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

3.75w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.12 25	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

NLMM1	0.14 93	0.09 50	0.18 49	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.14 75	0.34 223	0.29 246	0.13 66	0.16 102	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.15 163	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

NLSM1	0.14 93	0.09 50	0.15 14	0.20 167	0.13 262	0.19 130	0.16 136	0.30 175	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.11 58	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.05 9	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

NLCSM	0.14 93	0.11 164	0.22 87	0.20 167	0.14 308	0.18 101	0.15 102	0.33 214	0.28 226	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.14 164	0.19 107	0.16 191	0.06 33	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 2	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.07 1	0.16 57	0.12 25	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 112	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	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 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.16 37	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 57	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.14 94	0.13 52	0.09 21	0.09 21	0.18 84	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 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.18 66	0.14 94	0.17 115	0.09 21	0.10 52	0.18 84	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	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 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	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 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.12 40	0.08 3	0.11 81	0.16 43	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.15 102	0.20 34	0.15 31	0.12 48	0.13 52	0.10 38	0.09 21	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.16 37	0.14 94	0.13 52	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	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 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.5w_stereo	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 58	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.09 21	0.11 81	0.19 107	0.13 100	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 50	0.11 164	0.18 49	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.07 1	0.12 107	0.15 25	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 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.14 75	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.14 82	0.08 3	0.11 81	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 50	0.08 15	0.14 6	0.18 59	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsters	0.11 24	0.09 50	0.13 1	0.17 25	0.12 183	0.15 31	0.11 17	0.23 77	0.15 31	0.14 94	0.12 40	0.08 3	0.09 21	0.21 145	0.10 1	0.06 33	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 51	0.18 17	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.11 58	0.12 107	0.18 84	0.11 15	0.08 221	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.72 577	0.70 489	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 102	0.18 17	0.16 37	0.13 66	0.12 40	0.09 21	0.08 8	0.16 43	0.13 100	0.35 569	0.04 2	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.23 545

4D-IteraStereo	0.17 162	0.16 372	0.50 401	0.21 216	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.28 142	0.28 226	0.23 194	0.20 152	0.20 191	0.11 81	0.19 107	0.14 137	0.06 33	0.04 2	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.06 91

CAS	0.15 129	0.07 2	0.21 77	0.41 556	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.15 108	0.19 135	0.11 58	0.09 21	0.14 11	0.13 100	0.29 562	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 461

test-3	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.26 229	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

test_1	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.25 217	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 15	0.26 124	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 51	0.22 58	0.30 260	0.21 182	0.30 251	0.13 85	0.11 81	0.16 43	0.15 163	0.07 83	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 58	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MatchStereo	0.11 24	0.08 15	0.23 94	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 25	0.20 34	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.08 3	0.08 8	0.14 11	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.20 34	0.14 22	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM	0.13 65	0.09 50	0.17 40	0.20 167	0.13 262	0.16 57	0.16 136	0.30 175	0.26 199	0.12 48	0.15 86	0.11 58	0.11 81	0.19 107	0.16 191	0.05 9	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

NLSM3	0.13 65	0.10 95	0.17 40	0.21 216	0.13 262	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.24 176	0.11 30	0.15 86	0.12 71	0.13 141	0.17 62	0.15 163	0.05 9	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.05 5	0.05 26

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.19 23	0.15 31	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 50	0.12 207	0.21 77	0.18 59	0.11 124	0.24 267	0.12 25	0.19 23	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.11 58	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GSStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.17 25	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

GS-Stereo							0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

FE-Mocha	0.16 143	0.10 95	0.33 199	0.19 104	0.13 262	0.19 130	0.15 102	0.35 249	0.22 140	0.24 208	0.24 193	0.20 191	0.14 164	0.17 62	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

DDF-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.19 57	0.19 104	0.16 391	0.12 9	0.15 102	0.18 17	0.18 66	0.11 30	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.21 524	0.06 91

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 46	0.19 83	0.77 563	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

Zero-FE251	0.14 93	0.09 50	0.24 103	0.17 25	0.09 34	0.20 167	0.13 51	0.20 34	0.14 22	0.61 543	0.13 52	0.13 85	0.11 81	0.14 11	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.18 59	0.10 78	0.13 15	0.12 25	0.15 4	0.12 9	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 91

Replicate-Monster	0.12 50	0.10 95	0.32 183	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 58	0.19 83	0.11 30	0.10 17	0.10 38	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 245

zero-FE	0.16 143	0.08 15	0.81 512	0.19 104	0.18 436	0.12 9	0.15 102	0.19 23	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.21 145	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.19 512	0.06 91

GGEV	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

AdaDepth	0.11 24	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.13 51	0.16 5	0.13 16	0.10 15	0.10 17	0.09 21	0.09 21	0.19 107	0.12 55	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.23 326	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.19 107	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

MSCF	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.22 278	0.10 78	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

monsterstereo	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.12 183	0.14 20	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 24	0.06 1	0.17 40	0.15 5	0.11 124	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.16 37	0.11 30	0.15 86	0.09 21	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 162	0.11 164	0.26 124	0.16 10	0.09 34	0.27 314	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.22 188	0.28 225	0.21 203	0.22 298	0.37 343	0.22 338	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.07 176

xyz-stereo	1.40 589	0.10 95	17.09 621	0.18 59	0.07 1	4.78 607	0.18 223	0.29 156	0.34 303	0.36 415	2.81 606	0.40 423	0.29 412	0.56 426	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.06 103	0.06 58	0.05 26

111111	0.11 24	0.07 2	0.17 40	0.19 104	0.11 124	0.13 15	0.11 17	0.22 58	0.15 31	0.11 30	0.12 40	0.12 71	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.06 91

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 43	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 62	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 15	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 57	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 62	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

LG-G	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

LGtest1	0.10 2	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 91

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.22 58	0.16 37	0.12 48	0.19 135	0.15 129	0.11 81	0.13 5	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.07 129	0.06 91

MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 95	0.44 349	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.21 348	0.27 123	0.22 140	0.15 108	0.16 102	0.13 85	0.11 81	0.20 126	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.05 26

Reg-Stereo(zero)	0.16 143	0.07 2	0.36 239	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.14 75	0.28 142	0.24 176	0.22 188	0.20 152	0.24 248	0.18 253	0.21 145	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.06 91

HI	0.20 240	0.13 270	0.33 199	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

CoSv	0.20 240	0.13 270	0.33 199	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

SCV_C0	0.14 93	0.11 164	0.25 116	0.19 104	0.12 183	0.15 31	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.09 21	0.24 185	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.06 91

SCV	0.14 93	0.14 313	0.24 103	0.21 216	0.11 124	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 66	0.11 30	0.15 86	0.13 85	0.10 52	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 313	0.19 57	0.26 450	0.09 34	0.15 31	0.13 51	0.22 58	0.18 66	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 141	0.21 145	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 51	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 21	0.11 1	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 540	0.36 239	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 126	0.10 1	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

AIO_rvc	0.12 50	0.11 164	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.17 180	0.20 34	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.13 85	0.08 8	0.22 161	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

AIO_test	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.15 31	0.17 180	0.19 23	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

castereo++	0.13 65	0.10 95	0.18 49	0.18 59	0.10 78	0.27 314	0.13 51	0.23 77	0.23 161	0.11 30	0.13 52	0.16 146	0.10 52	0.18 84	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.10 78	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.13 66	0.18 127	0.16 146	0.16 200	0.15 25	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.16 57	0.14 75	0.29 156	0.18 66	0.11 30	0.16 102	0.13 85	0.09 21	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

fffft	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 58	0.16 37	0.14 94	0.11 25	0.13 85	0.10 52	0.24 185	0.18 246	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.14 3	0.16 37	0.11 30	0.10 17	0.09 21	0.08 8	0.21 145	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.19 23	0.19 83	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.11 81	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

tt45	0.14 93	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.11 124	0.23 245	0.18 223	0.22 58	0.17 54	0.15 108	0.13 52	0.14 112	0.10 52	0.30 299	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

999	0.14 93	0.08 15	0.24 103	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.24 91	0.18 66	0.13 66	0.16 102	0.14 112	0.11 81	0.36 340	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

mms	0.13 65	0.11 164	0.19 57	0.19 104	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.17 115	0.14 112	0.09 21	0.24 185	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

ours_stereo	0.13 65	0.11 164	0.23 94	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.18 223	0.20 34	0.19 83	0.13 66	0.18 127	0.14 112	0.10 52	0.23 170	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.05 26

tg	0.16 143	0.11 164	0.25 116	0.21 216	0.11 124	0.23 245	0.15 102	0.34 223	0.24 176	0.20 171	0.25 202	0.19 182	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

WCG-NET	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.08 12	0.18 101	0.17 180	0.21 46	0.28 226	0.18 160	0.21 164	0.15 129	0.12 107	0.18 84	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 24	0.08 15	0.15 14	0.19 104	0.11 124	0.14 20	0.10 8	0.22 58	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.11 81	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

Pointernet	0.13 65	0.07 2	0.27 133	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.12 25	0.31 189	0.24 176	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

U	1.00 578	0.09 50	0.21 77	0.21 216	3.68 607	6.12 612	0.14 75	0.21 46	0.21 126	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.07 83	0.05 35	5.42 617	2.90 615	0.07 129	0.06 91

IGEV-Stereo+	0.12 50	0.08 15	0.17 40	0.18 59	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 31	0.10 15	0.08 10	0.10 38	0.10 52	0.21 145	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.16 474	0.24 550

AIO-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.16 37	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

RSM++	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.20 167	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.21 46	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

RSM	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.23 77	0.18 66	0.13 66	0.13 52	0.15 129	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 50	0.26 124	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.29 246	0.24 208	0.20 152	0.19 182	0.10 52	0.18 84	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

trnet	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.15 5	0.07 1	0.21 195	0.12 25	0.24 91	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.15 129	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

xx1	0.20 240	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.28 302	0.24 331	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

1test111	0.19 225	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

cc1	0.18 186	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

ff7	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

ffff	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

ffm	0.22 292	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

ff1	0.29 424	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

11t	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

tt1	0.18 186	0.14 313	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.30 375	0.19 268	0.35 249	0.44 422	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

CASnet	0.14 93	0.12 207	0.22 87	0.22 278	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.25 190	0.22 188	0.20 152	0.15 129	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.11 397	0.09 331	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 129	0.10 95	0.36 239	0.19 104	0.12 183	0.23 245	0.16 136	0.26 109	0.19 83	0.24 208	0.19 135	0.14 112	0.11 81	0.16 43	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

AEACV	0.13 65	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.17 115	0.13 85	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

Any-RAFT	0.17 162	0.08 15	0.31 175	0.19 104	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.42 333	0.30 260	0.24 208	0.27 219	0.27 286	0.16 200	0.21 145	0.12 55	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

HH	0.18 186	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

HanStereo	0.18 186	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

LoS_RVC	0.13 65	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.19 135	0.12 71	0.15 184	0.17 62	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 423

anonymousdsp2	0.17 162	0.10 95	0.28 144	0.20 167	0.11 124	0.25 284	0.17 180	0.41 319	0.31 272	0.23 194	0.23 179	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.07 176

anonymousdsp	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

CES	0.14 93	0.08 15	0.19 57	0.17 25	0.22 500	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.14 94	0.17 115	0.14 112	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 507

Selective-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.27 123	0.15 31	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.08 8	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

EGLCR-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.13 51	0.27 123	0.21 126	0.13 66	0.10 17	0.15 129	0.09 21	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

ProNet	0.14 93	0.12 207	0.25 116	0.19 104	0.11 124	0.19 130	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.13 52	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.07 176

MC-Stereo	0.14 93	0.09 50	0.25 116	0.21 216	0.09 34	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.18 160	0.23 179	0.16 146	0.13 141	0.22 161	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 143	0.09 50	0.25 116	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.35 319	0.20 171	0.25 202	0.17 156	0.17 226	0.18 84	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

DCANet-4	0.19 225	0.10 95	0.52 416	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.36 268	0.39 367	0.29 279	0.30 251	0.17 156	0.22 298	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

ccc-4	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

fff	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

ADStereo(finetuned)	0.19 225	0.13 270	0.49 390	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.31 442	0.21 145	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

RAFT+CT+SA	0.21 262	0.18 407	0.33 199	0.25 416	0.18 436	0.23 245	0.29 479	0.40 307	0.36 332	0.24 208	0.38 352	0.18 166	0.16 200	0.32 313	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.12 453	0.09 268	0.09 309

test_5	0.23 309	0.19 423	0.38 270	0.26 450	0.18 436	0.25 284	0.29 479	0.40 307	0.37 343	0.29 279	0.40 375	0.25 256	0.22 298	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.10 365

test_4	0.18 186	0.12 207	0.34 209	0.23 326	0.12 183	0.18 101	0.22 374	0.26 109	0.24 176	0.24 208	0.47 452	0.22 216	0.13 141	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.07 129	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 262	0.15 347	0.53 420	0.21 216	0.12 183	0.28 335	0.17 180	0.42 333	0.30 260	0.33 362	0.32 274	0.15 129	0.17 226	0.50 389	0.21 318	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

MIPNet	0.21 262	0.15 347	0.52 416	0.21 216	0.12 183	0.27 314	0.20 315	0.45 364	0.37 343	0.30 310	0.23 179	0.19 182	0.24 331	0.27 253	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

test_3	0.18 186	0.11 164	0.32 183	0.24 377	0.11 124	0.22 223	0.25 438	0.31 189	0.31 272	0.25 217	0.18 127	0.23 236	0.13 141	0.25 216	0.19 276	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

LCNet	0.21 262	0.11 164	0.29 154	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.19 268	0.34 223	0.26 199	0.28 250	0.35 318	0.26 277	0.30 426	0.35 335	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.13 434	0.22 538

HHNet	0.22 292	0.12 207	0.52 416	0.18 59	0.18 436	0.20 167	0.20 315	0.34 223	0.31 272	0.32 350	0.59 504	0.20 191	0.21 285	0.24 185	0.31 429	0.08 221	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.11 400

AAGNet	0.33 458	0.11 164	0.37 251	0.25 416	0.16 391	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.35 399	0.35 318	0.27 286	0.30 426	0.44 368	2.66 605	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.08 195	0.06 91

STrans-v2	0.24 340	0.13 270	0.54 423	0.21 216	0.12 183	0.23 245	0.21 348	0.47 383	0.28 226	0.31 327	0.42 399	0.36 382	0.35 465	0.62 461	0.23 357	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

TransformOpticalFlow	0.24 340	0.13 270	0.56 433	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.19 268	0.40 307	0.32 281	0.30 310	0.43 412	0.36 382	0.31 442	0.61 452	0.20 295	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.07 176

KYRaft	0.22 292	0.10 95	0.30 161	0.23 326	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.35 249	0.24 176	0.35 399	0.54 486	0.34 363	0.26 361	0.29 284	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.08 195	0.31 563

SST-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.37 251	0.24 377	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.24 176	0.34 382	0.33 297	0.29 313	0.25 352	0.56 426	0.17 224	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

RAFT_R40	0.21 262	0.10 95	0.37 251	0.24 377	0.13 262	0.18 101	0.18 223	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.33 297	0.30 329	0.24 331	0.55 415	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

PFNet	0.23 309	0.10 95	0.57 436	0.24 377	0.14 308	0.22 223	0.19 268	0.39 296	0.33 293	0.35 399	0.32 274	0.27 286	0.19 268	0.64 469	0.22 338	0.09 306	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.07 176

