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

dual_stereo	0.27 8	0.19 10	0.35 1	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 25	0.48 6	0.31 21	0.32 30	0.26 10	0.37 68	0.24 13	0.83 156	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

XX-TBD	0.46 138	0.70 523	0.35 1	0.79 508	0.25 67	0.58 186	0.26 59	0.69 67	1.27 433	0.76 190	1.00 236	0.45 94	0.33 61	0.47 27	0.37 155	0.19 206	0.15 250	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

LCMNet	0.28 13	0.18 1	0.36 3	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 26	0.57 117	0.28 10	0.32 26	0.33 54	0.29 34	0.54 47	0.30 61	0.14 36	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 17	0.36 3	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 58	0.20 1	0.77 133	0.23 2	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 36	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 25	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 15	0.27 11	0.30 21	0.29 19	0.26 18	0.32 56	0.43 12	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 50	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 3	0.19 10	0.37 6	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 8	0.31 21	0.29 16	0.26 10	0.40 79	0.26 23	0.45 17	0.27 33	0.13 22	0.12 62	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 15	0.33 28	0.27 8	0.30 23	0.33 54	0.25 16	0.46 20	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 11	0.29 14	0.30 21	0.28 15	0.31 43	0.29 34	0.47 27	0.25 12	0.15 47	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 48	0.17 1	0.58 186	0.32 104	0.60 39	0.29 14	0.26 5	0.26 10	0.39 76	0.43 124	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 82	0.21 36	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 77	0.78 97	1.12 339	0.59 160	0.71 158	0.53 144	0.42 116	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

CAS	0.63 261	0.18 1	0.37 6	2.27 585	0.84 532	0.57 183	0.54 350	0.79 102	0.62 132	0.48 115	0.70 155	0.36 63	0.26 23	0.45 17	0.35 132	2.24 587	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 50	1.06 575

CES	0.48 151	0.20 17	0.37 6	0.39 39	1.39 577	0.55 170	0.35 134	0.98 186	0.66 158	0.44 89	0.66 139	0.35 61	0.27 26	0.56 57	0.33 105	0.15 47	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.19 186	1.46 581

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 10	0.38 14	0.40 48	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 30	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 54	0.27 26	0.90 182	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 10	0.38 14	0.41 58	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 59	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 54	0.28 30	1.09 240	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

CREStereo++_RVC	0.47 145	0.21 36	0.38 14	0.45 114	0.38 305	0.45 77	0.25 48	0.75 87	1.29 442	0.80 203	1.21 340	0.47 105	0.37 93	0.53 44	0.44 220	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.80 573	0.18 142	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
s12784h	0.52 169	0.20 17	0.38 14	0.41 58	0.19 3	0.96 392	0.34 126	1.17 264	1.25 422	0.81 207	0.90 206	0.63 192	0.50 185	1.45 337	0.42 207	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.11 10	0.18 142	0.11 2

CREStereo	0.39 82	0.21 36	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 77	0.77 93	1.11 335	0.58 152	0.71 158	0.51 130	0.41 110	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 76
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	0.46 138	0.21 36	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 278	0.27 66	0.74 84	1.04 298	0.64 170	0.70 155	0.55 154	0.47 155	0.86 170	0.35 132	1.00 570	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

MatchStereo	0.28 13	0.21 36	0.39 20	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 36	0.65 53	0.48 79	0.27 8	0.47 72	0.25 15	0.24 13	0.49 33	0.31 82	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 43

MonStereo	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 10	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 28	0.34 34	0.36 46	0.34 28	0.26 18	0.20 1	1.40 330	0.24 5	0.15 47	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 43

S2M2_XL	0.24 1	0.24 98	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 247	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.18 142	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 196	0.45 77	0.21 19	0.59 30	0.40 49	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MonSter	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 59	0.40 27	0.41 58	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 30	0.46 72	0.31 24	0.33 27	0.22 2	0.25 16	0.40 8	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

qwe	0.32 40	0.21 36	0.40 27	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 77	0.64 49	0.39 45	0.49 121	0.48 77	0.26 18	0.27 26	0.80 145	0.34 122	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 50	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 40	0.20 17	0.40 27	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 25	0.64 49	0.33 28	0.42 79	0.34 28	0.27 24	0.35 79	1.15 255	0.30 61	0.20 247	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 107	0.13 43

DEFOM-Stereo	0.33 48	0.20 17	0.40 27	0.42 66	0.28 127	0.80 331	0.23 36	0.48 6	0.37 42	0.37 53	0.31 24	0.23 4	0.24 13	1.20 269	0.27 33	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 76

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 17	0.40 27	0.46 125	0.30 170	0.33 22	0.22 25	0.75 87	0.45 65	0.32 30	0.41 46	0.32 46	0.48 169	0.38 4	0.27 33	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

LoS_RVC	0.42 103	0.26 152	0.40 27	0.44 100	0.82 530	0.51 140	0.44 260	0.64 49	0.41 53	0.44 89	0.78 177	0.44 86	0.47 155	0.56 57	0.36 143	0.13 22	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 563

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 48	0.49 8	0.29 14	0.36 46	0.47 72	0.28 33	0.32 56	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 36	0.41 33	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 87	0.69 67	0.30 18	0.41 72	0.39 41	0.28 33	0.33 61	0.62 85	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

4.5_new	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

monsters	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.36 272	0.34 23	0.27 66	0.66 59	0.43 58	0.47 107	0.40 43	0.22 2	0.23 11	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

111111	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.45 114	0.42 339	0.37 33	0.22 25	0.95 173	0.38 44	0.31 24	0.31 24	0.40 79	0.27 26	0.96 199	0.26 23	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.13 43

castereo++	0.38 77	0.23 77	0.41 33	0.43 75	0.31 196	0.97 396	0.22 25	0.86 132	0.58 119	0.32 30	0.44 61	0.51 130	0.39 102	0.93 192	0.24 5	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.14 76

GLC_STEREO	0.39 82	0.25 126	0.41 33	0.54 286	0.23 30	0.48 97	0.30 87	0.73 80	0.58 119	0.52 140	0.73 164	0.51 130	0.31 49	0.64 89	0.42 207	0.17 116	0.20 381	0.23 308	0.19 244	0.21 269	0.17 181

AnonymousM	0.59 241	1.11 560	0.41 33	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.47 295	1.05 218	0.64 140	0.98 252	0.63 131	0.67 205	0.43 124	0.59 66	0.41 196	0.20 247	0.15 250	1.84 586	0.84 575	0.14 27	0.13 43

gasm-f	0.34 52	0.22 59	0.42 42	0.43 75	0.31 196	0.39 40	0.44 260	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.64 134	0.32 46	0.46 145	0.55 54	0.28 46	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.14 76

asda	0.30 25	0.24 98	0.42 42	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 126	0.58 28	0.37 42	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.52 41	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

1w_stereo	0.34 52	0.20 17	0.42 42	0.43 75	0.26 77	0.47 90	0.54 350	0.59 30	0.50 87	0.41 72	0.66 139	0.25 15	0.44 134	0.62 85	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 1	0.42 42	0.40 48	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 41	0.29 14	0.35 41	0.21 2	0.35 61	0.21 3	0.60 78	0.25 12	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

GREAT-IGEV	0.32 40	0.20 17	0.42 42	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 72	0.56 22	0.58 119	0.28 10	0.50 88	0.29 35	0.29 34	0.84 161	0.27 33	0.14 36	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 91	0.67 516	0.42 42	0.64 415	0.29 147	0.48 97	0.25 48	0.85 130	0.44 63	0.38 61	0.36 33	0.30 40	0.70 286	1.15 255	0.29 50	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 142	0.12 14

NLSM3	0.36 64	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.36 272	0.43 66	0.32 104	0.69 67	0.58 119	0.41 72	0.68 146	0.39 76	0.43 124	0.60 78	0.35 132	0.14 36	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.16 75	0.13 43

GEAStereo	0.31 35	0.21 36	0.43 48	0.43 75	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.17 107	0.14 76

GSStereo	0.33 48	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

2.75w_new	0.31 35	0.23 77	0.43 48	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 227	0.54 15	0.35 38	0.47 107	0.43 57	0.24 9	0.30 42	0.66 101	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

IGEV-Stereo+	0.45 130	0.21 36	0.43 48	0.41 58	0.39 315	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 39	0.26 5	0.25 7	0.31 43	0.41 110	1.43 333	0.30 61	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	1.16 569	1.70 586

4.25_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.32 26	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 98	0.44 53	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 66	0.63 47	0.31 21	0.41 72	0.44 61	0.27 24	0.36 88	0.59 66	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

3.75w	0.32 40	0.23 77	0.44 53	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 150	0.59 30	0.32 26	0.41 72	0.47 72	0.25 15	0.34 71	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

monsterstereo	0.34 52	0.20 17	0.44 53	0.45 114	0.35 261	0.27 10	0.29 77	0.53 11	0.51 96	0.44 89	0.61 125	0.26 18	0.25 16	1.19 267	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 17	0.44 53	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 59	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 279	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

LG-G_1	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LGtest1	0.27 8	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 22	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 35	0.29 34	0.55 54	0.25 12	0.18 159	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.14 27	0.13 43

AIO_test	0.35 62	0.22 59	0.44 53	0.43 75	0.27 102	0.57 183	0.44 260	0.79 102	0.41 53	0.32 30	0.47 72	0.46 98	0.30 42	0.69 106	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 50	0.12 14

LoS	0.40 91	0.21 36	0.44 53	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 207	1.00 192	0.94 252	0.48 115	0.66 139	0.48 111	0.40 107	0.60 78	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 122	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.65 239	0.26 59	0.79 102	0.83 215	0.93 236	0.98 230	0.51 130	0.46 145	0.54 47	0.35 132	0.18 159	0.24 447	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.26 389

WQFJA1++	1.55 521	0.22 59	0.45 66	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 44	0.28 12	0.38 61	0.39 41	0.34 58	0.39 102	0.64 89	0.27 33	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.12 51	25.04 622	0.14 76

3.25w_new	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.45 66	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 134	0.66 59	0.36 39	0.43 85	0.44 61	0.29 35	0.34 71	0.77 133	0.39 177	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 43

2w_stereo	0.32 40	0.24 98	0.45 66	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 295	0.69 67	0.42 56	0.43 85	0.50 88	0.24 9	0.45 138	0.47 27	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 17	0.45 66	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 97	0.28 12	0.28 10	0.26 10	0.24 9	0.26 23	0.91 183	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

S2M2_L	0.34 52	0.28 209	0.45 66	0.40 48	0.30 170	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 140	0.31 24	0.48 77	0.47 105	0.34 71	0.38 4	0.32 88	0.25 381	0.22 426	0.20 200	0.22 352	0.25 347	0.22 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 122	0.22 59	0.45 66	0.43 75	0.23 30	0.38 36	0.25 48	0.76 90	1.08 318	0.90 228	0.78 177	0.90 289	0.47 155	0.70 110	0.36 143	0.15 47	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

GIP-stereo	0.34 52	0.23 77	0.45 66	0.50 199	0.36 272	0.38 36	0.23 36	0.78 97	0.52 103	0.34 38	0.51 92	0.46 98	0.38 100	0.51 38	0.27 33	0.20 247	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.16 75	0.14 76

2.5w	0.31 35	0.23 77	0.46 75	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 194	0.61 41	0.30 18	0.37 53	0.53 101	0.24 9	0.25 16	0.77 133	0.28 46	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

castereo	0.41 99	0.22 59	0.46 75	0.44 100	0.30 170	0.61 207	0.56 376	0.97 182	0.80 206	0.38 61	0.69 151	0.45 94	0.69 281	0.51 38	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.12 14

tt45	0.45 130	0.23 77	0.46 75	0.45 114	0.33 239	0.79 321	0.32 104	0.78 97	0.41 53	0.51 137	0.44 61	0.49 120	0.37 93	2.14 437	0.34 122	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.18 207

DDF-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.47 78	0.48 167	0.42 339	0.31 18	0.24 43	0.53 11	0.33 28	0.33 35	0.40 43	0.37 68	0.48 169	0.91 183	0.32 88	0.23 337	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 556	0.16 149

zero-FE	0.36 64	0.22 59	0.47 78	0.45 114	0.43 350	0.30 15	0.24 43	0.61 41	0.33 28	0.33 35	0.41 46	0.37 68	0.50 185	0.64 89	0.32 88	0.22 310	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 554	0.16 149

Any-RAFT	0.53 180	0.24 98	0.47 78	0.47 139	0.27 102	1.00 404	0.25 48	1.58 381	1.05 303	0.85 221	0.99 232	1.06 349	0.47 155	0.70 110	0.32 88	0.18 159	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.16 149

knoymous	0.51 167	0.29 245	0.47 78	0.43 75	0.30 170	0.55 170	0.55 368	1.02 199	0.77 197	0.98 252	0.85 195	0.94 305	0.56 221	0.85 166	0.45 234	0.20 247	0.14 189	0.26 386	0.14 113	0.23 319	0.23 339

water-stereo	0.39 82	0.20 17	0.48 82	0.44 100	0.27 102	0.50 123	0.26 59	0.92 152	0.51 96	0.53 141	0.78 177	0.55 154	0.49 179	0.42 11	0.42 207	0.16 70	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

2.25w	0.32 40	0.24 98	0.48 82	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 48	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.58 120	0.27 24	0.32 56	0.74 129	0.35 132	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 76

StereoAnything_RVC	0.45 130	1.43 576	0.48 82	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 286	0.22 1	0.21 281	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 583	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 77	0.48 82	0.49 187	0.36 272	0.60 201	0.23 36	0.64 49	0.49 82	0.39 70	0.49 85	0.44 86	0.31 49	0.85 166	0.30 61	0.24 354	0.13 134	0.16 65	0.12 51	0.20 225	0.19 248

Occ-G	0.42 103	0.21 36	0.48 82	0.41 58	0.26 77	0.42 57	0.62 410	0.77 93	0.49 82	0.43 85	0.66 139	1.02 340	0.46 145	0.78 138	0.41 196	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.16 75	0.16 149

CASnet	0.41 99	0.25 126	0.48 82	0.50 199	0.20 6	0.50 123	0.36 150	0.81 115	0.80 206	0.83 213	0.68 146	0.48 111	0.31 49	0.54 47	0.32 88	0.18 159	0.12 62	0.27 402	0.22 352	0.23 319	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 109	0.23 77	0.48 82	0.51 231	0.28 127	0.39 40	0.32 104	0.88 141	0.68 164	0.60 163	0.84 193	0.56 163	0.61 252	1.03 222	0.31 82	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.13 43

VIP-Stereo	0.35 62	0.22 59	0.49 89	0.40 48	0.43 350	0.82 342	0.22 25	0.59 30	0.45 65	0.31 24	0.53 101	0.37 68	0.31 49	0.83 156	0.27 33	0.17 116	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.12 14

DA	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

GGEV	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

AdaDepth	0.30 25	0.22 59	0.49 89	0.44 100	0.27 102	0.44 73	0.24 43	0.52 10	0.30 18	0.31 24	0.37 36	0.26 18	0.32 56	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

AIO_rvc	0.36 64	0.23 77	0.49 89	0.43 75	0.27 102	0.59 193	0.38 179	0.94 168	0.45 65	0.33 35	0.46 70	0.49 120	0.22 9	0.84 161	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.13 43

999	0.48 151	0.22 59	0.49 89	0.48 167	0.34 257	0.75 295	0.31 94	0.85 130	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 126	0.36 88	2.45 464	0.39 177	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.16 75	0.19 248

RSM	0.39 82	0.24 98	0.49 89	0.46 125	0.26 77	0.47 90	0.40 207	0.92 152	0.44 63	0.41 72	0.42 48	0.65 198	0.33 61	1.07 235	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.13 43

MoCha-V2	0.40 91	0.20 17	0.49 89	0.50 199	0.21 12	0.44 73	0.33 114	0.93 161	0.53 109	0.53 141	0.53 101	0.42 81	0.58 239	1.09 240	0.27 33	0.14 36	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.17 107	0.15 114

UCFNet_RVC	0.69 303	0.35 383	0.49 89	0.64 415	0.39 315	0.85 360	0.58 391	1.75 426	1.14 354	0.97 248	1.19 334	1.17 382	0.93 392	0.99 213	0.62 332	0.28 434	0.20 381	0.34 481	0.31 480	0.32 431	0.27 399

SMoEStereo_RVC	0.39 82	0.25 126	0.50 98	0.45 114	0.30 170	0.61 207	0.36 150	0.72 77	0.45 65	0.46 102	0.43 57	0.42 81	0.35 79	1.39 324	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.15 132	0.16 75	0.15 114

MyStereo07	0.48 151	0.29 245	0.50 98	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.05 218	0.51 96	0.48 115	0.53 101	0.43 84	0.55 215	1.30 293	0.34 122	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

ACVNet-DCA	0.56 220	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

xx1	0.67 297	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.95 314	0.77 311	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

1test111	0.54 196	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	0.88 175	0.59 317	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

cc1	0.64 273	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.19 186	0.19 248

Selective-IGEV	0.39 82	0.24 98	0.50 98	0.44 100	0.25 67	0.46 83	0.33 114	1.25 298	0.40 49	0.35 41	0.45 66	0.52 138	0.30 42	1.07 235	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

Zero-FE251	0.34 52	0.23 77	0.51 105	0.45 114	0.29 147	0.58 186	0.24 43	0.82 120	0.34 34	0.49 121	0.38 37	0.52 138	0.42 116	0.47 27	0.27 33	0.18 159	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.13 43

GASTEREO	0.40 91	0.25 126	0.51 105	0.48 167	0.25 67	0.65 239	0.36 150	0.81 115	0.49 82	0.51 137	0.82 190	0.30 40	0.66 276	0.62 85	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.14 76

fffft	0.38 77	0.23 77	0.51 105	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.48 307	0.76 90	0.36 39	0.44 89	0.34 28	0.38 75	0.31 49	1.31 294	0.32 88	0.14 36	0.11 31	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 82	0.28 209	0.51 105	0.46 125	0.30 170	0.40 43	0.44 260	0.73 80	0.56 115	0.35 41	0.56 114	0.46 98	0.33 61	1.11 246	0.32 88	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.15 132	0.19 186	0.14 76

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 126	0.51 105	0.47 139	0.23 30	0.45 77	0.39 194	1.07 233	0.52 103	0.41 72	0.48 77	0.52 138	0.25 16	0.72 118	0.30 61	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

RSM++	0.38 77	0.24 98	0.51 105	0.47 139	0.26 77	0.50 123	0.41 223	0.79 102	0.45 65	0.37 53	0.45 66	0.60 180	0.35 79	1.02 221	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.18 142	0.13 43

