.54 485	1.40 489	0.81 523	0.85 544	1.87 536	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 517	1.99 529	1.77 511	0.97 418	1.50 352	1.45 515	0.33 482	0.37 537	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

FINET	0.97 439	0.54 485	1.60 520	0.63 416	0.79 530	1.08 425	1.07 531	1.56 386	2.20 569	1.15 335	1.49 449	0.94 311	0.88 376	2.32 462	1.05 451	0.42 525	0.35 530	0.32 469	0.28 459	0.43 498	0.38 488

NCC-stereo	1.10 476	0.54 485	1.24 468	0.84 535	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 431	1.74 502	1.88 521	1.74 545	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 537	0.45 533	0.58 565	0.42 492	0.42 501

Abc-Net	1.10 476	0.54 485	1.24 468	0.84 535	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 431	1.74 502	1.88 521	1.74 545	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 537	0.45 533	0.58 565	0.42 492	0.42 501
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	1.02 459	0.55 490	2.09 548	0.52 260	0.55 443	0.78 322	0.87 490	1.47 354	1.34 469	1.12 311	1.62 482	1.37 441	1.06 454	2.62 483	3.32 573	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.21 309

Anonymous_2	1.30 503	0.55 490	0.82 329	0.52 260	0.58 458	1.01 411	0.64 424	1.25 306	0.97 271	0.96 252	0.78 184	1.33 431	1.29 499	1.03 226	0.74 377	0.62 566	0.64 585	1.06 584	9.63 627	1.16 578	0.49 527

ADCRef	1.35 509	0.55 490	2.37 562	0.72 491	0.77 525	1.94 541	0.78 465	1.91 489	1.27 439	1.57 507	1.59 475	1.36 438	1.41 513	1.54 361	7.53 596	0.23 345	0.20 388	0.32 469	0.30 480	0.29 412	0.29 425

NaN_ROB	1.13 484	0.55 490	1.15 456	0.64 425	0.48 395	1.61 507	2.03 592	1.72 424	1.48 516	2.09 557	1.27 368	1.40 443	1.08 459	3.94 518	1.30 489	0.28 443	0.34 519	0.28 424	0.28 459	0.30 422	0.33 461

sAnonymous2	0.55 219	0.56 494	1.46 506	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 565	0.56 541

CroCo_RVC	0.55 219	0.56 494	1.46 506	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 565	0.56 541

NCCL2	1.00 450	0.56 494	1.06 430	0.75 507	0.57 449	1.31 471	1.72 575	1.77 443	1.36 482	1.50 488	1.17 331	1.91 526	1.17 475	1.54 361	1.29 488	0.35 499	0.31 505	0.45 533	0.44 540	0.40 484	0.40 492

MeshStereo	2.26 569	0.56 494	0.92 378	0.61 396	0.49 399	2.60 571	1.02 524	3.18 589	2.05 564	7.40 620	4.98 594	7.58 608	2.98 590	6.37 571	1.96 543	0.43 530	0.43 553	0.45 533	0.39 527	0.43 498	0.42 501
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	1.72 547	0.57 498	3.66 578	0.67 457	0.61 472	2.61 573	1.85 582	1.96 501	1.67 536	1.90 547	1.83 513	2.06 545	1.90 559	2.13 443	9.15 605	0.26 413	0.24 454	0.34 488	0.32 495	0.38 476	0.35 471

PA-Net	1.01 456	0.57 498	1.29 476	0.64 425	0.74 512	1.19 452	0.84 481	1.69 416	1.43 511	1.16 345	1.19 340	1.32 429	1.19 482	3.42 510	1.25 481	0.29 454	0.45 560	0.33 478	0.49 552	0.32 440	0.47 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 554	0.57 498	2.18 556	0.63 416	0.40 335	2.80 579	1.57 570	2.39 571	5.88 610	2.36 568	3.57 577	3.72 586	2.97 589	4.74 533	1.76 533	0.34 492	0.30 499	0.32 469	0.29 471	0.48 520	0.37 482

HBP-ISP	0.96 433	0.58 501	0.72 259	0.61 396	0.46 388	1.64 511	0.76 460	1.86 473	1.28 444	1.30 417	1.53 456	0.86 278	0.94 403	3.27 506	0.69 363	0.45 536	0.44 556	0.54 553	0.48 549	0.47 515	0.40 492

Wz-Net-MNSev	1.11 479	0.58 501	2.23 558	0.66 445	0.71 502	1.95 542	1.46 562	1.98 507	1.45 513	1.79 534	1.43 427	1.49 465	1.33 507	1.97 428	1.42 511	0.27 429	0.23 445	0.28 424	0.28 459	0.34 453	0.31 448

PS-NSSS	0.99 445	0.58 501	0.93 380	0.58 356	0.57 449	0.91 377	0.80 474	1.81 459	1.14 359	1.14 329	1.67 494	1.00 337	0.83 351	4.62 531	0.78 393	0.37 507	0.31 505	0.52 547	0.32 495	0.45 508	0.38 488

FC-DCNN v2	2.81 587	0.59 504	0.85 336	0.73 499	0.57 449	2.97 582	1.05 528	3.39 593	2.61 581	6.98 616	7.67 608	10.38 618	6.31 612	5.75 561	3.37 574	0.53 556	0.48 567	0.51 545	0.50 555	0.53 533	0.51 533

SuperB	2.53 579	0.59 504	18.45 615	0.69 473	0.50 406	1.87 536	0.88 493	1.67 413	2.39 573	1.50 488	1.42 423	1.14 386	1.15 473	4.28 525	5.07 586	0.24 362	0.19 368	0.22 275	0.19 249	7.86 623	0.34 466

MANE	6.19 606	0.59 504	1.03 421	0.93 560	1.22 580	13.38 619	2.69 606	12.81 623	17.94 628	8.21 621	10.82 619	14.72 621	11.68 617	11.39 621	11.90 613	0.59 563	0.50 572	0.52 547	1.76 608	0.55 537	0.54 537

FC-DCNN	2.72 586	0.59 504	0.86 342	0.73 499	0.57 449	2.91 580	1.04 526	3.01 587	2.60 580	6.83 615	7.64 607	9.92 615	6.33 613	5.21 543	3.14 568	0.53 556	0.48 567	0.51 545	0.50 555	0.53 533	0.51 533

