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

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 488	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 551	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

PSi22	0.37 220	0.73 481	1.71 288	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 84	0.74 485	1.30 183	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 116	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 122	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 205	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	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 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	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	0.62 485	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 692	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 115	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 220	0.28 166	1.48 235	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 669	0.07 1	0.26 546	0.21 386	1.03 667
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 238	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 157	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 541

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 183	0.79 631	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 652	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 581

DNS	0.93 601	0.22 53	1.33 190	1.53 666	0.27 390	2.18 669	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 691	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 680

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 116	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 536	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 561	0.09 77	0.20 407

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 355	1.41 215	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 608

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 375	1.68 275	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 360	1.33 190	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 333	2.51 550	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 541

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 198	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 435	1.51 244	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 408	1.36 200	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 519

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 414	1.61 261	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 590

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 364	1.73 292	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 364	1.75 303	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 384	2.69 579	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 580	0.10 106	0.23 460

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 345	1.39 212	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 555	0.08 40	0.27 504

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 143	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 586	0.09 77	0.10 115

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 377	1.51 244	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 541

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 355	1.36 200	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 377	1.27 175	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 144	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 163	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 519	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 409	0.98 122	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 625	0.09 77	0.29 519

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 638	0.08 40	0.39 590

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 629	0.09 77	0.34 563

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 384	1.28 177	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 628	0.10 106	0.32 550

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 625	0.08 40	0.27 504

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 136	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 116	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 172	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

WQFJA1++	2.30 666	0.22 53	6.03 677	1.08 650	1.15 662	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 703	0.19 56	3.34 674	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 713	0.14 256

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 403	1.05 132	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 550

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 153	0.53 583	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 638

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 153	0.34 402	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 144	0.53 583	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 578	0.71 638

Zero-FE251	0.56 446	0.29 179	1.27 175	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 688	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 569	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 127	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.10 115

GASTEREO	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.56 597	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 555	0.14 221	0.20 407

MSCF	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.58 604	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 561	0.15 244	0.21 420

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

G2L-Stereo_test	0.55 438	0.97 578	1.89 388	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 517	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

Reg-Stereo(zero)	0.46 332	0.17 2	2.10 458	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 572	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

SCV_C0	0.33 181	0.43 322	1.42 220	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.26 470	0.17 351

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 139	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.06 1

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 631	1.82 358	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 646	0.18 371

AIO_rvc	0.41 264	0.64 440	1.29 180	0.58 604	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 651

HUF	0.59 466	0.65 447	2.46 534	0.45 544	0.77 638	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 689	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 682

AIO_test	0.39 248	0.37 267	1.19 157	0.73 624	0.67 627	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

castereo	0.30 155	0.44 333	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 580	0.12 157	0.09 79

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

WCG-NET	0.30 155	0.42 317	1.26 172	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 614	0.59 628

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 384	1.21 163	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 188	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 215	0.36 437	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 611	0.18 333	0.12 186

IGEV++	0.34 190	0.43 322	1.32 188	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 606

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 275	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

Any-RAFT	0.38 233	0.25 107	1.89 388	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 246	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 155	0.27 137	1.09 139	0.23 83	0.50 591	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 614

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

DCANet-4	0.40 256	0.27 137	2.21 482	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

fff	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 342	1.08 136	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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	0.33 181	0.29 179	1.74 297	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 571	0.08 40	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	0.33 181	0.49 364	1.75 303	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

XX-TBD	0.34 190	0.77 498	1.75 303	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

raftrobust	0.38 233	0.68 459	1.54 248	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

csc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 190	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
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	0.31 164	0.35 254	1.30 183	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

pmcnn	1.32 636	1.05 600	2.77 594	0.74 626	1.43 667	0.72 520	0.56 581	0.96 559	0.91 594	0.99 613	2.92 673	6.01 689	0.70 565	2.38 625	3.32 667	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

quiztm	0.37 220	0.82 519	1.45 226	0.40 500	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 134	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 124	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 124	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 610	0.08 40	0.09 79

WQFJX	0.42 283	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 662	1.82 663	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

DLNR-FE	13.43 702	20.01 707	23.53 708	121.73 724	33.87 717	0.46 195	0.15 41	8.09 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 699	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.82 724	0.18 371

DDF-Stereo	0.37 220	0.27 137	0.79 81	0.39 488	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 540	0.23 193	0.64 364	1.04 565	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

zero-FE	0.80 573	0.27 137	8.23 684	0.49 564	0.98 648	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 636	0.17 40	0.20 65	0.77 531	0.22 167	0.60 353	0.97 547	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 508	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

G2L-ROB	0.51 400	0.95 567	1.96 427	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 220	0.37 267	1.21 163	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 545	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.13 192	0.15 298

MM-Stereo_test2	0.38 233	0.28 166	2.46 534	0.43 523	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 563	0.22 435

HART	0.38 233	0.53 384	1.66 271	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 662	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

SCV	0.35 203	0.59 412	1.37 205	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.34 543	0.29 519

castereo++	0.28 125	0.43 322	0.93 113	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.13 192	0.06 1

999	0.29 138	0.25 107	1.05 132	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

UGAM-zero	0.63 492	0.39 291	2.49 543	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 574	0.45 298	1.16 631	0.82 590	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 624	0.11 140	0.22 435

GCAP-BAT	1.13 621	0.30 196	9.45 688	3.22 688	5.97 690	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 190	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 170	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 611	0.19 354	0.31 541

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.26 470	0.18 371

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 120	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 594	0.21 386	0.16 330

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 221	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 281	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 615	0.08 51

qqq1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

MSKI-zero shot	0.46 332	0.38 279	2.47 539	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 586	0.14 221	0.10 115

DLNR_Zeroshot_test	13.43 702	19.94 706	23.55 709	121.61 723	35.03 718	0.46 195	0.15 41	8.02 697	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 698	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.13 723	0.18 371

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

GCAPDPT-zeroshot	1.09 618	0.30 196	8.70 685	3.22 688	5.88 689	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 223	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 607	0.23 418	0.25 486

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 545	1.76 312	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

RAFT-Test	0.44 301	0.38 279	2.01 436	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.11 141

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 235	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.19 354	0.08 51

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 228	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 183	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

ADStereo(finetuned)	0.45 320	0.77 498	2.12 463	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 581	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

iRaft-Stereo_20w	0.58 458	0.39 291	1.96 427	0.45 544	0.32 462	0.92 596	0.57 585	1.14 629	0.56 341	0.81 586	0.40 272	0.55 398	0.69 563	0.65 375	1.04 565	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 607	0.17 305	0.25 486

GwcNet-ADL	0.50 383	0.74 485	2.90 611	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

GANet-ADL	0.44 301	0.41 309	2.31 503	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

cross-raft	0.40 256	0.27 137	2.22 486	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 254	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 320	0.88 541	1.85 366	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 563

DCANet	0.42 283	0.77 498	1.95 418	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

111	0.48 354	1.09 606	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 566

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 283	0.86 534	1.78 325	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

EAI-Stereo	0.78 569	0.25 107	1.67 273	0.54 588	0.59 613	1.95 658	2.05 680	1.11 628	0.64 424	0.95 611	1.49 637	0.50 376	0.67 558	0.59 346	1.44 608	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 634	0.13 192	0.22 435

CFNet-RSSM	0.41 264	0.32 218	2.20 481	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 233	0.33 227	1.92 402	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 580	0.11 140	0.09 79

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 480	0.68 459	2.03 444	0.35 418	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 588	0.61 539	2.21 613	0.73 517	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

MLCV	0.48 354	0.89 545	1.85 366	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 532	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

iResNet	0.51 400	0.76 489	2.59 565	0.41 508	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

iResNet_ROB	0.50 383	1.15 618	1.73 292	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

LiteMatch	0.25 84	0.69 463	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Lsterematch	0.39 248	0.69 463	1.65 265	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

WQFJA1	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.07 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJX1	0.45 320	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 673	2.08 670	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

NLMM1	0.46 332	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 672	2.38 673	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

NLMM	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.06 668	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

IGEV-FE	0.53 420	0.34 245	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 141	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 345	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

coex_refinement	0.58 458	0.94 560	1.87 379	0.38 478	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 547	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

MM-Stereo_test3	0.40 256	0.58 409	1.75 303	0.36 437	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 593	0.11 141

MM-Stereo_test1	0.41 264	0.39 291	2.29 501	0.38 478	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 588	0.15 298

HI	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 141	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 507	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 127	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 134	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 610

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 163	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 157	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

PAM_32	0.70 530	0.35 254	2.73 588	0.54 588	0.61 622	1.07 619	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 603	0.91 582	1.23 633	0.77 584	0.65 375	1.10 572	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 634	0.15 244	0.38 584

PAM	0.70 530	0.35 254	2.72 583	0.56 597	0.62 624	1.08 621	0.53 568	0.85 460	0.44 210	0.93 608	0.92 584	1.24 634	0.68 561	0.64 364	1.01 560	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 632	0.14 221	0.38 584

model_zeroshot	0.44 301	0.68 459	1.97 432	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 614	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

RAStereo	0.28 125	0.48 360	1.52 246	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 480	0.61 419	3.35 649	0.33 369	0.58 611	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 562	0.52 370	0.99 602	0.65 551	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 620	0.29 494	0.20 407

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

test_sample1	0.40 256	0.18 6	1.19 157	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

MyStereo8	0.54 426	0.80 510	2.76 591	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 563

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 215	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

ff7	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 207	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

rrr	0.46 332	0.34 245	3.08 626	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 561	0.16 281	0.25 486

