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

CAS	0.63 271	0.18 3	0.37 8	2.27 596	0.84 544	0.57 194	0.54 360	0.79 109	0.62 136	0.48 122	0.70 165	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 139	2.24 599	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 53	1.06 586

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.30 29	0.19 12	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.28 12	0.18 2	0.58 32	0.34 38	0.36 51	0.34 34	0.26 22	0.20 2	1.40 338	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 47

StereoAnything_RVC	0.45 141	1.43 587	0.48 88	0.35 7	0.20 8	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 95	1.27 294	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 6	0.10 2	2.37 595	0.11 2

trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 574

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 588	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 592

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
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	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 582	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

LACA2	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.35 7	0.18 2	0.39 46	0.39 203	0.56 25	0.27 13	0.29 17	0.33 31	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.22 1	0.15 49	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.16 82	0.11 2

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LCMNet	0.28 17	0.18 3	0.36 5	0.37 19	0.24 49	0.31 19	0.20 12	0.57 30	0.57 121	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 39	0.54 50	0.30 66	0.14 38	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 31	0.41 65	0.24 49	0.29 14	0.19 7	0.59 34	0.46 76	0.31 28	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.26 81	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 18	0.36 51	0.47 78	0.28 37	0.32 61	0.49 37	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Monster-pub-eth3d	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 109	0.26 162	2.03 548	0.36 10	0.21 14	0.46 93	0.23 37	0.67 71	0.48 83	0.42 85	0.27 16	0.31 48	0.30 47	0.98 215	0.24 6	0.14 38	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.28 422

asda	0.30 29	0.24 108	0.42 46	0.38 34	0.23 33	0.43 76	0.34 131	0.58 32	0.37 46	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.52 44	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

4.25_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.5w_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.32 30	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

2.75w_new	0.31 39	0.23 86	0.43 52	0.35 7	0.23 33	0.42 65	0.42 238	0.54 18	0.35 42	0.47 114	0.43 63	0.24 11	0.30 47	0.66 104	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

3.25w_new	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.38 34	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.37 19	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.5w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.45 72	0.37 19	0.24 49	0.54 172	0.35 140	0.66 65	0.36 43	0.43 91	0.44 67	0.29 39	0.34 78	0.77 139	0.39 185	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.13 47

1w_stereo	0.34 58	0.20 19	0.42 46	0.43 81	0.26 81	0.47 100	0.54 360	0.59 34	0.50 91	0.41 78	0.66 148	0.25 17	0.44 142	0.62 88	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

monsters	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.36 282	0.34 26	0.27 69	0.66 65	0.43 63	0.47 114	0.40 49	0.22 3	0.23 13	1.33 310	0.25 14	0.13 23	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

111111	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.45 124	0.42 351	0.37 39	0.22 26	0.95 183	0.38 49	0.31 28	0.31 27	0.40 85	0.27 31	0.96 205	0.26 26	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.13 47

MLG-Stereo_test3	0.28 17	0.18 3	0.42 46	0.40 54	0.23 33	0.47 100	0.19 7	0.61 46	0.29 18	0.35 46	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 81	0.25 14	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 54	0.24 49	0.38 42	0.20 12	0.59 34	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 31	0.90 188	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MLG-Stereo	0.29 24	0.19 12	0.38 17	0.41 65	0.20 8	0.42 65	0.20 12	0.66 65	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 35	1.09 248	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LG-G	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 527	0.42 46	0.64 428	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 34	0.22 26	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 24	0.25 8	0.30 45	0.33 67	0.34 3	0.26 26	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 53	0.20 19	0.40 31	0.42 73	0.28 132	0.80 340	0.23 37	0.48 9	0.37 46	0.37 59	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 277	0.27 37	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.14 82

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 43	0.21 14	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 25	0.32 34	0.26 12	0.37 74	0.24 15	0.83 162	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Pointernet	0.37 77	0.20 19	0.57 164	0.43 81	0.28 132	0.51 151	0.27 69	0.93 172	0.61 134	0.47 114	0.63 140	0.49 127	0.38 105	0.49 37	0.33 114	0.17 122	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 581	1.70 596

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 180	0.20 19	0.38 17	0.41 65	0.19 5	0.96 401	0.34 131	1.17 275	1.25 431	0.81 218	0.90 217	0.63 202	0.50 194	1.45 345	0.42 215	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.11 10	0.18 153	0.11 2

XX-TBD	0.46 148	0.70 534	0.35 3	0.79 520	0.25 70	0.58 197	0.26 62	0.69 73	1.27 442	0.76 201	1.00 245	0.45 101	0.33 67	0.47 30	0.37 163	0.19 218	0.15 260	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 70	0.31 19	0.30 91	0.59 34	0.37 46	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 36	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.11 2

VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

WQFJA1++	1.55 531	0.22 64	0.45 72	0.38 34	0.28 132	0.38 42	0.20 12	0.62 49	0.28 15	0.38 67	0.39 47	0.34 63	0.39 110	0.64 92	0.27 37	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.12 51	25.04 632	0.14 82

GEAStereo	0.31 39	0.21 40	0.43 52	0.43 81	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.17 115	0.14 82

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 53	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

GS-Stereo							0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

DDF-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.47 84	0.48 177	0.42 351	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 32	0.33 39	0.40 49	0.37 74	0.48 177	0.91 189	0.32 97	0.23 348	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.86 568	0.16 160

Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

zero-FE	0.36 70	0.22 64	0.47 84	0.45 124	0.43 362	0.30 16	0.24 44	0.61 46	0.33 32	0.33 39	0.41 52	0.37 74	0.50 194	0.64 92	0.32 97	0.22 321	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.83 566	0.16 160

asd	0.30 29	0.21 40	0.41 37	0.39 43	0.24 49	0.47 100	0.30 91	0.69 73	0.30 22	0.41 78	0.39 47	0.28 37	0.33 67	0.62 88	0.27 37	0.13 23	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

2.25w	0.32 45	0.24 108	0.48 88	0.37 19	0.24 49	0.45 87	0.25 50	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.58 129	0.27 28	0.32 61	0.74 132	0.35 139	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.14 82

4w-stereo	0.30 29	0.24 108	0.44 57	0.37 19	0.23 33	0.46 93	0.27 69	0.63 52	0.31 25	0.41 78	0.44 67	0.27 28	0.36 95	0.59 69	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.12 51	0.13 5	0.12 16

2.5w	0.31 39	0.23 86	0.46 81	0.39 43	0.24 49	0.42 65	0.39 203	0.61 46	0.30 22	0.37 59	0.53 107	0.24 11	0.25 18	0.77 139	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

3.75w	0.32 45	0.23 86	0.44 57	0.37 19	0.29 152	0.62 226	0.36 156	0.59 34	0.32 30	0.41 78	0.47 78	0.25 17	0.34 78	0.64 92	0.26 26	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.12 16

3w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.52 120	0.40 54	0.21 14	0.53 164	0.54 360	0.65 59	0.46 76	0.44 96	0.48 83	0.23 5	0.45 146	0.46 22	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

2w_stereo	0.32 45	0.24 108	0.45 72	0.39 43	0.22 26	0.46 93	0.47 305	0.69 73	0.42 61	0.43 91	0.50 94	0.24 11	0.45 146	0.47 30	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

monsterstereo	0.34 58	0.20 19	0.44 57	0.45 124	0.35 268	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 100	0.44 96	0.61 135	0.26 22	0.25 18	1.19 275	0.27 37	0.13 23	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 24	0.20 19	0.45 72	0.37 19	0.25 70	0.26 6	0.20 12	0.78 104	0.28 15	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 189	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 29	0.20 19	0.44 57	0.37 19	0.26 81	0.29 14	0.21 19	0.66 65	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 287	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.42 65	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 39	0.55 56	0.25 14	0.18 169	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.14 30	0.13 47

Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

AIO_rvc	0.36 70	0.23 86	0.49 95	0.43 81	0.27 107	0.59 204	0.38 188	0.94 178	0.45 70	0.33 39	0.46 76	0.49 127	0.22 11	0.84 167	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.13 47

HUF	0.36 70	0.23 86	0.52 120	0.40 54	0.22 26	0.54 172	0.47 305	0.82 127	0.43 63	0.36 51	0.43 63	0.50 133	0.42 124	0.64 92	0.29 55	0.17 122	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.14 82

castereo++	0.38 83	0.23 86	0.41 37	0.43 81	0.31 203	0.97 405	0.22 26	0.86 142	0.58 123	0.32 34	0.44 67	0.51 137	0.39 110	0.93 198	0.24 6	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.14 82

IGEV-RUCA	0.37 77	0.23 86	0.48 88	0.49 197	0.36 282	0.60 211	0.23 37	0.64 54	0.49 86	0.39 76	0.49 91	0.44 93	0.31 54	0.85 172	0.30 66	0.24 365	0.13 141	0.16 69	0.12 51	0.20 236	0.19 260

GIP-stereo	0.34 58	0.23 86	0.45 72	0.50 209	0.36 282	0.38 42	0.23 37	0.78 104	0.52 106	0.34 42	0.51 98	0.46 105	0.38 105	0.51 42	0.27 37	0.20 259	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.16 82	0.14 82

IGEV-Stereo++	0.30 29	0.20 19	0.40 31	0.46 135	0.30 177	0.33 25	0.22 26	0.75 94	0.45 70	0.32 34	0.41 52	0.32 51	0.48 177	0.38 5	0.27 37	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

MoCha-V2	0.40 101	0.20 19	0.49 95	0.50 209	0.21 14	0.44 83	0.33 120	0.93 172	0.53 112	0.53 152	0.53 107	0.42 87	0.58 248	1.09 248	0.27 37	0.14 38	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.15 122

iResNet_ROB	0.77 368	0.30 275	0.99 403	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 566	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

pmcnn	2.37 576	0.42 442	2.71 574	0.63 419	0.43 362	1.54 505	1.19 547	2.01 517	1.53 527	2.64 580	7.60 609	18.07 628	1.45 522	3.44 515	2.78 564	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

DispViT+	0.33 53	0.30 275	0.55 146	0.43 81	0.36 282	0.42 65	0.25 50	0.64 54	0.55 116	0.36 51	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 46	0.41 202	0.24 365	0.16 299	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.14 82

DA	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

GGEV	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

AdaDepth	0.30 29	0.22 64	0.49 95	0.44 110	0.27 107	0.44 83	0.24 44	0.52 13	0.30 22	0.31 28	0.37 42	0.26 22	0.32 61	0.79 148	0.25 14	0.12 8	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

4.5_new	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 86	0.54 135	0.50 209	0.28 132	0.36 37	0.22 26	1.02 209	0.39 50	0.42 85	0.64 143	0.36 68	0.51 200	0.39 7	0.29 55	0.18 169	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.18 219

SGD-Stereo	0.32 45	0.20 19	0.40 31	0.38 34	0.19 5	0.43 76	0.22 26	0.64 54	0.33 32	0.42 85	0.34 34	0.27 28	0.35 85	1.15 263	0.30 66	0.20 259	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.17 115	0.13 47

SCV_C0	0.43 119	0.26 162	0.65 208	0.43 81	0.29 152	0.47 100	0.31 99	1.34 324	0.73 188	0.38 67	0.49 91	0.54 155	0.29 39	1.24 287	0.30 66	0.17 122	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.15 122

SCV	0.46 148	0.26 162	0.55 146	0.47 149	0.25 70	0.39 46	0.38 188	1.98 510	0.60 133	0.35 46	0.48 83	0.55 160	0.36 95	1.28 296	0.32 97	0.24 365	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.14 82

AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

castereo	0.41 109	0.22 64	0.46 81	0.44 110	0.30 177	0.61 217	0.56 386	0.97 192	0.80 214	0.38 67	0.69 160	0.45 101	0.69 290	0.51 42	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.12 16

GCAP-BAT	0.49 170	0.31 311	0.64 201	0.41 65	0.46 391	0.70 283	0.35 140	0.77 100	0.64 145	0.86 234	1.00 245	0.77 241	0.37 99	1.18 273	0.36 151	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.13 84	0.17 115	0.15 122

Occ-G	0.42 113	0.21 40	0.48 88	0.41 65	0.26 81	0.42 65	0.62 420	0.77 100	0.49 86	0.43 91	0.66 148	1.02 349	0.46 153	0.78 144	0.41 202	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.16 82	0.16 160

AIO-Stereo	0.37 77	0.25 136	0.51 111	0.47 149	0.23 33	0.45 87	0.39 203	1.07 243	0.52 106	0.41 78	0.48 83	0.52 145	0.25 18	0.72 120	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

RSM	0.39 89	0.24 108	0.49 95	0.46 135	0.26 81	0.47 100	0.40 217	0.92 163	0.44 68	0.41 78	0.42 54	0.65 208	0.33 67	1.07 243	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.13 47

IGEV++	0.40 101	0.22 64	0.51 111	0.52 263	0.29 152	0.45 87	0.25 50	1.65 409	0.46 76	0.37 59	0.57 126	0.46 105	0.45 146	0.50 40	0.38 174	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

MSKI-zero shot	0.55 222	0.26 162	0.57 164	0.51 242	0.26 81	0.69 276	0.28 76	1.18 280	0.64 145	0.91 243	1.32 394	0.82 260	0.33 67	1.92 424	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.16 160

GCAP-Stereo	0.40 101	0.28 220	0.68 227	0.47 149	0.25 70	0.53 164	0.32 109	0.82 127	0.58 123	0.65 183	0.69 160	0.58 181	0.42 124	0.47 30	0.29 55	0.17 122	0.14 199	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.14 82

Any-RAFT	0.53 191	0.24 108	0.47 84	0.47 149	0.27 107	1.00 413	0.25 50	1.58 391	1.05 311	0.85 232	0.99 241	1.06 359	0.47 163	0.70 112	0.32 97	0.18 169	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.16 160

anonymousdsp2	0.53 191	0.27 195	0.74 291	0.48 177	0.29 152	0.76 312	0.47 305	1.61 400	0.82 222	0.77 206	0.77 185	0.75 235	0.47 163	1.03 229	0.40 193	0.18 169	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.19 197	0.18 219

Selective-IGEV	0.39 89	0.24 108	0.50 104	0.44 110	0.25 70	0.46 93	0.33 120	1.25 309	0.40 54	0.35 46	0.45 72	0.52 145	0.30 47	1.07 243	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

DCANet-4	0.54 207	0.26 162	1.07 438	0.42 73	0.24 49	0.48 108	0.36 156	0.99 198	1.30 457	1.10 306	1.02 259	0.56 172	0.75 309	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

fff	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

ADStereo(finetuned)	0.57 239	0.24 108	1.06 433	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.35 140	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	1.20 488	0.84 167	0.51 289	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

DCANet	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.36 156	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	0.92 392	0.81 157	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

csc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

cscssc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

gcap_with_dpt	0.44 132	0.26 162	0.58 170	0.50 209	0.44 371	0.47 100	0.40 217	1.14 268	0.62 136	0.65 183	0.80 198	0.57 175	0.48 177	0.56 59	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.16 160

DLNR-FE	23.17 630	48.55 648	42.94 634	176.85 649	78.48 643	0.35 32	0.21 19	23.51 632	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 632	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

GASTEREO	0.40 101	0.25 136	0.51 111	0.48 177	0.25 70	0.65 250	0.36 156	0.81 122	0.49 86	0.51 148	0.82 200	0.30 45	0.66 285	0.62 88	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.14 82