IGEV++	0.40 91	0.22 59	0.51 105	0.52 252	0.29 147	0.45 77	0.25 48	1.65 399	0.46 72	0.37 53	0.57 117	0.46 98	0.45 138	0.50 36	0.38 166	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

tt1	0.62 254	0.32 316	0.51 105	0.54 286	0.26 77	1.16 438	0.48 307	0.95 173	2.47 569	0.57 150	0.77 175	0.49 120	0.81 332	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.15 132	0.19 186	0.20 281

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.51 105	0.43 75	0.26 77	0.44 73	0.22 25	0.99 188	0.48 79	0.42 79	0.42 48	0.67 205	0.29 34	0.86 170	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.17 107	0.15 114

WQFJX	0.51 167	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.87 541	0.75 295	0.39 194	1.29 305	0.77 197	0.53 141	0.52 95	0.55 154	0.55 215	0.95 198	0.60 325	0.17 116	0.19 361	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.18 207

MSCF	0.38 77	0.25 126	0.52 114	0.47 139	0.25 67	0.62 216	0.37 172	0.81 115	0.47 76	0.50 130	0.71 158	0.32 46	0.65 273	0.54 47	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.17 107	0.14 76

3w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.52 114	0.40 48	0.21 12	0.53 153	0.54 350	0.65 53	0.46 72	0.44 89	0.48 77	0.23 4	0.45 138	0.46 20	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

HUF	0.36 64	0.23 77	0.52 114	0.40 48	0.22 24	0.54 161	0.47 295	0.82 120	0.43 58	0.36 46	0.43 57	0.50 126	0.42 116	0.64 89	0.29 50	0.17 116	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.14 76

mms	0.40 91	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.32 218	0.43 66	0.46 287	0.70 72	0.46 72	0.35 41	0.58 120	0.44 86	0.30 42	1.36 313	0.33 105	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.19 186	0.15 114

AEACV	0.37 71	0.24 98	0.52 114	0.47 139	0.51 409	0.37 33	0.38 179	0.65 53	0.53 109	0.42 79	0.56 114	0.46 98	0.60 243	0.53 44	0.30 61	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.14 76

LCNet	0.72 316	0.28 209	0.52 114	0.55 310	0.31 196	0.69 266	0.54 350	1.00 192	0.88 229	1.19 356	1.34 394	0.97 322	1.34 501	2.56 472	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.27 373	0.73 558

WQFJA1	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.11 250	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.71 114	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

NLMM	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.12 253	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.72 118	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

depthmonostereo	0.41 99	0.23 77	0.53 121	0.47 139	0.23 30	0.61 207	0.35 134	1.00 192	0.76 193	0.48 115	0.65 138	0.47 105	0.49 179	0.67 104	0.37 155	0.16 70	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.15 114

RAFT-Stereo-weight	0.47 145	0.24 98	0.53 121	0.48 167	0.27 102	0.60 201	0.35 134	1.02 199	1.07 312	0.99 255	0.78 177	0.76 230	0.28 30	0.76 130	0.36 143	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

anonymousdsp	0.43 109	0.27 183	0.53 121	0.44 100	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.89 142	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.33 302	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

PSM-AAD	0.79 368	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.28 127	0.77 310	1.24 540	0.99 188	0.91 241	1.66 514	1.57 465	0.81 247	2.19 566	1.65 375	0.44 220	0.19 206	0.14 189	0.38 503	0.32 488	0.21 269	0.70 555

Prome-Stereo	0.75 348	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.32 218	0.59 193	0.97 507	0.89 142	0.88 229	1.45 470	2.46 550	0.91 292	1.41 506	1.58 364	0.44 220	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.20 225	0.92 566

HSM-Net_RVC	0.87 406	0.29 245	0.53 121	0.53 271	0.30 170	1.15 436	0.55 368	3.57 588	1.28 438	1.53 487	1.74 496	1.68 492	0.93 392	1.49 345	0.77 384	0.22 310	0.17 320	0.19 158	0.18 219	0.20 225	0.19 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX1	0.57 228	0.26 152	0.54 129	0.48 167	0.72 495	0.68 259	0.47 295	2.46 569	0.71 175	0.54 145	0.50 88	0.53 144	0.51 191	1.36 313	0.60 325	0.18 159	0.20 381	0.20 200	0.16 174	0.20 225	0.20 281

xyz-stereo-finetune	0.48 151	0.25 126	0.54 129	0.42 66	0.23 30	0.80 331	0.42 227	0.80 110	0.80 206	0.61 164	0.62 128	0.54 149	0.43 124	1.70 387	0.58 314	0.15 47	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.15 114

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 64	0.23 77	0.54 129	0.50 199	0.28 127	0.36 31	0.22 25	1.02 199	0.39 45	0.42 79	0.64 134	0.36 63	0.51 191	0.39 6	0.29 50	0.18 159	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.18 207

MM-Stereo_test3	0.50 165	0.24 98	0.54 129	0.54 286	0.74 503	0.49 109	0.53 344	1.09 241	1.05 303	0.62 167	0.95 217	0.61 184	0.42 116	0.77 133	0.38 166	0.20 247	0.17 320	0.20 200	0.16 174	0.18 142	0.18 207

HART	0.45 130	0.22 59	0.54 129	0.50 199	0.26 77	0.41 49	0.29 77	1.03 204	0.50 87	0.58 152	1.45 429	0.61 184	0.35 79	1.08 239	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.14 113	0.19 186	0.14 76

WCG-NET	0.42 103	0.21 36	0.54 129	0.40 48	0.25 67	0.47 90	0.32 104	0.73 80	1.15 366	0.76 190	0.73 164	0.58 171	0.45 138	0.60 78	0.34 122	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.13 43

IGEV-Stereo	0.43 109	0.27 183	0.54 129	0.45 114	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.90 148	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.32 298	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 180	0.26 152	0.54 129	0.60 372	0.47 384	0.54 161	0.54 350	1.27 300	0.99 278	0.76 190	1.03 260	0.70 216	0.56 221	0.93 192	0.47 255	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.18 219	0.18 142	0.15 114

ACVNet	0.63 261	0.31 300	0.54 129	0.54 286	0.36 272	0.80 331	0.46 287	1.37 319	1.07 312	0.93 236	1.30 372	1.08 355	0.85 352	0.80 145	0.94 426	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.18 207

CFNet-ft	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

CFNet_RVC	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

NLSM1	0.49 159	0.25 126	0.55 140	0.48 167	1.08 557	0.83 348	0.31 94	0.83 125	0.66 158	0.51 137	0.76 172	0.47 105	0.48 169	0.98 208	0.55 303	0.18 159	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.15 114

NLCSM	0.52 169	0.28 209	0.55 140	0.52 252	0.74 503	0.72 281	0.46 287	0.96 180	0.65 155	0.63 168	0.51 92	0.48 111	0.61 252	1.32 298	0.70 357	0.19 206	0.20 381	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.20 281

DilatedVolume-Stereo	0.43 109	0.21 36	0.55 140	0.43 75	0.32 218	0.72 281	0.29 77	0.80 110	0.51 96	0.77 195	0.73 164	0.48 111	0.40 107	1.13 252	0.39 177	0.15 47	0.14 189	0.15 32	0.14 113	0.16 75	0.14 76

SCV	0.46 138	0.26 152	0.55 140	0.47 139	0.25 67	0.39 40	0.38 179	1.98 500	0.60 129	0.35 41	0.48 77	0.55 154	0.36 88	1.28 288	0.32 88	0.24 354	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.14 76

AIO-test1	0.56 220	0.25 126	0.55 140	0.64 415	0.78 518	0.80 331	0.36 150	1.18 269	1.34 463	0.57 150	0.88 202	0.61 184	0.50 185	1.12 250	0.35 132	0.17 116	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.18 142	0.23 339

WCG-NET（raft）	0.45 130	0.21 36	0.55 140	0.40 48	0.24 46	0.50 123	0.36 150	0.73 80	1.09 326	0.71 182	0.76 172	0.92 300	0.51 191	0.84 161	0.34 122	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.14 113	0.14 27	0.14 76

MM-Stereo_test1	0.49 159	0.24 98	0.56 146	0.51 231	0.30 170	0.50 123	0.54 350	0.91 149	1.03 293	0.84 216	0.69 151	0.54 149	0.60 243	1.16 259	0.33 105	0.18 159	0.16 290	0.20 200	0.17 199	0.19 186	0.15 114

CAS++	0.47 145	0.31 300	0.56 146	0.47 139	0.32 218	0.42 57	0.28 72	1.76 432	0.72 177	0.71 182	0.72 162	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 105	0.27 420	0.22 426	0.26 386	0.21 323	0.29 403	0.19 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

IGEVStereo-DCA	0.46 138	0.28 209	0.56 146	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.18 207

ffff	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

11t	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

ccc-4	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

test_4	0.53 180	0.22 59	0.56 146	0.54 286	0.32 218	0.64 223	0.39 194	0.80 110	0.62 132	0.92 235	1.87 514	0.68 207	0.42 116	1.16 259	0.37 155	0.15 47	0.13 134	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.15 114

FTStereo	0.91 415	0.26 152	0.56 146	0.54 286	0.33 239	0.66 248	1.87 577	1.00 192	0.75 184	1.75 521	4.15 576	1.04 347	1.65 531	1.57 362	0.46 248	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.21 323	0.18 142	0.63 546

raftrobust	0.52 169	0.25 126	0.56 146	0.65 429	0.52 421	0.49 109	0.34 126	0.98 186	0.91 241	1.30 411	0.87 200	0.63 192	0.81 332	0.78 138	0.41 196	0.19 206	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.16 149

xyz-stereo-finetune2	0.58 235	0.27 183	0.57 156	0.40 48	0.24 46	1.09 424	0.32 104	0.79 102	0.53 109	0.65 172	1.07 271	0.58 171	0.80 328	2.47 469	0.80 396	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.16 75	0.17 181

fffy	0.42 103	0.27 183	0.57 156	0.46 125	0.29 147	0.48 97	0.35 134	0.91 149	0.55 113	0.40 71	0.58 120	0.55 154	0.41 110	1.26 283	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.14 76

Pointernet	0.37 71	0.20 17	0.57 156	0.43 75	0.28 127	0.51 140	0.27 66	0.93 161	0.61 130	0.47 107	0.63 131	0.49 120	0.38 100	0.49 33	0.33 105	0.17 116	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MSKI-zero shot	0.55 211	0.26 152	0.57 156	0.51 231	0.26 77	0.69 266	0.28 72	1.18 269	0.64 140	0.91 233	1.32 385	0.82 252	0.33 61	1.92 415	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.16 149

ICVP	0.63 261	0.33 339	0.57 156	0.61 386	0.40 326	0.80 331	0.58 391	1.61 390	0.89 232	0.90 228	1.24 348	0.88 280	0.73 296	0.72 118	0.88 415	0.29 445	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.24 334	0.27 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 368	0.35 383	0.57 156	0.58 347	0.42 339	0.96 392	0.46 287	1.47 346	1.33 460	1.19 356	1.22 342	1.81 507	0.98 419	1.66 379	0.94 426	0.33 473	0.28 477	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 440

U	9.45 608	0.21 36	0.58 162	0.47 139	53.11 630	61.27 636	0.24 43	0.70 72	0.52 103	0.36 46	0.28 15	0.29 35	0.35 79	0.33 2	0.26 23	0.19 206	0.11 31	60.50 634	8.88 619	0.17 107	0.13 43

test_for_model	1.30 495	3.71 610	0.58 162	3.22 600	2.84 601	0.59 193	0.33 114	1.40 328	0.83 215	1.42 466	0.61 125	0.52 138	0.37 93	0.51 38	0.33 105	2.46 590	0.15 250	0.16 65	0.11 10	4.39 611	1.50 582

MGS-Stereo	0.42 103	0.26 152	0.58 162	0.44 100	0.28 127	0.50 123	0.34 126	0.57 26	0.83 215	0.46 102	1.31 378	0.52 138	0.33 61	0.65 99	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

MaDis-Stereo	0.36 64	0.25 126	0.58 162	0.44 100	0.34 257	0.30 15	0.30 87	0.72 77	0.50 87	0.37 53	0.36 33	0.58 171	0.49 179	0.52 41	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.14 76

ProNet	0.43 109	0.28 209	0.58 162	0.43 75	0.30 170	0.56 178	0.52 336	1.00 192	0.58 119	0.44 89	0.49 85	0.43 84	0.43 124	1.28 288	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

RCA-Stereo	0.50 165	0.23 77	0.58 162	0.48 167	0.33 239	0.55 170	0.45 280	0.97 182	1.38 484	0.68 177	1.05 265	0.63 192	0.80 328	0.59 66	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.14 76

GrayStereo	0.82 382	0.26 152	0.58 162	0.63 406	0.37 289	0.76 302	1.86 576	1.11 250	0.87 225	1.99 544	1.89 516	1.08 355	1.82 547	1.39 324	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.21 323	0.18 142	0.39 483

UniTT-Stereo	0.36 64	0.23 77	0.59 169	0.48 167	0.36 272	0.40 43	0.32 104	0.53 11	0.49 82	0.54 145	0.55 111	0.36 63	0.31 49	0.58 65	0.51 279	0.20 247	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.15 114

testlalala	0.45 130	0.28 209	0.59 169	0.42 66	0.39 315	0.71 278	0.39 194	1.08 239	0.45 65	1.24 382	0.80 188	0.61 184	0.36 88	0.54 47	0.33 105	0.20 247	0.13 134	0.18 133	0.12 51	0.15 50	0.15 114

GMM-Stereo	0.74 339	0.25 126	0.59 169	0.54 286	0.34 257	0.72 281	0.99 512	1.01 198	0.87 225	1.36 442	1.78 502	1.12 372	0.81 332	2.09 433	0.46 248	0.18 159	0.12 62	0.25 367	0.25 402	0.20 225	0.85 564

rafts_anoy	0.52 169	0.29 245	0.59 169	0.59 360	0.50 396	0.53 153	0.40 207	1.11 250	1.03 293	0.84 216	0.83 191	0.68 207	0.54 208	0.72 118	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.26 420	0.21 269	0.18 207

NLMM1	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.47 139	0.74 503	0.68 259	0.43 246	1.83 458	1.04 298	0.59 160	0.62 128	0.51 130	0.47 155	1.33 302	0.57 310	0.18 159	0.21 405	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.15 114

riskmin	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.43 75	0.31 196	0.83 348	0.42 227	1.14 258	1.04 298	0.73 188	0.75 170	1.11 371	1.01 431	0.81 151	0.51 279	0.20 247	0.14 189	0.24 328	0.15 132	0.24 334	0.25 365

RAFT+CT+SA	0.58 235	0.29 245	0.60 173	0.66 436	0.37 289	0.42 57	0.55 368	1.27 300	1.03 293	0.70 180	1.22 342	0.60 180	0.70 286	1.64 374	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.22 352	0.21 269	0.18 207

SGM-Forest	1.24 489	0.38 407	0.60 173	0.52 252	0.37 289	1.56 497	1.30 546	1.65 399	1.36 476	2.11 551	1.79 503	1.63 483	0.93 392	7.48 589	0.95 430	0.36 494	0.37 530	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 82	0.26 152	0.61 177	0.59 360	0.33 239	0.62 216	0.36 150	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.36 33	0.45 94	0.37 93	0.53 44	0.48 260	0.24 354	0.18 343	0.28 417	0.33 498	0.21 269	0.19 248

tg	0.52 169	0.24 98	0.61 177	0.49 187	0.30 170	0.90 367	0.29 77	1.07 233	0.83 215	0.83 213	1.02 250	0.62 189	0.43 124	1.35 308	0.41 196	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.17 107	0.15 114

x	0.54 196	0.31 300	0.61 177	0.47 139	0.30 170	0.67 252	0.47 295	1.53 369	0.79 205	0.81 207	0.83 191	0.78 237	0.70 286	0.70 110	0.62 332	0.21 281	0.19 361	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.20 281

cross-raft	0.54 196	0.25 126	0.61 177	0.52 252	0.29 147	0.68 259	0.37 172	1.46 344	0.76 193	1.01 265	1.06 267	1.28 413	0.46 145	0.71 114	0.35 132	0.15 47	0.12 62	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.14 76

PSMNet-RSSM	0.72 316	0.30 265	0.61 177	0.63 406	0.42 339	0.73 286	0.56 376	1.92 485	1.10 333	1.09 288	1.37 403	1.22 391	0.98 419	1.28 288	0.72 366	0.27 420	0.19 361	0.27 402	0.29 464	0.24 334	0.24 353

SGM_RVC	1.68 534	0.36 393	0.61 177	0.59 360	0.29 147	2.25 550	1.18 536	2.38 563	1.68 531	3.60 588	2.67 556	3.69 578	2.42 573	8.13 596	1.90 533	0.31 457	0.31 498	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 316	0.35 383	0.62 183	0.69 464	0.46 378	1.14 430	0.44 260	1.37 319	1.01 286	0.83 213	1.17 325	1.33 424	0.96 409	1.43 333	0.95 430	0.33 473	0.22 426	0.21 237	0.23 375	0.27 373	0.29 417

KYRaft	0.75 348	0.28 209	0.62 183	0.56 324	0.29 147	0.67 252	0.86 481	0.94 168	0.84 219	1.62 509	2.21 537	1.16 381	1.02 436	1.57 362	0.40 185	0.20 247	0.13 134	0.22 270	0.28 452	0.20 225	1.02 570

NOSS_ROB	1.26 492	0.46 446	0.62 183	0.56 324	0.38 305	1.06 416	0.78 458	1.73 418	1.40 494	1.01 265	1.43 421	1.10 367	0.75 300	10.62 612	0.65 341	0.45 527	0.43 546	0.48 533	0.45 535	0.44 495	0.41 489

AIO-test2	0.57 228	0.28 209	0.63 186	0.61 386	0.58 449	0.79 321	0.51 325	1.18 269	1.40 494	0.63 168	1.15 317	0.51 130	0.43 124	1.09 240	0.35 132	0.21 281	0.17 320	0.26 386	0.30 473	0.20 225	0.19 248

HHNet	0.62 254	0.26 152	0.63 186	0.43 75	0.45 366	0.50 123	0.58 391	1.07 233	1.01 286	1.25 388	2.23 538	0.70 216	0.61 252	1.07 235	0.47 255	0.20 247	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.30 430

FENet	0.60 244	0.28 209	0.63 186	0.54 286	0.33 239	0.83 348	0.38 179	1.27 300	1.07 312	1.00 260	0.86 196	0.99 330	0.85 352	0.96 199	0.68 353	0.22 310	0.15 250	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.23 339

GANet-RSSM	0.72 316	0.28 209	0.63 186	0.64 415	0.58 449	0.80 331	0.58 391	1.89 475	1.08 318	1.04 276	1.25 352	1.15 380	1.04 440	1.49 345	0.62 332	0.25 381	0.19 361	0.22 270	0.22 352	0.22 293	0.21 301