11t	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 392	1.44 223	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

IGEV_Zeroshot_test	0.53 420	0.33 227	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

HH	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 152	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

anonymousdsp	0.34 190	0.53 384	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519

CBFPSM	0.56 446	0.91 550	1.82 358	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 610	0.83 591	0.62 359	1.35 601	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 120	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 566

DCRE	0.50 383	0.63 435	2.13 465	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 652	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.16 281	0.15 298

ProNet	0.30 155	0.54 392	1.29 180	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 419	1.47 232	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

ccc-4	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 453	0.87 537	2.11 459	0.32 343	0.30 431	0.84 576	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 530	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 510	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

raft_robust	0.55 438	0.84 526	1.73 292	0.28 232	0.54 601	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 529	0.75 579	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 571	0.26 470	0.16 330

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 392	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 383	0.39 291	1.25 170	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

test-3	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.28 512

test_1	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.29 519

STrans-v2	0.67 514	0.56 403	2.64 571	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 606	0.85 572	0.89 578	0.93 607	1.83 564	1.21 590	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

DEmStereo	0.68 521	0.31 210	2.25 494	0.42 519	0.17 161	0.66 482	0.89 637	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 601	0.45 340	1.26 633	1.54 511	2.26 645	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

DRaft	0.62 485	0.38 279	1.76 312	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 606	0.53 218	0.53 309	0.67 536	0.99 598	0.38 281	1.00 615	1.44 491	2.10 639	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

GrayStereo	0.66 509	0.19 10	1.76 312	0.90 639	0.23 324	0.62 430	1.42 673	0.62 283	0.60 369	0.72 558	0.78 556	0.56 411	3.07 677	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

test-1	0.44 301	0.48 360	1.69 277	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 582	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

Prome-Stereo	0.49 372	0.30 196	1.76 312	0.60 613	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 606	0.43 320	0.72 570	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 603

raft+_RVC	0.44 301	0.67 456	1.85 366	0.34 402	0.71 632	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 596

XX-Stereo	0.55 438	0.54 392	3.50 652	0.48 562	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 563	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.17 305	0.14 256

test_xeample3	0.46 332	0.34 245	2.99 620	0.37 461	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 617	0.17 305	0.26 496

AFF-stereo	0.44 301	0.96 570	1.78 325	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 571	0.10 115

GMStereo	0.38 233	0.99 587	1.91 399	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 320	0.44 333	1.79 345	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

acv_ft	0.48 354	0.44 333	1.76 312	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 596	0.10 115

CCAANet	0.40 256	0.33 227	1.65 265	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

DIP-Stereo	0.37 220	0.34 245	1.50 241	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
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	0.67 514	0.34 245	2.23 490	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 640	0.69 473	0.72 558	0.70 531	0.78 535	0.42 424	3.77 678	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 521	1.00 589	2.09 454	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 590	0.80 544	0.41 406	2.46 637	1.02 562	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

HITNet	0.46 332	0.92 552	2.09 454	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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	0.59 466	1.43 646	2.96 615	0.40 500	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 604	0.17 351

HSM	0.62 485	0.76 489	1.72 289	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 643	0.64 549	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

DN	0.37 220	0.23 75	1.40 213	0.37 461	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 594	0.12 157	0.19 388

RT-IGEV	0.66 509	0.25 107	2.11 459	0.56 597	0.46 584	0.62 430	0.54 572	0.99 584	0.75 536	0.79 578	0.93 588	0.85 563	0.78 585	0.59 346	1.64 618	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 629	0.28 487	0.30 532

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 400	0.84 526	1.75 303	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 540	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

NLSM1	0.39 248	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 649	1.64 653	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

NLCSM	0.46 332	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 643	1.59 652	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

FE-Mocha	0.41 264	0.31 210	1.44 223	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 584	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

Select-FE	0.65 504	0.67 456	2.76 591	0.49 564	0.55 604	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 594	0.55 404	0.91 582	0.75 579	0.57 336	1.16 582	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 634	0.14 221	0.31 541

z-ln-s-r	0.64 496	0.89 545	2.23 490	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 596	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 342	1.04 131	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 116	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 220	0.55 401	1.35 198	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 604	0.36 574

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 136	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 530	0.65 447	3.45 650	0.50 568	0.60 618	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 570	1.30 627	0.81 547	0.60 530	0.57 336	0.82 532	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 623	0.31 513	0.22 435

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 220	1.34 643	1.24 169	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 642	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 614

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 419	1.18 155	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

test_sample2	0.41 264	0.19 10	1.23 167	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 383	0.33 227	0.93 113	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 640	3.16 683	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

SMFormer	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

AE-Stereo	0.42 283	0.29 179	1.65 265	0.43 523	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 625	0.22 403	0.19 388

CoDeX	0.52 414	0.43 322	2.25 494	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

ACVNet-DCA	0.42 283	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 301	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 348	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 596

tt1	0.44 301	0.64 440	1.83 361	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 587	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 574

1111x	0.74 554	0.21 36	1.93 405	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 678	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

EKT-Stereo	1.47 647	0.49 364	1.93 405	2.57 684	19.31 706	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

MIM_Stereo	0.41 264	0.60 414	1.88 381	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

iinet-f	0.57 453	0.93 558	2.27 497	0.31 314	0.25 359	0.83 574	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 511	0.67 558	0.73 400	0.67 500	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 604	0.16 330

gwcnet-sp	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

x	0.35 203	0.20 20	1.36 200	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

IER	0.43 292	0.38 279	1.69 277	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

RAFT_CTSACE	0.46 332	0.76 489	2.07 448	0.35 418	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 596	0.08 51

RAFT+CT+SA	0.50 383	0.86 534	1.82 358	0.37 461	0.75 634	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 638	0.29 494	0.41 601

test_4	0.40 256	0.37 267	2.01 436	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 426	1.01 593	2.08 453	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 588	0.12 186

MIPNet	0.83 585	0.81 515	2.40 522	0.61 614	0.18 208	1.48 639	1.39 669	1.60 657	0.74 522	1.94 660	0.85 572	0.73 511	1.68 657	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 586	0.25 449	0.12 186

IPLGR	0.54 426	0.56 403	2.68 576	0.36 437	0.18 208	0.62 430	0.54 572	1.02 604	0.64 424	0.73 562	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

test_3	0.44 301	0.20 20	1.70 281	0.36 437	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 598	0.29 494	0.28 512

PSMNet-ADL	0.51 400	0.38 279	1.65 265	0.35 418	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

ADLNet2	0.68 521	0.84 526	3.19 639	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 588	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

CrosDoStereo	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

TRStereo	0.53 420	0.76 489	2.38 517	0.42 519	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 665	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 620	0.13 192	0.32 550

TransformOpticalFlow	0.64 496	0.56 403	2.66 574	0.44 530	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 570	0.74 545	0.91 582	0.85 595	1.83 564	0.81 531	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

IIG-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.54 588	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 523	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 604	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

NRIStereo	0.46 332	0.25 107	1.77 321	0.47 554	0.16 130	0.95 599	0.74 623	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

ASMatch	0.60 472	0.43 322	2.58 563	0.91 640	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 620	0.47 360	0.66 556	1.34 480	0.94 543	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

DeepStereo_LL	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_RVC	0.44 301	0.28 166	1.92 402	0.49 564	0.17 161	0.60 390	0.59 589	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 598	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

RAFT-345	0.53 420	0.30 196	2.34 509	0.38 478	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 600	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

sAnonymous2	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

CroCo_RVC	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

RALAANet	0.43 292	0.98 582	1.90 393	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

222	0.78 569	0.23 75	1.23 167	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 690	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

xxxx	0.70 530	0.21 36	1.33 190	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 684	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

test_xeample	0.72 542	0.21 36	1.36 200	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 683	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

cf-r	0.53 420	0.81 515	2.15 471	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 523	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

DISCO	0.57 453	0.34 245	1.87 379	0.45 544	0.34 490	0.84 576	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 617	0.53 499	1.10 452	0.82 532	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

Selective-IGEV-i16pc	0.75 557	0.29 179	5.48 675	0.32 343	0.19 244	1.18 631	0.62 600	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

Hybrid-DGEV-03	0.45 320	0.88 541	1.75 303	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 601	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

DFGA-Net	0.51 400	1.06 602	1.75 303	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 571	0.15 298

AIO-test1	0.45 320	0.87 537	2.27 497	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

ACV-stereo	0.66 509	0.76 489	2.86 602	0.32 343	0.25 359	1.01 608	0.60 591	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 649	0.94 610	1.40 488	0.69 505	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

test_sample3	0.50 383	0.41 309	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

H2IRNET	0.40 256	0.61 419	1.90 393	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 228	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MyStereo06	0.54 426	0.41 309	2.68 576	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 594	0.52 370	0.78 535	0.58 523	0.48 293	1.10 572	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo05	0.49 372	0.41 309	2.72 583	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo04	0.48 354	0.40 299	2.65 573	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

xx1	0.46 332	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 405	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

4D-IteraStereo	0.44 301	0.96 570	2.63 569	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 532

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 303	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

anonymousa	0.48 354	0.46 345	2.44 531	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 511	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 561	0.10 106	0.19 388

riskmin	0.37 220	0.22 53	1.74 297	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

TestStereo1	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

qqq	0.38 233	0.21 36	1.34 195	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

DisPM	0.43 292	0.33 227	1.78 325	0.57 602	0.18 208	0.59 378	0.63 603	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

