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

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 39	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 83	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 31	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 81	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

252Zero-FE	0.14 90	0.07 2	0.17 39	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 559	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.06 89

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 32	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 166	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 39	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 69	0.08 8	0.18 80	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.08 191	0.06 89

Reg-Stereo(zero)	0.16 139	0.07 2	0.36 237	0.19 100	0.10 76	0.19 127	0.14 73	0.28 139	0.24 172	0.22 184	0.20 148	0.24 244	0.18 249	0.21 141	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.06 101	0.06 55	0.06 89

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 32	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 80	0.12 55	0.07 81	0.06 168	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 131	0.19 100	0.11 122	0.20 164	0.12 24	0.31 185	0.24 172	0.15 104	0.15 83	0.13 81	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 217	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

CAS	0.15 125	0.07 2	0.21 76	0.41 552	0.16 387	0.20 164	0.18 219	0.22 56	0.19 81	0.15 104	0.19 131	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 558	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.14 457

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 56	0.19 100	0.16 387	0.12 8	0.15 98	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 81	0.12 104	0.23 166	0.19 272	0.08 217	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.21 520	0.06 89

MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	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 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 139	0.08 14	0.81 508	0.19 100	0.18 432	0.12 8	0.15 98	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 81	0.12 104	0.21 141	0.19 272	0.08 217	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.19 508	0.06 89

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 67	0.19 100	0.10 76	0.17 77	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 139	0.23 175	0.15 125	0.15 180	0.12 2	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.05 25

DilatedVolume-Stereo	0.14 90	0.08 14	0.18 48	0.18 57	0.09 32	0.21 192	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 178	0.21 160	0.15 125	0.14 160	0.23 166	0.15 159	0.07 81	0.06 168	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 98	0.25 97	0.21 124	0.13 62	0.16 98	0.08 3	0.12 104	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 56	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 56	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 32	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.05 25

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 80	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 48	0.18 57	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 103	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.06 89

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 48	0.18 57	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 103	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.06 89

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 39	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 39	0.17 23	0.07 1	0.17 77	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 104	0.18 80	0.11 15	0.08 217	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 258	0.08 14	0.23 93	0.19 100	0.19 454	0.28 332	0.24 417	0.23 75	0.21 124	0.20 167	0.23 175	0.28 298	0.49 525	0.26 228	0.18 242	0.09 302	0.08 378	0.18 518	0.13 476	0.17 487	0.17 490

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	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 23	0.08 14	0.17 39	0.17 23	0.09 32	0.22 220	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 141	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

999	0.14 90	0.08 14	0.24 101	0.19 100	0.11 122	0.20 164	0.17 176	0.24 89	0.18 64	0.13 62	0.16 98	0.14 108	0.11 78	0.36 336	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.07 172

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 76	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 264	0.22 56	0.19 81	0.13 62	0.19 131	0.21 199	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.07 125	0.06 89

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 39	0.18 57	0.13 258	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 141	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.16 470	0.24 546

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 76	0.15 4	0.07 1	0.21 192	0.12 24	0.24 89	0.24 172	0.16 126	0.21 160	0.15 125	0.13 137	0.18 80	0.13 98	0.08 217	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.05 25

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 122	0.23 322	0.09 32	0.16 55	0.15 98	0.26 106	0.16 36	0.15 104	0.15 83	0.13 81	0.14 160	0.20 122	0.11 15	0.06 31	0.07 292	0.06 31	0.06 101	0.06 55	0.05 25

Any-RAFT	0.17 158	0.08 14	0.31 173	0.19 100	0.10 76	0.29 353	0.16 132	0.42 329	0.30 256	0.24 204	0.27 215	0.27 282	0.16 196	0.21 141	0.12 55	0.08 217	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.07 125	0.06 89

LoS	0.14 90	0.08 14	0.27 131	0.16 9	0.09 32	0.22 220	0.14 73	0.26 106	0.26 195	0.15 104	0.18 123	0.18 162	0.13 137	0.22 157	0.14 135	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.04 1	0.06 55	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 90	0.08 14	0.19 56	0.17 23	0.22 496	0.18 98	0.16 132	0.23 75	0.19 81	0.14 90	0.17 111	0.14 108	0.10 49	0.18 80	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.08 191	0.18 503

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 67	0.18 57	0.09 32	0.21 192	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 62	0.10 17	0.15 125	0.09 20	0.20 122	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

CREStereo++_RVC	0.15 125	0.08 14	0.26 122	0.17 23	0.11 122	0.18 98	0.13 49	0.22 56	0.30 256	0.21 178	0.30 247	0.13 81	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 81	0.04 2	0.06 31	0.15 499	0.06 55	0.05 25
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
CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 76	0.14 1	0.08 10	0.22 220	0.15 98	0.25 97	0.24 172	0.16 126	0.21 160	0.14 108	0.13 137	0.18 80	0.13 98	0.09 302	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.07 125	0.06 89
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	0.15 125	0.08 14	0.23 93	0.15 4	0.09 32	0.23 242	0.16 132	0.25 97	0.23 157	0.17 139	0.21 160	0.16 142	0.14 160	0.22 157	0.13 98	0.29 558	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.07 125	0.06 89

NLMM1	0.14 90	0.09 48	0.18 48	0.20 163	0.12 179	0.19 127	0.14 73	0.34 219	0.29 242	0.13 62	0.16 98	0.13 81	0.12 104	0.23 166	0.15 159	0.06 31	0.04 2	0.06 31	0.06 101	0.06 55	0.05 25

NLMM	0.13 63	0.09 48	0.17 39	0.20 163	0.13 258	0.16 55	0.16 132	0.30 171	0.26 195	0.12 46	0.15 83	0.11 56	0.11 78	0.19 103	0.16 187	0.05 9	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.05 5	0.05 25

NLSM1	0.14 90	0.09 48	0.15 14	0.20 163	0.13 258	0.19 127	0.16 132	0.30 171	0.21 124	0.13 62	0.16 98	0.11 56	0.14 160	0.23 166	0.15 159	0.05 9	0.04 2	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.06 89

GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 67	0.18 57	0.12 179	0.19 127	0.16 132	0.20 34	0.14 22	0.12 46	0.15 83	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.05 50	0.08 191	0.08 241

BridgeDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 108	0.13 137	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	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 48	0.09 48	0.20 67	0.17 23	0.12 179	0.19 127	0.16 132	0.26 106	0.18 64	0.13 62	0.15 83	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.08 191	0.08 241

gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 56	0.18 57	0.12 179	0.18 98	0.18 219	0.20 34	0.14 22	0.12 46	0.19 131	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.05 50	0.09 264	0.08 241

Zero-FE251	0.14 90	0.09 48	0.24 101	0.17 23	0.09 32	0.20 164	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 539	0.13 49	0.13 81	0.11 78	0.14 10	0.16 187	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 67	0.20 163	0.10 76	0.19 127	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 103	0.12 55	0.05 9	0.05 35	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 76	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 302	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 90	0.09 48	0.19 56	0.19 100	0.08 10	0.20 164	0.15 98	0.27 120	0.23 157	0.16 126	0.18 123	0.14 108	0.17 222	0.19 103	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.05 50	0.05 5	0.05 25

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 90	0.17 111	0.09 20	0.10 49	0.18 80	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 90	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 127	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 90	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 127	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 90	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 98	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 62	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 62	0.16 98	0.08 3	0.09 20	0.19 103	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 90	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 141	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 101	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 46	0.19 131	0.15 125	0.11 78	0.13 5	0.17 220	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.06 101	0.07 125	0.06 89

GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 114	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 132	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 83	0.09 20	0.09 20	0.18 80	0.10 1	0.06 31	0.07 292	0.06 31	0.05 50	0.07 125	0.10 361

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 67	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 176	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 108	0.09 20	0.20 122	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 67	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 98	0.13 81	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 101	0.19 100	0.10 76	0.17 77	0.19 264	0.22 56	0.16 36	0.14 90	0.11 24	0.13 81	0.10 49	0.24 181	0.18 242	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.07 125	0.06 89
1: 1. 1
tt45	0.14 90	0.09 48	0.22 86	0.19 100	0.11 122	0.23 242	0.18 219	0.22 56	0.17 53	0.15 104	0.13 49	0.14 108	0.10 49	0.30 295	0.14 135	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.07 172

WCG-NET	0.14 90	0.09 48	0.23 93	0.18 57	0.08 10	0.18 98	0.17 176	0.21 44	0.28 222	0.18 156	0.21 160	0.15 125	0.12 104	0.18 80	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

U	1.00 574	0.09 48	0.21 76	0.21 212	3.68 603	6.12 608	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 81	0.05 35	5.42 613	2.90 611	0.07 125	0.06 89

WCG-NET（raft）	0.14 90	0.09 48	0.23 93	0.17 23	0.08 10	0.19 127	0.16 132	0.23 75	0.26 195	0.18 156	0.19 131	0.20 187	0.12 104	0.21 141	0.12 55	0.06 31	0.06 168	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.05 25

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 56	0.20 163	0.09 32	0.17 77	0.15 98	0.21 44	0.19 81	0.12 46	0.12 37	0.14 108	0.09 20	0.20 122	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.07 125	0.05 25

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 67	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 98	0.23 75	0.18 64	0.13 62	0.13 49	0.15 125	0.09 20	0.21 141	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.05 25

RAFT-Stereo-weight	0.15 125	0.09 48	0.26 122	0.20 163	0.10 76	0.19 127	0.17 176	0.36 264	0.29 242	0.24 204	0.20 148	0.19 178	0.10 49	0.18 80	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.06 55	0.05 25

MSKI-zero shot	0.17 158	0.09 48	0.43 336	0.20 163	0.11 122	0.21 192	0.15 98	0.32 196	0.21 124	0.23 190	0.24 189	0.23 232	0.10 49	0.31 302	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.06 89

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 93	0.18 57	0.19 454	0.19 127	0.16 132	0.23 75	0.14 22	0.13 62	0.17 111	0.13 81	0.16 196	0.16 41	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.08 237	0.07 125	0.06 89

Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 86	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 62	0.14 79	0.13 81	0.08 8	0.21 141	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.05 25

knoymous	0.17 158	0.09 48	0.32 181	0.17 23	0.11 122	0.21 192	0.17 176	0.32 196	0.23 157	0.23 190	0.28 221	0.27 282	0.16 196	0.23 166	0.16 187	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.06 101	0.09 264	0.09 305

riskmin	0.18 182	0.09 48	0.34 207	0.18 57	0.12 179	0.24 264	0.16 132	0.34 219	0.28 222	0.21 178	0.23 175	0.33 352	0.24 327	0.23 166	0.17 220	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.06 101	0.10 330	0.10 361

MC-Stereo	0.14 90	0.09 48	0.25 114	0.21 212	0.09 32	0.18 98	0.16 132	0.23 75	0.19 81	0.18 156	0.23 175	0.16 142	0.13 137	0.22 157	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.05 25

RCA-Stereo	0.16 139	0.09 48	0.25 114	0.20 163	0.10 76	0.19 127	0.17 176	0.36 264	0.35 315	0.20 167	0.25 198	0.17 152	0.17 222	0.18 80	0.14 135	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.05 25

test-3	0.16 139	0.09 48	0.31 173	0.21 212	0.11 122	0.18 98	0.16 132	0.30 171	0.27 207	0.26 225	0.16 98	0.22 212	0.12 104	0.26 228	0.18 242	0.06 31	0.04 2	0.08 179	0.08 237	0.06 55	0.06 89

test_1	0.16 139	0.09 48	0.31 173	0.21 212	0.11 122	0.18 98	0.16 132	0.30 171	0.27 207	0.25 213	0.16 98	0.22 212	0.12 104	0.26 228	0.18 242	0.06 31	0.04 2	0.08 179	0.08 237	0.06 55	0.06 89

DEmStereo	0.26 381	0.09 48	0.47 372	0.19 100	0.12 179	0.30 372	0.25 434	0.28 139	0.36 328	0.36 411	0.58 498	0.25 252	0.48 524	0.53 403	0.44 487	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.06 55	0.07 172

GrayStereo	0.25 364	0.09 48	0.32 181	0.26 446	0.13 258	0.23 242	0.47 554	0.34 219	0.30 256	0.39 448	0.47 448	0.30 325	0.79 563	0.29 280	0.16 187	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.09 327	0.07 125	0.13 436

s12784h	0.17 158	0.09 48	0.26 122	0.18 57	0.07 1	0.32 397	0.19 264	0.37 274	0.32 277	0.23 190	0.25 198	0.18 162	0.17 222	0.25 212	0.16 187	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.06 55	0.05 25

TANstereo	0.15 125	0.09 48	0.28 142	0.16 9	0.08 10	0.25 281	0.14 73	0.23 75	0.28 222	0.24 204	0.30 247	0.16 142	0.12 104	0.17 58	0.13 98	0.08 217	0.07 292	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.07 172

R-Stereo Train	0.18 182	0.09 48	0.32 181	0.22 274	0.12 179	0.22 220	0.19 264	0.42 329	0.19 81	0.31 323	0.45 431	0.20 187	0.14 160	0.18 80	0.15 159	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 182	0.09 48	0.32 181	0.22 274	0.12 179	0.22 220	0.19 264	0.42 329	0.19 81	0.31 323	0.45 431	0.20 187	0.14 160	0.18 80	0.15 159	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM3	0.13 63	0.10 93	0.17 39	0.21 212	0.13 258	0.18 98	0.16 132	0.30 171	0.24 172	0.11 28	0.15 83	0.12 69	0.13 137	0.17 58	0.15 159	0.05 9	0.05 35	0.08 179	0.08 237	0.05 5	0.05 25

FE-Mocha	0.16 139	0.10 93	0.33 197	0.19 100	0.13 258	0.19 127	0.15 98	0.35 245	0.22 138	0.24 204	0.24 189	0.20 187	0.14 160	0.17 58	0.17 220	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.06 89

IGEV-FE	0.18 182	0.10 93	0.65 467	0.20 163	0.12 179	0.19 127	0.15 98	0.34 219	0.19 81	0.28 246	0.22 170	0.27 282	0.13 137	0.23 166	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.06 89

DA	0.14 90	0.10 93	0.18 48	0.21 212	0.10 76	0.29 353	0.16 132	0.28 139	0.20 107	0.14 90	0.17 111	0.16 142	0.14 160	0.17 58	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.07 125	0.07 172

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 93	0.32 181	0.16 9	0.08 10	0.17 77	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 103	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 241

GGEV	0.14 90	0.10 93	0.18 48	0.21 212	0.10 76	0.29 353	0.16 132	0.28 139	0.20 107	0.14 90	0.17 111	0.16 142	0.14 160	0.17 58	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.07 125	0.07 172

asd	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 46	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 23	0.10 93	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 90	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 80	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 46	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 23	0.10 93	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 98	0.20 34	0.15 30	0.12 46	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 23	0.10 93	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 77	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 62	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 103	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 23	0.10 93	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 90	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 585	0.10 93	17.09 617	0.18 57	0.07 1	4.78 603	0.18 219	0.29 152	0.34 299	0.36 411	2.81 602	0.40 419	0.29 408	0.56 422	0.24 364	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.06 101	0.06 55	0.05 25

LG-Stereo	0.13 63	0.10 93	0.24 101	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 219	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 111	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.05 25

MM-Stereo_test2	0.15 125	0.10 93	0.44 345	0.23 322	0.11 122	0.21 192	0.21 344	0.27 120	0.22 138	0.15 104	0.16 98	0.13 81	0.11 78	0.20 122	0.13 98	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.05 25

MM-Stereo_test1	0.17 158	0.10 93	0.39 283	0.23 322	0.11 122	0.20 164	0.22 370	0.33 210	0.29 242	0.22 184	0.21 160	0.15 125	0.14 160	0.23 166	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.09 264	0.06 89

castereo++	0.13 63	0.10 93	0.18 48	0.18 57	0.10 76	0.27 311	0.13 49	0.23 75	0.23 157	0.11 28	0.13 49	0.16 142	0.10 49	0.18 80	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 90	0.10 93	0.19 56	0.18 57	0.10 76	0.20 164	0.19 264	0.30 171	0.27 207	0.13 62	0.18 123	0.16 142	0.16 196	0.15 23	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.06 101	0.06 55	0.05 25

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 93	0.22 86	0.19 100	0.10 76	0.19 127	0.17 176	0.19 23	0.19 81	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.11 78	0.24 181	0.16 187	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.06 89

PAM_32	0.23 305	0.10 93	0.63 459	0.21 212	0.14 304	0.33 408	0.19 264	0.36 264	0.23 157	0.29 275	0.28 221	0.56 507	0.28 393	0.27 249	0.18 242	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.09 327	0.07 125	0.09 305

PAM	0.23 305	0.10 93	0.63 459	0.22 274	0.15 355	0.34 421	0.21 344	0.37 274	0.22 138	0.31 323	0.27 215	0.55 503	0.26 357	0.26 228	0.17 220	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.09 327	0.07 125	0.09 305

UGAM-zero	0.23 305	0.10 93	0.54 419	0.19 100	0.13 258	0.21 192	0.14 73	0.44 350	0.22 138	0.28 246	0.28 221	0.51 486	0.33 448	0.65 471	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.08 237	0.06 55	0.07 172

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 93	0.22 86	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 98	0.27 120	0.16 36	0.13 62	0.15 83	0.13 81	0.08 8	0.18 80	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

test_sample2	0.21 258	0.10 93	0.28 142	0.19 100	0.11 122	0.27 311	0.21 344	0.43 343	0.29 242	0.26 225	0.31 261	0.30 325	0.24 327	0.45 367	0.18 242	0.09 302	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.09 264	0.09 305

test_sample1	0.20 236	0.10 93	0.28 142	0.19 100	0.12 179	0.28 332	0.19 264	0.41 315	0.25 186	0.26 225	0.31 261	0.29 309	0.26 357	0.44 364	0.21 314	0.09 302	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.09 264	0.09 305

testlalala2	0.18 182	0.10 93	0.50 397	0.36 539	0.25 525	0.23 242	0.14 73	0.34 219	0.24 172	0.25 213	0.25 198	0.21 199	0.12 104	0.16 41	0.16 187	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

IGEV++	0.13 63	0.10 93	0.23 93	0.21 212	0.10 76	0.15 29	0.15 98	0.29 152	0.16 36	0.12 46	0.15 83	0.12 69	0.12 104	0.17 58	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.05 50	0.07 125	0.07 172

11t1	0.18 182	0.10 93	0.30 159	0.20 163	0.11 122	0.27 311	0.17 176	0.35 245	0.23 157	0.25 213	0.23 175	0.23 232	0.23 309	0.25 212	0.18 242	0.09 302	0.07 292	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.09 305

IGEV_Zeroshot_test	0.18 182	0.10 93	0.65 467	0.20 163	0.12 179	0.19 127	0.15 98	0.34 219	0.19 81	0.28 246	0.22 170	0.27 282	0.13 137	0.23 166	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.06 89

MIF-Stereo (partial)	0.16 139	0.10 93	0.34 207	0.21 212	0.15 355	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 186	0.17 139	0.26 208	0.15 125	0.16 196	0.25 212	0.17 220	0.09 302	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.09 264	0.08 241

UniTT-Stereo	0.14 90	0.10 93	0.30 159	0.21 212	0.13 258	0.17 77	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 104	0.20 148	0.10 36	0.11 78	0.18 80	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.08 191	0.06 89

testlalala	0.15 125	0.10 93	0.36 237	0.19 100	0.12 179	0.23 242	0.16 132	0.26 106	0.19 81	0.24 204	0.19 131	0.14 108	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.05 5	0.05 25

RAFT-Test	0.17 158	0.10 93	0.38 268	0.19 100	0.12 179	0.25 281	0.17 176	0.33 210	0.23 157	0.23 190	0.29 234	0.27 282	0.14 160	0.20 122	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

LoS_RVC	0.13 63	0.10 93	0.19 56	0.18 57	0.16 387	0.20 164	0.18 219	0.20 34	0.17 53	0.13 62	0.19 131	0.12 69	0.15 180	0.17 58	0.13 98	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 419

anonymousdsp2	0.17 158	0.10 93	0.28 142	0.20 163	0.11 122	0.25 281	0.17 176	0.41 315	0.31 268	0.23 190	0.23 175	0.22 212	0.15 180	0.25 212	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.08 191	0.07 172

DCANet-4	0.19 221	0.10 93	0.52 412	0.19 100	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.36 264	0.39 363	0.29 275	0.30 247	0.17 152	0.22 294	0.20 122	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.05 5	0.07 172

tt	4.71 604	0.10 93	3.94 596	2.06 603	1.53 601	10.14 613	16.88 614	9.27 615	4.98 607	1.39 587	1.02 562	4.68 605	4.90 607	3.35 604	5.86 610	5.76 613	9.15 618	2.24 609	2.53 608	3.10 606	1.32 604

