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

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 99	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 88	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 10	0.09 34	0.15 32	0.12 26	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 60	0.10 54	0.14 12	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 26	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 60	0.09 23	0.15 26	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 32	0.12 26	0.18 19	0.19 86	0.10 16	0.10 19	0.11 60	0.10 54	0.15 26	0.13 103	0.06 32	0.06 169	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 59	0.13 52	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 27	0.10 40	0.10 54	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 169	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 211	0.21 83	0.18 61	0.11 126	0.24 266	0.12 26	0.19 25	0.18 69	0.10 16	0.13 55	0.11 60	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 94	0.07 3	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.15 32	0.11 17	0.21 49	0.19 86	0.77 567	0.11 27	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 26	0.24 94	0.19 86	0.09 7	0.11 27	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 61	0.10 79	0.13 16	0.12 26	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 55	0.10 40	0.10 54	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 16	0.12 26	0.24 94	0.19 86	0.09 7	0.11 27	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 10	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 27	0.08 4	0.08 10	0.23 174	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 95	0.32 186	0.16 10	0.08 12	0.17 81	0.10 8	0.22 61	0.19 86	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 250

asda	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 26	0.24 94	0.16 40	0.11 32	0.11 27	0.08 4	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.15 32	0.12 26	0.25 103	0.17 57	0.14 92	0.13 55	0.09 23	0.09 23	0.18 86	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 32	0.10 8	0.19 25	0.18 69	0.14 92	0.17 116	0.09 23	0.10 54	0.18 86	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 81	0.12 26	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 55	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 81	0.12 26	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 55	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 81	0.12 26	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 55	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 32	0.12 26	0.25 103	0.16 40	0.14 92	0.13 55	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 131	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 92	0.12 42	0.10 40	0.11 83	0.17 63	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 131	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 92	0.12 42	0.10 40	0.11 83	0.17 63	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.11 126	0.18 103	0.12 26	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 27	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 81	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 55	0.09 23	0.11 83	0.19 109	0.13 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 52	0.11 169	0.18 55	0.18 61	0.08 12	0.16 59	0.15 104	0.27 126	0.19 86	0.12 50	0.12 42	0.07 1	0.12 109	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 61	0.09 34	0.16 59	0.15 104	0.25 103	0.21 129	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.12 109	0.16 44	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsters	0.11 26	0.09 53	0.13 1	0.17 25	0.12 185	0.15 32	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 92	0.12 42	0.08 4	0.09 23	0.21 147	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 107	0.11 126	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 42	0.12 71	0.08 10	0.18 86	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.06 90

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 10	0.09 34	0.12 10	0.13 52	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 10	0.09 34	0.12 10	0.13 52	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 63	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 25	0.08 12	0.16 59	0.12 26	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 32	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 61	0.09 34	0.15 32	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 63	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 61	0.07 1	0.15 32	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 86	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.07 1	0.21 194	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 60	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.07 1	0.21 194	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 60	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 10	0.08 12	0.12 10	0.13 52	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 67	0.37 544	0.36 241	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 26	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 54	0.20 126	0.10 1	0.09 310	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 539	0.05 26

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 26	0.24 94	0.19 86	0.09 7	0.11 27	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.22 222	0.14 77	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 147	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 94	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 86	0.12 57	0.07 81	0.06 169	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

test_for_model	0.29 426	0.89 592	0.34 212	0.69 584	0.49 574	0.20 166	0.16 137	0.30 178	0.23 163	0.28 252	0.15 88	0.13 85	0.11 83	0.17 63	0.13 103	0.29 566	0.10 447	0.06 32	0.04 1	0.86 597	0.18 510

trnet	0.13 67	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 194	0.12 26	0.24 94	0.24 178	0.16 130	0.21 169	0.15 132	0.13 142	0.18 86	0.13 103	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

LoS_RVC	0.13 67	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.16 389	0.20 166	0.18 223	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 140	0.12 71	0.15 184	0.17 63	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 426

CAS	0.15 127	0.07 3	0.21 83	0.41 560	0.16 389	0.20 166	0.18 223	0.22 61	0.19 86	0.15 106	0.19 140	0.11 60	0.09 23	0.14 12	0.13 103	0.29 566	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 464

LoS	0.14 94	0.08 18	0.27 138	0.16 10	0.09 34	0.22 222	0.14 77	0.26 112	0.26 201	0.15 106	0.18 131	0.18 171	0.13 142	0.22 164	0.14 140	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 94	0.08 18	0.19 63	0.17 25	0.22 503	0.18 103	0.16 137	0.23 80	0.19 86	0.14 92	0.17 116	0.14 112	0.10 54	0.18 86	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.18 510

XX-TBD	0.15 127	0.18 411	0.28 149	0.22 277	0.10 79	0.22 222	0.15 104	0.22 61	0.27 212	0.22 191	0.26 218	0.14 112	0.12 109	0.16 44	0.13 103	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

CREStereo	0.13 67	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 222	0.15 104	0.25 103	0.24 178	0.16 130	0.21 169	0.14 112	0.13 142	0.18 86	0.13 103	0.09 310	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 127	0.08 18	0.23 99	0.15 5	0.09 34	0.23 244	0.16 137	0.25 103	0.23 163	0.17 145	0.21 169	0.16 151	0.14 165	0.22 164	0.13 103	0.29 566	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

iResNet_ROB	0.25 371	0.19 427	0.40 295	0.20 170	0.12 185	0.30 377	0.16 137	0.55 478	0.53 502	0.38 439	0.43 416	0.37 391	0.26 363	0.38 351	0.22 342	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.04 1	0.09 270	0.09 312

WQFJA1++	0.44 521	0.07 3	0.63 466	0.18 61	0.13 263	0.15 32	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 610	0.12 42	0.23 238	0.11 83	0.17 63	0.12 57	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.05 51	4.20 619	0.07 179

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 59	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 109	0.13 6	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.18 61	0.12 185	0.19 131	0.16 137	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 88	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.05 51	0.08 197	0.08 250

BridgeDepth	0.10 3	0.09 53	0.14 6	0.19 107	0.07 1	0.16 59	0.12 26	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 112	0.13 142	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.17 25	0.12 185	0.19 131	0.16 137	0.26 112	0.18 69	0.13 67	0.15 88	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.08 197	0.08 250

GS-Stereo							0.16 137	0.26 112	0.18 69	0.13 67	0.15 88	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.08 197	0.08 250

gasm-f	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.18 61	0.12 185	0.18 103	0.18 223	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 140	0.10 40	0.11 83	0.16 44	0.11 15	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.05 51	0.09 270	0.08 250

DDF-Stereo	0.13 67	0.08 18	0.19 63	0.19 107	0.16 389	0.12 10	0.15 104	0.18 19	0.18 69	0.11 32	0.10 19	0.13 85	0.12 109	0.23 174	0.19 279	0.08 221	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.21 526	0.06 90

Zero-FE251	0.14 94	0.09 53	0.24 108	0.17 25	0.09 34	0.20 166	0.13 52	0.20 36	0.14 24	0.61 547	0.13 55	0.13 85	0.11 83	0.14 12	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 94	0.10 95	0.18 55	0.21 215	0.10 79	0.29 359	0.16 137	0.28 145	0.20 112	0.14 92	0.17 116	0.16 151	0.14 165	0.17 63	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.07 127	0.07 179

zero-FE	0.16 141	0.08 18	0.81 517	0.19 107	0.18 434	0.12 10	0.15 104	0.19 25	0.19 86	0.10 16	0.10 19	0.13 85	0.12 109	0.21 147	0.19 279	0.08 221	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.19 514	0.06 90

GGEV	0.14 94	0.10 95	0.18 55	0.21 215	0.10 79	0.29 359	0.16 137	0.28 145	0.20 112	0.14 92	0.17 116	0.16 151	0.14 165	0.17 63	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.07 127	0.07 179

asd	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	0.10 79	0.16 59	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 27	0.09 23	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

depthmonostereo	0.14 94	0.09 53	0.19 63	0.19 107	0.08 12	0.20 166	0.15 104	0.27 126	0.23 163	0.16 130	0.18 131	0.14 112	0.17 232	0.19 109	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

4.5_new	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 26	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 55	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 26	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 55	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 32	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 42	0.08 4	0.11 83	0.16 44	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	0.09 34	0.15 32	0.15 104	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 55	0.10 40	0.09 23	0.17 63	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	0.08 12	0.16 59	0.14 77	0.27 126	0.20 112	0.14 92	0.14 85	0.08 4	0.11 83	0.13 6	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.19 107	0.12 185	0.14 21	0.12 26	0.25 103	0.17 57	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 126	0.16 59	0.13 52	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 88	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 90

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.07 1	0.17 81	0.13 52	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 55	0.11 60	0.12 109	0.18 86	0.11 15	0.08 221	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

HART	0.15 127	0.11 169	0.30 166	0.21 215	0.09 34	0.17 81	0.16 137	0.30 178	0.19 86	0.15 106	0.25 208	0.17 161	0.09 23	0.21 147	0.12 57	0.06 32	0.07 295	0.07 97	0.05 51	0.08 197	0.06 90

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.25 121	0.16 10	0.11 126	0.14 21	0.16 137	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 88	0.09 23	0.09 23	0.18 86	0.10 1	0.06 32	0.07 295	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.10 368

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 67	0.14 319	0.19 63	0.26 454	0.09 34	0.15 32	0.13 52	0.22 61	0.18 69	0.12 50	0.11 27	0.10 40	0.13 142	0.21 147	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.05 26

AIO_rvc	0.12 52	0.11 169	0.22 93	0.19 107	0.10 79	0.15 32	0.17 179	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 55	0.13 85	0.08 10	0.22 164	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 179

HUF	0.15 127	0.11 169	0.38 272	0.17 25	0.11 126	0.16 59	0.17 179	0.22 61	0.20 112	0.11 32	0.13 55	0.14 112	0.11 83	0.18 86	0.12 57	0.07 81	0.20 554	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.14 464

AIO_test	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 107	0.11 126	0.15 32	0.17 179	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 55	0.14 112	0.09 23	0.20 126	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 107	0.11 126	0.16 59	0.14 77	0.29 159	0.18 69	0.11 32	0.16 103	0.13 85	0.09 23	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

WCG-NET	0.14 94	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.08 12	0.18 103	0.17 179	0.21 49	0.28 227	0.18 163	0.21 169	0.15 132	0.12 109	0.18 86	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 107	0.11 126	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 69	0.10 16	0.13 55	0.10 40	0.11 83	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

Pointernet	0.13 67	0.07 3	0.27 138	0.19 107	0.11 126	0.20 166	0.12 26	0.31 190	0.24 178	0.15 106	0.15 88	0.13 85	0.11 83	0.17 63	0.13 103	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 61	0.13 263	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 54	0.21 147	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.16 476	0.24 554

WCG-NET（raft）	0.14 94	0.09 53	0.23 99	0.17 25	0.08 12	0.19 131	0.16 137	0.23 80	0.26 201	0.18 163	0.19 140	0.20 194	0.12 109	0.21 147	0.12 57	0.06 32	0.06 169	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 127	0.09 53	0.26 129	0.20 170	0.10 79	0.19 131	0.17 179	0.36 267	0.29 246	0.24 211	0.20 157	0.19 185	0.10 54	0.18 86	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV++	0.13 67	0.10 95	0.23 99	0.21 215	0.10 79	0.15 32	0.15 104	0.29 159	0.16 40	0.12 50	0.15 88	0.12 71	0.12 109	0.17 63	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.05 51	0.07 127	0.07 179

testlalala_base	0.20 245	0.13 275	0.35 221	0.25 419	0.15 357	0.25 284	0.16 137	0.34 223	0.17 57	0.19 169	0.26 218	0.17 161	0.14 165	0.18 86	0.16 192	0.39 579	0.09 416	0.07 97	0.05 51	0.45 573	0.08 250

GCAP-Stereo	0.14 94	0.14 319	0.33 202	0.20 170	0.09 34	0.21 194	0.10 8	0.26 112	0.20 112	0.18 163	0.19 140	0.15 132	0.13 142	0.17 63	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.06 90

Any-RAFT	0.17 160	0.08 18	0.31 180	0.19 107	0.10 79	0.29 359	0.16 137	0.42 332	0.30 259	0.24 211	0.27 225	0.27 290	0.16 202	0.21 147	0.12 57	0.08 221	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 160	0.10 95	0.28 149	0.20 170	0.11 126	0.25 284	0.17 179	0.41 318	0.31 271	0.23 197	0.23 185	0.22 218	0.15 184	0.25 219	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.08 197	0.07 179

DCANet-4	0.19 228	0.10 95	0.52 419	0.19 107	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.36 267	0.39 366	0.29 281	0.30 257	0.17 161	0.22 301	0.20 126	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 179

fff	0.19 228	0.13 275	0.40 295	0.18 61	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.35 248	0.43 409	0.29 281	0.30 257	0.18 171	0.28 399	0.20 126	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 179

ADStereo(finetuned)	0.19 228	0.13 275	0.49 391	0.19 107	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.34 223	0.39 366	0.29 281	0.31 271	0.18 171	0.31 444	0.21 147	0.19 279	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 179

CroCo-Stereo	0.14 94	0.13 275	0.24 108	0.25 419	0.11 126	0.11 6	0.18 223	0.32 201	0.23 163	0.12 50	0.12 42	0.18 171	0.12 109	0.14 12	0.13 103	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.05 51	0.07 127	0.06 90
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
s12784h	0.17 160	0.09 53	0.26 129	0.18 61	0.07 1	0.32 402	0.19 269	0.37 277	0.32 280	0.23 197	0.25 208	0.18 171	0.17 232	0.25 219	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

TANstereo	0.15 127	0.09 53	0.28 149	0.16 10	0.08 12	0.25 284	0.14 77	0.23 80	0.28 227	0.24 211	0.30 257	0.16 151	0.12 109	0.17 63	0.13 103	0.08 221	0.07 295	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 179

DCANet	0.18 185	0.13 275	0.40 295	0.19 107	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.34 223	0.39 366	0.29 281	0.31 271	0.18 171	0.23 315	0.20 126	0.19 279	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 179

csc	0.19 228	0.13 275	0.40 295	0.18 61	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.35 248	0.43 409	0.29 281	0.30 257	0.18 171	0.28 399	0.20 126	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 179

cscssc	0.19 228	0.13 275	0.40 295	0.18 61	0.09 34	0.19 131	0.18 223	0.35 248	0.43 409	0.29 281	0.30 257	0.18 171	0.28 399	0.20 126	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 179

iResNetv2_ROB	0.27 395	0.26 495	0.72 497	0.23 328	0.13 263	0.29 359	0.18 223	0.52 449	0.49 476	0.37 424	0.45 438	0.39 411	0.25 354	0.34 329	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.05 51	0.12 421	0.09 312

MLCV	0.22 295	0.16 378	0.44 350	0.21 215	0.08 12	0.29 359	0.19 269	0.38 283	0.37 342	0.38 439	0.44 427	0.31 343	0.21 288	0.41 362	0.24 372	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

pmcnn	0.50 538	0.20 439	0.78 504	0.24 381	0.26 537	0.39 469	0.30 493	0.51 430	0.50 484	0.54 537	1.23 579	2.52 607	0.37 480	0.77 524	0.95 566	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.05 51	0.10 337	0.08 250

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.09 1	0.14 77	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

WQFJX	0.18 185	0.10 95	0.17 45	0.22 277	0.18 434	0.25 284	0.18 223	0.53 460	0.45 435	0.17 145	0.16 103	0.14 112	0.16 202	0.23 174	0.18 246	0.07 81	0.08 381	0.07 97	0.06 104	0.08 197	0.07 179

AdaDepth	0.11 26	0.09 53	0.20 74	0.20 170	0.10 79	0.19 131	0.13 52	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 109	0.12 57	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

water-stereo	0.13 67	0.08 18	0.20 74	0.19 107	0.10 79	0.17 81	0.14 77	0.25 103	0.19 86	0.17 145	0.23 185	0.15 132	0.15 184	0.12 3	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 94	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.09 34	0.21 194	0.14 77	0.24 94	0.21 129	0.21 185	0.21 169	0.15 132	0.14 165	0.23 174	0.15 166	0.07 81	0.06 169	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

G2L-ROB	0.23 312	0.15 353	0.41 318	0.19 107	0.12 185	0.27 318	0.21 351	0.47 381	0.33 292	0.34 384	0.31 271	0.41 433	0.22 301	0.49 389	0.26 395	0.09 310	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.10 368

xyz-stereo-finetune2	0.17 160	0.11 169	0.26 129	0.16 10	0.09 34	0.27 318	0.19 269	0.27 126	0.20 112	0.22 191	0.28 231	0.21 206	0.22 301	0.37 346	0.22 342	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.06 58	0.07 179

xyz-stereo-finetune	0.16 141	0.12 211	0.23 99	0.16 10	0.08 12	0.23 244	0.20 320	0.29 159	0.31 271	0.19 169	0.22 180	0.19 185	0.15 184	0.29 287	0.20 297	0.06 32	0.06 169	0.08 183	0.06 104	0.06 58	0.06 90

xyz-stereo	1.40 595	0.10 95	17.09 627	0.18 61	0.07 1	4.78 613	0.18 223	0.29 159	0.34 302	0.36 417	2.81 612	0.40 426	0.29 414	0.56 430	0.24 372	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.06 104	0.06 58	0.05 26

G2L-Stereo_test	0.24 343	0.16 378	0.38 272	0.19 107	0.13 263	0.27 318	0.24 425	0.49 403	0.38 356	0.37 424	0.37 341	0.40 426	0.24 333	0.52 404	0.28 405	0.08 221	0.06 169	0.06 32	0.06 104	0.09 270	0.08 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 67	0.09 53	0.24 108	0.20 170	0.10 79	0.15 32	0.14 77	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 140	0.15 132	0.11 83	0.13 6	0.17 223	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 104	0.07 127	0.06 90

MM-Stereo_test3	0.17 160	0.12 211	0.29 159	0.23 328	0.14 307	0.19 131	0.22 378	0.39 295	0.36 331	0.16 130	0.24 199	0.17 161	0.12 109	0.19 109	0.14 140	0.07 81	0.07 295	0.08 183	0.06 104	0.09 270	0.06 90

MM-Stereo_test2	0.15 127	0.10 95	0.44 350	0.23 328	0.11 126	0.21 194	0.21 351	0.27 126	0.22 142	0.15 106	0.16 103	0.13 85	0.11 83	0.20 126	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.05 26

Reg-Stereo(zero)	0.16 141	0.07 3	0.36 241	0.19 107	0.10 79	0.19 131	0.14 77	0.28 145	0.24 178	0.22 191	0.20 157	0.24 251	0.18 257	0.21 147	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 104	0.06 58	0.06 90

SCV_C0	0.14 94	0.11 169	0.25 121	0.19 107	0.12 185	0.15 32	0.16 137	0.30 178	0.22 142	0.13 67	0.15 88	0.13 85	0.09 23	0.24 188	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 104	0.09 270	0.06 90

SCV	0.14 94	0.14 319	0.24 108	0.21 215	0.11 126	0.15 32	0.16 137	0.31 190	0.18 69	0.11 32	0.15 88	0.13 85	0.10 54	0.23 174	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.06 90

castereo++	0.13 67	0.10 95	0.18 55	0.18 61	0.10 79	0.27 318	0.13 52	0.23 80	0.23 163	0.11 32	0.13 55	0.16 151	0.10 54	0.18 86	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 94	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.10 79	0.20 166	0.19 269	0.30 178	0.27 212	0.13 67	0.18 131	0.16 151	0.16 202	0.15 26	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 104	0.06 58	0.05 26

fffft	0.13 67	0.09 53	0.24 108	0.19 107	0.10 79	0.17 81	0.19 269	0.22 61	0.16 40	0.14 92	0.11 27	0.13 85	0.10 54	0.24 188	0.18 246	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.07 127	0.06 90
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 67	0.10 95	0.22 93	0.19 107	0.10 79	0.19 131	0.17 179	0.19 25	0.19 86	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.11 83	0.24 188	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.06 90

tt45	0.14 94	0.09 53	0.22 93	0.19 107	0.11 126	0.23 244	0.18 223	0.22 61	0.17 57	0.15 106	0.13 55	0.14 112	0.10 54	0.30 302	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.07 179

999	0.14 94	0.08 18	0.24 108	0.19 107	0.11 126	0.20 166	0.17 179	0.24 94	0.18 69	0.13 67	0.16 103	0.14 112	0.11 83	0.36 343	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.07 179

mms	0.13 67	0.11 169	0.19 63	0.19 107	0.12 185	0.16 59	0.17 179	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 116	0.14 112	0.09 23	0.24 188	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.07 179

ours_stereo	0.13 67	0.11 169	0.23 99	0.20 170	0.11 126	0.17 81	0.18 223	0.20 36	0.19 86	0.13 67	0.18 131	0.14 112	0.10 54	0.23 174	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.06 58	0.05 26

fffy	0.14 94	0.11 169	0.24 108	0.20 170	0.10 79	0.19 131	0.18 223	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.13 142	0.25 219	0.14 140	0.06 32	0.06 169	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.06 90

