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

xxxad45	0.28 32	0.17 1	0.35 1	0.40 72	0.33 260	0.36 41	0.27 89	0.50 9	0.35 61	0.27 11	0.26 12	0.49 139	0.27 37	0.45 20	0.26 24	0.12 8	0.14 197	0.14 6	0.11 9	0.15 76	0.11 2

5w_v4	0.28 32	0.17 1	0.35 1	0.40 72	0.37 311	0.35 31	0.28 96	0.50 9	0.34 56	0.29 24	0.31 38	0.55 170	0.27 37	0.43 13	0.26 24	0.12 8	0.14 197	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.11 2

ITERv24	0.27 14	0.18 4	0.35 1	0.36 7	0.24 55	0.42 77	0.21 29	0.58 42	0.28 14	0.30 40	0.35 53	0.35 63	0.31 72	0.45 20	0.27 46	0.16 84	0.18 360	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.13 68

dd23bbn	0.27 14	0.18 4	0.35 1	0.37 26	0.22 23	0.43 87	0.22 44	0.59 48	0.29 18	0.29 24	0.37 57	0.32 45	0.27 37	0.50 53	0.27 46	0.13 25	0.14 197	0.13 1	0.11 9	0.13 18	0.11 2

ITERv19	0.27 14	0.18 4	0.35 1	0.37 26	0.25 82	0.40 62	0.21 29	0.59 48	0.30 25	0.29 24	0.31 38	0.40 97	0.24 14	0.45 20	0.28 70	0.17 132	0.18 360	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

ITER124	0.27 14	0.18 4	0.35 1	0.37 26	0.24 55	0.45 100	0.21 29	0.52 12	0.30 25	0.34 60	0.25 7	0.37 81	0.26 30	0.48 45	0.27 46	0.15 60	0.15 262	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

dual_stereo	0.27 14	0.19 28	0.35 1	0.39 63	0.21 10	0.25 3	0.22 44	0.48 6	0.31 37	0.32 51	0.26 12	0.37 81	0.24 14	0.83 175	0.29 76	0.16 84	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.11 2

XX-TBD	0.46 162	0.70 539	0.35 1	0.79 524	0.25 82	0.58 210	0.26 82	0.69 92	1.27 448	0.76 206	1.00 252	0.45 114	0.33 84	0.47 39	0.37 180	0.19 224	0.15 262	0.15 58	0.11 9	0.17 131	0.14 101

ACW_4w	0.28 32	0.17 1	0.36 9	0.39 63	0.34 279	0.33 24	0.28 96	0.51 11	0.32 44	0.28 14	0.32 47	0.47 125	0.24 14	0.59 86	0.26 24	0.12 8	0.14 197	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.11 2

uio108cc	0.27 14	0.18 4	0.36 9	0.37 26	0.22 23	0.43 87	0.25 70	0.59 48	0.31 37	0.28 14	0.29 26	0.37 81	0.29 56	0.44 18	0.25 12	0.17 132	0.17 335	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

v20iiwwt	0.27 14	0.19 28	0.36 9	0.37 26	0.24 55	0.44 95	0.23 58	0.57 39	0.30 25	0.32 51	0.30 35	0.38 89	0.27 37	0.45 20	0.29 76	0.14 41	0.13 141	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

dddd17k	0.27 14	0.19 28	0.36 9	0.38 55	0.24 55	0.35 31	0.21 29	0.55 24	0.31 37	0.31 44	0.30 35	0.35 63	0.28 50	0.47 39	0.26 24	0.16 84	0.14 197	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

iked130	0.26 3	0.18 4	0.36 9	0.37 26	0.23 31	0.35 31	0.22 44	0.57 39	0.28 14	0.29 24	0.27 17	0.34 57	0.27 37	0.42 11	0.26 24	0.15 60	0.13 141	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

ITERv12	0.26 3	0.19 28	0.36 9	0.37 26	0.26 95	0.32 20	0.20 15	0.54 19	0.28 14	0.28 14	0.31 38	0.38 89	0.27 37	0.45 20	0.26 24	0.13 25	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 45	0.36 9	0.37 26	0.22 23	0.35 31	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 57	0.20 1	0.77 152	0.23 2	0.16 84	0.11 31	0.15 58	0.11 9	0.13 18	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 64	0.36 9	0.38 55	0.22 23	0.32 20	0.22 44	0.39 2	0.23 6	0.30 40	0.25 7	0.30 39	0.33 84	0.34 3	0.26 24	0.16 84	0.12 65	0.15 58	0.11 9	0.13 18	0.12 20

oiu110	0.27 14	0.19 28	0.37 17	0.37 26	0.25 82	0.36 41	0.21 29	0.58 42	0.32 44	0.28 14	0.27 17	0.38 89	0.33 84	0.46 28	0.26 24	0.17 132	0.18 360	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 68

hj116sk	0.27 14	0.18 4	0.37 17	0.36 7	0.26 95	0.37 51	0.19 7	0.59 48	0.36 63	0.26 6	0.27 17	0.42 100	0.25 19	0.53 63	0.26 24	0.16 84	0.14 197	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 20

ITERv21	0.28 32	0.19 28	0.37 17	0.36 7	0.27 125	0.36 41	0.21 29	0.55 24	0.32 44	0.27 11	0.25 7	0.39 93	0.26 30	0.62 105	0.29 76	0.18 178	0.15 262	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

zxcv128	0.27 14	0.18 4	0.37 17	0.36 7	0.26 95	0.34 27	0.20 15	0.58 42	0.26 9	0.29 24	0.30 35	0.36 71	0.30 61	0.46 28	0.27 46	0.17 132	0.16 304	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.11 2

ITERv14	0.26 3	0.19 28	0.37 17	0.37 26	0.23 31	0.35 31	0.21 29	0.61 64	0.30 25	0.29 24	0.29 26	0.34 57	0.22 9	0.45 20	0.26 24	0.14 41	0.13 141	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

v134_o9	0.26 3	0.18 4	0.37 17	0.37 26	0.26 95	0.35 31	0.21 29	0.59 48	0.30 25	0.29 24	0.31 38	0.31 42	0.26 30	0.46 28	0.25 12	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

vnu138km	0.26 3	0.18 4	0.37 17	0.37 26	0.24 55	0.36 41	0.21 29	0.55 24	0.31 37	0.29 24	0.26 12	0.37 81	0.25 19	0.48 45	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.11 2

ITERv10	0.26 3	0.18 4	0.37 17	0.37 26	0.25 82	0.33 24	0.20 15	0.56 30	0.30 25	0.29 24	0.28 22	0.36 71	0.30 61	0.49 49	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

99wein	0.26 3	0.18 4	0.37 17	0.36 7	0.23 31	0.32 20	0.19 7	0.56 30	0.33 50	0.30 40	0.31 38	0.36 71	0.25 19	0.48 45	0.28 70	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

ITERv8	0.27 14	0.18 4	0.37 17	0.37 26	0.24 55	0.36 41	0.20 15	0.56 30	0.30 25	0.30 40	0.33 48	0.34 57	0.26 30	0.49 49	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

ITERv7	0.26 3	0.19 28	0.37 17	0.36 7	0.23 31	0.36 41	0.20 15	0.56 30	0.29 18	0.29 24	0.31 38	0.35 63	0.27 37	0.46 28	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

s6wercc	0.26 3	0.19 28	0.37 17	0.36 7	0.23 31	0.36 41	0.20 15	0.54 19	0.29 18	0.29 24	0.29 26	0.35 63	0.27 37	0.44 18	0.26 24	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

a5sdf	0.26 3	0.19 28	0.37 17	0.36 7	0.24 55	0.36 41	0.20 15	0.54 19	0.29 18	0.29 24	0.29 26	0.35 63	0.26 30	0.46 28	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

OmniDepth	0.29 42	0.19 28	0.37 17	0.40 72	0.17 1	0.58 210	0.32 129	0.60 62	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 93	0.43 147	0.47 39	0.26 24	0.13 25	0.10 9	0.13 1	0.12 76	0.15 76	0.12 20

trnet	0.39 107	0.21 64	0.37 17	0.36 7	0.20 4	0.53 177	0.29 103	0.78 120	1.12 354	0.59 178	0.71 175	0.53 163	0.42 139	0.54 67	0.34 147	0.18 178	0.13 141	0.15 58	0.10 2	0.14 51	0.13 68

CAS	0.63 278	0.18 4	0.37 17	2.27 598	0.84 551	0.57 206	0.54 367	0.79 125	0.62 155	0.48 138	0.70 172	0.36 71	0.26 30	0.45 20	0.35 158	2.24 601	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 76	1.06 590

CES	0.48 175	0.20 45	0.37 17	0.39 63	1.39 591	0.55 194	0.35 158	0.98 207	0.66 180	0.44 111	0.66 157	0.35 63	0.27 37	0.56 76	0.33 130	0.15 60	0.13 141	0.15 58	0.10 2	0.19 210	1.46 596

qyd29nn	0.27 14	0.19 28	0.38 34	0.36 7	0.21 10	0.31 17	0.20 15	0.52 12	0.26 9	0.27 11	0.29 26	0.34 57	0.28 50	0.67 122	0.26 24	0.18 178	0.19 381	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

MLG-Stereo_test1	0.27 14	0.19 28	0.38 34	0.40 72	0.24 55	0.38 56	0.20 15	0.59 48	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 37	0.90 202	0.25 12	0.14 41	0.11 31	0.16 90	0.11 9	0.13 18	0.12 20

MLG-Stereo	0.29 42	0.19 28	0.38 34	0.41 84	0.20 4	0.42 77	0.20 15	0.66 84	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 50	1.09 258	0.25 12	0.14 41	0.11 31	0.16 90	0.11 9	0.13 18	0.12 20

CREStereo++_RVC	0.47 169	0.21 64	0.38 34	0.45 138	0.38 329	0.45 100	0.25 70	0.75 110	1.29 457	0.80 219	1.21 356	0.47 125	0.37 117	0.53 63	0.44 243	0.16 84	0.11 31	0.15 58	0.80 589	0.18 166	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	0.52 189	0.20 45	0.38 34	0.41 84	0.19 2	0.96 410	0.34 150	1.17 283	1.25 437	0.81 223	0.90 222	0.63 208	0.50 206	1.45 353	0.42 230	0.14 41	0.12 65	0.17 119	0.11 9	0.18 166	0.11 2

CREStereo	0.39 107	0.21 64	0.38 34	0.34 1	0.22 23	0.53 177	0.29 103	0.77 116	1.11 350	0.58 170	0.71 175	0.51 150	0.41 133	0.54 67	0.34 147	0.18 178	0.13 141	0.15 58	0.10 2	0.14 51	0.14 101
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	0.46 162	0.21 64	0.38 34	0.37 26	0.23 31	0.71 300	0.27 89	0.74 107	1.04 314	0.64 186	0.70 172	0.55 170	0.47 177	0.86 189	0.35 158	1.00 584	0.13 141	0.15 58	0.10 2	0.15 76	0.13 68

ITERv28	0.28 32	0.18 4	0.39 41	0.37 26	0.26 95	0.40 62	0.22 44	0.53 15	0.32 44	0.28 14	0.31 38	0.36 71	0.27 37	0.58 84	0.27 46	0.16 84	0.17 335	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.13 68

yuret106	0.27 14	0.18 4	0.39 41	0.37 26	0.24 55	0.32 20	0.19 7	0.58 42	0.27 13	0.26 6	0.27 17	0.39 93	0.30 61	0.48 45	0.27 46	0.17 132	0.17 335	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

ITERv4	0.31 60	0.19 28	0.39 41	0.35 3	0.23 31	0.34 27	0.20 15	0.62 68	0.38 71	0.46 124	0.58 138	0.28 31	0.47 177	0.52 59	0.34 147	0.13 25	0.12 65	0.14 6	0.12 76	0.14 51	0.14 101

ITER	0.32 66	0.18 4	0.39 41	0.36 7	0.21 10	0.37 51	0.20 15	0.56 30	0.30 25	0.41 93	0.48 99	0.35 63	0.25 19	1.31 312	0.29 76	0.14 41	0.11 31	0.13 1	0.11 9	0.13 18	0.12 20

MonStereo	0.28 32	0.18 4	0.39 41	0.36 7	0.21 10	0.55 194	0.31 120	0.55 24	0.43 86	0.28 14	0.28 22	0.23 4	0.21 3	0.57 81	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 32	0.18 4	0.39 41	0.36 7	0.21 10	0.55 194	0.31 120	0.55 24	0.43 86	0.28 14	0.28 22	0.23 4	0.21 3	0.56 76	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 28	0.39 41	0.36 7	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 42	0.34 56	0.36 69	0.34 50	0.26 17	0.20 1	1.40 346	0.24 5	0.15 60	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 68

S2M2_XL	0.24 1	0.24 123	0.39 41	0.34 1	0.24 55	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 24	0.40 65	0.24 9	0.23 12	0.32 1	0.26 24	0.20 263	0.18 360	0.18 157	0.16 200	0.18 166	0.14 101
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 32	0.18 4	0.39 41	0.37 26	0.31 217	0.45 100	0.21 29	0.59 48	0.40 77	0.31 44	0.43 80	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 25	0.12 65	0.16 90	0.13 109	0.12 1	0.12 20

MonSter	0.28 32	0.18 4	0.39 41	0.36 7	0.21 10	0.55 194	0.31 120	0.55 24	0.43 86	0.28 14	0.29 26	0.23 4	0.21 3	0.56 76	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.11 2

ITERv30	0.29 42	0.19 28	0.40 51	0.35 3	0.24 55	0.30 14	0.21 29	0.54 19	0.30 25	0.25 3	0.29 26	0.41 99	0.30 61	0.87 192	0.27 46	0.17 132	0.19 381	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 68

252Zero-FE	0.27 14	0.22 85	0.40 51	0.41 84	0.24 55	0.29 12	0.19 7	0.59 48	0.46 100	0.31 44	0.33 48	0.22 2	0.25 19	0.40 8	0.29 76	0.16 84	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.13 68

qwe	0.32 66	0.21 64	0.40 51	0.37 26	0.26 95	0.49 132	0.29 103	0.64 75	0.39 73	0.49 144	0.48 99	0.26 17	0.27 37	0.80 164	0.34 147	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.15 76	0.12 20

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 45	0.40 51	0.38 55	0.19 2	0.43 87	0.22 44	0.64 75	0.33 50	0.42 101	0.34 50	0.27 22	0.35 103	1.15 273	0.30 90	0.20 263	0.10 9	0.15 58	0.13 109	0.17 131	0.13 68

DEFOM-Stereo	0.33 75	0.20 45	0.40 51	0.42 92	0.28 151	0.80 349	0.23 58	0.48 6	0.37 69	0.37 74	0.31 38	0.23 4	0.24 14	1.20 287	0.27 46	0.16 84	0.12 65	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.14 101

IGEV-Stereo++	0.30 48	0.20 45	0.40 51	0.46 148	0.30 191	0.33 24	0.22 44	0.75 110	0.45 93	0.32 51	0.41 68	0.32 45	0.48 191	0.38 4	0.27 46	0.15 60	0.11 31	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.13 68

LoS_RVC	0.42 128	0.26 174	0.40 51	0.44 124	0.82 549	0.51 164	0.44 278	0.64 75	0.41 81	0.44 111	0.78 193	0.44 106	0.47 177	0.56 76	0.36 168	0.13 25	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 18	0.84 578

zaero_v3	0.30 48	0.18 4	0.41 58	0.37 26	0.23 31	0.57 206	0.20 15	0.62 68	0.36 63	0.41 93	0.42 70	0.32 45	0.24 14	0.68 125	0.26 24	0.13 25	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 14	0.20 45	0.41 58	0.39 63	0.26 95	0.26 4	0.25 70	0.49 8	0.29 18	0.36 69	0.47 95	0.28 31	0.32 80	0.49 49	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

asd	0.30 48	0.21 64	0.41 58	0.39 63	0.24 55	0.47 114	0.30 113	0.69 92	0.30 25	0.41 93	0.39 63	0.28 31	0.33 84	0.62 105	0.27 46	0.13 25	0.09 1	0.14 6	0.12 76	0.14 51	0.12 20

4.5_new	0.29 42	0.25 151	0.41 58	0.36 7	0.23 31	0.52 168	0.36 174	0.56 30	0.34 56	0.45 119	0.42 70	0.27 22	0.25 19	0.40 8	0.24 5	0.13 25	0.10 9	0.15 58	0.13 109	0.16 100	0.12 20

4.5w-stereo	0.29 42	0.25 151	0.41 58	0.36 7	0.23 31	0.52 168	0.36 174	0.56 30	0.34 56	0.45 119	0.42 70	0.27 22	0.25 19	0.40 8	0.24 5	0.13 25	0.10 9	0.15 58	0.13 109	0.16 100	0.12 20

monsters	0.34 79	0.20 45	0.41 58	0.39 63	0.36 295	0.34 27	0.27 89	0.66 84	0.43 86	0.47 130	0.40 65	0.22 2	0.23 12	1.33 320	0.25 12	0.13 25	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.13 68

111111	0.34 79	0.20 45	0.41 58	0.45 138	0.42 363	0.37 51	0.22 44	0.95 195	0.38 71	0.31 44	0.31 38	0.40 97	0.27 37	0.96 218	0.26 24	0.17 132	0.12 65	0.15 58	0.11 9	0.15 76	0.13 68

castereo++	0.38 103	0.23 102	0.41 58	0.43 99	0.31 217	0.97 414	0.22 44	0.86 154	0.58 143	0.32 51	0.44 84	0.51 150	0.39 126	0.93 212	0.24 5	0.17 132	0.11 31	0.17 119	0.12 76	0.14 51	0.14 101

GLC_STEREO	0.39 107	0.25 151	0.41 58	0.54 302	0.23 31	0.48 120	0.30 113	0.73 103	0.58 143	0.52 160	0.73 181	0.51 150	0.31 72	0.64 110	0.42 230	0.17 132	0.20 401	0.23 324	0.19 262	0.21 287	0.17 200

AnonymousM	0.59 258	1.11 575	0.41 58	0.44 124	0.32 239	0.43 87	0.47 312	1.05 239	0.64 163	0.98 268	0.63 149	0.67 221	0.43 147	0.59 86	0.41 219	0.20 263	0.15 262	1.84 600	0.84 591	0.14 51	0.13 68

gasm-f	0.34 79	0.22 85	0.42 68	0.43 99	0.31 217	0.39 59	0.44 278	0.74 107	0.33 50	0.34 60	0.64 152	0.32 45	0.46 167	0.55 73	0.28 70	0.21 297	0.12 65	0.17 119	0.12 76	0.18 166	0.14 101

asda	0.30 48	0.24 123	0.42 68	0.38 55	0.23 31	0.43 87	0.34 150	0.58 42	0.37 69	0.38 82	0.42 70	0.27 22	0.34 95	0.52 59	0.30 90	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.12 20

1w_stereo	0.34 79	0.20 45	0.42 68	0.43 99	0.26 95	0.47 114	0.54 367	0.59 48	0.50 114	0.41 93	0.66 157	0.25 15	0.44 156	0.62 105	0.33 130	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 51	0.12 20

MLG-Stereo_test3	0.28 32	0.18 4	0.42 68	0.40 72	0.23 31	0.47 114	0.19 7	0.61 64	0.29 18	0.35 64	0.21 2	0.35 63	0.21 3	0.60 99	0.25 12	0.15 60	0.11 31	0.16 90	0.11 9	0.13 18	0.13 68

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 45	0.42 68	0.37 26	0.29 168	0.36 41	0.28 96	0.56 30	0.58 143	0.28 14	0.50 111	0.29 34	0.29 56	0.84 180	0.27 46	0.14 41	0.11 31	0.15 58	0.11 9	0.17 131	0.14 101

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 116	0.67 532	0.42 68	0.64 432	0.29 168	0.48 120	0.25 70	0.85 152	0.44 91	0.38 82	0.36 54	0.30 39	0.70 302	1.15 273	0.29 76	0.16 84	0.11 31	0.16 90	0.11 9	0.18 166	0.12 20

GEAStereo	0.31 60	0.21 64	0.43 74	0.43 99	0.31 217	0.46 107	0.36 174	0.74 107	0.33 50	0.34 60	0.38 59	0.32 45	0.33 84	0.43 13	0.26 24	0.21 297	0.12 65	0.17 119	0.12 76	0.17 131	0.14 101

ITERv2	0.30 48	0.18 4	0.43 74	0.36 7	0.23 31	0.50 146	0.19 7	0.62 68	0.36 63	0.39 90	0.39 63	0.36 71	0.25 19	0.74 147	0.27 46	0.13 25	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.11 2

GSStereo	0.33 75	0.21 64	0.43 74	0.45 138	0.31 217	0.46 107	0.36 174	0.92 174	0.47 104	0.37 74	0.38 59	0.32 45	0.33 84	0.43 13	0.26 24	0.19 224	0.11 31	0.16 90	0.12 76	0.17 131	0.15 139

2.75w_new	0.31 60	0.23 102	0.43 74	0.35 3	0.23 31	0.42 77	0.42 246	0.54 19	0.35 61	0.47 130	0.43 80	0.24 9	0.30 61	0.66 119	0.33 130	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

IGEV-Stereo+	0.45 155	0.21 64	0.43 74	0.41 84	0.39 339	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 63	0.26 6	0.25 7	0.31 42	0.41 133	1.43 349	0.30 90	0.17 132	0.12 65	0.15 58	0.11 9	1.16 586	1.70 601

4.25_new	0.30 48	0.26 174	0.44 79	0.38 55	0.26 95	0.49 132	0.40 226	0.59 48	0.31 37	0.38 82	0.42 70	0.27 22	0.34 95	0.46 28	0.31 108	0.12 8	0.09 1	0.15 58	0.11 9	0.14 51	0.12 20

4.5w_new	0.30 48	0.26 174	0.44 79	0.38 55	0.26 95	0.49 132	0.40 226	0.59 48	0.31 37	0.38 82	0.42 70	0.27 22	0.34 95	0.46 28	0.31 108	0.12 8	0.09 1	0.15 58	0.11 9	0.14 51	0.12 20

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 174	0.44 79	0.38 55	0.26 95	0.49 132	0.40 226	0.59 48	0.32 44	0.38 82	0.42 70	0.27 22	0.34 95	0.46 28	0.31 108	0.12 8	0.09 1	0.15 58	0.11 9	0.14 51	0.12 20

4w-stereo	0.30 48	0.24 123	0.44 79	0.37 26	0.23 31	0.46 107	0.27 89	0.63 73	0.31 37	0.41 93	0.44 84	0.27 22	0.36 112	0.59 86	0.30 90	0.11 1	0.09 1	0.15 58	0.12 76	0.13 18	0.12 20

3.75w	0.32 66	0.23 102	0.44 79	0.37 26	0.29 168	0.62 240	0.36 174	0.59 48	0.32 44	0.41 93	0.47 95	0.25 15	0.34 95	0.64 110	0.26 24	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 76	0.13 18	0.12 20

monsterstereo	0.34 79	0.20 45	0.44 79	0.45 138	0.35 284	0.27 9	0.29 103	0.53 15	0.51 123	0.44 111	0.61 144	0.26 17	0.25 19	1.19 285	0.27 46	0.13 25	0.11 31	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 45	0.44 79	0.37 26	0.26 95	0.29 12	0.21 29	0.66 84	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 297	0.23 2	0.15 60	0.11 31	0.15 58	0.12 76	0.14 51	0.11 2

LG-G_1	0.31 60	0.20 45	0.44 79	0.42 92	0.20 4	0.64 247	0.18 2	0.70 96	0.25 7	0.29 24	0.29 26	0.36 71	0.35 103	0.87 192	0.24 5	0.16 84	0.12 65	0.16 90	0.11 9	0.13 18	0.13 68

LG-G	0.31 60	0.20 45	0.44 79	0.42 92	0.20 4	0.64 247	0.18 2	0.70 96	0.25 7	0.29 24	0.29 26	0.36 71	0.35 103	0.87 192	0.24 5	0.16 84	0.12 65	0.16 90	0.11 9	0.13 18	0.13 68

LGtest1	0.27 14	0.21 64	0.44 79	0.41 84	0.21 10	0.42 77	0.19 7	0.56 30	0.26 9	0.29 24	0.24 6	0.29 34	0.29 56	0.55 73	0.25 12	0.18 178	0.12 65	0.16 90	0.12 76	0.14 51	0.13 68

AIO_test	0.35 89	0.22 85	0.44 79	0.43 99	0.27 125	0.57 206	0.44 278	0.79 125	0.41 81	0.32 51	0.47 95	0.46 118	0.30 61	0.69 126	0.30 90	0.16 84	0.11 31	0.16 90	0.13 109	0.15 76	0.12 20

LoS	0.40 116	0.21 64	0.44 79	0.37 26	0.22 23	0.50 146	0.40 226	1.00 213	0.94 268	0.48 138	0.66 157	0.48 131	0.40 130	0.60 99	0.37 180	0.18 178	0.14 197	0.16 90	0.11 9	0.14 51	0.14 101
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 147	0.21 64	0.44 79	0.41 84	0.21 10	0.65 263	0.26 82	0.79 125	0.83 232	0.93 252	0.98 246	0.51 150	0.46 167	0.54 67	0.35 158	0.18 178	0.24 462	0.16 90	0.13 109	0.16 100	0.26 404