DisPM	0.19 221	0.10 93	0.35 217	0.23 322	0.13 258	0.18 98	0.20 311	0.29 152	0.29 242	0.33 358	0.34 303	0.23 232	0.16 196	0.33 316	0.16 187	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.07 125	0.11 396

iRaft-Stereo_20w	0.19 221	0.10 93	0.46 364	0.19 100	0.13 258	0.25 281	0.19 264	0.52 443	0.19 81	0.29 275	0.21 160	0.22 212	0.20 273	0.28 263	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.08 237	0.08 191	0.08 241

GLC_STEREO	0.15 125	0.10 93	0.24 101	0.21 212	0.09 32	0.17 77	0.15 98	0.23 75	0.27 207	0.17 139	0.20 148	0.17 152	0.11 78	0.23 166	0.16 187	0.07 81	0.09 414	0.09 260	0.08 237	0.07 125	0.06 89

CrosDoStereo	0.31 436	0.10 93	0.49 386	0.18 57	0.12 179	0.22 220	1.11 599	0.34 219	0.37 339	0.38 433	0.61 512	0.28 298	0.46 515	0.61 448	0.57 514	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.07 172

PFNet+	0.20 236	0.10 93	0.37 249	0.21 212	0.12 179	0.17 77	0.19 264	0.29 152	0.34 299	0.33 358	0.32 270	0.24 244	0.16 196	0.32 309	0.17 220	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.08 191	0.12 419

NF-Stereo	0.20 236	0.10 93	0.35 217	0.24 373	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.38 280	0.32 277	0.28 246	0.30 247	0.22 212	0.16 196	0.51 390	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.13 436

OCTAStereo	0.20 236	0.10 93	0.35 217	0.24 373	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.38 280	0.32 277	0.28 246	0.30 247	0.22 212	0.16 196	0.51 390	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.13 436

PSM-softLoss	0.21 258	0.10 93	0.39 283	0.24 373	0.12 179	0.20 164	0.18 219	0.38 280	0.26 195	0.29 275	0.32 270	0.24 244	0.16 196	0.52 396	0.20 291	0.09 302	0.06 168	0.10 334	0.09 327	0.08 191	0.12 419

KMStereo	0.21 258	0.10 93	0.39 283	0.24 373	0.12 179	0.20 164	0.18 219	0.38 280	0.26 195	0.29 275	0.32 270	0.24 244	0.16 196	0.52 396	0.20 291	0.09 302	0.06 168	0.10 334	0.09 327	0.08 191	0.12 419

PSM-AAD	0.25 364	0.10 93	0.30 159	0.24 373	0.12 179	0.26 301	0.38 528	0.34 219	0.28 222	0.35 395	0.39 361	0.28 298	0.79 563	0.30 295	0.16 187	0.07 81	0.06 168	0.12 431	0.11 410	0.08 191	0.21 529

FTStereo	0.28 409	0.10 93	0.43 336	0.23 322	0.13 258	0.21 192	0.53 564	0.34 219	0.26 195	0.38 433	0.95 557	0.30 325	0.56 537	0.32 309	0.18 242	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.07 125	0.19 511

KYRaft	0.22 288	0.10 93	0.30 159	0.23 322	0.12 179	0.23 242	0.23 395	0.35 245	0.24 172	0.35 395	0.54 482	0.34 359	0.26 357	0.29 280	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.10 371	0.08 191	0.31 559

DeepStereo_LL	0.31 436	0.10 93	0.49 386	0.18 57	0.12 179	0.22 220	1.11 599	0.34 219	0.37 339	0.38 433	0.61 512	0.28 298	0.46 515	0.61 448	0.57 514	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.07 172

SST-Stereo	0.21 258	0.10 93	0.37 249	0.24 373	0.13 258	0.19 127	0.17 176	0.31 185	0.24 172	0.34 378	0.33 293	0.29 309	0.25 348	0.56 422	0.17 220	0.08 217	0.05 35	0.10 334	0.08 237	0.09 264	0.07 172

RAFT_R40	0.21 258	0.10 93	0.37 249	0.24 373	0.13 258	0.18 98	0.18 219	0.31 185	0.29 242	0.33 358	0.33 293	0.30 325	0.24 327	0.55 411	0.18 242	0.08 217	0.05 35	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.07 172

DRaft	0.24 336	0.10 93	0.34 207	0.18 57	0.12 179	0.28 332	0.23 395	0.33 210	0.39 363	0.38 433	0.61 512	0.21 199	0.41 492	0.48 376	0.42 481	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.08 241

PFNet	0.23 305	0.10 93	0.57 432	0.24 373	0.14 304	0.22 220	0.19 264	0.39 292	0.33 289	0.35 395	0.32 270	0.27 282	0.19 264	0.64 465	0.22 334	0.09 302	0.05 35	0.09 260	0.07 161	0.08 191	0.07 172

RE-Stereo	0.20 236	0.10 93	0.35 217	0.24 373	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.38 280	0.32 277	0.28 246	0.30 247	0.22 212	0.16 196	0.51 390	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.13 436

TVStereo	0.20 236	0.10 93	0.35 217	0.24 373	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.38 280	0.32 277	0.28 246	0.30 247	0.22 212	0.16 196	0.51 390	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.13 436

RAFT-345	0.21 258	0.10 93	0.46 364	0.22 274	0.11 122	0.20 164	0.16 132	0.26 106	0.25 186	0.27 236	0.66 523	0.21 199	0.16 196	0.55 411	0.21 314	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.06 55	0.06 89

GMM-Stereo	0.21 258	0.10 93	0.43 336	0.23 322	0.13 258	0.24 264	0.25 434	0.37 274	0.27 207	0.30 306	0.45 431	0.27 282	0.21 281	0.31 302	0.17 220	0.07 81	0.05 35	0.10 334	0.09 327	0.08 191	0.19 511

Prome-Stereo	0.21 258	0.10 93	0.30 159	0.24 373	0.12 179	0.23 242	0.23 395	0.36 264	0.25 186	0.33 358	0.59 500	0.24 244	0.28 393	0.29 280	0.16 187	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.20 521

XX-Stereo	0.21 258	0.10 93	0.83 515	0.26 446	0.17 411	0.23 242	0.13 49	0.40 303	0.18 64	0.20 167	0.41 379	0.31 336	0.10 49	0.32 309	0.12 55	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.05 25

222	0.41 501	0.10 93	0.29 152	0.19 100	0.11 122	0.36 441	0.20 311	0.57 497	0.39 363	0.35 395	0.44 419	0.30 325	0.27 376	0.55 411	3.56 604	0.11 390	0.07 292	0.08 179	0.08 237	0.09 264	0.09 305

xxxx	0.34 462	0.10 93	0.29 152	0.19 100	0.11 122	0.37 446	0.20 311	0.58 506	0.38 353	0.29 275	0.42 395	0.38 392	0.24 327	0.46 370	2.20 597	0.11 390	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.09 305

test_xeample	0.34 462	0.10 93	0.29 152	0.19 100	0.11 122	0.33 408	0.23 395	0.55 471	0.38 353	0.32 346	0.45 431	0.29 309	0.26 357	0.57 426	2.24 599	0.10 351	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.09 305

EAI-Stereo	0.21 258	0.10 93	0.33 197	0.21 212	0.12 179	0.30 372	0.46 550	0.46 371	0.20 107	0.25 213	0.50 458	0.17 152	0.16 196	0.24 181	0.23 353	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.10 371	0.06 55	0.07 172

CFNet-RSSM	0.17 158	0.10 93	0.40 291	0.20 163	0.11 122	0.20 164	0.15 98	0.36 264	0.30 256	0.23 190	0.21 160	0.26 273	0.15 180	0.20 122	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.05 25

SFCPSM	0.22 288	0.10 93	0.51 408	0.21 212	0.14 304	0.34 421	0.22 370	0.55 471	0.39 363	0.29 275	0.32 270	0.23 232	0.21 281	0.27 249	0.19 272	0.09 302	0.07 292	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.08 241

Gwc-CoAtRS	0.17 158	0.10 93	0.37 249	0.20 163	0.12 179	0.19 127	0.15 98	0.32 196	0.28 222	0.23 190	0.23 175	0.27 282	0.15 180	0.20 122	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

NLCSM	0.14 90	0.11 160	0.22 86	0.20 163	0.14 304	0.18 98	0.15 98	0.33 210	0.28 222	0.13 62	0.14 79	0.13 81	0.14 160	0.19 103	0.16 187	0.06 31	0.04 2	0.07 93	0.06 101	0.05 5	0.05 25

FlowAnything_test	0.14 90	0.11 160	0.21 76	0.21 212	0.12 179	0.17 77	0.16 132	0.25 97	0.16 36	0.15 104	0.13 49	0.15 125	0.14 160	0.18 80	0.16 187	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.12 449	0.08 191	0.09 305

asda	0.11 23	0.11 160	0.16 32	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 23	0.11 160	0.16 32	0.17 23	0.10 76	0.17 77	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 46	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 160	0.16 32	0.17 23	0.10 76	0.17 77	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 46	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 23	0.11 160	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 62	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 55	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 160	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 62	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 55	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 160	0.16 32	0.17 23	0.10 76	0.17 77	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 46	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 48	0.11 160	0.18 48	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 98	0.27 120	0.19 81	0.12 46	0.12 37	0.07 1	0.12 104	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

xyz-stereo-finetune2	0.17 158	0.11 160	0.26 122	0.16 9	0.09 32	0.27 311	0.19 264	0.27 120	0.20 107	0.22 184	0.28 221	0.21 199	0.22 294	0.37 339	0.22 334	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.06 55	0.07 172

S2M2_L	0.13 63	0.11 160	0.20 67	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 46	0.15 83	0.14 108	0.12 104	0.15 23	0.14 135	0.13 447	0.09 414	0.09 260	0.10 371	0.11 378	0.09 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 125	0.11 160	0.30 159	0.21 212	0.09 32	0.17 77	0.16 132	0.30 171	0.19 81	0.15 104	0.25 198	0.17 152	0.09 20	0.21 141	0.12 55	0.06 31	0.07 292	0.07 93	0.05 50	0.08 191	0.06 89

SCV_C0	0.14 90	0.11 160	0.25 114	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 132	0.30 171	0.22 138	0.13 62	0.15 83	0.13 81	0.09 20	0.24 181	0.10 1	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.06 101	0.09 264	0.06 89

AIO_rvc	0.12 48	0.11 160	0.22 86	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 176	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 81	0.08 8	0.22 157	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.06 55	0.07 172

HUF	0.15 125	0.11 160	0.38 268	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 176	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 108	0.11 78	0.18 80	0.12 55	0.07 81	0.20 546	0.06 31	0.05 50	0.07 125	0.14 457

mms	0.13 63	0.11 160	0.19 56	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 176	0.20 34	0.17 53	0.13 62	0.17 111	0.14 108	0.09 20	0.24 181	0.14 135	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.07 172

ours_stereo	0.13 63	0.11 160	0.23 93	0.20 163	0.11 122	0.17 77	0.18 219	0.20 34	0.19 81	0.13 62	0.18 123	0.14 108	0.10 49	0.23 166	0.14 135	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.06 55	0.05 25

fffy	0.14 90	0.11 160	0.24 101	0.20 163	0.10 76	0.19 127	0.18 219	0.22 56	0.19 81	0.13 62	0.16 98	0.15 125	0.13 137	0.25 212	0.14 135	0.06 31	0.06 168	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.06 89

tg	0.16 139	0.11 160	0.25 114	0.21 212	0.11 122	0.23 242	0.15 98	0.34 219	0.24 172	0.20 167	0.25 198	0.19 178	0.12 104	0.24 181	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.09 327	0.08 191	0.07 172

rvit_stereo_0081	0.16 139	0.11 160	0.24 101	0.21 212	0.12 179	0.16 55	0.17 176	0.22 56	0.33 289	0.16 126	0.18 123	0.18 162	0.14 160	0.20 122	0.16 187	0.11 390	0.08 378	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.07 172

model_zeroshot	0.17 158	0.11 160	0.39 283	0.20 163	0.12 179	0.24 264	0.15 98	0.34 219	0.22 138	0.30 306	0.20 148	0.22 212	0.12 104	0.24 181	0.14 135	0.08 217	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.07 125	0.07 172

GCAP-BAT	0.16 139	0.11 160	0.36 237	0.18 57	0.13 258	0.21 192	0.16 132	0.23 75	0.18 64	0.26 225	0.28 221	0.20 187	0.11 78	0.24 181	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_0082	0.16 139	0.11 160	0.24 101	0.21 212	0.12 179	0.16 55	0.17 176	0.22 56	0.33 289	0.16 126	0.18 123	0.18 162	0.14 160	0.20 122	0.16 187	0.11 390	0.08 378	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.07 172

gcap-zeroshot	0.17 158	0.11 160	0.36 237	0.20 163	0.12 179	0.26 301	0.16 132	0.30 171	0.22 138	0.26 225	0.20 148	0.30 325	0.14 160	0.20 122	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.06 89

MGS-Stereo	0.14 90	0.11 160	0.32 181	0.19 100	0.11 122	0.18 98	0.17 176	0.20 34	0.22 138	0.14 90	0.24 189	0.15 125	0.10 49	0.18 80	0.12 55	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.10 330	0.06 89

AE-Stereo	0.17 158	0.11 160	0.31 173	0.24 373	0.14 304	0.23 242	0.18 219	0.34 219	0.29 242	0.15 104	0.25 198	0.21 199	0.13 137	0.20 122	0.14 135	0.07 81	0.08 378	0.09 260	0.10 371	0.07 125	0.06 89

IGEVStereo-DCA	0.14 90	0.11 160	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.20 164	0.18 219	0.27 120	0.20 107	0.15 104	0.12 37	0.14 108	0.12 104	0.28 263	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

rrr	0.17 158	0.11 160	0.57 432	0.19 100	0.12 179	0.20 164	0.18 219	0.35 245	0.22 138	0.15 104	0.12 37	0.14 108	0.12 104	0.28 263	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

1111x	0.32 445	0.11 160	0.40 291	0.22 274	0.11 122	0.32 397	0.26 446	0.59 511	0.43 403	0.31 323	0.41 379	0.39 404	0.28 393	0.76 510	1.37 581	0.09 302	0.08 378	0.09 260	0.10 371	0.09 264	0.08 241

anonymousa	0.23 305	0.11 160	0.50 397	0.21 212	0.16 387	0.31 388	0.20 311	0.36 264	0.35 315	0.32 346	0.50 458	0.39 404	0.26 357	0.22 157	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.11 410	0.07 125	0.08 241

x	0.19 221	0.11 160	0.29 152	0.20 163	0.11 122	0.26 301	0.18 219	0.41 315	0.29 242	0.25 213	0.29 234	0.28 298	0.24 327	0.26 228	0.23 353	0.09 302	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.09 264	0.08 241

test_3	0.18 182	0.11 160	0.32 181	0.24 373	0.11 122	0.22 220	0.25 434	0.31 185	0.31 268	0.25 213	0.18 123	0.23 232	0.13 137	0.25 212	0.19 272	0.06 31	0.05 35	0.09 260	0.10 371	0.07 125	0.06 89

LCNet	0.21 258	0.11 160	0.29 152	0.25 412	0.12 179	0.23 242	0.19 264	0.34 219	0.26 195	0.28 246	0.35 314	0.26 273	0.30 422	0.35 331	0.17 220	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.10 371	0.13 430	0.22 534

AAGNet	0.33 454	0.11 160	0.37 249	0.25 412	0.16 387	0.20 164	0.19 264	0.30 171	0.27 207	0.35 395	0.35 314	0.27 282	0.30 422	0.44 364	2.66 601	0.08 217	0.05 35	0.10 334	0.07 161	0.08 191	0.06 89

NRIStereo	0.18 182	0.11 160	0.35 217	0.23 322	0.11 122	0.24 264	0.20 311	0.29 152	0.26 195	0.26 225	0.25 198	0.25 252	0.18 249	0.34 322	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.08 241

ASMatch	0.23 305	0.11 160	0.51 408	0.24 373	0.14 304	0.19 127	0.17 176	0.31 185	0.28 222	0.28 246	0.68 527	0.27 282	0.26 357	0.50 385	0.22 334	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.06 55	0.11 396

Pruner-Stereo	0.19 221	0.11 160	0.34 207	0.29 498	0.12 179	0.19 127	0.17 176	0.31 185	0.29 242	0.33 358	0.32 270	0.25 252	0.15 180	0.24 181	0.21 314	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.09 305

DeepStereo_RVC	0.18 182	0.11 160	0.40 291	0.21 212	0.11 122	0.19 127	0.16 132	0.28 139	0.22 138	0.27 236	0.27 215	0.23 232	0.28 393	0.24 181	0.18 242	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.10 361

RAFT-RH_RVC	0.25 364	0.11 160	0.45 356	0.21 212	0.12 179	0.25 281	0.14 73	0.27 120	0.27 207	0.38 433	1.15 568	0.23 232	0.17 222	0.57 426	0.24 364	0.07 81	0.05 35	0.10 334	0.07 161	0.06 55	0.07 172

test-1	0.17 158	0.11 160	0.40 291	0.23 322	0.13 258	0.22 220	0.23 395	0.34 219	0.26 195	0.20 167	0.24 189	0.22 212	0.14 160	0.16 41	0.20 291	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.06 55	0.08 241

test_xeample3	0.16 139	0.11 160	0.56 429	0.19 100	0.12 179	0.20 164	0.18 219	0.35 245	0.20 107	0.16 126	0.12 37	0.13 81	0.12 104	0.24 181	0.15 159	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.08 237	0.07 125	0.07 172

FENet	0.21 258	0.11 160	0.45 356	0.21 212	0.12 179	0.26 301	0.17 176	0.41 315	0.35 315	0.30 306	0.31 261	0.29 309	0.23 309	0.26 228	0.23 353	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.09 305

HSM-Net_RVC	0.27 389	0.11 160	0.42 325	0.19 100	0.11 122	0.34 421	0.20 311	0.62 531	0.43 403	0.40 458	0.43 408	0.50 482	0.26 357	0.76 510	0.22 334	0.08 217	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.08 191	0.08 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
VIP-Stereo	0.12 48	0.12 203	0.21 76	0.18 57	0.11 122	0.24 264	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 103	0.11 15	0.06 31	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

GASTEREO	0.13 63	0.12 203	0.21 76	0.23 322	0.10 76	0.18 98	0.15 98	0.26 106	0.18 64	0.17 139	0.16 98	0.11 56	0.13 137	0.19 103	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.07 161	0.06 55	0.06 89

MSCF	0.13 63	0.12 203	0.21 76	0.22 274	0.10 76	0.16 55	0.15 98	0.26 106	0.18 64	0.17 139	0.16 98	0.11 56	0.13 137	0.18 80	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.07 161	0.06 55	0.06 89

xyz-stereo-finetune	0.16 139	0.12 203	0.23 93	0.16 9	0.08 10	0.23 242	0.20 311	0.29 152	0.31 268	0.19 161	0.22 170	0.19 178	0.15 180	0.29 280	0.20 291	0.06 31	0.06 168	0.08 179	0.06 101	0.06 55	0.06 89

MM-Stereo_test3	0.17 158	0.12 203	0.29 152	0.23 322	0.14 304	0.19 127	0.22 370	0.39 292	0.36 328	0.16 126	0.24 189	0.17 152	0.12 104	0.19 103	0.14 135	0.07 81	0.07 292	0.08 179	0.06 101	0.09 264	0.06 89

rvit_stereo_0083	0.16 139	0.12 203	0.26 122	0.21 212	0.13 258	0.17 77	0.17 176	0.22 56	0.34 299	0.16 126	0.21 160	0.19 178	0.16 196	0.21 141	0.16 187	0.11 390	0.10 439	0.10 334	0.08 237	0.09 264	0.07 172

RAStereo	0.13 63	0.12 203	0.27 131	0.22 274	0.11 122	0.15 29	0.18 219	0.23 75	0.23 157	0.13 62	0.17 111	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.05 25

test_sample3	0.23 305	0.12 203	0.43 336	0.19 100	0.12 179	0.32 397	0.20 311	0.50 409	0.34 299	0.31 323	0.33 293	0.29 309	0.22 294	0.53 403	0.22 334	0.10 351	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.10 330	0.10 361

CAS++	0.16 139	0.12 203	0.27 131	0.18 57	0.12 179	0.17 77	0.15 98	0.42 329	0.24 172	0.19 161	0.18 123	0.13 81	0.10 49	0.21 141	0.12 55	0.12 428	0.10 439	0.11 393	0.08 237	0.10 330	0.09 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 364	0.12 203	0.40 291	0.19 100	0.10 76	0.27 311	0.19 264	0.51 426	0.45 429	0.34 378	0.41 379	0.31 336	0.26 357	0.58 433	0.28 398	0.10 351	0.07 292	0.08 179	0.08 237	0.09 264	0.09 305

tta	0.24 336	0.12 203	0.40 291	0.19 100	0.10 76	0.27 311	0.19 264	0.51 426	0.45 429	0.34 378	0.41 379	0.31 336	0.26 357	0.58 433	0.28 398	0.10 351	0.07 292	0.08 179	0.08 237	0.08 191	0.07 172

qqq1	0.24 336	0.12 203	0.40 291	0.19 100	0.10 76	0.27 311	0.19 264	0.51 426	0.45 429	0.34 378	0.41 379	0.31 336	0.26 357	0.58 433	0.16 187	0.10 351	0.07 292	0.07 93	0.06 101	0.08 191	0.07 172

fff1	0.24 336	0.12 203	0.40 291	0.19 100	0.10 76	0.27 311	0.19 264	0.51 426	0.45 429	0.34 378	0.41 379	0.31 336	0.26 357	0.58 433	0.16 187	0.10 351	0.07 292	0.07 93	0.06 101	0.08 191	0.07 172

