Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 19	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 85	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 56	0.17 1	0.12 9	0.32 30	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 87	0.23 7	0.18 22	0.10 185	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 19	0.14 19	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 57	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 55	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 116	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 74	0.14 19	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 32	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 74	0.15 32	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 25	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 32	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 89	0.19 87	0.27 32	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.62 414	0.27 107	0.83 67	0.24 69	0.13 25	0.31 24	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 615	0.23 68	0.12 2	0.12 8	0.26 25	0.44 337	0.09 86	0.12 332	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 157

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 47	0.14 19	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 47	0.14 15	0.15 28	0.27 32	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 217

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 51	0.19 33	0.15 32	0.12 8	0.47 217	0.29 203	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 157

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 82	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 62	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 156	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 255

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 51	0.21 13	0.16 94	0.43 105	0.16 47	0.44 73	0.35 43	0.22 62	0.20 40	0.14 15	0.20 99	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 88	0.14 19	0.35 17	0.32 21	0.24 92	0.20 40	0.15 32	0.18 66	0.26 25	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.41 88	0.15 32	0.46 86	0.35 43	0.26 128	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.31 74	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 83	0.27 103	0.14 15	0.18 66	0.33 95	0.24 141	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 74	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 62	0.21 47	0.13 4	0.20 99	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 74	0.19 83	0.47 101	0.36 65	0.21 51	0.22 59	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 81	0.18 74	0.47 101	0.36 65	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.19 87	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.30 15	0.22 62	0.20 40	0.13 4	0.18 66	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.14 19	0.43 65	0.33 30	0.21 51	0.24 78	0.14 15	0.18 66	0.34 107	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 59	0.22 153	0.50 123	0.38 79	0.22 62	0.21 47	0.12 2	0.22 119	0.26 25	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 88	0.20 103	0.50 123	0.34 36	0.25 111	0.23 68	0.13 4	0.23 136	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 112	0.22 153	0.55 169	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.13 4	0.26 180	0.28 44	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 88	0.27 332	0.39 74	0.14 19	0.51 131	0.33 30	0.25 111	0.27 103	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 346	0.42 101	0.14 19	0.46 86	0.31 16	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 132	1.48 173	0.25 88	0.38 459	0.46 136	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 117	0.15 32	0.17 46	0.36 126	0.23 116	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 315	1.03 591

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 77	0.23 49	0.13 25	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 63

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 32	0.62 214	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 39	0.09 86	0.31 534	0.07 1	0.10 171	0.07 4	0.07 9

Pointernet	0.29 83	0.25 82	1.49 176	0.24 69	0.20 209	0.47 143	0.15 32	0.62 214	0.47 186	0.22 62	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.28 44	0.20 63	0.10 185	0.07 48	0.07 1	0.12 276	0.10 66	0.07 9

LoS_RVC	0.29 83	0.33 185	1.19 111	0.25 88	0.34 419	0.43 105	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.22 62	0.33 159	0.23 89	0.24 148	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 475

CAS	0.35 136	0.25 82	1.30 132	0.79 556	0.34 419	0.51 184	0.23 188	0.46 86	0.39 91	0.22 62	0.31 144	0.20 66	0.17 46	0.28 44	0.23 116	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 510

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 47	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 97	0.08 28	0.11 117

WQFJA1++	2.30 589	0.22 43	6.03 603	1.08 575	1.15 587	0.29 16	0.14 19	0.39 36	0.24 2	13.61 622	0.19 33	3.34 597	0.17 46	0.33 95	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 630	0.14 217

VIP-Stereo	0.28 72	0.56 336	1.05 90	0.23 49	0.19 194	0.52 203	0.17 58	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 85	0.24 103	0.15 28	0.33 95	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 156	0.32 481

GEAStereo	0.35 136	0.32 176	1.17 107	0.53 508	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 59	0.16 38	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.33 455	0.71 563

GSStereo	0.36 146	0.32 176	1.17 107	0.34 330	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

GS-Stereo							0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

gasm-f	0.36 146	0.34 200	1.13 99	0.53 508	0.44 493	0.54 220	0.27 292	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 159	0.16 38	0.22 119	0.36 126	0.25 156	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 563

Zero-FE251	0.56 375	0.29 143	1.27 127	0.26 120	0.16 94	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.35 43	5.31 612	0.19 33	0.22 80	0.19 87	0.24 9	1.08 493	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 194

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 87	0.25 88	0.21 223	0.46 136	0.16 47	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 33	0.14 15	0.18 66	0.35 113	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.10 92

GASTEREO	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.56 522	0.20 209	0.52 203	0.22 153	0.56 176	0.40 104	0.30 153	0.31 144	0.16 38	0.31 251	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.14 377	0.08 42	0.28 490	0.14 156	0.20 356

MSCF	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.58 528	0.21 223	0.50 174	0.22 153	0.56 176	0.38 79	0.29 148	0.29 117	0.17 47	0.30 242	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.12 332	0.08 42	0.29 494	0.15 176	0.21 368

DilatedVolume-Stereo	0.26 61	0.20 14	0.64 35	0.25 88	0.15 67	0.41 88	0.18 74	0.42 57	0.35 43	0.34 173	0.34 167	0.25 116	0.23 136	0.43 173	0.53 380	0.09 86	0.09 208	0.08 42	0.10 171	0.12 100	0.11 117

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 72	0.21 13	0.24 283	0.42 101	0.17 58	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 59	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 66	0.24 69	0.21 223	0.43 105	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 62	0.27 103	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 377	0.08 40

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.31 24	0.22 153	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 83	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.28 12	0.21 126	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 137	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 51	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 118	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 80	0.10 2	0.28 44	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 223	0.45 118	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 57	0.12 8	0.32 83	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 500	1.89 320	0.33 299	0.24 283	0.75 465	0.38 423	0.79 347	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.74 442	0.39 314	1.56 438	0.43 331	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.08 97	0.28 413	0.13 194

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 51	0.22 36	0.12 9	0.31 24	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 178	0.10 185	0.09 208	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 92

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 60	0.22 36	0.11 3	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 185	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 69	0.34 419	0.51 184	0.42 441	0.50 123	0.54 253	0.37 184	0.46 237	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 496	0.08 41	0.09 208	0.08 42	0.22 461	0.12 100	0.22 383

SCV_C0	0.33 117	0.43 267	1.42 159	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 103	0.68 246	0.44 141	0.24 92	0.27 103	0.29 163	0.20 99	0.58 272	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 504	0.26 397	0.17 304

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 72	0.28 132	1.09 95	0.33 299	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.26 180	0.38 145	0.37 288	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.06 1

FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 64	0.21 13	0.22 250	0.21 4	0.16 47	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 57	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 356	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

StereoAnything_RVC	0.35 136	1.25 553	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 32	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 87	0.46 206	0.14 1	0.11 260	0.09 208	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 323

AIO_rvc	0.41 193	0.64 370	1.29 129	0.58 528	0.39 465	0.37 59	0.24 224	0.50 123	0.43 137	0.28 142	0.23 68	0.25 116	0.16 38	0.99 366	0.19 39	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.25 377	0.85 575

HUF	0.59 395	0.65 377	2.46 463	0.45 469	0.77 562	0.34 42	0.24 224	0.46 86	0.39 91	0.31 158	0.28 111	0.25 116	0.19 87	0.67 310	0.18 22	0.12 319	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 437	1.59 605

AIO_test	0.39 179	0.37 221	1.19 111	0.73 549	0.67 551	0.35 47	0.25 245	0.47 101	0.34 36	0.34 173	0.22 59	0.33 187	0.17 46	1.31 402	0.19 39	0.11 260	0.15 403	0.08 42	0.21 450	0.15 176	0.23 407

castereo	0.30 93	0.44 278	0.81 64	0.24 69	0.29 354	0.41 88	0.27 292	0.72 265	0.45 156	0.22 62	0.30 131	0.24 103	0.31 251	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 511	0.12 100	0.09 63

GIP-stereo	0.26 61	0.22 43	0.78 61	0.29 200	0.20 209	0.42 101	0.17 58	0.64 225	0.39 91	0.18 28	0.24 78	0.23 89	0.18 66	0.25 14	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.08 40

WCG-NET	0.30 93	0.42 262	1.26 125	0.24 69	0.12 9	0.43 105	0.24 224	0.40 40	0.56 271	0.35 175	0.37 181	0.26 131	0.24 148	0.29 58	0.19 39	0.08 41	0.12 332	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.10 92

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 69	0.22 250	0.47 143	0.13 9	0.52 145	0.33 30	0.18 28	0.24 78	0.17 47	0.22 119	0.32 83	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.09 63

IGEV-Stereo+	0.29 83	0.29 143	0.86 70	0.25 88	0.34 419	0.30 19	0.14 19	0.32 10	0.53 240	0.18 28	0.12 8	0.18 57	0.19 87	0.49 235	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 444	0.46 535	0.59 553

WCG-NET（raft）	0.32 108	0.53 319	1.21 117	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.24 224	0.40 40	0.50 205	0.35 175	0.35 172	0.47 290	0.25 164	0.35 113	0.20 63	0.08 41	0.29 528	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.11 117

test_for_model	0.64 425	1.60 576	1.82 287	1.23 584	1.02 579	0.53 212	0.23 188	0.75 292	0.50 205	0.57 367	0.29 117	0.25 116	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.76 576	0.31 534	0.08 42	0.07 66	1.68 599	0.50 543

trnet	0.28 72	0.26 99	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 220	0.15 32	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.30 67	0.21 82	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

testlalala2	0.44 232	0.28 132	2.59 493	0.64 541	0.56 530	0.57 270	0.20 103	0.78 331	0.52 221	0.40 200	0.39 199	0.45 269	0.21 110	0.27 32	0.22 103	0.09 86	0.10 251	0.08 42	0.29 494	0.12 100	0.10 92

MoCha-V2	0.36 146	0.32 176	1.41 155	0.36 365	0.31 388	0.35 47	0.19 83	0.57 181	0.39 91	0.30 153	0.32 150	0.28 153	0.27 201	0.47 217	0.24 141	0.08 41	0.56 574	0.08 42	0.38 540	0.18 262	0.12 157

IGEV++	0.34 125	0.43 267	1.32 135	0.31 247	0.14 42	0.32 30	0.21 126	0.70 257	0.34 36	0.22 62	0.28 111	0.22 80	0.27 201	0.35 113	0.27 178	0.09 86	0.39 557	0.08 42	0.15 362	0.25 377	0.45 533

UniTT-Stereo	0.30 93	0.36 218	1.68 208	0.27 140	0.24 283	0.29 16	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.26 128	0.37 181	0.18 57	0.18 66	0.31 74	0.27 178	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 377	0.08 40

Any-RAFT	0.38 164	0.25 82	1.89 320	0.27 140	0.17 123	0.68 426	0.21 126	0.78 331	0.53 240	0.43 219	0.43 214	0.54 323	0.30 242	0.41 161	0.20 63	0.10 185	0.12 332	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 63

LoS	0.31 101	0.30 156	1.52 182	0.23 49	0.13 25	0.54 220	0.20 103	0.48 109	0.49 195	0.25 111	0.28 111	0.37 203	0.24 148	0.38 145	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 93	0.27 107	1.09 95	0.23 49	0.50 514	0.40 81	0.20 103	0.46 86	0.44 141	0.22 62	0.28 111	0.26 131	0.19 87	0.33 95	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.49 540

Selective-IGEV	0.29 83	0.23 61	1.28 128	0.27 140	0.30 369	0.35 47	0.20 103	0.56 176	0.38 79	0.21 51	0.30 131	0.22 80	0.18 66	0.37 137	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 362	0.16 212	0.29 457

DCANet-4	0.40 186	0.27 107	2.21 412	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.47 243	0.28 153	0.37 293	0.37 137	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

fff	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

CroCo-Stereo	0.30 93	0.45 286	1.08 93	0.31 247	0.17 123	0.19 3	0.21 126	0.73 277	0.50 205	0.21 51	0.24 78	0.55 326	0.22 119	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 63
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
CREStereo++_RVC	0.33 117	0.29 143	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 220	0.15 32	0.40 40	0.55 260	0.37 184	0.51 285	0.24 103	0.19 87	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
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
TANstereo	0.33 117	0.49 304	1.75 233	0.23 49	0.12 9	0.54 220	0.16 47	0.40 40	0.45 156	0.45 236	0.51 285	0.26 131	0.22 119	0.29 58	0.20 63	0.10 185	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

XX-TBD	0.34 125	0.77 424	1.75 233	0.34 330	0.13 25	0.51 184	0.17 58	0.43 65	0.50 205	0.37 184	0.49 272	0.23 89	0.18 66	0.28 44	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

raftrobust	0.38 164	0.68 389	1.54 184	0.32 276	0.46 508	0.52 203	0.21 126	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 172	0.31 173	0.33 264	0.37 137	0.30 223	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 315	0.19 340

csc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

CREStereo	0.28 72	0.30 156	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 235	0.17 58	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.11 260	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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	0.31 101	0.35 209	1.30 132	0.20 5	0.14 42	0.57 270	0.25 245	0.46 86	0.42 126	0.27 137	0.32 150	0.27 144	0.24 148	0.39 151	0.23 116	0.43 552	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 262	0.07 9

pmcnn	1.32 559	1.05 522	2.77 522	0.74 551	1.43 592	0.72 447	0.56 505	0.96 484	0.91 519	0.99 538	2.92 596	6.01 612	0.70 490	2.38 548	3.32 590	0.13 349	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.34 466	0.22 383

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 162	0.15 32	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 235	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 103	0.37 539	0.08 28	0.09 63

WQFJX	0.42 213	0.25 82	0.55 14	0.26 120	0.39 465	0.47 143	0.23 188	1.76 585	1.82 586	0.26 128	0.26 96	0.28 153	0.28 218	0.42 169	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.16 285

DLNR-FE	13.43 621	20.01 626	23.53 626	121.73 641	33.87 634	0.46 136	0.15 32	8.09 620	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.75 333	0.29 203	6.68 621	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.82 641	0.18 323

DDF-Stereo	0.37 154	0.27 107	0.79 62	0.39 415	0.29 354	0.38 70	0.21 126	0.47 101	0.51 213	0.32 167	0.17 22	0.79 465	0.23 136	0.64 295	1.04 489	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.12 276	0.35 477	0.15 255

DA	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

zero-FE	0.80 501	0.27 107	8.23 608	0.49 489	0.98 572	0.33 34	0.20 103	0.48 109	1.28 560	0.17 21	0.20 40	0.77 456	0.22 119	0.60 284	0.97 472	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.10 171	0.33 455	0.14 217

GGEV	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 72	0.24 69	0.14 42	0.37 59	0.17 58	0.43 65	0.32 21	0.26 128	0.35 172	0.26 131	0.24 148	0.22 4	0.25 156	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.08 97	0.10 66	0.10 92

depthmonostereo	0.26 61	0.23 61	0.65 40	0.41 433	0.13 25	0.41 88	0.19 83	0.51 131	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.26 131	0.28 218	0.44 182	0.23 116	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.08 40

G2L-ROB	0.51 330	0.95 489	1.96 359	0.29 200	0.22 250	0.59 305	0.28 311	0.76 305	0.57 275	0.55 346	0.45 229	0.70 424	0.32 259	1.38 409	0.47 352	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.20 299	0.13 194

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 221	1.21 117	0.26 120	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 154	0.41 115	0.35 175	0.30 131	0.58 351	0.22 119	0.33 95	0.95 470	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.13 132	0.15 255

MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 132	2.46 463	0.43 448	0.15 67	0.50 174	0.25 245	0.47 101	0.38 79	0.33 171	0.26 96	0.23 89	0.22 119	0.34 107	0.29 203	0.08 41	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.36 484	0.22 383

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 120	0.15 67	0.30 19	0.19 83	0.67 242	0.46 167	0.29 148	0.52 299	0.38 211	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.68 585	0.09 103	0.07 66	0.34 466	0.21 368