RAFT-RH_RVC	0.25 368	0.11 164	0.45 360	0.21 216	0.12 183	0.25 284	0.14 75	0.27 123	0.27 211	0.38 437	1.15 572	0.23 236	0.17 226	0.57 430	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.06 58	0.07 176

CRE-IMP	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.11 124	0.24 267	0.17 180	0.29 156	0.21 126	0.27 240	0.26 212	0.24 248	0.17 226	0.23 170	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.10 365

cross-raft	0.17 162	0.12 207	0.41 316	0.23 326	0.10 78	0.20 167	0.24 421	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.29 313	0.15 184	0.17 62	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

GMM-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.43 340	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.25 438	0.37 278	0.27 211	0.30 310	0.45 435	0.27 286	0.21 285	0.31 306	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.19 515

Prome-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.36 268	0.25 190	0.33 362	0.59 504	0.24 248	0.28 397	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.20 525

iRaftStereo_RVC	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.20 171	0.25 202	0.18 166	0.12 107	0.20 126	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

s12784h	0.17 162	0.09 50	0.26 124	0.18 59	0.07 1	0.32 400	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.23 194	0.25 202	0.18 166	0.17 226	0.25 216	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

XX-TBD	0.15 129	0.18 407	0.28 144	0.22 278	0.10 78	0.22 223	0.15 102	0.22 58	0.27 211	0.22 188	0.26 212	0.14 112	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

DCANet	0.18 186	0.13 270	0.40 293	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.23 313	0.20 126	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

csc	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

cscssc	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

111	0.20 240	0.17 391	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.24 267	0.17 180	0.41 319	0.45 433	0.23 194	0.29 238	0.29 313	0.21 285	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.08 245

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 162	0.14 313	0.32 183	0.20 167	0.09 34	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.25 217	0.33 297	0.20 191	0.17 226	0.19 107	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

AFF-stereo	0.18 186	0.15 347	0.32 183	0.21 216	0.10 78	0.18 101	0.18 223	0.33 214	0.27 211	0.25 217	0.37 338	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 162	0.10 95	0.40 293	0.20 167	0.11 124	0.20 167	0.15 102	0.36 268	0.30 260	0.23 194	0.21 164	0.26 277	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 162	0.10 95	0.37 251	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.32 200	0.28 226	0.23 194	0.23 179	0.27 286	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

CREStereo	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.14 2	0.08 12	0.22 223	0.15 102	0.25 100	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.14 112	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 129	0.08 15	0.23 94	0.15 5	0.09 34	0.23 245	0.16 136	0.25 100	0.23 161	0.17 143	0.21 164	0.16 146	0.14 164	0.22 161	0.13 100	0.29 562	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

HITNet	0.20 240	0.17 391	0.43 340	0.19 104	0.08 12	0.27 314	0.14 75	0.42 333	0.30 260	0.29 279	0.32 274	0.27 286	0.21 285	0.28 267	0.25 379	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91
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
MLCV	0.22 292	0.16 372	0.44 349	0.21 216	0.08 12	0.29 356	0.19 268	0.38 284	0.37 343	0.38 437	0.44 423	0.31 340	0.21 285	0.41 359	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

iResNet	0.24 340	0.18 407	0.61 452	0.25 416	0.11 124	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.43 407	0.33 362	0.43 412	0.27 286	0.22 298	0.34 326	0.26 392	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

BStereo	0.13 65	0.10 95	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.13 15	0.14 75	0.24 91	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 95	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 75	0.28 142	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.18 17	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.11 58	0.10 52	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.11 4	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.18 59	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

gasm-f	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.18 59	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.19 135	0.10 38	0.11 81	0.16 43	0.11 15	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.09 268	0.08 245

DLNR-FE	10.45 615	12.13 622	19.94 624	106.10 635	23.12 630	0.14 20	0.13 51	3.28 611	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.41 612	0.06 170	0.07 97	0.07 163	40.22 635	0.06 91

IGEV-FE	0.18 186	0.10 95	0.65 471	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

MultiAttention	1.02 582	0.13 270	0.43 340	0.35 541	0.43 565	5.36 608	1.71 608	0.69 559	0.53 500	0.36 415	0.63 522	0.55 507	0.22 298	7.60 616	0.43 486	0.09 306	0.06 170	0.14 482	0.24 550	0.26 546	0.30 560

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 450	0.82 516	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.26 450	0.43 347	0.50 485	0.32 350	0.60 509	0.39 408	0.29 412	0.73 500	0.66 538	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.08 245

water-stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.14 75	0.25 100	0.19 83	0.17 143	0.23 179	0.15 129	0.15 184	0.12 2	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

depthmonostereo	0.14 93	0.09 50	0.19 57	0.19 104	0.08 12	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.23 161	0.16 130	0.18 127	0.14 112	0.17 226	0.19 107	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.14 75	0.24 91	0.21 126	0.21 182	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

G2L-ROB	0.23 309	0.15 347	0.41 316	0.19 104	0.12 183	0.27 314	0.21 348	0.47 383	0.33 293	0.34 382	0.31 265	0.41 430	0.22 298	0.49 385	0.26 392	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

xyz-stereo-finetune	0.16 143	0.12 207	0.23 94	0.16 10	0.08 12	0.23 245	0.20 315	0.29 156	0.31 272	0.19 165	0.22 174	0.19 182	0.15 184	0.29 284	0.20 295	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.06 91

DFGA-Net	0.23 309	0.24 476	0.49 390	0.22 278	0.15 359	0.25 284	0.17 180	0.39 296	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.21 203	0.17 226	0.59 443	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

G2L-Stereo_test	0.24 340	0.16 372	0.38 270	0.19 104	0.13 262	0.27 314	0.24 421	0.49 403	0.38 357	0.37 422	0.37 338	0.40 423	0.24 331	0.52 400	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.08 245

coex_refinement	0.26 385	0.16 372	0.36 239	0.23 326	0.15 359	0.31 391	0.20 315	0.49 403	0.42 400	0.35 399	0.42 399	0.45 458	0.27 380	0.55 415	0.33 441	0.10 355	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.10 334	0.10 365

LG-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.24 103	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.18 223	0.21 46	0.18 66	0.11 30	0.17 115	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 162	0.10 95	0.39 285	0.23 326	0.11 124	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.29 246	0.22 188	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.06 91

AIO-test2	0.20 240	0.20 436	0.36 239	0.26 450	0.15 359	0.22 223	0.16 136	0.42 333	0.42 400	0.16 130	0.29 238	0.15 129	0.11 81	0.26 232	0.13 100	0.18 527	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.07 129	0.07 176

AIO-test1	0.19 225	0.14 313	0.41 316	0.27 478	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.39 296	0.36 332	0.17 143	0.26 212	0.18 166	0.13 141	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.06 58	0.09 309

fffy	0.14 93	0.11 164	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.13 141	0.25 216	0.14 137	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

PAM_32	0.23 309	0.10 95	0.63 463	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.19 268	0.36 268	0.23 161	0.29 279	0.28 225	0.56 511	0.28 397	0.27 253	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.09 309

PAM	0.23 309	0.10 95	0.63 463	0.22 278	0.15 359	0.34 424	0.21 348	0.37 278	0.22 140	0.31 327	0.27 219	0.55 507	0.26 361	0.26 232	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.09 309

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 51	0.24 91	0.13 16	0.10 15	0.09 11	0.09 21	0.08 8	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

UGAM-zero	0.23 309	0.10 95	0.54 423	0.19 104	0.13 262	0.21 195	0.14 75	0.44 354	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.51 490	0.33 452	0.65 475	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.06 58	0.07 176

UGAM	0.26 385	0.14 313	0.45 360	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.25 438	0.32 200	0.41 393	0.31 327	0.42 399	0.41 430	0.22 298	0.92 550	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.14 482	0.12 453	0.10 334	0.07 176

GCAP-BAT	0.16 143	0.11 164	0.36 239	0.18 59	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.23 77	0.18 66	0.26 229	0.28 225	0.20 191	0.11 81	0.24 185	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.06 91

RAStereo	0.13 65	0.12 207	0.27 133	0.22 278	0.11 124	0.15 31	0.18 223	0.23 77	0.23 161	0.13 66	0.17 115	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.05 26

Occ-G	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.19 135	0.21 203	0.11 81	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 368	0.14 313	0.95 542	0.21 216	0.27 536	0.20 167	0.19 268	0.48 395	0.25 190	0.26 229	0.55 490	0.34 363	0.18 253	0.25 216	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.12 453	0.12 419	0.12 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 309	0.13 270	0.83 519	0.20 167	0.21 484	0.23 245	0.17 180	0.48 395	0.27 211	0.23 194	0.29 238	0.39 408	0.23 313	0.25 216	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.11 414	0.11 382	0.10 365

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.26 199	0.18 160	0.19 135	0.20 191	0.12 107	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

gcap-zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.36 239	0.20 167	0.12 183	0.26 304	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.26 229	0.20 152	0.30 329	0.14 164	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

testlalala2	0.18 186	0.10 95	0.50 401	0.36 543	0.25 529	0.23 245	0.14 75	0.34 223	0.24 176	0.25 217	0.25 202	0.21 203	0.12 107	0.16 43	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

H2IRNET	0.18 186	0.13 270	0.35 219	0.21 216	0.12 183	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.30 260	0.17 143	0.31 265	0.25 256	0.20 277	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.06 91

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 164	0.32 183	0.19 104	0.11 124	0.18 101	0.17 180	0.20 34	0.22 140	0.14 94	0.24 193	0.15 129	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.10 334	0.06 91

IGEV++	0.13 65	0.10 95	0.23 94	0.21 216	0.10 78	0.15 31	0.15 102	0.29 156	0.16 37	0.12 48	0.15 86	0.12 71	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

CoDeX	0.23 309	0.12 207	0.46 368	0.21 216	0.14 308	0.29 356	0.21 348	0.53 458	0.41 393	0.29 279	0.35 318	0.29 313	0.22 298	0.48 380	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 164	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

rrr	0.17 162	0.11 164	0.57 436	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.22 140	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

plain	0.17 162	0.13 270	0.43 340	0.21 216	0.13 262	0.16 57	0.17 180	0.27 123	0.22 140	0.16 130	0.26 212	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.07 176

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 95	0.65 471	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

MSKI-zero shot	0.17 162	0.09 50	0.43 340	0.20 167	0.11 124	0.21 195	0.15 102	0.32 200	0.21 126	0.23 194	0.24 193	0.23 236	0.10 52	0.31 306	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

MIF-Stereo (partial)	0.16 143	0.10 95	0.34 209	0.21 216	0.15 359	0.15 31	0.13 51	0.28 142	0.25 190	0.17 143	0.26 212	0.15 129	0.16 200	0.25 216	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.08 245

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 95	0.30 161	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.13 51	0.19 23	0.18 66	0.15 108	0.20 152	0.10 38	0.11 81	0.18 84	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.06 91

DLNR_Zeroshot_test	10.44 614	12.10 621	19.93 623	106.08 634	23.66 631	0.14 20	0.13 51	3.22 610	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.36 611	0.06 170	0.07 97	0.07 163	39.70 634	0.06 91

PCWNet_CMD	0.23 309	0.13 270	0.48 385	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 313	0.33 199	0.20 167	0.09 34	0.21 195	0.10 8	0.26 109	0.20 109	0.18 160	0.19 135	0.15 129	0.13 141	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.06 91

RAFT-Test	0.17 162	0.10 95	0.38 270	0.19 104	0.12 183	0.25 284	0.17 180	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.29 238	0.27 286	0.14 164	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 407	0.39 285	0.22 278	0.12 183	0.24 267	0.13 51	0.31 189	0.23 161	0.24 208	0.20 152	0.24 248	0.12 107	0.26 232	0.15 163	0.06 33	0.06 170	0.12 435	0.09 331	0.08 195	0.07 176

LoS	0.14 93	0.08 15	0.27 133	0.16 10	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.26 109	0.26 199	0.15 108	0.18 127	0.18 166	0.13 141	0.22 161	0.14 137	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.17 162	0.09 50	0.32 183	0.17 25	0.11 124	0.21 195	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.27 286	0.16 200	0.23 170	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.09 268	0.09 309

anonymousa	0.23 309	0.11 164	0.50 401	0.21 216	0.16 391	0.31 391	0.20 315	0.36 268	0.35 319	0.32 350	0.50 462	0.39 408	0.26 361	0.22 161	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.07 129	0.08 245

riskmin	0.18 186	0.09 50	0.34 209	0.18 59	0.12 183	0.24 267	0.16 136	0.34 223	0.28 226	0.21 182	0.23 179	0.33 356	0.24 331	0.23 170	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.10 334	0.10 365

Selective-RAFT	0.17 162	0.12 207	0.30 161	0.24 377	0.10 78	0.29 356	0.15 102	0.32 200	0.31 272	0.17 143	0.17 115	0.21 203	0.18 253	0.28 267	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.06 91

TestStereo1	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

DisPM	0.19 225	0.10 95	0.35 219	0.23 326	0.13 262	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.29 246	0.33 362	0.34 307	0.23 236	0.16 200	0.33 320	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.11 400

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 436	0.70 489	0.21 216	0.17 415	0.46 500	0.27 457	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.55 490	0.43 443	0.30 426	0.46 374	0.38 459	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.11 382	0.10 365

raft_robust	0.22 292	0.17 391	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.23 245	0.22 374	0.49 403	0.48 465	0.32 350	0.32 274	0.26 277	0.23 313	0.53 407	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.06 91

SA-5K	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

Sa-1000	0.22 292	0.15 347	0.35 219	0.23 326	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.47 383	0.39 367	0.30 310	0.50 462	0.26 277	0.19 268	0.33 320	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

SA	0.22 292	0.16 372	0.36 239	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.23 399	0.45 364	0.40 383	0.27 240	0.44 423	0.23 236	0.23 313	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

iRaft-Stereo_5w	0.23 309	0.18 407	0.44 349	0.22 278	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.28 250	0.37 338	0.34 363	0.23 313	0.65 475	0.27 398	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

iRaft-Stereo_20w	0.19 225	0.10 95	0.46 368	0.19 104	0.13 262	0.25 284	0.19 268	0.52 447	0.19 83	0.29 279	0.21 164	0.22 216	0.20 277	0.28 267	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.08 195	0.08 245

IPLGR	0.21 262	0.13 270	0.61 452	0.21 216	0.11 124	0.25 284	0.18 223	0.41 319	0.37 343	0.28 250	0.27 219	0.21 203	0.19 268	0.37 343	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 95	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 603	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 516	0.28 302	0.46 519	0.61 452	0.57 518	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

TRStereo	0.19 225	0.17 391	0.47 376	0.23 326	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.52 447	0.28 226	0.20 171	0.19 135	0.21 203	0.13 141	0.24 185	0.13 100	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.06 58	0.06 91

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245
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
OMP-Stereo	0.23 309	0.14 313	0.35 219	0.29 502	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.37 278	0.33 293	0.34 382	0.30 251	0.34 363	0.19 268	0.70 490	0.24 368	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

IIG-Stereo	0.23 309	0.13 270	0.35 219	0.29 502	0.12 183	0.23 245	0.14 75	0.38 284	0.31 272	0.34 382	0.37 338	0.33 356	0.21 285	0.70 490	0.26 392	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

NF-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

OCTAStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

PSM-softLoss	0.21 262	0.10 95	0.39 285	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