MyStereo07	0.16 139	0.12 203	0.26 122	0.22 274	0.14 304	0.25 281	0.23 395	0.29 152	0.21 124	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.13 137	0.25 212	0.13 98	0.07 81	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.08 241

MyStereo06	0.20 236	0.12 203	0.57 432	0.21 212	0.14 304	0.25 281	0.23 395	0.40 303	0.21 124	0.30 306	0.24 189	0.31 336	0.18 249	0.22 157	0.18 242	0.07 81	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.08 241

MyStereo05	0.23 305	0.12 203	0.57 432	0.21 212	0.14 304	0.25 281	0.23 395	0.48 391	0.52 492	0.31 323	0.23 175	0.25 252	0.22 294	0.30 295	0.21 314	0.07 81	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.08 241

MyStereo04	0.23 305	0.12 203	0.55 425	0.22 274	0.14 304	0.25 281	0.23 395	0.49 399	0.52 492	0.28 246	0.23 175	0.27 282	0.23 309	0.30 295	0.22 334	0.07 81	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.08 241

CoDeX	0.23 305	0.12 203	0.46 364	0.21 212	0.14 304	0.29 353	0.21 344	0.53 454	0.41 389	0.29 275	0.35 314	0.29 309	0.22 294	0.48 376	0.19 272	0.09 302	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.07 172

mmm	0.21 258	0.12 203	0.31 173	0.22 274	0.12 179	0.28 332	0.21 344	0.41 315	0.27 207	0.29 275	0.38 348	0.29 309	0.24 327	0.29 280	0.22 334	0.09 302	0.07 292	0.11 393	0.09 327	0.10 330	0.09 305

ff7	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.27 120	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

ffff	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.27 120	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

ffm	0.22 288	0.12 203	0.42 325	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.20 311	0.35 245	0.44 418	0.30 306	0.42 395	0.34 359	0.23 309	0.27 249	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.11 393	0.10 371	0.08 191	0.08 241

ff1	0.29 420	0.12 203	0.42 325	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.20 311	0.35 245	0.44 418	0.30 306	0.42 395	0.34 359	0.23 309	0.81 527	1.08 565	0.08 217	0.05 35	0.11 393	0.10 371	0.08 191	0.08 241

mmx	0.31 436	0.12 203	0.42 325	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.20 311	0.55 471	0.45 429	0.30 306	0.42 395	0.34 359	0.23 309	0.81 527	1.08 565	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.11 378	0.10 361

11t	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.27 120	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

ttt	0.29 420	0.12 203	0.34 207	0.21 212	0.13 258	0.29 353	0.20 311	0.56 487	0.47 451	0.31 323	0.44 419	0.30 325	0.22 294	0.65 471	0.85 551	0.13 447	0.10 439	0.10 334	0.10 371	0.11 378	0.11 396

xxx	0.31 436	0.12 203	0.42 325	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.20 311	0.55 471	0.45 429	0.30 306	0.42 395	0.34 359	0.23 309	0.81 527	1.08 565	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.11 378	0.10 361

EKT-Stereo	0.38 488	0.12 203	0.38 268	0.42 553	3.88 605	0.21 192	0.17 176	0.35 245	0.28 222	0.20 167	0.20 148	0.23 232	0.15 180	0.28 263	0.16 187	0.09 302	0.07 292	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.09 305

MIM_Stereo	0.18 182	0.12 203	0.38 268	0.20 163	0.11 122	0.17 77	0.14 73	0.35 245	0.25 186	0.27 236	0.35 314	0.23 232	0.13 137	0.27 249	0.16 187	0.06 31	0.07 292	0.08 179	0.08 237	0.08 191	0.06 89

CASnet	0.14 90	0.12 203	0.22 86	0.22 274	0.08 10	0.16 55	0.15 98	0.27 120	0.25 186	0.22 184	0.20 148	0.15 125	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 81	0.05 35	0.11 393	0.09 327	0.08 191	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 182	0.12 203	0.55 425	0.22 274	0.12 179	0.18 98	0.18 219	0.34 219	0.19 81	0.20 167	0.24 189	0.34 359	0.18 249	0.29 280	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.07 125	0.06 89

HanStereo	0.18 182	0.12 203	0.55 425	0.22 274	0.12 179	0.18 98	0.18 219	0.34 219	0.19 81	0.20 167	0.24 189	0.34 359	0.18 249	0.29 280	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.07 125	0.06 89

anonymousdsp	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.28 139	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.07 172

Selective-RAFT	0.17 158	0.12 203	0.30 159	0.24 373	0.10 76	0.29 353	0.15 98	0.32 196	0.31 268	0.17 139	0.17 111	0.21 199	0.18 249	0.28 263	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.07 161	0.08 191	0.06 89

ProNet	0.14 90	0.12 203	0.25 114	0.19 100	0.11 122	0.19 127	0.19 264	0.27 120	0.20 107	0.14 90	0.13 49	0.13 81	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.07 125	0.07 172

qqq	0.20 236	0.12 203	0.31 173	0.20 163	0.11 122	0.23 242	0.19 264	0.41 315	0.27 207	0.24 204	0.28 221	0.28 298	0.24 327	0.34 322	0.22 334	0.08 217	0.07 292	0.10 334	0.09 327	0.09 264	0.09 305

ccc-4	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.27 120	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.07 172

BUS	0.23 305	0.12 203	0.28 142	0.25 412	0.14 304	0.43 486	0.17 176	0.56 487	0.34 299	0.34 378	0.35 314	0.32 345	0.20 273	0.26 228	0.21 314	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.09 264	0.09 305

IER	0.23 305	0.12 203	0.39 283	0.20 163	0.14 304	0.31 388	0.19 264	0.42 329	0.36 328	0.33 358	0.40 371	0.32 345	0.33 448	0.29 280	0.22 334	0.09 302	0.07 292	0.08 179	0.08 237	0.09 264	0.08 241

BSDual-CNN	0.23 305	0.12 203	0.28 142	0.25 412	0.14 304	0.35 436	0.21 344	0.56 487	0.34 299	0.34 378	0.35 314	0.38 392	0.24 327	0.26 228	0.21 314	0.10 351	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.09 264	0.09 305

test_4	0.18 182	0.12 203	0.34 207	0.23 322	0.12 179	0.18 98	0.22 370	0.26 106	0.24 172	0.24 204	0.47 448	0.22 212	0.13 137	0.24 181	0.16 187	0.06 31	0.05 35	0.09 260	0.09 327	0.07 125	0.05 25

IGEV-Stereo	0.14 90	0.12 203	0.27 131	0.19 100	0.12 179	0.21 192	0.18 219	0.28 139	0.20 107	0.15 104	0.13 49	0.12 69	0.12 104	0.24 181	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.07 172
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 305	0.12 203	0.28 142	0.21 212	0.14 304	0.35 436	0.23 395	0.51 426	0.34 299	0.35 395	0.38 348	0.38 392	0.24 327	0.26 228	0.21 314	0.10 351	0.08 378	0.10 334	0.10 371	0.09 264	0.08 241

DAS	0.27 389	0.12 203	0.42 325	0.24 373	0.18 432	0.29 353	0.24 417	0.45 360	0.45 429	0.41 467	0.44 419	0.34 359	0.29 408	0.75 505	0.21 314	0.09 302	0.07 292	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.09 305

SepStereo	0.26 381	0.12 203	0.42 325	0.24 373	0.18 432	0.29 353	0.24 417	0.45 360	0.45 429	0.41 467	0.44 419	0.34 359	0.29 408	0.64 465	0.21 314	0.09 302	0.07 292	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.09 305

GANet-ADL	0.21 258	0.12 203	0.45 356	0.23 322	0.14 304	0.29 353	0.19 264	0.46 371	0.35 315	0.25 213	0.32 270	0.32 345	0.19 264	0.24 181	0.20 291	0.10 351	0.07 292	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.10 361

HHNet	0.22 288	0.12 203	0.52 412	0.18 57	0.18 432	0.20 164	0.20 311	0.34 219	0.31 268	0.32 346	0.59 500	0.20 187	0.21 281	0.24 181	0.31 425	0.08 217	0.05 35	0.09 260	0.07 161	0.08 191	0.11 396

Patchmatch Stereo++	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.14 73	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.17 222	0.26 228	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.16 132	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.18 249	0.24 181	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

ROB_FTStereo_v2	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.16 132	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.17 222	0.24 181	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

ROB_FTStereo	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.14 73	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.28 221	0.25 252	0.17 222	0.24 181	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

HUI-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.14 73	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.28 221	0.25 252	0.17 222	0.22 157	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

THIR-Stereo	0.29 420	0.12 203	0.41 314	0.19 100	0.11 122	0.28 332	0.72 577	0.32 196	0.35 315	0.37 418	0.65 521	0.34 359	0.50 527	0.57 426	0.45 490	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.09 327	0.07 125	0.07 172

iGMRVC	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.15 98	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.17 222	0.27 249	0.17 220	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

IRAFT_RVC	0.22 288	0.12 203	0.39 283	0.26 446	0.11 122	0.18 98	0.24 417	0.40 303	0.37 339	0.31 323	0.30 247	0.29 309	0.24 327	0.55 411	0.22 334	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.07 172

iRAFT	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.14 73	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.17 222	0.26 228	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

CRE-IMP	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.11 122	0.24 264	0.17 176	0.29 152	0.21 124	0.27 236	0.26 208	0.24 244	0.17 222	0.23 166	0.18 242	0.08 217	0.05 35	0.10 334	0.07 161	0.10 330	0.10 361

cross-raft	0.17 158	0.12 203	0.41 314	0.23 322	0.10 76	0.20 164	0.24 417	0.33 210	0.23 157	0.23 190	0.28 221	0.29 309	0.15 180	0.17 58	0.15 159	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.06 55	0.05 25

RAFT-IKP	0.18 182	0.12 203	0.37 249	0.22 274	0.10 76	0.18 98	0.15 98	0.29 152	0.22 138	0.28 246	0.29 234	0.25 252	0.18 249	0.25 212	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

iRaftStereo_RVC	0.16 139	0.12 203	0.26 122	0.21 212	0.11 122	0.20 164	0.17 176	0.32 196	0.23 157	0.20 167	0.25 198	0.18 162	0.12 104	0.20 122	0.15 159	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.09 327	0.08 191	0.07 172

GES	0.22 288	0.12 203	0.42 325	0.20 163	0.14 304	0.27 311	0.19 264	0.49 399	0.33 289	0.30 306	0.36 325	0.25 252	0.23 309	0.29 280	0.22 334	0.10 351	0.08 378	0.08 179	0.07 161	0.10 330	0.11 396

UPFNet	0.25 364	0.12 203	0.38 268	0.24 373	0.19 454	0.37 446	0.28 469	0.48 391	0.38 353	0.34 378	0.37 334	0.37 384	0.28 393	0.39 346	0.33 437	0.10 351	0.09 414	0.10 334	0.10 371	0.10 330	0.08 241

DIP-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.33 197	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.12 24	0.42 329	0.25 186	0.27 236	0.32 270	0.21 199	0.17 222	0.25 212	0.20 291	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.08 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.02 578	0.13 266	0.43 336	0.35 537	0.43 561	5.36 604	1.71 604	0.69 555	0.53 496	0.36 411	0.63 518	0.55 503	0.22 294	7.60 612	0.43 482	0.09 302	0.06 168	0.14 478	0.24 546	0.26 542	0.30 556

HI	0.20 236	0.13 266	0.33 197	0.18 57	0.15 355	0.17 77	0.16 132	0.34 219	0.21 124	0.37 418	0.39 361	0.36 378	0.24 327	0.29 280	0.21 314	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.09 327	0.09 264	0.07 172

CoSv	0.20 236	0.13 266	0.33 197	0.18 57	0.15 355	0.17 77	0.16 132	0.34 219	0.21 124	0.37 418	0.39 361	0.36 378	0.24 327	0.29 280	0.21 314	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.09 327	0.09 264	0.07 172

ISRNet	0.27 389	0.13 266	0.45 356	0.26 446	0.19 454	0.24 264	0.14 73	0.45 360	0.43 403	0.39 448	0.48 454	0.42 435	0.27 376	0.32 309	0.29 410	0.20 532	0.12 480	0.17 510	0.16 511	0.16 470	0.20 521

DCVSM-stereo	0.24 336	0.13 266	0.52 412	0.20 163	0.14 304	0.26 301	0.13 49	0.34 219	0.34 299	0.41 467	0.33 293	0.47 464	0.29 408	0.30 295	0.22 334	0.10 351	0.10 439	0.11 393	0.10 371	0.12 415	0.15 469

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 305	0.13 266	0.83 515	0.20 163	0.21 480	0.23 242	0.17 176	0.48 391	0.27 207	0.23 190	0.29 234	0.39 404	0.23 309	0.25 212	0.15 159	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.11 410	0.11 378	0.10 361

rvit_stereo_0080	0.15 125	0.13 266	0.25 114	0.19 100	0.13 258	0.15 29	0.20 311	0.28 139	0.24 172	0.15 104	0.17 111	0.19 178	0.13 137	0.19 103	0.15 159	0.11 390	0.08 378	0.08 179	0.08 237	0.10 330	0.07 172

test_sample6	0.25 364	0.13 266	0.41 314	0.21 212	0.11 122	0.30 372	0.22 370	0.51 426	0.35 315	0.33 358	0.43 408	0.30 325	0.24 327	0.57 426	0.22 334	0.10 351	0.07 292	0.10 334	0.10 371	0.11 378	0.10 361

test_sample5	0.24 336	0.13 266	0.42 325	0.21 212	0.12 179	0.30 372	0.21 344	0.50 409	0.34 299	0.32 346	0.41 379	0.29 309	0.23 309	0.55 411	0.21 314	0.10 351	0.07 292	0.10 334	0.09 327	0.11 378	0.10 361

test_sample4	0.24 336	0.13 266	0.43 336	0.20 163	0.12 179	0.32 397	0.21 344	0.51 426	0.34 299	0.31 323	0.37 334	0.28 298	0.23 309	0.53 403	0.21 314	0.10 351	0.07 292	0.10 334	0.09 327	0.11 378	0.10 361

H2IRNET	0.18 182	0.13 266	0.35 217	0.21 212	0.12 179	0.20 164	0.15 98	0.27 120	0.30 256	0.17 139	0.31 261	0.25 252	0.20 273	0.24 181	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.09 260	0.10 371	0.09 264	0.06 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 158	0.13 266	0.24 101	0.19 100	0.13 258	0.24 264	0.17 176	0.30 171	0.37 339	0.43 483	0.17 111	0.13 81	0.12 104	0.19 103	0.15 159	0.08 217	0.07 292	0.09 260	0.07 161	0.09 264	0.08 241

DualNet	0.24 336	0.13 266	0.42 325	0.21 212	0.12 179	0.30 372	0.21 344	0.50 409	0.34 299	0.33 358	0.43 408	0.29 309	0.23 309	0.55 411	0.21 314	0.10 351	0.07 292	0.10 334	0.09 327	0.11 378	0.10 361

whm_eth	0.15 125	0.13 266	0.25 114	0.19 100	0.13 258	0.15 29	0.20 311	0.28 139	0.24 172	0.15 104	0.17 111	0.19 178	0.13 137	0.19 103	0.15 159	0.11 390	0.08 378	0.08 179	0.08 237	0.10 330	0.07 172

plain	0.17 158	0.13 266	0.43 336	0.21 212	0.13 258	0.16 55	0.17 176	0.27 120	0.22 138	0.16 126	0.26 208	0.13 81	0.16 196	0.27 249	0.16 187	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.07 161	0.10 330	0.07 172

MaDis-Stereo	0.14 90	0.13 266	0.26 122	0.19 100	0.14 304	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 62	0.14 79	0.14 108	0.11 78	0.17 58	0.17 220	0.08 217	0.07 292	0.08 179	0.06 101	0.07 125	0.06 89

PCWNet_CMD	0.23 305	0.13 266	0.48 381	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.16 132	0.46 371	0.46 446	0.29 275	0.36 325	0.37 384	0.24 327	0.28 263	0.20 291	0.09 302	0.06 168	0.10 334	0.08 237	0.11 378	0.09 305

CFNet_ucs	0.24 336	0.13 266	0.50 397	0.20 163	0.15 355	0.28 332	0.17 176	0.49 399	0.45 429	0.32 346	0.42 395	0.39 404	0.22 294	0.31 302	0.21 314	0.11 390	0.08 378	0.12 431	0.09 327	0.12 415	0.11 396

testlalala_base	0.20 236	0.13 266	0.35 217	0.25 412	0.15 355	0.25 281	0.16 132	0.34 219	0.17 53	0.19 161	0.26 208	0.17 152	0.14 160	0.18 80	0.16 187	0.39 570	0.09 414	0.07 93	0.05 50	0.45 565	0.08 241

gwcnet-sp	0.24 336	0.13 266	0.63 459	0.22 274	0.14 304	0.34 421	0.22 370	0.44 350	0.39 363	0.35 395	0.34 303	0.27 282	0.27 376	0.35 331	0.25 375	0.09 302	0.08 378	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.09 305

scenet	0.24 336	0.13 266	0.63 459	0.22 274	0.14 304	0.34 421	0.22 370	0.44 350	0.39 363	0.35 395	0.34 303	0.27 282	0.27 376	0.35 331	0.25 375	0.09 302	0.08 378	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.09 305

DCRE	0.20 236	0.13 266	0.40 291	0.21 212	0.15 355	0.20 164	0.19 264	0.30 171	0.27 207	0.22 184	0.80 544	0.23 232	0.16 196	0.23 166	0.15 159	0.07 81	0.07 292	0.07 93	0.08 237	0.07 125	0.06 89

ssnet	0.24 336	0.13 266	0.63 459	0.22 274	0.14 304	0.34 421	0.22 370	0.44 350	0.39 363	0.35 395	0.34 303	0.27 282	0.27 376	0.35 331	0.25 375	0.09 302	0.08 378	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.09 305

fff	0.19 221	0.13 266	0.40 291	0.18 57	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.35 245	0.43 403	0.29 275	0.30 247	0.18 162	0.28 393	0.20 122	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.05 5	0.07 172

ADStereo(finetuned)	0.19 221	0.13 266	0.49 386	0.19 100	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.34 219	0.39 363	0.29 275	0.31 261	0.18 162	0.31 438	0.21 141	0.19 272	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.06 55	0.07 172

IPLGR	0.21 258	0.13 266	0.61 448	0.21 212	0.11 122	0.25 281	0.18 219	0.41 315	0.37 339	0.28 246	0.27 215	0.21 199	0.19 264	0.37 339	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.06 89

STrans-v2	0.24 336	0.13 266	0.54 419	0.21 212	0.12 179	0.23 242	0.21 344	0.47 379	0.28 222	0.31 323	0.42 395	0.36 378	0.35 461	0.62 457	0.23 353	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.06 55	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 336	0.13 266	0.56 429	0.23 322	0.11 122	0.21 192	0.19 264	0.40 303	0.32 277	0.30 306	0.43 408	0.36 378	0.31 438	0.61 448	0.20 291	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.06 55	0.07 172

IIG-Stereo	0.23 305	0.13 266	0.35 217	0.29 498	0.12 179	0.23 242	0.14 73	0.38 280	0.31 268	0.34 378	0.37 334	0.33 352	0.21 281	0.70 486	0.26 388	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.07 161	0.07 125	0.06 89

CroCo-Stereo	0.14 90	0.13 266	0.24 101	0.25 412	0.11 122	0.11 4	0.18 219	0.32 196	0.23 157	0.12 46	0.12 37	0.18 162	0.12 104	0.14 10	0.13 98	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.05 50	0.07 125	0.06 89
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
ICVP	0.23 305	0.13 266	0.44 345	0.26 446	0.14 304	0.29 353	0.25 434	0.45 360	0.33 289	0.29 275	0.43 408	0.35 373	0.25 348	0.26 228	0.23 353	0.12 428	0.09 414	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.10 361
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 139	0.13 266	0.29 152	0.22 274	0.15 355	0.19 127	0.13 49	0.32 196	0.26 195	0.26 225	0.20 148	0.19 178	0.17 222	0.21 141	0.15 159	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.06 55	0.07 172

CFNet_pseudo	0.23 305	0.13 266	0.47 372	0.19 100	0.13 258	0.26 301	0.16 132	0.44 350	0.44 418	0.29 275	0.37 334	0.38 392	0.23 309	0.29 280	0.21 314	0.09 302	0.06 168	0.11 393	0.08 237	0.11 378	0.09 305