DPSNet	1.69 542	0.59 504	4.33 583	0.70 479	0.57 449	2.02 547	1.62 573	3.35 592	1.78 546	1.48 485	1.38 414	2.17 547	2.84 587	4.77 534	3.66 576	0.48 544	0.31 505	0.29 435	0.25 409	0.64 551	0.48 523

CSAN	1.41 518	0.59 504	1.26 471	0.70 479	0.50 406	1.76 521	1.78 577	1.77 443	1.90 555	2.35 566	2.32 547	1.92 529	1.94 561	5.56 556	1.49 521	0.43 530	0.35 530	0.40 521	0.41 532	0.43 498	0.41 497

LALA_ROB	1.01 456	0.59 504	1.16 457	0.67 457	0.51 418	1.63 509	1.26 551	1.69 416	1.38 490	1.81 538	1.37 409	1.94 531	1.02 443	1.58 369	1.38 499	0.37 507	0.27 477	0.43 528	0.37 523	0.43 498	0.37 482

MSMD_ROB	1.99 562	0.59 504	0.89 367	0.70 479	0.61 472	3.95 596	0.94 509	1.80 456	1.79 547	4.41 603	4.43 584	8.17 611	3.66 598	3.40 508	1.33 491	0.52 550	0.48 567	0.54 553	0.58 565	0.53 533	0.50 529

TCMNet	1.01 456	0.60 512	2.10 549	0.86 542	1.33 584	1.14 437	0.67 435	1.69 416	1.23 419	1.11 309	1.57 471	1.30 424	0.97 418	2.01 431	1.50 522	0.31 466	0.31 505	0.38 510	0.34 511	0.42 492	0.36 477

TRStereo	0.60 251	0.60 512	0.97 396	0.74 503	0.67 491	0.46 90	0.38 186	1.85 470	0.89 237	0.79 209	0.80 195	0.88 286	0.39 107	1.10 248	0.41 199	0.23 345	0.15 257	0.23 315	0.24 395	0.17 112	0.15 119

w-ln-seven-2	1.18 494	0.61 514	4.25 582	0.68 469	0.61 472	1.20 454	0.93 506	1.63 403	1.35 478	1.66 520	1.53 456	1.47 462	1.37 511	3.00 497	1.74 532	0.25 390	0.24 454	0.29 435	0.26 427	0.33 449	0.28 419

GMStereo_Zeroshot	0.67 306	0.61 514	1.01 410	0.64 425	0.37 298	0.84 363	0.35 138	1.05 225	1.12 344	1.12 311	1.06 273	1.27 417	0.54 214	1.19 272	0.59 324	0.32 473	0.17 327	0.31 454	0.18 224	0.52 531	0.22 327

FADNet	0.92 425	0.61 514	1.81 535	0.62 407	0.55 443	0.96 398	0.57 394	1.78 447	1.33 466	0.93 243	1.01 248	1.36 438	1.01 437	2.71 486	0.75 382	0.33 482	0.34 519	0.31 454	0.34 511	0.59 544	0.40 492

DANet	1.08 471	0.61 514	1.32 481	0.85 540	0.72 504	1.37 479	0.51 332	1.54 379	1.15 371	1.78 531	1.54 461	2.01 539	1.11 464	2.90 492	2.00 545	0.33 482	0.30 499	0.40 521	0.30 480	0.44 504	0.45 513
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	1.71 546	0.62 518	1.45 504	0.67 457	0.61 472	1.81 529	1.08 532	2.52 578	1.70 539	1.77 530	1.73 500	1.98 536	1.25 494	12.57 622	1.84 536	0.34 492	0.37 537	0.56 560	0.38 525	0.45 508	0.43 508

FCDSN-DC	2.32 571	0.63 519	0.81 326	0.84 535	0.75 521	2.23 556	0.94 509	2.09 530	1.80 548	5.45 613	7.72 609	7.77 610	6.93 615	3.39 507	1.80 535	0.52 550	0.48 567	0.52 547	0.51 558	0.57 540	0.58 546
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 538	0.63 519	1.56 516	1.11 573	0.74 512	2.98 583	0.91 500	1.55 383	1.22 416	2.76 581	8.18 612	2.32 554	2.53 584	1.92 421	1.87 537	0.48 544	0.44 556	0.45 533	0.31 487	0.60 548	0.57 545

ETE_ROB	0.96 433	0.64 521	1.16 457	0.69 473	0.48 395	1.14 437	1.13 537	1.77 443	1.19 399	1.91 548	1.45 435	1.73 505	1.05 451	1.60 373	1.14 469	0.32 473	0.26 469	0.38 510	0.34 511	0.39 480	0.41 497

PDISCO_ROB	1.32 506	0.65 522	1.44 499	1.36 580	1.46 587	2.55 569	0.92 502	2.45 575	2.07 565	1.37 452	1.49 449	1.65 496	1.00 435	2.82 488	1.35 496	1.01 580	0.27 477	0.54 553	0.47 547	0.71 560	0.73 566

dad	0.86 410	0.66 523	1.06 430	0.56 333	0.37 298	0.76 309	0.44 267	1.17 272	1.50 519	1.44 474	1.27 368	1.34 435	0.75 306	2.52 478	0.84 415	0.42 525	0.27 477	0.83 573	0.26 427	0.41 487	0.29 425

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 98	0.67 524	0.42 44	0.64 425	0.29 149	0.48 105	0.25 50	0.85 137	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 292	1.15 260	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.18 150	0.12 14

Wz-Net-LNSev	1.03 462	0.67 524	2.71 571	0.64 425	0.84 541	1.75 519	1.00 521	1.80 456	1.32 462	1.28 403	1.25 358	1.65 496	1.22 489	1.39 329	1.40 503	0.28 443	0.26 469	0.24 335	0.23 382	0.33 449	0.32 455

ccnet	1.12 481	0.67 524	1.01 410	0.78 515	0.73 511	1.72 517	0.99 519	1.84 469	1.26 433	1.47 479	1.85 517	1.75 510	1.29 499	1.75 401	1.88 539	0.57 559	0.53 575	0.57 562	0.55 562	0.59 544	0.54 537

FADNet-RVC	0.88 415	0.67 524	1.93 543	0.60 381	0.48 395	0.91 377	0.60 411	1.71 423	1.18 391	0.90 236	0.96 226	1.36 438	0.92 389	2.25 457	1.17 474	0.30 459	0.29 495	0.32 469	0.32 495	0.41 487	0.35 471

