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

SteFusion	0.72 57	0.36 1	0.96 24	0.49 1	0.64 232	3.19 236	0.32 43	2.41 149	1.13 97	0.54 17	0.77 68	0.58 73	0.44 21	0.97 69	0.47 46	0.14 1	0.15 23	0.21 49	0.16 38	0.22 74	0.19 13

IGEV	0.70 49	0.36 1	1.07 44	0.71 85	1.31 467	2.82 176	0.41 77	1.76 72	0.98 81	0.73 92	0.71 58	0.35 3	0.42 14	0.90 53	0.42 11	0.18 36	0.18 100	0.22 57	0.18 90	0.18 1	0.20 49

tim_s	0.72 57	0.37 3	0.94 19	0.52 2	0.63 229	3.06 219	0.42 81	2.56 186	1.07 88	0.50 7	0.64 50	0.67 103	0.48 35	0.95 63	0.43 15	0.16 6	0.16 43	0.20 30	0.16 38	0.21 58	0.17 1

MLG-Stereo_test3	0.60 20	0.37 3	1.12 77	0.59 17	0.57 196	2.19 128	0.31 39	1.68 61	0.56 2	0.49 5	0.51 35	0.56 63	0.33 1	0.96 68	0.54 86	0.21 66	0.17 63	0.23 71	0.16 38	0.20 28	0.21 88

xxxad45	0.72 57	0.38 5	0.89 7	0.53 3	0.62 224	3.26 251	0.44 91	2.51 171	1.08 92	0.49 5	0.51 35	0.75 134	0.52 54	0.88 45	0.40 6	0.16 6	0.17 63	0.20 30	0.16 38	0.22 74	0.18 5

ACW_4w	0.71 54	0.38 5	0.96 24	0.55 7	0.59 209	2.99 207	0.34 50	2.52 172	1.07 88	0.51 11	0.56 43	0.70 111	0.48 35	0.98 72	0.44 22	0.16 6	0.17 63	0.21 49	0.16 38	0.22 74	0.18 5

5w_v4	0.73 61	0.38 5	0.92 15	0.53 3	0.68 262	3.32 266	0.34 50	2.53 173	1.10 95	0.51 11	0.55 39	0.82 148	0.50 48	0.88 45	0.40 6	0.16 6	0.17 63	0.20 30	0.16 38	0.22 74	0.18 5

U	12.82 621	0.38 5	1.99 187	0.66 67	58.94 643	63.38 649	0.34 50	1.91 93	0.94 76	0.59 35	0.80 76	0.46 35	0.57 70	0.83 35	0.44 22	0.29 217	0.17 63	63.35 649	59.81 648	0.29 173	0.20 49

PyraSte	0.71 54	0.39 9	0.94 19	0.53 3	0.62 224	3.05 213	0.37 61	2.47 166	1.07 88	0.47 1	0.64 50	0.71 119	0.56 67	0.89 51	0.43 15	0.17 15	0.15 23	0.21 49	0.16 38	0.22 74	0.18 5

uio108cc	0.54 5	0.39 9	0.88 5	0.59 17	0.34 12	1.82 86	0.30 36	1.26 16	0.78 19	0.62 55	0.44 12	0.57 70	0.40 8	0.79 27	0.47 46	0.21 66	0.20 178	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.18 5

hj116sk	0.65 37	0.39 9	0.91 13	0.58 12	0.38 54	3.19 236	0.30 36	1.77 75	0.97 79	0.59 35	0.47 27	0.59 79	0.55 64	0.71 8	0.46 34	0.19 46	0.17 63	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.19 13

ITERv21	0.63 30	0.39 9	0.96 24	0.53 3	0.45 107	3.23 242	0.28 26	1.36 19	0.85 52	0.61 45	0.46 21	0.56 63	0.51 52	0.89 51	0.47 46	0.21 66	0.19 136	0.19 12	0.14 2	0.20 28	0.19 13

ITERv10	0.57 13	0.39 9	0.96 24	0.62 36	0.39 61	1.77 79	0.26 16	1.81 81	0.88 59	0.60 42	0.48 29	0.56 63	0.50 48	0.72 13	0.48 57	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 13

MLG-Stereo_test1	0.80 93	0.39 9	1.02 35	0.65 58	1.20 444	3.14 227	0.29 33	1.59 45	3.05 543	0.50 7	0.24 1	0.67 103	0.43 17	1.33 159	0.40 6	0.21 66	0.18 100	0.23 71	0.15 8	0.19 5	0.20 49

MLG-Stereo	0.77 83	0.39 9	1.04 36	0.64 51	0.41 76	3.01 210	0.31 39	1.89 88	2.92 529	0.47 1	0.29 2	0.66 102	0.47 26	1.35 163	0.39 4	0.20 56	0.18 100	0.24 102	0.16 38	0.19 5	0.20 49

FoundationStereo	0.50 2	0.39 9	1.11 74	0.79 122	0.42 84	0.70 4	0.36 58	0.76 2	0.80 31	0.62 55	0.38 6	0.73 126	0.77 139	0.69 4	0.36 2	0.26 140	0.17 63	0.23 71	0.16 38	0.18 1	0.20 49

ITERv28	0.61 22	0.40 17	0.96 24	0.55 7	0.42 84	2.96 203	0.29 33	1.24 15	0.83 41	0.60 42	0.50 32	0.53 46	0.41 11	0.85 37	0.46 34	0.19 46	0.21 214	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 49

ITERv24	0.69 46	0.40 17	0.90 9	0.62 36	0.36 21	3.40 277	0.26 16	2.29 141	0.89 61	0.68 79	0.50 32	0.61 83	0.59 78	0.75 24	0.47 46	0.19 46	0.21 214	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.20 49

ITER124	0.58 19	0.40 17	0.80 4	0.60 23	0.36 21	2.87 184	0.28 26	1.12 7	0.79 25	0.63 61	0.41 8	0.62 86	0.43 17	0.73 17	0.48 57	0.18 36	0.18 100	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 49

zxcv128	0.63 30	0.40 17	0.91 13	0.61 27	0.39 61	2.91 190	0.25 11	1.74 69	0.85 52	0.62 55	0.45 18	0.58 73	0.50 48	0.71 8	0.45 28	0.20 56	0.19 136	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 13

v134_o9	0.57 13	0.40 17	0.90 9	0.62 36	0.45 107	1.95 99	0.27 24	1.61 47	0.84 47	0.58 30	0.45 18	0.58 73	0.52 54	0.73 17	0.46 34	0.16 6	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.19 13

vnu138km	0.53 4	0.40 17	0.90 9	0.59 17	0.36 21	1.78 81	0.26 16	1.26 16	0.87 57	0.56 19	0.42 9	0.56 63	0.48 35	0.68 3	0.47 46	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.14 2	0.20 28	0.19 13

99wein	0.55 7	0.40 17	0.92 15	0.61 27	0.34 12	1.77 79	0.25 11	1.53 36	0.85 52	0.61 45	0.46 21	0.56 63	0.42 14	0.70 5	0.47 46	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 13

ITERv8	0.56 10	0.40 17	0.90 9	0.61 27	0.38 54	1.75 78	0.26 16	1.73 67	0.84 47	0.60 42	0.46 21	0.55 56	0.48 35	0.71 8	0.46 34	0.17 15	0.16 43	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 49

ITERv7	0.56 10	0.40 17	0.93 18	0.63 46	0.35 17	1.84 87	0.25 11	1.71 64	0.82 36	0.61 45	0.46 21	0.56 63	0.45 22	0.73 17	0.46 34	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 49

s6wercc	0.56 10	0.40 17	0.94 19	0.62 36	0.35 17	2.00 104	0.26 16	1.53 36	0.85 52	0.61 45	0.45 18	0.55 56	0.47 26	0.72 13	0.46 34	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 49

a5sdf	0.57 13	0.40 17	0.92 15	0.62 36	0.36 21	2.04 113	0.25 11	1.58 43	0.84 47	0.61 45	0.44 12	0.55 56	0.49 42	0.72 13	0.46 34	0.17 15	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.20 49

MLG-Stereo_test2	0.76 75	0.40 17	1.07 44	0.64 51	0.82 319	3.49 299	0.23 4	1.69 62	2.14 384	0.62 55	0.32 3	0.67 103	0.33 1	1.14 106	0.37 3	0.23 90	0.19 136	0.23 71	0.16 38	0.19 5	0.20 49

LG-G_1	0.70 49	0.40 17	1.12 77	0.71 85	0.30 3	2.80 174	0.40 70	2.21 125	0.78 19	0.59 35	0.55 39	0.51 41	0.58 73	1.24 134	0.49 63	0.24 104	0.18 100	0.23 71	0.15 8	0.21 58	0.21 88

LG-G	0.70 49	0.40 17	1.12 77	0.71 85	0.30 3	2.80 174	0.40 70	2.21 125	0.78 19	0.59 35	0.55 39	0.51 41	0.58 73	1.24 134	0.49 63	0.24 104	0.18 100	0.23 71	0.15 8	0.21 58	0.21 88

dual_stereo	0.68 45	0.40 17	1.05 38	0.64 51	0.37 41	0.84 8	0.34 50	3.40 302	1.03 84	0.50 7	0.46 21	0.58 73	0.40 8	1.85 265	0.49 63	0.23 90	0.17 63	0.21 49	0.16 38	0.20 28	0.19 13

CAS	1.26 225	0.40 17	1.46 135	2.97 595	1.61 533	4.13 453	0.73 221	1.78 77	1.49 182	0.83 138	1.10 136	0.59 79	0.53 58	1.26 141	0.80 181	2.99 600	0.13 1	0.21 49	0.13 1	0.31 215	1.72 580

yuret106	0.60 20	0.41 33	0.94 19	0.57 10	0.37 41	2.58 164	0.24 7	1.69 62	0.84 47	0.61 45	0.48 29	0.53 46	0.52 54	0.71 8	0.46 34	0.20 56	0.20 178	0.20 30	0.15 8	0.20 28	0.19 13

oiu110	0.66 40	0.41 33	0.94 19	0.61 27	0.38 54	3.30 264	0.27 24	1.92 94	0.83 41	0.63 61	0.52 37	0.57 70	0.54 61	0.73 17	0.43 15	0.20 56	0.21 214	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 49

dd23bbn	0.65 37	0.41 33	0.79 3	0.58 12	0.33 9	3.18 232	0.28 26	2.03 106	0.78 19	0.69 82	0.55 39	0.56 63	0.50 48	0.85 37	0.44 22	0.16 6	0.17 63	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 13

v20iiwwt	0.61 22	0.41 33	0.88 5	0.60 23	0.37 41	3.27 254	0.34 50	1.22 13	0.79 25	0.62 55	0.46 21	0.54 51	0.47 26	0.70 5	0.47 46	0.17 15	0.17 63	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 13

ITERv19	0.63 30	0.41 33	0.77 1	0.60 23	0.40 68	3.34 269	0.29 33	1.59 45	0.83 41	0.66 73	0.47 27	0.54 51	0.47 26	0.71 8	0.44 22	0.20 56	0.21 214	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 13

dddd17k	0.64 34	0.41 33	0.77 1	0.61 27	0.38 54	3.14 227	0.26 16	1.80 79	0.92 68	0.61 45	0.44 12	0.60 82	0.51 52	0.74 22	0.49 63	0.18 36	0.17 63	0.19 12	0.15 8	0.21 58	0.19 13

iked130	0.57 13	0.41 33	1.01 34	0.62 36	0.36 21	2.10 121	0.31 39	1.46 28	0.82 36	0.59 35	0.42 9	0.55 56	0.47 26	0.74 22	0.45 28	0.18 36	0.16 43	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 49

ITERv14	0.61 22	0.41 33	0.96 24	0.60 23	0.36 21	2.85 180	0.28 26	1.72 66	0.79 25	0.61 45	0.44 12	0.53 46	0.49 42	0.73 17	0.45 28	0.16 6	0.16 43	0.20 30	0.14 2	0.19 5	0.19 13

ITERv12	0.55 7	0.41 33	0.89 7	0.62 36	0.41 76	1.93 97	0.26 16	1.47 30	0.87 57	0.56 19	0.44 12	0.55 56	0.48 35	0.67 2	0.47 46	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.19 13

ITERv4	0.76 75	0.41 33	1.18 92	0.55 7	0.64 232	2.03 107	0.24 7	2.20 122	0.78 19	0.91 151	1.28 179	0.46 35	1.90 447	0.82 33	0.53 80	0.19 46	0.16 43	0.19 12	0.18 90	0.21 58	0.26 169

S2M2_XL	0.46 1	0.41 33	1.09 61	0.65 58	0.34 12	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 100	0.65 97	0.53 58	0.54 1	0.50 71	0.28 194	0.24 311	0.25 128	0.21 151	0.23 87	0.22 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.55 7	0.41 33	1.14 85	0.70 79	0.40 68	0.99 11	0.26 16	1.32 18	0.93 72	0.53 14	0.60 45	0.44 31	0.49 42	1.02 79	0.45 28	0.27 157	0.19 136	0.23 71	0.16 38	0.21 58	0.23 118

SGD-Stereo	0.65 37	0.41 33	1.06 42	0.85 168	0.31 5	2.44 147	0.46 100	1.09 5	0.69 8	0.84 140	0.52 37	0.55 56	0.53 58	1.49 194	0.46 34	0.31 283	0.14 11	0.25 128	0.18 90	0.23 87	0.20 49

qyd29nn	0.52 3	0.42 46	0.97 30	0.58 12	0.33 9	1.61 69	0.24 7	1.09 5	0.67 4	0.53 14	0.50 32	0.54 51	0.42 14	0.86 40	0.49 63	0.22 77	0.22 247	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.18 5

OmniDepth	0.54 5	0.42 46	1.05 38	0.58 12	0.25 1	1.30 41	0.36 58	1.53 36	0.86 56	0.56 19	0.37 5	0.57 70	0.65 97	0.87 41	0.40 6	0.20 56	0.15 23	0.19 12	0.16 38	0.22 74	0.17 1

Monster-pub-mixall	0.64 34	0.42 46	1.00 33	0.83 146	0.48 138	1.39 49	0.32 43	1.45 26	0.82 36	0.88 146	0.85 85	0.39 14	0.36 4	1.99 275	0.47 46	0.20 56	0.16 43	0.17 1	0.15 8	0.18 1	0.21 88

1w_stereo	0.86 114	0.42 46	1.07 44	0.72 93	0.81 310	3.00 208	0.67 192	3.28 280	0.75 14	0.74 97	1.32 190	0.37 8	1.37 308	0.92 58	0.68 129	0.16 6	0.14 11	0.20 30	0.16 38	0.19 5	0.22 107

Reg-Stereo(zero)	1.60 273	0.42 46	10.69 393	0.89 193	0.68 262	3.27 254	0.47 106	2.27 134	1.54 220	1.48 218	1.24 162	2.55 413	2.68 505	1.48 192	1.10 278	0.19 46	0.19 136	0.22 57	0.18 90	0.24 92	0.26 169

ITERv2	0.73 61	0.43 51	1.19 94	0.61 27	0.58 205	2.98 206	0.22 2	1.37 20	1.27 117	1.23 191	0.90 95	0.62 86	0.54 61	1.13 103	0.44 22	0.18 36	0.15 23	0.20 30	0.16 38	0.20 28	0.20 49

MonStereo	0.62 27	0.43 51	1.07 44	0.66 67	0.82 319	1.13 16	0.39 64	2.57 189	0.92 68	0.58 30	0.64 50	0.36 4	0.36 4	0.90 53	0.43 15	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 66	0.21 58	0.19 13

Monster-pub-eth3d	0.62 27	0.43 51	1.07 44	0.66 67	0.82 319	1.13 16	0.39 64	2.57 189	0.92 68	0.58 30	0.64 50	0.36 4	0.36 4	0.88 45	0.43 15	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 66	0.21 58	0.19 13

MonSter	0.62 27	0.43 51	1.07 44	0.66 67	0.82 319	1.13 16	0.39 64	2.57 189	0.92 68	0.58 30	0.64 50	0.36 4	0.35 3	0.95 63	0.43 15	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 66	0.21 58	0.19 13

ITERv30	0.57 13	0.44 55	0.97 30	0.66 67	0.39 61	1.88 91	0.25 11	1.23 14	0.77 15	0.56 19	0.49 31	0.65 97	0.46 25	1.11 94	0.47 46	0.20 56	0.22 247	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.21 88

zaero_v3	0.67 41	0.44 55	1.17 90	0.59 17	0.64 232	2.08 118	0.23 4	1.65 58	1.14 98	0.89 149	0.78 72	0.51 41	0.56 67	1.16 113	0.47 46	0.17 15	0.15 23	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.19 13

ITER	0.61 22	0.44 55	1.19 94	0.65 58	0.50 150	0.95 9	0.24 7	1.20 12	0.95 78	0.93 156	0.77 68	0.68 106	0.47 26	1.70 238	0.46 34	0.18 36	0.14 11	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.21 88

2.5w	0.75 67	0.44 55	1.06 42	0.66 67	0.69 269	2.39 143	0.56 137	2.77 219	0.82 36	0.63 61	0.88 88	0.37 8	0.75 130	1.36 165	0.50 71	0.18 36	0.14 11	0.22 57	0.17 66	0.19 5	0.21 88

IGEV-Stereo++	0.93 133	0.44 55	1.08 53	0.70 79	1.20 444	3.87 387	0.33 46	3.36 297	1.43 149	0.75 99	1.17 146	0.68 106	1.04 224	0.95 63	0.42 11	0.22 77	0.16 43	0.23 71	0.17 66	0.24 92	0.20 49

Pointernet	0.88 120	0.44 55	2.26 223	0.84 156	0.37 41	2.29 135	0.38 62	3.06 256	1.46 160	0.66 73	1.39 210	0.91 174	0.73 122	1.01 78	0.72 152	0.23 90	0.19 136	0.20 30	0.18 90	0.19 5	0.20 49

AdaDepth	0.76 75	0.45 61	1.41 131	0.70 79	1.27 461	3.12 225	0.43 87	1.02 4	0.94 76	0.63 61	0.91 98	0.43 26	0.58 73	1.41 176	0.48 57	0.18 36	0.21 214	0.23 71	0.19 115	0.25 106	0.26 169

water-stereo	0.78 88	0.45 61	1.94 181	0.79 122	0.48 138	2.36 140	0.47 106	1.53 36	1.09 94	0.88 146	1.04 121	0.82 148	0.75 130	0.72 13	0.78 174	0.22 77	0.23 276	0.25 128	0.23 199	0.24 92	0.29 215

asd	0.70 49	0.45 61	1.10 67	0.67 75	0.90 355	2.88 185	0.43 87	1.64 56	0.79 25	0.68 79	0.88 88	0.43 26	0.74 127	0.85 37	0.49 63	0.19 46	0.13 1	0.24 102	0.17 66	0.22 74	0.20 49

qwe	0.75 67	0.45 61	1.10 67	0.67 75	1.06 404	2.49 151	0.45 96	2.57 189	0.90 62	0.71 88	0.83 81	0.43 26	0.48 35	1.10 92	0.64 109	0.17 15	0.14 11	0.24 102	0.16 38	0.21 58	0.20 49

2.75w_new	0.75 67	0.45 61	1.10 67	0.65 58	0.62 224	2.45 149	0.56 137	2.75 216	0.74 13	0.78 121	0.73 61	0.38 12	0.92 194	1.04 85	0.66 121	0.17 15	0.14 11	0.22 57	0.17 66	0.18 1	0.19 13

xyz-stereo	10.85 613	0.45 61	79.01 647	0.62 36	0.45 107	83.70 650	0.77 259	2.59 196	1.34 126	2.19 404	32.02 639	2.76 440	1.62 381	5.75 410	2.39 483	0.25 125	0.17 63	0.33 340	0.21 151	0.25 106	0.19 13

s12784h	1.31 240	0.45 61	2.41 241	0.71 85	0.35 17	4.42 517	0.50 111	4.22 492	2.73 500	2.01 341	2.48 497	0.91 174	0.96 202	2.01 279	0.70 144	0.29 217	0.18 100	0.24 102	0.16 38	0.27 138	0.18 5

252Zero-FE	0.72 57	0.46 68	1.08 53	1.01 281	0.41 76	1.27 32	0.22 2	1.79 78	1.03 84	2.52 486	1.24 162	0.32 1	0.41 11	1.03 80	0.45 28	0.21 66	0.17 63	0.20 30	0.17 66	0.20 28	0.20 49

DA	0.98 152	0.46 68	1.34 121	0.92 216	0.43 91	4.34 501	0.85 314	2.79 227	1.35 129	0.82 130	1.30 184	0.89 168	1.08 242	1.11 94	0.56 88	0.30 260	0.18 100	0.24 102	0.18 90	0.25 106	0.23 118

GGEV	0.98 152	0.46 68	1.34 121	0.92 216	0.43 91	4.34 501	0.85 314	2.79 227	1.35 129	0.82 130	1.30 184	0.89 168	1.08 242	1.11 94	0.56 88	0.30 260	0.18 100	0.24 102	0.18 90	0.25 106	0.23 118

asda	0.77 83	0.46 68	1.10 67	0.64 51	0.82 319	3.33 267	0.49 109	2.40 148	0.81 35	0.63 61	0.80 76	0.44 31	0.85 171	0.88 45	0.60 97	0.17 15	0.13 1	0.24 102	0.17 66	0.20 28	0.20 49

4.25_new	0.73 61	0.46 68	1.08 53	0.71 85	0.97 373	2.52 155	0.58 149	2.28 137	0.93 72	0.57 26	0.94 105	0.40 16	0.65 97	0.87 41	0.50 71	0.17 15	0.13 1	0.25 128	0.17 66	0.19 5	0.20 49

4.5w_new	0.73 61	0.46 68	1.08 53	0.71 85	0.97 373	2.52 155	0.58 149	2.28 137	0.93 72	0.57 26	0.94 105	0.40 16	0.65 97	0.87 41	0.50 71	0.17 15	0.13 1	0.25 128	0.17 66	0.19 5	0.20 49

4.5_new	0.67 41	0.46 68	1.11 74	0.63 46	0.78 301	1.97 102	0.51 115	2.18 119	0.78 19	0.73 92	0.90 95	0.42 24	0.49 42	0.81 30	0.49 63	0.21 66	0.14 11	0.26 157	0.19 115	0.22 74	0.20 49

4.5w-stereo	0.67 41	0.46 68	1.11 74	0.63 46	0.78 301	1.97 102	0.51 115	2.18 119	0.77 15	0.73 92	0.90 95	0.42 24	0.49 42	0.81 30	0.49 63	0.21 66	0.14 11	0.26 157	0.19 115	0.22 74	0.20 49

4.25w-stereo	0.73 61	0.46 68	1.08 53	0.71 85	0.97 373	2.52 155	0.58 149	2.28 137	0.93 72	0.57 26	0.94 105	0.40 16	0.65 97	0.87 41	0.50 71	0.17 15	0.13 1	0.25 128	0.17 66	0.19 5	0.20 49

3.25w_new	0.69 46	0.46 68	1.10 67	0.61 27	0.61 218	2.23 131	0.51 115	2.45 159	0.90 62	0.63 61	0.78 72	0.47 37	0.71 114	0.78 26	0.50 71	0.17 15	0.14 11	0.20 30	0.17 66	0.20 28	0.20 49

3.25w	0.69 46	0.46 68	1.10 67	0.61 27	0.61 218	2.23 131	0.51 115	2.45 159	0.90 62	0.63 61	0.78 72	0.47 37	0.71 114	0.79 27	0.50 71	0.17 15	0.14 11	0.20 30	0.17 66	0.20 28	0.20 49

2w_stereo	0.75 67	0.46 68	1.08 53	0.68 77	0.56 184	2.00 104	0.61 160	2.87 237	0.83 41	0.93 156	0.93 103	0.36 4	1.13 256	0.90 53	0.61 99	0.17 15	0.13 1	0.23 71	0.17 66	0.20 28	0.21 88

LG-Stereo_L2	0.63 30	0.46 68	1.15 87	0.70 79	0.43 91	2.32 137	0.28 26	1.86 84	0.68 5	0.56 19	0.42 9	0.37 8	0.45 22	1.36 165	0.40 6	0.23 90	0.18 100	0.22 57	0.18 90	0.21 58	0.20 49

DEFOM-Stereo	0.70 49	0.46 68	1.13 82	0.72 93	0.48 138	3.40 277	0.44 91	0.90 3	0.77 15	0.86 143	0.58 44	0.45 34	0.43 17	1.76 246	0.43 15	0.24 104	0.18 100	0.22 57	0.16 38	0.21 58	0.20 49

Selective-RAFT	1.15 189	0.46 68	1.64 156	0.99 267	0.45 107	4.17 471	0.51 115	3.21 270	1.69 288	1.12 185	1.34 197	1.45 256	1.40 316	2.08 283	0.94 246	0.41 425	0.20 178	0.24 102	0.23 199	0.27 138	0.25 145

Wavelet-MonSter	0.57 13	0.47 83	1.13 82	0.66 67	0.78 301	1.60 68	0.30 36	1.17 10	0.68 5	0.58 30	0.69 57	0.39 14	0.48 35	0.99 76	0.46 34	0.15 2	0.16 43	0.20 30	0.16 38	0.20 28	0.19 13

2.25w	0.75 67	0.47 83	1.09 61	0.69 78	0.65 243	2.28 134	0.40 70	2.42 153	0.80 31	0.73 92	1.03 116	0.40 16	0.81 162	1.24 134	0.80 181	0.16 6	0.15 23	0.21 49	0.17 66	0.19 5	0.21 88

3.75w	0.75 67	0.47 83	1.09 61	0.63 46	1.10 416	2.61 167	0.53 125	2.46 162	0.97 79	0.62 55	0.80 76	0.40 16	0.66 104	1.11 94	0.48 57	0.19 46	0.13 1	0.23 71	0.18 90	0.20 28	0.21 88

3w_stereo	0.71 54	0.47 83	1.14 85	0.65 58	0.39 61	1.73 77	0.68 199	2.79 227	0.79 25	0.67 77	0.84 82	0.37 8	1.02 219	1.03 80	0.56 88	0.18 36	0.14 11	0.23 71	0.18 90	0.20 28	0.22 107