SCV	0.35 136	0.59 343	1.37 147	0.34 330	0.22 250	0.28 12	0.23 188	0.72 265	0.35 43	0.19 34	0.30 131	0.24 103	0.20 99	0.64 295	0.19 39	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.34 466	0.29 457

castereo++	0.28 72	0.43 267	0.93 80	0.28 168	0.17 123	0.53 212	0.21 126	0.55 169	0.45 156	0.17 21	0.26 96	0.32 181	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.13 132	0.06 1

999	0.29 83	0.25 82	1.05 90	0.26 120	0.18 161	0.49 162	0.23 188	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 150	0.23 89	0.18 66	0.73 329	0.36 282	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.10 92

UGAM-zero	0.63 421	0.39 242	2.49 472	0.30 220	0.49 513	0.67 414	0.19 83	0.91 439	0.45 156	0.77 500	0.45 229	1.16 555	0.82 514	2.05 523	0.29 203	0.09 86	0.15 403	0.09 103	0.44 553	0.11 89	0.22 383

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 168	1.82 287	0.25 88	0.26 318	0.65 401	0.23 188	0.48 109	0.37 74	0.67 461	0.82 490	0.44 260	0.24 148	0.48 224	0.87 463	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.22 461	0.08 28	0.09 63

Occ-G	0.30 93	0.30 156	1.33 137	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 245	0.43 65	0.31 16	0.26 128	0.35 172	0.46 282	0.22 119	0.30 67	0.25 156	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.16 382	0.31 437	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 93	0.27 107	1.25 123	0.27 140	0.24 283	0.37 59	0.20 103	0.52 145	0.36 65	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.14 16	0.31 74	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.38 540	0.19 283	0.31 475

RSM++	0.27 65	0.26 99	0.87 71	0.28 168	0.13 25	0.39 74	0.20 103	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 78	0.24 103	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.26 397	0.18 323

RSM	0.28 72	0.26 99	0.97 84	0.25 88	0.24 283	0.37 59	0.21 126	0.49 116	0.44 141	0.21 51	0.27 103	0.28 153	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 103	0.34 524	0.21 315	0.16 285

RAFT-Stereo-weight	0.34 125	0.29 143	1.43 160	0.28 168	0.28 346	0.55 235	0.22 153	0.78 331	0.48 189	0.46 244	0.38 191	0.36 201	0.17 46	0.33 95	0.23 116	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.09 63

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.31 247	0.32 396	0.69 432	0.21 126	0.74 281	0.52 221	0.43 219	0.35 172	0.62 367	0.24 148	0.41 161	0.24 141	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.31 511	0.08 28	0.09 63

MGS-Stereo	0.32 108	0.34 200	1.70 213	0.25 88	0.14 42	0.40 81	0.22 153	0.38 29	0.43 137	0.24 92	0.51 285	0.25 116	0.18 66	0.31 74	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.08 97	0.47 536	0.08 40

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 232	2.47 468	0.27 140	0.43 492	0.56 252	0.20 103	0.77 316	0.43 137	0.60 409	0.51 285	0.44 260	0.17 46	0.68 313	0.21 82	0.09 86	0.29 528	0.09 103	0.32 517	0.14 156	0.10 92

DLNR_Zeroshot_test	13.43 621	19.94 625	23.55 627	121.61 640	35.03 635	0.46 136	0.15 32	8.02 619	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.76 337	0.29 203	6.42 620	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.13 640	0.18 323

testlalala	0.36 146	0.30 156	1.77 248	0.28 168	0.33 409	0.60 317	0.22 153	0.55 169	0.51 213	0.55 346	0.35 172	0.31 173	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.10 185	0.13 356	0.09 103	0.24 467	0.08 28	0.07 9

testlalala_base	0.46 261	0.30 156	1.82 287	0.34 330	0.27 332	0.55 235	0.21 126	0.85 386	0.32 21	0.32 167	0.39 199	0.31 173	0.23 136	0.30 67	0.28 188	0.95 583	0.30 532	0.09 103	0.21 450	1.03 579	0.18 323

AEACV	0.33 117	0.24 74	1.44 162	0.28 168	0.35 432	0.47 143	0.21 126	0.43 65	0.28 12	0.26 128	0.25 85	0.22 80	0.38 300	0.30 67	0.18 22	0.09 86	0.35 542	0.09 103	0.36 536	0.23 346	0.25 428

GCAP-Stereo	0.34 125	0.89 468	1.76 239	0.26 120	0.12 9	0.52 203	0.14 19	0.49 116	0.38 79	0.29 148	0.30 131	0.29 163	0.22 119	0.30 67	0.20 63	0.09 86	0.17 441	0.09 103	0.07 66	0.21 315	0.11 117

RAFT-Test	0.44 232	0.38 232	2.01 368	0.27 140	0.44 493	0.64 387	0.37 416	0.72 265	0.57 275	0.45 236	0.48 255	0.65 384	0.24 148	0.35 113	0.29 203	0.09 86	0.11 301	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.11 117

Selective-RAFT	0.35 136	0.26 99	1.48 173	0.31 247	0.15 67	0.61 337	0.19 83	0.60 206	0.54 253	0.28 142	0.29 117	0.40 225	0.33 264	0.50 242	0.27 178	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.19 283	0.08 40

MC-Stereo	0.32 108	0.31 168	1.46 166	0.31 247	0.15 67	0.53 212	0.19 83	0.44 73	0.35 43	0.36 180	0.38 191	0.27 144	0.27 201	0.42 169	0.19 39	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.16 382	0.20 299	0.13 194

RCA-Stereo	0.34 125	0.32 176	1.30 132	0.26 120	0.14 42	0.58 288	0.23 188	0.78 331	0.62 333	0.40 200	0.44 225	0.28 153	0.35 274	0.29 58	0.20 63	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.08 40

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 424	2.12 393	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.76 506	0.37 137	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 242	1.96 359	0.45 469	0.32 396	0.92 522	0.57 509	1.14 552	0.56 271	0.81 511	0.40 204	0.55 326	0.69 488	0.65 306	1.04 489	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.36 536	0.17 235	0.25 428

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 412	2.90 538	0.31 247	0.20 209	0.58 288	0.29 335	0.87 406	0.64 353	0.47 246	0.47 243	0.56 338	0.33 264	0.46 206	0.46 343	0.13 349	0.12 332	0.09 103	0.09 133	0.14 156	0.21 368

GANet-ADL	0.44 232	0.41 255	2.31 433	0.33 299	0.20 209	0.57 270	0.25 245	0.75 292	0.54 253	0.42 214	0.59 361	0.56 338	0.30 242	0.40 156	0.38 295	0.14 392	0.11 301	0.09 103	0.08 97	0.22 332	0.17 304

cross-raft	0.40 186	0.27 107	2.22 416	0.30 220	0.17 123	0.49 162	0.35 400	0.71 260	0.39 91	0.43 219	0.45 229	0.64 379	0.25 164	0.32 83	0.25 156	0.08 41	0.08 137	0.09 103	0.23 465	0.11 89	0.14 217

s12784h	0.36 146	0.28 132	1.58 190	0.23 49	0.11 3	0.62 357	0.24 224	0.79 347	0.64 353	0.44 225	0.52 299	0.28 153	0.26 180	0.50 242	0.24 141	0.11 260	0.06 23	0.09 103	0.06 14	0.16 212	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 465	1.85 298	0.30 220	0.26 318	0.49 162	0.26 268	0.58 187	0.51 213	0.36 180	0.48 255	0.36 201	0.28 218	0.55 264	0.34 268	0.10 185	0.53 572	0.09 103	0.08 97	0.25 377	0.34 493

DCANet	0.42 213	0.77 424	1.95 350	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.41 333	0.36 126	0.39 306	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

111	0.48 284	1.09 528	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.59 305	0.26 268	0.83 368	0.78 480	0.48 264	0.52 299	0.56 338	0.38 300	0.49 235	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.23 346	0.35 495

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 458	1.78 253	0.28 168	0.17 123	0.52 203	0.20 103	0.62 214	0.61 315	0.50 283	0.61 383	0.39 217	0.32 259	0.35 113	0.30 223	0.07 23	0.10 251	0.09 103	0.09 133	0.35 477	0.10 92

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 82	1.67 206	0.54 513	0.59 537	1.95 582	2.05 601	1.11 551	0.64 353	0.95 536	1.49 560	0.50 306	0.67 483	0.59 278	1.44 532	0.09 86	0.19 465	0.09 103	0.49 558	0.13 132	0.22 383

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 176	2.20 411	0.27 140	0.44 493	0.52 203	0.19 83	0.76 305	0.48 189	0.43 219	0.36 178	0.54 323	0.26 180	0.33 95	0.25 156	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.09 63

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 185	1.92 334	0.27 140	0.41 483	0.48 152	0.19 83	0.59 196	0.46 167	0.43 219	0.39 199	0.57 344	0.26 180	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.31 511	0.11 89	0.09 63

R-Stereo Train	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157

RAFT-Stereo	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 409	0.68 389	2.03 375	0.35 346	0.46 508	0.65 401	0.28 311	0.78 331	0.70 410	0.48 264	0.64 417	0.93 512	0.61 464	2.21 537	0.73 443	0.12 319	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.14 156	0.11 117

MLCV	0.48 284	0.89 468	1.85 298	0.29 200	0.14 42	0.59 305	0.23 188	0.72 265	0.59 293	0.66 457	0.66 428	0.55 326	0.36 280	1.03 372	0.49 363	0.09 86	0.06 23	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.11 117

iResNet	0.51 330	0.76 415	2.59 493	0.41 433	0.17 123	0.64 387	0.27 292	0.82 362	0.70 410	0.57 367	0.64 417	0.43 249	0.36 280	0.70 324	0.52 376	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.21 315	0.13 194

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 540	1.73 223	0.31 247	0.21 223	0.58 288	0.22 153	0.95 479	0.82 496	0.58 386	0.62 388	0.57 344	0.39 314	0.84 351	0.40 314	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.06 14	0.21 315	0.13 194

WQFJA1	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.07 592	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

WQFJX1	0.45 250	0.28 132	0.56 17	0.27 140	0.35 432	0.48 152	0.25 245	1.98 596	2.08 593	0.26 128	0.26 96	0.29 163	0.28 218	0.50 242	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.14 217

NLMM1	0.46 261	0.27 107	0.53 11	0.27 140	0.38 459	0.49 162	0.24 224	1.97 595	2.38 596	0.28 142	0.27 103	0.26 131	0.25 164	0.47 217	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.15 255

NLMM	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.06 591	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

NLSM3	0.26 61	0.39 242	0.75 57	0.25 88	0.24 283	0.43 105	0.19 83	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 96	0.20 66	0.25 164	0.29 58	0.24 141	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.09 133	0.10 66	0.07 9

IGEV-FE	0.53 349	0.34 200	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.70 424	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 33	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 101	0.46 289	0.79 62	0.21 13	0.12 9	0.53 212	0.25 245	0.52 145	0.54 253	0.28 142	0.32 150	0.29 163	0.23 136	0.59 278	0.55 387	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.08 40

coex_refinement	0.58 387	0.94 482	1.87 311	0.38 405	0.25 301	0.64 387	0.34 392	0.83 368	0.65 366	0.60 409	0.63 401	0.81 472	0.48 405	1.85 496	0.56 395	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.16 212	0.16 285

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 341	1.75 233	0.36 365	0.30 369	0.45 118	0.30 343	0.72 265	0.59 293	0.31 158	0.43 214	0.32 181	0.23 136	0.35 113	0.29 203	0.10 185	0.20 476	0.10 159	0.08 97	0.40 514	0.11 117

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 242	2.29 431	0.38 405	0.26 318	0.44 112	0.28 311	0.63 222	0.51 213	0.40 200	0.32 150	0.26 131	0.26 180	0.46 206	0.22 103	0.09 86	0.21 485	0.10 159	0.09 133	0.39 509	0.15 255

HI	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

fffft	0.29 83	0.21 27	1.10 97	0.24 69	0.15 67	0.42 101	0.24 224	0.42 57	0.38 79	0.21 51	0.18 30	0.20 66	0.16 38	0.44 182	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.28 413	0.20 356
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 83	0.26 99	1.03 87	0.25 88	0.14 42	0.46 136	0.22 153	0.36 22	0.38 79	0.23 83	0.23 68	0.21 77	0.18 66	0.45 197	0.60 408	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.20 356

tt45	0.29 83	0.24 74	1.06 92	0.25 88	0.17 123	0.55 235	0.22 153	0.41 50	0.35 43	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.18 66	0.64 295	0.34 268	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.11 117

mms	0.27 65	0.26 99	0.91 77	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 188	0.37 25	0.31 16	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.17 46	0.46 206	0.21 82	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.47 536

ours_stereo	0.27 65	0.25 82	1.21 117	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 188	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

fffy	0.28 72	0.24 74	1.19 111	0.27 140	0.15 67	0.37 59	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.44 182	0.20 63	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

PAM_32	0.70 459	0.35 209	2.73 516	0.54 513	0.61 546	1.07 545	0.43 448	0.84 379	0.49 195	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 306	1.10 496	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.49 558	0.15 176	0.38 513

PAM	0.70 459	0.35 209	2.72 511	0.56 522	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 386	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 295	1.01 484	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.48 556	0.14 156	0.38 513

model_zeroshot	0.44 232	0.68 389	1.97 364	0.28 168	0.18 161	0.69 432	0.21 126	0.63 222	0.40 104	1.00 539	0.34 167	0.42 245	0.20 99	0.69 319	0.24 141	0.10 185	0.22 491	0.10 159	0.22 461	0.12 100	0.10 92

RAStereo	0.28 72	0.48 301	1.52 182	0.26 120	0.18 161	0.25 8	0.19 83	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 85	0.20 66	0.16 38	0.24 9	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.12 100	0.08 40

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 349	3.35 576	0.33 299	0.58 535	0.66 408	0.20 103	0.98 497	0.55 260	0.73 488	0.52 299	0.99 526	0.65 476	0.58 272	0.29 203	0.10 185	0.16 421	0.10 159	0.41 549	0.29 418	0.20 356

rvit_stereo_0080	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 247	0.18 161	0.48 152	0.23 188	0.78 331	0.49 195	0.44 225	0.44 225	0.45 269	0.41 333	1.39 410	0.33 261	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.13 194

MyStereo8	0.54 355	0.80 436	2.76 519	0.32 276	0.33 409	0.71 441	0.20 103	0.87 406	0.57 275	0.51 296	0.59 361	0.50 306	0.33 264	0.68 313	0.55 387	0.10 185	0.29 528	0.10 159	0.13 309	0.21 315	0.34 493

11t1	0.33 117	0.19 8	1.41 155	0.33 299	0.16 94	0.48 152	0.21 126	0.67 242	0.48 189	0.40 200	0.34 167	0.32 181	0.33 264	0.42 169	0.27 178	0.11 260	0.12 332	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.14 217

ff7	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

IGEVStereo-DCA	0.33 117	0.34 200	1.38 149	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.18 414	0.16 212	0.22 383

ffff	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

rrr	0.46 261	0.34 200	3.08 553	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.28 311	1.09 546	0.51 213	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.29 494	0.16 212	0.25 428

11t	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

whm_eth	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

MaDis-Stereo	0.29 83	0.54 325	1.44 162	0.24 69	0.29 354	0.29 16	0.16 47	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 47	0.28 153	0.22 119	0.30 67	0.29 203	0.10 185	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.11 89	0.11 117

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 185	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.71 429	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

anonymousdsp2	0.34 125	0.24 74	1.16 106	0.28 168	0.15 67	0.57 270	0.23 188	0.79 347	0.47 186	0.38 192	0.37 181	0.40 225	0.25 164	0.47 217	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.13 309	0.19 283	0.27 445

anonymousdsp	0.34 125	0.53 319	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.55 264	0.19 39	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457