DCANet	0.18 182	0.13 266	0.40 291	0.19 100	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.34 219	0.39 363	0.29 275	0.31 261	0.18 162	0.23 309	0.20 122	0.19 272	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.06 55	0.07 172

csc	0.19 221	0.13 266	0.40 291	0.18 57	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.35 245	0.43 403	0.29 275	0.30 247	0.18 162	0.28 393	0.20 122	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.05 5	0.07 172

cscssc	0.19 221	0.13 266	0.40 291	0.18 57	0.09 32	0.19 127	0.18 219	0.35 245	0.43 403	0.29 275	0.30 247	0.18 162	0.28 393	0.20 122	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.05 50	0.05 5	0.07 172

ac_64	0.27 389	0.13 266	0.41 314	0.24 373	0.17 411	0.36 441	0.22 370	0.46 371	0.33 289	0.35 395	0.36 325	0.52 492	0.30 422	0.62 457	0.32 430	0.11 390	0.09 414	0.10 334	0.10 371	0.09 264	0.08 241

ACVNet	0.23 305	0.13 266	0.35 217	0.18 57	0.15 355	0.27 311	0.23 395	0.39 292	0.44 418	0.28 246	0.41 379	0.38 392	0.26 357	0.27 249	0.32 430	0.08 217	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.10 330	0.07 172

acv_ft	0.25 364	0.13 266	0.40 291	0.23 322	0.19 454	0.34 421	0.21 344	0.45 360	0.44 418	0.38 433	0.41 379	0.38 392	0.27 376	0.27 249	0.35 446	0.08 217	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.11 378	0.07 172

DSFCA	0.27 389	0.13 266	0.36 237	0.20 163	0.17 411	0.38 454	0.31 491	0.47 379	0.43 403	0.43 483	0.37 334	0.39 404	0.29 408	0.52 396	0.32 430	0.12 428	0.10 439	0.10 334	0.11 410	0.11 378	0.10 361

MSMDNet	0.23 305	0.13 266	0.48 381	0.20 163	0.13 258	0.28 332	0.16 132	0.46 371	0.46 446	0.29 275	0.36 325	0.37 384	0.24 327	0.28 263	0.20 291	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.11 378	0.09 305

ccs_rob	0.23 305	0.13 266	0.47 372	0.20 163	0.13 258	0.26 301	0.17 176	0.44 350	0.44 418	0.29 275	0.37 334	0.38 392	0.23 309	0.29 280	0.21 314	0.09 302	0.06 168	0.11 393	0.08 237	0.11 378	0.09 305

DISCO	0.32 445	0.13 266	0.51 408	0.25 412	0.16 387	0.48 508	0.25 434	0.50 409	0.57 512	0.37 418	0.45 431	0.62 526	0.36 465	0.64 465	0.49 501	0.09 302	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.12 415	0.11 396

Select-FE	0.23 305	0.14 309	0.78 496	0.22 274	0.18 432	0.22 220	0.13 49	0.43 343	0.26 195	0.28 246	0.33 293	0.39 404	0.29 408	0.27 249	0.19 272	0.08 217	0.07 292	0.08 179	0.13 476	0.08 191	0.12 419

SCV	0.14 90	0.14 309	0.24 101	0.21 212	0.11 122	0.15 29	0.16 132	0.31 185	0.18 64	0.11 28	0.15 83	0.13 81	0.10 49	0.23 166	0.11 15	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.06 89

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 309	0.19 56	0.26 446	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 46	0.11 24	0.10 36	0.13 137	0.21 141	0.12 55	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.07 125	0.05 25

AIO-test1	0.19 221	0.14 309	0.41 314	0.27 474	0.15 355	0.21 192	0.16 132	0.39 292	0.36 328	0.17 139	0.26 208	0.18 162	0.13 137	0.28 263	0.14 135	0.07 81	0.06 168	0.10 334	0.11 410	0.06 55	0.09 305

rvit_0105_6	0.19 221	0.14 309	0.34 207	0.23 322	0.14 304	0.18 98	0.20 311	0.29 152	0.37 339	0.18 156	0.22 170	0.23 232	0.17 222	0.26 228	0.17 220	0.15 486	0.13 492	0.13 452	0.11 410	0.11 378	0.08 241

UGAM	0.26 381	0.14 309	0.45 356	0.25 412	0.12 179	0.23 242	0.25 434	0.32 196	0.41 389	0.31 323	0.42 395	0.41 426	0.22 294	0.92 546	0.22 334	0.08 217	0.06 168	0.14 478	0.12 449	0.10 330	0.07 172

rvit_stereo_0081_aga	0.16 139	0.14 309	0.28 142	0.21 212	0.13 258	0.19 127	0.17 176	0.23 75	0.24 172	0.17 139	0.21 160	0.19 178	0.13 137	0.19 103	0.14 135	0.11 390	0.08 378	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.07 172

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 364	0.14 309	0.95 538	0.21 212	0.27 532	0.20 164	0.19 264	0.48 391	0.25 186	0.26 225	0.55 486	0.34 359	0.18 249	0.25 212	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.12 449	0.12 415	0.12 419

rvit_stereo_ft	0.17 158	0.14 309	0.30 159	0.25 412	0.14 304	0.17 77	0.21 344	0.28 139	0.26 195	0.16 126	0.19 131	0.20 187	0.16 196	0.22 157	0.17 220	0.11 390	0.07 292	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.07 172

ACVNet-DCA	0.18 182	0.14 309	0.38 268	0.23 322	0.11 122	0.31 388	0.19 264	0.41 315	0.27 207	0.17 139	0.19 131	0.13 81	0.18 249	0.28 263	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.09 264	0.09 305

xx1	0.20 236	0.14 309	0.38 268	0.23 322	0.11 122	0.31 388	0.19 264	0.35 245	0.47 451	0.17 139	0.19 131	0.28 298	0.24 327	0.28 263	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.10 334	0.09 327	0.09 264	0.09 305

1test111	0.19 221	0.14 309	0.38 268	0.23 322	0.11 122	0.31 388	0.19 264	0.41 315	0.27 207	0.17 139	0.19 131	0.13 81	0.18 249	0.34 322	0.22 334	0.08 217	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.09 264	0.09 305

cc1	0.18 182	0.14 309	0.38 268	0.23 322	0.11 122	0.31 388	0.19 264	0.35 245	0.47 451	0.17 139	0.19 131	0.13 81	0.18 249	0.28 263	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.08 191	0.08 241

tt1	0.18 182	0.14 309	0.35 217	0.23 322	0.11 122	0.30 372	0.19 264	0.35 245	0.44 418	0.17 139	0.19 131	0.13 81	0.16 196	0.27 249	0.11 15	0.08 217	0.05 35	0.08 179	0.06 101	0.08 191	0.08 241

GCAP-Stereo	0.14 90	0.14 309	0.33 197	0.20 163	0.09 32	0.21 192	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 156	0.19 131	0.15 125	0.13 137	0.17 58	0.13 98	0.07 81	0.06 168	0.07 93	0.05 50	0.06 55	0.06 89

CRFU-Net	0.28 409	0.14 309	0.45 356	0.25 412	0.15 355	0.45 494	0.23 395	0.50 409	0.30 256	0.43 483	0.41 379	0.48 470	0.46 515	0.43 360	0.29 410	0.11 390	0.10 439	0.09 260	0.08 237	0.10 330	0.10 361

hknet	0.25 364	0.14 309	0.40 291	0.25 412	0.15 355	0.35 436	0.21 344	0.56 487	0.37 339	0.34 378	0.35 314	0.43 439	0.27 376	0.37 339	0.21 314	0.09 302	0.07 292	0.11 393	0.10 371	0.09 264	0.09 305

GMOStereo	0.18 182	0.14 309	0.30 159	0.22 274	0.12 179	0.20 164	0.27 453	0.26 106	0.28 222	0.31 323	0.32 270	0.26 273	0.17 222	0.15 23	0.12 55	0.07 81	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.05 25

error version	0.18 182	0.14 309	0.30 159	0.22 274	0.12 179	0.20 164	0.27 453	0.26 106	0.28 222	0.31 323	0.32 270	0.26 273	0.17 222	0.15 23	0.12 55	0.07 81	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.05 25

test-v	0.18 182	0.14 309	0.30 159	0.22 274	0.12 179	0.20 164	0.27 453	0.26 106	0.28 222	0.31 323	0.32 270	0.26 273	0.17 222	0.15 23	0.12 55	0.07 81	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.05 25

GwcNet-ADL	0.22 288	0.14 309	0.58 437	0.24 373	0.13 258	0.22 220	0.23 395	0.49 399	0.40 379	0.27 236	0.29 234	0.30 325	0.20 273	0.26 228	0.23 353	0.09 302	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.09 264	0.09 305

OMP-Stereo	0.23 305	0.14 309	0.35 217	0.29 498	0.13 258	0.21 192	0.16 132	0.37 274	0.33 289	0.34 378	0.30 247	0.34 359	0.19 264	0.70 486	0.24 364	0.07 81	0.06 168	0.09 260	0.07 161	0.07 125	0.06 89

test-2	0.18 182	0.14 309	0.30 159	0.22 274	0.12 179	0.20 164	0.27 453	0.26 106	0.28 222	0.31 323	0.32 270	0.26 273	0.17 222	0.15 23	0.12 55	0.07 81	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.05 25

raft+_RVC	0.18 182	0.14 309	0.32 181	0.21 212	0.15 355	0.21 192	0.16 132	0.38 280	0.34 299	0.21 178	0.28 221	0.20 187	0.15 180	0.24 181	0.19 272	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.08 241

sCroCo_RVC	0.18 182	0.14 309	0.49 386	0.27 474	0.18 432	0.22 220	0.17 176	0.27 120	0.23 157	0.14 90	0.22 170	0.17 152	0.14 160	0.21 141	0.15 159	0.10 351	0.11 463	0.09 260	0.09 327	0.09 264	0.09 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 158	0.14 309	0.32 181	0.20 163	0.09 32	0.19 127	0.17 176	0.32 196	0.30 256	0.25 213	0.33 293	0.20 187	0.17 222	0.19 103	0.15 159	0.06 31	0.05 35	0.07 93	0.07 161	0.07 125	0.05 25

MMNet	0.27 389	0.14 309	0.49 386	0.24 373	0.17 411	0.47 502	0.22 370	0.45 360	0.51 485	0.39 448	0.41 379	0.36 378	0.33 448	0.39 346	0.34 442	0.08 217	0.07 292	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.08 241

delet	0.27 389	0.14 309	0.40 291	0.23 322	0.19 454	0.41 471	0.29 475	0.49 399	0.48 461	0.33 358	0.41 379	0.37 384	0.30 422	0.48 376	0.34 442	0.09 302	0.09 414	0.11 393	0.12 449	0.08 191	0.08 241

UNet	0.28 409	0.14 309	0.69 479	0.23 322	0.20 472	0.44 488	0.22 370	0.50 409	0.40 379	0.34 378	0.39 361	0.43 439	0.33 448	0.40 353	0.31 425	0.09 302	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.08 241

HGLStereo	0.27 389	0.14 309	0.46 364	0.24 373	0.21 480	0.33 408	0.23 395	0.50 409	0.42 396	0.35 395	0.48 454	0.41 426	0.33 448	0.45 367	0.33 437	0.11 390	0.10 439	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.12 419

GANet-RSSM	0.24 336	0.14 309	0.36 237	0.21 212	0.14 304	0.27 311	0.21 344	0.45 360	0.33 289	0.29 275	0.39 361	0.39 404	0.28 393	0.58 433	0.23 353	0.11 390	0.07 292	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.09 305

DMCA	0.22 288	0.14 309	0.36 237	0.22 274	0.14 304	0.27 311	0.20 311	0.43 343	0.38 353	0.31 323	0.32 270	0.33 352	0.24 327	0.24 181	0.28 398	0.11 390	0.08 378	0.10 334	0.08 237	0.10 330	0.11 396

RASNet	0.28 409	0.14 309	0.44 345	0.22 274	0.18 432	0.32 397	0.19 264	0.48 391	0.38 353	0.29 275	0.43 408	0.47 464	0.37 474	0.79 520	0.36 452	0.09 302	0.07 292	0.07 93	0.09 327	0.07 125	0.07 172

MDST_ROB	0.48 524	0.14 309	0.95 538	0.30 507	0.21 480	1.33 586	0.32 497	0.77 564	0.56 509	1.06 576	0.71 532	0.49 475	0.35 461	1.26 576	0.38 455	0.13 447	0.11 463	0.16 504	0.13 476	0.12 415	0.12 419

G2L-ROB	0.23 305	0.15 343	0.41 314	0.19 100	0.12 179	0.27 311	0.21 344	0.47 379	0.33 289	0.34 378	0.31 261	0.41 426	0.22 294	0.49 381	0.26 388	0.09 302	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.10 361

FACV-RUCA	0.21 258	0.15 343	0.32 181	0.23 322	0.23 509	0.26 301	0.19 264	0.39 292	0.34 299	0.25 213	0.32 270	0.21 199	0.24 327	0.24 181	0.19 272	0.10 351	0.07 292	0.15 493	0.08 237	0.16 470	0.13 436

DDVS	0.25 364	0.15 343	0.39 283	0.24 373	0.17 411	0.34 421	0.21 344	0.41 315	0.30 256	0.33 358	0.41 379	0.48 470	0.21 281	0.52 396	0.27 394	0.11 390	0.09 414	0.11 393	0.09 327	0.13 430	0.14 457

rvit_0105_5	0.21 258	0.15 343	0.38 268	0.23 322	0.13 258	0.22 220	0.24 417	0.36 264	0.39 363	0.21 178	0.23 175	0.26 273	0.19 264	0.26 228	0.19 272	0.15 486	0.13 492	0.12 431	0.12 449	0.10 330	0.09 305

rvit_0105_4	0.20 236	0.15 343	0.38 268	0.23 322	0.14 304	0.20 164	0.22 370	0.33 210	0.39 363	0.19 161	0.24 189	0.25 252	0.19 264	0.27 249	0.17 220	0.16 501	0.13 492	0.13 452	0.11 410	0.11 378	0.08 241

ITSA-stereo	0.25 364	0.15 343	0.33 197	0.23 322	0.11 122	0.27 311	0.18 219	0.56 487	0.59 515	0.31 323	0.32 270	0.33 352	0.28 393	0.49 381	0.30 418	0.11 390	0.08 378	0.11 393	0.10 371	0.11 378	0.13 436

test_sample7	0.25 364	0.15 343	0.35 217	0.20 163	0.14 304	0.28 332	0.21 344	0.51 426	0.38 353	0.37 418	0.34 303	0.37 384	0.30 422	0.39 346	0.23 353	0.14 473	0.09 414	0.13 452	0.12 449	0.13 430	0.12 419

MyStereo8	0.22 288	0.15 343	0.63 459	0.21 212	0.17 411	0.31 388	0.16 132	0.36 264	0.32 277	0.28 246	0.36 325	0.25 252	0.18 249	0.25 212	0.28 398	0.08 217	0.07 292	0.08 179	0.07 161	0.10 330	0.12 419

CASS	0.21 258	0.15 343	0.32 181	0.26 446	0.11 122	0.28 332	0.19 264	0.39 292	0.30 256	0.32 346	0.34 303	0.25 252	0.24 327	0.25 212	0.20 291	0.13 447	0.08 378	0.11 393	0.09 327	0.11 378	0.11 396
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 125	0.15 343	0.28 142	0.25 412	0.18 432	0.11 4	0.19 264	0.28 139	0.21 124	0.13 62	0.16 98	0.15 125	0.12 104	0.17 58	0.14 135	0.07 81	0.07 292	0.08 179	0.06 101	0.08 191	0.07 172

NINENet	0.25 364	0.15 343	0.37 249	0.23 322	0.16 387	0.43 486	0.17 176	0.60 519	0.46 446	0.32 346	0.37 334	0.32 345	0.20 273	0.42 358	0.21 314	0.10 351	0.10 439	0.12 431	0.08 237	0.11 378	0.10 361

Sa-1000	0.22 288	0.15 343	0.35 217	0.23 322	0.13 258	0.28 332	0.23 395	0.47 379	0.39 363	0.30 306	0.50 458	0.26 273	0.19 264	0.33 316	0.16 187	0.07 81	0.06 168	0.10 334	0.11 410	0.08 191	0.06 89

CSP-Net	0.27 389	0.15 343	0.30 159	0.21 212	0.14 304	0.44 488	0.24 417	0.50 409	0.40 379	0.41 467	0.43 408	0.42 435	0.26 357	0.66 476	0.28 398	0.12 428	0.08 378	0.08 179	0.08 237	0.10 330	0.09 305

IPLG	0.21 258	0.15 343	0.53 416	0.21 212	0.12 179	0.28 332	0.17 176	0.42 329	0.30 256	0.33 358	0.32 270	0.15 125	0.17 222	0.50 385	0.21 314	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.06 89

MIPNet	0.21 258	0.15 343	0.52 412	0.21 212	0.12 179	0.27 311	0.20 311	0.45 360	0.37 339	0.30 306	0.23 175	0.19 178	0.24 327	0.27 249	0.19 272	0.07 81	0.05 35	0.08 179	0.07 161	0.07 125	0.06 89

PSMNet-ADL	0.25 364	0.15 343	0.32 181	0.26 446	0.14 304	0.31 388	0.22 370	0.44 350	0.36 328	0.27 236	0.33 293	0.41 426	0.28 393	0.61 448	0.29 410	0.11 390	0.09 414	0.09 260	0.11 410	0.10 330	0.10 361

rafts_anoy	0.18 182	0.15 343	0.35 217	0.22 274	0.14 304	0.19 127	0.17 176	0.32 196	0.30 256	0.23 190	0.25 198	0.20 187	0.16 196	0.22 157	0.19 272	0.08 217	0.07 292	0.10 334	0.12 449	0.09 264	0.08 241

pcwnet_v2	0.32 445	0.15 343	1.26 566	0.23 322	0.18 432	0.32 397	0.18 219	0.59 511	0.60 519	0.36 411	0.45 431	0.35 373	0.29 408	0.36 336	0.25 375	0.14 473	0.11 463	0.12 431	0.11 410	0.14 448	0.15 469

RALCasStereoNet	0.18 182	0.15 343	0.33 197	0.21 212	0.14 304	0.21 192	0.18 219	0.31 185	0.25 186	0.21 178	0.29 234	0.22 212	0.15 180	0.27 249	0.17 220	0.08 217	0.10 439	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.09 305

ADLNet	0.28 409	0.15 343	0.42 325	0.23 322	0.19 454	0.34 421	0.23 395	0.53 454	0.43 403	0.42 477	0.41 379	0.44 450	0.27 376	0.55 411	0.35 446	0.11 390	0.08 378	0.11 393	0.11 410	0.11 378	0.12 419

AFF-stereo	0.18 182	0.15 343	0.32 181	0.21 212	0.10 76	0.18 98	0.18 219	0.33 210	0.27 207	0.25 213	0.37 334	0.25 252	0.17 222	0.24 181	0.15 159	0.06 31	0.05 35	0.08 179	0.08 237	0.07 125	0.05 25

cf-r	0.24 336	0.15 343	0.44 345	0.21 212	0.14 304	0.27 311	0.22 370	0.42 329	0.40 379	0.30 306	0.42 395	0.42 435	0.26 357	0.43 360	0.25 375	0.11 390	0.06 168	0.08 179	0.10 371	0.08 191	0.08 241

PSMNet-RSSM	0.24 336	0.15 343	0.36 237	0.21 212	0.14 304	0.25 281	0.20 311	0.48 391	0.37 339	0.30 306	0.44 419	0.38 392	0.26 357	0.52 396	0.22 334	0.12 428	0.07 292	0.11 393	0.13 476	0.10 330	0.09 305

CFNet-ft	0.24 336	0.15 343	0.35 217	0.18 57	0.15 355	0.30 372	0.21 344	0.39 292	0.36 328	0.28 246	0.40 371	0.43 439	0.25 348	0.47 374	0.24 364	0.12 428	0.07 292	0.12 431	0.11 410	0.12 415	0.09 305

CFNet_RVC	0.24 336	0.15 343	0.35 217	0.18 57	0.15 355	0.30 372	0.21 344	0.39 292	0.36 328	0.28 246	0.40 371	0.43 439	0.25 348	0.47 374	0.24 364	0.12 428	0.07 292	0.12 431	0.11 410	0.12 415	0.09 305

G2L-Stereo_test	0.24 336	0.16 368	0.38 268	0.19 100	0.13 258	0.27 311	0.24 417	0.49 399	0.38 353	0.37 418	0.37 334	0.40 419	0.24 327	0.52 396	0.28 398	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.06 101	0.09 264	0.08 241

coex_refinement	0.26 381	0.16 368	0.36 237	0.23 322	0.15 355	0.31 388	0.20 311	0.49 399	0.42 396	0.35 395	0.42 395	0.45 454	0.27 376	0.55 411	0.33 437	0.10 351	0.06 168	0.07 93	0.07 161	0.10 330	0.10 361

