Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 19	0.14 19	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 57	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 72	0.30 156	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 235	0.17 58	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.11 260	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 101	0.35 209	1.30 132	0.20 5	0.14 42	0.57 270	0.25 245	0.46 86	0.42 126	0.27 137	0.32 150	0.27 144	0.24 148	0.39 151	0.23 116	0.43 552	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 262	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 56	0.17 1	0.12 9	0.32 30	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 87	0.23 7	0.18 22	0.10 185	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 74	0.15 32	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 25	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

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

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

BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 32	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 89	0.19 87	0.27 32	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 146	0.34 200	1.13 99	0.53 508	0.44 493	0.54 220	0.27 292	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 159	0.16 38	0.22 119	0.36 126	0.25 156	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 563

252Zero-FE	0.62 414	0.27 107	0.83 67	0.24 69	0.13 25	0.31 24	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 615	0.23 68	0.12 2	0.12 8	0.26 25	0.44 337	0.09 86	0.12 332	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 157

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.33 117	0.49 304	1.75 233	0.23 49	0.12 9	0.54 220	0.16 47	0.40 40	0.45 156	0.45 236	0.51 285	0.26 131	0.22 119	0.29 58	0.20 63	0.10 185	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 93	0.45 286	1.08 93	0.31 247	0.17 123	0.19 3	0.21 126	0.73 277	0.50 205	0.21 51	0.24 78	0.55 326	0.22 119	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 164	0.68 389	1.54 184	0.32 276	0.46 508	0.52 203	0.21 126	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 172	0.31 173	0.33 264	0.37 137	0.30 223	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 315	0.19 340

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 568	2.96 542	0.40 426	0.22 250	0.58 288	0.28 311	0.91 439	0.73 445	0.57 367	0.63 401	0.60 361	0.41 333	0.74 332	0.35 278	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.07 66	0.43 525	0.17 304

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 33	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 72	0.24 69	0.14 42	0.37 59	0.17 58	0.43 65	0.32 21	0.26 128	0.35 172	0.26 131	0.24 148	0.22 4	0.25 156	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.08 97	0.10 66	0.10 92

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

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

xyz-stereo-finetune	0.31 101	0.46 289	0.79 62	0.21 13	0.12 9	0.53 212	0.25 245	0.52 145	0.54 253	0.28 142	0.32 150	0.29 163	0.23 136	0.59 278	0.55 387	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.08 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 200	1.50 179	0.27 140	0.18 161	0.63 374	0.17 58	0.92 448	0.53 240	0.49 276	0.48 255	0.30 170	0.30 242	0.39 151	0.30 223	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.12 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 261	0.92 474	2.09 385	0.33 299	0.14 42	0.55 235	0.22 153	0.83 368	0.56 271	0.51 296	0.49 272	0.48 301	0.37 293	0.48 224	0.54 386	0.09 86	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.09 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HSM	0.62 414	0.76 415	1.72 220	0.30 220	0.29 354	0.64 387	0.28 311	0.94 465	0.62 333	0.58 386	0.57 352	1.40 566	0.64 474	2.59 570	0.42 322	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.14 156	0.11 117

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 168	0.21 223	0.59 305	0.36 407	0.66 233	0.68 392	0.45 236	0.59 361	0.69 414	0.40 322	0.44 182	0.55 387	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.34 466	0.10 92

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 200	2.23 420	0.26 120	0.19 194	0.67 414	0.29 335	1.26 563	0.69 401	0.72 484	0.70 457	0.78 460	0.42 351	3.77 601	0.41 320	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 450	1.00 511	2.09 385	0.33 299	0.25 301	0.58 288	0.32 379	0.81 355	0.80 488	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 333	2.46 560	1.02 486	0.36 549	0.14 377	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.22 383

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 101	0.33 185	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 103	0.78 331	0.41 115	0.30 153	0.30 131	0.21 77	0.16 38	0.33 95	0.18 22	0.15 412	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.15 176	0.16 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CSP-Net	0.50 313	0.39 242	1.25 123	0.29 200	0.23 270	0.77 477	0.35 400	0.86 396	0.57 275	0.59 400	0.59 361	0.65 384	0.40 322	1.77 475	0.44 337	0.16 433	0.11 301	0.10 159	0.10 171	0.20 299	0.14 217