GCAP-BAT	0.16 141	0.11 169	0.36 241	0.18 61	0.13 263	0.21 194	0.16 137	0.23 80	0.18 69	0.26 232	0.28 231	0.20 194	0.11 83	0.24 188	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 90

RAStereo	0.13 67	0.12 211	0.27 138	0.22 277	0.11 126	0.15 32	0.18 223	0.23 80	0.23 163	0.13 67	0.17 116	0.11 60	0.09 23	0.15 26	0.13 103	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.05 26

Occ-G	0.13 67	0.08 18	0.21 83	0.17 25	0.10 79	0.15 32	0.19 269	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.19 140	0.21 206	0.11 83	0.17 63	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.07 127	0.06 90

MGS-Stereo	0.14 94	0.11 169	0.32 186	0.19 107	0.11 126	0.18 103	0.17 179	0.20 36	0.22 142	0.14 92	0.24 199	0.15 132	0.10 54	0.18 86	0.12 57	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.10 337	0.06 90

MoCha-V2	0.13 67	0.08 18	0.26 129	0.23 328	0.09 34	0.16 59	0.15 104	0.26 112	0.16 40	0.15 106	0.15 88	0.13 85	0.14 165	0.20 126	0.11 15	0.06 32	0.07 295	0.06 32	0.06 104	0.06 58	0.05 26

qqq1	0.24 343	0.12 211	0.40 295	0.19 107	0.10 79	0.27 318	0.19 269	0.51 430	0.45 435	0.34 384	0.41 387	0.31 343	0.26 363	0.58 441	0.16 192	0.10 359	0.07 295	0.07 97	0.06 104	0.08 197	0.07 179

fff1	0.24 343	0.12 211	0.40 295	0.19 107	0.10 79	0.27 318	0.19 269	0.51 430	0.45 435	0.34 384	0.41 387	0.31 343	0.26 363	0.58 441	0.16 192	0.10 359	0.07 295	0.07 97	0.06 104	0.08 197	0.07 179

ACVNet-DCA	0.18 185	0.14 319	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 269	0.41 318	0.27 212	0.17 145	0.19 140	0.13 85	0.18 257	0.28 270	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.09 270	0.09 312

1test111	0.19 228	0.14 319	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 269	0.41 318	0.27 212	0.17 145	0.19 140	0.13 85	0.18 257	0.34 329	0.22 342	0.08 221	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.09 270	0.09 312

cc1	0.18 185	0.14 319	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 269	0.35 248	0.47 458	0.17 145	0.19 140	0.13 85	0.18 257	0.28 270	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.08 197	0.08 250

11t1	0.18 185	0.10 95	0.30 166	0.20 170	0.11 126	0.27 318	0.17 179	0.35 248	0.23 163	0.25 220	0.23 185	0.23 238	0.23 315	0.25 219	0.18 246	0.09 310	0.07 295	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.09 312

tt1	0.18 185	0.14 319	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.30 377	0.19 269	0.35 248	0.44 424	0.17 145	0.19 140	0.13 85	0.16 202	0.27 256	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.08 183	0.06 104	0.08 197	0.08 250

MaDis-Stereo	0.14 94	0.13 275	0.26 129	0.19 107	0.14 307	0.16 59	0.13 52	0.25 103	0.21 129	0.13 67	0.14 85	0.14 112	0.11 83	0.17 63	0.17 223	0.08 221	0.07 295	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.06 90

MSKI-zero shot	0.17 160	0.09 53	0.43 341	0.20 170	0.11 126	0.21 194	0.15 104	0.32 201	0.21 129	0.23 197	0.24 199	0.23 238	0.10 54	0.31 309	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.06 90

UniTT-Stereo	0.14 94	0.10 95	0.30 166	0.21 215	0.13 263	0.17 81	0.13 52	0.19 25	0.18 69	0.15 106	0.20 157	0.10 40	0.11 83	0.18 86	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.08 197	0.06 90

testlalala	0.15 127	0.10 95	0.36 241	0.19 107	0.12 185	0.23 244	0.16 137	0.26 112	0.19 86	0.24 211	0.19 140	0.14 112	0.11 83	0.16 44	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.22 93	0.19 107	0.10 79	0.15 32	0.14 77	0.27 126	0.15 34	0.13 67	0.14 85	0.13 85	0.08 10	0.21 147	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.05 26

knoymous	0.17 160	0.09 53	0.32 186	0.17 25	0.11 126	0.21 194	0.17 179	0.32 201	0.23 163	0.23 197	0.28 231	0.27 290	0.16 202	0.23 174	0.16 192	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.06 104	0.09 270	0.09 312

riskmin	0.18 185	0.09 53	0.34 212	0.18 61	0.12 185	0.24 266	0.16 137	0.34 223	0.28 227	0.21 185	0.23 185	0.33 359	0.24 333	0.23 174	0.17 223	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.06 104	0.10 337	0.10 368

ProNet	0.14 94	0.12 211	0.25 121	0.19 107	0.11 126	0.19 131	0.19 269	0.27 126	0.20 112	0.14 92	0.13 55	0.13 85	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.07 127	0.07 179

RCA-Stereo	0.16 141	0.09 53	0.25 121	0.20 170	0.10 79	0.19 131	0.17 179	0.36 267	0.35 318	0.20 174	0.25 208	0.17 161	0.17 232	0.18 86	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.05 26

CroCo-Stereo Lap2	0.15 127	0.15 353	0.28 149	0.25 419	0.18 434	0.11 6	0.19 269	0.28 145	0.21 129	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.12 109	0.17 63	0.14 140	0.07 81	0.07 295	0.08 183	0.06 104	0.08 197	0.07 179

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 434	0.20 439	0.70 493	0.21 215	0.17 412	0.46 504	0.27 460	0.50 413	0.49 476	0.42 483	0.55 494	0.43 446	0.30 428	0.46 377	0.38 463	0.09 310	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.11 385	0.10 368

GANet-ADL	0.21 265	0.12 211	0.45 361	0.23 328	0.14 307	0.29 359	0.19 269	0.46 373	0.35 318	0.25 220	0.32 280	0.32 352	0.19 272	0.24 188	0.20 297	0.10 359	0.07 295	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.10 368

raftrobust	0.16 141	0.13 275	0.29 159	0.22 277	0.15 357	0.19 131	0.13 52	0.32 201	0.26 201	0.26 232	0.20 157	0.19 185	0.17 232	0.21 147	0.15 166	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.07 179

RALCasStereoNet	0.18 185	0.15 353	0.33 202	0.21 215	0.14 307	0.21 194	0.18 223	0.31 190	0.25 192	0.21 185	0.29 244	0.22 218	0.15 184	0.27 256	0.17 223	0.08 221	0.10 447	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.09 312

111	0.20 245	0.17 397	0.40 295	0.18 61	0.09 34	0.24 266	0.17 179	0.41 318	0.45 435	0.23 197	0.29 244	0.29 317	0.21 288	0.24 188	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.07 127	0.08 250

DIP-Stereo	0.18 185	0.12 211	0.33 202	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.12 26	0.42 332	0.25 192	0.27 242	0.32 280	0.21 206	0.17 232	0.25 219	0.20 297	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.06 104	0.07 127	0.08 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 295	0.18 411	0.47 377	0.22 277	0.10 79	0.28 338	0.14 77	0.46 373	0.32 280	0.31 330	0.34 311	0.31 343	0.25 354	0.31 309	0.29 417	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.06 104	0.10 337	0.08 250

R-Stereo Train	0.18 185	0.09 53	0.32 186	0.22 277	0.12 185	0.22 222	0.19 269	0.42 332	0.19 86	0.31 330	0.45 438	0.20 194	0.14 165	0.18 86	0.15 166	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 185	0.09 53	0.32 186	0.22 277	0.12 185	0.22 222	0.19 269	0.42 332	0.19 86	0.31 330	0.45 438	0.20 194	0.14 165	0.18 86	0.15 166	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.06 104	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 245	0.17 397	0.43 341	0.19 107	0.08 12	0.27 318	0.14 77	0.42 332	0.30 259	0.29 281	0.32 280	0.27 290	0.21 288	0.28 270	0.25 382	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.09 270	0.06 90
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 343	0.18 411	0.61 455	0.25 419	0.11 126	0.29 359	0.21 351	0.42 332	0.43 409	0.33 364	0.43 416	0.27 290	0.22 301	0.34 329	0.26 395	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.06 104	0.08 197	0.07 179

WQFJA1	0.18 185	0.10 95	0.16 34	0.22 277	0.18 434	0.25 284	0.19 269	0.51 430	0.51 488	0.15 106	0.17 116	0.15 132	0.16 202	0.20 126	0.20 297	0.07 81	0.09 416	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

WQFJX1	0.18 185	0.10 95	0.16 34	0.23 328	0.17 412	0.24 266	0.19 269	0.58 512	0.52 497	0.16 130	0.16 103	0.14 112	0.15 184	0.26 236	0.17 223	0.08 221	0.09 416	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.06 90

NLMM1	0.19 228	0.12 211	0.16 34	0.23 328	0.18 434	0.24 266	0.20 320	0.59 518	0.65 537	0.18 163	0.17 116	0.13 85	0.14 165	0.25 219	0.18 246	0.08 221	0.09 416	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

NLMM	0.18 185	0.10 95	0.16 34	0.22 277	0.18 434	0.25 284	0.19 269	0.51 430	0.51 488	0.15 106	0.17 116	0.15 132	0.16 202	0.20 126	0.20 297	0.07 81	0.09 416	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

DLNR-FE	10.45 621	12.13 628	19.94 630	106.10 641	23.12 636	0.14 21	0.13 52	3.28 617	0.17 57	0.16 130	0.23 185	0.16 151	0.10 54	0.31 309	0.15 166	2.41 618	0.06 169	0.07 97	0.07 162	40.22 641	0.06 90

GASTEREO	0.13 67	0.12 211	0.21 83	0.23 328	0.10 79	0.18 103	0.15 104	0.26 112	0.18 69	0.17 145	0.16 103	0.11 60	0.13 142	0.19 109	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 162	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 67	0.12 211	0.21 83	0.22 277	0.10 79	0.16 59	0.15 104	0.26 112	0.18 69	0.17 145	0.16 103	0.11 60	0.13 142	0.18 86	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 162	0.06 58	0.06 90

z-ln-s-r	0.32 450	0.21 453	0.82 521	0.23 328	0.14 307	0.30 377	0.26 454	0.43 345	0.50 484	0.32 352	0.60 513	0.39 411	0.29 414	0.73 504	0.66 542	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.10 337	0.08 250

S2M2_XL	0.10 3	0.09 53	0.21 83	0.14 2	0.10 79	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 27	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 310	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.26 387	0.16 378	0.36 241	0.23 328	0.15 357	0.31 393	0.20 320	0.49 403	0.42 402	0.35 401	0.42 403	0.45 461	0.27 382	0.55 419	0.33 445	0.10 359	0.06 169	0.07 97	0.07 162	0.10 337	0.10 368

MM-Stereo_test1	0.17 160	0.10 95	0.39 287	0.23 328	0.11 126	0.20 166	0.22 378	0.33 215	0.29 246	0.22 191	0.21 169	0.15 132	0.14 165	0.23 174	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.09 270	0.06 90

model_zeroshot	0.17 160	0.11 169	0.39 287	0.20 170	0.12 185	0.24 266	0.15 104	0.34 223	0.22 142	0.30 312	0.20 157	0.22 218	0.12 109	0.24 188	0.14 140	0.08 221	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.07 127	0.07 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 245	0.72 583	0.70 493	0.17 25	0.08 12	0.15 32	0.15 104	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 42	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 103	0.35 574	0.04 2	0.08 183	0.07 162	0.11 385	0.23 549

AIO-Stereo	0.13 67	0.10 95	0.22 93	0.20 170	0.09 34	0.16 59	0.15 104	0.27 126	0.16 40	0.13 67	0.15 88	0.13 85	0.08 10	0.18 86	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

RSM++	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.20 170	0.09 34	0.17 81	0.15 104	0.21 49	0.19 86	0.12 50	0.12 42	0.14 112	0.09 23	0.20 126	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.07 127	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.20 170	0.09 34	0.16 59	0.15 104	0.23 80	0.18 69	0.13 67	0.13 55	0.15 132	0.09 23	0.21 147	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.05 26

test_sample2	0.21 265	0.10 95	0.28 149	0.19 107	0.11 126	0.27 318	0.21 351	0.43 345	0.29 246	0.26 232	0.31 271	0.30 333	0.24 333	0.45 374	0.18 246	0.09 310	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.09 270	0.09 312

test_sample1	0.20 245	0.10 95	0.28 149	0.19 107	0.12 185	0.28 338	0.19 269	0.41 318	0.25 192	0.26 232	0.31 271	0.29 317	0.26 363	0.44 371	0.21 322	0.09 310	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.09 270	0.09 312

gcap-zeroshot	0.17 160	0.11 169	0.36 241	0.20 170	0.12 185	0.26 308	0.16 137	0.30 178	0.22 142	0.26 232	0.20 157	0.30 333	0.14 165	0.20 126	0.13 103	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

testlalala2	0.18 185	0.10 95	0.50 402	0.36 546	0.25 532	0.23 244	0.14 77	0.34 223	0.24 178	0.25 220	0.25 208	0.21 206	0.12 109	0.16 44	0.16 192	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 160	0.13 275	0.24 108	0.19 107	0.13 263	0.24 266	0.17 179	0.30 178	0.37 342	0.43 489	0.17 116	0.13 85	0.12 109	0.19 109	0.15 166	0.08 221	0.07 295	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.08 250

MyStereo8	0.22 295	0.15 353	0.63 466	0.21 215	0.17 412	0.31 393	0.16 137	0.36 267	0.32 280	0.28 252	0.36 332	0.25 260	0.18 257	0.25 219	0.28 405	0.08 221	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.10 337	0.12 426

CoDeX	0.23 312	0.12 211	0.46 369	0.21 215	0.14 307	0.29 359	0.21 351	0.53 460	0.41 395	0.29 281	0.35 322	0.29 317	0.22 301	0.48 384	0.19 279	0.09 310	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.07 179

ff7	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.27 126	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

IGEVStereo-DCA	0.14 94	0.11 169	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.20 166	0.18 223	0.27 126	0.20 112	0.15 106	0.12 42	0.14 112	0.12 109	0.28 270	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

ffff	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.27 126	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

rrr	0.17 160	0.11 169	0.57 439	0.19 107	0.12 185	0.20 166	0.18 223	0.35 248	0.22 142	0.15 106	0.12 42	0.14 112	0.12 109	0.28 270	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

11t	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.27 126	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

GMStereo_Zeroshot	0.24 343	0.21 453	0.45 361	0.26 454	0.13 263	0.28 338	0.15 104	0.39 295	0.35 318	0.37 424	0.43 416	0.40 426	0.17 232	0.34 329	0.20 297	0.12 436	0.07 295	0.13 458	0.07 162	0.16 476	0.09 312

plain	0.17 160	0.13 275	0.43 341	0.21 215	0.13 263	0.16 59	0.17 179	0.27 126	0.22 142	0.16 130	0.26 218	0.13 85	0.16 202	0.27 256	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.07 162	0.10 337	0.07 179

EKT-Stereo	0.38 494	0.12 211	0.38 272	0.42 561	3.88 615	0.21 194	0.17 179	0.35 248	0.28 227	0.20 174	0.20 157	0.23 238	0.15 184	0.28 270	0.16 192	0.09 310	0.07 295	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.09 312

DLNR_Zeroshot_test	10.44 620	12.10 627	19.93 629	106.08 640	23.66 637	0.14 21	0.13 52	3.22 616	0.17 57	0.16 130	0.23 185	0.16 151	0.10 54	0.31 309	0.15 166	2.36 617	0.06 169	0.07 97	0.07 162	39.70 640	0.06 90

RAFT-Test	0.17 160	0.10 95	0.38 272	0.19 107	0.12 185	0.25 284	0.17 179	0.33 215	0.23 163	0.23 197	0.29 244	0.27 290	0.14 165	0.20 126	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

HH	0.18 185	0.12 211	0.55 432	0.22 277	0.12 185	0.18 103	0.18 223	0.34 223	0.19 86	0.20 174	0.24 199	0.34 366	0.18 257	0.29 287	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.07 127	0.06 90

HanStereo	0.18 185	0.12 211	0.55 432	0.22 277	0.12 185	0.18 103	0.18 223	0.34 223	0.19 86	0.20 174	0.24 199	0.34 366	0.18 257	0.29 287	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.07 127	0.06 90

anonymousdsp	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.28 145	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.07 179

EGLCR-Stereo	0.13 67	0.08 18	0.20 74	0.18 61	0.09 34	0.21 194	0.13 52	0.27 126	0.21 129	0.13 67	0.10 19	0.15 132	0.09 23	0.20 126	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

Selective-RAFT	0.17 160	0.12 211	0.30 166	0.24 381	0.10 79	0.29 359	0.15 104	0.32 201	0.31 271	0.17 145	0.17 116	0.21 206	0.18 257	0.28 270	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.07 162	0.08 197	0.06 90

MC-Stereo	0.14 94	0.09 53	0.25 121	0.21 215	0.09 34	0.18 103	0.16 137	0.23 80	0.19 86	0.18 163	0.23 185	0.16 151	0.13 142	0.22 164	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.05 26

ccc-4	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.27 126	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.07 179

x	0.19 228	0.11 169	0.29 159	0.20 170	0.11 126	0.26 308	0.18 223	0.41 318	0.29 246	0.25 220	0.29 244	0.28 306	0.24 333	0.26 236	0.23 361	0.09 310	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.09 270	0.08 250

IGEV-Stereo	0.14 94	0.12 211	0.27 138	0.19 107	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.28 145	0.20 112	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.12 109	0.24 188	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.07 179
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 312	0.18 411	0.44 350	0.22 277	0.13 263	0.19 131	0.19 269	0.37 277	0.32 280	0.28 252	0.37 341	0.34 366	0.23 315	0.65 480	0.27 401	0.06 32	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.09 270	0.08 250

CIPLG	0.21 265	0.21 453	0.55 432	0.23 328	0.15 357	0.25 284	0.20 320	0.35 248	0.29 246	0.31 330	0.33 301	0.22 218	0.15 184	0.26 236	0.20 297	0.08 221	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.08 197	0.08 250

DAS	0.27 395	0.12 211	0.42 328	0.24 381	0.18 434	0.29 359	0.24 425	0.45 362	0.45 435	0.41 473	0.44 427	0.34 366	0.29 414	0.75 513	0.21 322	0.09 310	0.07 295	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.09 312

SepStereo	0.26 387	0.12 211	0.42 328	0.24 381	0.18 434	0.29 359	0.24 425	0.45 362	0.45 435	0.41 473	0.44 427	0.34 366	0.29 414	0.64 473	0.21 322	0.09 310	0.07 295	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.09 312

IPLG	0.21 265	0.15 353	0.53 423	0.21 215	0.12 185	0.28 338	0.17 179	0.42 332	0.30 259	0.33 364	0.32 280	0.15 132	0.17 232	0.50 393	0.21 322	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

IPLGR_C	0.21 265	0.22 466	0.60 452	0.23 328	0.15 357	0.24 266	0.20 320	0.35 248	0.29 246	0.31 330	0.32 280	0.22 218	0.15 184	0.25 219	0.20 297	0.08 221	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.08 197	0.08 250

MIPNet	0.21 265	0.15 353	0.52 419	0.21 215	0.12 185	0.27 318	0.20 320	0.45 362	0.37 342	0.30 312	0.23 185	0.19 185	0.24 333	0.27 256	0.19 279	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

IPLGR	0.21 265	0.13 275	0.61 455	0.21 215	0.11 126	0.25 284	0.18 223	0.41 318	0.37 342	0.28 252	0.27 225	0.21 206	0.19 272	0.37 346	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.06 90

ACRE	0.21 265	0.20 439	0.62 463	0.23 328	0.15 357	0.24 266	0.20 320	0.35 248	0.28 227	0.31 330	0.32 280	0.22 218	0.15 184	0.25 219	0.20 297	0.08 221	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.08 197	0.08 250

GwcNet-ADL	0.22 295	0.14 319	0.58 444	0.24 381	0.13 263	0.22 222	0.23 403	0.49 403	0.40 383	0.27 242	0.29 244	0.30 333	0.20 281	0.26 236	0.23 361	0.09 310	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.09 270	0.09 312

HHNet	0.22 295	0.12 211	0.52 419	0.18 61	0.18 434	0.20 166	0.20 320	0.34 223	0.31 271	0.32 352	0.59 508	0.20 194	0.21 288	0.24 188	0.31 433	0.08 221	0.05 33	0.09 268	0.07 162	0.08 197	0.11 403

AAGNet	0.33 459	0.11 169	0.37 253	0.25 419	0.16 389	0.20 166	0.19 269	0.30 178	0.27 212	0.35 401	0.35 322	0.27 290	0.30 428	0.44 371	2.66 611	0.08 221	0.05 33	0.10 343	0.07 162	0.08 197	0.06 90