3.25w_new	0.32 66	0.21 64	0.45 92	0.38 55	0.23 31	0.52 168	0.34 150	0.65 79	0.39 73	0.47 130	0.45 89	0.32 45	0.35 103	0.61 103	0.27 46	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

3.25w	0.32 66	0.21 64	0.45 92	0.37 26	0.23 31	0.52 168	0.34 150	0.65 79	0.39 73	0.47 130	0.45 89	0.32 45	0.35 103	0.61 103	0.27 46	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 20

3.5w_stereo	0.33 75	0.25 151	0.45 92	0.37 26	0.24 55	0.54 185	0.35 158	0.66 84	0.36 63	0.43 107	0.44 84	0.29 34	0.34 95	0.77 152	0.39 200	0.11 1	0.09 1	0.15 58	0.11 9	0.14 51	0.13 68

2w_stereo	0.32 66	0.24 123	0.45 92	0.39 63	0.22 23	0.46 107	0.47 312	0.69 92	0.42 84	0.43 107	0.50 111	0.24 9	0.45 160	0.47 39	0.29 76	0.12 8	0.10 9	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.13 68

LG-Stereo_L2	0.29 42	0.20 45	0.45 92	0.37 26	0.25 82	0.26 4	0.20 15	0.78 120	0.28 14	0.28 14	0.26 12	0.24 9	0.26 30	0.91 203	0.23 2	0.15 60	0.11 31	0.15 58	0.12 76	0.14 51	0.11 2

S2M2_L	0.34 79	0.28 226	0.45 92	0.40 72	0.30 191	0.31 17	0.16 1	0.60 62	0.64 163	0.31 44	0.48 99	0.47 125	0.34 95	0.38 4	0.32 113	0.25 396	0.22 441	0.20 220	0.22 368	0.25 363	0.22 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 147	0.22 85	0.45 92	0.43 99	0.23 31	0.38 56	0.25 70	0.76 113	1.08 333	0.90 244	0.78 193	0.90 304	0.47 177	0.70 130	0.36 168	0.15 60	0.12 65	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.15 139

GIP-stereo	0.34 79	0.23 102	0.45 92	0.50 216	0.36 295	0.38 56	0.23 58	0.78 120	0.52 130	0.34 60	0.51 114	0.46 118	0.38 124	0.51 56	0.27 46	0.20 263	0.12 65	0.16 90	0.12 76	0.16 100	0.14 101

2.5w	0.31 60	0.23 102	0.46 100	0.39 63	0.24 55	0.42 77	0.39 218	0.61 64	0.30 25	0.37 74	0.53 119	0.24 9	0.25 19	0.77 152	0.28 70	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 76	0.14 51	0.12 20

castereo	0.41 124	0.22 85	0.46 100	0.44 124	0.30 191	0.61 231	0.56 393	0.97 203	0.80 223	0.38 82	0.69 168	0.45 114	0.69 297	0.51 56	0.30 90	0.16 84	0.11 31	0.16 90	0.13 109	0.16 100	0.12 20

tt45	0.45 155	0.23 102	0.46 100	0.45 138	0.33 260	0.79 341	0.32 129	0.78 120	0.41 81	0.51 158	0.44 84	0.49 139	0.37 117	2.14 453	0.34 147	0.16 84	0.13 141	0.19 182	0.16 200	0.17 131	0.18 226

DDF-Stereo	0.37 97	0.22 85	0.47 103	0.48 186	0.42 363	0.31 17	0.24 65	0.53 15	0.33 50	0.33 57	0.40 65	0.37 81	0.48 191	0.91 203	0.32 113	0.23 353	0.11 31	0.18 157	0.12 76	0.86 573	0.16 172

zero-FE	0.36 91	0.22 85	0.47 103	0.45 138	0.43 374	0.30 14	0.24 65	0.61 64	0.33 50	0.33 57	0.41 68	0.37 81	0.50 206	0.64 110	0.32 113	0.22 326	0.11 31	0.18 157	0.12 76	0.83 571	0.16 172

Any-RAFT	0.53 199	0.24 123	0.47 103	0.47 159	0.27 125	1.00 422	0.25 70	1.58 398	1.05 318	0.85 237	0.99 248	1.06 365	0.47 177	0.70 130	0.32 113	0.18 178	0.13 141	0.16 90	0.13 109	0.16 100	0.16 172

knoymous	0.51 188	0.29 261	0.47 103	0.43 99	0.30 191	0.55 194	0.55 385	1.02 220	0.77 215	0.98 268	0.85 211	0.94 321	0.56 238	0.85 185	0.45 257	0.20 263	0.14 197	0.26 402	0.14 139	0.23 336	0.23 354

water-stereo	0.39 107	0.20 45	0.48 107	0.44 124	0.27 125	0.50 146	0.26 82	0.92 174	0.51 123	0.53 161	0.78 193	0.55 170	0.49 200	0.42 11	0.42 230	0.16 84	0.15 262	0.17 119	0.15 158	0.16 100	0.15 139

2.25w	0.32 66	0.24 123	0.48 107	0.37 26	0.24 55	0.45 100	0.25 70	0.62 68	0.40 77	0.45 119	0.58 138	0.27 22	0.32 80	0.74 147	0.35 158	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 76	0.13 18	0.14 101

StereoAnything_RVC	0.45 155	1.43 590	0.48 107	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 29	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 112	1.27 304	0.22 1	0.21 297	0.11 31	0.14 6	0.10 2	2.37 597	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 97	0.23 102	0.48 107	0.49 204	0.36 295	0.60 225	0.23 58	0.64 75	0.49 109	0.39 90	0.49 108	0.44 106	0.31 72	0.85 185	0.30 90	0.24 369	0.13 141	0.16 90	0.12 76	0.20 246	0.19 266

Occ-G	0.42 128	0.21 64	0.48 107	0.41 84	0.26 95	0.42 77	0.62 426	0.77 116	0.49 109	0.43 107	0.66 157	1.02 356	0.46 167	0.78 157	0.41 219	0.16 84	0.13 141	0.18 157	0.13 109	0.16 100	0.16 172

CASnet	0.41 124	0.25 151	0.48 107	0.50 216	0.20 4	0.50 146	0.36 174	0.81 138	0.80 223	0.83 229	0.68 164	0.48 131	0.31 72	0.54 67	0.32 113	0.18 178	0.12 65	0.27 419	0.22 368	0.23 336	0.14 101
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 134	0.23 102	0.48 107	0.51 248	0.28 151	0.39 59	0.32 129	0.88 163	0.68 185	0.60 180	0.84 209	0.56 179	0.61 269	1.03 240	0.31 108	0.17 132	0.11 31	0.17 119	0.15 158	0.16 100	0.13 68

CVit-Stereo	0.35 89	0.22 85	0.49 114	0.40 72	0.43 374	0.82 360	0.22 44	0.59 48	0.45 93	0.31 44	0.53 119	0.37 81	0.31 72	0.83 175	0.27 46	0.17 132	0.11 31	0.15 58	0.11 9	0.15 76	0.12 20

DA	0.43 134	0.23 102	0.49 114	0.50 216	0.25 82	1.08 437	0.44 278	1.18 288	0.58 143	0.46 124	0.64 152	0.54 165	0.47 177	0.46 28	0.32 113	0.19 224	0.13 141	0.19 182	0.13 109	0.18 166	0.14 101

GGEV	0.43 134	0.23 102	0.49 114	0.50 216	0.25 82	1.08 437	0.44 278	1.18 288	0.58 143	0.46 124	0.64 152	0.54 165	0.47 177	0.46 28	0.32 113	0.19 224	0.13 141	0.19 182	0.13 109	0.18 166	0.14 101

AdaDepth	0.30 48	0.22 85	0.49 114	0.44 124	0.27 125	0.44 95	0.24 65	0.52 12	0.30 25	0.31 44	0.37 57	0.26 17	0.32 80	0.79 161	0.25 12	0.12 8	0.12 65	0.16 90	0.13 109	0.16 100	0.15 139

AIO_rvc	0.36 91	0.23 102	0.49 114	0.43 99	0.27 125	0.59 217	0.38 203	0.94 190	0.45 93	0.33 57	0.46 93	0.49 139	0.22 9	0.84 180	0.30 90	0.16 84	0.11 31	0.16 90	0.12 76	0.15 76	0.13 68

999	0.48 175	0.22 85	0.49 114	0.48 186	0.34 279	0.75 316	0.31 120	0.85 152	0.55 138	0.37 74	0.48 99	0.50 146	0.36 112	2.45 480	0.39 200	0.16 84	0.13 141	0.18 157	0.15 158	0.16 100	0.19 266

RSM	0.39 107	0.24 123	0.49 114	0.46 148	0.26 95	0.47 114	0.40 226	0.92 174	0.44 91	0.41 93	0.42 70	0.65 214	0.33 84	1.07 253	0.29 76	0.15 60	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.17 131	0.13 68

MoCha-V2	0.40 116	0.20 45	0.49 114	0.50 216	0.21 10	0.44 95	0.33 138	0.93 183	0.53 134	0.53 161	0.53 119	0.42 100	0.58 256	1.09 258	0.27 46	0.14 41	0.12 65	0.15 58	0.12 76	0.17 131	0.15 139

UCFNet_RVC	0.69 320	0.35 399	0.49 114	0.64 432	0.39 339	0.85 377	0.58 408	1.75 442	1.14 369	0.97 264	1.19 350	1.17 398	0.93 409	0.99 231	0.62 351	0.28 449	0.20 401	0.34 498	0.31 497	0.32 448	0.27 414

SMoEStereo_RVC	0.39 107	0.25 151	0.50 123	0.45 138	0.30 191	0.61 231	0.36 174	0.72 101	0.45 93	0.46 124	0.43 80	0.42 100	0.35 103	1.39 340	0.29 76	0.15 60	0.12 65	0.20 220	0.15 158	0.16 100	0.15 139

MyStereo07	0.48 175	0.29 261	0.50 123	0.55 326	0.45 390	0.59 217	0.79 477	1.05 239	0.51 123	0.48 138	0.53 119	0.43 104	0.55 233	1.30 311	0.34 147	0.17 132	0.16 304	0.24 344	0.20 294	0.23 336	0.20 299

ACVNet-DCA	0.56 239	0.31 316	0.50 123	0.54 302	0.26 95	1.18 459	0.51 342	1.42 350	0.78 218	0.58 170	0.79 199	0.48 131	0.88 387	1.46 355	0.32 113	0.20 263	0.12 65	0.25 383	0.15 158	0.22 311	0.21 316

xx1	0.67 314	0.31 316	0.50 123	0.54 302	0.26 95	1.18 459	0.51 342	0.93 183	3.05 596	0.58 170	0.79 199	0.95 330	0.77 328	1.46 355	0.32 113	0.20 263	0.12 65	0.24 344	0.23 391	0.22 311	0.21 316

1test111	0.54 215	0.31 316	0.50 123	0.54 302	0.26 95	1.18 459	0.51 342	1.42 350	0.78 218	0.58 170	0.79 199	0.48 131	0.88 387	0.88 195	0.59 338	0.20 263	0.12 65	0.25 383	0.15 158	0.22 311	0.21 316

cc1	0.64 290	0.31 316	0.50 123	0.54 302	0.26 95	1.18 459	0.51 342	0.93 183	3.05 596	0.58 170	0.79 199	0.48 131	0.88 387	1.46 355	0.32 113	0.20 263	0.12 65	0.25 383	0.15 158	0.19 210	0.19 266

Selective-IGEV	0.39 107	0.24 123	0.50 123	0.44 124	0.25 82	0.46 107	0.33 138	1.25 317	0.40 77	0.35 64	0.45 89	0.52 157	0.30 61	1.07 253	0.30 90	0.14 41	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.16 100	0.13 68

Zero-FE251	0.34 79	0.23 102	0.51 130	0.45 138	0.29 168	0.58 210	0.24 65	0.82 143	0.34 56	0.49 144	0.38 59	0.52 157	0.42 139	0.47 39	0.27 46	0.18 178	0.14 197	0.17 119	0.12 76	0.14 51	0.13 68

GASTEREO	0.40 116	0.25 151	0.51 130	0.48 186	0.25 82	0.65 263	0.36 174	0.81 138	0.49 109	0.51 158	0.82 206	0.30 39	0.66 292	0.62 105	0.28 70	0.19 224	0.12 65	0.16 90	0.14 139	0.16 100	0.14 101

fffft	0.38 103	0.23 102	0.51 130	0.44 124	0.32 239	0.43 87	0.48 323	0.76 113	0.36 63	0.44 111	0.34 50	0.38 89	0.31 72	1.31 312	0.32 113	0.14 41	0.11 31	0.19 182	0.15 158	0.16 100	0.16 172
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 107	0.28 226	0.51 130	0.46 148	0.30 191	0.40 62	0.44 278	0.73 103	0.56 140	0.35 64	0.56 132	0.46 118	0.33 84	1.11 264	0.32 113	0.16 84	0.13 141	0.19 182	0.15 158	0.19 210	0.14 101

AIO-Stereo	0.37 97	0.25 151	0.51 130	0.47 159	0.23 31	0.45 100	0.39 218	1.07 254	0.52 130	0.41 93	0.48 99	0.52 157	0.25 19	0.72 137	0.30 90	0.16 84	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.16 100	0.13 68

RSM++	0.38 103	0.24 123	0.51 130	0.47 159	0.26 95	0.50 146	0.41 242	0.79 125	0.45 93	0.37 74	0.45 89	0.60 196	0.35 103	1.02 239	0.30 90	0.15 60	0.13 141	0.17 119	0.14 139	0.18 166	0.13 68

IGEV++	0.40 116	0.22 85	0.51 130	0.52 269	0.29 168	0.45 100	0.25 70	1.65 416	0.46 100	0.37 74	0.57 135	0.46 118	0.45 160	0.50 53	0.38 191	0.19 224	0.12 65	0.16 90	0.13 109	0.16 100	0.15 139

tt1	0.62 271	0.32 332	0.51 130	0.54 302	0.26 95	1.16 456	0.48 323	0.95 195	2.47 583	0.57 168	0.77 191	0.49 139	0.81 349	1.55 374	0.32 113	0.20 263	0.12 65	0.24 344	0.15 158	0.19 210	0.20 299

EGLCR-Stereo	0.37 97	0.22 85	0.51 130	0.43 99	0.26 95	0.44 95	0.22 44	0.99 209	0.48 107	0.42 101	0.42 70	0.67 221	0.29 56	0.86 189	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.19 182	0.17 221	0.17 131	0.15 139

MSCF	0.38 103	0.25 151	0.52 139	0.47 159	0.25 82	0.62 240	0.37 196	0.81 138	0.47 104	0.50 153	0.71 175	0.32 45	0.65 289	0.54 67	0.28 70	0.19 224	0.12 65	0.17 119	0.14 139	0.17 131	0.14 101

3w_stereo	0.33 75	0.25 151	0.52 139	0.40 72	0.21 10	0.53 177	0.54 367	0.65 79	0.46 100	0.44 111	0.48 99	0.23 4	0.45 160	0.46 28	0.29 76	0.12 8	0.10 9	0.15 58	0.12 76	0.15 76	0.15 139

HUF	0.36 91	0.23 102	0.52 139	0.40 72	0.22 23	0.54 185	0.47 312	0.82 143	0.43 86	0.36 69	0.43 80	0.50 146	0.42 139	0.64 110	0.29 76	0.17 132	0.12 65	0.16 90	0.12 76	0.15 76	0.14 101

mms	0.40 116	0.27 204	0.52 139	0.46 148	0.32 239	0.43 87	0.46 305	0.70 96	0.46 100	0.35 64	0.58 138	0.44 106	0.30 61	1.36 330	0.33 130	0.16 84	0.13 141	0.18 157	0.15 158	0.19 210	0.15 139

AEACV	0.37 97	0.24 123	0.52 139	0.47 159	0.51 432	0.37 51	0.38 203	0.65 79	0.53 134	0.42 101	0.56 132	0.46 118	0.60 260	0.53 63	0.30 90	0.16 84	0.13 141	0.18 157	0.15 158	0.17 131	0.14 101

LCNet	0.72 333	0.28 226	0.52 139	0.55 326	0.31 217	0.69 288	0.54 367	1.00 213	0.88 246	1.19 372	1.34 410	0.97 338	1.34 517	2.56 488	0.45 257	0.18 178	0.13 141	0.21 255	0.25 419	0.27 389	0.73 573

depthmonostereo	0.41 124	0.23 102	0.53 145	0.47 159	0.23 31	0.61 231	0.35 158	1.00 213	0.76 211	0.48 138	0.65 156	0.47 125	0.49 200	0.67 122	0.37 180	0.16 84	0.15 262	0.16 90	0.14 139	0.16 100	0.15 139

RAFT-Stereo-weight	0.47 169	0.24 123	0.53 145	0.48 186	0.27 125	0.60 225	0.35 158	1.02 220	1.07 327	0.99 271	0.78 193	0.76 245	0.28 50	0.76 149	0.36 168	0.16 84	0.12 65	0.17 119	0.15 158	0.16 100	0.15 139

anonymousdsp	0.43 134	0.27 204	0.53 145	0.44 124	0.32 239	0.50 146	0.42 246	0.89 164	0.51 123	0.49 144	0.53 119	0.47 125	0.47 177	1.33 320	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226

PSM-AAD	0.79 385	0.27 204	0.53 145	0.55 326	0.28 151	0.77 330	1.24 556	0.99 209	0.91 258	1.66 529	1.57 480	0.81 262	2.19 582	1.65 391	0.44 243	0.19 224	0.14 197	0.38 520	0.32 505	0.21 287	0.70 570

Prome-Stereo	0.75 365	0.27 204	0.53 145	0.55 326	0.32 239	0.59 217	0.97 523	0.89 164	0.88 246	1.45 486	2.46 565	0.91 307	1.41 522	1.58 380	0.44 243	0.18 178	0.13 141	0.19 182	0.17 221	0.20 246	0.92 581

HSM-Net_RVC	0.87 423	0.29 261	0.53 145	0.53 287	0.30 191	1.15 454	0.55 385	3.57 602	1.28 453	1.53 502	1.74 511	1.68 506	0.93 409	1.49 361	0.77 400	0.22 326	0.17 335	0.19 182	0.18 239	0.20 246	0.19 266
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.48 175	0.25 151	0.54 151	0.42 92	0.23 31	0.80 349	0.42 246	0.80 133	0.80 223	0.61 181	0.62 147	0.54 165	0.43 147	1.70 403	0.58 335	0.15 60	0.15 262	0.19 182	0.15 158	0.16 100	0.15 139

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 91	0.23 102	0.54 151	0.50 216	0.28 151	0.36 41	0.22 44	1.02 220	0.39 73	0.42 101	0.64 152	0.36 71	0.51 210	0.39 6	0.29 76	0.18 178	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.18 166	0.18 226

MM-Stereo_test3	0.50 186	0.24 123	0.54 151	0.54 302	0.74 524	0.49 132	0.53 361	1.09 262	1.05 318	0.62 184	0.95 233	0.61 200	0.42 139	0.77 152	0.38 191	0.20 263	0.17 335	0.20 220	0.16 200	0.18 166	0.18 226

HART	0.45 155	0.22 85	0.54 151	0.50 216	0.26 95	0.41 69	0.29 103	1.03 225	0.50 114	0.58 170	1.45 444	0.61 200	0.35 103	1.08 257	0.30 90	0.15 60	0.13 141	0.19 182	0.14 139	0.19 210	0.14 101

WCG-NET	0.42 128	0.21 64	0.54 151	0.40 72	0.25 82	0.47 114	0.32 129	0.73 103	1.15 381	0.76 206	0.73 181	0.58 187	0.45 160	0.60 99	0.34 147	0.15 60	0.11 31	0.16 90	0.14 139	0.15 76	0.13 68

IGEV-Stereo	0.43 134	0.27 204	0.54 151	0.45 138	0.32 239	0.50 146	0.42 246	0.90 170	0.51 123	0.49 144	0.53 119	0.47 125	0.47 177	1.32 317	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 199	0.26 174	0.54 151	0.60 388	0.47 408	0.54 185	0.54 367	1.27 319	0.99 294	0.76 206	1.03 276	0.70 232	0.56 238	0.93 212	0.47 278	0.18 178	0.14 197	0.19 182	0.18 239	0.18 166	0.15 139

ACVNet	0.63 278	0.31 316	0.54 151	0.54 302	0.36 295	0.80 349	0.46 305	1.37 337	1.07 327	0.93 252	1.30 388	1.08 371	0.85 369	0.80 164	0.94 441	0.21 297	0.19 381	0.21 255	0.18 239	0.22 311	0.18 226

CFNet-ft	0.72 333	0.32 332	0.54 151	0.66 453	0.54 451	0.83 366	0.55 385	1.37 337	1.15 381	0.93 252	1.28 384	1.57 484	0.97 429	1.35 325	0.81 414	0.26 419	0.20 401	0.33 488	0.25 419	0.30 430	0.23 354

CFNet_RVC	0.72 333	0.32 332	0.54 151	0.66 453	0.54 451	0.83 366	0.55 385	1.37 337	1.15 381	0.93 252	1.28 384	1.57 484	0.97 429	1.35 325	0.81 414	0.26 419	0.20 401	0.33 488	0.25 419	0.30 430	0.23 354

DilatedVolume-Stereo	0.43 134	0.21 64	0.55 161	0.43 99	0.32 239	0.72 303	0.29 103	0.80 133	0.51 123	0.77 211	0.73 181	0.48 131	0.40 130	1.13 270	0.39 200	0.15 60	0.14 197	0.15 58	0.14 139	0.16 100	0.14 101

SCV	0.46 162	0.26 174	0.55 161	0.47 159	0.25 82	0.39 59	0.38 203	1.98 515	0.60 152	0.35 64	0.48 99	0.55 170	0.36 112	1.28 306	0.32 113	0.24 369	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.18 166	0.14 101

AIO-test1	0.56 239	0.25 151	0.55 161	0.64 432	0.78 537	0.80 349	0.36 174	1.18 288	1.34 478	0.57 168	0.88 218	0.61 200	0.50 206	1.12 268	0.35 158	0.17 132	0.17 335	0.22 286	0.24 404	0.18 166	0.23 354

WCG-NET（raft）	0.45 155	0.21 64	0.55 161	0.40 72	0.24 55	0.50 146	0.36 174	0.73 103	1.09 341	0.71 198	0.76 189	0.92 316	0.51 210	0.84 180	0.34 147	0.16 84	0.12 65	0.15 58	0.14 139	0.14 51	0.14 101

MM-Stereo_test1	0.49 181	0.24 123	0.56 165	0.51 248	0.30 191	0.50 146	0.54 367	0.91 171	1.03 309	0.84 232	0.69 168	0.54 165	0.60 260	1.16 277	0.33 130	0.18 178	0.16 304	0.20 220	0.17 221	0.19 210	0.15 139

CAS++	0.47 169	0.31 316	0.56 165	0.47 159	0.32 239	0.42 77	0.28 96	1.76 448	0.72 197	0.71 198	0.72 179	0.37 81	0.28 50	0.69 126	0.33 130	0.27 435	0.22 441	0.26 402	0.21 339	0.29 419	0.19 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 134	0.27 204	0.56 165	0.44 124	0.33 260	0.50 146	0.42 246	0.87 155	0.50 114	0.49 144	0.53 119	0.44 106	0.48 191	1.38 335	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226

IGEVStereo-DCA	0.46 162	0.28 226	0.56 165	0.43 99	0.33 260	0.49 132	0.42 246	0.87 155	0.50 114	0.47 130	0.48 99	0.48 131	0.46 167	2.03 443	0.30 90	0.19 224	0.14 197	0.19 182	0.15 158	0.16 100	0.18 226

ffff	0.43 134	0.27 204	0.56 165	0.44 124	0.33 260	0.50 146	0.42 246	0.87 155	0.50 114	0.49 144	0.53 119	0.44 106	0.48 191	1.38 335	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226

11t	0.43 134	0.27 204	0.56 165	0.44 124	0.33 260	0.50 146	0.42 246	0.87 155	0.50 114	0.49 144	0.53 119	0.44 106	0.48 191	1.38 335	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226

ccc-4	0.43 134	0.27 204	0.56 165	0.44 124	0.33 260	0.50 146	0.42 246	0.87 155	0.50 114	0.49 144	0.53 119	0.44 106	0.48 191	1.38 335	0.33 130	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.15 158	0.18 166	0.18 226

test_4	0.53 199	0.22 85	0.56 165	0.54 302	0.32 239	0.64 247	0.39 218	0.80 133	0.62 155	0.92 251	1.87 529	0.68 223	0.42 139	1.16 277	0.37 180	0.15 60	0.13 141	0.20 220	0.22 368	0.20 246	0.15 139