Wz-Net-LNSev	0.59 466	0.96 570	2.47 539	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 540	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

test_5	0.51 400	0.87 537	1.99 433	0.37 461	0.65 626	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 584

SA-5K	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 200	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

DAS	0.56 446	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 414	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

LCNet	0.54 426	0.37 267	1.78 325	0.92 641	0.22 304	0.96 600	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 581	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 658	0.39 590

HHNet	0.60 472	0.65 447	2.60 567	0.36 437	0.25 359	0.64 462	0.61 595	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 617	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 625	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

Patchmatch Stereo++	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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	0.88 593	0.33 227	1.79 345	0.54 588	0.98 648	0.62 430	0.46 544	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 573	1.23 470	7.48 691	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

OMP-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.56 597	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 532	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 588	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

NF-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 529	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

PSM-adaLoss	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

FTStereo	0.76 561	0.18 6	2.35 512	0.71 623	0.21 274	0.73 527	1.79 677	0.57 247	0.53 309	1.07 620	1.63 642	1.29 637	2.13 666	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 596

ROB_FTStereo_v2	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

KYRaft	0.48 354	0.29 179	1.75 303	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 523	0.93 588	0.53 387	0.72 570	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 619

HUI-Stereo	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

SST-Stereo	0.52 414	0.20 20	1.76 312	0.62 615	0.53 599	0.62 430	0.66 606	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

RAFT_R40	0.50 383	0.21 36	1.76 312	0.50 568	0.40 546	0.61 410	0.53 568	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

PFNet	0.60 472	0.33 227	2.47 539	0.41 508	0.55 604	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 578	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

RE-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

Pruner-Stereo	0.51 400	0.27 137	1.78 325	1.79 672	0.19 244	0.62 430	0.45 541	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 556	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

TVStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

iGMRVC	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iRAFT	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

CRE-IMP	0.41 264	0.22 53	1.76 312	0.48 562	0.17 161	0.79 560	0.69 615	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

RAFT-IKP	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

LMCR-Stereo	0.52 414	0.71 470	2.39 519	0.40 500	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

iRaftStereo_RVC	0.37 220	0.53 384	1.41 215	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 596	0.37 581

GEStereo_RVC	0.54 426	0.87 537	1.95 418	0.47 554	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

TestStereo	0.45 320	0.54 392	2.11 459	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 388	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

GES	0.44 301	0.28 166	1.88 381	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 500	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

SFCPSM	0.46 332	0.24 93	2.35 512	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

MMNet	0.50 383	0.48 360	1.93 405	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

FENet	0.44 301	0.30 196	2.42 525	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

ac_64	0.55 438	0.46 345	1.92 402	0.36 437	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 578	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

GwcNet-RSSM	0.57 453	0.94 560	2.13 465	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

BEATNet_4x	0.47 348	0.73 481	1.91 399	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

IGEV_i1	0.44 301	0.26 125	2.01 436	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 512

Selective-IGEV-i1	0.44 301	0.23 75	1.30 183	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 555	0.14 221	0.75 642

G2L-Stereo	0.55 438	0.85 531	2.18 478	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

AIO-test2	0.49 372	1.15 618	1.96 427	0.42 519	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 652	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

test_sample6	0.52 414	0.44 333	1.81 352	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample5	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 383	0.42 317	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 221	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

plain	0.37 220	0.47 355	2.15 471	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 602	0.12 186

ToySt	0.44 301	0.61 419	1.89 388	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

Sa-1000	0.51 400	0.72 474	1.90 393	0.31 314	0.60 618	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 561	0.29 494	0.10 115

SA	0.50 383	0.75 488	1.95 418	0.31 314	0.61 622	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 586	0.30 505	0.10 115

psmg	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

CIPLG	0.56 446	1.19 624	2.46 534	0.80 632	0.31 452	0.61 410	0.57 585	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

dd	0.42 283	0.96 570	1.77 321	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

IPLGR_C	0.58 458	1.25 631	2.72 583	0.80 632	0.31 452	0.60 390	0.61 595	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

AASNet	0.56 446	1.03 598	2.34 509	0.37 461	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 604	0.24 474

GMOStereo	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

ACRE	0.56 446	1.14 614	2.77 594	0.76 628	0.28 405	0.60 390	0.56 581	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 563	0.18 371

PSM-softLoss	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

RAFT-RH_RVC	0.61 480	0.50 372	2.33 507	0.36 437	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 570	1.91 648	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 592	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

IRAFT_RVC	0.54 426	0.53 384	1.78 325	0.46 549	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 560	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

test-2	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

GMM-Stereo	0.50 383	0.23 75	2.41 523	0.54 588	0.24 339	0.77 551	0.46 544	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 605

rafts_anoy	0.43 292	0.89 545	1.96 427	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

Anonymous3	0.42 283	0.35 254	2.09 454	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

delet	0.52 414	0.54 392	1.62 263	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 544	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

UNet	0.54 426	0.44 333	2.83 601	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

UPFNet	0.46 332	0.28 166	1.73 292	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

HGLStereo	0.54 426	0.69 463	2.00 435	0.35 418	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

DSFCA	0.54 426	0.35 254	1.41 215	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 636	0.76 377	0.70 483	0.72 558	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

MSMDNet	0.46 332	0.44 333	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

Selective-IGEV-i16pb	0.86 589	0.33 227	6.08 678	0.32 343	0.21 274	1.08 621	0.68 612	1.06 617	0.92 598	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

zh-mn7	0.80 573	1.54 651	3.00 621	0.35 418	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 624	1.00 614	1.28 624	0.75 523	0.57 517	1.87 572	1.18 585	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

z-mn7	0.80 573	1.52 650	2.62 568	0.36 437	0.28 405	1.01 608	0.48 556	0.90 502	1.29 637	0.69 544	1.35 632	0.85 563	0.59 526	2.03 595	1.09 571	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

DDVS	0.62 485	0.40 299	1.40 213	2.21 680	0.35 503	0.87 586	1.00 646	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 580	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

mmm	0.38 233	0.21 36	1.18 155	0.35 418	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

PCWNet_CMD	0.46 332	0.45 342	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

LL-Strereo	0.72 542	1.29 635	2.49 543	0.36 437	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 536	0.58 430	0.85 563	0.79 586	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 593	0.42 602

CASS	0.39 248	0.30 196	1.61 261	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 438	0.60 414	1.86 374	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 513	0.54 394	0.81 547	0.47 471	0.77 412	0.70 507	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 532

BUS	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.91 594	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

Wz-Net-MNSev	0.65 504	0.97 578	2.19 480	0.36 437	0.33 477	0.90 592	0.60 591	0.92 523	0.81 570	0.75 567	0.72 540	0.73 511	0.65 551	1.39 485	0.71 510	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

BSDual-CNN	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

hknet	0.47 348	0.29 179	1.70 281	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 513	0.53 382	0.80 544	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

IPLG	0.69 526	0.84 526	2.43 529	0.35 418	0.21 274	1.65 649	0.61 595	1.36 645	0.58 356	1.39 649	0.51 355	0.37 272	0.87 599	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

AACVNet	0.54 426	0.78 506	1.73 292	0.36 437	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

PFNet+	0.45 320	0.37 267	1.86 374	0.46 549	0.18 208	0.58 359	0.77 627	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

THIR-Stereo	0.86 589	0.62 425	2.13 465	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 688	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 641	0.97 598	1.80 662	1.69 536	2.25 644	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

RAFT	0.45 320	0.92 552	1.59 255	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 623	0.13 229

ICVP	0.46 332	0.29 179	2.41 523	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 576	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 472	0.71 470	1.95 418	0.35 418	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 542	0.62 461	0.80 544	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

ARAFT	0.60 472	1.23 628	3.10 629	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 571	0.21 420

EDNetEfficient	1.27 634	0.70 468	4.05 663	0.64 617	0.98 648	0.94 598	1.40 670	0.85 460	1.75 658	2.34 671	1.33 630	1.05 615	2.21 668	1.58 521	4.15 676	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 551	0.38 578	0.32 550

PSMNet-RSSM	0.53 420	0.82 519	1.78 325	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

DMCA	0.41 264	0.52 377	1.26 172	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

RTSC	0.72 542	1.00 589	2.22 486	0.40 500	0.29 414	0.82 571	0.31 428	0.96 559	1.10 622	0.92 606	0.81 560	0.78 535	0.58 523	1.23 470	1.55 613	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 604	0.30 532

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 438	0.92 552	2.36 515	0.38 478	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
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	0.50 383	0.70 468	1.94 415	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

StereoDRNet-Refined	0.50 383	0.41 309	1.50 241	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 536	0.68 512	0.73 511	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 426	0.55 401	1.49 238	0.36 437	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 558	0.69 521	0.83 554	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

DN-CSS_ROB	0.48 354	1.23 628	1.99 433	0.39 488	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 563	0.12 186

w-ln-seven-2	0.68 521	1.13 612	2.46 534	0.36 437	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 574	0.69 544	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 580	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 124	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 235	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 226	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

DCVSM-stereo	0.49 372	0.29 179	2.49 543	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 564	0.58 253	0.49 266	0.69 544	0.46 306	0.79 540	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

ffm	0.47 348	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

ff1	0.73 551	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

mmx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 161	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 599	1.31 637	3.76 655	0.41 508	0.36 512	0.86 582	0.71 619	1.00 593	1.06 617	0.82 591	0.92 584	1.06 617	1.05 620	2.16 610	1.61 615	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 512