CBFPSM	0.56 375	0.91 473	1.82 287	0.28 168	0.23 270	0.71 441	0.37 416	0.72 265	0.64 353	0.50 283	0.49 272	1.03 534	0.83 515	0.62 290	1.35 525	0.10 185	0.12 332	0.10 159	0.10 171	0.18 262	0.19 340

EGLCR-Stereo	0.29 83	0.27 107	0.97 84	0.30 220	0.19 194	0.56 252	0.17 58	0.68 246	0.36 65	0.30 153	0.18 30	0.27 144	0.17 46	0.38 145	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.35 495

DCRE	0.50 313	0.63 366	2.13 395	0.30 220	0.23 270	0.45 118	0.24 224	0.59 196	0.53 240	0.50 283	2.10 575	0.42 245	0.26 180	0.35 113	0.23 116	0.09 86	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.16 212	0.15 255

ProNet	0.30 93	0.54 325	1.29 129	0.25 88	0.15 67	0.47 143	0.25 245	0.48 109	0.39 91	0.21 51	0.23 68	0.22 80	0.20 99	0.44 182	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.12 157

CroCo-Stereo Lap2	0.33 117	0.61 349	1.47 170	0.32 276	0.38 459	0.23 6	0.22 153	0.58 187	0.46 167	0.22 62	0.27 103	0.29 163	0.23 136	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.14 217

ccc-4	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 461	2.11 390	0.32 276	0.30 369	0.84 502	0.40 431	0.88 415	0.72 430	0.65 455	0.73 468	0.66 391	0.57 442	0.93 359	0.71 436	0.13 349	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.14 217

raft_robust	0.55 367	0.84 451	1.73 223	0.28 168	0.54 524	0.53 212	0.25 245	0.88 415	0.75 462	0.48 264	0.46 237	0.76 454	0.75 504	1.46 422	0.27 178	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.30 504	0.26 397	0.16 285

IGEV-Stereo	0.34 125	0.54 325	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.54 260	0.19 39	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 313	0.39 242	1.25 123	0.29 200	0.23 270	0.77 477	0.35 400	0.86 396	0.57 275	0.59 400	0.59 361	0.65 384	0.40 322	1.77 475	0.44 337	0.16 433	0.11 301	0.10 159	0.10 171	0.20 299	0.14 217

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.51 296	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.50 283	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.29 457

STrans-v2	0.67 443	0.56 336	2.64 500	0.27 140	0.23 270	0.57 270	0.33 387	0.96 484	0.69 401	0.92 531	0.85 498	0.89 502	0.93 531	1.83 489	1.21 514	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.12 157

DEmStereo	0.68 450	0.31 168	2.25 424	0.42 444	0.17 123	0.66 408	0.89 559	0.51 131	0.59 293	0.60 409	1.01 526	0.45 269	1.26 556	1.54 436	2.26 568	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.10 171	0.10 66	0.11 117

DRaft	0.62 414	0.38 232	1.76 239	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 529	0.53 154	0.53 240	0.67 461	0.99 523	0.38 211	1.00 539	1.44 416	2.10 562	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.14 337	0.18 262	0.21 368

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 564	0.23 270	0.62 357	1.42 595	0.62 214	0.60 298	0.72 484	0.78 481	0.56 338	3.07 599	0.60 284	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.21 450	0.11 89	0.18 323

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 220	0.27 332	0.50 174	0.28 311	0.80 351	0.43 137	0.40 200	0.54 322	0.41 231	0.24 148	0.31 74	1.16 506	0.09 86	0.20 476	0.10 159	0.17 401	0.11 89	0.26 438

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 156	1.76 239	0.60 537	0.23 270	0.63 374	0.42 441	0.62 214	0.60 298	0.59 400	1.03 530	0.43 249	0.72 495	0.60 284	0.33 261	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.43 530

raft+_RVC	0.44 232	0.67 386	1.85 298	0.34 330	0.71 556	0.51 184	0.25 245	0.64 225	0.51 213	0.35 175	0.45 229	0.32 181	0.28 218	0.43 173	0.32 248	0.09 86	0.19 465	0.10 159	0.09 133	0.20 299	0.40 523

XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 579	0.48 487	0.39 465	0.54 220	0.17 58	0.89 421	0.40 104	0.44 225	0.65 426	0.85 488	0.19 87	0.77 341	0.21 82	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.17 235	0.14 217

test_xeample3	0.46 261	0.34 200	2.99 547	0.37 389	0.16 94	0.49 162	0.33 387	1.06 541	0.44 141	0.25 111	0.23 68	0.24 103	0.25 164	0.49 235	0.56 395	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.40 546	0.17 235	0.26 438

AFF-stereo	0.44 232	0.96 492	1.78 253	0.31 247	0.15 67	0.50 174	0.21 126	0.64 225	0.63 345	0.47 246	0.64 417	0.49 303	0.34 272	0.46 206	0.31 235	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.37 492	0.10 92

GMStereo	0.38 164	0.99 509	1.91 331	0.27 140	0.16 94	0.39 74	0.23 188	0.47 101	0.62 333	0.38 192	0.34 167	0.25 116	0.25 164	0.39 151	0.29 203	0.14 392	0.08 137	0.10 159	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 168	0.21 223	0.59 305	0.36 407	0.66 233	0.68 392	0.45 236	0.59 361	0.69 414	0.40 322	0.44 182	0.55 387	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.34 466	0.10 92

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 276	0.41 483	0.63 374	0.28 311	0.81 355	0.68 392	0.61 418	0.59 361	0.69 414	0.45 373	0.44 182	0.63 415	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.41 517	0.10 92

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 200	1.50 179	0.27 140	0.18 161	0.63 374	0.17 58	0.92 448	0.53 240	0.49 276	0.48 255	0.30 170	0.30 242	0.39 151	0.30 223	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.12 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 200	2.23 420	0.26 120	0.19 194	0.67 414	0.29 335	1.26 563	0.69 401	0.72 484	0.70 457	0.78 460	0.42 351	3.77 601	0.41 320	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 450	1.00 511	2.09 385	0.33 299	0.25 301	0.58 288	0.32 379	0.81 355	0.80 488	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 333	2.46 560	1.02 486	0.36 549	0.14 377	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.22 383

HITNet	0.46 261	0.92 474	2.09 385	0.33 299	0.14 42	0.55 235	0.22 153	0.83 368	0.56 271	0.51 296	0.49 272	0.48 301	0.37 293	0.48 224	0.54 386	0.09 86	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.09 63
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
iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 568	2.96 542	0.40 426	0.22 250	0.58 288	0.28 311	0.91 439	0.73 445	0.57 367	0.63 401	0.60 361	0.41 333	0.74 332	0.35 278	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.07 66	0.43 525	0.17 304

HSM	0.62 414	0.76 415	1.72 220	0.30 220	0.29 354	0.64 387	0.28 311	0.94 465	0.62 333	0.58 386	0.57 352	1.40 566	0.64 474	2.59 570	0.42 322	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.14 156	0.11 117

NLSM1	0.39 179	0.24 74	0.56 17	0.27 140	0.40 475	0.49 162	0.21 126	1.44 572	1.64 576	0.25 111	0.33 159	0.25 116	0.26 180	0.40 156	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.13 194

NLCSM	0.46 261	0.37 221	0.72 55	0.29 200	0.36 441	0.49 162	0.27 292	1.33 566	1.59 575	0.29 148	0.29 117	0.29 163	0.31 251	1.44 416	0.35 278	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.10 171	0.35 477	0.14 217

FE-Mocha	0.41 193	0.31 168	1.44 162	0.28 168	0.33 409	0.41 88	0.17 58	0.69 249	0.45 156	0.44 225	0.50 280	0.41 231	0.45 373	0.36 126	1.17 508	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.21 450	0.13 132	0.13 194

Select-FE	0.65 434	0.67 386	2.76 519	0.49 489	0.55 527	0.79 486	0.16 47	0.90 427	0.53 240	0.84 519	0.55 332	0.91 506	0.75 504	0.57 268	1.16 506	0.11 260	0.18 452	0.11 230	0.49 558	0.14 156	0.31 475

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 468	2.23 420	0.32 276	0.26 318	0.57 270	0.37 416	0.84 379	0.76 471	0.51 296	0.81 485	0.64 379	0.45 373	2.06 524	1.27 520	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.24 363	0.13 194

xyz-stereo-finetune2	0.35 136	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 288	0.23 188	0.50 123	0.45 156	0.31 158	0.46 237	0.30 170	0.41 333	0.81 348	0.51 373	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.09 63

LG-Stereo	0.27 65	0.25 82	0.95 83	0.25 88	0.15 67	0.43 105	0.21 126	0.50 123	0.40 104	0.18 28	0.29 117	0.25 116	0.16 38	0.28 44	0.35 278	0.07 23	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.24 363	0.10 92

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 76	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 85	0.23 89	0.17 46	0.24 9	0.28 188	0.15 412	0.12 332	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 168	0.16 94	0.57 270	0.18 74	0.57 181	0.49 195	0.37 184	0.44 225	0.38 211	0.24 148	0.46 206	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.43 525	0.36 503

rvit_stereo_0081_aga	0.27 65	0.29 143	1.08 93	0.26 120	0.20 209	0.33 34	0.21 126	0.41 50	0.42 126	0.26 128	0.28 111	0.27 144	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.14 392	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 377	3.45 577	0.50 493	0.60 542	0.75 465	0.23 188	0.96 484	0.60 298	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 455	0.57 268	0.82 458	0.10 185	0.16 421	0.11 230	0.43 552	0.31 437	0.22 383

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 565	1.24 122	0.23 49	0.12 9	0.33 34	0.20 103	0.40 40	0.33 30	0.25 111	0.21 47	0.16 38	0.14 16	0.27 32	0.63 415	0.55 563	0.06 23	0.11 230	0.13 309	0.25 377	0.49 540

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.61 349	1.18 109	0.32 276	0.21 223	0.28 12	0.27 292	0.55 169	0.48 189	0.23 83	0.27 103	0.28 153	0.26 180	0.32 83	0.25 156	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.11 236	0.13 132	0.14 217

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 247	0.17 123	0.51 184	0.27 292	0.81 355	0.55 260	0.44 225	0.45 229	0.46 282	0.38 300	1.51 432	0.30 223	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.14 217

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 185	0.93 80	0.26 120	0.22 250	0.46 136	0.20 103	1.10 547	1.34 563	3.16 607	0.32 150	0.22 80	0.20 99	0.30 67	0.22 103	0.10 185	0.09 208	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.15 176	0.16 285

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.11 117

AE-Stereo	0.42 213	0.29 143	1.65 200	0.43 448	0.47 510	0.56 252	0.23 188	0.86 396	0.46 167	0.31 158	0.41 208	0.43 249	0.24 148	0.34 107	0.24 141	0.09 86	0.48 570	0.11 230	0.45 554	0.22 332	0.19 340

CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 200	0.26 318	0.61 337	0.32 379	0.99 509	0.68 392	0.48 264	0.55 332	0.52 315	0.40 322	1.60 449	0.35 278	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.12 157

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

1test111	0.44 232	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.96 363	0.30 223	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

cc1	0.47 278	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.40 523

tt1	0.44 232	0.64 370	1.83 293	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	0.88 512	0.31 158	0.37 181	0.25 116	0.35 274	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.36 503

1111x	0.74 483	0.21 27	1.93 337	0.31 247	0.17 123	0.63 374	0.32 379	1.03 535	0.74 449	0.52 305	0.62 388	0.57 344	0.47 396	2.38 548	4.25 601	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.12 276	0.12 100	0.14 217

EKT-Stereo	1.47 570	0.49 304	1.93 337	2.57 607	19.31 624	0.55 235	0.22 153	0.69 249	0.42 126	0.38 192	0.36 178	0.43 249	0.27 201	0.69 319	0.26 168	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.16 382	0.20 299	0.15 255

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 345	1.88 313	0.31 247	0.21 223	0.50 174	0.19 83	0.64 225	0.44 141	0.43 219	0.53 310	0.43 249	0.27 201	0.51 246	0.28 188	0.08 41	0.14 377	0.11 230	0.10 171	0.26 397	0.26 438

iinet-f	0.57 382	0.93 480	2.27 427	0.31 247	0.25 301	0.83 500	0.33 387	0.81 355	0.65 366	0.54 328	0.63 401	0.73 436	0.67 483	0.73 329	0.67 426	0.13 349	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.43 525	0.16 285

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

x	0.35 136	0.20 14	1.36 144	0.33 299	0.17 123	0.47 143	0.24 224	0.75 292	0.54 253	0.40 200	0.40 204	0.42 245	0.34 272	0.45 197	0.32 248	0.11 260	0.14 377	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

IER	0.43 222	0.38 232	1.69 209	0.26 120	0.25 301	0.66 408	0.26 268	0.71 260	0.55 260	0.54 328	0.59 361	0.60 361	0.53 424	0.52 250	0.39 306	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.14 156	0.11 117

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 415	2.07 379	0.35 346	0.30 369	0.54 220	0.30 343	0.61 210	0.48 189	0.49 276	0.76 477	0.55 326	0.36 280	0.58 272	0.22 103	0.08 41	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.41 517	0.08 40

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 458	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 220	0.34 392	0.77 316	0.63 345	0.38 192	0.55 332	0.34 193	0.29 234	0.68 313	0.27 178	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.51 562	0.29 418	0.41 528

test_4	0.40 186	0.37 221	2.01 368	0.29 200	0.21 223	0.50 174	0.28 311	0.47 101	0.39 91	0.42 214	0.76 477	0.38 211	0.22 119	0.52 250	0.33 261	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.15 362	0.28 413	0.07 9

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 515	2.08 384	0.27 140	0.21 223	0.49 162	0.28 311	0.73 277	0.58 286	0.40 200	0.61 383	0.62 367	0.46 388	1.78 476	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.39 509	0.12 157

MIPNet	0.83 512	0.81 441	2.40 451	0.61 538	0.18 161	1.48 563	1.39 591	1.60 580	0.74 449	1.94 584	0.85 498	0.73 436	1.68 579	0.87 357	0.31 235	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.32 517	0.25 377	0.12 157

IPLGR	0.54 355	0.56 336	2.68 505	0.36 365	0.18 161	0.62 357	0.54 497	1.02 528	0.64 353	0.73 488	0.46 237	0.47 290	0.45 373	1.12 384	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.19 283	0.12 157

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 396	0.47 143	0.30 343	0.73 277	0.49 195	0.50 283	0.30 131	0.45 269	0.22 119	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.10 251	0.11 230	0.35 527	0.29 418	0.28 451

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 232	1.65 200	0.35 346	0.21 223	0.67 414	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.42 214	0.52 299	0.70 424	0.45 373	1.91 508	0.57 399	0.15 412	0.13 356	0.11 230	0.13 309	0.15 176	0.20 356

ADLNet2	0.68 450	0.84 451	3.19 566	0.33 299	0.36 441	0.64 387	0.37 416	0.89 421	0.79 485	0.54 328	0.65 426	0.93 512	0.48 405	2.07 526	0.56 395	0.13 349	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.33 455	0.18 323

CrosDoStereo	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

TRStereo	0.53 349	0.76 415	2.38 447	0.42 444	0.29 354	0.69 432	0.23 188	1.81 588	0.55 260	0.36 180	0.32 150	0.47 290	0.40 322	0.46 206	0.25 156	0.12 319	0.11 301	0.11 230	0.41 549	0.13 132	0.32 481

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 336	2.66 503	0.44 455	0.26 318	0.62 357	0.28 311	0.83 368	0.71 420	0.76 496	0.74 471	0.91 506	0.85 519	1.83 489	0.81 457	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.11 89	0.12 157

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.54 513	0.23 270	0.61 337	0.21 126	0.73 277	0.65 366	0.64 448	0.69 447	0.69 414	0.38 300	2.09 530	1.39 528	0.11 260	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.09 63