R-Stereo Train	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181

RAFT-Stereo	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 412	0.44 437	0.63 186	0.51 231	0.37 289	1.25 455	0.49 317	1.77 436	1.27 433	1.41 460	2.00 525	1.33 424	1.08 452	2.17 440	0.76 378	0.43 521	0.42 545	0.47 531	0.44 533	0.41 478	0.36 469

rvit_stereo_0081	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

GCAP-BAT	0.49 159	0.31 300	0.64 193	0.41 58	0.46 378	0.70 273	0.35 134	0.77 93	0.64 140	0.86 223	1.00 236	0.77 233	0.37 93	1.18 265	0.36 143	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.13 83	0.17 107	0.15 114

rvit_stereo_0082	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

RAFT-Test	0.54 196	0.25 126	0.64 193	0.47 139	0.30 170	0.97 396	0.27 66	1.24 296	0.81 209	0.96 245	1.12 300	1.28 413	0.48 169	0.71 114	0.36 143	0.17 116	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.16 149

raft_robust	0.68 301	0.30 265	0.64 193	0.52 252	0.26 77	0.54 161	0.35 134	1.33 308	1.24 419	1.16 338	1.07 271	0.60 180	0.54 208	3.58 508	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.16 149

iRaftStereo_RVC	0.47 145	0.26 152	0.64 193	0.50 199	0.29 147	0.53 153	0.33 114	1.05 218	0.77 197	0.84 216	1.00 236	0.55 154	0.37 93	0.81 151	0.40 185	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.19 186	0.15 114

AFF-stereo	0.58 235	0.25 126	0.64 193	0.46 125	0.29 147	0.34 23	0.38 179	1.15 260	1.14 354	1.17 347	1.60 470	1.10 367	0.71 291	0.97 207	0.43 217	0.13 22	0.11 31	0.19 158	0.19 244	0.17 107	0.14 76

SCV_C0	0.43 109	0.26 152	0.65 200	0.43 75	0.29 147	0.47 90	0.31 94	1.34 313	0.73 181	0.38 61	0.49 85	0.54 149	0.29 34	1.24 279	0.30 61	0.17 116	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.20 225	0.15 114

GMOStereo	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

error version	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test-v	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test-2	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test_xeample	1.45 514	0.28 209	0.65 200	0.51 231	0.28 127	0.94 383	0.59 400	2.14 529	1.29 442	1.24 382	1.51 448	0.88 280	0.86 360	1.46 339	15.10 611	0.22 310	0.20 381	0.22 270	0.20 278	0.22 293	0.22 319

HSM	1.19 487	0.32 316	0.65 200	0.57 341	0.38 305	1.23 452	0.59 400	2.25 550	1.19 393	1.30 411	1.25 352	1.94 524	1.03 438	9.32 603	0.71 363	0.22 310	0.16 290	0.20 200	0.16 174	0.21 269	0.21 301

RAStereo	0.34 52	0.21 36	0.66 207	0.47 139	0.27 102	0.26 5	0.29 77	0.69 67	0.63 135	0.32 30	0.42 48	0.45 94	0.31 49	0.45 17	0.34 122	0.17 116	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.13 43

H2IRNET	0.56 220	0.26 152	0.66 207	0.47 139	0.35 261	0.41 49	0.26 59	0.92 152	1.17 378	0.61 164	1.28 368	1.08 355	0.86 360	0.99 213	0.63 336	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.25 402	0.21 269	0.18 207

RAFT-345	0.84 393	0.25 126	0.66 207	0.50 199	0.27 102	0.54 161	0.42 227	0.83 125	1.11 335	1.32 425	2.34 543	0.86 272	0.54 208	5.72 552	0.47 255	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.17 199	0.17 107	0.16 149

RALCasStereoNet	0.54 196	0.30 265	0.66 207	0.59 360	0.51 409	0.61 207	0.52 336	0.94 168	0.93 249	0.70 180	1.01 242	0.78 237	0.44 134	1.33 302	0.47 255	0.20 247	0.16 290	0.18 133	0.16 174	0.20 225	0.19 248

CBMV	0.95 424	0.44 437	0.66 207	0.53 271	0.35 261	1.53 494	1.63 567	1.69 409	1.42 502	2.00 547	1.60 470	1.43 440	1.17 468	1.59 366	0.99 439	0.34 483	0.34 512	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 109	0.24 98	0.67 212	0.51 231	0.32 218	0.55 170	0.45 280	0.97 182	0.77 197	0.59 160	0.51 92	0.49 120	0.42 116	0.80 145	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.14 76

AE-Stereo	0.49 159	0.27 183	0.67 212	0.60 372	0.39 315	0.67 252	0.46 287	1.18 269	1.09 326	0.47 107	0.75 170	0.69 212	0.47 155	0.59 66	0.40 185	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.19 186	0.15 114

RAFT-RH_RVC	1.03 454	0.24 98	0.67 212	0.49 187	0.28 127	0.81 340	0.33 114	0.83 125	1.08 318	2.05 548	4.65 583	1.04 347	0.57 230	5.98 560	0.50 274	0.18 159	0.13 134	0.26 386	0.20 278	0.16 75	0.17 181

222	1.61 528	0.29 245	0.67 212	0.56 324	0.29 147	1.06 416	0.42 227	2.17 540	1.31 452	1.31 421	1.52 449	0.92 300	0.94 397	1.76 400	17.65 615	0.24 354	0.20 381	0.21 237	0.19 244	0.22 293	0.23 339

HI	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

CoSv	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

testlalala2	0.58 235	0.27 183	0.68 216	1.72 579	1.27 574	0.68 259	0.42 227	0.93 161	0.70 170	0.90 228	0.93 213	0.76 230	0.34 71	0.52 41	0.40 185	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.17 181

11t1	0.52 169	0.28 209	0.68 216	0.51 231	0.28 127	0.83 348	0.39 194	1.22 290	0.63 135	0.84 216	0.74 168	0.68 207	0.68 278	0.91 183	0.57 310	0.21 281	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.20 225	0.21 301

GCAP-Stereo	0.40 91	0.28 209	0.68 216	0.47 139	0.25 67	0.53 153	0.32 104	0.82 120	0.58 119	0.65 172	0.69 151	0.58 171	0.42 116	0.47 27	0.29 50	0.17 116	0.14 189	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.14 76

BUS	0.74 339	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	2.34 555	0.42 227	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.03 344	0.62 258	0.91 183	0.70 357	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

BSDual-CNN	0.71 314	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	1.27 457	0.65 419	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

psmg	0.72 316	0.32 316	0.68 216	0.50 199	0.44 359	1.48 489	0.75 450	1.94 491	0.98 271	1.21 364	1.33 387	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.19 361	0.25 367	0.25 402	0.23 319	0.22 319

test-3	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.32 425	0.69 151	0.87 276	0.45 138	1.68 385	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

test_1	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.28 397	0.68 146	0.87 276	0.45 138	1.67 380	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

xxxx	1.51 518	0.28 209	0.68 216	0.54 286	0.28 127	1.16 438	0.44 260	2.19 543	1.29 442	1.09 288	1.36 401	1.22 391	0.85 352	1.79 403	15.70 614	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.20 278	0.22 293	0.23 339

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 196	0.25 126	0.68 216	0.43 75	0.24 46	0.40 43	0.34 126	1.04 210	1.09 326	1.32 425	1.60 470	0.80 243	0.68 278	0.67 104	0.39 177	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 107	0.13 43

Gwc-CoAtRS	0.52 169	0.24 98	0.68 216	0.48 167	0.29 147	0.64 223	0.25 48	1.16 262	1.08 318	1.01 265	1.00 236	1.12 372	0.56 221	0.69 106	0.37 155	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.15 50	0.15 114

LL-Strereo2	0.52 169	0.33 339	0.69 229	0.52 252	0.37 289	0.70 273	0.30 87	1.13 257	0.67 160	0.94 241	0.78 177	0.91 292	0.42 116	1.05 230	0.42 207	0.17 116	0.16 290	0.29 428	0.25 402	0.21 269	0.16 149

NRIStereo	0.60 244	0.29 245	0.69 229	0.53 271	0.28 127	0.63 220	0.33 114	1.08 239	0.87 225	1.14 322	0.87 200	0.91 292	0.59 240	2.24 448	0.49 268	0.20 247	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.21 269	0.17 181

ASMatch	0.88 407	0.26 152	0.69 229	0.51 231	0.35 261	0.48 97	0.37 172	1.12 253	0.92 247	1.10 296	3.28 566	0.96 320	0.98 419	4.90 531	0.49 268	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.19 244	0.19 186	0.27 399

THIR-Stereo	1.02 451	0.27 183	0.69 229	0.49 187	0.28 127	0.95 386	1.34 549	1.03 204	0.97 266	1.34 437	1.90 517	1.17 382	1.58 524	6.44 566	0.78 386	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.22 352	0.19 186	0.20 281

test_xeample3	0.42 103	0.28 209	0.69 229	0.43 75	0.33 239	0.56 178	0.38 179	0.79 102	0.45 65	0.53 141	0.46 70	0.44 86	0.44 134	1.38 319	0.31 82	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.17 107	0.16 149

EAI-Stereo	0.65 281	0.28 209	0.69 229	0.53 271	0.27 102	0.60 201	0.40 207	2.28 553	0.64 140	0.71 182	3.18 565	0.57 166	0.43 124	1.06 231	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.17 199	0.17 107	0.17 181

MIF-Stereo (partial)	0.45 130	0.25 126	0.70 235	0.50 199	0.52 421	0.35 26	0.26 59	0.91 149	0.59 128	0.45 97	0.71 158	0.51 130	0.51 191	1.11 246	0.45 234	0.20 247	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.24 334	0.18 207

testlalala_base	0.77 356	0.40 419	0.70 235	0.65 429	0.50 396	0.79 321	0.28 72	1.50 354	0.51 96	0.73 188	0.90 206	0.69 212	0.54 208	0.66 101	0.40 185	2.82 594	0.14 189	0.17 95	0.12 51	2.68 588	0.19 248

DCRE	0.82 382	0.26 152	0.70 235	0.58 347	0.44 359	0.54 161	0.48 307	0.95 173	0.78 201	0.78 198	7.33 598	0.86 272	0.52 197	0.76 130	0.41 196	0.16 70	0.16 290	0.19 158	0.17 199	0.18 142	0.17 181

fff	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

DRaft	0.80 371	0.24 98	0.70 235	0.45 114	0.30 170	0.97 396	0.53 344	1.05 218	0.97 266	1.78 524	2.02 528	0.80 243	1.74 538	2.73 480	0.72 366	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.21 301

Pruner-Stereo	0.62 254	0.29 245	0.70 235	0.61 386	0.31 196	0.63 220	0.43 246	1.17 264	0.99 278	1.53 487	1.08 276	0.95 314	0.55 215	1.35 308	0.51 279	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.21 269	0.23 339

DCANet	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.36 150	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	0.92 383	0.81 151	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

csc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

cscssc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

111	0.60 244	0.23 77	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.72 281	0.42 227	1.18 269	1.41 499	0.80 203	1.38 408	1.10 367	0.79 322	0.96 199	0.58 314	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.19 248

CFNet-RSSM	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.48 167	0.28 127	0.60 201	0.27 66	1.49 350	1.14 354	1.06 278	0.93 213	1.08 355	0.54 208	0.70 110	0.35 132	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.14 76

psm_up	0.77 356	0.34 363	0.70 235	0.66 436	0.58 449	1.05 413	0.92 495	1.52 363	1.12 339	1.26 392	1.16 322	1.31 421	1.23 483	1.20 269	0.81 398	0.25 381	0.29 488	0.31 447	0.27 431	0.27 373	0.25 365

rvit_stereo_0080	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 138	0.36 393	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.67 252	0.35 134	0.78 97	1.12 339	0.61 164	0.62 128	0.39 76	0.39 102	0.71 114	0.39 177	0.20 247	0.17 320	0.22 270	0.18 219	0.23 319	0.19 248

whm_eth	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

qqq	0.57 228	0.34 363	0.71 247	0.47 139	0.27 102	0.64 223	0.62 410	1.42 332	0.78 201	0.80 203	0.92 210	0.95 314	0.77 311	0.88 175	0.59 317	0.21 281	0.20 381	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

test_3	0.55 211	0.23 77	0.71 247	0.53 271	0.28 127	0.61 207	0.40 207	0.92 152	1.05 303	1.19 356	0.68 146	0.93 302	0.44 134	1.67 380	0.39 177	0.15 47	0.12 62	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.14 76

TestStereo	0.64 273	0.39 412	0.71 247	0.51 231	0.27 102	0.56 178	0.42 227	1.03 204	0.91 241	0.80 203	1.00 236	0.68 207	0.52 197	3.25 498	0.45 234	0.22 310	0.15 250	0.24 328	0.18 219	0.27 373	0.16 149

mmm	0.63 261	0.35 383	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.86 361	0.54 350	1.59 383	0.86 221	1.07 281	1.38 408	0.79 241	0.75 300	0.91 183	0.58 314	0.22 310	0.18 343	0.29 428	0.25 402	0.25 347	0.23 339

CASS	0.65 281	0.34 363	0.72 253	0.56 324	0.27 102	0.78 315	0.42 227	1.59 383	0.86 221	1.30 411	1.25 352	0.87 276	0.84 349	0.84 161	0.54 299	0.35 490	0.19 361	0.26 386	0.21 323	0.28 392	0.42 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 425	0.58 493	0.72 253	0.61 386	0.46 378	1.64 504	0.76 453	1.86 466	1.28 438	1.30 411	1.53 450	0.86 272	0.94 397	3.27 499	0.69 356	0.45 527	0.44 549	0.54 546	0.48 542	0.47 506	0.40 484

DisPM	0.66 288	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.35 261	0.62 216	0.45 280	1.02 199	0.99 278	1.56 497	1.10 287	0.80 243	0.59 240	2.37 459	0.41 196	0.23 337	0.14 189	0.23 308	0.21 323	0.20 225	0.25 365

GANet-ADL	0.60 244	0.35 383	0.72 253	0.64 415	0.40 326	0.68 259	0.51 325	1.49 350	1.12 339	0.95 243	1.08 276	0.91 292	0.57 230	0.76 130	0.55 303	0.26 404	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.23 319	0.25 365

CrosDoStereo	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

AAGNet	1.83 543	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.32 218	0.67 252	0.51 325	0.96 180	0.98 271	1.47 473	1.20 338	1.00 331	1.18 472	2.83 482	22.77 622	0.22 310	0.13 134	0.22 270	0.19 244	0.23 319	0.15 114

OMP-Stereo	0.94 422	0.33 339	0.72 253	0.90 545	0.31 196	0.49 109	0.36 150	1.16 262	1.06 307	1.58 503	1.12 300	1.46 450	0.69 281	6.94 577	0.49 268	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.18 219	0.20 225	0.14 76

IIG-Stereo	0.96 425	0.31 300	0.72 253	0.88 541	0.33 239	0.61 207	0.26 59	1.19 279	1.03 293	1.69 517	1.37 403	1.46 450	0.75 300	6.96 579	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.23 308	0.18 219	0.20 225	0.14 76

DeepStereo_LL	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

SST-Stereo	0.83 388	0.28 209	0.72 253	0.59 360	0.31 196	0.72 281	0.26 59	1.09 241	0.86 221	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.87 365	5.73 553	0.45 234	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.23 319	0.18 207

DeepStereo_RVC	0.55 211	0.29 245	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.59 193	0.33 114	1.03 204	0.70 170	1.16 338	0.93 213	0.83 259	0.94 397	0.96 199	0.54 299	0.21 281	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.24 334	0.24 353

coex_refinement	0.80 371	0.28 209	0.73 265	0.70 470	0.51 409	0.95 386	0.60 404	1.78 440	1.23 413	1.36 442	1.37 403	1.82 510	0.81 332	1.32 298	1.13 461	0.26 404	0.17 320	0.19 158	0.20 278	0.24 334	0.25 365

rvit_stereo_0081_aga	0.44 122	0.34 363	0.73 265	0.51 231	0.41 334	0.50 123	0.40 207	0.81 115	0.57 117	0.58 152	0.56 114	0.53 144	0.43 124	0.66 101	0.40 185	0.26 404	0.21 405	0.22 270	0.20 278	0.26 359	0.18 207

rrr	0.46 138	0.28 209	0.73 265	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.38 179	0.76 90	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149

EKT-Stereo	0.53 180	0.30 265	0.73 265	0.58 347	0.60 460	0.51 140	0.48 307	0.94 168	0.90 236	0.71 182	0.88 202	0.77 233	0.43 124	1.07 235	0.40 185	0.22 310	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.22 319

Patchmatch Stereo++	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.41 223	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.82 252	0.61 252	1.06 231	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo_v2	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.42 227	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.12 250	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.25 48	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.95 217	0.82 252	0.61 252	1.15 255	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

HUI-Stereo	0.52 169	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.30 87	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	0.79 142	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

RAFT_R40	0.83 388	0.28 209	0.73 265	0.59 360	0.31 196	0.69 266	0.44 260	1.10 244	0.95 254	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.85 352	5.53 547	0.46 248	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.20 278	0.23 319	0.18 207

iGMRVC	0.56 220	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.38 179	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.52 350	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

iRAFT	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

CroCo-Stereo	0.40 91	0.31 300	0.73 265	0.58 347	0.27 102	0.26 5	0.33 114	0.95 173	0.81 209	0.42 79	0.47 72	0.65 198	0.47 155	0.39 6	0.34 122	0.18 159	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.19 186	0.16 149
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.64 273	0.30 265	0.73 265	0.59 360	0.33 239	0.68 259	0.58 391	1.04 210	0.76 193	1.08 282	1.19 334	1.65 489	0.93 392	1.06 231	0.56 307	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.24 388	0.22 293	0.17 181

RAFT-IKP	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.59 193	0.36 150	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.61 252	1.22 272	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

HCRNet	0.70 307	0.39 412	0.73 265	0.60 372	0.59 457	0.76 302	0.35 134	1.22 290	1.13 351	1.02 269	0.99 232	1.02 340	0.76 308	2.19 445	0.70 357	0.28 434	0.19 361	0.28 417	0.23 375	0.25 347	0.23 339

G2L-Stereo_test	0.73 334	0.27 183	0.74 281	0.49 187	0.40 326	0.90 367	0.81 470	1.53 369	1.14 354	1.28 397	1.27 362	1.52 464	0.72 294	1.62 370	0.94 426	0.19 206	0.14 189	0.16 65	0.15 132	0.18 142	0.19 248

test_sample2	0.62 254	0.29 245	0.74 281	0.50 199	0.28 127	0.80 331	0.61 407	1.61 390	1.00 283	0.88 225	0.99 232	0.94 305	0.83 345	1.16 259	0.51 279	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.22 319

anonymousdsp2	0.53 180	0.27 183	0.74 281	0.48 167	0.29 147	0.76 302	0.47 295	1.61 390	0.82 214	0.77 195	0.77 175	0.75 226	0.47 155	1.03 222	0.40 185	0.18 159	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.19 186	0.18 207