CFNet_pseudo	0.45 320	0.46 345	2.23 490	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

pcwnet_v2	0.64 496	0.49 364	4.41 667	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 587	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

HCRNet	0.46 332	0.49 364	1.65 265	0.38 478	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

RAFT + AFF	0.64 496	1.20 625	1.95 418	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 564	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 587	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 604	0.29 519

GwcNet	0.69 526	0.71 470	3.12 632	0.36 437	0.45 576	0.81 568	0.44 533	0.86 470	0.84 577	0.60 484	0.74 545	0.82 552	0.49 487	1.65 530	0.66 497	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

CFNet	0.58 458	0.96 570	1.78 325	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

StereoDRNet	0.64 496	0.88 541	2.35 512	0.41 508	0.45 576	0.73 527	0.47 552	0.94 540	0.74 522	0.75 567	0.54 394	0.74 517	0.47 471	1.70 537	0.72 514	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

PWCDC_ROB	0.72 542	1.06 602	2.09 454	0.47 554	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 640	0.61 493	2.07 650	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 510	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 634	0.21 420

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.98 603	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

zh-sn7	0.89 595	1.73 664	3.09 628	0.39 488	0.30 431	0.82 571	0.63 603	0.96 559	0.87 583	0.79 578	1.12 615	0.84 559	0.87 599	2.42 631	1.63 616	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 519

w-ln-seven	0.74 554	1.05 600	2.54 557	0.37 461	0.34 490	1.03 611	0.47 552	1.00 593	1.08 619	0.90 603	0.85 572	0.85 563	0.57 517	1.37 483	1.26 595	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

test_sample7	0.47 348	0.33 227	1.49 238	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

GMStereo_Zeroshot	0.41 264	0.36 264	1.54 248	0.41 508	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

StereoVision	0.45 320	0.72 474	1.94 415	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

CFNet_ucs	0.48 354	0.50 372	2.32 504	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

LL-Strereo2	0.41 264	0.90 549	1.83 361	0.44 530	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

Wz-Net-TNSev	0.91 597	1.73 664	3.08 626	0.36 437	0.31 452	1.00 607	0.71 619	1.06 617	0.97 604	0.71 555	0.72 540	1.09 621	0.87 599	2.42 631	1.59 614	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 612	0.35 566

Wz-Net-SNSev	0.76 561	1.32 640	3.11 631	0.40 500	0.31 452	0.71 514	0.60 591	0.98 572	0.87 583	0.67 536	0.83 565	0.96 595	0.60 530	1.67 533	0.97 547	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 563	0.24 474

NINENet	0.50 383	0.33 227	1.69 277	0.55 595	0.25 359	0.91 594	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

SACVNet	0.60 472	0.74 485	1.90 393	0.37 461	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 530	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 578	0.24 474

psm_up	0.57 453	0.61 419	1.83 361	0.35 418	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

ADCP+	0.94 602	1.12 609	3.14 633	0.34 402	0.39 536	1.06 614	0.79 628	0.89 496	0.80 563	0.66 532	0.67 505	0.85 563	1.55 652	0.93 432	4.55 680	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

RYNet	0.70 530	0.56 403	2.25 494	0.35 418	0.41 555	0.86 582	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 582	0.60 530	2.70 654	1.00 556	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

ccs_rob	0.45 320	0.46 345	2.22 486	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

DPSNet	0.86 589	0.60 414	2.34 509	0.58 604	0.36 512	1.07 619	0.75 624	1.30 641	1.05 614	0.70 550	0.68 512	0.94 592	1.29 634	2.08 603	1.82 626	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 616	0.40 596

NaN_ROB	1.14 622	0.94 560	2.96 615	0.53 583	0.56 607	1.13 626	0.99 643	0.98 572	1.00 608	1.09 622	0.87 576	0.77 531	1.06 622	5.90 687	2.72 654	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 574

SANet	1.20 628	1.21 626	3.33 648	0.38 478	0.27 390	1.73 653	0.85 634	1.10 624	2.49 676	1.16 627	1.83 646	1.72 652	1.50 651	2.37 622	2.84 657	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 550

XPNet_ROB	0.61 480	0.72 474	1.66 271	0.37 461	0.27 390	0.67 488	0.47 552	0.89 496	0.71 493	0.78 576	0.70 531	0.81 547	0.53 499	1.70 537	0.76 521	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

rvit_0105_3	0.39 248	0.47 355	1.46 228	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

UGAM	0.58 458	0.47 355	2.21 482	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 535	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 602	0.17 351

ITSA-stereo	0.48 354	0.33 227	1.20 161	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

CRFU-Net	0.56 446	0.38 279	1.86 374	0.46 549	0.26 377	0.82 571	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 535	1.35 641	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

PSM-AAD	0.63 492	0.22 53	1.77 321	0.37 461	0.23 324	0.86 582	1.17 658	0.59 262	0.60 369	0.64 523	0.71 535	0.68 482	2.93 674	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 559

FINET	0.65 504	0.95 567	3.06 625	0.35 418	0.40 546	0.58 359	0.48 556	0.92 523	1.10 622	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

psmorigin	1.36 640	0.60 414	13.80 701	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 612	0.88 579	1.17 632	0.73 573	4.00 679	0.86 537	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 519

aanetorigin	0.77 565	0.80 510	2.59 565	0.43 523	0.44 565	0.58 359	1.01 648	0.57 247	0.68 464	1.53 655	1.23 621	0.81 547	1.08 623	1.07 449	1.07 568	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 628	0.30 532

EDNetEfficientorigin	8.18 693	0.98 582	145.96 724	0.51 573	0.89 643	0.72 520	0.48 556	0.85 460	1.56 651	2.12 662	1.49 637	1.29 637	1.31 637	1.83 564	2.13 640	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 588	0.45 606

FAT-Stereo	0.70 530	0.54 392	2.88 604	0.36 437	0.29 414	0.62 430	0.54 572	0.97 568	0.87 583	0.76 570	0.92 584	0.94 592	0.80 587	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

FADNet-RVC	0.61 480	1.26 633	2.12 463	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 631	0.28 512

FADNet	0.64 496	1.22 627	2.06 446	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 631	0.24 474

S-Stereo	0.80 573	0.69 463	3.89 658	0.39 488	0.37 524	0.69 506	0.70 618	0.94 540	0.98 607	0.62 504	0.91 582	0.83 554	0.60 530	2.37 622	0.66 497	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 566

STTStereo	0.51 400	0.69 463	2.14 470	0.36 437	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

SuperB	1.15 624	1.14 614	5.43 674	0.36 437	0.26 377	0.81 568	0.89 637	0.88 490	1.17 628	0.67 536	0.68 512	0.63 444	1.39 645	1.74 544	3.37 668	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 688	0.25 486

ADCRef	0.80 573	0.96 570	2.29 501	0.37 461	0.35 503	0.96 600	0.51 561	0.87 481	0.75 536	0.88 599	0.83 565	0.61 438	1.36 642	1.02 444	3.27 664	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

UCFNet_RVC	0.48 354	0.82 519	1.85 366	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

AdaStereo	0.44 301	0.38 279	1.79 345	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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	0.58 458	0.40 299	2.03 444	0.35 418	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

DRN-Test	0.64 496	0.43 322	2.44 531	0.39 488	0.44 565	0.80 567	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 580	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 505	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

AANet	0.82 584	0.91 550	2.89 607	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 638	1.33 644	1.39 633	1.26 636	1.14 629	1.32 477	0.97 547	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 541

rvit_105_1	0.44 301	0.54 392	1.46 228	0.36 437	0.24 339	0.51 257	0.45 541	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

coex-ft	5.95 689	1.67 658	60.57 722	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 615	0.74 355	4.41 685	19.22 709	2.15 654	1.62 651	7.97 693	1.81 562	8.96 694	0.44 632	2.08 690	0.18 550	0.19 498	0.38 578	4.62 695

fast-acv-ft	0.63 492	0.88 541	3.10 629	0.38 478	0.30 431	0.79 560	0.48 556	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 529	0.60 530	0.67 381	0.73 517	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 571	0.16 330

RTS	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

RTSA	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

PWC_ROB	0.70 530	0.94 560	1.88 381	0.39 488	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 600	0.91 605	1.29 626	0.77 531	0.62 544	1.62 528	1.03 564	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 623	0.22 435

MSAF-DinoV2	3.10 679	1.86 672	10.68 692	3.61 691	0.30 431	3.34 679	0.82 633	2.81 681	1.79 660	0.80 580	0.87 576	1.56 650	1.10 625	26.49 720	1.96 629	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 687	0.92 654	0.99 664

DispNO	0.67 514	0.98 582	2.58 563	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 554	0.47 471	2.46 637	0.68 503	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 580	0.16 281	0.17 351

GASNet	0.73 551	1.47 648	3.04 623	0.47 554	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 517	0.55 507	2.03 595	0.65 496	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 623	0.28 512

Syn2CoEx	0.70 530	1.07 605	2.74 589	0.43 523	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 517	0.72 570	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

PA-Net	0.84 587	1.00 589	3.49 651	0.63 616	0.40 546	0.70 512	0.52 564	0.86 470	0.84 577	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 643	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 555	0.22 403	0.36 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 573	0.65 447	2.21 482	1.19 657	0.48 589	0.74 533	1.25 661	0.89 496	1.53 649	0.89 601	0.71 535	0.96 595	0.56 511	1.83 564	0.96 546	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 519
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	1.17 627	0.42 317	3.87 657	0.54 588	0.44 565	4.11 685	0.58 587	1.31 642	0.84 577	2.12 662	1.12 615	0.98 599	0.71 567	4.24 682	0.99 555	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 566