STrans-v2	0.24 343	0.13 275	0.54 426	0.21 215	0.12 185	0.23 244	0.21 351	0.47 381	0.28 227	0.31 330	0.42 403	0.36 385	0.35 467	0.62 465	0.23 361	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.06 58	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 343	0.13 275	0.56 436	0.23 328	0.11 126	0.21 194	0.19 269	0.40 306	0.32 280	0.30 312	0.43 416	0.36 385	0.31 444	0.61 457	0.20 297	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.06 58	0.07 179

OMP-Stereo	0.23 312	0.14 319	0.35 221	0.29 506	0.13 263	0.21 194	0.16 137	0.37 277	0.33 292	0.34 384	0.30 257	0.34 366	0.19 272	0.70 494	0.24 372	0.07 81	0.06 169	0.09 268	0.07 162	0.07 127	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 312	0.13 275	0.35 221	0.29 506	0.12 185	0.23 244	0.14 77	0.38 283	0.31 271	0.34 384	0.37 341	0.33 359	0.21 288	0.70 494	0.26 395	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.07 162	0.07 127	0.06 90

NRIStereo	0.18 185	0.11 169	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.24 266	0.20 320	0.29 159	0.26 201	0.26 232	0.25 208	0.25 260	0.18 257	0.34 329	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.08 250

ASMatch	0.23 312	0.11 169	0.51 413	0.24 381	0.14 307	0.19 131	0.17 179	0.31 190	0.28 227	0.28 252	0.68 535	0.27 290	0.26 363	0.50 393	0.22 342	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.06 58	0.11 403

PFNet	0.23 312	0.10 95	0.57 439	0.24 381	0.14 307	0.22 222	0.19 269	0.39 295	0.33 292	0.35 401	0.32 280	0.27 290	0.19 272	0.64 473	0.22 342	0.09 310	0.05 33	0.09 268	0.07 162	0.08 197	0.07 179

DeepStereo_RVC	0.18 185	0.11 169	0.40 295	0.21 215	0.11 126	0.19 131	0.16 137	0.28 145	0.22 142	0.27 242	0.27 225	0.23 238	0.28 399	0.24 188	0.18 246	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.07 162	0.09 270	0.10 368

RAFT-RH_RVC	0.25 371	0.11 169	0.45 361	0.21 215	0.12 185	0.25 284	0.14 77	0.27 126	0.27 212	0.38 439	1.15 576	0.23 238	0.17 232	0.57 434	0.24 372	0.07 81	0.05 33	0.10 343	0.07 162	0.06 58	0.07 179

RAFT-345	0.21 265	0.10 95	0.46 369	0.22 277	0.11 126	0.20 166	0.16 137	0.26 112	0.25 192	0.27 242	0.66 531	0.21 206	0.16 202	0.55 419	0.21 322	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.06 58	0.06 90

CRE-IMP	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.11 126	0.24 266	0.17 179	0.29 159	0.21 129	0.27 242	0.26 218	0.24 251	0.17 232	0.23 174	0.18 246	0.08 221	0.05 33	0.10 343	0.07 162	0.10 337	0.10 368

cross-raft	0.17 160	0.12 211	0.41 318	0.23 328	0.10 79	0.20 166	0.24 425	0.33 215	0.23 163	0.23 197	0.28 231	0.29 317	0.15 184	0.17 63	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.05 26

test-1	0.17 160	0.11 169	0.40 295	0.23 328	0.13 263	0.22 222	0.23 403	0.34 223	0.26 201	0.20 174	0.24 199	0.22 218	0.14 165	0.16 44	0.20 297	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.06 58	0.08 250

Prome-Stereo	0.21 265	0.10 95	0.30 166	0.24 381	0.12 185	0.23 244	0.23 403	0.36 267	0.25 192	0.33 364	0.59 508	0.24 251	0.28 399	0.29 287	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.20 528

LMCR-Stereo	0.26 387	0.18 411	0.49 391	0.28 503	0.14 307	0.36 446	0.23 403	0.54 468	0.34 302	0.39 454	0.40 379	0.29 317	0.29 414	0.37 346	0.27 401	0.11 398	0.07 295	0.09 268	0.07 162	0.13 436	0.09 312

TestStereo	0.21 265	0.19 427	0.40 295	0.25 419	0.10 79	0.22 222	0.21 351	0.31 190	0.31 271	0.23 197	0.34 311	0.22 218	0.18 257	0.62 465	0.18 246	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.07 162	0.11 385	0.06 90

raft+_RVC	0.18 185	0.14 319	0.32 186	0.21 215	0.15 357	0.21 194	0.16 137	0.38 283	0.34 302	0.21 185	0.28 231	0.20 194	0.15 184	0.24 188	0.19 279	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.07 127	0.08 250

GES	0.22 295	0.12 211	0.42 328	0.20 170	0.14 307	0.27 318	0.19 269	0.49 403	0.33 292	0.30 312	0.36 332	0.25 260	0.23 315	0.29 287	0.22 342	0.10 359	0.08 381	0.08 183	0.07 162	0.10 337	0.11 403

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 160	0.14 319	0.32 186	0.20 170	0.09 34	0.19 131	0.17 179	0.32 201	0.30 259	0.25 220	0.33 301	0.20 194	0.17 232	0.19 109	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.07 127	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 160	0.10 95	0.40 295	0.20 170	0.11 126	0.20 166	0.15 104	0.36 267	0.30 259	0.23 197	0.21 169	0.26 281	0.15 184	0.20 126	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 160	0.10 95	0.37 253	0.20 170	0.12 185	0.19 131	0.15 104	0.32 201	0.28 227	0.23 197	0.23 185	0.27 290	0.15 184	0.20 126	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.07 162	0.06 58	0.06 90

ACVNet	0.23 312	0.13 275	0.35 221	0.18 61	0.15 357	0.27 318	0.23 403	0.39 295	0.44 424	0.28 252	0.41 387	0.38 399	0.26 363	0.27 256	0.32 438	0.08 221	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.10 337	0.07 179

acv_ft	0.25 371	0.13 275	0.40 295	0.23 328	0.19 461	0.34 426	0.21 351	0.45 362	0.44 424	0.38 439	0.41 387	0.38 399	0.27 382	0.27 256	0.35 454	0.08 221	0.07 295	0.08 183	0.07 162	0.11 385	0.07 179

HSM-Net_RVC	0.27 395	0.11 169	0.42 328	0.19 107	0.11 126	0.34 426	0.20 320	0.62 539	0.43 409	0.40 464	0.43 416	0.50 491	0.26 363	0.76 518	0.22 342	0.08 221	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.08 197	0.08 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 441	0.22 466	0.50 402	0.23 328	0.14 307	0.30 377	0.24 425	0.47 381	0.54 506	0.38 439	0.60 513	0.43 446	0.29 414	0.87 544	0.40 478	0.11 398	0.07 295	0.07 97	0.07 162	0.09 270	0.09 312

HSM	0.28 415	0.16 378	0.35 221	0.20 170	0.15 357	0.33 413	0.19 269	0.53 460	0.37 342	0.36 417	0.38 355	0.67 551	0.31 444	0.89 549	0.23 361	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.07 162	0.08 197	0.08 250

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.17 81	0.13 52	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 164	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 97	0.08 242	0.05 5	0.05 26

BStereo	0.13 67	0.10 95	0.42 328	0.18 61	0.11 126	0.13 16	0.14 77	0.24 94	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 71	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 169	0.06 32	0.08 242	0.05 5	0.06 90

Wave_Phase_stereo	0.14 94	0.10 95	0.42 328	0.18 61	0.11 126	0.36 446	0.14 77	0.28 145	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 71	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 169	0.06 32	0.08 242	0.05 5	0.06 90

NLSM3	0.13 67	0.10 95	0.17 45	0.21 215	0.13 263	0.18 103	0.16 137	0.30 178	0.24 178	0.11 32	0.15 88	0.12 71	0.13 142	0.17 63	0.15 166	0.05 9	0.05 33	0.08 183	0.08 242	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.17 160	0.10 95	0.17 45	0.21 215	0.18 434	0.25 284	0.17 179	0.47 381	0.40 383	0.16 130	0.21 169	0.13 85	0.15 184	0.21 147	0.18 246	0.08 221	0.09 416	0.09 268	0.08 242	0.07 127	0.06 90

NLCSM	0.19 228	0.12 211	0.18 55	0.24 381	0.19 461	0.24 266	0.21 351	0.42 332	0.40 383	0.19 169	0.18 131	0.14 112	0.16 202	0.47 381	0.19 279	0.08 221	0.09 416	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.07 179

FE-Mocha	0.16 141	0.10 95	0.33 202	0.19 107	0.13 263	0.19 131	0.15 104	0.35 248	0.22 142	0.24 211	0.24 199	0.20 194	0.14 165	0.17 63	0.17 223	0.07 81	0.05 33	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.06 90

IGEV-FE	0.18 185	0.10 95	0.65 475	0.20 170	0.12 185	0.19 131	0.15 104	0.34 223	0.19 86	0.28 252	0.22 180	0.27 290	0.13 142	0.23 174	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.06 90

LG-Stereo	0.13 67	0.10 95	0.24 108	0.20 170	0.09 34	0.16 59	0.18 223	0.21 49	0.18 69	0.11 32	0.17 116	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 140	0.05 9	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.05 26

G2L-Stereo	0.25 371	0.16 378	0.47 377	0.22 277	0.14 307	0.25 284	0.18 223	0.46 373	0.35 318	0.33 364	0.37 341	0.40 426	0.22 301	0.60 450	0.30 425	0.10 359	0.09 416	0.10 343	0.08 242	0.09 270	0.09 312

FACV-RUCA	0.21 265	0.15 353	0.32 186	0.23 328	0.23 516	0.26 308	0.19 269	0.39 295	0.34 302	0.25 220	0.32 280	0.21 206	0.24 333	0.24 188	0.19 279	0.10 359	0.07 295	0.15 499	0.08 242	0.16 476	0.13 443

UGAM-zero	0.23 312	0.10 95	0.54 426	0.19 107	0.13 263	0.21 194	0.14 77	0.44 352	0.22 142	0.28 252	0.28 231	0.51 495	0.33 454	0.65 480	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.08 242	0.06 58	0.07 179

rvit_stereo_0083	0.16 141	0.12 211	0.26 129	0.21 215	0.13 263	0.17 81	0.17 179	0.22 61	0.34 302	0.16 130	0.21 169	0.19 185	0.16 202	0.21 147	0.16 192	0.11 398	0.10 447	0.10 343	0.08 242	0.09 270	0.07 179

rvit_stereo_0081_aga	0.16 141	0.14 319	0.28 149	0.21 215	0.13 263	0.19 131	0.17 179	0.23 80	0.24 178	0.17 145	0.21 169	0.19 185	0.13 142	0.19 109	0.14 140	0.11 398	0.08 381	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.07 179

rvit_stereo_0081	0.16 141	0.11 169	0.24 108	0.21 215	0.12 185	0.16 59	0.17 179	0.22 61	0.33 292	0.16 130	0.18 131	0.18 171	0.14 165	0.20 126	0.16 192	0.11 398	0.08 381	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.07 179

rvit_stereo_0082	0.16 141	0.11 169	0.24 108	0.21 215	0.12 185	0.16 59	0.17 179	0.22 61	0.33 292	0.16 130	0.18 131	0.18 171	0.14 165	0.20 126	0.16 192	0.11 398	0.08 381	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.07 179

rvit_stereo_0080	0.15 127	0.13 275	0.25 121	0.19 107	0.13 263	0.15 32	0.20 320	0.28 145	0.24 178	0.15 106	0.17 116	0.19 185	0.13 142	0.19 109	0.15 166	0.11 398	0.08 381	0.08 183	0.08 242	0.10 337	0.07 179

test_sample3	0.23 312	0.12 211	0.43 341	0.19 107	0.12 185	0.32 402	0.20 320	0.50 413	0.34 302	0.31 330	0.33 301	0.29 317	0.22 301	0.53 411	0.22 342	0.10 359	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.10 337	0.10 368

CAS++	0.16 141	0.12 211	0.27 138	0.18 61	0.12 185	0.17 81	0.15 104	0.42 332	0.24 178	0.19 169	0.18 131	0.13 85	0.10 54	0.21 147	0.12 57	0.12 436	0.10 447	0.11 399	0.08 242	0.10 337	0.09 312
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 371	0.12 211	0.40 295	0.19 107	0.10 79	0.27 318	0.19 269	0.51 430	0.45 435	0.34 384	0.41 387	0.31 343	0.26 363	0.58 441	0.28 405	0.10 359	0.07 295	0.08 183	0.08 242	0.09 270	0.09 312

tta	0.24 343	0.12 211	0.40 295	0.19 107	0.10 79	0.27 318	0.19 269	0.51 430	0.45 435	0.34 384	0.41 387	0.31 343	0.26 363	0.58 441	0.28 405	0.10 359	0.07 295	0.08 183	0.08 242	0.08 197	0.07 179

MyStereo07	0.16 141	0.12 211	0.26 129	0.22 277	0.14 307	0.25 284	0.23 403	0.29 159	0.21 129	0.15 106	0.13 55	0.12 71	0.13 142	0.25 219	0.13 103	0.07 81	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.08 250

MyStereo06	0.20 245	0.12 211	0.57 439	0.21 215	0.14 307	0.25 284	0.23 403	0.40 306	0.21 129	0.30 312	0.24 199	0.31 343	0.18 257	0.22 164	0.18 246	0.07 81	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.08 250

MyStereo05	0.23 312	0.12 211	0.57 439	0.21 215	0.14 307	0.25 284	0.23 403	0.48 394	0.52 497	0.31 330	0.23 185	0.25 260	0.22 301	0.30 302	0.21 322	0.07 81	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.08 250

MyStereo04	0.23 312	0.12 211	0.55 432	0.22 277	0.14 307	0.25 284	0.23 403	0.49 403	0.52 497	0.28 252	0.23 185	0.27 290	0.23 315	0.30 302	0.22 342	0.07 81	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.08 250

whm_eth	0.15 127	0.13 275	0.25 121	0.19 107	0.13 263	0.15 32	0.20 320	0.28 145	0.24 178	0.15 106	0.17 116	0.19 185	0.13 142	0.19 109	0.15 166	0.11 398	0.08 381	0.08 183	0.08 242	0.10 337	0.07 179

IGEV_Zeroshot_test	0.18 185	0.10 95	0.65 475	0.20 170	0.12 185	0.19 131	0.15 104	0.34 223	0.19 86	0.28 252	0.22 180	0.27 290	0.13 142	0.23 174	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.06 90

MIF-Stereo (partial)	0.16 141	0.10 95	0.34 212	0.21 215	0.15 357	0.15 32	0.13 52	0.28 145	0.25 192	0.17 145	0.26 218	0.15 132	0.16 202	0.25 219	0.17 223	0.09 310	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.09 270	0.08 250

MIM_Stereo	0.18 185	0.12 211	0.38 272	0.20 170	0.11 126	0.17 81	0.14 77	0.35 248	0.25 192	0.27 242	0.35 322	0.23 238	0.13 142	0.27 256	0.16 192	0.06 32	0.07 295	0.08 183	0.08 242	0.08 197	0.06 90

PCWNet_CMD	0.23 312	0.13 275	0.48 386	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.16 137	0.46 373	0.46 453	0.29 281	0.36 332	0.37 391	0.24 333	0.28 270	0.20 297	0.09 310	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.11 385	0.09 312

AEACV	0.13 67	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.19 461	0.19 131	0.16 137	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 116	0.13 85	0.16 202	0.16 44	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 97	0.08 242	0.07 127	0.06 90

4D-IteraStereo	0.17 160	0.16 378	0.50 402	0.21 215	0.14 307	0.19 131	0.17 179	0.28 145	0.28 227	0.23 197	0.20 157	0.20 194	0.11 83	0.19 109	0.14 140	0.06 32	0.04 2	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.06 90

CBFPSM	0.27 395	0.16 378	0.67 481	0.20 170	0.14 307	0.38 460	0.25 442	0.40 306	0.36 331	0.33 364	0.36 332	0.56 516	0.38 484	0.32 316	0.38 463	0.08 221	0.08 381	0.07 97	0.08 242	0.09 270	0.11 403

iinet-f	0.30 434	0.18 411	1.03 558	0.20 170	0.15 357	0.44 496	0.22 378	0.45 362	0.37 342	0.35 401	0.44 427	0.41 433	0.34 463	0.34 329	0.40 478	0.10 359	0.09 416	0.08 183	0.08 242	0.13 436	0.11 403

DCRE	0.20 245	0.13 275	0.40 295	0.21 215	0.15 357	0.20 166	0.19 269	0.30 178	0.27 212	0.22 191	0.80 552	0.23 238	0.16 202	0.23 174	0.15 166	0.07 81	0.07 295	0.07 97	0.08 242	0.07 127	0.06 90

TestStereo1	0.21 265	0.16 378	0.32 186	0.26 454	0.13 263	0.26 308	0.27 460	0.40 306	0.36 331	0.29 281	0.39 368	0.22 218	0.21 288	0.33 323	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.07 179

DisPM	0.19 228	0.10 95	0.35 221	0.23 328	0.13 263	0.18 103	0.20 320	0.29 159	0.29 246	0.33 364	0.34 311	0.23 238	0.16 202	0.33 323	0.16 192	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.07 127	0.11 403

IER	0.23 312	0.12 211	0.39 287	0.20 170	0.14 307	0.31 393	0.19 269	0.42 332	0.36 331	0.33 364	0.40 379	0.32 352	0.33 454	0.29 287	0.22 342	0.09 310	0.07 295	0.08 183	0.08 242	0.09 270	0.08 250

RAFT_CTSACE	0.21 265	0.16 378	0.41 318	0.25 419	0.15 357	0.22 222	0.24 425	0.32 201	0.28 227	0.33 364	0.51 472	0.29 317	0.17 232	0.32 316	0.13 103	0.06 32	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.06 90

CRFU-Net	0.28 415	0.14 319	0.45 361	0.25 419	0.15 357	0.45 502	0.23 403	0.50 413	0.30 259	0.43 489	0.41 387	0.48 477	0.46 522	0.43 367	0.29 417	0.11 398	0.10 447	0.09 268	0.08 242	0.10 337	0.10 368

NINENet	0.25 371	0.15 353	0.37 253	0.23 328	0.16 389	0.43 494	0.17 179	0.60 527	0.46 453	0.32 352	0.37 341	0.32 352	0.20 281	0.42 365	0.21 322	0.10 359	0.10 447	0.12 437	0.08 242	0.11 385	0.10 368

SA-5K	0.21 265	0.16 378	0.32 186	0.26 454	0.13 263	0.26 308	0.27 460	0.40 306	0.36 331	0.29 281	0.39 368	0.22 218	0.21 288	0.33 323	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.07 179

CSP-Net	0.27 395	0.15 353	0.30 166	0.21 215	0.14 307	0.44 496	0.24 425	0.50 413	0.40 383	0.41 473	0.43 416	0.42 442	0.26 363	0.66 484	0.28 405	0.12 436	0.08 381	0.08 183	0.08 242	0.10 337	0.09 312

iRaft-Stereo_20w	0.19 228	0.10 95	0.46 369	0.19 107	0.13 263	0.25 284	0.19 269	0.52 449	0.19 86	0.29 281	0.21 169	0.22 218	0.20 281	0.28 270	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.08 242	0.08 197	0.08 250

dd	0.22 295	0.26 495	0.40 295	0.22 277	0.12 185	0.25 284	0.21 351	0.32 201	0.44 424	0.29 281	0.28 231	0.25 260	0.16 202	0.30 302	0.25 382	0.12 436	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.11 385	0.09 312

GLC_STEREO	0.15 127	0.10 95	0.24 108	0.21 215	0.09 34	0.17 81	0.15 104	0.23 80	0.27 212	0.17 145	0.20 157	0.17 161	0.11 83	0.23 174	0.16 192	0.07 81	0.09 416	0.09 268	0.08 242	0.07 127	0.06 90

AASNet	0.27 395	0.19 427	0.49 391	0.26 454	0.17 412	0.34 426	0.20 320	0.62 539	0.48 467	0.35 401	0.40 379	0.32 352	0.25 354	0.28 270	0.34 450	0.11 398	0.09 416	0.10 343	0.08 242	0.13 436	0.11 403

GMOStereo	0.18 185	0.14 319	0.30 166	0.22 277	0.12 185	0.20 166	0.27 460	0.26 112	0.28 227	0.31 330	0.32 280	0.26 281	0.17 232	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.05 26

error version	0.18 185	0.14 319	0.30 166	0.22 277	0.12 185	0.20 166	0.27 460	0.26 112	0.28 227	0.31 330	0.32 280	0.26 281	0.17 232	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.05 26

test-v	0.18 185	0.14 319	0.30 166	0.22 277	0.12 185	0.20 166	0.27 460	0.26 112	0.28 227	0.31 330	0.32 280	0.26 281	0.17 232	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.05 26

test-3	0.16 141	0.09 53	0.31 180	0.21 215	0.11 126	0.18 103	0.16 137	0.30 178	0.27 212	0.26 232	0.16 103	0.22 218	0.12 109	0.26 236	0.18 246	0.06 32	0.04 2	0.08 183	0.08 242	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 141	0.09 53	0.31 180	0.21 215	0.11 126	0.18 103	0.16 137	0.30 178	0.27 212	0.25 220	0.16 103	0.22 218	0.12 109	0.26 236	0.18 246	0.06 32	0.04 2	0.08 183	0.08 242	0.06 58	0.06 90