KMStereo	0.21 262	0.10 95	0.39 285	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

NRIStereo	0.18 186	0.11 164	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.24 267	0.20 315	0.29 156	0.26 199	0.26 229	0.25 202	0.25 256	0.18 253	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

PSM-AAD	0.25 368	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.26 304	0.38 532	0.34 223	0.28 226	0.35 399	0.39 365	0.28 302	0.79 567	0.30 299	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.08 195	0.21 533

FTStereo	0.28 413	0.10 95	0.43 340	0.23 326	0.13 262	0.21 195	0.53 568	0.34 223	0.26 199	0.38 437	0.95 561	0.30 329	0.56 541	0.32 313	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.19 515

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.22 161	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ASMatch	0.23 309	0.11 164	0.51 412	0.24 377	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.28 226	0.28 250	0.68 531	0.27 286	0.26 361	0.50 389	0.22 338	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.11 400

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 95	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 603	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 516	0.28 302	0.46 519	0.61 452	0.57 518	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

DEmStereo	0.26 385	0.09 50	0.47 376	0.19 104	0.12 183	0.30 375	0.25 438	0.28 142	0.36 332	0.36 415	0.58 502	0.25 256	0.48 528	0.53 407	0.44 491	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.07 176

THIR-Stereo	0.29 424	0.12 207	0.41 316	0.19 104	0.11 124	0.28 335	0.72 581	0.32 200	0.35 319	0.37 422	0.65 525	0.34 363	0.50 531	0.57 430	0.45 494	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.07 176

DRaft	0.24 340	0.10 95	0.34 209	0.18 59	0.12 183	0.28 335	0.23 399	0.33 214	0.39 367	0.38 437	0.61 516	0.21 203	0.41 496	0.48 380	0.42 485	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.08 245

GrayStereo	0.25 368	0.09 50	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.23 245	0.47 558	0.34 223	0.30 260	0.39 452	0.47 452	0.30 329	0.79 567	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.13 440

RE-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

Pruner-Stereo	0.19 225	0.11 164	0.34 209	0.29 502	0.12 183	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.32 274	0.25 256	0.15 184	0.24 185	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.09 309

TVStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 164	0.40 293	0.21 216	0.11 124	0.19 130	0.16 136	0.28 142	0.22 140	0.27 240	0.27 219	0.23 236	0.28 397	0.24 185	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.10 365

iGMRVC	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

IRAFT_RVC	0.22 292	0.12 207	0.39 285	0.26 450	0.11 124	0.18 101	0.24 421	0.40 307	0.37 343	0.31 327	0.30 251	0.29 313	0.24 331	0.55 415	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

RAFT-345	0.21 262	0.10 95	0.46 368	0.22 278	0.11 124	0.20 167	0.16 136	0.26 109	0.25 190	0.27 240	0.66 527	0.21 203	0.16 200	0.55 415	0.21 318	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

iRAFT	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

AnonymousM	0.17 162	0.19 423	0.24 103	0.18 59	0.10 78	0.18 101	0.17 180	0.30 175	0.23 161	0.26 229	0.20 152	0.18 166	0.14 164	0.19 107	0.14 137	0.09 306	0.06 170	0.38 568	0.15 503	0.06 58	0.05 26

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.24 103	0.25 416	0.11 124	0.11 5	0.18 223	0.32 200	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 166	0.12 107	0.14 11	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.06 91
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
test-1	0.17 162	0.11 164	0.40 293	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.34 223	0.26 199	0.20 171	0.24 193	0.22 216	0.14 164	0.16 43	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.08 245

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

TestStereo	0.21 262	0.19 423	0.40 293	0.25 416	0.10 78	0.22 223	0.21 348	0.31 189	0.31 272	0.23 194	0.34 307	0.22 216	0.18 253	0.62 461	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.11 382	0.06 91

raft+_RVC	0.18 186	0.14 313	0.32 183	0.21 216	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.38 284	0.34 303	0.21 182	0.28 225	0.20 191	0.15 184	0.24 185	0.19 276	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.08 245

raftrobust	0.16 143	0.13 270	0.29 154	0.22 278	0.15 359	0.19 130	0.13 51	0.32 200	0.26 199	0.26 229	0.20 152	0.19 182	0.17 226	0.21 145	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

CFNet_pseudo	0.23 309	0.13 270	0.47 376	0.19 104	0.13 262	0.26 304	0.16 136	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

RALAANet	0.19 225	0.18 407	0.37 251	0.23 326	0.14 308	0.23 245	0.13 51	0.37 278	0.29 246	0.28 250	0.26 212	0.25 256	0.15 184	0.26 232	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.06 91

XX-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.83 519	0.26 450	0.17 415	0.23 245	0.13 51	0.40 307	0.18 66	0.20 171	0.41 383	0.31 340	0.10 52	0.32 313	0.12 55	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

test_xeample3	0.16 143	0.11 164	0.56 433	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.20 109	0.16 130	0.12 40	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.07 176

ARAFT	0.24 340	0.21 450	0.78 500	0.22 278	0.12 183	0.29 356	0.24 421	0.43 347	0.32 281	0.33 362	0.28 225	0.28 302	0.19 268	0.49 385	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.09 268	0.06 91

GMStereo	0.19 225	0.25 481	0.40 293	0.21 216	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.29 156	0.40 383	0.25 217	0.23 179	0.16 146	0.15 184	0.25 216	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.08 245
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.33 199	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.46 554	0.46 375	0.20 109	0.25 217	0.50 462	0.17 156	0.16 200	0.24 185	0.23 357	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.10 375	0.06 58	0.07 176

FENet	0.21 262	0.11 164	0.45 360	0.21 216	0.12 183	0.26 304	0.17 180	0.41 319	0.35 319	0.30 310	0.31 265	0.29 313	0.23 313	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

cf-r	0.24 340	0.15 347	0.44 349	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.22 374	0.42 333	0.40 383	0.30 310	0.42 399	0.42 439	0.26 361	0.43 364	0.25 379	0.11 394	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.08 245

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.33 199	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.12 25	0.42 333	0.25 190	0.27 240	0.32 274	0.21 203	0.17 226	0.25 216	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.08 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 292	0.18 407	0.47 376	0.22 278	0.10 78	0.28 335	0.14 75	0.46 375	0.32 281	0.31 327	0.34 307	0.31 340	0.25 352	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.10 334	0.08 245

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 309	0.13 270	0.48 385	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.09 309

ccs_rob	0.23 309	0.13 270	0.47 376	0.20 167	0.13 262	0.26 304	0.17 180	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

AdaStereo	0.24 340	0.16 372	0.37 251	0.24 377	0.12 183	0.32 400	0.17 180	0.54 465	0.42 400	0.33 362	0.38 352	0.35 377	0.21 285	0.30 299	0.22 338	0.14 477	0.06 170	0.13 456	0.08 239	0.11 382	0.08 245
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.
iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 492	0.72 493	0.23 326	0.13 262	0.29 356	0.18 223	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 435	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 309

HSM	0.28 413	0.16 372	0.35 219	0.20 167	0.15 359	0.33 411	0.19 268	0.53 458	0.37 343	0.36 415	0.38 352	0.67 546	0.31 442	0.89 545	0.23 357	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.08 245

StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 391	0.35 219	0.25 416	0.14 308	0.37 450	0.21 348	0.47 383	0.41 393	0.44 494	0.51 468	0.41 430	0.28 397	0.45 371	0.37 457	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.10 365
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 368	0.19 423	0.40 293	0.20 167	0.12 183	0.30 375	0.16 136	0.55 475	0.53 500	0.38 437	0.43 412	0.37 388	0.26 361	0.38 348	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.09 268	0.09 309

DN-CSS_ROB	0.22 292	0.25 481	0.47 376	0.24 377	0.14 308	0.25 284	0.12 25	0.40 307	0.33 293	0.29 279	0.42 399	0.22 216	0.20 277	0.33 320	0.19 276	0.07 83	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.07 176

pmcnn	0.50 534	0.20 436	0.78 500	0.24 377	0.26 534	0.39 466	0.30 490	0.51 430	0.50 485	0.54 534	1.23 575	2.52 601	0.37 478	0.77 520	0.95 562	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.10 334	0.08 245

WQFJX	0.25 368	0.19 423	0.41 316	0.30 511	0.19 458	0.27 314	0.26 450	0.55 475	0.49 474	0.26 229	0.35 318	0.21 203	0.20 277	0.61 452	0.24 368	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

Select-FE	0.23 309	0.14 313	0.78 500	0.22 278	0.18 436	0.22 223	0.13 51	0.43 347	0.26 199	0.28 250	0.33 297	0.39 408	0.29 412	0.27 253	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.13 480	0.08 195	0.12 423

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 164	0.21 77	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.16 136	0.25 100	0.16 37	0.15 108	0.13 52	0.15 129	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.09 309

MSAF-DinoV2	0.76 570	0.44 551	1.98 588	0.49 568	0.16 391	0.58 537	0.31 495	0.81 575	0.83 564	0.41 471	0.52 476	0.98 570	0.58 545	4.97 612	1.03 566	0.11 394	0.07 296	0.10 338	0.24 550	0.27 551	0.26 554

S2M2_XL	0.10 2	0.09 50	0.21 77	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.06 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 162	0.12 207	0.29 154	0.23 326	0.14 308	0.19 130	0.22 374	0.39 296	0.36 332	0.16 130	0.24 193	0.17 156	0.12 107	0.19 107	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.06 91

HART	0.15 129	0.11 164	0.30 161	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 175	0.19 83	0.15 108	0.25 202	0.17 156	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.07 296	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.06 91

GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.25 116	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 136	0.17 11	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 84	0.10 1	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.10 365

FACV-RUCA	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.23 326	0.23 513	0.26 304	0.19 268	0.39 296	0.34 303	0.25 217	0.32 274	0.21 203	0.24 331	0.24 185	0.19 276	0.10 355	0.07 296	0.15 497	0.08 239	0.16 474	0.13 440

model_zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.39 285	0.20 167	0.12 183	0.24 267	0.15 102	0.34 223	0.22 140	0.30 310	0.20 152	0.22 216	0.12 107	0.24 185	0.14 137	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.07 176

rvit_stereo_ft	0.17 162	0.14 313	0.30 161	0.25 416	0.14 308	0.17 80	0.21 348	0.28 142	0.26 199	0.16 130	0.19 135	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.17 224	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.07 176

test_sample6	0.25 368	0.13 270	0.41 316	0.21 216	0.11 124	0.30 375	0.22 374	0.51 430	0.35 319	0.33 362	0.43 412	0.30 329	0.24 331	0.57 430	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.10 365

test_sample5	0.24 340	0.13 270	0.42 327	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.32 350	0.41 383	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

test_sample4	0.24 340	0.13 270	0.43 340	0.20 167	0.12 183	0.32 400	0.21 348	0.51 430	0.34 303	0.31 327	0.37 338	0.28 302	0.23 313	0.53 407	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

test_sample3	0.23 309	0.12 207	0.43 340	0.19 104	0.12 183	0.32 400	0.20 315	0.50 413	0.34 303	0.31 327	0.33 297	0.29 313	0.22 298	0.53 407	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

test_sample2	0.21 262	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.11 124	0.27 314	0.21 348	0.43 347	0.29 246	0.26 229	0.31 265	0.30 329	0.24 331	0.45 371	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

test_sample1	0.20 240	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.12 183	0.28 335	0.19 268	0.41 319	0.25 190	0.26 229	0.31 265	0.29 313	0.26 361	0.44 368	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

MoCha-V2	0.13 65	0.08 15	0.26 124	0.23 326	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.16 37	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.14 164	0.20 126	0.11 15	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

DispNO	0.27 393	0.18 407	0.62 460	0.23 326	0.17 415	0.25 284	0.22 374	0.45 364	0.41 393	0.32 350	0.39 365	0.38 396	0.27 380	0.77 520	0.27 398	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.08 195	0.08 245

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 162	0.13 270	0.24 103	0.19 104	0.13 262	0.24 267	0.17 180	0.30 175	0.37 343	0.43 487	0.17 115	0.13 85	0.12 107	0.19 107	0.15 163	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

MyStereo8	0.22 292	0.15 347	0.63 463	0.21 216	0.17 415	0.31 391	0.16 136	0.36 268	0.32 281	0.28 250	0.36 329	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.28 402	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.12 423

SMFormer	0.25 368	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

tta	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.07 176

qqq1	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

fff1	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

MyStereo07	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.29 156	0.21 126	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.13 141	0.25 216	0.13 100	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo06	0.20 240	0.12 207	0.57 436	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.40 307	0.21 126	0.30 310	0.24 193	0.31 340	0.18 253	0.22 161	0.18 246	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo05	0.23 309	0.12 207	0.57 436	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.48 395	0.52 496	0.31 327	0.23 179	0.25 256	0.22 298	0.30 299	0.21 318	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo04	0.23 309	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.49 403	0.52 496	0.28 250	0.23 179	0.27 286	0.23 313	0.30 299	0.22 338	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

mmm	0.21 262	0.12 207	0.31 175	0.22 278	0.12 183	0.28 335	0.21 348	0.41 319	0.27 211	0.29 279	0.38 352	0.29 313	0.24 331	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.10 334	0.09 309

11t1	0.18 186	0.10 95	0.30 161	0.20 167	0.11 124	0.27 314	0.17 180	0.35 249	0.23 161	0.25 217	0.23 179	0.23 236	0.23 313	0.25 216	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

DualNet	0.24 340	0.13 270	0.42 327	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.33 362	0.43 412	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

mmx	0.31 440	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

xxx	0.31 440	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

GMStereo_Zeroshot	0.24 340	0.21 450	0.45 360	0.26 450	0.13 262	0.28 335	0.15 102	0.39 296	0.35 319	0.37 422	0.43 412	0.40 423	0.17 226	0.34 326	0.20 295	0.12 432	0.07 296	0.13 456	0.07 163	0.16 474	0.09 309

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.26 124	0.19 104	0.14 308	0.16 57	0.13 51	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.14 82	0.14 112	0.11 81	0.17 62	0.17 224	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

EKT-Stereo	0.38 492	0.12 207	0.38 270	0.42 557	3.88 609	0.21 195	0.17 180	0.35 249	0.28 226	0.20 171	0.20 152	0.23 236	0.15 184	0.28 267	0.16 191	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 207	0.38 270	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.14 75	0.35 249	0.25 190	0.27 240	0.35 318	0.23 236	0.13 141	0.27 253	0.16 191	0.06 33	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.06 91

LL-Strereo	0.29 424	0.25 481	0.58 441	0.25 416	0.21 484	0.23 245	0.24 421	0.55 475	0.42 400	0.34 382	0.32 274	0.41 430	0.40 492	0.94 554	0.23 357	0.08 221	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.09 268	0.09 309

DCRE	0.20 240	0.13 270	0.40 293	0.21 216	0.15 359	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.22 188	0.80 548	0.23 236	0.16 200	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.07 296	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 347	0.28 144	0.25 416	0.18 436	0.11 5	0.19 268	0.28 142	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.07 176

qqq	0.20 240	0.12 207	0.31 175	0.20 167	0.11 124	0.23 245	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.24 208	0.28 225	0.28 302	0.24 331	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

x	0.19 225	0.11 164	0.29 154	0.20 167	0.11 124	0.26 304	0.18 223	0.41 319	0.29 246	0.25 217	0.29 238	0.28 302	0.24 331	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

BUS	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.43 490	0.17 180	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.32 349	0.20 277	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