ETE_ROB	0.60 472	0.71 470	1.55 250	0.37 461	0.25 359	0.69 506	0.51 561	1.47 650	0.70 483	0.80 580	0.69 521	0.85 563	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

PSMNet_ROB	0.66 509	1.01 593	2.33 507	0.38 478	0.31 452	0.72 520	0.55 576	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 523	0.47 471	2.00 594	0.82 532	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

YMNet	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

YMNet_1	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

DMCA-RVC	0.62 485	0.96 570	2.63 569	0.36 437	0.90 644	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 542	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

stereogan	0.69 526	0.51 375	2.44 531	0.39 488	0.39 536	1.01 608	0.41 511	0.94 540	0.92 598	0.73 562	0.85 572	1.15 629	0.69 563	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 563	0.24 474

SHD	0.72 542	0.77 498	2.36 515	0.45 544	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 633	1.07 620	0.84 568	0.90 580	0.73 573	1.09 451	0.98 550	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 541

LALA_ROB	0.60 472	0.76 489	1.69 277	0.36 437	0.29 414	0.79 560	0.55 576	0.94 540	0.77 551	0.81 586	0.67 505	0.94 592	0.49 487	0.99 439	0.73 517	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

WCMA_ROB	1.12 619	0.83 524	2.66 574	0.58 604	0.34 490	1.17 630	0.71 619	0.93 531	0.94 600	1.74 658	2.63 667	3.09 670	1.71 659	1.70 537	1.84 627	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 603

SGM-Forest	1.04 615	0.42 317	3.59 654	0.41 508	0.32 462	1.05 613	1.32 664	0.94 540	0.83 574	1.16 627	2.23 658	1.03 610	1.39 645	2.49 640	2.35 647	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 348	0.44 333	1.55 250	0.37 461	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 513	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

ADCPNet	0.99 607	0.99 587	3.93 661	0.37 461	0.68 629	1.36 635	0.62 600	0.87 481	0.76 546	0.78 576	0.81 560	1.08 619	1.18 631	1.14 461	2.49 651	0.21 569	0.69 664	0.21 574	0.95 673	0.29 494	0.37 581

CBMV	0.71 539	0.76 489	2.64 571	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 628	0.98 572	0.78 555	0.85 598	0.71 535	0.86 570	1.10 625	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 559
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	0.40 256	0.40 299	1.88 381	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

SDNR	1.22 632	0.80 510	2.71 581	0.33 369	1.48 672	1.98 663	0.23 258	1.93 669	2.44 674	0.89 601	2.52 662	1.36 641	0.51 492	3.65 676	1.93 628	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 574

SAMSARA	0.91 597	0.97 578	2.22 486	0.80 632	0.58 611	1.32 633	1.31 663	1.01 601	0.94 600	1.36 645	0.87 576	1.38 642	0.90 605	1.72 541	1.02 562	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 538	0.36 563	0.35 566

ADCL	0.99 607	0.79 508	2.43 529	0.39 488	0.32 462	1.50 641	1.90 678	0.92 523	0.97 604	1.26 641	1.27 623	1.00 604	1.42 647	1.14 461	3.31 666	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

ADCS	1.05 616	1.36 645	2.98 619	0.42 519	0.36 512	0.96 600	0.81 632	1.06 617	1.12 625	1.25 638	0.97 595	1.08 619	0.90 605	1.25 474	4.86 682	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 563	0.38 584

CVANet_RVC	0.65 504	0.80 510	2.13 465	0.36 437	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 544	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 571	0.15 298

MeshStereo	1.21 629	1.15 618	3.01 622	0.34 402	0.28 405	1.10 623	0.69 615	1.35 644	1.01 610	2.71 677	2.41 661	2.96 668	1.45 648	2.80 660	1.40 606	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 621	0.26 496
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	0.66 509	0.85 531	2.55 562	0.50 568	0.52 598	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 578	0.27 504

FADNet-RVC-Resample	0.67 514	1.16 623	3.16 635	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 631

RP	0.67 514	0.82 519	1.94 415	0.43 523	0.44 565	0.65 476	0.45 541	0.89 496	0.82 571	0.66 532	0.92 584	0.99 602	0.76 581	1.55 512	0.66 497	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

NCC-stereo	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435

Nwc_Net	0.68 521	0.83 524	2.53 551	0.41 508	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 598	0.98 599	0.68 561	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 538	0.23 418	0.18 371

Abc-Net	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 551	0.98 582	2.39 519	0.46 549	0.35 503	0.81 568	0.46 544	1.00 593	1.00 608	0.80 580	0.69 521	0.88 576	0.74 578	1.32 477	1.20 588	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 596	0.33 559

APVNet	0.70 530	0.67 456	2.71 581	0.38 478	0.36 512	0.85 580	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 523	0.55 507	2.31 618	0.78 525	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

G-Net	0.99 607	0.64 440	2.76 591	0.57 602	0.67 627	2.03 664	0.72 622	0.76 377	0.67 462	1.14 626	2.56 664	1.30 640	1.02 617	1.48 505	1.74 623	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 546	0.37 571	0.31 541

SGM-ForestM	2.98 677	1.70 662	3.52 653	0.67 621	0.47 587	5.18 688	3.36 690	3.30 687	2.86 681	4.44 686	3.79 683	9.80 695	5.50 689	6.29 689	6.52 689	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 551	0.38 578	0.58 627

LSM	3.31 681	1.11 608	5.29 673	9.40 697	30.65 716	0.84 576	1.12 655	0.91 514	1.22 631	1.36 645	2.19 655	0.93 588	0.83 591	1.66 531	0.90 538	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 555	0.39 588	6.33 697

CSAN	1.25 633	1.12 609	3.04 623	0.51 573	0.37 524	1.06 614	1.15 657	1.22 634	1.08 619	1.17 633	1.91 648	1.04 613	1.31 637	5.96 688	2.43 650	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 532

GANet-RSSM	0.55 438	0.73 481	1.90 393	0.36 437	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

AF-Net	0.69 526	0.92 552	2.21 482	0.41 508	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 580	0.69 544	1.03 606	1.04 613	0.84 594	1.19 465	0.78 525	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

AnyNet_C32	1.00 611	1.33 642	2.53 551	0.49 564	0.54 601	1.15 628	1.14 656	0.91 514	0.89 591	1.11 623	0.95 592	0.87 572	0.93 607	1.50 506	4.07 675	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 578	0.33 559

edge stereo	0.81 581	0.73 481	3.30 645	0.37 461	1.21 664	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 580	0.88 579	1.14 628	0.71 567	2.18 611	0.71 510	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 578	0.26 496

PS-NSSS	0.63 492	1.00 589	1.81 352	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

CBMV_ROB	0.76 561	0.42 317	2.68 576	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 552	0.96 559	0.76 546	1.04 619	0.96 593	0.88 576	0.93 607	2.06 599	1.19 587	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 538	0.25 449	0.28 512

PDISCO_ROB	0.75 557	1.06 602	2.11 459	0.64 617	0.59 613	1.13 626	0.43 522	1.14 629	1.05 614	0.64 523	0.71 535	0.96 595	0.61 539	1.21 466	0.76 521	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 630	0.32 550

CFNet-ft	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

FADNet_RVC	0.81 581	1.14 614	2.42 525	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 503	0.94 660	0.96 676	0.28 603	1.00 675	0.90 653	1.36 675

RGC	0.71 539	0.97 578	2.18 478	0.44 530	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 555	1.04 609	1.01 606	0.71 567	1.74 544	0.70 507	0.23 586	0.18 529	0.28 603	0.26 546	0.29 494	0.27 504

PVD	0.90 596	0.85 531	2.15 471	0.53 583	0.50 591	0.99 604	0.56 581	1.15 632	1.64 653	1.41 651	1.41 636	1.11 625	1.13 628	1.35 481	1.31 598	0.26 604	0.28 606	0.28 603	0.26 546	0.37 571	0.49 614

AnyNet_C01	1.14 622	1.49 649	4.23 666	0.54 588	0.53 599	1.51 642	1.37 667	1.04 615	1.07 618	1.17 633	1.33 630	1.15 629	1.08 623	1.61 527	2.74 655	0.25 600	0.22 568	0.28 603	0.24 532	0.48 616	0.40 596

CFNet_RVC	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

NOSS_ROB	0.64 496	0.65 447	1.62 263	0.46 549	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 531	0.38 373	2.78 658	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 603	0.26 546	0.27 481	0.39 590

HBP-ISP	0.76 561	1.30 636	3.19 639	0.35 418	0.26 377	0.85 580	0.54 572	1.03 611	0.72 503	0.80 580	0.69 521	0.68 482	0.83 591	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 610	0.25 538	0.28 487	0.24 474

DeepPrunerF	0.86 589	0.86 534	2.91 612	0.45 544	0.50 591	0.64 462	0.48 556	1.14 629	2.64 678	0.63 513	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 598	0.23 586	0.19 542	0.30 611	0.28 555	0.36 563	0.25 486

FSD					0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 612	0.30 571	0.31 513

FC-DCNN v2	1.54 651	0.58 409	2.80 598	0.44 530	0.39 536	2.05 665	0.66 606	1.90 668	1.84 664	2.79 679	2.97 674	4.41 682	3.07 677	2.65 650	2.30 646	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.38 584