FTStereo	0.91 432	0.26 174	0.56 165	0.54 302	0.33 260	0.66 272	1.87 591	1.00 213	0.75 204	1.75 536	4.15 591	1.04 363	1.65 547	1.57 378	0.46 271	0.19 224	0.16 304	0.23 324	0.21 339	0.18 166	0.63 561

raftrobust	0.52 189	0.25 151	0.56 165	0.65 446	0.52 444	0.49 132	0.34 150	0.98 207	0.91 258	1.30 428	0.87 216	0.63 208	0.81 349	0.78 157	0.41 219	0.19 224	0.15 262	0.16 90	0.14 139	0.15 76	0.16 172

xyz-stereo-finetune2	0.58 252	0.27 204	0.57 175	0.40 72	0.24 55	1.09 442	0.32 129	0.79 125	0.53 134	0.65 188	1.07 287	0.58 187	0.80 345	2.47 485	0.80 412	0.16 84	0.15 262	0.21 255	0.17 221	0.16 100	0.17 200

fffy	0.42 128	0.27 204	0.57 175	0.46 148	0.29 168	0.48 120	0.35 158	0.91 171	0.55 138	0.40 92	0.58 138	0.55 170	0.41 133	1.26 301	0.36 168	0.15 60	0.13 141	0.19 182	0.16 200	0.18 166	0.14 101

Pointernet	0.37 97	0.20 45	0.57 175	0.43 99	0.28 151	0.51 164	0.27 89	0.93 183	0.61 153	0.47 130	0.63 149	0.49 139	0.38 124	0.49 49	0.33 130	0.17 132	0.13 141	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.12 20

MSKI-zero shot	0.55 230	0.26 174	0.57 175	0.51 248	0.26 95	0.69 288	0.28 96	1.18 288	0.64 163	0.91 249	1.32 401	0.82 267	0.33 84	1.92 431	0.32 113	0.17 132	0.12 65	0.17 119	0.13 109	0.16 100	0.16 172

ICVP	0.63 278	0.33 354	0.57 175	0.61 402	0.40 350	0.80 349	0.58 408	1.61 407	0.89 249	0.90 244	1.24 364	0.88 295	0.73 312	0.72 137	0.88 431	0.29 460	0.21 423	0.22 286	0.21 339	0.24 351	0.27 414
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 385	0.35 399	0.57 175	0.58 363	0.42 363	0.96 410	0.46 305	1.47 363	1.33 475	1.19 372	1.22 358	1.81 521	0.98 436	1.66 395	0.94 441	0.33 489	0.28 493	0.34 498	0.27 448	0.35 464	0.31 456

U	9.45 621	0.21 64	0.58 181	0.47 159	53.11 643	61.27 649	0.24 65	0.70 96	0.52 130	0.36 69	0.28 22	0.29 34	0.35 103	0.33 2	0.26 24	0.19 224	0.11 31	60.50 647	8.88 632	0.17 131	0.13 68

test_for_model	1.30 513	3.71 623	0.58 181	3.22 613	2.84 614	0.59 217	0.33 138	1.40 346	0.83 232	1.42 482	0.61 144	0.52 157	0.37 117	0.51 56	0.33 130	2.46 603	0.15 262	0.16 90	0.11 9	4.39 625	1.50 597

MGS-Stereo	0.42 128	0.26 174	0.58 181	0.44 124	0.28 151	0.50 146	0.34 150	0.57 39	0.83 232	0.46 124	1.31 394	0.52 157	0.33 84	0.65 117	0.36 168	0.19 224	0.16 304	0.18 157	0.15 158	0.17 131	0.16 172

MaDis-Stereo	0.36 91	0.25 151	0.58 181	0.44 124	0.34 279	0.30 14	0.30 113	0.72 101	0.50 114	0.37 74	0.36 54	0.58 187	0.49 200	0.52 59	0.36 168	0.19 224	0.16 304	0.19 182	0.15 158	0.18 166	0.14 101

ProNet	0.43 134	0.28 226	0.58 181	0.43 99	0.30 191	0.56 201	0.52 353	1.00 213	0.58 143	0.44 111	0.49 108	0.43 104	0.43 147	1.28 306	0.36 168	0.15 60	0.13 141	0.19 182	0.16 200	0.17 131	0.16 172

RCA-Stereo	0.50 186	0.23 102	0.58 181	0.48 186	0.33 260	0.55 194	0.45 298	0.97 203	1.38 500	0.68 193	1.05 281	0.63 208	0.80 345	0.59 86	0.32 113	0.17 132	0.12 65	0.17 119	0.14 139	0.16 100	0.14 101

GrayStereo	0.82 399	0.26 174	0.58 181	0.63 423	0.37 311	0.76 322	1.86 590	1.11 271	0.87 242	1.99 558	1.89 531	1.08 371	1.82 563	1.39 340	0.48 283	0.19 224	0.14 197	0.19 182	0.21 339	0.18 166	0.39 499

ttt	0.94 439	0.34 378	0.59 188	0.61 402	0.37 311	0.94 400	0.50 341	2.17 555	1.34 478	1.23 391	1.61 489	0.91 307	0.76 324	1.85 425	3.97 589	0.30 465	0.26 477	0.26 402	0.24 404	0.29 419	0.29 432

UniTT-Stereo	0.36 91	0.23 102	0.59 188	0.48 186	0.36 295	0.40 62	0.32 129	0.53 15	0.49 109	0.54 164	0.55 129	0.36 71	0.31 72	0.58 84	0.51 302	0.20 263	0.15 262	0.17 119	0.15 158	0.19 210	0.15 139

testlalala	0.45 155	0.28 226	0.59 188	0.42 92	0.39 339	0.71 300	0.39 218	1.08 260	0.45 93	1.24 399	0.80 204	0.61 200	0.36 112	0.54 67	0.33 130	0.20 263	0.13 141	0.18 157	0.12 76	0.15 76	0.15 139

GMM-Stereo	0.74 356	0.25 151	0.59 188	0.54 302	0.34 279	0.72 303	0.99 528	1.01 219	0.87 242	1.36 459	1.78 517	1.12 388	0.81 349	2.09 449	0.46 271	0.18 178	0.12 65	0.25 383	0.25 419	0.20 246	0.85 579

rafts_anoy	0.52 189	0.29 261	0.59 188	0.59 376	0.50 420	0.53 177	0.40 226	1.11 271	1.03 309	0.84 232	0.83 207	0.68 223	0.54 226	0.72 137	0.51 302	0.19 224	0.14 197	0.24 344	0.26 437	0.21 287	0.18 226

riskmin	0.56 239	0.27 204	0.60 193	0.43 99	0.31 217	0.83 366	0.42 246	1.14 277	1.04 314	0.73 204	0.75 187	1.11 387	1.01 448	0.81 170	0.51 302	0.20 263	0.14 197	0.24 344	0.15 158	0.24 351	0.25 380

RAFT+CT+SA	0.58 252	0.29 261	0.60 193	0.66 453	0.37 311	0.42 77	0.55 385	1.27 319	1.03 309	0.70 196	1.22 358	0.60 196	0.70 302	1.64 390	0.41 219	0.18 178	0.13 141	0.22 286	0.22 368	0.21 287	0.18 226

SGM-Forest	1.24 507	0.38 423	0.60 193	0.52 269	0.37 311	1.56 514	1.30 561	1.65 416	1.36 492	2.11 565	1.79 518	1.63 497	0.93 409	7.48 602	0.95 445	0.36 510	0.37 546	0.39 526	0.34 521	0.37 475	0.32 463
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 107	0.26 174	0.61 196	0.59 376	0.33 260	0.62 240	0.36 174	0.62 68	0.40 77	0.45 119	0.36 54	0.45 114	0.37 117	0.53 63	0.48 283	0.24 369	0.18 360	0.28 434	0.33 515	0.21 287	0.19 266

tg	0.52 189	0.24 123	0.61 196	0.49 204	0.30 191	0.90 384	0.29 103	1.07 254	0.83 232	0.83 229	1.02 266	0.62 205	0.43 147	1.35 325	0.41 219	0.17 132	0.12 65	0.22 286	0.20 294	0.17 131	0.15 139

x	0.54 215	0.31 316	0.61 196	0.47 159	0.30 191	0.67 276	0.47 312	1.53 386	0.79 222	0.81 223	0.83 207	0.78 252	0.70 302	0.70 130	0.62 351	0.21 297	0.19 381	0.22 286	0.19 262	0.21 287	0.20 299

cross-raft	0.54 215	0.25 151	0.61 196	0.52 269	0.29 168	0.68 283	0.37 196	1.46 361	0.76 211	1.01 281	1.06 283	1.28 429	0.46 167	0.71 134	0.35 158	0.15 60	0.12 65	0.18 157	0.16 200	0.19 210	0.14 101

PSMNet-RSSM	0.72 333	0.30 281	0.61 196	0.63 423	0.42 363	0.73 307	0.56 393	1.92 500	1.10 348	1.09 304	1.37 419	1.22 407	0.98 436	1.28 306	0.72 382	0.27 435	0.19 381	0.27 419	0.29 481	0.24 351	0.24 368

SGM_RVC	1.68 549	0.36 409	0.61 196	0.59 376	0.29 168	2.25 565	1.18 552	2.38 578	1.68 546	3.60 601	2.67 571	3.69 592	2.42 589	8.13 609	1.90 547	0.31 473	0.31 514	0.30 458	0.28 469	0.30 430	0.29 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 333	0.35 399	0.62 202	0.69 480	0.46 402	1.14 448	0.44 278	1.37 337	1.01 302	0.83 229	1.17 341	1.33 439	0.96 426	1.43 349	0.95 445	0.33 489	0.22 441	0.21 255	0.23 391	0.27 389	0.29 432

KYRaft	0.75 365	0.28 226	0.62 202	0.56 340	0.29 168	0.67 276	0.86 497	0.94 190	0.84 236	1.62 524	2.21 552	1.16 397	1.02 453	1.57 378	0.40 208	0.20 263	0.13 141	0.22 286	0.28 469	0.20 246	1.02 585

NOSS_ROB	1.26 510	0.46 462	0.62 202	0.56 340	0.38 329	1.06 434	0.78 474	1.73 435	1.40 510	1.01 281	1.43 437	1.10 383	0.75 316	10.62 625	0.65 360	0.45 543	0.43 562	0.48 550	0.45 551	0.44 512	0.41 505

AIO-test2	0.57 246	0.28 226	0.63 205	0.61 402	0.58 472	0.79 341	0.51 342	1.18 288	1.40 510	0.63 185	1.15 333	0.51 150	0.43 147	1.09 258	0.35 158	0.21 297	0.17 335	0.26 402	0.30 490	0.20 246	0.19 266

HHNet	0.62 271	0.26 174	0.63 205	0.43 99	0.45 390	0.50 146	0.58 408	1.07 254	1.01 302	1.25 405	2.23 553	0.70 232	0.61 269	1.07 253	0.47 278	0.20 263	0.13 141	0.23 324	0.19 262	0.19 210	0.30 446

FENet	0.60 261	0.28 226	0.63 205	0.54 302	0.33 260	0.83 366	0.38 203	1.27 319	1.07 327	1.00 276	0.86 212	0.99 346	0.85 369	0.96 218	0.68 370	0.22 326	0.15 262	0.23 324	0.20 294	0.22 311	0.23 354

GANet-RSSM	0.72 333	0.28 226	0.63 205	0.64 432	0.58 472	0.80 349	0.58 408	1.89 490	1.08 333	1.04 292	1.25 368	1.15 396	1.04 457	1.49 361	0.62 351	0.25 396	0.19 381	0.22 286	0.22 368	0.22 311	0.21 316

R-Stereo Train	0.57 246	0.26 174	0.63 205	0.54 302	0.36 295	0.69 288	0.54 367	1.22 309	0.72 197	1.61 520	1.50 461	0.75 241	0.53 221	0.64 110	0.44 243	0.18 178	0.15 262	0.17 119	0.15 158	0.17 131	0.17 200

RAFT-Stereo	0.57 246	0.26 174	0.63 205	0.54 302	0.36 295	0.69 288	0.54 367	1.22 309	0.72 197	1.61 520	1.50 461	0.75 241	0.53 221	0.64 110	0.44 243	0.18 178	0.15 262	0.17 119	0.15 158	0.17 131	0.17 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 429	0.44 453	0.63 205	0.51 248	0.37 311	1.25 472	0.49 333	1.77 452	1.27 448	1.41 476	2.00 540	1.33 439	1.08 469	2.17 456	0.76 394	0.43 537	0.42 561	0.47 548	0.44 549	0.41 495	0.36 485

rvit_stereo_0081	0.44 147	0.33 354	0.64 212	0.54 302	0.35 284	0.41 69	0.44 278	0.66 84	0.95 270	0.48 138	0.52 116	0.50 146	0.46 167	0.82 173	0.44 243	0.25 396	0.20 401	0.22 286	0.19 262	0.25 363	0.17 200

GCAP-BAT	0.49 181	0.31 316	0.64 212	0.41 84	0.46 402	0.70 295	0.35 158	0.77 116	0.64 163	0.86 239	1.00 252	0.77 248	0.37 117	1.18 283	0.36 168	0.18 178	0.14 197	0.18 157	0.13 109	0.17 131	0.15 139

rvit_stereo_0082	0.44 147	0.33 354	0.64 212	0.54 302	0.35 284	0.41 69	0.44 278	0.66 84	0.95 270	0.48 138	0.52 116	0.50 146	0.46 167	0.82 173	0.44 243	0.25 396	0.20 401	0.22 286	0.19 262	0.25 363	0.17 200

RAFT-Test	0.54 215	0.25 151	0.64 212	0.47 159	0.30 191	0.97 414	0.27 89	1.24 315	0.81 226	0.96 261	1.12 316	1.28 429	0.48 191	0.71 134	0.36 168	0.17 132	0.13 141	0.17 119	0.14 139	0.16 100	0.16 172

raft_robust	0.68 318	0.30 281	0.64 212	0.52 269	0.26 95	0.54 185	0.35 158	1.33 326	1.24 434	1.16 354	1.07 287	0.60 196	0.54 226	3.58 524	0.37 180	0.18 178	0.14 197	0.20 220	0.22 368	0.20 246	0.16 172

iRaftStereo_RVC	0.47 169	0.26 174	0.64 212	0.50 216	0.29 168	0.53 177	0.33 138	1.05 239	0.77 215	0.84 232	1.00 252	0.55 170	0.37 117	0.81 170	0.40 208	0.17 132	0.12 65	0.22 286	0.20 294	0.19 210	0.15 139

AFF-stereo	0.58 252	0.25 151	0.64 212	0.46 148	0.29 168	0.34 27	0.38 203	1.15 279	1.14 369	1.17 363	1.60 485	1.10 383	0.71 307	0.97 226	0.43 240	0.13 25	0.11 31	0.19 182	0.19 262	0.17 131	0.14 101

SCV_C0	0.43 134	0.26 174	0.65 219	0.43 99	0.29 168	0.47 114	0.31 120	1.34 331	0.73 201	0.38 82	0.49 108	0.54 165	0.29 56	1.24 297	0.30 90	0.17 132	0.13 141	0.16 90	0.13 109	0.20 246	0.15 139

GMOStereo	0.53 199	0.26 174	0.65 219	0.50 216	0.29 168	0.52 168	0.43 265	0.89 164	0.96 275	1.41 476	1.14 325	0.85 283	0.56 238	0.59 86	0.38 191	0.16 84	0.14 197	0.24 344	0.21 339	0.20 246	0.15 139

error version	0.53 199	0.26 174	0.65 219	0.50 216	0.29 168	0.52 168	0.43 265	0.89 164	0.96 275	1.41 476	1.14 325	0.85 283	0.56 238	0.59 86	0.38 191	0.16 84	0.14 197	0.24 344	0.21 339	0.20 246	0.15 139

test-v	0.53 199	0.26 174	0.65 219	0.50 216	0.29 168	0.52 168	0.43 265	0.89 164	0.96 275	1.41 476	1.14 325	0.85 283	0.56 238	0.59 86	0.38 191	0.16 84	0.14 197	0.24 344	0.21 339	0.20 246	0.15 139

test-2	0.53 199	0.26 174	0.65 219	0.50 216	0.29 168	0.52 168	0.43 265	0.89 164	0.96 275	1.41 476	1.14 325	0.85 283	0.56 238	0.59 86	0.38 191	0.16 84	0.14 197	0.24 344	0.21 339	0.20 246	0.15 139

test_xeample	1.45 530	0.28 226	0.65 219	0.51 248	0.28 151	0.94 400	0.59 417	2.14 544	1.29 457	1.24 399	1.51 463	0.88 295	0.86 377	1.46 355	15.10 624	0.22 326	0.20 401	0.22 286	0.20 294	0.22 311	0.22 334

HSM	1.19 505	0.32 332	0.65 219	0.57 357	0.38 329	1.23 469	0.59 417	2.25 566	1.19 408	1.30 428	1.25 368	1.94 538	1.03 455	9.32 616	0.71 379	0.22 326	0.16 304	0.20 220	0.16 200	0.21 287	0.21 316

RAStereo	0.34 79	0.21 64	0.66 226	0.47 159	0.27 125	0.26 4	0.29 103	0.69 92	0.63 158	0.32 51	0.42 70	0.45 114	0.31 72	0.45 20	0.34 147	0.17 132	0.15 262	0.19 182	0.15 158	0.18 166	0.13 68

H2IRNET	0.56 239	0.26 174	0.66 226	0.47 159	0.35 284	0.41 69	0.26 82	0.92 174	1.17 393	0.61 181	1.28 384	1.08 371	0.86 377	0.99 231	0.63 355	0.19 224	0.16 304	0.22 286	0.25 419	0.21 287	0.18 226

RAFT-345	0.84 410	0.25 151	0.66 226	0.50 216	0.27 125	0.54 185	0.42 246	0.83 148	1.11 350	1.32 442	2.34 558	0.86 287	0.54 226	5.72 568	0.47 278	0.18 178	0.13 141	0.22 286	0.17 221	0.17 131	0.16 172

RALCasStereoNet	0.54 215	0.30 281	0.66 226	0.59 376	0.51 432	0.61 231	0.52 353	0.94 190	0.93 265	0.70 196	1.01 258	0.78 252	0.44 156	1.33 320	0.47 278	0.20 263	0.16 304	0.18 157	0.16 200	0.20 246	0.19 266

CBMV	0.95 442	0.44 453	0.66 226	0.53 287	0.35 284	1.53 511	1.63 581	1.69 426	1.42 518	2.00 561	1.60 485	1.43 455	1.17 485	1.59 382	0.99 454	0.34 499	0.34 528	0.39 526	0.33 515	0.33 457	0.32 463
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	0.43 134	0.24 123	0.67 231	0.51 248	0.32 239	0.55 194	0.45 298	0.97 203	0.77 215	0.59 178	0.51 114	0.49 139	0.42 139	0.80 164	0.30 90	0.15 60	0.13 141	0.18 157	0.14 139	0.19 210	0.14 101

AE-Stereo	0.49 181	0.27 204	0.67 231	0.60 388	0.39 339	0.67 276	0.46 305	1.18 288	1.09 341	0.47 130	0.75 187	0.69 228	0.47 177	0.59 86	0.40 208	0.16 84	0.15 262	0.21 255	0.20 294	0.19 210	0.15 139

RAFT-RH_RVC	1.03 472	0.24 123	0.67 231	0.49 204	0.28 151	0.81 358	0.33 138	0.83 148	1.08 333	2.05 562	4.65 598	1.04 363	0.57 247	5.98 576	0.50 297	0.18 178	0.13 141	0.26 402	0.20 294	0.16 100	0.17 200

222	1.61 543	0.29 261	0.67 231	0.56 340	0.29 168	1.06 434	0.42 246	2.17 555	1.31 467	1.31 438	1.52 464	0.92 316	0.94 414	1.76 415	17.65 628	0.24 369	0.20 401	0.21 255	0.19 262	0.22 311	0.23 354

HI	0.64 290	0.32 332	0.68 235	0.47 159	0.51 432	0.41 69	0.36 174	1.04 231	0.75 204	1.31 438	1.43 437	1.62 492	1.12 477	0.94 215	0.88 431	0.15 60	0.12 65	0.20 220	0.20 294	0.20 246	0.18 226

CoSv	0.64 290	0.32 332	0.68 235	0.47 159	0.51 432	0.41 69	0.36 174	1.04 231	0.75 204	1.31 438	1.43 437	1.62 492	1.12 477	0.94 215	0.88 431	0.15 60	0.12 65	0.20 220	0.20 294	0.20 246	0.18 226

testlalala2	0.58 252	0.27 204	0.68 235	1.72 592	1.27 589	0.68 283	0.42 246	0.93 183	0.70 191	0.90 244	0.93 229	0.76 245	0.34 95	0.52 59	0.40 208	0.18 178	0.15 262	0.17 119	0.13 109	0.17 131	0.17 200

11t1	0.52 189	0.28 226	0.68 235	0.51 248	0.28 151	0.83 366	0.39 218	1.22 309	0.63 158	0.84 232	0.74 185	0.68 223	0.68 294	0.91 203	0.57 332	0.21 297	0.18 360	0.19 182	0.16 200	0.20 246	0.21 316

GCAP-Stereo	0.40 116	0.28 226	0.68 235	0.47 159	0.25 82	0.53 177	0.32 129	0.82 143	0.58 143	0.65 188	0.69 168	0.58 187	0.42 139	0.47 39	0.29 76	0.17 132	0.14 197	0.17 119	0.13 109	0.17 131	0.14 101

BUS	0.74 356	0.32 332	0.68 235	0.54 302	0.44 383	2.34 569	0.42 246	2.16 549	0.98 287	1.20 376	1.11 309	1.03 360	0.62 274	0.91 203	0.70 374	0.24 369	0.17 335	0.25 383	0.22 368	0.22 311	0.22 334

BSDual-CNN	0.71 331	0.32 332	0.68 235	0.54 302	0.44 383	1.27 474	0.65 435	2.16 549	0.98 287	1.20 376	1.11 309	1.12 388	0.74 314	0.91 203	0.66 363	0.24 369	0.17 335	0.25 383	0.22 368	0.22 311	0.22 334

psmg	0.72 333	0.32 332	0.68 235	0.50 216	0.44 383	1.48 506	0.75 466	1.94 506	0.98 287	1.21 380	1.33 403	1.12 388	0.74 314	0.91 203	0.66 363	0.24 369	0.19 381	0.25 383	0.25 419	0.23 336	0.22 334

test-3	0.54 215	0.22 85	0.68 235	0.47 159	0.27 125	0.58 210	0.35 158	0.92 174	1.00 299	1.32 442	0.69 168	0.87 291	0.45 160	1.68 401	0.37 180	0.16 84	0.11 31	0.20 220	0.16 200	0.17 131	0.13 68

test_1	0.54 215	0.22 85	0.68 235	0.47 159	0.27 125	0.58 210	0.35 158	0.92 174	1.00 299	1.28 414	0.68 164	0.87 291	0.45 160	1.67 396	0.37 180	0.16 84	0.11 31	0.20 220	0.16 200	0.17 131	0.13 68

xxxx	1.51 534	0.28 226	0.68 235	0.54 302	0.28 151	1.16 456	0.44 278	2.19 559	1.29 457	1.09 304	1.36 417	1.22 407	0.85 369	1.79 418	15.70 627	0.24 369	0.21 423	0.21 255	0.20 294	0.22 311	0.23 354

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 215	0.25 151	0.68 235	0.43 99	0.24 55	0.40 62	0.34 150	1.04 231	1.09 341	1.32 442	1.60 485	0.80 258	0.68 294	0.67 122	0.39 200	0.13 25	0.10 9	0.18 157	0.17 221	0.17 131	0.13 68

Gwc-CoAtRS	0.52 189	0.24 123	0.68 235	0.48 186	0.29 168	0.64 247	0.25 70	1.16 281	1.08 333	1.01 281	1.00 252	1.12 388	0.56 238	0.69 126	0.37 180	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.15 158	0.15 76	0.15 139

LL-Strereo2	0.52 189	0.33 354	0.69 248	0.52 269	0.37 311	0.70 295	0.30 113	1.13 276	0.67 181	0.94 257	0.78 193	0.91 307	0.42 139	1.05 248	0.42 230	0.17 132	0.16 304	0.29 445	0.25 419	0.21 287	0.16 172

NRIStereo	0.60 261	0.29 261	0.69 248	0.53 287	0.28 151	0.63 244	0.33 138	1.08 260	0.87 242	1.14 338	0.87 216	0.91 307	0.59 257	2.24 464	0.49 291	0.20 263	0.14 197	0.21 255	0.19 262	0.21 287	0.17 200

ASMatch	0.88 424	0.26 174	0.69 248	0.51 248	0.35 284	0.48 120	0.37 196	1.12 273	0.92 263	1.10 312	3.28 581	0.96 336	0.98 436	4.90 547	0.49 291	0.19 224	0.16 304	0.22 286	0.19 262	0.19 210	0.27 414

THIR-Stereo	1.02 469	0.27 204	0.69 248	0.49 204	0.28 151	0.95 404	1.34 564	1.03 225	0.97 282	1.34 454	1.90 532	1.17 398	1.58 540	6.44 581	0.78 402	0.19 224	0.14 197	0.21 255	0.22 368	0.19 210	0.20 299

test_xeample3	0.42 128	0.28 226	0.69 248	0.43 99	0.33 260	0.56 201	0.38 203	0.79 125	0.45 93	0.53 161	0.46 93	0.44 106	0.44 156	1.38 335	0.31 108	0.18 178	0.14 197	0.19 182	0.15 158	0.17 131	0.16 172