LG-Stereo_L1	0.61 22	0.47 83	1.10 67	0.73 96	0.49 146	1.72 75	0.33 46	1.95 100	0.65 3	0.56 19	0.40 7	0.40 16	0.43 17	1.40 171	0.42 11	0.23 90	0.19 136	0.23 71	0.18 90	0.21 58	0.19 13

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 123	0.47 83	2.08 206	0.76 113	0.73 283	3.91 392	0.41 77	2.07 111	1.07 88	0.77 118	0.89 91	0.64 92	0.86 174	0.95 63	0.77 173	0.26 140	0.18 100	0.26 157	0.19 115	0.32 242	0.32 265

AIO_test	0.76 75	0.47 83	1.31 116	0.81 125	0.70 273	1.36 46	0.88 343	1.40 24	1.45 152	0.55 18	0.95 108	1.81 318	0.58 73	1.16 113	0.46 34	0.27 157	0.17 63	0.24 102	0.19 115	0.24 92	0.21 88

fffft	0.76 75	0.47 83	1.28 113	0.82 135	0.54 172	1.51 60	0.80 280	2.09 113	1.18 102	0.63 61	0.84 82	0.59 79	0.55 64	1.80 253	0.85 199	0.19 46	0.18 100	0.27 188	0.20 135	0.26 125	0.24 135
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.94 136	0.47 83	1.19 94	0.86 175	2.02 577	1.40 50	0.39 64	1.17 10	0.88 59	0.61 45	0.44 12	0.47 37	0.79 151	2.14 291	0.42 11	0.27 157	0.19 136	0.22 57	0.17 66	2.26 589	2.41 594

UniTT-Stereo	0.82 105	0.47 83	2.63 258	0.96 246	1.19 438	0.78 6	0.39 64	1.12 7	1.54 220	1.19 189	1.26 171	0.51 41	0.64 94	1.13 103	1.03 265	0.30 260	0.20 178	0.24 102	0.21 151	0.40 340	0.25 145

GEAStereo	0.84 111	0.48 93	1.09 61	0.85 168	0.45 107	4.54 539	0.83 299	1.88 85	0.91 65	0.75 99	0.89 91	0.53 46	0.80 158	0.92 58	0.53 80	0.30 260	0.19 136	0.27 188	0.19 115	0.28 155	0.19 13

GSStereo	0.96 148	0.48 93	1.09 61	0.97 253	0.45 107	4.54 539	0.83 299	3.32 289	1.37 132	0.75 99	0.89 91	0.76 135	0.80 158	0.92 58	0.53 80	0.26 140	0.18 100	0.26 157	0.20 135	0.28 155	0.21 88

tt45	0.96 148	0.48 93	1.19 94	0.89 193	0.66 250	3.91 392	0.76 246	1.90 91	1.26 116	0.70 84	1.30 184	0.71 119	0.63 91	2.59 331	0.74 161	0.22 77	0.17 63	0.28 221	0.23 199	0.27 138	0.27 186

999	0.97 150	0.48 93	1.24 104	1.03 299	0.64 232	3.25 249	0.92 374	1.40 24	1.39 136	0.71 88	1.68 292	0.70 111	0.66 104	3.03 352	0.89 219	0.23 90	0.19 136	0.25 128	0.21 151	0.25 106	0.29 215

RAFT-Stereo-weight	1.11 181	0.48 93	1.22 101	0.99 267	0.42 84	4.17 471	0.80 280	3.60 329	1.50 188	1.97 320	1.50 238	1.30 235	0.65 97	1.24 134	0.85 199	0.25 125	0.19 136	0.26 157	0.22 184	0.27 138	0.23 118

trnet	0.91 130	0.48 93	1.46 135	0.62 36	0.31 5	4.40 513	0.41 77	2.20 122	1.53 211	0.94 158	1.14 142	0.88 166	0.89 186	1.09 91	0.71 147	0.27 157	0.19 136	0.22 57	0.15 8	0.21 58	0.19 13

MoCha-V2	0.87 118	0.48 93	1.87 174	0.88 186	0.32 8	1.37 47	0.55 133	2.71 210	1.42 145	0.92 155	1.75 314	0.65 97	1.17 272	1.45 185	0.57 91	0.21 66	0.21 214	0.20 30	0.19 115	0.24 92	0.23 118

MC-Stereo	1.06 173	0.48 93	1.55 147	1.15 366	0.41 76	4.56 549	0.61 160	2.06 109	1.46 160	1.90 298	1.61 273	0.89 168	1.12 254	1.35 163	0.73 155	0.25 125	0.18 100	0.26 157	0.22 184	0.25 106	0.24 135

PMTNet	0.99 160	0.48 93	1.73 161	0.62 36	0.56 184	4.20 483	0.43 87	1.88 85	1.58 243	1.00 167	1.05 127	0.78 138	0.98 211	1.50 195	0.85 199	1.21 576	0.20 178	0.23 71	0.15 8	0.22 74	0.19 13

gasm-f	0.89 123	0.49 102	1.30 115	0.85 168	0.44 99	4.42 517	0.95 386	1.88 85	0.91 65	0.75 99	1.46 224	0.53 46	0.88 180	0.88 45	0.57 91	0.30 260	0.19 136	0.27 188	0.19 115	0.28 155	0.19 13

4w-stereo	0.67 41	0.49 102	1.07 44	0.63 46	0.75 290	1.63 73	0.44 91	2.23 129	0.77 15	0.56 19	0.92 100	0.40 16	0.82 164	1.08 89	0.53 80	0.18 36	0.13 1	0.25 128	0.18 90	0.19 5	0.20 49

WCG-NET	0.88 120	0.49 102	1.26 106	0.90 202	0.37 41	1.48 57	1.07 422	1.73 67	2.30 417	1.63 238	1.49 237	0.92 179	0.97 205	0.95 63	0.76 168	0.22 77	0.16 43	0.23 71	0.20 135	0.25 106	0.21 88

CREStereo++_RVC	1.02 169	0.49 102	1.54 146	0.83 146	0.55 180	4.01 425	0.31 39	1.63 54	1.99 345	1.63 238	2.13 440	0.84 153	0.65 97	0.88 45	0.70 144	0.27 157	0.15 23	0.23 71	1.22 589	0.24 92	0.17 1
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
monsterstereo	0.82 105	0.50 106	1.26 106	0.77 118	1.41 500	2.54 161	0.40 70	3.14 262	0.71 10	0.70 84	1.11 137	0.41 23	0.39 7	1.50 195	0.50 71	0.19 46	0.16 43	0.22 57	0.16 38	0.21 58	0.17 1

111111	0.87 118	0.50 106	1.13 82	0.66 67	1.08 410	3.37 272	0.33 46	2.33 145	1.47 165	0.74 97	1.50 238	0.61 83	0.59 78	1.40 171	0.48 57	0.24 104	0.19 136	0.22 57	0.16 38	0.24 92	0.19 13

GIP-stereo	0.88 120	0.50 106	1.34 121	1.32 440	0.94 365	2.90 187	0.42 81	3.41 303	1.06 87	0.63 61	0.76 65	0.90 172	0.76 137	0.91 56	0.52 79	0.27 157	0.18 100	0.25 128	0.16 38	0.25 106	0.19 13

RSM	0.80 93	0.50 106	1.08 53	0.83 146	0.51 153	1.31 42	0.77 259	2.28 137	1.43 149	0.82 130	1.44 221	1.22 225	0.62 88	1.17 121	0.63 106	0.22 77	0.18 100	0.24 102	0.19 115	0.27 138	0.20 49

test_4	1.30 236	0.50 106	6.16 338	0.84 156	0.45 107	1.61 69	1.12 437	2.14 117	1.42 145	1.52 222	2.31 481	1.84 325	0.79 151	2.52 324	1.19 296	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.29 340	0.29 173	0.25 145

FENet	2.25 378	0.50 106	20.29 562	1.35 457	0.67 257	4.01 425	0.60 156	3.95 414	1.99 345	1.96 318	1.11 137	2.43 398	1.43 329	1.60 215	1.39 341	0.32 304	0.22 247	0.33 340	0.26 257	0.29 173	0.39 352

RSM++	0.77 83	0.51 112	1.08 53	0.95 240	0.42 84	1.52 62	0.71 213	2.11 114	1.40 140	0.80 126	1.23 161	0.90 172	0.59 78	1.14 106	0.69 138	0.24 104	0.19 136	0.25 128	0.21 151	0.28 155	0.20 49

CASnet	0.78 88	0.51 112	1.29 114	0.81 125	0.29 2	1.28 38	0.74 233	1.51 33	1.89 332	1.64 241	1.09 133	0.65 97	0.64 94	0.91 56	0.76 168	0.29 217	0.17 63	0.41 443	0.31 375	0.32 242	0.19 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	1.06 173	0.51 112	1.56 149	1.02 292	0.39 61	4.27 494	0.42 81	4.08 454	1.48 174	0.90 150	0.68 56	1.09 200	0.66 104	1.81 254	0.62 103	0.27 157	0.19 136	0.29 242	0.23 199	0.37 320	0.25 145

DCANet-4	1.96 333	0.51 112	14.31 444	0.82 135	0.40 68	4.16 466	0.57 140	4.29 522	2.98 537	2.30 439	1.80 337	1.03 195	1.54 366	1.44 181	1.44 351	0.29 217	0.23 276	0.23 71	0.18 90	0.24 92	0.42 382

tt	7.19 601	0.51 112	6.83 342	4.03 609	2.30 587	12.05 617	20.19 632	15.46 629	6.58 612	3.42 565	3.22 551	5.37 586	6.39 594	4.20 383	7.46 568	9.81 632	11.53 637	7.05 630	7.46 632	6.31 620	3.71 617

test_3	1.19 196	0.51 112	2.08 206	0.99 267	0.41 76	2.05 115	0.87 339	4.40 556	1.42 145	1.99 327	1.18 147	2.03 353	0.79 151	2.70 339	0.75 164	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.29 340	0.30 196	0.27 186

zero-FE	0.95 143	0.52 118	2.63 258	0.86 175	1.27 461	1.41 51	0.86 319	2.27 134	0.73 12	0.50 7	0.64 50	0.54 51	0.78 147	2.70 339	1.02 263	0.35 353	0.17 63	0.24 102	0.18 90	1.03 551	0.29 215

RAStereo	0.75 67	0.52 118	2.86 272	0.58 12	0.62 224	1.19 22	0.32 43	1.81 81	0.99 82	0.75 99	1.05 127	0.64 92	0.47 26	0.80 29	0.94 246	0.22 77	0.20 178	0.27 188	0.21 151	0.34 279	0.22 107

Occ-G	0.86 114	0.52 118	1.39 128	0.82 135	0.66 250	1.37 47	0.79 270	1.58 43	1.31 123	1.56 227	0.87 87	2.18 369	0.89 186	0.97 69	0.88 216	0.26 140	0.19 136	0.26 157	0.19 115	0.25 106	0.24 135

LoS	0.94 136	0.52 118	1.88 175	0.86 175	0.36 21	4.15 457	0.51 115	2.18 119	1.45 152	0.97 166	0.88 88	0.62 86	0.79 151	1.59 213	0.86 206	0.26 140	0.19 136	0.24 102	0.16 38	0.21 58	0.20 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 93	0.52 118	1.05 38	0.75 99	0.61 218	1.31 42	0.82 294	2.60 197	1.41 143	0.82 130	1.64 280	0.71 119	0.62 88	1.22 131	0.64 109	0.22 77	0.19 136	0.24 102	0.18 90	0.25 106	0.20 49

RCA-Stereo	1.21 204	0.52 118	1.58 151	0.90 202	0.46 120	4.68 565	0.79 270	4.13 467	1.74 304	1.92 305	1.80 337	0.94 184	1.48 343	1.14 106	0.70 144	0.27 157	0.18 100	0.25 128	0.19 115	0.25 106	0.23 118

GLC_STEREO	0.76 75	0.52 118	1.12 77	0.83 146	0.33 9	1.86 90	0.82 294	1.46 28	1.38 135	0.95 162	1.04 121	0.68 106	0.72 117	0.97 69	0.80 181	0.23 90	0.25 335	0.32 305	0.25 237	0.32 242	0.30 244

test-3	1.19 196	0.52 118	2.00 188	1.01 281	0.42 84	1.95 99	0.91 361	4.35 543	1.47 165	2.24 425	1.16 144	2.06 359	0.79 151	2.68 337	0.76 168	0.27 157	0.18 100	0.28 221	0.26 257	0.26 125	0.25 145

test_1	1.19 196	0.52 118	2.00 188	1.01 281	0.42 84	1.95 99	0.90 353	4.36 548	1.47 165	2.17 398	1.16 144	2.06 359	0.78 147	2.68 337	0.76 168	0.27 157	0.18 100	0.28 221	0.26 257	0.26 125	0.25 145

KYRaft	1.59 272	0.52 118	1.73 161	0.95 240	0.49 146	4.38 506	1.79 527	2.43 156	1.51 195	2.49 480	2.98 537	2.00 349	3.41 540	2.14 291	0.82 190	0.30 260	0.21 214	0.33 340	0.46 499	0.35 297	2.45 597

GMM-Stereo	2.45 427	0.52 118	20.38 565	0.89 193	0.82 319	4.18 474	1.91 536	2.45 159	1.48 174	2.48 479	2.30 474	1.69 289	1.86 441	2.93 347	1.08 274	0.28 194	0.18 100	0.33 340	0.48 507	0.35 297	2.41 594

CFNet-RSSM	2.08 355	0.52 118	20.06 546	1.01 281	0.56 184	3.39 274	0.64 178	3.67 341	1.55 228	1.72 259	1.37 205	2.57 415	1.19 278	1.11 94	0.86 206	0.27 157	0.20 178	0.25 128	0.23 199	0.27 138	0.23 118

DDF-Stereo	0.90 127	0.53 130	1.16 88	0.88 186	1.31 467	1.59 67	0.86 319	2.26 132	0.79 25	0.48 3	0.63 49	0.54 51	0.73 122	2.97 350	1.03 265	0.39 402	0.17 63	0.24 102	0.18 90	1.06 554	0.29 215

3.5w_stereo	0.77 83	0.53 130	1.09 61	0.65 58	0.72 278	2.52 155	0.51 115	2.43 156	0.80 31	0.76 113	1.20 151	0.43 26	0.66 104	1.23 133	0.73 155	0.17 15	0.13 1	0.23 71	0.17 66	0.20 28	0.21 88

MM-Stereo_test2	1.79 304	0.53 130	20.16 552	1.43 485	0.47 130	2.57 162	0.73 221	1.67 59	1.47 165	0.94 158	0.96 110	0.84 153	0.79 151	1.16 113	0.68 129	0.24 104	0.17 63	0.25 128	0.22 184	0.30 196	0.22 107

MM-Stereo_test1	1.90 319	0.53 130	19.85 538	1.39 477	0.48 138	1.81 85	0.79 270	3.00 247	1.82 316	1.69 250	1.09 133	0.87 163	0.97 205	1.45 185	0.74 161	0.24 104	0.21 214	0.27 188	0.24 225	0.35 297	0.24 135

IGEV-RUCA	0.90 127	0.53 130	1.05 38	0.81 125	0.74 288	3.89 389	0.80 280	1.92 94	1.41 143	0.96 165	0.71 58	0.70 111	0.73 122	1.30 155	0.68 129	0.29 217	0.20 178	0.25 128	0.19 115	0.43 394	0.34 296

SMoEStereo_RVC	0.80 93	0.53 130	1.12 77	0.92 216	0.44 99	2.41 145	0.79 270	1.49 32	1.16 99	0.70 84	1.12 139	0.64 92	0.64 94	1.69 236	0.87 212	0.22 77	0.16 43	0.31 285	0.22 184	0.26 125	0.25 145

H2IRNET	1.90 319	0.53 130	14.29 443	1.14 353	0.60 213	4.48 524	0.44 91	2.65 202	1.81 315	1.05 177	2.30 474	1.67 282	1.40 316	2.17 295	1.50 367	0.36 365	0.21 214	0.33 340	0.37 442	0.34 279	0.29 215

11t1	1.11 181	0.53 130	1.80 169	1.55 515	0.65 243	2.20 129	0.60 156	3.66 340	1.49 182	1.60 230	1.26 171	1.03 195	1.35 305	1.72 241	0.97 253	0.28 194	0.31 404	0.29 242	0.23 199	0.30 196	0.34 296

Any-RAFT	1.40 248	0.53 130	2.78 268	1.09 325	0.64 232	4.41 515	0.81 290	3.97 421	2.78 507	1.99 327	1.34 197	2.36 387	1.56 370	1.56 204	0.75 164	0.27 157	0.20 178	0.25 128	0.18 90	0.25 106	0.28 205

FTStereo	3.71 544	0.53 130	20.37 564	0.96 246	0.65 243	4.34 501	11.29 619	2.62 199	1.50 188	2.58 499	5.04 577	1.90 331	13.84 617	3.71 368	1.25 314	0.38 390	0.24 311	0.31 285	0.32 387	0.30 196	2.10 588

GrayStereo	2.58 455	0.53 130	1.63 154	1.58 519	0.89 352	4.17 471	8.17 615	3.03 251	1.52 204	2.80 527	2.50 499	1.70 291	17.10 622	2.83 344	1.15 287	0.33 321	0.21 214	0.27 188	0.32 387	0.28 155	0.53 452

CREStereo	0.92 131	0.53 130	1.45 134	0.61 27	0.34 12	4.42 517	0.40 70	2.21 125	1.54 220	0.94 158	1.12 139	0.87 163	0.87 178	1.12 100	0.72 152	0.28 194	0.19 136	0.22 57	0.15 8	0.22 74	0.19 13
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
GREAT-IGEV	0.74 66	0.54 142	1.86 173	1.10 334	0.44 99	2.44 147	0.34 50	1.37 20	1.51 195	0.48 3	0.86 86	0.51 41	0.60 83	1.07 88	0.45 28	0.22 77	0.17 63	0.21 49	0.17 66	0.23 87	0.25 145

AIO-Stereo	0.76 75	0.54 142	1.07 44	0.73 96	0.40 68	1.28 38	0.82 294	2.26 132	1.49 182	0.70 84	1.58 261	0.89 168	0.45 22	1.03 80	0.55 87	0.24 104	0.18 100	0.25 128	0.20 135	0.26 125	0.21 88

AEACV	0.79 91	0.54 142	1.35 125	0.97 253	0.63 229	1.13 16	0.92 374	2.02 105	0.91 65	0.76 113	0.79 75	0.80 144	1.61 378	1.28 146	0.61 99	0.22 77	0.18 100	0.26 157	0.23 199	0.27 138	0.23 118

LCNet	1.55 260	0.54 142	1.88 175	0.99 267	0.55 180	3.60 327	1.21 459	2.86 235	1.53 211	2.18 400	1.74 310	1.43 255	4.17 559	3.62 364	0.87 212	0.29 217	0.20 178	0.28 221	0.77 561	0.47 425	1.85 583

PSM-AAD	2.43 424	0.54 142	1.32 119	0.92 216	0.54 172	4.48 524	7.47 611	2.96 242	1.55 228	2.31 445	2.56 507	1.26 229	16.23 621	2.46 313	0.89 219	0.28 194	0.21 214	0.58 529	0.41 480	0.34 279	1.32 567

xxxx	2.67 464	0.54 142	2.03 191	1.22 397	0.81 310	3.49 299	0.63 175	4.49 571	2.49 467	2.22 418	2.23 457	2.05 357	1.38 309	10.05 511	17.91 614	0.32 304	0.32 412	0.30 262	0.27 283	0.33 261	0.34 296

S2M2_L	0.64 34	0.55 148	1.07 44	0.89 193	0.54 172	1.08 13	0.20 1	1.16 9	1.37 132	0.59 35	0.81 80	0.86 161	0.47 26	0.70 5	0.65 116	0.31 283	0.33 419	0.27 188	0.27 283	0.36 310	0.31 254
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.78 88	0.55 148	1.25 105	0.75 99	0.65 243	1.46 55	0.99 403	2.13 115	1.52 204	0.57 26	1.15 143	1.09 200	0.55 64	1.15 111	0.53 80	0.24 104	0.17 63	0.24 102	0.17 66	0.25 106	0.21 88

WCG-NET（raft）	0.95 143	0.55 148	1.20 100	0.84 156	0.31 5	1.44 53	1.01 407	1.55 40	2.37 438	1.64 241	1.42 217	2.38 389	1.01 216	1.29 151	0.76 168	0.22 77	0.19 136	0.22 57	0.20 135	0.25 106	0.21 88

test_sample1	1.62 277	0.55 148	1.88 175	1.44 488	0.79 305	2.27 133	0.64 178	4.00 429	1.82 316	1.87 288	1.35 200	1.57 269	1.62 381	9.55 492	1.24 311	0.30 260	0.27 359	0.31 285	0.28 312	0.32 242	0.32 265

MIF-Stereo (partial)	0.98 152	0.55 148	2.83 269	0.71 85	1.03 396	1.08 13	0.49 109	2.55 184	1.66 278	0.79 124	1.20 151	0.80 144	0.90 189	1.61 220	1.56 381	0.36 365	0.24 311	0.33 340	0.25 237	0.40 340	0.28 205

CES	1.01 165	0.55 148	1.74 164	0.92 216	2.15 581	2.15 123	0.50 111	2.01 104	1.45 152	0.76 113	1.02 113	0.61 83	0.47 26	1.29 151	0.79 180	0.22 77	0.17 63	0.24 102	0.14 2	0.63 484	2.29 591

DisPM	1.36 244	0.55 148	2.39 238	1.54 510	0.51 153	4.59 552	0.79 270	2.50 169	1.88 328	2.50 481	1.83 358	1.45 256	1.01 216	2.71 341	0.93 244	0.46 465	0.20 178	0.32 305	0.31 375	0.31 215	0.44 397

RAFT-RH_RVC	2.63 458	0.55 148	19.97 543	1.26 413	0.47 130	4.46 522	0.57 140	1.71 64	1.64 272	3.06 547	5.51 580	2.03 353	1.28 290	6.70 433	1.52 376	0.42 436	0.22 247	0.37 405	0.34 404	0.28 155	0.29 215

RAFT-345	2.46 430	0.55 148	19.69 533	1.02 292	0.49 146	4.43 520	0.78 263	1.64 56	2.34 427	2.09 364	3.12 547	1.96 342	1.31 297	6.65 431	1.43 349	0.36 365	0.23 276	0.32 305	0.25 237	0.28 155	0.25 145

Prome-Stereo	1.61 275	0.55 148	1.71 159	0.98 261	0.60 213	4.41 515	1.82 531	3.03 251	1.53 211	2.18 400	3.45 559	1.72 294	3.49 546	2.23 304	1.08 274	0.29 217	0.20 178	0.26 157	0.25 237	0.34 279	2.16 589

TANstereo	1.01 165	0.55 148	1.73 161	0.76 113	0.36 21	4.04 431	0.38 62	1.48 31	1.62 268	2.03 350	2.10 431	0.84 153	0.93 197	0.98 72	0.62 103	0.28 194	0.36 443	0.23 71	0.20 135	0.25 106	0.46 413

MultiAttention	8.74 607	0.56 159	7.25 348	2.07 571	22.74 631	35.86 638	8.44 617	4.97 594	2.58 481	2.57 495	5.11 578	5.55 589	1.59 371	52.70 649	7.50 569	0.47 474	0.24 311	0.52 509	1.00 577	6.84 624	6.30 629

castereo++	0.93 133	0.56 159	1.26 106	0.92 216	0.73 283	2.48 150	1.00 404	2.99 245	1.03 84	0.68 79	1.41 215	1.92 333	0.59 78	1.26 141	0.44 22	0.25 125	0.19 136	0.28 221	0.19 115	0.23 87	0.23 118

UGAM	2.58 455	0.56 159	18.55 508	0.89 193	0.71 276	3.23 242	1.03 413	2.75 216	1.75 306	1.36 202	2.77 526	2.69 426	1.28 290	10.75 533	1.40 342	0.28 194	0.24 311	0.40 431	0.31 375	0.35 297	0.30 244

test_sample2	1.75 299	0.56 159	2.25 222	1.41 481	0.80 307	2.91 190	0.86 319	4.05 444	2.04 358	1.91 303	1.39 210	1.57 269	1.55 368	10.65 530	1.06 269	0.32 304	0.28 371	0.32 305	0.30 359	0.36 310	0.33 283

MGS-Stereo	0.80 93	0.56 159	1.53 143	0.93 232	0.39 61	1.26 31	0.73 221	1.45 26	1.30 122	1.01 168	2.26 461	0.80 144	0.56 67	1.16 113	0.65 116	0.27 157	0.23 276	0.26 157	0.22 184	0.27 138	0.25 145

ttt	2.76 474	0.56 159	2.28 228	1.41 481	1.21 450	3.67 340	0.77 259	4.59 581	2.94 532	2.35 457	2.30 474	2.45 403	1.54 366	11.25 559	15.56 601	0.43 442	0.36 443	0.37 405	0.33 395	0.40 340	0.40 372

riskmin	1.25 218	0.56 159	2.05 194	1.05 302	0.93 363	2.86 183	0.55 133	3.23 274	1.34 126	1.55 225	1.07 131	3.56 515	2.03 455	1.29 151	1.00 261	0.28 194	0.27 359	0.34 358	0.21 151	0.41 365	0.43 391

DRaft	2.28 388	0.56 159	2.64 260	0.74 98	0.46 120	3.94 404	1.23 461	2.32 144	1.55 228	2.64 511	2.80 529	1.60 274	5.34 578	6.96 442	10.99 585	0.34 333	0.22 247	0.27 188	0.27 283	0.29 173	0.37 330