FCDSN-DC	1.29 635	0.54 392	2.50 547	0.47 554	0.41 555	1.12 624	0.60 591	1.10 624	1.27 635	2.23 668	2.87 670	3.67 675	3.12 679	2.39 628	1.69 620	0.30 618	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.35 556	0.38 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 649	0.59 412	2.88 604	0.44 530	0.39 536	1.97 661	0.66 606	1.67 659	1.70 656	2.72 678	2.89 671	4.22 678	2.97 676	2.55 645	2.19 641	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.39 590

ccnet	0.71 539	0.41 309	1.59 255	0.40 500	0.45 576	1.06 614	0.55 576	0.98 572	0.71 493	0.88 599	0.97 595	0.82 552	0.88 603	1.68 534	0.94 543	0.32 621	0.26 596	0.32 616	0.27 551	0.34 543	0.30 532

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 613	1.67 658	2.32 504	0.47 554	0.39 536	1.47 638	0.95 640	0.95 554	0.91 594	0.84 594	0.94 590	1.05 615	0.60 530	2.95 664	0.72 514	0.41 630	0.72 668	0.32 616	0.55 643	0.74 643	1.22 672

MSMD_ROB	1.34 638	0.96 570	2.38 517	0.39 488	0.32 462	1.96 659	0.62 600	0.91 514	1.43 644	2.94 681	2.60 665	4.77 684	1.95 664	2.43 634	1.33 600	0.29 615	0.26 596	0.32 616	0.32 586	0.30 505	0.30 532

xyz-stereo	3.02 678	0.29 179	30.64 721	0.23 83	0.12 21	15.52 698	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 691	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 619	0.07 105	0.13 192	0.08 51

TDLM	0.67 514	0.92 552	1.76 312	0.37 461	0.24 339	0.66 482	0.56 581	0.82 434	0.74 522	1.16 627	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 654	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 620	0.14 399	0.32 522	0.16 330

ELAS	1.39 643	0.79 508	2.86 602	0.53 583	0.50 591	2.81 676	2.20 682	1.61 658	1.50 648	2.28 670	2.35 659	1.82 653	2.13 666	1.73 542	2.22 642	0.35 626	0.37 623	0.35 620	0.35 598	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 565	1.04 599	2.06 446	0.94 643	0.35 503	0.89 591	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 523	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 668	0.31 612	0.36 622	0.21 517	0.53 627	0.55 622

GANetREF_RVC	0.75 557	1.15 618	2.46 534	0.47 554	0.26 377	0.83 574	0.61 595	0.97 568	0.89 591	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 622	0.24 532	0.39 588	0.31 541
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	0.72 542	0.68 459	1.91 399	0.47 554	0.44 565	0.60 390	0.51 561	0.76 377	0.80 563	0.77 574	0.67 505	0.87 572	0.61 539	2.40 629	0.67 500	0.32 621	0.35 619	0.36 622	0.41 620	0.45 613	0.39 590

FBW_ROB	0.83 585	0.77 498	1.77 321	0.44 530	0.30 431	0.87 586	0.46 544	1.10 624	0.91 594	0.81 586	0.75 548	1.01 606	0.61 539	3.66 677	1.23 592	0.26 604	0.23 576	0.36 622	0.25 538	0.27 481	0.62 631

UDGNet	0.44 301	1.02 597	1.74 297	0.35 418	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 626	0.19 498	0.27 481	0.15 298

ELAS_RVC	1.37 642	0.78 506	3.21 641	0.55 595	0.50 591	1.49 640	2.48 686	1.48 651	1.71 657	2.13 665	2.09 651	2.07 657	2.56 672	1.90 582	2.02 633	0.35 626	0.36 621	0.37 626	0.34 594	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 640	1.93 677	5.95 676	0.81 635	0.59 613	1.57 644	1.09 652	1.39 648	1.22 631	0.84 594	1.01 601	1.25 635	1.12 627	3.19 669	2.36 648	0.45 634	0.47 644	0.38 628	0.34 594	0.59 631	0.57 625

dad	0.51 400	1.01 593	1.74 297	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 513	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 629	0.18 478	0.22 403	0.14 256

hitnet-ft	0.67 514	0.80 510	1.90 393	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 610	0.95 613	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 630	0.13 371	0.24 435	0.17 351

light-stereo	8.15 692	2.75 689	9.83 690	12.24 700	9.63 693	19.16 706	0.44 533	6.84 695	3.57 683	13.44 702	22.94 719	23.04 712	1.65 656	17.20 709	7.61 692	3.06 690	2.25 693	0.42 631	0.52 641	4.07 693	2.31 688

ADCMid	0.96 606	1.32 640	2.74 589	0.38 478	0.35 503	0.99 604	0.58 587	0.94 540	0.86 580	1.23 637	1.01 601	1.01 606	1.00 615	1.05 448	3.97 673	0.21 569	0.19 542	0.42 631	0.32 586	0.40 593	0.29 519

SGM_RVC	1.89 658	0.92 552	2.50 547	0.96 646	0.93 647	1.63 647	1.37 667	1.52 654	12.43 696	1.85 659	1.69 643	2.40 664	1.74 660	2.81 661	1.71 621	0.53 638	0.47 644	0.42 631	0.47 629	0.74 643	0.74 640
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 667	0.50 372	1.93 405	1.80 673	2.56 684	10.86 694	2.30 683	1.22 634	0.80 563	0.62 504	1.16 618	1.13 626	0.56 511	16.09 705	1.18 585	0.20 561	0.09 272	0.43 634	1.62 686	0.94 655	1.58 681

PSMNet-RUCA	0.58 458	0.82 519	1.89 388	0.59 609	0.56 607	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 635	0.29 561	0.48 616	0.30 532

MANE	2.90 676	1.14 614	2.96 615	1.03 648	1.01 653	5.01 687	2.45 685	5.36 691	6.88 692	3.58 684	4.76 689	5.99 688	4.99 686	4.23 681	4.61 681	0.56 643	0.67 658	0.44 635	0.78 665	0.51 623	1.03 667

GANet	0.75 557	0.84 526	2.01 436	0.40 500	0.25 359	0.74 533	0.66 606	0.87 481	0.73 518	0.71 555	1.07 612	0.84 559	0.59 526	2.71 656	1.15 580	0.17 524	0.16 497	0.44 635	0.16 445	0.31 513	0.20 407

DStereoO	0.99 607	0.66 454	1.67 273	0.75 627	0.99 651	0.73 527	1.33 665	0.94 540	0.91 594	0.70 550	1.06 611	0.75 523	1.75 661	0.95 435	2.39 649	1.20 672	0.41 637	0.48 638	0.59 654	0.85 651	0.60 629

DStereoSA	2.12 663	0.98 582	2.80 598	1.25 659	2.23 681	1.97 661	4.62 694	1.22 634	2.54 677	1.16 627	3.84 684	1.00 604	4.05 683	2.07 601	5.29 685	0.93 658	1.48 683	0.48 638	1.51 685	0.95 657	1.95 686

JetBlue	1.78 655	1.63 654	3.92 659	0.73 624	1.21 664	4.38 686	3.35 689	1.59 656	1.20 630	1.26 641	1.52 639	2.37 662	1.88 663	3.23 670	3.00 658	0.53 638	0.47 644	0.48 638	0.49 634	1.29 670	0.97 658

Consistency-Raft	0.88 593	0.93 558	3.23 643	0.99 647	0.64 625	0.77 551	0.55 576	0.98 572	0.97 604	0.61 493	1.03 606	0.65 458	1.05 620	0.79 417	1.38 603	0.44 632	0.46 641	0.51 641	0.58 652	0.65 636	0.47 610

NVStereoNet_ROB	1.16 626	0.95 567	2.54 557	0.58 604	0.55 604	0.78 556	0.63 603	1.00 593	1.08 619	1.03 617	4.07 685	1.48 646	1.22 632	2.88 663	1.27 596	0.50 637	0.46 641	0.54 642	0.62 656	0.50 621	0.63 633
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	2.23 664	2.10 680	2.47 539	1.61 668	1.88 680	3.81 681	2.06 681	1.95 670	3.33 682	2.38 672	3.31 678	2.37 662	4.92 685	2.45 636	3.27 664	1.03 664	1.27 682	0.55 643	1.04 676	0.70 640	2.05 687

anonymity	0.80 573	0.66 454	1.29 180	0.59 609	0.75 634	0.67 488	0.52 564	0.95 554	0.71 493	0.94 609	0.70 531	0.67 475	0.87 599	0.71 397	1.35 601	0.64 647	0.62 655	0.58 644	1.44 683	0.60 634	0.65 634

SPS-STEREO	1.07 617	1.13 612	2.88 604	0.65 619	0.69 630	0.99 604	0.68 612	1.05 616	0.87 583	1.36 645	1.23 621	1.46 645	0.94 610	1.87 572	1.72 622	0.66 648	0.61 654	0.58 644	0.57 649	0.65 636	0.77 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 573	1.58 653	2.53 551	0.76 628	0.83 639	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 513	0.69 521	0.73 511	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 655	0.29 607	0.59 646	0.29 561	0.86 652	0.61 630

FACV-RUCA	0.58 458	0.40 299	1.78 325	0.43 523	1.67 676	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 647	0.12 338	0.70 640	0.98 659

MFMNet_re	0.92 599	1.28 634	2.53 551	0.82 636	0.76 637	0.90 592	0.75 624	0.98 572	1.04 613	1.03 617	1.05 610	0.84 559	0.94 610	0.83 421	0.72 514	0.68 649	0.60 653	0.63 648	0.60 655	0.77 647	0.74 640