MSCF	0.38 83	0.25 136	0.52 120	0.47 149	0.25 70	0.62 226	0.37 178	0.81 122	0.47 80	0.50 140	0.71 168	0.32 51	0.65 282	0.54 50	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.14 82

depthmonostereo	0.41 109	0.23 86	0.53 127	0.47 149	0.23 33	0.61 217	0.35 140	1.00 202	0.76 200	0.48 122	0.65 147	0.47 112	0.49 188	0.67 106	0.37 163	0.16 74	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.15 122

DilatedVolume-Stereo	0.43 119	0.21 40	0.55 146	0.43 81	0.32 225	0.72 290	0.29 81	0.80 117	0.51 100	0.77 206	0.73 174	0.48 118	0.40 115	1.13 260	0.39 185	0.15 49	0.14 199	0.15 35	0.14 114	0.16 82	0.14 82

xyz-stereo	7.16 614	0.22 64	69.90 646	0.42 73	0.21 14	32.92 637	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 461	27.04 633	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 223	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

HART	0.45 141	0.22 64	0.54 135	0.50 209	0.26 81	0.41 57	0.29 81	1.03 214	0.50 91	0.58 163	1.45 438	0.61 195	0.35 85	1.08 247	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.14 114	0.19 197	0.14 82

WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

WCG-NET（raft）	0.45 141	0.21 40	0.55 146	0.40 54	0.24 49	0.50 134	0.36 156	0.73 87	1.09 334	0.71 194	0.76 182	0.92 309	0.51 200	0.84 167	0.34 129	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.14 114	0.14 30	0.14 82

RSM++	0.38 83	0.24 108	0.51 111	0.47 149	0.26 81	0.50 134	0.41 234	0.79 109	0.45 70	0.37 59	0.45 72	0.60 190	0.35 85	1.02 228	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.18 153	0.13 47

test_for_model	0.46 148	0.22 64	0.59 177	0.40 54	0.29 152	0.42 65	0.32 109	1.08 249	0.76 200	0.50 140	0.58 129	0.43 90	0.35 85	2.09 442	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.13 47

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

DLNR_Zeroshot_test	23.17 630	48.52 647	43.29 635	176.68 648	78.69 644	0.35 32	0.21 19	23.41 631	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 630	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

testlalala	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

RAFT-Test	0.54 207	0.25 136	0.64 201	0.47 149	0.30 177	0.97 405	0.27 69	1.24 307	0.81 217	0.96 255	1.12 309	1.28 423	0.48 177	0.71 116	0.36 151	0.17 122	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.16 160

knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

RCA-Stereo	0.50 176	0.23 86	0.58 170	0.48 177	0.33 246	0.55 181	0.45 290	0.97 192	1.38 493	0.68 189	1.05 274	0.63 202	0.80 337	0.59 69	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.14 82

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 274	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
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
raftrobust	0.52 180	0.25 136	0.56 153	0.65 442	0.52 433	0.49 120	0.34 131	0.98 196	0.91 249	1.30 420	0.87 211	0.63 202	0.81 341	0.78 144	0.41 202	0.19 218	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.16 160

iResNetv2_ROB	0.80 382	0.37 412	1.71 531	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

MLCV	0.72 328	0.34 375	1.10 448	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 481	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

water-stereo	0.39 89	0.20 19	0.48 88	0.44 110	0.27 107	0.50 134	0.26 62	0.92 163	0.51 100	0.53 152	0.78 187	0.55 160	0.49 188	0.42 12	0.42 215	0.16 74	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

G2L-ROB	0.73 346	0.25 136	0.76 305	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 496	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

xyz-stereo-finetune	0.48 162	0.25 136	0.54 135	0.42 73	0.23 33	0.80 340	0.42 238	0.80 117	0.80 214	0.61 175	0.62 137	0.54 155	0.43 132	1.70 396	0.58 324	0.15 49	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.15 122

G2L-Stereo_test	0.73 346	0.27 195	0.74 291	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 474	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

999	0.48 162	0.22 64	0.49 95	0.48 177	0.34 264	0.75 305	0.31 99	0.85 140	0.55 116	0.37 59	0.48 83	0.50 133	0.36 95	2.45 474	0.39 185	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.16 82	0.19 260

mms	0.40 101	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.32 225	0.43 76	0.46 297	0.70 78	0.46 76	0.35 46	0.58 129	0.44 93	0.30 47	1.36 321	0.33 114	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.19 197	0.15 122

ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

UGAM-zero	1.00 453	0.30 275	0.93 383	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 573	1.85 558	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

RAStereo	0.34 58	0.21 40	0.66 218	0.47 149	0.27 107	0.26 6	0.29 81	0.69 73	0.63 140	0.32 34	0.42 54	0.45 101	0.31 54	0.45 18	0.34 129	0.17 122	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.13 47

RAFT-Stereo-weight	0.47 156	0.24 108	0.53 127	0.48 177	0.27 107	0.60 211	0.35 140	1.02 209	1.07 320	0.99 265	0.78 187	0.76 239	0.28 35	0.76 136	0.36 151	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 370	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

MGS-Stereo	0.42 113	0.26 162	0.58 170	0.44 110	0.28 132	0.50 134	0.34 131	0.57 30	0.83 223	0.46 109	1.31 387	0.52 145	0.33 67	0.65 102	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

qqq1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

fff1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ACVNet-DCA	0.56 231	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

1test111	0.54 207	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	0.88 181	0.59 327	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

cc1	0.64 283	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.19 197	0.19 260

ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

IGEVStereo-DCA	0.46 148	0.28 220	0.56 153	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.18 219

ffff	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

rrr	0.46 148	0.28 220	0.73 274	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.38 188	0.76 97	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160

11t	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

tt1	0.62 264	0.32 328	0.51 111	0.54 298	0.26 81	1.16 448	0.48 317	0.95 183	2.47 579	0.57 161	0.77 185	0.49 127	0.81 341	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.15 138	0.19 197	0.20 292

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 136	0.58 170	0.44 110	0.34 264	0.30 16	0.30 91	0.72 84	0.50 91	0.37 59	0.36 39	0.58 181	0.49 188	0.52 44	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.14 82

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 86	0.59 177	0.48 177	0.36 282	0.40 51	0.32 109	0.53 14	0.49 86	0.54 156	0.55 117	0.36 68	0.31 54	0.58 68	0.51 289	0.20 259	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.15 122

AEACV	0.37 77	0.24 108	0.52 120	0.47 149	0.51 421	0.37 39	0.38 188	0.65 59	0.53 112	0.42 85	0.56 120	0.46 105	0.60 252	0.53 46	0.30 66	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.14 82

anonymousdsp	0.43 119	0.27 195	0.53 127	0.44 110	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.89 152	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.33 310	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

riskmin	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.43 81	0.31 203	0.83 357	0.42 238	1.14 268	1.04 306	0.73 200	0.75 180	1.11 381	1.01 440	0.81 157	0.51 289	0.20 259	0.14 199	0.24 338	0.15 138	0.24 346	0.25 376

Selective-RAFT	0.52 180	0.28 220	0.79 323	0.55 322	0.27 107	0.91 380	0.33 120	0.80 117	0.88 237	0.58 163	0.63 140	0.81 255	0.77 320	1.29 300	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.17 193

MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

ccc-4	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 448	0.40 431	1.82 540	0.66 448	0.62 481	2.05 551	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 502	1.42 426	1.51 471	1.23 493	1.99 432	1.33 494	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 254	0.23 86	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.72 290	0.42 238	1.18 280	1.41 509	0.80 214	1.38 417	1.10 377	0.79 331	0.96 205	0.58 324	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.19 260

test_xeample3	0.42 113	0.28 220	0.69 239	0.43 81	0.33 246	0.56 189	0.38 188	0.79 109	0.45 70	0.53 152	0.46 76	0.44 93	0.44 142	1.38 327	0.31 88	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.17 115	0.16 160

CFNet-RSSM	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.48 177	0.28 132	0.60 211	0.27 69	1.49 361	1.14 362	1.06 288	0.93 223	1.08 365	0.54 217	0.70 112	0.35 139	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.14 82

Gwc-CoAtRS	0.52 180	0.24 108	0.68 227	0.48 177	0.29 152	0.64 234	0.25 50	1.16 273	1.08 326	1.01 275	1.00 245	1.12 382	0.56 229	0.69 108	0.37 163	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.15 53	0.15 122

R-Stereo Train	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 360	0.40 431	1.36 490	0.67 460	0.29 152	0.92 387	0.59 410	1.52 373	1.25 431	1.28 406	1.48 450	0.94 314	0.76 317	1.62 379	0.78 396	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.15 138	0.22 305	0.23 350

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 43	0.26 81	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.16 69	0.16 180	0.13 5	0.13 47

WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

WQFJX1	0.57 239	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 579	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

WQFJX	0.51 178	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.87 553	0.75 305	0.39 203	1.29 316	0.77 205	0.53 152	0.52 101	0.55 160	0.55 223	0.95 204	0.60 335	0.17 122	0.19 371	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.18 219

NLMM	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.12 263	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.72 120	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 176	0.24 108	0.54 135	0.54 298	0.74 515	0.49 120	0.53 354	1.09 251	1.05 311	0.62 178	0.95 226	0.61 195	0.42 124	0.77 139	0.38 174	0.20 259	0.17 330	0.20 208	0.16 180	0.18 153	0.18 219

tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

fffy	0.42 113	0.27 195	0.57 164	0.46 135	0.29 152	0.48 108	0.35 140	0.91 160	0.55 116	0.40 77	0.58 129	0.55 160	0.41 118	1.26 291	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.14 82

model_zeroshot	0.48 162	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.36 282	0.69 276	0.37 178	1.12 263	0.62 136	0.85 232	0.84 203	0.66 212	0.37 99	0.73 125	0.34 129	0.20 259	0.16 299	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

11t1	0.52 180	0.28 220	0.68 227	0.51 242	0.28 132	0.83 357	0.39 203	1.22 301	0.63 140	0.84 227	0.74 178	0.68 217	0.68 287	0.91 189	0.57 320	0.21 292	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.20 236	0.21 312

ProNet	0.43 119	0.28 220	0.58 170	0.43 81	0.30 177	0.56 189	0.52 346	1.00 202	0.58 123	0.44 96	0.49 91	0.43 90	0.43 132	1.28 296	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

CroCo-Stereo Lap2	0.44 132	0.34 375	0.77 312	0.61 399	0.79 533	0.28 12	0.35 140	0.75 94	0.71 182	0.38 67	0.50 94	0.72 229	0.55 223	0.57 65	0.47 264	0.17 122	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.21 281	0.20 292

CIPLG	0.62 264	0.33 351	0.96 397	0.58 359	0.50 409	0.75 305	0.48 317	1.05 228	0.96 267	1.40 468	1.57 474	0.64 205	0.48 177	0.89 186	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

iRaft-Stereo_20w	0.65 291	0.31 311	1.00 409	0.47 149	0.34 264	0.73 295	0.30 91	2.96 589	0.70 178	1.15 338	1.14 318	0.76 239	0.65 282	1.11 254	0.38 174	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.18 219

IPLG	0.69 315	0.27 195	0.97 399	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 420	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

IPLGR_C	0.62 264	0.33 351	0.99 403	0.58 359	0.49 402	0.76 312	0.48 317	1.10 254	0.96 267	1.40 468	1.56 470	0.62 199	0.48 177	0.80 151	0.71 373	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

MIPNet	0.56 231	0.28 220	0.94 387	0.49 197	0.33 246	0.66 259	0.38 188	1.35 327	1.08 326	1.06 288	0.92 220	0.60 190	0.79 331	0.73 125	0.52 296	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

test-3	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.32 434	0.69 160	0.87 285	0.45 146	1.68 394	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

test_1	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.28 406	0.68 155	0.87 285	0.45 146	1.67 389	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

ACRE	0.61 260	0.33 351	1.01 413	0.58 359	0.49 402	0.75 305	0.47 305	1.06 241	0.95 262	1.37 455	1.55 466	0.62 199	0.46 153	0.83 162	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.21 312

GANet-ADL	0.60 254	0.35 395	0.72 262	0.64 428	0.40 338	0.68 270	0.51 335	1.49 361	1.12 347	0.95 253	1.08 285	0.91 301	0.57 239	0.76 136	0.55 313	0.26 416	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.23 331	0.25 376

cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

RALCasStereoNet	0.54 207	0.30 275	0.66 218	0.59 372	0.51 421	0.61 217	0.52 346	0.94 178	0.93 257	0.70 192	1.01 251	0.78 245	0.44 142	1.33 310	0.47 264	0.20 259	0.16 299	0.18 137	0.16 180	0.20 236	0.19 260

AANet_RVC	1.16 495	0.52 483	1.49 516	0.65 442	0.45 379	0.75 305	0.69 446	1.42 342	1.55 530	1.34 447	1.87 523	1.53 475	0.78 327	7.43 597	1.38 502	0.25 393	0.17 330	0.19 166	0.16 180	0.22 305	0.26 400

HSM	1.19 498	0.32 328	0.65 208	0.57 353	0.38 318	1.23 462	0.59 410	2.25 560	1.19 402	1.30 420	1.25 361	1.94 534	1.03 448	9.32 613	0.71 373	0.22 321	0.16 299	0.20 208	0.16 180	0.21 281	0.21 312

Pro-Stereo	0.31 39	0.16 2	0.34 1	0.39 43	0.29 152	0.63 230	0.21 19	0.35 3	0.28 15	0.34 42	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 372	0.26 26	0.13 23	0.11 32	0.18 137	0.17 206	0.13 5	0.12 16

NLMM1	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

z-ln-s-r	1.02 462	0.55 493	2.09 551	0.52 263	0.55 446	0.78 325	0.87 493	1.47 357	1.34 472	1.12 314	1.62 485	1.37 444	1.06 457	2.62 486	3.32 576	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.21 312

xyz-stereo-finetune2	0.58 246	0.27 195	0.57 164	0.40 54	0.24 49	1.09 434	0.32 109	0.79 109	0.53 112	0.65 183	1.07 280	0.58 181	0.80 337	2.47 479	0.80 406	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.16 82	0.17 193

MM-Stereo_test1	0.49 170	0.24 108	0.56 153	0.51 242	0.30 177	0.50 134	0.54 360	0.91 160	1.03 301	0.84 227	0.69 160	0.54 155	0.60 252	1.16 267	0.33 114	0.18 169	0.16 299	0.20 208	0.17 206	0.19 197	0.15 122

PAM	0.76 366	0.29 255	1.08 442	0.52 263	0.33 246	1.38 485	0.39 203	2.01 517	0.67 165	1.06 288	0.96 229	2.89 577	1.43 518	0.86 176	0.35 139	0.19 218	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.20 292

HH	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

HanStereo	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

EGLCR-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.51 111	0.43 81	0.26 81	0.44 83	0.22 26	0.99 198	0.48 83	0.42 85	0.42 54	0.67 215	0.29 39	0.86 176	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.17 115	0.15 122

DCRE	0.82 393	0.26 162	0.70 245	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 608	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

IPLGR	0.58 246	0.27 195	1.14 458	0.48 177	0.28 132	0.65 250	0.33 120	1.22 301	1.13 359	1.18 362	1.05 274	0.69 222	0.66 285	0.96 205	0.52 296	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.18 219