CRE-IMP	0.55 211	0.30 265	0.74 281	0.52 252	0.29 147	0.79 321	0.25 48	1.04 210	0.72 177	1.09 288	0.95 217	0.81 247	0.57 230	1.10 243	0.50 274	0.21 281	0.14 189	0.23 308	0.19 244	0.28 392	0.22 319

test_sample1	0.61 250	0.29 245	0.75 285	0.50 199	0.31 196	0.76 302	0.48 307	1.59 383	0.84 219	0.90 228	0.94 216	0.88 280	0.95 402	1.16 259	0.67 349	0.22 310	0.18 343	0.20 200	0.19 244	0.21 269	0.21 301

anonymousa	0.72 316	0.27 183	0.75 285	0.47 139	0.63 470	1.43 485	0.45 280	1.24 296	0.89 232	1.28 397	1.75 499	1.62 478	1.13 464	0.69 106	0.59 317	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.25 402	0.20 225	0.18 207

TestStereo1	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

test_5	0.65 281	0.30 265	0.75 285	0.67 448	0.50 396	0.92 378	0.52 336	1.39 326	1.12 339	0.76 190	1.11 293	1.00 331	0.90 377	1.53 354	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.23 308	0.22 352	0.21 269	0.19 248

SA-5K	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

NF-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.02 250	0.82 252	0.57 230	5.40 545	0.48 260	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

OCTAStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.82 252	0.57 230	5.35 539	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

RE-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

TVStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

AdaStereo	0.70 307	0.43 434	0.75 285	0.73 490	0.37 289	0.92 378	0.53 344	1.85 463	1.18 385	1.12 304	1.23 346	1.07 354	0.65 273	0.96 199	0.63 336	0.31 457	0.15 250	0.32 462	0.21 323	0.29 403	0.22 319
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.
G2L-ROB	0.73 334	0.25 126	0.76 295	0.54 286	0.39 315	0.95 386	0.66 424	1.66 404	1.09 326	1.24 382	1.02 250	1.64 486	0.71 291	1.63 372	1.02 442	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.20 225	0.22 319

DCVSM-stereo	0.72 316	0.35 383	0.76 295	0.55 310	0.42 339	0.73 286	0.38 179	1.21 282	1.02 289	1.79 527	1.04 263	1.62 478	1.03 438	1.04 228	0.79 392	0.24 354	0.27 470	0.29 428	0.24 388	0.30 413	0.36 469

test_sample7	0.74 339	0.37 400	0.76 295	0.52 252	0.35 261	0.91 371	0.67 428	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.31 457	0.28 477	0.32 462	0.31 480	0.33 440	0.29 417

4D-IteraStereo	0.48 151	0.24 98	0.76 295	0.50 199	0.44 359	0.66 248	0.31 94	0.87 133	1.02 289	1.03 273	0.72 162	0.78 237	0.32 56	0.64 89	0.37 155	0.17 116	0.11 31	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.13 43

Sa-1000	0.72 316	0.29 245	0.76 295	0.59 360	0.30 170	0.73 286	0.37 172	1.62 394	1.33 460	1.28 397	2.04 529	0.86 272	0.75 300	1.84 407	0.38 166	0.19 206	0.14 189	0.25 367	0.23 375	0.20 225	0.16 149

IRAFT_RVC	0.88 407	0.28 209	0.76 295	0.63 406	0.31 196	0.65 239	1.02 517	1.22 290	0.94 252	1.22 369	1.04 263	1.01 338	0.98 419	5.82 555	0.53 293	0.22 310	0.12 62	0.25 367	0.20 278	0.20 225	0.19 248

CVANet_RVC	1.07 460	0.43 434	0.76 295	0.60 372	0.50 396	0.90 367	0.97 507	1.52 363	1.26 427	1.33 433	1.38 408	1.24 398	1.18 472	6.75 576	0.75 375	0.34 483	0.23 438	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 399

HH	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

HanStereo	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

CroCo-Stereo Lap2	0.44 122	0.34 363	0.77 302	0.61 386	0.79 521	0.28 11	0.35 134	0.75 87	0.71 175	0.38 61	0.50 88	0.72 220	0.55 215	0.57 62	0.47 255	0.17 116	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.21 269	0.20 281

PFNet+	0.59 241	0.28 209	0.77 302	0.53 271	0.30 170	0.59 193	0.31 94	0.92 152	1.14 354	1.33 433	1.10 287	0.79 241	0.57 230	1.31 294	0.49 268	0.25 381	0.17 320	0.28 417	0.26 420	0.21 269	0.25 365

PSM-softLoss	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

KMStereo	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

cf-r	0.73 334	0.30 265	0.77 302	0.55 310	0.63 470	0.78 315	0.48 307	1.79 446	1.15 366	1.13 319	1.26 359	1.43 440	0.87 365	1.40 330	0.85 411	0.25 381	0.18 343	0.22 270	0.23 375	0.19 186	0.19 248

HITNet	0.65 281	0.40 419	0.77 302	0.48 167	0.24 46	1.05 413	0.49 317	1.76 432	1.02 289	1.18 352	1.18 327	0.89 288	0.80 328	0.85 166	0.79 392	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.17 199	0.29 403	0.15 114
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
LG-Stereo	0.34 52	0.25 126	0.78 310	0.47 139	0.26 77	0.37 33	0.30 87	0.71 76	0.52 103	0.36 46	0.57 117	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 143	0.13 22	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.12 14

NINENet	0.77 356	0.37 400	0.78 310	0.62 397	0.51 409	2.34 555	0.42 227	1.83 458	1.04 298	1.14 322	1.23 346	1.03 344	0.62 258	1.24 279	0.70 357	0.28 434	0.23 438	0.31 447	0.21 323	0.26 359	0.25 365

DLCB_ROB	0.86 402	0.40 419	0.78 310	0.68 460	0.54 428	1.11 425	0.84 474	1.49 350	1.23 413	1.64 513	1.65 483	1.70 495	0.91 380	1.70 387	1.05 444	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.27 431	0.27 373	0.24 353

Selective-RAFT	0.52 169	0.28 209	0.79 313	0.55 310	0.27 102	0.91 371	0.33 114	0.80 110	0.88 229	0.58 152	0.63 131	0.81 247	0.77 311	1.29 292	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.17 181

AACVNet	0.86 402	0.35 383	0.79 313	0.82 522	0.39 315	0.76 302	0.49 317	1.61 390	0.81 209	1.08 282	1.33 387	1.30 417	0.93 392	4.34 519	0.74 370	0.25 381	0.21 405	0.28 417	0.22 352	0.29 403	0.25 365

GwcNet-ADL	0.64 273	0.31 300	0.79 313	0.56 324	0.41 334	0.60 201	0.58 391	1.41 330	1.26 427	1.08 282	1.13 305	0.91 292	0.60 243	1.04 228	0.78 386	0.27 420	0.18 343	0.18 133	0.18 219	0.25 347	0.29 417

DEmStereo	0.97 431	0.23 77	0.79 313	0.47 139	0.32 218	1.04 412	0.56 376	0.93 161	0.89 232	1.39 457	2.14 535	1.02 340	2.07 561	5.64 551	0.77 384	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.20 281

TDLM	1.06 458	0.44 437	0.79 313	0.63 406	0.50 396	0.89 364	1.44 554	1.48 348	1.26 427	1.12 304	1.40 414	1.08 355	0.98 419	6.65 570	0.78 386	0.33 473	0.21 405	0.33 471	0.26 420	0.37 458	0.24 353

UDGNet	0.72 316	1.17 566	0.80 318	0.77 504	0.41 334	0.77 310	0.38 179	0.97 182	1.34 463	0.81 207	0.88 202	0.71 219	0.60 243	1.21 271	0.54 299	0.52 541	0.19 361	1.02 576	0.26 420	0.71 551	0.31 440

rvit_stereo_0083	0.47 145	0.33 339	0.81 319	0.56 324	0.36 272	0.50 123	0.44 260	0.68 66	0.95 254	0.49 121	0.57 117	0.55 154	0.49 179	0.88 175	0.46 248	0.25 381	0.25 456	0.24 328	0.20 278	0.24 334	0.17 181

FCDSN-DC	2.32 564	0.63 511	0.81 319	0.84 526	0.75 512	2.23 549	0.94 502	2.09 523	1.80 541	5.45 606	7.72 602	7.77 603	6.93 608	3.39 500	1.80 528	0.52 541	0.48 560	0.52 540	0.51 551	0.57 531	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 382	0.29 245	0.81 319	0.71 478	0.60 460	1.05 413	0.54 350	1.99 502	0.92 247	1.18 352	1.06 267	1.99 530	1.08 452	1.94 419	0.97 435	0.27 420	0.22 426	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.19 248

MultiAttention	4.51 593	0.33 339	0.82 322	0.73 490	0.45 366	30.98 625	4.50 609	2.18 542	1.40 494	1.61 505	2.41 547	2.43 553	0.70 286	38.42 628	1.36 490	0.22 310	0.15 250	0.29 428	0.30 473	0.47 506	0.43 500

FACV-RUCA	0.63 261	0.34 363	0.82 322	0.62 397	0.65 475	0.81 340	0.41 223	1.44 339	1.07 312	0.86 223	1.14 309	0.61 184	0.69 281	0.80 145	0.53 293	0.28 434	0.19 361	0.47 531	0.21 323	0.35 447	0.25 365

ITSA-stereo	0.82 382	0.36 393	0.82 322	0.54 286	0.31 196	0.80 331	0.47 295	2.17 540	1.67 529	1.13 319	1.13 305	0.94 305	0.86 360	2.46 467	1.00 440	0.26 404	0.23 438	0.28 417	0.27 431	0.28 392	0.36 469

Anonymous_2	1.30 495	0.55 482	0.82 322	0.52 252	0.58 449	1.01 405	0.64 417	1.25 298	0.97 266	0.96 245	0.78 177	1.33 424	1.29 492	1.03 222	0.74 370	0.62 557	0.64 578	1.06 577	9.63 620	1.16 569	0.49 519

SA	0.66 288	0.30 265	0.82 322	0.61 386	0.30 170	0.58 186	0.38 179	1.44 339	1.30 448	0.96 245	1.36 401	0.66 202	0.95 402	1.85 410	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.25 367	0.23 375	0.21 269	0.17 181

CSP-Net	0.97 431	0.38 407	0.83 327	0.53 271	0.41 334	1.63 502	0.77 456	2.00 503	1.05 303	1.25 388	1.20 338	1.33 424	0.83 345	4.93 533	0.85 411	0.32 464	0.22 426	0.20 200	0.20 278	0.23 319	0.25 365

DIP-Stereo	0.62 254	0.30 265	0.83 327	0.48 167	0.36 272	0.95 386	0.33 114	2.37 562	0.67 160	1.25 388	1.00 236	0.68 207	0.51 191	0.91 183	0.61 329	0.18 159	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.19 186	0.19 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 496	0.85 329	0.73 490	0.57 440	2.97 575	1.05 521	3.39 586	2.61 574	6.98 609	7.67 601	10.38 611	6.31 605	5.75 554	3.37 567	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

ffm	0.72 316	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

ff1	1.37 505	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

mmx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

xxx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

SACVNet	0.85 397	0.46 446	0.85 329	0.81 514	0.56 437	0.80 331	0.79 461	1.68 407	1.12 339	1.34 437	1.33 387	1.25 402	0.94 397	2.39 461	0.76 378	0.34 483	0.26 462	0.31 447	0.29 464	0.35 447	0.44 503

model_zeroshot	0.48 151	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.36 272	0.69 266	0.37 172	1.12 253	0.62 132	0.85 221	0.84 193	0.66 202	0.37 93	0.73 123	0.34 122	0.20 247	0.16 290	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

SMFormer	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.24 353

tta	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.18 142	0.18 207

qqq1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

fff1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

1111x	1.70 536	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.27 102	1.01 405	0.68 432	2.22 547	1.28 438	1.13 319	1.40 414	1.21 389	1.10 456	5.53 547	15.20 612	0.22 310	0.21 405	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.22 319

StereoVision	0.65 281	0.34 363	0.86 335	0.59 360	0.40 326	0.50 123	0.41 223	1.09 241	0.93 249	0.71 182	2.50 552	0.82 252	0.57 230	1.03 222	0.49 268	0.25 381	0.28 477	0.29 428	0.28 452	0.36 454	0.20 281

CFNet_pseudo	0.66 288	0.32 316	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.24 398	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.33 471	0.19 244	0.36 454	0.25 365

GANet	1.36 503	0.47 451	0.86 335	0.67 448	0.45 366	1.34 469	1.73 569	1.64 398	1.24 419	1.49 481	2.38 544	1.55 468	1.20 478	9.30 602	0.93 424	0.30 450	0.31 498	0.33 471	0.28 452	0.39 471	0.30 430

ccs_rob	0.66 288	0.33 339	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.23 396	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.35 489	0.20 278	0.37 458	0.25 365

FC-DCNN	2.72 579	0.59 496	0.86 335	0.73 490	0.57 440	2.91 573	1.04 519	3.01 580	2.60 573	6.83 608	7.64 600	9.92 608	6.33 606	5.21 536	3.14 561	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

FE-Mocha	0.49 159	0.30 265	0.87 346	0.48 167	0.36 272	0.45 77	0.22 25	1.58 381	0.49 82	1.00 260	1.09 281	0.74 223	0.41 110	0.55 54	0.30 61	0.18 159	0.12 62	0.21 237	0.20 278	0.17 107	0.15 114

rvit_stereo_ft	0.47 145	0.35 383	0.87 346	0.67 448	0.42 339	0.40 43	0.59 400	0.81 115	0.74 183	0.46 102	0.55 111	0.57 166	0.49 179	0.65 99	0.50 274	0.25 381	0.17 320	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.17 181

test_sample6	0.71 314	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.82 342	0.58 391	1.79 446	1.15 366	1.14 322	1.33 387	0.91 292	0.79 322	1.31 294	0.74 370	0.27 420	0.21 405	0.27 402	0.29 464	0.28 392	0.27 399

test_sample5	0.69 303	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.11 302	1.25 352	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

DualNet	0.70 307	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.14 322	1.33 387	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

RALAANet	0.60 244	0.33 339	0.87 346	0.62 397	0.50 396	0.69 266	0.31 94	1.21 282	1.06 307	1.09 288	1.16 322	0.88 280	0.46 145	1.22 272	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.17 181

MSMDNet	0.66 288	0.32 316	0.87 346	0.49 187	0.37 289	0.79 321	0.40 207	1.43 338	1.31 452	1.15 328	1.31 378	1.24 398	0.63 263	0.88 175	0.57 310	0.21 281	0.16 290	0.26 386	0.19 244	0.39 471	0.24 353

DeepPruner_ROB	0.74 339	0.48 455	0.87 346	0.57 341	0.44 359	0.79 321	0.54 350	1.73 418	0.96 259	1.38 451	1.27 362	1.24 398	0.73 296	1.43 333	0.73 369	0.34 483	0.28 477	0.27 402	0.26 420	0.31 422	0.31 440

test_sample3	0.68 301	0.32 316	0.88 354	0.52 252	0.30 170	0.97 396	0.52 336	1.86 466	1.15 366	1.08 282	1.11 293	0.88 280	0.71 291	1.17 263	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.25 367	0.25 402	0.25 347	0.25 365

PCWNet_CMD	0.66 288	0.32 316	0.88 354	0.49 187	0.37 289	0.78 315	0.40 207	1.42 332	1.31 452	1.16 338	1.31 378	1.25 402	0.62 258	0.89 180	0.57 310	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.19 244	0.40 475	0.25 365

CFNet_ucs	0.70 307	0.33 339	0.88 354	0.50 199	0.43 350	0.74 290	0.44 260	1.60 387	1.29 442	1.22 369	1.54 455	1.09 365	0.63 263	0.99 213	0.59 317	0.25 381	0.20 381	0.37 500	0.21 323	0.40 475	0.28 411

RAFT_CTSACE	0.63 261	0.26 152	0.88 354	0.55 310	0.51 409	0.71 278	0.44 260	0.80 110	0.97 266	0.97 248	1.84 509	1.18 385	0.68 278	1.47 343	0.36 143	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.20 225	0.14 76

LMCR-Stereo	0.82 382	0.46 446	0.88 354	0.75 498	0.43 350	1.33 467	0.56 376	2.43 567	0.98 271	1.53 487	1.49 443	0.74 223	1.00 429	1.63 372	0.89 418	0.28 434	0.17 320	0.22 270	0.17 199	0.29 403	0.20 281

StereoDRNet-Refined	0.80 371	0.41 427	0.88 354	0.62 397	0.42 339	1.33 467	0.48 307	1.52 363	1.17 378	1.45 470	1.44 426	1.44 445	0.90 377	1.26 283	1.24 473	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.24 388	0.25 347	0.28 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 180	0.28 209	0.89 360	0.49 187	0.28 127	0.76 302	0.37 172	1.34 313	0.73 181	0.89 226	0.67 143	1.35 429	0.51 191	0.79 142	0.33 105	0.18 159	0.15 250	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

TransformOpticalFlow	0.96 425	0.28 209	0.89 360	0.52 252	0.31 196	0.66 248	0.54 350	1.75 426	1.12 339	1.09 288	1.44 426	1.37 434	1.01 431	6.70 574	0.42 207	0.19 206	0.12 62	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.19 248

ADLNet	0.85 397	0.36 393	0.89 360	0.85 531	0.72 495	1.24 453	0.76 453	1.82 453	1.36 476	1.52 485	1.35 400	1.27 410	0.99 427	1.23 274	1.15 463	0.27 420	0.20 381	0.26 386	0.25 402	0.28 392	0.30 430

MSMD_ROB	1.99 555	0.59 496	0.89 360	0.70 470	0.61 463	3.95 589	0.94 502	1.80 449	1.79 540	4.41 596	4.43 577	8.17 604	3.66 591	3.40 501	1.33 484	0.52 541	0.48 560	0.54 546	0.58 558	0.53 524	0.50 521

GES	0.66 288	0.34 363	0.90 364	0.59 360	0.38 305	0.94 383	0.57 387	2.11 524	0.86 221	1.02 269	1.11 293	0.66 202	0.79 322	0.99 213	0.61 329	0.27 420	0.19 361	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.30 430

UPFNet	0.80 371	0.32 316	0.90 364	0.59 360	0.74 503	1.26 456	0.80 467	1.52 363	1.10 333	1.30 411	1.12 300	1.30 417	0.84 349	1.67 380	1.09 452	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.23 375	0.25 347	0.18 207