IER	0.23 309	0.12 207	0.39 285	0.20 167	0.14 308	0.31 391	0.19 268	0.42 333	0.36 332	0.33 362	0.40 375	0.32 349	0.33 452	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.08 245

RAFT_CTSACE	0.21 262	0.16 372	0.41 316	0.25 416	0.15 359	0.22 223	0.24 421	0.32 200	0.28 226	0.33 362	0.51 468	0.29 313	0.17 226	0.32 313	0.13 100	0.06 33	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.06 91

BSDual-CNN	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

hknet	0.25 368	0.14 313	0.40 293	0.25 416	0.15 359	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.37 343	0.34 382	0.35 318	0.43 443	0.27 380	0.37 343	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

CIPLG	0.21 262	0.21 450	0.55 429	0.23 326	0.15 359	0.25 284	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.33 297	0.22 216	0.15 184	0.26 232	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

UDGNet	0.23 309	0.31 523	0.38 270	0.24 377	0.14 308	0.24 267	0.18 223	0.32 200	0.43 407	0.29 279	0.28 225	0.24 248	0.19 268	0.29 284	0.20 295	0.15 490	0.07 296	0.21 536	0.11 414	0.14 452	0.10 365

dd	0.22 292	0.26 492	0.40 293	0.22 278	0.12 183	0.25 284	0.21 348	0.32 200	0.44 422	0.29 279	0.28 225	0.25 256	0.16 200	0.30 299	0.25 379	0.12 432	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

DAS	0.27 393	0.12 207	0.42 327	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.75 509	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

SepStereo	0.26 385	0.12 207	0.42 327	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.64 469	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

IPLGR_C	0.21 262	0.22 463	0.60 449	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

GMOStereo	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

ACRE	0.21 262	0.20 436	0.62 460	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

GwcNet-ADL	0.22 292	0.14 313	0.58 441	0.24 377	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.49 403	0.40 383	0.27 240	0.29 238	0.30 329	0.20 277	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

GANet-ADL	0.21 262	0.12 207	0.45 360	0.23 326	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.46 375	0.35 319	0.25 217	0.32 274	0.32 349	0.19 268	0.24 185	0.20 295	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

PFNet+	0.20 240	0.10 95	0.37 251	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.19 268	0.29 156	0.34 303	0.33 362	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.32 313	0.17 224	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.12 423

test-2	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

LMCR-Stereo	0.26 385	0.18 407	0.49 390	0.28 499	0.14 308	0.36 444	0.23 399	0.54 465	0.34 303	0.39 452	0.40 375	0.29 313	0.29 412	0.37 343	0.27 398	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.13 434	0.09 309

rafts_anoy	0.18 186	0.15 347	0.35 219	0.22 278	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.23 194	0.25 202	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.12 453	0.09 268	0.08 245

TANstereo	0.15 129	0.09 50	0.28 144	0.16 10	0.08 12	0.25 284	0.14 75	0.23 77	0.28 226	0.24 208	0.30 251	0.16 146	0.12 107	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

sAnonymous2	0.20 240	0.21 450	0.58 441	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

CroCo_RVC	0.20 240	0.21 450	0.58 441	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

222	0.41 505	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.36 444	0.20 315	0.57 501	0.39 367	0.35 399	0.44 423	0.30 329	0.27 380	0.55 415	3.56 608	0.11 394	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

xxxx	0.34 466	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.37 450	0.20 315	0.58 510	0.38 357	0.29 279	0.42 399	0.38 396	0.24 331	0.46 374	2.20 601	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

test_xeample	0.34 466	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.33 411	0.23 399	0.55 475	0.38 357	0.32 350	0.45 435	0.29 313	0.26 361	0.57 430	2.24 603	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

SFCPSM	0.22 292	0.10 95	0.51 412	0.21 216	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.55 475	0.39 367	0.29 279	0.32 274	0.23 236	0.21 285	0.27 253	0.19 276	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.08 245

MMNet	0.27 393	0.14 313	0.49 390	0.24 377	0.17 415	0.47 506	0.22 374	0.45 364	0.51 489	0.39 452	0.41 383	0.36 382	0.33 452	0.39 350	0.34 446	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

UNet	0.28 413	0.14 313	0.69 483	0.23 326	0.20 476	0.44 492	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.43 443	0.33 452	0.40 357	0.31 429	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ACVNet	0.23 309	0.13 270	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.27 314	0.23 399	0.39 296	0.44 422	0.28 250	0.41 383	0.38 396	0.26 361	0.27 253	0.32 434	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.07 176

acv_ft	0.25 368	0.13 270	0.40 293	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.21 348	0.45 364	0.44 422	0.38 437	0.41 383	0.38 396	0.27 380	0.27 253	0.35 450	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.07 176

GANet-RSSM	0.24 340	0.14 313	0.36 239	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.21 348	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.39 365	0.39 408	0.28 397	0.58 437	0.23 357	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.09 309

PSMNet-RSSM	0.24 340	0.15 347	0.36 239	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.20 315	0.48 395	0.37 343	0.30 310	0.44 423	0.38 396	0.26 361	0.52 400	0.22 338	0.12 432	0.07 296	0.11 397	0.13 480	0.10 334	0.09 309

GwcNet-RSSM	0.26 385	0.17 391	0.46 368	0.21 216	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.44 354	0.42 400	0.31 327	0.45 435	0.40 423	0.26 361	0.55 415	0.28 402	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

CFNet-ft	0.24 340	0.15 347	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

SuperB	0.49 531	0.28 502	2.23 590	0.23 326	0.15 359	0.41 475	0.32 501	0.47 383	0.82 560	0.43 487	0.50 462	0.33 356	0.45 513	0.68 485	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.98 599	0.14 461

RASNet	0.28 413	0.14 313	0.44 349	0.22 278	0.18 436	0.32 400	0.19 268	0.48 395	0.38 357	0.29 279	0.43 412	0.47 468	0.37 478	0.79 524	0.36 456	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.07 176

HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 164	0.42 327	0.19 104	0.11 124	0.34 424	0.20 315	0.62 535	0.43 407	0.40 462	0.43 412	0.50 486	0.26 361	0.76 514	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 393	0.20 436	0.44 349	0.22 278	0.14 308	0.33 411	0.14 75	0.51 430	0.45 433	0.30 310	0.40 375	0.38 396	0.27 380	0.76 514	0.25 379	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.08 245

CFNet_RVC	0.24 340	0.15 347	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

AANet_RVC	0.31 440	0.22 463	0.50 401	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.24 421	0.47 383	0.54 504	0.38 437	0.60 509	0.43 443	0.29 412	0.87 540	0.40 474	0.11 394	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

DISCO	0.32 449	0.13 270	0.51 412	0.25 416	0.16 391	0.48 512	0.25 438	0.50 413	0.57 516	0.37 422	0.45 435	0.62 530	0.36 469	0.64 469	0.49 505	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.12 419	0.11 400

WQFJA1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

WQFJX1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

IGEV-RUCA	0.21 262	0.08 15	0.23 94	0.19 104	0.19 458	0.28 335	0.24 421	0.23 77	0.21 126	0.20 171	0.23 179	0.28 302	0.49 529	0.26 232	0.18 246	0.09 306	0.08 382	0.18 522	0.13 480	0.17 491	0.17 494

rvit_stereo_0081_aga	0.16 143	0.14 313	0.28 144	0.21 216	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.23 77	0.24 176	0.17 143	0.21 164	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.14 137	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0081	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

ITSA-stereo	0.25 368	0.15 347	0.33 199	0.23 326	0.11 124	0.27 314	0.18 223	0.56 491	0.59 519	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.28 397	0.49 385	0.30 422	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.13 440

rvit_stereo_0082	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

AE-Stereo	0.17 162	0.11 164	0.31 175	0.24 377	0.14 308	0.23 245	0.18 223	0.34 223	0.29 246	0.15 108	0.25 202	0.21 203	0.13 141	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

1111x	0.32 449	0.11 164	0.40 293	0.22 278	0.11 124	0.32 400	0.26 450	0.59 515	0.43 407	0.31 327	0.41 383	0.39 408	0.28 397	0.76 514	1.37 585	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

whm_eth	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

CFNet_ucs	0.24 340	0.13 270	0.50 401	0.20 167	0.15 359	0.28 335	0.17 180	0.49 403	0.45 433	0.32 350	0.42 399	0.39 408	0.22 298	0.31 306	0.21 318	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.09 331	0.12 419	0.11 400

CBFPSM	0.27 393	0.16 372	0.67 477	0.20 167	0.14 308	0.38 458	0.25 438	0.40 307	0.36 332	0.33 362	0.36 329	0.56 511	0.38 482	0.32 313	0.38 459	0.08 221	0.08 382	0.07 97	0.08 239	0.09 268	0.11 400

gwcnet-sp	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

scenet	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

CASS	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.11 124	0.28 335	0.19 268	0.39 296	0.30 260	0.32 350	0.34 307	0.25 256	0.24 331	0.25 216	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.11 382	0.11 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

psmg	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.21 216	0.14 308	0.35 439	0.23 399	0.51 430	0.34 303	0.35 399	0.38 352	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

CSP-Net	0.27 393	0.15 347	0.30 161	0.21 216	0.14 308	0.44 492	0.24 421	0.50 413	0.40 383	0.41 471	0.43 412	0.42 439	0.26 361	0.66 480	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.09 309

AACVNet	0.26 385	0.16 372	0.37 251	0.22 278	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.41 319	0.31 272	0.38 437	0.42 399	0.43 443	0.28 397	0.73 500	0.25 379	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.11 400

ADLNet2	0.30 433	0.17 391	0.72 493	0.23 326	0.17 415	0.36 444	0.24 421	0.52 447	0.51 489	0.32 350	0.38 352	0.45 458	0.30 426	0.69 487	0.35 450	0.10 355	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.12 419	0.10 365

RAFT	0.21 262	0.17 391	0.32 183	0.24 377	0.12 183	0.25 284	0.27 457	0.35 249	0.28 226	0.33 362	0.33 297	0.38 396	0.22 298	0.29 284	0.17 224	0.08 221	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.10 334	0.06 91

GEStereo_RVC	0.27 393	0.20 436	0.44 349	0.27 478	0.16 391	0.33 411	0.25 438	0.56 491	0.54 504	0.34 382	0.38 352	0.34 363	0.25 352	0.51 394	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.11 400

ADLNet	0.28 413	0.15 347	0.42 327	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.23 399	0.53 458	0.43 407	0.42 481	0.41 383	0.44 454	0.27 380	0.55 415	0.35 450	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.12 423

GES	0.22 292	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.14 308	0.27 314	0.19 268	0.49 403	0.33 293	0.30 310	0.36 329	0.25 256	0.23 313	0.29 284	0.22 338	0.10 355	0.08 382	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.11 400

HCRNet	0.24 340	0.25 481	0.33 199	0.34 532	0.16 391	0.27 314	0.18 223	0.43 347	0.35 319	0.30 310	0.35 318	0.32 349	0.22 298	0.44 368	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.10 334	0.09 309

DMCA	0.22 292	0.14 313	0.36 239	0.22 278	0.14 308	0.27 314	0.20 315	0.43 347	0.38 357	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.24 331	0.24 185	0.28 402	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.11 400

ADCRef	0.38 492	0.24 476	0.88 531	0.26 450	0.21 484	0.49 517	0.27 457	0.52 447	0.48 465	0.50 515	0.58 502	0.35 377	0.47 522	0.48 380	1.29 584	0.09 306	0.08 382	0.12 435	0.12 453	0.11 382	0.11 400

ADCP+	0.45 521	0.24 476	1.15 563	0.25 416	0.22 500	0.56 533	0.39 537	0.54 465	0.51 489	0.44 494	0.51 468	0.46 466	0.52 536	0.56 426	1.89 597	0.10 355	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.14 452	0.13 440

RYNet	0.37 485	0.18 407	0.59 447	0.25 416	0.28 541	0.61 544	0.32 501	0.59 515	0.59 519	0.41 471	0.38 352	0.57 516	0.39 488	0.87 540	0.53 516	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.18 505	0.18 507

TDLM	0.30 433	0.21 450	0.38 270	0.28 499	0.15 359	0.33 411	0.32 501	0.52 447	0.47 455	0.38 437	0.43 412	0.39 408	0.29 412	0.91 549	0.28 402	0.14 477	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.12 419	0.10 365

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 450	0.59 447	0.25 416	0.18 436	0.29 356	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.38 437	0.41 383	0.43 443	0.27 380	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.11 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 340	0.16 372	0.34 209	0.18 59	0.15 359	0.33 411	0.16 136	0.46 375	0.35 319	0.29 279	0.35 318	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.22 338	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.14 494	0.13 434	0.12 423

NVstereo2D	0.31 440	0.16 372	0.54 423	0.24 377	0.22 500	0.42 482	0.28 473	0.58 510	0.56 513	0.28 250	0.38 352	0.40 423	0.30 426	0.71 493	0.28 402	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.10 375	0.19 512	0.16 482

DRN-Test	0.33 458	0.17 391	0.61 452	0.27 478	0.19 458	0.46 500	0.29 479	0.65 544	0.51 489	0.47 509	0.46 445	0.44 454	0.34 461	0.62 461	0.41 482	0.12 432	0.08 382	0.13 456	0.12 453	0.12 419	0.10 365

LE_ROB	1.76 598	0.20 436	2.68 598	0.48 565	0.52 574	0.78 563	0.96 596	0.84 578	6.61 614	7.40 616	2.08 600	2.08 593	4.83 610	1.27 581	3.79 609	0.10 355	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.11 382	0.10 365

z-mn7	0.44 519	0.40 545	1.09 557	0.25 416	0.18 436	0.61 544	0.34 513	0.56 491	0.93 575	0.43 487	0.96 562	0.53 501	0.39 488	0.94 554	0.59 524	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.14 452	0.13 440

S2M2_L	0.13 65	0.11 164	0.20 68	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 109	0.12 48	0.15 86	0.14 112	0.12 107	0.15 25	0.14 137	0.13 451	0.09 418	0.09 264	0.10 375	0.11 382	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 368	0.16 372	0.47 376	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.18 223	0.46 375	0.35 319	0.33 362	0.37 338	0.40 423	0.22 298	0.60 445	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.09 309

DDVS	0.25 368	0.15 347	0.39 285	0.24 377	0.17 415	0.34 424	0.21 348	0.41 319	0.30 260	0.33 362	0.41 383	0.48 474	0.21 285	0.52 400	0.27 398	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.14 461

ACV-stereo	0.29 424	0.18 407	0.79 507	0.23 326	0.16 391	0.47 506	0.19 268	0.36 268	0.34 303	0.29 279	0.33 297	0.67 546	0.42 505	0.54 413	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.11 400

DualNet (step1)	0.28 413	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.23 541	0.09 418	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

test_sample7	0.25 368	0.15 347	0.35 219	0.20 167	0.14 308	0.28 335	0.21 348	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.14 477	0.09 418	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

testlalala_base	0.20 240	0.13 270	0.35 219	0.25 416	0.15 359	0.25 284	0.16 136	0.34 223	0.17 54	0.19 165	0.26 212	0.17 156	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.39 574	0.09 418	0.07 97	0.05 51	0.45 569	0.08 245

iinet-f	0.30 433	0.18 407	1.03 553	0.20 167	0.15 359	0.44 492	0.22 374	0.45 364	0.37 343	0.35 399	0.44 423	0.41 430	0.34 461	0.34 326	0.40 474	0.10 355	0.09 418	0.08 183	0.08 239	0.13 434	0.11 400