EAI-Stereo	0.65 298	0.28 226	0.69 248	0.53 287	0.27 125	0.60 225	0.40 226	2.28 569	0.64 163	0.71 198	3.18 580	0.57 182	0.43 147	1.06 249	0.41 219	0.18 178	0.13 141	0.17 119	0.17 221	0.17 131	0.17 200

MIF-Stereo (partial)	0.45 155	0.25 151	0.70 254	0.50 216	0.52 444	0.35 31	0.26 82	0.91 171	0.59 151	0.45 119	0.71 175	0.51 150	0.51 210	1.11 264	0.45 257	0.20 263	0.16 304	0.23 324	0.20 294	0.24 351	0.18 226

testlalala_base	0.77 373	0.40 435	0.70 254	0.65 446	0.50 420	0.79 341	0.28 96	1.50 371	0.51 123	0.73 204	0.90 222	0.69 228	0.54 226	0.66 119	0.40 208	2.82 607	0.14 197	0.17 119	0.12 76	2.68 602	0.19 266

DCRE	0.82 399	0.26 174	0.70 254	0.58 363	0.44 383	0.54 185	0.48 323	0.95 195	0.78 218	0.78 214	7.33 612	0.86 287	0.52 215	0.76 149	0.41 219	0.16 84	0.16 304	0.19 182	0.17 221	0.18 166	0.17 200

fff	0.53 199	0.24 123	0.70 254	0.43 99	0.24 55	0.48 120	0.36 174	1.07 254	1.25 437	1.10 312	1.02 266	0.57 182	1.06 464	0.73 141	0.52 309	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.15 76	0.19 266

DRaft	0.80 388	0.24 123	0.70 254	0.45 138	0.30 191	0.97 414	0.53 361	1.05 239	0.97 282	1.78 539	2.02 543	0.80 258	1.74 554	2.73 496	0.72 382	0.17 132	0.14 197	0.20 220	0.20 294	0.18 166	0.21 316

Pruner-Stereo	0.62 271	0.29 261	0.70 254	0.61 402	0.31 217	0.63 244	0.43 265	1.17 283	0.99 294	1.53 502	1.08 292	0.95 330	0.55 233	1.35 325	0.51 302	0.23 353	0.14 197	0.24 344	0.21 339	0.21 287	0.23 354

DCANet	0.54 215	0.24 123	0.70 254	0.43 99	0.24 55	0.49 132	0.36 174	1.05 239	1.30 463	1.12 320	1.03 276	0.58 187	0.92 400	0.81 170	0.52 309	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.18 166	0.19 266

csc	0.53 199	0.24 123	0.70 254	0.43 99	0.24 55	0.48 120	0.36 174	1.07 254	1.25 437	1.10 312	1.02 266	0.57 182	1.06 464	0.73 141	0.52 309	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.15 76	0.19 266

cscssc	0.53 199	0.24 123	0.70 254	0.43 99	0.24 55	0.48 120	0.36 174	1.07 254	1.25 437	1.10 312	1.02 266	0.57 182	1.06 464	0.73 141	0.52 309	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.15 76	0.19 266

111	0.60 261	0.23 102	0.70 254	0.43 99	0.24 55	0.72 303	0.42 246	1.18 288	1.41 515	0.80 219	1.38 424	1.10 383	0.79 339	0.96 218	0.58 335	0.18 178	0.13 141	0.17 119	0.15 158	0.17 131	0.19 266

CFNet-RSSM	0.54 215	0.24 123	0.70 254	0.48 186	0.28 151	0.60 225	0.27 89	1.49 367	1.14 369	1.06 294	0.93 229	1.08 371	0.54 226	0.70 130	0.35 158	0.16 84	0.12 65	0.17 119	0.15 158	0.16 100	0.14 101

psm_up	0.77 373	0.34 378	0.70 254	0.66 453	0.58 472	1.05 431	0.92 511	1.52 380	1.12 354	1.26 409	1.16 338	1.31 437	1.23 500	1.20 287	0.81 414	0.25 396	0.29 504	0.31 464	0.27 448	0.27 389	0.25 380

rvit_stereo_0080	0.44 147	0.32 332	0.71 266	0.47 159	0.36 295	0.42 77	0.55 385	0.82 143	0.68 185	0.50 153	0.60 142	0.55 170	0.47 177	0.59 86	0.44 243	0.26 419	0.21 423	0.20 220	0.20 294	0.31 439	0.19 266

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 162	0.36 409	0.71 266	0.47 159	0.36 295	0.67 276	0.35 158	0.78 120	1.12 354	0.61 181	0.62 147	0.39 93	0.39 126	0.71 134	0.39 200	0.20 263	0.17 335	0.22 286	0.18 239	0.23 336	0.19 266

whm_eth	0.44 147	0.32 332	0.71 266	0.47 159	0.36 295	0.42 77	0.55 385	0.82 143	0.68 185	0.50 153	0.60 142	0.55 170	0.47 177	0.59 86	0.44 243	0.26 419	0.21 423	0.20 220	0.20 294	0.31 439	0.19 266

qqq	0.57 246	0.34 378	0.71 266	0.47 159	0.27 125	0.64 247	0.62 426	1.42 350	0.78 218	0.80 219	0.92 226	0.95 330	0.77 328	0.88 195	0.59 338	0.21 297	0.20 401	0.24 344	0.23 391	0.22 311	0.21 316

test_3	0.55 230	0.23 102	0.71 266	0.53 287	0.28 151	0.61 231	0.40 226	0.92 174	1.05 318	1.19 372	0.68 164	0.93 318	0.44 156	1.67 396	0.39 200	0.15 60	0.12 65	0.22 286	0.19 262	0.21 287	0.14 101

TestStereo	0.64 290	0.39 428	0.71 266	0.51 248	0.27 125	0.56 201	0.42 246	1.03 225	0.91 258	0.80 219	1.00 252	0.68 223	0.52 215	3.25 514	0.45 257	0.22 326	0.15 262	0.24 344	0.18 239	0.27 389	0.16 172

mmm	0.63 278	0.35 399	0.72 272	0.51 248	0.30 191	0.86 378	0.54 367	1.59 400	0.86 238	1.07 297	1.38 424	0.79 256	0.75 316	0.91 203	0.58 335	0.22 326	0.18 360	0.29 445	0.25 419	0.25 363	0.23 354

CASS	0.65 298	0.34 378	0.72 272	0.56 340	0.27 125	0.78 335	0.42 246	1.59 400	0.86 238	1.30 428	1.25 368	0.87 291	0.84 366	0.84 180	0.54 322	0.35 506	0.19 381	0.26 402	0.21 339	0.28 408	0.42 509
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 443	0.58 509	0.72 272	0.61 402	0.46 402	1.64 521	0.76 469	1.86 481	1.28 453	1.30 428	1.53 465	0.86 287	0.94 414	3.27 515	0.69 373	0.45 543	0.44 565	0.54 563	0.48 558	0.47 523	0.40 500

DisPM	0.66 305	0.28 226	0.72 272	0.61 402	0.35 284	0.62 240	0.45 298	1.02 220	0.99 294	1.56 512	1.10 303	0.80 258	0.59 257	2.37 475	0.41 219	0.23 353	0.14 197	0.23 324	0.21 339	0.20 246	0.25 380

GANet-ADL	0.60 261	0.35 399	0.72 272	0.64 432	0.40 350	0.68 283	0.51 342	1.49 367	1.12 354	0.95 259	1.08 292	0.91 307	0.57 247	0.76 149	0.55 326	0.26 419	0.18 360	0.18 157	0.16 200	0.23 336	0.25 380

CrosDoStereo	1.58 539	0.24 123	0.72 272	0.48 186	0.29 168	0.67 276	12.49 628	1.10 265	0.98 287	1.34 454	1.75 514	1.00 347	1.89 566	6.65 585	0.81 414	0.19 224	0.15 262	0.20 220	0.22 368	0.18 166	0.19 266

AAGNet	1.83 558	0.28 226	0.72 272	0.61 402	0.32 239	0.67 276	0.51 342	0.96 202	0.98 287	1.47 489	1.20 354	1.00 347	1.18 489	2.83 498	22.77 635	0.22 326	0.13 141	0.22 286	0.19 262	0.23 336	0.15 139

OMP-Stereo	0.94 439	0.33 354	0.72 272	0.90 561	0.31 217	0.49 132	0.36 174	1.16 281	1.06 322	1.58 518	1.12 316	1.46 465	0.69 297	6.94 592	0.49 291	0.19 224	0.14 197	0.24 344	0.18 239	0.20 246	0.14 101

IIG-Stereo	0.96 443	0.31 316	0.72 272	0.88 557	0.33 260	0.61 231	0.26 82	1.19 298	1.03 309	1.69 532	1.37 419	1.46 465	0.75 316	6.96 593	0.51 302	0.19 224	0.14 197	0.23 324	0.18 239	0.20 246	0.14 101

DeepStereo_LL	1.58 539	0.24 123	0.72 272	0.48 186	0.29 168	0.67 276	12.49 628	1.10 265	0.98 287	1.34 454	1.75 514	1.00 347	1.89 566	6.65 585	0.81 414	0.19 224	0.15 262	0.20 220	0.22 368	0.18 166	0.19 266

SST-Stereo	0.83 405	0.28 226	0.72 272	0.59 376	0.31 217	0.72 303	0.26 82	1.09 262	0.86 238	1.47 489	1.10 303	1.00 347	0.87 382	5.73 569	0.45 257	0.22 326	0.13 141	0.23 324	0.19 262	0.23 336	0.18 226

DeepStereo_RVC	0.55 230	0.29 261	0.72 272	0.51 248	0.30 191	0.59 217	0.33 138	1.03 225	0.70 191	1.16 354	0.93 229	0.83 274	0.94 414	0.96 218	0.54 322	0.21 297	0.14 197	0.21 255	0.19 262	0.24 351	0.24 368

coex_refinement	0.80 388	0.28 226	0.73 284	0.70 486	0.51 432	0.95 404	0.60 421	1.78 456	1.23 428	1.36 459	1.37 419	1.82 524	0.81 349	1.32 317	1.13 476	0.26 419	0.17 335	0.19 182	0.20 294	0.24 351	0.25 380

rvit_stereo_0081_aga	0.44 147	0.34 378	0.73 284	0.51 248	0.41 358	0.50 146	0.40 226	0.81 138	0.57 142	0.58 170	0.56 132	0.53 163	0.43 147	0.66 119	0.40 208	0.26 419	0.21 423	0.22 286	0.20 294	0.26 375	0.18 226

rrr	0.46 162	0.28 226	0.73 284	0.43 99	0.33 260	0.49 132	0.38 203	0.76 113	0.50 114	0.47 130	0.48 99	0.48 131	0.46 167	2.03 443	0.30 90	0.19 224	0.14 197	0.19 182	0.15 158	0.16 100	0.16 172

EKT-Stereo	0.53 199	0.30 281	0.73 284	0.58 363	0.60 483	0.51 164	0.48 323	0.94 190	0.90 253	0.71 198	0.88 218	0.77 248	0.43 147	1.07 253	0.40 208	0.22 326	0.16 304	0.21 255	0.18 239	0.20 246	0.22 334

Patchmatch Stereo++	0.55 230	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.65 263	0.29 103	1.05 239	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.60 260	1.37 331	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226
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	0.54 215	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.65 263	0.41 242	1.04 231	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.82 267	0.61 269	1.06 249	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

ROB_FTStereo_v2	0.54 215	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.64 247	0.42 246	1.05 239	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.60 260	1.12 268	0.46 271	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

ROB_FTStereo	0.54 215	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.64 247	0.25 70	1.05 239	0.64 163	1.12 320	0.95 233	0.82 267	0.61 269	1.15 273	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

HUI-Stereo	0.52 189	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.65 263	0.30 113	1.04 231	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.60 260	0.79 161	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

RAFT_R40	0.83 405	0.28 226	0.73 284	0.59 376	0.31 217	0.69 288	0.44 278	1.10 265	0.95 270	1.47 489	1.10 303	1.00 347	0.85 369	5.53 563	0.46 271	0.22 326	0.13 141	0.23 324	0.20 294	0.23 336	0.18 226

iGMRVC	0.56 239	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.65 263	0.38 203	1.05 239	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.60 260	1.52 366	0.46 271	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

iRAFT	0.55 230	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.65 263	0.29 103	1.05 239	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.60 260	1.37 331	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

CroCo-Stereo	0.40 116	0.31 316	0.73 284	0.58 363	0.27 125	0.26 4	0.33 138	0.95 195	0.81 226	0.42 101	0.47 95	0.65 214	0.47 177	0.39 6	0.34 147	0.18 178	0.15 262	0.16 90	0.14 139	0.19 210	0.16 172
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	0.64 290	0.30 281	0.73 284	0.59 376	0.33 260	0.68 283	0.58 408	1.04 231	0.76 211	1.08 298	1.19 350	1.65 503	0.93 409	1.06 249	0.56 329	0.21 297	0.18 360	0.27 419	0.24 404	0.22 311	0.17 200

RAFT-IKP	0.54 215	0.30 281	0.73 284	0.50 216	0.27 125	0.59 217	0.36 174	1.04 231	0.64 163	1.12 320	0.96 236	0.83 274	0.61 269	1.22 290	0.45 257	0.22 326	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.26 375	0.18 226

HCRNet	0.70 324	0.39 428	0.73 284	0.60 388	0.59 480	0.76 322	0.35 158	1.22 309	1.13 366	1.02 285	0.99 248	1.02 356	0.76 324	2.19 461	0.70 374	0.28 449	0.19 381	0.28 434	0.23 391	0.25 363	0.23 354

G2L-Stereo_test	0.73 351	0.27 204	0.74 300	0.49 204	0.40 350	0.90 384	0.81 486	1.53 386	1.14 369	1.28 414	1.27 378	1.52 478	0.72 310	1.62 386	0.94 441	0.19 224	0.14 197	0.16 90	0.15 158	0.18 166	0.19 266

test_sample2	0.62 271	0.29 261	0.74 300	0.50 216	0.28 151	0.80 349	0.61 423	1.61 407	1.00 299	0.88 241	0.99 248	0.94 321	0.83 362	1.16 277	0.51 302	0.23 353	0.18 360	0.22 286	0.21 339	0.23 336	0.22 334

anonymousdsp2	0.53 199	0.27 204	0.74 300	0.48 186	0.29 168	0.76 322	0.47 312	1.61 407	0.82 231	0.77 211	0.77 191	0.75 241	0.47 177	1.03 240	0.40 208	0.18 178	0.13 141	0.18 157	0.13 109	0.19 210	0.18 226

CRE-IMP	0.55 230	0.30 281	0.74 300	0.52 269	0.29 168	0.79 341	0.25 70	1.04 231	0.72 197	1.09 304	0.95 233	0.81 262	0.57 247	1.10 261	0.50 297	0.21 297	0.14 197	0.23 324	0.19 262	0.28 408	0.22 334

test_sample1	0.61 267	0.29 261	0.75 304	0.50 216	0.31 217	0.76 322	0.48 323	1.59 400	0.84 236	0.90 244	0.94 232	0.88 295	0.95 419	1.16 277	0.67 366	0.22 326	0.18 360	0.20 220	0.19 262	0.21 287	0.21 316

anonymousa	0.72 333	0.27 204	0.75 304	0.47 159	0.63 493	1.43 502	0.45 298	1.24 315	0.89 249	1.28 414	1.75 514	1.62 492	1.13 481	0.69 126	0.59 338	0.19 224	0.16 304	0.23 324	0.25 419	0.20 246	0.18 226

TestStereo1	0.63 278	0.28 226	0.75 304	0.76 517	0.31 217	0.48 120	0.43 265	1.30 324	1.21 419	0.97 264	1.31 394	0.64 211	0.77 328	1.75 410	0.42 230	0.20 263	0.15 262	0.22 286	0.18 239	0.21 287	0.17 200

test_5	0.65 298	0.30 281	0.75 304	0.67 465	0.50 420	0.92 395	0.52 353	1.39 344	1.12 354	0.76 206	1.11 309	1.00 347	0.90 394	1.53 370	0.45 257	0.18 178	0.13 141	0.23 324	0.22 368	0.21 287	0.19 266

SA-5K	0.63 278	0.28 226	0.75 304	0.76 517	0.31 217	0.48 120	0.43 265	1.30 324	1.21 419	0.97 264	1.31 394	0.64 211	0.77 328	1.75 410	0.42 230	0.20 263	0.15 262	0.22 286	0.18 239	0.21 287	0.17 200

NF-Stereo	0.80 388	0.30 281	0.75 304	0.60 388	0.31 217	0.64 247	0.44 278	1.21 301	0.90 253	1.29 420	1.02 266	0.82 267	0.57 247	5.40 561	0.48 283	0.23 353	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.20 246	0.30 446

OCTAStereo	0.80 388	0.30 281	0.75 304	0.60 388	0.31 217	0.64 247	0.44 278	1.21 301	0.90 253	1.29 420	1.01 258	0.82 267	0.57 247	5.35 555	0.48 283	0.24 369	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.20 246	0.30 446

RE-Stereo	0.80 388	0.30 281	0.75 304	0.60 388	0.31 217	0.64 247	0.44 278	1.21 301	0.90 253	1.29 420	1.01 258	0.81 262	0.57 247	5.37 558	0.48 283	0.24 369	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.20 246	0.30 446

TVStereo	0.80 388	0.30 281	0.75 304	0.60 388	0.31 217	0.64 247	0.44 278	1.21 301	0.90 253	1.29 420	1.01 258	0.81 262	0.57 247	5.37 558	0.48 283	0.24 369	0.14 197	0.24 344	0.20 294	0.20 246	0.30 446

AdaStereo	0.70 324	0.43 450	0.75 304	0.73 506	0.37 311	0.92 395	0.53 361	1.85 478	1.18 400	1.12 320	1.23 362	1.07 370	0.65 289	0.96 218	0.63 355	0.31 473	0.15 262	0.32 479	0.21 339	0.29 419	0.22 334
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	0.73 351	0.25 151	0.76 314	0.54 302	0.39 339	0.95 404	0.66 440	1.66 421	1.09 341	1.24 399	1.02 266	1.64 500	0.71 307	1.63 388	1.02 457	0.20 263	0.14 197	0.17 119	0.15 158	0.20 246	0.22 334

DCVSM-stereo	0.72 333	0.35 399	0.76 314	0.55 326	0.42 363	0.73 307	0.38 203	1.21 301	1.02 305	1.79 542	1.04 279	1.62 492	1.03 455	1.04 246	0.79 408	0.24 369	0.27 486	0.29 445	0.24 404	0.30 430	0.36 485

test_sample7	0.74 356	0.37 416	0.76 314	0.52 269	0.35 284	0.91 388	0.67 444	1.78 456	1.21 419	1.22 385	1.18 343	1.08 371	0.92 400	1.23 292	0.67 366	0.31 473	0.28 493	0.32 479	0.31 497	0.33 457	0.29 432

4D-IteraStereo	0.48 175	0.24 123	0.76 314	0.50 216	0.44 383	0.66 272	0.31 120	0.87 155	1.02 305	1.03 289	0.72 179	0.78 252	0.32 80	0.64 110	0.37 180	0.17 132	0.11 31	0.23 324	0.19 262	0.19 210	0.13 68

Sa-1000	0.72 333	0.29 261	0.76 314	0.59 376	0.30 191	0.73 307	0.37 196	1.62 411	1.33 475	1.28 414	2.04 544	0.86 287	0.75 316	1.84 422	0.38 191	0.19 224	0.14 197	0.25 383	0.23 391	0.20 246	0.16 172

IRAFT_RVC	0.88 424	0.28 226	0.76 314	0.63 423	0.31 217	0.65 263	1.02 533	1.22 309	0.94 268	1.22 385	1.04 279	1.01 354	0.98 436	5.82 571	0.53 316	0.22 326	0.12 65	0.25 383	0.20 294	0.20 246	0.19 266

CVANet_RVC	1.07 478	0.43 450	0.76 314	0.60 388	0.50 420	0.90 384	0.97 523	1.52 380	1.26 442	1.33 450	1.38 424	1.24 414	1.18 489	6.75 591	0.75 391	0.34 499	0.23 453	0.34 498	0.29 481	0.42 500	0.27 414

HH	0.63 278	0.30 281	0.77 321	0.50 216	0.32 239	0.49 132	0.46 305	1.65 416	0.64 163	0.69 194	1.09 297	1.63 497	0.85 369	1.90 429	0.37 180	0.18 178	0.13 141	0.19 182	0.17 221	0.19 210	0.16 172

HanStereo	0.63 278	0.30 281	0.77 321	0.50 216	0.32 239	0.49 132	0.46 305	1.65 416	0.64 163	0.69 194	1.09 297	1.63 497	0.85 369	1.90 429	0.37 180	0.18 178	0.13 141	0.19 182	0.17 221	0.19 210	0.16 172

CroCo-Stereo Lap2	0.44 147	0.34 378	0.77 321	0.61 402	0.79 540	0.28 10	0.35 158	0.75 110	0.71 196	0.38 82	0.50 111	0.72 236	0.55 233	0.57 81	0.47 278	0.17 132	0.18 360	0.19 182	0.16 200	0.21 287	0.20 299

PFNet+	0.59 258	0.28 226	0.77 321	0.53 287	0.30 191	0.59 217	0.31 120	0.92 174	1.14 369	1.33 450	1.10 303	0.79 256	0.57 247	1.31 312	0.49 291	0.25 396	0.17 335	0.28 434	0.26 437	0.21 287	0.25 380

PSM-softLoss	0.78 381	0.31 316	0.77 321	0.58 363	0.32 239	0.56 201	0.40 226	1.18 288	0.70 191	1.24 399	1.07 287	0.83 274	0.52 215	5.36 556	0.53 316	0.24 369	0.15 262	0.25 383	0.22 368	0.20 246	0.25 380

KMStereo	0.78 381	0.31 316	0.77 321	0.58 363	0.32 239	0.56 201	0.40 226	1.18 288	0.70 191	1.24 399	1.07 287	0.83 274	0.52 215	5.36 556	0.53 316	0.24 369	0.15 262	0.25 383	0.22 368	0.20 246	0.25 380

cf-r	0.73 351	0.30 281	0.77 321	0.55 326	0.63 493	0.78 335	0.48 323	1.79 462	1.15 381	1.13 335	1.26 375	1.43 455	0.87 382	1.40 346	0.85 427	0.25 396	0.18 360	0.22 286	0.23 391	0.19 210	0.19 266

HITNet	0.65 298	0.40 435	0.77 321	0.48 186	0.24 55	1.05 431	0.49 333	1.76 448	1.02 305	1.18 368	1.18 343	0.89 303	0.80 345	0.85 185	0.79 408	0.17 132	0.12 65	0.21 255	0.17 221	0.29 419	0.15 139
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 79	0.25 151	0.78 329	0.47 159	0.26 95	0.37 51	0.30 113	0.71 100	0.52 130	0.36 69	0.57 135	0.29 34	0.21 3	0.50 53	0.36 168	0.13 25	0.13 141	0.20 220	0.18 239	0.18 166	0.12 20

NINENet	0.77 373	0.37 416	0.78 329	0.62 414	0.51 432	2.34 569	0.42 246	1.83 474	1.04 314	1.14 338	1.23 362	1.03 360	0.62 274	1.24 297	0.70 374	0.28 449	0.23 453	0.31 464	0.21 339	0.26 375	0.25 380

DLCB_ROB	0.86 419	0.40 435	0.78 329	0.68 476	0.54 451	1.11 443	0.84 490	1.49 367	1.23 428	1.64 528	1.65 499	1.70 509	0.91 397	1.70 403	1.05 459	0.25 396	0.24 462	0.26 402	0.27 448	0.27 389	0.24 368

Selective-RAFT	0.52 189	0.28 226	0.79 332	0.55 326	0.27 125	0.91 388	0.33 138	0.80 133	0.88 246	0.58 170	0.63 149	0.81 262	0.77 328	1.29 310	0.48 283	0.19 224	0.14 197	0.17 119	0.15 158	0.19 210	0.17 200

AACVNet	0.86 419	0.35 399	0.79 332	0.82 538	0.39 339	0.76 322	0.49 333	1.61 407	0.81 226	1.08 298	1.33 403	1.30 433	0.93 409	4.34 535	0.74 386	0.25 396	0.21 423	0.28 434	0.22 368	0.29 419	0.25 380

GwcNet-ADL	0.64 290	0.31 316	0.79 332	0.56 340	0.41 358	0.60 225	0.58 408	1.41 348	1.26 442	1.08 298	1.13 321	0.91 307	0.60 260	1.04 246	0.78 402	0.27 435	0.18 360	0.18 157	0.18 239	0.25 363	0.29 432

DEmStereo	0.97 449	0.23 102	0.79 332	0.47 159	0.32 239	1.04 430	0.56 393	0.93 183	0.89 249	1.39 473	2.14 550	1.02 356	2.07 577	5.64 567	0.77 400	0.17 132	0.15 262	0.20 220	0.20 294	0.18 166	0.20 299

TDLM	1.06 476	0.44 453	0.79 332	0.63 423	0.50 420	0.89 381	1.44 569	1.48 365	1.26 442	1.12 320	1.40 430	1.08 371	0.98 436	6.65 585	0.78 402	0.33 489	0.21 423	0.33 488	0.26 437	0.37 475	0.24 368