CrosDoStereo	0.31 441	0.10 95	0.49 391	0.18 61	0.12 185	0.22 222	1.11 608	0.34 223	0.37 342	0.38 439	0.61 520	0.28 306	0.46 522	0.61 457	0.57 522	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.07 179

Patchmatch Stereo++	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.14 77	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.17 232	0.26 236	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 245	0.10 95	0.35 221	0.24 381	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.38 283	0.32 280	0.28 252	0.30 257	0.22 218	0.16 202	0.51 398	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.13 443

OCTAStereo	0.20 245	0.10 95	0.35 221	0.24 381	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.38 283	0.32 280	0.28 252	0.30 257	0.22 218	0.16 202	0.51 398	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.13 443

PSM-adaLoss	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.16 137	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.18 257	0.24 188	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

FTStereo	0.28 415	0.10 95	0.43 341	0.23 328	0.13 263	0.21 194	0.53 572	0.34 223	0.26 201	0.38 439	0.95 565	0.30 333	0.56 544	0.32 316	0.18 246	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.07 127	0.19 518

ROB_FTStereo_v2	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.16 137	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.17 232	0.24 188	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

ROB_FTStereo	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.14 77	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.28 231	0.25 260	0.17 232	0.24 188	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

HUI-Stereo	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.14 77	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.28 231	0.25 260	0.17 232	0.22 164	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

DeepStereo_LL	0.31 441	0.10 95	0.49 391	0.18 61	0.12 185	0.22 222	1.11 608	0.34 223	0.37 342	0.38 439	0.61 520	0.28 306	0.46 522	0.61 457	0.57 522	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.07 179

DEmStereo	0.26 387	0.09 53	0.47 377	0.19 107	0.12 185	0.30 377	0.25 442	0.28 145	0.36 331	0.36 417	0.58 506	0.25 260	0.48 531	0.53 411	0.44 495	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.06 58	0.07 179

SST-Stereo	0.21 265	0.10 95	0.37 253	0.24 381	0.13 263	0.19 131	0.17 179	0.31 190	0.24 178	0.34 384	0.33 301	0.29 317	0.25 354	0.56 430	0.17 223	0.08 221	0.05 33	0.10 343	0.08 242	0.09 270	0.07 179

RAFT_R40	0.21 265	0.10 95	0.37 253	0.24 381	0.13 263	0.18 103	0.18 223	0.31 190	0.29 246	0.33 364	0.33 301	0.30 333	0.24 333	0.55 419	0.18 246	0.08 221	0.05 33	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.07 179

DRaft	0.24 343	0.10 95	0.34 212	0.18 61	0.12 185	0.28 338	0.23 403	0.33 215	0.39 366	0.38 439	0.61 520	0.21 206	0.41 499	0.48 384	0.42 489	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.08 250

RE-Stereo	0.20 245	0.10 95	0.35 221	0.24 381	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.38 283	0.32 280	0.28 252	0.30 257	0.22 218	0.16 202	0.51 398	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.13 443

Pruner-Stereo	0.19 228	0.11 169	0.34 212	0.29 506	0.12 185	0.19 131	0.17 179	0.31 190	0.29 246	0.33 364	0.32 280	0.25 260	0.15 184	0.24 188	0.21 322	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.09 312

TVStereo	0.20 245	0.10 95	0.35 221	0.24 381	0.12 185	0.21 194	0.18 223	0.38 283	0.32 280	0.28 252	0.30 257	0.22 218	0.16 202	0.51 398	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.08 197	0.13 443

iGMRVC	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.15 104	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.17 232	0.27 256	0.17 223	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

IRAFT_RVC	0.22 295	0.12 211	0.39 287	0.26 454	0.11 126	0.18 103	0.24 425	0.40 306	0.37 342	0.31 330	0.30 257	0.29 317	0.24 333	0.55 419	0.22 342	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.07 179

iRAFT	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.14 77	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.17 232	0.26 236	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

test-2	0.18 185	0.14 319	0.30 166	0.22 277	0.12 185	0.20 166	0.27 460	0.26 112	0.28 227	0.31 330	0.32 280	0.26 281	0.17 232	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.08 197	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 185	0.12 211	0.37 253	0.22 277	0.10 79	0.18 103	0.15 104	0.29 159	0.22 142	0.28 252	0.29 244	0.25 260	0.18 257	0.25 219	0.16 192	0.08 221	0.06 169	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

ICVP	0.23 312	0.13 275	0.44 350	0.26 454	0.14 307	0.29 359	0.25 442	0.45 362	0.33 292	0.29 281	0.43 416	0.35 380	0.25 354	0.26 236	0.23 361	0.12 436	0.09 416	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.10 368
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 395	0.20 439	0.44 350	0.27 482	0.16 389	0.33 413	0.25 442	0.56 494	0.54 506	0.34 384	0.38 355	0.34 366	0.25 354	0.51 398	0.28 405	0.12 436	0.08 381	0.09 268	0.08 242	0.11 385	0.11 403

sAnonymous2	0.20 245	0.21 453	0.58 444	0.24 381	0.17 412	0.22 222	0.19 269	0.34 223	0.28 227	0.17 145	0.19 140	0.17 161	0.16 202	0.17 63	0.14 140	0.10 359	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.23 536	0.17 497

CroCo_RVC	0.20 245	0.21 453	0.58 444	0.24 381	0.17 412	0.22 222	0.19 269	0.34 223	0.28 227	0.17 145	0.19 140	0.17 161	0.16 202	0.17 63	0.14 140	0.10 359	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.23 536	0.17 497

CFNet_pseudo	0.23 312	0.13 275	0.47 377	0.19 107	0.13 263	0.26 308	0.16 137	0.44 352	0.44 424	0.29 281	0.37 341	0.38 399	0.23 315	0.29 287	0.21 322	0.09 310	0.06 169	0.11 399	0.08 242	0.11 385	0.09 312

RALAANet	0.19 228	0.18 411	0.37 253	0.23 328	0.14 307	0.23 244	0.13 52	0.37 277	0.29 246	0.28 252	0.26 218	0.25 260	0.15 184	0.26 236	0.18 246	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.06 90

XX-Stereo	0.21 265	0.10 95	0.83 524	0.26 454	0.17 412	0.23 244	0.13 52	0.40 306	0.18 69	0.20 174	0.41 387	0.31 343	0.10 54	0.32 316	0.12 57	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.05 26

222	0.41 507	0.10 95	0.29 159	0.19 107	0.11 126	0.36 446	0.20 320	0.57 503	0.39 366	0.35 401	0.44 427	0.30 333	0.27 382	0.55 419	3.56 614	0.11 398	0.07 295	0.08 183	0.08 242	0.09 270	0.09 312

test_xeample3	0.16 141	0.11 169	0.56 436	0.19 107	0.12 185	0.20 166	0.18 223	0.35 248	0.20 112	0.16 130	0.12 42	0.13 85	0.12 109	0.24 188	0.15 166	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.08 242	0.07 127	0.07 179

xxxx	0.34 467	0.10 95	0.29 159	0.19 107	0.11 126	0.37 452	0.20 320	0.58 512	0.38 356	0.29 281	0.42 403	0.38 399	0.24 333	0.46 377	2.20 607	0.11 398	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.09 312

test_xeample	0.34 467	0.10 95	0.29 159	0.19 107	0.11 126	0.33 413	0.23 403	0.55 478	0.38 356	0.32 352	0.45 438	0.29 317	0.26 363	0.57 434	2.24 609	0.10 359	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.09 270	0.09 312

AFF-stereo	0.18 185	0.15 353	0.32 186	0.21 215	0.10 79	0.18 103	0.18 223	0.33 215	0.27 212	0.25 220	0.37 341	0.25 260	0.17 232	0.24 188	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.08 242	0.07 127	0.05 26

GMStereo	0.19 228	0.25 484	0.40 295	0.21 215	0.12 185	0.22 222	0.19 269	0.29 159	0.40 383	0.25 220	0.23 185	0.16 151	0.15 184	0.25 219	0.19 279	0.09 310	0.06 169	0.08 183	0.08 242	0.10 337	0.08 250
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 415	0.14 319	0.69 487	0.23 328	0.20 479	0.44 496	0.22 378	0.50 413	0.40 383	0.34 384	0.39 368	0.43 446	0.33 454	0.40 360	0.31 433	0.09 310	0.07 295	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.08 250

DMCA	0.22 295	0.14 319	0.36 241	0.22 277	0.14 307	0.27 318	0.20 320	0.43 345	0.38 356	0.31 330	0.32 280	0.33 359	0.24 333	0.24 188	0.28 405	0.11 398	0.08 381	0.10 343	0.08 242	0.10 337	0.11 403

SuperB	0.49 535	0.28 505	2.23 596	0.23 328	0.15 357	0.41 478	0.32 504	0.47 381	0.82 564	0.43 489	0.50 466	0.33 359	0.45 516	0.68 489	1.08 573	0.10 359	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.98 604	0.14 464

MSMDNet	0.23 312	0.13 275	0.48 386	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.16 137	0.46 373	0.46 453	0.29 281	0.36 332	0.37 391	0.24 333	0.28 270	0.20 297	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.08 242	0.11 385	0.09 312

ccs_rob	0.23 312	0.13 275	0.47 377	0.20 170	0.13 263	0.26 308	0.17 179	0.44 352	0.44 424	0.29 281	0.37 341	0.38 399	0.23 315	0.29 287	0.21 322	0.09 310	0.06 169	0.11 399	0.08 242	0.11 385	0.09 312

AdaStereo	0.24 343	0.16 378	0.37 253	0.24 381	0.12 185	0.32 402	0.17 179	0.54 468	0.42 402	0.33 364	0.38 355	0.35 380	0.21 288	0.30 302	0.22 342	0.14 480	0.06 169	0.13 458	0.08 242	0.11 385	0.08 250
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.
DISCO	0.32 450	0.13 275	0.51 413	0.25 419	0.16 389	0.48 516	0.25 442	0.50 413	0.57 518	0.37 424	0.45 438	0.62 535	0.36 471	0.64 473	0.49 509	0.09 310	0.07 295	0.09 268	0.08 242	0.12 421	0.11 403

DFGA-Net	0.23 312	0.24 479	0.49 391	0.22 277	0.15 357	0.25 284	0.17 179	0.39 295	0.39 366	0.29 281	0.31 271	0.21 206	0.17 232	0.59 447	0.28 405	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.08 250

HI	0.20 245	0.13 275	0.33 202	0.18 61	0.15 357	0.17 81	0.16 137	0.34 223	0.21 129	0.37 424	0.39 368	0.36 385	0.24 333	0.29 287	0.21 322	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.09 336	0.09 270	0.07 179

CoSv	0.20 245	0.13 275	0.33 202	0.18 61	0.15 357	0.17 81	0.16 137	0.34 223	0.21 129	0.37 424	0.39 368	0.36 385	0.24 333	0.29 287	0.21 322	0.06 32	0.05 33	0.08 183	0.09 336	0.09 270	0.07 179

tg	0.16 141	0.11 169	0.25 121	0.21 215	0.11 126	0.23 244	0.15 104	0.34 223	0.24 178	0.20 174	0.25 208	0.19 185	0.12 109	0.24 188	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.09 336	0.08 197	0.07 179

PAM_32	0.23 312	0.10 95	0.63 466	0.21 215	0.14 307	0.33 413	0.19 269	0.36 267	0.23 163	0.29 281	0.28 231	0.56 516	0.28 399	0.27 256	0.18 246	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.09 336	0.07 127	0.09 312

PAM	0.23 312	0.10 95	0.63 466	0.22 277	0.15 357	0.34 426	0.21 351	0.37 277	0.22 142	0.31 330	0.27 225	0.55 512	0.26 363	0.26 236	0.17 223	0.08 221	0.06 169	0.07 97	0.09 336	0.07 127	0.09 312

DDVS	0.25 371	0.15 353	0.39 287	0.24 381	0.17 412	0.34 426	0.21 351	0.41 318	0.30 259	0.33 364	0.41 387	0.48 477	0.21 288	0.52 404	0.27 401	0.11 398	0.09 416	0.11 399	0.09 336	0.13 436	0.14 464

ACV-stereo	0.29 426	0.18 411	0.79 511	0.23 328	0.16 389	0.47 510	0.19 269	0.36 267	0.34 302	0.29 281	0.33 301	0.67 551	0.42 508	0.54 417	0.30 425	0.10 359	0.09 416	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.11 403

rvit_stereo_ft	0.17 160	0.14 319	0.30 166	0.25 419	0.14 307	0.17 81	0.21 351	0.28 145	0.26 201	0.16 130	0.19 140	0.20 194	0.16 202	0.22 164	0.17 223	0.11 398	0.07 295	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.07 179

test_sample5	0.24 343	0.13 275	0.42 328	0.21 215	0.12 185	0.30 377	0.21 351	0.50 413	0.34 302	0.32 352	0.41 387	0.29 317	0.23 315	0.55 419	0.21 322	0.10 359	0.07 295	0.10 343	0.09 336	0.11 385	0.10 368

test_sample4	0.24 343	0.13 275	0.43 341	0.20 170	0.12 185	0.32 402	0.21 351	0.51 430	0.34 302	0.31 330	0.37 341	0.28 306	0.23 315	0.53 411	0.21 322	0.10 359	0.07 295	0.10 343	0.09 336	0.11 385	0.10 368

xx1	0.20 245	0.14 319	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 269	0.35 248	0.47 458	0.17 145	0.19 140	0.28 306	0.24 333	0.28 270	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.10 343	0.09 336	0.09 270	0.09 312

mmm	0.21 265	0.12 211	0.31 180	0.22 277	0.12 185	0.28 338	0.21 351	0.41 318	0.27 212	0.29 281	0.38 355	0.29 317	0.24 333	0.29 287	0.22 342	0.09 310	0.07 295	0.11 399	0.09 336	0.10 337	0.09 312

DualNet	0.24 343	0.13 275	0.42 328	0.21 215	0.12 185	0.30 377	0.21 351	0.50 413	0.34 302	0.33 364	0.43 416	0.29 317	0.23 315	0.55 419	0.21 322	0.10 359	0.07 295	0.10 343	0.09 336	0.11 385	0.10 368

CASnet	0.14 94	0.12 211	0.22 93	0.22 277	0.08 12	0.16 59	0.15 104	0.27 126	0.25 192	0.22 191	0.20 157	0.15 132	0.11 83	0.17 63	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.11 399	0.09 336	0.08 197	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 343	0.13 275	0.50 402	0.20 170	0.15 357	0.28 338	0.17 179	0.49 403	0.45 435	0.32 352	0.42 403	0.39 411	0.22 301	0.31 309	0.21 322	0.11 398	0.08 381	0.12 437	0.09 336	0.12 421	0.11 403

LL-Strereo2	0.18 185	0.18 411	0.39 287	0.22 277	0.12 185	0.24 266	0.13 52	0.31 190	0.23 163	0.24 211	0.20 157	0.24 251	0.12 109	0.26 236	0.15 166	0.06 32	0.06 169	0.12 437	0.09 336	0.08 197	0.07 179

LL-Strereo	0.29 426	0.25 484	0.58 444	0.25 419	0.21 487	0.23 244	0.24 425	0.55 478	0.42 402	0.34 384	0.32 280	0.41 433	0.40 495	0.94 558	0.23 361	0.08 221	0.07 295	0.11 399	0.09 336	0.09 270	0.09 312

gwcnet-sp	0.24 343	0.13 275	0.63 466	0.22 277	0.14 307	0.34 426	0.22 378	0.44 352	0.39 366	0.35 401	0.34 311	0.27 290	0.27 382	0.35 338	0.25 382	0.09 310	0.08 381	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.09 312

scenet	0.24 343	0.13 275	0.63 466	0.22 277	0.14 307	0.34 426	0.22 378	0.44 352	0.39 366	0.35 401	0.34 311	0.27 290	0.27 382	0.35 338	0.25 382	0.09 310	0.08 381	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.09 312

CASS	0.21 265	0.15 353	0.32 186	0.26 454	0.11 126	0.28 338	0.19 269	0.39 295	0.30 259	0.32 352	0.34 311	0.25 260	0.24 333	0.25 219	0.20 297	0.13 455	0.08 381	0.11 399	0.09 336	0.11 385	0.11 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 343	0.13 275	0.63 466	0.22 277	0.14 307	0.34 426	0.22 378	0.44 352	0.39 366	0.35 401	0.34 311	0.27 290	0.27 382	0.35 338	0.25 382	0.09 310	0.08 381	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.09 312

qqq	0.20 245	0.12 211	0.31 180	0.20 170	0.11 126	0.23 244	0.19 269	0.41 318	0.27 212	0.24 211	0.28 231	0.28 306	0.24 333	0.34 329	0.22 342	0.08 221	0.07 295	0.10 343	0.09 336	0.09 270	0.09 312

Wz-Net-LNSev	0.34 467	0.29 512	0.91 540	0.26 454	0.21 487	0.47 510	0.31 498	0.54 468	0.54 506	0.44 496	0.52 480	0.50 491	0.35 467	0.39 353	0.39 471	0.11 398	0.11 470	0.10 343	0.09 336	0.14 454	0.13 443

test_5	0.23 312	0.19 427	0.38 272	0.26 454	0.18 434	0.25 284	0.29 482	0.40 306	0.37 342	0.29 281	0.40 379	0.25 260	0.22 301	0.34 329	0.18 246	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.10 368

test_4	0.18 185	0.12 211	0.34 212	0.23 328	0.12 185	0.18 103	0.22 378	0.26 112	0.24 178	0.24 211	0.47 455	0.22 218	0.13 142	0.24 188	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.09 268	0.09 336	0.07 127	0.05 26

AACVNet	0.26 387	0.16 378	0.37 253	0.22 277	0.14 307	0.29 359	0.19 269	0.41 318	0.31 271	0.38 439	0.42 403	0.43 446	0.28 399	0.73 504	0.25 382	0.11 398	0.08 381	0.11 399	0.09 336	0.13 436	0.11 403

ADLNet2	0.30 434	0.17 397	0.72 497	0.23 328	0.17 412	0.36 446	0.24 425	0.52 449	0.51 488	0.32 352	0.38 355	0.45 461	0.30 428	0.69 491	0.35 454	0.10 359	0.08 381	0.09 268	0.09 336	0.12 421	0.10 368

PSM-softLoss	0.21 265	0.10 95	0.39 287	0.24 381	0.12 185	0.20 166	0.18 223	0.38 283	0.26 201	0.29 281	0.32 280	0.24 251	0.16 202	0.52 404	0.20 297	0.09 310	0.06 169	0.10 343	0.09 336	0.08 197	0.12 426

KMStereo	0.21 265	0.10 95	0.39 287	0.24 381	0.12 185	0.20 166	0.18 223	0.38 283	0.26 201	0.29 281	0.32 280	0.24 251	0.16 202	0.52 404	0.20 297	0.09 310	0.06 169	0.10 343	0.09 336	0.08 197	0.12 426

THIR-Stereo	0.29 426	0.12 211	0.41 318	0.19 107	0.11 126	0.28 338	0.72 586	0.32 201	0.35 318	0.37 424	0.65 529	0.34 366	0.50 534	0.57 434	0.45 498	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.09 336	0.07 127	0.07 179

GrayStereo	0.25 371	0.09 53	0.32 186	0.26 454	0.13 263	0.23 244	0.47 562	0.34 223	0.30 259	0.39 454	0.47 455	0.30 333	0.79 571	0.29 287	0.16 192	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.09 336	0.07 127	0.13 443

GMM-Stereo	0.21 265	0.10 95	0.43 341	0.23 328	0.13 263	0.24 266	0.25 442	0.37 277	0.27 212	0.30 312	0.45 438	0.27 290	0.21 288	0.31 309	0.17 223	0.07 81	0.05 33	0.10 343	0.09 336	0.08 197	0.19 518

iRaftStereo_RVC	0.16 141	0.12 211	0.26 129	0.21 215	0.11 126	0.20 166	0.17 179	0.32 201	0.23 163	0.20 174	0.25 208	0.18 171	0.12 109	0.20 126	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.09 336	0.08 197	0.07 179

sCroCo_RVC	0.18 185	0.14 319	0.49 391	0.27 482	0.18 434	0.22 222	0.17 179	0.27 126	0.23 163	0.14 92	0.22 180	0.17 161	0.14 165	0.21 147	0.15 166	0.10 359	0.11 470	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.09 312

SFCPSM	0.22 295	0.10 95	0.51 413	0.21 215	0.14 307	0.34 426	0.22 378	0.55 478	0.39 366	0.29 281	0.32 280	0.23 238	0.21 288	0.27 256	0.19 279	0.09 310	0.07 295	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.08 250

MMNet	0.27 395	0.14 319	0.49 391	0.24 381	0.17 412	0.47 510	0.22 378	0.45 362	0.51 488	0.39 454	0.41 387	0.36 385	0.33 454	0.39 353	0.34 450	0.08 221	0.07 295	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.08 250

