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

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
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
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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 616

Low-res two-view benchmark