UDGNet	0.72 333	1.17 580	0.80 337	0.77 520	0.41 358	0.77 330	0.38 203	0.97 203	1.34 478	0.81 223	0.88 218	0.71 235	0.60 260	1.21 289	0.54 322	0.52 557	0.19 381	1.02 591	0.26 437	0.71 568	0.31 456

rvit_stereo_0083	0.47 169	0.33 354	0.81 338	0.56 340	0.36 295	0.50 146	0.44 278	0.68 91	0.95 270	0.49 144	0.57 135	0.55 170	0.49 200	0.88 195	0.46 271	0.25 396	0.25 471	0.24 344	0.20 294	0.24 351	0.17 200

FCDSN-DC	2.32 579	0.63 527	0.81 338	0.84 542	0.75 531	2.23 564	0.94 518	2.09 538	1.80 556	5.45 619	7.72 616	7.77 616	6.93 623	3.39 516	1.80 542	0.52 557	0.48 575	0.52 557	0.51 567	0.57 548	0.58 553
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 399	0.29 261	0.81 338	0.71 494	0.60 483	1.05 431	0.54 367	1.99 517	0.92 263	1.18 368	1.06 283	1.99 544	1.08 469	1.94 435	0.97 450	0.27 435	0.22 441	0.24 344	0.23 391	0.22 311	0.19 266

MultiAttention	4.51 606	0.33 354	0.82 341	0.73 506	0.45 390	30.98 638	4.50 623	2.18 558	1.40 510	1.61 520	2.41 562	2.43 567	0.70 302	38.42 641	1.36 505	0.22 326	0.15 262	0.29 445	0.30 490	0.47 523	0.43 516

FACV-RUCA	0.63 278	0.34 378	0.82 341	0.62 414	0.65 498	0.81 358	0.41 242	1.44 357	1.07 327	0.86 239	1.14 325	0.61 200	0.69 297	0.80 164	0.53 316	0.28 449	0.19 381	0.47 548	0.21 339	0.35 464	0.25 380

ITSA-stereo	0.82 399	0.36 409	0.82 341	0.54 302	0.31 217	0.80 349	0.47 312	2.17 555	1.67 544	1.13 335	1.13 321	0.94 321	0.86 377	2.46 483	1.00 455	0.26 419	0.23 453	0.28 434	0.27 448	0.28 408	0.36 485

Anonymous_2	1.30 513	0.55 498	0.82 341	0.52 269	0.58 472	1.01 423	0.64 433	1.25 317	0.97 282	0.96 261	0.78 193	1.33 439	1.29 509	1.03 240	0.74 386	0.62 573	0.64 593	1.06 592	9.63 633	1.16 586	0.49 535

SA	0.66 305	0.30 281	0.82 341	0.61 402	0.30 191	0.58 210	0.38 203	1.44 357	1.30 463	0.96 261	1.36 417	0.66 218	0.95 419	1.85 425	0.42 230	0.19 224	0.15 262	0.25 383	0.23 391	0.21 287	0.17 200

CSP-Net	0.97 449	0.38 423	0.83 346	0.53 287	0.41 358	1.63 519	0.77 472	2.00 518	1.05 318	1.25 405	1.20 354	1.33 439	0.83 362	4.93 549	0.85 427	0.32 480	0.22 441	0.20 220	0.20 294	0.23 336	0.25 380

DIP-Stereo	0.62 271	0.30 281	0.83 346	0.48 186	0.36 295	0.95 404	0.33 138	2.37 577	0.67 181	1.25 405	1.00 252	0.68 223	0.51 210	0.91 203	0.61 348	0.18 178	0.15 262	0.21 255	0.17 221	0.19 210	0.19 266
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	2.81 595	0.59 512	0.85 348	0.73 506	0.57 463	2.97 589	1.05 537	3.39 600	2.61 588	6.98 622	7.67 615	10.38 624	6.31 620	5.75 570	3.37 581	0.53 563	0.48 575	0.51 555	0.50 564	0.53 541	0.51 541

ffm	0.72 333	0.33 354	0.85 348	0.53 287	0.37 311	0.74 311	0.56 393	0.95 195	2.47 583	1.15 344	1.45 444	1.06 365	0.82 354	1.55 374	0.32 113	0.20 263	0.12 65	0.31 464	0.27 448	0.19 210	0.20 299

ff1	1.37 522	0.33 354	0.85 348	0.53 287	0.37 311	0.74 311	0.56 393	0.95 195	2.47 583	1.15 344	1.45 444	1.06 365	0.82 354	7.22 595	7.61 604	0.20 263	0.12 65	0.31 464	0.27 448	0.19 210	0.20 299

mmx	1.39 525	0.33 354	0.85 348	0.53 287	0.37 311	0.74 311	0.56 393	2.13 540	1.37 496	1.15 344	1.45 444	1.06 365	0.82 354	7.22 595	7.61 604	0.24 369	0.19 381	0.31 464	0.27 448	0.30 430	0.25 380

xxx	1.39 525	0.33 354	0.85 348	0.53 287	0.37 311	0.74 311	0.56 393	2.13 540	1.37 496	1.15 344	1.45 444	1.06 365	0.82 354	7.22 595	7.61 604	0.24 369	0.19 381	0.31 464	0.27 448	0.30 430	0.25 380

SACVNet	0.85 414	0.46 462	0.85 348	0.81 530	0.56 460	0.80 349	0.79 477	1.68 424	1.12 354	1.34 454	1.33 403	1.25 418	0.94 414	2.39 477	0.76 394	0.34 499	0.26 477	0.31 464	0.29 481	0.35 464	0.44 519

model_zeroshot	0.48 175	0.29 261	0.86 354	0.51 248	0.36 295	0.69 288	0.37 196	1.12 273	0.62 155	0.85 237	0.84 209	0.66 218	0.37 117	0.73 141	0.34 147	0.20 263	0.16 304	0.19 182	0.16 200	0.17 131	0.16 172

SMFormer	0.75 365	0.30 281	0.86 354	0.46 148	0.26 95	0.82 360	0.43 265	2.05 529	1.39 505	1.23 391	1.47 451	0.98 340	0.95 419	1.71 405	0.82 419	0.24 369	0.20 401	0.22 286	0.21 339	0.23 336	0.24 368

tta	0.75 365	0.30 281	0.86 354	0.46 148	0.26 95	0.82 360	0.43 265	2.05 529	1.39 505	1.23 391	1.47 451	0.98 340	0.95 419	1.71 405	0.82 419	0.24 369	0.20 401	0.22 286	0.21 339	0.18 166	0.18 226

qqq1	0.72 333	0.30 281	0.86 354	0.46 148	0.26 95	0.82 360	0.43 265	2.05 529	1.39 505	1.23 391	1.47 451	0.98 340	0.95 419	1.71 405	0.44 243	0.24 369	0.20 401	0.18 157	0.15 158	0.18 166	0.18 226

fff1	0.72 333	0.30 281	0.86 354	0.46 148	0.26 95	0.82 360	0.43 265	2.05 529	1.39 505	1.23 391	1.47 451	0.98 340	0.95 419	1.71 405	0.44 243	0.24 369	0.20 401	0.18 157	0.15 158	0.18 166	0.18 226

1111x	1.70 551	0.29 261	0.86 354	0.51 248	0.27 125	1.01 423	0.68 448	2.22 563	1.28 453	1.13 335	1.40 430	1.21 405	1.10 473	5.53 563	15.20 625	0.22 326	0.21 423	0.22 286	0.22 368	0.24 351	0.22 334

StereoVision	0.65 298	0.34 378	0.86 354	0.59 376	0.40 350	0.50 146	0.41 242	1.09 262	0.93 265	0.71 198	2.50 567	0.82 267	0.57 247	1.03 240	0.49 291	0.25 396	0.28 493	0.29 445	0.28 469	0.36 471	0.20 299

CFNet_pseudo	0.66 305	0.32 332	0.86 354	0.48 186	0.39 339	0.70 295	0.40 226	1.33 326	1.22 425	1.16 354	1.34 410	1.24 414	0.64 283	0.98 227	0.59 338	0.21 297	0.16 304	0.33 488	0.19 262	0.36 471	0.25 380

GANet	1.36 521	0.47 467	0.86 354	0.67 465	0.45 390	1.34 486	1.73 583	1.64 415	1.24 434	1.49 497	2.38 559	1.55 482	1.20 495	9.30 615	0.93 439	0.30 465	0.31 514	0.33 488	0.28 469	0.39 488	0.30 446

ccs_rob	0.66 305	0.33 354	0.86 354	0.48 186	0.39 339	0.70 295	0.40 226	1.33 326	1.22 425	1.16 354	1.34 410	1.23 412	0.64 283	0.98 227	0.59 338	0.21 297	0.16 304	0.35 506	0.20 294	0.37 475	0.25 380

FC-DCNN	2.72 594	0.59 512	0.86 354	0.73 506	0.57 463	2.91 587	1.04 535	3.01 594	2.60 587	6.83 621	7.64 614	9.92 621	6.33 621	5.21 552	3.14 575	0.53 563	0.48 575	0.51 555	0.50 564	0.53 541	0.51 541

FE-Mocha	0.49 181	0.30 281	0.87 365	0.48 186	0.36 295	0.45 100	0.22 44	1.58 398	0.49 109	1.00 276	1.09 297	0.74 238	0.41 133	0.55 73	0.30 90	0.18 178	0.12 65	0.21 255	0.20 294	0.17 131	0.15 139

rvit_stereo_ft	0.47 169	0.35 399	0.87 365	0.67 465	0.42 363	0.40 62	0.59 417	0.81 138	0.74 203	0.46 124	0.55 129	0.57 182	0.49 200	0.65 117	0.50 297	0.25 396	0.17 335	0.22 286	0.22 368	0.24 351	0.17 200

test_sample6	0.71 331	0.34 378	0.87 365	0.52 269	0.30 191	0.82 360	0.58 408	1.79 462	1.15 381	1.14 338	1.33 403	0.91 307	0.79 339	1.31 312	0.74 386	0.27 435	0.21 423	0.27 419	0.29 481	0.28 408	0.27 414

test_sample5	0.69 320	0.34 378	0.87 365	0.52 269	0.30 191	0.84 374	0.54 367	1.83 474	1.14 369	1.11 318	1.25 368	0.88 295	0.78 335	1.23 292	0.65 360	0.26 419	0.20 401	0.27 419	0.27 448	0.27 389	0.26 404

DualNet	0.70 324	0.34 378	0.87 365	0.52 269	0.30 191	0.84 374	0.54 367	1.83 474	1.14 369	1.14 338	1.33 403	0.88 295	0.78 335	1.23 292	0.65 360	0.26 419	0.20 401	0.27 419	0.27 448	0.27 389	0.26 404

RALAANet	0.60 261	0.33 354	0.87 365	0.62 414	0.50 420	0.69 288	0.31 120	1.21 301	1.06 322	1.09 304	1.16 338	0.88 295	0.46 167	1.22 290	0.42 230	0.19 224	0.15 262	0.21 255	0.17 221	0.27 389	0.17 200

MSMDNet	0.66 305	0.32 332	0.87 365	0.49 204	0.37 311	0.79 341	0.40 226	1.43 356	1.31 467	1.15 344	1.31 394	1.24 414	0.63 279	0.88 195	0.57 332	0.21 297	0.16 304	0.26 402	0.19 262	0.39 488	0.24 368

DeepPruner_ROB	0.74 356	0.48 471	0.87 365	0.57 357	0.44 383	0.79 341	0.54 367	1.73 435	0.96 275	1.38 467	1.27 378	1.24 414	0.73 312	1.43 349	0.73 385	0.34 499	0.28 493	0.27 419	0.26 437	0.31 439	0.31 456

test_sample3	0.68 318	0.32 332	0.88 373	0.52 269	0.30 191	0.97 414	0.52 353	1.86 481	1.15 381	1.08 298	1.11 309	0.88 295	0.71 307	1.17 281	0.68 370	0.25 396	0.20 401	0.25 383	0.25 419	0.25 363	0.25 380

PCWNet_CMD	0.66 305	0.32 332	0.88 373	0.49 204	0.37 311	0.78 335	0.40 226	1.42 350	1.31 467	1.16 354	1.31 394	1.25 418	0.62 274	0.89 200	0.57 332	0.20 263	0.16 304	0.27 419	0.19 262	0.40 492	0.25 380

CFNet_ucs	0.70 324	0.33 354	0.88 373	0.50 216	0.43 374	0.74 311	0.44 278	1.60 404	1.29 457	1.22 385	1.54 470	1.09 381	0.63 279	0.99 231	0.59 338	0.25 396	0.20 401	0.37 517	0.21 339	0.40 492	0.28 426

RAFT_CTSACE	0.63 278	0.26 174	0.88 373	0.55 326	0.51 432	0.71 300	0.44 278	0.80 133	0.97 282	0.97 264	1.84 524	1.18 401	0.68 294	1.47 359	0.36 168	0.16 84	0.15 262	0.21 255	0.20 294	0.20 246	0.14 101

LMCR-Stereo	0.82 399	0.46 462	0.88 373	0.75 514	0.43 374	1.33 484	0.56 393	2.43 582	0.98 287	1.53 502	1.49 458	0.74 238	1.00 446	1.63 388	0.89 434	0.28 449	0.17 335	0.22 286	0.17 221	0.29 419	0.20 299

StereoDRNet-Refined	0.80 388	0.41 443	0.88 373	0.62 414	0.42 363	1.33 484	0.48 323	1.52 380	1.17 393	1.45 486	1.44 442	1.44 460	0.90 394	1.26 301	1.24 488	0.20 263	0.16 304	0.27 419	0.24 404	0.25 363	0.28 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 199	0.28 226	0.89 379	0.49 204	0.28 151	0.76 322	0.37 196	1.34 331	0.73 201	0.89 242	0.67 161	1.35 444	0.51 210	0.79 161	0.33 130	0.18 178	0.15 262	0.18 157	0.15 158	0.17 131	0.16 172

TransformOpticalFlow	0.96 443	0.28 226	0.89 379	0.52 269	0.31 217	0.66 272	0.54 367	1.75 442	1.12 354	1.09 304	1.44 442	1.37 449	1.01 448	6.70 589	0.42 230	0.19 224	0.12 65	0.20 220	0.19 262	0.18 166	0.19 266

ADLNet	0.85 414	0.36 409	0.89 379	0.85 547	0.72 518	1.24 470	0.76 469	1.82 469	1.36 492	1.52 501	1.35 416	1.27 426	0.99 444	1.23 292	1.15 478	0.27 435	0.20 401	0.26 402	0.25 419	0.28 408	0.30 446

MSMD_ROB	1.99 570	0.59 512	0.89 379	0.70 486	0.61 486	3.95 603	0.94 518	1.80 465	1.79 555	4.41 609	4.43 592	8.17 617	3.66 606	3.40 517	1.33 499	0.52 557	0.48 575	0.54 563	0.58 574	0.53 541	0.50 537

GES	0.66 305	0.34 378	0.90 383	0.59 376	0.38 329	0.94 400	0.57 404	2.11 539	0.86 238	1.02 285	1.11 309	0.66 218	0.79 339	0.99 231	0.61 348	0.27 435	0.19 381	0.20 220	0.20 294	0.21 287	0.30 446

UPFNet	0.80 388	0.32 332	0.90 383	0.59 376	0.74 524	1.26 473	0.80 483	1.52 380	1.10 348	1.30 428	1.12 316	1.30 433	0.84 366	1.67 396	1.09 467	0.24 369	0.24 462	0.24 344	0.23 391	0.25 363	0.18 226

DMCA	0.67 314	0.34 378	0.90 383	0.51 248	0.44 383	0.86 378	0.47 312	1.42 350	1.02 305	1.17 363	1.12 316	1.23 412	0.75 316	0.78 157	0.95 445	0.25 396	0.19 381	0.27 419	0.19 262	0.24 351	0.27 414

test_sample4	0.69 320	0.33 354	0.91 386	0.51 248	0.30 191	0.92 395	0.52 353	1.87 484	1.15 381	1.14 338	1.18 343	0.87 291	0.75 316	1.18 283	0.68 370	0.25 396	0.20 401	0.26 402	0.26 437	0.26 375	0.25 380

iRaft-Stereo_5w	0.85 414	0.29 261	0.91 386	0.53 287	0.43 374	0.49 132	0.68 448	0.99 209	0.87 242	0.79 217	1.34 410	1.46 465	0.91 397	5.11 550	1.11 473	0.17 132	0.14 197	0.22 286	0.18 239	0.20 246	0.20 299

AASNet	0.76 371	0.35 399	0.91 386	0.79 524	0.81 547	1.14 448	0.56 393	2.02 526	1.08 333	1.22 385	1.24 364	0.93 318	0.76 324	0.77 152	1.16 479	0.27 435	0.23 453	0.24 344	0.20 294	0.28 408	0.24 368

RASNet	1.12 491	0.30 281	0.91 386	0.66 453	0.77 535	0.97 414	0.57 404	1.37 337	1.35 488	1.02 285	1.34 410	2.11 553	1.43 524	7.09 594	1.39 510	0.19 224	0.17 335	0.17 119	0.19 262	0.18 166	0.16 172

MIM_Stereo	0.57 246	0.24 123	0.92 390	0.46 148	0.30 191	0.54 185	0.28 96	1.27 319	0.75 204	1.00 276	1.16 338	0.93 318	0.53 221	1.45 353	0.61 348	0.16 84	0.16 304	0.20 220	0.19 262	0.17 131	0.14 101

MeshStereo	2.26 577	0.56 502	0.92 390	0.61 402	0.49 413	2.60 578	1.02 533	3.18 596	2.05 572	7.40 626	4.98 602	7.58 614	2.98 599	6.37 580	1.96 550	0.43 537	0.43 562	0.45 543	0.39 537	0.43 506	0.42 509
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	1.00 460	0.30 281	0.93 392	0.47 159	0.30 191	0.57 206	0.25 70	2.25 566	0.63 158	1.01 281	1.10 303	2.73 577	1.85 564	6.26 577	0.40 208	0.17 132	0.14 197	0.19 182	0.15 158	0.16 100	0.17 200

GCST	1.08 481	1.47 592	0.93 392	1.73 593	1.14 580	1.30 479	0.31 120	1.33 326	1.16 390	1.29 420	0.97 245	0.98 340	0.49 200	2.08 448	0.46 271	1.19 594	0.70 596	1.30 595	0.85 593	1.02 582	0.89 580

CoDeX	0.73 351	0.29 261	0.93 392	0.54 302	0.36 295	1.14 448	0.61 423	2.34 574	1.17 393	1.16 354	1.25 368	0.91 307	0.87 382	1.33 320	0.64 359	0.20 263	0.16 304	0.21 255	0.18 239	0.20 246	0.18 226

PS-NSSS	0.99 455	0.58 509	0.93 392	0.58 363	0.57 463	0.91 388	0.80 483	1.81 468	1.14 369	1.14 338	1.67 504	1.00 347	0.83 362	4.62 540	0.78 402	0.37 514	0.31 514	0.52 557	0.32 505	0.45 516	0.38 496

DDVS	0.78 381	0.41 443	0.94 396	0.60 388	0.43 374	1.30 479	0.43 265	1.40 346	0.91 258	1.20 376	1.15 333	1.43 455	0.64 283	2.18 459	0.89 434	0.28 449	0.22 441	0.26 402	0.23 391	0.31 439	0.33 469

MIPNet	0.56 239	0.28 226	0.94 396	0.49 204	0.33 260	0.66 272	0.38 203	1.35 334	1.08 333	1.06 294	0.92 226	0.60 196	0.79 339	0.73 141	0.52 309	0.17 132	0.14 197	0.19 182	0.16 200	0.18 166	0.17 200

GMStereo	0.55 230	0.45 460	0.94 396	0.50 216	0.32 239	0.64 247	0.43 265	1.00 213	1.40 510	0.82 227	0.73 181	0.51 150	0.45 160	0.85 185	0.55 326	0.24 369	0.15 262	0.20 220	0.21 339	0.31 439	0.24 368
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 414	0.38 423	0.94 396	0.80 527	1.03 569	1.17 458	0.58 408	1.52 380	1.20 413	1.19 372	1.62 492	1.13 393	1.20 495	1.80 419	1.06 461	0.24 369	0.24 462	0.24 344	0.21 339	0.23 336	0.27 414

G2L-Stereo	0.80 388	0.32 332	0.95 400	0.60 388	0.42 363	0.78 335	0.69 452	1.50 371	1.09 341	1.33 450	1.14 325	1.45 462	0.72 310	2.45 480	1.10 470	0.25 396	0.20 401	0.26 402	0.21 339	0.20 246	0.26 404

UGAM	1.14 496	0.27 204	0.95 400	0.53 287	0.42 363	0.70 295	0.72 460	0.95 195	1.32 471	0.98 268	1.48 456	1.78 520	0.87 382	9.65 621	0.87 430	0.21 297	0.18 360	0.30 458	0.24 404	0.19 210	0.16 172

MyStereo06	0.61 267	0.28 226	0.95 400	0.56 340	0.46 402	0.61 231	0.73 461	1.78 456	0.67 181	1.03 289	1.12 316	1.13 393	0.56 238	0.78 157	0.41 219	0.17 132	0.16 304	0.23 324	0.20 294	0.22 311	0.20 299

hknet	0.77 373	0.32 332	0.95 400	0.54 302	0.38 329	1.27 474	0.65 435	2.16 549	1.07 327	1.20 376	1.11 309	1.59 488	0.81 349	1.37 331	0.66 363	0.22 326	0.17 335	0.25 383	0.22 368	0.22 311	0.22 334

delet	0.85 414	0.32 332	0.95 400	0.65 446	0.66 501	1.64 521	0.84 490	1.75 442	1.35 488	1.32 442	1.30 388	1.30 433	0.88 387	1.68 401	1.10 470	0.21 297	0.21 423	0.24 344	0.24 404	0.21 287	0.21 316

acv_ft	0.75 365	0.31 316	0.95 400	0.70 486	0.86 556	1.24 470	0.53 361	1.44 357	1.07 327	1.24 399	1.30 388	1.08 371	0.92 400	0.80 164	1.34 501	0.21 297	0.19 381	0.21 255	0.18 239	0.21 287	0.18 226

CIPLG	0.62 271	0.33 354	0.96 406	0.58 363	0.50 420	0.75 316	0.48 323	1.05 239	0.96 275	1.40 474	1.57 480	0.64 211	0.48 191	0.89 200	0.70 374	0.23 353	0.15 262	0.19 182	0.16 200	0.19 210	0.21 316

STrans-v2	1.04 475	0.28 226	0.96 406	0.49 204	0.32 239	0.68 283	0.79 477	2.47 584	1.12 354	1.12 320	1.46 450	1.40 451	1.46 529	6.70 589	0.43 240	0.18 178	0.13 141	0.20 220	0.18 239	0.18 166	0.18 226

dd	0.59 258	0.48 471	0.97 408	0.55 326	0.32 239	0.64 247	0.47 312	1.02 220	1.34 478	0.78 214	0.86 212	0.58 187	0.54 226	1.01 236	0.86 429	0.28 449	0.18 360	0.26 402	0.19 262	0.32 448	0.24 368

IPLG	0.69 320	0.27 204	0.97 408	0.51 248	0.43 374	0.79 341	0.33 138	1.21 301	1.06 322	1.30 428	1.10 303	0.52 157	0.55 233	3.16 512	0.63 355	0.16 84	0.14 197	0.19 182	0.16 200	0.18 166	0.17 200

TRStereo	0.60 261	0.60 520	0.97 408	0.74 510	0.67 505	0.46 107	0.38 203	1.85 478	0.89 249	0.79 217	0.80 204	0.88 295	0.39 126	1.10 261	0.41 219	0.23 353	0.15 262	0.23 324	0.24 404	0.17 131	0.15 139

rvit_0105_6	0.53 199	0.37 416	0.98 411	0.65 446	0.38 329	0.51 164	0.51 342	0.77 116	1.20 413	0.54 164	0.55 129	0.65 214	0.53 221	0.94 215	0.44 243	0.32 480	0.32 522	0.28 434	0.24 404	0.28 408	0.21 316

IGEV-FE	0.53 199	0.30 281	0.99 412	0.56 340	0.35 284	0.41 69	0.32 129	1.37 337	0.63 158	1.00 276	1.09 297	0.94 321	0.41 133	0.83 175	0.39 200	0.18 178	0.12 65	0.19 182	0.18 239	0.19 210	0.17 200

IGEV_Zeroshot_test	0.53 199	0.30 281	0.99 412	0.56 340	0.35 284	0.41 69	0.32 129	1.37 337	0.63 158	1.00 276	1.09 297	0.95 330	0.41 133	0.83 175	0.39 200	0.18 178	0.12 65	0.19 182	0.18 239	0.19 210	0.17 200

UDG	1.41 528	2.65 616	0.99 412	1.44 590	1.64 595	1.34 486	0.80 483	1.60 404	1.23 428	1.23 391	1.71 507	2.01 546	1.34 517	1.47 359	1.41 515	0.90 582	0.54 586	2.29 604	0.75 586	1.84 593	1.04 587