HCRNet	1.60 273	0.56 159	2.47 244	0.78 120	1.36 484	4.11 448	0.71 213	3.57 325	2.79 509	1.75 265	1.61 273	1.58 271	1.41 321	5.79 411	1.56 381	0.34 333	0.28 371	0.36 393	0.29 340	0.33 261	0.37 330

test_xeample	2.67 464	0.56 159	2.05 194	1.09 325	0.81 310	3.24 246	0.80 280	4.55 578	2.70 497	2.42 471	2.27 462	1.39 246	1.40 316	10.75 533	17.51 613	0.30 260	0.30 394	0.32 305	0.28 312	0.34 279	0.33 283

UGAM-zero	2.79 475	0.57 169	20.87 585	0.98 261	0.77 300	2.08 118	0.35 57	3.88 389	1.51 195	2.05 355	1.64 280	5.07 579	3.42 543	9.83 499	1.24 311	0.28 194	0.21 214	0.27 188	0.29 340	0.29 173	0.28 205

SMFormer	2.00 341	0.57 169	4.46 316	1.36 463	0.57 196	2.03 107	0.73 221	4.25 506	2.80 513	2.32 449	2.31 481	1.95 337	1.52 356	10.99 545	2.13 466	0.34 333	0.32 412	0.36 393	0.31 375	0.38 325	0.36 316

tta	2.00 341	0.57 169	4.46 316	1.36 463	0.57 196	2.03 107	0.73 221	4.25 506	2.80 513	2.32 449	2.31 481	1.95 337	1.52 356	10.99 545	2.13 466	0.34 333	0.32 412	0.36 393	0.31 375	0.29 173	0.29 215

qqq1	1.92 326	0.57 169	4.46 316	1.36 463	0.57 196	2.03 107	0.73 221	4.25 506	2.80 513	2.32 449	2.31 481	1.95 337	1.52 356	10.99 545	0.71 147	0.34 333	0.32 412	0.30 262	0.23 199	0.29 173	0.29 215

fff1	1.92 326	0.57 169	4.46 316	1.36 463	0.57 196	2.03 107	0.73 221	4.25 506	2.80 513	2.32 449	2.31 481	1.95 337	1.52 356	10.99 545	0.71 147	0.34 333	0.32 412	0.30 262	0.23 199	0.29 173	0.29 215

1111x	3.13 517	0.57 169	8.38 361	1.20 388	0.76 294	3.80 365	0.88 343	4.61 583	2.63 488	2.31 445	2.16 444	1.95 337	1.81 432	11.54 569	18.13 616	0.32 304	0.31 404	0.32 305	0.30 359	0.35 297	0.34 296

qqq	1.30 236	0.57 169	1.67 157	1.15 366	0.51 153	2.18 125	0.91 361	3.98 423	1.53 211	1.50 221	1.24 162	1.79 310	1.34 302	4.66 387	0.98 256	0.28 194	0.31 404	0.33 340	0.33 395	0.33 261	0.32 265

x	1.15 189	0.57 169	1.53 143	1.44 488	0.67 257	1.94 98	0.97 396	3.87 386	1.57 240	1.61 235	1.28 179	1.58 271	1.22 281	1.93 270	1.04 267	0.28 194	0.30 394	0.34 358	0.29 340	0.32 242	0.31 254

PFNet+	1.46 255	0.57 169	2.84 270	0.92 216	0.47 130	4.64 559	0.84 305	2.46 162	1.99 345	2.14 381	1.64 280	1.34 239	1.03 220	4.68 389	1.23 309	0.45 458	0.33 419	0.37 405	0.39 462	0.32 242	0.49 430

cross-raft	2.01 344	0.57 169	19.01 516	1.03 299	0.56 184	2.11 122	0.72 216	3.63 334	1.57 240	1.77 267	1.51 240	3.17 474	1.13 256	1.16 113	0.85 199	0.23 90	0.21 214	0.26 157	0.23 199	0.28 155	0.25 145

222	2.68 468	0.57 169	2.03 191	1.11 341	0.81 310	3.23 242	0.65 187	4.52 576	2.45 459	2.34 456	2.29 469	1.41 252	1.44 332	10.50 524	18.47 618	0.32 304	0.30 394	0.32 305	0.27 283	0.32 242	0.34 296

Gwc-CoAtRS	1.58 267	0.57 169	11.69 405	1.01 281	0.60 213	2.53 159	0.64 178	2.36 146	1.56 234	1.80 274	1.47 229	2.74 432	1.18 274	1.12 100	0.90 223	0.27 157	0.21 214	0.25 128	0.22 184	0.27 138	0.23 118

HSM-Net_RVC	2.87 484	0.57 169	17.46 490	0.92 216	0.90 355	3.70 344	1.20 456	5.64 607	2.51 471	3.22 556	2.43 492	2.54 412	1.59 371	11.41 563	1.65 403	0.34 333	0.25 335	0.26 157	0.23 199	0.30 196	0.29 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	0.82 105	0.58 182	1.16 88	0.76 113	1.52 515	2.92 194	0.40 70	2.66 204	0.72 11	0.66 73	0.84 82	0.38 12	0.41 11	1.84 259	0.48 57	0.20 56	0.16 43	0.20 30	0.16 38	0.19 5	0.19 13

IGEV++	0.90 127	0.58 182	1.32 119	0.94 236	0.45 107	1.27 32	1.00 404	3.32 289	1.55 228	0.82 130	1.34 197	0.86 161	1.09 244	1.16 113	0.89 219	0.33 321	0.18 100	0.23 71	0.19 115	0.29 173	0.22 107

mmm	1.27 230	0.58 182	2.20 214	1.41 481	0.68 262	2.39 143	0.85 314	3.90 396	1.63 271	2.20 407	1.84 363	1.28 231	1.50 350	1.91 269	0.89 219	0.31 283	0.27 359	0.45 466	0.37 442	0.38 325	0.34 296

IPLGR	2.53 444	0.58 182	20.46 570	0.82 135	0.52 162	4.56 549	0.50 111	4.30 530	2.38 443	1.87 288	1.53 248	1.68 284	1.72 414	6.95 441	1.15 287	0.28 194	0.21 214	0.27 188	0.23 199	0.33 261	0.32 265

DEmStereo	2.97 498	0.58 182	13.42 420	0.79 122	0.51 153	3.84 374	1.84 534	2.42 153	1.60 259	2.25 428	2.74 522	2.03 353	6.04 585	6.79 440	12.80 594	0.35 353	0.26 348	0.26 157	0.27 283	0.27 138	0.37 330

SST-Stereo	1.76 300	0.58 182	3.10 280	1.44 488	0.46 120	4.71 577	0.76 246	2.22 128	2.79 509	2.07 363	2.18 448	2.43 398	3.22 533	6.66 432	0.84 196	0.42 436	0.19 136	0.30 262	0.27 283	0.35 297	0.26 169

R-Stereo Train	1.20 201	0.58 182	1.81 170	0.99 267	0.67 257	3.78 359	0.90 353	4.09 456	1.51 195	2.16 394	1.71 303	1.13 206	0.94 199	1.40 171	0.91 230	0.30 260	0.24 311	0.26 157	0.21 151	0.26 125	0.25 145

RAFT-Stereo	1.20 201	0.58 182	1.81 170	0.99 267	0.67 257	3.78 359	0.90 353	4.09 456	1.51 195	2.16 394	1.71 303	1.13 206	0.94 199	1.40 171	0.91 230	0.30 260	0.24 311	0.26 157	0.21 151	0.26 125	0.25 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	1.09 178	0.59 190	1.55 147	1.73 540	1.18 431	1.91 95	0.86 319	3.52 316	1.76 308	1.25 192	1.86 373	1.10 203	0.69 110	1.32 158	0.86 206	0.27 157	0.23 276	0.27 188	0.22 184	0.34 279	0.30 244

SCV_C0	0.89 123	0.59 190	1.96 186	0.83 146	0.44 99	1.24 28	0.64 178	3.33 295	1.66 278	0.82 130	1.20 151	0.73 126	0.66 104	1.62 221	0.66 121	0.32 304	0.21 214	0.24 102	0.20 135	0.28 155	0.23 118

fffy	0.80 93	0.59 190	1.56 149	1.00 275	0.47 130	1.27 32	0.76 246	1.90 91	1.02 83	0.75 99	1.35 200	0.83 151	0.72 117	1.70 238	0.62 103	0.23 90	0.19 136	0.27 188	0.21 151	0.28 155	0.32 265

RAFT-Test	1.44 252	0.59 190	6.10 337	1.01 281	0.69 269	2.90 187	0.80 280	3.68 343	1.70 291	1.85 281	1.68 292	3.15 472	1.03 220	1.20 128	0.99 259	0.27 157	0.22 247	0.25 128	0.23 199	0.27 138	0.25 145

BUS	1.49 259	0.59 190	1.94 181	0.87 181	0.85 333	4.50 533	0.76 246	4.48 568	1.88 328	2.93 535	1.83 358	3.63 517	0.97 205	1.60 215	1.17 293	0.34 333	0.25 335	0.31 285	0.28 312	0.35 297	0.33 283

BSDual-CNN	1.46 255	0.59 190	1.94 181	0.87 181	0.85 333	4.16 466	1.16 445	4.48 568	1.88 328	2.93 535	1.83 358	2.60 418	1.31 297	1.60 215	1.21 303	0.34 333	0.25 335	0.31 285	0.28 312	0.35 297	0.33 283

psmg	1.47 258	0.59 190	1.94 181	0.92 216	0.85 333	4.30 498	1.42 492	4.10 464	1.88 328	2.64 511	2.09 430	2.60 418	1.31 297	1.60 215	1.21 303	0.34 333	0.27 359	0.33 340	0.34 404	0.36 310	0.34 296

PSM-softLoss	1.66 286	0.59 190	5.15 327	2.25 575	0.48 138	4.68 565	0.69 205	2.57 189	1.52 204	2.14 381	1.45 222	1.42 253	0.99 212	6.04 417	1.20 299	0.41 425	0.23 276	0.37 405	0.39 462	0.32 242	0.31 254

KMStereo	1.66 286	0.59 190	5.15 327	2.25 575	0.48 138	4.68 565	0.69 205	2.57 189	1.52 204	2.14 381	1.45 222	1.42 253	0.99 212	6.04 417	1.20 299	0.41 425	0.23 276	0.37 405	0.39 462	0.32 242	0.31 254

RAFT_R40	1.70 291	0.59 190	2.99 276	1.46 494	0.46 120	4.74 581	0.98 402	2.23 129	1.56 234	2.02 346	2.35 489	2.71 429	2.56 499	6.71 436	0.90 223	0.40 410	0.19 136	0.30 262	0.27 283	0.33 261	0.26 169

Pruner-Stereo	1.32 242	0.59 190	2.11 209	1.79 550	0.47 130	4.73 578	0.79 270	2.53 173	1.72 295	2.47 478	1.58 261	1.48 259	1.03 220	1.66 230	1.47 360	0.44 449	0.21 214	0.34 358	0.30 359	0.30 196	0.39 352

MDST_ROB	5.53 583	0.59 190	23.11 619	2.55 587	2.69 590	21.20 628	1.98 540	4.77 590	2.65 491	9.36 617	4.25 569	4.14 542	4.45 565	22.57 626	3.68 528	0.48 479	0.33 419	0.47 475	0.44 493	0.44 402	0.44 397

FlowAnything_test	0.75 67	0.60 202	1.18 92	0.82 135	0.58 205	2.29 135	0.66 190	1.38 22	0.80 31	1.03 175	0.76 65	0.63 90	0.49 42	0.84 36	0.91 230	0.31 283	0.27 359	0.40 431	0.48 507	0.31 215	0.30 244

DilatedVolume-Stereo	0.81 102	0.60 202	1.51 142	1.01 281	0.59 209	1.34 44	0.51 115	1.56 41	1.08 92	1.26 194	1.24 162	0.77 137	0.87 178	1.79 252	0.72 152	0.23 90	0.24 311	0.22 57	0.21 151	0.25 106	0.23 118

LG-Stereo	0.85 112	0.60 202	2.71 263	0.59 17	0.45 107	2.85 180	0.55 133	2.41 149	1.34 126	0.59 35	1.19 149	0.43 26	0.40 8	0.76 25	0.75 164	0.20 56	0.17 63	0.31 285	0.24 225	0.29 173	0.19 13

model_zeroshot	1.21 204	0.60 202	3.55 299	1.05 302	0.57 196	3.46 290	0.63 175	2.73 213	1.55 228	2.05 355	1.38 208	1.50 262	0.82 164	1.69 236	0.87 212	0.29 217	0.23 276	0.30 262	0.23 199	0.27 138	0.32 265

AE-Stereo	1.18 194	0.60 202	2.05 194	1.10 334	0.60 213	4.39 509	0.72 216	3.74 357	1.62 268	1.10 181	1.90 388	1.01 191	0.92 194	1.45 185	0.82 190	0.28 194	0.22 247	0.28 221	0.28 312	0.26 125	0.22 107

ffm	1.72 292	0.60 202	5.21 329	1.14 353	0.99 383	3.62 332	0.86 319	4.22 492	3.37 571	2.20 407	2.30 474	3.48 500	1.62 381	2.21 301	0.65 116	0.29 217	0.16 43	0.48 483	0.37 442	0.30 196	0.29 215

ff1	2.96 494	0.60 202	5.21 329	1.14 353	0.99 383	3.62 332	0.86 319	4.22 492	3.37 571	2.20 407	2.30 474	3.48 500	1.62 381	11.62 573	16.09 603	0.29 217	0.16 43	0.48 483	0.37 442	0.30 196	0.29 215

mmx	2.98 500	0.60 202	5.21 329	1.14 353	0.99 383	3.62 332	0.86 319	4.49 571	3.05 543	2.20 407	2.30 474	3.48 500	1.62 381	11.62 573	16.09 603	0.33 321	0.28 371	0.48 483	0.37 442	0.44 402	0.37 330

xxx	2.98 500	0.60 202	5.21 329	1.14 353	0.99 383	3.62 332	0.86 319	4.49 571	3.05 543	2.20 407	2.30 474	3.48 500	1.62 381	11.62 573	16.09 603	0.33 321	0.28 371	0.48 483	0.37 442	0.44 402	0.37 330

anonymousdsp2	1.26 225	0.60 202	3.74 309	1.02 292	0.41 76	3.60 327	0.72 216	3.68 343	1.47 165	1.37 205	1.56 258	1.83 322	1.01 216	2.00 276	0.66 121	0.29 217	0.20 178	0.28 221	0.20 135	0.32 242	0.29 215

knoymous	1.30 236	0.60 202	5.57 334	0.88 186	0.75 290	3.04 211	0.90 353	2.68 206	1.33 125	1.48 218	1.07 131	2.78 442	0.88 180	1.29 151	0.85 199	0.31 283	0.22 247	0.35 377	0.20 135	0.45 410	0.37 330

CrosDoStereo	5.24 578	0.60 202	20.23 555	0.82 135	0.51 153	3.39 274	18.11 628	3.82 373	2.27 409	1.98 322	8.74 597	1.96 342	6.96 597	7.35 446	26.35 632	0.30 260	0.22 247	0.30 262	0.28 312	0.33 261	0.38 345

AAGNet	2.86 480	0.60 202	1.77 166	2.05 569	0.46 120	4.76 583	1.09 431	2.27 134	1.56 234	2.17 398	1.84 363	2.41 392	4.00 555	6.23 422	24.22 630	0.46 465	0.19 136	0.30 262	0.29 340	0.32 242	0.24 135

ASMatch	2.62 457	0.60 202	20.65 578	1.37 473	0.64 232	4.39 509	0.78 263	1.97 101	1.58 243	1.70 254	3.89 567	1.94 335	3.79 551	5.46 401	1.64 401	0.31 283	0.24 311	0.34 358	0.28 312	0.33 261	0.50 437

DeepStereo_LL	5.24 578	0.60 202	20.23 555	0.82 135	0.51 153	3.39 274	18.11 628	3.82 373	2.27 409	1.98 322	8.74 597	1.96 342	6.96 597	7.35 446	26.35 632	0.30 260	0.22 247	0.30 262	0.28 312	0.33 261	0.38 345

PFNet	2.47 433	0.60 202	16.95 479	2.15 574	0.81 310	4.63 558	0.91 361	2.55 184	1.52 204	2.40 469	2.79 527	1.83 322	1.42 326	7.54 450	1.34 338	0.33 321	0.21 214	0.36 393	0.27 283	0.32 242	0.39 352

IRAFT_RVC	1.87 312	0.60 202	4.33 315	2.40 584	0.66 250	4.59 552	1.59 511	2.96 242	1.51 195	2.23 422	1.75 314	2.09 363	2.63 502	6.70 433	1.50 367	0.33 321	0.21 214	0.33 340	0.29 340	0.32 242	0.32 265

PAM	2.43 424	0.61 219	20.86 583	1.07 311	0.73 283	2.93 198	0.53 125	3.24 276	1.53 211	1.89 297	2.43 492	5.29 585	2.76 507	1.84 259	1.02 263	0.27 157	0.24 311	0.26 157	0.25 237	0.40 340	0.50 437

test_sample3	2.34 406	0.61 219	11.94 406	1.33 445	0.85 333	3.10 224	0.73 221	4.24 504	2.19 393	2.21 416	1.75 314	1.80 313	1.41 321	11.11 554	1.46 355	0.35 353	0.29 381	0.34 358	0.35 420	0.39 335	0.37 330

gcap-zeroshot	1.30 236	0.61 219	4.09 312	0.94 236	0.56 184	3.50 303	0.84 305	3.12 260	1.72 295	1.84 280	1.22 157	2.72 431	0.88 180	1.46 189	0.80 181	0.29 217	0.30 394	0.27 188	0.21 151	0.29 173	0.25 145

NF-Stereo	1.58 267	0.61 219	2.66 261	2.26 577	0.47 130	4.68 565	0.67 192	3.31 284	1.48 174	2.11 371	1.59 265	1.36 242	1.09 244	6.08 419	1.20 299	0.40 410	0.20 178	0.36 393	0.34 404	0.31 215	0.36 316

OCTAStereo	1.58 267	0.61 219	2.72 264	2.27 580	0.46 120	4.68 565	0.67 192	3.30 283	1.48 174	2.11 371	1.59 265	1.36 242	1.09 244	6.02 416	1.21 303	0.41 425	0.20 178	0.36 393	0.34 404	0.31 215	0.37 330

NRIStereo	1.28 233	0.61 219	1.67 157	1.15 366	0.38 54	4.73 578	0.90 353	2.42 153	1.50 188	1.93 309	1.33 192	1.75 297	1.22 281	2.96 349	1.33 335	0.46 465	0.22 247	0.29 242	0.26 257	0.30 196	0.28 205

RE-Stereo	1.58 267	0.61 219	2.72 264	2.26 577	0.46 120	4.68 565	0.68 199	3.31 284	1.48 174	2.11 371	1.59 265	1.36 242	1.09 244	6.01 414	1.22 306	0.41 425	0.20 178	0.36 393	0.34 404	0.31 215	0.37 330

TVStereo	1.58 267	0.61 219	2.72 264	2.26 577	0.46 120	4.68 565	0.68 199	3.31 284	1.48 174	2.11 371	1.59 265	1.36 242	1.09 244	6.01 414	1.22 306	0.41 425	0.20 178	0.36 393	0.34 404	0.31 215	0.37 330

CRE-IMP	1.23 209	0.61 219	2.14 210	0.82 135	0.39 61	4.54 539	0.83 299	2.63 200	1.55 228	1.95 315	1.46 224	1.87 330	0.96 202	1.48 192	1.33 335	0.45 458	0.21 214	0.31 285	0.26 257	0.41 365	0.31 254

XX-Stereo	2.54 446	0.61 219	20.21 554	1.78 545	1.19 438	4.30 498	0.46 100	4.39 554	1.58 243	2.32 449	1.89 383	4.64 567	0.60 83	4.16 381	0.82 190	0.31 283	0.21 214	0.28 221	0.27 283	0.51 438	0.26 169

xyz-stereo-finetune	1.05 172	0.62 229	1.46 135	0.59 17	0.36 21	3.48 296	0.81 290	2.69 208	1.74 304	0.94 158	1.21 155	0.91 174	0.78 147	2.53 326	1.28 324	0.24 104	0.24 311	0.26 157	0.23 199	0.30 196	0.23 118

test_sample6	2.35 411	0.62 229	10.78 395	1.33 445	0.83 325	3.15 229	0.79 270	4.36 548	2.43 454	2.26 431	2.04 416	1.69 289	1.39 312	11.48 568	1.61 390	0.38 390	0.32 412	0.37 405	0.39 462	0.41 365	0.42 382

test_sample5	2.33 402	0.62 229	11.29 400	1.29 427	0.83 325	3.09 222	0.74 233	4.28 519	2.31 421	2.20 407	1.97 402	1.68 284	1.39 312	11.19 556	1.47 360	0.37 373	0.31 404	0.37 405	0.37 442	0.41 365	0.39 352

DualNet	2.33 402	0.62 229	11.29 400	1.29 427	0.83 325	3.09 222	0.74 233	4.28 519	2.31 421	2.26 431	2.04 416	1.68 284	1.39 312	11.19 556	1.47 360	0.37 373	0.31 404	0.37 405	0.37 442	0.41 365	0.39 352

testlalala	1.14 188	0.62 229	1.34 121	1.00 275	0.78 301	4.38 506	0.93 376	2.46 162	2.20 395	2.44 474	1.52 241	1.31 236	0.61 86	1.04 85	0.65 116	0.35 353	0.19 136	0.24 102	0.19 115	0.24 92	0.23 118

iRaft-Stereo_20w	1.88 316	0.62 229	10.58 392	0.90 202	0.83 325	2.96 203	0.78 263	4.90 592	1.58 243	2.29 435	1.60 269	1.25 228	4.51 567	2.28 307	0.90 223	0.29 217	0.21 214	0.26 157	0.24 225	0.41 365	0.31 254

ac_64	2.35 411	0.62 229	9.77 378	1.32 440	1.71 552	3.27 254	0.93 376	3.48 306	2.50 468	1.74 263	1.73 308	3.91 528	1.77 421	10.21 516	1.86 431	0.40 410	0.31 404	0.33 340	0.30 359	0.34 279	0.39 352

GANet-RSSM	1.98 337	0.62 229	3.49 296	1.69 533	1.23 452	4.22 484	0.91 361	3.31 284	1.86 325	1.81 275	1.74 310	2.34 383	1.82 434	10.92 542	1.73 415	0.34 333	0.29 381	0.31 285	0.28 312	0.39 335	0.40 372

SGM-Forest	2.96 494	0.62 229	3.49 296	1.09 325	0.80 307	4.06 434	3.30 586	4.37 551	3.09 547	4.18 584	3.27 554	4.67 569	3.86 553	11.69 582	7.91 571	0.51 501	0.46 513	0.49 497	0.39 462	0.48 428	0.49 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xyz-stereo-finetune2	1.16 193	0.63 238	1.50 140	0.57 10	0.36 21	3.47 293	0.65 187	2.70 209	1.23 106	0.88 146	1.75 314	0.91 174	1.76 419	3.54 361	1.74 416	0.24 104	0.22 247	0.30 262	0.27 283	0.31 215	0.26 169

SCV	0.95 143	0.63 238	1.38 127	1.70 536	0.41 76	1.23 24	0.89 348	3.53 320	1.57 240	0.61 45	1.54 250	0.93 180	0.77 139	1.66 230	0.66 121	0.36 365	0.20 178	0.25 128	0.19 115	0.29 173	0.25 145

PAM_32	2.45 427	0.63 238	20.74 580	1.05 302	0.65 243	2.83 177	0.46 100	2.91 238	1.54 220	1.95 315	2.66 517	4.99 575	3.78 550	1.96 273	0.92 235	0.27 157	0.22 247	0.27 188	0.25 237	0.36 310	0.48 423

rvit_stereo_0081	0.80 93	0.63 238	1.19 94	0.91 210	0.64 232	1.27 32	0.61 160	2.05 107	1.71 292	0.82 130	0.73 61	0.85 157	0.75 130	1.30 155	0.80 181	0.31 283	0.26 348	0.27 188	0.25 237	0.38 325	0.27 186

rvit_stereo_0082	0.80 93	0.63 238	1.19 94	0.91 210	0.64 232	1.27 32	0.61 160	2.05 107	1.71 292	0.82 130	0.73 61	0.85 157	0.75 130	1.30 155	0.80 181	0.31 283	0.26 348	0.27 188	0.25 237	0.38 325	0.27 186

test_sample4	2.34 406	0.63 238	11.59 403	1.30 434	0.83 325	3.07 220	0.72 216	4.27 514	2.30 417	2.30 439	1.88 377	1.73 295	1.42 326	11.14 555	1.46 355	0.35 353	0.29 381	0.35 377	0.36 430	0.40 340	0.38 345

testlalala2	2.31 395	0.63 238	20.54 572	2.56 588	2.87 594	3.79 363	0.76 246	4.20 483	1.48 174	1.42 214	1.43 219	2.45 403	0.80 158	1.03 80	0.68 129	0.27 157	0.25 335	0.24 102	0.21 151	0.33 261	0.28 205

DeepStereo_RVC	1.55 260	0.63 238	3.32 291	0.77 118	0.42 84	4.49 530	0.72 216	2.50 169	1.58 243	2.02 346	1.81 349	1.54 267	6.38 593	1.73 242	1.19 296	0.46 465	0.22 247	0.29 242	0.28 312	0.35 297	0.38 345

test_xeample3	2.12 360	0.63 238	21.55 604	0.91 210	0.47 130	1.85 89	0.94 382	7.96 612	1.23 106	0.75 99	0.76 65	0.64 92	0.70 112	1.77 247	0.83 193	0.30 260	0.21 214	0.27 188	0.21 151	0.27 138	0.24 135

EAI-Stereo	2.35 411	0.63 238	2.97 275	0.95 240	0.65 243	3.84 374	14.27 624	5.04 595	2.19 393	2.06 360	7.25 585	1.10 203	0.94 199	1.65 229	1.37 340	0.31 283	0.22 247	0.27 188	0.60 542	0.27 138	0.32 265

SFCPSM	2.18 369	0.63 238	17.03 480	0.88 186	0.98 380	3.74 353	1.28 467	4.09 456	2.16 388	1.85 281	1.83 358	1.65 280	1.39 312	2.50 316	1.50 367	0.33 321	0.27 359	0.39 425	0.36 430	0.34 279	0.37 330