ToySt	0.24 340	0.16 372	0.48 385	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.29 479	0.39 296	0.39 367	0.27 240	0.35 318	0.39 408	0.31 442	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

Wz-Net-MNSev	0.36 475	0.26 492	0.79 507	0.26 450	0.21 484	0.59 540	0.38 532	0.55 475	0.56 513	0.48 512	0.54 486	0.53 501	0.36 469	0.60 445	0.44 491	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.11 414	0.15 466	0.13 440

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 95	0.24 103	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.23 77	0.27 211	0.17 143	0.20 152	0.17 156	0.11 81	0.23 170	0.16 191	0.07 83	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.06 91

AASNet	0.27 393	0.19 423	0.49 390	0.26 450	0.17 415	0.34 424	0.20 315	0.62 535	0.48 465	0.35 399	0.40 375	0.32 349	0.25 352	0.28 267	0.34 446	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.13 434	0.11 400

PSMNet-ADL	0.25 368	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.14 308	0.31 391	0.22 374	0.44 354	0.36 332	0.27 240	0.33 297	0.41 430	0.28 397	0.61 452	0.29 414	0.11 394	0.09 418	0.09 264	0.11 414	0.10 334	0.10 365

ICVP	0.23 309	0.13 270	0.44 349	0.26 450	0.14 308	0.29 356	0.25 438	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.43 412	0.35 377	0.25 352	0.26 232	0.23 357	0.12 432	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.10 365
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 393	0.14 313	0.40 293	0.23 326	0.19 458	0.41 475	0.29 479	0.49 403	0.48 465	0.33 362	0.41 383	0.37 388	0.30 426	0.48 380	0.34 446	0.09 306	0.09 418	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.08 245

UPFNet	0.25 368	0.12 207	0.38 270	0.24 377	0.19 458	0.37 450	0.28 473	0.48 395	0.38 357	0.34 382	0.37 338	0.37 388	0.28 397	0.39 350	0.33 441	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.08 245

aanetorigin	0.39 497	0.29 509	1.09 557	0.24 377	0.19 458	0.28 335	0.37 526	0.33 214	0.47 455	0.94 572	0.82 551	0.52 496	0.54 537	0.49 385	0.50 511	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.16 474	0.15 473

EDNetEfficientorigin	7.51 611	0.52 566	140.47 635	0.25 416	0.17 415	0.42 482	0.29 479	0.47 383	1.03 579	1.28 587	1.02 566	0.83 561	0.84 573	0.75 509	0.99 564	0.10 355	0.09 418	0.12 435	0.10 375	0.21 524	0.22 538

EDNetEfficient	0.63 555	0.37 540	2.40 594	0.26 450	0.25 529	0.38 458	0.49 564	0.41 319	1.06 582	1.38 590	0.87 558	0.62 530	0.95 578	0.65 475	1.65 590	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.19 512	0.17 494

ac_64	0.27 393	0.13 270	0.41 316	0.24 377	0.17 415	0.36 444	0.22 374	0.46 375	0.33 293	0.35 399	0.36 329	0.52 496	0.30 426	0.62 461	0.32 434	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

ADCL	0.47 525	0.22 463	1.00 548	0.27 478	0.19 458	0.74 557	0.64 576	0.54 465	0.69 543	0.56 536	0.71 536	0.55 507	0.60 548	0.60 445	1.43 586	0.11 394	0.09 418	0.13 456	0.13 480	0.14 452	0.14 461

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 423	0.41 316	0.26 450	0.16 391	0.33 411	0.26 450	0.52 447	0.47 455	0.40 462	0.46 445	0.43 443	0.31 442	0.89 545	0.26 392	0.14 477	0.09 418	0.14 482	0.13 480	0.14 452	0.10 365

StereoDRNet	0.32 449	0.22 463	0.61 452	0.27 478	0.21 484	0.42 482	0.30 490	0.61 527	0.48 465	0.46 502	0.39 365	0.48 474	0.30 426	0.57 430	0.40 474	0.11 394	0.09 418	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.10 365

PWC_ROB	0.38 492	0.29 509	0.69 483	0.25 416	0.20 476	0.38 458	0.19 268	0.58 510	0.67 538	0.57 538	0.85 554	0.51 490	0.40 492	0.71 493	0.52 514	0.13 451	0.09 418	0.14 482	0.10 375	0.17 491	0.14 461

zh-mn7	0.46 523	0.45 552	1.48 579	0.25 416	0.19 458	0.44 492	0.29 479	0.56 491	0.82 560	0.65 550	0.96 562	0.49 479	0.38 482	0.88 543	0.63 533	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.13 434	0.14 461

w-ln-seven-2	0.36 475	0.29 509	1.06 555	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.30 490	0.50 413	0.54 504	0.45 498	0.55 490	0.45 458	0.41 496	0.62 461	0.49 505	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.11 400

w-ln-seven	0.42 508	0.30 516	1.18 564	0.26 450	0.22 500	0.58 537	0.31 495	0.62 535	0.81 559	0.58 539	0.61 516	0.53 501	0.36 469	0.57 430	0.65 537	0.11 394	0.10 443	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 440

rvit_stereo_0083	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.17 180	0.22 58	0.34 303	0.16 130	0.21 164	0.19 182	0.16 200	0.21 145	0.16 191	0.11 394	0.10 443	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

DCVSM-stereo	0.24 340	0.13 270	0.52 416	0.20 167	0.14 308	0.26 304	0.13 51	0.34 223	0.34 303	0.41 471	0.33 297	0.47 468	0.29 412	0.30 299	0.22 338	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.12 419	0.15 473

CAS++	0.16 143	0.12 207	0.27 133	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 333	0.24 176	0.19 165	0.18 127	0.13 85	0.10 52	0.21 145	0.12 55	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.08 239	0.10 334	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 424	0.89 586	0.34 209	0.69 578	0.49 570	0.20 167	0.16 136	0.30 175	0.23 161	0.28 250	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.29 562	0.10 443	0.06 32	0.04 1	0.86 592	0.18 507

ttt	0.29 424	0.12 207	0.34 209	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.20 315	0.56 491	0.47 455	0.31 327	0.44 423	0.30 329	0.22 298	0.65 475	0.85 555	0.13 451	0.10 443	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.11 400

GASNet	0.36 475	0.46 553	0.88 531	0.34 532	0.23 513	0.35 439	0.22 374	0.60 523	0.53 500	0.40 462	0.37 338	0.45 458	0.30 426	0.79 524	0.35 450	0.15 490	0.10 443	0.14 482	0.14 494	0.22 531	0.12 423

CRFU-Net	0.28 413	0.14 313	0.45 360	0.25 416	0.15 359	0.45 498	0.23 399	0.50 413	0.30 260	0.43 487	0.41 383	0.48 474	0.46 519	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

NINENet	0.25 368	0.15 347	0.37 251	0.23 326	0.16 391	0.43 490	0.17 180	0.60 523	0.46 450	0.32 350	0.37 338	0.32 349	0.20 277	0.42 362	0.21 318	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.08 239	0.11 382	0.10 365

WZ-Net	0.52 542	0.38 543	1.90 587	0.30 511	0.24 521	0.57 536	0.48 562	0.62 535	0.78 556	0.50 515	0.71 536	0.68 550	0.54 537	0.98 561	0.84 552	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.19 512	0.20 525

SACVNet	0.30 433	0.20 436	0.41 316	0.25 416	0.18 436	0.34 424	0.25 438	0.52 447	0.40 383	0.41 471	0.44 423	0.46 466	0.32 449	0.71 493	0.25 379	0.13 451	0.10 443	0.12 435	0.12 453	0.16 474	0.17 494

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 347	0.33 199	0.21 216	0.14 308	0.21 195	0.18 223	0.31 189	0.25 190	0.21 182	0.29 238	0.22 216	0.15 184	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.10 443	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

RAFT + AFF	0.27 393	0.23 472	0.50 401	0.25 416	0.17 415	0.30 375	0.33 511	0.52 447	0.40 383	0.28 250	0.30 251	0.30 329	0.31 442	0.62 461	0.24 368	0.09 306	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.11 400

HGLStereo	0.27 393	0.14 313	0.46 368	0.24 377	0.21 484	0.33 411	0.23 399	0.50 413	0.42 400	0.35 399	0.48 458	0.41 430	0.33 452	0.45 371	0.33 441	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.12 423

hitnet-ft	0.29 424	0.17 391	0.40 293	0.19 104	0.14 308	0.39 466	0.23 399	0.44 354	0.41 393	0.36 415	0.46 445	0.53 501	0.34 461	0.76 514	0.32 434	0.14 477	0.10 443	0.13 456	0.10 375	0.15 466	0.13 440

DSFCA	0.27 393	0.13 270	0.36 239	0.20 167	0.17 415	0.38 458	0.31 495	0.47 383	0.43 407	0.43 487	0.37 338	0.39 408	0.29 412	0.52 400	0.32 434	0.12 432	0.10 443	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

DMCA-RVC	0.27 393	0.21 450	0.61 452	0.28 499	0.17 415	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.35 319	0.40 462	0.37 338	0.39 408	0.36 469	0.43 364	0.30 422	0.13 451	0.10 443	0.15 497	0.11 414	0.13 434	0.10 365

FADNet-RVC-Resample	0.29 424	0.25 481	0.93 539	0.26 450	0.16 391	0.32 400	0.21 348	0.47 383	0.39 367	0.35 399	0.38 352	0.33 356	0.27 380	0.53 407	0.24 368	0.10 355	0.10 443	0.14 482	0.13 480	0.13 434	0.16 482

RTSC	0.39 497	0.28 502	0.78 500	0.27 478	0.18 436	0.49 517	0.22 374	0.59 515	0.84 567	0.55 535	0.53 483	0.49 479	0.36 469	0.67 484	0.82 551	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 494

DLCB_ROB	0.28 413	0.16 372	0.34 209	0.27 478	0.16 391	0.38 458	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.46 502	0.46 445	0.51 490	0.33 452	0.53 407	0.33 441	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.09 309

ETE_ROB	0.34 466	0.26 492	0.45 360	0.29 502	0.18 436	0.40 471	0.37 526	0.57 501	0.47 455	0.50 515	0.50 462	0.62 530	0.36 469	0.55 415	0.38 459	0.13 451	0.10 443	0.14 482	0.12 453	0.16 474	0.16 482

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 476	0.54 423	0.31 518	0.21 484	0.42 482	0.43 548	0.59 515	0.47 455	0.37 422	0.44 423	0.49 479	0.31 442	0.64 469	0.43 486	0.14 477	0.10 443	0.15 497	0.14 494	0.13 434	0.11 400

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 436	0.81 512	0.24 377	0.18 436	0.46 500	0.27 457	0.41 319	0.49 474	0.39 452	0.55 490	0.49 479	0.35 465	0.37 343	0.38 459	0.11 394	0.11 467	0.11 397	0.12 453	0.12 419	0.09 309

ssnet_v2	0.28 413	0.16 372	0.44 349	0.22 278	0.15 359	0.40 471	0.30 490	0.57 501	0.46 450	0.38 437	0.36 329	0.47 468	0.29 412	0.38 348	0.39 467	0.13 451	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.11 400

Wz-Net-SNSev	0.43 513	0.41 549	1.27 571	0.30 511	0.21 484	0.44 492	0.41 543	0.61 527	0.65 534	0.46 502	0.65 525	0.62 530	0.39 488	0.74 508	0.59 524	0.12 432	0.11 467	0.12 435	0.13 480	0.16 474	0.14 461

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 509	0.91 535	0.26 450	0.21 484	0.47 506	0.31 495	0.54 465	0.54 504	0.44 494	0.52 476	0.50 486	0.35 465	0.39 350	0.39 467	0.11 394	0.11 467	0.10 338	0.09 331	0.14 452	0.13 440

dad	0.28 413	0.31 523	0.44 349	0.21 216	0.14 308	0.30 375	0.20 315	0.33 214	0.49 474	0.44 494	0.44 423	0.45 458	0.21 285	0.41 359	0.26 392	0.20 536	0.11 467	0.20 534	0.11 414	0.14 452	0.10 365

Anonymous3	0.23 309	0.18 407	0.63 463	0.27 478	0.18 436	0.41 475	0.23 399	0.43 347	0.35 319	0.23 194	0.27 219	0.20 191	0.18 253	0.27 253	0.18 246	0.12 432	0.11 467	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.12 423

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 347	1.26 570	0.23 326	0.18 436	0.32 400	0.18 223	0.59 515	0.60 523	0.36 415	0.45 435	0.35 377	0.29 412	0.36 340	0.25 379	0.14 477	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.15 473

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 313	0.49 390	0.27 478	0.18 436	0.22 223	0.17 180	0.27 123	0.23 161	0.14 94	0.22 174	0.17 156	0.14 164	0.21 145	0.15 163	0.10 355	0.11 467	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

GwcNet	0.35 471	0.23 472	0.88 531	0.25 416	0.24 521	0.48 512	0.27 457	0.55 475	0.57 516	0.38 437	0.52 476	0.51 490	0.32 449	0.60 445	0.41 482	0.13 451	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.13 434	0.14 461

AF-Net	0.37 485	0.26 492	0.56 433	0.32 524	0.23 513	0.41 475	0.29 479	0.61 527	0.64 533	0.42 481	0.68 531	0.65 541	0.49 529	0.57 430	0.44 491	0.15 490	0.11 467	0.19 530	0.14 494	0.15 466	0.13 440

RTS	0.78 571	0.48 557	4.68 602	0.34 532	0.28 541	1.12 580	0.46 554	0.62 535	1.03 579	0.73 557	0.89 559	0.60 524	0.59 546	1.61 589	1.16 577	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 515

RTSA	0.78 571	0.48 557	4.68 602	0.34 532	0.28 541	1.12 580	0.46 554	0.62 535	1.03 579	0.73 557	0.89 559	0.60 524	0.59 546	1.61 589	1.16 577	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 515

DANet	0.35 471	0.23 472	0.60 449	0.36 543	0.22 500	0.39 466	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.52 526	0.50 462	0.59 521	0.41 496	0.76 514	0.49 505	0.13 451	0.11 467	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 385	0.19 423	0.44 349	0.21 216	0.16 391	0.30 375	0.21 348	0.52 447	0.32 281	0.35 399	0.38 352	0.39 408	0.26 361	0.42 362	0.24 368	0.15 490	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.14 452	0.13 440

MDST_ROB	0.48 528	0.14 313	0.95 542	0.30 511	0.21 484	1.33 590	0.32 501	0.77 568	0.56 513	1.06 580	0.71 536	0.49 479	0.35 465	1.26 580	0.38 459	0.13 451	0.11 467	0.16 508	0.13 480	0.12 419	0.12 423

LALA_ROB	0.36 475	0.25 481	0.46 368	0.30 511	0.21 484	0.47 506	0.39 537	0.61 527	0.51 489	0.52 526	0.51 468	0.69 552	0.36 469	0.50 389	0.43 486	0.17 516	0.11 467	0.16 508	0.14 494	0.17 491	0.15 473

PWCDC_ROB	0.38 492	0.30 516	0.60 449	0.33 530	0.20 476	0.42 482	0.19 268	0.58 510	0.89 569	0.42 481	1.26 576	0.36 382	0.34 461	0.50 389	0.38 459	0.18 527	0.11 467	0.11 397	0.09 331	0.19 512	0.13 440