SGM+DAISY	1.83 657	1.43 646	3.81 656	0.87 637	1.01 653	2.38 673	2.53 687	1.36 645	1.75 658	2.92 680	3.22 677	2.65 666	2.93 674	2.22 616	3.10 661	0.72 651	0.69 664	0.63 648	0.62 656	0.77 647	0.98 659

NCCL2	0.65 504	0.94 560	1.96 427	0.43 523	0.30 431	0.71 514	0.68 612	0.84 452	0.65 438	0.70 550	0.60 449	0.86 570	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 650	0.25 538	0.22 403	0.24 474

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	1.70 662	2.50 547	0.56 597	0.40 546	2.15 668	0.99 643	1.24 638	1.26 634	1.02 616	1.10 614	1.29 637	0.88 603	3.10 668	1.08 569	1.66 681	0.83 672	0.68 651	0.88 670	1.57 675	1.80 685

AnonymousM	0.37 220	0.44 333	1.50 241	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 652	0.36 607	0.12 157	0.07 12

otaku	1.03 614	1.68 660	2.72 583	0.95 644	0.73 633	1.03 611	0.59 589	0.99 584	0.86 580	0.69 544	1.61 640	0.98 599	0.64 549	1.46 497	1.14 578	0.95 661	0.46 641	0.72 653	0.40 617	1.24 668	0.78 646

Ntro	1.00 611	1.68 660	2.80 598	0.95 644	0.85 640	1.06 614	0.53 568	0.98 572	0.90 593	0.62 504	0.76 551	0.93 588	0.66 556	1.66 531	0.98 550	0.99 663	0.45 639	0.75 654	0.40 617	1.19 664	0.75 642

GCST	0.72 542	1.10 607	2.15 471	1.11 654	0.59 613	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 654	0.45 639	0.84 655	0.64 659	0.69 639	0.54 619

DualNet (step1)	0.59 466	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 644	0.14 451	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 602	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample8	1.12 619	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 635	0.56 416	2.53 665	1.31 637	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

UDG	0.77 565	1.23 628	2.15 471	0.67 621	0.59 613	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 606	0.67 558	1.02 444	0.73 517	0.45 634	0.34 618	0.87 656	0.51 638	0.67 638	0.46 608

CC-Net-ROB	0.85 588	1.15 618	2.13 465	0.88 638	0.38 530	0.88 590	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 657	0.51 445	0.93 658	0.39 634	0.87 656	0.29 561	0.54 628	0.54 619

WAO-7	1.48 648	1.63 654	2.49 543	0.93 642	0.75 634	1.72 652	1.10 653	1.84 667	1.96 667	1.43 652	2.54 663	1.97 655	1.61 655	3.06 666	2.08 636	0.69 650	0.66 657	0.94 661	0.74 663	0.80 649	0.69 637

DDUNet	0.77 565	1.12 609	1.88 381	0.76 628	0.69 630	0.84 576	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 536	0.75 548	0.91 582	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 640	0.37 623	0.95 662	0.52 641	0.71 642	0.57 625

MonStereo1	1.98 661	1.01 593	1.78 325	1.19 657	1.04 655	3.58 680	0.61 595	1.53 655	1.93 666	1.39 649	3.37 679	2.23 661	10.80 697	2.84 662	1.25 594	1.04 665	0.38 627	0.96 663	0.57 649	1.10 660	1.00 666

PWCK	1.49 649	1.90 674	3.22 642	1.09 652	0.54 601	1.71 651	1.73 676	1.49 652	1.53 649	1.44 653	1.80 645	1.82 653	1.30 636	3.34 672	1.76 624	1.07 667	0.56 651	0.97 664	0.58 652	1.38 674	0.65 634

ACVNet_2	1.42 646	1.81 667	3.23 643	1.08 650	0.92 646	1.32 633	0.85 634	1.49 652	1.69 655	1.19 636	1.73 644	2.13 658	1.03 618	2.50 641	1.40 606	0.91 657	0.53 649	1.00 665	0.55 643	2.11 682	0.85 651

RainbowNet	1.15 624	1.78 666	2.72 583	1.12 655	0.91 645	1.06 614	0.76 626	1.16 633	1.13 627	0.75 567	0.97 595	1.09 621	0.80 587	1.60 524	1.21 590	1.17 670	1.26 680	1.01 666	0.57 649	1.13 662	0.88 656

ACVNet_1	1.33 637	1.91 675	4.03 662	1.09 652	0.88 642	1.19 632	0.66 606	1.24 638	1.17 628	0.94 609	0.96 593	3.09 670	1.04 619	2.37 622	1.11 575	1.04 665	0.48 647	1.03 667	0.48 632	1.12 661	0.83 648

ACVNet-4b	1.93 659	1.85 670	4.10 664	1.07 649	0.86 641	1.15 628	0.53 568	1.06 617	1.12 625	0.64 523	1.09 613	1.99 656	0.70 565	2.20 612	9.86 698	5.62 695	0.41 637	1.03 667	0.55 643	1.86 680	0.85 651

LVE	1.96 660	2.17 687	3.14 633	1.68 669	1.80 678	1.63 647	1.03 649	2.34 676	2.81 679	1.25 638	2.89 671	4.24 680	1.29 634	2.79 659	1.44 608	2.85 689	0.91 675	1.18 669	1.46 684	1.23 667	1.10 669

Dean	1.79 656	1.83 668	3.92 659	1.29 660	1.07 658	1.55 643	1.00 646	1.95 670	2.33 672	1.47 654	4.19 686	4.26 681	1.33 640	2.21 613	1.48 610	1.14 669	0.68 662	1.18 669	0.74 663	1.24 668	0.98 659

DispFullNet	1.67 654	2.10 680	5.22 671	1.53 666	8.90 691	0.86 582	0.31 428	0.96 559	0.96 603	1.37 648	1.01 601	1.13 626	1.98 665	1.51 507	0.91 539	0.54 640	0.31 612	1.18 669	0.63 658	1.13 662	0.80 647

WAO-6	1.58 653	1.54 651	2.32 504	1.14 656	1.00 652	2.30 671	1.03 649	1.82 666	2.85 680	1.25 638	2.61 666	2.20 659	1.56 653	2.47 639	1.99 632	0.95 661	0.67 658	1.19 672	0.83 668	1.08 659	0.88 656

IMH-64-1	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH-64	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH	2.02 662	2.15 686	2.69 579	1.68 669	1.12 661	1.66 650	0.92 639	2.10 674	1.92 665	1.32 643	2.66 668	2.21 660	1.69 658	5.78 686	1.68 619	5.54 694	0.96 676	1.31 675	0.71 662	1.32 673	0.99 664

LE_ROB	4.43 685	1.35 644	9.38 687	2.79 686	3.93 686	2.43 674	3.46 691	2.68 679	11.19 694	11.66 700	4.73 688	5.26 686	10.46 696	4.50 684	9.49 695	0.82 656	0.69 664	1.34 676	0.98 674	0.75 645	0.76 644

JetRed	3.29 680	4.93 691	10.17 691	1.45 663	1.72 677	7.44 690	5.05 695	3.06 682	2.12 671	2.41 673	2.39 660	2.99 669	2.37 669	3.51 675	6.44 688	1.32 676	1.90 688	1.37 677	1.23 682	2.21 683	1.76 683

TorneroNet-64	2.65 669	1.83 668	3.30 645	1.46 664	1.20 663	3.89 682	0.99 643	3.51 689	6.71 691	2.56 674	4.60 687	4.22 678	3.85 682	3.33 671	3.14 662	1.19 671	0.65 656	1.39 678	0.79 667	3.31 690	1.15 670

Anonymous_2	0.74 554	0.32 218	1.65 265	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 559	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 679	3.69 697	0.80 649	0.27 504

TorneroNet	5.50 687	1.92 676	3.16 635	1.47 665	1.25 666	14.07 696	1.06 651	4.90 690	20.99 714	10.17 695	16.48 705	11.88 701	6.93 691	3.34 672	4.20 677	1.30 675	0.69 664	1.45 680	0.86 669	2.61 687	1.20 671

WAO-8	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Venus	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

UNDER WATER-64	2.47 668	1.89 673	4.86 669	1.82 676	1.44 669	3.18 678	1.57 675	2.62 677	5.64 687	2.05 661	2.13 653	4.13 677	3.76 681	2.62 648	3.42 669	1.47 678	0.85 673	1.57 683	1.07 678	1.82 679	1.49 677

UNDER WATER	2.74 671	1.85 670	4.54 668	1.81 675	1.44 669	2.34 672	1.40 670	3.24 684	6.60 690	2.60 675	2.76 669	5.75 687	5.24 688	3.02 665	4.01 674	1.45 677	0.81 671	1.59 684	1.06 677	1.80 678	1.51 678

KSHMR	4.10 683	1.97 678	5.27 672	1.71 671	1.47 671	1.96 659	1.28 662	3.19 683	17.33 709	2.12 662	15.91 703	9.18 694	1.57 654	8.42 692	1.98 631	1.52 679	1.26 680	1.67 685	1.19 680	1.67 677	1.40 676

notaker	2.66 670	2.07 679	3.31 647	2.61 685	1.43 667	1.76 654	1.11 654	2.76 680	1.79 660	2.26 669	11.53 700	3.96 676	4.29 684	3.09 667	2.76 656	1.55 680	0.88 674	1.70 686	1.07 678	2.00 681	1.35 674

ktn	4.35 684	2.10 680	2.89 607	1.80 673	1.49 673	2.13 667	1.41 672	2.26 675	12.72 697	11.41 699	16.43 704	11.15 697	3.75 680	4.36 683	3.18 663	1.82 683	0.98 678	1.73 687	1.21 681	2.97 689	1.27 673