G2L-Stereo	0.25 364	0.16 368	0.47 372	0.22 274	0.14 304	0.25 281	0.18 219	0.46 371	0.35 315	0.33 358	0.37 334	0.40 419	0.22 294	0.60 441	0.30 418	0.10 351	0.09 414	0.10 334	0.08 237	0.09 264	0.09 305

4D-IteraStereo	0.17 158	0.16 368	0.50 397	0.21 212	0.14 304	0.19 127	0.17 176	0.28 139	0.28 222	0.23 190	0.20 148	0.20 187	0.11 78	0.19 103	0.14 135	0.06 31	0.04 2	0.10 334	0.08 237	0.08 191	0.06 89

CBFPSM	0.27 389	0.16 368	0.67 473	0.20 163	0.14 304	0.38 454	0.25 434	0.40 303	0.36 328	0.33 358	0.36 325	0.56 507	0.38 478	0.32 309	0.38 455	0.08 217	0.08 378	0.07 93	0.08 237	0.09 264	0.11 396

ToySt	0.24 336	0.16 368	0.48 381	0.21 212	0.13 258	0.29 353	0.29 475	0.39 292	0.39 363	0.27 236	0.35 314	0.39 404	0.31 438	0.31 302	0.29 410	0.08 217	0.09 414	0.10 334	0.11 410	0.11 378	0.10 361

ssnet_v2	0.28 409	0.16 368	0.44 345	0.22 274	0.15 355	0.40 467	0.30 486	0.57 497	0.46 446	0.38 433	0.36 325	0.47 464	0.29 408	0.38 344	0.39 463	0.13 447	0.11 463	0.11 393	0.11 410	0.11 378	0.11 396

TestStereo1	0.21 258	0.16 368	0.32 181	0.26 446	0.13 258	0.26 301	0.27 453	0.40 303	0.36 328	0.29 275	0.39 361	0.22 212	0.21 281	0.33 316	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.07 172

RAFT_CTSACE	0.21 258	0.16 368	0.41 314	0.25 412	0.15 355	0.22 220	0.24 417	0.32 196	0.28 222	0.33 358	0.51 464	0.29 309	0.17 222	0.32 309	0.13 98	0.06 31	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.06 89

SA-5K	0.21 258	0.16 368	0.32 181	0.26 446	0.13 258	0.26 301	0.27 453	0.40 303	0.36 328	0.29 275	0.39 361	0.22 212	0.21 281	0.33 316	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.07 172

SA	0.22 288	0.16 368	0.36 237	0.23 322	0.13 258	0.24 264	0.23 395	0.45 360	0.40 379	0.27 236	0.44 419	0.23 232	0.23 309	0.33 316	0.17 220	0.07 81	0.06 168	0.10 334	0.11 410	0.08 191	0.06 89

AACVNet	0.26 381	0.16 368	0.37 249	0.22 274	0.14 304	0.29 353	0.19 264	0.41 315	0.31 268	0.38 433	0.42 395	0.43 439	0.28 393	0.73 496	0.25 375	0.11 390	0.08 378	0.11 393	0.09 327	0.13 430	0.11 396

psm_up	0.29 420	0.16 368	0.41 314	0.26 446	0.17 411	0.32 397	0.26 446	0.55 471	0.43 403	0.36 411	0.40 371	0.45 454	0.37 474	0.58 433	0.30 418	0.11 390	0.12 480	0.13 452	0.12 449	0.10 330	0.10 361

UCFNet_RVC	0.24 336	0.16 368	0.34 207	0.18 57	0.15 355	0.33 408	0.16 132	0.46 371	0.35 315	0.29 275	0.35 314	0.39 404	0.25 348	0.34 322	0.22 334	0.13 447	0.08 378	0.13 452	0.14 490	0.13 430	0.12 419

AdaStereo	0.24 336	0.16 368	0.37 249	0.24 373	0.12 179	0.32 397	0.17 176	0.54 461	0.42 396	0.33 358	0.38 348	0.35 373	0.21 281	0.30 295	0.22 334	0.14 473	0.06 168	0.13 452	0.08 237	0.11 378	0.08 241
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.
NVstereo2D	0.31 436	0.16 368	0.54 419	0.24 373	0.22 496	0.42 478	0.28 469	0.58 506	0.56 509	0.28 246	0.38 348	0.40 419	0.30 422	0.71 489	0.28 398	0.13 447	0.08 378	0.13 452	0.10 371	0.19 508	0.16 478

MLCV	0.22 288	0.16 368	0.44 345	0.21 212	0.08 10	0.29 353	0.19 264	0.38 280	0.37 339	0.38 433	0.44 419	0.31 336	0.21 281	0.41 355	0.24 364	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.07 125	0.06 89

HSM	0.28 409	0.16 368	0.35 217	0.20 163	0.15 355	0.33 408	0.19 264	0.53 454	0.37 339	0.36 411	0.38 348	0.67 542	0.31 438	0.89 541	0.23 353	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.08 191	0.08 241

DLCB_ROB	0.28 409	0.16 368	0.34 207	0.27 474	0.16 387	0.38 454	0.25 434	0.48 391	0.43 403	0.46 498	0.46 441	0.51 486	0.33 448	0.53 403	0.33 437	0.10 351	0.10 439	0.11 393	0.11 410	0.10 330	0.09 305

WQFJA1	0.20 236	0.17 387	0.31 173	0.24 373	0.16 387	0.24 264	0.20 311	0.42 329	0.49 470	0.19 161	0.32 270	0.18 162	0.17 222	0.26 228	0.19 272	0.08 217	0.08 378	0.10 334	0.09 327	0.08 191	0.08 241

WQFJX1	0.20 236	0.17 387	0.31 173	0.24 373	0.16 387	0.24 264	0.20 311	0.42 329	0.49 470	0.19 161	0.32 270	0.18 162	0.17 222	0.26 228	0.19 272	0.08 217	0.08 378	0.10 334	0.09 327	0.08 191	0.08 241

rvit_0105_3	0.23 305	0.17 387	0.40 291	0.25 412	0.15 355	0.24 264	0.28 469	0.38 280	0.41 389	0.25 213	0.25 198	0.28 298	0.21 281	0.28 263	0.20 291	0.15 486	0.13 492	0.14 478	0.15 499	0.10 330	0.09 305

rvit_stereo_0075_2	0.24 336	0.17 387	0.50 397	0.26 446	0.22 496	0.22 220	0.15 98	0.40 303	0.35 315	0.27 236	0.37 334	0.29 309	0.20 273	0.28 263	0.19 272	0.17 512	0.12 480	0.19 526	0.12 449	0.13 430	0.13 436

raft_robust	0.22 288	0.17 387	0.30 159	0.22 274	0.12 179	0.23 242	0.22 370	0.49 399	0.48 461	0.32 346	0.32 270	0.26 273	0.23 309	0.53 403	0.15 159	0.07 81	0.06 168	0.08 179	0.10 371	0.08 191	0.06 89

ADLNet2	0.30 429	0.17 387	0.72 489	0.23 322	0.17 411	0.36 441	0.24 417	0.52 443	0.51 485	0.32 346	0.38 348	0.45 454	0.30 422	0.69 483	0.35 446	0.10 351	0.08 378	0.09 260	0.09 327	0.12 415	0.10 361

TRStereo	0.19 221	0.17 387	0.47 372	0.23 322	0.19 454	0.19 127	0.16 132	0.52 443	0.28 222	0.20 167	0.19 131	0.21 199	0.13 137	0.24 181	0.13 98	0.09 302	0.06 168	0.09 260	0.11 410	0.06 55	0.06 89

RAFT	0.21 258	0.17 387	0.32 181	0.24 373	0.12 179	0.25 281	0.27 453	0.35 245	0.28 222	0.33 358	0.33 293	0.38 392	0.22 294	0.29 280	0.17 220	0.08 217	0.08 378	0.11 393	0.10 371	0.10 330	0.06 89

111	0.20 236	0.17 387	0.40 291	0.18 57	0.09 32	0.24 264	0.17 176	0.41 315	0.45 429	0.23 190	0.29 234	0.29 309	0.21 281	0.24 181	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.07 125	0.08 241

hitnet-ft	0.29 420	0.17 387	0.40 291	0.19 100	0.14 304	0.39 462	0.23 395	0.44 350	0.41 389	0.36 411	0.46 441	0.53 497	0.34 457	0.76 510	0.32 430	0.14 473	0.10 439	0.13 452	0.10 371	0.15 462	0.13 436

GwcNet-RSSM	0.26 381	0.17 387	0.46 364	0.21 212	0.13 258	0.28 332	0.23 395	0.44 350	0.42 396	0.31 323	0.45 431	0.40 419	0.26 357	0.55 411	0.28 398	0.11 390	0.07 292	0.09 260	0.10 371	0.09 264	0.08 241

stereogan	0.37 481	0.17 387	0.65 467	0.27 474	0.22 496	0.62 542	0.26 446	0.59 511	0.63 528	0.43 483	0.60 505	0.67 542	0.42 501	0.68 481	0.35 446	0.13 447	0.14 502	0.14 478	0.12 449	0.19 508	0.17 490

HITNet	0.20 236	0.17 387	0.43 336	0.19 100	0.08 10	0.27 311	0.14 73	0.42 329	0.30 256	0.29 275	0.32 270	0.27 282	0.21 281	0.28 263	0.25 375	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.09 264	0.06 89
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
StereoDRNet-Refined	0.27 389	0.17 387	0.35 217	0.25 412	0.14 304	0.37 446	0.21 344	0.47 379	0.41 389	0.44 490	0.51 464	0.41 426	0.28 393	0.45 367	0.37 453	0.09 302	0.06 168	0.11 393	0.11 410	0.10 330	0.10 361
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 454	0.17 387	0.61 448	0.27 474	0.19 454	0.46 496	0.29 475	0.65 540	0.51 485	0.47 505	0.46 441	0.44 450	0.34 457	0.62 457	0.41 478	0.12 428	0.08 378	0.13 452	0.12 449	0.12 415	0.10 361

SGM-Forest	0.36 471	0.17 387	0.47 372	0.23 322	0.16 387	0.45 494	0.41 539	0.55 471	0.48 461	0.52 522	0.60 505	0.52 492	0.41 492	0.85 533	0.50 507	0.17 512	0.17 531	0.17 510	0.15 499	0.15 462	0.15 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 420	0.18 403	0.79 503	0.23 322	0.16 387	0.47 502	0.19 264	0.36 264	0.34 299	0.29 275	0.33 293	0.67 542	0.42 501	0.54 409	0.30 418	0.10 351	0.09 414	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.11 396

DispNO	0.27 389	0.18 403	0.62 456	0.23 322	0.17 411	0.25 281	0.22 370	0.45 360	0.41 389	0.32 346	0.39 361	0.38 392	0.27 376	0.77 516	0.27 394	0.09 302	0.07 292	0.10 334	0.10 371	0.08 191	0.08 241

StereoVision	0.22 288	0.18 403	0.37 249	0.27 474	0.17 411	0.23 242	0.22 370	0.38 280	0.31 268	0.20 167	0.51 464	0.22 212	0.16 196	0.28 263	0.18 242	0.11 390	0.12 480	0.13 452	0.13 476	0.10 330	0.07 172

LL-Strereo2	0.18 182	0.18 403	0.39 283	0.22 274	0.12 179	0.24 264	0.13 49	0.31 185	0.23 157	0.24 204	0.20 148	0.24 244	0.12 104	0.26 228	0.15 159	0.06 31	0.06 168	0.12 431	0.09 327	0.08 191	0.07 172

iinet-f	0.30 429	0.18 403	1.03 549	0.20 163	0.15 355	0.44 488	0.22 370	0.45 360	0.37 339	0.35 395	0.44 419	0.41 426	0.34 457	0.34 322	0.40 470	0.10 351	0.09 414	0.08 179	0.08 237	0.13 430	0.11 396

RAFT+CT+SA	0.21 258	0.18 403	0.33 197	0.25 412	0.18 432	0.23 242	0.29 475	0.40 303	0.36 328	0.24 204	0.38 348	0.18 162	0.16 196	0.32 309	0.16 187	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.12 449	0.09 264	0.09 305

iRaft-Stereo_5w	0.23 305	0.18 403	0.44 345	0.22 274	0.13 258	0.19 127	0.19 264	0.37 274	0.32 277	0.28 246	0.37 334	0.34 359	0.23 309	0.65 471	0.27 394	0.06 31	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.09 264	0.08 241

LMCR-Stereo	0.26 381	0.18 403	0.49 386	0.28 495	0.14 304	0.36 441	0.23 395	0.54 461	0.34 299	0.39 448	0.40 371	0.29 309	0.29 408	0.37 339	0.27 394	0.11 390	0.07 292	0.09 260	0.07 161	0.13 430	0.09 305

Anonymous3	0.23 305	0.18 403	0.63 459	0.27 474	0.18 432	0.41 471	0.23 395	0.43 343	0.35 315	0.23 190	0.27 215	0.20 187	0.18 249	0.27 249	0.18 242	0.12 428	0.11 463	0.10 334	0.10 371	0.11 378	0.12 419

XX-TBD	0.15 125	0.18 403	0.28 142	0.22 274	0.10 76	0.22 220	0.15 98	0.22 56	0.27 207	0.22 184	0.26 208	0.14 108	0.12 104	0.16 41	0.13 98	0.08 217	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.07 125	0.06 89

RALAANet	0.19 221	0.18 403	0.37 249	0.23 322	0.14 304	0.23 242	0.13 49	0.37 274	0.29 242	0.28 246	0.26 208	0.25 252	0.15 180	0.26 228	0.18 242	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.08 237	0.09 264	0.06 89

FAT-Stereo	0.36 471	0.18 403	0.73 493	0.26 446	0.18 432	0.33 408	0.29 475	0.60 519	0.59 515	0.46 498	0.60 505	0.60 520	0.50 527	0.61 448	0.34 442	0.13 447	0.14 502	0.13 452	0.12 449	0.14 448	0.18 503

BEATNet_4x	0.22 288	0.18 403	0.47 372	0.22 274	0.10 76	0.28 332	0.14 73	0.46 371	0.32 277	0.31 323	0.34 303	0.31 336	0.25 348	0.31 302	0.29 410	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.06 101	0.10 330	0.08 241

RYNet	0.37 481	0.18 403	0.59 443	0.25 412	0.28 537	0.61 540	0.32 497	0.59 511	0.59 515	0.41 467	0.38 348	0.57 512	0.39 484	0.87 536	0.53 512	0.11 390	0.08 378	0.12 431	0.11 410	0.18 501	0.18 503

iResNet	0.24 336	0.18 403	0.61 448	0.25 412	0.11 122	0.29 353	0.21 344	0.42 329	0.43 403	0.33 358	0.43 408	0.27 282	0.22 294	0.34 322	0.26 388	0.07 81	0.05 35	0.07 93	0.06 101	0.08 191	0.07 172

CBMV_ROB	0.33 454	0.18 403	0.53 416	0.21 212	0.14 304	0.33 408	0.20 311	0.51 426	0.45 429	0.51 516	0.55 486	0.45 454	0.42 501	0.71 489	0.32 430	0.18 523	0.19 541	0.23 539	0.21 534	0.14 448	0.15 469

WQFJX	0.25 364	0.19 419	0.41 314	0.30 507	0.19 454	0.27 311	0.26 446	0.55 471	0.49 470	0.26 225	0.35 314	0.21 199	0.20 273	0.61 448	0.24 364	0.07 81	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.08 191	0.07 172

rvit_105_1	0.27 389	0.19 419	0.46 364	0.27 474	0.19 454	0.30 372	0.35 513	0.44 350	0.51 485	0.31 323	0.31 261	0.31 336	0.26 357	0.35 331	0.25 375	0.15 486	0.14 502	0.15 493	0.17 520	0.11 378	0.10 361

DualNet (step1)	0.28 409	0.19 419	0.50 397	0.18 57	0.16 387	0.34 421	0.20 311	0.51 426	0.38 353	0.37 418	0.34 303	0.37 384	0.30 422	0.39 346	0.23 353	0.23 537	0.09 414	0.28 551	0.24 546	0.18 501	0.16 478

test_sample9	0.42 504	0.19 419	0.50 397	0.18 57	0.16 387	0.34 421	0.20 311	0.51 426	0.38 353	0.37 418	0.34 303	0.37 384	0.30 422	0.66 476	0.91 555	0.23 537	1.82 605	0.28 551	0.24 546	0.18 501	0.16 478

test_sample8	0.49 527	0.19 419	0.50 397	0.18 57	0.16 387	0.34 421	0.20 311	0.55 471	0.34 299	0.62 540	0.38 348	1.15 571	0.67 555	0.66 476	0.91 555	0.23 537	1.82 605	0.28 551	0.24 546	0.18 501	0.16 478

test_5	0.23 305	0.19 419	0.38 268	0.26 446	0.18 432	0.25 281	0.29 475	0.40 303	0.37 339	0.29 275	0.40 371	0.25 252	0.22 294	0.34 322	0.18 242	0.07 81	0.05 35	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.10 361

AASNet	0.27 389	0.19 419	0.49 386	0.26 446	0.17 411	0.34 421	0.20 311	0.62 531	0.48 461	0.35 395	0.40 371	0.32 345	0.25 348	0.28 263	0.34 442	0.11 390	0.09 414	0.10 334	0.08 237	0.13 430	0.11 396

AnonymousM	0.17 158	0.19 419	0.24 101	0.18 57	0.10 76	0.18 98	0.17 176	0.30 171	0.23 157	0.26 225	0.20 148	0.18 162	0.14 160	0.19 103	0.14 135	0.09 302	0.06 168	0.38 564	0.15 499	0.06 55	0.05 25

TestStereo	0.21 258	0.19 419	0.40 291	0.25 412	0.10 76	0.22 220	0.21 344	0.31 185	0.31 268	0.23 190	0.34 303	0.22 212	0.18 249	0.62 457	0.18 242	0.08 217	0.06 168	0.10 334	0.07 161	0.11 378	0.06 89

CVANet_RVC	0.30 429	0.19 419	0.41 314	0.26 446	0.16 387	0.33 408	0.26 446	0.52 443	0.47 451	0.40 458	0.46 441	0.43 439	0.31 438	0.89 541	0.26 388	0.14 473	0.09 414	0.14 478	0.13 476	0.14 448	0.10 361

DeepPruner_ROB	0.26 381	0.19 419	0.44 345	0.21 212	0.16 387	0.30 372	0.21 344	0.52 443	0.32 277	0.35 395	0.38 348	0.39 404	0.26 357	0.42 358	0.24 364	0.15 486	0.11 463	0.11 393	0.11 410	0.14 448	0.13 436

iResNet_ROB	0.25 364	0.19 419	0.40 291	0.20 163	0.12 179	0.30 372	0.16 132	0.55 471	0.53 496	0.38 433	0.43 408	0.37 384	0.26 357	0.38 344	0.22 334	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.04 1	0.09 264	0.09 305

SGM_RVC	0.50 530	0.19 419	0.50 397	0.25 412	0.15 355	0.69 548	0.39 533	0.68 554	0.82 556	0.95 570	0.84 549	1.13 568	0.76 561	1.16 569	0.60 523	0.16 501	0.16 524	0.16 504	0.16 511	0.16 470	0.17 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 236	0.20 432	0.36 237	0.26 446	0.15 355	0.22 220	0.16 132	0.42 329	0.42 396	0.16 126	0.29 234	0.15 125	0.11 78	0.26 228	0.13 98	0.18 523	0.06 168	0.10 334	0.11 410	0.07 125	0.07 172

fast-acv-ft	0.31 436	0.20 432	0.81 508	0.24 373	0.18 432	0.46 496	0.27 453	0.41 315	0.49 470	0.39 448	0.55 486	0.49 475	0.35 461	0.37 339	0.38 455	0.11 390	0.11 463	0.11 393	0.12 449	0.12 415	0.09 305

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 429	0.20 432	0.70 485	0.21 212	0.17 411	0.46 496	0.27 453	0.50 409	0.49 470	0.42 477	0.55 486	0.43 439	0.30 422	0.46 370	0.38 455	0.09 302	0.06 168	0.07 93	0.06 101	0.11 378	0.10 361

ACRE	0.21 258	0.20 432	0.62 456	0.23 322	0.15 355	0.24 264	0.20 311	0.35 245	0.28 222	0.31 323	0.32 270	0.22 212	0.15 180	0.25 212	0.20 291	0.08 217	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.08 191	0.08 241

SACVNet	0.30 429	0.20 432	0.41 314	0.25 412	0.18 432	0.34 421	0.25 434	0.52 443	0.40 379	0.41 467	0.44 419	0.46 462	0.32 445	0.71 489	0.25 375	0.13 447	0.10 439	0.12 431	0.12 449	0.16 470	0.17 490