Syn2CoEx	1.14 486	0.69 528	1.66 523	0.80 520	0.67 491	1.40 486	0.88 493	2.06 526	1.54 525	1.25 394	1.58 474	1.42 446	1.50 527	4.09 520	1.40 503	0.36 503	0.32 513	0.34 488	0.29 471	0.29 412	0.34 466

psmorigin	1.52 526	0.69 528	10.52 608	0.68 469	0.59 466	1.13 436	0.70 446	1.57 387	1.19 399	1.99 551	1.79 509	2.26 550	1.47 522	2.09 439	1.36 497	0.39 514	0.40 548	0.34 488	0.33 505	0.43 498	0.56 541

ADCPNet	1.85 552	0.69 528	8.07 599	0.71 487	0.58 458	2.79 578	1.22 546	1.94 498	1.54 525	1.88 544	1.69 496	2.46 562	2.04 565	2.37 466	6.48 591	0.38 511	0.37 537	0.38 510	0.43 538	0.47 515	0.45 513

w-ln-seven	1.38 514	0.70 531	3.91 581	0.75 507	0.72 504	2.69 575	0.95 511	2.02 518	1.99 560	1.99 551	1.73 500	1.82 517	1.17 475	2.45 471	2.84 562	0.28 443	0.25 463	0.31 454	0.30 480	0.41 487	0.33 461

XX-TBD	0.46 145	0.70 531	0.35 3	0.79 517	0.25 68	0.58 194	0.26 62	0.69 70	1.27 439	0.76 198	1.00 242	0.45 98	0.33 64	0.47 28	0.37 160	0.19 215	0.15 257	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79

SHD	1.31 504	0.71 533	2.34 561	0.86 542	0.75 521	1.77 524	0.65 426	2.22 554	2.50 579	2.40 570	1.71 498	1.91 526	1.60 534	1.93 424	2.37 554	0.38 511	0.31 505	0.38 510	0.40 531	0.48 520	0.50 529

RTSC	1.29 501	0.73 534	2.44 563	0.83 534	0.57 449	1.85 534	0.65 426	1.88 479	2.00 561	2.20 560	1.66 492	1.60 483	1.26 496	2.33 463	3.92 579	0.32 473	0.23 445	0.27 409	0.29 471	0.37 467	0.37 482

ADCMid	1.89 557	0.73 534	5.06 587	0.72 491	0.67 491	2.00 546	1.14 538	1.97 505	1.48 516	2.86 584	1.81 512	2.37 556	2.05 567	2.24 455	10.39 610	0.33 482	0.31 505	0.39 516	0.43 538	0.50 524	0.44 511

DeepPrunerF	1.60 533	0.73 534	5.81 592	0.88 550	1.19 578	0.91 377	0.95 511	2.19 550	5.24 608	1.17 354	1.30 378	1.19 393	1.30 503	4.90 538	1.66 530	0.42 525	0.34 519	0.52 547	0.47 547	0.41 487	0.40 492

ELAS_RVC	2.48 578	0.74 537	1.90 541	1.05 568	0.92 555	2.76 576	4.01 614	2.76 582	4.11 601	4.69 606	4.63 588	4.62 590	5.96 610	3.97 519	3.96 581	0.63 568	0.53 575	0.56 560	0.52 559	0.64 551	0.63 554
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 573	0.74 537	1.54 515	0.99 564	0.92 555	4.78 603	2.33 602	3.33 591	3.37 593	5.05 611	4.77 592	3.67 584	4.53 605	3.42 510	4.50 583	0.62 566	0.53 575	0.55 557	0.53 560	0.63 549	0.64 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 501	0.75 539	1.33 483	1.05 568	0.88 552	1.73 518	0.52 343	1.89 482	3.28 591	1.29 409	4.88 593	1.22 398	1.46 520	1.77 408	1.45 515	0.60 564	0.26 469	0.29 435	0.25 409	0.52 531	0.37 482

DGSMNet	1.14 486	0.76 540	2.49 565	0.81 523	0.86 548	1.39 484	1.39 558	2.13 532	1.35 478	1.26 398	1.63 486	1.48 464	0.98 425	1.75 401	1.10 462	0.45 536	0.43 553	0.55 557	0.49 552	0.75 562	0.70 563

PWC_ROB	1.24 497	0.76 540	2.46 564	0.72 491	0.78 527	1.15 443	0.49 324	1.75 433	1.92 556	2.31 563	3.07 570	1.59 481	1.40 512	2.46 474	2.10 549	0.33 482	0.22 433	0.35 496	0.24 395	0.38 476	0.41 497

aanetorigin	1.23 496	0.79 542	2.78 573	0.70 479	0.79 530	0.99 408	1.06 530	1.06 238	1.37 486	3.52 594	2.61 561	1.72 504	1.63 536	1.99 429	1.78 534	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.25 409	0.38 476	0.45 513

RGC	1.14 486	0.79 542	1.26 471	0.91 557	0.96 560	1.52 500	0.77 463	1.92 492	1.26 433	1.54 499	1.93 525	2.02 541	1.54 528	2.25 457	1.31 490	0.44 535	0.35 530	0.58 563	0.48 549	0.47 515	0.46 516

MSAF-DinoV2	1.97 560	0.80 544	10.38 607	0.86 542	0.48 395	1.39 484	0.97 514	2.55 580	1.72 542	1.53 493	1.65 489	3.59 583	2.20 574	5.39 551	3.94 580	0.27 429	0.17 327	0.26 393	0.28 459	0.47 515	0.46 516

z-mn7	1.56 530	0.84 545	4.36 585	0.71 487	0.51 418	2.60 571	1.04 526	1.73 425	2.70 585	1.53 493	2.99 569	1.94 531	1.34 508	4.78 535	2.41 555	0.29 454	0.24 454	0.27 409	0.24 395	0.34 453	0.31 448

MFN_U_SF_RVC	1.52 526	0.84 545	3.42 576	0.87 549	0.66 487	2.56 570	0.95 511	2.36 567	1.70 539	1.98 550	1.86 518	2.45 561	1.79 550	2.95 493	2.58 557	0.52 550	0.48 567	0.55 557	0.59 568	0.59 544	0.61 552

PVD	1.70 543	0.84 545	2.26 559	0.94 562	0.83 540	2.48 567	0.97 514	2.59 581	3.35 592	3.01 589	2.77 565	2.34 555	2.47 582	2.67 485	3.14 568	0.47 543	0.45 560	0.59 564	0.48 549	0.59 544	0.75 568