NRIStereo	0.46 261	0.25 82	1.77 248	0.47 479	0.16 94	0.95 525	0.74 545	0.51 131	0.56 271	0.48 264	0.39 199	0.59 354	0.29 234	0.77 341	0.32 248	0.11 260	0.13 356	0.11 230	0.09 133	0.21 315	0.24 419

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 565	0.36 441	0.56 252	0.25 245	0.52 145	0.61 315	0.47 246	1.21 544	0.47 290	0.66 481	1.34 405	0.94 468	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.10 66	0.16 285

DeepStereo_LL	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 132	1.92 334	0.49 489	0.17 123	0.60 317	0.59 513	0.50 123	0.52 221	0.49 276	0.45 229	0.39 217	0.86 522	0.45 197	0.33 261	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

RAFT-345	0.53 349	0.30 156	2.34 439	0.38 405	0.34 419	0.58 288	0.42 441	0.47 101	0.61 315	0.51 296	1.00 525	0.43 249	0.28 218	1.57 442	0.82 458	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.10 66	0.08 40

sAnonymous2	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

RALAANet	0.43 222	0.98 504	1.90 325	0.32 276	0.23 270	0.48 152	0.19 83	0.67 242	0.53 240	0.48 264	0.45 229	0.39 217	0.30 242	0.48 224	0.37 288	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.14 337	0.27 407	0.10 92

222	0.78 497	0.23 61	1.23 120	0.28 168	0.18 161	0.62 357	0.24 224	1.02 528	0.70 410	0.58 386	0.66 428	0.46 282	0.42 351	1.80 484	6.53 613	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.17 304

xxxx	0.70 459	0.21 27	1.33 137	0.28 168	0.18 161	0.63 374	0.24 224	1.02 528	0.69 401	0.50 283	0.62 388	0.58 351	0.38 300	1.47 429	5.21 607	0.13 349	0.12 332	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.15 255

test_xeample	0.72 471	0.21 27	1.36 144	0.27 140	0.17 123	0.59 305	0.28 311	1.01 525	0.70 410	0.55 346	0.67 431	0.44 260	0.39 314	1.88 505	5.17 606	0.12 319	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.15 255

cf-r	0.53 349	0.81 441	2.15 401	0.33 299	0.28 346	0.60 317	0.28 311	0.78 331	0.64 353	0.51 296	0.60 376	0.75 448	0.40 322	1.32 403	0.43 331	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.14 217

DISCO	0.57 382	0.34 200	1.87 311	0.45 469	0.34 419	0.84 502	0.35 400	0.84 379	0.78 480	0.59 400	0.63 401	1.06 541	0.53 424	1.10 378	0.82 458	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.18 323

DFGA-Net	0.51 330	1.06 524	1.75 233	0.30 220	0.24 283	0.54 220	0.22 153	0.63 222	0.60 298	0.48 264	0.51 285	0.35 197	0.27 201	1.82 488	0.53 380	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.12 276	0.37 492	0.15 255

AIO-test1	0.45 250	0.87 461	2.27 427	0.33 299	0.33 409	0.50 174	0.22 153	0.74 281	0.66 381	0.29 148	0.41 208	0.29 163	0.22 119	0.73 329	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.12 290	0.14 337	0.30 429	0.22 383

ACV-stereo	0.66 439	0.76 415	2.86 530	0.32 276	0.25 301	1.01 534	0.60 515	0.59 196	0.52 221	0.41 209	0.45 229	1.55 572	0.94 534	1.40 413	0.69 431	0.14 392	0.13 356	0.12 290	0.11 236	0.20 299	0.19 340

test_sample3	0.50 313	0.41 255	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.57 270	0.25 245	0.92 448	0.64 353	0.52 305	0.49 272	0.47 290	0.35 274	1.79 480	0.37 288	0.13 349	0.10 251	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.16 285

H2IRNET	0.40 186	0.61 349	1.90 325	0.29 200	0.17 123	0.54 220	0.18 74	0.52 145	0.50 205	0.27 137	0.56 344	0.47 290	0.35 274	0.46 206	0.33 261	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.32 446	0.12 157

MyStereo07	0.34 125	0.40 248	1.46 166	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.25 85	0.20 66	0.26 180	0.57 268	0.19 39	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

MyStereo06	0.54 355	0.41 255	2.68 505	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.81 355	0.44 141	0.84 519	0.52 299	0.78 460	0.58 448	0.48 224	1.10 496	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

MyStereo05	0.49 302	0.41 255	2.72 511	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.82 362	0.77 476	0.52 305	0.37 181	0.51 309	0.42 351	0.52 250	0.38 295	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

MyStereo04	0.48 284	0.40 248	2.65 502	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.83 368	0.75 462	0.47 246	0.36 178	0.53 317	0.42 351	0.53 256	0.39 306	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

xx1	0.46 261	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.46 282	0.36 280	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

MIF-Stereo (partial)	0.34 125	0.41 255	1.93 337	0.26 120	0.24 283	0.32 30	0.17 58	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.37 181	0.25 116	0.26 180	0.44 182	0.31 235	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.19 283	0.14 217

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 492	2.63 498	0.27 140	0.30 369	0.45 118	0.25 245	0.52 145	0.50 205	0.40 200	0.31 144	0.40 225	0.19 87	0.35 113	0.32 248	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.11 236	0.19 283	0.30 467

knoymous	0.34 125	0.25 82	1.75 233	0.24 69	0.18 161	0.45 118	0.24 224	0.57 181	0.38 79	0.41 209	0.39 199	0.55 326	0.25 164	0.38 145	0.23 116	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.07 66	0.13 132	0.12 157

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 200	0.34 419	0.61 337	0.25 245	0.66 233	0.54 253	0.53 315	0.77 480	0.73 436	0.46 388	0.33 95	0.31 235	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.29 494	0.10 66	0.19 340

riskmin	0.37 154	0.22 43	1.74 227	0.32 276	0.20 209	0.48 152	0.20 103	0.66 233	0.46 167	0.36 180	0.34 167	0.69 414	0.45 373	0.39 151	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.08 97	0.13 132	0.16 285

TestStereo1	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

qqq	0.38 164	0.21 27	1.34 140	0.28 168	0.15 67	0.45 118	0.26 268	0.76 305	0.52 221	0.39 198	0.41 208	0.46 282	0.36 280	0.96 363	0.30 223	0.11 260	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

DisPM	0.43 222	0.33 185	1.78 253	0.57 526	0.18 161	0.59 305	0.63 526	0.53 154	0.61 315	0.60 409	0.53 310	0.38 211	0.26 180	0.75 333	0.29 203	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.14 217

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 492	2.47 468	0.34 330	0.37 453	0.79 486	0.44 459	0.86 396	0.77 476	0.61 418	0.67 431	0.79 465	0.56 436	0.64 295	0.62 413	0.15 412	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.19 340

test_5	0.51 330	0.87 461	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 288	0.35 400	0.78 331	0.62 333	0.48 264	0.55 332	0.45 269	0.40 322	0.72 328	0.30 223	0.09 86	0.07 48	0.12 290	0.12 276	0.33 455	0.38 513

SA-5K	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

GLC_STEREO	0.28 72	0.27 107	1.36 144	0.28 168	0.12 9	0.41 88	0.20 103	0.37 25	0.38 79	0.26 128	0.30 131	0.25 116	0.19 87	0.33 95	0.24 141	0.09 86	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.09 63

DAS	0.56 375	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	2.40 552	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

SepStereo	0.52 343	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	1.56 438	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

LCNet	0.54 355	0.37 221	1.78 253	0.92 566	0.22 250	0.96 526	0.30 343	0.59 196	0.58 286	0.51 296	0.55 332	0.41 231	0.76 506	0.84 351	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.18 414	0.98 578	0.39 519

HHNet	0.60 401	0.65 377	2.60 496	0.36 365	0.25 301	0.64 387	0.61 519	0.64 225	0.62 333	0.55 346	1.13 541	0.32 181	0.60 455	0.42 169	1.79 548	0.15 412	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.18 262	0.15 255

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157
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
AAGNet	0.88 519	0.33 185	1.79 274	0.54 513	0.98 572	0.62 357	0.46 469	0.50 123	0.60 298	0.58 386	0.53 310	0.50 306	0.73 498	1.23 396	7.48 614	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.14 156	0.09 63

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.56 522	0.37 453	0.60 317	0.26 268	0.70 257	0.65 366	0.66 457	0.60 376	0.69 414	0.32 259	2.09 530	1.20 512	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.10 92

NF-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.44 459	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.45 421	0.79 455	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.16 285

OCTAStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.80 456	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.60 317	0.29 335	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 548	0.21 223	0.73 454	1.79 598	0.57 181	0.53 240	1.07 545	1.63 565	1.29 560	2.13 588	0.75 333	0.29 203	0.19 475	0.08 137	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.40 523

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.26 268	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.49 235	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

KYRaft	0.48 284	0.29 143	1.75 233	0.33 299	0.21 223	0.75 465	0.44 459	0.58 187	0.57 275	0.64 448	0.93 514	0.53 317	0.72 495	0.60 284	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.12 100	0.54 546

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.45 197	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 539	0.53 522	0.62 357	0.66 529	0.55 169	0.61 315	0.58 386	0.53 310	0.52 315	0.60 455	1.59 448	0.29 203	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.10 92

RAFT_R40	0.50 313	0.21 27	1.76 239	0.50 493	0.40 475	0.61 337	0.53 493	0.56 176	0.60 298	0.56 356	0.54 322	0.55 326	0.51 417	1.57 442	0.53 380	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.09 63

PFNet	0.60 401	0.33 185	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 357	0.27 292	0.61 210	0.63 345	0.61 418	0.56 344	0.45 269	0.32 259	1.88 505	1.14 502	0.28 534	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.26 397	0.20 356

RE-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 107	1.78 253	1.79 597	0.19 194	0.62 357	0.45 466	0.57 181	0.60 298	0.61 418	0.48 255	0.41 231	0.24 148	0.46 206	1.00 480	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.12 100	0.13 194

TVStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

iGMRVC	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.55 264	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

iRAFT	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

CRE-IMP	0.41 193	0.22 43	1.76 239	0.48 487	0.17 123	0.79 486	0.69 537	0.52 145	0.52 221	0.47 246	0.42 212	0.45 269	0.26 180	0.41 161	0.31 235	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.23 407

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.16 94	0.60 317	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.50 242	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 398	2.39 449	0.40 426	0.21 223	0.74 459	0.31 356	1.02 528	0.64 353	0.61 418	0.63 401	0.39 217	0.51 417	0.62 290	0.42 322	0.19 475	0.09 208	0.12 290	0.09 133	0.23 346	0.12 157

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 168	0.15 67	0.52 203	0.20 103	0.54 165	0.46 167	0.37 184	0.43 214	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 168	0.09 86	0.15 403	0.12 290	0.11 236	0.41 517	0.37 510

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 461	1.95 350	0.47 479	0.25 301	0.62 357	0.37 416	1.00 517	0.74 449	0.53 315	0.54 322	0.59 354	0.44 369	1.10 378	0.46 343	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.26 397	0.19 340

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 200	0.16 94	0.43 105	0.24 224	0.54 165	0.45 156	0.37 184	0.46 237	0.34 193	0.27 201	1.98 515	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.14 156	0.08 40

sCroCo_RVC	0.33 117	0.32 176	1.89 320	0.34 330	0.27 332	0.30 19	0.22 153	0.48 109	0.44 141	0.22 62	0.33 159	0.25 116	0.25 164	0.32 83	0.24 141	0.14 392	0.16 421	0.12 290	0.12 276	0.15 176	0.13 194

GES	0.44 232	0.28 132	1.88 313	0.30 220	0.18 161	0.61 337	0.30 343	0.88 415	0.46 167	0.47 246	0.52 299	0.39 217	0.42 351	0.58 272	0.67 426	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.15 176	0.17 304

SFCPSM	0.46 261	0.24 74	2.35 442	0.27 140	0.27 332	0.70 439	0.32 379	0.96 484	0.63 345	0.49 276	0.52 299	0.43 249	0.36 280	0.52 250	0.43 331	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.16 212	0.12 157

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 299	0.27 332	0.79 486	0.28 311	0.81 355	0.74 449	0.60 409	0.56 344	0.59 354	0.55 432	0.79 346	0.59 406	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.14 217

FENet	0.44 232	0.30 156	2.42 454	0.32 276	0.17 123	0.58 288	0.22 153	0.77 316	0.59 293	0.47 246	0.42 212	0.55 326	0.38 300	0.49 235	0.47 352	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.16 285

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 419	0.63 374	0.31 356	0.82 362	0.61 315	0.55 346	0.51 285	0.89 502	0.48 405	1.83 489	0.55 387	0.14 392	0.11 301	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.12 157

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 482	2.13 395	0.32 276	0.25 301	0.60 317	0.30 343	0.80 351	0.66 381	0.52 305	0.64 417	0.71 429	0.40 322	1.79 480	0.50 368	0.13 349	0.09 208	0.12 290	0.12 276	0.21 315	0.15 255

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 409	1.91 331	0.33 299	0.15 67	0.56 252	0.25 245	0.85 386	0.58 286	0.54 328	0.51 285	0.57 344	0.42 351	0.57 268	0.61 411	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.20 299	0.16 285

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 455	2.18 408	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.27 292	0.77 316	0.55 260	0.54 328	0.52 299	0.71 429	0.36 280	1.75 471	0.50 368	0.13 349	0.11 301	0.13 349	0.11 236	0.29 418	0.15 255

AIO-test2	0.49 302	1.15 540	1.96 359	0.42 444	0.37 453	0.50 174	0.23 188	0.79 347	0.70 410	0.33 171	0.53 310	0.27 144	0.22 119	0.67 310	0.29 203	0.73 573	0.08 137	0.13 349	0.17 401	0.17 235	0.18 323

rvit_stereo_0083	0.25 58	0.19 8	0.58 21	0.28 168	0.18 161	0.28 12	0.22 153	0.38 29	0.54 253	0.23 83	0.30 131	0.27 144	0.26 180	0.37 137	0.24 141	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.12 100	0.10 92

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 299	0.18 161	0.55 235	0.27 292	0.94 465	0.66 381	0.54 328	0.62 388	0.47 290	0.36 280	1.97 514	0.38 295	0.14 392	0.10 251	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.16 285

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.53 315	0.59 361	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.56 252	0.26 268	0.93 456	0.65 366	0.54 328	0.54 322	0.45 269	0.36 280	1.79 480	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

CAS++	0.31 101	0.33 185	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 103	0.78 331	0.41 115	0.30 153	0.30 131	0.21 77	0.16 38	0.33 95	0.18 22	0.15 412	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.54 328	0.62 388	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 140	0.19 194	0.33 34	0.20 103	0.58 187	0.46 167	0.23 83	0.37 181	0.23 89	0.25 164	0.45 197	0.28 188	0.11 260	0.08 137	0.13 349	0.09 133	0.42 523	0.12 157

ToySt	0.44 232	0.61 349	1.89 320	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.35 400	0.67 242	0.53 240	0.39 198	0.50 280	0.59 354	0.43 361	0.51 246	0.49 363	0.10 185	0.12 332	0.13 349	0.16 382	0.24 363	0.19 340

Sa-1000	0.51 330	0.72 402	1.90 325	0.31 247	0.60 542	0.60 317	0.31 356	0.94 465	0.71 420	0.52 305	0.83 491	0.42 245	0.33 264	0.68 313	0.28 188	0.10 185	0.09 208	0.13 349	0.29 494	0.29 418	0.10 92

SA	0.50 313	0.75 414	1.95 350	0.31 247	0.61 546	0.57 270	0.31 356	0.91 439	0.73 445	0.42 214	0.62 388	0.38 211	0.47 396	0.68 313	0.29 203	0.09 86	0.09 208	0.13 349	0.32 517	0.30 429	0.10 92

psmg	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.27 140	0.21 223	0.75 465	0.36 407	0.90 427	0.61 315	0.59 400	0.59 361	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.13 132	0.11 117

