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 26	0.06 1	0.17 42	0.15 5	0.11 126	0.16 59	0.13 53	0.21 48	0.16 39	0.11 30	0.15 88	0.09 21	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.05 26

FS-TRT-Baseline	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.15 5	0.07 1	0.10 5	0.05 1	0.13 3	0.10 2	0.11 30	0.07 3	0.11 58	0.08 8	0.12 2	0.12 55	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.15 5	0.07 1	0.10 5	0.05 1	0.13 3	0.10 2	0.11 30	0.07 3	0.11 58	0.08 8	0.12 2	0.12 55	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 59	0.10 10	0.20 36	0.14 24	0.09 6	0.10 19	0.09 21	0.12 109	0.13 7	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.16 12	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 18	0.09 6	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.14 13	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 25	0.15 33	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.09 23	0.15 27	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 15	0.10 19	0.11 58	0.10 54	0.15 27	0.13 102	0.06 33	0.06 172	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 2	0.14 6	0.16 12	0.08 14	0.16 59	0.13 53	0.21 48	0.11 6	0.11 30	0.11 27	0.10 38	0.10 54	0.14 13	0.11 15	0.07 85	0.06 172	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 95	0.07 2	0.17 42	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.21 48	0.19 85	0.77 565	0.11 27	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 2	0.16 33	0.16 12	0.08 14	0.11 7	0.09 4	0.20 36	0.12 11	0.11 30	0.11 27	0.08 3	0.08 8	0.23 172	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

111111	0.11 26	0.07 2	0.17 42	0.19 106	0.11 126	0.13 17	0.11 19	0.22 60	0.15 33	0.11 30	0.12 42	0.12 73	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.06 93

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 2	0.36 241	0.19 106	0.10 80	0.19 132	0.14 77	0.28 144	0.24 178	0.22 190	0.20 154	0.24 250	0.18 255	0.21 147	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.06 93

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 12	0.08 14	0.12 11	0.13 53	0.11 1	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 4	0.07 2	0.14 6	0.17 27	0.08 14	0.09 1	0.13 53	0.24 93	0.13 18	0.10 15	0.09 13	0.09 21	0.08 8	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pointernet	0.13 67	0.07 2	0.27 135	0.19 106	0.11 126	0.20 169	0.12 27	0.31 191	0.24 178	0.15 110	0.15 88	0.13 87	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

CAS	0.15 131	0.07 2	0.21 79	0.41 558	0.16 393	0.20 169	0.18 225	0.22 60	0.19 85	0.15 110	0.19 137	0.11 58	0.09 23	0.14 13	0.13 102	0.29 564	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.14 463

MatchStereo	0.11 26	0.08 17	0.23 96	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 56	0.10 15	0.15 88	0.08 3	0.08 8	0.14 13	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 67	0.08 17	0.19 59	0.19 106	0.16 393	0.12 11	0.15 104	0.18 19	0.18 68	0.11 30	0.10 19	0.13 87	0.12 109	0.23 172	0.19 278	0.08 223	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.21 526	0.06 93

MonStereo	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	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 4	0.08 17	0.13 1	0.18 61	0.10 80	0.13 17	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 15	0.13 54	0.10 38	0.10 54	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.13 17	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 145	0.08 17	0.81 514	0.19 106	0.18 438	0.12 11	0.15 104	0.19 25	0.19 85	0.10 15	0.10 19	0.13 87	0.12 109	0.21 147	0.19 278	0.08 223	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.19 514	0.06 93

water-stereo	0.13 67	0.08 17	0.20 70	0.19 106	0.10 80	0.17 82	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 145	0.23 181	0.15 131	0.15 186	0.12 2	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 95	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.09 36	0.21 197	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 166	0.15 131	0.14 166	0.23 172	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 52	0.08 17	0.14 6	0.18 61	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.25 102	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.08 3	0.12 109	0.16 45	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 17	0.19 59	0.16 12	0.09 36	0.12 11	0.13 53	0.18 19	0.13 18	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 45	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 17	0.19 59	0.16 12	0.09 36	0.12 11	0.13 53	0.17 13	0.11 6	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 64	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 17	0.16 33	0.17 27	0.08 14	0.16 59	0.12 27	0.17 13	0.12 11	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 13	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.16 7	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 27	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.18 61	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.16 7	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 64	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.18 61	0.07 1	0.15 33	0.11 19	0.17 13	0.11 6	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.07 1	0.21 197	0.09 4	0.19 25	0.11 6	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

LG-G	0.11 26	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.07 1	0.21 197	0.09 4	0.19 25	0.11 6	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

LGtest1	0.10 4	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.08 14	0.13 17	0.09 4	0.16 7	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 23	0.15 27	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.06 93

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.07 1	0.17 82	0.13 53	0.18 19	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.11 58	0.12 109	0.18 86	0.11 15	0.08 223	0.04 2	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 96	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 423	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 181	0.28 304	0.49 531	0.26 234	0.18 248	0.09 308	0.08 384	0.18 524	0.13 482	0.17 493	0.17 496

MonSter	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.09 36	0.22 225	0.14 77	0.14 5	0.16 39	0.11 30	0.10 19	0.09 21	0.08 8	0.21 147	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

999	0.14 95	0.08 17	0.24 105	0.19 106	0.11 126	0.20 169	0.17 182	0.24 93	0.18 68	0.13 68	0.16 104	0.14 114	0.11 83	0.36 342	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.07 178

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 17	0.15 14	0.19 106	0.11 126	0.14 22	0.10 10	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 38	0.11 83	0.14 13	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

Occ-G	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.17 27	0.10 80	0.15 33	0.19 270	0.22 60	0.19 85	0.13 68	0.19 137	0.21 205	0.11 83	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.06 93

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 17	0.17 42	0.18 61	0.13 264	0.09 1	0.11 19	0.16 7	0.15 33	0.10 15	0.08 12	0.10 38	0.10 54	0.21 147	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.16 476	0.24 552

trnet	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.15 5	0.07 1	0.21 197	0.12 27	0.24 93	0.24 178	0.16 132	0.21 166	0.15 131	0.13 143	0.18 86	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.05 26

MoCha-V2	0.13 67	0.08 17	0.26 126	0.23 328	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.26 111	0.16 39	0.15 110	0.15 88	0.13 87	0.14 166	0.20 128	0.11 15	0.06 33	0.07 298	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

Any-RAFT	0.17 164	0.08 17	0.31 177	0.19 106	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.42 335	0.30 262	0.24 210	0.27 221	0.27 288	0.16 202	0.21 147	0.12 55	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.06 93

LoS	0.14 95	0.08 17	0.27 135	0.16 12	0.09 36	0.22 225	0.14 77	0.26 111	0.26 201	0.15 110	0.18 129	0.18 168	0.13 143	0.22 163	0.14 139	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 95	0.08 17	0.19 59	0.17 27	0.22 502	0.18 103	0.16 138	0.23 79	0.19 85	0.14 96	0.17 117	0.14 114	0.10 54	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.18 509

EGLCR-Stereo	0.13 67	0.08 17	0.20 70	0.18 61	0.09 36	0.21 197	0.13 53	0.27 125	0.21 128	0.13 68	0.10 19	0.15 131	0.09 23	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

CREStereo++_RVC	0.15 131	0.08 17	0.26 126	0.17 27	0.11 126	0.18 103	0.13 53	0.22 60	0.30 262	0.21 184	0.30 253	0.13 87	0.11 83	0.16 45	0.15 165	0.07 85	0.04 2	0.06 32	0.15 505	0.06 60	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.14 2	0.08 14	0.22 225	0.15 104	0.25 102	0.24 178	0.16 132	0.21 166	0.14 114	0.13 143	0.18 86	0.13 102	0.09 308	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93
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	0.15 131	0.08 17	0.23 96	0.15 5	0.09 36	0.23 247	0.16 138	0.25 102	0.23 163	0.17 145	0.21 166	0.16 148	0.14 166	0.22 163	0.13 102	0.29 564	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93

NLMM1	0.14 95	0.09 52	0.18 51	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.14 77	0.34 225	0.29 248	0.13 68	0.16 104	0.13 87	0.12 109	0.23 172	0.15 165	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

NLMM	0.13 67	0.09 52	0.17 42	0.20 169	0.13 264	0.16 59	0.16 138	0.30 177	0.26 201	0.12 50	0.15 88	0.11 58	0.11 83	0.19 109	0.16 193	0.05 9	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.14 95	0.09 52	0.15 14	0.20 169	0.13 264	0.19 132	0.16 138	0.30 177	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.11 58	0.14 166	0.23 172	0.15 165	0.05 9	0.04 2	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

GEAStereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.18 61	0.12 185	0.19 132	0.16 138	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

BridgeDepth	0.10 4	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 59	0.12 27	0.16 7	0.12 11	0.08 1	0.09 13	0.14 114	0.13 143	0.14 13	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.17 27	0.12 185	0.19 132	0.16 138	0.26 111	0.18 68	0.13 68	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

gasm-f	0.12 52	0.09 52	0.19 59	0.18 61	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 137	0.10 38	0.11 83	0.16 45	0.11 15	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.09 270	0.08 247

Zero-FE251	0.14 95	0.09 52	0.24 105	0.17 27	0.09 36	0.20 169	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 545	0.13 54	0.13 87	0.11 83	0.14 13	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 26	0.09 52	0.20 70	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.13 53	0.16 7	0.13 18	0.10 15	0.10 19	0.09 21	0.09 23	0.19 109	0.12 55	0.05 9	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 4	0.09 52	0.21 79	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 4	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 27	0.09 21	0.09 23	0.12 2	0.11 15	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 95	0.09 52	0.19 59	0.19 106	0.08 14	0.20 169	0.15 104	0.27 125	0.23 163	0.16 132	0.18 129	0.14 114	0.17 228	0.19 109	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.10 10	0.19 25	0.18 68	0.14 96	0.17 117	0.09 21	0.10 54	0.18 86	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2.75w_new	0.11 26	0.09 52	0.14 6	0.16 12	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.25 102	0.16 39	0.14 96	0.13 54	0.08 3	0.10 54	0.16 45	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.19 132	0.10 10	0.22 60	0.17 56	0.14 96	0.12 42	0.10 38	0.11 83	0.17 64	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.19 132	0.10 10	0.22 60	0.17 56	0.14 96	0.12 42	0.10 38	0.11 83	0.17 64	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.11 126	0.18 103	0.12 27	0.23 79	0.14 24	0.13 68	0.11 27	0.08 3	0.10 54	0.16 45	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 185	0.14 22	0.12 27	0.25 102	0.17 56	0.13 68	0.16 104	0.08 3	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.05 9	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 52	0.13 1	0.17 27	0.12 185	0.15 33	0.11 19	0.23 79	0.15 33	0.14 96	0.12 42	0.08 3	0.09 23	0.21 147	0.10 1	0.06 33	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 67	0.09 52	0.24 105	0.20 169	0.10 80	0.15 33	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 50	0.19 137	0.15 131	0.11 83	0.13 7	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.07 131	0.06 93

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 52	0.25 118	0.16 12	0.11 126	0.14 22	0.16 138	0.17 13	0.17 56	0.10 15	0.15 88	0.09 21	0.09 23	0.18 86	0.10 1	0.06 33	0.07 298	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.10 367

AIO_test	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.19 106	0.11 126	0.15 33	0.17 182	0.19 25	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.14 114	0.09 23	0.20 128	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.19 106	0.11 126	0.16 59	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 30	0.16 104	0.13 87	0.09 23	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

fffft	0.13 67	0.09 52	0.24 105	0.19 106	0.10 80	0.17 82	0.19 270	0.22 60	0.16 39	0.14 96	0.11 27	0.13 87	0.10 54	0.24 187	0.18 248	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.06 93
1: 1. 1
tt45	0.14 95	0.09 52	0.22 89	0.19 106	0.11 126	0.23 247	0.18 225	0.22 60	0.17 56	0.15 110	0.13 54	0.14 114	0.10 54	0.30 301	0.14 139	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.07 178

WCG-NET	0.14 95	0.09 52	0.23 96	0.18 61	0.08 14	0.18 103	0.17 182	0.21 48	0.28 228	0.18 162	0.21 166	0.15 131	0.12 109	0.18 86	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

U	1.00 580	0.09 52	0.21 79	0.21 218	3.68 609	6.12 614	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 30	0.11 27	0.10 38	0.09 23	0.12 2	0.11 15	0.07 85	0.05 37	5.42 619	2.90 617	0.07 131	0.06 93

WCG-NET（raft）	0.14 95	0.09 52	0.23 96	0.17 27	0.08 14	0.19 132	0.16 138	0.23 79	0.26 201	0.18 162	0.19 137	0.20 193	0.12 109	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

RSM++	0.12 52	0.09 52	0.19 59	0.20 169	0.09 36	0.17 82	0.15 104	0.21 48	0.19 85	0.12 50	0.12 42	0.14 114	0.09 23	0.20 128	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.23 79	0.18 68	0.13 68	0.13 54	0.15 131	0.09 23	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 131	0.09 52	0.26 126	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.36 270	0.29 248	0.24 210	0.20 154	0.19 184	0.10 54	0.18 86	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.05 26

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 52	0.43 342	0.20 169	0.11 126	0.21 197	0.15 104	0.32 202	0.21 128	0.23 196	0.24 195	0.23 238	0.10 54	0.31 308	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

AEACV	0.13 67	0.09 52	0.23 96	0.18 61	0.19 460	0.19 132	0.16 138	0.23 79	0.14 24	0.13 68	0.17 117	0.13 87	0.16 202	0.16 45	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 52	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.15 33	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 68	0.14 84	0.13 87	0.08 8	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

knoymous	0.17 164	0.09 52	0.32 185	0.17 27	0.11 126	0.21 197	0.17 182	0.32 202	0.23 163	0.23 196	0.28 227	0.27 288	0.16 202	0.23 172	0.16 193	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.06 105	0.09 270	0.09 311

riskmin	0.18 188	0.09 52	0.34 211	0.18 61	0.12 185	0.24 269	0.16 138	0.34 225	0.28 228	0.21 184	0.23 181	0.33 358	0.24 333	0.23 172	0.17 226	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.06 105	0.10 336	0.10 367

MC-Stereo	0.14 95	0.09 52	0.25 118	0.21 218	0.09 36	0.18 103	0.16 138	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 181	0.16 148	0.13 143	0.22 163	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 52	0.25 118	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.36 270	0.35 321	0.20 173	0.25 204	0.17 158	0.17 228	0.18 86	0.14 139	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

test-3	0.16 145	0.09 52	0.31 177	0.21 218	0.11 126	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.27 213	0.26 231	0.16 104	0.22 218	0.12 109	0.26 234	0.18 248	0.06 33	0.04 2	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 52	0.31 177	0.21 218	0.11 126	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.27 213	0.25 219	0.16 104	0.22 218	0.12 109	0.26 234	0.18 248	0.06 33	0.04 2	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.06 93

DEmStereo	0.26 387	0.09 52	0.47 378	0.19 106	0.12 185	0.30 377	0.25 440	0.28 144	0.36 334	0.36 417	0.58 504	0.25 258	0.48 530	0.53 409	0.44 493	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.07 178

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.23 247	0.47 560	0.34 225	0.30 262	0.39 454	0.47 454	0.30 331	0.79 569	0.29 286	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.13 442

s12784h	0.17 164	0.09 52	0.26 126	0.18 61	0.07 1	0.32 402	0.19 270	0.37 280	0.32 283	0.23 196	0.25 204	0.18 168	0.17 228	0.25 218	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.05 26

TANstereo	0.15 131	0.09 52	0.28 146	0.16 12	0.08 14	0.25 286	0.14 77	0.23 79	0.28 228	0.24 210	0.30 253	0.16 148	0.12 109	0.17 64	0.13 102	0.08 223	0.07 298	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.07 178

R-Stereo Train	0.18 188	0.09 52	0.32 185	0.22 280	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.42 335	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 166	0.18 86	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 188	0.09 52	0.32 185	0.22 280	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.42 335	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 166	0.18 86	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BStereo	0.13 67	0.10 97	0.42 329	0.18 61	0.11 126	0.13 17	0.14 77	0.24 93	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 73	0.09 23	0.16 45	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 95	0.10 97	0.42 329	0.18 61	0.11 126	0.36 446	0.14 77	0.28 144	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 73	0.09 23	0.16 45	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 93

NLSM3	0.13 67	0.10 97	0.17 42	0.21 218	0.13 264	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.24 178	0.11 30	0.15 88	0.12 73	0.13 143	0.17 64	0.15 165	0.05 9	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.05 5	0.05 26

FE-Mocha	0.16 145	0.10 97	0.33 201	0.19 106	0.13 264	0.19 132	0.15 104	0.35 251	0.22 142	0.24 210	0.24 195	0.20 193	0.14 166	0.17 64	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

IGEV-FE	0.18 188	0.10 97	0.65 473	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.34 225	0.19 85	0.28 252	0.22 176	0.27 288	0.13 143	0.23 172	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

DA	0.14 95	0.10 97	0.18 51	0.21 218	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.28 144	0.20 111	0.14 96	0.17 117	0.16 148	0.14 166	0.17 64	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 97	0.32 185	0.16 12	0.08 14	0.17 82	0.10 10	0.22 60	0.19 85	0.11 30	0.10 19	0.10 38	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 247