UPFNet	1.81 307	0.63 238	6.71 341	1.25 406	1.44 503	3.50 303	1.35 474	4.02 435	1.85 324	2.40 469	1.52 241	2.41 392	1.40 316	3.62 364	1.88 433	0.34 333	0.33 419	0.37 405	0.31 375	0.41 365	0.39 352

HUF	1.15 189	0.64 250	8.62 365	0.90 202	0.35 17	1.35 45	0.78 263	1.97 101	1.50 188	0.63 61	1.52 241	0.83 151	0.66 104	1.28 146	0.63 106	0.29 217	0.23 276	0.26 157	0.17 66	0.23 87	0.25 145

ours_stereo	0.76 75	0.64 250	1.40 130	0.86 175	0.61 218	1.12 15	0.57 140	1.63 54	1.20 104	0.72 90	1.43 219	0.70 111	0.62 88	1.56 204	0.58 94	0.25 125	0.18 100	0.26 157	0.21 151	0.29 173	0.31 254

CAS++	0.89 123	0.64 250	1.46 135	0.81 125	0.51 153	1.24 28	0.86 319	3.44 304	1.46 160	1.14 186	1.29 182	0.62 86	0.58 73	1.13 103	0.59 95	0.34 333	0.30 394	0.34 358	0.26 257	0.41 365	0.29 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	2.22 372	0.64 250	20.09 550	0.96 246	0.56 184	4.04 431	0.70 211	3.91 401	1.50 188	1.92 305	2.28 466	1.92 333	0.71 114	2.93 347	0.67 126	0.26 140	0.23 276	0.26 157	0.21 151	0.28 155	0.26 169

EKT-Stereo	6.79 597	0.64 250	4.24 314	1.77 544	106.39 647	4.51 537	0.61 160	3.16 265	1.53 211	1.88 291	1.22 157	1.98 346	1.36 307	3.81 369	0.84 196	0.35 353	0.24 311	0.29 242	0.26 257	0.34 279	0.48 423

hknet	1.98 337	0.64 250	8.70 366	0.87 181	1.07 408	4.16 466	1.16 445	4.48 568	1.73 298	2.93 535	1.83 358	3.48 500	1.30 296	3.91 375	1.51 373	0.31 283	0.25 335	0.31 285	0.28 312	0.35 297	0.33 283

GES	1.38 247	0.64 250	2.61 254	1.09 325	0.57 196	4.30 498	1.02 411	3.86 383	1.51 195	1.72 259	1.74 310	1.28 231	1.77 421	1.62 221	1.61 390	0.39 402	0.27 359	0.33 340	0.30 359	0.41 365	0.47 418

ACVNet	1.46 255	0.64 250	3.56 301	0.93 232	0.85 333	4.22 484	0.80 280	2.85 232	2.08 366	1.78 269	1.88 377	3.10 467	1.46 339	1.33 159	1.89 434	0.29 217	0.26 348	0.30 262	0.26 257	0.39 335	0.27 186

acv_ft	1.55 260	0.64 250	3.29 289	1.14 353	2.01 574	2.93 198	0.97 396	3.81 370	2.08 366	2.22 418	1.88 377	3.10 467	1.66 401	1.33 159	2.22 473	0.29 217	0.26 348	0.30 262	0.26 257	0.39 335	0.27 186

MSMDNet	2.23 374	0.64 250	17.32 481	0.84 156	0.75 290	3.53 310	0.64 178	3.61 332	1.98 344	1.71 258	1.64 280	3.22 477	2.99 517	2.08 283	1.11 281	0.31 283	0.37 456	0.45 466	0.26 257	0.62 482	0.45 403

FACV-RUCA	1.26 225	0.65 260	2.21 216	1.06 308	1.50 512	2.69 171	1.15 443	3.05 253	1.87 326	1.36 202	1.99 407	1.03 195	1.15 271	1.36 165	1.10 278	0.41 425	0.41 485	0.73 564	0.41 480	0.61 478	0.41 378

IGEVStereo-DCA	0.86 114	0.65 260	2.05 194	0.90 202	0.46 120	1.57 64	0.86 319	1.62 49	1.24 108	0.65 71	0.77 68	0.74 131	0.72 117	2.59 331	0.86 206	0.28 194	0.21 214	0.28 221	0.21 151	0.29 173	0.27 186

rrr	2.27 383	0.65 260	23.82 623	0.90 202	0.46 120	1.57 64	0.96 393	7.98 613	1.19 103	0.65 71	0.77 68	0.74 131	0.72 117	2.59 331	0.86 206	0.28 194	0.21 214	0.28 221	0.21 151	0.29 173	0.25 145

PCWNet_CMD	2.23 374	0.65 260	17.36 485	0.83 146	0.76 294	3.51 306	0.64 178	3.60 329	1.97 342	1.70 254	1.63 278	3.22 477	3.05 524	2.09 286	1.11 281	0.31 283	0.36 443	0.47 475	0.26 257	0.64 492	0.47 418

IER	1.69 289	0.65 260	7.19 347	0.94 236	1.15 424	3.28 259	0.89 348	3.48 306	1.97 342	2.10 367	1.98 404	2.28 374	2.12 463	2.25 305	1.75 419	0.29 217	0.23 276	0.36 393	0.30 359	0.32 242	0.34 296

IPLG	2.48 435	0.65 260	19.63 531	0.91 210	0.79 305	4.60 554	0.56 137	4.31 533	1.84 323	1.91 303	2.00 409	1.31 236	1.38 309	6.61 429	1.53 377	0.27 157	0.20 178	0.27 188	0.23 199	0.31 215	0.36 316

Patchmatch Stereo++	1.25 218	0.65 260	2.06 203	0.75 99	0.37 41	4.68 565	0.76 246	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.47 229	1.78 303	1.14 263	2.44 311	0.90 223	0.48 479	0.23 276	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 214	0.65 260	2.03 191	0.75 99	0.37 41	4.68 565	0.73 221	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.47 229	1.78 303	1.13 256	2.18 297	0.87 212	0.48 479	0.23 276	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

iRAFT	1.25 218	0.65 260	2.06 203	0.75 99	0.37 41	4.68 565	0.76 246	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.47 229	1.78 303	1.14 263	2.44 311	0.90 223	0.48 479	0.23 276	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

test-1	1.23 209	0.65 260	1.88 175	0.96 246	0.52 162	3.84 374	0.62 173	4.01 431	1.47 165	1.93 309	1.78 331	1.83 322	0.92 194	1.19 127	1.28 324	0.26 140	0.29 381	0.31 285	0.24 225	0.29 173	0.36 316

pcwnet_v2	2.70 471	0.65 260	22.48 615	1.08 319	1.03 396	3.56 319	0.81 290	4.29 522	3.14 551	2.29 435	2.29 469	3.01 460	1.71 412	3.32 357	1.43 349	0.43 442	0.50 529	0.41 443	0.34 404	0.61 478	0.56 466

AIO-test1	2.18 369	0.66 271	18.95 514	0.89 193	1.48 509	3.40 277	0.97 396	4.19 482	1.68 282	0.86 143	1.35 200	0.99 187	0.75 130	4.47 384	1.27 320	0.23 90	0.23 276	0.28 221	0.33 395	0.31 215	0.35 310

DCVSM-stereo	2.31 395	0.66 271	20.69 579	1.11 341	0.93 363	2.58 164	0.73 221	2.61 198	1.60 259	2.57 495	1.53 248	3.30 485	1.72 414	2.19 298	1.23 309	0.34 333	0.53 532	0.41 443	0.32 387	0.45 410	0.62 486

MaDis-Stereo	0.82 105	0.66 271	1.53 143	0.65 58	1.87 567	1.24 28	0.36 58	2.13 115	1.27 117	0.67 77	0.75 64	0.88 166	0.70 112	1.15 111	1.07 272	0.29 217	0.23 276	0.26 157	0.20 135	0.31 215	0.22 107

CASS	1.29 235	0.66 271	2.62 257	0.95 240	0.66 250	2.84 178	0.69 205	3.00 247	1.79 313	2.57 495	1.95 395	1.39 246	1.55 368	1.59 213	1.06 269	0.50 495	0.28 371	0.34 358	0.28 312	0.46 421	0.63 490
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo_v2	1.23 209	0.66 271	2.02 190	0.75 99	0.37 41	4.67 564	0.76 246	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.46 224	1.78 303	1.14 263	2.08 283	0.88 216	0.48 479	0.22 247	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

ROB_FTStereo	1.25 218	0.66 271	2.14 210	0.75 99	0.37 41	4.65 561	0.77 259	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.47 229	1.78 303	1.13 256	2.26 306	0.86 206	0.47 474	0.22 247	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

HUI-Stereo	1.25 218	0.66 271	2.33 232	0.75 99	0.37 41	4.68 565	0.78 263	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.46 224	1.79 310	1.13 256	2.17 295	0.85 199	0.48 479	0.23 276	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

iGMRVC	1.26 225	0.66 271	2.14 210	0.75 99	0.37 41	4.66 562	0.74 233	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.46 224	1.78 303	1.14 263	2.46 313	0.92 235	0.48 479	0.23 276	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

RAFT-IKP	1.25 218	0.66 271	2.23 221	0.75 99	0.37 41	4.64 559	0.74 233	2.53 173	1.58 243	1.99 327	1.47 229	1.78 303	1.13 256	2.22 303	0.92 235	0.48 479	0.22 247	0.32 305	0.27 283	0.40 340	0.29 215

ICVP	2.26 381	0.66 271	21.18 596	0.99 267	0.88 347	4.28 495	0.95 386	3.32 289	1.60 259	1.66 246	1.76 323	1.34 239	1.14 263	1.62 221	1.32 331	0.53 510	0.35 437	0.33 340	0.29 340	0.40 340	0.51 445
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tg	1.15 189	0.67 281	1.31 116	0.94 236	0.54 172	4.02 427	0.41 77	2.96 242	1.59 258	1.69 250	1.85 370	1.84 325	0.97 205	1.78 248	0.83 193	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.26 257	0.29 173	0.27 186

rvit_stereo_0083	0.86 114	0.67 281	1.42 132	0.87 181	0.65 243	1.23 24	0.64 178	1.67 59	2.28 413	0.79 124	0.93 103	0.93 180	1.07 239	1.46 189	0.75 164	0.32 304	0.36 443	0.30 262	0.26 257	0.33 261	0.28 205

anonymousa	2.16 365	0.67 281	19.19 517	1.04 301	1.67 546	2.06 117	0.79 270	2.86 235	1.96 340	1.85 281	2.14 441	3.23 479	1.81 432	1.12 100	1.15 287	0.26 140	0.26 348	0.34 358	0.32 387	0.30 196	0.28 205

DAS	2.31 395	0.67 281	4.79 323	1.14 353	1.64 538	2.93 198	2.13 548	4.09 456	2.74 501	4.17 581	2.52 502	2.46 405	1.79 424	11.55 570	1.63 398	0.37 373	0.22 247	0.39 425	0.25 237	0.41 365	0.34 296

SepStereo	2.15 364	0.67 281	4.79 323	1.14 353	1.64 538	2.93 198	2.13 548	4.09 456	2.74 501	4.17 581	2.52 502	2.46 405	1.79 424	8.36 462	1.63 398	0.37 373	0.22 247	0.39 425	0.25 237	0.41 365	0.34 296

GwcNet-ADL	2.47 433	0.67 281	21.48 603	0.96 246	0.72 278	4.61 555	0.95 386	4.42 558	2.36 432	1.98 322	1.80 337	2.55 413	1.24 286	1.90 268	1.41 346	0.40 410	0.46 513	0.24 102	0.27 283	0.41 365	0.49 430

CFNet_pseudo	2.12 360	0.67 281	15.14 458	0.85 168	0.74 288	3.95 409	0.64 178	3.95 414	1.78 311	1.90 298	1.79 334	3.27 482	1.62 381	2.51 319	1.16 290	0.31 283	0.36 443	0.53 514	0.27 283	0.63 484	0.44 397

ccs_rob	2.13 362	0.67 281	15.11 457	0.84 156	0.75 290	3.96 414	0.65 187	3.95 414	1.78 311	1.88 291	1.79 334	3.26 481	1.64 397	2.51 319	1.16 290	0.31 283	0.36 443	0.54 521	0.27 283	0.65 495	0.45 403

mms	0.77 83	0.68 289	1.17 90	0.83 146	0.71 276	1.41 51	0.67 192	1.61 47	1.12 96	0.77 118	1.37 205	0.63 90	0.54 61	1.75 245	0.63 106	0.24 104	0.19 136	0.26 157	0.21 151	0.31 215	0.34 296

CFNet_ucs	2.36 416	0.68 289	18.42 506	0.89 193	0.81 310	3.85 382	0.68 199	4.29 522	2.37 438	2.09 364	2.04 416	3.31 486	1.24 286	2.63 334	1.14 286	0.36 365	0.45 504	0.56 524	0.29 340	0.66 500	0.49 430

GCAP-Stereo	0.93 133	0.68 289	1.35 125	0.85 168	0.41 76	3.61 331	0.52 124	2.20 122	1.50 188	1.11 184	1.04 121	1.17 211	0.84 169	1.11 94	0.71 147	0.25 125	0.20 178	0.27 188	0.18 90	0.28 155	0.23 118

IGEV-FE	2.16 365	0.69 292	20.56 573	1.22 397	0.54 172	2.18 125	0.53 125	3.38 299	1.61 263	1.93 309	1.55 254	3.74 520	1.06 236	1.56 204	0.91 230	0.29 217	0.20 178	0.27 188	0.29 340	0.40 340	0.32 265

ff7	0.98 152	0.69 292	2.05 194	0.84 156	0.52 162	4.55 544	0.86 319	1.62 49	1.24 108	0.75 99	1.03 116	0.70 111	0.77 139	1.84 259	0.68 129	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.27 186

ffff	0.98 152	0.69 292	2.05 194	0.84 156	0.52 162	4.55 544	0.86 319	1.62 49	1.24 108	0.75 99	1.03 116	0.70 111	0.77 139	1.84 259	0.68 129	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.27 186

11t	0.98 152	0.69 292	2.05 194	0.84 156	0.52 162	4.55 544	0.86 319	1.62 49	1.24 108	0.75 99	1.03 116	0.70 111	0.77 139	1.84 259	0.68 129	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.27 186

plain	1.55 260	0.69 292	13.59 424	0.65 58	0.73 283	1.66 74	0.57 140	3.17 267	1.94 339	0.77 118	1.24 162	0.80 144	0.86 174	1.60 215	0.96 252	0.33 321	0.21 214	0.32 305	0.25 237	0.42 384	0.28 205

IGEV_Zeroshot_test	2.16 365	0.69 292	20.60 577	1.22 397	0.54 172	2.18 125	0.53 125	3.38 299	1.61 263	1.93 309	1.55 254	3.76 522	1.05 229	1.55 203	0.91 230	0.29 217	0.20 178	0.27 188	0.29 340	0.40 340	0.32 265

anonymousdsp	0.95 143	0.69 292	1.27 111	0.83 146	0.52 162	4.54 539	0.84 305	1.76 72	1.24 108	0.76 113	1.06 129	0.78 138	0.77 139	1.67 234	0.69 138	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.26 169

ccc-4	0.98 152	0.69 292	2.05 194	0.84 156	0.52 162	4.55 544	0.86 319	1.62 49	1.24 108	0.75 99	1.03 116	0.70 111	0.77 139	1.84 259	0.68 129	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.27 186

IGEV-Stereo	0.95 143	0.69 292	1.27 111	0.84 156	0.52 162	4.54 539	0.84 305	1.76 72	1.24 108	0.75 99	1.06 129	0.79 142	0.77 139	1.68 235	0.69 138	0.27 157	0.17 63	0.29 242	0.21 151	0.31 215	0.26 169
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DSFCA	1.89 317	0.69 292	3.14 283	1.10 334	1.18 431	3.99 422	1.79 527	3.50 312	2.16 388	3.10 548	1.64 280	2.91 453	2.50 495	5.38 399	2.26 475	0.43 442	0.38 462	0.37 405	0.36 430	0.50 436	0.42 382

DIP-Stereo	1.24 214	0.69 292	1.77 166	0.65 58	0.61 218	4.29 496	0.58 149	4.44 562	2.53 473	1.98 322	1.33 192	0.91 174	0.86 174	1.25 140	1.25 314	0.36 365	0.23 276	0.32 305	0.23 199	0.32 242	0.29 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo	0.82 105	0.70 303	1.04 36	0.85 168	0.50 150	1.29 40	0.91 361	3.22 272	1.20 104	0.83 138	1.24 162	0.72 122	0.91 191	1.00 77	0.67 126	0.26 140	0.16 43	0.25 128	0.20 135	0.24 92	0.21 88

test_sample7	1.65 283	0.70 303	2.60 251	1.48 499	0.76 294	2.38 141	1.07 422	4.35 543	2.11 379	2.14 381	1.75 314	1.75 297	1.67 403	6.26 423	1.26 317	0.44 449	0.48 523	0.43 454	0.40 473	0.46 421	0.43 391

fff	1.74 295	0.70 303	9.08 369	0.81 125	0.36 21	4.15 457	0.57 140	4.23 496	2.09 369	2.30 439	1.80 337	1.19 219	3.02 520	1.44 181	1.46 355	0.29 217	0.23 276	0.23 71	0.18 90	0.24 92	0.42 382

GMOStereo	1.13 183	0.70 303	2.26 223	0.75 99	0.44 99	3.05 213	0.91 361	2.78 222	1.45 152	2.37 462	1.52 241	1.53 263	1.05 229	1.17 121	0.92 235	0.25 125	0.19 136	0.35 377	0.28 312	0.34 279	0.26 169

error version	1.13 183	0.70 303	2.26 223	0.75 99	0.44 99	3.05 213	0.91 361	2.78 222	1.45 152	2.37 462	1.52 241	1.53 263	1.05 229	1.17 121	0.92 235	0.25 125	0.19 136	0.35 377	0.28 312	0.34 279	0.26 169

test-v	1.13 183	0.70 303	2.26 223	0.75 99	0.44 99	3.05 213	0.91 361	2.78 222	1.45 152	2.37 462	1.52 241	1.53 263	1.05 229	1.17 121	0.92 235	0.25 125	0.19 136	0.35 377	0.28 312	0.34 279	0.26 169

test-2	1.13 183	0.70 303	2.26 223	0.75 99	0.44 99	3.05 213	0.91 361	2.78 222	1.45 152	2.37 462	1.52 241	1.53 263	1.05 229	1.17 121	0.92 235	0.25 125	0.19 136	0.35 377	0.28 312	0.34 279	0.26 169

iRaftStereo_RVC	1.09 178	0.70 303	1.39 128	0.95 240	0.45 107	3.83 369	0.42 81	2.37 147	1.58 243	1.69 250	1.76 323	1.80 313	0.83 168	1.50 195	0.98 256	0.28 194	0.18 100	0.29 242	0.26 257	0.30 196	0.31 254

csc	1.74 295	0.70 303	9.08 369	0.81 125	0.36 21	4.15 457	0.57 140	4.23 496	2.09 369	2.30 439	1.80 337	1.19 219	3.02 520	1.44 181	1.46 355	0.29 217	0.23 276	0.23 71	0.18 90	0.24 92	0.42 382

cscssc	1.74 295	0.70 303	9.08 369	0.81 125	0.36 21	4.15 457	0.57 140	4.23 496	2.09 369	2.30 439	1.80 337	1.19 219	3.02 520	1.44 181	1.46 355	0.29 217	0.23 276	0.23 71	0.18 90	0.24 92	0.42 382

RASNet	2.56 451	0.70 303	10.06 383	1.60 522	2.25 585	3.67 340	1.00 404	3.38 299	3.14 551	1.81 275	2.11 435	4.60 564	2.30 480	10.25 518	2.61 504	0.37 373	0.24 311	0.25 128	0.24 225	0.28 155	0.26 169

CBMV_ROB	3.62 539	0.70 303	21.42 602	1.21 394	0.89 352	4.43 520	1.76 526	4.39 554	2.79 509	5.88 599	3.38 557	4.18 544	5.12 574	10.75 533	2.32 480	0.56 516	0.55 539	0.53 514	0.51 521	0.55 453	0.46 413

depthmonostereo	0.94 136	0.71 315	2.39 238	0.85 168	0.54 172	2.21 130	0.53 125	1.83 83	1.17 101	0.95 162	1.09 133	0.99 187	0.97 205	2.37 309	0.68 129	0.23 90	0.27 359	0.22 57	0.20 135	0.25 106	0.26 169

ProNet	0.82 105	0.71 315	1.50 140	0.86 175	0.45 107	1.78 81	0.83 299	1.75 71	1.28 119	0.66 73	1.13 141	0.78 138	0.76 137	1.66 230	0.71 147	0.24 104	0.20 178	0.25 128	0.23 199	0.29 173	0.25 145

MIPNet	2.33 402	0.71 315	19.82 536	0.89 193	0.56 184	4.76 583	0.61 160	4.32 537	2.37 438	1.83 279	1.48 236	1.48 259	1.98 454	2.63 334	1.44 351	0.29 217	0.20 178	0.26 157	0.23 199	0.30 196	0.39 352

HHNet	2.48 435	0.71 315	20.52 571	0.64 51	0.64 232	4.07 439	0.93 376	3.76 360	1.56 234	2.15 389	4.92 576	0.98 186	3.37 538	1.66 230	1.79 423	0.32 304	0.20 178	0.31 285	0.27 283	0.36 310	0.42 382

ITSA-stereo	1.86 311	0.72 319	3.74 309	1.20 388	0.66 250	4.09 441	0.91 361	4.24 504	2.53 473	1.93 309	1.77 328	1.59 273	2.15 467	6.12 420	2.44 491	0.40 410	0.38 462	0.40 431	0.40 473	0.50 436	0.98 549

rvit_stereo_0080	0.94 136	0.72 319	2.56 248	0.64 51	0.59 209	1.90 93	0.75 243	2.71 210	1.40 140	0.91 151	1.04 121	0.85 157	0.82 164	1.14 106	0.78 174	0.35 353	0.29 381	0.25 128	0.27 283	0.45 410	0.29 215

MyStereo06	2.46 430	0.72 319	19.97 543	1.02 292	0.99 383	4.26 489	0.86 319	3.51 315	1.68 282	1.92 305	1.73 308	4.01 534	4.22 560	1.62 221	0.88 216	0.24 104	0.23 276	0.34 358	0.26 257	0.42 384	0.36 316

MyStereo05	2.37 417	0.72 319	19.94 541	1.02 292	0.99 383	4.26 489	0.86 319	4.01 431	2.62 486	2.14 381	1.26 171	2.28 374	1.63 394	2.07 281	1.68 406	0.24 104	0.23 276	0.34 358	0.26 257	0.42 384	0.36 316

whm_eth	0.94 136	0.72 319	2.56 248	0.64 51	0.59 209	1.90 93	0.75 243	2.71 210	1.40 140	0.91 151	1.04 121	0.85 157	0.82 164	1.14 106	0.78 174	0.35 353	0.29 381	0.25 128	0.27 283	0.45 410	0.29 215

ToySt	1.35 243	0.72 319	3.65 307	1.01 281	0.50 150	3.31 265	1.01 407	3.46 305	1.73 298	1.30 195	1.55 254	2.07 362	1.47 341	1.88 267	1.40 342	0.27 157	0.27 359	0.30 262	0.32 387	0.42 384	0.39 352

RAFT+CT+SA	1.62 277	0.72 319	7.42 349	0.97 253	1.42 502	4.04 431	0.94 382	3.90 396	1.61 263	1.61 235	1.63 278	1.33 238	1.18 274	2.73 343	1.10 278	0.27 157	0.19 136	0.31 285	0.34 404	0.33 261	0.33 283

PSMNet-ADL	1.91 323	0.72 319	1.78 168	1.09 325	0.86 338	4.18 474	0.78 263	3.77 362	2.10 377	1.72 259	1.85 370	2.91 453	1.82 434	10.38 523	1.91 437	0.48 479	0.46 513	0.28 221	0.29 340	0.38 325	0.51 445

raftrobust	1.19 196	0.72 319	2.30 229	1.26 413	1.31 467	3.55 317	0.68 199	2.75 216	1.47 165	2.21 416	1.38 208	1.17 211	1.22 281	1.20 128	1.11 281	0.28 194	0.24 311	0.21 49	0.19 115	0.25 106	0.28 205

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 218	0.72 319	1.74 164	1.05 302	0.36 21	4.13 453	0.42 81	2.95 241	2.84 523	2.02 346	2.40 491	1.61 276	1.11 253	1.26 141	0.97 253	0.21 66	0.15 23	0.26 157	0.23 199	0.29 173	0.23 118

SGM_RVC	4.57 567	0.72 319	17.46 490	1.84 554	0.58 205	4.23 487	3.45 590	4.66 585	3.66 580	7.99 612	8.82 600	7.56 599	8.74 610	12.30 595	6.84 561	0.43 442	0.38 462	0.39 425	0.35 420	0.51 438	0.48 423
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 131	0.73 330	1.42 132	0.92 216	1.08 410	2.97 205	0.53 125	1.77 75	1.39 136	1.16 187	1.54 250	0.58 73	0.65 97	1.03 80	0.84 196	0.25 125	0.23 276	0.30 262	0.24 225	0.43 394	0.29 215

tt1	1.79 304	0.73 330	10.41 390	1.75 542	0.36 21	4.55 544	0.79 270	4.22 492	3.37 571	1.08 179	1.80 337	0.74 131	1.48 343	2.21 301	0.65 116	0.29 217	0.16 43	0.31 285	0.22 184	0.30 196	0.29 215

ADStereo(finetuned)	2.04 348	0.73 330	13.28 418	0.82 135	0.40 68	4.16 466	0.59 153	4.25 506	2.97 534	2.35 457	1.84 363	1.18 215	3.40 539	1.52 200	1.54 378	0.29 217	0.24 311	0.23 71	0.18 90	0.30 196	0.51 445