CIPLG	0.56 375	1.19 546	2.46 463	0.80 557	0.31 388	0.61 337	0.57 509	0.76 305	0.57 275	0.56 356	0.63 401	0.41 231	0.30 242	0.45 197	0.40 314	0.11 260	0.20 476	0.13 349	0.13 309	0.35 477	0.19 340

dd	0.42 213	0.96 492	1.77 248	0.31 247	0.17 123	0.57 270	0.26 268	0.49 116	0.68 392	0.41 209	0.40 204	0.34 193	0.27 201	0.45 197	0.40 314	0.17 448	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.21 315	0.12 157

IPLGR_C	0.58 387	1.25 553	2.72 511	0.80 557	0.31 388	0.60 317	0.61 519	0.76 305	0.58 286	0.56 356	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.43 173	0.40 314	0.11 260	0.22 491	0.13 349	0.15 362	0.35 477	0.19 340

AASNet	0.56 375	1.03 520	2.34 439	0.37 389	0.33 409	0.65 401	0.29 335	0.96 484	0.73 445	0.54 328	0.60 376	0.55 326	0.38 300	0.59 278	0.58 404	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.43 525	0.24 419

GMOStereo	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

ACRE	0.56 375	1.14 536	2.77 522	0.76 553	0.28 346	0.60 317	0.56 505	0.76 305	0.58 286	0.55 346	0.62 388	0.41 231	0.29 234	0.44 182	0.39 306	0.11 260	0.19 465	0.13 349	0.14 337	0.36 484	0.18 323

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

KMStereo	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 354	0.60 317	0.18 74	0.44 73	0.58 286	0.76 496	1.91 571	0.47 290	0.29 234	1.60 449	1.23 516	0.14 392	0.07 48	0.13 349	0.13 309	0.10 66	0.09 63

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 474	0.21 223	0.58 288	0.43 448	0.65 231	0.66 381	0.54 328	0.50 280	0.49 303	0.51 417	1.58 446	1.01 484	0.11 260	0.25 515	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.13 194

test-2	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 61	2.41 452	0.54 513	0.24 283	0.77 477	0.46 469	0.59 196	0.57 275	0.58 386	0.73 468	0.47 290	0.43 361	0.68 313	0.27 178	0.10 185	0.06 23	0.13 349	0.13 309	0.14 156	0.44 532

rafts_anoy	0.43 222	0.89 468	1.96 359	0.32 276	0.30 369	0.48 152	0.24 224	0.62 214	0.49 195	0.37 184	0.38 191	0.33 187	0.30 242	0.51 246	0.34 268	0.10 185	0.39 557	0.13 349	0.15 362	0.17 235	0.15 255

Anonymous3	0.42 213	0.35 209	2.09 385	0.33 299	0.24 283	0.72 447	0.31 356	0.74 281	0.55 260	0.35 175	0.40 204	0.33 187	0.29 234	0.44 182	0.28 188	0.18 460	0.18 452	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.17 304

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 247	0.35 432	0.74 459	0.46 469	0.85 386	0.74 449	0.55 346	0.60 376	0.67 400	0.50 415	1.12 384	0.57 399	0.11 260	0.11 301	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.12 157

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 247	0.33 409	0.74 459	0.27 292	0.82 362	0.61 315	0.53 315	0.54 322	0.72 432	0.54 427	0.78 345	0.56 395	0.11 260	0.09 208	0.13 349	0.11 236	0.14 156	0.12 157

UPFNet	0.46 261	0.28 132	1.73 223	0.33 299	0.32 396	0.65 401	0.38 423	0.83 368	0.59 293	0.57 367	0.52 299	0.61 363	0.40 322	0.75 333	0.52 376	0.13 349	0.12 332	0.13 349	0.12 276	0.15 176	0.11 117

HGLStereo	0.54 355	0.69 393	2.00 367	0.35 346	0.40 475	0.66 408	0.30 343	0.83 368	0.62 333	0.57 367	0.69 447	0.69 414	0.54 427	1.07 375	0.55 387	0.13 349	0.13 356	0.13 349	0.11 236	0.19 283	0.17 304

DSFCA	0.54 355	0.35 209	1.41 155	0.28 168	0.28 346	0.79 486	0.88 558	0.76 305	0.70 410	0.72 484	0.66 428	0.67 400	0.57 442	1.17 390	0.63 415	0.16 433	0.14 377	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.13 194

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.56 436	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.13 349	0.10 171	0.18 262	0.15 255

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 168	0.17 123	0.37 59	0.20 103	0.38 29	0.24 2	0.24 92	0.20 40	0.21 77	0.17 46	0.26 25	0.25 156	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.17 235	0.12 157

zh-mn7	0.80 501	1.54 573	3.00 548	0.35 346	0.27 332	0.72 447	0.41 437	0.93 456	1.11 548	1.00 539	1.28 548	0.75 448	0.57 442	1.87 497	1.18 509	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.26 397	0.21 368

z-mn7	0.80 501	1.52 572	2.62 497	0.36 365	0.28 346	1.01 534	0.48 481	0.90 427	1.29 561	0.69 470	1.35 556	0.85 488	0.59 451	2.03 520	1.09 495	0.14 392	0.12 332	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.20 356

DDVS	0.62 414	0.40 248	1.40 154	2.21 604	0.35 432	0.87 512	1.00 568	0.69 249	0.50 205	0.53 315	0.56 344	0.90 504	0.37 293	1.22 394	0.47 352	0.15 412	0.14 377	0.14 384	0.12 276	0.19 283	0.22 383

mmm	0.38 164	0.21 27	1.18 109	0.35 346	0.17 123	0.49 162	0.26 268	0.78 331	0.52 221	0.50 283	0.57 352	0.41 231	0.37 293	0.71 326	0.31 235	0.11 260	0.13 356	0.14 384	0.13 309	0.15 176	0.14 217

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.57 442	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.18 262	0.14 217

LL-Strereo	0.72 471	1.29 557	2.49 472	0.36 365	0.45 502	0.55 235	0.32 379	0.93 456	0.71 420	0.67 461	0.58 358	0.85 488	0.79 510	2.67 576	0.46 343	0.10 185	0.18 452	0.14 384	0.12 276	0.40 514	0.42 529

CASS	0.39 179	0.30 156	1.61 197	0.32 276	0.17 123	0.53 212	0.24 224	0.70 257	0.49 195	0.59 400	0.54 322	0.40 225	0.40 322	0.41 161	0.30 223	0.17 448	0.10 251	0.14 384	0.11 236	0.18 262	0.17 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 367	0.60 345	1.86 306	0.32 276	0.22 250	0.72 447	0.44 459	0.94 465	0.74 449	0.63 438	0.54 322	0.81 472	0.47 396	0.77 341	0.70 433	0.16 433	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.30 429	0.30 467

BUS	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.91 520	0.23 188	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.66 391	0.30 242	0.43 173	0.32 248	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 500	2.19 410	0.36 365	0.33 409	0.90 518	0.60 515	0.92 448	0.81 495	0.75 493	0.72 466	0.73 436	0.65 476	1.39 410	0.71 436	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.24 363	0.18 323

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

hknet	0.47 278	0.29 143	1.70 213	0.30 220	0.24 283	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.64 353	0.63 438	0.53 310	0.80 469	0.38 300	0.77 341	0.37 288	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

IPLG	0.69 455	0.84 451	2.43 458	0.35 346	0.21 223	1.65 573	0.61 519	1.36 568	0.58 286	1.39 573	0.51 285	0.37 203	0.87 523	1.41 414	0.36 282	0.09 86	0.07 48	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.11 117

AACVNet	0.54 355	0.78 432	1.73 223	0.36 365	0.21 223	0.57 270	0.25 245	0.71 260	0.51 213	0.55 346	0.59 361	0.64 379	0.41 333	2.13 533	0.41 320	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.11 236	0.33 455	0.15 255

PFNet+	0.45 250	0.37 221	1.86 306	0.46 474	0.18 161	0.58 288	0.77 549	0.52 145	0.64 353	0.56 356	0.48 255	0.39 217	0.26 180	0.93 359	0.32 248	0.13 349	0.09 208	0.14 384	0.13 309	0.12 100	0.15 255

THIR-Stereo	0.86 516	0.62 355	2.13 395	0.25 88	0.16 94	0.58 288	2.74 609	0.59 196	0.51 213	0.62 429	1.62 564	0.97 522	1.80 584	1.69 461	2.25 567	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.11 117

RAFT	0.45 250	0.92 474	1.59 191	0.34 330	0.19 194	0.46 136	0.35 400	0.65 231	0.49 195	0.49 276	0.49 272	0.70 424	0.40 322	0.47 217	0.32 248	0.11 260	0.16 421	0.14 384	0.13 309	0.51 544	0.13 194

ICVP	0.46 261	0.29 143	2.41 452	0.33 299	0.22 250	0.59 305	0.55 500	0.75 292	0.50 205	0.44 225	0.60 376	0.49 303	0.35 274	0.53 256	0.37 288	0.16 433	0.16 421	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.15 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 401	0.71 398	1.95 350	0.35 346	0.34 419	0.67 414	0.34 392	0.90 427	0.74 449	0.68 468	0.62 388	0.80 469	0.45 373	1.78 476	0.64 420	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.29 418	0.21 368

ARAFT	0.60 401	1.23 550	3.10 556	0.28 168	0.16 94	0.64 387	0.36 407	0.90 427	0.67 390	0.61 418	0.49 272	0.55 326	0.31 251	1.24 399	0.32 248	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.37 492	0.21 368

EDNetEfficient	1.27 557	0.70 396	4.05 590	0.64 541	0.98 572	0.94 524	1.40 592	0.85 386	1.75 581	2.34 595	1.33 554	1.05 539	2.21 590	1.58 446	4.15 599	0.15 412	0.19 465	0.14 384	0.27 487	0.38 499	0.32 481

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 445	1.78 253	0.31 247	0.25 301	0.58 288	0.28 311	0.84 379	0.60 298	0.50 283	0.61 383	0.67 400	0.43 361	1.68 459	0.42 322	0.15 412	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.15 176	0.13 194

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 247	0.24 283	0.59 305	0.26 268	0.77 316	0.63 345	0.58 386	0.48 255	0.57 344	0.35 274	0.40 156	0.50 368	0.14 392	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.15 176	0.15 255

RTSC	0.72 471	1.00 511	2.22 416	0.40 426	0.29 354	0.82 497	0.31 356	0.96 484	1.10 546	0.92 531	0.81 485	0.78 460	0.58 448	1.23 396	1.55 537	0.18 460	0.17 441	0.14 384	0.17 401	0.43 525	0.30 467

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 474	2.36 445	0.38 405	0.37 453	0.60 317	0.28 311	0.82 362	0.62 333	0.62 429	0.55 332	0.72 432	0.45 373	1.00 368	0.43 331	0.15 412	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.15 176	0.16 285
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 396	1.94 347	0.29 200	0.26 318	0.63 374	0.31 356	0.80 351	0.48 189	0.61 418	0.55 332	0.66 391	0.38 300	0.98 365	0.40 314	0.19 475	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.23 346	0.17 304

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 255	1.50 179	0.33 299	0.21 223	0.68 426	0.26 268	0.81 355	0.68 392	0.67 461	0.68 438	0.73 436	0.42 351	1.10 378	0.59 406	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.14 337	0.25 377	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 301	0.65 401	0.36 407	0.80 351	0.70 410	0.72 484	0.69 447	0.83 479	0.46 388	1.53 435	0.60 408	0.13 349	0.12 332	0.14 384	0.14 337	0.14 156	0.13 194

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 550	1.99 365	0.39 415	0.22 250	0.56 252	0.19 83	0.75 292	0.61 315	0.45 236	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.70 324	0.32 248	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.36 484	0.12 157

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 534	2.46 463	0.36 365	0.27 332	0.65 401	0.44 459	0.87 406	0.83 499	0.69 470	0.75 474	0.72 432	0.63 472	1.56 438	1.15 504	0.13 349	0.13 356	0.15 414	0.14 337	0.35 477	0.19 340

rvit_0105_6	0.31 101	0.29 143	1.00 86	0.31 247	0.18 161	0.35 47	0.25 245	0.51 131	0.61 315	0.25 111	0.28 111	0.32 181	0.25 164	0.39 151	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.14 156	0.13 194

rvit_0105_5	0.36 146	0.39 242	1.48 173	0.30 220	0.18 161	0.41 88	0.30 343	0.64 225	0.62 333	0.30 153	0.33 159	0.37 203	0.29 234	0.41 161	0.28 188	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.15 362	0.15 176	0.14 217

rvit_0105_4	0.35 136	0.35 209	1.45 165	0.31 247	0.18 161	0.37 59	0.28 311	0.59 196	0.62 333	0.27 137	0.31 144	0.35 197	0.27 201	0.43 173	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.12 157

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 143	2.49 472	0.29 200	0.22 250	0.53 212	0.52 489	0.58 187	0.49 195	0.69 470	0.46 237	0.79 465	0.48 405	0.53 256	0.42 322	0.13 349	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.20 299	0.20 356

ffm	0.47 278	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

ff1	0.73 480	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

mmx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

xxx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

CASnet	0.28 72	0.31 168	1.20 115	0.28 168	0.11 3	0.47 143	0.19 83	0.44 73	0.44 141	0.38 192	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.29 58	0.19 39	0.10 185	0.06 23	0.15 414	0.12 276	0.16 212	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 525	1.31 559	3.76 582	0.41 433	0.36 441	0.86 508	0.71 541	1.00 517	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 534	1.61 539	0.19 475	0.13 356	0.15 414	0.16 382	0.32 446	0.28 451

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 88	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.10 251	0.15 414	0.10 171	0.17 235	0.14 217

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 594	0.32 276	0.27 332	0.60 317	0.25 245	0.97 493	0.88 512	0.59 400	0.70 457	0.63 370	0.55 432	0.66 309	0.37 288	0.17 448	0.15 403	0.15 414	0.14 337	0.21 315	0.23 407

HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 354	0.58 288	0.22 153	0.75 292	0.62 333	0.47 246	0.49 272	0.48 301	0.36 280	1.12 384	0.37 288	0.15 412	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.17 235	0.17 304

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 547	1.95 350	0.34 330	0.33 409	0.67 414	0.52 489	0.99 509	0.74 449	0.53 315	0.58 358	0.57 344	0.80 511	1.76 472	0.51 373	0.12 319	0.27 524	0.15 414	0.14 337	0.43 525	0.29 457

GwcNet	0.69 455	0.71 398	3.12 559	0.36 365	0.45 502	0.81 494	0.44 459	0.86 396	0.84 502	0.60 409	0.74 471	0.82 477	0.49 412	1.65 455	0.66 423	0.16 433	0.15 403	0.15 414	0.15 362	0.31 437	0.24 419

CFNet	0.58 387	0.96 492	1.78 253	0.33 299	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.88 415	0.75 462	0.46 244	0.59 361	0.58 351	0.40 322	2.29 541	0.48 358	0.12 319	0.09 208	0.15 414	0.14 337	0.30 429	0.15 255

StereoDRNet	0.64 425	0.88 465	2.35 442	0.41 433	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 465	0.74 449	0.75 493	0.54 322	0.74 442	0.47 396	1.70 462	0.72 440	0.15 412	0.14 377	0.15 414	0.14 337	0.20 299	0.19 340

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 524	2.09 385	0.47 479	0.36 441	0.78 482	0.26 268	0.98 497	1.34 563	0.61 418	2.07 573	0.64 379	0.61 464	0.83 349	0.71 436	0.31 541	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.60 555	0.21 368