SAMSARA	1.55 528	0.84 545	2.61 568	1.22 577	1.07 564	2.50 568	1.93 587	2.05 521	1.89 553	2.75 580	1.66 492	2.81 571	1.69 543	3.08 500	1.97 544	0.46 542	0.51 573	0.42 526	0.46 545	0.58 542	0.59 548

GANetREF_RVC	1.07 468	0.86 549	1.31 478	0.82 531	0.53 433	1.41 491	1.31 554	1.76 439	1.52 522	1.27 401	1.31 384	1.46 457	1.24 493	2.03 433	0.96 441	0.56 558	0.45 560	0.67 568	0.50 555	0.88 568	0.59 548
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	1.74 548	0.87 550	3.56 577	0.80 520	0.75 521	3.72 591	2.44 605	1.82 460	1.82 550	1.74 527	1.91 524	1.92 529	1.26 496	7.69 599	1.28 487	0.45 536	0.47 565	0.52 547	0.77 578	0.50 524	0.50 529

XQC	1.37 512	0.87 550	2.56 567	0.84 535	0.69 499	1.83 532	0.89 495	2.07 527	1.88 552	1.88 544	1.53 456	1.91 526	1.55 530	2.85 491	3.05 565	0.48 544	0.29 495	0.44 532	0.39 527	0.69 558	0.60 551

SQANet	1.31 504	0.88 552	1.08 439	1.83 590	1.44 586	1.44 493	0.75 457	1.74 430	1.09 331	1.32 431	1.26 365	1.28 420	1.01 437	1.50 352	0.83 412	2.50 599	0.34 519	1.47 589	0.55 562	2.32 591	1.57 590

DStereoSA	4.44 599	0.92 553	6.79 596	1.58 587	2.54 604	2.29 559	14.04 623	2.33 563	2.31 571	1.85 541	10.58 618	1.32 429	13.05 619	7.07 587	11.18 612	0.67 571	1.97 617	0.88 575	3.29 618	1.69 585	2.44 606

PASM	1.34 508	0.92 553	2.62 569	0.86 542	0.87 550	1.03 416	1.08 532	1.50 362	1.51 521	1.82 539	1.41 422	1.68 499	1.26 496	4.87 537	1.34 493	0.61 565	0.65 587	0.68 569	0.78 579	0.69 558	0.68 562

WZ-Net	1.95 558	0.95 555	10.10 604	0.86 542	0.78 527	1.69 514	1.60 572	2.20 553	1.98 559	2.08 556	1.93 525	2.30 552	1.97 562	5.30 545	3.17 570	0.34 492	0.26 469	0.29 435	0.31 487	0.51 529	0.47 520

PSMNet-RUCA	1.02 459	0.97 556	1.44 499	1.23 578	1.10 567	1.40 486	0.62 417	1.69 416	1.38 490	0.94 248	1.53 456	0.97 328	0.83 351	1.17 268	0.93 431	0.69 572	0.34 519	0.99 581	0.60 569	0.97 570	0.64 558

GASNet	0.99 445	0.97 556	1.72 529	0.98 563	0.68 497	0.83 354	0.67 435	1.60 394	1.28 444	1.31 427	1.22 348	1.22 398	1.21 488	2.41 469	1.41 507	0.43 530	0.26 469	0.36 504	0.34 511	0.55 537	0.31 448

anonymity	1.12 481	0.97 556	1.21 462	1.07 571	1.12 571	1.08 425	0.89 495	1.95 500	1.16 381	1.29 409	1.26 365	1.22 398	1.09 462	1.15 260	1.01 448	1.02 582	1.00 605	0.97 578	0.97 590	0.98 571	0.99 577

Consistency-Raft	1.25 499	0.99 559	1.93 543	1.02 567	1.21 579	0.96 398	1.01 523	1.75 433	1.92 556	1.36 449	2.12 539	1.44 452	1.01 437	1.14 259	1.40 503	0.72 573	0.82 592	0.89 576	0.98 592	1.31 584	0.95 575

ADCS	2.25 568	0.99 559	5.55 589	0.81 523	0.74 512	2.19 555	1.80 578	2.27 559	2.14 567	2.80 583	2.13 540	2.40 558	2.03 564	2.64 484	13.69 615	0.41 521	0.39 546	0.40 521	0.45 542	0.58 542	0.56 541

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 476	1.02 561	1.00 406	0.82 531	0.67 491	1.93 540	0.93 506	1.62 401	1.11 340	1.15 335	1.25 358	1.50 466	0.79 328	1.96 427	0.76 385	1.89 592	0.34 519	0.79 572	0.36 520	1.25 582	0.83 570

SPS-STEREO	1.67 539	1.04 562	1.23 465	1.21 576	1.13 573	1.82 531	1.11 534	2.16 541	1.52 522	3.07 591	2.32 547	2.82 572	1.80 551	4.11 521	2.04 546	1.03 583	0.99 604	0.97 578	0.94 588	1.03 576	1.02 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 554	1.07 563	1.45 504	1.07 571	1.17 575	1.47 495	1.48 564	1.89 482	1.93 558	1.94 549	4.67 591	3.08 578	1.80 551	6.51 574	1.65 528	1.06 585	0.86 599	1.08 585	1.32 598	0.93 569	1.26 586
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	2.41 576	1.07 563	2.14 553	1.18 575	1.10 567	2.14 554	1.36 557	1.96 501	1.66 535	5.46 614	7.07 603	4.95 598	4.32 604	5.50 553	2.26 552	1.04 584	1.02 607	0.99 581	0.97 590	1.02 574	1.04 580

EDNetEfficient	2.37 573	1.10 565	8.08 600	0.74 503	0.71 502	0.98 407	1.56 567	1.46 352	4.06 600	4.90 608	2.82 566	2.25 549	3.48 596	2.95 493	9.97 606	0.26 413	0.24 454	0.26 393	0.30 480	0.68 557	0.61 552

AnyNet_C32	1.96 559	1.10 565	5.17 588	0.90 554	1.11 569	2.12 553	2.37 603	1.85 470	1.48 516	2.45 572	1.70 497	2.05 544	1.64 537	2.50 477	10.28 609	0.37 507	0.34 519	0.35 496	0.41 532	0.49 523	0.54 537