ISRNet	0.27 393	0.13 270	0.45 360	0.26 450	0.19 458	0.24 267	0.14 75	0.45 364	0.43 407	0.39 452	0.48 458	0.42 439	0.27 380	0.32 313	0.29 414	0.20 536	0.12 484	0.17 514	0.16 515	0.16 474	0.20 525

rvit_stereo_0075_2	0.24 340	0.17 391	0.50 401	0.26 450	0.22 500	0.22 223	0.15 102	0.40 307	0.35 319	0.27 240	0.37 338	0.29 313	0.20 277	0.28 267	0.19 276	0.17 516	0.12 484	0.19 530	0.12 453	0.13 434	0.13 440

StereoVision	0.22 292	0.18 407	0.37 251	0.27 478	0.17 415	0.23 245	0.22 374	0.38 284	0.31 272	0.20 171	0.51 468	0.22 216	0.16 200	0.28 267	0.18 246	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.13 480	0.10 334	0.07 176

psm_up	0.29 424	0.16 372	0.41 316	0.26 450	0.17 415	0.32 400	0.26 450	0.55 475	0.43 407	0.36 415	0.40 375	0.45 458	0.37 478	0.58 437	0.30 422	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.10 334	0.10 365

STTStereo	0.28 413	0.20 436	0.61 452	0.25 416	0.17 415	0.29 356	0.24 421	0.47 383	0.39 367	0.39 452	0.41 383	0.44 454	0.28 397	0.40 357	0.28 402	0.13 451	0.12 484	0.13 456	0.16 515	0.12 419	0.11 400

Nwc_Net	0.37 485	0.25 481	0.68 482	0.31 518	0.24 521	0.44 492	0.30 490	0.65 544	0.50 485	0.37 422	0.69 535	0.58 519	0.45 513	0.60 445	0.40 474	0.15 490	0.12 484	0.19 530	0.21 538	0.14 452	0.13 440

XQC	0.43 513	0.37 540	0.96 544	0.34 532	0.25 529	0.53 531	0.34 513	0.60 523	0.73 551	0.51 520	0.46 445	0.57 516	0.47 522	0.70 490	0.72 542	0.17 516	0.12 484	0.18 522	0.15 503	0.25 539	0.23 545

ADCMid	0.49 531	0.34 530	1.13 562	0.26 450	0.21 484	0.51 521	0.37 526	0.57 501	0.54 504	0.75 561	0.66 527	0.62 530	0.64 558	0.64 469	1.68 591	0.13 451	0.12 484	0.17 514	0.17 524	0.20 521	0.17 494

SANet	0.53 543	0.28 502	0.96 544	0.26 450	0.15 359	0.69 552	0.44 551	0.67 555	1.34 590	0.67 552	0.98 565	0.94 566	0.71 563	0.89 545	0.76 543	0.14 477	0.12 484	0.12 435	0.11 414	0.17 491	0.16 482

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 436	0.43 340	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.31 495	0.55 475	0.50 485	0.51 520	0.53 483	0.58 519	0.37 478	0.63 467	0.45 494	0.17 516	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.14 461

PDISCO_ROB	0.43 513	0.30 516	0.67 477	0.43 558	0.36 558	0.67 551	0.32 501	0.72 564	0.76 553	0.43 487	0.53 483	0.63 538	0.40 492	0.66 480	0.47 502	0.21 538	0.12 484	0.21 536	0.19 534	0.25 539	0.20 525

DispFullNet	0.66 558	0.89 586	1.59 582	0.77 583	1.21 601	0.51 521	0.23 399	0.59 515	0.72 548	0.69 555	0.61 516	0.69 552	0.91 577	0.79 524	0.48 503	0.27 557	0.12 484	0.73 586	0.30 567	0.65 582	0.40 572

zh-sn7	0.48 528	0.51 564	1.43 578	0.29 502	0.20 476	0.47 506	0.39 537	0.57 501	0.62 528	0.52 526	0.81 549	0.52 496	0.56 541	1.05 566	0.87 556	0.12 432	0.13 496	0.13 456	0.13 480	0.17 491	0.16 482

TCMNet	0.33 458	0.23 472	0.72 493	0.29 502	0.30 549	0.40 471	0.28 473	0.50 413	0.47 455	0.37 422	0.45 435	0.40 423	0.29 412	0.60 445	0.39 467	0.14 477	0.13 496	0.15 497	0.14 494	0.17 491	0.15 473

rvit_0105_6	0.19 225	0.14 313	0.34 209	0.23 326	0.14 308	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.37 343	0.18 160	0.22 174	0.23 236	0.17 226	0.26 232	0.17 224	0.15 490	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

rvit_0105_5	0.21 262	0.15 347	0.38 270	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.24 421	0.36 268	0.39 367	0.21 182	0.23 179	0.26 277	0.19 268	0.26 232	0.19 276	0.15 490	0.13 496	0.12 435	0.12 453	0.10 334	0.09 309

rvit_0105_4	0.20 240	0.15 347	0.38 270	0.23 326	0.14 308	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.39 367	0.19 165	0.24 193	0.25 256	0.19 268	0.27 253	0.17 224	0.16 505	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

rvit_0105_3	0.23 309	0.17 391	0.40 293	0.25 416	0.15 359	0.24 267	0.28 473	0.38 284	0.41 393	0.25 217	0.25 202	0.28 302	0.21 285	0.28 267	0.20 295	0.15 490	0.13 496	0.14 482	0.15 503	0.10 334	0.09 309

SHD	0.42 508	0.27 499	0.81 512	0.31 518	0.25 529	0.42 482	0.22 374	0.66 550	0.94 577	0.63 546	0.60 509	0.59 521	0.47 522	0.59 443	0.58 523	0.15 490	0.13 496	0.16 508	0.16 515	0.20 521	0.22 538

GANet	0.36 475	0.22 463	0.49 390	0.29 502	0.17 415	0.41 475	0.38 532	0.57 501	0.45 433	0.46 502	0.75 542	0.55 507	0.40 492	0.94 554	0.41 482	0.13 451	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.14 452	0.11 400

DPSNet	0.47 525	0.24 476	0.93 539	0.27 478	0.20 476	0.75 559	0.57 570	0.84 578	0.79 557	0.47 509	0.51 468	0.60 524	0.69 561	0.87 540	0.71 541	0.16 505	0.13 496	0.12 435	0.10 375	0.25 539	0.21 533

NCCL2	0.35 471	0.26 492	0.49 390	0.36 543	0.22 500	0.41 475	0.41 543	0.53 458	0.42 400	0.47 509	0.46 445	0.61 528	0.39 488	0.55 415	0.37 457	0.16 505	0.13 496	0.21 536	0.21 538	0.16 474	0.16 482

PSMNet-RUCA	0.37 485	0.41 549	0.66 476	0.46 563	0.41 562	0.34 424	0.25 438	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 476	0.43 443	0.33 452	0.41 359	0.29 414	0.25 551	0.14 506	0.33 565	0.21 538	0.31 559	0.22 538

rvit_105_1	0.27 393	0.19 423	0.46 368	0.27 478	0.19 458	0.30 375	0.35 517	0.44 354	0.51 489	0.31 327	0.31 265	0.31 340	0.26 361	0.35 335	0.25 379	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.11 382	0.10 365

APVNet	0.36 475	0.20 436	0.70 489	0.26 450	0.22 500	0.52 530	0.35 517	0.61 527	0.44 422	0.38 437	0.52 476	0.48 474	0.38 482	0.84 536	0.46 500	0.13 451	0.14 506	0.15 497	0.16 515	0.16 474	0.15 473

Syn2CoEx	0.36 475	0.31 523	0.78 500	0.34 532	0.21 484	0.41 475	0.28 473	0.61 527	0.49 474	0.42 481	0.56 497	0.45 458	0.44 510	0.69 487	0.38 459	0.17 516	0.14 506	0.15 497	0.12 453	0.13 434	0.12 423

FAT-Stereo	0.36 475	0.18 407	0.73 497	0.26 450	0.18 436	0.33 411	0.29 479	0.60 523	0.59 519	0.46 502	0.60 509	0.60 524	0.50 531	0.61 452	0.34 446	0.13 451	0.14 506	0.13 456	0.12 453	0.14 452	0.18 507

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 502	0.83 519	0.23 326	0.15 359	0.30 375	0.17 180	0.49 403	0.37 343	0.30 310	0.38 352	0.30 329	0.27 380	0.52 400	0.31 429	0.14 477	0.14 506	0.14 482	0.16 515	0.21 524	0.23 545

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 532	0.78 500	0.25 416	0.20 476	0.33 411	0.20 315	0.49 403	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.41 430	0.29 412	0.63 467	0.31 429	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.15 503	0.19 512	0.19 515

G-Net	0.46 523	0.25 481	0.86 528	0.34 532	0.28 541	0.90 572	0.35 517	0.47 383	0.45 433	0.68 553	1.22 574	0.64 540	0.60 548	0.61 452	0.57 518	0.16 505	0.14 506	0.17 514	0.13 480	0.22 531	0.19 515

NCC-stereo	0.39 497	0.25 481	0.69 483	0.32 524	0.28 541	0.46 500	0.36 522	0.65 544	0.52 496	0.40 462	0.57 500	0.56 511	0.47 522	0.73 500	0.45 494	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 555	0.16 474	0.16 482

stereogan	0.37 485	0.17 391	0.65 471	0.27 478	0.22 500	0.62 546	0.26 450	0.59 515	0.63 532	0.43 487	0.60 509	0.67 546	0.42 505	0.68 485	0.35 450	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.12 453	0.19 512	0.17 494

edge stereo	0.39 497	0.22 463	0.81 512	0.27 478	0.22 500	0.37 450	0.24 421	0.56 491	0.54 504	0.53 532	0.60 509	0.71 555	0.50 531	0.78 522	0.40 474	0.16 505	0.14 506	0.19 530	0.14 494	0.16 474	0.17 494

Abc-Net	0.39 497	0.25 481	0.69 483	0.32 524	0.28 541	0.46 500	0.36 522	0.65 544	0.52 496	0.40 462	0.57 500	0.56 511	0.47 522	0.73 500	0.45 494	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 555	0.16 474	0.16 482
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 519	0.29 509	1.29 573	0.33 530	0.30 549	0.35 439	0.36 522	0.62 535	1.15 587	0.40 462	0.44 423	0.39 408	0.41 496	0.80 528	0.52 514	0.18 527	0.14 506	0.23 543	0.21 538	0.17 491	0.17 494

AnyNet_C32	0.51 538	0.40 545	1.10 561	0.29 502	0.28 541	0.59 540	0.58 571	0.54 465	0.60 523	0.62 544	0.66 527	0.54 505	0.54 537	0.78 522	1.74 594	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.20 521	0.20 525

PS-NSSS	0.32 449	0.30 516	0.46 368	0.23 326	0.17 415	0.33 411	0.24 421	0.57 501	0.41 393	0.37 422	0.52 476	0.35 377	0.30 426	0.80 528	0.30 422	0.17 516	0.14 506	0.21 536	0.15 503	0.15 466	0.13 440

SQANet	0.40 503	0.48 557	0.67 477	0.48 565	0.39 559	0.48 512	0.22 374	0.51 430	0.43 407	0.40 462	0.47 452	0.47 468	0.33 452	0.54 413	0.32 434	0.36 570	0.15 521	0.40 570	0.21 538	0.45 569	0.31 563

coex-ft	3.44 605	0.73 578	48.55 633	0.24 377	0.19 458	0.50 520	0.43 548	0.47 383	2.40 601	7.03 615	1.20 573	0.97 569	2.23 604	0.73 500	1.92 598	0.12 432	0.15 521	0.14 482	0.12 453	0.21 524	0.43 574

Wz-Net-TNSev	0.51 538	0.58 569	1.61 585	0.25 416	0.21 484	0.65 548	0.45 552	0.63 542	0.69 543	0.51 520	0.54 486	0.71 555	0.60 548	1.00 562	0.77 546	0.15 490	0.15 521	0.13 456	0.15 503	0.21 524	0.20 525

S-Stereo	0.38 492	0.20 436	1.05 554	0.27 478	0.22 500	0.38 458	0.32 501	0.55 475	0.66 535	0.39 452	0.59 504	0.49 479	0.41 496	0.75 509	0.40 474	0.12 432	0.15 521	0.13 456	0.13 480	0.16 474	0.21 533

RP	0.35 471	0.22 463	0.51 412	0.31 518	0.24 521	0.37 450	0.28 473	0.50 413	0.58 518	0.40 462	0.63 522	0.61 528	0.47 522	0.61 452	0.39 467	0.16 505	0.15 521	0.17 514	0.15 503	0.17 491	0.17 494

RGC	0.39 497	0.32 528	0.64 470	0.34 532	0.27 536	0.40 471	0.29 479	0.57 501	0.53 500	0.45 498	0.64 524	0.62 530	0.45 513	0.72 498	0.39 467	0.15 490	0.15 521	0.21 536	0.20 535	0.18 505	0.19 515

WCMA_ROB	0.51 538	0.21 450	0.65 471	0.25 416	0.21 484	0.58 537	0.32 501	0.54 465	0.55 510	0.95 574	1.40 580	1.28 579	0.81 570	0.73 500	0.62 530	0.18 527	0.15 521	0.15 497	0.15 503	0.19 512	0.19 515

YMNet	0.32 449	0.22 463	0.58 441	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 512	0.56 497	0.51 490	0.30 426	0.39 350	0.40 474	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

YMNet_1	0.32 449	0.22 463	0.58 441	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 512	0.56 497	0.51 490	0.30 426	0.39 350	0.40 474	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

FADNet	0.32 449	0.36 535	0.74 498	0.23 326	0.22 500	0.37 450	0.19 268	0.53 458	0.48 465	0.32 350	0.36 329	0.43 443	0.32 449	0.64 469	0.25 379	0.16 505	0.16 528	0.14 482	0.16 515	0.24 537	0.19 515

ADCS	0.58 549	0.40 545	1.35 576	0.29 502	0.24 521	0.55 532	0.45 552	0.67 555	0.83 564	0.76 562	0.71 536	0.68 550	0.60 548	0.76 514	2.23 602	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.17 524	0.22 531	0.22 538

AnyNet_C01	0.65 557	0.58 569	2.60 597	0.32 524	0.26 534	0.88 570	0.61 574	0.63 542	0.62 528	0.68 553	0.96 562	0.76 558	0.60 548	0.96 558	1.43 586	0.16 505	0.16 528	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 545

SGM_RVC	0.50 534	0.19 423	0.50 401	0.25 416	0.15 359	0.69 552	0.39 537	0.68 558	0.82 560	0.95 574	0.84 553	1.13 572	0.76 565	1.16 573	0.60 527	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 458	0.21 450	0.54 423	0.23 326	0.13 262	0.42 482	0.33 511	0.53 458	0.48 465	0.52 526	0.49 460	0.50 486	0.41 496	0.56 426	0.31 429	0.15 490	0.16 528	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 466	0.27 499	0.80 510	0.24 377	0.24 521	0.36 444	0.34 513	0.54 465	0.72 548	0.39 452	0.47 452	0.32 349	0.30 426	0.51 394	0.32 434	0.19 533	0.17 535	0.13 456	0.12 453	0.18 505	0.16 482

psmorigin	0.50 534	0.25 481	3.03 599	0.24 377	0.19 458	0.38 458	0.22 374	0.50 413	0.44 422	0.64 548	0.68 531	0.71 555	0.51 534	0.85 537	0.45 494	0.14 477	0.17 535	0.13 456	0.14 494	0.16 474	0.21 533