BStereo	0.28 72	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.33 34	0.20 103	0.46 86	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 101	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.98 529	0.20 103	0.49 116	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

zh-sn7	0.89 521	1.73 587	3.09 555	0.39 415	0.30 369	0.82 497	0.63 526	0.96 484	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 554	1.63 540	0.16 433	0.17 441	0.16 433	0.16 382	0.34 466	0.29 457

w-ln-seven	0.74 483	1.05 522	2.54 485	0.37 389	0.34 419	1.03 537	0.47 477	1.00 517	1.08 543	0.90 528	0.85 498	0.85 488	0.57 442	1.37 408	1.26 519	0.14 392	0.13 356	0.16 433	0.15 362	0.31 437	0.20 356

test_sample7	0.47 278	0.33 185	1.49 176	0.34 330	0.20 209	0.51 184	0.30 343	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.17 448	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.18 323

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 218	1.54 184	0.41 433	0.19 194	0.52 203	0.19 83	0.59 196	0.52 221	0.57 367	0.59 361	0.63 370	0.29 234	0.58 272	0.33 261	0.15 412	0.09 208	0.16 433	0.09 133	0.24 363	0.12 157

StereoVision	0.45 250	0.72 402	1.94 347	0.33 299	0.32 396	0.47 143	0.26 268	0.68 246	0.57 275	0.32 167	0.89 507	0.45 269	0.27 201	0.49 235	0.36 282	0.13 349	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.13 194

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 120	0.22 250	0.57 270	0.22 153	0.85 386	0.65 366	0.53 315	0.64 417	0.68 407	0.44 369	0.54 260	0.31 235	0.13 349	0.12 332	0.16 433	0.11 236	0.19 283	0.17 304

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 472	1.83 293	0.44 455	0.24 283	0.54 220	0.27 292	0.58 187	0.45 156	0.41 209	0.33 159	0.44 260	0.21 110	0.44 182	0.34 268	0.09 86	0.08 137	0.16 433	0.14 337	0.17 235	0.17 304

Wz-Net-TNSev	0.91 523	1.73 587	3.08 553	0.36 365	0.31 388	1.00 533	0.71 541	1.06 541	0.97 528	0.71 481	0.72 466	1.09 545	0.87 523	2.42 554	1.59 538	0.20 485	0.20 476	0.16 433	0.20 444	0.44 533	0.35 495

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 562	3.11 558	0.40 426	0.31 388	0.71 441	0.60 515	0.98 497	0.87 508	0.67 461	0.83 491	0.96 519	0.60 455	1.67 458	0.97 472	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.17 401	0.36 484	0.24 419

NINENet	0.50 313	0.33 185	1.69 209	0.55 520	0.25 301	0.91 520	0.23 188	0.98 497	0.71 420	0.53 315	0.55 332	0.66 391	0.30 242	1.22 394	0.32 248	0.15 412	0.13 356	0.16 433	0.11 236	0.16 212	0.13 194

SACVNet	0.60 401	0.74 412	1.90 325	0.37 389	0.28 346	0.64 387	0.37 416	0.86 396	0.61 315	0.65 455	0.62 388	0.69 414	0.44 369	2.08 528	0.42 322	0.18 460	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.38 499	0.24 419

psm_up	0.57 382	0.61 349	1.83 293	0.35 346	0.30 369	0.64 387	0.37 416	0.90 427	0.68 392	0.59 400	0.55 332	0.68 407	0.54 427	1.91 508	0.46 343	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.23 346	0.13 194

ADCP+	0.94 527	1.12 531	3.14 560	0.34 330	0.39 465	1.06 540	0.79 550	0.89 421	0.80 488	0.66 457	0.67 431	0.85 488	1.55 575	0.93 359	4.55 603	0.13 349	0.11 301	0.16 433	0.15 362	0.26 397	0.25 428

RYNet	0.70 459	0.56 336	2.25 424	0.35 346	0.41 483	0.86 508	0.43 448	0.94 465	0.82 496	0.62 429	0.53 310	0.91 506	0.60 455	2.70 577	1.00 480	0.14 392	0.11 301	0.16 433	0.14 337	0.25 377	0.27 445

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 120	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.09 208	0.16 433	0.10 171	0.17 235	0.14 217

DPSNet	0.86 516	0.60 345	2.34 439	0.58 528	0.36 441	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 438	0.94 516	1.29 557	2.08 528	1.82 549	0.26 525	0.23 499	0.16 433	0.17 401	0.48 537	0.40 523

NaN_ROB	1.14 545	0.94 482	2.96 542	0.53 508	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 497	1.00 532	1.09 547	0.87 502	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 433	0.23 499	0.16 433	0.24 467	0.22 332	0.36 503

SANet	1.20 551	1.21 548	3.33 575	0.38 405	0.27 332	1.73 577	0.85 556	1.10 547	2.49 599	1.16 552	1.83 569	1.72 575	1.50 574	2.37 545	2.84 580	0.18 460	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.32 446	0.32 481

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 402	1.66 204	0.37 389	0.27 332	0.67 414	0.47 477	0.89 421	0.71 420	0.78 502	0.70 457	0.81 472	0.53 424	1.70 462	0.76 447	0.21 492	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.20 299	0.21 368

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 299	0.19 194	0.45 118	0.35 400	0.69 249	0.65 366	0.37 184	0.37 181	0.40 225	0.31 251	0.44 182	0.30 223	0.18 460	0.17 441	0.17 454	0.18 414	0.15 176	0.15 255

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 220	0.19 194	0.53 212	0.34 392	0.59 196	0.63 345	0.44 225	0.73 468	0.78 460	0.37 293	2.58 569	0.39 306	0.10 185	0.08 137	0.17 454	0.14 337	0.42 523	0.17 304

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 185	1.20 115	0.33 299	0.18 161	0.60 317	0.29 335	0.94 465	0.80 488	0.50 283	0.49 272	0.53 317	0.59 451	1.25 400	0.64 420	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.23 407

CRFU-Net	0.56 375	0.38 232	1.86 306	0.46 474	0.26 318	0.82 497	0.36 407	0.90 427	0.49 195	0.62 429	0.59 361	0.78 460	1.35 564	1.00 368	0.48 358	0.15 412	0.14 377	0.17 454	0.10 171	0.19 283	0.14 217

PSM-AAD	0.63 421	0.22 43	1.77 248	0.37 389	0.23 270	0.86 508	1.17 580	0.59 196	0.60 298	0.64 448	0.71 461	0.68 407	2.93 596	0.65 306	0.31 235	0.09 86	0.07 48	0.17 454	0.15 362	0.13 132	0.33 489

FINET	0.65 434	0.95 489	3.06 552	0.35 346	0.40 475	0.58 288	0.48 481	0.92 448	1.10 546	0.57 367	0.68 438	0.47 290	0.44 369	1.15 389	0.60 408	0.23 508	0.21 485	0.17 454	0.15 362	0.26 397	0.25 428

psmorigin	1.36 563	0.60 345	13.80 619	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.33 387	0.77 316	0.61 315	0.96 537	0.88 505	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 475	0.22 491	0.17 454	0.18 414	0.24 363	0.29 457

aanetorigin	0.77 493	0.80 436	2.59 493	0.43 448	0.44 493	0.58 288	1.01 570	0.57 181	0.68 392	1.53 579	1.23 545	0.81 472	1.08 547	1.07 375	1.07 492	0.18 460	0.15 403	0.17 454	0.21 450	0.54 549	0.30 467

EDNetEfficientorigin	8.18 615	0.98 504	145.96 641	0.51 498	0.89 567	0.72 447	0.48 481	0.85 386	1.56 574	2.12 586	1.49 560	1.29 560	1.31 560	1.83 489	2.13 563	0.13 349	0.12 332	0.17 454	0.18 414	0.39 509	0.45 533

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 354	0.62 357	0.54 497	0.97 493	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 494	0.57 399	0.18 460	0.19 465	0.17 454	0.16 382	0.22 332	0.25 428

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 555	2.12 393	0.33 299	0.26 318	0.59 305	0.29 335	0.86 396	0.62 333	0.45 236	0.50 280	0.62 367	0.46 388	1.73 467	0.55 387	0.17 448	0.20 476	0.17 454	0.18 414	0.59 552	0.28 451

FADNet	0.64 425	1.22 549	2.06 377	0.32 276	0.30 369	0.66 408	0.29 335	0.88 415	0.72 430	0.44 225	0.48 255	0.66 391	0.57 442	1.84 494	0.45 342	0.46 557	0.20 476	0.17 454	0.19 434	0.59 552	0.24 419

S-Stereo	0.80 501	0.69 393	3.89 585	0.39 415	0.37 453	0.69 432	0.70 540	0.94 465	0.98 531	0.62 429	0.91 508	0.83 479	0.60 455	2.37 545	0.66 423	0.18 460	0.21 485	0.17 454	0.18 414	0.30 429	0.35 495

STTStereo	0.51 330	0.69 393	2.14 400	0.36 365	0.30 369	0.61 337	0.32 379	0.77 316	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.67 400	0.43 361	0.86 354	0.42 322	0.16 433	0.15 403	0.17 454	0.20 444	0.16 212	0.15 255

SuperB	1.15 547	1.14 536	5.43 601	0.36 365	0.26 318	0.81 494	0.89 559	0.88 415	1.17 552	0.67 461	0.68 438	0.63 370	1.39 568	1.74 469	3.37 591	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	2.80 609	0.25 428

ADCRef	0.80 501	0.96 492	2.29 431	0.37 389	0.35 432	0.96 526	0.51 486	0.87 406	0.75 462	0.88 524	0.83 491	0.61 363	1.36 565	1.02 370	3.27 587	0.13 349	0.11 301	0.17 454	0.19 434	0.25 377	0.21 368

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 445	1.85 298	0.30 220	0.27 332	0.64 387	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.48 264	0.53 310	0.63 370	0.41 333	0.88 358	0.38 295	0.15 412	0.10 251	0.17 454	0.17 401	0.18 262	0.15 255

AdaStereo	0.44 232	0.38 232	1.79 274	0.34 330	0.20 209	0.57 270	0.28 311	0.92 448	0.69 401	0.52 305	0.55 332	0.61 363	0.33 264	0.48 224	0.39 306	0.17 448	0.08 137	0.17 454	0.11 236	0.18 262	0.12 157
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.58 387	0.40 248	2.03 375	0.35 346	0.35 432	0.69 432	0.39 428	0.91 439	0.80 488	0.47 246	0.53 310	0.67 400	0.46 388	1.99 518	0.48 358	0.19 475	0.11 301	0.17 454	0.13 309	0.25 377	0.25 428

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 493	0.80 493	0.41 437	1.02 528	0.78 480	0.80 505	0.63 401	0.69 414	0.56 436	1.79 480	0.69 431	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.17 304

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 283	0.51 184	0.45 466	0.75 292	0.74 449	0.45 236	0.44 225	0.44 260	0.36 280	0.62 290	0.38 295	0.20 485	0.18 452	0.18 474	0.22 461	0.18 262	0.18 323

coex-ft	5.95 612	1.67 581	60.57 639	0.34 330	0.30 369	0.77 477	0.69 537	0.74 281	4.41 607	19.22 628	2.15 577	1.62 574	7.97 615	1.81 487	8.96 616	0.44 553	2.08 613	0.18 474	0.19 434	0.38 499	4.62 617

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 465	3.10 556	0.38 405	0.30 369	0.79 486	0.48 481	0.69 249	0.72 430	0.58 386	0.78 481	0.76 454	0.60 455	0.67 310	0.73 443	0.15 412	0.15 403	0.18 474	0.17 401	0.37 492	0.16 285

RTS	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

RTSA	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

PWC_ROB	0.70 459	0.94 482	1.88 313	0.39 415	0.39 465	0.62 357	0.30 343	0.98 497	0.94 524	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 469	1.62 453	1.03 488	0.18 460	0.11 301	0.18 474	0.13 309	0.51 544	0.22 383

MSAF-DinoV2	3.10 602	1.86 595	10.68 612	3.61 612	0.30 369	3.34 602	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 502	1.56 573	1.10 549	26.49 638	1.96 552	0.17 448	0.13 356	0.19 480	1.63 609	0.92 575	0.99 588

DispNO	0.67 443	0.98 504	2.58 491	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.29 335	0.83 368	0.68 392	0.53 315	0.79 484	0.83 479	0.47 396	2.46 560	0.68 429	0.12 319	0.10 251	0.19 480	0.31 511	0.16 212	0.17 304

GASNet	0.73 480	1.47 570	3.04 550	0.47 479	0.33 409	0.57 270	0.34 392	0.91 439	0.75 462	0.58 386	0.58 358	0.74 442	0.55 432	2.03 520	0.65 422	0.21 492	0.15 403	0.19 480	0.17 401	0.51 544	0.28 451

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 527	2.74 517	0.43 448	0.30 369	0.64 387	0.42 441	0.99 509	0.78 480	0.62 429	0.78 481	0.74 442	0.72 495	1.92 512	0.61 411	0.20 485	0.17 441	0.19 480	0.15 362	0.29 418	0.22 383

PA-Net	0.84 514	1.00 511	3.49 578	0.63 540	0.40 475	0.70 439	0.52 489	0.86 396	0.84 502	0.52 305	0.59 361	0.70 424	0.54 427	2.35 544	2.23 566	0.17 448	0.27 524	0.19 480	0.28 490	0.22 332	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 501	0.65 377	2.21 412	1.19 582	0.48 512	0.74 459	1.25 583	0.89 421	1.53 572	0.89 526	0.71 461	0.96 519	0.56 436	1.83 489	0.96 471	0.18 460	0.16 421	0.19 480	0.16 382	0.26 397	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 550	0.42 262	3.87 584	0.54 513	0.44 493	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 586	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 433	0.14 377	0.19 480	0.17 401	0.18 262	0.35 495

ETE_ROB	0.60 401	0.71 398	1.55 186	0.37 389	0.25 301	0.69 432	0.51 486	1.47 573	0.70 410	0.80 505	0.69 447	0.85 488	0.49 412	1.36 407	0.58 404	0.16 433	0.13 356	0.19 480	0.16 382	0.21 315	0.23 407

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 515	2.33 437	0.38 405	0.31 388	0.72 447	0.55 500	0.86 396	0.69 401	0.54 328	0.60 376	0.75 448	0.47 396	2.00 519	0.82 458	0.17 448	0.13 356	0.19 480	0.19 434	0.24 363	0.27 445

YMNet	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

YMNet_1	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 492	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 252	0.31 356	0.69 249	0.57 275	0.68 468	0.52 299	0.59 354	0.56 436	1.23 396	0.53 380	0.16 433	0.38 550	0.20 489	0.15 362	0.20 299	0.15 255

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 465	1.01 534	0.41 437	0.94 465	0.92 523	0.73 488	0.85 498	1.15 553	0.69 488	1.57 442	0.53 380	0.19 475	0.18 452	0.20 489	0.16 382	0.36 484	0.24 419

SHD	0.72 471	0.77 424	2.36 445	0.45 469	0.40 475	0.71 441	0.32 379	1.02 528	1.25 557	1.07 545	0.84 494	0.90 504	0.73 498	1.09 377	0.98 474	0.21 492	0.18 452	0.20 489	0.21 450	0.32 446	0.31 475

LALA_ROB	0.60 401	0.76 415	1.69 209	0.36 365	0.29 354	0.79 486	0.55 500	0.94 465	0.77 476	0.81 511	0.67 431	0.94 516	0.49 412	0.99 366	0.73 443	0.21 492	0.15 403	0.20 489	0.18 414	0.23 346	0.21 368

WCMA_ROB	1.12 543	0.83 449	2.66 503	0.58 528	0.34 419	1.17 555	0.71 541	0.93 456	0.94 524	1.74 582	2.63 590	3.09 593	1.71 581	1.70 462	1.84 550	0.26 525	0.21 485	0.20 489	0.21 450	0.28 413	0.43 530

SGM-Forest	1.04 540	0.42 262	3.59 581	0.41 433	0.32 396	1.05 539	1.32 586	0.94 465	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 563	2.35 570	0.21 492	0.21 485	0.20 489	0.19 434	0.23 346	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 388	0.49 162	0.19 83	0.75 292	0.66 381	0.63 438	0.71 461	0.67 400	0.39 314	0.58 272	0.44 337	0.23 508	0.16 421	0.21 497	0.20 444	0.21 315	0.25 428