IPLGR_C	0.62 271	0.33 354	0.99 412	0.58 363	0.49 413	0.76 322	0.48 323	1.10 265	0.96 275	1.40 474	1.56 476	0.62 205	0.48 191	0.80 164	0.71 379	0.23 353	0.15 262	0.19 182	0.16 200	0.19 210	0.21 316

GEStereo_RVC	0.90 429	0.37 416	0.99 412	0.64 432	0.50 420	0.95 404	0.79 477	2.42 581	1.17 393	1.16 354	1.11 309	1.26 422	0.92 400	3.24 513	0.90 437	0.29 460	0.19 381	0.23 324	0.20 294	0.27 389	0.29 432

iResNet_ROB	0.77 373	0.30 281	0.99 412	0.57 357	0.36 295	0.83 366	0.36 174	2.33 572	1.58 538	1.27 412	1.30 388	1.25 418	0.84 366	1.65 391	0.79 408	0.20 263	0.14 197	0.17 119	0.12 76	0.18 166	0.27 414

MyStereo8	0.65 298	0.29 261	1.00 418	0.58 363	0.49 413	0.91 388	0.35 158	1.18 288	1.31 467	1.16 354	1.27 378	0.90 304	0.64 283	0.72 137	0.95 445	0.18 178	0.14 197	0.20 220	0.18 239	0.22 311	0.26 404

CRFU-Net	0.86 419	0.39 428	1.00 418	0.65 446	0.57 463	1.78 536	0.86 497	2.15 546	0.81 226	1.38 467	1.18 343	1.64 500	1.19 492	1.35 325	0.90 437	0.26 419	0.22 441	0.21 255	0.19 262	0.23 336	0.24 368

iRaft-Stereo_20w	0.65 298	0.31 316	1.00 418	0.47 159	0.34 279	0.73 307	0.30 113	2.96 593	0.70 191	1.15 344	1.14 325	0.76 245	0.65 289	1.11 264	0.38 191	0.17 132	0.13 141	0.18 157	0.16 200	0.19 210	0.18 226

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 486	1.02 568	1.00 418	0.82 538	0.67 505	1.93 549	0.93 515	1.62 411	1.11 350	1.15 344	1.25 368	1.50 474	0.79 339	1.96 437	0.76 394	1.89 597	0.34 528	0.79 582	0.36 530	1.25 590	0.83 577

rvit_105_1	0.72 333	0.52 488	1.01 422	0.78 522	0.49 413	0.75 316	0.87 499	1.12 273	1.18 400	0.99 271	0.79 199	0.90 304	0.77 328	1.26 301	0.75 391	0.41 528	0.36 544	0.36 514	0.41 542	0.30 430	0.33 469

GMStereo_Zeroshot	0.67 314	0.61 522	1.01 422	0.64 432	0.37 311	0.84 374	0.35 158	1.05 239	1.12 354	1.12 320	1.06 283	1.27 426	0.54 226	1.19 285	0.59 338	0.32 480	0.17 335	0.31 464	0.18 239	0.52 539	0.22 334

plain	0.46 162	0.27 204	1.01 422	0.50 216	0.40 350	0.35 31	0.37 196	0.87 155	0.56 140	0.43 107	0.76 189	0.42 100	0.40 130	1.13 270	0.45 257	0.21 297	0.15 262	0.24 344	0.19 262	0.24 351	0.16 172

ACRE	0.61 267	0.33 354	1.01 422	0.58 363	0.49 413	0.75 316	0.47 312	1.06 252	0.95 270	1.37 462	1.55 472	0.62 205	0.46 167	0.83 175	0.70 374	0.23 353	0.15 262	0.19 182	0.16 200	0.18 166	0.21 316

ccnet	1.12 491	0.67 532	1.01 422	0.78 522	0.73 523	1.72 527	0.99 528	1.84 477	1.26 442	1.47 489	1.85 526	1.75 517	1.29 509	1.75 410	1.88 546	0.57 566	0.53 583	0.57 572	0.55 571	0.59 552	0.54 544

GwcNet-RSSM	0.77 373	0.32 332	1.01 422	0.62 414	0.54 451	0.78 335	0.51 342	1.73 435	1.20 413	1.09 304	1.37 419	1.46 465	0.85 369	1.53 370	1.09 467	0.25 396	0.18 360	0.23 324	0.24 404	0.20 246	0.19 266

CFNet	0.96 443	0.36 409	1.01 422	0.62 414	0.42 363	0.99 420	0.47 312	1.90 493	1.32 471	0.99 271	1.39 428	1.10 383	0.86 377	5.58 566	0.79 408	0.23 353	0.17 335	0.28 434	0.27 448	0.26 375	0.21 316

ssnet_v2	0.88 424	0.36 409	1.02 429	0.62 414	0.38 329	1.32 482	0.97 523	2.07 535	1.34 478	1.37 462	1.18 343	1.54 480	0.92 400	1.10 261	1.65 536	0.30 465	0.27 486	0.30 458	0.28 469	0.27 389	0.26 404

IER	0.70 324	0.31 316	1.02 429	0.48 186	0.52 444	1.34 486	0.51 342	1.17 283	0.99 294	1.23 391	1.34 410	1.12 388	1.11 474	0.99 231	0.71 379	0.20 263	0.16 304	0.21 255	0.21 339	0.20 246	0.19 266

sCroCo_RVC	0.49 181	0.40 435	1.02 429	0.65 446	0.60 483	0.52 168	0.40 226	0.83 148	0.61 153	0.44 111	0.74 185	0.49 139	0.50 206	0.63 109	0.48 283	0.26 419	0.27 486	0.23 324	0.22 368	0.29 419	0.25 380

SFCPSM	0.70 324	0.28 226	1.02 429	0.51 248	0.38 329	1.37 489	0.66 440	2.00 518	1.03 309	1.17 363	1.21 356	0.82 267	0.78 335	1.03 240	0.53 316	0.21 297	0.17 335	0.22 286	0.24 404	0.21 287	0.19 266

PAM_32	0.77 373	0.28 226	1.03 433	0.52 269	0.30 191	1.32 482	0.35 158	1.97 513	0.65 178	1.02 285	1.06 283	3.05 582	1.49 534	0.96 218	0.36 168	0.19 224	0.13 141	0.20 220	0.18 239	0.19 210	0.19 266

DAS	0.84 410	0.34 378	1.03 433	0.64 432	0.69 513	0.77 330	0.63 431	1.54 389	1.20 413	1.79 542	1.55 472	0.95 330	1.04 457	2.83 498	0.60 346	0.21 297	0.16 304	0.25 383	0.18 239	0.27 389	0.22 334

SepStereo	0.82 399	0.34 378	1.03 433	0.64 432	0.69 513	0.77 330	0.63 431	1.54 389	1.20 413	1.79 542	1.55 472	0.95 330	1.04 457	2.30 470	0.60 346	0.21 297	0.16 304	0.25 383	0.18 239	0.27 389	0.22 334

MANE	6.19 612	0.59 512	1.03 433	0.93 567	1.22 586	13.38 625	2.69 613	12.81 629	17.94 634	8.21 627	10.82 625	14.72 627	11.68 625	11.39 627	11.90 619	0.59 570	0.50 580	0.52 557	1.76 617	0.55 545	0.54 544

test-1	0.52 189	0.26 174	1.04 437	0.56 340	0.32 239	0.61 231	0.38 203	1.10 265	0.91 258	0.78 214	1.01 258	0.77 248	0.52 215	0.60 99	0.42 230	0.17 132	0.14 197	0.20 220	0.17 221	0.20 246	0.23 354

rvit_0105_5	0.58 252	0.39 428	1.05 438	0.66 453	0.37 311	0.58 210	0.56 393	0.94 190	1.18 400	0.64 186	0.68 164	0.75 241	0.63 279	0.88 195	0.50 297	0.32 480	0.32 522	0.30 458	0.27 448	0.28 408	0.25 380

rvit_stereo_0075_2	0.64 290	0.46 462	1.05 438	0.66 453	0.66 501	0.53 177	0.48 323	1.20 300	1.12 354	0.76 206	0.92 226	0.78 252	0.53 221	1.03 240	0.59 338	0.37 514	0.28 493	0.40 531	0.31 497	0.37 475	0.32 463

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 385	0.43 450	1.05 438	0.64 432	0.58 472	0.95 404	0.53 361	1.53 386	1.18 400	1.37 462	1.15 333	1.43 455	0.88 387	1.61 385	0.84 424	0.25 396	0.22 441	0.27 419	0.27 448	0.29 419	0.29 432
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	0.64 290	0.32 332	1.05 438	0.55 326	0.40 350	0.54 185	0.45 298	1.21 301	0.93 265	1.03 289	1.47 451	0.69 228	0.63 279	1.76 415	0.49 291	0.18 178	0.14 197	0.25 383	0.22 368	0.22 311	0.20 299

rvit_0105_4	0.56 239	0.38 423	1.06 442	0.66 453	0.38 329	0.53 177	0.53 361	0.84 151	1.17 393	0.56 167	0.61 144	0.72 236	0.59 257	0.98 227	0.45 257	0.32 480	0.33 527	0.29 445	0.25 419	0.29 419	0.23 354

ADStereo(finetuned)	0.57 246	0.24 123	1.06 442	0.43 99	0.24 55	0.49 132	0.35 158	1.05 239	1.30 463	1.12 320	1.03 276	0.58 187	1.20 495	0.84 180	0.51 302	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.18 166	0.19 266

dad	0.86 419	0.66 531	1.06 442	0.56 340	0.37 311	0.76 322	0.44 278	1.17 283	1.50 528	1.44 484	1.27 378	1.34 443	0.75 316	2.52 487	0.84 424	0.42 532	0.27 486	0.83 583	0.26 437	0.41 495	0.29 432

DSFCA	0.93 437	0.34 378	1.06 442	0.52 269	0.65 498	1.55 513	0.93 515	1.49 367	1.19 408	1.56 512	1.15 333	1.50 474	0.96 426	3.07 507	1.02 457	0.30 465	0.26 477	0.25 383	0.25 419	0.28 408	0.24 368

NCCL2	1.00 460	0.56 502	1.06 442	0.75 514	0.57 463	1.31 481	1.72 582	1.77 452	1.36 492	1.50 498	1.17 341	1.91 533	1.17 485	1.54 372	1.29 496	0.35 506	0.31 514	0.45 543	0.44 549	0.40 492	0.40 500

ISRNet	0.80 388	0.33 354	1.07 447	0.81 530	0.66 501	0.60 225	0.34 150	1.19 298	1.13 366	1.59 519	1.53 465	1.35 444	0.77 328	1.27 304	0.94 441	0.39 521	0.34 528	0.43 538	0.38 535	0.34 461	0.49 535

MyStereo05	0.66 305	0.28 226	1.07 447	0.56 340	0.46 402	0.61 231	0.73 461	1.34 331	1.41 515	1.15 344	0.91 224	0.77 248	0.80 345	1.41 348	0.63 355	0.17 132	0.16 304	0.23 324	0.20 294	0.22 311	0.20 299

MyStereo04	0.67 314	0.29 261	1.07 447	0.55 326	0.45 390	0.59 217	0.79 477	1.50 371	1.40 510	0.91 249	0.91 224	0.74 238	0.86 377	1.52 366	0.62 351	0.17 132	0.16 304	0.24 344	0.20 294	0.23 336	0.20 299

DCANet-4	0.54 215	0.26 174	1.07 447	0.42 92	0.24 55	0.48 120	0.36 174	0.99 209	1.30 463	1.10 312	1.02 266	0.56 179	0.75 316	0.73 141	0.52 309	0.16 84	0.13 141	0.17 119	0.13 109	0.15 76	0.19 266

PAM	0.76 371	0.29 261	1.08 451	0.52 269	0.33 260	1.38 492	0.39 218	2.01 522	0.67 181	1.06 294	0.96 236	2.89 581	1.43 524	0.86 189	0.35 158	0.19 224	0.12 65	0.19 182	0.17 221	0.19 210	0.20 299

rvit_0105_3	0.63 278	0.44 453	1.08 451	0.72 498	0.40 350	0.64 247	0.71 457	1.03 225	1.17 393	0.82 227	0.70 172	0.80 258	0.70 302	0.91 203	0.56 329	0.35 506	0.34 528	0.34 498	0.32 505	0.27 389	0.28 426

SQANet	1.31 515	0.88 560	1.08 451	1.83 595	1.44 592	1.44 503	0.75 466	1.74 440	1.09 341	1.32 442	1.26 375	1.28 429	1.01 448	1.50 363	0.83 421	2.50 604	0.34 528	1.47 596	0.55 571	2.32 596	1.57 598

RAFT + AFF	1.00 460	0.42 447	1.09 454	0.67 465	0.50 420	1.22 468	1.24 556	2.24 565	1.19 408	1.30 428	1.56 476	1.17 398	1.49 534	3.44 521	0.83 421	0.21 297	0.25 471	0.30 458	0.26 437	0.27 389	0.27 414

MMNet	0.84 410	0.32 332	1.09 454	0.60 388	0.59 480	1.85 543	0.49 333	1.51 378	1.27 448	1.37 462	1.15 333	1.26 422	1.18 489	1.67 396	1.22 486	0.19 224	0.18 360	0.23 324	0.22 368	0.25 363	0.21 316

XPNet_ROB	0.96 443	0.49 474	1.09 454	0.72 498	0.57 463	1.11 443	1.14 547	1.66 421	1.23 428	1.85 549	1.39 428	1.64 500	1.11 474	1.80 419	1.42 519	0.38 518	0.30 508	0.33 488	0.29 481	0.37 475	0.34 474

PFNet	0.91 432	0.26 174	1.10 457	0.63 423	0.32 239	0.64 247	0.56 393	1.17 283	0.99 294	1.47 489	1.08 292	0.98 340	0.69 297	6.62 584	0.54 322	0.20 263	0.12 65	0.24 344	0.19 262	0.20 246	0.17 200

MLCV	0.72 333	0.34 378	1.10 457	0.51 248	0.23 31	0.91 388	0.39 218	1.33 326	1.23 428	1.46 488	1.55 472	1.01 354	0.64 283	1.95 436	0.80 412	0.18 178	0.12 65	0.18 157	0.14 139	0.19 210	0.17 200

Anonymous3	0.61 267	0.44 453	1.11 459	0.59 376	0.49 413	0.93 399	0.65 435	0.93 183	0.81 226	0.72 203	0.88 218	0.65 214	0.69 297	1.06 249	0.53 316	0.35 506	0.30 508	0.26 402	0.26 437	0.31 439	0.27 414

DISCO	1.03 472	0.34 378	1.11 459	0.69 480	0.45 390	2.07 558	0.84 490	2.13 540	1.50 528	1.15 344	1.33 403	2.40 565	1.07 468	2.60 490	1.51 531	0.23 353	0.18 360	0.22 286	0.20 294	0.31 439	0.27 414

DDUNet	1.50 533	2.69 617	1.12 461	1.77 594	1.88 597	1.84 542	0.92 511	1.70 431	1.16 390	1.38 467	1.79 518	1.60 490	1.12 477	1.37 331	1.08 465	1.10 592	0.76 597	2.37 606	0.94 597	2.00 594	1.37 595

RP	1.09 484	0.50 481	1.12 461	0.90 561	1.04 570	1.11 443	0.84 490	1.80 465	1.62 540	1.55 511	2.00 540	1.90 532	1.78 558	1.84 422	1.25 489	0.52 557	0.36 544	0.48 550	0.36 530	0.45 516	0.43 516

DualNet (step1)	0.83 405	0.49 474	1.13 463	0.56 340	0.39 339	1.02 425	0.73 461	1.78 456	1.21 419	1.22 385	1.18 343	1.08 371	0.92 400	1.23 292	0.67 366	0.57 566	0.28 493	0.62 575	0.67 582	0.45 516	0.42 509

test_sample9	1.86 561	0.49 474	1.13 463	0.56 340	0.39 339	1.02 425	0.73 461	1.78 456	1.21 419	1.22 385	1.18 343	1.08 371	0.92 400	2.27 468	7.92 608	0.57 566	12.61 637	0.62 575	0.67 582	0.45 516	0.42 509

test_sample8	2.19 575	0.49 474	1.13 463	0.56 340	0.39 339	1.02 425	0.73 461	1.82 469	1.15 381	2.26 568	1.30 388	4.94 603	2.52 592	2.27 468	7.92 608	0.57 566	12.61 637	0.62 575	0.67 582	0.45 516	0.42 509

DRN-Test	1.00 460	0.44 453	1.13 463	0.70 486	0.81 547	1.62 518	0.79 477	2.14 544	1.44 521	1.78 539	1.33 403	1.43 455	1.05 461	2.18 459	1.53 532	0.27 435	0.21 423	0.31 464	0.30 490	0.32 448	0.28 426

IPLGR	0.58 252	0.27 204	1.14 467	0.48 186	0.28 151	0.65 263	0.33 138	1.22 309	1.13 366	1.18 368	1.05 281	0.69 228	0.66 292	0.96 218	0.52 309	0.17 132	0.15 262	0.20 220	0.17 221	0.20 246	0.18 226

NaN_ROB	1.13 494	0.55 498	1.15 468	0.64 432	0.48 409	1.61 517	2.03 599	1.72 434	1.48 525	2.09 564	1.27 378	1.40 451	1.08 469	3.94 527	1.30 497	0.28 449	0.34 528	0.28 434	0.28 469	0.30 430	0.33 469

ETE_ROB	0.96 443	0.64 529	1.16 469	0.69 480	0.48 409	1.14 448	1.13 546	1.77 452	1.19 408	1.91 555	1.45 444	1.73 512	1.05 461	1.60 383	1.14 477	0.32 480	0.26 477	0.38 520	0.34 521	0.39 488	0.41 505

LALA_ROB	1.01 466	0.59 512	1.16 469	0.67 465	0.51 432	1.63 519	1.26 560	1.69 426	1.38 500	1.81 546	1.37 419	1.94 538	1.02 453	1.58 380	1.38 507	0.37 514	0.27 486	0.43 538	0.37 533	0.43 506	0.37 490

ADLNet2	0.88 424	0.34 378	1.17 471	0.77 520	0.64 496	1.12 446	0.76 469	1.74 440	1.24 434	1.21 380	1.65 499	1.71 510	1.05 461	1.67 396	1.17 482	0.24 369	0.21 423	0.21 255	0.22 368	0.26 375	0.29 432

BEATNet_4x	0.73 351	0.49 474	1.17 471	0.53 287	0.26 95	1.03 428	0.55 385	1.82 469	1.06 322	1.21 380	1.22 358	0.96 336	0.91 397	1.01 236	1.06 461	0.21 297	0.14 197	0.24 344	0.19 262	0.37 475	0.21 316

PSMNet_ROB	0.90 429	0.52 488	1.17 471	0.72 498	0.61 486	1.27 474	1.12 545	1.76 448	1.12 354	1.09 304	1.28 384	1.45 462	0.89 393	1.65 391	1.42 519	0.33 489	0.25 471	0.37 517	0.39 537	0.35 464	0.29 432

otaku	1.60 541	1.11 575	1.21 474	2.20 597	1.56 594	1.97 552	1.24 556	2.07 535	1.36 492	1.44 484	1.62 492	1.73 512	1.19 492	1.73 409	0.98 453	2.89 609	0.57 588	1.74 597	0.60 578	2.78 604	1.94 604

anonymity	1.12 491	0.97 563	1.21 474	1.07 578	1.12 577	1.08 437	0.89 504	1.95 508	1.16 390	1.29 420	1.26 375	1.22 407	1.09 472	1.15 273	1.01 456	1.02 587	1.00 612	0.97 587	0.97 599	0.98 579	0.99 584

STTStereo	0.78 381	0.50 481	1.22 476	0.64 432	0.54 451	0.89 381	0.54 367	1.44 357	1.11 350	1.38 467	1.09 297	1.27 426	0.85 369	1.43 349	0.83 421	0.29 460	0.27 486	0.33 488	0.39 537	0.32 448	0.30 446

Ntro	1.64 545	1.15 578	1.23 477	2.48 603	1.83 596	2.09 559	1.16 550	1.96 509	1.38 500	1.21 380	1.62 492	1.62 492	1.29 509	1.87 428	1.11 473	3.04 610	0.56 587	1.82 599	0.64 580	2.80 605	2.05 605

ToySt	0.66 305	0.33 354	1.23 477	0.51 248	0.33 260	0.86 378	0.68 448	1.10 265	0.97 282	0.84 232	1.08 292	1.25 418	0.94 414	1.01 236	0.74 386	0.19 224	0.19 381	0.24 344	0.24 404	0.27 389	0.23 354

SPS-STEREO	1.67 547	1.04 569	1.23 477	1.21 582	1.13 579	1.82 540	1.11 543	2.16 549	1.52 531	3.07 598	2.32 556	2.82 579	1.80 560	4.11 530	2.04 553	1.03 588	0.99 611	0.97 587	0.94 597	1.03 584	1.02 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 486	0.54 493	1.24 480	0.84 542	0.94 564	1.29 477	0.89 504	2.01 522	1.34 478	1.32 442	1.74 511	1.88 528	1.74 554	2.35 473	1.25 489	0.45 543	0.37 546	0.45 543	0.58 574	0.42 500	0.42 509

Abc-Net	1.10 486	0.54 493	1.24 480	0.84 542	0.94 564	1.29 477	0.89 504	2.01 522	1.34 478	1.32 442	1.74 511	1.88 528	1.74 554	2.35 473	1.25 489	0.45 543	0.37 546	0.45 543	0.58 574	0.42 500	0.42 509
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 503	0.49 474	1.24 480	0.70 486	0.97 568	1.71 525	0.92 511	1.91 497	1.46 523	1.38 467	1.14 325	1.88 528	1.30 513	4.24 531	1.87 544	0.26 419	0.21 423	0.35 506	0.27 448	0.55 545	0.54 544

RGC	1.14 496	0.79 550	1.26 483	0.91 564	0.96 567	1.52 510	0.77 472	1.92 500	1.26 442	1.54 508	1.93 534	2.02 548	1.54 537	2.25 466	1.31 498	0.44 542	0.35 539	0.58 573	0.48 558	0.47 523	0.46 524

SGM-ForestM	6.52 614	0.38 423	1.26 483	0.63 423	0.35 284	13.59 626	5.32 624	6.32 622	6.70 619	11.14 629	9.18 622	22.51 639	13.93 628	16.89 630	20.07 630	0.36 510	0.37 546	0.36 514	0.35 526	0.36 471	0.34 474

CSAN	1.41 528	0.59 512	1.26 483	0.70 486	0.50 420	1.76 531	1.78 584	1.77 452	1.90 563	2.35 573	2.32 556	1.92 536	1.94 570	5.56 565	1.49 529	0.43 537	0.35 539	0.40 531	0.41 542	0.43 506	0.41 505

DMCA-RVC	0.74 356	0.40 435	1.27 486	0.66 453	0.49 413	0.77 330	0.47 312	1.35 334	1.01 302	1.53 502	1.01 258	1.29 432	0.82 354	1.31 312	0.78 402	0.27 435	0.21 423	0.35 506	0.27 448	0.32 448	0.24 368

CC-Net-ROB	1.49 531	1.26 583	1.27 486	0.88 557	0.79 540	1.76 531	1.00 530	1.79 462	1.26 442	1.10 312	1.61 489	1.21 405	0.99 444	8.13 609	0.84 424	1.09 591	0.41 559	2.20 602	0.46 554	1.20 589	0.48 531

PA-Net	1.01 466	0.57 506	1.29 488	0.64 432	0.74 524	1.19 463	0.84 490	1.69 426	1.43 520	1.16 354	1.19 350	1.32 438	1.19 492	3.42 519	1.25 489	0.29 460	0.45 569	0.33 488	0.49 561	0.32 448	0.47 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 489	0.50 481	1.30 489	0.71 494	0.65 498	1.14 448	0.75 466	1.93 504	1.37 496	1.71 533	1.83 522	2.54 570	1.44 526	2.43 479	1.23 487	0.42 532	0.41 559	0.54 563	0.35 526	0.42 500	0.46 524

UNet	0.83 405	0.34 378	1.31 490	0.58 363	0.74 524	1.58 515	0.49 333	1.41 348	1.04 314	1.21 380	1.08 292	1.54 480	1.12 477	1.65 391	1.09 467	0.23 353	0.17 335	0.25 383	0.20 294	0.25 363	0.22 334

GANetREF_RVC	1.07 478	0.86 557	1.31 490	0.82 538	0.53 447	1.41 501	1.31 562	1.76 448	1.52 531	1.27 412	1.31 394	1.46 465	1.24 503	2.03 443	0.96 449	0.56 565	0.45 569	0.67 578	0.50 564	0.88 576	0.59 555
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	1.84 559	0.47 467	1.31 490	0.69 480	0.57 463	2.11 560	1.14 547	1.87 484	1.73 551	4.04 605	6.43 607	5.62 608	3.61 605	2.59 489	1.94 549	0.52 557	0.44 565	0.39 526	0.42 545	0.48 528	0.47 528

FAT-Stereo	1.07 478	0.41 443	1.32 493	0.72 498	0.58 472	1.08 437	0.89 504	1.96 509	1.65 542	1.75 536	1.98 537	2.03 549	1.48 532	2.02 442	1.18 485	0.42 532	0.35 539	0.34 498	0.29 481	0.35 464	0.53 543