GEStereo_RVC	0.27 389	0.20 432	0.44 345	0.27 474	0.16 387	0.33 408	0.25 434	0.56 487	0.54 500	0.34 378	0.38 348	0.34 359	0.25 348	0.51 390	0.28 398	0.12 428	0.08 378	0.09 260	0.08 237	0.11 378	0.11 396

APVNet	0.36 471	0.20 432	0.70 485	0.26 446	0.22 496	0.52 526	0.35 513	0.61 523	0.44 418	0.38 433	0.52 472	0.48 470	0.38 478	0.84 532	0.46 496	0.13 447	0.14 502	0.15 493	0.16 511	0.16 470	0.15 469

S-Stereo	0.38 488	0.20 432	1.05 550	0.27 474	0.22 496	0.38 454	0.32 497	0.55 471	0.66 531	0.39 448	0.59 500	0.49 475	0.41 492	0.75 505	0.40 470	0.12 428	0.15 517	0.13 452	0.13 476	0.16 470	0.21 529

STTStereo	0.28 409	0.20 432	0.61 448	0.25 412	0.17 411	0.29 353	0.24 417	0.47 379	0.39 363	0.39 448	0.41 379	0.44 450	0.28 393	0.40 353	0.28 398	0.13 447	0.12 480	0.13 452	0.16 511	0.12 415	0.11 396

CFNet	0.27 389	0.20 432	0.44 345	0.22 274	0.14 304	0.33 408	0.14 73	0.51 426	0.45 429	0.30 306	0.40 371	0.38 392	0.27 376	0.76 510	0.25 375	0.09 302	0.07 292	0.11 393	0.11 410	0.11 378	0.08 241

LE_ROB	1.76 594	0.20 432	2.68 594	0.48 561	0.52 570	0.78 559	0.96 592	0.84 574	6.61 610	7.40 612	2.08 596	2.08 589	4.83 606	1.27 577	3.79 605	0.10 351	0.08 378	0.12 431	0.11 410	0.11 378	0.10 361

NOSS_ROB	0.31 436	0.20 432	0.35 217	0.24 373	0.16 387	0.32 397	0.19 264	0.52 443	0.48 461	0.33 358	0.36 325	0.42 435	0.28 393	0.93 548	0.24 364	0.19 529	0.20 546	0.24 541	0.22 542	0.17 487	0.17 490

XPNet_ROB	0.33 454	0.20 432	0.43 336	0.27 474	0.18 432	0.37 446	0.31 491	0.55 471	0.50 481	0.51 516	0.53 479	0.58 515	0.37 474	0.63 463	0.45 490	0.17 512	0.12 480	0.13 452	0.12 449	0.15 462	0.14 457

pmcnn	0.50 530	0.20 432	0.78 496	0.24 373	0.26 530	0.39 462	0.30 486	0.51 426	0.50 481	0.54 530	1.23 571	2.52 597	0.37 474	0.77 516	0.95 558	0.08 217	0.06 168	0.06 31	0.05 50	0.10 330	0.08 241

z-ln-s-r	0.32 445	0.21 446	0.82 512	0.23 322	0.14 304	0.30 372	0.26 446	0.43 343	0.50 481	0.32 346	0.60 505	0.39 404	0.29 408	0.73 496	0.66 534	0.08 217	0.06 168	0.08 179	0.07 161	0.10 330	0.08 241

GMStereo_Zeroshot	0.24 336	0.21 446	0.45 356	0.26 446	0.13 258	0.28 332	0.15 98	0.39 292	0.35 315	0.37 418	0.43 408	0.40 419	0.17 222	0.34 322	0.20 291	0.12 428	0.07 292	0.13 452	0.07 161	0.16 470	0.09 305

SDNR	0.42 504	0.21 446	0.82 512	0.21 212	0.18 432	1.27 583	0.17 176	0.50 409	0.49 470	0.42 477	0.81 545	0.38 392	0.27 376	1.19 570	0.38 455	0.23 537	0.24 559	0.17 510	0.13 476	0.17 487	0.20 521

Anonymous_2	0.37 481	0.21 446	0.47 372	0.20 163	0.21 480	0.42 478	0.26 446	0.38 280	0.29 242	0.33 358	0.30 247	0.44 450	0.38 478	0.36 336	0.29 410	0.26 548	0.29 567	0.44 568	1.41 604	0.34 559	0.21 529

CIPLG	0.21 258	0.21 446	0.55 425	0.23 322	0.15 355	0.25 281	0.20 311	0.35 245	0.29 242	0.31 323	0.33 293	0.22 212	0.15 180	0.26 228	0.20 291	0.08 217	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.08 191	0.08 241

sAnonymous2	0.20 236	0.21 446	0.58 437	0.24 373	0.17 411	0.22 220	0.19 264	0.34 219	0.28 222	0.17 139	0.19 131	0.17 152	0.16 196	0.17 58	0.14 135	0.10 351	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.23 530	0.17 490

CroCo_RVC	0.20 236	0.21 446	0.58 437	0.24 373	0.17 411	0.22 220	0.19 264	0.34 219	0.28 222	0.17 139	0.19 131	0.17 152	0.16 196	0.17 58	0.14 135	0.10 351	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.23 530	0.17 490

ARAFT	0.24 336	0.21 446	0.78 496	0.22 274	0.12 179	0.29 353	0.24 417	0.43 343	0.32 277	0.33 358	0.28 221	0.28 298	0.19 264	0.49 381	0.18 242	0.07 81	0.06 168	0.12 431	0.11 410	0.09 264	0.06 89

DMCA-RVC	0.27 389	0.21 446	0.61 448	0.28 495	0.17 411	0.29 353	0.21 344	0.42 329	0.35 315	0.40 458	0.37 334	0.39 404	0.36 465	0.43 360	0.30 418	0.13 447	0.10 439	0.15 493	0.11 410	0.13 430	0.10 361

TDLM	0.30 429	0.21 446	0.38 268	0.28 495	0.15 355	0.33 408	0.32 497	0.52 443	0.47 451	0.38 433	0.43 408	0.39 404	0.29 408	0.91 545	0.28 398	0.14 473	0.08 378	0.13 452	0.11 410	0.12 415	0.10 361

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 389	0.21 446	0.59 443	0.25 412	0.18 432	0.29 353	0.22 370	0.50 409	0.40 379	0.38 433	0.41 379	0.43 439	0.27 376	0.43 360	0.29 410	0.11 390	0.08 378	0.10 334	0.10 371	0.10 330	0.11 396
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 534	0.21 446	0.65 467	0.25 412	0.21 480	0.58 533	0.32 497	0.54 461	0.55 506	0.95 570	1.40 576	1.28 575	0.81 566	0.73 496	0.62 526	0.18 523	0.15 517	0.15 493	0.15 499	0.19 508	0.19 511

CBMV	0.33 454	0.21 446	0.54 419	0.23 322	0.13 258	0.42 478	0.33 507	0.53 454	0.48 461	0.52 522	0.49 456	0.50 482	0.41 492	0.56 422	0.31 425	0.15 486	0.16 524	0.18 518	0.16 511	0.13 430	0.13 436
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 445	0.22 459	0.58 437	0.27 474	0.23 509	0.48 508	0.27 453	0.51 426	0.45 429	0.48 508	0.56 493	0.51 486	0.30 422	0.39 346	0.40 470	0.13 447	0.16 524	0.13 452	0.12 449	0.13 430	0.12 419

YMNet_1	0.32 445	0.22 459	0.58 437	0.27 474	0.23 509	0.48 508	0.27 453	0.51 426	0.45 429	0.48 508	0.56 493	0.51 486	0.30 422	0.39 346	0.40 470	0.13 447	0.16 524	0.13 452	0.12 449	0.13 430	0.12 419

IPLGR_C	0.21 258	0.22 459	0.60 445	0.23 322	0.15 355	0.24 264	0.20 311	0.35 245	0.29 242	0.31 323	0.32 270	0.22 212	0.15 180	0.25 212	0.20 291	0.08 217	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.08 191	0.08 241

RP	0.35 467	0.22 459	0.51 408	0.31 514	0.24 517	0.37 446	0.28 469	0.50 409	0.58 514	0.40 458	0.63 518	0.61 524	0.47 518	0.61 448	0.39 463	0.16 501	0.15 517	0.17 510	0.15 499	0.17 487	0.17 490

edge stereo	0.39 493	0.22 459	0.81 508	0.27 474	0.22 496	0.37 446	0.24 417	0.56 487	0.54 500	0.53 528	0.60 505	0.71 551	0.50 527	0.78 518	0.40 470	0.16 501	0.14 502	0.19 526	0.14 490	0.16 470	0.17 490

ADCL	0.47 521	0.22 459	1.00 544	0.27 474	0.19 454	0.74 553	0.64 572	0.54 461	0.69 539	0.56 532	0.71 532	0.55 503	0.60 544	0.60 441	1.43 582	0.11 390	0.09 414	0.13 452	0.13 476	0.14 448	0.14 457

GANet	0.36 471	0.22 459	0.49 386	0.29 498	0.17 411	0.41 471	0.38 528	0.57 497	0.45 429	0.46 498	0.75 538	0.55 503	0.40 488	0.94 550	0.41 478	0.13 447	0.13 492	0.13 452	0.11 410	0.14 448	0.11 396

AANet_RVC	0.31 436	0.22 459	0.50 397	0.23 322	0.14 304	0.30 372	0.24 417	0.47 379	0.54 500	0.38 433	0.60 505	0.43 439	0.29 408	0.87 536	0.40 470	0.11 390	0.07 292	0.07 93	0.07 161	0.09 264	0.09 305

StereoDRNet	0.32 445	0.22 459	0.61 448	0.27 474	0.21 480	0.42 478	0.30 486	0.61 523	0.48 461	0.46 498	0.39 361	0.48 470	0.30 422	0.57 426	0.40 470	0.11 390	0.09 414	0.12 431	0.11 410	0.12 415	0.10 361

TCMNet	0.33 454	0.23 468	0.72 489	0.29 498	0.30 545	0.40 467	0.28 469	0.50 409	0.47 451	0.37 418	0.45 431	0.40 419	0.29 408	0.60 441	0.39 463	0.14 473	0.13 492	0.15 493	0.14 490	0.17 487	0.15 469

RAFT + AFF	0.27 389	0.23 468	0.50 397	0.25 412	0.17 411	0.30 372	0.33 507	0.52 443	0.40 379	0.28 246	0.30 247	0.30 325	0.31 438	0.62 457	0.24 364	0.09 302	0.10 439	0.11 393	0.10 371	0.11 378	0.11 396

GwcNet	0.35 467	0.23 468	0.88 527	0.25 412	0.24 517	0.48 508	0.27 453	0.55 471	0.57 512	0.38 433	0.52 472	0.51 486	0.32 445	0.60 441	0.41 478	0.13 447	0.11 463	0.12 431	0.11 410	0.13 430	0.14 457

DANet	0.35 467	0.23 468	0.60 445	0.36 539	0.22 496	0.39 462	0.25 434	0.48 391	0.43 403	0.52 522	0.50 458	0.59 517	0.41 492	0.76 510	0.49 501	0.13 447	0.11 463	0.14 478	0.12 449	0.17 487	0.15 469
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 305	0.24 472	0.49 386	0.22 274	0.15 355	0.25 281	0.17 176	0.39 292	0.39 363	0.29 275	0.31 261	0.21 199	0.17 222	0.59 439	0.28 398	0.08 217	0.06 168	0.09 260	0.09 327	0.10 330	0.08 241

ADCRef	0.38 488	0.24 472	0.88 527	0.26 446	0.21 480	0.49 513	0.27 453	0.52 443	0.48 461	0.50 511	0.58 498	0.35 373	0.47 518	0.48 376	1.29 580	0.09 302	0.08 378	0.12 431	0.12 449	0.11 378	0.11 396

ADCP+	0.45 517	0.24 472	1.15 559	0.25 412	0.22 496	0.56 529	0.39 533	0.54 461	0.51 485	0.44 490	0.51 464	0.46 462	0.52 532	0.56 422	1.89 593	0.10 351	0.08 378	0.11 393	0.10 371	0.14 448	0.13 436

DPSNet	0.47 521	0.24 472	0.93 535	0.27 474	0.20 472	0.75 555	0.57 566	0.84 574	0.79 553	0.47 505	0.51 464	0.60 520	0.69 557	0.87 536	0.71 537	0.16 501	0.13 492	0.12 431	0.10 371	0.25 535	0.21 529

PSMNet_ROB	0.33 454	0.24 472	0.54 419	0.31 514	0.21 480	0.42 478	0.43 544	0.59 511	0.47 451	0.37 418	0.44 419	0.49 475	0.31 438	0.64 465	0.43 482	0.14 473	0.10 439	0.15 493	0.14 490	0.13 430	0.11 396

LL-Strereo	0.29 420	0.25 477	0.58 437	0.25 412	0.21 480	0.23 242	0.24 417	0.55 471	0.42 396	0.34 378	0.32 270	0.41 426	0.40 488	0.94 550	0.23 353	0.08 217	0.07 292	0.11 393	0.09 327	0.09 264	0.09 305

HCRNet	0.24 336	0.25 477	0.33 197	0.34 528	0.16 387	0.27 311	0.18 219	0.43 343	0.35 315	0.30 306	0.35 314	0.32 345	0.22 294	0.44 364	0.20 291	0.13 447	0.08 378	0.13 452	0.11 410	0.10 330	0.09 305

GMStereo	0.19 221	0.25 477	0.40 291	0.21 212	0.12 179	0.22 220	0.19 264	0.29 152	0.40 379	0.25 213	0.23 175	0.16 142	0.15 180	0.25 212	0.19 272	0.09 302	0.06 168	0.08 179	0.08 237	0.10 330	0.08 241
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 530	0.25 477	3.03 595	0.24 373	0.19 454	0.38 454	0.22 370	0.50 409	0.44 418	0.64 544	0.68 527	0.71 551	0.51 530	0.85 533	0.45 490	0.14 473	0.17 531	0.13 452	0.14 490	0.16 470	0.21 529

FADNet-RVC-Resample	0.29 420	0.25 477	0.93 535	0.26 446	0.16 387	0.32 397	0.21 344	0.47 379	0.39 363	0.35 395	0.38 348	0.33 352	0.27 376	0.53 403	0.24 364	0.10 351	0.10 439	0.14 478	0.13 476	0.13 430	0.16 478

G-Net	0.46 519	0.25 477	0.86 524	0.34 528	0.28 537	0.90 568	0.35 513	0.47 379	0.45 429	0.68 549	1.22 570	0.64 536	0.60 544	0.61 448	0.57 514	0.16 501	0.14 502	0.17 510	0.13 476	0.22 527	0.19 511

NCC-stereo	0.39 493	0.25 477	0.69 479	0.32 520	0.28 537	0.46 496	0.36 518	0.65 540	0.52 492	0.40 458	0.57 496	0.56 507	0.47 518	0.73 496	0.45 490	0.17 512	0.14 502	0.18 518	0.25 551	0.16 470	0.16 478

Nwc_Net	0.37 481	0.25 477	0.68 478	0.31 514	0.24 517	0.44 488	0.30 486	0.65 540	0.50 481	0.37 418	0.69 531	0.58 515	0.45 509	0.60 441	0.40 470	0.15 486	0.12 480	0.19 526	0.21 534	0.14 448	0.13 436

Abc-Net	0.39 493	0.25 477	0.69 479	0.32 520	0.28 537	0.46 496	0.36 518	0.65 540	0.52 492	0.40 458	0.57 496	0.56 507	0.47 518	0.73 496	0.45 490	0.17 512	0.14 502	0.18 518	0.25 551	0.16 470	0.16 478
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 288	0.25 477	0.47 372	0.24 373	0.14 304	0.25 281	0.12 24	0.40 303	0.33 289	0.29 275	0.42 395	0.22 212	0.20 273	0.33 316	0.19 272	0.07 81	0.06 168	0.11 393	0.11 410	0.11 378	0.07 172

LALA_ROB	0.36 471	0.25 477	0.46 364	0.30 507	0.21 480	0.47 502	0.39 533	0.61 523	0.51 485	0.52 522	0.51 464	0.69 548	0.36 465	0.50 385	0.43 482	0.17 512	0.11 463	0.16 504	0.14 490	0.17 487	0.15 469

Wz-Net-MNSev	0.36 471	0.26 488	0.79 503	0.26 446	0.21 480	0.59 536	0.38 528	0.55 471	0.56 509	0.48 508	0.54 482	0.53 497	0.36 465	0.60 441	0.44 487	0.11 390	0.09 414	0.11 393	0.11 410	0.15 462	0.13 436

dd	0.22 288	0.26 488	0.40 291	0.22 274	0.12 179	0.25 281	0.21 344	0.32 196	0.44 418	0.29 275	0.28 221	0.25 252	0.16 196	0.30 295	0.25 375	0.12 428	0.07 292	0.10 334	0.08 237	0.11 378	0.09 305

AF-Net	0.37 481	0.26 488	0.56 429	0.32 520	0.23 509	0.41 471	0.29 475	0.61 523	0.64 529	0.42 477	0.68 527	0.65 537	0.49 525	0.57 426	0.44 487	0.15 486	0.11 463	0.19 526	0.14 490	0.15 462	0.13 436

iResNetv2_ROB	0.27 389	0.26 488	0.72 489	0.23 322	0.13 258	0.29 353	0.18 219	0.52 443	0.49 470	0.37 418	0.45 431	0.39 404	0.25 348	0.34 322	0.20 291	0.08 217	0.06 168	0.07 93	0.05 50	0.12 415	0.09 305

NCCL2	0.35 467	0.26 488	0.49 386	0.36 539	0.22 496	0.41 471	0.41 539	0.53 454	0.42 396	0.47 505	0.46 441	0.61 524	0.39 484	0.55 411	0.37 453	0.16 501	0.13 492	0.21 532	0.21 534	0.16 470	0.16 478

FBW_ROB	0.43 509	0.26 488	0.54 419	0.31 514	0.20 472	0.51 517	0.32 497	0.70 557	0.60 519	0.59 536	0.55 486	0.65 537	0.41 492	1.40 582	0.51 509	0.13 447	0.17 531	0.21 532	0.16 511	0.17 487	0.18 503

ETE_ROB	0.34 462	0.26 488	0.45 356	0.29 498	0.18 432	0.40 467	0.37 522	0.57 497	0.47 451	0.50 511	0.50 458	0.62 526	0.36 465	0.55 411	0.38 455	0.13 447	0.10 439	0.14 478	0.12 449	0.16 470	0.16 478

FINET	0.34 462	0.27 495	0.80 506	0.24 373	0.24 517	0.36 441	0.34 509	0.54 461	0.72 544	0.39 448	0.47 448	0.32 345	0.30 422	0.51 390	0.32 430	0.19 529	0.17 531	0.13 452	0.12 449	0.18 501	0.16 478

SHD	0.42 504	0.27 495	0.81 508	0.31 514	0.25 525	0.42 478	0.22 370	0.66 546	0.94 573	0.63 542	0.60 505	0.59 517	0.47 518	0.59 439	0.58 519	0.15 486	0.13 492	0.16 504	0.16 511	0.20 517	0.22 534

MeshStereo	0.58 545	0.27 495	0.67 473	0.22 274	0.17 411	0.66 546	0.37 522	0.78 565	0.61 522	1.47 597	1.30 573	1.65 583	0.79 563	1.12 567	0.59 520	0.17 512	0.17 531	0.17 510	0.14 490	0.17 487	0.14 457
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
FADNet_RVC	0.30 429	0.28 498	0.83 515	0.23 322	0.15 355	0.30 372	0.17 176	0.49 399	0.37 339	0.30 306	0.38 348	0.30 325	0.27 376	0.52 396	0.31 425	0.14 473	0.14 502	0.14 478	0.16 511	0.21 520	0.23 541

SuperB	0.49 527	0.28 498	2.23 586	0.23 322	0.15 355	0.41 471	0.32 497	0.47 379	0.82 556	0.43 483	0.50 458	0.33 352	0.45 509	0.68 481	1.08 565	0.10 351	0.07 292	0.09 260	0.08 237	0.98 595	0.14 457

RTSC	0.39 493	0.28 498	0.78 496	0.27 474	0.18 432	0.49 513	0.22 370	0.59 511	0.84 563	0.55 531	0.53 479	0.49 475	0.36 465	0.67 480	0.82 547	0.13 447	0.10 439	0.11 393	0.12 449	0.17 487	0.17 490

PA-Net	0.37 481	0.28 498	0.83 515	0.31 514	0.28 537	0.39 462	0.42 542	0.51 426	0.55 506	0.34 378	0.42 395	0.41 426	0.36 465	0.79 520	0.49 501	0.12 428	0.23 557	0.16 504	0.23 544	0.12 415	0.18 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 584	0.28 498	0.79 503	0.26 446	0.16 387	2.26 598	1.00 594	1.42 589	1.46 590	2.38 602	2.05 595	5.95 610	2.66 603	2.95 600	2.46 600	0.17 512	0.18 537	0.18 518	0.18 526	0.15 462	0.18 503