ADCPNet	0.99 532	0.99 509	3.93 588	0.37 389	0.68 553	1.36 559	0.62 524	0.87 406	0.76 471	0.78 502	0.81 485	1.08 543	1.18 554	1.14 387	2.49 574	0.21 492	0.69 587	0.21 497	0.95 595	0.29 418	0.37 510

CBMV	0.71 468	0.76 415	2.64 500	0.33 299	0.20 209	0.78 482	0.79 550	0.98 497	0.78 480	0.85 523	0.71 461	0.86 494	1.10 549	1.46 422	0.62 413	0.18 460	0.20 476	0.21 497	0.19 434	0.25 377	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 248	1.88 313	0.33 299	0.32 396	0.41 88	0.22 153	0.58 187	0.53 240	0.38 192	0.51 285	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 203	0.20 485	0.15 403	0.22 500	0.15 362	0.18 262	0.23 407

SDNR	1.22 555	0.80 436	2.71 509	0.33 299	1.48 597	1.98 587	0.23 188	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 585	1.36 564	0.51 417	3.65 599	1.93 551	0.30 539	0.31 534	0.22 500	0.16 382	0.33 455	0.36 503

SAMSARA	0.91 523	0.97 500	2.22 416	0.80 557	0.58 535	1.32 557	1.31 585	1.01 525	0.94 524	1.36 569	0.87 502	1.38 565	0.90 529	1.72 466	1.02 486	0.24 516	0.30 532	0.22 500	0.25 474	0.36 484	0.35 495

ADCL	0.99 532	0.79 434	2.43 458	0.39 415	0.32 396	1.50 565	1.90 599	0.92 448	0.97 528	1.26 566	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 387	3.31 589	0.17 448	0.14 377	0.22 500	0.21 450	0.30 429	0.22 383

ADCS	1.05 541	1.36 567	2.98 546	0.42 444	0.36 441	0.96 526	0.81 554	1.06 541	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 400	4.86 605	0.21 492	0.21 485	0.22 500	0.23 465	0.36 484	0.38 513

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 436	2.13 395	0.36 365	0.26 318	0.62 357	0.42 441	0.84 379	0.72 430	0.69 470	0.68 438	0.68 407	0.52 422	2.64 572	0.42 322	0.19 475	0.12 332	0.22 500	0.17 401	0.37 492	0.15 255

MeshStereo	1.21 552	1.15 540	3.01 549	0.34 330	0.28 346	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 601	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 505	0.22 491	0.22 500	0.19 434	0.50 542	0.26 438
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
TCMNet	0.66 439	0.85 455	2.55 490	0.50 493	0.52 521	0.72 447	0.39 428	0.87 406	0.72 430	0.58 386	0.68 438	0.63 370	0.46 388	1.70 462	0.63 415	0.18 460	0.18 452	0.23 507	0.18 414	0.38 499	0.27 445

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 545	3.16 562	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.38 423	0.86 396	0.63 345	0.51 296	0.50 280	0.57 344	0.45 373	1.57 442	0.49 363	0.24 516	0.32 540	0.23 507	0.19 434	0.27 407	0.62 556

RP	0.67 443	0.82 445	1.94 347	0.43 448	0.44 493	0.65 401	0.45 466	0.89 421	0.82 496	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 437	0.66 423	0.25 521	0.18 452	0.23 507	0.20 444	0.31 437	0.22 383

NCC-stereo	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383

Nwc_Net	0.68 450	0.83 449	2.53 479	0.41 433	0.39 465	0.77 477	0.38 423	1.01 525	0.70 410	0.60 409	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 414	0.63 415	0.23 508	0.15 403	0.23 507	0.25 474	0.23 346	0.18 323

Abc-Net	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 480	0.98 504	2.39 449	0.46 474	0.35 432	0.81 494	0.46 469	1.00 517	1.00 532	0.80 505	0.69 447	0.88 500	0.74 503	1.32 403	1.20 512	0.24 516	0.16 421	0.23 507	0.20 444	0.41 517	0.33 489

APVNet	0.70 459	0.67 386	2.71 509	0.38 405	0.36 441	0.85 506	0.43 448	0.91 439	0.68 392	0.55 346	0.69 447	0.75 448	0.55 432	2.31 542	0.78 451	0.17 448	0.17 441	0.24 514	0.19 434	0.33 455	0.23 407

G-Net	0.99 532	0.64 370	2.76 519	0.57 526	0.67 551	2.03 588	0.72 544	0.76 305	0.67 390	1.14 551	2.56 587	1.30 563	1.02 541	1.48 430	1.74 546	0.25 521	0.24 502	0.24 514	0.26 482	0.37 492	0.31 475

SGM-ForestM	2.98 600	1.70 585	3.52 580	0.67 546	0.47 510	5.18 611	3.36 611	3.30 610	2.86 604	4.44 610	3.79 606	9.80 618	5.50 611	6.29 612	6.52 612	0.27 530	0.36 544	0.24 514	0.27 487	0.38 499	0.58 552

LSM	3.31 604	1.11 530	5.29 600	9.40 618	30.65 633	0.84 502	1.12 577	0.91 439	1.22 555	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 456	0.90 464	0.21 492	0.31 534	0.24 514	0.28 490	0.39 509	6.33 619

CSAN	1.25 556	1.12 531	3.04 550	0.51 498	0.37 453	1.06 540	1.15 579	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 571	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 525	0.22 491	0.24 514	0.24 467	0.31 437	0.30 467

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 409	1.90 325	0.36 365	0.26 318	0.59 305	0.27 292	0.78 331	0.52 221	0.47 246	0.57 352	0.63 370	0.45 373	1.92 512	0.43 331	0.14 392	0.10 251	0.25 519	0.11 236	0.34 466	0.14 217

AF-Net	0.69 455	0.92 474	2.21 412	0.41 433	0.40 475	0.68 426	0.40 431	1.02 528	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 391	0.78 451	0.22 505	0.14 377	0.25 519	0.17 401	0.30 429	0.18 323

AnyNet_C32	1.00 536	1.33 564	2.53 479	0.49 489	0.54 524	1.15 553	1.14 578	0.91 439	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 431	4.07 598	0.21 492	0.20 476	0.25 519	0.24 467	0.38 499	0.33 489

edge stereo	0.81 509	0.73 409	3.30 572	0.37 389	1.21 589	0.62 357	0.39 428	0.93 456	0.79 485	0.80 505	0.88 505	1.14 552	0.71 492	2.18 535	0.71 436	0.21 492	0.20 476	0.26 522	0.18 414	0.38 499	0.26 438

PS-NSSS	0.63 421	1.00 511	1.81 281	0.30 220	0.31 388	0.63 374	0.34 392	0.98 497	0.69 401	0.54 328	0.74 471	0.51 309	0.41 333	2.43 557	0.48 358	0.24 516	0.17 441	0.27 523	0.18 414	0.27 407	0.21 368

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 299	0.22 250	0.74 459	0.47 477	0.96 484	0.76 471	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 524	1.19 511	0.22 505	0.24 502	0.27 523	0.25 474	0.25 377	0.28 451

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 524	2.11 390	0.64 541	0.59 537	1.13 551	0.43 448	1.14 552	1.05 538	0.64 448	0.71 461	0.96 519	0.61 464	1.21 392	0.76 447	0.37 550	0.18 452	0.27 523	0.24 467	0.56 551	0.32 481

CFNet-ft	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

FADNet_RVC	0.81 509	1.14 536	2.42 454	0.30 220	0.24 283	0.71 441	0.24 224	0.95 479	0.61 315	0.44 225	0.56 344	0.59 354	0.42 351	1.52 434	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 599

RGC	0.71 468	0.97 500	2.18 408	0.44 455	0.44 493	0.73 454	0.40 431	0.94 465	0.71 420	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 469	0.70 433	0.23 508	0.18 452	0.28 526	0.26 482	0.29 418	0.27 445

PVD	0.90 522	0.85 455	2.15 401	0.53 508	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 555	1.64 576	1.41 575	1.41 559	1.11 549	1.13 552	1.35 406	1.31 522	0.26 525	0.28 527	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 540

AnyNet_C01	1.14 545	1.49 571	4.23 593	0.54 513	0.53 522	1.51 566	1.37 589	1.04 539	1.07 542	1.17 558	1.33 554	1.15 553	1.08 547	1.61 452	2.74 578	0.25 521	0.22 491	0.28 526	0.24 467	0.48 537	0.40 523

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 377	1.62 198	0.46 474	0.25 301	0.67 414	0.30 343	0.93 456	0.77 476	0.59 400	0.57 352	0.77 456	0.38 300	2.78 581	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.28 526	0.26 482	0.27 407	0.39 519

HBP-ISP	0.76 489	1.30 558	3.19 566	0.35 346	0.26 318	0.85 506	0.54 497	1.03 535	0.72 430	0.80 505	0.69 447	0.68 407	0.83 515	2.04 522	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.29 533	0.25 474	0.28 413	0.24 419

DeepPrunerF	0.86 516	0.86 458	2.91 539	0.45 469	0.50 514	0.64 387	0.48 481	1.14 552	2.64 601	0.63 438	0.61 383	0.65 384	0.62 469	2.21 537	1.31 522	0.23 508	0.19 465	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 428

FSD					0.29 354	0.35 47	0.33 387	0.44 73	0.46 167	0.32 167	0.32 150	0.37 203	0.32 259	0.35 113	0.32 248	0.28 534	0.27 524	0.31 535	0.30 504	0.31 437

FC-DCNN v2	1.54 574	0.58 341	2.80 526	0.44 455	0.39 465	2.05 589	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 603	2.97 597	4.41 605	3.07 599	2.65 573	2.30 569	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.38 513

FCDSN-DC	1.29 558	0.54 325	2.50 476	0.47 479	0.41 483	1.12 549	0.60 515	1.10 547	1.27 559	2.23 592	2.87 593	3.67 598	3.12 601	2.39 551	1.69 543	0.30 539	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.35 477	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 572	0.59 343	2.88 532	0.44 455	0.39 465	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 602	2.89 594	4.22 601	2.97 598	2.55 568	2.19 564	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.39 519

ccnet	0.71 468	0.41 255	1.59 191	0.40 426	0.45 502	1.06 540	0.55 500	0.98 497	0.71 420	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 459	0.94 468	0.32 542	0.26 517	0.32 539	0.27 487	0.34 466	0.30 467

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 538	1.67 581	2.32 434	0.47 479	0.39 465	1.47 562	0.95 562	0.95 479	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 455	2.95 587	0.72 440	0.41 551	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 596

MSMD_ROB	1.34 561	0.96 492	2.38 447	0.39 415	0.32 396	1.96 583	0.62 524	0.91 439	1.43 567	2.94 605	2.60 588	4.77 607	1.95 586	2.43 557	1.33 524	0.29 536	0.26 517	0.32 539	0.32 517	0.30 429	0.30 467

xyz-stereo	3.02 601	0.29 143	30.64 638	0.23 49	0.12 9	15.52 621	0.24 224	0.51 131	0.47 186	0.59 400	7.99 614	0.64 379	0.47 396	1.39 410	0.50 368	0.09 86	0.07 48	0.34 542	0.07 66	0.13 132	0.08 40

TDLM	0.67 443	0.92 474	1.76 239	0.37 389	0.24 283	0.66 408	0.56 505	0.82 362	0.74 449	1.16 552	0.62 388	0.61 363	0.48 405	2.70 577	0.50 368	0.20 485	0.11 301	0.35 543	0.14 337	0.32 446	0.16 285

ELAS	1.39 566	0.79 434	2.86 530	0.53 508	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 594	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 467	2.22 565	0.35 547	0.37 546	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 521	2.06 377	0.94 568	0.35 432	0.89 517	0.40 431	0.85 386	0.63 345	0.55 346	0.63 401	0.75 448	0.38 300	2.38 548	0.48 358	1.10 591	0.31 534	0.36 545	0.21 450	0.53 548	0.55 549

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 540	2.46 463	0.47 479	0.26 318	0.83 500	0.61 519	0.97 493	0.89 516	0.62 429	0.61 383	0.72 432	0.59 451	2.42 554	0.55 387	0.32 542	0.25 515	0.36 545	0.24 467	0.39 509	0.31 475
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
PASM	0.72 471	0.68 389	1.91 331	0.47 479	0.44 493	0.60 317	0.51 486	0.76 305	0.80 488	0.77 500	0.67 431	0.87 496	0.61 464	2.40 552	0.67 426	0.32 542	0.35 542	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 519

FBW_ROB	0.83 512	0.77 424	1.77 248	0.44 455	0.30 369	0.87 512	0.46 469	1.10 547	0.91 519	0.81 511	0.75 474	1.01 530	0.61 464	3.66 600	1.23 516	0.26 525	0.23 499	0.36 545	0.25 474	0.27 407	0.62 556

UDGNet	0.44 232	1.02 519	1.74 227	0.35 346	0.19 194	0.58 288	0.23 188	0.49 116	0.66 381	0.41 209	0.38 191	0.34 193	0.29 234	0.53 256	0.30 223	0.24 516	0.10 251	0.37 549	0.19 434	0.27 407	0.15 255

ELAS_RVC	1.37 565	0.78 432	3.21 568	0.55 520	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 589	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 507	2.02 556	0.35 547	0.36 544	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 563	1.93 600	5.95 602	0.81 560	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 555	0.47 567	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 550

dad	0.51 330	1.01 515	1.74 227	0.29 200	0.19 194	0.60 317	0.26 268	0.52 145	0.75 462	0.63 438	0.63 401	0.63 370	0.33 264	0.85 353	0.47 352	0.27 530	0.15 403	0.40 552	0.18 414	0.22 332	0.14 217

hitnet-ft	0.67 443	0.80 436	1.90 325	0.28 168	0.22 250	0.69 432	0.36 407	0.85 386	0.65 366	0.56 356	0.84 494	1.03 534	0.95 537	2.32 543	0.55 387	0.23 508	0.14 377	0.41 553	0.13 309	0.24 363	0.17 304

ADCMid	0.96 531	1.32 562	2.74 517	0.38 405	0.35 432	0.99 530	0.58 511	0.94 465	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 374	3.97 596	0.21 492	0.19 465	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

SGM_RVC	1.89 581	0.92 474	2.50 476	0.96 571	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 617	1.85 583	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 567	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 590	0.50 310	1.93 337	1.80 598	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 488	0.62 429	1.16 542	1.13 550	0.56 436	16.09 626	1.18 509	0.20 485	0.09 208	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 604

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 445	1.89 320	0.59 533	0.56 530	0.64 387	0.36 407	0.84 379	0.69 401	0.51 296	0.68 438	0.53 317	0.43 361	0.56 267	0.43 331	0.34 546	0.18 452	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 467

MANE	2.90 599	1.14 536	2.96 542	1.03 573	1.01 577	5.01 610	2.45 606	5.36 614	6.88 614	3.58 608	4.76 612	5.99 611	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 591

GANet	0.75 486	0.84 451	2.01 368	0.40 426	0.25 301	0.74 459	0.66 529	0.87 406	0.73 445	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 451	2.71 579	1.15 504	0.17 448	0.16 421	0.44 557	0.16 382	0.31 437	0.20 356

DStereoO	0.99 532	0.66 384	1.67 206	0.75 552	0.99 575	0.73 454	1.33 587	0.94 465	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 362	2.39 572	1.20 595	0.41 560	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 554

DStereoSA	2.12 586	0.98 504	2.80 526	1.25 585	2.23 605	1.97 585	4.62 615	1.22 557	2.54 600	1.16 552	3.84 607	1.00 528	4.05 605	2.07 526	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 609

JetBlue	1.78 578	1.63 577	3.92 586	0.73 549	1.21 589	4.38 609	3.35 610	1.59 579	1.20 554	1.26 566	1.52 562	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 567	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 582