GGEV	0.14 95	0.10 97	0.18 51	0.21 218	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.28 144	0.20 111	0.14 96	0.17 117	0.16 148	0.14 166	0.17 64	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

asd	0.10 4	0.10 97	0.15 14	0.17 27	0.10 80	0.16 59	0.10 10	0.19 25	0.13 18	0.12 50	0.11 27	0.09 21	0.10 54	0.16 45	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 97	0.14 6	0.17 27	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 102	0.17 56	0.14 96	0.13 54	0.09 21	0.09 23	0.18 86	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 4	0.10 97	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.10 10	0.19 25	0.13 18	0.12 50	0.12 42	0.08 3	0.11 83	0.16 45	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 97	0.15 14	0.18 61	0.09 36	0.15 33	0.15 104	0.20 36	0.15 33	0.12 50	0.13 54	0.10 38	0.09 23	0.17 64	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 97	0.14 6	0.17 27	0.09 36	0.17 82	0.09 4	0.22 60	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.09 21	0.11 83	0.19 109	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 97	0.15 14	0.18 61	0.08 14	0.16 59	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 96	0.14 84	0.08 3	0.11 83	0.13 7	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 591	0.10 97	17.09 623	0.18 61	0.07 1	4.78 609	0.18 225	0.29 158	0.34 305	0.36 417	2.81 608	0.40 425	0.29 414	0.56 428	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.06 105	0.06 60	0.05 26

LG-Stereo	0.13 67	0.10 97	0.24 105	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.18 225	0.21 48	0.18 68	0.11 30	0.17 117	0.09 21	0.09 23	0.15 27	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.15 131	0.10 97	0.44 351	0.23 328	0.11 126	0.21 197	0.21 350	0.27 125	0.22 142	0.15 110	0.16 104	0.13 87	0.11 83	0.20 128	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 97	0.39 287	0.23 328	0.11 126	0.20 169	0.22 376	0.33 216	0.29 248	0.22 190	0.21 166	0.15 131	0.14 166	0.23 172	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.06 93

castereo++	0.13 67	0.10 97	0.18 51	0.18 61	0.10 80	0.27 316	0.13 53	0.23 79	0.23 163	0.11 30	0.13 54	0.16 148	0.10 54	0.18 86	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 95	0.10 97	0.19 59	0.18 61	0.10 80	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.13 68	0.18 129	0.16 148	0.16 202	0.15 27	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 67	0.10 97	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.19 25	0.19 85	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.11 83	0.24 187	0.16 193	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

PAM_32	0.23 311	0.10 97	0.63 465	0.21 218	0.14 310	0.33 413	0.19 270	0.36 270	0.23 163	0.29 281	0.28 227	0.56 513	0.28 399	0.27 255	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 97	0.63 465	0.22 280	0.15 361	0.34 426	0.21 350	0.37 280	0.22 142	0.31 329	0.27 221	0.55 509	0.26 363	0.26 234	0.17 226	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.09 333	0.07 131	0.09 311

UGAM-zero	0.23 311	0.10 97	0.54 425	0.19 106	0.13 264	0.21 197	0.14 77	0.44 356	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.51 492	0.33 454	0.65 477	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.06 60	0.07 178

AIO-Stereo	0.13 67	0.10 97	0.22 89	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.16 39	0.13 68	0.15 88	0.13 87	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

test_sample2	0.21 264	0.10 97	0.28 146	0.19 106	0.11 126	0.27 316	0.21 350	0.43 349	0.29 248	0.26 231	0.31 267	0.30 331	0.24 333	0.45 373	0.18 248	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.09 311

test_sample1	0.20 242	0.10 97	0.28 146	0.19 106	0.12 185	0.28 337	0.19 270	0.41 321	0.25 192	0.26 231	0.31 267	0.29 315	0.26 363	0.44 370	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.09 311

testlalala2	0.18 188	0.10 97	0.50 403	0.36 545	0.25 531	0.23 247	0.14 77	0.34 225	0.24 178	0.25 219	0.25 204	0.21 205	0.12 109	0.16 45	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

IGEV++	0.13 67	0.10 97	0.23 96	0.21 218	0.10 80	0.15 33	0.15 104	0.29 158	0.16 39	0.12 50	0.15 88	0.12 73	0.12 109	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

11t1	0.18 188	0.10 97	0.30 163	0.20 169	0.11 126	0.27 316	0.17 182	0.35 251	0.23 163	0.25 219	0.23 181	0.23 238	0.23 315	0.25 218	0.18 248	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.09 311

IGEV_Zeroshot_test	0.18 188	0.10 97	0.65 473	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.34 225	0.19 85	0.28 252	0.22 176	0.27 288	0.13 143	0.23 172	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 97	0.34 211	0.21 218	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 144	0.25 192	0.17 145	0.26 214	0.15 131	0.16 202	0.25 218	0.17 226	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.08 247

UniTT-Stereo	0.14 95	0.10 97	0.30 163	0.21 218	0.13 264	0.17 82	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 110	0.20 154	0.10 38	0.11 83	0.18 86	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.06 93

testlalala	0.15 131	0.10 97	0.36 241	0.19 106	0.12 185	0.23 247	0.16 138	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 137	0.14 114	0.11 83	0.16 45	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

RAFT-Test	0.17 164	0.10 97	0.38 272	0.19 106	0.12 185	0.25 286	0.17 182	0.33 216	0.23 163	0.23 196	0.29 240	0.27 288	0.14 166	0.20 128	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

LoS_RVC	0.13 67	0.10 97	0.19 59	0.18 61	0.16 393	0.20 169	0.18 225	0.20 36	0.17 56	0.13 68	0.19 137	0.12 73	0.15 186	0.17 64	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 97	0.28 146	0.20 169	0.11 126	0.25 286	0.17 182	0.41 321	0.31 274	0.23 196	0.23 181	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.08 197	0.07 178

DCANet-4	0.19 227	0.10 97	0.52 418	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.36 270	0.39 369	0.29 281	0.30 253	0.17 158	0.22 300	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

tt	4.71 610	0.10 97	3.94 602	2.06 609	1.53 607	10.14 619	16.88 620	9.27 621	4.98 613	1.39 593	1.02 568	4.68 611	4.90 613	3.35 610	5.86 616	5.76 619	9.15 624	2.24 615	2.53 614	3.10 612	1.32 610

DisPM	0.19 227	0.10 97	0.35 221	0.23 328	0.13 264	0.18 103	0.20 317	0.29 158	0.29 248	0.33 364	0.34 309	0.23 238	0.16 202	0.33 322	0.16 193	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.11 402

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 97	0.46 370	0.19 106	0.13 264	0.25 286	0.19 270	0.52 449	0.19 85	0.29 281	0.21 166	0.22 218	0.20 279	0.28 269	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.08 197	0.08 247

GLC_STEREO	0.15 131	0.10 97	0.24 105	0.21 218	0.09 36	0.17 82	0.15 104	0.23 79	0.27 213	0.17 145	0.20 154	0.17 158	0.11 83	0.23 172	0.16 193	0.07 85	0.09 420	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.06 93

CrosDoStereo	0.31 442	0.10 97	0.49 392	0.18 61	0.12 185	0.22 225	1.11 605	0.34 225	0.37 345	0.38 439	0.61 518	0.28 304	0.46 521	0.61 454	0.57 520	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.07 178

PFNet+	0.20 242	0.10 97	0.37 253	0.21 218	0.12 185	0.17 82	0.19 270	0.29 158	0.34 305	0.33 364	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.32 315	0.17 226	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.12 425

NF-Stereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

OCTAStereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 97	0.39 287	0.24 379	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.38 286	0.26 201	0.29 281	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.52 402	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 97	0.39 287	0.24 379	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.38 286	0.26 201	0.29 281	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.52 402	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.12 425

PSM-AAD	0.25 370	0.10 97	0.30 163	0.24 379	0.12 185	0.26 306	0.38 534	0.34 225	0.28 228	0.35 401	0.39 367	0.28 304	0.79 569	0.30 301	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.12 437	0.11 416	0.08 197	0.21 535

FTStereo	0.28 415	0.10 97	0.43 342	0.23 328	0.13 264	0.21 197	0.53 570	0.34 225	0.26 201	0.38 439	0.95 563	0.30 331	0.56 543	0.32 315	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.19 517

KYRaft	0.22 294	0.10 97	0.30 163	0.23 328	0.12 185	0.23 247	0.23 401	0.35 251	0.24 178	0.35 401	0.54 488	0.34 365	0.26 363	0.29 286	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.08 197	0.31 565

DeepStereo_LL	0.31 442	0.10 97	0.49 392	0.18 61	0.12 185	0.22 225	1.11 605	0.34 225	0.37 345	0.38 439	0.61 518	0.28 304	0.46 521	0.61 454	0.57 520	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.07 178

SST-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.37 253	0.24 379	0.13 264	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.24 178	0.34 384	0.33 299	0.29 315	0.25 354	0.56 428	0.17 226	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.07 178

RAFT_R40	0.21 264	0.10 97	0.37 253	0.24 379	0.13 264	0.18 103	0.18 225	0.31 191	0.29 248	0.33 364	0.33 299	0.30 331	0.24 333	0.55 417	0.18 248	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.07 178

DRaft	0.24 342	0.10 97	0.34 211	0.18 61	0.12 185	0.28 337	0.23 401	0.33 216	0.39 369	0.38 439	0.61 518	0.21 205	0.41 498	0.48 382	0.42 487	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.08 247

PFNet	0.23 311	0.10 97	0.57 438	0.24 379	0.14 310	0.22 225	0.19 270	0.39 298	0.33 295	0.35 401	0.32 276	0.27 288	0.19 270	0.64 471	0.22 340	0.09 308	0.05 37	0.09 266	0.07 165	0.08 197	0.07 178

RE-Stereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

TVStereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

RAFT-345	0.21 264	0.10 97	0.46 370	0.22 280	0.11 126	0.20 169	0.16 138	0.26 111	0.25 192	0.27 242	0.66 529	0.21 205	0.16 202	0.55 417	0.21 320	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.06 93

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.43 342	0.23 328	0.13 264	0.24 269	0.25 440	0.37 280	0.27 213	0.30 312	0.45 437	0.27 288	0.21 287	0.31 308	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.19 517

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.30 163	0.24 379	0.12 185	0.23 247	0.23 401	0.36 270	0.25 192	0.33 364	0.59 506	0.24 250	0.28 399	0.29 286	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.20 527

XX-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.83 521	0.26 452	0.17 417	0.23 247	0.13 53	0.40 309	0.18 68	0.20 173	0.41 385	0.31 342	0.10 54	0.32 315	0.12 55	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

222	0.41 507	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.36 446	0.20 317	0.57 503	0.39 369	0.35 401	0.44 425	0.30 331	0.27 382	0.55 417	3.56 610	0.11 396	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.09 311

xxxx	0.34 468	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.37 452	0.20 317	0.58 512	0.38 359	0.29 281	0.42 401	0.38 398	0.24 333	0.46 376	2.20 603	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.09 311

test_xeample	0.34 468	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.33 413	0.23 401	0.55 477	0.38 359	0.32 352	0.45 437	0.29 315	0.26 363	0.57 432	2.24 605	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.09 311

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.33 201	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.46 556	0.46 377	0.20 111	0.25 219	0.50 464	0.17 158	0.16 202	0.24 187	0.23 359	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.10 377	0.06 60	0.07 178

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 97	0.40 295	0.20 169	0.11 126	0.20 169	0.15 104	0.36 270	0.30 262	0.23 196	0.21 166	0.26 279	0.15 186	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

SFCPSM	0.22 294	0.10 97	0.51 414	0.21 218	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.55 477	0.39 369	0.29 281	0.32 276	0.23 238	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.08 247

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 97	0.37 253	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.32 202	0.28 228	0.23 196	0.23 181	0.27 288	0.15 186	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

NLCSM	0.14 95	0.11 166	0.22 89	0.20 169	0.14 310	0.18 103	0.15 104	0.33 216	0.28 228	0.13 68	0.14 84	0.13 87	0.14 166	0.19 109	0.16 193	0.06 33	0.04 2	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

FlowAnything_test	0.14 95	0.11 166	0.21 79	0.21 218	0.12 185	0.17 82	0.16 138	0.25 102	0.16 39	0.15 110	0.13 54	0.15 131	0.14 166	0.18 86	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.09 311

asda	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.16 39	0.11 30	0.11 27	0.08 3	0.10 54	0.15 27	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 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	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 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	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 26	0.11 166	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 48	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 166	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 48	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	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 52	0.11 166	0.18 51	0.18 61	0.08 14	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.19 85	0.12 50	0.12 42	0.07 1	0.12 109	0.15 27	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 166	0.26 126	0.16 12	0.09 36	0.27 316	0.19 270	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 227	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 340	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.07 178

S2M2_L	0.13 67	0.11 166	0.20 70	0.16 12	0.12 185	0.12 11	0.07 3	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 88	0.14 114	0.12 109	0.15 27	0.14 139	0.13 453	0.09 420	0.09 266	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 131	0.11 166	0.30 163	0.21 218	0.09 36	0.17 82	0.16 138	0.30 177	0.19 85	0.15 110	0.25 204	0.17 158	0.09 23	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.07 298	0.07 99	0.05 53	0.08 197	0.06 93

SCV_C0	0.14 95	0.11 166	0.25 118	0.19 106	0.12 185	0.15 33	0.16 138	0.30 177	0.22 142	0.13 68	0.15 88	0.13 87	0.09 23	0.24 187	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.09 270	0.06 93

AIO_rvc	0.12 52	0.11 166	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.15 33	0.17 182	0.20 36	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.13 87	0.08 8	0.22 163	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.07 178

HUF	0.15 131	0.11 166	0.38 272	0.17 27	0.11 126	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.20 111	0.11 30	0.13 54	0.14 114	0.11 83	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.20 552	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.14 463

mms	0.13 67	0.11 166	0.19 59	0.19 106	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.20 36	0.17 56	0.13 68	0.17 117	0.14 114	0.09 23	0.24 187	0.14 139	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.07 178

ours_stereo	0.13 67	0.11 166	0.23 96	0.20 169	0.11 126	0.17 82	0.18 225	0.20 36	0.19 85	0.13 68	0.18 129	0.14 114	0.10 54	0.23 172	0.14 139	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.05 26

fffy	0.14 95	0.11 166	0.24 105	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.18 225	0.22 60	0.19 85	0.13 68	0.16 104	0.15 131	0.13 143	0.25 218	0.14 139	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.06 93

tg	0.16 145	0.11 166	0.25 118	0.21 218	0.11 126	0.23 247	0.15 104	0.34 225	0.24 178	0.20 173	0.25 204	0.19 184	0.12 109	0.24 187	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.08 197	0.07 178

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 166	0.24 105	0.21 218	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.33 295	0.16 132	0.18 129	0.18 168	0.14 166	0.20 128	0.16 193	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

model_zeroshot	0.17 164	0.11 166	0.39 287	0.20 169	0.12 185	0.24 269	0.15 104	0.34 225	0.22 142	0.30 312	0.20 154	0.22 218	0.12 109	0.24 187	0.14 139	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.07 178

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 166	0.36 241	0.18 61	0.13 264	0.21 197	0.16 138	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 227	0.20 193	0.11 83	0.24 187	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.06 93

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 166	0.24 105	0.21 218	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.33 295	0.16 132	0.18 129	0.18 168	0.14 166	0.20 128	0.16 193	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 166	0.36 241	0.20 169	0.12 185	0.26 306	0.16 138	0.30 177	0.22 142	0.26 231	0.20 154	0.30 331	0.14 166	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MGS-Stereo	0.14 95	0.11 166	0.32 185	0.19 106	0.11 126	0.18 103	0.17 182	0.20 36	0.22 142	0.14 96	0.24 195	0.15 131	0.10 54	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.10 336	0.06 93

AE-Stereo	0.17 164	0.11 166	0.31 177	0.24 379	0.14 310	0.23 247	0.18 225	0.34 225	0.29 248	0.15 110	0.25 204	0.21 205	0.13 143	0.20 128	0.14 139	0.07 85	0.08 384	0.09 266	0.10 377	0.07 131	0.06 93

IGEVStereo-DCA	0.14 95	0.11 166	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.12 42	0.14 114	0.12 109	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

rrr	0.17 164	0.11 166	0.57 438	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.35 251	0.22 142	0.15 110	0.12 42	0.14 114	0.12 109	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

1111x	0.32 451	0.11 166	0.40 295	0.22 280	0.11 126	0.32 402	0.26 452	0.59 517	0.43 409	0.31 329	0.41 385	0.39 410	0.28 399	0.76 516	1.37 587	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.08 247

anonymousa	0.23 311	0.11 166	0.50 403	0.21 218	0.16 393	0.31 393	0.20 317	0.36 270	0.35 321	0.32 352	0.50 464	0.39 410	0.26 363	0.22 163	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.11 416	0.07 131	0.08 247

x	0.19 227	0.11 166	0.29 156	0.20 169	0.11 126	0.26 306	0.18 225	0.41 321	0.29 248	0.25 219	0.29 240	0.28 304	0.24 333	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.08 247

test_3	0.18 188	0.11 166	0.32 185	0.24 379	0.11 126	0.22 225	0.25 440	0.31 191	0.31 274	0.25 219	0.18 129	0.23 238	0.13 143	0.25 218	0.19 278	0.06 33	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.07 131	0.06 93

LCNet	0.21 264	0.11 166	0.29 156	0.25 418	0.12 185	0.23 247	0.19 270	0.34 225	0.26 201	0.28 252	0.35 320	0.26 279	0.30 428	0.35 337	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.13 436	0.22 540

AAGNet	0.33 460	0.11 166	0.37 253	0.25 418	0.16 393	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.35 401	0.35 320	0.27 288	0.30 428	0.44 370	2.66 607	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.08 197	0.06 93

NRIStereo	0.18 188	0.11 166	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.24 269	0.20 317	0.29 158	0.26 201	0.26 231	0.25 204	0.25 258	0.18 255	0.34 328	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.08 247

ASMatch	0.23 311	0.11 166	0.51 414	0.24 379	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.28 228	0.28 252	0.68 533	0.27 288	0.26 363	0.50 391	0.22 340	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.11 402

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 166	0.34 211	0.29 504	0.12 185	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.29 248	0.33 364	0.32 276	0.25 258	0.15 186	0.24 187	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.09 311

DeepStereo_RVC	0.18 188	0.11 166	0.40 295	0.21 218	0.11 126	0.19 132	0.16 138	0.28 144	0.22 142	0.27 242	0.27 221	0.23 238	0.28 399	0.24 187	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.10 367