DMCA	0.67 297	0.34 363	0.90 364	0.51 231	0.44 359	0.86 361	0.47 295	1.42 332	1.02 289	1.17 347	1.12 300	1.23 396	0.75 300	0.78 138	0.95 430	0.25 381	0.19 361	0.27 402	0.19 244	0.24 334	0.27 399

test_sample4	0.69 303	0.33 339	0.91 367	0.51 231	0.30 170	0.92 378	0.52 336	1.87 469	1.15 366	1.14 322	1.18 327	0.87 276	0.75 300	1.18 265	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.26 420	0.26 359	0.25 365

iRaft-Stereo_5w	0.85 397	0.29 245	0.91 367	0.53 271	0.43 350	0.49 109	0.68 432	0.99 188	0.87 225	0.79 201	1.34 394	1.46 450	0.91 380	5.11 534	1.11 458	0.17 116	0.14 189	0.22 270	0.18 219	0.20 225	0.20 281

AASNet	0.76 354	0.35 383	0.91 367	0.79 508	0.81 528	1.14 430	0.56 376	2.02 511	1.08 318	1.22 369	1.24 348	0.93 302	0.76 308	0.77 133	1.16 464	0.27 420	0.23 438	0.24 328	0.20 278	0.28 392	0.24 353

RASNet	1.12 473	0.30 265	0.91 367	0.66 436	0.77 516	0.97 396	0.57 387	1.37 319	1.35 472	1.02 269	1.34 394	2.11 539	1.43 508	7.09 581	1.39 495	0.19 206	0.17 320	0.17 95	0.19 244	0.18 142	0.16 149

MIM_Stereo	0.57 228	0.24 98	0.92 371	0.46 125	0.30 170	0.54 161	0.28 72	1.27 300	0.75 184	1.00 260	1.16 322	0.93 302	0.53 203	1.45 337	0.61 329	0.16 70	0.16 290	0.20 200	0.19 244	0.17 107	0.14 76

MeshStereo	2.26 562	0.56 486	0.92 371	0.61 386	0.49 389	2.60 564	1.02 517	3.18 582	2.05 557	7.40 613	4.98 587	7.58 601	2.98 583	6.37 564	1.96 536	0.43 521	0.43 546	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 493
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
UGAM-zero	1.00 442	0.30 265	0.93 373	0.47 139	0.30 170	0.57 183	0.25 48	2.25 550	0.63 135	1.01 265	1.10 287	2.73 563	1.85 548	6.26 561	0.40 185	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.17 181

GCST	1.08 463	1.47 578	0.93 373	1.73 580	1.14 565	1.30 462	0.31 94	1.33 308	1.16 375	1.29 403	0.97 229	0.98 324	0.49 179	2.08 432	0.46 248	1.19 580	0.70 582	1.30 581	0.85 577	1.02 565	0.89 565

CoDeX	0.73 334	0.29 245	0.93 373	0.54 286	0.36 272	1.14 430	0.61 407	2.34 559	1.17 378	1.16 338	1.25 352	0.91 292	0.87 365	1.33 302	0.64 340	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.18 207

PS-NSSS	0.99 437	0.58 493	0.93 373	0.58 347	0.57 440	0.91 371	0.80 467	1.81 452	1.14 354	1.14 322	1.67 488	1.00 331	0.83 345	4.62 524	0.78 386	0.37 498	0.31 498	0.52 540	0.32 488	0.45 499	0.38 480

DDVS	0.78 364	0.41 427	0.94 377	0.60 372	0.43 350	1.30 462	0.43 246	1.40 328	0.91 241	1.20 360	1.15 317	1.43 440	0.64 267	2.18 443	0.89 418	0.28 434	0.22 426	0.26 386	0.23 375	0.31 422	0.33 453

MIPNet	0.56 220	0.28 209	0.94 377	0.49 187	0.33 239	0.66 248	0.38 179	1.35 316	1.08 318	1.06 278	0.92 210	0.60 180	0.79 322	0.73 123	0.52 286	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

GMStereo	0.55 211	0.45 444	0.94 377	0.50 199	0.32 218	0.64 223	0.43 246	1.00 192	1.40 494	0.82 211	0.73 164	0.51 130	0.45 138	0.85 166	0.55 303	0.24 354	0.15 250	0.20 200	0.21 323	0.31 422	0.24 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 397	0.38 407	0.94 377	0.80 511	1.03 553	1.17 440	0.58 391	1.52 363	1.20 398	1.19 356	1.62 476	1.13 377	1.20 478	1.80 404	1.06 446	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.21 323	0.23 319	0.27 399

G2L-Stereo	0.80 371	0.32 316	0.95 381	0.60 372	0.42 339	0.78 315	0.69 436	1.50 354	1.09 326	1.33 433	1.14 309	1.45 447	0.72 294	2.45 464	1.10 455	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.21 323	0.20 225	0.26 389

UGAM	1.14 478	0.27 183	0.95 381	0.53 271	0.42 339	0.70 273	0.72 444	0.95 173	1.32 456	0.98 252	1.48 441	1.78 506	0.87 365	9.65 608	0.87 414	0.21 281	0.18 343	0.30 441	0.24 388	0.19 186	0.16 149

MyStereo06	0.61 250	0.28 209	0.95 381	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.78 440	0.67 160	1.03 273	1.12 300	1.13 377	0.56 221	0.78 138	0.41 196	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

hknet	0.77 356	0.32 316	0.95 381	0.54 286	0.38 305	1.27 457	0.65 419	2.16 534	1.07 312	1.20 360	1.11 293	1.59 474	0.81 332	1.37 315	0.66 346	0.22 310	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

delet	0.85 397	0.32 316	0.95 381	0.65 429	0.66 478	1.64 504	0.84 474	1.75 426	1.35 472	1.32 425	1.30 372	1.30 417	0.88 370	1.68 385	1.10 455	0.21 281	0.21 405	0.24 328	0.24 388	0.21 269	0.21 301

acv_ft	0.75 348	0.31 300	0.95 381	0.70 470	0.86 539	1.24 453	0.53 344	1.44 339	1.07 312	1.24 382	1.30 372	1.08 355	0.92 383	0.80 145	1.34 486	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.21 269	0.18 207

CIPLG	0.62 254	0.33 339	0.96 387	0.58 347	0.50 396	0.75 295	0.48 307	1.05 218	0.96 259	1.40 458	1.57 465	0.64 195	0.48 169	0.89 180	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

STrans-v2	1.04 457	0.28 209	0.96 387	0.49 187	0.32 218	0.68 259	0.79 461	2.47 570	1.12 339	1.12 304	1.46 435	1.40 436	1.46 513	6.70 574	0.43 217	0.18 159	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.18 207

dd	0.59 241	0.48 455	0.97 389	0.55 310	0.32 218	0.64 223	0.47 295	1.02 199	1.34 463	0.78 198	0.86 196	0.58 171	0.54 208	1.01 218	0.86 413	0.28 434	0.18 343	0.26 386	0.19 244	0.32 431	0.24 353

IPLG	0.69 303	0.27 183	0.97 389	0.51 231	0.43 350	0.79 321	0.33 114	1.21 282	1.06 307	1.30 411	1.10 287	0.52 138	0.55 215	3.16 496	0.63 336	0.16 70	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

TRStereo	0.60 244	0.60 504	0.97 389	0.74 494	0.67 482	0.46 83	0.38 179	1.85 463	0.89 232	0.79 201	0.80 188	0.88 280	0.39 102	1.10 243	0.41 196	0.23 337	0.15 250	0.23 308	0.24 388	0.17 107	0.15 114

rvit_0105_6	0.53 180	0.37 400	0.98 392	0.65 429	0.38 305	0.51 140	0.51 325	0.77 93	1.20 398	0.54 145	0.55 111	0.65 198	0.53 203	0.94 195	0.44 220	0.32 464	0.32 506	0.28 417	0.24 388	0.28 392	0.21 301

IGEV-FE	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.94 305	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

IGEV_Zeroshot_test	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.95 314	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

UDG	1.41 511	2.65 603	0.99 393	1.44 576	1.64 581	1.34 469	0.80 467	1.60 387	1.23 413	1.23 375	1.71 492	2.01 532	1.34 501	1.47 343	1.41 500	0.90 568	0.54 571	2.29 590	0.75 570	1.84 578	1.04 572

IPLGR_C	0.62 254	0.33 339	0.99 393	0.58 347	0.49 389	0.76 302	0.48 307	1.10 244	0.96 259	1.40 458	1.56 461	0.62 189	0.48 169	0.80 145	0.71 363	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

GEStereo_RVC	0.90 412	0.37 400	0.99 393	0.64 415	0.50 396	0.95 386	0.79 461	2.42 566	1.17 378	1.16 338	1.11 293	1.26 406	0.92 383	3.24 497	0.90 421	0.29 445	0.19 361	0.23 308	0.20 278	0.27 373	0.29 417

iResNet_ROB	0.77 356	0.30 265	0.99 393	0.57 341	0.36 272	0.83 348	0.36 150	2.33 556	1.58 522	1.27 395	1.30 372	1.25 402	0.84 349	1.65 375	0.79 392	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.27 399

MyStereo8	0.65 281	0.29 245	1.00 399	0.58 347	0.49 389	0.91 371	0.35 134	1.18 269	1.31 452	1.16 338	1.27 362	0.90 289	0.64 267	0.72 118	0.95 430	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.18 219	0.22 293	0.26 389

CRFU-Net	0.86 402	0.39 412	1.00 399	0.65 429	0.57 440	1.78 519	0.86 481	2.15 531	0.81 209	1.38 451	1.18 327	1.64 486	1.19 475	1.35 308	0.90 421	0.26 404	0.22 426	0.21 237	0.19 244	0.23 319	0.24 353

iRaft-Stereo_20w	0.65 281	0.31 300	1.00 399	0.47 139	0.34 257	0.73 286	0.30 87	2.96 579	0.70 170	1.15 328	1.14 309	0.76 230	0.65 273	1.11 246	0.38 166	0.17 116	0.13 134	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.18 207

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 468	1.02 553	1.00 399	0.82 522	0.67 482	1.93 533	0.93 499	1.62 394	1.11 335	1.15 328	1.25 352	1.50 459	0.79 322	1.96 421	0.76 378	1.89 583	0.34 512	0.79 565	0.36 513	1.25 573	0.83 562

rvit_105_1	0.72 316	0.52 472	1.01 403	0.78 506	0.49 389	0.75 295	0.87 483	1.12 253	1.18 385	0.99 255	0.79 183	0.90 289	0.77 311	1.26 283	0.75 375	0.41 512	0.36 528	0.36 497	0.41 525	0.30 413	0.33 453

GMStereo_Zeroshot	0.67 297	0.61 506	1.01 403	0.64 415	0.37 289	0.84 357	0.35 134	1.05 218	1.12 339	1.12 304	1.06 267	1.27 410	0.54 208	1.19 267	0.59 317	0.32 464	0.17 320	0.31 447	0.18 219	0.52 522	0.22 319

plain	0.46 138	0.27 183	1.01 403	0.50 199	0.40 326	0.35 26	0.37 172	0.87 133	0.56 115	0.43 85	0.76 172	0.42 81	0.40 107	1.13 252	0.45 234	0.21 281	0.15 250	0.24 328	0.19 244	0.24 334	0.16 149

ACRE	0.61 250	0.33 339	1.01 403	0.58 347	0.49 389	0.75 295	0.47 295	1.06 231	0.95 254	1.37 445	1.55 457	0.62 189	0.46 145	0.83 156	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.21 301

ccnet	1.12 473	0.67 516	1.01 403	0.78 506	0.73 502	1.72 510	0.99 512	1.84 462	1.26 427	1.47 473	1.85 511	1.75 503	1.29 492	1.75 395	1.88 532	0.57 550	0.53 568	0.57 555	0.55 555	0.59 535	0.54 529

GwcNet-RSSM	0.77 356	0.32 316	1.01 403	0.62 397	0.54 428	0.78 315	0.51 325	1.73 418	1.20 398	1.09 288	1.37 403	1.46 450	0.85 352	1.53 354	1.09 452	0.25 381	0.18 343	0.23 308	0.24 388	0.20 225	0.19 248

CFNet	0.96 425	0.36 393	1.01 403	0.62 397	0.42 339	0.99 402	0.47 295	1.90 478	1.32 456	0.99 255	1.39 412	1.10 367	0.86 360	5.58 550	0.79 392	0.23 337	0.17 320	0.28 417	0.27 431	0.26 359	0.21 301

ssnet_v2	0.88 407	0.36 393	1.02 410	0.62 397	0.38 305	1.32 465	0.97 507	2.07 520	1.34 463	1.37 445	1.18 327	1.54 466	0.92 383	1.10 243	1.65 521	0.30 450	0.27 470	0.30 441	0.28 452	0.27 373	0.26 389

IER	0.70 307	0.31 300	1.02 410	0.48 167	0.52 421	1.34 469	0.51 325	1.17 264	0.99 278	1.23 375	1.34 394	1.12 372	1.11 457	0.99 213	0.71 363	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.21 323	0.20 225	0.19 248

sCroCo_RVC	0.49 159	0.40 419	1.02 410	0.65 429	0.60 460	0.52 144	0.40 207	0.83 125	0.61 130	0.44 89	0.74 168	0.49 120	0.50 185	0.63 88	0.48 260	0.26 404	0.27 470	0.23 308	0.22 352	0.29 403	0.25 365

SFCPSM	0.70 307	0.28 209	1.02 410	0.51 231	0.38 305	1.37 472	0.66 424	2.00 503	1.03 293	1.17 347	1.21 340	0.82 252	0.78 318	1.03 222	0.53 293	0.21 281	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.21 269	0.19 248

PAM_32	0.77 356	0.28 209	1.03 414	0.52 252	0.30 170	1.32 465	0.35 134	1.97 498	0.65 155	1.02 269	1.06 267	3.05 568	1.49 518	0.96 199	0.36 143	0.19 206	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.19 186	0.19 248

DAS	0.84 393	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.83 482	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

SepStereo	0.82 382	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.30 454	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

MANE	6.19 599	0.59 496	1.03 414	0.93 551	1.22 571	13.38 612	2.69 599	12.81 616	17.94 621	8.21 614	10.82 612	14.72 614	11.68 610	11.39 614	11.90 606	0.59 554	0.50 565	0.52 540	1.76 601	0.55 528	0.54 529

test-1	0.52 169	0.26 152	1.04 418	0.56 324	0.32 218	0.61 207	0.38 179	1.10 244	0.91 241	0.78 198	1.01 242	0.77 233	0.52 197	0.60 78	0.42 207	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.23 339

rvit_0105_5	0.58 235	0.39 412	1.05 419	0.66 436	0.37 289	0.58 186	0.56 376	0.94 168	1.18 385	0.64 170	0.68 146	0.75 226	0.63 263	0.88 175	0.50 274	0.32 464	0.32 506	0.30 441	0.27 431	0.28 392	0.25 365

rvit_stereo_0075_2	0.64 273	0.46 446	1.05 419	0.66 436	0.66 478	0.53 153	0.48 307	1.20 281	1.12 339	0.76 190	0.92 210	0.78 237	0.53 203	1.03 222	0.59 317	0.37 498	0.28 477	0.40 514	0.31 480	0.37 458	0.32 447

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 368	0.43 434	1.05 419	0.64 415	0.58 449	0.95 386	0.53 344	1.53 369	1.18 385	1.37 445	1.15 317	1.43 440	0.88 370	1.61 369	0.84 408	0.25 381	0.22 426	0.27 402	0.27 431	0.29 403	0.29 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 273	0.32 316	1.05 419	0.55 310	0.40 326	0.54 161	0.45 280	1.21 282	0.93 249	1.03 273	1.47 436	0.69 212	0.63 263	1.76 400	0.49 268	0.18 159	0.14 189	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.20 281

rvit_0105_4	0.56 220	0.38 407	1.06 423	0.66 436	0.38 305	0.53 153	0.53 344	0.84 129	1.17 378	0.56 149	0.61 125	0.72 220	0.59 240	0.98 208	0.45 234	0.32 464	0.33 511	0.29 428	0.25 402	0.29 403	0.23 339

ADStereo(finetuned)	0.57 228	0.24 98	1.06 423	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.35 134	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	1.20 478	0.84 161	0.51 279	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

dad	0.86 402	0.66 515	1.06 423	0.56 324	0.37 289	0.76 302	0.44 260	1.17 264	1.50 512	1.44 468	1.27 362	1.34 428	0.75 300	2.52 471	0.84 408	0.42 516	0.27 470	0.83 566	0.26 420	0.41 478	0.29 417

DSFCA	0.93 420	0.34 363	1.06 423	0.52 252	0.65 475	1.55 496	0.93 499	1.49 350	1.19 393	1.56 497	1.15 317	1.50 459	0.96 409	3.07 491	1.02 442	0.30 450	0.26 462	0.25 367	0.25 402	0.28 392	0.24 353

NCCL2	1.00 442	0.56 486	1.06 423	0.75 498	0.57 440	1.31 464	1.72 568	1.77 436	1.36 476	1.50 482	1.17 325	1.91 519	1.17 468	1.54 356	1.29 481	0.35 490	0.31 498	0.45 526	0.44 533	0.40 475	0.40 484

ISRNet	0.80 371	0.33 339	1.07 428	0.81 514	0.66 478	0.60 201	0.34 126	1.19 279	1.13 351	1.59 504	1.53 450	1.35 429	0.77 311	1.27 286	0.94 426	0.39 505	0.34 512	0.43 521	0.38 518	0.34 444	0.49 519

MyStereo05	0.66 288	0.28 209	1.07 428	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.34 313	1.41 499	1.15 328	0.91 208	0.77 233	0.80 328	1.41 332	0.63 336	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

MyStereo04	0.67 297	0.29 245	1.07 428	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.50 354	1.40 494	0.91 233	0.91 208	0.74 223	0.86 360	1.52 350	0.62 332	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

DCANet-4	0.54 196	0.26 152	1.07 428	0.42 66	0.24 46	0.48 97	0.36 150	0.99 188	1.30 448	1.10 296	1.02 250	0.56 163	0.75 300	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

PAM	0.76 354	0.29 245	1.08 432	0.52 252	0.33 239	1.38 475	0.39 194	2.01 507	0.67 160	1.06 278	0.96 220	2.89 567	1.43 508	0.86 170	0.35 132	0.19 206	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.20 281

rvit_0105_3	0.63 261	0.44 437	1.08 432	0.72 482	0.40 326	0.64 223	0.71 441	1.03 204	1.17 378	0.82 211	0.70 155	0.80 243	0.70 286	0.91 183	0.56 307	0.35 490	0.34 512	0.34 481	0.32 488	0.27 373	0.28 411