Consistency-Raft	0.88 519	0.93 480	3.23 570	0.99 572	0.64 549	0.77 477	0.55 500	0.98 497	0.97 528	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 544	0.79 346	1.38 527	0.44 553	0.46 564	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 536

NVStereoNet_ROB	1.16 549	0.95 489	2.54 485	0.58 528	0.55 527	0.78 482	0.63 526	1.00 517	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 564	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 558
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	2.23 587	2.10 603	2.47 468	1.61 593	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 605	2.38 596	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 559	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 610

anonymity	0.80 501	0.66 384	1.29 129	0.59 533	0.75 558	0.67 414	0.52 489	0.95 479	0.71 420	0.94 534	0.70 457	0.67 400	0.87 523	0.71 326	1.35 525	0.64 568	0.62 578	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 559

SPS-STEREO	1.07 542	1.13 534	2.88 532	0.65 544	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 540	0.87 508	1.36 569	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 497	1.72 545	0.66 569	0.61 577	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 501	1.58 575	2.53 479	0.76 553	0.83 563	0.76 469	0.36 407	0.83 368	0.64 353	0.63 438	0.69 447	0.73 436	0.51 417	1.21 392	0.53 380	0.77 577	0.29 528	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 555

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 248	1.78 253	0.43 448	1.67 600	0.48 152	0.28 311	0.69 249	0.62 333	0.40 200	0.53 310	0.33 187	0.63 472	0.40 156	0.31 235	0.13 349	0.11 301	0.62 569	0.12 276	0.70 561	0.98 583

MFMNet_re	0.92 525	1.28 556	2.53 479	0.82 561	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 497	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 349	0.72 440	0.68 570	0.60 576	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 565

SGM+DAISY	1.83 580	1.43 568	3.81 583	0.87 562	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 604	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 540	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 583

NCCL2	0.65 434	0.94 482	1.96 359	0.43 448	0.30 369	0.71 441	0.68 535	0.84 379	0.65 366	0.70 476	0.60 376	0.86 494	0.54 427	1.56 438	0.57 399	0.20 485	0.16 421	0.67 572	0.25 474	0.22 332	0.24 419

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	1.70 585	2.50 476	0.56 522	0.40 475	2.15 592	0.99 565	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 608

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 88	0.15 67	0.52 203	0.23 188	0.60 206	0.42 126	0.42 214	0.32 150	0.30 170	0.25 164	0.34 107	0.23 116	0.11 260	0.09 208	0.71 574	0.36 536	0.12 100	0.07 9

otaku	1.03 539	1.68 583	2.72 511	0.95 569	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 509	0.86 505	0.69 470	1.61 563	0.98 523	0.64 474	1.46 422	1.14 502	0.95 583	0.46 564	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 570

Ntro	1.00 536	1.68 583	2.80 526	0.95 569	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 497	0.90 518	0.62 429	0.76 477	0.93 512	0.66 481	1.66 456	0.98 474	0.99 586	0.45 562	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 567

GCST	0.72 471	1.10 529	2.15 401	1.11 579	0.59 537	0.62 357	0.19 83	0.75 292	0.53 240	0.56 356	0.63 401	0.47 290	0.31 251	1.11 381	0.33 261	0.75 575	0.45 562	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 546

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.61 565	0.14 377	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample9	0.94 527	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample8	1.12 543	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.95 479	0.61 315	1.18 560	0.56 344	2.53 588	1.31 560	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

UDG	0.77 493	1.23 550	2.15 401	0.67 546	0.59 537	0.78 482	0.38 423	0.90 427	0.70 410	0.61 418	0.69 447	1.01 530	0.67 483	1.02 370	0.73 443	0.45 555	0.34 541	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 535

CC-Net-ROB	0.85 515	1.15 540	2.13 395	0.88 563	0.38 459	0.88 516	0.44 459	1.06 541	0.79 485	0.58 386	0.69 447	0.65 384	0.50 415	2.74 580	0.51 373	0.93 580	0.39 557	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 546

WAO-7	1.48 571	1.63 577	2.49 472	0.93 567	0.75 558	1.72 576	1.10 575	1.84 590	1.96 590	1.43 576	2.54 586	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 562

DDUNet	0.77 493	1.12 531	1.88 313	0.76 553	0.69 554	0.84 502	0.43 448	0.85 386	0.65 366	0.67 461	0.75 474	0.91 506	0.52 422	1.03 372	0.57 399	0.54 561	0.37 546	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 550

MonStereo1	1.98 584	1.01 515	1.78 253	1.19 582	1.04 580	3.58 603	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 573	3.37 602	2.23 584	10.80 619	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 550	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 590

PWCK	1.49 572	1.90 597	3.22 569	1.09 577	0.54 524	1.71 575	1.73 597	1.49 575	1.53 572	1.44 577	1.80 568	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 574	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 559

ACVNet_2	1.42 569	1.81 590	3.23 570	1.08 575	0.92 570	1.32 557	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 567	2.13 581	1.03 542	2.50 564	1.40 530	0.91 579	0.53 572	1.00 587	0.55 565	2.11 604	0.85 575

RainbowNet	1.15 547	1.78 589	2.72 511	1.12 580	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 449	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 580

ACVNet_1	1.33 560	1.91 598	4.03 589	1.09 577	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 593	1.04 543	2.37 545	1.11 499	1.04 588	0.48 570	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 572

ACVNet-4b	1.93 582	1.85 593	4.10 591	1.07 574	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 541	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 536	9.86 619	5.62 617	0.41 560	1.03 589	0.55 565	1.86 602	0.85 575

LVE	1.96 583	2.17 610	3.14 560	1.68 594	1.80 602	1.63 571	1.03 571	2.34 599	2.81 602	1.25 563	2.89 594	4.24 603	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 593

Dean	1.79 579	1.83 591	3.92 586	1.29 586	1.07 583	1.55 567	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 609	4.26 604	1.33 563	2.21 537	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 583

DispFullNet	1.67 577	2.10 603	5.22 598	1.53 592	8.90 612	0.86 508	0.31 356	0.96 484	0.96 527	1.37 572	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 432	0.91 465	0.54 561	0.31 534	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 571

WAO-6	1.58 576	1.54 573	2.32 434	1.14 581	1.00 576	2.30 594	1.03 571	1.82 589	2.85 603	1.25 563	2.61 589	2.20 582	1.56 576	2.47 562	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 580

IMH-64-1	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

IMH-64	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

IMH	2.02 585	2.15 609	2.69 508	1.68 594	1.12 586	1.66 574	0.92 561	2.10 597	1.92 588	1.32 568	2.66 591	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 588

LE_ROB	4.43 608	1.35 566	9.38 610	2.79 609	3.93 609	2.43 597	3.46 612	2.68 602	11.19 616	11.66 620	4.73 611	5.26 609	10.46 618	4.50 607	9.49 617	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 568

JetRed	3.29 603	4.93 613	10.17 611	1.45 589	1.72 601	7.44 613	5.05 616	3.06 605	2.12 594	2.41 597	2.39 583	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 611	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 605	1.76 606

TorneroNet-64	2.65 592	1.83 591	3.30 572	1.46 590	1.20 588	3.89 605	0.99 565	3.51 612	6.71 613	2.56 598	4.60 610	4.22 601	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 611	1.15 594

Anonymous_2	0.74 483	0.32 176	1.65 200	0.33 299	0.30 369	0.67 414	0.32 379	0.69 249	0.46 167	0.48 264	0.41 208	0.84 484	0.58 448	0.51 246	0.40 314	0.32 542	0.38 550	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 445

TorneroNet	5.50 610	1.92 599	3.16 562	1.47 591	1.25 591	14.07 619	1.06 573	4.90 613	20.99 633	10.17 616	16.48 625	11.88 622	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 608	1.20 595

WAO-8	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

Venus	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

UNDER WATER-64	2.47 591	1.89 596	4.86 596	1.82 601	1.44 594	3.18 601	1.57 596	2.62 600	5.64 609	2.05 585	2.13 576	4.13 600	3.76 603	2.62 571	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 601	1.49 601

UNDER WATER	2.74 594	1.85 593	4.54 595	1.81 600	1.44 594	2.34 595	1.40 592	3.24 607	6.60 612	2.60 599	2.76 592	5.75 610	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 600	1.51 602

KSHMR	4.10 606	1.97 601	5.27 599	1.71 596	1.47 596	1.96 583	1.28 584	3.19 606	17.33 628	2.12 586	15.91 623	9.18 617	1.57 577	8.42 615	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 598	1.40 600

notaker	2.66 593	2.07 602	3.31 574	2.61 608	1.43 592	1.76 578	1.11 576	2.76 603	1.79 583	2.26 593	11.53 621	3.96 599	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 603	1.35 598

ktn	4.35 607	2.10 603	2.89 535	1.80 598	1.49 598	2.13 591	1.41 594	2.26 598	12.72 618	11.41 619	16.43 624	11.15 620	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 610	1.27 597

MFN_U_SF_RVC	1.55 575	2.39 611	3.16 562	0.65 544	0.41 483	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 580	1.20 543	1.43 567	0.98 538	1.76 472	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 607

BEATNet-Init1	12.10 618	11.19 618	27.29 636	2.99 610	3.51 608	21.84 632	11.10 619	14.34 626	13.83 623	20.34 629	20.33 630	26.35 639	20.03 627	19.06 630	14.80 626	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 613	3.12 614

DStereoRT	0.81 509	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 409	0.92 522	0.36 407	0.86 396	0.80 488	0.57 367	0.62 388	0.59 354	1.15 553	1.76 472	1.04 489	0.14 392	0.13 356	2.17 612	0.78 587	0.16 212	0.66 561

TCMNet-wrong-test	5.51 611	6.62 616	6.20 604	13.02 622	11.90 617	7.14 612	5.53 617	6.99 618	1.44 568	2.65 600	3.10 598	8.37 616	5.95 612	4.75 608	6.05 610	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 618	5.43 618

IGEV-RUCA	2.28 588	0.30 156	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 590	1.90 599	1.36 568	1.80 585	3.70 609	3.76 605	5.02 608	8.19 616	2.12 532	1.63 540	0.25 521	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 607	2.36 612

tt	4.93 609	0.27 107	4.20 592	2.29 605	1.58 599	10.20 616	16.97 623	9.42 621	5.02 608	1.67 581	1.28 548	4.68 606	5.03 609	3.37 597	5.92 609	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 612	1.53 603

USTest	8.10 614	7.17 617	8.96 609	9.25 617	9.05 613	15.27 620	23.78 625	9.96 622	9.47 615	5.94 614	6.75 613	7.80 615	7.48 614	8.83 617	11.21 621	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 616	4.16 615

MADNet++	2.79 595	2.11 606	2.97 545	2.49 606	2.28 606	2.95 600	2.31 605	2.67 601	2.47 598	3.03 606	3.13 599	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 606	2.34 611

DGTPSM_ROB	8.89 616	5.62 614	12.25 614	5.92 614	11.32 615	8.54 614	24.18 626	6.40 616	13.49 619	5.15 611	11.46 619	6.19 613	10.92 620	7.00 613	13.72 622	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 614	7.87 621

DPSMNet_ROB	9.48 617	5.64 615	13.01 618	8.82 616	11.82 616	8.54 614	24.20 627	6.41 617	13.65 622	5.32 613	11.47 620	6.33 614	10.92 620	7.69 614	13.89 623	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 617	8.26 622

DGSMNet	2.89 598	0.63 366	3.18 565	3.43 611	4.17 611	2.57 598	6.98 618	0.97 493	0.83 499	0.56 356	1.86 570	0.79 465	0.62 469	1.64 454	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 615	4.19 616

HanzoNet	7.64 613	2.86 612	5.05 597	7.01 615	3.97 610	2.18 593	1.34 588	3.37 611	4.05 606	13.17 621	10.58 615	10.73 619	16.52 625	8.45 616	10.51 620	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 619	6.83 620

PML	23.15 627	16.83 622	7.78 607	5.49 613	9.93 614	51.13 641	104.50 642	5.76 615	13.62 621	37.30 642	105.93 642	30.86 640	23.50 632	12.07 620	7.87 615	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 622	2.90 613

DPSM_ROB	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

DPSM	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

RAFT-FEzeroshot	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

RAFT-FE	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

CasAABBNet	24.81 631	22.53 632	24.83 630	26.08 628	25.74 627	39.86 637	57.06 637	28.87 637	28.83 640	21.16 634	22.54 635	24.22 634	23.89 637	26.38 633	30.87 636	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 624	16.71 628

FlowAnything	24.85 632	22.54 633	25.10 632	26.11 631	25.76 628	39.86 637	57.00 635	28.89 638	28.87 641	21.31 636	22.68 637	24.22 634	23.87 633	26.39 636	30.89 640	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 624	16.69 627

Selective-RAFT-Error	24.87 633	22.59 636	25.14 633	26.13 632	25.82 631	39.93 639	57.03 636	28.97 639	28.95 642	21.21 635	22.65 636	24.25 636	23.98 638	26.43 637	30.83 635	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 628	16.76 631

LSM0	26.58 634	22.63 637	25.88 634	30.13 633	52.21 641	39.94 640	56.74 634	28.97 639	28.72 637	21.14 631	22.26 632	24.43 637	23.88 634	26.54 639	30.87 636	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 629	20.60 633

U	3.37 605	0.17 1	0.91 77	0.26 120	13.79 621	19.19 626	0.15 32	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 30	0.27 144	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 66	0.08 40

DPSimNet_ROB	17.97 624	20.20 630	24.98 631	17.62 623	15.92 622	21.53 631	21.00 624	13.70 624	15.61 626	23.89 639	14.69 622	22.87 630	24.58 639	12.70 623	14.56 624	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 623	14.17 626

HaxPig	19.86 625	22.40 631	22.34 625	17.95 624	17.95 623	11.77 618	11.89 620	16.02 629	15.89 627	21.10 630	21.41 631	18.74 629	18.39 626	20.08 631	19.69 629	23.63 637	23.22 635	24.06 633	23.69 633	23.00 632	23.95 634

LRCNet_RVC	13.74 623	19.30 623	12.75 617	19.46 625	12.69 618	1.86 579	0.41 437	12.33 623	1.05 538	15.77 624	18.83 629	12.62 625	8.70 617	12.21 621	9.62 618	22.22 633	8.37 625	25.85 634	24.01 634	19.32 631	17.44 632

MEDIAN_ROB	23.96 628	27.05 638	26.39 635	22.16 626	22.13 625	16.12 622	13.97 621	20.24 630	20.05 629	25.50 640	25.31 638	22.96 631	22.63 631	24.39 632	23.24 633	28.20 638	27.23 639	28.62 635	27.75 637	27.50 633	27.76 637

AVERAGE_ROB	26.93 635	30.34 639	29.27 637	25.82 627	25.34 626	19.48 628	15.17 622	23.55 634	23.00 636	28.45 641	27.87 639	26.25 638	25.86 640	26.96 640	25.55 634	31.30 639	30.07 640	31.76 636	30.81 638	30.79 637	30.93 638

Anonymous_1	22.91 626	11.20 619	12.13 613	12.75 619	26.28 632	19.43 627	27.92 631	14.08 625	13.61 620	14.96 623	10.58 615	11.26 621	11.19 622	12.55 622	14.57 625	38.28 640	7.88 621	34.96 637	63.99 639	89.57 642	10.94 625

RSGM-EC	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

acva	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

xxxxx1	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

tt_ll	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

ff	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

test_example2	115.39 641	123.23 642	94.57 640	115.52 639	123.55 642	101.63 642	114.33 643	53.41 643	99.48 643	134.90 643	135.05 643	85.83 643	85.11 643	111.32 643	106.15 643	152.55 643	205.26 643	99.78 643	114.96 643	140.96 643	110.20 642

ccccc		297.21 643		374.70 642	380.44 643	203.92 643		216.32 644		203.37 644		215.01 644		312.78 644		412.57 644	356.13 644	256.09 644	227.69 644	428.88 644

ASD4		19.65 624

Low-res two-view benchmark