LSM	6.33 607	1.10 565	13.19 610	1.41 584	68.17 639	1.64 511	1.90 586	1.92 492	2.46 575	2.99 587	3.11 571	1.88 521	1.80 551	2.61 482	2.06 548	0.41 521	0.58 581	0.50 543	0.57 564	0.64 551	17.66 631

DStereoO	1.44 520	1.11 568	1.69 525	1.16 574	0.72 504	1.21 456	1.56 567	1.74 430	1.63 533	1.52 491	1.67 494	1.51 468	3.16 592	1.73 399	1.72 531	2.35 598	0.45 560	0.97 578	0.42 535	2.01 589	0.53 535

otaku	1.60 533	1.11 568	1.21 462	2.20 592	1.56 588	1.97 543	1.24 547	2.07 527	1.36 482	1.44 474	1.62 482	1.73 505	1.19 482	1.73 399	0.98 445	2.89 603	0.57 580	1.74 590	0.60 569	2.78 598	1.94 596

AnonymousM	0.59 248	1.11 568	0.41 35	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.47 302	1.05 225	0.64 142	0.98 259	0.63 137	0.67 212	0.43 129	0.59 66	0.41 199	0.20 256	0.15 257	1.84 593	0.84 582	0.14 29	0.13 44

MFMNet_re	1.40 517	1.14 571	1.68 524	1.39 582	1.07 564	1.48 496	1.43 560	1.87 476	1.82 550	2.26 561	2.19 542	1.51 468	1.86 556	1.52 355	1.25 481	0.93 578	0.83 593	0.84 574	0.80 580	0.99 573	1.05 582

Ntro	1.64 537	1.15 572	1.23 465	2.48 598	1.83 590	2.09 551	1.16 541	1.96 501	1.38 490	1.21 371	1.62 482	1.62 485	1.29 499	1.87 418	1.11 465	3.04 604	0.56 579	1.82 592	0.64 571	2.80 599	2.05 598

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 564	1.15 572	3.10 574	1.05 568	0.76 524	5.03 606	2.40 604	2.16 541	2.62 582	1.89 546	2.28 546	2.69 568	1.65 538	9.35 611	2.04 546	0.64 569	0.51 573	0.68 569	0.71 576	1.09 577	0.67 560

UDGNet	0.72 325	1.17 574	0.80 325	0.77 513	0.41 343	0.77 317	0.38 186	0.97 189	1.34 469	0.81 215	0.88 210	0.71 225	0.60 249	1.21 276	0.54 306	0.52 550	0.19 368	1.02 583	0.26 427	0.71 560	0.31 448

zh-mn7	1.70 543	1.21 575	8.30 602	0.69 473	0.53 433	1.45 494	0.84 481	1.70 421	2.09 566	2.41 571	2.67 563	1.68 499	1.23 490	4.49 527	2.87 563	0.30 459	0.26 469	0.27 409	0.27 438	0.31 431	0.35 471

Wz-Net-SNSev	1.49 522	1.23 576	6.27 594	0.68 469	0.67 491	1.37 479	1.41 559	2.00 510	1.39 495	1.48 485	1.61 480	2.29 551	1.32 506	3.93 517	2.14 550	0.31 466	0.28 484	0.31 454	0.33 505	0.42 492	0.36 477

CC-Net-ROB	1.49 522	1.26 577	1.27 474	0.88 550	0.79 530	1.76 521	1.00 521	1.79 453	1.26 433	1.10 303	1.61 480	1.21 396	0.99 433	8.13 603	0.84 415	1.09 586	0.41 550	2.20 595	0.46 545	1.20 581	0.48 523

zh-sn7	1.76 549	1.38 578	6.58 595	0.74 503	0.72 504	1.78 526	1.31 554	1.88 479	1.56 528	1.86 543	2.47 557	1.81 514	2.08 569	5.12 542	3.80 578	0.32 473	0.32 513	0.32 469	0.32 495	0.44 504	0.40 492

RTS	2.67 581	1.38 578	15.28 613	0.99 564	1.26 581	3.78 592	1.96 589	2.15 538	2.62 582	2.61 575	2.85 567	2.60 565	1.59 532	6.27 569	5.71 589	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

RTSA	2.67 581	1.38 578	15.28 613	0.99 564	1.26 581	3.78 592	1.96 589	2.15 538	2.62 582	2.61 575	2.85 567	2.60 565	1.59 532	6.27 569	5.71 589	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

WAO-7	2.66 580	1.40 581	1.73 531	1.39 582	1.17 575	3.93 595	1.94 588	4.11 601	3.88 599	2.92 585	5.50 595	4.18 588	3.00 591	7.63 598	3.71 577	1.13 588	1.00 605	1.17 586	1.13 597	1.18 580	1.09 584

ACVNet_2	2.43 577	1.41 582	2.04 546	2.62 599	2.24 596	2.63 574	1.88 585	3.31 590	3.01 588	2.19 559	3.45 576	4.62 590	2.04 565	4.50 529	1.47 519	2.55 600	0.64 585	2.22 596	0.84 582	2.69 597	2.29 601

ACVNet-4b	2.15 565	1.41 582	1.64 521	2.80 600	2.31 599	2.31 561	1.24 547	2.32 562	2.14 567	1.26 398	2.39 551	2.66 567	1.48 523	5.95 566	1.06 453	3.20 608	0.45 560	2.37 599	0.89 585	2.83 602	2.37 603

StereoAnything_RVC	0.45 138	1.43 584	0.48 85	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 92	1.27 291	0.22 1	0.21 289	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 592	0.11 2

ACVNet_1	2.18 566	1.45 585	1.72 529	2.85 602	2.33 601	2.28 558	1.46 562	3.08 588	2.22 570	1.82 539	2.05 536	3.56 582	1.98 563	3.09 501	1.40 503	3.17 605	0.60 582	2.40 603	0.92 587	2.91 605	2.37 603

GCST	1.08 471	1.47 586	0.93 380	1.73 588	1.14 574	1.30 469	0.31 97	1.33 316	1.16 381	1.29 409	0.97 235	0.98 330	0.49 185	2.08 438	0.46 254	1.19 589	0.70 589	1.30 588	0.85 584	1.02 574	0.89 573