RAFT-345	0.84 404	0.25 136	0.66 218	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 434	2.34 552	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

test-1	0.52 180	0.26 162	1.04 428	0.56 336	0.32 225	0.61 217	0.38 188	1.10 254	0.91 249	0.78 209	1.01 251	0.77 241	0.52 206	0.60 81	0.42 215	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.23 350

Prome-Stereo	0.75 360	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 517	0.89 152	0.88 237	1.45 479	2.46 559	0.91 301	1.41 516	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 577

LMCR-Stereo	0.82 393	0.46 457	0.88 364	0.75 510	0.43 362	1.33 477	0.56 386	2.43 577	0.98 279	1.53 496	1.49 452	0.74 232	1.00 438	1.63 381	0.89 428	0.28 446	0.17 330	0.22 278	0.17 206	0.29 415	0.20 292

RALAANet	0.60 254	0.33 351	0.87 356	0.62 410	0.50 409	0.69 276	0.31 99	1.21 293	1.06 315	1.09 298	1.16 331	0.88 289	0.46 153	1.22 280	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.17 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 207	0.25 136	0.68 227	0.43 81	0.24 49	0.40 51	0.34 131	1.04 220	1.09 334	1.32 434	1.60 479	0.80 251	0.68 287	0.67 106	0.39 185	0.13 23	0.10 9	0.18 137	0.17 206	0.17 115	0.13 47

EAI-Stereo	0.65 291	0.28 220	0.69 239	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 563	0.64 145	0.71 194	3.18 575	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

DIP-Stereo	0.62 264	0.30 275	0.83 337	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 572	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 291	0.40 431	0.77 312	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
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
NLSM1	0.49 170	0.25 136	0.55 146	0.48 177	1.08 569	0.83 357	0.31 99	0.83 132	0.66 163	0.51 148	0.76 182	0.47 112	0.48 177	0.98 215	0.55 313	0.18 169	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.15 122

NLCSM	0.52 180	0.28 220	0.55 146	0.52 263	0.74 515	0.72 290	0.46 297	0.96 190	0.65 160	0.63 179	0.51 98	0.48 118	0.61 261	1.32 306	0.70 367	0.19 218	0.20 391	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.20 292

IGEV-FE	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.94 314	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 320	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

PAM_32	0.77 368	0.28 220	1.03 424	0.52 263	0.30 177	1.32 475	0.35 140	1.97 508	0.65 160	1.02 279	1.06 276	3.05 578	1.49 528	0.96 205	0.36 151	0.19 218	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.19 197	0.19 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 148	0.36 405	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.67 263	0.35 140	0.78 104	1.12 347	0.61 175	0.62 137	0.39 82	0.39 110	0.71 116	0.39 185	0.20 259	0.17 330	0.22 278	0.18 227	0.23 331	0.19 260

MyStereo8	0.65 291	0.29 255	1.00 409	0.58 359	0.49 402	0.91 380	0.35 140	1.18 280	1.31 461	1.16 348	1.27 371	0.90 298	0.64 276	0.72 120	0.95 440	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.18 227	0.22 305	0.26 400

CoDeX	0.73 346	0.29 255	0.93 383	0.54 298	0.36 282	1.14 440	0.61 417	2.34 569	1.17 387	1.16 348	1.25 361	0.91 301	0.87 374	1.33 310	0.64 350	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.18 219

GMStereo_Zeroshot	0.67 309	0.61 517	1.01 413	0.64 428	0.37 301	0.84 366	0.35 140	1.05 228	1.12 347	1.12 314	1.06 276	1.27 420	0.54 217	1.19 275	0.59 327	0.32 476	0.17 330	0.31 457	0.18 227	0.52 534	0.22 330

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.95 323	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

EKT-Stereo	0.53 191	0.30 275	0.73 274	0.58 359	0.60 472	0.51 151	0.48 317	0.94 178	0.90 244	0.71 194	0.88 213	0.77 241	0.43 132	1.07 243	0.40 193	0.22 321	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.22 330

TestStereo1	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

SA-5K	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

iRaft-Stereo_5w	0.85 408	0.29 255	0.91 377	0.53 282	0.43 362	0.49 120	0.68 442	0.99 198	0.87 233	0.79 212	1.34 403	1.46 460	0.91 389	5.11 544	1.11 468	0.17 122	0.14 199	0.22 278	0.18 227	0.20 236	0.20 292

DAS	0.84 404	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.83 492	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

SepStereo	0.82 393	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.30 464	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

GwcNet-ADL	0.64 283	0.31 311	0.79 323	0.56 336	0.41 346	0.60 211	0.58 401	1.41 340	1.26 436	1.08 292	1.13 314	0.91 301	0.60 252	1.04 235	0.78 396	0.27 432	0.18 353	0.18 137	0.18 227	0.25 359	0.29 428

STrans-v2	1.04 468	0.28 220	0.96 397	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 580	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 523	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

OMP-Stereo	0.94 433	0.33 351	0.72 262	0.90 557	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 512	1.12 309	1.46 460	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

IIG-Stereo	0.96 436	0.31 311	0.72 262	0.88 553	0.33 246	0.61 217	0.26 62	1.19 290	1.03 301	1.69 526	1.37 412	1.46 460	0.75 309	6.96 589	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.23 318	0.18 227	0.20 236	0.14 82

TestStereo	0.64 283	0.39 424	0.71 256	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

ACVNet	0.63 271	0.31 311	0.54 135	0.54 298	0.36 282	0.80 340	0.46 297	1.37 330	1.07 320	0.93 246	1.30 381	1.08 365	0.85 361	0.80 151	0.94 436	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.18 219

acv_ft	0.75 360	0.31 311	0.95 391	0.70 482	0.86 551	1.24 463	0.53 354	1.44 349	1.07 320	1.24 392	1.30 381	1.08 365	0.92 392	0.80 151	1.34 496	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.21 281	0.18 219

HSM-Net_RVC	0.87 417	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 598	1.28 447	1.53 496	1.74 505	1.68 502	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.65 291	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 529	2.52 562	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

Hybrid-DGEV-2	0.65 291	0.31 311	0.73 274	0.60 384	0.37 301	1.08 428	0.28 76	1.45 354	1.40 503	1.32 434	0.85 205	1.03 353	1.01 440	1.05 237	0.48 269	0.18 169	0.15 260	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.15 122

BStereo	0.38 83	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	0.55 181	0.39 203	0.55 21	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.45 141	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	1.78 529	0.39 203	0.72 84	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

rvit_stereo_0082	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 319	3.18 618	2.55 569	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 593	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 590

test_sample1	0.61 260	0.29 255	0.75 295	0.50 209	0.31 203	0.76 312	0.48 317	1.59 393	0.84 226	0.90 239	0.94 225	0.88 289	0.95 411	1.16 267	0.67 359	0.22 321	0.18 353	0.20 208	0.19 252	0.21 281	0.21 312

plain	0.46 148	0.27 195	1.01 413	0.50 209	0.40 338	0.35 32	0.37 178	0.87 143	0.56 119	0.43 91	0.76 182	0.42 87	0.40 115	1.13 260	0.45 243	0.21 292	0.15 260	0.24 338	0.19 252	0.24 346	0.16 160

MIM_Stereo	0.57 239	0.24 108	0.92 381	0.46 135	0.30 177	0.54 172	0.28 76	1.27 311	0.75 191	1.00 270	1.16 331	0.93 311	0.53 212	1.45 345	0.61 339	0.16 74	0.16 299	0.20 208	0.19 252	0.17 115	0.14 82

PCWNet_CMD	0.66 300	0.32 328	0.88 364	0.49 197	0.37 301	0.78 325	0.40 217	1.42 342	1.31 461	1.16 348	1.31 387	1.25 412	0.62 267	0.89 186	0.57 320	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.19 252	0.40 487	0.25 376

4D-IteraStereo	0.48 162	0.24 108	0.76 305	0.50 209	0.44 371	0.66 259	0.31 99	0.87 143	1.02 297	1.03 283	0.72 172	0.78 245	0.32 61	0.64 92	0.37 163	0.17 122	0.11 32	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.13 47

iinet-f	0.99 448	0.45 455	3.71 583	0.55 322	0.43 362	1.81 532	0.68 442	1.14 268	1.14 362	1.18 362	1.42 426	1.58 483	1.44 520	1.34 315	1.59 530	0.24 365	0.23 448	0.20 208	0.19 252	0.26 371	0.25 376

x	0.54 207	0.31 311	0.61 185	0.47 149	0.30 177	0.67 263	0.47 305	1.53 379	0.79 213	0.81 218	0.83 201	0.78 245	0.70 295	0.70 112	0.62 342	0.21 292	0.19 371	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.20 292

CRFU-Net	0.86 413	0.39 424	1.00 409	0.65 442	0.57 452	1.78 529	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 461	1.18 336	1.64 496	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

dd	0.59 251	0.48 466	0.97 399	0.55 322	0.32 225	0.64 234	0.47 305	1.02 209	1.34 472	0.78 209	0.86 207	0.58 181	0.54 217	1.01 225	0.86 423	0.28 446	0.18 353	0.26 396	0.19 252	0.32 443	0.24 364

GLC_STEREO	0.39 89	0.25 136	0.41 37	0.54 298	0.23 33	0.48 108	0.30 91	0.73 87	0.58 123	0.52 151	0.73 174	0.51 137	0.31 54	0.64 92	0.42 215	0.17 122	0.20 391	0.23 318	0.19 252	0.21 281	0.17 193

test_3	0.55 222	0.23 86	0.71 256	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

HHNet	0.62 264	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 547	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

AAGNet	1.83 553	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 482	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 632	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

TransformOpticalFlow	0.96 436	0.28 220	0.89 370	0.52 263	0.31 203	0.66 259	0.54 360	1.75 436	1.12 347	1.09 298	1.44 435	1.37 444	1.01 440	6.70 584	0.42 215	0.19 218	0.12 65	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.19 260

NRIStereo	0.60 254	0.29 255	0.69 239	0.53 282	0.28 132	0.63 230	0.33 120	1.08 249	0.87 233	1.14 332	0.87 211	0.91 301	0.59 249	2.24 458	0.49 278	0.20 259	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.21 281	0.17 193

ASMatch	0.88 418	0.26 162	0.69 239	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 576	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

SST-Stereo	0.83 399	0.28 220	0.72 262	0.59 372	0.31 203	0.72 290	0.26 62	1.09 251	0.86 228	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.87 374	5.73 563	0.45 243	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.23 331	0.18 219

PFNet	0.91 426	0.26 162	1.10 448	0.63 419	0.32 225	0.64 234	0.56 386	1.17 275	0.99 286	1.47 482	1.08 285	0.98 333	0.69 290	6.62 579	0.54 309	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.19 252	0.20 236	0.17 193

DeepStereo_RVC	0.55 222	0.29 255	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.59 204	0.33 120	1.03 214	0.70 178	1.16 348	0.93 223	0.83 267	0.94 406	0.96 205	0.54 309	0.21 292	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.24 346	0.24 364

CRE-IMP	0.55 222	0.30 275	0.74 291	0.52 263	0.29 152	0.79 331	0.25 50	1.04 220	0.72 184	1.09 298	0.95 226	0.81 255	0.57 239	1.10 251	0.50 284	0.21 292	0.14 199	0.23 318	0.19 252	0.28 404	0.22 330

CFNet_pseudo	0.66 300	0.32 328	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.24 408	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.33 481	0.19 252	0.36 466	0.25 376

XX-Stereo	0.63 271	0.26 162	1.90 544	0.81 526	0.67 494	0.43 76	0.23 37	1.03 214	0.58 123	0.65 183	1.56 470	1.41 448	0.39 110	1.28 296	0.35 139	0.20 259	0.14 199	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.14 82

222	1.61 538	0.29 255	0.67 223	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 430	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 625	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

AFF-stereo	0.58 246	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

DMCA	0.67 309	0.34 375	0.90 374	0.51 242	0.44 371	0.86 370	0.47 305	1.42 342	1.02 297	1.17 357	1.12 309	1.23 406	0.75 309	0.78 144	0.95 440	0.25 393	0.19 371	0.27 412	0.19 252	0.24 346	0.27 410

BEATNet_4x	0.73 346	0.49 469	1.17 462	0.53 282	0.26 81	1.03 419	0.55 378	1.82 463	1.06 315	1.21 374	1.22 351	0.96 329	0.91 389	1.01 225	1.06 456	0.21 292	0.14 199	0.24 338	0.19 252	0.37 470	0.21 312

SuperB	2.53 582	0.59 507	18.45 618	0.69 476	0.50 409	1.87 539	0.88 496	1.67 416	2.39 576	1.50 491	1.42 426	1.14 389	1.15 476	4.28 528	5.07 589	0.24 365	0.19 371	0.22 278	0.19 252	7.86 626	0.34 469

RASNet	1.12 484	0.30 275	0.91 377	0.66 448	0.77 528	0.97 405	0.57 397	1.37 330	1.35 481	1.02 279	1.34 403	2.11 549	1.43 518	7.09 591	1.39 505	0.19 218	0.17 330	0.17 100	0.19 252	0.18 153	0.16 160

MSMDNet	0.66 300	0.32 328	0.87 356	0.49 197	0.37 301	0.79 331	0.40 217	1.43 348	1.31 461	1.15 338	1.31 387	1.24 408	0.63 272	0.88 181	0.57 320	0.21 292	0.16 299	0.26 396	0.19 252	0.39 483	0.24 364

FE-Mocha	0.49 170	0.30 275	0.87 356	0.48 177	0.36 282	0.45 87	0.22 26	1.58 391	0.49 86	1.00 270	1.09 290	0.74 232	0.41 118	0.55 56	0.30 66	0.18 169	0.12 65	0.21 245	0.20 288	0.17 115	0.15 122

coex_refinement	0.80 382	0.28 220	0.73 274	0.70 482	0.51 421	0.95 395	0.60 414	1.78 450	1.23 422	1.36 452	1.37 412	1.82 520	0.81 341	1.32 306	1.13 471	0.26 416	0.17 330	0.19 166	0.20 288	0.24 346	0.25 376

HI	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

CoSv	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

rvit_stereo_0083	0.47 156	0.33 351	0.81 329	0.56 336	0.36 282	0.50 134	0.44 270	0.68 72	0.95 262	0.49 131	0.57 126	0.55 160	0.49 188	0.88 181	0.46 257	0.25 393	0.25 466	0.24 338	0.20 288	0.24 346	0.17 193

rvit_stereo_0081_aga	0.44 132	0.34 375	0.73 274	0.51 242	0.41 346	0.50 134	0.40 217	0.81 122	0.57 121	0.58 163	0.56 120	0.53 150	0.43 132	0.66 104	0.40 193	0.26 416	0.21 415	0.22 278	0.20 288	0.26 371	0.18 219

rvit_stereo_0080	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

MyStereo07	0.48 162	0.29 255	0.50 104	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.05 228	0.51 100	0.48 122	0.53 107	0.43 90	0.55 223	1.30 301	0.34 129	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

MyStereo06	0.61 260	0.28 220	0.95 391	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.78 450	0.67 165	1.03 283	1.12 309	1.13 387	0.56 229	0.78 144	0.41 202	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

MyStereo05	0.66 300	0.28 220	1.07 438	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.34 324	1.41 509	1.15 338	0.91 218	0.77 241	0.80 337	1.41 340	0.63 346	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