DANet	1.08 481	0.61 522	1.32 493	0.85 547	0.72 518	1.37 489	0.51 342	1.54 389	1.15 381	1.78 539	1.54 470	2.01 546	1.11 474	2.90 501	2.00 552	0.33 489	0.30 508	0.40 531	0.30 490	0.44 512	0.45 521
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	1.13 494	0.52 488	1.33 495	0.86 549	0.91 560	1.38 492	0.71 457	2.16 549	1.62 540	1.56 512	2.40 561	1.99 544	1.65 547	1.81 421	1.48 528	0.48 551	0.28 493	0.49 552	0.33 515	0.39 488	0.32 463

Nwc_Net	1.09 484	0.49 474	1.33 495	0.89 560	0.80 545	1.49 508	0.66 440	2.19 559	1.27 448	1.32 442	2.26 554	1.96 541	1.54 537	1.92 431	1.34 501	0.40 524	0.30 508	0.43 538	0.45 551	0.38 484	0.37 490

PWCDC_ROB	1.29 511	0.75 547	1.33 495	1.05 575	0.88 559	1.73 528	0.52 353	1.89 490	3.28 598	1.29 420	4.88 601	1.22 407	1.46 529	1.77 417	1.45 523	0.60 571	0.26 477	0.29 445	0.25 419	0.52 539	0.37 490

DispNO	0.93 437	0.30 281	1.34 498	0.55 326	0.55 457	0.89 381	0.49 333	1.48 365	1.21 419	1.17 363	1.27 378	1.19 402	0.90 394	5.23 553	0.74 386	0.22 326	0.17 335	0.24 344	0.21 339	0.19 210	0.20 299

iResNet	0.75 365	0.40 435	1.36 499	0.67 465	0.29 168	0.92 395	0.59 417	1.52 380	1.25 437	1.28 414	1.48 456	0.94 321	0.76 324	1.62 386	0.78 402	0.18 178	0.14 197	0.18 157	0.15 158	0.22 311	0.23 354

LL-Strereo	1.33 518	0.39 428	1.38 500	0.61 402	0.61 486	0.75 316	0.66 440	1.63 413	1.17 393	1.56 512	1.60 485	2.03 549	2.12 579	9.72 622	0.97 450	0.21 297	0.18 360	0.27 419	0.23 391	0.22 311	0.25 380

DFGA-Net	0.72 333	0.40 435	1.40 501	0.52 269	0.45 390	0.83 366	0.44 278	1.28 323	1.08 333	0.99 271	1.19 350	0.70 232	0.55 233	2.14 453	1.16 479	0.18 178	0.16 304	0.24 344	0.23 391	0.27 389	0.25 380

YMNet	1.00 460	0.54 493	1.40 501	0.81 530	0.85 554	1.87 545	0.62 426	1.55 393	1.18 400	1.63 526	1.99 538	1.77 518	0.97 429	1.50 363	1.45 523	0.33 489	0.37 546	0.31 464	0.32 505	0.32 448	0.29 432

YMNet_1	1.00 460	0.54 493	1.40 501	0.81 530	0.85 554	1.87 545	0.62 426	1.55 393	1.18 400	1.63 526	1.99 538	1.77 518	0.97 429	1.50 363	1.45 523	0.33 489	0.37 546	0.31 464	0.32 505	0.32 448	0.29 432

fast-acv-ft	0.94 439	0.44 453	1.40 501	0.58 363	0.51 432	1.77 534	0.69 452	1.36 336	1.42 518	1.29 420	1.86 527	1.74 514	1.25 504	1.52 366	1.38 507	0.26 419	0.28 493	0.28 434	0.28 469	0.27 389	0.26 404

stereogan	1.15 500	0.42 447	1.40 501	0.86 549	0.84 551	2.38 571	0.71 457	1.88 487	1.73 551	1.72 534	1.94 536	2.31 560	1.29 509	2.07 447	1.08 465	0.36 510	0.35 539	0.39 526	0.31 497	0.51 537	0.46 524

ACV-stereo	0.99 455	0.51 484	1.41 506	0.56 340	0.41 358	2.43 573	0.57 404	1.15 279	1.18 400	0.81 223	1.01 258	3.39 588	2.14 580	1.60 383	1.07 464	0.27 435	0.22 441	0.22 286	0.22 368	0.28 408	0.32 463

APVNet	1.06 476	0.53 492	1.42 507	0.84 542	0.79 540	1.92 548	0.82 488	1.90 493	1.08 333	1.08 298	1.43 437	1.56 483	1.13 481	3.07 507	1.58 533	0.31 473	0.34 528	0.42 536	0.36 530	0.36 471	0.37 490

PSMNet-RUCA	1.02 469	0.97 563	1.44 508	1.23 584	1.10 573	1.40 496	0.62 426	1.69 426	1.38 500	0.94 257	1.53 465	0.97 338	0.83 362	1.17 281	0.93 439	0.69 578	0.34 528	0.99 589	0.60 578	0.97 578	0.64 565

gwcnet-sp	0.74 356	0.33 354	1.44 508	0.57 357	0.45 390	1.40 496	0.54 367	1.50 371	1.14 369	1.30 428	1.02 266	0.94 321	0.82 354	1.39 340	0.76 394	0.21 297	0.21 423	0.22 286	0.21 339	0.22 311	0.22 334

scenet	0.74 356	0.33 354	1.44 508	0.57 357	0.45 390	1.40 496	0.54 367	1.50 371	1.14 369	1.30 428	1.02 266	0.94 321	0.82 354	1.39 340	0.76 394	0.21 297	0.21 423	0.22 286	0.21 339	0.22 311	0.22 334

ssnet	0.74 356	0.33 354	1.44 508	0.57 357	0.45 390	1.40 496	0.54 367	1.50 371	1.14 369	1.30 428	1.02 266	0.94 321	0.82 354	1.39 340	0.76 394	0.21 297	0.21 423	0.22 286	0.21 339	0.22 311	0.22 334

PDISCO_ROB	1.32 517	0.65 530	1.44 508	1.36 585	1.46 593	2.55 576	0.92 511	2.45 583	2.07 573	1.37 462	1.49 458	1.65 503	1.00 446	2.82 497	1.35 504	1.01 585	0.27 486	0.54 563	0.47 556	0.71 568	0.73 573

NVStereoNet_ROB	1.88 562	1.07 570	1.45 513	1.07 578	1.17 581	1.47 505	1.48 572	1.89 490	1.93 566	1.94 556	4.67 599	3.08 585	1.80 560	6.51 582	1.65 536	1.06 590	0.86 606	1.08 593	1.32 607	0.93 577	1.26 593
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	1.71 554	0.62 526	1.45 513	0.67 465	0.61 486	1.81 538	1.08 541	2.52 585	1.70 547	1.77 538	1.73 509	1.98 543	1.25 504	12.57 628	1.84 543	0.34 499	0.37 546	0.56 570	0.38 535	0.45 516	0.43 516

WAO-6	2.81 595	1.60 595	1.46 515	2.36 601	2.28 604	3.55 596	2.29 608	4.21 608	4.56 612	2.36 575	4.51 593	4.88 602	2.66 594	4.60 539	4.07 590	1.72 596	1.15 618	2.31 605	1.46 613	2.31 595	1.85 602

IMH-64-1	2.70 592	1.79 600	1.46 515	3.26 615	2.66 610	3.23 594	2.10 600	4.08 605	2.75 593	2.34 571	3.81 588	3.06 583	2.22 584	4.25 532	2.59 565	3.75 620	0.84 601	2.75 616	1.35 608	3.15 613	2.60 616

IMH-64	2.70 592	1.79 600	1.46 515	3.26 615	2.66 610	3.23 594	2.10 600	4.08 605	2.75 593	2.34 571	3.81 588	3.06 583	2.22 584	4.25 532	2.59 565	3.75 620	0.84 601	2.75 616	1.35 608	3.15 613	2.60 616

sAnonymous2	0.55 230	0.56 502	1.46 515	0.60 388	0.51 432	0.48 120	0.52 353	0.79 125	0.68 185	0.50 153	0.67 161	0.46 118	0.62 274	0.59 86	0.40 208	0.22 326	0.17 335	0.22 286	0.21 339	0.86 573	0.56 548

CroCo_RVC	0.55 230	0.56 502	1.46 515	0.60 388	0.51 432	0.48 120	0.52 353	0.79 125	0.68 185	0.50 153	0.67 161	0.46 118	0.62 274	0.59 86	0.40 208	0.22 326	0.17 335	0.22 286	0.21 339	0.86 573	0.56 548

IMH	3.21 600	1.85 604	1.48 520	3.25 614	2.69 612	4.07 605	2.02 598	4.41 610	3.80 605	2.72 585	7.11 611	4.75 600	2.92 597	5.92 573	2.55 563	3.85 624	0.88 607	2.78 618	1.36 610	3.19 615	2.59 615

NVstereo2D	0.92 434	0.41 443	1.48 520	0.72 498	0.72 518	1.20 465	0.87 499	1.75 442	1.38 500	0.99 271	1.13 321	1.26 422	0.98 436	2.21 463	0.89 434	0.43 537	0.20 401	0.38 520	0.24 404	0.57 548	0.63 561

ARAFT	0.77 373	0.36 409	1.49 522	0.51 248	0.31 217	0.90 384	0.82 488	1.90 493	1.06 322	1.62 524	1.24 364	1.02 356	0.64 283	1.84 422	0.50 297	0.18 178	0.14 197	0.28 434	0.27 448	0.17 131	0.16 172

AANet_RVC	1.16 502	0.52 488	1.49 522	0.65 446	0.45 390	0.75 316	0.69 452	1.42 350	1.55 536	1.34 454	1.87 529	1.53 479	0.78 335	7.43 600	1.38 507	0.25 396	0.17 335	0.19 182	0.16 200	0.22 311	0.26 404

ELAS	2.37 581	0.74 545	1.54 524	0.99 571	0.92 562	4.78 609	2.33 609	3.33 598	3.37 600	5.05 617	4.77 600	3.67 591	4.53 613	3.42 519	4.50 591	0.62 573	0.53 583	0.55 567	0.53 569	0.63 557	0.64 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 356	0.39 428	1.56 525	0.55 326	0.46 402	0.40 62	0.22 44	1.86 481	0.68 185	1.05 293	1.31 394	1.82 524	1.74 554	1.11 264	0.38 191	0.21 297	0.16 304	0.21 255	0.25 419	0.19 210	0.31 456

G-Net	1.66 546	0.63 527	1.56 525	1.11 580	0.74 524	2.98 590	0.91 509	1.55 393	1.22 425	2.76 588	8.18 619	2.32 561	2.53 593	1.92 431	1.87 544	0.48 551	0.44 565	0.45 543	0.31 497	0.60 556	0.57 552

RainbowNet	1.97 568	1.76 598	1.57 527	2.81 606	2.21 601	1.98 554	1.81 586	2.54 586	1.89 561	1.50 498	1.84 524	1.96 541	1.65 547	2.14 453	1.25 489	3.33 616	0.85 604	2.39 609	0.98 601	2.82 607	2.22 606

MDST_ROB	1.67 547	0.34 378	1.58 528	0.92 566	0.58 472	4.26 607	1.11 543	2.83 590	1.41 515	4.49 611	2.55 568	1.45 462	0.97 429	7.79 606	1.17 482	0.31 473	0.25 471	0.37 517	0.33 515	0.31 439	0.30 446

FINET	0.97 449	0.54 493	1.60 529	0.63 423	0.79 540	1.08 437	1.07 540	1.56 396	2.20 577	1.15 344	1.49 458	0.94 321	0.88 387	2.32 471	1.05 459	0.42 532	0.35 539	0.32 479	0.28 469	0.43 506	0.38 496

LVE	3.31 601	1.67 597	1.64 530	2.85 607	2.42 608	3.20 593	2.26 607	4.78 613	5.05 614	2.35 573	6.91 608	6.02 609	2.37 587	9.15 613	2.17 558	3.19 613	1.08 617	2.38 608	1.47 614	2.81 606	2.40 612

ACVNet-4b	2.15 573	1.41 588	1.64 530	2.80 605	2.31 605	2.31 568	1.24 556	2.32 571	2.14 575	1.26 409	2.39 560	2.66 574	1.48 532	5.95 575	1.06 461	3.20 614	0.45 569	2.37 606	0.89 594	2.83 608	2.37 610

Syn2CoEx	1.14 496	0.69 536	1.66 532	0.80 527	0.67 505	1.40 496	0.88 502	2.06 534	1.54 534	1.25 405	1.58 483	1.42 454	1.50 536	4.09 529	1.40 511	0.36 510	0.32 522	0.34 498	0.29 481	0.29 419	0.34 474

MFMNet_re	1.40 527	1.14 577	1.68 533	1.39 587	1.07 571	1.48 506	1.43 568	1.87 484	1.82 558	2.26 568	2.19 551	1.51 476	1.86 565	1.52 366	1.25 489	0.93 583	0.83 600	0.84 584	0.80 589	0.99 581	1.05 589

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 333	0.35 399	1.70 534	0.49 204	0.56 460	0.63 244	0.38 203	2.41 580	0.65 178	0.77 211	1.07 287	1.82 524	0.95 419	0.93 212	0.43 240	0.20 263	0.13 141	0.21 255	0.25 419	0.28 408	0.26 404

StereoDRNet	0.98 453	0.47 467	1.70 534	0.76 517	0.94 564	1.51 509	0.91 509	1.92 500	1.32 471	1.61 520	1.13 321	1.47 470	0.97 429	1.75 410	1.46 526	0.28 449	0.23 453	0.29 445	0.27 448	0.35 464	0.27 414

iResNetv2_ROB	0.80 388	0.37 416	1.71 536	0.56 340	0.37 311	0.94 400	0.64 433	1.73 435	1.34 478	1.23 391	1.42 433	1.26 422	0.92 400	1.85 425	0.56 329	0.23 353	0.15 262	0.19 182	0.14 139	0.24 351	0.19 266

ACVNet_1	2.18 574	1.45 591	1.72 537	2.85 607	2.33 607	2.28 566	1.46 570	3.08 595	2.22 578	1.82 547	2.05 545	3.56 589	1.98 572	3.09 510	1.40 511	3.17 611	0.60 590	2.40 610	0.92 596	2.91 611	2.37 610

GASNet	0.99 455	0.97 563	1.72 537	0.98 570	0.68 511	0.83 366	0.67 444	1.60 404	1.28 453	1.31 438	1.22 358	1.22 407	1.21 498	2.41 478	1.41 515	0.43 537	0.26 477	0.36 514	0.34 521	0.55 545	0.31 456

WAO-7	2.66 588	1.40 587	1.73 539	1.39 587	1.17 581	3.93 602	1.94 595	4.11 607	3.88 606	2.92 592	5.50 603	4.18 595	3.00 600	7.63 604	3.71 584	1.13 593	1.00 612	1.17 594	1.13 606	1.18 588	1.09 591

TorneroNet-64	5.30 611	2.03 606	1.74 540	3.43 617	2.81 613	10.09 620	2.12 602	9.10 626	17.12 633	4.96 616	9.27 623	10.72 626	3.70 607	9.20 614	4.55 592	3.31 615	0.84 601	2.88 619	1.55 615	3.49 616	3.04 619

WAO-8	4.40 604	1.82 602	1.79 541	2.34 599	2.20 599	9.19 618	1.53 573	6.09 619	16.46 628	3.94 603	7.84 617	7.32 611	3.72 608	9.41 619	3.31 578	2.00 598	1.07 615	2.44 611	1.37 611	2.50 599	1.68 599

Venus	4.40 604	1.82 602	1.79 541	2.34 599	2.20 599	9.19 618	1.53 573	6.09 619	16.46 628	3.94 603	7.84 617	7.32 611	3.72 608	9.41 619	3.31 578	2.00 598	1.07 615	2.44 611	1.37 611	2.50 599	1.68 599

MonStereo1	3.14 599	1.66 596	1.81 543	2.43 602	2.32 606	5.80 615	1.58 578	3.52 601	4.70 613	3.09 599	8.22 620	4.76 601	3.36 602	6.52 583	2.29 560	2.33 602	0.61 591	1.91 601	1.05 605	2.44 598	2.34 609

FADNet	0.92 434	0.61 522	1.81 543	0.62 414	0.55 457	0.96 410	0.57 404	1.78 456	1.33 475	0.93 252	1.01 258	1.36 446	1.01 448	2.71 495	0.75 391	0.33 489	0.34 528	0.31 464	0.34 521	0.59 552	0.40 500

TorneroNet	10.70 624	2.03 606	1.82 545	3.43 617	3.01 616	43.83 641	2.22 606	8.87 625	67.47 651	7.17 625	27.36 637	10.68 625	3.85 610	8.67 612	7.65 607	3.59 618	0.88 607	3.04 620	1.57 616	3.71 617	3.17 620

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 455	0.40 435	1.82 545	0.66 453	0.62 492	2.05 557	0.78 474	1.91 497	1.29 457	1.54 508	1.42 433	1.51 476	1.23 500	1.99 439	1.33 499	0.23 353	0.14 197	0.20 220	0.15 158	0.27 389	0.26 404

FADNet_RVC	0.83 405	0.51 484	1.83 547	0.54 302	0.42 363	1.19 463	0.46 305	1.51 378	1.09 341	0.89 242	1.24 364	0.91 307	0.87 382	2.11 451	1.11 473	0.27 435	0.22 441	0.31 464	0.28 469	0.43 506	0.38 496

CBFPSM	0.92 434	0.33 354	1.86 548	0.49 204	0.38 329	1.75 529	0.84 490	1.39 344	1.12 354	1.09 304	0.99 248	2.37 563	1.66 551	1.32 317	1.42 519	0.19 224	0.18 360	0.20 220	0.20 294	0.21 287	0.33 469

XX-Stereo	0.63 278	0.26 174	1.90 549	0.81 530	0.67 505	0.43 87	0.23 58	1.03 225	0.58 143	0.65 188	1.56 476	1.41 453	0.39 126	1.28 306	0.35 158	0.20 263	0.14 197	0.20 220	0.19 262	0.18 166	0.14 101

ELAS_RVC	2.48 586	0.74 545	1.90 549	1.05 575	0.92 562	2.76 583	4.01 621	2.76 589	4.11 608	4.69 612	4.63 596	4.62 597	5.96 618	3.97 528	3.96 588	0.63 575	0.53 583	0.56 570	0.52 568	0.64 559	0.63 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 509	0.99 566	1.93 551	1.02 574	1.21 585	0.96 410	1.01 532	1.75 442	1.92 564	1.36 459	2.12 548	1.44 460	1.01 448	1.14 272	1.40 511	0.72 579	0.82 599	0.89 585	0.98 601	1.31 591	0.95 582

FADNet-RVC	0.88 424	0.67 532	1.93 551	0.60 388	0.48 409	0.91 388	0.60 421	1.71 433	1.18 400	0.90 244	0.96 236	1.36 446	0.92 400	2.25 466	1.17 482	0.30 465	0.29 504	0.32 479	0.32 505	0.41 495	0.35 479

Replicate-Monster	0.41 124	0.26 174	2.03 553	0.36 7	0.21 10	0.46 107	0.23 58	0.67 90	0.48 107	0.42 101	0.27 17	0.31 42	0.30 61	0.98 227	0.24 5	0.14 41	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 18	0.28 426

ACVNet_2	2.43 585	1.41 588	2.04 554	2.62 604	2.24 602	2.63 581	1.88 592	3.31 597	3.01 595	2.19 566	3.45 584	4.62 597	2.04 574	4.50 538	1.47 527	2.55 605	0.64 593	2.22 603	0.84 591	2.69 603	2.29 608

Dean	2.91 598	1.53 594	2.07 555	2.96 611	2.51 609	3.15 591	2.14 603	4.75 612	4.41 611	2.76 588	6.10 606	5.53 607	2.37 587	2.97 504	1.92 548	3.18 612	0.85 604	2.51 613	1.04 604	2.88 610	2.47 613

z-ln-s-r	1.02 469	0.55 498	2.09 556	0.52 269	0.55 457	0.78 335	0.87 499	1.47 363	1.34 478	1.12 320	1.62 492	1.37 449	1.06 464	2.62 492	3.32 580	0.19 224	0.14 197	0.21 255	0.17 221	0.27 389	0.21 316

TCMNet	1.01 466	0.60 520	2.10 557	0.86 549	1.33 590	1.14 448	0.67 444	1.69 426	1.23 428	1.11 318	1.57 480	1.30 433	0.97 429	2.01 441	1.50 530	0.31 473	0.31 514	0.38 520	0.34 521	0.42 500	0.36 485

FADNet-RVC-Resample	0.84 410	0.47 467	2.10 557	0.61 402	0.45 390	1.07 436	0.61 423	1.59 400	1.20 413	1.08 298	0.98 246	1.03 360	0.98 436	2.17 456	0.72 382	0.23 353	0.22 441	0.30 458	0.32 505	0.35 464	0.34 474

KSHMR	8.75 620	2.06 609	2.11 559	3.53 619	3.11 617	4.13 606	2.69 613	5.60 616	61.37 650	3.00 595	55.83 650	4.98 606	2.45 590	4.49 536	2.61 567	3.46 617	1.55 622	3.14 622	1.94 620	3.72 618	3.18 621

ktn	4.70 607	2.38 614	2.12 560	3.76 620	3.24 618	4.85 610	2.95 618	5.52 615	7.37 620	4.07 607	19.32 633	7.46 613	3.47 603	7.39 598	2.95 571	4.04 625	1.85 623	3.26 624	2.22 623	3.08 612	2.65 618

SGM+DAISY	2.41 584	1.07 570	2.14 561	1.18 581	1.10 573	2.14 562	1.36 565	1.96 509	1.66 543	5.46 620	7.07 610	4.95 604	4.32 612	5.50 562	2.26 559	1.04 589	1.02 614	0.99 589	0.97 599	1.02 582	1.04 587

SDNR	1.62 544	0.51 484	2.17 562	0.53 287	0.56 460	3.80 601	0.45 298	1.54 389	1.29 457	1.33 450	2.41 562	1.08 371	0.96 426	11.18 626	1.16 479	0.66 577	0.63 592	0.43 538	0.32 505	0.64 559	0.67 567

S-Stereo	1.15 500	0.46 462	2.17 562	0.81 530	0.80 545	1.21 467	1.19 553	1.93 504	2.02 570	1.47 489	2.11 547	1.57 484	1.17 485	2.05 446	1.41 515	0.40 524	0.40 557	0.35 506	0.31 497	0.44 512	0.70 570

SANet	1.88 562	0.57 506	2.18 564	0.63 423	0.40 350	2.80 586	1.57 577	2.39 579	5.88 617	2.36 575	3.57 585	3.72 593	2.97 598	4.74 542	1.76 540	0.34 499	0.30 508	0.32 479	0.29 481	0.48 528	0.37 490

Wz-Net-MNSev	1.11 489	0.58 509	2.23 565	0.66 453	0.71 516	1.95 551	1.46 570	1.98 515	1.45 522	1.79 542	1.43 437	1.49 473	1.33 516	1.97 438	1.42 519	0.27 435	0.23 453	0.28 434	0.28 469	0.34 461	0.31 456

PVD	1.70 551	0.84 553	2.26 566	0.94 569	0.83 550	2.48 574	0.97 523	2.59 588	3.35 599	3.01 596	2.77 573	2.34 562	2.47 591	2.67 494	3.14 575	0.47 550	0.45 569	0.59 574	0.48 558	0.59 552	0.75 575

GwcNet	1.08 481	0.51 484	2.33 567	0.79 524	1.18 583	1.76 531	0.70 455	1.68 424	1.47 524	1.41 476	1.64 497	1.74 514	1.04 457	2.20 462	1.41 515	0.30 465	0.29 504	0.29 445	0.27 448	0.30 430	0.35 479

SHD	1.31 515	0.71 541	2.34 568	0.86 549	0.75 531	1.77 534	0.65 435	2.22 563	2.50 586	2.40 577	1.71 507	1.91 533	1.60 543	1.93 434	2.37 561	0.38 518	0.31 514	0.38 520	0.40 541	0.48 528	0.50 537

ADCRef	1.35 520	0.55 498	2.37 569	0.72 498	0.77 535	1.94 550	0.78 474	1.91 497	1.27 448	1.57 516	1.59 484	1.36 446	1.41 522	1.54 372	7.53 603	0.23 353	0.20 401	0.32 479	0.30 490	0.29 419	0.29 432

RTSC	1.29 511	0.73 542	2.44 570	0.83 541	0.57 463	1.85 543	0.65 435	1.88 487	2.00 569	2.20 567	1.66 502	1.60 490	1.26 506	2.33 472	3.92 586	0.32 480	0.23 453	0.27 419	0.29 481	0.37 475	0.37 490

PWC_ROB	1.24 507	0.76 548	2.46 571	0.72 498	0.78 537	1.15 454	0.49 333	1.75 442	1.92 564	2.31 570	3.07 578	1.59 488	1.40 521	2.46 483	2.10 556	0.33 489	0.22 441	0.35 506	0.24 404	0.38 484	0.41 505

DGSMNet	1.14 496	0.76 548	2.49 572	0.81 530	0.86 556	1.39 494	1.39 566	2.13 540	1.35 488	1.26 409	1.63 496	1.48 472	0.98 436	1.75 410	1.10 470	0.45 543	0.43 562	0.55 567	0.49 561	0.75 570	0.70 570