GANet-ADL	2.20 371	0.73 330	20.11 551	1.25 406	0.69 269	3.83 369	0.76 246	3.49 309	1.71 292	1.65 245	1.99 407	2.10 364	1.10 250	1.42 178	1.26 317	0.38 390	0.33 419	0.25 128	0.22 184	0.42 384	0.36 316

DCANet	1.74 295	0.73 330	9.08 369	0.82 135	0.40 68	4.18 474	0.59 153	4.25 506	2.97 534	2.35 457	1.84 363	1.18 215	1.63 394	1.51 198	1.55 379	0.29 217	0.24 311	0.23 71	0.18 90	0.30 196	0.53 452

hitnet-ft	2.37 417	0.73 330	8.34 359	0.96 246	0.89 352	3.77 357	0.80 280	3.55 323	2.58 481	2.24 425	2.04 416	3.65 519	1.49 349	11.71 583	1.89 434	0.44 449	0.53 532	0.44 459	0.35 420	0.52 442	0.48 423

DISCO	2.25 378	0.73 330	10.06 383	1.76 543	1.12 419	3.47 293	1.25 464	3.24 276	2.26 407	2.65 515	1.96 396	4.53 561	1.92 450	4.17 382	3.61 526	0.32 304	0.25 335	0.31 285	0.29 340	0.66 500	0.41 378

NOSS_ROB	2.27 383	0.73 330	3.00 277	1.71 537	1.00 392	3.90 391	0.97 396	4.29 522	2.81 519	2.94 539	2.19 450	3.88 527	1.19 278	11.77 585	1.62 395	0.59 521	0.54 534	0.56 524	0.52 524	0.56 459	0.54 458

FE-Mocha	1.06 173	0.74 338	2.45 243	0.97 253	0.69 269	1.57 64	0.40 70	2.92 239	1.47 165	1.82 277	1.81 349	1.62 277	0.88 180	1.36 165	0.78 174	0.29 217	0.20 178	0.35 377	0.31 375	0.26 125	0.33 283

GCAP-BAT	1.21 204	0.74 338	3.23 285	0.95 240	0.70 273	3.86 384	0.93 376	1.89 88	1.48 174	1.85 281	1.96 396	1.68 284	0.79 151	1.78 248	0.81 187	0.29 217	0.20 178	0.24 102	0.20 135	0.26 125	0.35 310

rvit_stereo_0075_2	1.18 194	0.74 338	2.66 261	0.90 202	1.27 461	2.51 153	0.69 205	2.25 131	2.06 363	1.40 210	1.86 373	1.46 258	0.84 169	1.42 178	0.94 246	0.46 465	0.40 476	0.48 483	0.38 455	0.46 421	0.51 445

ACVNet-DCA	1.85 310	0.74 338	13.77 427	1.78 545	0.36 21	4.48 524	0.74 233	3.98 423	1.53 211	1.01 168	1.81 349	0.72 122	1.62 381	2.13 288	0.64 109	0.29 217	0.17 63	0.32 305	0.21 151	0.33 261	0.32 265

xx1	2.03 346	0.74 338	13.77 427	1.78 545	0.36 21	4.48 524	0.74 233	4.23 496	3.95 587	1.01 168	1.81 349	1.79 310	1.34 302	2.13 288	0.64 109	0.29 217	0.17 63	0.33 340	0.33 395	0.33 261	0.32 265

1test111	1.99 340	0.74 338	13.77 427	1.78 545	0.36 21	4.48 524	0.74 233	3.98 423	1.53 211	1.01 168	1.81 349	0.72 122	1.62 381	4.66 387	0.98 256	0.29 217	0.17 63	0.32 305	0.21 151	0.33 261	0.32 265

cc1	1.98 337	0.74 338	13.77 427	1.78 545	0.36 21	4.48 524	0.74 233	4.23 496	3.95 587	1.01 168	1.81 349	0.72 122	1.62 381	2.13 288	0.64 109	0.29 217	0.17 63	0.32 305	0.21 151	0.31 215	0.29 215

testlalala_base	1.62 277	0.74 338	1.63 154	1.19 383	1.40 493	2.63 169	0.84 305	4.09 456	1.31 123	1.22 190	1.42 217	1.21 224	0.85 171	1.16 113	0.73 155	3.92 614	2.10 604	0.27 188	0.18 90	4.49 612	1.11 557

DCRE	1.44 252	0.74 338	3.50 298	1.13 352	0.72 278	1.78 81	0.67 192	2.14 117	1.56 234	1.99 327	8.09 592	1.73 295	1.07 239	1.24 134	0.83 193	0.23 90	0.25 335	0.26 157	0.26 257	0.28 155	0.30 244

NINENet	1.87 312	0.74 338	2.60 251	1.12 345	1.06 404	4.50 533	0.76 246	4.41 557	2.24 401	2.16 394	1.86 373	3.63 517	0.97 205	8.00 459	1.17 293	0.41 425	0.30 394	0.41 443	0.30 359	0.41 365	0.36 316

UNet	2.51 440	0.74 338	20.17 553	1.14 353	1.44 503	3.48 296	0.76 246	3.77 362	1.87 326	2.05 355	1.57 260	2.75 434	2.39 487	3.51 360	2.51 497	0.32 304	0.26 348	0.41 443	0.26 257	0.38 325	0.39 352

HGLStereo	2.03 346	0.74 338	7.50 352	1.23 402	1.56 525	3.62 332	0.95 386	3.78 365	1.89 332	2.03 350	2.20 452	3.12 470	2.14 466	5.68 408	2.04 453	0.37 373	0.31 404	0.32 305	0.29 340	0.40 340	0.45 403

DMCA	1.72 292	0.74 338	6.63 340	1.14 353	0.96 369	3.98 421	0.90 353	3.75 358	2.76 505	2.83 530	1.58 261	2.35 385	1.18 274	1.58 208	1.98 448	0.40 410	0.27 359	0.42 450	0.26 257	0.36 310	0.38 345

Zero-FE251	0.80 93	0.75 351	1.71 159	0.88 186	0.70 273	2.59 166	0.45 96	1.38 22	0.83 41	1.79 273	0.61 47	0.73 126	0.81 162	0.82 33	0.61 99	0.29 217	0.23 276	0.27 188	0.19 115	0.20 28	0.20 49

rvit_stereo_0081_aga	0.81 102	0.75 351	1.84 172	0.72 93	0.73 283	1.21 23	0.63 175	1.92 94	1.39 136	0.87 145	0.80 76	0.79 142	0.69 110	1.27 145	0.69 138	0.35 353	0.29 381	0.26 157	0.25 237	0.40 340	0.27 186

DispNO	3.00 504	0.75 351	18.92 513	1.17 374	1.10 416	3.72 348	0.94 382	4.29 522	2.54 477	2.24 425	2.28 466	4.51 559	2.12 463	11.40 562	2.09 461	0.31 283	0.28 371	0.31 285	0.28 312	0.36 310	0.39 352

StereoVision	1.65 283	0.75 351	7.47 351	1.01 281	1.80 564	2.61 167	0.61 160	3.06 256	1.96 340	1.25 192	3.46 560	1.85 328	0.88 180	2.07 281	1.93 439	0.43 442	0.36 443	0.37 405	0.36 430	0.48 428	0.33 283

test_5	1.87 312	0.75 351	10.23 387	1.14 353	1.40 493	3.85 382	1.27 465	3.91 401	1.93 338	1.69 250	1.78 331	1.67 282	1.79 424	2.99 351	1.17 293	0.30 260	0.18 100	0.35 377	0.33 395	0.34 279	0.33 283

SA	1.62 277	0.75 351	3.78 311	1.07 311	0.43 91	4.26 489	1.36 476	4.45 565	3.12 548	1.63 238	1.97 402	1.68 284	2.26 478	2.55 327	1.27 320	0.27 157	0.22 247	0.37 405	0.37 442	0.35 297	0.30 244

ISRNet	1.69 289	0.76 357	5.69 335	1.27 421	1.36 484	2.85 180	0.61 160	3.60 329	1.91 336	2.13 378	2.12 438	2.90 450	1.41 321	2.51 319	1.71 409	0.49 491	0.50 529	0.56 524	0.47 502	0.49 434	0.57 470

Anonymous3	1.72 292	0.76 357	11.61 404	0.83 146	0.84 332	4.46 522	0.84 305	3.57 325	1.16 99	1.34 199	1.37 205	1.11 205	1.03 220	1.58 208	1.13 285	0.70 546	0.58 547	0.33 340	0.35 420	0.47 425	0.42 382

delet	1.92 326	0.76 357	5.14 326	1.01 281	1.65 542	3.44 284	2.03 543	3.76 360	2.48 463	2.01 341	2.05 422	2.63 422	1.90 447	5.34 398	2.12 463	0.28 194	0.29 381	0.40 431	0.31 375	0.41 365	0.45 403

FC-DCNN v2	6.91 600	0.77 360	19.25 519	1.69 533	1.64 538	9.13 612	2.40 557	7.20 611	9.47 615	11.07 627	11.62 613	20.05 624	15.79 620	12.55 602	11.99 592	0.66 536	0.57 542	0.58 529	0.56 534	0.63 484	0.61 483

STrans-v2	3.03 508	0.77 360	20.91 586	0.81 125	0.63 229	3.89 389	1.01 407	4.27 514	2.64 490	2.28 433	3.70 563	4.13 541	5.20 575	7.33 445	1.27 320	0.31 283	0.18 100	0.29 242	0.25 237	0.29 173	0.41 378

TransformOpticalFlow	3.03 508	0.77 360	20.99 589	1.00 275	0.55 180	4.18 474	0.64 178	4.33 539	3.02 541	2.18 400	3.09 545	4.35 552	5.07 573	7.36 448	1.27 320	0.32 304	0.18 100	0.32 305	0.26 257	0.28 155	0.46 413

AFF-stereo	1.31 240	0.77 360	1.46 135	1.10 334	0.45 107	3.93 399	0.48 108	2.92 239	2.92 529	1.90 298	2.21 454	2.11 366	1.52 356	1.93 270	1.12 284	0.21 66	0.16 43	0.25 128	0.25 237	0.29 173	0.20 49

PSMNet-RSSM	1.96 333	0.77 360	3.26 287	1.29 427	1.31 467	4.19 478	0.96 393	3.68 343	1.89 332	2.05 355	1.80 337	2.60 418	1.70 410	9.84 500	1.81 424	0.35 353	0.29 381	0.35 377	0.37 442	0.42 384	0.35 310

FC-DCNN	6.64 595	0.77 360	19.26 521	1.68 532	1.64 538	8.27 610	2.35 556	6.35 609	9.23 614	10.85 625	11.27 611	19.89 622	13.33 615	12.51 601	11.79 591	0.66 536	0.57 542	0.58 529	0.56 534	0.63 484	0.61 483

G2L-ROB	2.13 362	0.78 366	10.06 383	1.19 383	1.06 404	3.84 374	0.93 376	3.32 289	2.27 409	2.20 407	1.47 229	2.65 424	1.20 280	8.38 464	1.81 424	0.28 194	0.19 136	0.23 71	0.22 184	0.28 155	0.32 265

CoDeX	2.40 419	0.78 366	13.21 417	1.00 275	1.18 431	3.24 246	1.32 470	4.14 473	2.41 450	1.74 263	1.84 363	2.05 357	1.47 341	10.03 510	1.60 387	0.34 333	0.28 371	0.32 305	0.27 283	0.32 242	0.39 352

MIM_Stereo	1.20 201	0.78 366	3.30 290	1.05 302	0.43 91	3.04 211	0.60 156	2.46 162	1.51 195	1.60 230	1.58 261	1.82 319	1.29 293	2.00 276	1.07 272	0.24 104	0.24 311	0.28 221	0.25 237	0.27 138	0.27 186

CRFU-Net	2.49 437	0.78 366	10.36 388	2.30 581	1.08 410	3.91 392	1.41 490	3.85 380	1.65 276	2.15 389	1.76 323	3.34 488	7.95 605	5.56 405	1.48 363	0.47 474	0.35 437	0.30 262	0.28 312	0.37 320	0.43 391

DDVS	1.68 288	0.79 370	2.52 246	1.26 413	1.16 429	3.17 230	0.78 263	3.12 260	1.82 316	1.86 286	1.91 389	2.92 455	1.43 329	6.20 421	1.63 398	0.45 458	0.65 559	0.34 358	0.38 455	0.48 428	0.79 529

Sa-1000	1.63 281	0.79 370	3.56 301	1.11 341	0.48 138	4.06 434	1.41 490	4.49 571	2.75 504	2.00 339	2.80 529	1.84 325	1.43 329	2.64 336	1.50 367	0.27 157	0.19 136	0.36 393	0.33 395	0.36 310	0.30 244

IIG-Stereo	1.95 331	0.79 370	2.14 210	2.78 592	0.66 250	4.62 556	0.76 246	4.27 514	1.53 211	2.63 510	3.14 549	3.35 489	1.61 378	7.65 454	1.41 346	0.39 402	0.20 178	0.31 285	0.25 237	0.33 261	0.22 107

cf-r	2.57 454	0.79 370	16.09 466	1.48 499	1.35 481	4.19 478	0.93 376	3.68 343	2.36 432	1.97 320	1.81 349	3.42 496	1.45 336	8.24 461	1.83 428	0.32 304	0.26 348	0.33 340	0.30 359	0.34 279	0.37 330

MyStereo07	1.01 165	0.80 374	1.26 106	1.00 275	1.04 399	3.95 409	0.95 386	2.07 111	1.42 145	0.75 99	1.22 157	0.68 106	0.91 191	1.63 225	0.67 126	0.24 104	0.24 311	0.34 358	0.26 257	0.41 365	0.37 330

MyStereo04	2.29 391	0.80 374	18.77 510	1.00 275	1.04 399	3.95 409	0.95 386	3.91 401	2.54 477	1.99 327	1.27 178	2.31 381	1.65 399	2.02 280	1.77 420	0.24 104	0.24 311	0.34 358	0.26 257	0.41 365	0.37 330

rafts_anoy	1.24 214	0.80 374	3.61 305	1.17 374	1.20 444	3.00 208	0.61 160	3.17 267	1.58 243	1.37 205	1.26 171	1.19 219	1.12 254	1.78 248	1.25 314	0.32 304	0.23 276	0.32 305	0.32 387	0.31 215	0.30 244

GEStereo_RVC	1.91 323	0.80 374	6.57 339	1.20 388	1.06 404	4.02 427	1.43 494	4.13 467	1.89 332	2.03 350	1.80 337	2.34 383	1.86 441	4.94 391	1.77 420	0.48 479	0.38 462	0.32 305	0.28 312	0.42 384	0.50 437

TestStereo1	1.56 264	0.81 378	2.32 230	1.61 525	0.64 232	4.13 453	1.36 476	3.79 366	3.20 559	1.60 230	2.57 509	1.39 246	2.15 467	2.51 319	1.30 328	0.29 217	0.20 178	0.34 358	0.25 237	0.40 340	0.36 316

SA-5K	1.56 264	0.81 378	2.32 230	1.61 525	0.64 232	4.13 453	1.36 476	3.79 366	3.20 559	1.60 230	2.57 509	1.39 246	2.15 467	2.51 319	1.30 328	0.29 217	0.20 178	0.34 358	0.25 237	0.40 340	0.36 316

MMNet	2.02 345	0.81 378	10.76 394	1.12 345	1.23 452	3.53 310	0.89 348	3.79 366	2.08 366	2.15 389	1.76 323	2.15 367	2.12 463	3.69 367	2.32 480	0.31 283	0.29 381	0.34 358	0.27 283	0.38 325	0.42 382

psm_up	2.28 388	0.81 378	5.45 333	1.26 413	1.50 512	3.84 374	1.23 461	4.23 496	2.03 354	2.55 491	1.80 337	2.44 402	1.65 399	12.90 604	1.58 383	0.37 373	0.38 462	0.41 443	0.34 404	0.43 394	0.39 352

FAT-Stereo	3.34 531	0.81 378	20.05 545	1.25 406	1.20 444	3.44 284	1.99 541	4.23 496	2.67 494	3.14 551	3.82 566	3.51 509	3.32 537	11.68 581	1.94 441	0.64 531	0.67 563	0.48 483	0.52 524	0.61 478	0.81 531

HSM	2.35 411	0.81 378	2.21 216	1.14 353	1.55 522	3.44 284	1.03 413	3.99 427	2.25 404	2.29 435	2.11 435	8.04 601	3.05 524	11.60 571	1.71 409	0.33 321	0.22 247	0.28 221	0.23 199	0.32 242	0.35 310

StereoDRNet-Refined	1.77 302	0.81 378	2.22 219	1.21 394	0.76 294	3.26 251	0.71 213	3.82 373	2.05 361	2.29 435	2.05 422	2.98 457	1.44 332	7.15 443	2.27 477	0.30 260	0.23 276	0.42 450	0.33 395	0.45 410	0.64 494
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSCF	0.97 150	0.82 385	1.26 106	0.88 186	0.40 68	3.17 230	0.88 343	2.79 227	1.39 136	1.32 197	1.19 149	0.58 73	1.33 300	1.28 146	0.64 109	0.25 125	0.19 136	0.25 128	0.25 237	0.28 155	0.32 265

THIR-Stereo	4.14 559	0.82 385	10.85 396	0.86 175	0.43 91	2.16 124	16.77 626	3.22 272	1.54 220	2.04 353	12.05 615	2.68 425	7.53 602	7.30 444	12.62 593	0.30 260	0.21 214	0.29 242	0.28 312	0.33 261	0.41 378

sCroCo_RVC	1.06 173	0.82 385	5.05 325	1.02 292	1.05 401	0.98 10	0.61 160	2.06 109	1.29 120	0.69 82	1.26 171	0.82 148	1.10 250	1.20 128	0.90 223	0.42 436	0.40 476	0.33 340	0.30 359	0.46 421	0.38 345

HITNet	2.07 353	0.82 385	14.77 447	1.34 452	0.56 184	3.47 293	0.80 280	4.07 450	2.35 429	2.16 394	1.61 273	1.64 279	1.44 332	2.09 286	2.56 503	0.26 140	0.18 100	0.41 443	0.26 257	0.45 410	0.25 145
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
VIP-Stereo	0.85 112	0.83 389	1.59 153	0.76 113	0.87 343	3.18 232	0.80 280	1.94 99	0.83 41	0.78 121	1.04 121	0.64 92	0.59 78	1.24 134	0.61 99	0.28 194	0.18 100	0.23 71	0.17 66	0.22 74	0.19 13

iRaft-Stereo_5w	2.10 356	0.83 389	8.57 362	0.81 125	0.76 294	3.21 238	0.84 305	3.71 354	1.65 276	1.56 227	2.50 499	2.20 370	2.23 476	9.13 480	2.01 451	0.38 390	0.19 136	0.35 377	0.27 283	0.45 410	0.39 352

raft+_RVC	1.21 204	0.83 389	2.61 254	1.35 457	0.97 373	3.60 327	0.76 246	3.23 274	1.51 195	1.33 198	1.67 289	1.03 195	1.10 250	1.87 266	0.92 235	0.24 104	0.22 247	0.25 128	0.24 225	0.26 125	0.25 145

ADLNet	2.29 391	0.83 389	3.62 306	1.35 457	1.60 531	3.67 340	1.24 463	3.95 414	2.98 537	2.58 499	2.29 469	4.01 534	1.79 424	11.23 558	2.09 461	0.37 373	0.38 462	0.36 393	0.34 404	0.45 410	0.71 507

AdaStereo	1.45 254	0.83 389	2.34 235	1.28 423	0.81 310	3.21 238	1.14 442	4.20 483	2.46 462	2.05 355	1.77 328	2.48 407	1.18 274	1.71 240	1.44 351	0.43 442	0.25 335	0.43 454	0.28 312	0.44 402	0.34 296
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.
4D-IteraStereo	1.97 335	0.84 394	20.43 569	0.78 120	1.56 525	2.09 120	1.05 419	2.43 156	1.56 234	1.41 212	1.00 112	1.94 335	0.61 86	1.22 131	1.06 269	0.27 157	0.18 100	0.31 285	0.26 257	0.27 138	0.23 118

RAFT	1.23 209	0.84 394	2.05 194	0.96 246	0.47 130	1.80 84	0.94 382	3.18 269	1.46 160	1.60 230	1.71 303	3.04 462	1.59 371	1.64 227	1.32 331	0.38 390	0.24 311	0.40 431	0.32 387	0.40 340	0.35 310

FCDSN-DC	6.04 591	0.84 394	19.25 519	1.24 404	1.09 414	4.38 506	2.62 567	4.38 552	4.71 595	9.59 620	11.22 610	19.19 621	17.40 623	12.30 595	8.55 575	0.69 545	0.57 542	0.60 537	0.60 542	0.70 508	0.78 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	1.57 266	0.84 394	3.25 286	1.36 463	1.40 493	4.07 439	1.01 407	2.68 206	1.50 188	2.11 371	1.88 377	2.37 388	1.50 350	3.41 358	1.42 348	0.36 365	0.28 371	0.52 509	0.40 473	0.53 448	0.43 391

coex_refinement	2.10 356	0.85 398	3.67 308	1.31 437	1.13 421	3.21 238	0.85 314	3.86 383	2.31 421	2.51 484	1.92 391	3.49 506	1.69 408	11.08 552	2.13 466	0.37 373	0.25 335	0.27 188	0.31 375	0.41 365	0.37 330

HART	1.03 170	0.85 398	3.13 282	0.84 156	0.38 54	1.17 20	0.42 81	3.54 321	1.47 165	1.08 179	2.17 446	1.48 259	0.57 70	1.37 170	0.74 161	0.23 90	0.18 100	0.28 221	0.21 151	0.32 242	0.24 135

LL-Strereo2	1.23 209	0.85 398	2.38 237	0.93 232	0.68 262	3.72 348	1.37 481	2.54 183	1.99 345	1.75 265	1.40 213	1.82 319	0.73 122	1.40 171	0.99 259	0.31 283	0.23 276	0.55 522	0.35 420	0.29 173	0.24 135

G2L-Stereo_test	2.11 358	0.86 401	7.12 346	1.65 529	1.19 438	3.54 314	1.02 411	3.57 325	2.01 351	2.50 481	1.68 292	3.15 472	1.50 350	9.21 483	1.62 395	0.28 194	0.19 136	0.23 71	0.22 184	0.27 138	0.31 254

HH	2.23 374	0.86 401	21.59 605	0.98 261	0.51 153	1.49 58	0.82 294	2.74 214	1.54 220	1.10 181	1.69 297	4.62 565	1.86 441	2.55 327	0.69 138	0.26 140	0.22 247	0.29 242	0.23 199	0.34 279	0.27 186

HanStereo	2.23 374	0.86 401	21.59 605	0.98 261	0.51 153	1.49 58	0.82 294	2.74 214	1.54 220	1.10 181	1.69 297	4.62 565	1.86 441	2.55 327	0.69 138	0.26 140	0.22 247	0.29 242	0.23 199	0.34 279	0.27 186

Select-FE	2.25 378	0.87 404	17.36 485	1.06 308	0.99 383	2.04 113	0.46 100	3.79 366	1.61 263	2.52 486	1.81 349	4.41 555	3.15 527	1.83 257	0.92 235	0.32 304	0.35 437	0.30 262	0.41 480	0.32 242	0.55 462

rvit_stereo_ft	1.00 162	0.87 404	3.55 299	0.97 253	0.66 250	1.06 12	0.80 280	2.78 222	1.67 280	0.78 121	0.96 110	0.95 185	1.14 263	1.06 87	0.90 223	0.32 304	0.24 311	0.27 188	0.28 312	0.39 335	0.27 186

CroCo-Stereo	0.98 152	0.87 404	3.44 295	0.87 181	0.53 171	0.49 2	0.50 111	3.99 427	1.49 182	0.81 128	1.25 170	1.00 190	0.75 130	1.10 92	1.09 277	0.24 104	0.21 214	0.24 102	0.19 115	0.35 297	0.27 186
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
ssnet_v2	2.04 348	0.88 407	7.87 353	1.20 388	0.87 343	3.86 384	1.64 517	4.01 431	2.60 485	2.61 505	1.96 396	3.79 523	1.71 412	2.20 299	2.96 515	0.41 425	0.35 437	0.42 450	0.37 442	0.55 453	0.52 450

Anonymous_2	3.01 506	0.89 408	4.53 321	1.06 308	1.18 431	2.93 198	0.87 339	3.24 276	1.46 160	1.86 286	1.35 200	4.11 540	2.35 485	1.64 227	1.28 324	0.82 557	0.90 579	8.71 634	15.84 637	4.44 611	0.74 516

CroCo-Stereo Lap2	0.99 160	0.89 408	2.55 247	0.99 267	1.80 564	0.54 3	0.46 100	3.10 258	1.24 108	1.07 178	1.21 155	1.05 199	0.78 147	1.26 141	1.08 274	0.27 157	0.23 276	0.27 188	0.21 151	0.43 394	0.34 296

HI	1.27 230	0.90 410	2.33 232	1.10 334	0.68 262	2.92 194	0.45 96	2.49 167	1.76 308	2.13 378	1.65 286	2.42 395	1.84 436	1.58 208	1.61 390	0.26 140	0.16 43	0.28 221	0.29 340	0.26 125	0.25 145

CoSv	1.27 230	0.90 410	2.33 232	1.10 334	0.68 262	2.92 194	0.45 96	2.49 167	1.76 308	2.13 378	1.65 286	2.42 395	1.84 436	1.58 208	1.61 390	0.26 140	0.16 43	0.28 221	0.29 340	0.26 125	0.25 145

rvit_105_1	1.43 251	0.90 410	3.27 288	1.08 319	0.68 262	2.79 173	1.27 465	3.52 316	2.35 429	1.38 207	1.54 250	1.28 231	1.14 263	2.91 345	1.40 342	0.54 512	0.47 517	0.45 466	0.59 540	0.44 402	0.58 475

NVstereo2D	2.54 446	0.90 410	11.10 398	1.32 440	1.47 508	3.58 324	1.38 483	4.13 467	2.45 459	1.90 298	1.71 303	2.86 448	1.76 419	10.86 538	1.66 404	0.60 523	0.43 494	0.53 514	0.41 480	0.78 529	0.94 545