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 166	0.45 362	0.21 218	0.12 185	0.25 286	0.14 77	0.27 125	0.27 213	0.38 439	1.15 574	0.23 238	0.17 228	0.57 432	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.06 60	0.07 178

test-1	0.17 164	0.11 166	0.40 295	0.23 328	0.13 264	0.22 225	0.23 401	0.34 225	0.26 201	0.20 173	0.24 195	0.22 218	0.14 166	0.16 45	0.20 297	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.08 247

test_xeample3	0.16 145	0.11 166	0.56 435	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.35 251	0.20 111	0.16 132	0.12 42	0.13 87	0.12 109	0.24 187	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.07 178

FENet	0.21 264	0.11 166	0.45 362	0.21 218	0.12 185	0.26 306	0.17 182	0.41 321	0.35 321	0.30 312	0.31 267	0.29 315	0.23 315	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

HSM-Net_RVC	0.27 395	0.11 166	0.42 329	0.19 106	0.11 126	0.34 426	0.20 317	0.62 537	0.43 409	0.40 464	0.43 414	0.50 488	0.26 363	0.76 516	0.22 340	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
VIP-Stereo	0.12 52	0.12 209	0.21 79	0.18 61	0.11 126	0.24 269	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 58	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 67	0.12 209	0.21 79	0.23 328	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.26 111	0.18 68	0.17 145	0.16 104	0.11 58	0.13 143	0.19 109	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MSCF	0.13 67	0.12 209	0.21 79	0.22 280	0.10 80	0.16 59	0.15 104	0.26 111	0.18 68	0.17 145	0.16 104	0.11 58	0.13 143	0.18 86	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.07 165	0.06 60	0.06 93

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 209	0.23 96	0.16 12	0.08 14	0.23 247	0.20 317	0.29 158	0.31 274	0.19 167	0.22 176	0.19 184	0.15 186	0.29 286	0.20 297	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.06 93

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 209	0.29 156	0.23 328	0.14 310	0.19 132	0.22 376	0.39 298	0.36 334	0.16 132	0.24 195	0.17 158	0.12 109	0.19 109	0.14 139	0.07 85	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.06 93

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.21 218	0.13 264	0.17 82	0.17 182	0.22 60	0.34 305	0.16 132	0.21 166	0.19 184	0.16 202	0.21 147	0.16 193	0.11 396	0.10 445	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.07 178

RAStereo	0.13 67	0.12 209	0.27 135	0.22 280	0.11 126	0.15 33	0.18 225	0.23 79	0.23 163	0.13 68	0.17 117	0.11 58	0.09 23	0.15 27	0.13 102	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.05 26

test_sample3	0.23 311	0.12 209	0.43 342	0.19 106	0.12 185	0.32 402	0.20 317	0.50 415	0.34 305	0.31 329	0.33 299	0.29 315	0.22 300	0.53 409	0.22 340	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.10 336	0.10 367

CAS++	0.16 145	0.12 209	0.27 135	0.18 61	0.12 185	0.17 82	0.15 104	0.42 335	0.24 178	0.19 167	0.18 129	0.13 87	0.10 54	0.21 147	0.12 55	0.12 434	0.10 445	0.11 399	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 370	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.28 404	0.10 357	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.28 404	0.10 357	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.08 197	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

MyStereo07	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.29 158	0.21 128	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.13 143	0.25 218	0.13 102	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

MyStereo06	0.20 242	0.12 209	0.57 438	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.40 309	0.21 128	0.30 312	0.24 195	0.31 342	0.18 255	0.22 163	0.18 248	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

MyStereo05	0.23 311	0.12 209	0.57 438	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.48 397	0.52 498	0.31 329	0.23 181	0.25 258	0.22 300	0.30 301	0.21 320	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

MyStereo04	0.23 311	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.49 405	0.52 498	0.28 252	0.23 181	0.27 288	0.23 315	0.30 301	0.22 340	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

CoDeX	0.23 311	0.12 209	0.46 370	0.21 218	0.14 310	0.29 358	0.21 350	0.53 460	0.41 395	0.29 281	0.35 320	0.29 315	0.22 300	0.48 382	0.19 278	0.09 308	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178

mmm	0.21 264	0.12 209	0.31 177	0.22 280	0.12 185	0.28 337	0.21 350	0.41 321	0.27 213	0.29 281	0.38 354	0.29 315	0.24 333	0.29 286	0.22 340	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.09 333	0.10 336	0.09 311

ff7	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

ffff	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

ffm	0.22 294	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.35 251	0.44 424	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.27 255	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.08 247

ff1	0.29 426	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.35 251	0.44 424	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.08 223	0.05 37	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.08 247

mmx	0.31 442	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.55 477	0.45 435	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.10 367

11t	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

ttt	0.29 426	0.12 209	0.34 211	0.21 218	0.13 264	0.29 358	0.20 317	0.56 493	0.47 457	0.31 329	0.44 425	0.30 331	0.22 300	0.65 477	0.85 557	0.13 453	0.10 445	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.11 402

xxx	0.31 442	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.55 477	0.45 435	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.10 367

EKT-Stereo	0.38 494	0.12 209	0.38 272	0.42 559	3.88 611	0.21 197	0.17 182	0.35 251	0.28 228	0.20 173	0.20 154	0.23 238	0.15 186	0.28 269	0.16 193	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

MIM_Stereo	0.18 188	0.12 209	0.38 272	0.20 169	0.11 126	0.17 82	0.14 77	0.35 251	0.25 192	0.27 242	0.35 320	0.23 238	0.13 143	0.27 255	0.16 193	0.06 33	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.08 197	0.06 93

CASnet	0.14 95	0.12 209	0.22 89	0.22 280	0.08 14	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.25 192	0.22 190	0.20 154	0.15 131	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.11 399	0.09 333	0.08 197	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 188	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.34 225	0.19 85	0.20 173	0.24 195	0.34 365	0.18 255	0.29 286	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.06 93

HanStereo	0.18 188	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.34 225	0.19 85	0.20 173	0.24 195	0.34 365	0.18 255	0.29 286	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.06 93

anonymousdsp	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.28 144	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 209	0.30 163	0.24 379	0.10 80	0.29 358	0.15 104	0.32 202	0.31 274	0.17 145	0.17 117	0.21 205	0.18 255	0.28 269	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.06 93

ProNet	0.14 95	0.12 209	0.25 118	0.19 106	0.11 126	0.19 132	0.19 270	0.27 125	0.20 111	0.14 96	0.13 54	0.13 87	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.07 178

qqq	0.20 242	0.12 209	0.31 177	0.20 169	0.11 126	0.23 247	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.24 210	0.28 227	0.28 304	0.24 333	0.34 328	0.22 340	0.08 223	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.09 270	0.09 311

ccc-4	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

BUS	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.25 418	0.14 310	0.43 492	0.17 182	0.56 493	0.34 305	0.34 384	0.35 320	0.32 351	0.20 279	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 209	0.39 287	0.20 169	0.14 310	0.31 393	0.19 270	0.42 335	0.36 334	0.33 364	0.40 377	0.32 351	0.33 454	0.29 286	0.22 340	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.08 247

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.25 418	0.14 310	0.35 441	0.21 350	0.56 493	0.34 305	0.34 384	0.35 320	0.38 398	0.24 333	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

test_4	0.18 188	0.12 209	0.34 211	0.23 328	0.12 185	0.18 103	0.22 376	0.26 111	0.24 178	0.24 210	0.47 454	0.22 218	0.13 143	0.24 187	0.16 193	0.06 33	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.07 131	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.28 144	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.21 218	0.14 310	0.35 441	0.23 401	0.51 432	0.34 305	0.35 401	0.38 354	0.38 398	0.24 333	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.08 384	0.10 340	0.10 377	0.09 270	0.08 247

DAS	0.27 395	0.12 209	0.42 329	0.24 379	0.18 438	0.29 358	0.24 423	0.45 366	0.45 435	0.41 473	0.44 425	0.34 365	0.29 414	0.75 511	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

SepStereo	0.26 387	0.12 209	0.42 329	0.24 379	0.18 438	0.29 358	0.24 423	0.45 366	0.45 435	0.41 473	0.44 425	0.34 365	0.29 414	0.64 471	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

GANet-ADL	0.21 264	0.12 209	0.45 362	0.23 328	0.14 310	0.29 358	0.19 270	0.46 377	0.35 321	0.25 219	0.32 276	0.32 351	0.19 270	0.24 187	0.20 297	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.10 367

HHNet	0.22 294	0.12 209	0.52 418	0.18 61	0.18 438	0.20 169	0.20 317	0.34 225	0.31 274	0.32 352	0.59 506	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 431	0.08 223	0.05 37	0.09 266	0.07 165	0.08 197	0.11 402

Patchmatch Stereo++	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.26 234	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247
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	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.16 138	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.18 255	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

ROB_FTStereo_v2	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.16 138	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

ROB_FTStereo	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

HUI-Stereo	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.25 258	0.17 228	0.22 163	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

THIR-Stereo	0.29 426	0.12 209	0.41 318	0.19 106	0.11 126	0.28 337	0.72 583	0.32 202	0.35 321	0.37 424	0.65 527	0.34 365	0.50 533	0.57 432	0.45 496	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.07 178

iGMRVC	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.27 255	0.17 226	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 209	0.39 287	0.26 452	0.11 126	0.18 103	0.24 423	0.40 309	0.37 345	0.31 329	0.30 253	0.29 315	0.24 333	0.55 417	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.07 178

iRAFT	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.26 234	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

CRE-IMP	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.11 126	0.24 269	0.17 182	0.29 158	0.21 128	0.27 242	0.26 214	0.24 250	0.17 228	0.23 172	0.18 248	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.10 336	0.10 367

cross-raft	0.17 164	0.12 209	0.41 318	0.23 328	0.10 80	0.20 169	0.24 423	0.33 216	0.23 163	0.23 196	0.28 227	0.29 315	0.15 186	0.17 64	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.18 255	0.25 218	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.21 218	0.11 126	0.20 169	0.17 182	0.32 202	0.23 163	0.20 173	0.25 204	0.18 168	0.12 109	0.20 128	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.08 197	0.07 178

GES	0.22 294	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.14 310	0.27 316	0.19 270	0.49 405	0.33 295	0.30 312	0.36 331	0.25 258	0.23 315	0.29 286	0.22 340	0.10 357	0.08 384	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.11 402

UPFNet	0.25 370	0.12 209	0.38 272	0.24 379	0.19 460	0.37 452	0.28 475	0.48 397	0.38 359	0.34 384	0.37 340	0.37 390	0.28 399	0.39 352	0.33 443	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.10 336	0.08 247

DIP-Stereo	0.18 188	0.12 209	0.33 201	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.12 27	0.42 335	0.25 192	0.27 242	0.32 276	0.21 205	0.17 228	0.25 218	0.20 297	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.08 247
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	1.02 584	0.13 272	0.43 342	0.35 543	0.43 567	5.36 610	1.71 610	0.69 561	0.53 502	0.36 417	0.63 524	0.55 509	0.22 300	7.60 618	0.43 488	0.09 308	0.06 172	0.14 484	0.24 552	0.26 548	0.30 562

HI	0.20 242	0.13 272	0.33 201	0.18 61	0.15 361	0.17 82	0.16 138	0.34 225	0.21 128	0.37 424	0.39 367	0.36 384	0.24 333	0.29 286	0.21 320	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.09 333	0.09 270	0.07 178

CoSv	0.20 242	0.13 272	0.33 201	0.18 61	0.15 361	0.17 82	0.16 138	0.34 225	0.21 128	0.37 424	0.39 367	0.36 384	0.24 333	0.29 286	0.21 320	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.09 333	0.09 270	0.07 178

ISRNet	0.27 395	0.13 272	0.45 362	0.26 452	0.19 460	0.24 269	0.14 77	0.45 366	0.43 409	0.39 454	0.48 460	0.42 441	0.27 382	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 516	0.16 517	0.16 476	0.20 527

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 272	0.52 418	0.20 169	0.14 310	0.26 306	0.13 53	0.34 225	0.34 305	0.41 473	0.33 299	0.47 470	0.29 414	0.30 301	0.22 340	0.10 357	0.10 445	0.11 399	0.10 377	0.12 421	0.15 475

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 272	0.83 521	0.20 169	0.21 486	0.23 247	0.17 182	0.48 397	0.27 213	0.23 196	0.29 240	0.39 410	0.23 315	0.25 218	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.11 416	0.11 384	0.10 367

rvit_stereo_0080	0.15 131	0.13 272	0.25 118	0.19 106	0.13 264	0.15 33	0.20 317	0.28 144	0.24 178	0.15 110	0.17 117	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.15 165	0.11 396	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.07 178

test_sample6	0.25 370	0.13 272	0.41 318	0.21 218	0.11 126	0.30 377	0.22 376	0.51 432	0.35 321	0.33 364	0.43 414	0.30 331	0.24 333	0.57 432	0.22 340	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample5	0.24 342	0.13 272	0.42 329	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.21 350	0.50 415	0.34 305	0.32 352	0.41 385	0.29 315	0.23 315	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

test_sample4	0.24 342	0.13 272	0.43 342	0.20 169	0.12 185	0.32 402	0.21 350	0.51 432	0.34 305	0.31 329	0.37 340	0.28 304	0.23 315	0.53 409	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

H2IRNET	0.18 188	0.13 272	0.35 221	0.21 218	0.12 185	0.20 169	0.15 104	0.27 125	0.30 262	0.17 145	0.31 267	0.25 258	0.20 279	0.24 187	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.06 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 272	0.24 105	0.19 106	0.13 264	0.24 269	0.17 182	0.30 177	0.37 345	0.43 489	0.17 117	0.13 87	0.12 109	0.19 109	0.15 165	0.08 223	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.08 247

DualNet	0.24 342	0.13 272	0.42 329	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.21 350	0.50 415	0.34 305	0.33 364	0.43 414	0.29 315	0.23 315	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

whm_eth	0.15 131	0.13 272	0.25 118	0.19 106	0.13 264	0.15 33	0.20 317	0.28 144	0.24 178	0.15 110	0.17 117	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.15 165	0.11 396	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.07 178

plain	0.17 164	0.13 272	0.43 342	0.21 218	0.13 264	0.16 59	0.17 182	0.27 125	0.22 142	0.16 132	0.26 214	0.13 87	0.16 202	0.27 255	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.07 165	0.10 336	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 95	0.13 272	0.26 126	0.19 106	0.14 310	0.16 59	0.13 53	0.25 102	0.21 128	0.13 68	0.14 84	0.14 114	0.11 83	0.17 64	0.17 226	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.06 93

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 272	0.48 387	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.16 138	0.46 377	0.46 452	0.29 281	0.36 331	0.37 390	0.24 333	0.28 269	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.11 384	0.09 311

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 272	0.50 403	0.20 169	0.15 361	0.28 337	0.17 182	0.49 405	0.45 435	0.32 352	0.42 401	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 320	0.11 396	0.08 384	0.12 437	0.09 333	0.12 421	0.11 402

testlalala_base	0.20 242	0.13 272	0.35 221	0.25 418	0.15 361	0.25 286	0.16 138	0.34 225	0.17 56	0.19 167	0.26 214	0.17 158	0.14 166	0.18 86	0.16 193	0.39 576	0.09 420	0.07 99	0.05 53	0.45 571	0.08 247

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

DCRE	0.20 242	0.13 272	0.40 295	0.21 218	0.15 361	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.22 190	0.80 550	0.23 238	0.16 202	0.23 172	0.15 165	0.07 85	0.07 298	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.06 93

ssnet	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

fff	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 272	0.49 392	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.34 225	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.18 168	0.31 444	0.21 147	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.07 178

IPLGR	0.21 264	0.13 272	0.61 454	0.21 218	0.11 126	0.25 286	0.18 225	0.41 321	0.37 345	0.28 252	0.27 221	0.21 205	0.19 270	0.37 345	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

STrans-v2	0.24 342	0.13 272	0.54 425	0.21 218	0.12 185	0.23 247	0.21 350	0.47 385	0.28 228	0.31 329	0.42 401	0.36 384	0.35 467	0.62 463	0.23 359	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.06 93

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 272	0.56 435	0.23 328	0.11 126	0.21 197	0.19 270	0.40 309	0.32 283	0.30 312	0.43 414	0.36 384	0.31 444	0.61 454	0.20 297	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.07 178

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 272	0.35 221	0.29 504	0.12 185	0.23 247	0.14 77	0.38 286	0.31 274	0.34 384	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 492	0.26 394	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.07 131	0.06 93

CroCo-Stereo	0.14 95	0.13 272	0.24 105	0.25 418	0.11 126	0.11 7	0.18 225	0.32 202	0.23 163	0.12 50	0.12 42	0.18 168	0.12 109	0.14 13	0.13 102	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.06 93
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	0.23 311	0.13 272	0.44 351	0.26 452	0.14 310	0.29 358	0.25 440	0.45 366	0.33 295	0.29 281	0.43 414	0.35 379	0.25 354	0.26 234	0.23 359	0.12 434	0.09 420	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 145	0.13 272	0.29 156	0.22 280	0.15 361	0.19 132	0.13 53	0.32 202	0.26 201	0.26 231	0.20 154	0.19 184	0.17 228	0.21 147	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.07 178

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 272	0.47 378	0.19 106	0.13 264	0.26 306	0.16 138	0.44 356	0.44 424	0.29 281	0.37 340	0.38 398	0.23 315	0.29 286	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.08 241	0.11 384	0.09 311

DCANet	0.18 188	0.13 272	0.40 295	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.34 225	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.18 168	0.23 315	0.20 128	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.07 178

csc	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

ac_64	0.27 395	0.13 272	0.41 318	0.24 379	0.17 417	0.36 446	0.22 376	0.46 377	0.33 295	0.35 401	0.36 331	0.52 498	0.30 428	0.62 463	0.32 436	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.09 270	0.08 247