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 519	0.33 185	1.79 274	0.54 513	0.98 572	0.62 357	0.46 469	0.50 123	0.60 298	0.58 386	0.53 310	0.50 306	0.73 498	1.23 396	7.48 614	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.14 156	0.09 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RASNet	0.61 409	0.68 389	2.03 375	0.35 346	0.46 508	0.65 401	0.28 311	0.78 331	0.70 410	0.48 264	0.64 417	0.93 512	0.61 464	2.21 537	0.73 443	0.12 319	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.14 156	0.11 117

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 168	0.16 94	0.57 270	0.18 74	0.57 181	0.49 195	0.37 184	0.44 225	0.38 211	0.24 148	0.46 206	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.43 525	0.36 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 179	0.30 156	1.61 197	0.32 276	0.17 123	0.53 212	0.24 224	0.70 257	0.49 195	0.59 400	0.54 322	0.40 225	0.40 322	0.41 161	0.30 223	0.17 448	0.10 251	0.14 384	0.11 236	0.18 262	0.17 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 261	0.29 143	2.41 452	0.33 299	0.22 250	0.59 305	0.55 500	0.75 292	0.50 205	0.44 225	0.60 376	0.49 303	0.35 274	0.53 256	0.37 288	0.16 433	0.16 421	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.15 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 168	0.15 67	0.52 203	0.20 103	0.54 165	0.46 167	0.37 184	0.43 214	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 168	0.09 86	0.15 403	0.12 290	0.11 236	0.41 517	0.37 510

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 232	0.38 232	1.79 274	0.34 330	0.20 209	0.57 270	0.28 311	0.92 448	0.69 401	0.52 305	0.55 332	0.61 363	0.33 264	0.48 224	0.39 306	0.17 448	0.08 137	0.17 454	0.11 236	0.18 262	0.12 157
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DDF-Stereo	0.37 154	0.27 107	0.79 62	0.39 415	0.29 354	0.38 70	0.21 126	0.47 101	0.51 213	0.32 167	0.17 22	0.79 465	0.23 136	0.64 295	1.04 489	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.12 276	0.35 477	0.15 255

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

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

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 76	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 85	0.23 89	0.17 46	0.24 9	0.28 188	0.15 412	0.12 332	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 387	0.40 248	1.78 253	0.43 448	1.67 600	0.48 152	0.28 311	0.69 249	0.62 333	0.40 200	0.53 310	0.33 187	0.63 472	0.40 156	0.31 235	0.13 349	0.11 301	0.62 569	0.12 276	0.70 561	0.98 583

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

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

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

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

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

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

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.54 328	0.62 388	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

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

CASnet	0.28 72	0.31 168	1.20 115	0.28 168	0.11 3	0.47 143	0.19 83	0.44 73	0.44 141	0.38 192	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.29 58	0.19 39	0.10 185	0.06 23	0.15 414	0.12 276	0.16 212	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 471	1.29 557	2.49 472	0.36 365	0.45 502	0.55 235	0.32 379	0.93 456	0.71 420	0.67 461	0.58 358	0.85 488	0.79 510	2.67 576	0.46 343	0.10 185	0.18 452	0.14 384	0.12 276	0.40 514	0.42 529

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 164	0.99 509	1.91 331	0.27 140	0.16 94	0.39 74	0.23 188	0.47 101	0.62 333	0.38 192	0.34 167	0.25 116	0.25 164	0.39 151	0.29 203	0.14 392	0.08 137	0.10 159	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 261	0.28 132	1.73 223	0.33 299	0.32 396	0.65 401	0.38 423	0.83 368	0.59 293	0.57 367	0.52 299	0.61 363	0.40 322	0.75 333	0.52 376	0.13 349	0.12 332	0.13 349	0.12 276	0.15 176	0.11 117

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.58 387	0.40 248	2.03 375	0.35 346	0.35 432	0.69 432	0.39 428	0.91 439	0.80 488	0.47 246	0.53 310	0.67 400	0.46 388	1.99 518	0.48 358	0.19 475	0.11 301	0.17 454	0.13 309	0.25 377	0.25 428

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

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.55 367	0.60 345	1.86 306	0.32 276	0.22 250	0.72 447	0.44 459	0.94 465	0.74 449	0.63 438	0.54 322	0.81 472	0.47 396	0.77 341	0.70 433	0.16 433	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.30 429	0.30 467

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.60 401	0.71 398	1.95 350	0.35 346	0.34 419	0.67 414	0.34 392	0.90 427	0.74 449	0.68 468	0.62 388	0.80 469	0.45 373	1.78 476	0.64 420	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.29 418	0.21 368