MFN_U_SF_RVC	1.55 652	2.39 688	3.16 635	0.65 619	0.41 555	1.12 624	0.46 544	1.23 637	1.33 639	1.61 656	1.20 619	1.43 644	0.98 614	1.76 547	1.97 630	1.90 684	1.80 684	1.98 688	2.15 690	1.63 676	1.77 684

BEATNet-Init1	12.10 699	11.19 698	27.29 719	2.99 687	3.51 685	21.84 713	11.10 699	14.34 706	13.83 704	20.34 710	20.33 710	26.35 721	20.03 708	19.06 711	14.80 707	1.74 682	1.81 685	2.05 689	2.49 693	3.69 692	3.12 692

DStereoRT	0.81 581	0.53 384	2.23 490	0.36 437	0.33 477	0.92 596	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 630	1.76 547	1.04 565	0.14 468	0.13 432	2.17 690	0.78 665	0.16 281	0.66 636

TCMNet-wrong-test	5.51 688	6.62 694	6.20 679	13.02 704	11.90 697	7.14 689	5.53 696	6.99 696	1.44 645	2.65 676	3.10 675	8.37 693	5.95 690	4.75 685	6.05 687	3.07 691	0.98 678	2.38 691	1.99 689	6.62 698	5.43 696

IGEV-RUCA	2.28 665	0.30 196	1.15 149	0.40 500	1.86 679	2.06 666	1.90 678	1.36 645	1.80 662	3.70 685	3.76 682	5.02 685	8.19 694	2.12 608	1.63 616	0.25 600	0.76 669	2.72 692	1.91 688	2.39 685	2.36 690

tt	4.93 686	0.27 137	4.20 665	2.29 681	1.58 675	10.20 693	16.97 703	9.42 699	5.02 686	1.67 657	1.28 624	4.68 683	5.03 687	3.37 674	5.92 686	6.16 696	9.47 707	2.82 693	3.18 695	3.60 691	1.53 679

USTest	8.10 691	7.17 695	8.96 686	9.25 696	9.05 692	15.27 697	23.78 705	9.96 700	9.47 693	5.94 690	6.75 690	7.80 692	7.48 692	8.83 694	11.21 700	2.21 687	3.56 695	2.86 694	3.20 696	5.02 696	4.16 693

MADNet++	2.79 672	2.11 683	2.97 618	2.49 683	2.28 682	2.95 677	2.31 684	2.67 678	2.47 675	3.03 682	3.13 676	2.70 667	2.92 673	4.10 680	4.48 679	2.68 688	2.24 692	3.04 695	2.44 692	2.37 684	2.34 689

DGTPSM_ROB	8.89 694	5.62 692	12.25 696	5.92 693	11.32 695	8.54 691	24.18 706	6.40 693	13.49 700	5.15 687	11.46 698	6.19 690	10.92 698	7.00 690	13.72 701	4.47 692	7.65 699	3.92 696	7.45 703	4.38 694	7.87 702

DPSMNet_ROB	9.48 696	5.64 693	13.01 700	8.82 695	11.82 696	8.54 691	24.20 707	6.41 694	13.65 703	5.32 689	11.47 699	6.33 691	10.92 698	7.69 691	13.89 702	7.25 704	8.19 703	5.06 697	7.78 704	5.31 697	8.26 703

DGSMNet	2.89 675	0.63 435	3.18 638	3.43 690	4.17 688	2.57 675	6.98 697	0.97 568	0.83 574	0.56 431	1.86 647	0.79 540	0.62 544	1.64 529	1.39 604	4.61 693	5.01 698	5.17 698	4.71 698	4.44 695	4.19 694

Selective-IGEV-i1pa	9.22 695	12.57 702	9.49 689	2.20 679	1.49 673	16.83 700	8.03 698	14.34 706	11.26 695	10.52 696	15.24 702	14.52 705	11.94 705	18.22 710	9.78 697	7.79 705	3.09 694	5.20 699	2.49 693	2.46 686	6.90 699

HanzoNet	7.64 690	2.86 690	5.05 670	7.01 694	3.97 687	2.18 669	1.34 666	3.37 688	4.05 684	13.17 701	10.58 694	10.73 696	16.52 706	8.45 693	10.51 699	10.48 706	9.72 708	5.59 700	13.46 708	6.84 699	6.83 698

iinet-test	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

IINet	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

PML	23.15 708	16.83 703	7.78 683	5.49 692	9.93 694	51.13 723	104.50 725	5.76 692	13.62 702	37.30 725	105.93 725	30.86 722	23.50 713	12.07 697	7.87 693	6.30 697	2.12 691	6.32 703	2.43 691	10.44 704	2.90 691

DPSM_ROB	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

DPSM	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 717	25.22 716	26.11 713	25.76 710	39.92 720	57.06 719	29.03 722	29.01 724	21.12 712	22.64 716	24.13 713	23.91 719	26.46 719	30.82 716	14.27 711	16.70 712	13.09 706	14.83 714	17.78 706	16.71 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RAFT-FE	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

CasAABBNet	24.81 712	22.53 713	24.83 712	26.08 710	25.74 709	39.86 718	57.06 719	28.87 718	28.83 721	21.16 716	22.54 715	24.22 716	23.89 718	26.38 714	30.87 718	14.25 707	16.71 713	13.09 706	14.81 710	17.78 706	16.71 709

FlowAnything	24.85 713	22.54 714	25.10 714	26.11 713	25.76 710	39.86 718	57.00 717	28.89 719	28.87 722	21.31 718	22.68 718	24.22 716	23.87 714	26.39 717	30.89 722	14.26 708	16.78 717	13.10 710	14.90 715	17.78 706	16.69 708

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 718	25.14 715	26.13 715	25.82 714	39.93 721	57.03 718	28.97 720	28.95 723	21.21 717	22.65 717	24.25 718	23.98 720	26.43 718	30.83 717	14.27 711	16.71 713	13.10 710	14.82 711	17.82 711	16.76 713

LSM0	26.58 716	22.63 719	25.88 717	30.13 716	52.21 724	39.94 722	56.74 716	28.97 720	28.72 718	21.14 713	22.26 712	24.43 719	23.88 715	26.54 721	30.87 718	14.32 713	16.55 711	13.12 712	14.71 709	17.92 712	20.60 715

U	3.37 682	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 703	19.19 707	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 713	12.81 707	0.10 106	0.08 51

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 724	7.20 682	2.47 682	2.32 683	116.02 725	1.42 673	90.41 726	82.69 725	32.69 724	90.10 724	60.10 725	84.41 725	129.53 726	52.52 723	50.16 723	15.10 710	18.00 714	9.63 705	0.94 655	40.09 724

DPSimNet_ROB	17.97 705	20.20 711	24.98 713	17.62 705	15.92 704	21.53 712	21.00 704	13.70 704	15.61 707	23.89 721	14.69 701	22.87 710	24.58 721	12.70 702	14.56 705	18.48 714	12.91 709	20.21 715	12.05 706	17.76 705	14.17 707

HaxPig	19.86 706	22.40 712	22.34 707	17.95 706	17.95 705	11.77 695	11.89 700	16.02 710	15.89 708	21.10 711	21.41 711	18.74 709	18.39 707	20.08 712	19.69 710	23.63 719	23.22 718	24.06 716	23.69 716	23.00 715	23.95 716

LRCNet_RVC	13.74 704	19.30 704	12.75 699	19.46 707	12.69 700	1.86 655	0.41 511	12.33 701	1.05 614	15.77 705	18.83 709	12.62 704	8.70 695	12.21 698	9.62 696	22.22 715	8.37 706	25.85 717	24.01 717	19.32 714	17.44 714

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 720	26.39 718	22.16 708	22.13 707	16.12 699	13.97 701	20.24 711	20.05 710	25.50 722	25.31 720	22.96 711	22.63 712	24.39 713	23.24 714	28.20 720	27.23 722	28.62 718	27.75 720	27.50 716	27.76 719

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 721	29.27 720	25.82 709	25.34 708	19.48 709	15.17 702	23.55 715	23.00 717	28.45 723	27.87 721	26.25 720	25.86 722	26.96 722	25.55 715	31.30 721	30.07 723	31.76 719	30.81 721	30.79 720	30.93 720

Anonymous_1	22.91 707	11.20 699	12.13 695	12.75 701	26.28 715	19.43 708	27.92 713	14.08 705	13.61 701	14.96 704	10.58 694	11.26 700	11.19 702	12.55 701	14.57 706	38.28 722	7.88 702	34.96 720	63.99 722	89.57 725	10.94 706

RSGM-EC	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

xxxxx1	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

test_example2	115.39 724	123.23 725	94.57 723	115.52 722	123.55 725	101.63 724	114.33 726	53.41 725	99.48 726	134.90 726	135.05 726	85.83 726	85.11 726	111.32 725	106.15 726	152.55 726	205.26 726	99.78 726	114.96 726	140.96 726	110.20 725

ccccc		297.21 726		374.70 725	380.44 726	203.92 726		216.32 727		203.37 727		215.01 727		312.78 727		412.57 727	356.13 727	256.09 727	227.69 727	428.88 727

ASD4		19.65 705

Low-res two-view benchmark