ACVNet	0.23 311	0.13 272	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.27 316	0.23 401	0.39 298	0.44 424	0.28 252	0.41 385	0.38 398	0.26 363	0.27 255	0.32 436	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.07 178

acv_ft	0.25 370	0.13 272	0.40 295	0.23 328	0.19 460	0.34 426	0.21 350	0.45 366	0.44 424	0.38 439	0.41 385	0.38 398	0.27 382	0.27 255	0.35 452	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.11 384	0.07 178

DSFCA	0.27 395	0.13 272	0.36 241	0.20 169	0.17 417	0.38 460	0.31 497	0.47 385	0.43 409	0.43 489	0.37 340	0.39 410	0.29 414	0.52 402	0.32 436	0.12 434	0.10 445	0.10 340	0.11 416	0.11 384	0.10 367

MSMDNet	0.23 311	0.13 272	0.48 387	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.16 138	0.46 377	0.46 452	0.29 281	0.36 331	0.37 390	0.24 333	0.28 269	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 272	0.47 378	0.20 169	0.13 264	0.26 306	0.17 182	0.44 356	0.44 424	0.29 281	0.37 340	0.38 398	0.23 315	0.29 286	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.08 241	0.11 384	0.09 311

DISCO	0.32 451	0.13 272	0.51 414	0.25 418	0.16 393	0.48 514	0.25 440	0.50 415	0.57 518	0.37 424	0.45 437	0.62 532	0.36 471	0.64 471	0.49 507	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.12 421	0.11 402

Select-FE	0.23 311	0.14 315	0.78 502	0.22 280	0.18 438	0.22 225	0.13 53	0.43 349	0.26 201	0.28 252	0.33 299	0.39 410	0.29 414	0.27 255	0.19 278	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.13 482	0.08 197	0.12 425

SCV	0.14 95	0.14 315	0.24 105	0.21 218	0.11 126	0.15 33	0.16 138	0.31 191	0.18 68	0.11 30	0.15 88	0.13 87	0.10 54	0.23 172	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.06 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 67	0.14 315	0.19 59	0.26 452	0.09 36	0.15 33	0.13 53	0.22 60	0.18 68	0.12 50	0.11 27	0.10 38	0.13 143	0.21 147	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.05 26

AIO-test1	0.19 227	0.14 315	0.41 318	0.27 480	0.15 361	0.21 197	0.16 138	0.39 298	0.36 334	0.17 145	0.26 214	0.18 168	0.13 143	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.06 60	0.09 311

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 315	0.34 211	0.23 328	0.14 310	0.18 103	0.20 317	0.29 158	0.37 345	0.18 162	0.22 176	0.23 238	0.17 228	0.26 234	0.17 226	0.15 492	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.11 384	0.08 247

UGAM	0.26 387	0.14 315	0.45 362	0.25 418	0.12 185	0.23 247	0.25 440	0.32 202	0.41 395	0.31 329	0.42 401	0.41 432	0.22 300	0.92 552	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.14 484	0.12 455	0.10 336	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 315	0.28 146	0.21 218	0.13 264	0.19 132	0.17 182	0.23 79	0.24 178	0.17 145	0.21 166	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.14 139	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 315	0.95 544	0.21 218	0.27 538	0.20 169	0.19 270	0.48 397	0.25 192	0.26 231	0.55 492	0.34 365	0.18 255	0.25 218	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.12 455	0.12 421	0.12 425

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 315	0.30 163	0.25 418	0.14 310	0.17 82	0.21 350	0.28 144	0.26 201	0.16 132	0.19 137	0.20 193	0.16 202	0.22 163	0.17 226	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.07 178

ACVNet-DCA	0.18 188	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.09 311

xx1	0.20 242	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.35 251	0.47 457	0.17 145	0.19 137	0.28 304	0.24 333	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.09 333	0.09 270	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.34 328	0.22 340	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.09 311

cc1	0.18 188	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.35 251	0.47 457	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.08 247

tt1	0.18 188	0.14 315	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.30 377	0.19 270	0.35 251	0.44 424	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.16 202	0.27 255	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.08 247

GCAP-Stereo	0.14 95	0.14 315	0.33 201	0.20 169	0.09 36	0.21 197	0.10 10	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 137	0.15 131	0.13 143	0.17 64	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.06 93

CRFU-Net	0.28 415	0.14 315	0.45 362	0.25 418	0.15 361	0.45 500	0.23 401	0.50 415	0.30 262	0.43 489	0.41 385	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.08 241	0.10 336	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 315	0.40 295	0.25 418	0.15 361	0.35 441	0.21 350	0.56 493	0.37 345	0.34 384	0.35 320	0.43 445	0.27 382	0.37 345	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

GMOStereo	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

error version	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

test-v	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 315	0.58 443	0.24 379	0.13 264	0.22 225	0.23 401	0.49 405	0.40 385	0.27 242	0.29 240	0.30 331	0.20 279	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.09 270	0.09 311

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 315	0.35 221	0.29 504	0.13 264	0.21 197	0.16 138	0.37 280	0.33 295	0.34 384	0.30 253	0.34 365	0.19 270	0.70 492	0.24 370	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.07 131	0.06 93

test-2	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

raft+_RVC	0.18 188	0.14 315	0.32 185	0.21 218	0.15 361	0.21 197	0.16 138	0.38 286	0.34 305	0.21 184	0.28 227	0.20 193	0.15 186	0.24 187	0.19 278	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.08 247

sCroCo_RVC	0.18 188	0.14 315	0.49 392	0.27 480	0.18 438	0.22 225	0.17 182	0.27 125	0.23 163	0.14 96	0.22 176	0.17 158	0.14 166	0.21 147	0.15 165	0.10 357	0.11 469	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 315	0.32 185	0.20 169	0.09 36	0.19 132	0.17 182	0.32 202	0.30 262	0.25 219	0.33 299	0.20 193	0.17 228	0.19 109	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.05 26

MMNet	0.27 395	0.14 315	0.49 392	0.24 379	0.17 417	0.47 508	0.22 376	0.45 366	0.51 491	0.39 454	0.41 385	0.36 384	0.33 454	0.39 352	0.34 448	0.08 223	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.08 247

delet	0.27 395	0.14 315	0.40 295	0.23 328	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 405	0.48 467	0.33 364	0.41 385	0.37 390	0.30 428	0.48 382	0.34 448	0.09 308	0.09 420	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.08 247

UNet	0.28 415	0.14 315	0.69 485	0.23 328	0.20 478	0.44 494	0.22 376	0.50 415	0.40 385	0.34 384	0.39 367	0.43 445	0.33 454	0.40 359	0.31 431	0.09 308	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

HGLStereo	0.27 395	0.14 315	0.46 370	0.24 379	0.21 486	0.33 413	0.23 401	0.50 415	0.42 402	0.35 401	0.48 460	0.41 432	0.33 454	0.45 373	0.33 443	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.12 425

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 315	0.36 241	0.21 218	0.14 310	0.27 316	0.21 350	0.45 366	0.33 295	0.29 281	0.39 367	0.39 410	0.28 399	0.58 439	0.23 359	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.09 311

DMCA	0.22 294	0.14 315	0.36 241	0.22 280	0.14 310	0.27 316	0.20 317	0.43 349	0.38 359	0.31 329	0.32 276	0.33 358	0.24 333	0.24 187	0.28 404	0.11 396	0.08 384	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.11 402

RASNet	0.28 415	0.14 315	0.44 351	0.22 280	0.18 438	0.32 402	0.19 270	0.48 397	0.38 359	0.29 281	0.43 414	0.47 470	0.37 480	0.79 526	0.36 458	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.09 333	0.07 131	0.07 178

MDST_ROB	0.48 530	0.14 315	0.95 544	0.30 513	0.21 486	1.33 592	0.32 503	0.77 570	0.56 515	1.06 582	0.71 538	0.49 481	0.35 467	1.26 582	0.38 461	0.13 453	0.11 469	0.16 510	0.13 482	0.12 421	0.12 425

G2L-ROB	0.23 311	0.15 349	0.41 318	0.19 106	0.12 185	0.27 316	0.21 350	0.47 385	0.33 295	0.34 384	0.31 267	0.41 432	0.22 300	0.49 387	0.26 394	0.09 308	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.10 367

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 349	0.32 185	0.23 328	0.23 515	0.26 306	0.19 270	0.39 298	0.34 305	0.25 219	0.32 276	0.21 205	0.24 333	0.24 187	0.19 278	0.10 357	0.07 298	0.15 499	0.08 241	0.16 476	0.13 442

DDVS	0.25 370	0.15 349	0.39 287	0.24 379	0.17 417	0.34 426	0.21 350	0.41 321	0.30 262	0.33 364	0.41 385	0.48 476	0.21 287	0.52 402	0.27 400	0.11 396	0.09 420	0.11 399	0.09 333	0.13 436	0.14 463

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 349	0.38 272	0.23 328	0.13 264	0.22 225	0.24 423	0.36 270	0.39 369	0.21 184	0.23 181	0.26 279	0.19 270	0.26 234	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 437	0.12 455	0.10 336	0.09 311

rvit_0105_4	0.20 242	0.15 349	0.38 272	0.23 328	0.14 310	0.20 169	0.22 376	0.33 216	0.39 369	0.19 167	0.24 195	0.25 258	0.19 270	0.27 255	0.17 226	0.16 507	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.11 384	0.08 247

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 349	0.33 201	0.23 328	0.11 126	0.27 316	0.18 225	0.56 493	0.59 521	0.31 329	0.32 276	0.33 358	0.28 399	0.49 387	0.30 424	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.13 442

test_sample7	0.25 370	0.15 349	0.35 221	0.20 169	0.14 310	0.28 337	0.21 350	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.39 352	0.23 359	0.14 479	0.09 420	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

MyStereo8	0.22 294	0.15 349	0.63 465	0.21 218	0.17 417	0.31 393	0.16 138	0.36 270	0.32 283	0.28 252	0.36 331	0.25 258	0.18 255	0.25 218	0.28 404	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.12 425

CASS	0.21 264	0.15 349	0.32 185	0.26 452	0.11 126	0.28 337	0.19 270	0.39 298	0.30 262	0.32 352	0.34 309	0.25 258	0.24 333	0.25 218	0.20 297	0.13 453	0.08 384	0.11 399	0.09 333	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 131	0.15 349	0.28 146	0.25 418	0.18 438	0.11 7	0.19 270	0.28 144	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.15 131	0.12 109	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.07 178

NINENet	0.25 370	0.15 349	0.37 253	0.23 328	0.16 393	0.43 492	0.17 182	0.60 525	0.46 452	0.32 352	0.37 340	0.32 351	0.20 279	0.42 364	0.21 320	0.10 357	0.10 445	0.12 437	0.08 241	0.11 384	0.10 367

Sa-1000	0.22 294	0.15 349	0.35 221	0.23 328	0.13 264	0.28 337	0.23 401	0.47 385	0.39 369	0.30 312	0.50 464	0.26 279	0.19 270	0.33 322	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.08 197	0.06 93

CSP-Net	0.27 395	0.15 349	0.30 163	0.21 218	0.14 310	0.44 494	0.24 423	0.50 415	0.40 385	0.41 473	0.43 414	0.42 441	0.26 363	0.66 482	0.28 404	0.12 434	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.09 311

IPLG	0.21 264	0.15 349	0.53 422	0.21 218	0.12 185	0.28 337	0.17 182	0.42 335	0.30 262	0.33 364	0.32 276	0.15 131	0.17 228	0.50 391	0.21 320	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

MIPNet	0.21 264	0.15 349	0.52 418	0.21 218	0.12 185	0.27 316	0.20 317	0.45 366	0.37 345	0.30 312	0.23 181	0.19 184	0.24 333	0.27 255	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 349	0.32 185	0.26 452	0.14 310	0.31 393	0.22 376	0.44 356	0.36 334	0.27 242	0.33 299	0.41 432	0.28 399	0.61 454	0.29 416	0.11 396	0.09 420	0.09 266	0.11 416	0.10 336	0.10 367

rafts_anoy	0.18 188	0.15 349	0.35 221	0.22 280	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.32 202	0.30 262	0.23 196	0.25 204	0.20 193	0.16 202	0.22 163	0.19 278	0.08 223	0.07 298	0.10 340	0.12 455	0.09 270	0.08 247

pcwnet_v2	0.32 451	0.15 349	1.26 572	0.23 328	0.18 438	0.32 402	0.18 225	0.59 517	0.60 525	0.36 417	0.45 437	0.35 379	0.29 414	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.15 475

RALCasStereoNet	0.18 188	0.15 349	0.33 201	0.21 218	0.14 310	0.21 197	0.18 225	0.31 191	0.25 192	0.21 184	0.29 240	0.22 218	0.15 186	0.27 255	0.17 226	0.08 223	0.10 445	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.09 311

ADLNet	0.28 415	0.15 349	0.42 329	0.23 328	0.19 460	0.34 426	0.23 401	0.53 460	0.43 409	0.42 483	0.41 385	0.44 456	0.27 382	0.55 417	0.35 452	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.12 425

AFF-stereo	0.18 188	0.15 349	0.32 185	0.21 218	0.10 80	0.18 103	0.18 225	0.33 216	0.27 213	0.25 219	0.37 340	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

cf-r	0.24 342	0.15 349	0.44 351	0.21 218	0.14 310	0.27 316	0.22 376	0.42 335	0.40 385	0.30 312	0.42 401	0.42 441	0.26 363	0.43 366	0.25 381	0.11 396	0.06 172	0.08 185	0.10 377	0.08 197	0.08 247

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 349	0.36 241	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.20 317	0.48 397	0.37 345	0.30 312	0.44 425	0.38 398	0.26 363	0.52 402	0.22 340	0.12 434	0.07 298	0.11 399	0.13 482	0.10 336	0.09 311

CFNet-ft	0.24 342	0.15 349	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.30 377	0.21 350	0.39 298	0.36 334	0.28 252	0.40 377	0.43 445	0.25 354	0.47 380	0.24 370	0.12 434	0.07 298	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 311

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 349	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.30 377	0.21 350	0.39 298	0.36 334	0.28 252	0.40 377	0.43 445	0.25 354	0.47 380	0.24 370	0.12 434	0.07 298	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 311

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 374	0.38 272	0.19 106	0.13 264	0.27 316	0.24 423	0.49 405	0.38 359	0.37 424	0.37 340	0.40 425	0.24 333	0.52 402	0.28 404	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.06 105	0.09 270	0.08 247

coex_refinement	0.26 387	0.16 374	0.36 241	0.23 328	0.15 361	0.31 393	0.20 317	0.49 405	0.42 402	0.35 401	0.42 401	0.45 460	0.27 382	0.55 417	0.33 443	0.10 357	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.10 336	0.10 367

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 374	0.47 378	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.18 225	0.46 377	0.35 321	0.33 364	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 447	0.30 424	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.09 311

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 374	0.50 403	0.21 218	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.28 144	0.28 228	0.23 196	0.20 154	0.20 193	0.11 83	0.19 109	0.14 139	0.06 33	0.04 2	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.06 93

CBFPSM	0.27 395	0.16 374	0.67 479	0.20 169	0.14 310	0.38 460	0.25 440	0.40 309	0.36 334	0.33 364	0.36 331	0.56 513	0.38 484	0.32 315	0.38 461	0.08 223	0.08 384	0.07 99	0.08 241	0.09 270	0.11 402

ToySt	0.24 342	0.16 374	0.48 387	0.21 218	0.13 264	0.29 358	0.29 481	0.39 298	0.39 369	0.27 242	0.35 320	0.39 410	0.31 444	0.31 308	0.29 416	0.08 223	0.09 420	0.10 340	0.11 416	0.11 384	0.10 367

ssnet_v2	0.28 415	0.16 374	0.44 351	0.22 280	0.15 361	0.40 473	0.30 492	0.57 503	0.46 452	0.38 439	0.36 331	0.47 470	0.29 414	0.38 350	0.39 469	0.13 453	0.11 469	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.11 402

TestStereo1	0.21 264	0.16 374	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.26 306	0.27 459	0.40 309	0.36 334	0.29 281	0.39 367	0.22 218	0.21 287	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 374	0.41 318	0.25 418	0.15 361	0.22 225	0.24 423	0.32 202	0.28 228	0.33 364	0.51 470	0.29 315	0.17 228	0.32 315	0.13 102	0.06 33	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.06 93

SA-5K	0.21 264	0.16 374	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.26 306	0.27 459	0.40 309	0.36 334	0.29 281	0.39 367	0.22 218	0.21 287	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

SA	0.22 294	0.16 374	0.36 241	0.23 328	0.13 264	0.24 269	0.23 401	0.45 366	0.40 385	0.27 242	0.44 425	0.23 238	0.23 315	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.08 197	0.06 93

AACVNet	0.26 387	0.16 374	0.37 253	0.22 280	0.14 310	0.29 358	0.19 270	0.41 321	0.31 274	0.38 439	0.42 401	0.43 445	0.28 399	0.73 502	0.25 381	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.09 333	0.13 436	0.11 402

psm_up	0.29 426	0.16 374	0.41 318	0.26 452	0.17 417	0.32 402	0.26 452	0.55 477	0.43 409	0.36 417	0.40 377	0.45 460	0.37 480	0.58 439	0.30 424	0.11 396	0.12 486	0.13 458	0.12 455	0.10 336	0.10 367

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 374	0.34 211	0.18 61	0.15 361	0.33 413	0.16 138	0.46 377	0.35 321	0.29 281	0.35 320	0.39 410	0.25 354	0.34 328	0.22 340	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.14 496	0.13 436	0.12 425

AdaStereo	0.24 342	0.16 374	0.37 253	0.24 379	0.12 185	0.32 402	0.17 182	0.54 467	0.42 402	0.33 364	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 340	0.14 479	0.06 172	0.13 458	0.08 241	0.11 384	0.08 247
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	0.31 442	0.16 374	0.54 425	0.24 379	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 512	0.56 515	0.28 252	0.38 354	0.40 425	0.30 428	0.71 495	0.28 404	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.10 377	0.19 514	0.16 484