WCMA_ROB	5.12 576	0.90 410	21.33 598	1.50 503	1.33 478	4.09 441	3.49 591	4.03 436	4.59 594	6.57 605	10.95 609	12.92 611	8.41 609	9.86 501	8.78 576	0.75 549	0.58 547	0.51 503	0.50 517	0.68 505	0.57 470

S-Stereo	3.48 536	0.91 415	22.06 614	1.36 463	1.50 512	3.55 317	2.53 563	4.21 489	2.81 519	2.37 462	3.81 565	3.75 521	1.84 436	11.90 591	2.51 497	0.63 528	0.71 569	0.48 483	0.76 559	0.67 502	1.19 561

MLCV	1.87 312	0.91 415	8.59 363	1.10 334	0.57 196	3.59 325	0.53 125	3.70 353	2.20 395	2.80 527	2.25 460	2.00 349	1.42 326	4.13 380	1.86 431	0.30 260	0.20 178	0.32 305	0.21 151	0.33 261	0.36 316

ACV-stereo	2.92 489	0.92 417	20.27 560	1.33 445	1.05 401	4.68 565	1.10 433	2.66 204	1.64 272	1.46 216	1.32 190	5.41 587	4.24 561	7.83 456	1.90 436	0.44 449	0.52 531	0.32 305	0.29 340	0.45 410	0.63 490

AASNet	2.44 426	0.92 417	19.79 535	1.35 457	1.49 510	3.81 367	1.07 422	3.85 380	2.93 531	1.95 315	2.29 469	1.96 342	1.29 293	1.73 242	1.93 439	0.39 402	0.33 419	0.45 466	0.30 359	0.55 453	0.45 403

ADLNet2	3.15 520	0.92 417	20.06 546	1.20 388	1.79 561	3.83 369	1.48 497	3.94 412	3.59 577	2.19 404	2.47 496	4.65 568	1.93 451	10.69 532	1.96 446	0.39 402	0.37 456	0.28 221	0.30 359	0.48 428	0.43 391

111	1.83 308	0.92 417	9.08 369	0.81 125	0.36 21	4.25 488	0.91 361	4.44 562	2.70 497	2.39 467	1.96 396	2.30 380	1.64 397	1.28 146	1.82 426	0.28 194	0.22 247	0.24 102	0.20 135	0.31 215	0.54 458

rvit_0105_6	1.00 162	0.93 421	2.21 216	0.92 216	0.55 180	1.52 62	0.79 270	2.41 149	2.96 533	0.76 113	0.72 60	1.02 192	0.75 130	1.42 178	0.81 187	0.40 410	0.43 494	0.34 358	0.31 375	0.43 394	0.34 296

rvit_0105_5	1.13 183	0.93 421	2.60 251	0.91 210	0.56 184	1.92 96	0.91 361	3.02 250	2.63 488	0.95 162	1.20 151	1.18 215	0.93 197	1.51 198	0.93 244	0.40 410	0.43 494	0.37 405	0.35 420	0.42 384	0.44 397

rvit_0105_3	1.24 214	0.93 421	2.84 270	0.97 253	0.58 205	2.38 141	1.08 427	3.26 279	2.53 473	1.18 188	1.40 213	1.24 227	1.04 224	1.73 242	0.97 253	0.44 449	0.44 499	0.40 431	0.42 487	0.42 384	0.50 437

OMP-Stereo	1.97 335	0.93 421	1.88 175	2.76 591	0.67 257	4.58 551	1.48 497	4.31 533	1.54 220	3.15 553	2.76 525	3.25 480	1.38 309	7.66 455	1.35 339	0.40 410	0.20 178	0.33 340	0.26 257	0.33 261	0.24 135

stereogan	3.09 513	0.93 421	16.43 470	1.37 473	1.66 545	3.70 344	1.67 522	3.87 386	3.15 553	3.04 544	2.70 521	5.04 578	2.79 509	9.96 506	1.78 422	0.63 528	0.49 528	0.69 554	0.47 502	0.83 537	0.68 501

RYNet	2.97 498	0.93 421	15.09 456	1.12 345	1.38 489	3.66 339	1.42 492	4.03 436	2.29 416	2.10 367	1.70 299	3.79 523	2.16 470	13.64 614	3.02 518	0.37 373	0.41 485	0.48 483	0.34 404	0.81 534	0.75 519

G2L-Stereo	2.49 437	0.94 427	14.54 446	1.15 366	1.35 481	3.57 323	0.95 386	3.62 333	2.00 349	2.11 371	1.61 273	3.20 475	1.34 302	9.54 490	1.91 437	0.34 333	0.27 359	0.35 377	0.28 312	0.30 196	0.35 310

iResNet	2.52 443	0.94 427	21.17 595	1.84 554	0.72 278	3.75 354	0.81 290	4.14 473	2.55 479	2.33 455	2.03 413	1.35 241	1.44 332	3.27 354	2.16 470	0.35 353	0.23 276	0.28 221	0.22 184	0.44 402	0.45 403

CBFPSM	2.05 350	0.95 429	10.12 386	1.07 311	1.05 401	2.84 178	1.20 456	3.28 280	1.73 298	1.82 277	1.30 184	4.56 563	4.06 556	2.34 308	2.34 482	0.25 125	0.38 462	0.32 305	0.27 283	0.37 320	0.79 529

XX-TBD	1.03 170	0.95 429	1.94 181	1.30 434	0.43 91	3.97 419	0.33 46	1.74 69	1.73 298	1.59 229	2.02 411	0.69 110	0.60 83	1.16 113	0.66 121	0.30 260	0.25 335	0.23 71	0.15 8	0.31 215	0.22 107

CFNet-ft	1.90 319	0.95 429	3.56 301	1.07 311	1.54 518	4.09 441	0.90 353	2.85 232	1.82 316	1.78 269	1.70 299	2.75 434	1.48 343	9.33 485	1.72 411	0.33 321	0.30 394	0.61 540	0.36 430	0.52 442	0.39 352

STTStereo	2.34 406	0.95 429	14.93 453	1.43 485	1.54 518	3.86 384	0.86 319	3.65 337	2.44 458	2.15 389	1.55 254	2.49 409	1.59 371	5.14 395	1.44 351	0.38 390	0.39 471	0.47 475	0.51 521	0.52 442	0.51 445

CFNet_RVC	1.90 319	0.95 429	3.56 301	1.07 311	1.54 518	4.09 441	0.90 353	2.85 232	1.82 316	1.78 269	1.70 299	2.75 434	1.48 343	9.33 485	1.72 411	0.33 321	0.30 394	0.61 540	0.36 430	0.52 442	0.39 352

DLCB_ROB	2.05 350	0.95 429	2.37 236	1.24 404	1.02 395	2.92 194	1.30 468	3.68 343	2.30 417	2.91 533	2.17 446	3.32 487	1.52 356	10.37 521	2.50 496	0.40 410	0.33 419	0.40 431	0.36 430	0.41 365	0.47 418

CBMV	3.32 530	0.96 435	21.16 594	1.32 440	0.83 325	3.81 367	3.91 603	4.47 567	2.53 473	3.34 561	2.24 458	4.45 556	2.58 500	10.07 512	1.96 446	0.45 458	0.43 494	0.48 483	0.38 455	0.52 442	0.53 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	2.66 462	0.97 436	8.01 357	1.54 510	1.24 454	3.75 354	2.18 551	4.07 450	2.41 450	2.66 516	3.25 552	2.87 449	2.31 483	9.89 502	3.50 524	0.78 551	0.75 573	0.71 557	0.67 550	0.76 526	0.81 531

GASTEREO	1.00 162	0.98 437	1.23 102	0.90 202	0.40 68	3.40 277	0.88 343	2.77 219	1.44 151	1.39 208	1.30 184	0.55 56	1.35 305	1.33 159	0.64 109	0.25 125	0.19 136	0.25 128	0.25 237	0.25 106	0.31 254

rvit_0105_4	1.07 177	0.99 438	2.39 238	0.93 232	0.54 172	1.62 72	0.84 305	2.77 219	2.91 527	0.80 126	0.91 98	1.09 200	0.86 174	1.63 225	0.85 199	0.40 410	0.45 504	0.35 377	0.31 375	0.43 394	0.40 372

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 411	0.99 438	19.62 530	1.09 325	0.96 369	1.51 60	0.44 91	4.05 444	1.64 272	1.31 196	1.67 289	4.93 572	2.45 492	2.52 324	1.40 342	0.30 260	0.20 178	0.31 285	0.50 517	0.57 464	0.60 480

DRN-Test	3.03 508	0.99 438	18.18 498	1.35 457	1.60 531	3.59 325	1.48 497	4.13 467	2.45 459	3.47 566	1.92 391	2.58 417	2.53 497	10.88 539	2.80 512	0.39 402	0.36 443	0.44 459	0.41 480	0.55 453	0.57 470

GMStereo	1.01 165	1.00 441	2.86 272	0.83 146	0.45 107	1.47 56	0.57 140	1.89 88	2.11 379	1.52 222	1.24 162	0.87 163	0.74 127	1.58 208	0.94 246	0.40 410	0.21 214	0.30 262	0.30 359	0.47 425	0.36 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
edge stereo	3.37 534	1.01 442	21.99 611	1.28 423	1.37 486	2.67 170	1.39 485	3.98 423	2.87 524	2.93 535	3.27 554	4.35 552	2.43 490	11.62 573	2.39 483	0.60 523	0.63 557	0.79 567	0.55 532	0.68 505	0.67 498

AACVNet	1.83 308	1.02 443	2.41 241	1.45 492	0.87 343	3.21 238	0.73 221	3.16 265	1.61 263	2.01 341	1.82 357	2.28 374	1.33 300	10.98 544	1.49 366	0.39 402	0.32 412	0.38 421	0.32 387	0.43 394	0.44 397

TestStereo	2.00 341	1.02 443	12.25 408	0.70 79	0.61 218	1.88 91	0.55 133	2.31 142	1.52 204	1.41 212	1.33 192	1.27 230	0.90 189	11.62 573	0.81 187	0.34 333	0.19 136	0.33 340	0.24 225	0.44 402	0.24 135

RALCasStereoNet	1.19 196	1.02 443	2.06 203	1.12 345	1.14 422	3.08 221	0.70 211	2.99 245	1.73 298	1.34 199	1.68 292	1.18 215	0.91 191	2.16 293	1.00 261	0.30 260	0.26 348	0.24 102	0.21 151	0.29 173	0.30 244

FBW_ROB	3.24 525	1.02 443	9.21 375	1.49 502	1.07 408	3.78 359	1.48 497	4.31 533	3.08 546	2.46 476	2.32 486	4.20 547	2.08 461	15.19 620	7.16 566	0.84 560	0.62 555	1.33 588	0.92 571	0.99 550	1.31 565

iResNet_ROB	1.89 317	1.02 443	8.60 364	1.39 477	0.98 380	3.72 348	0.66 190	3.84 377	2.65 491	1.88 291	2.05 422	1.98 346	1.27 288	4.52 385	1.67 405	0.30 260	0.20 178	0.28 221	0.18 90	0.31 215	0.40 372

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 446	1.04 448	16.73 475	1.53 508	2.00 573	3.96 414	0.87 339	3.87 386	2.31 421	2.54 490	1.67 289	2.85 447	1.63 394	5.55 404	1.62 395	0.46 465	0.33 419	0.38 421	0.38 455	0.53 448	0.62 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	2.34 406	1.05 449	7.87 353	1.07 311	0.86 338	3.93 399	1.19 452	4.35 543	2.11 379	2.14 381	1.75 314	1.75 297	1.67 403	6.26 423	1.26 317	1.23 578	0.48 523	4.27 623	2.09 609	0.70 508	0.69 503

test_sample9	3.79 546	1.05 449	7.87 353	1.07 311	0.86 338	3.93 399	1.19 452	4.35 543	2.11 379	2.14 381	1.75 314	1.75 297	1.67 403	11.06 549	11.61 589	1.23 578	14.45 638	4.27 623	2.09 609	0.70 508	0.69 503

test_sample8	4.76 571	1.05 449	7.87 353	1.07 311	0.86 338	3.93 399	1.19 452	4.38 552	2.05 361	5.49 595	1.89 383	12.98 612	6.37 591	11.06 549	11.61 589	1.23 578	14.45 638	4.27 623	2.09 609	0.70 508	0.69 503

GwcNet-RSSM	2.66 462	1.05 449	15.91 464	1.22 397	1.19 438	4.12 450	1.12 437	3.84 377	2.02 352	1.93 309	1.79 334	3.12 470	1.46 339	10.37 521	2.05 455	0.33 321	0.27 359	0.35 377	0.30 359	0.40 340	0.36 316

GANet	2.93 490	1.05 449	11.29 400	1.64 527	0.96 369	3.91 392	2.52 561	3.72 355	2.41 450	2.95 540	3.00 538	3.21 476	2.03 455	12.42 598	4.72 539	0.51 501	0.41 485	0.46 472	0.39 462	0.60 473	0.50 437

RAFT_CTSACE	1.80 306	1.06 454	10.00 382	1.71 537	1.39 491	3.49 299	1.06 420	3.05 253	1.62 268	1.70 254	2.04 416	2.51 410	1.80 429	1.98 274	0.94 246	0.25 125	0.22 247	0.28 221	0.30 359	0.30 196	0.26 169

FINET	2.96 494	1.07 455	23.18 621	1.29 427	1.86 566	2.03 107	1.52 502	4.30 530	4.71 595	2.23 422	2.34 488	1.65 280	1.48 343	5.89 413	2.81 513	0.51 501	0.47 517	0.49 497	0.40 473	0.59 469	0.49 430

DANet	2.63 458	1.07 455	8.10 358	1.83 553	1.70 551	3.25 249	1.16 445	4.31 533	2.38 443	3.40 564	2.18 448	4.08 538	1.80 429	9.77 496	3.89 530	0.52 507	0.55 539	0.59 532	0.44 493	0.63 484	0.86 537
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RALAANet	1.28 233	1.08 457	3.21 284	1.25 406	0.94 365	1.44 53	0.69 205	3.15 264	2.57 480	2.01 341	1.80 337	1.29 234	1.05 229	2.00 276	1.48 363	0.27 157	0.20 178	0.27 188	0.24 225	0.40 340	0.27 186

TDLM	2.29 391	1.08 457	4.61 322	1.29 427	1.01 393	4.26 489	2.17 550	3.75 358	2.79 509	2.31 445	1.98 404	2.06 359	1.59 371	12.45 599	1.72 411	0.51 501	0.28 371	0.52 509	0.35 420	0.56 459	0.50 437

MSMD_ROB	5.61 584	1.08 457	16.68 474	1.21 394	0.83 325	10.14 613	2.07 546	3.93 408	6.22 609	10.37 623	8.03 591	22.22 626	9.45 611	11.66 579	4.52 535	0.66 536	0.58 547	0.66 551	0.68 553	0.65 495	0.63 490

DeepPruner_ROB	2.05 350	1.09 460	10.50 391	1.01 281	1.20 444	4.39 509	0.91 361	3.14 262	1.72 295	2.60 503	1.54 250	2.78 442	1.27 288	4.52 385	1.72 411	0.51 501	0.40 476	0.37 405	0.34 404	0.48 428	0.52 450

HBP-ISP	3.25 527	1.10 461	20.86 583	1.54 510	1.15 424	4.50 533	2.89 575	4.43 561	2.38 443	4.14 580	1.96 396	1.90 331	2.04 457	11.08 552	1.32 331	0.66 536	0.57 542	0.66 551	0.61 545	0.64 492	0.61 483

CFNet	2.34 406	1.10 461	8.96 368	1.34 452	1.24 454	4.09 441	0.73 221	4.04 440	2.77 506	1.62 237	1.87 376	2.27 373	1.45 336	11.41 563	1.82 426	0.31 283	0.24 311	0.43 454	0.36 430	0.43 394	0.33 283

CVANet_RVC	2.55 450	1.10 461	9.13 374	1.46 494	1.15 424	3.96 414	1.53 504	3.91 401	2.50 468	3.04 544	2.04 416	2.60 418	1.72 414	12.46 600	1.50 367	0.49 491	0.30 394	0.51 503	0.41 480	0.63 484	0.50 437

ACRE	2.27 383	1.11 464	19.45 525	0.91 210	1.30 465	3.94 404	0.87 339	4.21 489	1.80 314	2.28 433	2.62 513	1.17 211	1.04 224	1.52 200	1.30 328	0.37 373	0.23 276	0.27 188	0.22 184	0.31 215	0.46 413

XPNet_ROB	2.27 383	1.11 464	4.10 313	1.36 463	0.97 373	3.94 404	1.63 515	4.07 450	2.14 384	2.82 529	2.00 409	2.32 382	1.73 417	10.81 537	3.39 523	0.51 501	0.47 517	0.48 483	0.40 473	0.51 438	0.56 466

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 102	1.13 466	1.23 102	0.97 253	0.57 196	0.81 7	0.43 87	3.49 309	0.84 47	0.73 92	0.95 108	0.44 31	1.17 272	1.45 185	0.60 97	0.26 140	0.18 100	0.24 102	0.17 66	0.30 196	0.19 13

MyStereo8	2.33 402	1.13 466	19.26 521	1.22 397	1.62 534	4.16 466	0.57 140	3.50 312	2.36 432	2.15 389	1.75 314	2.28 374	1.14 263	1.46 189	2.20 472	0.24 104	0.21 214	0.32 305	0.27 283	0.36 310	0.43 391

ARAFT	2.56 451	1.13 466	19.50 528	0.89 193	0.48 138	4.15 457	1.40 487	4.36 548	2.82 521	2.36 461	1.88 377	1.70 291	1.04 224	6.45 426	1.22 306	0.29 217	0.18 100	0.37 405	0.35 420	0.35 297	0.25 145

NaN_ROB	4.06 557	1.13 466	16.64 473	1.12 345	1.25 457	3.50 303	3.05 581	4.29 522	3.26 563	3.64 567	2.56 507	2.97 456	4.79 569	13.33 608	16.91 609	0.37 373	0.41 485	0.38 421	0.39 462	0.48 428	0.81 531

SACVNet	2.46 430	1.14 470	9.47 376	1.44 488	1.18 431	4.06 434	1.49 501	3.84 377	2.24 401	2.62 507	1.89 383	2.57 415	1.28 290	11.35 561	1.64 401	0.50 495	0.39 471	0.48 483	0.41 480	0.55 453	0.75 519

raft_robust	1.92 326	1.15 471	3.34 293	1.02 292	0.43 91	3.84 374	0.46 100	4.42 558	2.52 472	1.67 248	1.36 204	2.17 368	6.37 591	6.78 438	1.04 267	0.28 194	0.24 311	0.30 262	0.35 420	0.31 215	0.32 265

dd	1.26 225	1.15 471	2.47 244	0.92 216	0.49 146	4.35 504	0.75 243	1.92 94	2.11 379	1.44 215	1.24 162	1.19 219	1.05 229	1.78 248	1.70 408	0.57 518	0.34 431	0.35 377	0.33 395	0.60 473	0.46 413

psmorigin	6.59 594	1.15 471	88.11 648	1.52 506	0.97 373	2.88 185	1.20 456	3.21 270	2.04 358	3.73 570	2.46 494	5.15 583	2.55 498	10.60 528	2.47 494	0.55 514	0.68 566	0.48 483	0.51 521	0.70 508	0.88 541

z-ln-s-r	2.67 464	1.16 474	12.43 410	1.34 452	1.26 459	3.70 344	1.21 459	4.20 483	2.38 443	2.04 353	1.92 391	2.43 398	1.60 377	10.58 526	5.19 549	0.29 217	0.20 178	0.32 305	0.24 225	0.51 438	0.38 345

Nwc_Net	2.88 486	1.16 474	18.30 502	1.35 457	1.68 549	3.52 309	1.18 449	3.90 396	2.06 363	2.52 486	2.82 532	3.82 525	2.34 484	6.78 438	2.55 502	0.86 561	0.40 476	0.59 532	0.67 550	0.57 464	0.55 462

SGM-ForestM	11.55 615	1.16 474	21.62 607	2.14 573	0.81 310	22.25 630	19.08 630	16.50 631	11.34 617	15.94 632	14.44 623	27.12 634	22.61 632	24.76 632	28.39 638	0.50 495	0.48 523	0.47 475	0.44 493	0.55 453	0.53 452

iinet-f	2.26 381	1.18 477	13.71 425	1.14 353	1.11 418	3.77 357	1.10 433	4.14 473	2.17 390	2.06 360	1.76 323	2.99 458	2.99 517	2.50 316	2.49 495	0.35 353	0.39 471	0.27 188	0.28 312	0.45 410	0.39 352

CIPLG	2.27 383	1.18 477	19.24 518	0.92 216	1.34 480	3.95 409	0.89 348	4.23 496	1.82 316	2.31 445	2.67 518	1.17 211	1.06 236	1.53 202	1.32 331	0.37 373	0.23 276	0.27 188	0.22 184	0.31 215	0.45 403

fast-acv-ft	2.54 446	1.19 479	20.08 549	1.41 481	1.40 493	3.18 232	1.17 448	3.37 298	2.28 413	1.90 298	2.15 443	2.69 426	2.17 472	2.91 345	2.31 479	0.37 373	0.39 471	0.45 466	0.39 462	0.57 464	0.45 403

dad	1.65 283	1.19 479	3.04 279	0.98 261	0.56 184	4.22 484	0.84 305	1.99 103	2.48 463	2.14 381	1.68 292	1.62 277	1.13 256	3.85 371	2.04 453	1.03 569	0.40 476	2.04 594	0.48 507	0.75 525	0.53 452

RP	2.79 475	1.20 481	10.36 388	1.54 510	1.93 570	3.44 284	1.97 539	4.05 444	2.34 427	2.66 516	2.79 527	3.98 532	2.58 500	10.21 516	2.61 504	0.95 565	0.47 517	0.71 557	0.57 537	0.71 517	0.68 501

GMStereo_Zeroshot	1.41 250	1.21 482	3.33 292	1.29 427	0.72 278	3.35 270	0.53 125	2.58 195	1.68 282	2.35 457	1.56 258	2.42 395	0.96 202	2.50 316	1.16 290	0.45 458	0.23 276	0.40 431	0.24 225	0.79 531	0.33 283

gwcnet-sp	2.31 395	1.21 482	17.34 482	1.08 319	0.92 358	3.56 319	1.04 416	3.69 348	2.09 369	2.55 491	1.60 269	1.80 313	1.62 381	3.87 372	1.95 443	0.29 217	0.29 381	0.30 262	0.28 312	0.38 325	0.39 352

scenet	2.31 395	1.21 482	17.34 482	1.08 319	0.92 358	3.56 319	1.04 416	3.69 348	2.09 369	2.55 491	1.60 269	1.80 313	1.62 381	3.87 372	1.95 443	0.29 217	0.29 381	0.30 262	0.28 312	0.38 325	0.39 352

ssnet	2.31 395	1.21 482	17.34 482	1.08 319	0.92 358	3.56 319	1.04 416	3.69 348	2.09 369	2.55 491	1.60 269	1.80 313	1.62 381	3.87 372	1.95 443	0.29 217	0.29 381	0.30 262	0.28 312	0.38 325	0.39 352

G-Net	4.11 558	1.21 482	19.47 527	2.31 582	2.94 595	4.74 581	2.95 576	3.33 295	2.14 384	4.44 587	9.43 602	6.93 596	3.84 552	9.01 478	4.92 545	0.79 552	0.80 576	0.70 556	0.50 517	0.95 545	0.87 540

LE_ROB	18.58 627	1.21 482	48.38 637	8.60 628	23.00 632	7.32 607	19.74 631	9.94 616	38.69 642	43.53 640	21.91 627	28.40 635	40.92 637	23.18 628	54.71 643	0.34 333	0.33 419	0.32 305	0.36 430	0.42 384	0.40 372

sAnonymous2	1.37 245	1.22 488	9.79 379	0.92 216	0.88 347	1.23 24	0.61 160	2.56 186	1.69 288	0.85 141	1.02 113	0.73 126	1.23 284	0.98 72	0.78 174	0.29 217	0.25 335	0.31 285	0.30 359	1.06 554	0.71 507

CroCo_RVC	1.37 245	1.22 488	9.79 379	0.92 216	0.88 347	1.23 24	0.61 160	2.56 186	1.69 288	0.85 141	1.02 113	0.73 126	1.23 284	0.98 72	0.78 174	0.29 217	0.25 335	0.31 285	0.30 359	1.06 554	0.71 507

DMCA-RVC	2.45 427	1.22 488	18.29 501	1.23 402	1.14 422	2.49 151	0.85 314	3.29 282	1.68 282	3.02 542	1.41 215	2.00 349	1.53 363	6.39 425	2.00 449	0.38 390	0.30 394	0.44 459	0.35 420	0.45 410	0.44 397

pmcnn	5.45 582	1.22 488	17.40 487	1.60 522	2.41 588	3.48 296	2.12 547	4.52 576	3.26 563	3.67 569	13.15 618	22.10 625	3.46 545	11.92 592	17.16 611	0.34 333	0.21 214	0.23 71	0.19 115	0.36 310	0.28 205

ADCRef	3.30 528	1.23 492	14.90 451	1.17 374	1.41 500	3.95 409	1.64 517	3.88 389	2.36 432	3.05 546	2.21 454	2.40 390	2.81 511	5.04 392	16.63 608	0.46 465	0.34 431	0.63 545	0.62 546	0.54 451	0.67 498

PA-Net	3.09 513	1.24 493	18.84 511	1.38 475	1.19 438	3.42 282	1.75 525	3.89 391	3.27 567	1.88 291	2.10 431	3.03 461	1.88 445	11.60 571	2.88 514	0.40 410	0.54 534	0.44 459	0.62 546	0.52 442	1.02 550
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	3.13 517	1.25 494	21.14 592	1.31 437	1.52 515	3.94 404	1.13 440	3.32 289	2.14 384	2.20 407	2.03 413	3.05 465	1.96 452	11.79 586	2.53 499	0.42 436	0.45 504	0.64 548	0.46 499	0.67 502	0.57 470