FENet	0.21 265	0.11 169	0.45 361	0.21 215	0.12 185	0.26 308	0.17 179	0.41 318	0.35 318	0.30 312	0.31 271	0.29 317	0.23 315	0.26 236	0.23 361	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.09 336	0.09 270	0.09 312

HGLStereo	0.27 395	0.14 319	0.46 369	0.24 381	0.21 487	0.33 413	0.23 403	0.50 413	0.42 402	0.35 401	0.48 461	0.41 433	0.33 454	0.45 374	0.33 445	0.11 398	0.10 447	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.12 426

GANet-RSSM	0.24 343	0.14 319	0.36 241	0.21 215	0.14 307	0.27 318	0.21 351	0.45 362	0.33 292	0.29 281	0.39 368	0.39 411	0.28 399	0.58 441	0.23 361	0.11 398	0.07 295	0.09 268	0.09 336	0.10 337	0.09 312

RASNet	0.28 415	0.14 319	0.44 350	0.22 277	0.18 434	0.32 402	0.19 269	0.48 394	0.38 356	0.29 281	0.43 416	0.47 471	0.37 480	0.79 528	0.36 460	0.09 310	0.07 295	0.07 97	0.09 336	0.07 127	0.07 179

PWCDC_ROB	0.38 494	0.30 519	0.60 452	0.33 533	0.20 479	0.42 485	0.19 269	0.58 512	0.89 573	0.42 483	1.26 580	0.36 385	0.34 463	0.50 393	0.38 463	0.18 530	0.11 470	0.11 399	0.09 336	0.19 514	0.13 443

z-mn7	0.44 521	0.40 550	1.09 563	0.25 419	0.18 434	0.61 548	0.34 516	0.56 494	0.93 579	0.43 489	0.96 566	0.53 506	0.39 490	0.94 558	0.59 528	0.10 359	0.09 416	0.10 343	0.10 378	0.14 454	0.13 443

S2M2_L	0.13 67	0.11 169	0.20 74	0.16 10	0.12 185	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 112	0.12 50	0.15 88	0.14 112	0.12 109	0.15 26	0.14 140	0.13 455	0.09 416	0.09 268	0.10 378	0.11 385	0.09 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.24 343	0.13 275	0.52 419	0.20 170	0.14 307	0.26 308	0.13 52	0.34 223	0.34 302	0.41 473	0.33 301	0.47 471	0.29 414	0.30 302	0.22 342	0.10 359	0.10 447	0.11 399	0.10 378	0.12 421	0.15 476

ITSA-stereo	0.25 371	0.15 353	0.33 202	0.23 328	0.11 126	0.27 318	0.18 223	0.56 494	0.59 521	0.31 330	0.32 280	0.33 359	0.28 399	0.49 389	0.30 425	0.11 398	0.08 381	0.11 399	0.10 378	0.11 385	0.13 443

test_sample6	0.25 371	0.13 275	0.41 318	0.21 215	0.11 126	0.30 377	0.22 378	0.51 430	0.35 318	0.33 364	0.43 416	0.30 333	0.24 333	0.57 434	0.22 342	0.10 359	0.07 295	0.10 343	0.10 378	0.11 385	0.10 368

H2IRNET	0.18 185	0.13 275	0.35 221	0.21 215	0.12 185	0.20 166	0.15 104	0.27 126	0.30 259	0.17 145	0.31 271	0.25 260	0.20 281	0.24 188	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.09 268	0.10 378	0.09 270	0.06 90

DispNO	0.27 395	0.18 411	0.62 463	0.23 328	0.17 412	0.25 284	0.22 378	0.45 362	0.41 395	0.32 352	0.39 368	0.38 399	0.27 382	0.77 524	0.27 401	0.09 310	0.07 295	0.10 343	0.10 378	0.08 197	0.08 250

AE-Stereo	0.17 160	0.11 169	0.31 180	0.24 381	0.14 307	0.23 244	0.18 223	0.34 223	0.29 246	0.15 106	0.25 208	0.21 206	0.13 142	0.20 126	0.14 140	0.07 81	0.08 381	0.09 268	0.10 378	0.07 127	0.06 90

ffm	0.22 295	0.12 211	0.42 328	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.20 320	0.35 248	0.44 424	0.30 312	0.42 403	0.34 366	0.23 315	0.27 256	0.11 15	0.08 221	0.05 33	0.11 399	0.10 378	0.08 197	0.08 250

ff1	0.29 426	0.12 211	0.42 328	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.20 320	0.35 248	0.44 424	0.30 312	0.42 403	0.34 366	0.23 315	0.81 535	1.08 573	0.08 221	0.05 33	0.11 399	0.10 378	0.08 197	0.08 250

mmx	0.31 441	0.12 211	0.42 328	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.20 320	0.55 478	0.45 435	0.30 312	0.42 403	0.34 366	0.23 315	0.81 535	1.08 573	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.11 385	0.10 368

1111x	0.32 450	0.11 169	0.40 295	0.22 277	0.11 126	0.32 402	0.26 454	0.59 518	0.43 409	0.31 330	0.41 387	0.39 411	0.28 399	0.76 518	1.37 590	0.09 310	0.08 381	0.09 268	0.10 378	0.09 270	0.08 250

xxx	0.31 441	0.12 211	0.42 328	0.20 170	0.13 263	0.28 338	0.20 320	0.55 478	0.45 435	0.30 312	0.42 403	0.34 366	0.23 315	0.81 535	1.08 573	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.11 385	0.10 368

BUS	0.23 312	0.12 211	0.28 149	0.25 419	0.14 307	0.43 494	0.17 179	0.56 494	0.34 302	0.34 384	0.35 322	0.32 352	0.20 281	0.26 236	0.21 322	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.09 270	0.09 312

raft_robust	0.22 295	0.17 397	0.30 166	0.22 277	0.12 185	0.23 244	0.22 378	0.49 403	0.48 467	0.32 352	0.32 280	0.26 281	0.23 315	0.53 411	0.15 166	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.10 378	0.08 197	0.06 90

BSDual-CNN	0.23 312	0.12 211	0.28 149	0.25 419	0.14 307	0.35 441	0.21 351	0.56 494	0.34 302	0.34 384	0.35 322	0.38 399	0.24 333	0.26 236	0.21 322	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.09 270	0.09 312

hknet	0.25 371	0.14 319	0.40 295	0.25 419	0.15 357	0.35 441	0.21 351	0.56 494	0.37 342	0.34 384	0.35 322	0.43 446	0.27 382	0.37 346	0.21 322	0.09 310	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.09 270	0.09 312

psmg	0.23 312	0.12 211	0.28 149	0.21 215	0.14 307	0.35 441	0.23 403	0.51 430	0.34 302	0.35 401	0.38 355	0.38 399	0.24 333	0.26 236	0.21 322	0.10 359	0.08 381	0.10 343	0.10 378	0.09 270	0.08 250

test_3	0.18 185	0.11 169	0.32 186	0.24 381	0.11 126	0.22 222	0.25 442	0.31 190	0.31 271	0.25 220	0.18 131	0.23 238	0.13 142	0.25 219	0.19 279	0.06 32	0.05 33	0.09 268	0.10 378	0.07 127	0.06 90

PFNet+	0.20 245	0.10 95	0.37 253	0.21 215	0.12 185	0.17 81	0.19 269	0.29 159	0.34 302	0.33 364	0.32 280	0.24 251	0.16 202	0.32 316	0.17 223	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.10 378	0.08 197	0.12 426

LCNet	0.21 265	0.11 169	0.29 159	0.25 419	0.12 185	0.23 244	0.19 269	0.34 223	0.26 201	0.28 252	0.35 322	0.26 281	0.30 428	0.35 338	0.17 223	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.10 378	0.13 436	0.22 542

KYRaft	0.22 295	0.10 95	0.30 166	0.23 328	0.12 185	0.23 244	0.23 403	0.35 248	0.24 178	0.35 401	0.54 490	0.34 366	0.26 363	0.29 287	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.10 378	0.08 197	0.31 567

RAFT	0.21 265	0.17 397	0.32 186	0.24 381	0.12 185	0.25 284	0.27 460	0.35 248	0.28 227	0.33 364	0.33 301	0.38 399	0.22 301	0.29 287	0.17 223	0.08 221	0.08 381	0.11 399	0.10 378	0.10 337	0.06 90

Anonymous3	0.23 312	0.18 411	0.63 466	0.27 482	0.18 434	0.41 478	0.23 403	0.43 345	0.35 318	0.23 197	0.27 225	0.20 194	0.18 257	0.27 256	0.18 246	0.12 436	0.11 470	0.10 343	0.10 378	0.11 385	0.12 426

RAFT + AFF	0.27 395	0.23 475	0.50 402	0.25 419	0.17 412	0.30 377	0.33 514	0.52 449	0.40 383	0.28 252	0.30 257	0.30 333	0.31 444	0.62 465	0.24 372	0.09 310	0.10 447	0.11 399	0.10 378	0.11 385	0.11 403

EAI-Stereo	0.21 265	0.10 95	0.33 202	0.21 215	0.12 185	0.30 377	0.46 558	0.46 373	0.20 112	0.25 220	0.50 466	0.17 161	0.16 202	0.24 188	0.23 361	0.07 81	0.06 169	0.07 97	0.10 378	0.06 58	0.07 179

UPFNet	0.25 371	0.12 211	0.38 272	0.24 381	0.19 461	0.37 452	0.28 476	0.48 394	0.38 356	0.34 384	0.37 341	0.37 391	0.28 399	0.39 353	0.33 445	0.10 359	0.09 416	0.10 343	0.10 378	0.10 337	0.08 250

aanetorigin	0.39 499	0.29 512	1.09 563	0.24 381	0.19 461	0.28 338	0.37 529	0.33 215	0.47 458	0.94 577	0.82 555	0.52 501	0.54 540	0.49 389	0.50 515	0.11 398	0.09 416	0.10 343	0.10 378	0.16 476	0.15 476

EDNetEfficientorigin	7.51 617	0.52 571	140.47 641	0.25 419	0.17 412	0.42 485	0.29 482	0.47 381	1.03 583	1.28 592	1.02 570	0.83 566	0.84 577	0.75 513	0.99 568	0.10 359	0.09 416	0.12 437	0.10 378	0.21 526	0.22 542

ac_64	0.27 395	0.13 275	0.41 318	0.24 381	0.17 412	0.36 446	0.22 378	0.46 373	0.33 292	0.35 401	0.36 332	0.52 501	0.30 428	0.62 465	0.32 438	0.11 398	0.09 416	0.10 343	0.10 378	0.09 270	0.08 250

cf-r	0.24 343	0.15 353	0.44 350	0.21 215	0.14 307	0.27 318	0.22 378	0.42 332	0.40 383	0.30 312	0.42 403	0.42 442	0.26 363	0.43 367	0.25 382	0.11 398	0.06 169	0.08 183	0.10 378	0.08 197	0.08 250

hitnet-ft	0.29 426	0.17 397	0.40 295	0.19 107	0.14 307	0.39 469	0.23 403	0.44 352	0.41 395	0.36 417	0.46 448	0.53 506	0.34 463	0.76 518	0.32 438	0.14 480	0.10 447	0.13 458	0.10 378	0.15 468	0.13 443

GwcNet-RSSM	0.26 387	0.17 397	0.46 369	0.21 215	0.13 263	0.28 338	0.23 403	0.44 352	0.42 402	0.31 330	0.45 438	0.40 426	0.26 363	0.55 419	0.28 405	0.11 398	0.07 295	0.09 268	0.10 378	0.09 270	0.08 250

ADCP+	0.45 524	0.24 479	1.15 569	0.25 419	0.22 503	0.56 537	0.39 540	0.54 468	0.51 488	0.44 496	0.51 472	0.46 469	0.52 539	0.56 430	1.89 603	0.10 359	0.08 381	0.11 399	0.10 378	0.14 454	0.13 443

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 395	0.21 453	0.59 450	0.25 419	0.18 434	0.29 359	0.22 378	0.50 413	0.40 383	0.38 439	0.41 387	0.43 446	0.27 382	0.43 367	0.29 417	0.11 398	0.08 381	0.10 343	0.10 378	0.10 337	0.11 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 441	0.16 378	0.54 426	0.24 381	0.22 503	0.42 485	0.28 476	0.58 512	0.56 515	0.28 252	0.38 355	0.40 426	0.30 428	0.71 497	0.28 405	0.13 455	0.08 381	0.13 458	0.10 378	0.19 514	0.16 485

DPSNet	0.47 529	0.24 479	0.93 544	0.27 482	0.20 479	0.75 564	0.57 575	0.84 583	0.79 561	0.47 511	0.51 472	0.60 529	0.69 564	0.87 544	0.71 546	0.16 508	0.13 499	0.12 437	0.10 378	0.25 541	0.21 537

PWC_ROB	0.38 494	0.29 512	0.69 487	0.25 419	0.20 479	0.38 460	0.19 269	0.58 512	0.67 542	0.57 542	0.85 558	0.51 495	0.40 495	0.71 497	0.52 518	0.13 455	0.09 416	0.14 484	0.10 378	0.17 493	0.14 464

zh-mn7	0.46 526	0.45 557	1.48 585	0.25 419	0.19 461	0.44 496	0.29 482	0.56 494	0.82 564	0.65 554	0.96 566	0.49 483	0.38 484	0.88 547	0.63 537	0.12 436	0.10 447	0.11 399	0.11 416	0.13 436	0.14 464

w-ln-seven-2	0.36 477	0.29 512	1.06 560	0.27 482	0.18 434	0.37 452	0.30 493	0.50 413	0.54 506	0.45 500	0.55 494	0.45 461	0.41 499	0.62 465	0.49 509	0.10 359	0.10 447	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.11 403

AIO-test2	0.20 245	0.20 439	0.36 241	0.26 454	0.15 357	0.22 222	0.16 137	0.42 332	0.42 402	0.16 130	0.29 244	0.15 132	0.11 83	0.26 236	0.13 103	0.18 530	0.06 169	0.10 343	0.11 416	0.07 127	0.07 179

AIO-test1	0.19 228	0.14 319	0.41 318	0.27 482	0.15 357	0.21 194	0.16 137	0.39 295	0.36 331	0.17 145	0.26 218	0.18 171	0.13 142	0.28 270	0.14 140	0.07 81	0.06 169	0.10 343	0.11 416	0.06 58	0.09 312

rvit_0105_6	0.19 228	0.14 319	0.34 212	0.23 328	0.14 307	0.18 103	0.20 320	0.29 159	0.37 342	0.18 163	0.22 180	0.23 238	0.17 232	0.26 236	0.17 223	0.15 493	0.13 499	0.13 458	0.11 416	0.11 385	0.08 250

rvit_0105_4	0.20 245	0.15 353	0.38 272	0.23 328	0.14 307	0.20 166	0.22 378	0.33 215	0.39 366	0.19 169	0.24 199	0.25 260	0.19 272	0.27 256	0.17 223	0.16 508	0.13 499	0.13 458	0.11 416	0.11 385	0.08 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 312	0.13 275	0.83 524	0.20 170	0.21 487	0.23 244	0.17 179	0.48 394	0.27 212	0.23 197	0.29 244	0.39 411	0.23 315	0.25 219	0.15 166	0.08 221	0.06 169	0.08 183	0.11 416	0.11 385	0.10 368

ToySt	0.24 343	0.16 378	0.48 386	0.21 215	0.13 263	0.29 359	0.29 482	0.39 295	0.39 366	0.27 242	0.35 322	0.39 411	0.31 444	0.31 309	0.29 417	0.08 221	0.09 416	0.10 343	0.11 416	0.11 385	0.10 368

anonymousa	0.23 312	0.11 169	0.50 402	0.21 215	0.16 389	0.31 393	0.20 320	0.36 267	0.35 318	0.32 352	0.50 466	0.39 411	0.26 363	0.22 164	0.20 297	0.08 221	0.06 169	0.09 268	0.11 416	0.07 127	0.08 250

ssnet_v2	0.28 415	0.16 378	0.44 350	0.22 277	0.15 357	0.40 474	0.30 493	0.57 503	0.46 453	0.38 439	0.36 332	0.47 471	0.29 414	0.38 351	0.39 471	0.13 455	0.11 470	0.11 399	0.11 416	0.11 385	0.11 403

Wz-Net-MNSev	0.36 477	0.26 495	0.79 511	0.26 454	0.21 487	0.59 544	0.38 535	0.55 478	0.56 515	0.48 515	0.54 490	0.53 506	0.36 471	0.60 450	0.44 495	0.11 398	0.09 416	0.11 399	0.11 416	0.15 468	0.13 443

Sa-1000	0.22 295	0.15 353	0.35 221	0.23 328	0.13 263	0.28 338	0.23 403	0.47 381	0.39 366	0.30 312	0.50 466	0.26 281	0.19 272	0.33 323	0.16 192	0.07 81	0.06 169	0.10 343	0.11 416	0.08 197	0.06 90

SA	0.22 295	0.16 378	0.36 241	0.23 328	0.13 263	0.24 266	0.23 403	0.45 362	0.40 383	0.27 242	0.44 427	0.23 238	0.23 315	0.33 323	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.10 343	0.11 416	0.08 197	0.06 90

UDGNet	0.23 312	0.31 526	0.38 272	0.24 381	0.14 307	0.24 266	0.18 223	0.32 201	0.43 409	0.29 281	0.28 231	0.24 251	0.19 272	0.29 287	0.20 297	0.15 493	0.07 295	0.21 538	0.11 416	0.14 454	0.10 368

dad	0.28 415	0.31 526	0.44 350	0.21 215	0.14 307	0.30 377	0.20 320	0.33 215	0.49 476	0.44 496	0.44 427	0.45 461	0.21 288	0.41 362	0.26 395	0.20 539	0.11 470	0.20 536	0.11 416	0.14 454	0.10 368

PSMNet-ADL	0.25 371	0.15 353	0.32 186	0.26 454	0.14 307	0.31 393	0.22 378	0.44 352	0.36 331	0.27 242	0.33 301	0.41 433	0.28 399	0.61 457	0.29 417	0.11 398	0.09 416	0.09 268	0.11 416	0.10 337	0.10 368

TRStereo	0.19 228	0.17 397	0.47 377	0.23 328	0.19 461	0.19 131	0.16 137	0.52 449	0.28 227	0.20 174	0.19 140	0.21 206	0.13 142	0.24 188	0.13 103	0.09 310	0.06 169	0.09 268	0.11 416	0.06 58	0.06 90

PSM-AAD	0.25 371	0.10 95	0.30 166	0.24 381	0.12 185	0.26 308	0.38 535	0.34 223	0.28 227	0.35 401	0.39 368	0.28 306	0.79 571	0.30 302	0.16 192	0.07 81	0.06 169	0.12 437	0.11 416	0.08 197	0.21 537

pcwnet_v2	0.32 450	0.15 353	1.26 576	0.23 328	0.18 434	0.32 402	0.18 223	0.59 518	0.60 525	0.36 417	0.45 438	0.35 380	0.29 414	0.36 343	0.25 382	0.14 480	0.11 470	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.15 476

ADLNet	0.28 415	0.15 353	0.42 328	0.23 328	0.19 461	0.34 426	0.23 403	0.53 460	0.43 409	0.42 483	0.41 387	0.44 457	0.27 382	0.55 419	0.35 454	0.11 398	0.08 381	0.11 399	0.11 416	0.11 385	0.12 426

HCRNet	0.24 343	0.25 484	0.33 202	0.34 535	0.16 389	0.27 318	0.18 223	0.43 345	0.35 318	0.30 312	0.35 322	0.32 352	0.22 301	0.44 371	0.20 297	0.13 455	0.08 381	0.13 458	0.11 416	0.10 337	0.09 312

ARAFT	0.24 343	0.21 453	0.78 504	0.22 277	0.12 185	0.29 359	0.24 425	0.43 345	0.32 280	0.33 364	0.28 231	0.28 306	0.19 272	0.49 389	0.18 246	0.07 81	0.06 169	0.12 437	0.11 416	0.09 270	0.06 90

EDNetEfficient	0.63 559	0.37 544	2.40 600	0.26 454	0.25 532	0.38 460	0.49 568	0.41 318	1.06 586	1.38 595	0.87 562	0.62 535	0.95 582	0.65 480	1.65 595	0.11 398	0.09 416	0.10 343	0.11 416	0.19 514	0.17 497

GwcNet	0.35 472	0.23 475	0.88 536	0.25 419	0.24 524	0.48 516	0.27 460	0.55 478	0.57 518	0.38 439	0.52 480	0.51 495	0.32 451	0.60 450	0.41 486	0.13 455	0.11 470	0.12 437	0.11 416	0.13 436	0.14 464

CFNet-ft	0.24 343	0.15 353	0.35 221	0.18 61	0.15 357	0.30 377	0.21 351	0.39 295	0.36 331	0.28 252	0.40 379	0.43 446	0.25 354	0.47 381	0.24 372	0.12 436	0.07 295	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 312

DSFCA	0.27 395	0.13 275	0.36 241	0.20 170	0.17 412	0.38 460	0.31 498	0.47 381	0.43 409	0.43 489	0.37 341	0.39 411	0.29 414	0.52 404	0.32 438	0.12 436	0.10 447	0.10 343	0.11 416	0.11 385	0.10 368