MLCV	0.22 294	0.16 374	0.44 351	0.21 218	0.08 14	0.29 358	0.19 270	0.38 286	0.37 345	0.38 439	0.44 425	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.06 93

HSM	0.28 415	0.16 374	0.35 221	0.20 169	0.15 361	0.33 413	0.19 270	0.53 460	0.37 345	0.36 417	0.38 354	0.67 548	0.31 444	0.89 547	0.23 359	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.08 247

DLCB_ROB	0.28 415	0.16 374	0.34 211	0.27 480	0.16 393	0.38 460	0.25 440	0.48 397	0.43 409	0.46 504	0.46 447	0.51 492	0.33 454	0.53 409	0.33 443	0.10 357	0.10 445	0.11 399	0.11 416	0.10 336	0.09 311

WQFJA1	0.20 242	0.17 393	0.31 177	0.24 379	0.16 393	0.24 269	0.20 317	0.42 335	0.49 476	0.19 167	0.32 276	0.18 168	0.17 228	0.26 234	0.19 278	0.08 223	0.08 384	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.08 247

WQFJX1	0.20 242	0.17 393	0.31 177	0.24 379	0.16 393	0.24 269	0.20 317	0.42 335	0.49 476	0.19 167	0.32 276	0.18 168	0.17 228	0.26 234	0.19 278	0.08 223	0.08 384	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.08 247

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 393	0.40 295	0.25 418	0.15 361	0.24 269	0.28 475	0.38 286	0.41 395	0.25 219	0.25 204	0.28 304	0.21 287	0.28 269	0.20 297	0.15 492	0.13 498	0.14 484	0.15 505	0.10 336	0.09 311

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 393	0.50 403	0.26 452	0.22 502	0.22 225	0.15 104	0.40 309	0.35 321	0.27 242	0.37 340	0.29 315	0.20 279	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 532	0.12 455	0.13 436	0.13 442

raft_robust	0.22 294	0.17 393	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.23 247	0.22 376	0.49 405	0.48 467	0.32 352	0.32 276	0.26 279	0.23 315	0.53 409	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.10 377	0.08 197	0.06 93

ADLNet2	0.30 435	0.17 393	0.72 495	0.23 328	0.17 417	0.36 446	0.24 423	0.52 449	0.51 491	0.32 352	0.38 354	0.45 460	0.30 428	0.69 489	0.35 452	0.10 357	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.12 421	0.10 367

TRStereo	0.19 227	0.17 393	0.47 378	0.23 328	0.19 460	0.19 132	0.16 138	0.52 449	0.28 228	0.20 173	0.19 137	0.21 205	0.13 143	0.24 187	0.13 102	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.11 416	0.06 60	0.06 93

RAFT	0.21 264	0.17 393	0.32 185	0.24 379	0.12 185	0.25 286	0.27 459	0.35 251	0.28 228	0.33 364	0.33 299	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 226	0.08 223	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.10 336	0.06 93

111	0.20 242	0.17 393	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.24 269	0.17 182	0.41 321	0.45 435	0.23 196	0.29 240	0.29 315	0.21 287	0.24 187	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.08 247

hitnet-ft	0.29 426	0.17 393	0.40 295	0.19 106	0.14 310	0.39 468	0.23 401	0.44 356	0.41 395	0.36 417	0.46 447	0.53 503	0.34 463	0.76 516	0.32 436	0.14 479	0.10 445	0.13 458	0.10 377	0.15 468	0.13 442

GwcNet-RSSM	0.26 387	0.17 393	0.46 370	0.21 218	0.13 264	0.28 337	0.23 401	0.44 356	0.42 402	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 363	0.55 417	0.28 404	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.08 247

stereogan	0.37 487	0.17 393	0.65 473	0.27 480	0.22 502	0.62 548	0.26 452	0.59 517	0.63 534	0.43 489	0.60 511	0.67 548	0.42 507	0.68 487	0.35 452	0.13 453	0.14 508	0.14 484	0.12 455	0.19 514	0.17 496

HITNet	0.20 242	0.17 393	0.43 342	0.19 106	0.08 14	0.27 316	0.14 77	0.42 335	0.30 262	0.29 281	0.32 276	0.27 288	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.06 93
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	0.27 395	0.17 393	0.35 221	0.25 418	0.14 310	0.37 452	0.21 350	0.47 385	0.41 395	0.44 496	0.51 470	0.41 432	0.28 399	0.45 373	0.37 459	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.11 416	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 460	0.17 393	0.61 454	0.27 480	0.19 460	0.46 502	0.29 481	0.65 546	0.51 491	0.47 511	0.46 447	0.44 456	0.34 463	0.62 463	0.41 484	0.12 434	0.08 384	0.13 458	0.12 455	0.12 421	0.10 367

SGM-Forest	0.36 477	0.17 393	0.47 378	0.23 328	0.16 393	0.45 500	0.41 545	0.55 477	0.48 467	0.52 528	0.60 511	0.52 498	0.41 498	0.85 539	0.50 513	0.17 518	0.17 537	0.17 516	0.15 505	0.15 468	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 426	0.18 409	0.79 509	0.23 328	0.16 393	0.47 508	0.19 270	0.36 270	0.34 305	0.29 281	0.33 299	0.67 548	0.42 507	0.54 415	0.30 424	0.10 357	0.09 420	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.11 402

DispNO	0.27 395	0.18 409	0.62 462	0.23 328	0.17 417	0.25 286	0.22 376	0.45 366	0.41 395	0.32 352	0.39 367	0.38 398	0.27 382	0.77 522	0.27 400	0.09 308	0.07 298	0.10 340	0.10 377	0.08 197	0.08 247

StereoVision	0.22 294	0.18 409	0.37 253	0.27 480	0.17 417	0.23 247	0.22 376	0.38 286	0.31 274	0.20 173	0.51 470	0.22 218	0.16 202	0.28 269	0.18 248	0.11 396	0.12 486	0.13 458	0.13 482	0.10 336	0.07 178

LL-Strereo2	0.18 188	0.18 409	0.39 287	0.22 280	0.12 185	0.24 269	0.13 53	0.31 191	0.23 163	0.24 210	0.20 154	0.24 250	0.12 109	0.26 234	0.15 165	0.06 33	0.06 172	0.12 437	0.09 333	0.08 197	0.07 178

iinet-f	0.30 435	0.18 409	1.03 555	0.20 169	0.15 361	0.44 494	0.22 376	0.45 366	0.37 345	0.35 401	0.44 425	0.41 432	0.34 463	0.34 328	0.40 476	0.10 357	0.09 420	0.08 185	0.08 241	0.13 436	0.11 402

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 409	0.33 201	0.25 418	0.18 438	0.23 247	0.29 481	0.40 309	0.36 334	0.24 210	0.38 354	0.18 168	0.16 202	0.32 315	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.12 455	0.09 270	0.09 311

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 409	0.44 351	0.22 280	0.13 264	0.19 132	0.19 270	0.37 280	0.32 283	0.28 252	0.37 340	0.34 365	0.23 315	0.65 477	0.27 400	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.08 247

LMCR-Stereo	0.26 387	0.18 409	0.49 392	0.28 501	0.14 310	0.36 446	0.23 401	0.54 467	0.34 305	0.39 454	0.40 377	0.29 315	0.29 414	0.37 345	0.27 400	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.13 436	0.09 311

Anonymous3	0.23 311	0.18 409	0.63 465	0.27 480	0.18 438	0.41 477	0.23 401	0.43 349	0.35 321	0.23 196	0.27 221	0.20 193	0.18 255	0.27 255	0.18 248	0.12 434	0.11 469	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.12 425

XX-TBD	0.15 131	0.18 409	0.28 146	0.22 280	0.10 80	0.22 225	0.15 104	0.22 60	0.27 213	0.22 190	0.26 214	0.14 114	0.12 109	0.16 45	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93

RALAANet	0.19 227	0.18 409	0.37 253	0.23 328	0.14 310	0.23 247	0.13 53	0.37 280	0.29 248	0.28 252	0.26 214	0.25 258	0.15 186	0.26 234	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.06 93

FAT-Stereo	0.36 477	0.18 409	0.73 499	0.26 452	0.18 438	0.33 413	0.29 481	0.60 525	0.59 521	0.46 504	0.60 511	0.60 526	0.50 533	0.61 454	0.34 448	0.13 453	0.14 508	0.13 458	0.12 455	0.14 454	0.18 509

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 409	0.47 378	0.22 280	0.10 80	0.28 337	0.14 77	0.46 377	0.32 283	0.31 329	0.34 309	0.31 342	0.25 354	0.31 308	0.29 416	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.10 336	0.08 247

RYNet	0.37 487	0.18 409	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 546	0.32 503	0.59 517	0.59 521	0.41 473	0.38 354	0.57 518	0.39 490	0.87 542	0.53 518	0.11 396	0.08 384	0.12 437	0.11 416	0.18 507	0.18 509

iResNet	0.24 342	0.18 409	0.61 454	0.25 418	0.11 126	0.29 358	0.21 350	0.42 335	0.43 409	0.33 364	0.43 414	0.27 288	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

CBMV_ROB	0.33 460	0.18 409	0.53 422	0.21 218	0.14 310	0.33 413	0.20 317	0.51 432	0.45 435	0.51 522	0.55 492	0.45 460	0.42 507	0.71 495	0.32 436	0.18 529	0.19 547	0.23 545	0.21 540	0.14 454	0.15 475

WQFJX	0.25 370	0.19 425	0.41 318	0.30 513	0.19 460	0.27 316	0.26 452	0.55 477	0.49 476	0.26 231	0.35 320	0.21 205	0.20 279	0.61 454	0.24 370	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

rvit_105_1	0.27 395	0.19 425	0.46 370	0.27 480	0.19 460	0.30 377	0.35 519	0.44 356	0.51 491	0.31 329	0.31 267	0.31 342	0.26 363	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 499	0.17 526	0.11 384	0.10 367

DualNet (step1)	0.28 415	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.39 352	0.23 359	0.23 543	0.09 420	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

test_sample9	0.42 510	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.66 482	0.91 561	0.23 543	1.82 611	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

test_sample8	0.49 533	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.55 477	0.34 305	0.62 546	0.38 354	1.15 577	0.67 561	0.66 482	0.91 561	0.23 543	1.82 611	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

test_5	0.23 311	0.19 425	0.38 272	0.26 452	0.18 438	0.25 286	0.29 481	0.40 309	0.37 345	0.29 281	0.40 377	0.25 258	0.22 300	0.34 328	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.10 367

AASNet	0.27 395	0.19 425	0.49 392	0.26 452	0.17 417	0.34 426	0.20 317	0.62 537	0.48 467	0.35 401	0.40 377	0.32 351	0.25 354	0.28 269	0.34 448	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.08 241	0.13 436	0.11 402

AnonymousM	0.17 164	0.19 425	0.24 105	0.18 61	0.10 80	0.18 103	0.17 182	0.30 177	0.23 163	0.26 231	0.20 154	0.18 168	0.14 166	0.19 109	0.14 139	0.09 308	0.06 172	0.38 570	0.15 505	0.06 60	0.05 26

TestStereo	0.21 264	0.19 425	0.40 295	0.25 418	0.10 80	0.22 225	0.21 350	0.31 191	0.31 274	0.23 196	0.34 309	0.22 218	0.18 255	0.62 463	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.07 165	0.11 384	0.06 93

CVANet_RVC	0.30 435	0.19 425	0.41 318	0.26 452	0.16 393	0.33 413	0.26 452	0.52 449	0.47 457	0.40 464	0.46 447	0.43 445	0.31 444	0.89 547	0.26 394	0.14 479	0.09 420	0.14 484	0.13 482	0.14 454	0.10 367

DeepPruner_ROB	0.26 387	0.19 425	0.44 351	0.21 218	0.16 393	0.30 377	0.21 350	0.52 449	0.32 283	0.35 401	0.38 354	0.39 410	0.26 363	0.42 364	0.24 370	0.15 492	0.11 469	0.11 399	0.11 416	0.14 454	0.13 442

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 425	0.40 295	0.20 169	0.12 185	0.30 377	0.16 138	0.55 477	0.53 502	0.38 439	0.43 414	0.37 390	0.26 363	0.38 350	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.09 270	0.09 311

SGM_RVC	0.50 536	0.19 425	0.50 403	0.25 418	0.15 361	0.69 554	0.39 539	0.68 560	0.82 562	0.95 576	0.84 555	1.13 574	0.76 567	1.16 575	0.60 529	0.16 507	0.16 530	0.16 510	0.16 517	0.16 476	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 242	0.20 438	0.36 241	0.26 452	0.15 361	0.22 225	0.16 138	0.42 335	0.42 402	0.16 132	0.29 240	0.15 131	0.11 83	0.26 234	0.13 102	0.18 529	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.07 131	0.07 178

fast-acv-ft	0.31 442	0.20 438	0.81 514	0.24 379	0.18 438	0.46 502	0.27 459	0.41 321	0.49 476	0.39 454	0.55 492	0.49 481	0.35 467	0.37 345	0.38 461	0.11 396	0.11 469	0.11 399	0.12 455	0.12 421	0.09 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 435	0.20 438	0.70 491	0.21 218	0.17 417	0.46 502	0.27 459	0.50 415	0.49 476	0.42 483	0.55 492	0.43 445	0.30 428	0.46 376	0.38 461	0.09 308	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.11 384	0.10 367

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 328	0.15 361	0.24 269	0.20 317	0.35 251	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

SACVNet	0.30 435	0.20 438	0.41 318	0.25 418	0.18 438	0.34 426	0.25 440	0.52 449	0.40 385	0.41 473	0.44 425	0.46 468	0.32 451	0.71 495	0.25 381	0.13 453	0.10 445	0.12 437	0.12 455	0.16 476	0.17 496

GEStereo_RVC	0.27 395	0.20 438	0.44 351	0.27 480	0.16 393	0.33 413	0.25 440	0.56 493	0.54 506	0.34 384	0.38 354	0.34 365	0.25 354	0.51 396	0.28 404	0.12 434	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.11 384	0.11 402

APVNet	0.36 477	0.20 438	0.70 491	0.26 452	0.22 502	0.52 532	0.35 519	0.61 529	0.44 424	0.38 439	0.52 478	0.48 476	0.38 484	0.84 538	0.46 502	0.13 453	0.14 508	0.15 499	0.16 517	0.16 476	0.15 475

S-Stereo	0.38 494	0.20 438	1.05 556	0.27 480	0.22 502	0.38 460	0.32 503	0.55 477	0.66 537	0.39 454	0.59 506	0.49 481	0.41 498	0.75 511	0.40 476	0.12 434	0.15 523	0.13 458	0.13 482	0.16 476	0.21 535

STTStereo	0.28 415	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 417	0.29 358	0.24 423	0.47 385	0.39 369	0.39 454	0.41 385	0.44 456	0.28 399	0.40 359	0.28 404	0.13 453	0.12 486	0.13 458	0.16 517	0.12 421	0.11 402

CFNet	0.27 395	0.20 438	0.44 351	0.22 280	0.14 310	0.33 413	0.14 77	0.51 432	0.45 435	0.30 312	0.40 377	0.38 398	0.27 382	0.76 516	0.25 381	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.08 247

LE_ROB	1.76 600	0.20 438	2.68 600	0.48 567	0.52 576	0.78 565	0.96 598	0.84 580	6.61 616	7.40 618	2.08 602	2.08 595	4.83 612	1.27 583	3.79 611	0.10 357	0.08 384	0.12 437	0.11 416	0.11 384	0.10 367

NOSS_ROB	0.31 442	0.20 438	0.35 221	0.24 379	0.16 393	0.32 402	0.19 270	0.52 449	0.48 467	0.33 364	0.36 331	0.42 441	0.28 399	0.93 554	0.24 370	0.19 535	0.20 552	0.24 547	0.22 548	0.17 493	0.17 496

XPNet_ROB	0.33 460	0.20 438	0.43 342	0.27 480	0.18 438	0.37 452	0.31 497	0.55 477	0.50 487	0.51 522	0.53 485	0.58 521	0.37 480	0.63 469	0.45 496	0.17 518	0.12 486	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.14 463

pmcnn	0.50 536	0.20 438	0.78 502	0.24 379	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 432	0.50 487	0.54 536	1.23 577	2.52 603	0.37 480	0.77 522	0.95 564	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.10 336	0.08 247

z-ln-s-r	0.32 451	0.21 452	0.82 518	0.23 328	0.14 310	0.30 377	0.26 452	0.43 349	0.50 487	0.32 352	0.60 511	0.39 410	0.29 414	0.73 502	0.66 540	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.08 247

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 362	0.26 452	0.13 264	0.28 337	0.15 104	0.39 298	0.35 321	0.37 424	0.43 414	0.40 425	0.17 228	0.34 328	0.20 297	0.12 434	0.07 298	0.13 458	0.07 165	0.16 476	0.09 311

SDNR	0.42 510	0.21 452	0.82 518	0.21 218	0.18 438	1.27 589	0.17 182	0.50 415	0.49 476	0.42 483	0.81 551	0.38 398	0.27 382	1.19 576	0.38 461	0.23 543	0.24 565	0.17 516	0.13 482	0.17 493	0.20 527

Anonymous_2	0.37 487	0.21 452	0.47 378	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 452	0.38 286	0.29 248	0.33 364	0.30 253	0.44 456	0.38 484	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 573	0.44 574	1.41 610	0.34 565	0.21 535