SQANet	1.31 497	0.88 544	1.08 432	1.83 582	1.44 578	1.44 486	0.75 450	1.74 423	1.09 326	1.32 425	1.26 359	1.28 413	1.01 431	1.50 347	0.83 405	2.50 591	0.34 512	1.47 582	0.55 555	2.32 582	1.57 583

RAFT + AFF	1.00 442	0.42 431	1.09 435	0.67 448	0.50 396	1.22 451	1.24 540	2.24 549	1.19 393	1.30 411	1.56 461	1.17 382	1.49 518	3.44 505	0.83 405	0.21 281	0.25 456	0.30 441	0.26 420	0.27 373	0.27 399

MMNet	0.84 393	0.32 316	1.09 435	0.60 372	0.59 457	1.85 527	0.49 317	1.51 361	1.27 433	1.37 445	1.15 317	1.26 406	1.18 472	1.67 380	1.22 471	0.19 206	0.18 343	0.23 308	0.22 352	0.25 347	0.21 301

XPNet_ROB	0.96 425	0.49 458	1.09 435	0.72 482	0.57 440	1.11 425	1.14 531	1.66 404	1.23 413	1.85 534	1.39 412	1.64 486	1.11 457	1.80 404	1.42 504	0.38 502	0.30 492	0.33 471	0.29 464	0.37 458	0.34 458

PFNet	0.91 415	0.26 152	1.10 438	0.63 406	0.32 218	0.64 223	0.56 376	1.17 264	0.99 278	1.47 473	1.08 276	0.98 324	0.69 281	6.62 569	0.54 299	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.19 244	0.20 225	0.17 181

MLCV	0.72 316	0.34 363	1.10 438	0.51 231	0.23 30	0.91 371	0.39 194	1.33 308	1.23 413	1.46 472	1.55 457	1.01 338	0.64 267	1.95 420	0.80 396	0.18 159	0.12 62	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.17 181

Anonymous3	0.61 250	0.44 437	1.11 440	0.59 360	0.49 389	0.93 382	0.65 419	0.93 161	0.81 209	0.72 187	0.88 202	0.65 198	0.69 281	1.06 231	0.53 293	0.35 490	0.30 492	0.26 386	0.26 420	0.31 422	0.27 399

DISCO	1.03 454	0.34 363	1.11 440	0.69 464	0.45 366	2.07 542	0.84 474	2.13 525	1.50 512	1.15 328	1.33 387	2.40 551	1.07 451	2.60 474	1.51 516	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.20 278	0.31 422	0.27 399

DDUNet	1.50 517	2.69 604	1.12 442	1.77 581	1.88 583	1.84 526	0.92 495	1.70 414	1.16 375	1.38 451	1.79 503	1.60 476	1.12 460	1.37 315	1.08 450	1.10 578	0.76 583	2.37 592	0.94 581	2.00 579	1.37 580

RP	1.09 466	0.50 465	1.12 442	0.90 545	1.04 554	1.11 425	0.84 474	1.80 449	1.62 524	1.55 496	2.00 525	1.90 518	1.78 542	1.84 407	1.25 474	0.52 541	0.36 528	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 500

DualNet (step1)	0.83 388	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.57 550	0.28 477	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

test_sample9	1.86 546	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

test_sample8	2.19 560	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.82 453	1.15 366	2.26 554	1.30 372	4.94 590	2.52 576	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

DRN-Test	1.00 442	0.44 437	1.13 444	0.70 470	0.81 528	1.62 501	0.79 461	2.14 529	1.44 505	1.78 524	1.33 387	1.43 440	1.05 444	2.18 443	1.53 517	0.27 420	0.21 405	0.31 447	0.30 473	0.32 431	0.28 411

IPLGR	0.58 235	0.27 183	1.14 448	0.48 167	0.28 127	0.65 239	0.33 114	1.22 290	1.13 351	1.18 352	1.05 265	0.69 212	0.66 276	0.96 199	0.52 286	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.18 207

NaN_ROB	1.13 476	0.55 482	1.15 449	0.64 415	0.48 385	1.61 500	2.03 585	1.72 417	1.48 509	2.09 550	1.27 362	1.40 436	1.08 452	3.94 511	1.30 482	0.28 434	0.34 512	0.28 417	0.28 452	0.30 413	0.33 453

ETE_ROB	0.96 425	0.64 513	1.16 450	0.69 464	0.48 385	1.14 430	1.13 530	1.77 436	1.19 393	1.91 541	1.45 429	1.73 498	1.05 444	1.60 367	1.14 462	0.32 464	0.26 462	0.38 503	0.34 504	0.39 471	0.41 489

LALA_ROB	1.01 448	0.59 496	1.16 450	0.67 448	0.51 409	1.63 502	1.26 544	1.69 409	1.38 484	1.81 531	1.37 403	1.94 524	1.02 436	1.58 364	1.38 492	0.37 498	0.27 470	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 474

ADLNet2	0.88 407	0.34 363	1.17 452	0.77 504	0.64 473	1.12 428	0.76 453	1.74 423	1.24 419	1.21 364	1.65 483	1.71 496	1.05 444	1.67 380	1.17 467	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.22 352	0.26 359	0.29 417

BEATNet_4x	0.73 334	0.49 458	1.17 452	0.53 271	0.26 77	1.03 410	0.55 368	1.82 453	1.06 307	1.21 364	1.22 342	0.96 320	0.91 380	1.01 218	1.06 446	0.21 281	0.14 189	0.24 328	0.19 244	0.37 458	0.21 301

PSMNet_ROB	0.90 412	0.52 472	1.17 452	0.72 482	0.61 463	1.27 457	1.12 529	1.76 432	1.12 339	1.09 288	1.28 368	1.45 447	0.89 376	1.65 375	1.42 504	0.33 473	0.25 456	0.37 500	0.39 520	0.35 447	0.29 417

otaku	1.60 526	1.11 560	1.21 455	2.20 584	1.56 580	1.97 536	1.24 540	2.07 520	1.36 476	1.44 468	1.62 476	1.73 498	1.19 475	1.73 393	0.98 438	2.89 596	0.57 573	1.74 583	0.60 562	2.78 590	1.94 589

anonymity	1.12 473	0.97 548	1.21 455	1.07 562	1.12 562	1.08 419	0.89 488	1.95 493	1.16 375	1.29 403	1.26 359	1.22 391	1.09 455	1.15 255	1.01 441	1.02 573	1.00 598	0.97 571	0.97 583	0.98 562	0.99 569

STTStereo	0.78 364	0.50 465	1.22 457	0.64 415	0.54 428	0.89 364	0.54 350	1.44 339	1.11 335	1.38 451	1.09 281	1.27 410	0.85 352	1.43 333	0.83 405	0.29 445	0.27 470	0.33 471	0.39 520	0.32 431	0.30 430

Ntro	1.64 530	1.15 564	1.23 458	2.48 590	1.83 582	2.09 544	1.16 534	1.96 494	1.38 484	1.21 364	1.62 476	1.62 478	1.29 492	1.87 412	1.11 458	3.04 597	0.56 572	1.82 585	0.64 564	2.80 591	2.05 591

ToySt	0.66 288	0.33 339	1.23 458	0.51 231	0.33 239	0.86 361	0.68 432	1.10 244	0.97 266	0.84 216	1.08 276	1.25 402	0.94 397	1.01 218	0.74 370	0.19 206	0.19 361	0.24 328	0.24 388	0.27 373	0.23 339

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 458	1.21 567	1.13 564	1.82 524	1.11 527	2.16 534	1.52 515	3.07 584	2.32 541	2.82 565	1.80 544	4.11 514	2.04 539	1.03 574	0.99 597	0.97 571	0.94 581	1.03 567	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493

Abc-Net	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 485	0.49 458	1.24 461	0.70 470	0.97 552	1.71 508	0.92 495	1.91 482	1.46 507	1.38 451	1.14 309	1.88 514	1.30 496	4.24 515	1.87 530	0.26 404	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 529

RGC	1.14 478	0.79 534	1.26 464	0.91 548	0.96 551	1.52 493	0.77 456	1.92 485	1.26 427	1.54 493	1.93 519	2.02 534	1.54 521	2.25 450	1.31 483	0.44 526	0.35 523	0.58 556	0.48 542	0.47 506	0.46 508

SGM-ForestM	6.52 601	0.38 407	1.26 464	0.63 406	0.35 261	13.59 613	5.32 610	6.32 609	6.70 605	11.14 616	9.18 608	22.51 626	13.93 615	16.89 617	20.07 617	0.36 494	0.37 530	0.36 497	0.35 509	0.36 454	0.34 458

CSAN	1.41 511	0.59 496	1.26 464	0.70 470	0.50 396	1.76 514	1.78 570	1.77 436	1.90 548	2.35 559	2.32 541	1.92 522	1.94 554	5.56 549	1.49 514	0.43 521	0.35 523	0.40 514	0.41 525	0.43 489	0.41 489

DMCA-RVC	0.74 339	0.40 419	1.27 467	0.66 436	0.49 389	0.77 310	0.47 295	1.35 316	1.01 286	1.53 487	1.01 242	1.29 416	0.82 337	1.31 294	0.78 386	0.27 420	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.32 431	0.24 353

CC-Net-ROB	1.49 515	1.26 569	1.27 467	0.88 541	0.79 521	1.76 514	1.00 514	1.79 446	1.26 427	1.10 296	1.61 474	1.21 389	0.99 427	8.13 596	0.84 408	1.09 577	0.41 543	2.20 588	0.46 538	1.20 572	0.48 515

PA-Net	1.01 448	0.57 490	1.29 469	0.64 415	0.74 503	1.19 445	0.84 474	1.69 409	1.43 504	1.16 338	1.19 334	1.32 422	1.19 475	3.42 503	1.25 474	0.29 445	0.45 553	0.33 471	0.49 545	0.32 431	0.47 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 471	0.50 465	1.30 470	0.71 478	0.65 475	1.14 430	0.75 450	1.93 489	1.37 480	1.71 518	1.83 507	2.54 556	1.44 510	2.43 463	1.23 472	0.42 516	0.41 543	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 508

UNet	0.83 388	0.34 363	1.31 471	0.58 347	0.74 503	1.58 498	0.49 317	1.41 330	1.04 298	1.21 364	1.08 276	1.54 466	1.12 460	1.65 375	1.09 452	0.23 337	0.17 320	0.25 367	0.20 278	0.25 347	0.22 319

GANetREF_RVC	1.07 460	0.86 541	1.31 471	0.82 522	0.53 424	1.41 484	1.31 547	1.76 432	1.52 515	1.27 395	1.31 378	1.46 450	1.24 486	2.03 427	0.96 434	0.56 549	0.45 553	0.67 561	0.50 548	0.88 559	0.59 540
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
WCMA_ROB	1.84 544	0.47 451	1.31 471	0.69 464	0.57 440	2.11 545	1.14 531	1.87 469	1.73 536	4.04 592	6.43 592	5.62 595	3.61 590	2.59 473	1.94 535	0.52 541	0.44 549	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 512

FAT-Stereo	1.07 460	0.41 427	1.32 474	0.72 482	0.58 449	1.08 419	0.89 488	1.96 494	1.65 527	1.75 521	1.98 522	2.03 535	1.48 516	2.02 426	1.18 470	0.42 516	0.35 523	0.34 481	0.29 464	0.35 447	0.53 527

DANet	1.08 463	0.61 506	1.32 474	0.85 531	0.72 495	1.37 472	0.51 325	1.54 372	1.15 366	1.78 524	1.54 455	2.01 532	1.11 457	2.90 485	2.00 538	0.33 473	0.30 492	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 476	0.52 472	1.33 476	0.86 533	0.91 544	1.38 475	0.71 441	2.16 534	1.62 524	1.56 497	2.40 546	1.99 530	1.65 531	1.81 406	1.48 513	0.48 535	0.28 477	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 447

Nwc_Net	1.09 466	0.49 458	1.33 476	0.89 544	0.80 526	1.49 491	0.66 424	2.19 543	1.27 433	1.32 425	2.26 539	1.96 527	1.54 521	1.92 415	1.34 486	0.40 508	0.30 492	0.43 521	0.45 535	0.38 467	0.37 474

PWCDC_ROB	1.29 493	0.75 531	1.33 476	1.05 559	0.88 543	1.73 511	0.52 336	1.89 475	3.28 584	1.29 403	4.88 586	1.22 391	1.46 513	1.77 402	1.45 508	0.60 555	0.26 462	0.29 428	0.25 402	0.52 522	0.37 474

DispNO	0.93 420	0.30 265	1.34 479	0.55 310	0.55 434	0.89 364	0.49 317	1.48 348	1.21 404	1.17 347	1.27 362	1.19 386	0.90 377	5.23 537	0.74 370	0.22 310	0.17 320	0.24 328	0.21 323	0.19 186	0.20 281

iResNet	0.75 348	0.40 419	1.36 480	0.67 448	0.29 147	0.92 378	0.59 400	1.52 363	1.25 422	1.28 397	1.48 441	0.94 305	0.76 308	1.62 370	0.78 386	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.15 132	0.22 293	0.23 339

LL-Strereo	1.33 500	0.39 412	1.38 481	0.61 386	0.61 463	0.75 295	0.66 424	1.63 396	1.17 378	1.56 497	1.60 470	2.03 535	2.12 563	9.72 609	0.97 435	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.23 375	0.22 293	0.25 365

DFGA-Net	0.72 316	0.40 419	1.40 482	0.52 252	0.45 366	0.83 348	0.44 260	1.28 304	1.08 318	0.99 255	1.19 334	0.70 216	0.55 215	2.14 437	1.16 464	0.18 159	0.16 290	0.24 328	0.23 375	0.27 373	0.25 365

YMNet	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

YMNet_1	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

fast-acv-ft	0.94 422	0.44 437	1.40 482	0.58 347	0.51 409	1.77 517	0.69 436	1.36 318	1.42 502	1.29 403	1.86 512	1.74 500	1.25 487	1.52 350	1.38 492	0.26 404	0.28 477	0.28 417	0.28 452	0.27 373	0.26 389

stereogan	1.15 482	0.42 431	1.40 482	0.86 533	0.84 532	2.38 557	0.71 441	1.88 472	1.73 536	1.72 519	1.94 521	2.31 546	1.29 492	2.07 431	1.08 450	0.36 494	0.35 523	0.39 509	0.31 480	0.51 520	0.46 508

DStereoRT	1.36 503	0.32 316	1.41 487	0.67 448	0.50 396	2.07 542	0.60 404	1.44 339	0.91 241	1.37 445	1.44 426	0.73 222	1.30 496	6.39 565	0.90 421	0.23 337	0.17 320	4.29 614	1.94 604	0.24 334	0.20 281

ACV-stereo	0.99 437	0.51 468	1.41 487	0.56 324	0.41 334	2.43 559	0.57 387	1.15 260	1.18 385	0.81 207	1.01 242	3.39 574	2.14 564	1.60 367	1.07 449	0.27 420	0.22 426	0.22 270	0.22 352	0.28 392	0.32 447

BStereo	0.38 77	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	0.55 170	0.39 194	0.55 18	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

Wave_Phase_stereo	0.45 130	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	1.78 519	0.39 194	0.72 77	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

APVNet	1.06 458	0.53 476	1.42 489	0.84 526	0.79 521	1.92 532	0.82 472	1.90 478	1.08 318	1.08 282	1.43 421	1.56 469	1.13 464	3.07 491	1.58 518	0.31 457	0.34 512	0.42 519	0.36 513	0.36 454	0.37 474

PSMNet-RUCA	1.02 451	0.97 548	1.44 492	1.23 569	1.10 558	1.40 479	0.62 410	1.69 409	1.38 484	0.94 241	1.53 450	0.97 322	0.83 345	1.17 263	0.93 424	0.69 563	0.34 512	0.99 574	0.60 562	0.97 561	0.64 550

gwcnet-sp	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

scenet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

ssnet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

PDISCO_ROB	1.32 499	0.65 514	1.44 492	1.36 571	1.46 579	2.55 562	0.92 495	2.45 568	2.07 558	1.37 445	1.49 443	1.65 489	1.00 429	2.82 481	1.35 489	1.01 571	0.27 470	0.54 546	0.47 540	0.71 551	0.73 558

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 497	1.07 562	1.17 566	1.47 488	1.48 557	1.89 475	1.93 551	1.94 542	4.67 584	3.08 571	1.80 544	6.51 567	1.65 521	1.06 576	0.86 592	1.08 578	1.32 591	0.93 560	1.26 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 539	0.62 510	1.45 497	0.67 448	0.61 463	1.81 522	1.08 525	2.52 571	1.70 532	1.77 523	1.73 494	1.98 529	1.25 487	12.57 615	1.84 529	0.34 483	0.37 530	0.56 553	0.38 518	0.45 499	0.43 500

WAO-6	2.81 580	1.60 582	1.46 499	2.36 588	2.28 590	3.55 582	2.29 594	4.21 595	4.56 598	2.36 561	4.51 578	4.88 589	2.66 578	4.60 523	4.07 575	1.72 582	1.15 604	2.31 591	1.46 597	2.31 581	1.85 587

IMH-64-1	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

IMH-64	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

sAnonymous2	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

CroCo_RVC	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

IMH	3.21 585	1.85 591	1.48 504	3.25 601	2.69 599	4.07 591	2.02 584	4.41 597	3.80 591	2.72 571	7.11 597	4.75 586	2.92 581	5.92 557	2.55 549	3.85 611	0.88 593	2.78 604	1.36 594	3.19 601	2.59 602

NVstereo2D	0.92 417	0.41 427	1.48 504	0.72 482	0.72 495	1.20 447	0.87 483	1.75 426	1.38 484	0.99 255	1.13 305	1.26 406	0.98 419	2.21 447	0.89 418	0.43 521	0.20 381	0.38 503	0.24 388	0.57 531	0.63 546

ARAFT	0.77 356	0.36 393	1.49 506	0.51 231	0.31 196	0.90 367	0.82 472	1.90 478	1.06 307	1.62 509	1.24 348	1.02 340	0.64 267	1.84 407	0.50 274	0.18 159	0.14 189	0.28 417	0.27 431	0.17 107	0.16 149

AANet_RVC	1.16 484	0.52 472	1.49 506	0.65 429	0.45 366	0.75 295	0.69 436	1.42 332	1.55 520	1.34 437	1.87 514	1.53 465	0.78 318	7.43 587	1.38 492	0.25 381	0.17 320	0.19 158	0.16 174	0.22 293	0.26 389

ELAS	2.37 566	0.74 529	1.54 508	0.99 555	0.92 546	4.78 596	2.33 595	3.33 584	3.37 586	5.05 604	4.77 585	3.67 577	4.53 598	3.42 503	4.50 576	0.62 557	0.53 568	0.55 550	0.53 553	0.63 540	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 339	0.39 412	1.56 509	0.55 310	0.46 378	0.40 43	0.22 25	1.86 466	0.68 164	1.05 277	1.31 378	1.82 510	1.74 538	1.11 246	0.38 166	0.21 281	0.16 290	0.21 237	0.25 402	0.19 186	0.31 440