DMCA-RVC	0.27 395	0.21 453	0.61 455	0.28 503	0.17 412	0.29 359	0.21 351	0.42 332	0.35 318	0.40 464	0.37 341	0.39 411	0.36 471	0.43 367	0.30 425	0.13 455	0.10 447	0.15 499	0.11 416	0.13 436	0.10 368

RYNet	0.37 487	0.18 411	0.59 450	0.25 419	0.28 544	0.61 548	0.32 504	0.59 518	0.59 521	0.41 473	0.38 355	0.57 521	0.39 490	0.87 544	0.53 520	0.11 398	0.08 381	0.12 437	0.11 416	0.18 507	0.18 510

GANet	0.36 477	0.22 466	0.49 391	0.29 506	0.17 412	0.41 478	0.38 535	0.57 503	0.45 435	0.46 504	0.75 546	0.55 512	0.40 495	0.94 558	0.41 486	0.13 455	0.13 499	0.13 458	0.11 416	0.14 454	0.11 403

TDLM	0.30 434	0.21 453	0.38 272	0.28 503	0.15 357	0.33 413	0.32 504	0.52 449	0.47 458	0.38 439	0.43 416	0.39 411	0.29 414	0.91 553	0.28 405	0.14 480	0.08 381	0.13 458	0.11 416	0.12 421	0.10 368

CFNet	0.27 395	0.20 439	0.44 350	0.22 277	0.14 307	0.33 413	0.14 77	0.51 430	0.45 435	0.30 312	0.40 379	0.38 399	0.27 382	0.76 518	0.25 382	0.09 310	0.07 295	0.11 399	0.11 416	0.11 385	0.08 250

CFNet_RVC	0.24 343	0.15 353	0.35 221	0.18 61	0.15 357	0.30 377	0.21 351	0.39 295	0.36 331	0.28 252	0.40 379	0.43 446	0.25 354	0.47 381	0.24 372	0.12 436	0.07 295	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 312

DeepPruner_ROB	0.26 387	0.19 427	0.44 350	0.21 215	0.16 389	0.30 377	0.21 351	0.52 449	0.32 280	0.35 401	0.38 355	0.39 411	0.26 363	0.42 365	0.24 372	0.15 493	0.11 470	0.11 399	0.11 416	0.14 454	0.13 443

StereoDRNet-Refined	0.27 395	0.17 397	0.35 221	0.25 419	0.14 307	0.37 452	0.21 351	0.47 381	0.41 395	0.44 496	0.51 472	0.41 433	0.28 399	0.45 374	0.37 461	0.09 310	0.06 169	0.11 399	0.11 416	0.10 337	0.10 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 450	0.22 466	0.61 455	0.27 482	0.21 487	0.42 485	0.30 493	0.61 531	0.48 467	0.46 504	0.39 368	0.48 477	0.30 428	0.57 434	0.40 478	0.11 398	0.09 416	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.10 368

SANet	0.53 547	0.28 505	0.96 549	0.26 454	0.15 357	0.69 557	0.44 554	0.67 559	1.34 596	0.67 556	0.98 569	0.94 571	0.71 566	0.89 549	0.76 548	0.14 480	0.12 487	0.12 437	0.11 416	0.17 493	0.16 485

DLCB_ROB	0.28 415	0.16 378	0.34 212	0.27 482	0.16 389	0.38 460	0.25 442	0.48 394	0.43 409	0.46 504	0.46 448	0.51 495	0.33 454	0.53 411	0.33 445	0.10 359	0.10 447	0.11 399	0.11 416	0.10 337	0.09 312

LE_ROB	1.76 604	0.20 439	2.68 604	0.48 569	0.52 579	0.78 568	0.96 601	0.84 583	6.61 620	7.40 622	2.08 606	2.08 599	4.83 616	1.27 586	3.79 615	0.10 359	0.08 381	0.12 437	0.11 416	0.11 385	0.10 368

DN-CSS_ROB	0.22 295	0.25 484	0.47 377	0.24 381	0.14 307	0.25 284	0.12 26	0.40 306	0.33 292	0.29 281	0.42 403	0.22 218	0.20 281	0.33 323	0.19 279	0.07 81	0.06 169	0.11 399	0.11 416	0.11 385	0.07 179

FlowAnything_test	0.14 94	0.11 169	0.21 83	0.21 215	0.12 185	0.17 81	0.16 137	0.25 103	0.16 40	0.15 106	0.13 55	0.15 132	0.14 165	0.18 86	0.16 192	0.10 359	0.07 295	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.09 312

w-ln-seven	0.42 510	0.30 519	1.18 570	0.26 454	0.22 503	0.58 541	0.31 498	0.62 539	0.81 563	0.58 543	0.61 520	0.53 506	0.36 471	0.57 434	0.65 541	0.11 398	0.10 447	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.13 443

YMNet	0.32 450	0.22 466	0.58 444	0.27 482	0.23 516	0.48 516	0.27 460	0.51 430	0.45 435	0.48 515	0.56 501	0.51 495	0.30 428	0.39 353	0.40 478	0.13 455	0.16 531	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 426

YMNet_1	0.32 450	0.22 466	0.58 444	0.27 482	0.23 516	0.48 516	0.27 460	0.51 430	0.45 435	0.48 515	0.56 501	0.51 495	0.30 428	0.39 353	0.40 478	0.13 455	0.16 531	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 426

rvit_0105_5	0.21 265	0.15 353	0.38 272	0.23 328	0.13 263	0.22 222	0.24 425	0.36 267	0.39 366	0.21 185	0.23 185	0.26 281	0.19 272	0.26 236	0.19 279	0.15 493	0.13 499	0.12 437	0.12 455	0.10 337	0.09 312

UGAM	0.26 387	0.14 319	0.45 361	0.25 419	0.12 185	0.23 244	0.25 442	0.32 201	0.41 395	0.31 330	0.42 403	0.41 433	0.22 301	0.92 554	0.22 342	0.08 221	0.06 169	0.14 484	0.12 455	0.10 337	0.07 179

rvit_stereo_0075_2	0.24 343	0.17 397	0.50 402	0.26 454	0.22 503	0.22 222	0.15 104	0.40 306	0.35 318	0.27 242	0.37 341	0.29 317	0.20 281	0.28 270	0.19 279	0.17 519	0.12 487	0.19 532	0.12 455	0.13 436	0.13 443

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 371	0.14 319	0.95 547	0.21 215	0.27 539	0.20 166	0.19 269	0.48 394	0.25 192	0.26 232	0.55 494	0.34 366	0.18 257	0.25 219	0.17 223	0.07 81	0.06 169	0.08 183	0.12 455	0.12 421	0.12 426

test_sample7	0.25 371	0.15 353	0.35 221	0.20 170	0.14 307	0.28 338	0.21 351	0.51 430	0.38 356	0.37 424	0.34 311	0.37 391	0.30 428	0.39 353	0.23 361	0.14 480	0.09 416	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 426

coex-ft	3.44 611	0.73 584	48.55 639	0.24 381	0.19 461	0.50 524	0.43 551	0.47 381	2.40 607	7.03 621	1.20 577	0.97 574	2.23 609	0.73 504	1.92 604	0.12 436	0.15 524	0.14 484	0.12 455	0.21 526	0.43 578

fast-acv-ft	0.31 441	0.20 439	0.81 517	0.24 381	0.18 434	0.46 504	0.27 460	0.41 318	0.49 476	0.39 454	0.55 494	0.49 483	0.35 467	0.37 346	0.38 463	0.11 398	0.11 470	0.11 399	0.12 455	0.12 421	0.09 312

RAFT+CT+SA	0.21 265	0.18 411	0.33 202	0.25 419	0.18 434	0.23 244	0.29 482	0.40 306	0.36 331	0.24 211	0.38 355	0.18 171	0.16 202	0.32 316	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.09 268	0.12 455	0.09 270	0.09 312

WZ-Net	0.52 546	0.38 548	1.90 593	0.30 515	0.24 524	0.57 540	0.48 566	0.62 539	0.78 560	0.50 518	0.71 540	0.68 555	0.54 540	0.98 566	0.84 557	0.13 455	0.10 447	0.11 399	0.12 455	0.19 514	0.20 528

SACVNet	0.30 434	0.20 439	0.41 318	0.25 419	0.18 434	0.34 426	0.25 442	0.52 449	0.40 383	0.41 473	0.44 427	0.46 469	0.32 451	0.71 497	0.25 382	0.13 455	0.10 447	0.12 437	0.12 455	0.16 476	0.17 497

rafts_anoy	0.18 185	0.15 353	0.35 221	0.22 277	0.14 307	0.19 131	0.17 179	0.32 201	0.30 259	0.23 197	0.25 208	0.20 194	0.16 202	0.22 164	0.19 279	0.08 221	0.07 295	0.10 343	0.12 455	0.09 270	0.08 250

FINET	0.34 467	0.27 502	0.80 514	0.24 381	0.24 524	0.36 446	0.34 516	0.54 468	0.72 552	0.39 454	0.47 455	0.32 352	0.30 428	0.51 398	0.32 438	0.19 536	0.17 538	0.13 458	0.12 455	0.18 507	0.16 485

Syn2CoEx	0.36 477	0.31 526	0.78 504	0.34 535	0.21 487	0.41 478	0.28 476	0.61 531	0.49 476	0.42 483	0.56 501	0.45 461	0.44 513	0.69 491	0.38 463	0.17 519	0.14 509	0.15 499	0.12 455	0.13 436	0.12 426

delet	0.27 395	0.14 319	0.40 295	0.23 328	0.19 461	0.41 478	0.29 482	0.49 403	0.48 467	0.33 364	0.41 387	0.37 391	0.30 428	0.48 384	0.34 450	0.09 310	0.09 416	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.08 250

psm_up	0.29 426	0.16 378	0.41 318	0.26 454	0.17 412	0.32 402	0.26 454	0.55 478	0.43 409	0.36 417	0.40 379	0.45 461	0.37 480	0.58 441	0.30 425	0.11 398	0.12 487	0.13 458	0.12 455	0.10 337	0.10 368

FAT-Stereo	0.36 477	0.18 411	0.73 501	0.26 454	0.18 434	0.33 413	0.29 482	0.60 527	0.59 521	0.46 504	0.60 513	0.60 529	0.50 534	0.61 457	0.34 450	0.13 455	0.14 509	0.13 458	0.12 455	0.14 454	0.18 510

stereogan	0.37 487	0.17 397	0.65 475	0.27 482	0.22 503	0.62 550	0.26 454	0.59 518	0.63 535	0.43 489	0.60 513	0.67 551	0.42 508	0.68 489	0.35 454	0.13 455	0.14 509	0.14 484	0.12 455	0.19 514	0.17 497

RTSC	0.39 499	0.28 505	0.78 504	0.27 482	0.18 434	0.49 521	0.22 378	0.59 518	0.84 571	0.55 539	0.53 487	0.49 483	0.36 471	0.67 488	0.82 556	0.13 455	0.10 447	0.11 399	0.12 455	0.17 493	0.17 497

ADCRef	0.38 494	0.24 479	0.88 536	0.26 454	0.21 487	0.49 521	0.27 460	0.52 449	0.48 467	0.50 518	0.58 506	0.35 380	0.47 525	0.48 384	1.29 589	0.09 310	0.08 381	0.12 437	0.12 455	0.11 385	0.11 403

DANet	0.35 472	0.23 475	0.60 452	0.36 546	0.22 503	0.39 469	0.25 442	0.48 394	0.43 409	0.52 529	0.50 466	0.59 526	0.41 499	0.76 518	0.49 509	0.13 455	0.11 470	0.14 484	0.12 455	0.17 493	0.15 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 459	0.17 397	0.61 455	0.27 482	0.19 461	0.46 504	0.29 482	0.65 548	0.51 488	0.47 511	0.46 448	0.44 457	0.34 463	0.62 465	0.41 486	0.12 436	0.08 381	0.13 458	0.12 455	0.12 421	0.10 368

XPNet_ROB	0.33 459	0.20 439	0.43 341	0.27 482	0.18 434	0.37 452	0.31 498	0.55 478	0.50 484	0.51 523	0.53 487	0.58 524	0.37 480	0.63 471	0.45 498	0.17 519	0.12 487	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.14 464

ETE_ROB	0.34 467	0.26 495	0.45 361	0.29 506	0.18 434	0.40 474	0.37 529	0.57 503	0.47 458	0.50 518	0.50 466	0.62 535	0.36 471	0.55 419	0.38 463	0.13 455	0.10 447	0.14 484	0.12 455	0.16 476	0.16 485

Select-FE	0.23 312	0.14 319	0.78 504	0.22 277	0.18 434	0.22 222	0.13 52	0.43 345	0.26 201	0.28 252	0.33 301	0.39 411	0.29 414	0.27 256	0.19 279	0.08 221	0.07 295	0.08 183	0.13 482	0.08 197	0.12 426

zh-sn7	0.48 532	0.51 569	1.43 584	0.29 506	0.20 479	0.47 510	0.39 540	0.57 503	0.62 531	0.52 529	0.81 553	0.52 501	0.56 544	1.05 571	0.87 560	0.12 436	0.13 499	0.13 458	0.13 482	0.17 493	0.16 485

IGEV-RUCA	0.21 265	0.08 18	0.23 99	0.19 107	0.19 461	0.28 338	0.24 425	0.23 80	0.21 129	0.20 174	0.23 185	0.28 306	0.49 532	0.26 236	0.18 246	0.09 310	0.08 381	0.18 524	0.13 482	0.17 493	0.17 497

StereoVision	0.22 295	0.18 411	0.37 253	0.27 482	0.17 412	0.23 244	0.22 378	0.38 283	0.31 271	0.20 174	0.51 472	0.22 218	0.16 202	0.28 270	0.18 246	0.11 398	0.12 487	0.13 458	0.13 482	0.10 337	0.07 179

SDNR	0.42 510	0.21 453	0.82 521	0.21 215	0.18 434	1.27 593	0.17 179	0.50 413	0.49 476	0.42 483	0.81 553	0.38 399	0.27 382	1.19 579	0.38 463	0.23 544	0.24 567	0.17 516	0.13 482	0.17 493	0.20 528

Wz-Net-SNSev	0.43 515	0.41 554	1.27 577	0.30 515	0.21 487	0.44 496	0.41 546	0.61 531	0.65 537	0.46 504	0.65 529	0.62 535	0.39 490	0.74 512	0.59 528	0.12 436	0.11 470	0.12 437	0.13 482	0.16 476	0.14 464

PSMNet-RSSM	0.24 343	0.15 353	0.36 241	0.21 215	0.14 307	0.25 284	0.20 320	0.48 394	0.37 342	0.30 312	0.44 427	0.38 399	0.26 363	0.52 404	0.22 342	0.12 436	0.07 295	0.11 399	0.13 482	0.10 337	0.09 312

FADNet-RVC-Resample	0.29 426	0.25 484	0.93 544	0.26 454	0.16 389	0.32 402	0.21 351	0.47 381	0.39 366	0.35 401	0.38 355	0.33 359	0.27 382	0.53 411	0.24 372	0.10 359	0.10 447	0.14 484	0.13 482	0.13 436	0.16 485

S-Stereo	0.38 494	0.20 439	1.05 559	0.27 482	0.22 503	0.38 460	0.32 504	0.55 478	0.66 539	0.39 454	0.59 508	0.49 483	0.41 499	0.75 513	0.40 478	0.12 436	0.15 524	0.13 458	0.13 482	0.16 476	0.21 537

G-Net	0.46 526	0.25 484	0.86 533	0.34 535	0.28 544	0.90 577	0.35 520	0.47 381	0.45 435	0.68 557	1.22 578	0.64 545	0.60 551	0.61 457	0.57 522	0.16 508	0.14 509	0.17 516	0.13 482	0.22 533	0.19 518

ADCL	0.47 529	0.22 466	1.00 553	0.27 482	0.19 461	0.74 562	0.64 581	0.54 468	0.69 547	0.56 540	0.71 540	0.55 512	0.60 551	0.60 450	1.43 591	0.11 398	0.09 416	0.13 458	0.13 482	0.14 454	0.14 464

CVANet_RVC	0.30 434	0.19 427	0.41 318	0.26 454	0.16 389	0.33 413	0.26 454	0.52 449	0.47 458	0.40 464	0.46 448	0.43 446	0.31 444	0.89 549	0.26 395	0.14 480	0.09 416	0.14 484	0.13 482	0.14 454	0.10 368

NaN_ROB	0.41 507	0.28 505	0.62 463	0.30 515	0.19 461	0.51 525	0.47 562	0.58 512	0.59 521	0.56 540	0.47 455	0.49 483	0.41 499	1.21 582	0.64 539	0.12 436	0.18 544	0.12 437	0.13 482	0.11 385	0.14 464

MDST_ROB	0.48 532	0.14 319	0.95 547	0.30 515	0.21 487	1.33 596	0.32 504	0.77 573	0.56 515	1.06 585	0.71 540	0.49 483	0.35 467	1.26 585	0.38 463	0.13 455	0.11 470	0.16 510	0.13 482	0.12 421	0.12 426

TCMNet	0.33 459	0.23 475	0.72 497	0.29 506	0.30 553	0.40 474	0.28 476	0.50 413	0.47 458	0.37 424	0.45 438	0.40 426	0.29 414	0.60 450	0.39 471	0.14 480	0.13 499	0.15 499	0.14 496	0.17 493	0.15 476

GASNet	0.36 477	0.46 558	0.88 536	0.34 535	0.23 516	0.35 441	0.22 378	0.60 527	0.53 502	0.40 464	0.37 341	0.45 461	0.30 428	0.79 528	0.35 454	0.15 493	0.10 447	0.14 484	0.14 496	0.22 533	0.12 426

psmorigin	0.50 538	0.25 484	3.03 605	0.24 381	0.19 461	0.38 460	0.22 378	0.50 413	0.44 424	0.64 552	0.68 535	0.71 560	0.51 537	0.85 541	0.45 498	0.14 480	0.17 538	0.13 458	0.14 496	0.16 476	0.21 537

AF-Net	0.37 487	0.26 495	0.56 436	0.32 527	0.23 516	0.41 478	0.29 482	0.61 531	0.64 536	0.42 483	0.68 535	0.65 546	0.49 532	0.57 434	0.44 495	0.15 493	0.11 470	0.19 532	0.14 496	0.15 468	0.13 443

edge stereo	0.39 499	0.22 466	0.81 517	0.27 482	0.22 503	0.37 452	0.24 425	0.56 494	0.54 506	0.53 535	0.60 513	0.71 560	0.50 534	0.78 526	0.40 478	0.16 508	0.14 509	0.19 532	0.14 496	0.16 476	0.17 497

UCFNet_RVC	0.24 343	0.16 378	0.34 212	0.18 61	0.15 357	0.33 413	0.16 137	0.46 373	0.35 318	0.29 281	0.35 322	0.39 411	0.25 354	0.34 329	0.22 342	0.13 455	0.08 381	0.13 458	0.14 496	0.13 436	0.12 426

LALA_ROB	0.36 477	0.25 484	0.46 369	0.30 515	0.21 487	0.47 510	0.39 540	0.61 531	0.51 488	0.52 529	0.51 472	0.69 557	0.36 471	0.50 393	0.43 490	0.17 519	0.11 470	0.16 510	0.14 496	0.17 493	0.15 476

PSMNet_ROB	0.33 459	0.24 479	0.54 426	0.31 521	0.21 487	0.42 485	0.43 551	0.59 518	0.47 458	0.37 424	0.44 427	0.49 483	0.31 444	0.64 473	0.43 490	0.14 480	0.10 447	0.15 499	0.14 496	0.13 436	0.11 403

MeshStereo	0.58 553	0.27 502	0.67 481	0.22 277	0.17 412	0.66 554	0.37 529	0.78 574	0.61 529	1.47 606	1.30 581	1.65 593	0.79 571	1.12 576	0.59 528	0.17 519	0.17 538	0.17 516	0.14 496	0.17 493	0.14 464
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
rvit_0105_3	0.23 312	0.17 397	0.40 295	0.25 419	0.15 357	0.24 266	0.28 476	0.38 283	0.41 395	0.25 220	0.25 208	0.28 306	0.21 288	0.28 270	0.20 297	0.15 493	0.13 499	0.14 484	0.15 505	0.10 337	0.09 312

Wz-Net-TNSev	0.51 542	0.58 574	1.61 591	0.25 419	0.21 487	0.65 552	0.45 555	0.63 546	0.69 547	0.51 523	0.54 490	0.71 560	0.60 551	1.00 567	0.77 551	0.15 493	0.15 524	0.13 458	0.15 505	0.21 526	0.20 528

AnonymousM	0.17 160	0.19 427	0.24 108	0.18 61	0.10 79	0.18 103	0.17 179	0.30 178	0.23 163	0.26 232	0.20 157	0.18 171	0.14 165	0.19 109	0.14 140	0.09 310	0.06 169	0.38 572	0.15 505	0.06 58	0.05 26