EDNetEfficientorigin	10.57 617	1.47 586	177.42 646	0.67 457	0.53 433	1.58 505	1.16 541	1.90 485	3.37 593	4.71 607	3.38 574	3.10 579	2.69 586	3.13 502	3.58 575	0.25 390	0.23 445	0.33 478	0.27 438	0.83 563	0.81 569

DStereoFS	3.67 594	1.49 588	2.18 556	1.32 579	1.32 583	4.41 601	1.26 551	3.75 598	9.27 614	3.36 593	6.80 600	4.81 595	13.54 621	6.95 585	4.76 585	0.73 574	0.69 588	1.17 586	2.40 617	1.27 583	1.95 597

Dean	2.91 590	1.53 589	2.07 547	2.96 606	2.51 603	3.15 584	2.14 596	4.75 606	4.41 604	2.76 581	6.10 598	5.53 601	2.37 578	2.97 495	1.92 541	3.18 606	0.85 597	2.51 606	1.04 595	2.88 604	2.47 607

WAO-6	2.81 587	1.60 590	1.46 506	2.36 596	2.28 598	3.55 589	2.29 601	4.21 602	4.56 605	2.36 568	4.51 585	4.88 596	2.66 585	4.60 530	4.07 582	1.72 591	1.15 611	2.31 598	1.46 604	2.31 590	1.85 594

MonStereo1	3.14 591	1.66 591	1.81 535	2.43 597	2.32 600	5.80 609	1.58 571	3.52 594	4.70 606	3.09 592	8.22 613	4.76 594	3.36 594	6.52 575	2.29 553	2.33 597	0.61 583	1.91 594	1.05 596	2.44 593	2.34 602

LVE	3.31 593	1.67 592	1.64 521	2.85 602	2.42 602	3.20 586	2.26 600	4.78 607	5.05 607	2.35 566	6.91 601	6.02 603	2.37 578	9.15 607	2.17 551	3.19 607	1.08 610	2.38 601	1.47 605	2.81 600	2.40 605

RainbowNet	1.97 560	1.76 593	1.57 518	2.81 601	2.21 595	1.98 545	1.81 579	2.54 579	1.89 553	1.50 488	1.84 515	1.96 534	1.65 538	2.14 444	1.25 481	3.33 610	0.85 597	2.39 602	0.98 592	2.82 601	2.22 599

AnyNet_C01	2.26 569	1.78 594	10.22 606	0.93 560	0.74 512	2.92 581	2.20 598	2.29 561	1.80 548	2.53 574	2.41 553	2.71 569	1.73 544	3.41 509	6.72 593	0.41 521	0.39 546	0.40 521	0.42 535	0.67 556	0.63 554

IMH-64-1	2.70 584	1.79 595	1.46 506	3.26 609	2.66 605	3.23 587	2.10 593	4.08 599	2.75 586	2.34 564	3.81 580	3.06 576	2.22 575	4.25 523	2.59 558	3.75 614	0.84 594	2.75 609	1.35 599	3.15 607	2.60 610

IMH-64	2.70 584	1.79 595	1.46 506	3.26 609	2.66 605	3.23 587	2.10 593	4.08 599	2.75 586	2.34 564	3.81 580	3.06 576	2.22 575	4.25 523	2.59 558	3.75 614	0.84 594	2.75 609	1.35 599	3.15 607	2.60 610

WAO-8	4.40 597	1.82 597	1.79 533	2.34 594	2.20 593	9.19 612	1.53 565	6.09 613	16.46 622	3.94 597	7.84 610	7.32 605	3.72 600	9.41 613	3.31 571	2.00 593	1.07 608	2.44 604	1.37 602	2.50 594	1.68 591

Venus	4.40 597	1.82 597	1.79 533	2.34 594	2.20 593	9.19 612	1.53 565	6.09 613	16.46 622	3.94 597	7.84 610	7.32 605	3.72 600	9.41 613	3.31 571	2.00 593	1.07 608	2.44 604	1.37 602	2.50 594	1.68 591

IMH	3.21 592	1.85 599	1.48 511	3.25 608	2.69 607	4.07 598	2.02 591	4.41 604	3.80 598	2.72 578	7.11 604	4.75 593	2.92 588	5.92 564	2.55 556	3.85 618	0.88 600	2.78 611	1.36 601	3.19 609	2.59 609

JetBlue	3.97 595	2.01 600	10.19 605	1.38 581	2.84 609	10.53 615	9.54 618	3.60 596	2.41 574	2.73 579	3.39 575	4.54 589	4.31 603	7.85 602	6.84 594	0.88 576	0.93 603	0.89 576	0.91 586	1.74 586	1.91 595

TorneroNet-64	5.30 605	2.03 601	1.74 532	3.43 611	2.81 608	10.09 614	2.12 595	9.10 620	17.12 627	4.96 610	9.27 616	10.72 620	3.70 599	9.20 608	4.55 584	3.31 609	0.84 594	2.88 612	1.55 606	3.49 610	3.04 613

TorneroNet	10.70 618	2.03 601	1.82 537	3.43 611	3.01 610	43.83 635	2.22 599	8.87 619	67.47 648	7.17 619	27.36 631	10.68 619	3.85 602	8.67 606	7.65 600	3.59 612	0.88 600	3.04 613	1.57 607	3.71 611	3.17 614

PWCK	2.88 589	2.05 603	5.72 591	2.08 591	1.11 569	3.55 589	3.90 613	2.86 585	3.54 597	3.03 590	3.63 578	3.10 579	2.31 577	8.15 605	3.09 566	2.12 595	0.91 602	1.75 591	0.98 592	2.57 596	1.18 585

KSHMR	8.75 614	2.06 604	2.11 551	3.53 613	3.11 611	4.13 599	2.69 606	5.60 610	61.37 647	3.00 588	55.83 645	4.98 600	2.45 581	4.49 527	2.61 560	3.46 611	1.55 615	3.14 615	1.94 611	3.72 612	3.18 615

Wz-Net-TNSev	1.88 554	2.08 605	7.66 597	0.67 457	0.64 482	2.42 565	1.83 581	2.33 563	1.74 545	1.57 507	1.56 467	2.58 564	1.90 559	4.86 536	3.12 567	0.39 514	0.37 537	0.33 478	0.37 523	0.53 533	0.58 546

coex-ft	8.13 613	2.13 606	98.04 645	0.67 457	0.53 433	1.71 515	1.56 567	1.65 406	11.11 616	18.17 631	3.75 579	3.88 587	7.61 616	2.98 496	6.49 592	0.30 459	0.30 499	0.32 469	0.31 487	0.66 555	0.50 529