G-Net	1.66 531	0.63 511	1.56 509	1.11 564	0.74 503	2.98 576	0.91 493	1.55 376	1.22 410	2.76 574	8.18 605	2.32 547	2.53 577	1.92 415	1.87 530	0.48 535	0.44 549	0.45 526	0.31 480	0.60 539	0.57 537

RainbowNet	1.97 553	1.76 585	1.57 511	2.81 593	2.21 587	1.98 538	1.81 572	2.54 572	1.89 546	1.50 482	1.84 509	1.96 527	1.65 531	2.14 437	1.25 474	3.33 603	0.85 590	2.39 595	0.98 585	2.82 593	2.22 592

MDST_ROB	1.67 532	0.34 363	1.58 512	0.92 550	0.58 449	4.26 593	1.11 527	2.83 576	1.41 499	4.49 598	2.55 553	1.45 447	0.97 412	7.79 593	1.17 467	0.31 457	0.25 456	0.37 500	0.33 498	0.31 422	0.30 430

FINET	0.97 431	0.54 477	1.60 513	0.63 406	0.79 521	1.08 419	1.07 524	1.56 379	2.20 562	1.15 328	1.49 443	0.94 305	0.88 370	2.32 455	1.05 444	0.42 516	0.35 523	0.32 462	0.28 452	0.43 489	0.38 480

LVE	3.31 586	1.67 584	1.64 514	2.85 594	2.42 594	3.20 579	2.26 593	4.78 600	5.05 600	2.35 559	6.91 594	6.02 596	2.37 571	9.15 600	2.17 544	3.19 600	1.08 603	2.38 594	1.47 598	2.81 592	2.40 598

ACVNet-4b	2.15 558	1.41 574	1.64 514	2.80 592	2.31 591	2.31 554	1.24 540	2.32 555	2.14 560	1.26 392	2.39 545	2.66 560	1.48 516	5.95 559	1.06 446	3.20 601	0.45 553	2.37 592	0.89 578	2.83 594	2.37 596

Syn2CoEx	1.14 478	0.69 520	1.66 516	0.80 511	0.67 482	1.40 479	0.88 486	2.06 519	1.54 518	1.25 388	1.58 468	1.42 439	1.50 520	4.09 513	1.40 496	0.36 494	0.32 506	0.34 481	0.29 464	0.29 403	0.34 458

MFMNet_re	1.40 510	1.14 563	1.68 517	1.39 573	1.07 555	1.48 489	1.43 553	1.87 469	1.82 543	2.26 554	2.19 536	1.51 461	1.86 549	1.52 350	1.25 474	0.93 569	0.83 586	0.84 567	0.80 573	0.99 564	1.05 574

DStereoO	1.44 513	1.11 560	1.69 518	1.16 565	0.72 495	1.21 449	1.56 560	1.74 423	1.63 526	1.52 485	1.67 488	1.51 461	3.16 585	1.73 393	1.72 524	2.35 589	0.45 553	0.97 571	0.42 528	2.01 580	0.53 527

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 316	0.35 383	1.70 519	0.49 187	0.56 437	0.63 220	0.38 179	2.41 565	0.65 155	0.77 195	1.07 271	1.82 510	0.95 402	0.93 192	0.43 217	0.20 247	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.28 392	0.26 389

StereoDRNet	0.98 435	0.47 451	1.70 519	0.76 501	0.94 548	1.51 492	0.91 493	1.92 485	1.32 456	1.61 505	1.13 305	1.47 455	0.97 412	1.75 395	1.46 511	0.28 434	0.23 438	0.29 428	0.27 431	0.35 447	0.27 399

iResNetv2_ROB	0.80 371	0.37 400	1.71 521	0.56 324	0.37 289	0.94 383	0.64 417	1.73 418	1.34 463	1.23 375	1.42 417	1.26 406	0.92 383	1.85 410	0.56 307	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.14 113	0.24 334	0.19 248

ACVNet_1	2.18 559	1.45 577	1.72 522	2.85 594	2.33 593	2.28 551	1.46 555	3.08 581	2.22 563	1.82 532	2.05 530	3.56 575	1.98 556	3.09 494	1.40 496	3.17 598	0.60 575	2.40 596	0.92 580	2.91 597	2.37 596

GASNet	0.99 437	0.97 548	1.72 522	0.98 554	0.68 488	0.83 348	0.67 428	1.60 387	1.28 438	1.31 421	1.22 342	1.22 391	1.21 481	2.41 462	1.41 500	0.43 521	0.26 462	0.36 497	0.34 504	0.55 528	0.31 440

WAO-7	2.66 573	1.40 573	1.73 524	1.39 573	1.17 566	3.93 588	1.94 581	4.11 594	3.88 592	2.92 578	5.50 588	4.18 581	3.00 584	7.63 591	3.71 570	1.13 579	1.00 598	1.17 579	1.13 590	1.18 571	1.09 576

TorneroNet-64	5.30 598	2.03 593	1.74 525	3.43 604	2.81 600	10.09 607	2.12 588	9.10 613	17.12 620	4.96 603	9.27 609	10.72 613	3.70 592	9.20 601	4.55 577	3.31 602	0.84 587	2.88 605	1.55 599	3.49 602	3.04 606

WAO-8	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

Venus	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

MonStereo1	3.14 584	1.66 583	1.81 528	2.43 589	2.32 592	5.80 602	1.58 564	3.52 587	4.70 599	3.09 585	8.22 606	4.76 587	3.36 587	6.52 568	2.29 546	2.33 588	0.61 576	1.91 587	1.05 589	2.44 584	2.34 595

FADNet	0.92 417	0.61 506	1.81 528	0.62 397	0.55 434	0.96 392	0.57 387	1.78 440	1.33 460	0.93 236	1.01 242	1.36 431	1.01 431	2.71 479	0.75 375	0.33 473	0.34 512	0.31 447	0.34 504	0.59 535	0.40 484

TorneroNet	10.70 611	2.03 593	1.82 530	3.43 604	3.01 603	43.83 628	2.22 592	8.87 612	67.47 640	7.17 612	27.36 624	10.68 612	3.85 595	8.67 599	7.65 593	3.59 605	0.88 593	3.04 606	1.57 600	3.71 603	3.17 607

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 437	0.40 419	1.82 530	0.66 436	0.62 469	2.05 541	0.78 458	1.91 482	1.29 442	1.54 493	1.42 417	1.51 461	1.23 483	1.99 423	1.33 484	0.23 337	0.14 189	0.20 200	0.15 132	0.27 373	0.26 389

FADNet_RVC	0.83 388	0.51 468	1.83 532	0.54 286	0.42 339	1.19 445	0.46 287	1.51 361	1.09 326	0.89 226	1.24 348	0.91 292	0.87 365	2.11 435	1.11 458	0.27 420	0.22 426	0.31 447	0.28 452	0.43 489	0.38 480

CBFPSM	0.92 417	0.33 339	1.86 533	0.49 187	0.38 305	1.75 512	0.84 474	1.39 326	1.12 339	1.09 288	0.99 232	2.37 549	1.66 535	1.32 298	1.42 504	0.19 206	0.18 343	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.33 453

XX-Stereo	0.63 261	0.26 152	1.90 534	0.81 514	0.67 482	0.43 66	0.23 36	1.03 204	0.58 119	0.65 172	1.56 461	1.41 438	0.39 102	1.28 288	0.35 132	0.20 247	0.14 189	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.14 76

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 529	1.90 534	1.05 559	0.92 546	2.76 569	4.01 607	2.76 575	4.11 594	4.69 599	4.63 581	4.62 583	5.96 603	3.97 512	3.96 574	0.63 559	0.53 568	0.56 553	0.52 552	0.64 542	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 491	0.99 551	1.93 536	1.02 558	1.21 570	0.96 392	1.01 516	1.75 426	1.92 549	1.36 442	2.12 533	1.44 445	1.01 431	1.14 254	1.40 496	0.72 564	0.82 585	0.89 569	0.98 585	1.31 575	0.95 567

FADNet-RVC	0.88 407	0.67 516	1.93 536	0.60 372	0.48 385	0.91 371	0.60 404	1.71 416	1.18 385	0.90 228	0.96 220	1.36 431	0.92 383	2.25 450	1.17 467	0.30 450	0.29 488	0.32 462	0.32 488	0.41 478	0.35 463

Replicate-Monster	0.41 99	0.26 152	2.03 538	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 36	0.67 65	0.48 79	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 208	0.24 5	0.14 36	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 411

ACVNet_2	2.43 570	1.41 574	2.04 539	2.62 591	2.24 588	2.63 567	1.88 578	3.31 583	3.01 581	2.19 552	3.45 569	4.62 583	2.04 558	4.50 522	1.47 512	2.55 592	0.64 578	2.22 589	0.84 575	2.69 589	2.29 594

Dean	2.91 583	1.53 581	2.07 540	2.96 598	2.51 595	3.15 577	2.14 589	4.75 599	4.41 597	2.76 574	6.10 591	5.53 594	2.37 571	2.97 488	1.92 534	3.18 599	0.85 590	2.51 599	1.04 588	2.88 596	2.47 600

z-ln-s-r	1.02 451	0.55 482	2.09 541	0.52 252	0.55 434	0.78 315	0.87 483	1.47 346	1.34 463	1.12 304	1.62 476	1.37 434	1.06 447	2.62 476	3.32 566	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.21 301

TCMNet	1.01 448	0.60 504	2.10 542	0.86 533	1.33 576	1.14 430	0.67 428	1.69 409	1.23 413	1.11 302	1.57 465	1.30 417	0.97 412	2.01 425	1.50 515	0.31 457	0.31 498	0.38 503	0.34 504	0.42 483	0.36 469

FADNet-RVC-Resample	0.84 393	0.47 451	2.10 542	0.61 386	0.45 366	1.07 418	0.61 407	1.59 383	1.20 398	1.08 282	0.98 230	1.03 344	0.98 419	2.17 440	0.72 366	0.23 337	0.22 426	0.30 441	0.32 488	0.35 447	0.34 458

KSHMR	8.75 607	2.06 596	2.11 544	3.53 606	3.11 604	4.13 592	2.69 599	5.60 603	61.37 639	3.00 581	55.83 637	4.98 593	2.45 574	4.49 520	2.61 553	3.46 604	1.55 608	3.14 608	1.94 604	3.72 604	3.18 608

ktn	4.70 594	2.38 601	2.12 545	3.76 607	3.24 605	4.85 597	2.95 604	5.52 602	7.37 606	4.07 594	19.32 620	7.46 600	3.47 588	7.39 585	2.95 557	4.04 612	1.85 609	3.26 610	2.22 608	3.08 598	2.65 605

SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 558	2.14 547	1.36 550	1.96 494	1.66 528	5.46 607	7.07 596	4.95 591	4.32 597	5.50 546	2.26 545	1.04 575	1.02 600	0.99 574	0.97 583	1.02 565	1.04 572

SDNR	1.62 529	0.51 468	2.17 547	0.53 271	0.56 437	3.80 587	0.45 280	1.54 372	1.29 442	1.33 433	2.41 547	1.08 355	0.96 409	11.18 613	1.16 464	0.66 561	0.63 577	0.43 521	0.32 488	0.64 542	0.67 552

S-Stereo	1.15 482	0.46 446	2.17 547	0.81 514	0.80 526	1.21 449	1.19 537	1.93 489	2.02 555	1.47 473	2.11 532	1.57 470	1.17 468	2.05 430	1.41 500	0.40 508	0.40 541	0.35 489	0.31 480	0.44 495	0.70 555

DStereoFS	3.67 587	1.49 580	2.18 549	1.32 570	1.32 575	4.41 594	1.26 544	3.75 591	9.27 607	3.36 586	6.80 593	4.81 588	13.54 614	6.95 578	4.76 578	0.73 565	0.69 581	1.17 579	2.40 610	1.27 574	1.95 590

SANet	1.88 547	0.57 490	2.18 549	0.63 406	0.40 326	2.80 572	1.57 563	2.39 564	5.88 603	2.36 561	3.57 570	3.72 579	2.97 582	4.74 526	1.76 526	0.34 483	0.30 492	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 474

Wz-Net-MNSev	1.11 471	0.58 493	2.23 551	0.66 436	0.71 493	1.95 535	1.46 555	1.98 500	1.45 506	1.79 527	1.43 421	1.49 458	1.33 500	1.97 422	1.42 504	0.27 420	0.23 438	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 440

PVD	1.70 536	0.84 537	2.26 552	0.94 553	0.83 531	2.48 560	0.97 507	2.59 574	3.35 585	3.01 582	2.77 558	2.34 548	2.47 575	2.67 478	3.14 561	0.47 534	0.45 553	0.59 557	0.48 542	0.59 535	0.75 560

GwcNet	1.08 463	0.51 468	2.33 553	0.79 508	1.18 568	1.76 514	0.70 439	1.68 407	1.47 508	1.41 460	1.64 481	1.74 500	1.04 440	2.20 446	1.41 500	0.30 450	0.29 488	0.29 428	0.27 431	0.30 413	0.35 463

SHD	1.31 497	0.71 525	2.34 554	0.86 533	0.75 512	1.77 517	0.65 419	2.22 547	2.50 572	2.40 563	1.71 492	1.91 519	1.60 527	1.93 418	2.37 547	0.38 502	0.31 498	0.38 503	0.40 524	0.48 511	0.50 521

ADCRef	1.35 502	0.55 482	2.37 555	0.72 482	0.77 516	1.94 534	0.78 458	1.91 482	1.27 433	1.57 501	1.59 469	1.36 431	1.41 506	1.54 356	7.53 589	0.23 337	0.20 381	0.32 462	0.30 473	0.29 403	0.29 417

RTSC	1.29 493	0.73 526	2.44 556	0.83 525	0.57 440	1.85 527	0.65 419	1.88 472	2.00 554	2.20 553	1.66 486	1.60 476	1.26 489	2.33 456	3.92 572	0.32 464	0.23 438	0.27 402	0.29 464	0.37 458	0.37 474

PWC_ROB	1.24 489	0.76 532	2.46 557	0.72 482	0.78 518	1.15 436	0.49 317	1.75 426	1.92 549	2.31 556	3.07 563	1.59 474	1.40 505	2.46 467	2.10 542	0.33 473	0.22 426	0.35 489	0.24 388	0.38 467	0.41 489

DGSMNet	1.14 478	0.76 532	2.49 558	0.81 514	0.86 539	1.39 477	1.39 551	2.13 525	1.35 472	1.26 392	1.63 480	1.48 457	0.98 419	1.75 395	1.10 455	0.45 527	0.43 546	0.55 550	0.49 545	0.75 553	0.70 555

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 307	3.18 607	2.55 559	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 36	0.63 47	0.42 56	0.44 89	0.44 61	0.34 58	0.28 30	0.56 57	0.29 50	1.35 581	0.10 9	0.22 270	0.19 244	0.46 505	1.31 579

XQC	1.37 505	0.87 542	2.56 560	0.84 526	0.69 490	1.83 525	0.89 488	2.07 520	1.88 545	1.88 537	1.53 450	1.91 519	1.55 523	2.85 484	3.05 558	0.48 535	0.29 488	0.44 525	0.39 520	0.69 549	0.60 543

SAMSARA	1.55 521	0.84 537	2.61 561	1.22 568	1.07 555	2.50 561	1.93 580	2.05 514	1.89 546	2.75 573	1.66 486	2.81 564	1.69 536	3.08 493	1.97 537	0.46 533	0.51 566	0.42 519	0.46 538	0.58 533	0.59 540

PASM	1.34 501	0.92 545	2.62 562	0.86 533	0.87 541	1.03 410	1.08 525	1.50 354	1.51 514	1.82 532	1.41 416	1.68 492	1.26 489	4.87 530	1.34 486	0.61 556	0.65 580	0.68 562	0.78 572	0.69 549	0.68 554

notaker	3.98 589	2.40 602	2.68 563	3.82 609	3.27 607	3.97 590	2.14 589	4.78 600	3.45 588	4.12 595	6.94 595	7.65 602	3.26 586	7.82 594	5.30 581	4.04 612	1.41 606	3.36 611	2.10 607	3.88 605	3.31 609

Wz-Net-LNSev	1.03 454	0.67 516	2.71 564	0.64 415	0.84 532	1.75 512	1.00 514	1.80 449	1.32 456	1.28 397	1.25 352	1.65 489	1.22 482	1.39 324	1.40 496	0.28 434	0.26 462	0.24 328	0.23 375	0.33 440	0.32 447

pmcnn	2.37 566	0.42 431	2.71 564	0.63 406	0.43 350	1.54 495	1.19 537	2.01 507	1.53 517	2.64 570	7.60 599	18.07 618	1.45 512	3.44 505	2.78 554	0.18 159	0.15 250	0.15 32	0.12 51	0.20 225	0.18 207

aanetorigin	1.23 488	0.79 534	2.78 566	0.70 470	0.79 521	0.99 402	1.06 523	1.06 231	1.37 480	3.52 587	2.61 554	1.72 497	1.63 529	1.99 423	1.78 527	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.25 402	0.38 467	0.45 505

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 557	1.15 564	3.10 567	1.05 559	0.76 515	5.03 599	2.40 597	2.16 534	2.62 575	1.89 539	2.28 540	2.69 561	1.65 531	9.35 604	2.04 539	0.64 560	0.51 566	0.68 562	0.71 569	1.09 568	0.67 552

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 435	0.39 412	3.21 568	0.50 199	0.63 470	0.64 223	0.39 194	2.36 560	0.75 184	0.95 243	4.63 581	1.81 507	0.56 221	0.96 199	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.26 420	0.32 431	0.35 463

MFN_U_SF_RVC	1.52 519	0.84 537	3.42 569	0.87 540	0.66 478	2.56 563	0.95 504	2.36 560	1.70 532	1.98 543	1.86 512	2.45 554	1.79 543	2.95 486	2.58 550	0.52 541	0.48 560	0.55 550	0.59 561	0.59 535	0.61 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 541	0.87 542	3.56 570	0.80 511	0.75 512	3.72 584	2.44 598	1.82 453	1.82 543	1.74 520	1.91 518	1.92 522	1.26 489	7.69 592	1.28 480	0.45 527	0.47 558	0.52 540	0.77 571	0.50 515	0.50 521

ADCL	1.72 540	0.57 490	3.66 571	0.67 448	0.61 463	2.61 566	1.85 575	1.96 494	1.67 529	1.90 540	1.83 507	2.06 538	1.90 552	2.13 436	9.15 598	0.26 404	0.24 447	0.34 481	0.32 488	0.38 467	0.35 463