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 328	0.15 361	0.25 286	0.20 317	0.35 251	0.29 248	0.31 329	0.33 299	0.22 218	0.15 186	0.26 234	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

sAnonymous2	0.20 242	0.21 452	0.58 443	0.24 379	0.17 417	0.22 225	0.19 270	0.34 225	0.28 228	0.17 145	0.19 137	0.17 158	0.16 202	0.17 64	0.14 139	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.23 536	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 242	0.21 452	0.58 443	0.24 379	0.17 417	0.22 225	0.19 270	0.34 225	0.28 228	0.17 145	0.19 137	0.17 158	0.16 202	0.17 64	0.14 139	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.23 536	0.17 496

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 502	0.22 280	0.12 185	0.29 358	0.24 423	0.43 349	0.32 283	0.33 364	0.28 227	0.28 304	0.19 270	0.49 387	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.12 437	0.11 416	0.09 270	0.06 93

DMCA-RVC	0.27 395	0.21 452	0.61 454	0.28 501	0.17 417	0.29 358	0.21 350	0.42 335	0.35 321	0.40 464	0.37 340	0.39 410	0.36 471	0.43 366	0.30 424	0.13 453	0.10 445	0.15 499	0.11 416	0.13 436	0.10 367

TDLM	0.30 435	0.21 452	0.38 272	0.28 501	0.15 361	0.33 413	0.32 503	0.52 449	0.47 457	0.38 439	0.43 414	0.39 410	0.29 414	0.91 551	0.28 404	0.14 479	0.08 384	0.13 458	0.11 416	0.12 421	0.10 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 395	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 438	0.29 358	0.22 376	0.50 415	0.40 385	0.38 439	0.41 385	0.43 445	0.27 382	0.43 366	0.29 416	0.11 396	0.08 384	0.10 340	0.10 377	0.10 336	0.11 402
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	0.51 540	0.21 452	0.65 473	0.25 418	0.21 486	0.58 539	0.32 503	0.54 467	0.55 512	0.95 576	1.40 582	1.28 581	0.81 572	0.73 502	0.62 532	0.18 529	0.15 523	0.15 499	0.15 505	0.19 514	0.19 517

CBMV	0.33 460	0.21 452	0.54 425	0.23 328	0.13 264	0.42 484	0.33 513	0.53 460	0.48 467	0.52 528	0.49 462	0.50 488	0.41 498	0.56 428	0.31 431	0.15 492	0.16 530	0.18 524	0.16 517	0.13 436	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 451	0.22 465	0.58 443	0.27 480	0.23 515	0.48 514	0.27 459	0.51 432	0.45 435	0.48 514	0.56 499	0.51 492	0.30 428	0.39 352	0.40 476	0.13 453	0.16 530	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

YMNet_1	0.32 451	0.22 465	0.58 443	0.27 480	0.23 515	0.48 514	0.27 459	0.51 432	0.45 435	0.48 514	0.56 499	0.51 492	0.30 428	0.39 352	0.40 476	0.13 453	0.16 530	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 328	0.15 361	0.24 269	0.20 317	0.35 251	0.29 248	0.31 329	0.32 276	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

RP	0.35 473	0.22 465	0.51 414	0.31 520	0.24 523	0.37 452	0.28 475	0.50 415	0.58 520	0.40 464	0.63 524	0.61 530	0.47 524	0.61 454	0.39 469	0.16 507	0.15 523	0.17 516	0.15 505	0.17 493	0.17 496

edge stereo	0.39 499	0.22 465	0.81 514	0.27 480	0.22 502	0.37 452	0.24 423	0.56 493	0.54 506	0.53 534	0.60 511	0.71 557	0.50 533	0.78 524	0.40 476	0.16 507	0.14 508	0.19 532	0.14 496	0.16 476	0.17 496

ADCL	0.47 527	0.22 465	1.00 550	0.27 480	0.19 460	0.74 559	0.64 578	0.54 467	0.69 545	0.56 538	0.71 538	0.55 509	0.60 550	0.60 447	1.43 588	0.11 396	0.09 420	0.13 458	0.13 482	0.14 454	0.14 463

GANet	0.36 477	0.22 465	0.49 392	0.29 504	0.17 417	0.41 477	0.38 534	0.57 503	0.45 435	0.46 504	0.75 544	0.55 509	0.40 494	0.94 556	0.41 484	0.13 453	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.14 454	0.11 402

AANet_RVC	0.31 442	0.22 465	0.50 403	0.23 328	0.14 310	0.30 377	0.24 423	0.47 385	0.54 506	0.38 439	0.60 511	0.43 445	0.29 414	0.87 542	0.40 476	0.11 396	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.09 270	0.09 311

StereoDRNet	0.32 451	0.22 465	0.61 454	0.27 480	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 529	0.48 467	0.46 504	0.39 367	0.48 476	0.30 428	0.57 432	0.40 476	0.11 396	0.09 420	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.10 367

TCMNet	0.33 460	0.23 474	0.72 495	0.29 504	0.30 551	0.40 473	0.28 475	0.50 415	0.47 457	0.37 424	0.45 437	0.40 425	0.29 414	0.60 447	0.39 469	0.14 479	0.13 498	0.15 499	0.14 496	0.17 493	0.15 475

RAFT + AFF	0.27 395	0.23 474	0.50 403	0.25 418	0.17 417	0.30 377	0.33 513	0.52 449	0.40 385	0.28 252	0.30 253	0.30 331	0.31 444	0.62 463	0.24 370	0.09 308	0.10 445	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.11 402

GwcNet	0.35 473	0.23 474	0.88 533	0.25 418	0.24 523	0.48 514	0.27 459	0.55 477	0.57 518	0.38 439	0.52 478	0.51 492	0.32 451	0.60 447	0.41 484	0.13 453	0.11 469	0.12 437	0.11 416	0.13 436	0.14 463

DANet	0.35 473	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 440	0.48 397	0.43 409	0.52 528	0.50 464	0.59 523	0.41 498	0.76 516	0.49 507	0.13 453	0.11 469	0.14 484	0.12 455	0.17 493	0.15 475
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	0.23 311	0.24 478	0.49 392	0.22 280	0.15 361	0.25 286	0.17 182	0.39 298	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.21 205	0.17 228	0.59 445	0.28 404	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.08 247

ADCRef	0.38 494	0.24 478	0.88 533	0.26 452	0.21 486	0.49 519	0.27 459	0.52 449	0.48 467	0.50 517	0.58 504	0.35 379	0.47 524	0.48 382	1.29 586	0.09 308	0.08 384	0.12 437	0.12 455	0.11 384	0.11 402

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 565	0.25 418	0.22 502	0.56 535	0.39 539	0.54 467	0.51 491	0.44 496	0.51 470	0.46 468	0.52 538	0.56 428	1.89 599	0.10 357	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.14 454	0.13 442

DPSNet	0.47 527	0.24 478	0.93 541	0.27 480	0.20 478	0.75 561	0.57 572	0.84 580	0.79 559	0.47 511	0.51 470	0.60 526	0.69 563	0.87 542	0.71 543	0.16 507	0.13 498	0.12 437	0.10 377	0.25 541	0.21 535

PSMNet_ROB	0.33 460	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 424	0.44 425	0.49 481	0.31 444	0.64 471	0.43 488	0.14 479	0.10 445	0.15 499	0.14 496	0.13 436	0.11 402

LL-Strereo	0.29 426	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 247	0.24 423	0.55 477	0.42 402	0.34 384	0.32 276	0.41 432	0.40 494	0.94 556	0.23 359	0.08 223	0.07 298	0.11 399	0.09 333	0.09 270	0.09 311

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 393	0.27 316	0.18 225	0.43 349	0.35 321	0.30 312	0.35 320	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 297	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.11 416	0.10 336	0.09 311

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 295	0.21 218	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.29 158	0.40 385	0.25 219	0.23 181	0.16 148	0.15 186	0.25 218	0.19 278	0.09 308	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.08 247
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 536	0.25 483	3.03 601	0.24 379	0.19 460	0.38 460	0.22 376	0.50 415	0.44 424	0.64 550	0.68 533	0.71 557	0.51 536	0.85 539	0.45 496	0.14 479	0.17 537	0.13 458	0.14 496	0.16 476	0.21 535

FADNet-RVC-Resample	0.29 426	0.25 483	0.93 541	0.26 452	0.16 393	0.32 402	0.21 350	0.47 385	0.39 369	0.35 401	0.38 354	0.33 358	0.27 382	0.53 409	0.24 370	0.10 357	0.10 445	0.14 484	0.13 482	0.13 436	0.16 484

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 530	0.34 534	0.28 543	0.90 574	0.35 519	0.47 385	0.45 435	0.68 555	1.22 576	0.64 542	0.60 550	0.61 454	0.57 520	0.16 507	0.14 508	0.17 516	0.13 482	0.22 533	0.19 517

NCC-stereo	0.39 499	0.25 483	0.69 485	0.32 526	0.28 543	0.46 502	0.36 524	0.65 546	0.52 498	0.40 464	0.57 502	0.56 513	0.47 524	0.73 502	0.45 496	0.17 518	0.14 508	0.18 524	0.25 557	0.16 476	0.16 484

Nwc_Net	0.37 487	0.25 483	0.68 484	0.31 520	0.24 523	0.44 494	0.30 492	0.65 546	0.50 487	0.37 424	0.69 537	0.58 521	0.45 515	0.60 447	0.40 476	0.15 492	0.12 486	0.19 532	0.21 540	0.14 454	0.13 442

Abc-Net	0.39 499	0.25 483	0.69 485	0.32 526	0.28 543	0.46 502	0.36 524	0.65 546	0.52 498	0.40 464	0.57 502	0.56 513	0.47 524	0.73 502	0.45 496	0.17 518	0.14 508	0.18 524	0.25 557	0.16 476	0.16 484
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	0.22 294	0.25 483	0.47 378	0.24 379	0.14 310	0.25 286	0.12 27	0.40 309	0.33 295	0.29 281	0.42 401	0.22 218	0.20 279	0.33 322	0.19 278	0.07 85	0.06 172	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.07 178

LALA_ROB	0.36 477	0.25 483	0.46 370	0.30 513	0.21 486	0.47 508	0.39 539	0.61 529	0.51 491	0.52 528	0.51 470	0.69 554	0.36 471	0.50 391	0.43 488	0.17 518	0.11 469	0.16 510	0.14 496	0.17 493	0.15 475

Wz-Net-MNSev	0.36 477	0.26 494	0.79 509	0.26 452	0.21 486	0.59 542	0.38 534	0.55 477	0.56 515	0.48 514	0.54 488	0.53 503	0.36 471	0.60 447	0.44 493	0.11 396	0.09 420	0.11 399	0.11 416	0.15 468	0.13 442

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 295	0.22 280	0.12 185	0.25 286	0.21 350	0.32 202	0.44 424	0.29 281	0.28 227	0.25 258	0.16 202	0.30 301	0.25 381	0.12 434	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.11 384	0.09 311

AF-Net	0.37 487	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 529	0.64 535	0.42 483	0.68 533	0.65 543	0.49 531	0.57 432	0.44 493	0.15 492	0.11 469	0.19 532	0.14 496	0.15 468	0.13 442

iResNetv2_ROB	0.27 395	0.26 494	0.72 495	0.23 328	0.13 264	0.29 358	0.18 225	0.52 449	0.49 476	0.37 424	0.45 437	0.39 410	0.25 354	0.34 328	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.12 421	0.09 311

NCCL2	0.35 473	0.26 494	0.49 392	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 460	0.42 402	0.47 511	0.46 447	0.61 530	0.39 490	0.55 417	0.37 459	0.16 507	0.13 498	0.21 538	0.21 540	0.16 476	0.16 484

FBW_ROB	0.43 515	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 523	0.32 503	0.70 563	0.60 525	0.59 542	0.55 492	0.65 543	0.41 498	1.40 588	0.51 515	0.13 453	0.17 537	0.21 538	0.16 517	0.17 493	0.18 509

ETE_ROB	0.34 468	0.26 494	0.45 362	0.29 504	0.18 438	0.40 473	0.37 528	0.57 503	0.47 457	0.50 517	0.50 464	0.62 532	0.36 471	0.55 417	0.38 461	0.13 453	0.10 445	0.14 484	0.12 455	0.16 476	0.16 484

FINET	0.34 468	0.27 501	0.80 512	0.24 379	0.24 523	0.36 446	0.34 515	0.54 467	0.72 550	0.39 454	0.47 454	0.32 351	0.30 428	0.51 396	0.32 436	0.19 535	0.17 537	0.13 458	0.12 455	0.18 507	0.16 484

SHD	0.42 510	0.27 501	0.81 514	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 376	0.66 552	0.94 579	0.63 548	0.60 511	0.59 523	0.47 524	0.59 445	0.58 525	0.15 492	0.13 498	0.16 510	0.16 517	0.20 523	0.22 540

MeshStereo	0.58 551	0.27 501	0.67 479	0.22 280	0.17 417	0.66 552	0.37 528	0.78 571	0.61 528	1.47 603	1.30 579	1.65 589	0.79 569	1.12 573	0.59 526	0.17 518	0.17 537	0.17 516	0.14 496	0.17 493	0.14 463
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	0.30 435	0.28 504	0.83 521	0.23 328	0.15 361	0.30 377	0.17 182	0.49 405	0.37 345	0.30 312	0.38 354	0.30 331	0.27 382	0.52 402	0.31 431	0.14 479	0.14 508	0.14 484	0.16 517	0.21 526	0.23 547

SuperB	0.49 533	0.28 504	2.23 592	0.23 328	0.15 361	0.41 477	0.32 503	0.47 385	0.82 562	0.43 489	0.50 464	0.33 358	0.45 515	0.68 487	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.98 601	0.14 463

RTSC	0.39 499	0.28 504	0.78 502	0.27 480	0.18 438	0.49 519	0.22 376	0.59 517	0.84 569	0.55 537	0.53 485	0.49 481	0.36 471	0.67 486	0.82 553	0.13 453	0.10 445	0.11 399	0.12 455	0.17 493	0.17 496

PA-Net	0.37 487	0.28 504	0.83 521	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 432	0.55 512	0.34 384	0.42 401	0.41 432	0.36 471	0.79 526	0.49 507	0.12 434	0.23 563	0.16 510	0.23 550	0.12 421	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 590	0.28 504	0.79 509	0.26 452	0.16 393	2.26 604	1.00 600	1.42 595	1.46 596	2.38 608	2.05 601	5.95 616	2.66 609	2.95 606	2.46 606	0.17 518	0.18 543	0.18 524	0.18 532	0.15 468	0.18 509

NaN_ROB	0.41 507	0.28 504	0.62 462	0.30 513	0.19 460	0.51 523	0.47 560	0.58 512	0.59 521	0.56 538	0.47 454	0.49 481	0.41 498	1.21 579	0.64 537	0.12 434	0.18 543	0.12 437	0.13 482	0.11 384	0.14 463

SANet	0.53 545	0.28 504	0.96 546	0.26 452	0.15 361	0.69 554	0.44 553	0.67 557	1.34 592	0.67 554	0.98 567	0.94 568	0.71 565	0.89 547	0.76 545	0.14 479	0.12 486	0.12 437	0.11 416	0.17 493	0.16 484

w-ln-seven-2	0.36 477	0.29 511	1.06 557	0.27 480	0.18 438	0.37 452	0.30 492	0.50 415	0.54 506	0.45 500	0.55 492	0.45 460	0.41 498	0.62 463	0.49 507	0.10 357	0.10 445	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.11 402

Wz-Net-LNSev	0.34 468	0.29 511	0.91 537	0.26 452	0.21 486	0.47 508	0.31 497	0.54 467	0.54 506	0.44 496	0.52 478	0.50 488	0.35 467	0.39 352	0.39 469	0.11 396	0.11 469	0.10 340	0.09 333	0.14 454	0.13 442

DGSMNet	0.61 556	0.29 511	0.91 537	0.51 571	0.70 586	0.62 548	1.38 609	0.59 517	0.55 512	0.37 424	0.61 518	0.52 498	0.33 454	0.65 477	0.43 488	0.53 579	0.60 599	0.67 585	0.61 594	0.63 581	0.61 593

aanetorigin	0.39 499	0.29 511	1.09 559	0.24 379	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 216	0.47 457	0.94 574	0.82 553	0.52 498	0.54 539	0.49 387	0.50 513	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.16 476	0.15 475

DeepPrunerF	0.44 521	0.29 511	1.29 575	0.33 532	0.30 551	0.35 441	0.36 524	0.62 537	1.15 589	0.40 464	0.44 425	0.39 410	0.41 498	0.80 530	0.52 516	0.18 529	0.14 508	0.23 545	0.21 540	0.17 493	0.17 496

ADCPNet	0.48 530	0.29 511	1.60 585	0.27 480	0.23 515	0.70 557	0.38 534	0.53 460	0.51 491	0.51 522	0.59 506	0.67 548	0.56 543	0.60 447	1.14 576	0.15 492	0.18 543	0.14 484	0.23 550	0.19 514	0.19 517

PWC_ROB	0.38 494	0.29 511	0.69 485	0.25 418	0.20 478	0.38 460	0.19 270	0.58 512	0.67 540	0.57 540	0.85 556	0.51 492	0.40 494	0.71 495	0.52 516	0.13 453	0.09 420	0.14 484	0.10 377	0.17 493	0.14 463

w-ln-seven	0.42 510	0.30 518	1.18 566	0.26 452	0.22 502	0.58 539	0.31 497	0.62 537	0.81 561	0.58 541	0.61 518	0.53 503	0.36 471	0.57 432	0.65 539	0.11 396	0.10 445	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.13 442

FC-DCNN v2	0.71 565	0.30 518	0.67 479	0.32 526	0.27 538	0.84 569	0.39 539	0.84 580	0.85 570	1.44 599	1.64 593	2.09 596	1.28 594	1.06 569	0.80 552	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.26 548	0.25 554

HBP-ISP	0.33 460	0.30 518	0.72 495	0.22 280	0.16 393	0.32 402	0.22 376	0.54 467	0.44 424	0.41 473	0.49 462	0.33 358	0.38 484	0.73 502	0.25 381	0.18 529	0.19 547	0.24 547	0.20 537	0.16 476	0.13 442