FBW_ROB	0.43 513	0.26 492	0.54 423	0.31 518	0.20 476	0.51 521	0.32 501	0.70 561	0.60 523	0.59 540	0.55 490	0.65 541	0.41 496	1.40 586	0.51 513	0.13 451	0.17 535	0.21 536	0.16 515	0.17 491	0.18 507

CSAN	0.50 534	0.35 532	0.78 500	0.36 543	0.23 513	0.56 533	0.59 573	0.61 527	0.70 545	0.64 548	0.78 546	0.65 541	0.60 548	1.38 585	0.62 530	0.21 538	0.17 535	0.20 534	0.20 535	0.18 505	0.18 507

SGM-Forest	0.36 475	0.17 391	0.47 376	0.23 326	0.16 391	0.45 498	0.41 543	0.55 475	0.48 465	0.52 526	0.60 509	0.52 496	0.41 496	0.85 537	0.50 511	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 473
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 549	0.27 499	0.67 477	0.22 278	0.17 415	0.66 550	0.37 526	0.78 569	0.61 526	1.47 601	1.30 577	1.65 587	0.79 567	1.12 571	0.59 524	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 461
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
PVD	0.58 549	0.34 530	0.84 524	0.39 553	0.31 552	0.59 540	0.47 558	0.80 573	1.25 588	0.92 570	1.09 568	0.79 559	0.82 571	0.85 537	0.76 543	0.21 538	0.18 541	0.22 542	0.18 530	0.27 551	0.35 568

ADCPNet	0.48 528	0.29 509	1.60 583	0.27 478	0.23 513	0.70 555	0.38 532	0.53 458	0.51 489	0.51 520	0.59 504	0.67 546	0.56 541	0.60 445	1.14 574	0.15 490	0.18 541	0.14 482	0.23 548	0.19 512	0.19 515

SGM-ForestM	1.36 588	0.28 502	0.79 507	0.26 450	0.16 391	2.26 602	1.00 598	1.42 593	1.46 594	2.38 606	2.05 599	5.95 614	2.66 607	2.95 604	2.46 604	0.17 516	0.18 541	0.18 522	0.18 530	0.15 466	0.18 507

NaN_ROB	0.41 505	0.28 502	0.62 460	0.30 511	0.19 458	0.51 521	0.47 558	0.58 510	0.59 519	0.56 536	0.47 452	0.49 479	0.41 496	1.21 577	0.64 535	0.12 432	0.18 541	0.12 435	0.13 480	0.11 382	0.14 461

HBP-ISP	0.33 458	0.30 516	0.72 493	0.22 278	0.16 391	0.32 400	0.22 374	0.54 465	0.44 422	0.41 471	0.49 460	0.33 356	0.38 482	0.73 500	0.25 379	0.18 527	0.19 545	0.24 545	0.20 535	0.16 474	0.13 440

UDG	0.40 503	0.46 553	0.49 390	0.40 555	0.35 557	0.47 506	0.27 457	0.54 465	0.47 455	0.39 452	0.45 435	0.59 521	0.44 510	0.46 374	0.39 467	0.26 552	0.19 545	0.48 574	0.22 546	0.34 563	0.26 554

ccnet	0.42 508	0.31 523	0.48 385	0.27 478	0.32 553	0.60 543	0.32 501	0.65 544	0.46 450	0.53 532	0.66 527	0.56 511	0.45 513	0.72 498	0.61 528	0.26 552	0.19 545	0.24 545	0.21 538	0.26 546	0.22 538

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 475	0.36 535	0.53 420	0.34 532	0.19 458	0.51 521	0.24 421	0.55 475	0.38 357	0.41 471	0.47 452	0.47 468	0.27 380	0.73 500	0.30 422	0.36 570	0.19 545	0.27 548	0.17 524	0.26 546	0.23 545

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 407	0.53 420	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.20 315	0.51 430	0.45 433	0.51 520	0.55 490	0.45 458	0.42 505	0.71 493	0.32 434	0.18 527	0.19 545	0.23 543	0.21 538	0.14 452	0.15 473

HUF	0.15 129	0.11 164	0.38 270	0.17 25	0.11 124	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.20 109	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.11 81	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.20 550	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.14 461

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 436	0.35 219	0.24 377	0.16 391	0.32 400	0.19 268	0.52 447	0.48 465	0.33 362	0.36 329	0.42 439	0.28 397	0.93 552	0.24 368	0.19 533	0.20 550	0.24 545	0.22 546	0.17 491	0.17 494

ACVNet-4b	0.72 564	0.81 581	1.33 575	0.72 581	0.50 572	0.80 565	0.31 495	0.71 563	0.80 558	0.50 515	0.72 540	0.95 568	0.43 509	0.96 558	1.20 581	1.13 605	0.21 552	0.76 588	0.45 577	0.65 582	0.46 578

DDUNet	0.41 505	0.50 562	0.48 385	0.44 560	0.39 559	0.46 500	0.32 501	0.50 413	0.43 407	0.45 498	0.52 476	0.57 516	0.36 469	0.48 380	0.33 441	0.33 567	0.21 552	0.55 578	0.25 555	0.37 566	0.32 566

GANetREF_RVC	0.43 513	0.47 555	0.69 483	0.38 551	0.20 476	0.51 521	0.48 562	0.66 550	0.66 535	0.46 502	0.46 445	0.50 486	0.44 510	0.90 548	0.39 467	0.27 557	0.21 552	0.32 563	0.18 530	0.27 551	0.22 538
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
MSMD_ROB	0.60 553	0.33 529	0.61 452	0.30 511	0.25 529	0.86 569	0.35 517	0.55 475	0.67 538	1.10 582	1.49 585	1.76 590	0.97 581	0.88 543	0.49 505	0.23 541	0.21 552	0.27 548	0.27 563	0.25 539	0.24 550

FSD					0.24 521	0.27 314	0.27 457	0.31 189	0.29 246	0.26 229	0.27 219	0.28 302	0.27 380	0.28 267	0.26 392	0.23 541	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.25 539

FC-DCNN v2	0.71 563	0.30 516	0.67 477	0.32 524	0.27 536	0.84 567	0.39 537	0.84 578	0.85 568	1.44 597	1.64 591	2.09 594	1.28 592	1.06 567	0.80 550	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.26 546	0.25 552

FCDSN-DC	0.63 555	0.31 523	0.61 452	0.36 543	0.30 549	0.65 548	0.37 526	0.66 550	0.68 541	1.14 584	1.54 588	1.71 589	1.26 590	0.92 550	0.64 535	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.27 551	0.27 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 545	0.39 544	0.80 510	0.60 574	0.46 567	1.00 576	1.23 606	0.67 555	0.68 541	0.71 556	0.54 486	0.89 565	0.57 544	0.81 531	0.62 530	0.19 533	0.22 556	0.18 522	0.18 530	0.27 551	0.25 552

FC-DCNN	0.70 562	0.30 516	0.69 483	0.32 524	0.27 536	0.81 566	0.39 537	0.79 572	0.82 560	1.41 593	1.58 590	1.98 592	1.26 590	1.02 564	0.77 546	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.26 546	0.26 554

PA-Net	0.37 485	0.28 502	0.83 519	0.31 518	0.28 541	0.39 466	0.42 546	0.51 430	0.55 510	0.34 382	0.42 399	0.41 430	0.36 469	0.79 524	0.49 505	0.12 432	0.23 561	0.16 508	0.23 548	0.12 419	0.18 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 513	0.47 555	0.65 471	0.37 549	0.23 513	0.51 521	0.29 479	0.66 550	0.49 474	0.46 502	0.51 468	0.48 474	0.38 482	0.96 558	0.35 450	0.34 568	0.23 561	0.55 578	0.25 555	0.31 559	0.20 525

SDNR	0.42 508	0.21 450	0.82 516	0.21 216	0.18 436	1.27 587	0.17 180	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.81 549	0.38 396	0.27 380	1.19 574	0.38 459	0.23 541	0.24 563	0.17 514	0.13 480	0.17 491	0.20 525

LSM	1.64 597	0.40 545	2.56 596	2.02 606	17.61 620	0.51 521	0.52 566	0.61 527	0.76 553	0.82 565	1.11 570	0.63 538	0.54 537	0.75 509	0.49 505	0.16 505	0.24 563	0.18 522	0.21 538	0.25 539	2.42 611

ELAS_RVC	0.74 568	0.36 535	1.00 548	0.37 549	0.33 554	0.88 570	0.93 595	0.83 577	1.08 583	1.35 589	1.33 579	1.24 577	1.33 594	1.06 567	0.95 562	0.27 557	0.25 565	0.29 559	0.27 563	0.30 558	0.30 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 568	0.36 535	0.85 527	0.36 543	0.33 554	1.36 591	0.77 586	0.93 582	0.92 573	1.41 593	1.53 587	1.16 576	1.17 586	0.95 557	1.03 566	0.26 552	0.25 565	0.28 555	0.28 566	0.31 559	0.30 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 545	0.51 564	1.19 565	0.38 551	0.22 500	0.69 552	0.27 457	0.80 573	0.67 538	0.73 557	0.74 541	0.87 562	0.61 557	0.81 531	0.76 543	0.29 562	0.27 567	0.32 563	0.37 574	0.32 562	0.31 563

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 538	0.50 562	0.86 528	0.39 553	0.24 521	0.84 567	0.55 569	0.56 491	0.62 528	0.60 541	0.68 531	0.62 530	0.42 505	1.13 572	0.43 486	0.23 541	0.27 567	0.27 548	0.35 570	0.25 539	0.29 559

MANE	1.41 590	0.36 535	0.74 498	0.43 558	0.41 562	2.16 601	0.80 588	2.39 608	3.38 604	2.22 605	3.06 607	3.54 607	2.73 608	2.15 601	1.94 599	0.28 560	0.27 567	0.30 561	0.46 578	0.28 556	0.34 567

BEATNet-Init1	4.73 609	2.61 607	13.29 620	0.58 572	0.53 575	10.12 616	3.33 612	4.83 613	5.01 612	8.75 617	8.51 615	14.08 624	7.60 616	7.70 617	5.34 613	0.28 560	0.28 570	0.34 566	0.37 574	0.57 575	0.45 575

Anonymous_2	0.37 485	0.21 450	0.47 376	0.20 167	0.21 484	0.42 482	0.26 450	0.38 284	0.29 246	0.33 362	0.30 251	0.44 454	0.38 482	0.36 340	0.29 414	0.26 552	0.29 571	0.44 572	1.41 608	0.34 563	0.21 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 560	0.64 574	1.06 555	0.45 561	0.27 536	1.40 594	0.58 571	0.78 569	0.92 573	0.84 566	0.86 555	0.88 564	0.68 560	1.33 584	0.68 540	0.37 572	0.29 571	0.34 566	0.36 573	0.43 567	0.37 569

PASM	0.45 521	0.35 532	0.90 534	0.35 541	0.33 554	0.39 466	0.38 532	0.50 413	0.61 526	0.52 526	0.51 468	0.62 530	0.45 513	0.93 552	0.48 503	0.26 552	0.29 571	0.29 559	0.33 568	0.29 557	0.26 554

ACVNet_1	0.72 564	0.81 581	1.37 577	0.72 581	0.53 575	0.77 560	0.42 546	0.85 581	0.90 571	0.74 560	0.75 542	1.32 581	0.72 564	1.02 564	0.55 517	0.54 579	0.31 574	0.71 585	0.35 570	0.64 581	0.45 575

Ntro	0.58 549	0.64 574	0.92 537	0.66 577	0.50 572	0.77 560	0.36 522	0.66 550	0.70 545	0.50 515	0.59 504	0.65 541	0.51 534	0.75 509	0.45 494	0.56 581	0.32 575	0.56 581	0.34 569	0.63 579	0.46 578

MonStereo1	0.93 577	0.56 568	0.82 516	0.69 578	0.58 578	1.37 592	0.35 517	0.94 583	1.25 588	0.93 571	1.90 595	1.52 585	2.10 603	1.27 581	0.77 546	0.69 587	0.33 576	0.75 587	0.47 580	0.70 586	0.57 585

otaku	0.57 548	0.62 573	0.87 530	0.63 576	0.44 566	0.73 556	0.37 526	0.65 544	0.66 535	0.51 520	0.75 542	0.66 545	0.45 513	0.69 487	0.46 500	0.53 577	0.34 577	0.55 578	0.35 570	0.60 577	0.45 575

JetBlue	1.14 586	0.76 579	2.36 592	0.59 573	0.75 586	3.04 605	1.78 609	1.11 586	0.90 571	0.94 572	1.10 569	1.66 588	1.28 592	2.09 599	1.72 593	0.43 576	0.36 578	0.38 568	0.38 576	0.58 576	0.56 583

NVStereoNet_ROB	0.67 559	0.49 561	0.83 519	0.48 565	0.40 561	0.51 521	0.46 554	0.70 561	0.77 555	0.84 566	1.72 592	1.02 571	0.83 572	1.23 578	0.79 549	0.32 566	0.38 579	0.40 570	0.46 578	0.36 565	0.41 573
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 544	0.48 557	1.02 551	0.45 561	0.49 570	0.49 517	0.47 558	0.72 564	0.72 548	0.45 498	0.82 551	0.47 468	0.60 548	0.50 389	0.63 533	0.39 574	0.39 580	0.44 572	0.51 584	0.52 572	0.37 569

MADNet+	1.01 580	1.16 598	4.72 604	0.70 580	0.47 568	1.24 586	0.96 596	0.97 584	0.89 569	0.65 550	0.77 545	0.87 562	0.85 575	2.09 599	1.68 591	0.38 573	0.39 580	0.31 562	0.27 563	0.43 567	0.39 571

GCST	0.47 525	0.60 571	0.57 436	1.04 594	0.48 569	0.38 458	0.11 17	0.40 307	0.32 281	0.41 471	0.34 307	0.29 313	0.17 226	0.46 374	0.19 276	0.69 587	0.42 582	0.79 591	0.62 593	0.62 578	0.46 578

ACVNet_2	0.89 574	0.87 585	1.25 569	0.82 584	0.62 581	0.97 575	0.62 575	1.14 587	1.42 592	1.00 577	1.40 580	1.47 584	0.84 573	1.11 569	0.66 538	0.61 584	0.43 583	0.78 589	0.49 581	0.75 587	0.52 581

TCMNet-wrong-test	4.29 606	5.57 613	4.65 601	11.33 617	10.39 615	5.73 610	4.48 613	4.13 612	1.02 578	1.91 603	2.39 604	6.16 615	3.62 609	3.84 610	4.50 612	1.99 609	0.47 584	1.97 611	1.69 610	5.69 615	4.31 615

TorneroNet-64	1.43 591	1.03 593	1.20 566	1.10 595	0.86 595	2.26 602	0.73 582	1.84 601	3.84 609	1.25 586	2.25 603	2.69 603	1.42 595	1.76 596	1.43 586	0.76 591	0.50 585	1.09 599	0.66 594	1.23 602	0.76 600

PWCK	1.00 578	1.17 599	1.70 586	0.91 587	0.41 562	1.19 584	0.92 594	1.10 585	1.14 586	1.16 585	1.14 571	1.25 578	0.88 576	1.75 595	1.04 568	0.87 596	0.50 585	0.87 592	0.53 586	0.96 598	0.52 581