MyStereo04	0.67 309	0.29 255	1.07 438	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.50 365	1.40 503	0.91 243	0.91 218	0.74 232	0.86 369	1.52 358	0.62 342	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

AE-Stereo	0.49 170	0.27 195	0.67 223	0.60 384	0.39 328	0.67 263	0.46 297	1.18 280	1.09 334	0.47 114	0.75 180	0.69 222	0.47 163	0.59 69	0.40 193	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.19 197	0.15 122

whm_eth	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

MIF-Stereo (partial)	0.45 141	0.25 136	0.70 245	0.50 209	0.52 433	0.35 32	0.26 62	0.91 160	0.59 132	0.45 104	0.71 168	0.51 137	0.51 200	1.11 254	0.45 243	0.20 259	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.24 346	0.18 219

CBFPSM	0.92 428	0.33 351	1.86 543	0.49 197	0.38 318	1.75 522	0.84 484	1.39 337	1.12 347	1.09 298	0.99 241	2.37 559	1.66 545	1.32 306	1.42 514	0.19 218	0.18 353	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.33 464

RAFT_CTSACE	0.63 271	0.26 162	0.88 364	0.55 322	0.51 421	0.71 288	0.44 270	0.80 117	0.97 274	0.97 258	1.84 518	1.18 395	0.68 287	1.47 351	0.36 151	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.20 236	0.14 82

CSP-Net	0.97 442	0.38 419	0.83 337	0.53 282	0.41 346	1.63 512	0.77 466	2.00 513	1.05 311	1.25 397	1.20 347	1.33 434	0.83 354	4.93 543	0.85 421	0.32 476	0.22 436	0.20 208	0.20 288	0.23 331	0.25 376

AASNet	0.76 366	0.35 395	0.91 377	0.79 520	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

Patchmatch Stereo++	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.02 259	0.82 260	0.57 239	5.40 555	0.48 269	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

OCTAStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.82 260	0.57 239	5.35 549	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

PSM-adaLoss	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo_v2	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.42 238	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.12 258	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.25 50	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.95 226	0.82 260	0.61 261	1.15 263	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

HUI-Stereo	0.52 180	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.30 91	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	0.79 148	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

DEmStereo	0.97 442	0.23 86	0.79 323	0.47 149	0.32 225	1.04 421	0.56 386	0.93 172	0.89 240	1.39 467	2.14 544	1.02 349	2.07 571	5.64 561	0.77 394	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.20 292

RAFT_R40	0.83 399	0.28 220	0.73 274	0.59 372	0.31 203	0.69 276	0.44 270	1.10 254	0.95 262	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.85 361	5.53 557	0.46 257	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.20 288	0.23 331	0.18 219

DRaft	0.80 382	0.24 108	0.70 245	0.45 124	0.30 177	0.97 405	0.53 354	1.05 228	0.97 274	1.78 534	2.02 537	0.80 251	1.74 548	2.73 490	0.72 376	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.21 312

RE-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

TVStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

iGMRVC	0.56 231	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.38 188	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.52 358	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RAFT-RH_RVC	1.03 465	0.24 108	0.67 223	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 558	4.65 593	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

IRAFT_RVC	0.88 418	0.28 220	0.76 305	0.63 419	0.31 203	0.65 250	1.02 527	1.22 301	0.94 260	1.22 379	1.04 272	1.01 347	0.98 428	5.82 565	0.53 303	0.22 321	0.12 65	0.25 377	0.20 288	0.20 236	0.19 260

iRAFT	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RAFT-IKP	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.59 204	0.36 156	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.61 261	1.22 280	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

iRaftStereo_RVC	0.47 156	0.26 162	0.64 201	0.50 209	0.29 152	0.53 164	0.33 120	1.05 228	0.77 205	0.84 227	1.00 245	0.55 160	0.37 99	0.81 157	0.40 193	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.19 197	0.15 122

GEStereo_RVC	0.90 423	0.37 412	0.99 403	0.64 428	0.50 409	0.95 395	0.79 471	2.42 576	1.17 387	1.16 348	1.11 302	1.26 416	0.92 392	3.24 507	0.90 431	0.29 457	0.19 371	0.23 318	0.20 288	0.27 385	0.29 428

GES	0.66 300	0.34 375	0.90 374	0.59 372	0.38 318	0.94 392	0.57 397	2.11 534	0.86 228	1.02 279	1.11 302	0.66 212	0.79 331	0.99 220	0.61 339	0.27 432	0.19 371	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.30 441

xxxx	1.51 528	0.28 220	0.68 227	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 624	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

test_xeample	1.45 524	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 621	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

UNet	0.83 399	0.34 375	1.31 481	0.58 359	0.74 515	1.58 508	0.49 327	1.41 340	1.04 306	1.21 374	1.08 285	1.54 476	1.12 470	1.65 384	1.09 462	0.23 348	0.17 330	0.25 377	0.20 288	0.25 359	0.22 330

FENet	0.60 254	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

ccs_rob	0.66 300	0.33 351	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

DISCO	1.03 465	0.34 375	1.11 450	0.69 476	0.45 379	2.07 552	0.84 484	2.13 535	1.50 522	1.15 338	1.33 396	2.40 561	1.07 461	2.60 484	1.51 526	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.20 288	0.31 434	0.27 410

G2L-Stereo	0.80 382	0.32 328	0.95 391	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 443	1.14 318	1.45 457	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

FACV-RUCA	0.63 271	0.34 375	0.82 332	0.62 410	0.65 487	0.81 349	0.41 234	1.44 349	1.07 320	0.86 234	1.14 318	0.61 195	0.69 290	0.80 151	0.53 303	0.28 446	0.19 371	0.47 541	0.21 333	0.35 459	0.25 376

test_sample2	0.62 264	0.29 255	0.74 291	0.50 209	0.28 132	0.80 340	0.61 417	1.61 400	1.00 291	0.88 236	0.99 241	0.94 314	0.83 354	1.16 267	0.51 289	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.22 330

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 431	0.30 275	1.34 489	0.55 322	0.55 446	0.89 373	0.49 327	1.48 359	1.21 413	1.17 357	1.27 371	1.19 396	0.90 386	5.23 547	0.74 380	0.22 321	0.17 330	0.24 338	0.21 333	0.19 197	0.20 292

SMFormer	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.24 364

tta	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.18 153	0.18 219

CFNet_ucs	0.70 319	0.33 351	0.88 364	0.50 209	0.43 362	0.74 300	0.44 270	1.60 397	1.29 451	1.22 379	1.54 464	1.09 375	0.63 272	0.99 220	0.59 327	0.25 393	0.20 391	0.37 510	0.21 333	0.40 487	0.28 422

gwcnet-sp	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

scenet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

CASS	0.65 291	0.34 375	0.72 262	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 420	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

DisPM	0.66 300	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.35 268	0.62 226	0.45 290	1.02 209	0.99 286	1.56 506	1.10 296	0.80 251	0.59 249	2.37 469	0.41 202	0.23 348	0.14 199	0.23 318	0.21 333	0.20 236	0.25 376

IER	0.70 319	0.31 311	1.02 420	0.48 177	0.52 433	1.34 479	0.51 335	1.17 275	0.99 286	1.23 385	1.34 403	1.12 382	1.11 467	0.99 220	0.71 373	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.21 333	0.20 236	0.19 260

NINENet	0.77 368	0.37 412	0.78 320	0.62 410	0.51 421	2.34 565	0.42 238	1.83 468	1.04 306	1.14 332	1.23 355	1.03 353	0.62 267	1.24 287	0.70 367	0.28 446	0.23 448	0.31 457	0.21 333	0.26 371	0.25 376

GMOStereo	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

error version	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-v	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

FTStereo	0.91 426	0.26 162	0.56 153	0.54 298	0.33 246	0.66 259	1.87 587	1.00 202	0.75 191	1.75 531	4.15 586	1.04 357	1.65 541	1.57 370	0.46 257	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.21 333	0.18 153	0.63 557

GrayStereo	0.82 393	0.26 162	0.58 170	0.63 419	0.37 301	0.76 312	1.86 586	1.11 260	0.87 233	1.99 554	1.89 525	1.08 365	1.82 557	1.39 332	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.21 333	0.18 153	0.39 494

Pruner-Stereo	0.62 264	0.29 255	0.70 245	0.61 399	0.31 203	0.63 230	0.43 256	1.17 275	0.99 286	1.53 496	1.08 285	0.95 323	0.55 223	1.35 316	0.51 289	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.21 281	0.23 350

test-2	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

ICVP	0.63 271	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

CroCo_RVC	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

GMStereo	0.55 222	0.45 455	0.94 387	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 408	0.38 419	0.94 387	0.80 523	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

AdaStereo	0.70 319	0.43 445	0.75 295	0.73 502	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
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.
LE_ROB	8.05 615	0.37 412	23.53 623	0.74 506	0.33 246	2.77 580	2.87 613	3.71 600	27.24 635	25.39 635	8.87 617	8.46 615	26.71 635	6.65 580	21.99 628	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACV-stereo	0.99 448	0.51 479	1.41 497	0.56 336	0.41 346	2.43 569	0.57 397	1.15 271	1.18 394	0.81 218	1.01 251	3.39 584	2.14 574	1.60 376	1.07 459	0.27 432	0.22 436	0.22 278	0.22 362	0.28 404	0.32 458

rvit_stereo_ft	0.47 156	0.35 395	0.87 356	0.67 460	0.42 351	0.40 51	0.59 410	0.81 122	0.74 190	0.46 109	0.55 117	0.57 175	0.49 188	0.65 102	0.50 284	0.25 393	0.17 330	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.17 193

1111x	1.70 546	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 622	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 351	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	2.34 565	0.42 238	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.03 353	0.62 267	0.91 189	0.70 367	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

raft_robust	0.68 313	0.30 275	0.64 201	0.52 263	0.26 81	0.54 172	0.35 140	1.33 319	1.24 428	1.16 348	1.07 280	0.60 190	0.54 217	3.58 518	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.16 160

RAFT+CT+SA	0.58 246	0.29 255	0.60 181	0.66 448	0.37 301	0.42 65	0.55 378	1.27 311	1.03 301	0.70 192	1.22 351	0.60 190	0.70 295	1.64 383	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.22 362	0.21 281	0.18 219

test_5	0.65 291	0.30 275	0.75 295	0.67 460	0.50 409	0.92 387	0.52 346	1.39 337	1.12 347	0.76 201	1.11 302	1.00 340	0.90 386	1.53 362	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.23 318	0.22 362	0.21 281	0.19 260

BSDual-CNN	0.71 326	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	1.27 467	0.65 429	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

hknet	0.77 368	0.32 328	0.95 391	0.54 298	0.38 318	1.27 467	0.65 429	2.16 544	1.07 320	1.20 370	1.11 302	1.59 484	0.81 341	1.37 323	0.66 356	0.22 321	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

test_4	0.53 191	0.22 64	0.56 153	0.54 298	0.32 225	0.64 234	0.39 203	0.80 117	0.62 136	0.92 245	1.87 523	0.68 217	0.42 124	1.16 267	0.37 163	0.15 49	0.13 141	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.15 122

AACVNet	0.86 413	0.35 395	0.79 323	0.82 534	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

ADLNet2	0.88 418	0.34 375	1.17 462	0.77 516	0.64 485	1.12 438	0.76 463	1.74 433	1.24 428	1.21 374	1.65 492	1.71 506	1.05 454	1.67 389	1.17 477	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.22 362	0.26 371	0.29 428

CrosDoStereo	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

PSM-softLoss	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

KMStereo	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

DeepStereo_LL	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

THIR-Stereo	1.02 462	0.27 195	0.69 239	0.49 197	0.28 132	0.95 395	1.34 559	1.03 214	0.97 274	1.34 447	1.90 526	1.17 392	1.58 534	6.44 576	0.78 396	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.22 362	0.19 197	0.20 292

sCroCo_RVC	0.49 170	0.40 431	1.02 420	0.65 442	0.60 472	0.52 155	0.40 217	0.83 132	0.61 134	0.44 96	0.74 178	0.49 127	0.50 194	0.63 91	0.48 269	0.26 416	0.27 480	0.23 318	0.22 362	0.29 415	0.25 376

MMNet	0.84 404	0.32 328	1.09 445	0.60 384	0.59 469	1.85 537	0.49 327	1.51 371	1.27 442	1.37 455	1.15 326	1.26 416	1.18 482	1.67 389	1.22 481	0.19 218	0.18 353	0.23 318	0.22 362	0.25 359	0.21 312

GANet-RSSM	0.72 328	0.28 220	0.63 194	0.64 428	0.58 461	0.80 340	0.58 401	1.89 485	1.08 326	1.04 286	1.25 361	1.15 390	1.04 450	1.49 353	0.62 342	0.25 393	0.19 371	0.22 278	0.22 362	0.22 305	0.21 312

DN-CSS_ROB	0.64 283	0.32 328	1.05 429	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

DFGA-Net	0.72 328	0.40 431	1.40 492	0.52 263	0.45 379	0.83 357	0.44 270	1.28 315	1.08 326	0.99 265	1.19 343	0.70 225	0.55 223	2.14 447	1.16 474	0.18 169	0.16 299	0.24 338	0.23 385	0.27 385	0.25 376

DDVS	0.78 375	0.41 438	0.94 387	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 450	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

xx1	0.67 309	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.95 323	0.77 320	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

LL-Strereo	1.33 510	0.39 424	1.38 491	0.61 399	0.61 475	0.75 305	0.66 434	1.63 406	1.17 387	1.56 506	1.60 479	2.03 545	2.12 573	9.72 619	0.97 445	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.23 385	0.22 305	0.25 376

qqq	0.57 239	0.34 375	0.71 256	0.47 149	0.27 107	0.64 234	0.62 420	1.42 342	0.78 209	0.80 214	0.92 220	0.95 323	0.77 320	0.88 181	0.59 327	0.21 292	0.20 391	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

Wz-Net-LNSev	1.03 465	0.67 527	2.71 574	0.64 428	0.84 544	1.75 522	1.00 524	1.80 459	1.32 465	1.28 406	1.25 361	1.65 499	1.22 492	1.39 332	1.40 506	0.28 446	0.26 472	0.24 338	0.23 385	0.33 452	0.32 458

Sa-1000	0.72 328	0.29 255	0.76 305	0.59 372	0.30 177	0.73 295	0.37 178	1.62 404	1.33 469	1.28 406	2.04 538	0.86 281	0.75 309	1.84 416	0.38 174	0.19 218	0.14 199	0.25 377	0.23 385	0.20 236	0.16 160

SA	0.66 300	0.30 275	0.82 332	0.61 399	0.30 177	0.58 197	0.38 188	1.44 349	1.30 457	0.96 255	1.36 410	0.66 212	0.95 411	1.85 419	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.25 377	0.23 385	0.21 281	0.17 193

PSMNet-ADL	0.72 328	0.35 395	0.62 191	0.69 476	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

HCRNet	0.70 319	0.39 424	0.73 274	0.60 384	0.59 469	0.76 312	0.35 140	1.22 301	1.13 359	1.02 279	0.99 241	1.02 349	0.76 317	2.19 455	0.70 367	0.28 446	0.19 371	0.28 427	0.23 385	0.25 359	0.23 350