UNDER WATER-64	5.27 604	2.32 607	8.78 603	3.93 617	3.54 616	7.61 610	3.03 612	5.84 612	14.19 618	4.04 599	4.04 582	9.39 614	6.26 611	5.93 565	8.48 603	3.60 613	1.51 614	3.13 614	1.88 609	4.29 617	3.61 618

UNDER WATER	5.08 603	2.33 608	5.55 589	3.94 618	3.51 615	5.20 607	2.72 608	5.61 611	16.52 624	3.84 596	4.60 587	9.21 613	5.89 609	5.90 563	8.66 604	3.75 614	1.34 612	3.18 616	1.88 609	4.33 618	3.61 618

ktn	4.70 601	2.38 609	2.12 552	3.76 614	3.24 612	4.85 604	2.95 611	5.52 609	7.37 613	4.07 601	19.32 627	7.46 607	3.47 595	7.39 592	2.95 564	4.04 619	1.85 616	3.26 617	2.22 615	3.08 606	2.65 612

notaker	3.98 596	2.40 610	2.68 570	3.82 616	3.27 614	3.97 597	2.14 596	4.78 607	3.45 595	4.12 602	6.94 602	7.65 609	3.26 593	7.82 601	5.30 588	4.04 619	1.41 613	3.36 618	2.10 614	3.88 613	3.31 616

UDG	1.41 518	2.65 611	0.99 400	1.44 585	1.64 589	1.34 476	0.80 474	1.60 394	1.23 419	1.23 382	1.71 498	2.01 539	1.34 508	1.47 348	1.41 507	0.90 577	0.54 578	2.29 597	0.75 577	1.84 587	1.04 580

DDUNet	1.50 524	2.69 612	1.12 449	1.77 589	1.88 591	1.84 533	0.92 502	1.70 421	1.16 381	1.38 458	1.79 509	1.60 483	1.12 467	1.37 320	1.08 457	1.10 587	0.76 590	2.37 599	0.94 588	2.00 588	1.37 588

DispFullNet	2.34 572	2.85 613	3.66 578	3.08 607	2.27 597	1.97 543	0.67 435	2.00 510	1.70 539	2.52 573	2.00 531	2.23 548	5.86 608	3.44 512	1.58 525	1.01 580	0.32 513	2.64 608	1.94 611	2.85 603	2.24 600

MADNet++	5.01 602	3.14 614	4.91 586	4.55 620	3.94 618	5.20 607	4.41 615	4.40 603	4.13 602	4.95 609	6.08 597	4.74 592	5.37 606	9.40 612	10.67 611	4.65 621	4.15 622	3.97 620	3.34 620	4.09 615	4.08 621

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 316	3.18 615	2.55 566	0.39 40	0.23 31	0.44 80	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 93	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 56	0.29 52	1.35 590	0.10 9	0.22 275	0.19 249	0.46 514	1.31 587

MADNet+	2.69 583	3.22 616	11.53 609	1.44 585	1.12 571	3.19 585	1.81 579	2.85 584	2.37 572	1.68 522	2.07 537	2.85 573	2.18 572	7.41 593	5.23 587	0.79 575	0.76 590	0.69 571	0.65 572	0.98 571	0.95 575

HanzoNet	11.04 619	3.62 617	8.10 601	4.08 619	3.55 617	4.90 605	2.73 609	7.19 617	10.10 615	31.86 641	28.92 632	21.96 632	36.36 634	18.08 626	10.17 608	7.94 625	3.32 620	3.47 619	3.31 619	7.06 622	4.04 620

DPSimNet_ROB	11.20 620	4.98 618	35.43 628	2.90 605	4.52 619	7.89 611	17.09 624	4.66 605	6.06 611	14.89 627	10.93 620	17.29 624	36.81 636	13.18 623	15.68 620	2.86 602	6.29 624	5.75 625	5.09 623	3.91 614	7.70 623

DPSMNet_ROB	13.02 622	8.23 619	21.91 618	9.53 623	18.11 622	11.56 617	32.02 631	10.64 622	16.23 621	7.05 618	19.49 629	10.16 617	16.66 624	9.85 618	22.43 627	4.77 623	8.68 625	5.38 624	10.26 629	6.17 621	11.36 626

DGTPSM_ROB	13.01 621	8.23 619	21.87 617	9.51 622	18.10 621	11.56 617	32.01 630	10.63 621	16.20 620	7.03 617	19.48 628	10.15 616	16.66 624	9.83 617	22.42 626	4.75 622	8.68 625	5.37 623	10.25 628	6.16 620	11.36 626

JetRed	6.91 610	8.80 621	25.96 624	2.85 602	3.25 613	13.98 622	11.87 620	6.25 615	4.28 603	4.45 604	4.56 586	6.69 604	5.46 607	7.46 595	14.05 616	2.59 601	3.31 619	2.59 607	2.29 616	4.20 616	3.36 617

ASD4		10.99 622

TCMNet-wrong-test	10.31 616	11.40 623	14.84 612	20.96 625	18.45 623	13.80 621	10.76 619	15.78 625	3.53 596	5.20 612	5.52 596	16.26 623	12.61 618	7.51 597	10.15 607	7.43 624	2.37 618	4.31 622	3.43 621	11.36 625	10.61 625

BEATNet-Init1	26.87 629	13.43 624	70.68 644	0.91 557	0.68 497	57.02 643	21.06 626	32.82 637	32.67 634	52.12 647	53.61 644	66.05 645	49.56 645	48.79 646	34.71 636	0.49 548	0.44 556	0.53 552	0.53 560	0.63 549	0.59 548

USTest	14.33 623	14.94 625	21.04 616	17.44 624	16.05 620	23.26 623	33.84 632	21.73 626	11.80 617	9.36 622	10.14 617	15.97 622	13.20 620	17.28 625	22.43 627	3.78 617	5.01 623	6.17 627	6.16 624	9.25 624	7.72 624

Anonymous_1	43.04 640	18.73 626	24.79 621	21.81 626	46.26 637	27.80 624	37.60 633	28.08 632	16.14 619	14.66 626	14.30 621	20.65 626	17.88 626	21.56 627	25.94 630	117.93 648	8.92 627	100.65 643	126.50 645	158.64 648	12.08 628