IMH-64-1	0.91 575	0.86 583	0.84 524	0.97 589	0.75 586	0.92 573	0.71 579	1.27 588	1.10 584	0.89 568	1.45 582	1.14 573	0.96 579	1.19 574	0.84 552	0.74 589	0.51 587	0.97 594	0.55 588	0.84 590	0.60 588

IMH-64	0.91 575	0.86 583	0.84 524	0.97 589	0.75 586	0.92 573	0.71 579	1.27 588	1.10 584	0.89 568	1.45 582	1.14 573	0.96 579	1.19 574	0.84 552	0.74 589	0.51 587	0.97 594	0.55 588	0.84 590	0.60 588

SPS-STEREO	0.69 561	0.61 572	0.98 546	0.52 571	0.57 577	0.74 557	0.50 565	0.78 569	0.62 528	0.95 574	0.86 555	0.94 566	0.70 562	1.01 563	0.87 556	0.58 583	0.51 587	0.50 575	0.50 583	0.55 574	0.58 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 545	0.54 567	0.70 489	0.47 564	0.61 580	0.56 533	0.43 548	0.69 559	0.49 474	0.63 546	0.55 490	0.54 505	0.60 548	0.61 452	0.57 518	0.55 580	0.53 590	0.50 575	0.54 587	0.51 571	0.56 583

SGM+DAISY	0.87 573	0.66 576	1.30 574	0.51 569	0.60 579	1.03 577	0.84 592	0.76 567	0.73 551	1.39 591	1.51 586	1.31 580	1.22 588	1.11 569	1.08 569	0.57 582	0.53 590	0.51 577	0.51 584	0.54 573	0.61 591

TorneroNet	2.22 601	1.08 595	1.24 568	1.14 599	0.90 596	5.58 609	0.80 588	2.12 606	8.69 615	2.58 607	5.42 612	3.88 608	1.97 601	1.78 598	1.87 596	0.86 595	0.54 592	1.15 603	0.74 598	1.23 602	0.85 601

WAO-6	1.07 584	0.93 590	0.92 537	0.96 588	0.78 589	1.28 588	0.75 583	1.34 590	2.00 599	1.02 579	1.54 588	1.59 586	1.22 588	1.31 583	1.14 574	0.78 592	0.55 593	1.02 598	0.75 599	0.83 589	0.69 594

IMH	1.05 583	0.95 591	1.00 548	1.01 591	0.78 589	1.11 579	0.68 578	1.38 591	1.43 593	1.00 577	1.72 592	1.43 582	1.14 583	1.73 594	0.89 558	1.09 602	0.55 593	0.99 596	0.57 590	0.87 593	0.62 593

RainbowNet	0.72 564	0.89 586	1.02 551	0.82 584	0.63 582	0.78 563	0.52 566	0.81 575	0.93 575	0.60 541	0.79 547	0.80 560	0.60 548	0.80 528	0.57 518	0.78 592	0.55 593	0.78 589	0.49 581	0.76 588	0.58 586

MFMNet_re	0.72 564	0.76 579	0.99 547	0.62 575	0.70 584	0.77 560	0.67 577	0.75 566	0.83 564	0.78 564	0.86 555	0.69 552	0.78 566	0.71 493	0.61 528	0.66 586	0.59 596	0.61 582	0.58 591	0.68 585	0.71 595

Dean	1.17 587	1.04 594	1.49 581	1.03 593	0.78 589	1.20 585	0.77 586	1.48 596	1.96 597	1.28 587	1.99 598	2.15 595	1.14 583	1.25 579	1.00 565	0.81 594	0.60 597	1.01 597	0.69 596	0.92 597	0.74 598

DGSMNet	0.61 554	0.29 509	0.91 535	0.51 569	0.70 584	0.62 546	1.38 607	0.59 515	0.55 510	0.37 422	0.61 516	0.52 496	0.33 452	0.65 475	0.43 486	0.53 577	0.60 597	0.67 583	0.61 592	0.63 579	0.61 591

LVE	1.13 585	1.02 592	1.28 572	1.01 591	0.80 592	1.29 589	0.81 590	1.47 595	1.96 597	1.07 581	1.90 595	1.90 591	1.01 582	1.48 587	0.91 559	0.93 599	0.61 599	0.94 593	0.69 596	0.87 593	0.75 599

WAO-7	1.01 580	0.89 586	0.93 539	0.83 586	0.66 583	1.18 582	0.81 590	1.40 592	1.57 595	1.11 583	1.76 594	1.45 583	1.19 587	1.50 588	1.14 574	0.61 584	0.62 600	0.70 584	0.68 595	0.66 584	0.60 588

UNDER WATER	1.59 596	1.22 601	2.36 592	1.38 601	1.03 598	1.67 597	1.10 602	1.54 599	3.63 605	1.44 597	1.47 584	2.85 604	2.25 605	1.67 592	1.94 599	1.06 601	0.62 600	1.31 605	0.93 604	1.21 601	1.02 604

WAO-8	1.46 593	1.10 596	1.09 557	1.10 595	0.84 593	2.06 598	0.75 583	1.84 601	3.83 607	1.44 597	2.21 601	2.15 595	1.43 596	3.17 605	1.19 579	0.91 597	0.65 602	1.09 599	0.79 600	0.90 595	0.71 595

Venus	1.46 593	1.10 596	1.09 557	1.10 595	0.84 593	2.06 598	0.75 583	1.84 601	3.83 607	1.44 597	2.21 601	2.15 595	1.43 596	3.17 605	1.19 579	0.91 597	0.65 602	1.09 599	0.79 600	0.90 595	0.71 595

UNDER WATER-64	1.55 595	1.19 600	2.52 595	1.31 600	0.95 597	2.12 600	1.21 605	1.45 594	3.19 603	1.43 596	1.32 578	2.64 602	2.04 602	1.63 591	1.83 595	1.11 603	0.67 604	1.28 604	0.92 603	1.19 600	1.02 604

notaker	1.45 592	1.34 602	1.48 579	1.40 602	1.07 599	1.18 582	0.85 593	1.48 596	1.40 591	1.51 602	3.46 608	2.40 600	1.81 600	1.76 596	1.45 589	1.11 603	0.69 605	1.38 606	0.87 602	1.31 604	0.97 603

ktn	1.77 599	1.36 603	1.22 567	1.43 603	1.14 600	1.52 595	1.08 601	1.51 598	3.96 610	2.77 609	4.69 610	3.35 606	1.46 598	1.69 593	1.25 583	1.43 607	0.77 606	1.45 607	0.99 605	1.32 605	0.96 602

KSHMR	1.89 600	1.36 603	1.60 583	1.47 604	1.22 602	1.38 593	1.06 600	1.79 600	5.97 613	1.42 595	5.65 613	2.98 605	1.14 583	2.23 602	1.20 581	1.27 606	1.12 607	1.46 608	1.10 607	1.32 605	1.15 606

JetRed	2.30 603	2.64 608	6.12 606	1.12 598	1.38 604	5.85 611	3.29 611	1.99 604	1.67 596	1.98 604	1.95 597	2.16 598	1.60 599	2.48 603	4.10 610	1.05 600	1.60 608	1.09 599	1.01 606	1.67 607	1.28 607

test_sample9	0.42 508	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.66 480	0.91 559	0.23 541	1.82 609	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

test_sample8	0.49 531	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.55 475	0.34 303	0.62 544	0.38 352	1.15 575	0.67 559	0.66 480	0.91 559	0.23 541	1.82 609	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

MADNet++	2.26 602	1.80 606	2.06 589	2.13 608	1.97 606	2.61 604	1.79 610	2.38 607	2.16 600	2.75 608	2.65 605	2.38 599	2.43 606	3.17 605	3.21 606	2.17 610	1.95 611	1.94 610	1.63 609	2.06 608	2.01 610

PML	16.10 622	12.82 623	6.78 607	5.23 610	7.76 611	33.92 629	66.56 636	5.30 614	10.28 617	26.12 635	68.59 636	20.51 626	13.49 625	10.06 619	6.78 616	5.96 618	2.00 612	6.04 620	2.18 611	8.96 618	2.60 612

HanzoNet	2.97 604	1.69 605	2.29 591	1.74 605	1.33 603	1.53 596	1.03 599	1.99 604	2.64 602	5.51 613	5.16 611	5.90 613	6.82 615	4.32 611	3.29 607	3.16 613	2.02 613	1.92 609	2.87 614	2.24 609	1.89 609

DPSimNet_ROB	4.34 607	4.23 609	6.89 608	3.67 609	3.68 607	4.75 606	5.21 614	2.67 609	3.68 606	5.82 614	3.95 609	5.57 610	6.72 614	3.46 609	4.48 611	4.05 616	2.88 614	4.68 616	3.12 616	3.69 611	3.62 614

USTest	6.88 610	5.23 612	5.63 605	7.22 613	7.29 610	14.34 619	22.76 619	8.48 617	9.32 616	5.42 612	6.39 614	6.29 616	6.64 613	6.92 615	8.62 617	1.94 608	3.29 615	2.16 612	2.55 613	3.85 612	3.29 613

LRCNet_RVC	10.90 616	14.34 624	9.35 609	15.35 618	8.04 612	1.08 578	0.34 513	8.78 618	0.70 545	12.63 624	16.05 624	9.85 617	6.54 612	8.57 618	6.34 615	20.27 631	5.40 616	23.70 629	21.88 630	14.87 622	13.83 624

DGTPSM_ROB	8.34 612	5.10 610	10.37 618	5.31 611	10.18 613	8.33 613	23.60 623	6.06 615	13.41 622	4.90 610	10.87 620	5.65 611	10.44 617	6.17 613	12.59 618	3.74 614	7.55 617	3.69 614	7.26 619	4.14 613	7.46 616

DPSMNet_ROB	8.40 613	5.11 611	10.49 619	5.58 612	10.25 614	8.34 614	23.62 624	6.07 616	13.45 623	4.93 611	10.88 621	5.66 612	10.44 617	6.24 614	12.64 619	3.98 615	7.61 618	3.76 615	7.30 620	4.20 614	7.51 617

Anonymous_1	16.62 623	9.35 615	9.84 610	10.66 614	14.64 618	18.66 624	27.12 625	12.64 623	13.51 624	10.76 623	10.30 619	10.13 618	10.60 619	11.06 623	12.74 620	15.87 630	7.74 619	16.92 627	43.48 633	58.66 636	7.68 618

DPSM_ROB	11.49 617	9.87 619	10.35 616	11.13 615	11.31 616	19.11 625	27.51 626	13.37 624	14.21 625	10.31 621	11.06 622	10.96 622	11.27 623	11.96 624	13.59 621	6.78 619	8.19 620	6.03 618	7.09 617	7.93 616	7.73 619

DPSM	11.49 617	9.87 619	10.35 616	11.13 615	11.31 616	19.11 625	27.51 626	13.37 624	14.21 625	10.31 621	11.06 622	10.96 622	11.27 623	11.96 624	13.59 621	6.78 619	8.19 620	6.03 618	7.09 617	7.93 616	7.73 619

tt	4.71 608	0.10 95	3.94 600	2.06 607	1.53 605	10.14 617	16.88 618	9.27 619	4.98 611	1.39 591	1.02 566	4.68 609	4.90 611	3.35 608	5.86 614	5.76 617	9.15 622	2.24 613	2.53 612	3.10 610	1.32 608

xxxxx1	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

tt_ll	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

ff	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

LSM0	24.24 631	19.98 632	22.32 630	24.22 629	40.14 635	38.48 634	55.20 630	26.95 635	28.57 631	20.49 628	21.83 626	22.26 633	22.75 631	24.22 633	27.30 629	13.66 629	16.32 626	12.19 626	14.15 621	16.10 628	17.66 630

RAFT-FEzeroshot	23.10 626	19.88 629	20.56 625	22.49 625	22.75 627	38.38 630	55.50 633	26.84 631	28.66 632	20.60 629	22.10 628	22.05 628	22.74 629	24.00 630	27.37 632	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.28 623	15.96 624	15.54 627

RAFT-FE	23.10 626	19.88 629	20.56 625	22.49 625	22.75 627	38.38 630	55.50 633	26.84 631	28.66 632	20.60 629	22.10 628	22.05 628	22.74 629	24.00 630	27.37 632	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.28 623	15.96 624	15.54 627

Selective-RAFT-Error	23.16 630	19.93 631	20.87 629	22.54 628	22.81 629	38.52 635	55.47 632	27.01 636	28.83 636	20.66 632	22.25 631	22.09 632	22.80 633	24.09 632	27.36 630	13.61 628	16.48 627	12.15 624	14.28 623	15.99 627	15.57 629

CasAABBNet	23.10 626	19.86 627	20.64 627	22.47 624	22.73 625	38.41 633	55.50 633	26.89 633	28.70 634	20.61 631	22.15 630	22.08 631	22.75 631	23.99 628	27.36 630	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.27 622	15.95 623	15.53 626

FlowAnything	23.14 629	19.87 628	20.79 628	22.50 627	22.74 626	38.39 632	55.46 631	26.89 633	28.72 635	20.77 633	22.29 632	22.07 630	22.72 628	23.99 628	27.41 634	13.60 627	16.55 631	12.15 624	14.36 626	15.97 626	15.52 625

HaxPig	17.72 624	20.22 633	19.73 622	16.53 619	16.51 619	9.27 615	9.33 615	14.34 626	13.27 621	18.65 625	18.70 625	17.35 625	16.77 626	17.04 626	16.45 626	22.05 632	20.89 632	22.27 628	21.53 629	21.29 629	22.13 633

MEDIAN_ROB	21.21 625	24.62 634	23.47 631	19.58 620	19.65 624	13.22 618	10.96 616	17.88 627	17.00 627	22.14 634	22.02 627	20.86 627	20.36 627	21.06 627	19.71 627	25.63 633	24.13 633	26.21 630	25.20 631	25.17 630	25.38 634

AVERAGE_ROB	25.43 632	29.06 635	27.24 632	24.63 630	24.20 632	17.73 623	12.61 617	22.29 630	21.39 630	26.79 636	26.16 635	25.20 634	24.64 636	25.07 634	23.53 628	29.96 634	28.40 634	30.60 631	29.58 632	29.72 631	29.84 635

RSGM-EC	29.65 633	17.75 625	10.04 611	35.31 631	33.15 633	26.42 627	46.65 628	19.89 628	17.74 628	18.92 626	23.36 633	30.14 635	23.59 634	41.87 635	45.99 635	59.56 635	34.38 635	33.25 635	20.37 627	34.97 632	19.60 631

acva	29.65 633	17.75 625	10.04 611	35.31 631	33.15 633	26.42 627	46.65 628	19.89 628	17.74 628	18.92 626	23.36 633	30.14 635	23.59 634	41.87 635	45.99 635	59.56 635	34.38 635	33.25 635	20.37 627	34.97 632	19.60 631

test_example2	101.33 635	108.28 636	68.15 634	98.43 633	106.93 636	89.75 636	102.43 637	36.80 637	97.65 637	129.04 637	130.15 637	65.26 637	66.62 637	92.11 637	80.24 637	144.10 637	199.48 637	81.81 637	103.01 637	125.01 637	101.27 636

ccccc		256.29 637		354.40 636	364.36 637	149.10 637		152.89 638		153.93 638		164.00 638		268.02 638		390.55 638	349.22 638	244.59 638	219.82 638	412.30 638

ASD4		6.65 614

Low-res two-view benchmark