UPFNet	0.80 382	0.32 328	0.90 374	0.59 372	0.74 515	1.26 466	0.80 477	1.52 373	1.10 341	1.30 420	1.12 309	1.30 427	0.84 358	1.67 389	1.09 462	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.23 385	0.25 359	0.18 219

ac_64	0.82 393	0.29 255	0.81 329	0.71 490	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 540	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

cf-r	0.73 346	0.30 275	0.77 312	0.55 322	0.63 482	0.78 325	0.48 317	1.79 456	1.15 374	1.13 329	1.26 368	1.43 450	0.87 374	1.40 338	0.85 421	0.25 393	0.18 353	0.22 278	0.23 385	0.19 197	0.19 260

z-mn7	1.56 533	0.84 548	4.36 588	0.71 490	0.51 421	2.60 574	1.04 529	1.73 428	2.70 588	1.53 496	2.99 572	1.94 534	1.34 511	4.78 538	2.41 558	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

AIO-test1	0.56 231	0.25 136	0.55 146	0.64 428	0.78 530	0.80 340	0.36 156	1.18 280	1.34 472	0.57 161	0.88 213	0.61 195	0.50 194	1.12 258	0.35 139	0.17 122	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.18 153	0.23 350

rvit_0105_6	0.53 191	0.37 412	0.98 402	0.65 442	0.38 318	0.51 151	0.51 335	0.77 100	1.20 407	0.54 156	0.55 117	0.65 208	0.53 212	0.94 201	0.44 228	0.32 476	0.32 516	0.28 427	0.24 398	0.28 404	0.21 312

UGAM	1.14 489	0.27 195	0.95 391	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 516	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

DCVSM-stereo	0.72 328	0.35 395	0.76 305	0.55 322	0.42 351	0.73 295	0.38 188	1.21 293	1.02 297	1.79 537	1.04 272	1.62 488	1.03 448	1.04 235	0.79 402	0.24 365	0.27 480	0.29 438	0.24 398	0.30 425	0.36 480

ToySt	0.66 300	0.33 351	1.23 468	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

TRStereo	0.60 254	0.60 515	0.97 399	0.74 506	0.67 494	0.46 93	0.38 188	1.85 473	0.89 240	0.79 212	0.80 198	0.88 289	0.39 110	1.10 251	0.41 202	0.23 348	0.15 260	0.23 318	0.24 398	0.17 115	0.15 122

RAFT	0.64 283	0.30 275	0.73 274	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 499	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

SFCPSM	0.70 319	0.28 220	1.02 420	0.51 242	0.38 318	1.37 482	0.66 434	2.00 513	1.03 301	1.17 357	1.21 349	0.82 260	0.78 327	1.03 229	0.53 303	0.21 292	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.21 281	0.19 260

delet	0.85 408	0.32 328	0.95 391	0.65 442	0.66 490	1.64 514	0.84 484	1.75 436	1.35 481	1.32 434	1.30 381	1.30 427	0.88 379	1.68 394	1.10 465	0.21 292	0.21 415	0.24 338	0.24 398	0.21 281	0.21 312

GwcNet-RSSM	0.77 368	0.32 328	1.01 413	0.62 410	0.54 440	0.78 325	0.51 335	1.73 428	1.20 407	1.09 298	1.37 412	1.46 460	0.85 361	1.53 362	1.09 462	0.25 393	0.18 353	0.23 318	0.24 398	0.20 236	0.19 260

NVstereo2D	0.92 428	0.41 438	1.48 514	0.72 494	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 557

StereoDRNet-Refined	0.80 382	0.41 438	0.88 364	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 479	1.44 435	1.44 455	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 500	0.76 543	2.46 567	0.72 494	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 559	2.31 566	3.07 573	1.59 484	1.40 515	2.46 477	2.10 552	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

Select-FE	0.74 351	0.39 424	1.56 519	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 520	1.74 548	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

rvit_0105_4	0.56 231	0.38 419	1.06 433	0.66 448	0.38 318	0.53 164	0.53 354	0.84 139	1.17 387	0.56 160	0.61 135	0.72 229	0.59 249	0.98 215	0.45 243	0.32 476	0.33 521	0.29 438	0.25 412	0.29 415	0.23 350

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 328	0.35 395	1.70 529	0.49 197	0.56 449	0.63 230	0.38 188	2.41 575	0.65 160	0.77 206	1.07 280	1.82 520	0.95 411	0.93 198	0.43 225	0.20 259	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.28 404	0.26 400

test_sample3	0.68 313	0.32 328	0.88 364	0.52 263	0.30 177	0.97 405	0.52 346	1.86 476	1.15 374	1.08 292	1.11 302	0.88 289	0.71 300	1.17 271	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.25 377	0.25 412	0.25 359	0.25 376

H2IRNET	0.56 231	0.26 162	0.66 218	0.47 149	0.35 268	0.41 57	0.26 62	0.92 163	1.17 387	0.61 175	1.28 377	1.08 365	0.86 369	0.99 220	0.63 346	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.25 412	0.21 281	0.18 219

mmm	0.63 271	0.35 395	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.86 370	0.54 360	1.59 393	0.86 228	1.07 291	1.38 417	0.79 249	0.75 309	0.91 189	0.58 324	0.22 321	0.18 353	0.29 438	0.25 412	0.25 359	0.23 350

LL-Strereo2	0.52 180	0.33 351	0.69 239	0.52 263	0.37 301	0.70 283	0.30 91	1.13 267	0.67 165	0.94 251	0.78 187	0.91 301	0.42 124	1.05 237	0.42 215	0.17 122	0.16 299	0.29 438	0.25 412	0.21 281	0.16 160

anonymousa	0.72 328	0.27 195	0.75 295	0.47 149	0.63 482	1.43 495	0.45 290	1.24 307	0.89 240	1.28 406	1.75 508	1.62 488	1.13 474	0.69 108	0.59 327	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.25 412	0.20 236	0.18 219

psmg	0.72 328	0.32 328	0.68 227	0.50 209	0.44 371	1.48 499	0.75 460	1.94 501	0.98 279	1.21 374	1.33 396	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.19 371	0.25 377	0.25 412	0.23 331	0.22 330

LCNet	0.72 328	0.28 220	0.52 120	0.55 322	0.31 203	0.69 276	0.54 360	1.00 202	0.88 237	1.19 366	1.34 403	0.97 331	1.34 511	2.56 482	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.27 385	0.73 569

GMM-Stereo	0.74 351	0.25 136	0.59 177	0.54 298	0.34 264	0.72 290	0.99 522	1.01 208	0.87 233	1.36 452	1.78 511	1.12 382	0.81 341	2.09 442	0.46 257	0.18 169	0.12 65	0.25 377	0.25 412	0.20 236	0.85 575

ADLNet	0.85 408	0.36 405	0.89 370	0.85 543	0.72 507	1.24 463	0.76 463	1.82 463	1.36 485	1.52 494	1.35 409	1.27 420	0.99 436	1.23 282	1.15 473	0.27 432	0.20 391	0.26 396	0.25 412	0.28 404	0.30 441

aanetorigin	1.23 499	0.79 545	2.78 576	0.70 482	0.79 533	0.99 411	1.06 533	1.06 241	1.37 489	3.52 597	2.61 564	1.72 507	1.63 539	1.99 432	1.78 537	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

CFNet-ft	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

DSFCA	0.93 431	0.34 375	1.06 433	0.52 263	0.65 487	1.55 506	0.93 509	1.49 361	1.19 402	1.56 506	1.15 326	1.50 469	0.96 418	3.07 501	1.02 452	0.30 462	0.26 472	0.25 377	0.25 412	0.28 404	0.24 364

CFNet_RVC	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

DPSNet	1.69 545	0.59 507	4.33 586	0.70 482	0.57 452	2.02 550	1.62 576	3.35 595	1.78 549	1.48 488	1.38 417	2.17 550	2.84 590	4.77 537	3.66 579	0.48 547	0.31 508	0.29 438	0.25 412	0.64 554	0.48 526

PWCDC_ROB	1.29 504	0.75 542	1.33 486	1.05 571	0.88 555	1.73 521	0.52 346	1.89 485	3.28 594	1.29 412	4.88 596	1.22 401	1.46 523	1.77 411	1.45 518	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

w-ln-seven-2	1.18 497	0.61 517	4.25 585	0.68 472	0.61 475	1.20 457	0.93 509	1.63 406	1.35 481	1.66 523	1.53 459	1.47 465	1.37 514	3.00 500	1.74 535	0.25 393	0.24 457	0.29 438	0.26 430	0.33 452	0.28 422

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 446	0.39 424	3.21 578	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 570	0.75 191	0.95 253	4.63 591	1.81 517	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

test_sample4	0.69 315	0.33 351	0.91 377	0.51 242	0.30 177	0.92 387	0.52 346	1.87 479	1.15 374	1.14 332	1.18 336	0.87 285	0.75 309	1.18 273	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.26 430	0.26 371	0.25 376

UDGNet	0.72 328	1.17 577	0.80 328	0.77 516	0.41 346	0.77 320	0.38 188	0.97 192	1.34 472	0.81 218	0.88 213	0.71 228	0.60 252	1.21 279	0.54 309	0.52 553	0.19 371	1.02 586	0.26 430	0.71 563	0.31 451

dad	0.86 413	0.66 526	1.06 433	0.56 336	0.37 301	0.76 312	0.44 270	1.17 275	1.50 522	1.44 477	1.27 371	1.34 438	0.75 309	2.52 481	0.84 418	0.42 528	0.27 480	0.83 576	0.26 430	0.41 490	0.29 428

PFNet+	0.59 251	0.28 220	0.77 312	0.53 282	0.30 177	0.59 204	0.31 99	0.92 163	1.14 362	1.33 443	1.10 296	0.79 249	0.57 239	1.31 302	0.49 278	0.25 393	0.17 330	0.28 427	0.26 430	0.21 281	0.25 376

rafts_anoy	0.52 180	0.29 255	0.59 177	0.59 372	0.50 409	0.53 164	0.40 217	1.11 260	1.03 301	0.84 227	0.83 201	0.68 217	0.54 217	0.72 120	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.26 430	0.21 281	0.18 219

Anonymous3	0.61 260	0.44 448	1.11 450	0.59 372	0.49 402	0.93 391	0.65 429	0.93 172	0.81 217	0.72 199	0.88 213	0.65 208	0.69 290	1.06 239	0.53 303	0.35 502	0.30 502	0.26 396	0.26 430	0.31 434	0.27 410

RAFT + AFF	1.00 453	0.42 442	1.09 445	0.67 460	0.50 409	1.22 461	1.24 550	2.24 559	1.19 402	1.30 420	1.56 470	1.17 392	1.49 528	3.44 515	0.83 415	0.21 292	0.25 466	0.30 451	0.26 430	0.27 385	0.27 410

TDLM	1.06 469	0.44 448	0.79 323	0.63 419	0.50 409	0.89 373	1.44 564	1.48 359	1.26 436	1.12 314	1.40 423	1.08 365	0.98 428	6.65 580	0.78 396	0.33 485	0.21 415	0.33 481	0.26 430	0.37 470	0.24 364

DeepPruner_ROB	0.74 351	0.48 466	0.87 356	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 461	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

zh-mn7	1.70 546	1.21 578	8.30 605	0.69 476	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 569	2.41 574	2.67 566	1.68 502	1.23 493	4.49 530	2.87 566	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

rvit_0105_5	0.58 246	0.39 424	1.05 429	0.66 448	0.37 301	0.58 197	0.56 386	0.94 178	1.18 394	0.64 181	0.68 155	0.75 235	0.63 272	0.88 181	0.50 284	0.32 476	0.32 516	0.30 451	0.27 441	0.28 404	0.25 376

ITSA-stereo	0.82 393	0.36 405	0.82 332	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

test_sample5	0.69 315	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.11 312	1.25 361	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

DualNet	0.70 319	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.14 332	1.33 396	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

ffm	0.72 328	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

ff1	1.37 515	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

mmx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

xxx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

pcwnet_v2	0.97 442	0.37 412	4.33 586	0.62 410	0.54 440	0.79 331	0.45 290	2.02 521	1.58 532	1.42 476	1.64 490	1.09 375	0.79 331	1.24 287	0.67 359	0.32 476	0.25 466	0.29 438	0.27 441	0.37 470	0.35 474

ARAFT	0.77 368	0.36 405	1.49 516	0.51 242	0.31 203	0.90 376	0.82 482	1.90 488	1.06 315	1.62 518	1.24 357	1.02 349	0.64 276	1.84 416	0.50 284	0.18 169	0.14 199	0.28 427	0.27 441	0.17 115	0.16 160

psm_up	0.77 368	0.34 375	0.70 245	0.66 448	0.58 461	1.05 422	0.92 505	1.52 373	1.12 347	1.26 401	1.16 331	1.31 431	1.23 493	1.20 277	0.81 408	0.25 393	0.29 498	0.31 457	0.27 441	0.27 385	0.25 376

EDNetEfficientorigin	10.57 620	1.47 589	177.42 649	0.67 460	0.53 436	1.58 508	1.16 544	1.90 488	3.37 596	4.71 610	3.38 577	3.10 582	2.69 589	3.13 505	3.58 578	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 566	0.81 572

GwcNet	1.08 474	0.51 479	2.33 563	0.79 520	1.18 580	1.76 524	0.70 449	1.68 417	1.47 518	1.41 470	1.64 490	1.74 510	1.04 450	2.20 456	1.41 510	0.30 462	0.29 498	0.29 438	0.27 441	0.30 425	0.35 474

hitnet-ft	0.79 379	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 517	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

DMCA-RVC	0.74 351	0.40 431	1.27 477	0.66 448	0.49 402	0.77 320	0.47 305	1.35 327	1.01 294	1.53 496	1.01 251	1.29 426	0.82 346	1.31 302	0.78 396	0.27 432	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.32 443	0.24 364

RYNet	1.17 496	0.49 469	1.24 471	0.70 482	0.97 564	1.71 518	0.92 505	1.91 492	1.46 517	1.38 461	1.14 318	1.88 524	1.30 506	4.24 525	1.87 540	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 540

CFNet	0.96 436	0.36 405	1.01 413	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 379	0.43 445	1.05 429	0.64 428	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 455	1.15 326	1.43 450	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 446	0.47 462	1.70 529	0.76 513	0.94 560	1.51 502	0.91 503	1.92 495	1.32 465	1.61 514	1.13 314	1.47 465	0.97 421	1.75 404	1.46 521	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

DLCB_ROB	0.86 413	0.40 431	0.78 320	0.68 472	0.54 440	1.11 435	0.84 484	1.49 361	1.23 422	1.64 522	1.65 492	1.70 505	0.91 389	1.70 396	1.05 454	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.27 441	0.27 385	0.24 364

MSAF-DinoV2	1.97 563	0.80 547	10.38 610	0.86 545	0.48 398	1.39 487	0.97 517	2.55 583	1.72 545	1.53 496	1.65 492	3.59 586	2.20 577	5.39 554	3.94 583	0.27 432	0.17 330	0.26 396	0.28 462	0.47 518	0.46 519