CREStereo++_RVC	0.15 127	0.08 18	0.26 129	0.17 25	0.11 126	0.18 103	0.13 52	0.22 61	0.30 259	0.21 185	0.30 257	0.13 85	0.11 83	0.16 44	0.15 166	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 505	0.06 58	0.05 26
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
FADNet-RVC	0.31 441	0.35 536	0.78 504	0.25 419	0.20 479	0.33 413	0.20 320	0.49 403	0.40 383	0.34 384	0.39 368	0.41 433	0.29 414	0.63 471	0.31 433	0.13 455	0.14 509	0.14 484	0.15 505	0.19 514	0.19 518

RP	0.35 472	0.22 466	0.51 413	0.31 521	0.24 524	0.37 452	0.28 476	0.50 413	0.58 520	0.40 464	0.63 526	0.61 533	0.47 525	0.61 457	0.39 471	0.16 508	0.15 524	0.17 516	0.15 505	0.17 493	0.17 497

XQC	0.43 515	0.37 544	0.96 549	0.34 535	0.25 532	0.53 535	0.34 516	0.60 527	0.73 555	0.51 523	0.46 448	0.57 521	0.47 525	0.70 494	0.72 547	0.17 519	0.12 487	0.18 524	0.15 505	0.25 541	0.23 549

RTS	0.78 575	0.48 562	4.68 608	0.34 535	0.28 544	1.12 585	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 563	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 480	0.11 470	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 518

RTSA	0.78 575	0.48 562	4.68 608	0.34 535	0.28 544	1.12 585	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 563	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 480	0.11 470	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 518

PS-NSSS	0.32 450	0.30 519	0.46 369	0.23 328	0.17 412	0.33 413	0.24 425	0.57 503	0.41 395	0.37 424	0.52 480	0.35 380	0.30 428	0.80 532	0.30 425	0.17 519	0.14 509	0.21 538	0.15 505	0.15 468	0.13 443

WCMA_ROB	0.51 542	0.21 453	0.65 475	0.25 419	0.21 487	0.58 541	0.32 504	0.54 468	0.55 512	0.95 579	1.40 585	1.28 585	0.81 574	0.73 504	0.62 534	0.18 530	0.15 524	0.15 499	0.15 505	0.19 514	0.19 518

SGM-Forest	0.36 477	0.17 397	0.47 377	0.23 328	0.16 389	0.45 502	0.41 546	0.55 478	0.48 467	0.52 529	0.60 513	0.52 501	0.41 499	0.85 541	0.50 515	0.17 519	0.17 538	0.17 516	0.15 505	0.15 468	0.15 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 395	0.13 275	0.45 361	0.26 454	0.19 461	0.24 266	0.14 77	0.45 362	0.43 409	0.39 454	0.48 461	0.42 442	0.27 382	0.32 316	0.29 417	0.20 539	0.12 487	0.17 516	0.16 517	0.16 476	0.20 528

APVNet	0.36 477	0.20 439	0.70 493	0.26 454	0.22 503	0.52 534	0.35 520	0.61 531	0.44 424	0.38 439	0.52 480	0.48 477	0.38 484	0.84 540	0.46 504	0.13 455	0.14 509	0.15 499	0.16 517	0.16 476	0.15 476

FADNet_RVC	0.30 434	0.28 505	0.83 524	0.23 328	0.15 357	0.30 377	0.17 179	0.49 403	0.37 342	0.30 312	0.38 355	0.30 333	0.27 382	0.52 404	0.31 433	0.14 480	0.14 509	0.14 484	0.16 517	0.21 526	0.23 549

FADNet	0.32 450	0.36 539	0.74 502	0.23 328	0.22 503	0.37 452	0.19 269	0.53 460	0.48 467	0.32 352	0.36 332	0.43 446	0.32 451	0.64 473	0.25 382	0.16 508	0.16 531	0.14 484	0.16 517	0.24 539	0.19 518

STTStereo	0.28 415	0.20 439	0.61 455	0.25 419	0.17 412	0.29 359	0.24 425	0.47 381	0.39 366	0.39 454	0.41 387	0.44 457	0.28 399	0.40 360	0.28 405	0.13 455	0.12 487	0.13 458	0.16 517	0.12 421	0.11 403

SHD	0.42 510	0.27 502	0.81 517	0.31 521	0.25 532	0.42 485	0.22 378	0.66 554	0.94 581	0.63 550	0.60 513	0.59 526	0.47 525	0.59 447	0.58 527	0.15 493	0.13 499	0.16 510	0.16 517	0.20 523	0.22 542

FBW_ROB	0.43 515	0.26 495	0.54 426	0.31 521	0.20 479	0.51 525	0.32 504	0.70 565	0.60 525	0.59 544	0.55 494	0.65 546	0.41 499	1.40 592	0.51 517	0.13 455	0.17 538	0.21 538	0.16 517	0.17 493	0.18 510

SGM_RVC	0.50 538	0.19 427	0.50 402	0.25 419	0.15 357	0.69 557	0.39 540	0.68 562	0.82 564	0.95 579	0.84 557	1.13 578	0.76 569	1.16 578	0.60 531	0.16 508	0.16 531	0.16 510	0.16 517	0.16 476	0.17 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 459	0.21 453	0.54 426	0.23 328	0.13 263	0.42 485	0.33 514	0.53 460	0.48 467	0.52 529	0.49 463	0.50 491	0.41 499	0.56 430	0.31 433	0.15 493	0.16 531	0.18 524	0.16 517	0.13 436	0.13 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 395	0.19 427	0.46 369	0.27 482	0.19 461	0.30 377	0.35 520	0.44 352	0.51 488	0.31 330	0.31 271	0.31 343	0.26 363	0.35 338	0.25 382	0.15 493	0.14 509	0.15 499	0.17 526	0.11 385	0.10 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 477	0.36 539	0.53 423	0.34 535	0.19 461	0.51 525	0.24 425	0.55 478	0.38 356	0.41 473	0.47 455	0.47 471	0.27 382	0.73 504	0.30 425	0.36 575	0.19 549	0.27 550	0.17 526	0.26 548	0.23 549

ADCMid	0.49 535	0.34 534	1.13 568	0.26 454	0.21 487	0.51 525	0.37 529	0.57 503	0.54 506	0.75 565	0.66 531	0.62 535	0.64 561	0.64 473	1.68 596	0.13 455	0.12 487	0.17 516	0.17 526	0.20 523	0.17 497

ADCS	0.58 553	0.40 550	1.35 582	0.29 506	0.24 524	0.55 536	0.45 555	0.67 559	0.83 568	0.76 566	0.71 540	0.68 555	0.60 551	0.76 518	2.23 608	0.16 508	0.16 531	0.16 510	0.17 526	0.22 533	0.22 542

AnyNet_C01	0.65 561	0.58 574	2.60 603	0.32 527	0.26 537	0.88 575	0.61 579	0.63 546	0.62 531	0.68 557	0.96 566	0.76 563	0.60 551	0.96 562	1.43 591	0.16 508	0.16 531	0.17 516	0.17 526	0.23 536	0.23 549

AnyNet_C32	0.51 542	0.40 550	1.10 567	0.29 506	0.28 544	0.59 544	0.58 576	0.54 468	0.60 525	0.62 548	0.66 531	0.54 510	0.54 540	0.78 526	1.74 600	0.15 493	0.14 509	0.15 499	0.17 526	0.20 523	0.20 528

PVD	0.58 553	0.34 534	0.84 529	0.39 557	0.31 556	0.59 544	0.47 562	0.80 578	1.25 593	0.92 575	1.09 572	0.79 564	0.82 575	0.85 541	0.76 548	0.21 541	0.18 544	0.22 544	0.18 532	0.27 553	0.35 572

SAMSARA	0.56 549	0.39 549	0.80 514	0.60 580	0.46 571	1.00 581	1.23 611	0.67 559	0.68 545	0.71 560	0.54 490	0.89 570	0.57 547	0.81 535	0.62 534	0.19 536	0.22 560	0.18 524	0.18 532	0.27 553	0.25 556

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 560	0.69 487	0.38 555	0.20 479	0.51 525	0.48 566	0.66 554	0.66 539	0.46 504	0.46 448	0.50 491	0.44 513	0.90 552	0.39 471	0.27 560	0.21 556	0.32 567	0.18 532	0.27 553	0.22 542
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
SGM-ForestM	1.36 594	0.28 505	0.79 511	0.26 454	0.16 389	2.26 608	1.00 603	1.42 599	1.46 600	2.38 612	2.05 605	5.95 620	2.66 613	2.95 610	2.46 610	0.17 519	0.18 544	0.18 524	0.18 532	0.15 468	0.18 510

DStereoO	0.46 526	0.32 531	0.51 413	0.36 546	0.29 552	0.38 460	0.45 555	0.55 478	0.60 525	0.47 511	0.49 463	0.48 477	0.73 568	0.59 447	0.69 545	0.81 599	0.18 544	0.38 572	0.19 536	0.46 575	0.20 528

PDISCO_ROB	0.43 515	0.30 519	0.67 481	0.43 562	0.36 562	0.67 555	0.32 504	0.72 568	0.76 557	0.43 489	0.53 487	0.63 543	0.40 495	0.66 484	0.47 506	0.21 541	0.12 487	0.21 538	0.19 536	0.25 541	0.20 528

HBP-ISP	0.33 459	0.30 519	0.72 497	0.22 277	0.16 389	0.32 402	0.22 378	0.54 468	0.44 424	0.41 473	0.49 463	0.33 359	0.38 484	0.73 504	0.25 382	0.18 530	0.19 549	0.24 547	0.20 538	0.16 476	0.13 443

RGC	0.39 499	0.32 531	0.64 474	0.34 535	0.27 539	0.40 474	0.29 482	0.57 503	0.53 502	0.45 500	0.64 528	0.62 535	0.45 516	0.72 502	0.39 471	0.15 493	0.15 524	0.21 538	0.20 538	0.18 507	0.19 518

CSAN	0.50 538	0.35 536	0.78 504	0.36 546	0.23 516	0.56 537	0.59 578	0.61 531	0.70 549	0.64 552	0.78 550	0.65 546	0.60 551	1.38 591	0.62 534	0.21 541	0.17 538	0.20 536	0.20 538	0.18 507	0.18 510

PSMNet-RUCA	0.37 487	0.41 554	0.66 480	0.46 567	0.41 566	0.34 426	0.25 442	0.57 503	0.45 435	0.39 454	0.52 480	0.43 446	0.33 454	0.41 362	0.29 417	0.25 554	0.14 509	0.33 569	0.21 541	0.31 561	0.22 542

SQANet	0.40 505	0.48 562	0.67 481	0.48 569	0.39 563	0.48 516	0.22 378	0.51 430	0.43 409	0.40 464	0.47 455	0.47 471	0.33 454	0.54 417	0.32 438	0.36 575	0.15 524	0.40 575	0.21 541	0.45 573	0.31 567

ccnet	0.42 510	0.31 526	0.48 386	0.27 482	0.32 557	0.60 547	0.32 504	0.65 548	0.46 453	0.53 535	0.66 531	0.56 516	0.45 516	0.72 502	0.61 532	0.26 555	0.19 549	0.24 547	0.21 541	0.26 548	0.22 542

Nwc_Net	0.37 487	0.25 484	0.68 486	0.31 521	0.24 524	0.44 496	0.30 493	0.65 548	0.50 484	0.37 424	0.69 539	0.58 524	0.45 516	0.60 450	0.40 478	0.15 493	0.12 487	0.19 532	0.21 541	0.14 454	0.13 443

DeepPrunerF	0.44 521	0.29 512	1.29 579	0.33 533	0.30 553	0.35 441	0.36 525	0.62 539	1.15 592	0.40 464	0.44 427	0.39 411	0.41 499	0.80 532	0.52 518	0.18 530	0.14 509	0.23 545	0.21 541	0.17 493	0.17 497

LSM	1.64 603	0.40 550	2.56 602	2.02 612	17.61 626	0.51 525	0.52 570	0.61 531	0.76 557	0.82 569	1.11 574	0.63 543	0.54 540	0.75 513	0.49 509	0.16 508	0.24 567	0.18 524	0.21 541	0.25 541	2.42 617

NCCL2	0.35 472	0.26 495	0.49 391	0.36 546	0.22 503	0.41 478	0.41 546	0.53 460	0.42 402	0.47 511	0.46 448	0.61 533	0.39 490	0.55 419	0.37 461	0.16 508	0.13 499	0.21 538	0.21 541	0.16 476	0.16 485

CBMV_ROB	0.33 459	0.18 411	0.53 423	0.21 215	0.14 307	0.33 413	0.20 320	0.51 430	0.45 435	0.51 523	0.55 494	0.45 461	0.42 508	0.71 497	0.32 438	0.18 530	0.19 549	0.23 545	0.21 541	0.14 454	0.15 476

UDG	0.40 505	0.46 558	0.49 391	0.40 559	0.35 561	0.47 510	0.27 460	0.54 468	0.47 458	0.39 454	0.45 438	0.59 526	0.44 513	0.46 377	0.39 471	0.26 555	0.19 549	0.48 579	0.22 549	0.34 565	0.26 558

NOSS_ROB	0.31 441	0.20 439	0.35 221	0.24 381	0.16 389	0.32 402	0.19 269	0.52 449	0.48 467	0.33 364	0.36 332	0.42 442	0.28 399	0.93 556	0.24 372	0.19 536	0.20 554	0.24 547	0.22 549	0.17 493	0.17 497

ADCPNet	0.48 532	0.29 512	1.60 589	0.27 482	0.23 516	0.70 560	0.38 535	0.53 460	0.51 488	0.51 523	0.59 508	0.67 551	0.56 544	0.60 450	1.14 578	0.15 493	0.18 544	0.14 484	0.23 551	0.19 514	0.19 518

PA-Net	0.37 487	0.28 505	0.83 524	0.31 521	0.28 544	0.39 469	0.42 549	0.51 430	0.55 512	0.34 384	0.42 403	0.41 433	0.36 471	0.79 528	0.49 509	0.12 436	0.23 565	0.16 510	0.23 551	0.12 421	0.18 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.02 588	0.13 275	0.43 341	0.35 544	0.43 569	5.36 614	1.71 614	0.69 563	0.53 502	0.36 417	0.63 526	0.55 512	0.22 301	7.60 622	0.43 490	0.09 310	0.06 169	0.14 484	0.24 553	0.26 548	0.30 564

MSAF-DinoV2	0.76 574	0.44 556	1.98 594	0.49 572	0.16 389	0.58 541	0.31 498	0.81 580	0.83 568	0.41 473	0.52 480	0.98 575	0.58 548	4.97 618	1.03 570	0.11 398	0.07 295	0.10 343	0.24 553	0.27 553	0.26 558

DualNet (step1)	0.28 415	0.19 427	0.50 402	0.18 61	0.16 389	0.34 426	0.20 320	0.51 430	0.38 356	0.37 424	0.34 311	0.37 391	0.30 428	0.39 353	0.23 361	0.23 544	0.09 416	0.28 558	0.24 553	0.18 507	0.16 485

test_sample9	0.42 510	0.19 427	0.50 402	0.18 61	0.16 389	0.34 426	0.20 320	0.51 430	0.38 356	0.37 424	0.34 311	0.37 391	0.30 428	0.66 484	0.91 563	0.23 544	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 507	0.16 485

test_sample8	0.49 535	0.19 427	0.50 402	0.18 61	0.16 389	0.34 426	0.20 320	0.55 478	0.34 302	0.62 548	0.38 355	1.15 581	0.67 562	0.66 484	0.91 563	0.23 544	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 507	0.16 485

DDUNet	0.41 507	0.50 567	0.48 386	0.44 564	0.39 563	0.46 504	0.32 504	0.50 413	0.43 409	0.45 500	0.52 480	0.57 521	0.36 471	0.48 384	0.33 445	0.33 572	0.21 556	0.55 583	0.25 558	0.37 569	0.32 570

NCC-stereo	0.39 499	0.25 484	0.69 487	0.32 527	0.28 544	0.46 504	0.36 525	0.65 548	0.52 497	0.40 464	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 504	0.45 498	0.17 519	0.14 509	0.18 524	0.25 558	0.16 476	0.16 485

Abc-Net	0.39 499	0.25 484	0.69 487	0.32 527	0.28 544	0.46 504	0.36 525	0.65 548	0.52 497	0.40 464	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 504	0.45 498	0.17 519	0.14 509	0.18 524	0.25 558	0.16 476	0.16 485
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 560	0.65 475	0.37 553	0.23 516	0.51 525	0.29 482	0.66 554	0.49 476	0.46 504	0.51 472	0.48 477	0.38 484	0.96 562	0.35 454	0.34 573	0.23 565	0.55 583	0.25 558	0.31 561	0.20 528

FSD					0.24 524	0.27 318	0.27 460	0.31 190	0.29 246	0.26 232	0.27 225	0.28 306	0.27 382	0.28 270	0.26 395	0.23 544	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.25 541

FC-DCNN v2	0.71 567	0.30 519	0.67 481	0.32 527	0.27 539	0.84 572	0.39 540	0.84 583	0.85 572	1.44 602	1.64 596	2.09 600	1.28 596	1.06 572	0.80 555	0.24 551	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.25 556

FCDSN-DC	0.63 559	0.31 526	0.61 455	0.36 546	0.30 553	0.65 552	0.37 529	0.66 554	0.68 545	1.14 589	1.54 593	1.71 595	1.26 594	0.92 554	0.64 539	0.24 551	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.27 553	0.27 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 566	0.30 519	0.69 487	0.32 527	0.27 539	0.81 571	0.39 540	0.79 577	0.82 564	1.41 598	1.58 595	1.98 598	1.26 594	1.02 569	0.77 551	0.24 551	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.26 558

MADNet+	1.01 586	1.16 604	4.72 610	0.70 586	0.47 572	1.24 592	0.96 601	0.97 590	0.89 573	0.65 554	0.77 549	0.87 567	0.85 579	2.09 605	1.68 596	0.38 578	0.39 585	0.31 566	0.27 566	0.43 571	0.39 575

MSMD_ROB	0.60 557	0.33 533	0.61 455	0.30 515	0.25 532	0.86 574	0.35 520	0.55 478	0.67 542	1.10 587	1.49 590	1.76 596	0.97 585	0.88 547	0.49 509	0.23 544	0.21 556	0.27 550	0.27 566	0.25 541	0.24 554

ELAS_RVC	0.74 572	0.36 539	1.00 553	0.37 553	0.33 558	0.88 575	0.93 600	0.83 582	1.08 588	1.35 594	1.33 584	1.24 583	1.33 598	1.06 572	0.95 566	0.27 560	0.25 569	0.29 562	0.27 566	0.30 560	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 572	0.36 539	0.85 532	0.36 546	0.33 558	1.36 597	0.77 591	0.93 587	0.92 577	1.41 598	1.53 592	1.16 582	1.17 590	0.95 561	1.03 570	0.26 555	0.25 569	0.28 558	0.28 569	0.31 561	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 562	0.89 592	1.59 588	0.77 589	1.21 607	0.51 525	0.23 403	0.59 518	0.72 552	0.69 559	0.61 520	0.69 557	0.91 581	0.79 528	0.48 507	0.27 560	0.12 487	0.73 591	0.30 570	0.65 587	0.40 576

PASM	0.45 524	0.35 536	0.90 539	0.35 544	0.33 558	0.39 469	0.38 535	0.50 413	0.61 529	0.52 529	0.51 472	0.62 535	0.45 516	0.93 556	0.48 507	0.26 555	0.29 575	0.29 562	0.33 571	0.29 559	0.26 558

Ntro	0.58 553	0.64 579	0.92 542	0.66 583	0.50 576	0.77 565	0.36 525	0.66 554	0.70 549	0.50 518	0.59 508	0.65 546	0.51 537	0.75 513	0.45 498	0.56 586	0.32 579	0.56 586	0.34 572	0.63 584	0.46 582

otaku	0.57 552	0.62 578	0.87 535	0.63 582	0.44 570	0.73 561	0.37 529	0.65 548	0.66 539	0.51 523	0.75 546	0.66 550	0.45 516	0.69 491	0.46 504	0.53 582	0.34 581	0.55 583	0.35 573	0.60 582	0.45 579

ACVNet_1	0.72 568	0.81 587	1.37 583	0.72 587	0.53 580	0.77 565	0.42 549	0.85 586	0.90 575	0.74 564	0.75 546	1.32 587	0.72 567	1.02 569	0.55 521	0.54 584	0.31 578	0.71 590	0.35 573	0.64 586	0.45 579

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 542	0.50 567	0.86 533	0.39 557	0.24 524	0.84 572	0.55 573	0.56 494	0.62 531	0.60 545	0.68 535	0.62 535	0.42 508	1.13 577	0.43 490	0.23 544	0.27 571	0.27 550	0.35 573	0.25 541	0.29 563

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 564	0.64 579	1.06 560	0.45 565	0.27 539	1.40 600	0.58 576	0.78 574	0.92 577	0.84 570	0.86 559	0.88 569	0.68 563	1.33 590	0.68 544	0.37 577	0.29 575	0.34 570	0.36 576	0.43 571	0.37 573

MFN_U_SF_RVC	0.56 549	0.51 569	1.19 571	0.38 555	0.22 503	0.69 557	0.27 460	0.80 578	0.67 542	0.73 561	0.74 545	0.87 567	0.61 560	0.81 535	0.76 548	0.29 566	0.27 571	0.32 567	0.37 577	0.32 564	0.31 567