DispFullNet	2.34 565	2.85 605	3.66 571	3.08 599	2.27 589	1.97 536	0.67 428	2.00 503	1.70 532	2.52 566	2.00 525	2.23 541	5.86 601	3.44 505	1.58 518	1.01 571	0.32 506	2.64 601	1.94 604	2.85 595	2.24 593

iinet-f	0.99 437	0.45 444	3.71 573	0.55 310	0.43 350	1.81 522	0.68 432	1.14 258	1.14 354	1.18 352	1.42 417	1.58 473	1.44 510	1.34 307	1.59 520	0.24 354	0.23 438	0.20 200	0.19 244	0.26 359	0.25 365

w-ln-seven	1.38 507	0.70 523	3.91 574	0.75 498	0.72 495	2.69 568	0.95 504	2.02 511	1.99 553	1.99 544	1.73 494	1.82 510	1.17 468	2.45 464	2.84 555	0.28 434	0.25 456	0.31 447	0.30 473	0.41 478	0.33 453

w-ln-seven-2	1.18 486	0.61 506	4.25 575	0.68 460	0.61 463	1.20 447	0.93 499	1.63 396	1.35 472	1.66 514	1.53 450	1.47 455	1.37 504	3.00 490	1.74 525	0.25 381	0.24 447	0.29 428	0.26 420	0.33 440	0.28 411

pcwnet_v2	0.97 431	0.37 400	4.33 576	0.62 397	0.54 428	0.79 321	0.45 280	2.02 511	1.58 522	1.42 466	1.64 481	1.09 365	0.79 322	1.24 279	0.67 349	0.32 464	0.25 456	0.29 428	0.27 431	0.37 458	0.35 463

DPSNet	1.69 535	0.59 496	4.33 576	0.70 470	0.57 440	2.02 540	1.62 566	3.35 585	1.78 539	1.48 479	1.38 408	2.17 540	2.84 580	4.77 527	3.66 569	0.48 535	0.31 498	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 515

z-mn7	1.56 523	0.84 537	4.36 578	0.71 478	0.51 409	2.60 564	1.04 519	1.73 418	2.70 578	1.53 487	2.99 562	1.94 524	1.34 501	4.78 528	2.41 548	0.29 445	0.24 447	0.27 402	0.24 388	0.34 444	0.31 440

MADNet++	5.01 595	3.14 606	4.91 579	4.55 613	3.94 611	5.20 600	4.41 608	4.40 596	4.13 595	4.95 602	6.08 590	4.74 585	5.37 599	9.40 605	10.67 604	4.65 614	4.15 615	3.97 613	3.34 613	4.09 607	4.08 614

ADCMid	1.89 550	0.73 526	5.06 580	0.72 482	0.67 482	2.00 539	1.14 531	1.97 498	1.48 509	2.86 577	1.81 506	2.37 549	2.05 560	2.24 448	10.39 603	0.33 473	0.31 498	0.39 509	0.43 531	0.50 515	0.44 503

AnyNet_C32	1.96 552	1.10 557	5.17 581	0.90 545	1.11 560	2.12 546	2.37 596	1.85 463	1.48 509	2.45 565	1.70 491	2.05 537	1.64 530	2.50 470	10.28 602	0.37 498	0.34 512	0.35 489	0.41 525	0.49 514	0.54 529

UNDER WATER	5.08 596	2.33 600	5.55 582	3.94 611	3.51 608	5.20 600	2.72 601	5.61 604	16.52 617	3.84 589	4.60 580	9.21 606	5.89 602	5.90 556	8.66 597	3.75 607	1.34 605	3.18 609	1.88 602	4.33 610	3.61 611

ADCS	2.25 561	0.99 551	5.55 582	0.81 514	0.74 503	2.19 548	1.80 571	2.27 552	2.14 560	2.80 576	2.13 534	2.40 551	2.03 557	2.64 477	13.69 608	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.45 535	0.58 533	0.56 533

PWCK	2.88 582	2.05 595	5.72 584	2.08 583	1.11 560	3.55 582	3.90 606	2.86 578	3.54 590	3.03 583	3.63 571	3.10 572	2.31 570	8.15 598	3.09 559	2.12 586	0.91 595	1.75 584	0.98 585	2.57 587	1.18 577

DeepPrunerF	1.60 526	0.73 526	5.81 585	0.88 541	1.19 569	0.91 371	0.95 504	2.19 543	5.24 601	1.17 347	1.30 372	1.19 386	1.30 496	4.90 531	1.66 523	0.42 516	0.34 512	0.52 540	0.47 540	0.41 478	0.40 484

tt	6.58 602	0.26 152	6.10 586	3.77 608	2.16 584	11.55 609	19.63 618	13.33 617	5.74 602	2.96 579	2.65 555	4.97 592	6.33 606	3.81 509	7.24 588	9.15 619	11.32 623	5.89 619	6.24 618	6.03 612	2.55 601

Wz-Net-SNSev	1.49 515	1.23 568	6.27 587	0.68 460	0.67 482	1.37 472	1.41 552	2.00 503	1.39 489	1.48 479	1.61 474	2.29 544	1.32 499	3.93 510	2.14 543	0.31 457	0.28 477	0.31 447	0.33 498	0.42 483	0.36 469

zh-sn7	1.76 542	1.38 570	6.58 588	0.74 494	0.72 495	1.78 519	1.31 547	1.88 472	1.56 521	1.86 536	2.47 551	1.81 507	2.08 562	5.12 535	3.80 571	0.32 464	0.32 506	0.32 462	0.32 488	0.44 495	0.40 484

DStereoSA	4.44 592	0.92 545	6.79 589	1.58 578	2.54 596	2.29 552	14.04 616	2.33 556	2.31 564	1.85 534	10.58 611	1.32 422	13.05 612	7.07 580	11.18 605	0.67 562	1.97 610	0.88 568	3.29 611	1.69 576	2.44 599

Wz-Net-TNSev	1.88 547	2.08 597	7.66 590	0.67 448	0.64 473	2.42 558	1.83 574	2.33 556	1.74 538	1.57 501	1.56 461	2.58 557	1.90 552	4.86 529	3.12 560	0.39 505	0.37 530	0.33 471	0.37 516	0.53 524	0.58 538

ADCP+	1.99 555	0.48 455	7.73 591	0.66 436	0.91 544	2.30 553	1.05 521	1.82 453	1.34 463	1.54 493	1.32 385	1.74 500	1.61 528	2.17 440	13.37 607	0.24 354	0.21 405	0.32 462	0.28 452	0.37 458	0.29 417

ADCPNet	1.85 545	0.69 520	8.07 592	0.71 478	0.58 449	2.79 571	1.22 539	1.94 491	1.54 518	1.88 537	1.69 490	2.46 555	2.04 558	2.37 459	6.48 584	0.38 502	0.37 530	0.38 503	0.43 531	0.47 506	0.45 505

EDNetEfficient	2.37 566	1.10 557	8.08 593	0.74 494	0.71 493	0.98 401	1.56 560	1.46 344	4.06 593	4.90 601	2.82 559	2.25 542	3.48 589	2.95 486	9.97 599	0.26 404	0.24 447	0.26 386	0.30 473	0.68 548	0.61 544

HanzoNet	11.04 612	3.62 609	8.10 594	4.08 612	3.55 610	4.90 598	2.73 602	7.19 610	10.10 608	31.86 633	28.92 625	21.96 625	36.36 627	18.08 619	10.17 601	7.94 618	3.32 613	3.47 612	3.31 612	7.06 615	4.04 613

zh-mn7	1.70 536	1.21 567	8.30 595	0.69 464	0.53 424	1.45 487	0.84 474	1.70 414	2.09 559	2.41 564	2.67 556	1.68 492	1.23 483	4.49 520	2.87 556	0.30 450	0.26 462	0.27 402	0.27 431	0.31 422	0.35 463

UNDER WATER-64	5.27 597	2.32 599	8.78 596	3.93 610	3.54 609	7.61 603	3.03 605	5.84 605	14.19 611	4.04 592	4.04 575	9.39 607	6.26 604	5.93 558	8.48 596	3.60 606	1.51 607	3.13 607	1.88 602	4.29 609	3.61 611

WZ-Net	1.95 551	0.95 547	10.10 597	0.86 533	0.78 518	1.69 507	1.60 565	2.20 546	1.98 552	2.08 549	1.93 519	2.30 545	1.97 555	5.30 538	3.17 563	0.34 483	0.26 462	0.29 428	0.31 480	0.51 520	0.47 512

JetBlue	3.97 588	2.01 592	10.19 598	1.38 572	2.84 601	10.53 608	9.54 611	3.60 589	2.41 567	2.73 572	3.39 568	4.54 582	4.31 596	7.85 595	6.84 587	0.88 567	0.93 596	0.89 569	0.91 579	1.74 577	1.91 588

AnyNet_C01	2.26 562	1.78 586	10.22 599	0.93 551	0.74 503	2.92 574	2.20 591	2.29 554	1.80 541	2.53 567	2.41 547	2.71 562	1.73 537	3.41 502	6.72 586	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.42 528	0.67 547	0.63 546

MSAF-DinoV2	1.97 553	0.80 536	10.38 600	0.86 533	0.48 385	1.39 477	0.97 507	2.55 573	1.72 535	1.53 487	1.65 483	3.59 576	2.20 567	5.39 544	3.94 573	0.27 420	0.17 320	0.26 386	0.28 452	0.47 506	0.46 508

psmorigin	1.52 519	0.69 520	10.52 601	0.68 460	0.59 457	1.13 429	0.70 439	1.57 380	1.19 393	1.99 544	1.79 503	2.26 543	1.47 515	2.09 433	1.36 490	0.39 505	0.40 541	0.34 481	0.33 498	0.43 489	0.56 533

MADNet+	2.69 576	3.22 608	11.53 602	1.44 576	1.12 562	3.19 578	1.81 572	2.85 577	2.37 565	1.68 516	2.07 531	2.85 566	2.18 565	7.41 586	5.23 580	0.79 566	0.76 583	0.69 564	0.65 565	0.98 562	0.95 567

LSM	6.33 600	1.10 557	13.19 603	1.41 575	68.17 631	1.64 504	1.90 579	1.92 485	2.46 568	2.99 580	3.11 564	1.88 514	1.80 544	2.61 475	2.06 541	0.41 512	0.58 574	0.50 536	0.57 557	0.64 542	17.66 624

PML	51.67 633	36.25 626	13.28 604	7.46 614	20.81 617	108.69 639	232.22 641	8.72 611	27.82 626	87.01 640	269.67 641	69.67 638	61.95 638	24.76 627	14.20 610	9.74 621	3.40 614	9.62 621	4.70 615	18.74 621	4.72 615

TCMNet-wrong-test	10.31 609	11.40 616	14.84 605	20.96 618	18.45 616	13.80 614	10.76 612	15.78 618	3.53 589	5.20 605	5.52 589	16.26 616	12.61 611	7.51 590	10.15 600	7.43 617	2.37 611	4.31 615	3.43 614	11.36 618	10.61 618

RTS	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

RTSA	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

SuperB	2.53 572	0.59 496	18.45 608	0.69 464	0.50 396	1.87 529	0.88 486	1.67 406	2.39 566	1.50 482	1.42 417	1.14 379	1.15 466	4.28 518	5.07 579	0.24 354	0.19 361	0.22 270	0.19 244	7.86 616	0.34 458

USTest	14.33 616	14.94 618	21.04 609	17.44 617	16.05 613	23.26 616	33.84 625	21.73 619	11.80 610	9.36 615	10.14 610	15.97 615	13.20 613	17.28 618	22.43 620	3.78 610	5.01 616	6.17 620	6.16 617	9.25 617	7.72 617

DGTPSM_ROB	13.01 614	8.23 612	21.87 610	9.51 615	18.10 614	11.56 610	32.01 623	10.63 614	16.20 613	7.03 610	19.48 621	10.15 609	16.66 617	9.83 610	22.42 619	4.75 615	8.68 618	5.37 616	10.25 621	6.16 613	11.36 619

DPSMNet_ROB	13.02 615	8.23 612	21.91 611	9.53 616	18.11 615	11.56 610	32.02 624	10.64 615	16.23 614	7.05 611	19.49 622	10.16 610	16.66 617	9.85 611	22.43 620	4.77 616	8.68 618	5.38 617	10.26 622	6.17 614	11.36 619

LRCNet_RVC	22.74 619	32.10 625	21.97 612	29.84 622	26.23 620	4.42 595	0.81 470	22.66 620	2.02 555	26.93 626	29.26 626	23.06 627	15.59 616	23.84 623	18.88 616	31.75 631	19.90 632	34.65 630	32.13 631	30.54 629	28.32 630

LE_ROB	8.05 605	0.37 400	23.53 613	0.74 494	0.33 239	2.77 570	2.87 603	3.71 590	27.24 625	25.39 625	8.87 607	8.46 605	26.71 625	6.65 570	21.99 618	0.21 281	0.19 361	0.20 200	0.21 323	0.25 347	0.22 319

Anonymous_1	43.04 632	18.73 619	24.79 614	21.81 619	46.26 629	27.80 617	37.60 626	28.08 625	16.14 612	14.66 619	14.30 614	20.65 619	17.88 619	21.56 620	25.94 623	117.93 640	8.92 620	100.65 635	126.50 637	158.64 640	12.08 621

DPSM_ROB	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

DPSM	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

JetRed	6.91 603	8.80 614	25.96 617	2.85 594	3.25 606	13.98 615	11.87 613	6.25 608	4.28 596	4.45 597	4.56 579	6.69 597	5.46 600	7.46 588	14.05 609	2.59 593	3.31 612	2.59 600	2.29 609	4.20 608	3.36 610

xxxxx1	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

tt_ll	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

ff	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

DPSimNet_ROB	11.20 613	4.98 611	35.43 621	2.90 597	4.52 612	7.89 604	17.09 617	4.66 598	6.06 604	14.89 620	10.93 613	17.29 617	36.81 629	13.18 616	15.68 613	2.86 595	6.29 617	5.75 618	5.09 616	3.91 606	7.70 616

HaxPig	38.92 628	41.40 633	41.64 622	29.95 623	32.27 621	28.90 620	27.60 620	29.73 626	37.71 634	43.82 634	43.87 633	33.17 628	35.56 626	41.53 629	40.37 631	43.94 635	47.51 637	45.82 631	47.08 633	42.38 630	44.15 633

AVERAGE_ROB	40.43 629	42.37 634	42.73 623	36.96 625	35.58 623	30.50 621	27.61 621	36.71 632	38.39 635	44.91 635	44.36 634	37.45 630	36.70 628	41.88 630	40.35 630	45.43 636	46.81 636	47.11 632	46.35 632	42.51 631	43.87 632

DLNR-FE	23.17 620	48.55 637	42.94 624	176.85 638	78.48 632	0.35 26	0.21 19	23.51 622	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.55 358	0.44 220	9.85 622	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

DLNR_Zeroshot_test	23.17 620	48.52 636	43.29 625	176.68 637	78.69 633	0.35 26	0.21 19	23.41 621	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.56 361	0.44 220	9.57 620	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

MEDIAN_ROB	42.00 630	44.40 635	44.29 626	35.15 624	34.95 622	31.28 626	29.60 622	35.88 631	40.02 636	47.20 638	46.64 635	37.37 629	38.48 636	44.35 637	42.45 632	48.03 637	49.39 638	49.71 633	49.03 634	45.14 632	46.65 634

RAFT-FEzeroshot	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

RAFT-FE	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

CasAABBNet	38.33 625	38.46 630	50.35 629	44.75 629	41.84 624	56.68 630	76.37 634	53.22 633	33.83 631	28.31 630	29.54 629	43.62 633	37.71 633	43.84 635	53.41 635	20.30 625	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.24 624	25.34 626

FlowAnything	38.37 626	38.41 627	50.38 630	44.76 630	41.94 627	56.64 629	76.34 633	53.28 637	34.23 633	28.25 627	29.72 630	43.60 631	37.79 634	43.83 632	53.38 634	20.39 629	18.71 631	21.07 624	21.14 630	28.23 623	25.29 625

Selective-RAFT-Error	38.39 627	38.47 631	50.44 631	44.73 626	41.97 628	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.92 632	28.34 631	29.85 631	43.60 631	38.20 635	43.75 631	53.34 633	20.38 628	18.70 627	21.09 628	21.05 625	28.30 627	25.43 629

LSM0	42.82 631	38.75 632	50.81 632	47.07 631	109.38 639	57.00 634	76.02 632	53.74 638	33.71 628	29.02 632	30.41 632	43.87 636	37.22 630	43.91 636	53.54 638	20.52 630	18.62 626	21.10 629	21.11 629	28.41 628	42.22 631

RSGM-EC	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

acva	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

xyz-stereo	7.16 604	0.22 59	69.90 635	0.42 66	0.21 12	32.92 627	0.49 317	0.87 133	0.76 193	1.38 451	27.04 623	1.19 386	1.16 467	4.69 525	0.97 435	0.16 70	0.12 62	0.20 200	0.14 113	0.16 75	0.12 14

BEATNet-Init1	26.87 622	13.43 617	70.68 636	0.91 548	0.68 488	57.02 635	21.06 619	32.82 630	32.67 627	52.12 639	53.61 636	66.05 637	49.56 637	48.79 638	34.71 629	0.49 539	0.44 549	0.53 545	0.53 553	0.63 540	0.59 540

coex-ft	8.13 606	2.13 598	98.04 637	0.67 448	0.53 424	1.71 508	1.56 560	1.65 399	11.11 609	18.17 624	3.75 572	3.88 580	7.61 609	2.98 489	6.49 585	0.30 450	0.30 492	0.32 462	0.31 480	0.66 546	0.50 521

EDNetEfficientorigin	10.57 610	1.47 578	177.42 638	0.67 448	0.53 424	1.58 498	1.16 534	1.90 478	3.37 586	4.71 600	3.38 567	3.10 572	2.69 579	3.13 495	3.58 568	0.25 381	0.23 438	0.33 471	0.27 431	0.83 554	0.81 561

test_example2	192.40 639	210.76 640	206.48 639	199.83 639	204.73 640	172.94 640	183.52 640	133.93 641	133.41 641	191.38 641	196.19 640	187.13 641	178.77 641	205.33 641	208.00 641	222.09 641	238.72 641	186.54 641	190.54 641	227.34 641	170.31 640

GS-Stereo							0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

FSD					0.50 396	0.54 161	0.58 391	0.65 53	0.53 109	0.54 145	0.52 95	0.56 163	0.52 197	0.57 62	0.55 303	0.51 540	0.47 558	0.50 536	0.49 545	0.50 515

ccccc		492.34 641		530.87 640	530.37 641	478.08 641		491.76 642		448.18 642		476.12 642		541.64 642		663.49 642	459.54 642	353.94 642	309.79 642	586.66 642

ASD4		10.99 615

Low-res two-view benchmark