StereoVision	0.65 291	0.34 375	0.86 345	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 561	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

fast-acv-ft	0.94 433	0.44 448	1.40 492	0.58 359	0.51 421	1.77 527	0.69 446	1.36 329	1.42 512	1.29 412	1.86 521	1.74 510	1.25 497	1.52 358	1.38 502	0.26 416	0.28 487	0.28 427	0.28 462	0.27 385	0.26 400

ssnet_v2	0.88 418	0.36 405	1.02 420	0.62 410	0.38 318	1.32 475	0.97 517	2.07 530	1.34 472	1.37 455	1.18 336	1.54 476	0.92 392	1.10 251	1.65 531	0.30 462	0.27 480	0.30 451	0.28 462	0.27 385	0.26 400

Wz-Net-MNSev	1.11 482	0.58 504	2.23 561	0.66 448	0.71 505	1.95 545	1.46 565	1.98 510	1.45 516	1.79 537	1.43 430	1.49 468	1.33 510	1.97 431	1.42 514	0.27 432	0.23 448	0.28 427	0.28 462	0.34 456	0.31 451

KYRaft	0.75 360	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 518	2.21 546	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 581

FINET	0.97 442	0.54 488	1.60 523	0.63 419	0.79 533	1.08 428	1.07 534	1.56 389	2.20 572	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 533	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

FADNet_RVC	0.83 399	0.51 479	1.83 542	0.54 298	0.42 351	1.19 455	0.46 297	1.51 371	1.09 334	0.89 237	1.24 357	0.91 301	0.87 374	2.11 445	1.11 468	0.27 432	0.22 436	0.31 457	0.28 462	0.43 501	0.38 491

ADCP+	1.99 565	0.48 466	7.73 601	0.66 448	0.91 556	2.30 563	1.05 531	1.82 463	1.34 472	1.54 502	1.32 394	1.74 510	1.61 538	2.17 450	13.37 617	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

GANet	1.36 513	0.47 462	0.86 345	0.67 460	0.45 379	1.34 479	1.73 579	1.64 408	1.24 428	1.49 490	2.38 553	1.55 478	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

NaN_ROB	1.13 487	0.55 493	1.15 459	0.64 428	0.48 398	1.61 510	2.03 595	1.72 427	1.48 519	2.09 560	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 522	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

SGM_RVC	1.68 544	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 560	1.18 546	2.38 573	1.68 541	3.60 598	2.67 566	3.69 588	2.42 583	8.13 606	1.90 543	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 326	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.82 351	0.58 401	1.79 456	1.15 374	1.14 332	1.33 396	0.91 301	0.79 331	1.31 302	0.74 380	0.27 432	0.21 415	0.27 412	0.29 474	0.28 404	0.27 410

SACVNet	0.85 408	0.46 457	0.85 339	0.81 526	0.56 449	0.80 340	0.79 471	1.68 417	1.12 347	1.34 447	1.33 396	1.25 412	0.94 406	2.39 471	0.76 388	0.34 495	0.26 472	0.31 457	0.29 474	0.35 459	0.44 514

Syn2CoEx	1.14 489	0.69 531	1.66 526	0.80 523	0.67 494	1.40 489	0.88 496	2.06 529	1.54 528	1.25 397	1.58 477	1.42 449	1.50 530	4.09 523	1.40 506	0.36 506	0.32 516	0.34 491	0.29 474	0.29 415	0.34 469

PSMNet-RSSM	0.72 328	0.30 275	0.61 185	0.63 419	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

FAT-Stereo	1.07 471	0.41 438	1.32 484	0.72 494	0.58 461	1.08 428	0.89 498	1.96 504	1.65 537	1.75 531	1.98 531	2.03 545	1.48 526	2.02 435	1.18 480	0.42 528	0.35 533	0.34 491	0.29 474	0.35 459	0.53 538

RTSC	1.29 504	0.73 537	2.44 566	0.83 537	0.57 452	1.85 537	0.65 429	1.88 482	2.00 564	2.20 563	1.66 495	1.60 486	1.26 499	2.33 466	3.92 582	0.32 476	0.23 448	0.27 412	0.29 474	0.37 470	0.37 485

CVANet_RVC	1.07 471	0.43 445	0.76 305	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 517	1.52 373	1.26 436	1.33 443	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

SANet	1.88 557	0.57 501	2.18 559	0.63 419	0.40 338	2.80 582	1.57 573	2.39 574	5.88 613	2.36 571	3.57 580	3.72 589	2.97 592	4.74 536	1.76 536	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

XPNet_ROB	0.96 436	0.49 469	1.09 445	0.72 494	0.57 452	1.11 435	1.14 541	1.66 414	1.23 422	1.85 544	1.39 421	1.64 496	1.11 467	1.80 413	1.42 514	0.38 514	0.30 502	0.33 481	0.29 474	0.37 470	0.34 469

MultiAttention	4.51 603	0.33 351	0.82 332	0.73 502	0.45 379	30.98 635	4.50 619	2.18 552	1.40 503	1.61 514	2.41 556	2.43 563	0.70 295	38.42 638	1.36 500	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

w-ln-seven	1.38 517	0.70 534	3.91 584	0.75 510	0.72 507	2.69 578	0.95 514	2.02 521	1.99 563	1.99 554	1.73 503	1.82 520	1.17 478	2.45 474	2.84 565	0.28 446	0.25 466	0.31 457	0.30 483	0.41 490	0.33 464

AIO-test2	0.57 239	0.28 220	0.63 194	0.61 399	0.58 461	0.79 331	0.51 335	1.18 280	1.40 503	0.63 179	1.15 326	0.51 137	0.43 132	1.09 248	0.35 139	0.21 292	0.17 330	0.26 396	0.30 483	0.20 236	0.19 260

EDNetEfficient	2.37 576	1.10 568	8.08 603	0.74 506	0.71 505	0.98 410	1.56 570	1.46 355	4.06 603	4.90 611	2.82 569	2.25 552	3.48 599	2.95 496	9.97 609	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 555

ADCRef	1.35 512	0.55 493	2.37 565	0.72 494	0.77 528	1.94 544	0.78 468	1.91 492	1.27 442	1.57 510	1.59 478	1.36 441	1.41 516	1.54 364	7.53 599	0.23 348	0.20 391	0.32 472	0.30 483	0.29 415	0.29 428

DANet	1.08 474	0.61 517	1.32 484	0.85 543	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 534	1.54 464	2.01 542	1.11 467	2.90 495	2.00 548	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 453	0.44 448	1.13 454	0.70 482	0.81 540	1.62 511	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 534	1.33 396	1.43 450	1.05 454	2.18 453	1.53 527	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

rvit_stereo_0075_2	0.64 283	0.46 457	1.05 429	0.66 448	0.66 490	0.53 164	0.48 317	1.20 292	1.12 347	0.76 201	0.92 220	0.78 245	0.53 212	1.03 229	0.59 327	0.37 510	0.28 487	0.40 524	0.31 490	0.37 470	0.32 458

test_sample7	0.74 351	0.37 412	0.76 305	0.52 263	0.35 268	0.91 380	0.67 438	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.31 469	0.28 487	0.32 472	0.31 490	0.33 452	0.29 428

coex-ft	8.13 616	2.13 609	98.04 648	0.67 460	0.53 436	1.71 518	1.56 570	1.65 409	11.11 619	18.17 634	3.75 582	3.88 590	7.61 619	2.98 499	6.49 595	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 532

WZ-Net	1.95 561	0.95 558	10.10 607	0.86 545	0.78 530	1.69 517	1.60 575	2.20 556	1.98 562	2.08 559	1.93 528	2.30 555	1.97 565	5.30 548	3.17 573	0.34 495	0.26 472	0.29 438	0.31 490	0.51 532	0.47 523

S-Stereo	1.15 493	0.46 457	2.17 557	0.81 526	0.80 538	1.21 459	1.19 547	1.93 499	2.02 565	1.47 482	2.11 541	1.57 480	1.17 478	2.05 439	1.41 510	0.40 520	0.40 551	0.35 499	0.31 490	0.44 507	0.70 566

G-Net	1.66 541	0.63 522	1.56 519	1.11 576	0.74 515	2.98 586	0.91 503	1.55 386	1.22 419	2.76 584	8.18 615	2.32 557	2.53 587	1.92 424	1.87 540	0.48 547	0.44 559	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 548

stereogan	1.15 493	0.42 442	1.40 492	0.86 545	0.84 544	2.38 567	0.71 451	1.88 482	1.73 546	1.72 528	1.94 530	2.31 556	1.29 502	2.07 440	1.08 460	0.36 506	0.35 533	0.39 519	0.31 490	0.51 532	0.46 519

UCFNet_RVC	0.69 315	0.35 395	0.49 95	0.64 428	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

zh-sn7	1.76 552	1.38 581	6.58 598	0.74 506	0.72 507	1.78 529	1.31 557	1.88 482	1.56 531	1.86 546	2.47 560	1.81 517	2.08 572	5.12 545	3.80 581	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

YMNet	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

YMNet_1	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

rvit_0105_3	0.63 271	0.44 448	1.08 442	0.72 494	0.40 338	0.64 234	0.71 451	1.03 214	1.17 387	0.82 222	0.70 165	0.80 251	0.70 295	0.91 189	0.56 317	0.35 502	0.34 522	0.34 491	0.32 498	0.27 385	0.28 422

SDNR	1.62 539	0.51 479	2.17 557	0.53 282	0.56 449	3.80 597	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 443	2.41 556	1.08 365	0.96 418	11.18 623	1.16 474	0.66 573	0.63 587	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 563

PSM-AAD	0.79 379	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.28 132	0.77 320	1.24 550	0.99 198	0.91 249	1.66 523	1.57 474	0.81 255	2.19 576	1.65 384	0.44 228	0.19 218	0.14 199	0.38 513	0.32 498	0.21 281	0.70 566

FADNet-RVC-Resample	0.84 404	0.47 462	2.10 552	0.61 399	0.45 379	1.07 427	0.61 417	1.59 393	1.20 407	1.08 292	0.98 239	1.03 353	0.98 428	2.17 450	0.72 376	0.23 348	0.22 436	0.30 451	0.32 498	0.35 459	0.34 469

FADNet-RVC	0.88 418	0.67 527	1.93 546	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

ADCL	1.72 550	0.57 501	3.66 581	0.67 460	0.61 475	2.61 576	1.85 585	1.96 504	1.67 539	1.90 550	1.83 516	2.06 548	1.90 562	2.13 446	9.15 608	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

PS-NSSS	0.99 448	0.58 504	0.93 383	0.58 359	0.57 452	0.91 380	0.80 477	1.81 462	1.14 362	1.14 332	1.67 497	1.00 340	0.83 354	4.62 534	0.78 396	0.37 510	0.31 508	0.52 550	0.32 498	0.45 511	0.38 491

FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

Wz-Net-SNSev	1.49 525	1.23 579	6.27 597	0.68 472	0.67 494	1.37 482	1.41 562	2.00 513	1.39 498	1.48 488	1.61 483	2.29 554	1.32 509	3.93 520	2.14 553	0.31 469	0.28 487	0.31 457	0.33 508	0.42 495	0.36 480

psmorigin	1.52 529	0.69 531	10.52 611	0.68 472	0.59 469	1.13 439	0.70 449	1.57 390	1.19 402	1.99 554	1.79 512	2.26 553	1.47 525	2.09 442	1.36 500	0.39 517	0.40 551	0.34 491	0.33 508	0.43 501	0.56 544

AF-Net	1.13 487	0.52 483	1.33 486	0.86 545	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 506	2.40 555	1.99 540	1.65 541	1.81 415	1.48 523	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

MDST_ROB	1.67 542	0.34 375	1.58 522	0.92 562	0.58 461	4.26 603	1.11 537	2.83 586	1.41 509	4.49 608	2.55 563	1.45 457	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

CBMV	0.95 435	0.44 448	0.66 218	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 577	1.69 419	1.42 512	2.00 557	1.60 479	1.43 450	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 522	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	1.01 459	0.60 515	2.10 552	0.86 545	1.33 587	1.14 440	0.67 438	1.69 419	1.23 422	1.11 312	1.57 474	1.30 427	0.97 421	2.01 434	1.50 525	0.31 469	0.31 508	0.38 513	0.34 514	0.42 495	0.36 480

GASNet	0.99 448	0.97 559	1.72 532	0.98 566	0.68 500	0.83 357	0.67 438	1.60 397	1.28 447	1.31 430	1.22 351	1.22 401	1.21 491	2.41 472	1.41 510	0.43 533	0.26 472	0.36 507	0.34 514	0.55 540	0.31 451

FADNet	0.92 428	0.61 517	1.81 538	0.62 410	0.55 446	0.96 401	0.57 397	1.78 450	1.33 469	0.93 246	1.01 251	1.36 441	1.01 440	2.71 489	0.75 385	0.33 485	0.34 522	0.31 457	0.34 514	0.59 547	0.40 495

ETE_ROB	0.96 436	0.64 524	1.16 460	0.69 476	0.48 398	1.14 440	1.13 540	1.77 446	1.19 402	1.91 551	1.45 438	1.73 508	1.05 454	1.60 376	1.14 472	0.32 476	0.26 472	0.38 513	0.34 514	0.39 483	0.41 500

SGM-Forest	1.24 500	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 556	1.65 409	1.36 485	2.11 561	1.79 512	1.63 493	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 540	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 482	0.50 476	1.30 480	0.71 490	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 527	1.83 516	2.54 566	1.44 520	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 553	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

RTS	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

SGM-ForestM	6.52 611	0.38 419	1.26 474	0.63 419	0.35 268	13.59 623	5.32 620	6.32 619	6.70 615	11.14 626	9.18 618	22.51 636	13.93 625	16.89 627	20.07 627	0.36 506	0.37 540	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

APVNet	1.06 469	0.53 487	1.42 499	0.84 538	0.79 533	1.92 542	0.82 482	1.90 488	1.08 326	1.08 292	1.43 430	1.56 479	1.13 474	3.07 501	1.58 528	0.31 469	0.34 522	0.42 529	0.36 523	0.36 466	0.37 485

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 479	1.02 564	1.00 409	0.82 534	0.67 494	1.93 543	0.93 509	1.62 404	1.11 343	1.15 338	1.25 361	1.50 469	0.79 331	1.96 430	0.76 388	1.89 595	0.34 522	0.79 575	0.36 523	1.25 585	0.83 573

RP	1.09 477	0.50 476	1.12 452	0.90 557	1.04 566	1.11 435	0.84 484	1.80 459	1.62 534	1.55 505	2.00 534	1.90 528	1.78 552	1.84 416	1.25 484	0.52 553	0.36 538	0.48 543	0.36 523	0.45 511	0.43 511

Wz-Net-TNSev	1.88 557	2.08 608	7.66 600	0.67 460	0.64 485	2.42 568	1.83 584	2.33 566	1.74 548	1.57 510	1.56 470	2.58 567	1.90 562	4.86 539	3.12 570	0.39 517	0.37 540	0.33 481	0.37 526	0.53 536	0.58 549

LALA_ROB	1.01 459	0.59 507	1.16 460	0.67 460	0.51 421	1.63 512	1.26 554	1.69 419	1.38 493	1.81 541	1.37 412	1.94 534	1.02 446	1.58 372	1.38 502	0.37 510	0.27 480	0.43 531	0.37 526	0.43 501	0.37 485

ISRNet	0.80 382	0.33 351	1.07 438	0.81 526	0.66 490	0.60 211	0.34 131	1.19 290	1.13 359	1.59 513	1.53 459	1.35 439	0.77 320	1.27 294	0.94 436	0.39 517	0.34 522	0.43 531	0.38 528	0.34 456	0.49 530