FC-DCNN	0.70 564	0.30 518	0.69 485	0.32 526	0.27 538	0.81 568	0.39 539	0.79 574	0.82 562	1.41 595	1.58 592	1.98 594	1.26 592	1.02 566	0.77 548	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.26 548	0.26 556

PS-NSSS	0.32 451	0.30 518	0.46 370	0.23 328	0.17 417	0.33 413	0.24 423	0.57 503	0.41 395	0.37 424	0.52 478	0.35 379	0.30 428	0.80 530	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 538	0.15 505	0.15 468	0.13 442

PDISCO_ROB	0.43 515	0.30 518	0.67 479	0.43 560	0.36 560	0.67 553	0.32 503	0.72 566	0.76 555	0.43 489	0.53 485	0.63 540	0.40 494	0.66 482	0.47 504	0.21 540	0.12 486	0.21 538	0.19 536	0.25 541	0.20 527

PWCDC_ROB	0.38 494	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 270	0.58 512	0.89 571	0.42 483	1.26 578	0.36 384	0.34 463	0.50 391	0.38 461	0.18 529	0.11 469	0.11 399	0.09 333	0.19 514	0.13 442

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 272	0.24 379	0.14 310	0.24 269	0.18 225	0.32 202	0.43 409	0.29 281	0.28 227	0.24 250	0.19 270	0.29 286	0.20 297	0.15 492	0.07 298	0.21 538	0.11 416	0.14 454	0.10 367

dad	0.28 415	0.31 525	0.44 351	0.21 218	0.14 310	0.30 377	0.20 317	0.33 216	0.49 476	0.44 496	0.44 425	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 536	0.11 416	0.14 454	0.10 367

ccnet	0.42 510	0.31 525	0.48 387	0.27 480	0.32 555	0.60 545	0.32 503	0.65 546	0.46 452	0.53 534	0.66 529	0.56 513	0.45 515	0.72 500	0.61 530	0.26 554	0.19 547	0.24 547	0.21 540	0.26 548	0.22 540

Syn2CoEx	0.36 477	0.31 525	0.78 502	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 529	0.49 476	0.42 483	0.56 499	0.45 460	0.44 512	0.69 489	0.38 461	0.17 518	0.14 508	0.15 499	0.12 455	0.13 436	0.12 425

FCDSN-DC	0.63 557	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 551	0.65 550	0.37 528	0.66 552	0.68 543	1.14 586	1.54 590	1.71 591	1.26 592	0.92 552	0.64 537	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.27 553	0.27 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 499	0.32 530	0.64 472	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 503	0.53 502	0.45 500	0.64 526	0.62 532	0.45 515	0.72 500	0.39 469	0.15 492	0.15 523	0.21 538	0.20 537	0.18 507	0.19 517

MSMD_ROB	0.60 555	0.33 531	0.61 454	0.30 513	0.25 531	0.86 571	0.35 519	0.55 477	0.67 540	1.10 584	1.49 587	1.76 592	0.97 583	0.88 545	0.49 507	0.23 543	0.21 554	0.27 550	0.27 565	0.25 541	0.24 552

PVD	0.58 551	0.34 532	0.84 526	0.39 555	0.31 554	0.59 542	0.47 560	0.80 575	1.25 590	0.92 572	1.09 570	0.79 561	0.82 573	0.85 539	0.76 545	0.21 540	0.18 543	0.22 544	0.18 532	0.27 553	0.35 570

ADCMid	0.49 533	0.34 532	1.13 564	0.26 452	0.21 486	0.51 523	0.37 528	0.57 503	0.54 506	0.75 563	0.66 529	0.62 532	0.64 560	0.64 471	1.68 593	0.13 453	0.12 486	0.17 516	0.17 526	0.20 523	0.17 496

FADNet-RVC	0.31 442	0.35 534	0.78 502	0.25 418	0.20 478	0.33 413	0.20 317	0.49 405	0.40 385	0.34 384	0.39 367	0.41 432	0.29 414	0.63 469	0.31 431	0.13 453	0.14 508	0.14 484	0.15 505	0.19 514	0.19 517

PASM	0.45 523	0.35 534	0.90 536	0.35 543	0.33 556	0.39 468	0.38 534	0.50 415	0.61 528	0.52 528	0.51 470	0.62 532	0.45 515	0.93 554	0.48 505	0.26 554	0.29 573	0.29 561	0.33 570	0.29 559	0.26 556

CSAN	0.50 536	0.35 534	0.78 502	0.36 545	0.23 515	0.56 535	0.59 575	0.61 529	0.70 547	0.64 550	0.78 548	0.65 543	0.60 550	1.38 587	0.62 532	0.21 540	0.17 537	0.20 536	0.20 537	0.18 507	0.18 509

FADNet	0.32 451	0.36 537	0.74 500	0.23 328	0.22 502	0.37 452	0.19 270	0.53 460	0.48 467	0.32 352	0.36 331	0.43 445	0.32 451	0.64 471	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 484	0.16 517	0.24 539	0.19 517

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 477	0.36 537	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 523	0.24 423	0.55 477	0.38 359	0.41 473	0.47 454	0.47 470	0.27 382	0.73 502	0.30 424	0.36 572	0.19 547	0.27 550	0.17 526	0.26 548	0.23 547

MANE	1.41 592	0.36 537	0.74 500	0.43 560	0.41 564	2.16 603	0.80 590	2.39 610	3.38 606	2.22 607	3.06 609	3.54 609	2.73 610	2.15 603	1.94 601	0.28 562	0.27 569	0.30 563	0.46 580	0.28 558	0.34 569

ELAS_RVC	0.74 570	0.36 537	1.00 550	0.37 551	0.33 556	0.88 572	0.93 597	0.83 579	1.08 585	1.35 591	1.33 581	1.24 579	1.33 596	1.06 569	0.95 564	0.27 559	0.25 567	0.29 561	0.27 565	0.30 560	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 570	0.36 537	0.85 529	0.36 545	0.33 556	1.36 593	0.77 588	0.93 584	0.92 575	1.41 595	1.53 589	1.16 578	1.17 588	0.95 559	1.03 568	0.26 554	0.25 567	0.28 557	0.28 568	0.31 561	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 67	0.37 542	0.36 241	0.14 2	0.07 1	0.11 7	0.12 27	0.17 13	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 54	0.20 128	0.10 1	0.09 308	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.24 539	0.05 26

EDNetEfficient	0.63 557	0.37 542	2.40 596	0.26 452	0.25 531	0.38 460	0.49 566	0.41 321	1.06 584	1.38 592	0.87 560	0.62 532	0.95 580	0.65 477	1.65 592	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.11 416	0.19 514	0.17 496

XQC	0.43 515	0.37 542	0.96 546	0.34 534	0.25 531	0.53 533	0.34 515	0.60 525	0.73 553	0.51 522	0.46 447	0.57 518	0.47 524	0.70 492	0.72 544	0.17 518	0.12 486	0.18 524	0.15 505	0.25 541	0.23 547

WZ-Net	0.52 544	0.38 545	1.90 589	0.30 513	0.24 523	0.57 538	0.48 564	0.62 537	0.78 558	0.50 517	0.71 538	0.68 552	0.54 539	0.98 563	0.84 554	0.13 453	0.10 445	0.11 399	0.12 455	0.19 514	0.20 527

SAMSARA	0.56 547	0.39 546	0.80 512	0.60 576	0.46 569	1.00 578	1.23 608	0.67 557	0.68 543	0.71 558	0.54 488	0.89 567	0.57 546	0.81 533	0.62 532	0.19 535	0.22 558	0.18 524	0.18 532	0.27 553	0.25 554

z-mn7	0.44 521	0.40 547	1.09 559	0.25 418	0.18 438	0.61 546	0.34 515	0.56 493	0.93 577	0.43 489	0.96 564	0.53 503	0.39 490	0.94 556	0.59 526	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.14 454	0.13 442

ADCS	0.58 551	0.40 547	1.35 578	0.29 504	0.24 523	0.55 534	0.45 554	0.67 557	0.83 566	0.76 564	0.71 538	0.68 552	0.60 550	0.76 516	2.23 604	0.16 507	0.16 530	0.16 510	0.17 526	0.22 533	0.22 540

AnyNet_C32	0.51 540	0.40 547	1.10 563	0.29 504	0.28 543	0.59 542	0.58 573	0.54 467	0.60 525	0.62 546	0.66 529	0.54 507	0.54 539	0.78 524	1.74 596	0.15 492	0.14 508	0.15 499	0.17 526	0.20 523	0.20 527

LSM	1.64 599	0.40 547	2.56 598	2.02 608	17.61 622	0.51 523	0.52 568	0.61 529	0.76 555	0.82 567	1.11 572	0.63 540	0.54 539	0.75 511	0.49 507	0.16 507	0.24 565	0.18 524	0.21 540	0.25 541	2.42 613

PSMNet-RUCA	0.37 487	0.41 551	0.66 478	0.46 565	0.41 564	0.34 426	0.25 440	0.57 503	0.45 435	0.39 454	0.52 478	0.43 445	0.33 454	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 567	0.21 540	0.31 561	0.22 540

Wz-Net-SNSev	0.43 515	0.41 551	1.27 573	0.30 513	0.21 486	0.44 494	0.41 545	0.61 529	0.65 536	0.46 504	0.65 527	0.62 532	0.39 490	0.74 510	0.59 526	0.12 434	0.11 469	0.12 437	0.13 482	0.16 476	0.14 463

MSAF-DinoV2	0.76 572	0.44 553	1.98 590	0.49 570	0.16 393	0.58 539	0.31 497	0.81 577	0.83 566	0.41 473	0.52 478	0.98 572	0.58 547	4.97 614	1.03 568	0.11 396	0.07 298	0.10 340	0.24 552	0.27 553	0.26 556

zh-mn7	0.46 525	0.45 554	1.48 581	0.25 418	0.19 460	0.44 494	0.29 481	0.56 493	0.82 562	0.65 552	0.96 564	0.49 481	0.38 484	0.88 545	0.63 535	0.12 434	0.10 445	0.11 399	0.11 416	0.13 436	0.14 463

GASNet	0.36 477	0.46 555	0.88 533	0.34 534	0.23 515	0.35 441	0.22 376	0.60 525	0.53 502	0.40 464	0.37 340	0.45 460	0.30 428	0.79 526	0.35 452	0.15 492	0.10 445	0.14 484	0.14 496	0.22 533	0.12 425

UDG	0.40 505	0.46 555	0.49 392	0.40 557	0.35 559	0.47 508	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 454	0.45 437	0.59 523	0.44 512	0.46 376	0.39 469	0.26 554	0.19 547	0.48 576	0.22 548	0.34 565	0.26 556

CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 557	0.65 473	0.37 551	0.23 515	0.51 523	0.29 481	0.66 552	0.49 476	0.46 504	0.51 470	0.48 476	0.38 484	0.96 560	0.35 452	0.34 570	0.23 563	0.55 580	0.25 557	0.31 561	0.20 527

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 557	0.69 485	0.38 553	0.20 478	0.51 523	0.48 564	0.66 552	0.66 537	0.46 504	0.46 447	0.50 488	0.44 512	0.90 550	0.39 469	0.27 559	0.21 554	0.32 565	0.18 532	0.27 553	0.22 540
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	0.40 505	0.48 559	0.67 479	0.48 567	0.39 561	0.48 514	0.22 376	0.51 432	0.43 409	0.40 464	0.47 454	0.47 470	0.33 454	0.54 415	0.32 436	0.36 572	0.15 523	0.40 572	0.21 540	0.45 571	0.31 565

Consistency-Raft	0.55 546	0.48 559	1.02 553	0.45 563	0.49 572	0.49 519	0.47 560	0.72 566	0.72 550	0.45 500	0.82 553	0.47 470	0.60 550	0.50 391	0.63 535	0.39 576	0.39 582	0.44 574	0.51 586	0.52 574	0.37 571

RTS	0.78 573	0.48 559	4.68 604	0.34 534	0.28 543	1.12 582	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 526	0.59 548	1.61 591	1.16 579	0.14 479	0.11 469	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 517

RTSA	0.78 573	0.48 559	4.68 604	0.34 534	0.28 543	1.12 582	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 526	0.59 548	1.61 591	1.16 579	0.14 479	0.11 469	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 517

NVStereoNet_ROB	0.67 561	0.49 563	0.83 521	0.48 567	0.40 563	0.51 523	0.46 556	0.70 563	0.77 557	0.84 568	1.72 594	1.02 573	0.83 574	1.23 580	0.79 551	0.32 568	0.38 581	0.40 572	0.46 580	0.36 567	0.41 575
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	0.41 507	0.50 564	0.48 387	0.44 562	0.39 561	0.46 502	0.32 503	0.50 415	0.43 409	0.45 500	0.52 478	0.57 518	0.36 471	0.48 382	0.33 443	0.33 569	0.21 554	0.55 580	0.25 557	0.37 568	0.32 568

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 540	0.50 564	0.86 530	0.39 555	0.24 523	0.84 569	0.55 571	0.56 493	0.62 530	0.60 543	0.68 533	0.62 532	0.42 507	1.13 574	0.43 488	0.23 543	0.27 569	0.27 550	0.35 572	0.25 541	0.29 561

zh-sn7	0.48 530	0.51 566	1.43 580	0.29 504	0.20 478	0.47 508	0.39 539	0.57 503	0.62 530	0.52 528	0.81 551	0.52 498	0.56 543	1.05 568	0.87 558	0.12 434	0.13 498	0.13 458	0.13 482	0.17 493	0.16 484

MFN_U_SF_RVC	0.56 547	0.51 566	1.19 567	0.38 553	0.22 502	0.69 554	0.27 459	0.80 575	0.67 540	0.73 559	0.74 543	0.87 564	0.61 559	0.81 533	0.76 545	0.29 564	0.27 569	0.32 565	0.37 576	0.32 564	0.31 565

EDNetEfficientorigin	7.51 613	0.52 568	140.47 637	0.25 418	0.17 417	0.42 484	0.29 481	0.47 385	1.03 581	1.28 589	1.02 568	0.83 563	0.84 575	0.75 511	0.99 566	0.10 357	0.09 420	0.12 437	0.10 377	0.21 526	0.22 540

anonymity	0.56 547	0.54 569	0.70 491	0.47 566	0.61 582	0.56 535	0.43 550	0.69 561	0.49 476	0.63 548	0.55 492	0.54 507	0.60 550	0.61 454	0.57 520	0.55 582	0.53 592	0.50 577	0.54 589	0.51 573	0.56 585

MonStereo1	0.93 579	0.56 570	0.82 518	0.69 580	0.58 580	1.37 594	0.35 519	0.94 585	1.25 590	0.93 573	1.90 597	1.52 587	2.10 605	1.27 583	0.77 548	0.69 589	0.33 578	0.75 589	0.47 582	0.70 588	0.57 587

Wz-Net-TNSev	0.51 540	0.58 571	1.61 587	0.25 418	0.21 486	0.65 550	0.45 554	0.63 544	0.69 545	0.51 522	0.54 488	0.71 557	0.60 550	1.00 564	0.77 548	0.15 492	0.15 523	0.13 458	0.15 505	0.21 526	0.20 527

AnyNet_C01	0.65 559	0.58 571	2.60 599	0.32 526	0.26 536	0.88 572	0.61 576	0.63 544	0.62 530	0.68 555	0.96 564	0.76 560	0.60 550	0.96 560	1.43 588	0.16 507	0.16 530	0.17 516	0.17 526	0.23 536	0.23 547

GCST	0.47 527	0.60 573	0.57 438	1.04 596	0.48 571	0.38 460	0.11 19	0.40 309	0.32 283	0.41 473	0.34 309	0.29 315	0.17 228	0.46 376	0.19 278	0.69 589	0.42 584	0.79 593	0.62 595	0.62 580	0.46 580

SPS-STEREO	0.69 563	0.61 574	0.98 548	0.52 573	0.57 579	0.74 559	0.50 567	0.78 571	0.62 530	0.95 576	0.86 557	0.94 568	0.70 564	1.01 565	0.87 558	0.58 585	0.51 589	0.50 577	0.50 585	0.55 576	0.58 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 550	0.62 575	0.87 532	0.63 578	0.44 568	0.73 558	0.37 528	0.65 546	0.66 537	0.51 522	0.75 544	0.66 547	0.45 515	0.69 489	0.46 502	0.53 579	0.34 579	0.55 580	0.35 572	0.60 579	0.45 577

Ntro	0.58 551	0.64 576	0.92 539	0.66 579	0.50 574	0.77 562	0.36 524	0.66 552	0.70 547	0.50 517	0.59 506	0.65 543	0.51 536	0.75 511	0.45 496	0.56 583	0.32 577	0.56 583	0.34 571	0.63 581	0.46 580

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 562	0.64 576	1.06 557	0.45 563	0.27 538	1.40 596	0.58 573	0.78 571	0.92 575	0.84 568	0.86 557	0.88 566	0.68 562	1.33 586	0.68 542	0.37 574	0.29 573	0.34 568	0.36 575	0.43 569	0.37 571

SGM+DAISY	0.87 575	0.66 578	1.30 576	0.51 571	0.60 581	1.03 579	0.84 594	0.76 569	0.73 553	1.39 593	1.51 588	1.31 582	1.22 590	1.11 571	1.08 571	0.57 584	0.53 592	0.51 579	0.51 586	0.54 575	0.61 593

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 242	0.72 579	0.70 491	0.17 27	0.08 14	0.15 33	0.15 104	0.18 19	0.16 39	0.13 68	0.12 42	0.09 21	0.08 8	0.16 45	0.13 102	0.35 571	0.04 2	0.08 185	0.07 165	0.11 384	0.23 547

coex-ft	3.44 607	0.73 580	48.55 635	0.24 379	0.19 460	0.50 522	0.43 550	0.47 385	2.40 603	7.03 617	1.20 575	0.97 571	2.23 606	0.73 502	1.92 600	0.12 434	0.15 523	0.14 484	0.12 455	0.21 526	0.43 576