NaN_ROB	0.41 501	0.28 498	0.62 456	0.30 507	0.19 454	0.51 517	0.47 554	0.58 506	0.59 515	0.56 532	0.47 448	0.49 475	0.41 492	1.21 573	0.64 531	0.12 428	0.18 537	0.12 431	0.13 476	0.11 378	0.14 457

SANet	0.53 539	0.28 498	0.96 540	0.26 446	0.15 355	0.69 548	0.44 547	0.67 551	1.34 586	0.67 548	0.98 561	0.94 562	0.71 559	0.89 541	0.76 539	0.14 473	0.12 480	0.12 431	0.11 410	0.17 487	0.16 478

w-ln-seven-2	0.36 471	0.29 505	1.06 551	0.27 474	0.18 432	0.37 446	0.30 486	0.50 409	0.54 500	0.45 494	0.55 486	0.45 454	0.41 492	0.62 457	0.49 501	0.10 351	0.10 439	0.12 431	0.11 410	0.14 448	0.11 396

Wz-Net-LNSev	0.34 462	0.29 505	0.91 531	0.26 446	0.21 480	0.47 502	0.31 491	0.54 461	0.54 500	0.44 490	0.52 472	0.50 482	0.35 461	0.39 346	0.39 463	0.11 390	0.11 463	0.10 334	0.09 327	0.14 448	0.13 436

DGSMNet	0.61 550	0.29 505	0.91 531	0.51 565	0.70 580	0.62 542	1.38 603	0.59 511	0.55 506	0.37 418	0.61 512	0.52 492	0.33 448	0.65 471	0.43 482	0.53 573	0.60 593	0.67 579	0.61 588	0.63 575	0.61 587

aanetorigin	0.39 493	0.29 505	1.09 553	0.24 373	0.19 454	0.28 332	0.37 522	0.33 210	0.47 451	0.94 568	0.82 547	0.52 492	0.54 533	0.49 381	0.50 507	0.11 390	0.09 414	0.10 334	0.10 371	0.16 470	0.15 469

DeepPrunerF	0.44 515	0.29 505	1.29 569	0.33 526	0.30 545	0.35 436	0.36 518	0.62 531	1.15 583	0.40 458	0.44 419	0.39 404	0.41 492	0.80 524	0.52 510	0.18 523	0.14 502	0.23 539	0.21 534	0.17 487	0.17 490

ADCPNet	0.48 524	0.29 505	1.60 579	0.27 474	0.23 509	0.70 551	0.38 528	0.53 454	0.51 485	0.51 516	0.59 500	0.67 542	0.56 537	0.60 441	1.14 570	0.15 486	0.18 537	0.14 478	0.23 544	0.19 508	0.19 511

PWC_ROB	0.38 488	0.29 505	0.69 479	0.25 412	0.20 472	0.38 454	0.19 264	0.58 506	0.67 534	0.57 534	0.85 550	0.51 486	0.40 488	0.71 489	0.52 510	0.13 447	0.09 414	0.14 478	0.10 371	0.17 487	0.14 457

w-ln-seven	0.42 504	0.30 512	1.18 560	0.26 446	0.22 496	0.58 533	0.31 491	0.62 531	0.81 555	0.58 535	0.61 512	0.53 497	0.36 465	0.57 426	0.65 533	0.11 390	0.10 439	0.13 452	0.12 449	0.15 462	0.13 436

FC-DCNN v2	0.71 559	0.30 512	0.67 473	0.32 520	0.27 532	0.84 563	0.39 533	0.84 574	0.85 564	1.44 593	1.64 587	2.09 590	1.28 588	1.06 563	0.80 546	0.24 544	0.22 552	0.27 544	0.26 555	0.26 542	0.25 548

HBP-ISP	0.33 454	0.30 512	0.72 489	0.22 274	0.16 387	0.32 397	0.22 370	0.54 461	0.44 418	0.41 467	0.49 456	0.33 352	0.38 478	0.73 496	0.25 375	0.18 523	0.19 541	0.24 541	0.20 531	0.16 470	0.13 436

FC-DCNN	0.70 558	0.30 512	0.69 479	0.32 520	0.27 532	0.81 562	0.39 533	0.79 568	0.82 556	1.41 589	1.58 586	1.98 588	1.26 586	1.02 560	0.77 542	0.24 544	0.22 552	0.27 544	0.26 555	0.26 542	0.26 550

PS-NSSS	0.32 445	0.30 512	0.46 364	0.23 322	0.17 411	0.33 408	0.24 417	0.57 497	0.41 389	0.37 418	0.52 472	0.35 373	0.30 422	0.80 524	0.30 418	0.17 512	0.14 502	0.21 532	0.15 499	0.15 462	0.13 436

PDISCO_ROB	0.43 509	0.30 512	0.67 473	0.43 554	0.36 554	0.67 547	0.32 497	0.72 560	0.76 549	0.43 483	0.53 479	0.63 534	0.40 488	0.66 476	0.47 498	0.21 534	0.12 480	0.21 532	0.19 530	0.25 535	0.20 521

PWCDC_ROB	0.38 488	0.30 512	0.60 445	0.33 526	0.20 472	0.42 478	0.19 264	0.58 506	0.89 565	0.42 477	1.26 572	0.36 378	0.34 457	0.50 385	0.38 455	0.18 523	0.11 463	0.11 393	0.09 327	0.19 508	0.13 436

UDGNet	0.23 305	0.31 519	0.38 268	0.24 373	0.14 304	0.24 264	0.18 219	0.32 196	0.43 403	0.29 275	0.28 221	0.24 244	0.19 264	0.29 280	0.20 291	0.15 486	0.07 292	0.21 532	0.11 410	0.14 448	0.10 361

dad	0.28 409	0.31 519	0.44 345	0.21 212	0.14 304	0.30 372	0.20 311	0.33 210	0.49 470	0.44 490	0.44 419	0.45 454	0.21 281	0.41 355	0.26 388	0.20 532	0.11 463	0.20 530	0.11 410	0.14 448	0.10 361

ccnet	0.42 504	0.31 519	0.48 381	0.27 474	0.32 549	0.60 539	0.32 497	0.65 540	0.46 446	0.53 528	0.66 523	0.56 507	0.45 509	0.72 494	0.61 524	0.26 548	0.19 541	0.24 541	0.21 534	0.26 542	0.22 534

Syn2CoEx	0.36 471	0.31 519	0.78 496	0.34 528	0.21 480	0.41 471	0.28 469	0.61 523	0.49 470	0.42 477	0.56 493	0.45 454	0.44 506	0.69 483	0.38 455	0.17 512	0.14 502	0.15 493	0.12 449	0.13 430	0.12 419

FCDSN-DC	0.63 551	0.31 519	0.61 448	0.36 539	0.30 545	0.65 544	0.37 522	0.66 546	0.68 537	1.14 580	1.54 584	1.71 585	1.26 586	0.92 546	0.64 531	0.24 544	0.22 552	0.27 544	0.26 555	0.27 547	0.27 554
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 493	0.32 524	0.64 466	0.34 528	0.27 532	0.40 467	0.29 475	0.57 497	0.53 496	0.45 494	0.64 520	0.62 526	0.45 509	0.72 494	0.39 463	0.15 486	0.15 517	0.21 532	0.20 531	0.18 501	0.19 511

MSMD_ROB	0.60 549	0.33 525	0.61 448	0.30 507	0.25 525	0.86 565	0.35 513	0.55 471	0.67 534	1.10 578	1.49 581	1.76 586	0.97 577	0.88 539	0.49 501	0.23 537	0.21 548	0.27 544	0.27 559	0.25 535	0.24 546

PVD	0.58 545	0.34 526	0.84 520	0.39 549	0.31 548	0.59 536	0.47 554	0.80 569	1.25 584	0.92 566	1.09 564	0.79 555	0.82 567	0.85 533	0.76 539	0.21 534	0.18 537	0.22 538	0.18 526	0.27 547	0.35 564

ADCMid	0.49 527	0.34 526	1.13 558	0.26 446	0.21 480	0.51 517	0.37 522	0.57 497	0.54 500	0.75 557	0.66 523	0.62 526	0.64 554	0.64 465	1.68 587	0.13 447	0.12 480	0.17 510	0.17 520	0.20 517	0.17 490

FADNet-RVC	0.31 436	0.35 528	0.78 496	0.25 412	0.20 472	0.33 408	0.20 311	0.49 399	0.40 379	0.34 378	0.39 361	0.41 426	0.29 408	0.63 463	0.31 425	0.13 447	0.14 502	0.14 478	0.15 499	0.19 508	0.19 511

PASM	0.45 517	0.35 528	0.90 530	0.35 537	0.33 550	0.39 462	0.38 528	0.50 409	0.61 522	0.52 522	0.51 464	0.62 526	0.45 509	0.93 548	0.48 499	0.26 548	0.29 567	0.29 555	0.33 564	0.29 553	0.26 550

CSAN	0.50 530	0.35 528	0.78 496	0.36 539	0.23 509	0.56 529	0.59 569	0.61 523	0.70 541	0.64 544	0.78 542	0.65 537	0.60 544	1.38 581	0.62 526	0.21 534	0.17 531	0.20 530	0.20 531	0.18 501	0.18 503

FADNet	0.32 445	0.36 531	0.74 494	0.23 322	0.22 496	0.37 446	0.19 264	0.53 454	0.48 461	0.32 346	0.36 325	0.43 439	0.32 445	0.64 465	0.25 375	0.16 501	0.16 524	0.14 478	0.16 511	0.24 533	0.19 511

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 471	0.36 531	0.53 416	0.34 528	0.19 454	0.51 517	0.24 417	0.55 471	0.38 353	0.41 467	0.47 448	0.47 464	0.27 376	0.73 496	0.30 418	0.36 566	0.19 541	0.27 544	0.17 520	0.26 542	0.23 541

MANE	1.41 586	0.36 531	0.74 494	0.43 554	0.41 558	2.16 597	0.80 584	2.39 604	3.38 600	2.22 601	3.06 603	3.54 603	2.73 604	2.15 597	1.94 595	0.28 556	0.27 563	0.30 557	0.46 574	0.28 552	0.34 563

ELAS_RVC	0.74 564	0.36 531	1.00 544	0.37 545	0.33 550	0.88 566	0.93 591	0.83 573	1.08 579	1.35 585	1.33 575	1.24 573	1.33 590	1.06 563	0.95 558	0.27 553	0.25 561	0.29 555	0.27 559	0.30 554	0.30 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 564	0.36 531	0.85 523	0.36 539	0.33 550	1.36 587	0.77 582	0.93 578	0.92 569	1.41 589	1.53 583	1.16 572	1.17 582	0.95 553	1.03 562	0.26 548	0.25 561	0.28 551	0.28 562	0.31 555	0.30 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 536	0.36 237	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 122	0.10 1	0.09 302	0.05 35	0.06 31	0.04 1	0.24 533	0.05 25

EDNetEfficient	0.63 551	0.37 536	2.40 590	0.26 446	0.25 525	0.38 454	0.49 560	0.41 315	1.06 578	1.38 586	0.87 554	0.62 526	0.95 574	0.65 471	1.65 586	0.11 390	0.09 414	0.10 334	0.11 410	0.19 508	0.17 490

XQC	0.43 509	0.37 536	0.96 540	0.34 528	0.25 525	0.53 527	0.34 509	0.60 519	0.73 547	0.51 516	0.46 441	0.57 512	0.47 518	0.70 486	0.72 538	0.17 512	0.12 480	0.18 518	0.15 499	0.25 535	0.23 541

WZ-Net	0.52 538	0.38 539	1.90 583	0.30 507	0.24 517	0.57 532	0.48 558	0.62 531	0.78 552	0.50 511	0.71 532	0.68 546	0.54 533	0.98 557	0.84 548	0.13 447	0.10 439	0.11 393	0.12 449	0.19 508	0.20 521

SAMSARA	0.56 541	0.39 540	0.80 506	0.60 570	0.46 563	1.00 572	1.23 602	0.67 551	0.68 537	0.71 552	0.54 482	0.89 561	0.57 540	0.81 527	0.62 526	0.19 529	0.22 552	0.18 518	0.18 526	0.27 547	0.25 548

z-mn7	0.44 515	0.40 541	1.09 553	0.25 412	0.18 432	0.61 540	0.34 509	0.56 487	0.93 571	0.43 483	0.96 558	0.53 497	0.39 484	0.94 550	0.59 520	0.10 351	0.09 414	0.10 334	0.10 371	0.14 448	0.13 436

ADCS	0.58 545	0.40 541	1.35 572	0.29 498	0.24 517	0.55 528	0.45 548	0.67 551	0.83 560	0.76 558	0.71 532	0.68 546	0.60 544	0.76 510	2.23 598	0.16 501	0.16 524	0.16 504	0.17 520	0.22 527	0.22 534

AnyNet_C32	0.51 534	0.40 541	1.10 557	0.29 498	0.28 537	0.59 536	0.58 567	0.54 461	0.60 519	0.62 540	0.66 523	0.54 501	0.54 533	0.78 518	1.74 590	0.15 486	0.14 502	0.15 493	0.17 520	0.20 517	0.20 521

LSM	1.64 593	0.40 541	2.56 592	2.02 602	17.61 616	0.51 517	0.52 562	0.61 523	0.76 549	0.82 561	1.11 566	0.63 534	0.54 533	0.75 505	0.49 501	0.16 501	0.24 559	0.18 518	0.21 534	0.25 535	2.42 607

PSMNet-RUCA	0.37 481	0.41 545	0.66 472	0.46 559	0.41 558	0.34 421	0.25 434	0.57 497	0.45 429	0.39 448	0.52 472	0.43 439	0.33 448	0.41 355	0.29 410	0.25 547	0.14 502	0.33 561	0.21 534	0.31 555	0.22 534

Wz-Net-SNSev	0.43 509	0.41 545	1.27 567	0.30 507	0.21 480	0.44 488	0.41 539	0.61 523	0.65 530	0.46 498	0.65 521	0.62 526	0.39 484	0.74 504	0.59 520	0.12 428	0.11 463	0.12 431	0.13 476	0.16 470	0.14 457

MSAF-DinoV2	0.76 566	0.44 547	1.98 584	0.49 564	0.16 387	0.58 533	0.31 491	0.81 571	0.83 560	0.41 467	0.52 472	0.98 566	0.58 541	4.97 608	1.03 562	0.11 390	0.07 292	0.10 334	0.24 546	0.27 547	0.26 550

zh-mn7	0.46 519	0.45 548	1.48 575	0.25 412	0.19 454	0.44 488	0.29 475	0.56 487	0.82 556	0.65 546	0.96 558	0.49 475	0.38 478	0.88 539	0.63 529	0.12 428	0.10 439	0.11 393	0.11 410	0.13 430	0.14 457

GASNet	0.36 471	0.46 549	0.88 527	0.34 528	0.23 509	0.35 436	0.22 370	0.60 519	0.53 496	0.40 458	0.37 334	0.45 454	0.30 422	0.79 520	0.35 446	0.15 486	0.10 439	0.14 478	0.14 490	0.22 527	0.12 419

UDG	0.40 499	0.46 549	0.49 386	0.40 551	0.35 553	0.47 502	0.27 453	0.54 461	0.47 451	0.39 448	0.45 431	0.59 517	0.44 506	0.46 370	0.39 463	0.26 548	0.19 541	0.48 570	0.22 542	0.34 559	0.26 550

CC-Net-ROB	0.43 509	0.47 551	0.65 467	0.37 545	0.23 509	0.51 517	0.29 475	0.66 546	0.49 470	0.46 498	0.51 464	0.48 470	0.38 478	0.96 554	0.35 446	0.34 564	0.23 557	0.55 574	0.25 551	0.31 555	0.20 521

GANetREF_RVC	0.43 509	0.47 551	0.69 479	0.38 547	0.20 472	0.51 517	0.48 558	0.66 546	0.66 531	0.46 498	0.46 441	0.50 482	0.44 506	0.90 544	0.39 463	0.27 553	0.21 548	0.32 559	0.18 526	0.27 547	0.22 534
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
SQANet	0.40 499	0.48 553	0.67 473	0.48 561	0.39 555	0.48 508	0.22 370	0.51 426	0.43 403	0.40 458	0.47 448	0.47 464	0.33 448	0.54 409	0.32 430	0.36 566	0.15 517	0.40 566	0.21 534	0.45 565	0.31 559

Consistency-Raft	0.55 540	0.48 553	1.02 547	0.45 557	0.49 566	0.49 513	0.47 554	0.72 560	0.72 544	0.45 494	0.82 547	0.47 464	0.60 544	0.50 385	0.63 529	0.39 570	0.39 576	0.44 568	0.51 580	0.52 568	0.37 565

RTS	0.78 567	0.48 553	4.68 598	0.34 528	0.28 537	1.12 576	0.46 550	0.62 531	1.03 575	0.73 553	0.89 555	0.60 520	0.59 542	1.61 585	1.16 573	0.14 473	0.11 463	0.15 493	0.15 499	0.21 520	0.19 511

RTSA	0.78 567	0.48 553	4.68 598	0.34 528	0.28 537	1.12 576	0.46 550	0.62 531	1.03 575	0.73 553	0.89 555	0.60 520	0.59 542	1.61 585	1.16 573	0.14 473	0.11 463	0.15 493	0.15 499	0.21 520	0.19 511

NVStereoNet_ROB	0.67 555	0.49 557	0.83 515	0.48 561	0.40 557	0.51 517	0.46 550	0.70 557	0.77 551	0.84 562	1.72 588	1.02 567	0.83 568	1.23 574	0.79 545	0.32 562	0.38 575	0.40 566	0.46 574	0.36 561	0.41 569
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 501	0.50 558	0.48 381	0.44 556	0.39 555	0.46 496	0.32 497	0.50 409	0.43 403	0.45 494	0.52 472	0.57 512	0.36 465	0.48 376	0.33 437	0.33 563	0.21 548	0.55 574	0.25 551	0.37 562	0.32 562

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 534	0.50 558	0.86 524	0.39 549	0.24 517	0.84 563	0.55 565	0.56 487	0.62 524	0.60 537	0.68 527	0.62 526	0.42 501	1.13 568	0.43 482	0.23 537	0.27 563	0.27 544	0.35 566	0.25 535	0.29 555

zh-sn7	0.48 524	0.51 560	1.43 574	0.29 498	0.20 472	0.47 502	0.39 533	0.57 497	0.62 524	0.52 522	0.81 545	0.52 492	0.56 537	1.05 562	0.87 552	0.12 428	0.13 492	0.13 452	0.13 476	0.17 487	0.16 478

MFN_U_SF_RVC	0.56 541	0.51 560	1.19 561	0.38 547	0.22 496	0.69 548	0.27 453	0.80 569	0.67 534	0.73 553	0.74 537	0.87 558	0.61 553	0.81 527	0.76 539	0.29 558	0.27 563	0.32 559	0.37 570	0.32 558	0.31 559

EDNetEfficientorigin	7.51 607	0.52 562	140.47 631	0.25 412	0.17 411	0.42 478	0.29 475	0.47 379	1.03 575	1.28 583	1.02 562	0.83 557	0.84 569	0.75 505	0.99 560	0.10 351	0.09 414	0.12 431	0.10 371	0.21 520	0.22 534

anonymity	0.56 541	0.54 563	0.70 485	0.47 560	0.61 576	0.56 529	0.43 544	0.69 555	0.49 470	0.63 542	0.55 486	0.54 501	0.60 544	0.61 448	0.57 514	0.55 576	0.53 586	0.50 571	0.54 583	0.51 567	0.56 579

MonStereo1	0.93 573	0.56 564	0.82 512	0.69 574	0.58 574	1.37 588	0.35 513	0.94 579	1.25 584	0.93 567	1.90 591	1.52 581	2.10 599	1.27 577	0.77 542	0.69 583	0.33 572	0.75 583	0.47 576	0.70 582	0.57 581

Wz-Net-TNSev	0.51 534	0.58 565	1.61 581	0.25 412	0.21 480	0.65 544	0.45 548	0.63 538	0.69 539	0.51 516	0.54 482	0.71 551	0.60 544	1.00 558	0.77 542	0.15 486	0.15 517	0.13 452	0.15 499	0.21 520	0.20 521

AnyNet_C01	0.65 553	0.58 565	2.60 593	0.32 520	0.26 530	0.88 566	0.61 570	0.63 538	0.62 524	0.68 549	0.96 558	0.76 554	0.60 544	0.96 554	1.43 582	0.16 501	0.16 524	0.17 510	0.17 520	0.23 530	0.23 541

GCST	0.47 521	0.60 567	0.57 432	1.04 590	0.48 565	0.38 454	0.11 16	0.40 303	0.32 277	0.41 467	0.34 303	0.29 309	0.17 222	0.46 370	0.19 272	0.69 583	0.42 578	0.79 587	0.62 589	0.62 574	0.46 574