FBW_ROB	1.71 549	0.62 521	1.45 507	0.67 460	0.61 475	1.81 532	1.08 535	2.52 581	1.70 542	1.77 533	1.73 503	1.98 539	1.25 497	12.57 625	1.84 539	0.34 495	0.37 540	0.56 563	0.38 528	0.45 511	0.43 511

STTStereo	0.78 375	0.50 476	1.22 467	0.64 428	0.54 440	0.89 373	0.54 360	1.44 349	1.11 343	1.38 461	1.09 290	1.27 420	0.85 361	1.43 341	0.83 415	0.29 457	0.27 480	0.33 481	0.39 530	0.32 443	0.30 441

XQC	1.37 515	0.87 553	2.56 570	0.84 538	0.69 502	1.83 535	0.89 498	2.07 530	1.88 555	1.88 547	1.53 459	1.91 529	1.55 533	2.85 494	3.05 568	0.48 547	0.29 498	0.44 535	0.39 530	0.69 561	0.60 554

PSMNet_ROB	0.90 423	0.52 483	1.17 462	0.72 494	0.61 475	1.27 467	1.12 539	1.76 442	1.12 347	1.09 298	1.28 377	1.45 457	0.89 385	1.65 384	1.42 514	0.33 485	0.25 466	0.37 510	0.39 530	0.35 459	0.29 428

MeshStereo	2.26 572	0.56 497	0.92 381	0.61 399	0.49 402	2.60 574	1.02 527	3.18 592	2.05 567	7.40 623	4.98 597	7.58 611	2.98 593	6.37 574	1.96 546	0.43 533	0.43 556	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
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
SHD	1.31 507	0.71 536	2.34 564	0.86 545	0.75 524	1.77 527	0.65 429	2.22 557	2.50 582	2.40 573	1.71 501	1.91 529	1.60 537	1.93 427	2.37 557	0.38 514	0.31 508	0.38 513	0.40 534	0.48 523	0.50 532

rvit_105_1	0.72 328	0.52 483	1.01 413	0.78 518	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 538	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

AnyNet_C32	1.96 562	1.10 568	5.17 591	0.90 557	1.11 572	2.12 556	2.37 606	1.85 473	1.48 519	2.45 575	1.70 500	2.05 547	1.64 540	2.50 480	10.28 612	0.37 510	0.34 522	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 540

CSAN	1.41 521	0.59 507	1.26 474	0.70 482	0.50 409	1.76 524	1.78 580	1.77 446	1.90 558	2.35 569	2.32 550	1.92 532	1.94 564	5.56 559	1.49 524	0.43 533	0.35 533	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

DStereoO	1.44 523	1.11 571	1.69 528	1.16 577	0.72 507	1.21 459	1.56 570	1.74 433	1.63 536	1.52 494	1.67 497	1.51 471	3.16 595	1.73 402	1.72 534	2.35 601	0.45 563	0.97 581	0.42 538	2.01 592	0.53 538

AnyNet_C01	2.26 572	1.78 597	10.22 609	0.93 563	0.74 515	2.92 584	2.20 601	2.29 564	1.80 551	2.53 577	2.41 556	2.71 572	1.73 547	3.41 512	6.72 596	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 557

WCMA_ROB	1.84 554	0.47 462	1.31 481	0.69 476	0.57 452	2.11 555	1.14 541	1.87 479	1.73 546	4.04 602	6.43 602	5.62 605	3.61 600	2.59 483	1.94 545	0.52 553	0.44 559	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

ADCMid	1.89 560	0.73 537	5.06 590	0.72 494	0.67 494	2.00 549	1.14 541	1.97 508	1.48 519	2.86 587	1.81 515	2.37 559	2.05 570	2.24 458	10.39 613	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

ADCPNet	1.85 555	0.69 531	8.07 602	0.71 490	0.58 461	2.79 581	1.22 549	1.94 501	1.54 528	1.88 547	1.69 499	2.46 565	2.04 568	2.37 469	6.48 594	0.38 514	0.37 540	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

NCCL2	1.00 453	0.56 497	1.06 433	0.75 510	0.57 452	1.31 474	1.72 578	1.77 446	1.36 485	1.50 491	1.17 334	1.91 529	1.17 478	1.54 364	1.29 491	0.35 502	0.31 508	0.45 536	0.44 543	0.40 487	0.40 495

CBMV_ROB	0.90 423	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 470	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 555	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

Nwc_Net	1.09 477	0.49 469	1.33 486	0.89 556	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 434	2.26 548	1.96 537	1.54 531	1.92 424	1.34 496	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

ADCS	2.25 571	0.99 562	5.55 592	0.81 526	0.74 515	2.19 558	1.80 581	2.27 562	2.14 570	2.80 586	2.13 543	2.40 561	2.03 567	2.64 487	13.69 618	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 544

NOSS_ROB	1.26 503	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 622	0.65 351	0.45 539	0.43 556	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

SAMSARA	1.55 531	0.84 548	2.61 571	1.22 580	1.07 567	2.50 571	1.93 590	2.05 524	1.89 556	2.75 583	1.66 495	2.81 574	1.69 546	3.08 503	1.97 547	0.46 545	0.51 576	0.42 529	0.46 548	0.58 545	0.59 551

CC-Net-ROB	1.49 525	1.26 580	1.27 477	0.88 553	0.79 533	1.76 524	1.00 524	1.79 456	1.26 436	1.10 306	1.61 483	1.21 399	0.99 436	8.13 606	0.84 418	1.09 589	0.41 553	2.20 598	0.46 548	1.20 584	0.48 526

DeepPrunerF	1.60 536	0.73 537	5.81 595	0.88 553	1.19 581	0.91 380	0.95 514	2.19 553	5.24 611	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 506	4.90 541	1.66 533	0.42 528	0.34 522	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

PDISCO_ROB	1.32 509	0.65 525	1.44 502	1.36 583	1.46 590	2.55 572	0.92 505	2.45 578	2.07 568	1.37 455	1.49 452	1.65 499	1.00 438	2.82 491	1.35 499	1.01 583	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 569

HBP-ISP	0.96 436	0.58 504	0.72 262	0.61 399	0.46 391	1.64 514	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 420	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 559	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

RGC	1.14 489	0.79 545	1.26 474	0.91 560	0.96 563	1.52 503	0.77 466	1.92 495	1.26 436	1.54 502	1.93 528	2.02 544	1.54 531	2.25 460	1.31 493	0.44 538	0.35 533	0.58 566	0.48 552	0.47 518	0.46 519

PVD	1.70 546	0.84 548	2.26 562	0.94 565	0.83 543	2.48 570	0.97 517	2.59 584	3.35 595	3.01 592	2.77 568	2.34 558	2.47 585	2.67 488	3.14 571	0.47 546	0.45 563	0.59 567	0.48 552	0.59 547	0.75 571

FSD					0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 568	0.50 546	0.49 555	0.50 527

DGSMNet	1.14 489	0.76 543	2.49 568	0.81 526	0.86 551	1.39 487	1.39 561	2.13 535	1.35 481	1.26 401	1.63 489	1.48 467	0.98 428	1.75 404	1.10 465	0.45 539	0.43 556	0.55 560	0.49 555	0.75 565	0.70 566

PA-Net	1.01 459	0.57 501	1.29 479	0.64 428	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 563	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	2.81 590	0.59 507	0.85 339	0.73 502	0.57 452	2.97 585	1.05 531	3.39 596	2.61 584	6.98 619	7.67 611	10.38 621	6.31 615	5.75 564	3.37 577	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

GANetREF_RVC	1.07 471	0.86 552	1.31 481	0.82 534	0.53 436	1.41 494	1.31 557	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 460	1.24 496	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 563	0.67 571	0.50 558	0.88 571	0.59 551
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
FC-DCNN	2.72 589	0.59 507	0.86 345	0.73 502	0.57 452	2.91 583	1.04 529	3.01 590	2.60 583	6.83 618	7.64 610	9.92 618	6.33 616	5.21 546	3.14 571	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

FCDSN-DC	2.32 574	0.63 522	0.81 329	0.84 538	0.75 524	2.23 559	0.94 512	2.09 533	1.80 551	5.45 616	7.72 612	7.77 613	6.93 618	3.39 510	1.80 538	0.52 553	0.48 570	0.52 550	0.51 561	0.57 543	0.58 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 581	0.74 540	1.90 544	1.05 571	0.92 558	2.76 579	4.01 617	2.76 585	4.11 604	4.69 609	4.63 591	4.62 593	5.96 613	3.97 522	3.96 584	0.63 571	0.53 578	0.56 563	0.52 562	0.64 554	0.63 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 632	13.43 627	70.68 647	0.91 560	0.68 500	57.02 646	21.06 629	32.82 640	32.67 637	52.12 650	53.61 647	66.05 648	49.56 648	48.79 649	34.71 639	0.49 551	0.44 559	0.53 555	0.53 563	0.63 552	0.59 551

ELAS	2.37 576	0.74 540	1.54 518	0.99 567	0.92 558	4.78 606	2.33 605	3.33 594	3.37 596	5.05 614	4.77 595	3.67 587	4.53 608	3.42 513	4.50 586	0.62 569	0.53 578	0.55 560	0.53 563	0.63 552	0.64 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 507	0.88 555	1.08 442	1.83 593	1.44 589	1.44 496	0.75 460	1.74 433	1.09 334	1.32 434	1.26 368	1.28 423	1.01 440	1.50 355	0.83 415	2.50 602	0.34 522	1.47 592	0.55 565	2.32 594	1.57 593

ccnet	1.12 484	0.67 527	1.01 413	0.78 518	0.73 514	1.72 520	0.99 522	1.84 472	1.26 436	1.47 482	1.85 520	1.75 513	1.29 502	1.75 404	1.88 542	0.57 562	0.53 578	0.57 565	0.55 565	0.59 547	0.54 540

LSM	6.33 610	1.10 568	13.19 613	1.41 587	68.17 642	1.64 514	1.90 589	1.92 495	2.46 578	2.99 590	3.11 574	1.88 524	1.80 554	2.61 485	2.06 551	0.41 524	0.58 584	0.50 546	0.57 567	0.64 554	17.66 634

NCC-stereo	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504

Abc-Net	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 565	0.59 507	0.89 370	0.70 482	0.61 475	3.95 599	0.94 512	1.80 459	1.79 550	4.41 606	4.43 587	8.17 614	3.66 601	3.40 511	1.33 494	0.52 553	0.48 570	0.54 556	0.58 568	0.53 536	0.50 532

MFN_U_SF_RVC	1.52 529	0.84 548	3.42 579	0.87 552	0.66 490	2.56 573	0.95 514	2.36 570	1.70 542	1.98 553	1.86 521	2.45 564	1.79 553	2.95 496	2.58 560	0.52 553	0.48 570	0.55 560	0.59 571	0.59 547	0.61 555

PSMNet-RUCA	1.02 462	0.97 559	1.44 502	1.23 581	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 522	0.99 584	0.60 572	0.97 573	0.64 561

otaku	1.60 536	1.11 571	1.21 465	2.20 595	1.56 591	1.97 546	1.24 550	2.07 530	1.36 485	1.44 477	1.62 485	1.73 508	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 606	0.57 583	1.74 593	0.60 572	2.78 601	1.94 599

Ntro	1.64 540	1.15 575	1.23 468	2.48 601	1.83 593	2.09 554	1.16 544	1.96 504	1.38 493	1.21 374	1.62 485	1.62 488	1.29 502	1.87 421	1.11 468	3.04 607	0.56 582	1.82 595	0.64 574	2.80 602	2.05 601

MADNet+	2.69 586	3.22 619	11.53 612	1.44 588	1.12 574	3.19 588	1.81 582	2.85 587	2.37 575	1.68 525	2.07 540	2.85 576	2.18 575	7.41 596	5.23 590	0.79 578	0.76 593	0.69 574	0.65 575	0.98 574	0.95 578

DualNet (step1)	0.83 399	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.57 562	0.28 487	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample9	1.86 556	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample8	2.19 570	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.82 463	1.15 374	2.26 564	1.30 381	4.94 600	2.52 586	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 567	1.15 575	3.10 577	1.05 571	0.76 527	5.03 609	2.40 607	2.16 544	2.62 585	1.89 549	2.28 549	2.69 571	1.65 541	9.35 614	2.04 549	0.64 572	0.51 576	0.68 572	0.71 579	1.09 580	0.67 563

UDG	1.41 521	2.65 614	0.99 403	1.44 588	1.64 592	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 542	1.34 511	1.47 351	1.41 510	0.90 580	0.54 581	2.29 600	0.75 580	1.84 590	1.04 583

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 551	0.87 553	3.56 580	0.80 523	0.75 524	3.72 594	2.44 608	1.82 463	1.82 553	1.74 530	1.91 527	1.92 532	1.26 499	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 568	0.52 550	0.77 581	0.50 527	0.50 532

PASM	1.34 511	0.92 556	2.62 572	0.86 545	0.87 553	1.03 419	1.08 535	1.50 365	1.51 524	1.82 542	1.41 425	1.68 502	1.26 499	4.87 540	1.34 496	0.61 568	0.65 590	0.68 572	0.78 582	0.69 561	0.68 565

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 583	0.18 153	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
MFMNet_re	1.40 520	1.14 574	1.68 527	1.39 585	1.07 567	1.48 499	1.43 563	1.87 479	1.82 553	2.26 564	2.19 545	1.51 471	1.86 559	1.52 358	1.25 484	0.93 581	0.83 596	0.84 577	0.80 583	0.99 576	1.05 585

ACVNet_2	2.43 580	1.41 585	2.04 549	2.62 602	2.24 599	2.63 577	1.88 588	3.31 593	3.01 591	2.19 562	3.45 579	4.62 593	2.04 568	4.50 532	1.47 522	2.55 603	0.64 588	2.22 599	0.84 585	2.69 600	2.29 604

AnonymousM	0.59 251	1.11 571	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 596	0.84 585	0.14 30	0.13 47

GCST	1.08 474	1.47 589	0.93 383	1.73 591	1.14 577	1.30 472	0.31 99	1.33 319	1.16 384	1.29 412	0.97 238	0.98 333	0.49 188	2.08 441	0.46 257	1.19 592	0.70 592	1.30 591	0.85 587	1.02 577	0.89 576

ACVNet-4b	2.15 568	1.41 585	1.64 524	2.80 603	2.31 602	2.31 564	1.24 550	2.32 565	2.14 570	1.26 401	2.39 554	2.66 570	1.48 526	5.95 569	1.06 456	3.20 611	0.45 563	2.37 602	0.89 588	2.83 605	2.37 606

JetBlue	3.97 598	2.01 603	10.19 608	1.38 584	2.84 612	10.53 618	9.54 621	3.60 599	2.41 577	2.73 582	3.39 578	4.54 592	4.31 606	7.85 605	6.84 597	0.88 579	0.93 606	0.89 579	0.91 589	1.74 589	1.91 598

ACVNet_1	2.18 569	1.45 588	1.72 532	2.85 605	2.33 604	2.28 561	1.46 565	3.08 591	2.22 573	1.82 542	2.05 539	3.56 585	1.98 566	3.09 504	1.40 506	3.17 608	0.60 585	2.40 606	0.92 590	2.91 608	2.37 606