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 468	1.26 495	22.01 612	1.08 319	0.99 383	1.61 69	0.86 319	3.69 348	1.64 272	1.52 222	5.62 582	3.35 489	3.44 544	2.20 299	1.33 335	0.26 140	0.21 214	0.30 262	0.62 546	0.93 544	0.67 498

anonymity	1.76 300	1.26 495	2.73 267	1.66 530	1.32 474	1.84 87	1.07 422	3.49 309	2.30 417	2.11 371	2.11 435	1.71 293	3.90 554	1.82 256	1.48 363	1.10 571	1.09 584	1.08 581	1.08 582	1.05 553	1.09 555

NCC-stereo	3.16 522	1.28 497	18.31 503	1.25 406	1.75 556	4.06 434	1.40 487	3.89 391	2.22 397	2.72 520	2.55 505	3.49 506	2.65 503	9.91 503	2.99 516	1.29 584	0.65 559	0.64 548	0.86 568	0.65 495	0.71 507

Abc-Net	3.16 522	1.28 497	18.31 503	1.25 406	1.75 556	4.06 434	1.40 487	3.89 391	2.22 397	2.72 520	2.55 505	3.49 506	2.65 503	9.91 503	2.99 516	1.29 584	0.65 559	0.64 548	0.86 568	0.65 495	0.71 507
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	2.98 500	1.30 499	18.26 500	1.47 497	2.09 579	3.84 374	1.08 427	3.96 419	2.39 447	2.53 489	2.29 469	2.43 398	1.75 418	10.09 513	2.39 483	0.52 507	0.45 504	0.61 540	0.50 517	0.80 533	0.78 525

AIO-test2	1.61 275	1.30 499	3.40 294	1.16 372	1.31 467	3.18 232	0.74 233	4.06 448	1.52 204	1.72 259	2.21 454	0.78 138	0.74 127	3.64 366	0.95 251	3.64 608	0.26 348	0.35 377	0.42 487	0.37 320	0.33 283

LoS_RVC	0.94 136	1.30 499	1.31 116	0.84 156	1.63 536	2.02 106	0.59 153	1.51 33	1.36 131	0.81 128	1.33 192	0.84 153	0.88 180	1.36 165	0.73 155	0.21 66	0.17 63	0.20 30	0.14 2	0.20 28	1.45 573

AF-Net	2.87 484	1.30 499	16.24 467	1.33 445	1.75 556	3.26 251	1.59 511	4.09 456	2.43 454	2.69 518	2.94 535	4.51 559	3.20 532	5.84 412	2.75 510	0.76 550	0.36 443	0.72 561	0.49 511	0.70 508	0.56 466

IPLGR_C	2.28 388	1.31 503	19.46 526	0.92 216	1.32 474	3.93 399	0.89 348	4.20 483	1.82 316	2.30 439	2.63 515	1.16 210	1.07 239	1.41 176	1.29 327	0.37 373	0.23 276	0.27 188	0.22 184	0.31 215	0.45 403

LMCR-Stereo	2.40 419	1.31 503	18.61 509	1.59 520	0.86 338	3.87 387	1.15 443	4.32 537	1.60 259	2.25 428	2.27 462	1.13 206	2.43 490	2.48 315	1.60 387	0.88 562	0.24 311	0.29 242	0.24 225	0.56 459	0.30 244

CSP-Net	1.78 303	1.32 505	1.92 180	1.16 372	1.03 396	3.38 273	1.31 469	3.52 316	1.75 306	1.96 318	1.93 394	2.40 390	1.48 343	8.58 468	1.58 383	0.46 465	0.34 431	0.27 188	0.26 257	0.41 365	0.50 437

AnonymousM	1.22 208	1.32 505	0.97 30	0.88 186	0.56 184	4.03 429	0.69 205	2.41 149	1.68 282	1.48 218	1.31 189	1.15 209	1.00 214	1.18 126	0.73 155	0.32 304	0.40 476	2.07 595	1.70 598	0.24 92	0.22 107

MeshStereo	5.35 580	1.32 505	21.34 599	1.34 452	1.15 424	4.40 513	3.90 602	5.18 597	4.55 592	10.14 622	11.82 614	11.47 607	5.84 583	13.84 616	7.03 565	0.61 525	0.58 547	0.60 537	0.58 538	0.72 520	0.59 479
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
PS-NSSS	2.22 372	1.33 508	2.90 274	0.97 253	1.53 517	4.11 448	1.08 427	4.55 578	2.65 491	2.10 367	2.32 486	1.77 302	1.40 316	11.79 586	1.61 390	0.68 542	0.45 504	0.96 575	0.43 490	0.95 545	0.92 543

NCCL2	2.53 444	1.35 509	10.90 397	1.15 366	0.97 373	3.53 310	2.56 564	3.65 337	2.23 399	2.76 523	1.80 337	2.41 392	1.66 401	10.35 520	2.07 459	0.44 449	0.40 476	0.57 527	0.53 528	0.59 469	0.65 496

Replicate-Monster	0.79 91	1.36 510	2.08 206	0.70 79	0.52 162	2.05 115	0.34 50	1.92 94	0.82 36	1.03 175	0.60 45	0.48 40	0.52 54	1.28 146	0.39 4	0.19 46	0.14 11	0.19 12	0.16 38	0.22 74	0.78 525

BEATNet_4x	1.92 326	1.36 510	8.75 367	1.20 388	0.56 184	3.46 290	1.03 413	4.00 429	2.43 454	2.25 428	1.70 299	2.10 364	1.59 371	2.57 330	3.05 519	0.37 373	0.22 247	0.47 475	0.29 340	0.60 473	0.40 372

DPSNet	3.43 535	1.37 512	12.19 407	1.39 477	1.24 454	4.15 457	2.06 544	4.51 575	3.34 569	2.69 518	1.96 396	3.52 510	5.56 580	10.68 531	9.68 579	0.93 563	0.73 571	0.40 431	0.37 442	1.06 554	0.86 537

MANE	11.39 614	1.38 513	23.16 620	4.82 622	2.79 593	22.02 629	14.51 625	25.81 633	26.28 635	10.93 626	13.17 619	19.90 623	18.03 626	15.69 621	20.41 624	0.96 566	0.74 572	1.42 589	3.24 626	0.74 522	1.71 579

PSMNet_ROB	2.95 491	1.38 513	18.46 507	1.19 383	1.20 444	3.80 365	1.65 520	3.54 321	2.35 429	1.98 322	1.71 303	2.75 434	1.79 424	11.43 565	2.78 511	0.42 436	0.36 443	0.50 500	0.60 542	0.59 469	0.49 430

CSAN	4.71 570	1.39 515	20.23 555	1.19 383	0.87 343	3.65 338	3.50 592	4.57 580	3.87 583	3.89 573	7.82 589	3.54 514	6.16 589	23.47 631	6.82 560	0.52 507	0.45 504	0.49 497	0.52 524	0.63 484	0.66 497

NVStereoNet_ROB	4.91 575	1.40 516	16.46 471	1.47 497	1.72 554	3.46 290	1.96 538	3.89 391	3.61 578	2.90 532	24.61 631	4.81 570	4.49 566	13.57 612	4.87 543	1.33 587	1.29 592	1.70 592	1.68 596	1.41 579	1.66 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ETE_ROB	2.07 353	1.40 516	3.01 278	1.09 325	0.92 358	3.94 404	1.53 504	4.25 506	2.23 399	3.31 558	2.06 426	2.35 385	1.52 356	8.74 470	2.07 459	0.44 449	0.36 443	0.51 503	0.48 507	0.54 451	0.62 486

YMNet	2.40 419	1.41 518	13.46 421	1.36 463	1.67 546	3.96 414	0.97 396	3.81 370	2.37 438	2.64 511	2.57 509	3.35 489	1.53 363	3.28 355	2.42 488	0.48 479	0.54 534	0.52 509	0.49 511	0.70 508	0.54 458

YMNet_1	2.40 419	1.41 518	13.46 421	1.36 463	1.67 546	3.96 414	0.97 396	3.81 370	2.37 438	2.64 511	2.57 509	3.35 489	1.53 363	3.28 355	2.42 488	0.48 479	0.54 534	0.52 509	0.49 511	0.70 508	0.54 458

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 517	1.43 520	9.93 381	2.50 586	1.62 534	4.29 496	1.68 524	3.95 414	2.43 454	1.66 246	1.91 389	3.04 462	1.41 321	13.26 606	1.58 383	3.82 612	1.59 596	1.12 583	0.46 499	2.21 588	2.74 603

SPS-STEREO	3.97 554	1.44 521	20.85 582	1.72 539	1.71 552	3.24 246	2.30 555	3.55 323	2.68 496	4.79 592	3.66 562	5.44 588	2.97 516	9.11 479	9.35 578	1.15 574	1.10 585	1.06 580	1.02 580	1.16 568	1.18 560
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	3.10 515	1.45 522	14.90 451	1.46 494	1.79 561	3.33 267	1.39 485	4.04 440	2.26 407	2.77 524	3.26 553	4.00 533	2.71 506	11.63 578	2.62 506	0.82 557	0.46 513	0.79 567	0.79 565	0.71 517	0.78 525

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 423	1.47 523	14.14 438	1.30 434	1.35 481	3.51 306	1.64 517	4.04 440	2.10 377	2.46 476	1.88 377	2.28 374	2.51 496	4.73 390	3.17 521	0.38 390	0.19 136	0.35 377	0.20 135	0.40 340	0.36 316

LALA_ROB	1.95 331	1.48 524	3.11 281	1.05 302	0.98 380	3.99 422	1.82 531	4.44 562	2.28 413	3.31 558	1.85 370	2.76 440	1.67 403	4.04 379	3.23 522	0.46 465	0.41 485	0.55 522	0.52 524	0.60 473	0.57 470

StereoDRNet	2.84 479	1.49 525	14.48 445	1.33 445	1.57 529	3.44 284	2.06 544	3.69 348	2.36 432	3.26 557	1.84 363	2.79 444	1.80 429	10.88 539	3.16 520	0.41 425	0.33 419	0.39 425	0.36 430	0.59 469	0.58 475

PSMNet-RUCA	1.64 282	1.50 526	2.57 250	1.50 503	1.38 489	3.05 213	1.36 476	3.31 284	2.24 401	1.36 202	2.07 427	1.40 251	1.09 244	1.83 257	1.55 379	1.15 574	0.69 567	1.26 586	0.96 574	1.64 582	0.94 545

UDGNet	1.40 248	1.52 527	2.22 219	1.38 475	0.62 224	4.39 509	0.68 199	1.80 79	2.18 392	1.34 199	1.18 147	0.99 187	1.00 214	2.16 293	1.19 296	1.09 570	0.34 431	1.30 587	0.98 576	1.10 560	0.58 475

PDISCO_ROB	2.86 480	1.53 528	14.27 442	1.98 566	2.19 582	4.52 538	1.35 474	4.65 584	3.19 556	2.09 364	2.16 444	3.53 511	2.45 492	5.32 397	2.12 463	1.30 586	0.78 575	0.72 561	0.59 540	1.24 573	1.28 563

DN-CSS_ROB	1.91 323	1.55 529	11.13 399	1.82 552	0.88 347	3.99 422	0.61 160	4.01 431	1.67 280	1.64 241	1.89 383	1.39 246	1.06 236	3.23 353	1.50 367	0.31 283	0.19 136	0.44 459	0.29 340	0.37 320	0.31 254

DGSMNet	7.55 603	1.62 530	17.42 488	1.92 560	12.73 624	7.45 608	42.99 642	4.13 467	2.07 365	2.10 367	3.16 550	3.42 496	1.70 410	9.24 484	2.30 478	3.70 611	10.89 636	11.80 638	5.54 628	4.24 607	2.66 598

ELAS	5.99 590	1.62 530	20.29 562	1.96 565	2.01 574	15.09 622	8.38 616	5.23 598	5.54 604	9.02 616	8.61 596	6.74 594	9.75 612	7.48 449	11.40 588	0.96 566	1.18 587	0.72 561	0.93 572	1.30 575	1.67 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GwcNet	3.00 504	1.63 532	19.83 537	1.32 440	2.04 578	3.27 254	1.55 508	3.65 337	2.33 426	2.00 339	2.12 438	3.56 515	1.68 407	9.47 488	2.45 492	0.44 449	0.45 504	0.46 472	0.38 455	0.60 473	0.76 521

ADCL	4.35 563	1.63 532	14.21 441	1.29 427	1.26 459	5.56 596	11.16 618	3.97 421	3.37 571	6.07 600	4.67 573	4.30 551	5.72 582	5.08 394	14.51 598	0.50 495	0.48 523	0.89 573	0.77 561	0.78 529	0.76 521

ADCPNet	3.89 549	1.63 532	20.25 559	1.28 423	1.27 461	6.43 601	2.65 568	3.93 408	2.70 497	2.78 525	2.20 452	4.28 550	6.16 589	5.56 405	10.27 582	0.65 534	1.18 587	0.71 557	1.70 598	0.84 538	1.37 569

ELAS_RVC	5.72 587	1.64 535	20.40 566	2.09 572	2.01 574	4.95 588	11.47 620	4.66 585	6.31 611	8.09 613	8.01 590	8.06 603	11.65 613	8.36 462	10.22 581	0.99 568	1.17 586	0.81 570	0.76 559	1.14 564	1.58 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	2.86 480	1.66 536	19.61 529	1.40 480	1.75 556	3.84 374	1.32 470	4.07 450	2.25 404	1.78 269	2.67 518	1.82 319	4.41 564	1.94 272	2.06 456	0.83 559	0.94 581	1.03 577	1.12 583	1.70 584	1.09 555

aanetorigin	3.30 528	1.66 536	17.52 492	1.18 380	1.58 530	2.57 162	3.80 600	2.65 202	2.03 354	6.12 602	4.30 571	2.82 445	5.70 581	5.47 402	4.67 536	0.50 495	0.44 499	0.43 454	0.47 502	1.17 569	0.92 543

Wz-Net-LNSev	2.30 394	1.67 538	14.88 450	1.18 380	1.65 542	3.49 299	1.54 507	3.63 334	2.03 354	1.88 291	1.64 280	3.29 483	2.06 459	2.71 341	2.02 452	0.40 410	0.33 419	0.32 305	0.31 375	0.53 448	0.49 430

DeepPrunerF	3.70 542	1.72 539	14.87 449	1.33 445	1.74 555	3.70 344	1.55 508	4.20 483	14.00 622	2.02 346	1.77 328	2.74 432	2.30 480	10.88 539	6.88 562	0.68 542	0.60 552	0.78 566	0.78 564	0.81 534	0.71 507

AANet_RVC	3.03 508	1.72 539	12.78 414	1.17 374	1.12 419	3.79 363	1.10 433	3.86 383	3.13 549	2.62 507	4.26 570	3.96 531	1.41 321	11.43 565	5.23 550	0.94 564	0.47 517	0.34 358	0.23 199	0.40 340	0.55 462

SANet	5.65 586	1.72 539	20.94 587	1.26 413	0.88 347	7.20 605	3.81 601	4.60 582	11.23 616	4.56 588	8.78 599	7.49 598	6.95 596	11.85 589	18.11 615	0.49 491	0.44 499	0.50 500	0.42 487	0.90 542	0.82 535

FADNet	2.49 437	1.76 542	13.17 416	1.17 374	0.95 368	3.27 254	0.88 343	3.94 412	2.27 409	1.40 210	1.29 182	2.51 410	2.06 459	9.93 505	1.94 441	0.43 442	0.45 504	0.40 431	0.43 490	1.06 554	0.53 452

CC-Net-ROB	3.35 532	1.76 542	13.89 433	2.33 583	1.65 542	4.49 530	1.62 514	4.73 588	2.90 526	1.92 305	2.05 422	1.99 348	1.61 378	12.57 603	1.60 387	2.46 595	2.18 605	2.68 605	1.04 581	2.11 587	1.38 571

GCST	2.56 451	1.79 544	18.02 497	1.92 560	1.33 478	1.72 75	0.51 115	3.67 341	2.03 354	1.70 254	1.61 273	1.55 268	1.29 293	5.06 393	1.24 311	2.06 592	0.77 574	1.45 590	0.97 575	1.14 564	1.34 568

LL-Strereo	3.01 506	1.81 545	17.59 493	1.12 345	2.10 580	2.90 187	1.09 431	4.33 539	2.00 349	3.12 550	2.24 458	3.29 483	3.15 527	11.31 560	1.84 429	0.30 260	0.28 371	0.46 472	0.34 404	0.49 434	0.45 403

TRStereo	2.31 395	1.87 546	19.74 534	1.53 508	1.16 429	4.26 489	1.08 427	4.73 588	1.45 152	1.55 225	1.28 179	1.75 297	0.85 171	1.81 254	1.20 299	0.36 365	0.26 348	0.32 305	0.36 430	0.34 279	0.33 283

MFMNet_re	2.91 487	1.91 547	18.25 499	3.06 596	1.89 568	3.13 226	1.67 522	3.52 316	2.97 534	3.14 551	2.87 534	2.26 372	2.41 488	2.42 310	2.00 449	1.10 571	1.05 583	0.94 574	0.90 570	1.28 574	1.46 575

SDNR	3.97 554	1.93 548	20.28 561	1.31 437	0.94 365	5.16 591	0.67 192	4.33 539	2.58 481	4.82 593	5.94 583	5.01 577	1.45 336	17.52 622	2.53 499	0.79 552	0.72 570	0.59 532	0.45 497	1.15 567	1.17 559

GANetREF_RVC	3.20 524	1.93 548	18.84 511	1.51 505	0.80 307	4.12 450	1.82 531	4.16 478	2.91 527	1.87 288	1.74 310	2.48 407	1.84 436	13.18 605	1.74 416	0.80 554	0.57 542	0.79 567	0.74 557	1.20 572	0.86 537
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
ADCP+	3.74 545	1.96 550	16.90 478	1.09 325	1.55 522	4.35 504	3.65 598	3.93 408	2.98 537	2.22 418	1.66 288	3.95 529	4.83 570	3.41 358	18.87 621	0.38 390	0.41 485	0.63 545	0.53 528	0.64 492	0.81 531

PVD	3.12 516	1.97 551	12.80 415	1.79 550	1.63 536	3.83 369	1.34 473	3.48 306	3.88 584	5.77 597	3.56 561	3.45 499	3.29 535	5.58 407	5.30 551	0.71 548	0.69 567	0.74 565	0.77 561	0.79 531	1.13 558

PWC_ROB	2.69 470	2.01 552	8.36 360	1.33 445	1.90 569	3.23 242	1.18 449	4.33 539	3.25 562	3.11 549	3.41 558	2.71 429	2.18 474	9.15 481	4.48 534	0.56 516	0.31 404	0.61 540	0.36 430	0.69 507	0.74 516

FADNet-RVC-Resample	2.83 478	2.02 553	21.07 590	1.12 345	0.91 357	3.53 310	1.37 481	4.08 454	2.09 369	1.68 249	1.33 192	2.03 353	1.51 354	9.54 490	1.69 407	0.38 390	0.37 456	0.42 450	0.44 493	0.56 459	0.56 466

SHD	2.82 477	2.04 554	13.80 431	1.69 533	1.79 561	2.73 172	1.07 422	3.85 380	3.18 555	4.63 589	2.74 522	3.38 494	2.77 508	5.48 403	3.66 527	0.62 527	0.47 517	0.51 503	0.55 532	0.65 495	0.74 516

PASM	2.67 464	2.05 555	9.71 377	1.73 540	1.37 486	2.53 159	1.52 502	3.10 258	2.17 390	2.79 526	1.84 363	2.90 450	1.85 440	11.89 590	2.19 471	0.81 556	0.85 577	0.87 572	1.01 578	1.14 564	1.05 552

w-ln-seven-2	2.73 473	2.13 556	12.47 412	1.18 380	1.01 393	3.54 314	1.58 510	3.93 408	3.26 563	2.43 473	2.02 411	2.63 422	2.28 479	7.93 458	5.45 552	0.40 410	0.40 476	0.44 459	0.34 404	0.62 482	0.47 418

EDNetEfficient	5.61 584	2.14 557	16.75 476	1.67 531	3.64 607	4.12 450	7.51 612	3.05 253	5.63 606	11.57 628	4.83 575	3.95 529	12.72 614	8.44 466	20.78 625	0.41 425	0.43 494	0.47 475	1.01 578	1.66 583	1.39 572

SAMSARA	3.55 537	2.16 558	14.18 440	1.86 557	1.49 510	4.62 556	2.65 568	3.58 328	2.80 513	7.05 607	3.05 541	5.16 584	4.07 557	9.18 482	4.80 541	0.64 531	0.67 563	0.59 532	0.68 553	0.89 540	0.91 542

MonStereo1	8.07 605	2.24 559	5.83 336	4.68 620	3.60 606	18.80 627	2.52 561	5.89 608	5.86 608	4.76 591	13.98 621	7.41 597	50.63 646	13.28 607	5.16 546	4.40 619	0.90 579	2.69 606	1.55 595	3.92 605	3.30 611

WAO-6	5.87 589	2.27 560	15.05 455	2.96 594	2.77 592	12.01 616	3.58 596	5.37 604	11.91 620	3.34 561	9.69 603	6.78 595	5.84 583	11.82 588	8.89 577	2.87 597	2.35 613	2.50 599	1.84 604	2.85 592	2.67 599

FADNet-RVC	2.51 440	2.27 560	14.03 436	1.09 325	0.81 310	3.54 314	1.10 433	4.13 467	2.48 463	1.39 208	1.22 157	1.85 328	1.77 421	9.78 498	2.06 456	0.38 390	0.37 456	0.40 431	0.40 473	0.67 502	0.48 423

FADNet_RVC	2.65 460	2.28 562	16.51 472	0.98 261	0.92 358	4.09 441	0.83 299	4.26 513	1.73 298	1.46 216	1.78 331	1.60 274	1.50 350	8.88 472	2.39 483	0.47 474	0.38 462	0.44 459	0.58 538	0.89 540	0.97 547

XQC	2.96 494	2.42 563	14.85 448	1.36 463	1.32 474	3.29 263	1.53 504	4.28 519	2.78 507	3.21 555	2.46 494	3.53 511	2.92 515	6.58 428	4.67 536	0.70 546	0.41 485	0.59 532	0.56 534	0.96 549	0.83 536

EDNetEfficientorigin	12.35 619	2.51 564	179.47 652	1.19 383	0.96 369	2.91 190	1.81 530	3.00 247	5.35 602	8.91 615	4.79 574	4.18 544	4.64 568	9.98 507	11.30 586	0.37 373	0.38 462	0.60 537	0.85 567	1.32 576	2.43 596

RTSC	2.95 491	2.51 564	15.49 462	1.54 510	1.30 465	3.51 306	0.86 319	3.89 391	2.48 463	3.64 567	3.12 547	3.04 462	2.30 480	5.70 409	6.67 556	0.55 514	0.35 437	0.37 405	0.39 462	0.70 508	0.60 480

IMH-64-1	4.84 573	2.53 566	6.83 342	4.30 614	3.74 609	4.81 585	6.05 607	5.30 600	3.92 585	3.95 575	8.33 593	5.08 580	6.06 586	8.96 476	6.30 554	4.57 623	2.96 619	3.04 610	2.12 612	4.28 608	3.62 615

IMH-64	4.84 573	2.53 566	6.83 342	4.30 614	3.74 609	4.81 585	6.05 607	5.30 600	3.92 585	3.95 575	8.33 593	5.08 580	6.06 586	8.96 476	6.30 554	4.57 623	2.96 619	3.04 610	2.12 612	4.28 608	3.62 615

Wz-Net-MNSev	2.71 472	2.54 568	13.91 434	1.52 506	1.37 486	3.28 259	2.47 558	4.03 436	2.32 425	2.57 495	2.07 427	2.29 379	3.01 519	7.55 451	2.74 509	0.38 390	0.36 443	0.36 393	0.37 442	0.57 464	0.47 418

Syn2CoEx	3.08 512	2.55 569	19.88 539	1.34 452	1.18 431	2.43 146	1.65 520	3.91 401	2.40 448	2.39 467	2.27 462	2.90 450	3.17 531	9.57 493	2.54 501	0.50 495	0.45 504	0.53 514	0.39 462	0.74 522	0.72 514

StereoAnything_RVC	0.94 136	2.66 570	2.20 214	0.76 113	0.34 12	1.18 21	0.39 64	2.31 142	0.69 8	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 186	1.57 207	0.35 1	0.32 304	0.16 43	0.23 71	0.15 8	3.31 594	0.18 5

RAFT + AFF	2.51 440	2.66 570	4.48 320	1.15 366	1.95 571	4.15 457	2.01 542	4.46 566	3.30 568	2.19 404	2.51 501	2.22 371	4.87 571	8.91 474	2.06 456	0.30 260	0.60 552	0.48 483	0.38 455	0.77 527	0.69 503

DDUNet	2.91 487	2.78 572	6.94 345	3.53 602	2.26 586	3.28 259	1.36 476	3.77 362	2.04 358	2.62 507	2.49 498	4.18 544	1.69 408	5.38 399	1.85 430	2.21 594	1.77 600	2.61 603	2.43 615	2.60 590	2.34 593

UDG	3.55 537	2.81 573	17.45 489	2.69 589	1.98 572	3.97 419	1.19 452	4.35 543	2.02 352	2.42 471	2.53 504	4.50 558	2.46 494	6.53 427	2.41 487	2.12 593	1.77 600	2.63 604	2.57 617	2.64 591	1.95 585

DFGA-Net	2.11 358	3.00 574	7.43 350	1.11 341	0.76 294	3.72 348	0.60 156	2.63 200	1.91 336	2.01 341	2.07 427	1.22 225	1.04 224	10.26 519	2.26 475	0.27 157	0.22 247	0.34 358	0.34 404	0.61 478	0.48 423

w-ln-seven	2.86 480	3.06 575	14.02 435	1.27 421	1.32 474	4.10 447	1.59 511	3.90 396	2.59 484	3.03 543	2.27 462	3.42 496	2.25 477	6.70 433	4.81 542	0.39 402	0.34 431	0.48 483	0.40 473	0.74 522	0.55 462