JetBlue	1.14 588	0.76 581	2.36 594	0.59 575	0.75 588	3.04 607	1.78 611	1.11 588	0.90 573	0.94 574	1.10 571	1.66 590	1.28 594	2.09 601	1.72 595	0.43 578	0.36 580	0.38 570	0.38 578	0.58 578	0.56 585

MFMNet_re	0.72 566	0.76 581	0.99 549	0.62 577	0.70 586	0.77 562	0.67 579	0.75 568	0.83 566	0.78 566	0.86 557	0.69 554	0.78 568	0.71 495	0.61 530	0.66 588	0.59 598	0.61 584	0.58 593	0.68 587	0.71 597

ACVNet_1	0.72 566	0.81 583	1.37 579	0.72 583	0.53 577	0.77 562	0.42 548	0.85 583	0.90 573	0.74 562	0.75 544	1.32 583	0.72 566	1.02 566	0.55 519	0.54 581	0.31 576	0.71 587	0.35 572	0.64 583	0.45 577

ACVNet-4b	0.72 566	0.81 583	1.33 577	0.72 583	0.50 574	0.80 567	0.31 497	0.71 565	0.80 560	0.50 517	0.72 542	0.95 570	0.43 511	0.96 560	1.20 583	1.13 607	0.21 554	0.76 590	0.45 579	0.65 584	0.46 580

IMH-64-1	0.91 577	0.86 585	0.84 526	0.97 591	0.75 588	0.92 575	0.71 581	1.27 590	1.10 586	0.89 570	1.45 584	1.14 575	0.96 581	1.19 576	0.84 554	0.74 591	0.51 589	0.97 596	0.55 590	0.84 592	0.60 590

IMH-64	0.91 577	0.86 585	0.84 526	0.97 591	0.75 588	0.92 575	0.71 581	1.27 590	1.10 586	0.89 570	1.45 584	1.14 575	0.96 581	1.19 576	0.84 554	0.74 591	0.51 589	0.97 596	0.55 590	0.84 592	0.60 590

ACVNet_2	0.89 576	0.87 587	1.25 571	0.82 586	0.62 583	0.97 577	0.62 577	1.14 589	1.42 594	1.00 579	1.40 582	1.47 586	0.84 575	1.11 571	0.66 540	0.61 586	0.43 585	0.78 591	0.49 583	0.75 589	0.52 583

test_for_model	0.29 426	0.89 588	0.34 211	0.69 580	0.49 572	0.20 169	0.16 138	0.30 177	0.23 163	0.28 252	0.15 88	0.13 87	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.29 564	0.10 445	0.06 32	0.04 1	0.86 594	0.18 509

WAO-7	1.01 582	0.89 588	0.93 541	0.83 588	0.66 585	1.18 584	0.81 592	1.40 594	1.57 597	1.11 585	1.76 596	1.45 585	1.19 589	1.50 590	1.14 576	0.61 586	0.62 602	0.70 586	0.68 597	0.66 586	0.60 590

RainbowNet	0.72 566	0.89 588	1.02 553	0.82 586	0.63 584	0.78 565	0.52 568	0.81 577	0.93 577	0.60 543	0.79 549	0.80 562	0.60 550	0.80 530	0.57 520	0.78 594	0.55 595	0.78 591	0.49 583	0.76 590	0.58 588

DispFullNet	0.66 560	0.89 588	1.59 584	0.77 585	1.21 603	0.51 523	0.23 401	0.59 517	0.72 550	0.69 557	0.61 518	0.69 554	0.91 579	0.79 526	0.48 505	0.27 559	0.12 486	0.73 588	0.30 569	0.65 584	0.40 574

WAO-6	1.07 586	0.93 592	0.92 539	0.96 590	0.78 591	1.28 590	0.75 585	1.34 592	2.00 601	1.02 581	1.54 590	1.59 588	1.22 590	1.31 585	1.14 576	0.78 594	0.55 595	1.02 600	0.75 601	0.83 591	0.69 596

IMH	1.05 585	0.95 593	1.00 550	1.01 593	0.78 591	1.11 581	0.68 580	1.38 593	1.43 595	1.00 579	1.72 594	1.43 584	1.14 585	1.73 596	0.89 560	1.09 604	0.55 595	0.99 598	0.57 592	0.87 595	0.62 595

LVE	1.13 587	1.02 594	1.28 574	1.01 593	0.80 594	1.29 591	0.81 592	1.47 597	1.96 599	1.07 583	1.90 597	1.90 593	1.01 584	1.48 589	0.91 561	0.93 601	0.61 601	0.94 595	0.69 598	0.87 595	0.75 601

TorneroNet-64	1.43 593	1.03 595	1.20 568	1.10 597	0.86 597	2.26 604	0.73 584	1.84 603	3.84 611	1.25 588	2.25 605	2.69 605	1.42 597	1.76 598	1.43 588	0.76 593	0.50 587	1.09 601	0.66 596	1.23 604	0.76 602

Dean	1.17 589	1.04 596	1.49 583	1.03 595	0.78 591	1.20 587	0.77 588	1.48 598	1.96 599	1.28 589	1.99 600	2.15 597	1.14 585	1.25 581	1.00 567	0.81 596	0.60 599	1.01 599	0.69 598	0.92 599	0.74 600

TorneroNet	2.22 603	1.08 597	1.24 570	1.14 601	0.90 598	5.58 611	0.80 590	2.12 608	8.69 617	2.58 609	5.42 614	3.88 610	1.97 603	1.78 600	1.87 598	0.86 597	0.54 594	1.15 605	0.74 600	1.23 604	0.85 603

WAO-8	1.46 595	1.10 598	1.09 559	1.10 597	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 603	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 598	3.17 607	1.19 581	0.91 599	0.65 604	1.09 601	0.79 602	0.90 597	0.71 597

Venus	1.46 595	1.10 598	1.09 559	1.10 597	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 603	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 598	3.17 607	1.19 581	0.91 599	0.65 604	1.09 601	0.79 602	0.90 597	0.71 597

MADNet+	1.01 582	1.16 600	4.72 606	0.70 582	0.47 570	1.24 588	0.96 598	0.97 586	0.89 571	0.65 552	0.77 547	0.87 564	0.85 577	2.09 601	1.68 593	0.38 575	0.39 582	0.31 564	0.27 565	0.43 569	0.39 573

PWCK	1.00 580	1.17 601	1.70 588	0.91 589	0.41 564	1.19 586	0.92 596	1.10 587	1.14 588	1.16 587	1.14 573	1.25 580	0.88 578	1.75 597	1.04 570	0.87 598	0.50 587	0.87 594	0.53 588	0.96 600	0.52 583

UNDER WATER-64	1.55 597	1.19 602	2.52 597	1.31 602	0.95 599	2.12 602	1.21 607	1.45 596	3.19 605	1.43 598	1.32 580	2.64 604	2.04 604	1.63 593	1.83 597	1.11 605	0.67 606	1.28 606	0.92 605	1.19 602	1.02 606

UNDER WATER	1.59 598	1.22 603	2.36 594	1.38 603	1.03 600	1.67 599	1.10 604	1.54 601	3.63 607	1.44 599	1.47 586	2.85 606	2.25 607	1.67 594	1.94 601	1.06 603	0.62 602	1.31 607	0.93 606	1.21 603	1.02 606

notaker	1.45 594	1.34 604	1.48 581	1.40 604	1.07 601	1.18 584	0.85 595	1.48 598	1.40 593	1.51 604	3.46 610	2.40 602	1.81 602	1.76 598	1.45 591	1.11 605	0.69 607	1.38 608	0.87 604	1.31 606	0.97 605

ktn	1.77 601	1.36 605	1.22 569	1.43 605	1.14 602	1.52 597	1.08 603	1.51 600	3.96 612	2.77 611	4.69 612	3.35 608	1.46 600	1.69 595	1.25 585	1.43 609	0.77 608	1.45 609	0.99 607	1.32 607	0.96 604

KSHMR	1.89 602	1.36 605	1.60 585	1.47 606	1.22 604	1.38 595	1.06 602	1.79 602	5.97 615	1.42 597	5.65 615	2.98 607	1.14 585	2.23 604	1.20 583	1.27 608	1.12 609	1.46 610	1.10 609	1.32 607	1.15 608

HanzoNet	2.97 606	1.69 607	2.29 593	1.74 607	1.33 605	1.53 598	1.03 601	1.99 606	2.64 604	5.51 615	5.16 613	5.90 615	6.82 617	4.32 613	3.29 609	3.16 615	2.02 615	1.92 611	2.87 616	2.24 611	1.89 611

MADNet++	2.26 604	1.80 608	2.06 591	2.13 610	1.97 608	2.61 606	1.79 612	2.38 609	2.16 602	2.75 610	2.65 607	2.38 601	2.43 608	3.17 607	3.21 608	2.17 612	1.95 613	1.94 612	1.63 611	2.06 610	2.01 612

BEATNet-Init1	4.73 611	2.61 609	13.29 622	0.58 574	0.53 577	10.12 618	3.33 614	4.83 615	5.01 614	8.75 619	8.51 617	14.08 626	7.60 618	7.70 619	5.34 615	0.28 562	0.28 572	0.34 568	0.37 576	0.57 577	0.45 577

JetRed	2.30 605	2.64 610	6.12 608	1.12 600	1.38 606	5.85 613	3.29 613	1.99 606	1.67 598	1.98 606	1.95 599	2.16 600	1.60 601	2.48 605	4.10 612	1.05 602	1.60 610	1.09 601	1.01 608	1.67 609	1.28 609

DPSimNet_ROB	4.34 609	4.23 611	6.89 610	3.67 611	3.68 609	4.75 608	5.21 616	2.67 611	3.68 608	5.82 616	3.95 611	5.57 612	6.72 616	3.46 611	4.48 613	4.05 618	2.88 616	4.68 618	3.12 618	3.69 613	3.62 616

DGTPSM_ROB	8.34 614	5.10 612	10.37 620	5.31 613	10.18 615	8.33 615	23.60 625	6.06 617	13.41 624	4.90 612	10.87 622	5.65 613	10.44 619	6.17 615	12.59 620	3.74 616	7.55 619	3.69 616	7.26 621	4.14 615	7.46 618

DPSMNet_ROB	8.40 615	5.11 613	10.49 621	5.58 614	10.25 616	8.34 616	23.62 626	6.07 618	13.45 625	4.93 613	10.88 623	5.66 614	10.44 619	6.24 616	12.64 621	3.98 617	7.61 620	3.76 617	7.30 622	4.20 616	7.51 619

USTest	6.88 612	5.23 614	5.63 607	7.22 615	7.29 612	14.34 621	22.76 621	8.48 619	9.32 618	5.42 614	6.39 616	6.29 618	6.64 615	6.92 617	8.62 619	1.94 610	3.29 617	2.16 614	2.55 615	3.85 614	3.29 615

TCMNet-wrong-test	4.29 608	5.57 615	4.65 603	11.33 619	10.39 617	5.73 612	4.48 615	4.13 614	1.02 580	1.91 605	2.39 606	6.16 617	3.62 611	3.84 612	4.50 614	1.99 611	0.47 586	1.97 613	1.69 612	5.69 617	4.31 617

ASD4		6.65 616

Anonymous_1	16.62 625	9.35 617	9.84 612	10.66 616	14.64 620	18.66 626	27.12 627	12.64 625	13.51 626	10.76 625	10.30 621	10.13 620	10.60 621	11.06 625	12.74 622	15.87 632	7.74 621	16.92 629	43.48 635	58.66 638	7.68 620

xxxxx1	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

tt_ll	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

ff	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

DPSM_ROB	11.49 619	9.87 621	10.35 618	11.13 617	11.31 618	19.11 627	27.51 628	13.37 626	14.21 627	10.31 623	11.06 624	10.96 624	11.27 625	11.96 626	13.59 623	6.78 621	8.19 622	6.03 620	7.09 619	7.93 618	7.73 621

DPSM	11.49 619	9.87 621	10.35 618	11.13 617	11.31 618	19.11 627	27.51 628	13.37 626	14.21 627	10.31 623	11.06 624	10.96 624	11.27 625	11.96 626	13.59 623	6.78 621	8.19 622	6.03 620	7.09 619	7.93 618	7.73 621

DLNR_Zeroshot_test	10.44 616	12.10 623	19.93 625	106.08 636	23.66 633	0.14 22	0.13 53	3.22 612	0.17 56	0.16 132	0.23 181	0.16 148	0.10 54	0.31 308	0.15 165	2.36 613	0.06 172	0.07 99	0.07 165	39.70 636	0.06 93

DLNR-FE	10.45 617	12.13 624	19.94 626	106.10 637	23.12 632	0.14 22	0.13 53	3.28 613	0.17 56	0.16 132	0.23 181	0.16 148	0.10 54	0.31 308	0.15 165	2.41 614	0.06 172	0.07 99	0.07 165	40.22 637	0.06 93

PML	16.10 624	12.82 625	6.78 609	5.23 612	7.76 613	33.92 631	66.56 638	5.30 616	10.28 619	26.12 637	68.59 638	20.51 628	13.49 627	10.06 621	6.78 618	5.96 620	2.00 614	6.04 622	2.18 613	8.96 620	2.60 614

LRCNet_RVC	10.90 618	14.34 626	9.35 611	15.35 620	8.04 614	1.08 580	0.34 515	8.78 620	0.70 547	12.63 626	16.05 626	9.85 619	6.54 614	8.57 620	6.34 617	20.27 633	5.40 618	23.70 631	21.88 632	14.87 624	13.83 626

RSGM-EC	29.65 635	17.75 627	10.04 613	35.31 633	33.15 635	26.42 629	46.65 630	19.89 630	17.74 630	18.92 628	23.36 635	30.14 637	23.59 636	41.87 637	45.99 637	59.56 637	34.38 637	33.25 637	20.37 629	34.97 634	19.60 633

acva	29.65 635	17.75 627	10.04 613	35.31 633	33.15 635	26.42 629	46.65 630	19.89 630	17.74 630	18.92 628	23.36 635	30.14 637	23.59 636	41.87 637	45.99 637	59.56 637	34.38 637	33.25 637	20.37 629	34.97 634	19.60 633

CasAABBNet	23.10 628	19.86 629	20.64 629	22.47 626	22.73 627	38.41 635	55.50 635	26.89 635	28.70 636	20.61 633	22.15 632	22.08 633	22.75 633	23.99 630	27.36 632	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.27 624	15.95 625	15.53 628

FlowAnything	23.14 631	19.87 630	20.79 630	22.50 629	22.74 628	38.39 634	55.46 633	26.89 635	28.72 637	20.77 635	22.29 634	22.07 632	22.72 630	23.99 630	27.41 636	13.60 629	16.55 633	12.15 626	14.36 628	15.97 628	15.52 627

RAFT-FEzeroshot	23.10 628	19.88 631	20.56 627	22.49 627	22.75 629	38.38 632	55.50 635	26.84 633	28.66 634	20.60 631	22.10 630	22.05 630	22.74 631	24.00 632	27.37 634	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.28 625	15.96 626	15.54 629

RAFT-FE	23.10 628	19.88 631	20.56 627	22.49 627	22.75 629	38.38 632	55.50 635	26.84 633	28.66 634	20.60 631	22.10 630	22.05 630	22.74 631	24.00 632	27.37 634	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.28 625	15.96 626	15.54 629

Selective-RAFT-Error	23.16 632	19.93 633	20.87 631	22.54 630	22.81 631	38.52 637	55.47 634	27.01 638	28.83 638	20.66 634	22.25 633	22.09 634	22.80 635	24.09 634	27.36 632	13.61 630	16.48 629	12.15 626	14.28 625	15.99 629	15.57 631

LSM0	24.24 633	19.98 634	22.32 632	24.22 631	40.14 637	38.48 636	55.20 632	26.95 637	28.57 633	20.49 630	21.83 628	22.26 635	22.75 633	24.22 635	27.30 631	13.66 631	16.32 628	12.19 628	14.15 623	16.10 630	17.66 632

HaxPig	17.72 626	20.22 635	19.73 624	16.53 621	16.51 621	9.27 617	9.33 617	14.34 628	13.27 623	18.65 627	18.70 627	17.35 627	16.77 628	17.04 628	16.45 628	22.05 634	20.89 634	22.27 630	21.53 631	21.29 631	22.13 635

MEDIAN_ROB	21.21 627	24.62 636	23.47 633	19.58 622	19.65 626	13.22 620	10.96 618	17.88 629	17.00 629	22.14 636	22.02 629	20.86 629	20.36 629	21.06 629	19.71 629	25.63 635	24.13 635	26.21 632	25.20 633	25.17 632	25.38 636

AVERAGE_ROB	25.43 634	29.06 637	27.24 634	24.63 632	24.20 634	17.73 625	12.61 619	22.29 632	21.39 632	26.79 638	26.16 637	25.20 636	24.64 638	25.07 636	23.53 630	29.96 636	28.40 636	30.60 633	29.58 634	29.72 633	29.84 637

test_example2	101.33 637	108.28 638	68.15 636	98.43 635	106.93 638	89.75 638	102.43 639	36.80 639	97.65 639	129.04 639	130.15 639	65.26 639	66.62 639	92.11 639	80.24 639	144.10 639	199.48 639	81.81 639	103.01 639	125.01 639	101.27 638

ccccc		256.29 639		354.40 638	364.36 639	149.10 639		152.89 640		153.93 640		164.00 640		268.02 640		390.55 640	349.22 640	244.59 640	219.82 640	412.30 640

GS-Stereo							0.16 138	0.26 111	0.18 68	0.13 68	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

FSD					0.24 523	0.27 316	0.27 459	0.31 191	0.29 248	0.26 231	0.27 221	0.28 304	0.27 382	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.25 541

Low-res two-view benchmark