SPS-STEREO	0.69 557	0.61 568	0.98 542	0.52 567	0.57 573	0.74 553	0.50 561	0.78 565	0.62 524	0.95 570	0.86 551	0.94 562	0.70 558	1.01 559	0.87 552	0.58 579	0.51 583	0.50 571	0.50 579	0.55 570	0.58 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 544	0.62 569	0.87 526	0.63 572	0.44 562	0.73 552	0.37 522	0.65 540	0.66 531	0.51 516	0.75 538	0.66 541	0.45 509	0.69 483	0.46 496	0.53 573	0.34 573	0.55 574	0.35 566	0.60 573	0.45 571

Ntro	0.58 545	0.64 570	0.92 533	0.66 573	0.50 568	0.77 556	0.36 518	0.66 546	0.70 541	0.50 511	0.59 500	0.65 537	0.51 530	0.75 505	0.45 490	0.56 577	0.32 571	0.56 577	0.34 565	0.63 575	0.46 574

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 556	0.64 570	1.06 551	0.45 557	0.27 532	1.40 590	0.58 567	0.78 565	0.92 569	0.84 562	0.86 551	0.88 560	0.68 556	1.33 580	0.68 536	0.37 568	0.29 567	0.34 562	0.36 569	0.43 563	0.37 565

SGM+DAISY	0.87 569	0.66 572	1.30 570	0.51 565	0.60 575	1.03 573	0.84 588	0.76 563	0.73 547	1.39 587	1.51 582	1.31 576	1.22 584	1.11 565	1.08 565	0.57 578	0.53 586	0.51 573	0.51 580	0.54 569	0.61 587

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 236	0.72 573	0.70 485	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 98	0.18 17	0.16 36	0.13 62	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 565	0.04 2	0.08 179	0.07 161	0.11 378	0.23 541

coex-ft	3.44 601	0.73 574	48.55 629	0.24 373	0.19 454	0.50 516	0.43 544	0.47 379	2.40 597	7.03 611	1.20 569	0.97 565	2.23 600	0.73 496	1.92 594	0.12 428	0.15 517	0.14 478	0.12 449	0.21 520	0.43 570

JetBlue	1.14 582	0.76 575	2.36 588	0.59 569	0.75 582	3.04 601	1.78 605	1.11 582	0.90 567	0.94 568	1.10 565	1.66 584	1.28 588	2.09 595	1.72 589	0.43 572	0.36 574	0.38 564	0.38 572	0.58 572	0.56 579

MFMNet_re	0.72 560	0.76 575	0.99 543	0.62 571	0.70 580	0.77 556	0.67 573	0.75 562	0.83 560	0.78 560	0.86 551	0.69 548	0.78 562	0.71 489	0.61 524	0.66 582	0.59 592	0.61 578	0.58 587	0.68 581	0.71 591

ACVNet_1	0.72 560	0.81 577	1.37 573	0.72 577	0.53 571	0.77 556	0.42 542	0.85 577	0.90 567	0.74 556	0.75 538	1.32 577	0.72 560	1.02 560	0.55 513	0.54 575	0.31 570	0.71 581	0.35 566	0.64 577	0.45 571

ACVNet-4b	0.72 560	0.81 577	1.33 571	0.72 577	0.50 568	0.80 561	0.31 491	0.71 559	0.80 554	0.50 511	0.72 536	0.95 564	0.43 505	0.96 554	1.20 577	1.13 601	0.21 548	0.76 584	0.45 573	0.65 578	0.46 574

IMH-64-1	0.91 571	0.86 579	0.84 520	0.97 585	0.75 582	0.92 569	0.71 575	1.27 584	1.10 580	0.89 564	1.45 578	1.14 569	0.96 575	1.19 570	0.84 548	0.74 585	0.51 583	0.97 590	0.55 584	0.84 586	0.60 584

IMH-64	0.91 571	0.86 579	0.84 520	0.97 585	0.75 582	0.92 569	0.71 575	1.27 584	1.10 580	0.89 564	1.45 578	1.14 569	0.96 575	1.19 570	0.84 548	0.74 585	0.51 583	0.97 590	0.55 584	0.84 586	0.60 584

ACVNet_2	0.89 570	0.87 581	1.25 565	0.82 580	0.62 577	0.97 571	0.62 571	1.14 583	1.42 588	1.00 573	1.40 576	1.47 580	0.84 569	1.11 565	0.66 534	0.61 580	0.43 579	0.78 585	0.49 577	0.75 583	0.52 577

test_for_model	0.29 420	0.89 582	0.34 207	0.69 574	0.49 566	0.20 164	0.16 132	0.30 171	0.23 157	0.28 246	0.15 83	0.13 81	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 558	0.10 439	0.06 31	0.04 1	0.86 588	0.18 503

WAO-7	1.01 576	0.89 582	0.93 535	0.83 582	0.66 579	1.18 578	0.81 586	1.40 588	1.57 591	1.11 579	1.76 590	1.45 579	1.19 583	1.50 584	1.14 570	0.61 580	0.62 596	0.70 580	0.68 591	0.66 580	0.60 584

RainbowNet	0.72 560	0.89 582	1.02 547	0.82 580	0.63 578	0.78 559	0.52 562	0.81 571	0.93 571	0.60 537	0.79 543	0.80 556	0.60 544	0.80 524	0.57 514	0.78 588	0.55 589	0.78 585	0.49 577	0.76 584	0.58 582

DispFullNet	0.66 554	0.89 582	1.59 578	0.77 579	1.21 597	0.51 517	0.23 395	0.59 511	0.72 544	0.69 551	0.61 512	0.69 548	0.91 573	0.79 520	0.48 499	0.27 553	0.12 480	0.73 582	0.30 563	0.65 578	0.40 568

WAO-6	1.07 580	0.93 586	0.92 533	0.96 584	0.78 585	1.28 584	0.75 579	1.34 586	2.00 595	1.02 575	1.54 584	1.59 582	1.22 584	1.31 579	1.14 570	0.78 588	0.55 589	1.02 594	0.75 595	0.83 585	0.69 590

IMH	1.05 579	0.95 587	1.00 544	1.01 587	0.78 585	1.11 575	0.68 574	1.38 587	1.43 589	1.00 573	1.72 588	1.43 578	1.14 579	1.73 590	0.89 554	1.09 598	0.55 589	0.99 592	0.57 586	0.87 589	0.62 589

LVE	1.13 581	1.02 588	1.28 568	1.01 587	0.80 588	1.29 585	0.81 586	1.47 591	1.96 593	1.07 577	1.90 591	1.90 587	1.01 578	1.48 583	0.91 555	0.93 595	0.61 595	0.94 589	0.69 592	0.87 589	0.75 595

TorneroNet-64	1.43 587	1.03 589	1.20 562	1.10 591	0.86 591	2.26 598	0.73 578	1.84 597	3.84 605	1.25 582	2.25 599	2.69 599	1.42 591	1.76 592	1.43 582	0.76 587	0.50 581	1.09 595	0.66 590	1.23 598	0.76 596

Dean	1.17 583	1.04 590	1.49 577	1.03 589	0.78 585	1.20 581	0.77 582	1.48 592	1.96 593	1.28 583	1.99 594	2.15 591	1.14 579	1.25 575	1.00 561	0.81 590	0.60 593	1.01 593	0.69 592	0.92 593	0.74 594

TorneroNet	2.22 597	1.08 591	1.24 564	1.14 595	0.90 592	5.58 605	0.80 584	2.12 602	8.69 611	2.58 603	5.42 608	3.88 604	1.97 597	1.78 594	1.87 592	0.86 591	0.54 588	1.15 599	0.74 594	1.23 598	0.85 597

WAO-8	1.46 589	1.10 592	1.09 553	1.10 591	0.84 589	2.06 594	0.75 579	1.84 597	3.83 603	1.44 593	2.21 597	2.15 591	1.43 592	3.17 601	1.19 575	0.91 593	0.65 598	1.09 595	0.79 596	0.90 591	0.71 591

Venus	1.46 589	1.10 592	1.09 553	1.10 591	0.84 589	2.06 594	0.75 579	1.84 597	3.83 603	1.44 593	2.21 597	2.15 591	1.43 592	3.17 601	1.19 575	0.91 593	0.65 598	1.09 595	0.79 596	0.90 591	0.71 591

MADNet+	1.01 576	1.16 594	4.72 600	0.70 576	0.47 564	1.24 582	0.96 592	0.97 580	0.89 565	0.65 546	0.77 541	0.87 558	0.85 571	2.09 595	1.68 587	0.38 569	0.39 576	0.31 558	0.27 559	0.43 563	0.39 567

PWCK	1.00 574	1.17 595	1.70 582	0.91 583	0.41 558	1.19 580	0.92 590	1.10 581	1.14 582	1.16 581	1.14 567	1.25 574	0.88 572	1.75 591	1.04 564	0.87 592	0.50 581	0.87 588	0.53 582	0.96 594	0.52 577

UNDER WATER-64	1.55 591	1.19 596	2.52 591	1.31 596	0.95 593	2.12 596	1.21 601	1.45 590	3.19 599	1.43 592	1.32 574	2.64 598	2.04 598	1.63 587	1.83 591	1.11 599	0.67 600	1.28 600	0.92 599	1.19 596	1.02 600

UNDER WATER	1.59 592	1.22 597	2.36 588	1.38 597	1.03 594	1.67 593	1.10 598	1.54 595	3.63 601	1.44 593	1.47 580	2.85 600	2.25 601	1.67 588	1.94 595	1.06 597	0.62 596	1.31 601	0.93 600	1.21 597	1.02 600

notaker	1.45 588	1.34 598	1.48 575	1.40 598	1.07 595	1.18 578	0.85 589	1.48 592	1.40 587	1.51 598	3.46 604	2.40 596	1.81 596	1.76 592	1.45 585	1.11 599	0.69 601	1.38 602	0.87 598	1.31 600	0.97 599

ktn	1.77 595	1.36 599	1.22 563	1.43 599	1.14 596	1.52 591	1.08 597	1.51 594	3.96 606	2.77 605	4.69 606	3.35 602	1.46 594	1.69 589	1.25 579	1.43 603	0.77 602	1.45 603	0.99 601	1.32 601	0.96 598

KSHMR	1.89 596	1.36 599	1.60 579	1.47 600	1.22 598	1.38 589	1.06 596	1.79 596	5.97 609	1.42 591	5.65 609	2.98 601	1.14 579	2.23 598	1.20 577	1.27 602	1.12 603	1.46 604	1.10 603	1.32 601	1.15 602

HanzoNet	2.97 600	1.69 601	2.29 587	1.74 601	1.33 599	1.53 592	1.03 595	1.99 600	2.64 598	5.51 609	5.16 607	5.90 609	6.82 611	4.32 607	3.29 603	3.16 609	2.02 609	1.92 605	2.87 610	2.24 605	1.89 605

MADNet++	2.26 598	1.80 602	2.06 585	2.13 604	1.97 602	2.61 600	1.79 606	2.38 603	2.16 596	2.75 604	2.65 601	2.38 595	2.43 602	3.17 601	3.21 602	2.17 606	1.95 607	1.94 606	1.63 605	2.06 604	2.01 606

BEATNet-Init1	4.73 605	2.61 603	13.29 616	0.58 568	0.53 571	10.12 612	3.33 608	4.83 609	5.01 608	8.75 613	8.51 611	14.08 620	7.60 612	7.70 613	5.34 609	0.28 556	0.28 566	0.34 562	0.37 570	0.57 571	0.45 571

JetRed	2.30 599	2.64 604	6.12 602	1.12 594	1.38 600	5.85 607	3.29 607	1.99 600	1.67 592	1.98 600	1.95 593	2.16 594	1.60 595	2.48 599	4.10 606	1.05 596	1.60 604	1.09 595	1.01 602	1.67 603	1.28 603

DPSimNet_ROB	4.34 603	4.23 605	6.89 604	3.67 605	3.68 603	4.75 602	5.21 610	2.67 605	3.68 602	5.82 610	3.95 605	5.57 606	6.72 610	3.46 605	4.48 607	4.05 612	2.88 610	4.68 612	3.12 612	3.69 607	3.62 610

DGTPSM_ROB	8.34 608	5.10 606	10.37 614	5.31 607	10.18 609	8.33 609	23.60 619	6.06 611	13.41 618	4.90 606	10.87 616	5.65 607	10.44 613	6.17 609	12.59 614	3.74 610	7.55 613	3.69 610	7.26 615	4.14 609	7.46 612

DPSMNet_ROB	8.40 609	5.11 607	10.49 615	5.58 608	10.25 610	8.34 610	23.62 620	6.07 612	13.45 619	4.93 607	10.88 617	5.66 608	10.44 613	6.24 610	12.64 615	3.98 611	7.61 614	3.76 611	7.30 616	4.20 610	7.51 613

USTest	6.88 606	5.23 608	5.63 601	7.22 609	7.29 606	14.34 615	22.76 615	8.48 613	9.32 612	5.42 608	6.39 610	6.29 612	6.64 609	6.92 611	8.62 613	1.94 604	3.29 611	2.16 608	2.55 609	3.85 608	3.29 609

TCMNet-wrong-test	4.29 602	5.57 609	4.65 597	11.33 613	10.39 611	5.73 606	4.48 609	4.13 608	1.02 574	1.91 599	2.39 600	6.16 611	3.62 605	3.84 606	4.50 608	1.99 605	0.47 580	1.97 607	1.69 606	5.69 611	4.31 611

ASD4		6.65 610

Anonymous_1	16.62 619	9.35 611	9.84 606	10.66 610	14.64 614	18.66 620	27.12 621	12.64 619	13.51 620	10.76 619	10.30 615	10.13 614	10.60 615	11.06 619	12.74 616	15.87 626	7.74 615	16.92 623	43.48 629	58.66 632	7.68 614

xxxxx1	15.27 615	9.54 612	10.31 609	20.13 617	18.88 617	17.08 616	23.03 616	10.36 616	10.99 614	9.21 614	9.62 612	10.74 615	10.61 616	10.72 616	13.89 619	7.97 617	9.20 619	31.85 628	44.72 630	12.84 615	13.69 617

tt_ll	15.27 615	9.54 612	10.31 609	20.13 617	18.88 617	17.08 616	23.03 616	10.36 616	10.99 614	9.21 614	9.62 612	10.74 615	10.61 616	10.72 616	13.89 619	7.97 617	9.20 619	31.85 628	44.72 630	12.84 615	13.69 617

ff	15.27 615	9.54 612	10.31 609	20.13 617	18.88 617	17.08 616	23.03 616	10.36 616	10.99 614	9.21 614	9.62 612	10.74 615	10.61 616	10.72 616	13.89 619	7.97 617	9.20 619	31.85 628	44.72 630	12.84 615	13.69 617

DPSM_ROB	11.49 613	9.87 615	10.35 612	11.13 611	11.31 612	19.11 621	27.51 622	13.37 620	14.21 621	10.31 617	11.06 618	10.96 618	11.27 619	11.96 620	13.59 617	6.78 615	8.19 616	6.03 614	7.09 613	7.93 612	7.73 615

DPSM	11.49 613	9.87 615	10.35 612	11.13 611	11.31 612	19.11 621	27.51 622	13.37 620	14.21 621	10.31 617	11.06 618	10.96 618	11.27 619	11.96 620	13.59 617	6.78 615	8.19 616	6.03 614	7.09 613	7.93 612	7.73 615

DLNR_Zeroshot_test	10.44 610	12.10 617	19.93 619	106.08 630	23.66 627	0.14 18	0.13 49	3.22 606	0.17 53	0.16 126	0.23 175	0.16 142	0.10 49	0.31 302	0.15 159	2.36 607	0.06 168	0.07 93	0.07 161	39.70 630	0.06 89

DLNR-FE	10.45 611	12.13 618	19.94 620	106.10 631	23.12 626	0.14 18	0.13 49	3.28 607	0.17 53	0.16 126	0.23 175	0.16 142	0.10 49	0.31 302	0.15 159	2.41 608	0.06 168	0.07 93	0.07 161	40.22 631	0.06 89

PML	16.10 618	12.82 619	6.78 603	5.23 606	7.76 607	33.92 625	66.56 632	5.30 610	10.28 613	26.12 631	68.59 632	20.51 622	13.49 621	10.06 615	6.78 612	5.96 614	2.00 608	6.04 616	2.18 607	8.96 614	2.60 608

LRCNet_RVC	10.90 612	14.34 620	9.35 605	15.35 614	8.04 608	1.08 574	0.34 509	8.78 614	0.70 541	12.63 620	16.05 620	9.85 613	6.54 608	8.57 614	6.34 611	20.27 627	5.40 612	23.70 625	21.88 626	14.87 618	13.83 620

RSGM-EC	29.65 629	17.75 621	10.04 607	35.31 627	33.15 629	26.42 623	46.65 624	19.89 624	17.74 624	18.92 622	23.36 629	30.14 631	23.59 630	41.87 631	45.99 631	59.56 631	34.38 631	33.25 631	20.37 623	34.97 628	19.60 627

acva	29.65 629	17.75 621	10.04 607	35.31 627	33.15 629	26.42 623	46.65 624	19.89 624	17.74 624	18.92 622	23.36 629	30.14 631	23.59 630	41.87 631	45.99 631	59.56 631	34.38 631	33.25 631	20.37 623	34.97 628	19.60 627

CasAABBNet	23.10 622	19.86 623	20.64 623	22.47 620	22.73 621	38.41 629	55.50 629	26.89 629	28.70 630	20.61 627	22.15 626	22.08 627	22.75 627	23.99 624	27.36 626	13.59 620	16.48 623	12.14 617	14.27 618	15.95 619	15.53 622

FlowAnything	23.14 625	19.87 624	20.79 624	22.50 623	22.74 622	38.39 628	55.46 627	26.89 629	28.72 631	20.77 629	22.29 628	22.07 626	22.72 624	23.99 624	27.41 630	13.60 623	16.55 627	12.15 620	14.36 622	15.97 622	15.52 621

RAFT-FEzeroshot	23.10 622	19.88 625	20.56 621	22.49 621	22.75 623	38.38 626	55.50 629	26.84 627	28.66 628	20.60 625	22.10 624	22.05 624	22.74 625	24.00 626	27.37 628	13.59 620	16.48 623	12.14 617	14.28 619	15.96 620	15.54 623

RAFT-FE	23.10 622	19.88 625	20.56 621	22.49 621	22.75 623	38.38 626	55.50 629	26.84 627	28.66 628	20.60 625	22.10 624	22.05 624	22.74 625	24.00 626	27.37 628	13.59 620	16.48 623	12.14 617	14.28 619	15.96 620	15.54 623

Selective-RAFT-Error	23.16 626	19.93 627	20.87 625	22.54 624	22.81 625	38.52 631	55.47 628	27.01 632	28.83 632	20.66 628	22.25 627	22.09 628	22.80 629	24.09 628	27.36 626	13.61 624	16.48 623	12.15 620	14.28 619	15.99 623	15.57 625

LSM0	24.24 627	19.98 628	22.32 626	24.22 625	40.14 631	38.48 630	55.20 626	26.95 631	28.57 627	20.49 624	21.83 622	22.26 629	22.75 627	24.22 629	27.30 625	13.66 625	16.32 622	12.19 622	14.15 617	16.10 624	17.66 626

HaxPig	17.72 620	20.22 629	19.73 618	16.53 615	16.51 615	9.27 611	9.33 611	14.34 622	13.27 617	18.65 621	18.70 621	17.35 621	16.77 622	17.04 622	16.45 622	22.05 628	20.89 628	22.27 624	21.53 625	21.29 625	22.13 629

MEDIAN_ROB	21.21 621	24.62 630	23.47 627	19.58 616	19.65 620	13.22 614	10.96 612	17.88 623	17.00 623	22.14 630	22.02 623	20.86 623	20.36 623	21.06 623	19.71 623	25.63 629	24.13 629	26.21 626	25.20 627	25.17 626	25.38 630

AVERAGE_ROB	25.43 628	29.06 631	27.24 628	24.63 626	24.20 628	17.73 619	12.61 613	22.29 626	21.39 626	26.79 632	26.16 631	25.20 630	24.64 632	25.07 630	23.53 624	29.96 630	28.40 630	30.60 627	29.58 628	29.72 627	29.84 631

test_example2	101.33 631	108.28 632	68.15 630	98.43 629	106.93 632	89.75 632	102.43 633	36.80 633	97.65 633	129.04 633	130.15 633	65.26 633	66.62 633	92.11 633	80.24 633	144.10 633	199.48 633	81.81 633	103.01 633	125.01 633	101.27 632

ccccc		256.29 633		354.40 632	364.36 633	149.10 633		152.89 634		153.93 634		164.00 634		268.02 634		390.55 634	349.22 634	244.59 634	219.82 634	412.30 634

GS-Stereo							0.16 132	0.26 106	0.18 64	0.13 62	0.15 83	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 81	0.05 35	0.06 31	0.05 50	0.08 191	0.08 241

FSD					0.24 517	0.27 311	0.27 453	0.31 185	0.29 242	0.26 225	0.27 215	0.28 298	0.27 376	0.28 263	0.26 388	0.23 537	0.22 552	0.27 544	0.26 555	0.25 535

Low-res two-view benchmark