DDUNet	1.50 527	2.69 615	1.12 452	1.77 592	1.88 594	1.84 536	0.92 505	1.70 424	1.16 384	1.38 461	1.79 512	1.60 486	1.12 470	1.37 323	1.08 460	1.10 590	0.76 593	2.37 602	0.94 591	2.00 591	1.37 591

SPS-STEREO	1.67 542	1.04 565	1.23 468	1.21 579	1.13 576	1.82 534	1.11 537	2.16 544	1.52 525	3.07 594	2.32 550	2.82 575	1.80 554	4.11 524	2.04 549	1.03 586	0.99 607	0.97 581	0.94 591	1.03 579	1.02 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 484	0.97 559	1.21 465	1.07 574	1.12 574	1.08 428	0.89 498	1.95 503	1.16 384	1.29 412	1.26 368	1.22 401	1.09 465	1.15 263	1.01 451	1.02 585	1.00 608	0.97 581	0.97 593	0.98 574	0.99 580

SGM+DAISY	2.41 579	1.07 566	2.14 556	1.18 578	1.10 570	2.14 557	1.36 560	1.96 504	1.66 538	5.46 617	7.07 606	4.95 601	4.32 607	5.50 556	2.26 555	1.04 587	1.02 610	0.99 584	0.97 593	1.02 577	1.04 583

RainbowNet	1.97 563	1.76 596	1.57 521	2.81 604	2.21 598	1.98 548	1.81 582	2.54 582	1.89 556	1.50 491	1.84 518	1.96 537	1.65 541	2.14 447	1.25 484	3.33 613	0.85 600	2.39 605	0.98 595	2.82 604	2.22 602

Consistency-Raft	1.25 502	0.99 562	1.93 546	1.02 570	1.21 582	0.96 401	1.01 526	1.75 436	1.92 559	1.36 452	2.12 542	1.44 455	1.01 440	1.14 262	1.40 506	0.72 576	0.82 595	0.89 579	0.98 595	1.31 587	0.95 578

PWCK	2.88 592	2.05 606	5.72 594	2.08 594	1.11 572	3.55 592	3.90 616	2.86 588	3.54 600	3.03 593	3.63 581	3.10 582	2.31 580	8.15 608	3.09 569	2.12 598	0.91 605	1.75 594	0.98 595	2.57 599	1.18 588

Dean	2.91 593	1.53 592	2.07 550	2.96 609	2.51 606	3.15 587	2.14 599	4.75 609	4.41 607	2.76 584	6.10 601	5.53 604	2.37 581	2.97 498	1.92 544	3.18 609	0.85 600	2.51 609	1.04 598	2.88 607	2.47 610

MonStereo1	3.14 594	1.66 594	1.81 538	2.43 600	2.32 603	5.80 612	1.58 574	3.52 597	4.70 609	3.09 595	8.22 616	4.76 597	3.36 597	6.52 578	2.29 556	2.33 600	0.61 586	1.91 597	1.05 599	2.44 596	2.34 605

WAO-7	2.66 583	1.40 584	1.73 534	1.39 585	1.17 578	3.93 598	1.94 591	4.11 604	3.88 602	2.92 588	5.50 598	4.18 591	3.00 594	7.63 601	3.71 580	1.13 591	1.00 608	1.17 589	1.13 600	1.18 583	1.09 587

NVStereoNet_ROB	1.88 557	1.07 566	1.45 507	1.07 574	1.17 578	1.47 498	1.48 567	1.89 485	1.93 561	1.94 552	4.67 594	3.08 581	1.80 554	6.51 577	1.65 531	1.06 588	0.86 602	1.08 588	1.32 601	0.93 572	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

IMH-64	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

IMH	3.21 595	1.85 602	1.48 514	3.25 611	2.69 610	4.07 601	2.02 594	4.41 607	3.80 601	2.72 581	7.11 607	4.75 596	2.92 591	5.92 567	2.55 559	3.85 621	0.88 603	2.78 614	1.36 604	3.19 612	2.59 612

WAO-8	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

Venus	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

WAO-6	2.81 590	1.60 593	1.46 509	2.36 599	2.28 601	3.55 592	2.29 604	4.21 605	4.56 608	2.36 571	4.51 588	4.88 599	2.66 588	4.60 533	4.07 585	1.72 594	1.15 614	2.31 601	1.46 607	2.31 593	1.85 597

LVE	3.31 596	1.67 595	1.64 524	2.85 605	2.42 605	3.20 589	2.26 603	4.78 610	5.05 610	2.35 569	6.91 604	6.02 606	2.37 581	9.15 610	2.17 554	3.19 610	1.08 613	2.38 604	1.47 608	2.81 603	2.40 608

TorneroNet-64	5.30 608	2.03 604	1.74 535	3.43 614	2.81 611	10.09 617	2.12 598	9.10 623	17.12 630	4.96 613	9.27 619	10.72 623	3.70 602	9.20 611	4.55 587	3.31 612	0.84 597	2.88 615	1.55 609	3.49 613	3.04 616

TorneroNet	10.70 621	2.03 604	1.82 540	3.43 614	3.01 613	43.83 638	2.22 602	8.87 622	67.47 651	7.17 622	27.36 634	10.68 622	3.85 605	8.67 609	7.65 603	3.59 615	0.88 603	3.04 616	1.57 610	3.71 614	3.17 617

MANE	6.19 609	0.59 507	1.03 424	0.93 563	1.22 583	13.38 622	2.69 609	12.81 626	17.94 631	8.21 624	10.82 622	14.72 624	11.68 620	11.39 624	11.90 616	0.59 566	0.50 575	0.52 550	1.76 611	0.55 540	0.54 540

UNDER WATER-64	5.27 607	2.32 610	8.78 606	3.93 620	3.54 619	7.61 613	3.03 615	5.84 615	14.19 621	4.04 602	4.04 585	9.39 617	6.26 614	5.93 568	8.48 606	3.60 616	1.51 617	3.13 617	1.88 612	4.29 620	3.61 621

UNDER WATER	5.08 606	2.33 611	5.55 592	3.94 621	3.51 618	5.20 610	2.72 611	5.61 614	16.52 627	3.84 599	4.60 590	9.21 616	5.89 612	5.90 566	8.66 607	3.75 617	1.34 615	3.18 619	1.88 612	4.33 621	3.61 621

DStereoRT	1.36 513	0.32 328	1.41 497	0.67 460	0.50 409	2.07 552	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 455	1.44 435	0.73 231	1.30 506	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 624	1.94 614	0.24 346	0.20 292

KSHMR	8.75 617	2.06 607	2.11 554	3.53 616	3.11 614	4.13 602	2.69 609	5.60 613	61.37 650	3.00 591	55.83 648	4.98 603	2.45 584	4.49 530	2.61 563	3.46 614	1.55 618	3.14 618	1.94 614	3.72 615	3.18 618

DispFullNet	2.34 575	2.85 616	3.66 581	3.08 610	2.27 600	1.97 546	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 576	2.00 534	2.23 551	5.86 611	3.44 515	1.58 528	1.01 583	0.32 516	2.64 611	1.94 614	2.85 606	2.24 603

notaker	3.98 599	2.40 613	2.68 573	3.82 619	3.27 617	3.97 600	2.14 599	4.78 610	3.45 598	4.12 605	6.94 605	7.65 612	3.26 596	7.82 604	5.30 591	4.04 622	1.41 616	3.36 621	2.10 617	3.88 616	3.31 619

ktn	4.70 604	2.38 612	2.12 555	3.76 617	3.24 615	4.85 607	2.95 614	5.52 612	7.37 616	4.07 604	19.32 630	7.46 610	3.47 598	7.39 595	2.95 567	4.04 622	1.85 619	3.26 620	2.22 618	3.08 609	2.65 615

JetRed	6.91 613	8.80 624	25.96 627	2.85 605	3.25 616	13.98 625	11.87 623	6.25 618	4.28 606	4.45 607	4.56 589	6.69 607	5.46 610	7.46 598	14.05 619	2.59 604	3.31 622	2.59 610	2.29 619	4.20 619	3.36 620

DStereoFS	3.67 597	1.49 591	2.18 559	1.32 582	1.32 586	4.41 604	1.26 554	3.75 601	9.27 617	3.36 596	6.80 603	4.81 598	13.54 624	6.95 588	4.76 588	0.73 577	0.69 591	1.17 589	2.40 620	1.27 586	1.95 600

DStereoSA	4.44 602	0.92 556	6.79 599	1.58 590	2.54 607	2.29 562	14.04 626	2.33 566	2.31 574	1.85 544	10.58 621	1.32 432	13.05 622	7.07 590	11.18 615	0.67 574	1.97 620	0.88 578	3.29 621	1.69 588	2.44 609

HanzoNet	11.04 622	3.62 620	8.10 604	4.08 622	3.55 620	4.90 608	2.73 612	7.19 620	10.10 618	31.86 644	28.92 635	21.96 635	36.36 637	18.08 629	10.17 611	7.94 628	3.32 623	3.47 622	3.31 622	7.06 625	4.04 623

MADNet++	5.01 605	3.14 617	4.91 589	4.55 623	3.94 621	5.20 610	4.41 618	4.40 606	4.13 605	4.95 612	6.08 600	4.74 595	5.37 609	9.40 615	10.67 614	4.65 624	4.15 625	3.97 623	3.34 623	4.09 618	4.08 624

TCMNet-wrong-test	10.31 619	11.40 626	14.84 615	20.96 628	18.45 626	13.80 624	10.76 622	15.78 628	3.53 599	5.20 615	5.52 599	16.26 626	12.61 621	7.51 600	10.15 610	7.43 627	2.37 621	4.31 625	3.43 624	11.36 628	10.61 628

PML	51.67 644	36.25 636	13.28 614	7.46 624	20.81 627	108.69 650	232.22 652	8.72 621	27.82 636	87.01 651	269.67 652	69.67 649	61.95 649	24.76 637	14.20 620	9.74 631	3.40 624	9.62 631	4.70 625	18.74 631	4.72 625

DPSimNet_ROB	11.20 623	4.98 621	35.43 631	2.90 608	4.52 622	7.89 614	17.09 627	4.66 608	6.06 614	14.89 630	10.93 623	17.29 627	36.81 639	13.18 626	15.68 623	2.86 605	6.29 627	5.75 628	5.09 626	3.91 617	7.70 626

USTest	14.33 626	14.94 628	21.04 619	17.44 627	16.05 623	23.26 626	33.84 635	21.73 629	11.80 620	9.36 625	10.14 620	15.97 625	13.20 623	17.28 628	22.43 630	3.78 620	5.01 626	6.17 630	6.16 627	9.25 627	7.72 627

tt	6.58 612	0.26 162	6.10 596	3.77 618	2.16 595	11.55 619	19.63 628	13.33 627	5.74 612	2.96 589	2.65 565	4.97 602	6.33 616	3.81 519	7.24 598	9.15 629	11.32 633	5.89 629	6.24 628	6.03 622	2.55 611

U	9.45 618	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 641	61.27 647	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 645	8.88 629	0.17 115	0.13 47

Anonymous_2	1.30 506	0.55 493	0.82 332	0.52 263	0.58 461	1.01 414	0.64 427	1.25 309	0.97 274	0.96 255	0.78 187	1.33 434	1.29 502	1.03 229	0.74 380	0.62 569	0.64 588	1.06 587	9.63 630	1.16 581	0.49 530

DGTPSM_ROB	13.01 624	8.23 622	21.87 620	9.51 625	18.10 624	11.56 620	32.01 633	10.63 624	16.20 623	7.03 620	19.48 631	10.15 619	16.66 627	9.83 620	22.42 629	4.75 625	8.68 628	5.37 626	10.25 631	6.16 623	11.36 629

DPSMNet_ROB	13.02 625	8.23 622	21.91 621	9.53 626	18.11 625	11.56 620	32.02 634	10.64 625	16.23 624	7.05 621	19.49 632	10.16 620	16.66 627	9.85 621	22.43 630	4.77 626	8.68 628	5.38 627	10.26 632	6.17 624	11.36 629

DPSM_ROB	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

DPSM	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

Hybrid-DGEV	38.35 636	38.46 640	50.28 637	44.82 641	41.90 637	56.66 640	76.35 644	53.24 644	33.80 641	28.29 638	29.84 641	43.58 641	37.86 645	43.84 645	53.39 645	20.34 638	18.69 637	21.06 634	21.00 635	28.25 635	25.34 636

Selective-RAFT-Error	38.39 638	38.47 642	50.44 642	44.73 636	41.97 639	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.92 643	28.34 642	29.85 642	43.60 642	38.20 646	43.75 641	53.34 643	20.38 639	18.70 638	21.09 639	21.05 636	28.30 638	25.43 640

RAFT-FEzeroshot	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

RAFT-FE	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

CasAABBNet	38.33 635	38.46 640	50.35 640	44.75 639	41.84 634	56.68 641	76.37 645	53.22 643	33.83 642	28.31 641	29.54 639	43.62 644	37.71 643	43.84 645	53.41 646	20.30 635	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.24 634	25.34 636

LSM0	42.82 642	38.75 643	50.81 643	47.07 642	109.38 650	57.00 645	76.02 642	53.74 649	33.71 638	29.02 643	30.41 643	43.87 647	37.22 640	43.91 647	53.54 649	20.52 641	18.62 636	21.10 640	21.11 640	28.41 639	42.22 642

FlowAnything	38.37 637	38.41 637	50.38 641	44.76 640	41.94 638	56.64 639	76.34 643	53.28 648	34.23 644	28.25 637	29.72 640	43.60 642	37.79 644	43.83 642	53.38 644	20.39 640	18.71 642	21.07 635	21.14 641	28.23 633	25.29 635

LRCNet_RVC	22.74 629	32.10 635	21.97 622	29.84 632	26.23 630	4.42 605	0.81 480	22.66 630	2.02 565	26.93 636	29.26 636	23.06 637	15.59 626	23.84 633	18.88 626	31.75 642	19.90 643	34.65 641	32.13 642	30.54 640	28.32 641

AVERAGE_ROB	40.43 640	42.37 645	42.73 633	36.96 635	35.58 633	30.50 631	27.61 631	36.71 642	38.39 646	44.91 646	44.36 645	37.45 640	36.70 638	41.88 640	40.35 640	45.43 647	46.81 647	47.11 643	46.35 643	42.51 642	43.87 643

HaxPig	38.92 639	41.40 644	41.64 632	29.95 633	32.27 631	28.90 630	27.60 630	29.73 636	37.71 645	43.82 645	43.87 644	33.17 638	35.56 636	41.53 639	40.37 641	43.94 646	47.51 648	45.82 642	47.08 644	42.38 641	44.15 644

MEDIAN_ROB	42.00 641	44.40 646	44.29 636	35.15 634	34.95 632	31.28 636	29.60 632	35.88 641	40.02 647	47.20 649	46.64 646	37.37 639	38.48 647	44.35 648	42.45 642	48.03 648	49.39 649	49.71 644	49.03 645	45.14 643	46.65 645

RSGM-EC	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

acva	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

Anonymous_1	43.04 643	18.73 629	24.79 624	21.81 629	46.26 640	27.80 627	37.60 636	28.08 635	16.14 622	14.66 629	14.30 624	20.65 629	17.88 629	21.56 630	25.94 633	117.93 651	8.92 630	100.65 646	126.50 648	158.64 651	12.08 631

xxxxx1	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

tt_ll	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

ff	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

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

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		10.99 625

Low-res two-view benchmark