BEATNet-Init1	4.73 615	2.61 613	13.29 626	0.58 578	0.53 580	10.12 622	3.33 618	4.83 619	5.01 618	8.75 623	8.51 621	14.08 630	7.60 622	7.70 623	5.34 619	0.28 563	0.28 574	0.34 570	0.37 577	0.57 580	0.45 579

JetBlue	1.14 592	0.76 585	2.36 598	0.59 579	0.75 592	3.04 611	1.78 615	1.11 592	0.90 575	0.94 577	1.10 573	1.66 594	1.28 596	2.09 605	1.72 599	0.43 581	0.36 583	0.38 572	0.38 579	0.58 581	0.56 587

DStereoFS	0.84 578	0.66 581	0.80 514	0.53 577	0.50 576	1.23 591	0.55 573	0.94 588	1.32 595	0.89 572	1.32 582	1.04 577	2.32 611	1.29 588	1.14 578	0.31 570	0.35 582	0.30 564	0.39 580	0.34 565	0.60 593

DStereoRT	0.35 472	0.13 275	0.51 413	0.25 419	0.16 389	0.42 485	0.19 269	0.48 394	0.39 366	0.30 312	0.39 368	0.24 251	0.39 490	0.64 473	0.30 425	0.08 221	0.07 295	1.54 614	0.41 581	0.08 197	0.11 403

ACVNet-4b	0.72 568	0.81 587	1.33 581	0.72 587	0.50 576	0.80 570	0.31 498	0.71 567	0.80 562	0.50 518	0.72 544	0.95 573	0.43 512	0.96 562	1.20 586	1.13 611	0.21 556	0.76 593	0.45 582	0.65 587	0.46 582

MANE	1.41 596	0.36 539	0.74 502	0.43 562	0.41 566	2.16 607	0.80 593	2.39 614	3.38 610	2.22 611	3.06 613	3.54 613	2.73 614	2.15 607	1.94 605	0.28 563	0.27 571	0.30 564	0.46 583	0.28 558	0.34 571

NVStereoNet_ROB	0.67 563	0.49 566	0.83 524	0.48 569	0.40 565	0.51 525	0.46 558	0.70 565	0.77 559	0.84 570	1.72 598	1.02 576	0.83 576	1.23 583	0.79 554	0.32 571	0.38 584	0.40 575	0.46 583	0.36 568	0.41 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.93 583	0.56 573	0.82 521	0.69 584	0.58 583	1.37 598	0.35 520	0.94 588	1.25 593	0.93 576	1.90 601	1.52 591	2.10 608	1.27 586	0.77 551	0.69 592	0.33 580	0.75 592	0.47 585	0.70 591	0.57 589

RainbowNet	0.72 568	0.89 592	1.02 556	0.82 590	0.63 587	0.78 568	0.52 570	0.81 580	0.93 579	0.60 545	0.79 551	0.80 565	0.60 551	0.80 532	0.57 522	0.78 597	0.55 599	0.78 594	0.49 586	0.76 593	0.58 590

ACVNet_2	0.89 580	0.87 591	1.25 575	0.82 590	0.62 586	0.97 580	0.62 580	1.14 593	1.42 598	1.00 582	1.40 585	1.47 590	0.84 577	1.11 574	0.66 542	0.61 589	0.43 588	0.78 594	0.49 586	0.75 592	0.52 585

SPS-STEREO	0.69 565	0.61 577	0.98 551	0.52 576	0.57 582	0.74 562	0.50 569	0.78 574	0.62 531	0.95 579	0.86 559	0.94 571	0.70 565	1.01 568	0.87 560	0.58 588	0.51 593	0.50 580	0.50 588	0.55 579	0.58 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoSA	0.81 577	0.37 544	1.08 562	0.51 573	0.65 588	0.67 555	1.44 613	0.74 570	1.06 586	0.54 537	1.67 597	0.49 483	1.78 604	0.96 562	1.69 598	0.28 563	0.43 588	0.27 550	0.51 589	0.40 570	0.58 590

Consistency-Raft	0.55 548	0.48 562	1.02 556	0.45 565	0.49 574	0.49 521	0.47 562	0.72 568	0.72 552	0.45 500	0.82 555	0.47 471	0.60 551	0.50 393	0.63 537	0.39 579	0.39 585	0.44 577	0.51 589	0.52 577	0.37 573

SGM+DAISY	0.87 579	0.66 581	1.30 580	0.51 573	0.60 584	1.03 582	0.84 597	0.76 572	0.73 555	1.39 596	1.51 591	1.31 586	1.22 592	1.11 574	1.08 573	0.57 587	0.53 596	0.51 582	0.51 589	0.54 578	0.61 597

PWCK	1.00 584	1.17 605	1.70 592	0.91 593	0.41 566	1.19 589	0.92 599	1.10 591	1.14 591	1.16 590	1.14 575	1.25 584	0.88 580	1.75 601	1.04 572	0.87 602	0.50 591	0.87 597	0.53 592	0.96 603	0.52 585

anonymity	0.56 549	0.54 572	0.70 493	0.47 568	0.61 585	0.56 537	0.43 551	0.69 563	0.49 476	0.63 550	0.55 494	0.54 510	0.60 551	0.61 457	0.57 522	0.55 585	0.53 596	0.50 580	0.54 593	0.51 576	0.56 587

IMH-64-1	0.91 581	0.86 589	0.84 529	0.97 595	0.75 592	0.92 578	0.71 584	1.27 594	1.10 589	0.89 572	1.45 587	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 595	0.60 593

IMH-64	0.91 581	0.86 589	0.84 529	0.97 595	0.75 592	0.92 578	0.71 584	1.27 594	1.10 589	0.89 572	1.45 587	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 595	0.60 593

IMH	1.05 589	0.95 597	1.00 553	1.01 597	0.78 595	1.11 584	0.68 583	1.38 597	1.43 599	1.00 582	1.72 598	1.43 588	1.14 587	1.73 600	0.89 562	1.09 608	0.55 599	0.99 601	0.57 596	0.87 598	0.62 599

MFMNet_re	0.72 568	0.76 585	0.99 552	0.62 581	0.70 590	0.77 565	0.67 582	0.75 571	0.83 568	0.78 568	0.86 559	0.69 557	0.78 570	0.71 497	0.61 532	0.66 591	0.59 602	0.61 587	0.58 597	0.68 590	0.71 601

DGSMNet	0.61 558	0.29 512	0.91 540	0.51 573	0.70 590	0.62 550	1.38 612	0.59 518	0.55 512	0.37 424	0.61 520	0.52 501	0.33 454	0.65 480	0.43 490	0.53 582	0.60 603	0.67 588	0.61 598	0.63 584	0.61 597

GCST	0.47 529	0.60 576	0.57 439	1.04 600	0.48 573	0.38 460	0.11 17	0.40 306	0.32 280	0.41 473	0.34 311	0.29 317	0.17 232	0.46 377	0.19 279	0.69 592	0.42 587	0.79 596	0.62 599	0.62 583	0.46 582

TorneroNet-64	1.43 597	1.03 599	1.20 572	1.10 601	0.86 601	2.26 608	0.73 587	1.84 607	3.84 615	1.25 591	2.25 609	2.69 609	1.42 599	1.76 602	1.43 591	0.76 596	0.50 591	1.09 604	0.66 600	1.23 607	0.76 606

WAO-7	1.01 586	0.89 592	0.93 544	0.83 592	0.66 589	1.18 587	0.81 595	1.40 598	1.57 601	1.11 588	1.76 600	1.45 589	1.19 591	1.50 594	1.14 578	0.61 589	0.62 606	0.70 589	0.68 601	0.66 589	0.60 593

LVE	1.13 591	1.02 598	1.28 578	1.01 597	0.80 598	1.29 595	0.81 595	1.47 601	1.96 603	1.07 586	1.90 601	1.90 597	1.01 586	1.48 593	0.91 563	0.93 605	0.61 605	0.94 598	0.69 602	0.87 598	0.75 605

Dean	1.17 593	1.04 600	1.49 587	1.03 599	0.78 595	1.20 590	0.77 591	1.48 602	1.96 603	1.28 592	1.99 604	2.15 601	1.14 587	1.25 584	1.00 569	0.81 599	0.60 603	1.01 602	0.69 602	0.92 602	0.74 604

TorneroNet	2.22 607	1.08 601	1.24 574	1.14 605	0.90 602	5.58 615	0.80 593	2.12 612	8.69 621	2.58 613	5.42 618	3.88 614	1.97 606	1.78 604	1.87 602	0.86 601	0.54 598	1.15 608	0.74 604	1.23 607	0.85 607

WAO-6	1.07 590	0.93 596	0.92 542	0.96 594	0.78 595	1.28 594	0.75 588	1.34 596	2.00 605	1.02 584	1.54 593	1.59 592	1.22 592	1.31 589	1.14 578	0.78 597	0.55 599	1.02 603	0.75 605	0.83 594	0.69 600

WAO-8	1.46 599	1.10 602	1.09 563	1.10 601	0.84 599	2.06 604	0.75 588	1.84 607	3.83 613	1.44 602	2.21 607	2.15 601	1.43 600	3.17 611	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 600	0.71 601

Venus	1.46 599	1.10 602	1.09 563	1.10 601	0.84 599	2.06 604	0.75 588	1.84 607	3.83 613	1.44 602	2.21 607	2.15 601	1.43 600	3.17 611	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 600	0.71 601

notaker	1.45 598	1.34 608	1.48 585	1.40 608	1.07 605	1.18 587	0.85 598	1.48 602	1.40 597	1.51 607	3.46 614	2.40 606	1.81 605	1.76 602	1.45 594	1.11 609	0.69 611	1.38 611	0.87 608	1.31 609	0.97 609

UNDER WATER-64	1.55 601	1.19 606	2.52 601	1.31 606	0.95 603	2.12 606	1.21 610	1.45 600	3.19 609	1.43 601	1.32 582	2.64 608	2.04 607	1.63 597	1.83 601	1.11 609	0.67 610	1.28 609	0.92 609	1.19 605	1.02 610

UNDER WATER	1.59 602	1.22 607	2.36 598	1.38 607	1.03 604	1.67 603	1.10 607	1.54 605	3.63 611	1.44 602	1.47 589	2.85 610	2.25 610	1.67 598	1.94 605	1.06 607	0.62 606	1.31 610	0.93 610	1.21 606	1.02 610

ktn	1.77 605	1.36 609	1.22 573	1.43 609	1.14 606	1.52 601	1.08 606	1.51 604	3.96 616	2.77 615	4.69 616	3.35 612	1.46 602	1.69 599	1.25 588	1.43 613	0.77 612	1.45 612	0.99 611	1.32 610	0.96 608

JetRed	2.30 609	2.64 614	6.12 612	1.12 604	1.38 610	5.85 617	3.29 617	1.99 610	1.67 602	1.98 609	1.95 603	2.16 604	1.60 603	2.48 609	4.10 616	1.05 606	1.60 614	1.09 604	1.01 612	1.67 612	1.28 613

KSHMR	1.89 606	1.36 609	1.60 589	1.47 610	1.22 608	1.38 599	1.06 605	1.79 606	5.97 619	1.42 600	5.65 619	2.98 611	1.14 587	2.23 608	1.20 586	1.27 612	1.12 613	1.46 613	1.10 613	1.32 610	1.15 612

Anonymous_2	0.37 487	0.21 453	0.47 377	0.20 170	0.21 487	0.42 485	0.26 454	0.38 283	0.29 246	0.33 364	0.30 257	0.44 457	0.38 484	0.36 343	0.29 417	0.26 555	0.29 575	0.44 577	1.41 614	0.34 565	0.21 537

MADNet++	2.26 608	1.80 612	2.06 595	2.13 614	1.97 612	2.61 610	1.79 616	2.38 613	2.16 606	2.75 614	2.65 611	2.38 605	2.43 612	3.17 611	3.21 612	2.17 616	1.95 617	1.94 616	1.63 615	2.06 613	2.01 616

TCMNet-wrong-test	4.29 612	5.57 619	4.65 607	11.33 623	10.39 621	5.73 616	4.48 619	4.13 618	1.02 582	1.91 608	2.39 610	6.16 621	3.62 615	3.84 616	4.50 618	1.99 615	0.47 590	1.97 617	1.69 616	5.69 621	4.31 621

PML	16.10 628	12.82 629	6.78 613	5.23 616	7.76 617	33.92 635	66.56 642	5.30 620	10.28 623	26.12 641	68.59 642	20.51 632	13.49 631	10.06 625	6.78 622	5.96 624	2.00 618	6.04 626	2.18 617	8.96 624	2.60 618

tt	4.71 614	0.10 95	3.94 606	2.06 613	1.53 611	10.14 623	16.88 624	9.27 625	4.98 617	1.39 596	1.02 570	4.68 615	4.90 617	3.35 614	5.86 620	5.76 623	9.15 628	2.24 619	2.53 618	3.10 615	1.32 614

USTest	6.88 616	5.23 618	5.63 611	7.22 619	7.29 616	14.34 625	22.76 625	8.48 623	9.32 622	5.42 618	6.39 620	6.29 622	6.64 619	6.92 621	8.62 623	1.94 614	3.29 621	2.16 618	2.55 619	3.85 617	3.29 619

HanzoNet	2.97 610	1.69 611	2.29 597	1.74 611	1.33 609	1.53 602	1.03 604	1.99 610	2.64 608	5.51 619	5.16 617	5.90 619	6.82 621	4.32 617	3.29 613	3.16 619	2.02 619	1.92 615	2.87 620	2.24 614	1.89 615

U	1.00 584	0.09 53	0.21 83	0.21 215	3.68 613	6.12 618	0.14 77	0.21 49	0.21 129	0.11 32	0.11 27	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 623	2.90 621	0.07 127	0.06 90

DPSimNet_ROB	4.34 613	4.23 615	6.89 614	3.67 615	3.68 613	4.75 612	5.21 620	2.67 615	3.68 612	5.82 620	3.95 615	5.57 616	6.72 620	3.46 615	4.48 617	4.05 622	2.88 620	4.68 622	3.12 622	3.69 616	3.62 620

DPSM_ROB	11.49 623	9.87 625	10.35 622	11.13 621	11.31 622	19.11 631	27.51 632	13.37 630	14.21 631	10.31 627	11.06 628	10.96 628	11.27 629	11.96 630	13.59 627	6.78 625	8.19 626	6.03 624	7.09 623	7.93 622	7.73 625

DPSM	11.49 623	9.87 625	10.35 622	11.13 621	11.31 622	19.11 631	27.51 632	13.37 630	14.21 631	10.31 627	11.06 628	10.96 628	11.27 629	11.96 630	13.59 627	6.78 625	8.19 626	6.03 624	7.09 623	7.93 622	7.73 625

DGTPSM_ROB	8.34 618	5.10 616	10.37 624	5.31 617	10.18 619	8.33 619	23.60 629	6.06 621	13.41 628	4.90 616	10.87 626	5.65 617	10.44 623	6.17 619	12.59 624	3.74 620	7.55 623	3.69 620	7.26 625	4.14 618	7.46 622

DPSMNet_ROB	8.40 619	5.11 617	10.49 625	5.58 618	10.25 620	8.34 620	23.62 630	6.07 622	13.45 629	4.93 617	10.88 627	5.66 618	10.44 623	6.24 620	12.64 625	3.98 621	7.61 624	3.76 621	7.30 626	4.20 619	7.51 623

LSM0	24.24 637	19.98 638	22.32 636	24.22 635	40.14 641	38.48 640	55.20 636	26.95 641	28.57 637	20.49 634	21.83 632	22.26 639	22.75 637	24.22 639	27.30 635	13.66 635	16.32 632	12.19 632	14.15 627	16.10 634	17.66 636

CasAABBNet	23.10 632	19.86 633	20.64 633	22.47 630	22.73 631	38.41 639	55.50 639	26.89 639	28.70 640	20.61 637	22.15 636	22.08 637	22.75 637	23.99 634	27.36 636	13.59 630	16.48 633	12.14 627	14.27 628	15.95 629	15.53 632

RAFT-FEzeroshot	23.10 632	19.88 635	20.56 631	22.49 631	22.75 633	38.38 636	55.50 639	26.84 637	28.66 638	20.60 635	22.10 634	22.05 634	22.74 635	24.00 636	27.37 638	13.59 630	16.48 633	12.14 627	14.28 629	15.96 630	15.54 633

RAFT-FE	23.10 632	19.88 635	20.56 631	22.49 631	22.75 633	38.38 636	55.50 639	26.84 637	28.66 638	20.60 635	22.10 634	22.05 634	22.74 635	24.00 636	27.37 638	13.59 630	16.48 633	12.14 627	14.28 629	15.96 630	15.54 633

Selective-RAFT-Error	23.16 636	19.93 637	20.87 635	22.54 634	22.81 635	38.52 641	55.47 638	27.01 642	28.83 642	20.66 638	22.25 637	22.09 638	22.80 639	24.09 638	27.36 636	13.61 634	16.48 633	12.15 630	14.28 629	15.99 633	15.57 635

FlowAnything	23.14 635	19.87 634	20.79 634	22.50 633	22.74 632	38.39 638	55.46 637	26.89 639	28.72 641	20.77 639	22.29 638	22.07 636	22.72 634	23.99 634	27.41 640	13.60 633	16.55 637	12.15 630	14.36 632	15.97 632	15.52 631

RSGM-EC	29.65 639	17.75 631	10.04 617	35.31 637	33.15 639	26.42 633	46.65 634	19.89 634	17.74 634	18.92 632	23.36 639	30.14 641	23.59 640	41.87 641	45.99 641	59.56 641	34.38 641	33.25 641	20.37 633	34.97 638	19.60 637

acva	29.65 639	17.75 631	10.04 617	35.31 637	33.15 639	26.42 633	46.65 634	19.89 634	17.74 634	18.92 632	23.36 639	30.14 641	23.59 640	41.87 641	45.99 641	59.56 641	34.38 641	33.25 641	20.37 633	34.97 638	19.60 637

HaxPig	17.72 630	20.22 639	19.73 628	16.53 625	16.51 625	9.27 621	9.33 621	14.34 632	13.27 627	18.65 631	18.70 631	17.35 631	16.77 632	17.04 632	16.45 632	22.05 638	20.89 638	22.27 634	21.53 635	21.29 635	22.13 639

LRCNet_RVC	10.90 622	14.34 630	9.35 615	15.35 624	8.04 618	1.08 583	0.34 516	8.78 624	0.70 549	12.63 630	16.05 630	9.85 623	6.54 618	8.57 624	6.34 621	20.27 637	5.40 622	23.70 635	21.88 636	14.87 628	13.83 630

MEDIAN_ROB	21.21 631	24.62 640	23.47 637	19.58 626	19.65 630	13.22 624	10.96 622	17.88 633	17.00 633	22.14 640	22.02 633	20.86 633	20.36 633	21.06 633	19.71 633	25.63 639	24.13 639	26.21 636	25.20 637	25.17 636	25.38 640

AVERAGE_ROB	25.43 638	29.06 641	27.24 638	24.63 636	24.20 638	17.73 629	12.61 623	22.29 636	21.39 636	26.79 642	26.16 641	25.20 640	24.64 642	25.07 640	23.53 634	29.96 640	28.40 640	30.60 637	29.58 638	29.72 637	29.84 641

Anonymous_1	16.62 629	9.35 621	9.84 616	10.66 620	14.64 624	18.66 630	27.12 631	12.64 629	13.51 630	10.76 629	10.30 625	10.13 624	10.60 625	11.06 629	12.74 626	15.87 636	7.74 625	16.92 633	43.48 639	58.66 642	7.68 624

xxxxx1	15.27 625	9.54 622	10.31 619	20.13 627	18.88 627	17.08 626	23.03 626	10.36 626	10.99 624	9.21 624	9.62 622	10.74 625	10.61 626	10.72 626	13.89 629	7.97 627	9.20 629	31.85 638	44.72 640	12.84 625	13.69 627

tt_ll	15.27 625	9.54 622	10.31 619	20.13 627	18.88 627	17.08 626	23.03 626	10.36 626	10.99 624	9.21 624	9.62 622	10.74 625	10.61 626	10.72 626	13.89 629	7.97 627	9.20 629	31.85 638	44.72 640	12.84 625	13.69 627

ff	15.27 625	9.54 622	10.31 619	20.13 627	18.88 627	17.08 626	23.03 626	10.36 626	10.99 624	9.21 624	9.62 622	10.74 625	10.61 626	10.72 626	13.89 629	7.97 627	9.20 629	31.85 638	44.72 640	12.84 625	13.69 627

test_example2	101.33 641	108.28 642	68.15 640	98.43 639	106.93 642	89.75 642	102.43 643	36.80 643	97.65 643	129.04 643	130.15 643	65.26 643	66.62 643	92.11 643	80.24 643	144.10 643	199.48 643	81.81 643	103.01 643	125.01 643	101.27 642

ccccc		256.29 643		354.40 642	364.36 643	149.10 643		152.89 644		153.93 644		164.00 644		268.02 644		390.55 644	349.22 644	244.59 644	219.82 644	412.30 644

ASD4		6.65 620

Low-res two-view benchmark