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 324	3.18 620	2.55 573	0.39 63	0.23 31	0.44 95	0.23 58	0.63 73	0.42 84	0.44 111	0.44 84	0.34 57	0.28 50	0.56 76	0.29 76	1.35 595	0.10 9	0.22 286	0.19 262	0.46 522	1.31 594

XQC	1.37 522	0.87 558	2.56 574	0.84 542	0.69 513	1.83 541	0.89 504	2.07 535	1.88 560	1.88 551	1.53 465	1.91 533	1.55 539	2.85 500	3.05 572	0.48 551	0.29 504	0.44 542	0.39 537	0.69 566	0.60 558

SAMSARA	1.55 537	0.84 553	2.61 575	1.22 583	1.07 571	2.50 575	1.93 594	2.05 529	1.89 561	2.75 587	1.66 502	2.81 578	1.69 552	3.08 509	1.97 551	0.46 549	0.51 581	0.42 536	0.46 554	0.58 550	0.59 555

PASM	1.34 519	0.92 561	2.62 576	0.86 549	0.87 558	1.03 428	1.08 541	1.50 371	1.51 530	1.82 547	1.41 432	1.68 506	1.26 506	4.87 546	1.34 501	0.61 572	0.65 595	0.68 579	0.78 588	0.69 566	0.68 569

notaker	3.98 603	2.40 615	2.68 577	3.82 622	3.27 620	3.97 604	2.14 603	4.78 613	3.45 602	4.12 608	6.94 609	7.65 615	3.26 601	7.82 607	5.30 595	4.04 625	1.41 620	3.36 625	2.10 622	3.88 619	3.31 622

Wz-Net-LNSev	1.03 472	0.67 532	2.71 578	0.64 432	0.84 551	1.75 529	1.00 530	1.80 465	1.32 471	1.28 414	1.25 368	1.65 503	1.22 499	1.39 340	1.40 511	0.28 449	0.26 477	0.24 344	0.23 391	0.33 457	0.32 463

pmcnn	2.37 581	0.42 447	2.71 578	0.63 423	0.43 374	1.54 512	1.19 553	2.01 522	1.53 533	2.64 584	7.60 613	18.07 631	1.45 528	3.44 521	2.78 568	0.18 178	0.15 262	0.15 58	0.12 76	0.20 246	0.18 226

aanetorigin	1.23 506	0.79 550	2.78 580	0.70 486	0.79 540	0.99 420	1.06 539	1.06 252	1.37 496	3.52 600	2.61 569	1.72 511	1.63 545	1.99 439	1.78 541	0.25 396	0.24 462	0.26 402	0.25 419	0.38 484	0.45 521

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 572	1.15 578	3.10 581	1.05 575	0.76 534	5.03 612	2.40 611	2.16 549	2.62 589	1.89 553	2.28 555	2.69 575	1.65 547	9.35 617	2.04 553	0.64 576	0.51 581	0.68 579	0.71 585	1.09 585	0.67 567

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 453	0.39 428	3.21 582	0.50 216	0.63 493	0.64 247	0.39 218	2.36 575	0.75 204	0.95 259	4.63 596	1.81 521	0.56 238	0.96 218	0.41 219	0.18 178	0.13 141	0.21 255	0.26 437	0.32 448	0.35 479

MFN_U_SF_RVC	1.52 535	0.84 553	3.42 583	0.87 556	0.66 501	2.56 577	0.95 520	2.36 575	1.70 547	1.98 557	1.86 527	2.45 568	1.79 559	2.95 502	2.58 564	0.52 557	0.48 575	0.55 567	0.59 577	0.59 552	0.61 559

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 556	0.87 558	3.56 584	0.80 527	0.75 531	3.72 598	2.44 612	1.82 469	1.82 558	1.74 535	1.91 533	1.92 536	1.26 506	7.69 605	1.28 495	0.45 543	0.47 573	0.52 557	0.77 587	0.50 532	0.50 537

ADCL	1.72 555	0.57 506	3.66 585	0.67 465	0.61 486	2.61 580	1.85 589	1.96 509	1.67 544	1.90 554	1.83 522	2.06 552	1.90 568	2.13 452	9.15 612	0.26 419	0.24 462	0.34 498	0.32 505	0.38 484	0.35 479

DispFullNet	2.34 580	2.85 618	3.66 585	3.08 612	2.27 603	1.97 552	0.67 444	2.00 518	1.70 547	2.52 580	2.00 540	2.23 555	5.86 616	3.44 521	1.58 533	1.01 585	0.32 522	2.64 615	1.94 620	2.85 609	2.24 607

iinet-f	0.99 455	0.45 460	3.71 587	0.55 326	0.43 374	1.81 538	0.68 448	1.14 277	1.14 369	1.18 368	1.42 433	1.58 487	1.44 526	1.34 324	1.59 535	0.24 369	0.23 453	0.20 220	0.19 262	0.26 375	0.25 380

w-ln-seven	1.38 524	0.70 539	3.91 588	0.75 514	0.72 518	2.69 582	0.95 520	2.02 526	1.99 568	1.99 558	1.73 509	1.82 524	1.17 485	2.45 480	2.84 569	0.28 449	0.25 471	0.31 464	0.30 490	0.41 495	0.33 469

w-ln-seven-2	1.18 504	0.61 522	4.25 589	0.68 476	0.61 486	1.20 465	0.93 515	1.63 413	1.35 488	1.66 529	1.53 465	1.47 470	1.37 520	3.00 506	1.74 539	0.25 396	0.24 462	0.29 445	0.26 437	0.33 457	0.28 426

pcwnet_v2	0.97 449	0.37 416	4.33 590	0.62 414	0.54 451	0.79 341	0.45 298	2.02 526	1.58 538	1.42 482	1.64 497	1.09 381	0.79 339	1.24 297	0.67 366	0.32 480	0.25 471	0.29 445	0.27 448	0.37 475	0.35 479

DPSNet	1.69 550	0.59 512	4.33 590	0.70 486	0.57 463	2.02 556	1.62 580	3.35 599	1.78 554	1.48 495	1.38 424	2.17 554	2.84 596	4.77 543	3.66 583	0.48 551	0.31 514	0.29 445	0.25 419	0.64 559	0.48 531

z-mn7	1.56 538	0.84 553	4.36 592	0.71 494	0.51 432	2.60 578	1.04 535	1.73 435	2.70 592	1.53 502	2.99 577	1.94 538	1.34 517	4.78 544	2.41 562	0.29 460	0.24 462	0.27 419	0.24 404	0.34 461	0.31 456

MADNet++	5.01 608	3.14 619	4.91 593	4.55 626	3.94 624	5.20 613	4.41 622	4.40 609	4.13 609	4.95 615	6.08 605	4.74 599	5.37 614	9.40 618	10.67 618	4.65 627	4.15 628	3.97 627	3.34 626	4.09 621	4.08 627

ADCMid	1.89 565	0.73 542	5.06 594	0.72 498	0.67 505	2.00 555	1.14 547	1.97 513	1.48 525	2.86 591	1.81 521	2.37 563	2.05 576	2.24 464	10.39 617	0.33 489	0.31 514	0.39 526	0.43 547	0.50 532	0.44 519

AnyNet_C32	1.96 567	1.10 572	5.17 595	0.90 561	1.11 575	2.12 561	2.37 610	1.85 478	1.48 525	2.45 579	1.70 506	2.05 551	1.64 546	2.50 486	10.28 616	0.37 514	0.34 528	0.35 506	0.41 542	0.49 531	0.54 544

UNDER WATER	5.08 609	2.33 613	5.55 596	3.94 624	3.51 621	5.20 613	2.72 615	5.61 617	16.52 630	3.84 602	4.60 595	9.21 619	5.89 617	5.90 572	8.66 611	3.75 620	1.34 619	3.18 623	1.88 618	4.33 624	3.61 624

ADCS	2.25 576	0.99 566	5.55 596	0.81 530	0.74 524	2.19 563	1.80 585	2.27 568	2.14 575	2.80 590	2.13 549	2.40 565	2.03 573	2.64 493	13.69 621	0.41 528	0.39 555	0.40 531	0.45 551	0.58 550	0.56 548

PWCK	2.88 597	2.05 608	5.72 598	2.08 596	1.11 575	3.55 596	3.90 620	2.86 592	3.54 604	3.03 597	3.63 586	3.10 586	2.31 586	8.15 611	3.09 573	2.12 600	0.91 609	1.75 598	0.98 601	2.57 601	1.18 592

DeepPrunerF	1.60 541	0.73 542	5.81 599	0.88 557	1.19 584	0.91 388	0.95 520	2.19 559	5.24 615	1.17 363	1.30 388	1.19 402	1.30 513	4.90 547	1.66 538	0.42 532	0.34 528	0.52 557	0.47 556	0.41 495	0.40 500

tt	6.58 615	0.26 174	6.10 600	3.77 621	2.16 598	11.55 622	19.63 631	13.33 630	5.74 616	2.96 593	2.65 570	4.97 605	6.33 621	3.81 525	7.24 602	9.15 632	11.32 636	5.89 632	6.24 631	6.03 626	2.55 614

Wz-Net-SNSev	1.49 531	1.23 582	6.27 601	0.68 476	0.67 505	1.37 489	1.41 567	2.00 518	1.39 505	1.48 495	1.61 489	2.29 558	1.32 515	3.93 526	2.14 557	0.31 473	0.28 493	0.31 464	0.33 515	0.42 500	0.36 485

zh-sn7	1.76 557	1.38 584	6.58 602	0.74 510	0.72 518	1.78 536	1.31 562	1.88 487	1.56 537	1.86 550	2.47 566	1.81 521	2.08 578	5.12 551	3.80 585	0.32 480	0.32 522	0.32 479	0.32 505	0.44 512	0.40 500

Wz-Net-TNSev	1.88 562	2.08 610	7.66 603	0.67 465	0.64 496	2.42 572	1.83 588	2.33 572	1.74 553	1.57 516	1.56 476	2.58 571	1.90 568	4.86 545	3.12 574	0.39 521	0.37 546	0.33 488	0.37 533	0.53 541	0.58 553

ADCP+	1.99 570	0.48 471	7.73 604	0.66 453	0.91 560	2.30 567	1.05 537	1.82 469	1.34 478	1.54 508	1.32 401	1.74 514	1.61 544	2.17 456	13.37 620	0.24 369	0.21 423	0.32 479	0.28 469	0.37 475	0.29 432

ADCPNet	1.85 560	0.69 536	8.07 605	0.71 494	0.58 472	2.79 585	1.22 555	1.94 506	1.54 534	1.88 551	1.69 505	2.46 569	2.04 574	2.37 475	6.48 598	0.38 518	0.37 546	0.38 520	0.43 547	0.47 523	0.45 521

EDNetEfficient	2.37 581	1.10 572	8.08 606	0.74 510	0.71 516	0.98 419	1.56 575	1.46 361	4.06 607	4.90 614	2.82 574	2.25 556	3.48 604	2.95 502	9.97 613	0.26 419	0.24 462	0.26 402	0.30 490	0.68 565	0.61 559

HanzoNet	11.04 625	3.62 622	8.10 607	4.08 625	3.55 623	4.90 611	2.73 616	7.19 623	10.10 621	31.86 646	28.92 638	21.96 638	36.36 640	18.08 632	10.17 615	7.94 631	3.32 626	3.47 626	3.31 625	7.06 629	4.04 626

zh-mn7	1.70 551	1.21 581	8.30 608	0.69 480	0.53 447	1.45 504	0.84 490	1.70 431	2.09 574	2.41 578	2.67 571	1.68 506	1.23 500	4.49 536	2.87 570	0.30 465	0.26 477	0.27 419	0.27 448	0.31 439	0.35 479

UNDER WATER-64	5.27 610	2.32 612	8.78 609	3.93 623	3.54 622	7.61 616	3.03 619	5.84 618	14.19 624	4.04 605	4.04 590	9.39 620	6.26 619	5.93 574	8.48 610	3.60 619	1.51 621	3.13 621	1.88 618	4.29 623	3.61 624

WZ-Net	1.95 566	0.95 562	10.10 610	0.86 549	0.78 537	1.69 524	1.60 579	2.20 562	1.98 567	2.08 563	1.93 534	2.30 559	1.97 571	5.30 554	3.17 577	0.34 499	0.26 477	0.29 445	0.31 497	0.51 537	0.47 528

JetBlue	3.97 602	2.01 605	10.19 611	1.38 586	2.84 614	10.53 621	9.54 625	3.60 603	2.41 581	2.73 586	3.39 583	4.54 596	4.31 611	7.85 608	6.84 601	0.88 581	0.93 610	0.89 585	0.91 595	1.74 592	1.91 603

AnyNet_C01	2.26 577	1.78 599	10.22 612	0.93 567	0.74 524	2.92 588	2.20 605	2.29 570	1.80 556	2.53 581	2.41 562	2.71 576	1.73 553	3.41 518	6.72 600	0.41 528	0.39 555	0.40 531	0.42 545	0.67 564	0.63 561

MSAF-DinoV2	1.97 568	0.80 552	10.38 613	0.86 549	0.48 409	1.39 494	0.97 523	2.55 587	1.72 550	1.53 502	1.65 499	3.59 590	2.20 583	5.39 560	3.94 587	0.27 435	0.17 335	0.26 402	0.28 469	0.47 523	0.46 524

psmorigin	1.52 535	0.69 536	10.52 614	0.68 476	0.59 480	1.13 447	0.70 455	1.57 397	1.19 408	1.99 558	1.79 518	2.26 557	1.47 531	2.09 449	1.36 505	0.39 521	0.40 557	0.34 498	0.33 515	0.43 506	0.56 548

MADNet+	2.69 591	3.22 621	11.53 615	1.44 590	1.12 577	3.19 592	1.81 586	2.85 591	2.37 579	1.68 531	2.07 546	2.85 580	2.18 581	7.41 599	5.23 594	0.79 580	0.76 597	0.69 581	0.65 581	0.98 579	0.95 582

LSM	6.33 613	1.10 572	13.19 616	1.41 589	68.17 644	1.64 521	1.90 593	1.92 500	2.46 582	2.99 594	3.11 579	1.88 528	1.80 560	2.61 491	2.06 555	0.41 528	0.58 589	0.50 553	0.57 573	0.64 559	17.66 637

PML	51.67 646	36.25 639	13.28 617	7.46 627	20.81 630	108.69 650	232.22 652	8.72 624	27.82 639	87.01 651	269.67 652	69.67 651	61.95 651	24.76 640	14.20 623	9.74 634	3.40 627	9.62 634	4.70 628	18.74 635	4.72 628

TCMNet-wrong-test	10.31 622	11.40 629	14.84 618	20.96 631	18.45 629	13.80 627	10.76 626	15.78 631	3.53 603	5.20 618	5.52 604	16.26 629	12.61 626	7.51 603	10.15 614	7.43 630	2.37 624	4.31 628	3.43 627	11.36 632	10.61 631

RTS	2.67 589	1.38 584	15.28 619	0.99 571	1.26 587	3.78 599	1.96 596	2.15 546	2.62 589	2.61 582	2.85 575	2.60 572	1.59 541	6.27 578	5.71 596	0.40 524	0.28 493	0.35 506	0.35 526	0.50 532	0.48 531

RTSA	2.67 589	1.38 584	15.28 619	0.99 571	1.26 587	3.78 599	1.96 596	2.15 546	2.62 589	2.61 582	2.85 575	2.60 572	1.59 541	6.27 578	5.71 596	0.40 524	0.28 493	0.35 506	0.35 526	0.50 532	0.48 531

SuperB	2.53 587	0.59 512	18.45 621	0.69 480	0.50 420	1.87 545	0.88 502	1.67 423	2.39 580	1.50 498	1.42 433	1.14 395	1.15 483	4.28 534	5.07 593	0.24 369	0.19 381	0.22 286	0.19 262	7.86 630	0.34 474

USTest	14.33 629	14.94 631	21.04 622	17.44 630	16.05 626	23.26 629	33.84 638	21.73 632	11.80 623	9.36 628	10.14 624	15.97 628	13.20 627	17.28 631	22.43 633	3.78 623	5.01 629	6.17 633	6.16 630	9.25 631	7.72 630

DGTPSM_ROB	13.01 627	8.23 625	21.87 623	9.51 628	18.10 627	11.56 623	32.01 636	10.63 627	16.20 626	7.03 623	19.48 634	10.15 622	16.66 630	9.83 623	22.42 632	4.75 628	8.68 631	5.37 629	10.25 634	6.16 627	11.36 632

DPSMNet_ROB	13.02 628	8.23 625	21.91 624	9.53 629	18.11 628	11.56 623	32.02 637	10.64 628	16.23 627	7.05 624	19.49 635	10.16 623	16.66 630	9.85 624	22.43 633	4.77 629	8.68 631	5.38 630	10.26 635	6.17 628	11.36 632

LRCNet_RVC	22.74 632	32.10 638	21.97 625	29.84 635	26.23 633	4.42 608	0.81 486	22.66 633	2.02 570	26.93 639	29.26 639	23.06 640	15.59 629	23.84 636	18.88 629	31.75 644	19.90 645	34.65 643	32.13 644	30.54 642	28.32 643

LE_ROB	8.05 618	0.37 416	23.53 626	0.74 510	0.33 260	2.77 584	2.87 617	3.71 604	27.24 638	25.39 638	8.87 621	8.46 618	26.71 638	6.65 585	21.99 631	0.21 297	0.19 381	0.20 220	0.21 339	0.25 363	0.22 334

Anonymous_1	43.04 645	18.73 632	24.79 627	21.81 632	46.26 642	27.80 630	37.60 639	28.08 638	16.14 625	14.66 632	14.30 627	20.65 632	17.88 632	21.56 633	25.94 636	117.93 651	8.92 633	100.65 648	126.50 648	158.64 651	12.08 634

DPSM_ROB	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 633	20.85 631	28.17 631	37.82 640	26.56 636	16.85 631	14.14 630	14.84 628	21.70 633	18.75 633	21.87 634	26.55 637	10.16 636	9.30 634	10.47 635	10.42 636	14.03 633	12.61 635

DPSM	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 633	20.85 631	28.17 631	37.82 640	26.56 636	16.85 631	14.14 630	14.84 628	21.70 633	18.75 633	21.87 634	26.55 637	10.16 636	9.30 634	10.47 635	10.42 636	14.03 633	12.61 635

JetRed	6.91 616	8.80 627	25.96 630	2.85 607	3.25 619	13.98 628	11.87 627	6.25 621	4.28 610	4.45 610	4.56 594	6.69 610	5.46 615	7.46 601	14.05 622	2.59 606	3.31 625	2.59 614	2.29 624	4.20 622	3.36 623

xxxxx1	54.10 647	25.67 635	27.13 631	113.43 645	96.96 647	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 646	157.71 649	175.86 649	66.16 646	72.93 648

tt_ll	54.10 647	25.67 635	27.13 631	113.43 645	96.96 647	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 646	157.71 649	175.86 649	66.16 646	72.93 648

ff	54.10 647	25.67 635	27.13 631	113.43 645	96.96 647	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 646	157.71 649	175.86 649	66.16 646	72.93 648

DPSimNet_ROB	11.20 626	4.98 624	35.43 634	2.90 610	4.52 625	7.89 617	17.09 630	4.66 611	6.06 618	14.89 633	10.93 626	17.29 630	36.81 642	13.18 629	15.68 626	2.86 608	6.29 630	5.75 631	5.09 629	3.91 620	7.70 629

HaxPig	38.92 641	41.40 646	41.64 635	29.95 636	32.27 634	28.90 633	27.60 633	29.73 639	37.71 647	43.82 647	43.87 646	33.17 641	35.56 639	41.53 642	40.37 644	43.94 648	47.51 650	45.82 644	47.08 646	42.38 643	44.15 646

AVERAGE_ROB	40.43 642	42.37 647	42.73 636	36.96 638	35.58 636	30.50 634	27.61 634	36.71 645	38.39 648	44.91 648	44.36 647	37.45 643	36.70 641	41.88 643	40.35 643	45.43 649	46.81 649	47.11 645	46.35 645	42.51 644	43.87 645

DLNR-FE	23.17 633	48.55 650	42.94 637	176.85 649	78.48 645	0.35 31	0.21 29	23.51 635	0.75 204	0.66 191	0.86 212	0.59 194	0.30 61	1.55 374	0.44 243	9.85 635	0.12 65	0.18 157	0.14 139	76.92 649	0.16 172

DLNR_Zeroshot_test	23.17 633	48.52 649	43.29 638	176.68 648	78.69 646	0.35 31	0.21 29	23.41 634	0.75 204	0.66 191	0.86 212	0.59 194	0.30 61	1.56 377	0.44 243	9.57 633	0.12 65	0.18 157	0.14 139	76.92 649	0.16 172

MEDIAN_ROB	42.00 643	44.40 648	44.29 639	35.15 637	34.95 635	31.28 639	29.60 635	35.88 644	40.02 649	47.20 649	46.64 648	37.37 642	38.48 649	44.35 650	42.45 645	48.03 650	49.39 651	49.71 646	49.03 647	45.14 645	46.65 647

RAFT-FEzeroshot	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 640	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 647	33.76 642	28.29 641	29.37 640	43.69 647	37.66 644	43.83 645	53.41 648	20.32 639	18.70 640	21.07 637	21.07 639	28.25 638	25.35 640

RAFT-FE	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 640	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 647	33.76 642	28.29 641	29.37 640	43.69 647	37.66 644	43.83 645	53.41 648	20.32 639	18.70 640	21.07 637	21.07 639	28.25 638	25.35 640

CasAABBNet	38.33 638	38.46 643	50.35 642	44.75 642	41.84 637	56.68 643	76.37 647	53.22 646	33.83 644	28.31 643	29.54 642	43.62 646	37.71 646	43.84 648	53.41 648	20.30 638	18.70 640	21.07 637	21.07 639	28.24 637	25.34 639

FlowAnything	38.37 639	38.41 640	50.38 643	44.76 643	41.94 640	56.64 642	76.34 646	53.28 650	34.23 646	28.25 640	29.72 643	43.60 644	37.79 647	43.83 645	53.38 647	20.39 642	18.71 644	21.07 637	21.14 643	28.23 636	25.29 638

Selective-RAFT-Error	38.39 640	38.47 644	50.44 644	44.73 639	41.97 641	56.68 643	76.38 648	53.24 647	33.92 645	28.34 644	29.85 644	43.60 644	38.20 648	43.75 644	53.34 646	20.38 641	18.70 640	21.09 641	21.05 638	28.30 640	25.43 642

LSM0	42.82 644	38.75 645	50.81 645	47.07 644	109.38 650	57.00 647	76.02 645	53.74 651	33.71 641	29.02 645	30.41 645	43.87 649	37.22 643	43.91 649	53.54 651	20.52 643	18.62 639	21.10 642	21.11 642	28.41 641	42.22 644

xyz-stereo	7.16 617	0.22 85	69.90 646	0.42 92	0.21 10	32.92 640	0.49 333	0.87 155	0.76 211	1.38 467	27.04 636	1.19 402	1.16 484	4.69 541	0.97 450	0.16 84	0.12 65	0.20 220	0.14 139	0.16 100	0.12 20

BEATNet-Init1	26.87 635	13.43 630	70.68 647	0.91 564	0.68 511	57.02 648	21.06 632	32.82 643	32.67 640	52.12 650	53.61 649	66.05 650	49.56 650	48.79 651	34.71 642	0.49 555	0.44 565	0.53 562	0.53 569	0.63 557	0.59 555

coex-ft	8.13 619	2.13 611	98.04 648	0.67 465	0.53 447	1.71 525	1.56 575	1.65 416	11.11 622	18.17 637	3.75 587	3.88 594	7.61 624	2.98 505	6.49 599	0.30 465	0.30 508	0.32 479	0.31 497	0.66 563	0.50 537

EDNetEfficientorigin	10.57 623	1.47 592	177.42 649	0.67 465	0.53 447	1.58 515	1.16 550	1.90 493	3.37 600	4.71 613	3.38 582	3.10 586	2.69 595	3.13 511	3.58 582	0.25 396	0.23 453	0.33 488	0.27 448	0.83 571	0.81 576

test_example2	192.40 650	210.76 651	206.48 650	199.83 650	204.73 651	172.94 651	183.52 651	133.93 652	133.41 652	191.38 652	196.19 651	187.13 652	178.77 652	205.33 652	208.00 652	222.09 652	238.72 652	186.54 652	190.54 652	227.34 652	170.31 651

GS-Stereo							0.36 174	0.92 174	0.47 104	0.37 74	0.38 59	0.32 45	0.33 84	0.43 13	0.26 24	0.19 224	0.11 31	0.16 90	0.12 76	0.17 131	0.15 139

FSD					0.50 420	0.54 185	0.58 408	0.65 79	0.53 134	0.54 164	0.52 116	0.56 179	0.52 215	0.57 81	0.55 326	0.51 556	0.47 573	0.50 553	0.49 561	0.50 532

ccccc		492.34 652		530.87 651	530.37 652	478.08 652		491.76 653		448.18 653		476.12 653		541.64 653		663.49 653	459.54 653	353.94 653	309.79 653	586.66 653

ASD4		10.99 628

Low-res two-view benchmark