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 255	1.50 179	0.33 299	0.21 223	0.68 426	0.26 268	0.81 355	0.68 392	0.67 461	0.68 438	0.73 436	0.42 351	1.10 378	0.59 406	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.14 337	0.25 377	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 425	0.88 465	2.35 442	0.41 433	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 465	0.74 449	0.75 493	0.54 322	0.74 442	0.47 396	1.70 462	0.72 440	0.15 412	0.14 377	0.15 414	0.14 337	0.20 299	0.19 340

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 301	0.65 401	0.36 407	0.80 351	0.70 410	0.72 484	0.69 447	0.83 479	0.46 388	1.53 435	0.60 408	0.13 349	0.12 332	0.14 384	0.14 337	0.14 156	0.13 194

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

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

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 248	1.88 313	0.33 299	0.32 396	0.41 88	0.22 153	0.58 187	0.53 240	0.38 192	0.51 285	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 203	0.20 485	0.15 403	0.22 500	0.15 362	0.18 262	0.23 407

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WZ-Net	0.92 525	1.31 559	3.76 582	0.41 433	0.36 441	0.86 508	0.71 541	1.00 517	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 534	1.61 539	0.19 475	0.13 356	0.15 414	0.16 382	0.32 446	0.28 451

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 501	0.65 377	2.21 412	1.19 582	0.48 512	0.74 459	1.25 583	0.89 421	1.53 572	0.89 526	0.71 461	0.96 519	0.56 436	1.83 489	0.96 471	0.18 460	0.16 421	0.19 480	0.16 382	0.26 397	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 486	0.84 451	2.01 368	0.40 426	0.25 301	0.74 459	0.66 529	0.87 406	0.73 445	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 451	2.71 579	1.15 504	0.17 448	0.16 421	0.44 557	0.16 382	0.31 437	0.20 356

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MDST_ROB	1.17 550	0.42 262	3.87 584	0.54 513	0.44 493	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 586	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 433	0.14 377	0.19 480	0.17 401	0.18 262	0.35 495

TCMNet	0.66 439	0.85 455	2.55 490	0.50 493	0.52 521	0.72 447	0.39 428	0.87 406	0.72 430	0.58 386	0.68 438	0.63 370	0.46 388	1.70 462	0.63 415	0.18 460	0.18 452	0.23 507	0.18 414	0.38 499	0.27 445

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 125	0.54 325	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.54 260	0.19 39	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 330	1.01 515	1.74 227	0.29 200	0.19 194	0.60 317	0.26 268	0.52 145	0.75 462	0.63 438	0.63 401	0.63 370	0.33 264	0.85 353	0.47 352	0.27 530	0.15 403	0.40 552	0.18 414	0.22 332	0.14 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 540	0.42 262	3.59 581	0.41 433	0.32 396	1.05 539	1.32 586	0.94 465	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 563	2.35 570	0.21 492	0.21 485	0.20 489	0.19 434	0.23 346	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 468	0.76 415	2.64 500	0.33 299	0.20 209	0.78 482	0.79 550	0.98 497	0.78 480	0.85 523	0.71 461	0.86 494	1.10 549	1.46 422	0.62 413	0.18 460	0.20 476	0.21 497	0.19 434	0.25 377	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 552	1.15 540	3.01 549	0.34 330	0.28 346	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 601	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 505	0.22 491	0.22 500	0.19 434	0.50 542	0.26 438
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 388	0.49 162	0.19 83	0.75 292	0.66 381	0.63 438	0.71 461	0.67 400	0.39 314	0.58 272	0.44 337	0.23 508	0.16 421	0.21 497	0.20 444	0.21 315	0.25 428

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

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

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

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

XQC	0.73 480	0.98 504	2.39 449	0.46 474	0.35 432	0.81 494	0.46 469	1.00 517	1.00 532	0.80 505	0.69 447	0.88 500	0.74 503	1.32 403	1.20 512	0.24 516	0.16 421	0.23 507	0.20 444	0.41 517	0.33 489

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

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

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 521	2.06 377	0.94 568	0.35 432	0.89 517	0.40 431	0.85 386	0.63 345	0.55 346	0.63 401	0.75 448	0.38 300	2.38 548	0.48 358	1.10 591	0.31 534	0.36 545	0.21 450	0.53 548	0.55 549