DPSM_ROB	19.08 624	19.14 627	25.17 622	22.15 627	20.85 625	28.17 625	37.82 634	26.56 630	16.85 625	14.14 624	14.84 622	21.70 627	18.75 627	21.87 628	26.55 631	10.16 630	9.30 628	10.47 629	10.42 630	14.03 626	12.61 629

DPSM	19.08 624	19.14 627	25.17 622	22.15 627	20.85 625	28.17 625	37.82 634	26.56 630	16.85 625	14.14 624	14.84 622	21.70 627	18.75 627	21.87 628	26.55 631	10.16 630	9.30 628	10.47 629	10.42 630	14.03 626	12.61 629

xxxxx1	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

tt_ll	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

ff	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

LRCNet_RVC	22.74 626	32.10 632	21.97 619	29.84 629	26.23 627	4.42 602	0.81 477	22.66 627	2.02 562	26.93 633	29.26 633	23.06 634	15.59 623	23.84 630	18.88 623	31.75 639	19.90 640	34.65 638	32.13 639	30.54 637	28.32 638

PML	51.67 641	36.25 633	13.28 611	7.46 621	20.81 624	108.69 647	232.22 649	8.72 618	27.82 633	87.01 648	269.67 649	69.67 646	61.95 646	24.76 634	14.20 617	9.74 628	3.40 621	9.62 628	4.70 622	18.74 628	4.72 622

FlowAnything	38.37 634	38.41 634	50.38 638	44.76 637	41.94 635	56.64 636	76.34 640	53.28 645	34.23 641	28.25 634	29.72 637	43.60 639	37.79 641	43.83 639	53.38 641	20.39 637	18.71 639	21.07 632	21.14 638	28.23 630	25.29 632

RAFT-FEzeroshot	38.32 630	38.45 635	50.28 634	44.74 634	41.87 632	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.76 636	28.29 635	29.37 634	43.69 642	37.66 638	43.83 639	53.41 643	20.32 633	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.25 632	25.35 635

RAFT-FE	38.32 630	38.45 635	50.28 634	44.74 634	41.87 632	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.76 636	28.29 635	29.37 634	43.69 642	37.66 638	43.83 639	53.41 643	20.32 633	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.25 632	25.35 635

Hybrid-DGEV	38.35 633	38.46 637	50.28 634	44.82 638	41.90 634	56.66 637	76.35 641	53.24 641	33.80 638	28.29 635	29.84 638	43.58 638	37.86 642	43.84 642	53.39 642	20.34 635	18.69 634	21.06 631	21.00 632	28.25 632	25.34 633

CasAABBNet	38.33 632	38.46 637	50.35 637	44.75 636	41.84 631	56.68 638	76.37 642	53.22 640	33.83 639	28.31 638	29.54 636	43.62 641	37.71 640	43.84 642	53.41 643	20.30 632	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.24 631	25.34 633

Selective-RAFT-Error	38.39 635	38.47 639	50.44 639	44.73 633	41.97 636	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.92 640	28.34 639	29.85 639	43.60 639	38.20 643	43.75 638	53.34 640	20.38 636	18.70 635	21.09 636	21.05 633	28.30 635	25.43 637

LSM0	42.82 639	38.75 640	50.81 640	47.07 639	109.38 647	57.00 642	76.02 639	53.74 646	33.71 635	29.02 640	30.41 640	43.87 644	37.22 637	43.91 644	53.54 646	20.52 638	18.62 633	21.10 637	21.11 637	28.41 636	42.22 639

HaxPig	38.92 636	41.40 641	41.64 629	29.95 630	32.27 628	28.90 627	27.60 627	29.73 633	37.71 642	43.82 642	43.87 641	33.17 635	35.56 633	41.53 636	40.37 638	43.94 643	47.51 645	45.82 639	47.08 641	42.38 638	44.15 641

AVERAGE_ROB	40.43 637	42.37 642	42.73 630	36.96 632	35.58 630	30.50 628	27.61 628	36.71 639	38.39 643	44.91 643	44.36 642	37.45 637	36.70 635	41.88 637	40.35 637	45.43 644	46.81 644	47.11 640	46.35 640	42.51 639	43.87 640

MEDIAN_ROB	42.00 638	44.40 643	44.29 633	35.15 631	34.95 629	31.28 633	29.60 629	35.88 638	40.02 644	47.20 646	46.64 643	37.37 636	38.48 644	44.35 645	42.45 639	48.03 645	49.39 646	49.71 641	49.03 642	45.14 640	46.65 642

DLNR_Zeroshot_test	23.17 627	48.52 644	43.29 632	176.68 645	78.69 641	0.35 30	0.21 19	23.41 628	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.56 366	0.44 225	9.57 627	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 644	0.16 157

DLNR-FE	23.17 627	48.55 645	42.94 631	176.85 646	78.48 640	0.35 30	0.21 19	23.51 629	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.55 363	0.44 225	9.85 629	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 644	0.16 157

RSGM-EC	88.84 645	82.86 646	51.22 641	105.38 640	99.51 645	94.51 645	125.67 646	90.02 647	46.43 645	45.14 644	57.50 646	101.22 647	88.55 647	154.40 647	153.26 647	105.54 646	59.55 647	113.88 644	53.02 643	92.89 646	56.17 643

acva	88.84 645	82.86 646	51.22 641	105.38 640	99.51 645	94.51 645	125.67 646	90.02 647	46.43 645	45.14 644	57.50 646	101.22 647	88.55 647	154.40 647	153.26 647	105.54 646	59.55 647	113.88 644	53.02 643	92.89 646	56.17 643

test_example2	192.40 647	210.76 648	206.48 647	199.83 647	204.73 648	172.94 648	183.52 648	133.93 649	133.41 649	191.38 649	196.19 648	187.13 649	178.77 649	205.33 649	208.00 649	222.09 649	238.72 649	186.54 649	190.54 649	227.34 649	170.31 648

ccccc		492.34 649		530.87 648	530.37 649	478.08 649		491.76 650		448.18 650		476.12 650		541.64 650		663.49 650	459.54 650	353.94 650	309.79 650	586.66 650

GS-Stereo							0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

FSD					0.50 406	0.54 169	0.58 398	0.65 56	0.53 109	0.54 153	0.52 98	0.56 169	0.52 203	0.57 62	0.55 310	0.51 549	0.47 565	0.50 543	0.49 552	0.50 524

Low-res two-view benchmark