WAO-7	5.16 577	3.21 576	18.98 515	1.88 559	1.44 503	5.34 593	3.09 584	4.91 593	5.81 607	4.35 586	8.92 601	6.55 593	6.06 586	13.40 610	10.81 584	1.34 588	1.20 590	1.48 591	1.35 593	1.60 581	1.45 573

PWCDC_ROB	2.95 491	3.26 577	14.06 437	1.59 520	1.56 525	4.19 478	0.86 319	4.30 530	4.08 589	2.06 360	7.37 586	2.75 434	2.42 489	3.59 363	2.67 507	1.34 588	0.36 443	0.39 425	0.34 404	1.13 563	0.62 486

ADCMid	3.96 553	3.27 578	15.48 461	1.26 413	1.40 493	4.66 562	2.28 553	4.06 448	3.54 576	3.94 574	3.02 539	3.85 526	3.67 549	4.03 378	18.65 619	0.68 542	0.61 554	1.09 582	1.18 587	1.38 577	1.08 554

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 178	3.30 579	2.61 254	0.82 135	0.38 54	1.27 32	0.62 173	1.51 33	1.29 120	0.91 151	0.92 100	0.65 97	0.57 70	1.08 89	0.59 95	1.55 590	0.15 23	0.32 305	0.28 312	1.10 560	1.98 587

DispFullNet	4.64 569	3.48 580	23.95 624	3.99 608	3.03 597	3.35 270	1.06 420	4.18 479	2.80 513	6.33 604	2.94 535	4.04 536	7.81 604	3.92 376	5.16 546	2.75 596	1.61 597	3.10 613	2.68 620	3.32 595	3.31 612

LSM	12.71 620	3.52 581	20.79 581	55.63 645	84.76 644	3.63 337	6.30 609	3.73 356	4.93 599	5.55 596	13.92 620	3.53 511	3.25 534	9.72 495	4.12 531	0.64 531	0.85 577	0.71 557	0.81 566	1.03 551	26.84 637

SGM+DAISY	8.36 606	3.82 582	24.83 625	2.02 568	1.75 556	14.80 621	17.22 627	4.27 514	11.79 619	13.88 629	14.38 622	11.74 610	13.83 616	10.56 525	15.12 599	1.21 576	1.19 589	1.14 584	1.13 585	1.17 569	1.37 569

test_for_model	2.16 365	3.87 583	1.58 151	4.16 610	3.64 607	2.51 153	0.96 393	3.63 334	2.62 486	2.45 475	1.39 210	1.02 192	0.73 122	0.92 58	0.57 91	2.97 599	2.19 606	0.26 157	0.17 66	5.32 616	2.24 590

UNDER WATER	10.47 610	3.95 584	22.62 618	5.07 623	4.51 619	7.78 609	3.77 599	12.56 621	21.72 633	7.84 611	10.78 607	23.96 629	31.66 634	10.78 536	16.19 606	4.44 620	2.93 617	4.24 622	2.86 623	6.33 621	5.47 627

Wz-Net-SNSev	2.98 500	4.36 585	15.98 465	1.57 518	1.19 438	3.28 259	1.80 529	3.96 419	2.40 448	2.32 449	2.28 466	3.48 500	2.05 458	7.84 457	3.82 529	0.47 474	0.39 471	0.53 514	0.49 511	0.71 517	0.60 480

SuperB	4.79 572	4.41 586	21.08 591	1.45 492	1.08 410	3.91 392	3.08 583	4.18 479	3.01 540	2.50 481	2.10 431	2.75 434	3.49 546	8.80 471	19.60 623	0.44 449	0.33 419	0.53 514	0.39 462	12.01 632	0.64 494

WZ-Net	3.62 539	4.87 587	16.77 477	1.43 485	1.40 493	3.75 354	2.29 554	4.12 465	2.50 468	2.74 522	2.19 450	4.06 537	5.29 577	10.19 515	7.36 567	0.54 512	0.37 456	0.47 475	0.49 511	0.77 527	0.73 515

iResNetv2_ROB	2.65 460	5.00 588	19.28 523	2.06 570	1.09 414	3.83 369	1.13 440	4.14 473	2.09 369	1.85 281	2.03 413	2.01 352	1.51 354	3.58 362	1.58 383	0.34 333	0.21 214	0.32 305	0.21 151	0.44 402	0.29 215

ADCS	4.22 562	5.33 589	16.32 468	1.64 527	1.31 467	3.91 392	3.64 597	4.21 489	2.89 525	5.11 594	2.81 531	4.46 557	3.06 526	5.21 396	19.50 622	0.63 528	0.64 558	0.69 554	0.69 555	1.12 562	1.26 562

UNDER WATER-64	9.33 608	5.37 590	22.60 617	5.22 624	4.86 621	10.75 614	4.61 606	11.45 618	17.30 626	7.59 608	9.80 605	15.99 617	17.90 625	10.63 529	15.72 602	4.36 617	2.87 616	4.39 626	2.86 623	7.01 625	5.36 626

KSHMR	16.96 626	5.37 590	21.64 609	4.46 617	4.50 618	8.30 611	3.32 587	15.58 630	76.24 648	6.62 606	61.47 646	56.53 646	5.43 579	35.17 638	11.37 587	4.39 618	2.97 621	3.63 621	2.74 622	5.10 615	4.34 623

GASNet	3.24 525	5.55 592	20.58 576	1.56 517	1.25 457	2.32 137	1.12 437	4.04 440	2.67 494	1.88 291	2.10 431	3.00 459	2.16 470	10.59 527	2.43 490	0.65 534	0.37 456	0.61 540	0.45 497	0.87 539	0.58 475

AnyNet_C32	4.17 560	5.75 593	12.62 413	1.60 522	1.54 518	5.51 595	4.09 604	3.90 396	3.23 561	4.22 585	3.03 540	3.10 467	3.41 540	8.01 460	18.85 620	0.53 510	0.58 547	0.53 514	0.74 557	1.19 571	0.97 547

MADNet++	7.57 604	5.80 594	13.28 418	6.38 625	5.26 622	7.18 604	7.77 614	5.32 602	5.62 605	6.11 601	7.78 588	6.02 592	8.01 606	11.74 584	16.36 607	9.36 631	4.95 629	8.57 633	5.66 629	4.83 614	5.34 625

coex-ft	18.59 628	6.62 595	113.53 650	1.17 374	1.31 467	2.33 139	1.93 537	2.81 231	14.00 622	124.82 653	8.45 595	5.90 591	51.74 647	9.99 508	22.69 626	0.57 518	0.62 555	0.50 500	0.49 511	1.08 559	1.28 563

RTS	3.90 550	7.04 596	17.94 495	1.92 560	2.19 582	5.00 589	2.96 577	4.29 522	3.19 556	4.05 577	3.08 543	4.94 573	3.16 529	7.64 452	6.72 557	0.66 536	0.44 499	0.51 503	0.47 502	0.95 545	0.76 521

RTSA	3.90 550	7.04 596	17.94 495	1.92 560	2.19 582	5.00 589	2.96 577	4.29 522	3.19 556	4.05 577	3.08 543	4.94 573	3.16 529	7.64 452	6.72 557	0.66 536	0.44 499	0.51 503	0.47 502	0.95 545	0.76 521

AnyNet_C01	4.37 564	7.80 598	16.40 469	1.98 566	1.40 493	6.37 600	6.47 610	4.09 456	5.03 600	4.06 579	3.78 564	4.16 543	3.31 536	6.62 430	10.00 580	0.61 525	0.67 563	0.63 545	0.67 550	2.01 585	1.31 565

RainbowNet	4.56 566	8.28 599	20.07 548	3.64 606	3.23 604	4.15 457	2.99 579	4.18 479	3.03 542	2.20 407	2.65 516	4.26 549	2.90 514	9.77 496	2.12 463	3.88 613	2.27 609	2.71 608	1.72 600	3.78 602	3.31 612

notaker	10.50 612	8.60 600	20.23 555	4.54 619	3.95 613	6.27 599	3.44 589	8.07 614	4.75 598	8.73 614	46.45 641	13.86 616	27.86 633	13.49 611	13.61 597	4.56 622	3.18 623	3.52 618	2.68 620	8.13 629	4.05 620

TorneroNet-64	10.12 609	8.74 601	20.95 588	4.27 612	3.76 612	13.86 620	2.85 573	15.05 627	23.15 634	10.07 621	23.84 630	13.47 613	8.24 608	13.96 617	17.21 612	3.96 615	2.72 614	3.23 614	2.48 616	6.29 619	4.27 622

Wz-Net-TNSev	3.67 541	8.83 602	13.47 423	1.48 499	1.18 431	3.60 327	2.49 560	4.27 514	3.13 549	2.18 400	1.89 383	4.21 548	2.80 510	12.10 593	7.58 570	0.57 518	0.55 539	0.47 475	0.54 530	0.91 543	1.05 552

DGTPSM_ROB	15.31 623	8.85 603	28.14 629	9.90 629	18.89 626	12.44 618	33.21 635	13.48 624	17.86 629	9.50 618	22.89 628	13.78 614	19.67 627	21.26 624	23.68 628	5.08 628	8.84 631	5.62 628	11.50 633	6.72 622	14.87 633

DPSMNet_ROB	15.52 624	8.89 604	31.44 630	10.07 630	18.91 627	12.44 618	33.22 636	13.51 625	17.94 630	9.58 619	22.91 629	13.79 615	19.67 627	21.43 625	23.73 629	5.17 629	8.84 631	5.63 629	11.52 636	6.79 623	14.90 634

otaku	4.58 568	8.93 605	19.95 542	3.11 597	2.67 589	3.91 392	2.57 565	3.82 373	2.25 404	2.22 418	9.72 604	4.08 538	2.35 485	8.57 467	2.13 466	3.51 606	1.65 598	2.15 597	1.17 586	3.69 600	3.15 606

Ntro	4.21 561	8.94 606	19.89 540	3.22 598	2.96 596	4.15 457	1.89 535	3.92 406	2.36 432	1.77 267	2.14 441	3.35 489	2.17 472	9.48 489	2.24 474	3.52 607	1.76 599	2.13 596	1.31 590	3.83 603	3.09 604

Dean	7.52 602	9.08 607	21.41 601	3.74 607	3.53 605	4.81 585	3.53 593	5.33 603	5.25 601	4.17 581	26.53 632	25.62 633	4.09 558	10.97 543	4.32 532	3.69 610	2.30 610	2.91 609	1.87 605	4.03 606	3.24 610

JetBlue	6.27 593	9.15 608	13.76 426	1.94 564	4.60 620	11.91 615	12.00 621	5.12 596	3.45 575	3.79 571	4.52 572	9.54 605	6.56 595	9.40 487	13.48 596	1.26 582	1.37 593	1.17 585	1.34 592	7.06 626	3.95 619

LVE	6.88 599	9.31 609	21.14 592	3.61 605	3.18 603	4.49 530	2.79 570	10.21 617	11.69 618	3.16 554	11.53 612	18.33 618	4.31 562	11.66 579	3.52 525	4.45 621	2.93 617	2.56 601	1.91 606	3.62 597	3.16 607

SQANet	3.70 542	9.34 610	18.41 505	2.75 590	2.74 591	3.40 277	1.47 496	3.50 312	1.68 282	2.60 503	1.75 314	2.69 426	1.91 449	6.72 437	1.74 416	2.96 598	1.41 594	1.85 593	1.12 583	3.17 593	2.70 602

z-mn7	3.36 533	9.42 611	14.16 439	1.28 423	1.22 451	3.78 359	1.43 494	3.92 406	3.35 570	2.85 531	3.36 556	3.06 466	1.97 453	9.66 494	5.16 546	0.42 436	0.35 437	0.43 454	0.33 395	0.63 484	0.48 423

MADNet+	3.97 554	9.54 612	13.83 432	1.87 558	1.69 550	4.19 478	2.87 574	4.80 591	4.10 590	2.51 484	2.67 518	4.55 562	3.41 540	8.72 469	6.92 564	1.25 581	1.27 591	1.04 578	0.93 572	1.39 578	1.85 583

zh-mn7	3.15 520	9.61 613	12.45 411	1.26 413	0.99 383	2.91 190	1.32 470	4.12 465	2.74 501	3.33 560	3.07 542	2.84 446	1.89 446	8.91 474	4.69 538	0.49 491	0.40 476	0.38 421	0.38 455	0.56 459	0.63 490

PWCK	5.85 588	9.95 614	15.22 460	2.90 593	1.56 525	5.66 597	7.69 613	5.27 599	4.74 597	3.88 572	7.51 587	8.04 601	5.28 576	15.18 619	8.40 574	3.08 601	1.51 595	2.24 598	1.37 594	5.55 617	1.96 586

ktn	21.74 631	10.34 615	19.68 532	4.53 618	4.00 614	6.53 602	4.51 605	6.79 610	78.82 650	84.69 650	100.86 653	58.49 647	7.57 603	12.11 594	13.35 595	4.58 625	3.24 624	3.49 616	2.62 618	4.65 613	3.84 618

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 565	10.62 616	15.18 459	1.55 515	1.45 507	6.16 598	3.54 595	5.41 605	3.68 581	2.59 502	2.74 522	4.81 570	2.20 475	13.79 615	4.40 533	2.04 591	3.36 625	1.05 579	1.20 588	2.09 586	1.72 580

MFN_U_SF_RVC	3.81 547	10.78 617	15.01 454	1.84 554	1.39 491	3.73 352	1.63 515	4.05 444	3.26 563	2.91 533	2.38 490	4.36 554	3.65 548	8.43 465	4.91 544	1.11 573	1.04 582	0.99 576	1.31 590	1.58 580	1.75 582

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 552	10.88 618	12.30 409	1.26 413	1.55 522	5.19 592	3.33 588	4.42 558	2.82 521	2.58 499	2.62 513	5.00 576	2.11 462	14.03 618	2.73 508	1.28 583	2.34 612	0.67 553	1.83 603	0.81 534	1.03 551

TorneroNet	25.88 633	11.28 619	21.62 607	4.20 611	4.07 615	55.25 642	3.15 585	15.16 628	76.94 649	58.09 645	82.72 650	86.88 651	41.15 638	13.35 609	18.13 616	4.32 616	2.85 615	3.45 615	2.62 618	8.33 630	4.14 621

zh-sn7	3.81 547	11.43 620	15.78 463	1.25 406	1.15 424	3.68 343	2.58 566	4.15 477	2.42 453	2.61 505	3.10 546	3.38 494	3.03 523	11.43 565	6.88 562	0.45 458	0.48 523	0.45 466	0.43 490	0.72 520	0.71 507

ACVNet_2	5.41 581	12.60 621	20.42 568	3.27 599	3.15 602	4.50 533	3.02 580	4.66 585	3.73 582	3.35 563	5.36 579	7.86 600	2.88 512	12.33 597	4.76 540	3.12 602	2.22 607	2.70 607	1.69 597	3.49 596	3.10 605

WAO-8	11.95 616	13.02 622	20.56 573	3.50 600	3.08 599	15.11 623	2.80 571	12.91 622	19.11 631	7.69 609	13.12 616	11.62 608	7.01 599	84.40 651	7.91 571	3.42 604	1.92 602	3.54 619	1.93 607	3.68 598	2.69 600

Venus	11.95 616	13.02 622	20.56 573	3.50 600	3.08 599	15.11 623	2.80 571	12.91 622	19.11 631	7.69 609	13.12 616	11.62 608	7.01 599	84.40 651	7.91 571	3.42 604	1.92 602	3.54 619	1.93 607	3.68 598	2.69 600

MSAF-DinoV2	13.69 622	13.09 624	22.03 613	2.41 585	1.44 503	4.03 429	1.38 483	9.07 615	9.20 613	2.23 422	1.98 404	5.08 580	5.06 572	177.66 654	5.46 553	0.45 458	0.34 431	0.40 431	0.62 546	6.09 618	5.80 628

IMH	6.81 598	13.66 625	20.41 567	4.33 616	3.74 609	5.50 594	3.06 582	5.49 606	6.22 609	4.64 590	10.35 606	9.30 604	8.03 607	13.61 613	6.81 559	4.80 626	2.99 622	3.09 612	2.12 612	4.36 610	3.61 614

ACVNet-4b	6.73 596	13.67 626	21.87 610	3.54 603	3.07 598	4.19 478	2.25 552	4.03 436	3.65 579	1.64 241	3.98 568	5.88 590	2.89 513	10.01 509	16.98 610	23.29 642	2.24 608	2.53 600	1.78 601	3.87 604	3.21 609

ACVNet_1	6.04 591	13.97 627	21.36 600	3.58 604	3.14 601	4.73 578	2.48 559	4.20 483	3.17 554	2.98 541	2.83 533	23.31 627	4.34 563	11.06 549	2.45 492	3.68 609	2.33 611	2.60 602	1.79 602	3.69 600	3.19 608

TCMNet-wrong-test	12.32 618	14.13 628	19.38 524	22.38 632	19.85 628	15.99 626	12.34 622	22.95 632	4.56 593	6.24 603	6.27 584	18.40 620	15.71 619	10.10 514	10.72 583	9.06 630	4.78 627	5.35 627	3.95 627	12.28 633	11.97 632

USTest	15.98 625	15.58 629	22.56 616	18.49 631	16.99 625	26.43 631	36.08 638	27.68 636	12.77 621	10.69 624	10.80 608	18.35 619	15.09 618	18.62 623	23.37 627	4.85 627	5.34 630	7.38 631	7.43 631	9.90 631	11.23 631

HanzoNet	31.60 636	17.23 630	21.22 597	7.32 626	5.84 623	7.25 606	3.53 593	13.82 626	14.20 624	50.38 643	47.01 642	44.45 637	56.61 648	36.61 639	32.00 639	63.89 649	56.57 650	7.97 632	89.20 650	28.69 636	28.25 639

Anonymous_1	57.11 647	19.68 631	26.15 626	23.10 633	142.31 650	30.84 632	39.75 639	33.86 641	16.98 625	70.53 649	15.42 624	23.46 628	19.75 629	23.04 627	27.23 635	164.73 654	9.02 633	130.38 651	137.40 651	161.27 654	27.24 638

DPSM_ROB	20.78 629	20.03 632	26.57 627	23.62 634	22.46 629	31.10 633	39.97 640	33.52 639	17.41 627	15.25 630	15.80 625	24.06 630	20.71 630	23.30 629	27.62 636	10.78 633	9.41 634	11.69 636	11.50 633	14.49 634	16.36 635

DPSM	20.78 629	20.03 632	26.57 627	23.62 634	22.46 629	31.10 633	39.97 640	33.52 639	17.41 627	15.25 630	15.80 625	24.06 630	20.71 630	23.30 629	27.62 636	10.78 633	9.41 634	11.69 636	11.50 633	14.49 634	16.36 635

JetRed	10.48 611	27.10 634	35.70 631	4.27 612	4.09 616	15.55 625	12.83 623	12.16 619	5.50 603	5.83 598	5.56 581	10.14 606	7.43 601	8.88 472	26.39 634	3.32 603	3.81 626	3.51 617	2.96 625	7.85 627	6.69 630

LRCNet_RVC	25.52 632	33.45 635	23.21 622	31.79 636	32.78 633	6.74 603	1.18 449	25.88 634	4.46 591	28.94 633	30.89 633	24.91 632	17.57 624	27.66 633	24.34 631	35.26 645	25.60 646	35.91 645	33.81 644	31.90 644	34.10 645

FlowAnything	41.75 637	39.90 636	53.36 644	47.83 644	45.06 638	62.45 643	80.51 648	67.34 649	34.89 639	30.56 637	31.52 634	48.18 641	42.05 643	46.66 647	55.24 645	21.71 641	18.88 641	23.49 643	23.13 638	29.12 638	33.04 640

LSM0	49.58 645	40.04 637	53.62 646	97.15 646	128.68 649	62.75 648	79.89 647	67.63 650	35.11 641	33.02 639	32.61 640	48.43 645	41.60 639	46.60 643	55.43 646	21.63 640	18.99 645	23.62 644	23.13 638	29.47 643	52.26 649

Selective-RAFT-Error	41.77 638	40.16 638	53.34 643	47.73 640	45.25 642	62.51 644	80.64 649	67.22 645	34.93 640	30.64 638	31.81 635	48.11 640	42.11 644	46.57 642	54.95 644	21.61 637	18.87 640	23.48 639	23.15 640	29.16 639	33.08 644

CasAABBNet	41.80 641	40.20 639	53.41 645	47.73 640	45.18 639	62.51 644	80.71 650	67.26 646	34.80 638	30.49 634	31.88 636	48.24 642	41.81 640	46.63 644	55.64 649	21.60 636	18.88 641	23.48 639	23.22 641	29.19 640	33.05 641

RAFT-FEzeroshot	41.78 639	40.21 640	53.07 641	47.74 642	45.19 640	62.51 644	80.73 651	67.30 647	34.75 636	30.51 635	31.88 636	48.27 643	41.88 641	46.64 645	55.54 647	21.62 638	18.89 643	23.48 639	23.22 641	29.20 641	33.05 641

RAFT-FE	41.78 639	40.21 640	53.07 641	47.74 642	45.19 640	62.51 644	80.73 651	67.30 647	34.75 636	30.51 635	31.88 636	48.27 643	41.88 641	46.64 645	55.54 647	21.62 638	18.89 643	23.48 639	23.22 641	29.20 641	33.05 641

HaxPig	43.25 642	43.65 642	45.00 635	33.85 637	35.61 635	32.69 635	30.52 633	45.09 642	42.97 643	48.77 641	48.17 643	43.00 636	40.26 636	44.58 640	43.61 640	47.18 646	49.30 647	51.54 647	50.25 646	43.73 645	45.29 646

AVERAGE_ROB	44.46 643	45.91 643	46.59 636	40.59 639	38.66 636	32.99 636	30.52 633	46.19 643	43.26 644	49.59 642	48.97 644	44.62 638	39.89 635	45.04 641	43.94 641	48.74 647	50.69 648	50.80 646	49.79 645	45.54 646	46.97 647

MEDIAN_ROB	47.37 644	49.08 644	49.92 639	40.32 638	39.97 637	34.95 637	33.43 637	49.17 644	46.39 646	53.06 644	52.65 645	47.65 639	42.23 645	48.35 648	47.29 642	52.10 648	54.04 649	54.28 648	53.48 647	48.76 647	50.33 648

PML	64.32 648	53.22 645	17.88 494	8.10 627	32.94 634	148.46 653	247.79 655	12.18 620	45.42 645	111.41 652	288.92 655	101.47 653	101.31 653	31.67 634	15.55 600	14.03 635	4.83 628	10.98 635	6.18 630	28.82 637	5.17 624

DLNR_Zeroshot_test	28.62 634	55.50 646	49.94 640	183.62 648	115.05 648	3.43 283	0.28 26	29.49 637	1.49 182	1.01 168	1.26 171	0.93 180	0.63 91	3.92 376	1.51 373	29.81 643	0.41 485	0.26 157	0.23 199	93.28 648	0.32 265

DLNR-FE	28.68 635	56.10 647	49.61 638	183.75 649	105.98 646	3.44 284	0.28 26	29.58 638	1.49 182	1.01 168	1.26 171	0.93 180	0.63 91	3.81 369	1.51 373	33.14 644	0.41 485	0.26 157	0.23 199	99.94 650	0.32 265

BEATNet-Init1	49.72 646	64.32 648	97.77 649	4.68 620	4.28 617	84.75 651	60.42 643	73.38 651	68.59 647	88.29 651	88.51 652	91.94 652	97.99 652	85.26 653	70.96 653	0.80 554	0.65 559	0.85 571	0.70 556	7.96 628	2.33 592

xxxxx1	112.33 650	88.53 649	37.76 632	227.84 651	157.23 651	39.05 639	61.41 644	93.76 652	79.29 651	62.45 646	74.79 647	78.32 648	70.96 649	33.47 635	70.69 650	114.00 651	130.36 652	259.31 653	274.34 653	145.54 651	147.50 651

tt_ll	112.33 650	88.53 649	37.76 632	227.84 651	157.23 651	39.05 639	61.41 644	93.76 652	79.29 651	62.45 646	74.79 647	78.32 648	70.96 649	33.47 635	70.69 650	114.00 651	130.36 652	259.31 653	274.34 653	145.54 651	147.50 651

ff	112.33 650	88.53 649	37.76 632	227.84 651	157.23 651	39.05 639	61.41 644	93.76 652	79.29 651	62.45 646	74.79 647	78.32 648	70.96 649	33.47 635	70.69 650	114.00 651	130.36 652	259.31 653	274.34 653	145.54 651	147.50 651

ASD4		113.98 652

DPSimNet_ROB	102.30 649	119.72 653	143.59 651	109.42 647	94.10 645	127.22 652	127.15 653	26.62 635	102.36 654	149.58 654	83.99 651	139.34 654	137.54 654	64.62 650	82.36 654	105.18 650	66.15 651	120.15 650	69.61 649	99.58 649	77.72 650

test_example2	212.63 653	219.92 654	221.87 653	213.67 650	221.17 654	199.47 654	200.74 654	185.30 655	141.66 655	209.52 655	213.45 654	210.82 655	205.48 655	221.27 655	216.64 655	236.83 655	242.07 655	213.93 652	217.01 652	235.69 655	226.10 654

ccccc		629.75 655		567.84 654	570.84 655	582.44 655		613.82 656		614.58 656		555.57 656		666.94 656		781.57 656	507.24 656	391.36 656	342.44 656	689.82 656

GS-Stereo							0.83 299	3.32 289	1.37 132	0.75 99	0.89 91	0.76 135	0.80 158	0.92 58	0.53 80	0.26 140	0.18 100	0.26 157	0.20 135	0.28 155	0.21 88

FSD					0.60 213	0.77 5	0.67 192	1.57 42	0.68 5	0.72 90	0.62 48	1.02 192	0.72 117	0.81 30	0.73 155	0.59 521	0.54 534	0.57 527	0.54 530	0.57 464

Low-res two-view benchmark