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 540	2.46 463	0.47 479	0.26 318	0.83 500	0.61 519	0.97 493	0.89 516	0.62 429	0.61 383	0.72 432	0.59 451	2.42 554	0.55 387	0.32 542	0.25 515	0.36 545	0.24 467	0.39 509	0.31 475
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	1.14 545	0.94 482	2.96 542	0.53 508	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 497	1.00 532	1.09 547	0.87 502	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 433	0.23 499	0.16 433	0.24 467	0.22 332	0.36 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 514	1.00 511	3.49 578	0.63 540	0.40 475	0.70 439	0.52 489	0.86 396	0.84 502	0.52 305	0.59 361	0.70 424	0.54 427	2.35 544	2.23 566	0.17 448	0.27 524	0.19 480	0.28 490	0.22 332	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 604	1.11 530	5.29 600	9.40 618	30.65 633	0.84 502	1.12 577	0.91 439	1.22 555	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 456	0.90 464	0.21 492	0.31 534	0.24 514	0.28 490	0.39 509	6.33 619

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

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

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

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

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

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

SQANet	0.80 501	1.58 575	2.53 479	0.76 553	0.83 563	0.76 469	0.36 407	0.83 368	0.64 353	0.63 438	0.69 447	0.73 436	0.51 417	1.21 392	0.53 380	0.77 577	0.29 528	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 555

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 117	0.29 143	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 220	0.15 32	0.40 40	0.55 260	0.37 184	0.51 285	0.24 103	0.19 87	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 558	0.54 325	2.50 476	0.47 479	0.41 483	1.12 549	0.60 515	1.10 547	1.27 559	2.23 592	2.87 593	3.67 598	3.12 601	2.39 551	1.69 543	0.30 539	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.35 477	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 572	0.59 343	2.88 532	0.44 455	0.39 465	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 602	2.89 594	4.22 601	2.97 598	2.55 568	2.19 564	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.39 519

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 232	2.47 468	0.27 140	0.43 492	0.56 252	0.20 103	0.77 316	0.43 137	0.60 409	0.51 285	0.44 260	0.17 46	0.68 313	0.21 82	0.09 86	0.29 528	0.09 103	0.32 517	0.14 156	0.10 92

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

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

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

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

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

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

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

MADNet+	1.36 563	1.93 600	5.95 602	0.81 560	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 555	0.47 567	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 550

ELAS_RVC	1.37 565	0.78 432	3.21 568	0.55 520	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 589	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 507	2.02 556	0.35 547	0.36 544	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 349	0.34 200	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.70 424	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 566	0.79 434	2.86 530	0.53 508	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 594	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 467	2.22 565	0.35 547	0.37 546	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 117	0.24 74	1.44 162	0.28 168	0.35 432	0.47 143	0.21 126	0.43 65	0.28 12	0.26 128	0.25 85	0.22 80	0.38 300	0.30 67	0.18 22	0.09 86	0.35 542	0.09 103	0.36 536	0.23 346	0.25 428

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PASM	0.72 471	0.68 389	1.91 331	0.47 479	0.44 493	0.60 317	0.51 486	0.76 305	0.80 488	0.77 500	0.67 431	0.87 496	0.61 464	2.40 552	0.67 426	0.32 542	0.35 542	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 519

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

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

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

SGM_RVC	1.89 581	0.92 474	2.50 476	0.96 571	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 617	1.85 583	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 567	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 459	0.35 209	2.72 511	0.56 522	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 386	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 295	1.01 484	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.48 556	0.14 156	0.38 513

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 542	1.13 534	2.88 532	0.65 544	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 540	0.87 508	1.36 569	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 497	1.72 545	0.66 569	0.61 577	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 519	0.93 480	3.23 570	0.99 572	0.64 549	0.77 477	0.55 500	0.98 497	0.97 528	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 544	0.79 346	1.38 527	0.44 553	0.46 564	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 536

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 549	0.95 489	2.54 485	0.58 528	0.55 527	0.78 482	0.63 526	1.00 517	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 564	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 558
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 580	1.43 568	3.81 583	0.87 562	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 604	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 540	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 583

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoFS	2.23 587	2.10 603	2.47 468	1.61 593	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 605	2.38 596	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 559	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 610

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 590	0.50 310	1.93 337	1.80 598	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 488	0.62 429	1.16 542	1.13 550	0.56 436	16.09 626	1.18 509	0.20 485	0.09 208	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 604

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 624

Low-res two-view benchmark