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

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 93	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 65	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 93	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 122	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 208	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.10 36

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 71	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

CAS	0.34 160	0.13 2	0.25 12	1.28 574	0.30 378	0.46 267	0.38 330	0.48 106	0.47 181	0.34 104	0.52 170	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 567	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.15 241

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 71	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 74	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 57	0.19 18	0.38 49	0.43 156	0.21 15	0.21 16	0.27 65	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 38	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 101	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 73	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 72	0.29 151	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

water-stereo	0.28 102	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 188	0.23 76	0.62 184	0.38 129	0.39 139	0.62 203	0.41 160	0.35 206	0.28 7	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.12 58	0.10 36

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 74	0.35 107	0.17 21	0.46 267	0.27 130	0.69 244	0.57 217	0.35 111	0.42 124	0.31 88	0.35 206	0.35 50	0.27 143	0.14 114	0.12 217	0.13 64	0.12 126	0.11 21	0.10 36

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 101	0.40 117	0.19 18	0.18 22	0.45 122	0.21 21	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 115	0.30 71	0.16 2	0.18 22	0.43 107	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 130	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 74	0.14 1	0.41 91	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.12 58	0.12 128

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 57	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.11 80

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 180	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.41 68	0.31 60	0.29 69	0.43 127	0.49 212	0.25 93	0.47 144	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.12 128

Pointernet	0.27 93	0.14 14	0.33 104	0.35 107	0.23 170	0.35 178	0.21 49	0.72 272	0.38 129	0.39 139	0.36 104	0.34 107	0.25 93	0.36 52	0.25 96	0.15 178	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.15 192	0.86 573

trnet	0.27 93	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 195	0.23 76	0.52 128	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.34 107	0.26 111	0.39 75	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

CES	0.28 102	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 557	0.37 195	0.27 130	0.48 106	0.46 176	0.34 104	0.48 144	0.27 65	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.13 97	0.17 309

NLMM1	0.28 102	0.15 34	0.32 87	0.38 175	0.24 199	0.35 178	0.23 76	0.65 206	0.58 219	0.30 78	0.37 109	0.27 65	0.24 82	0.59 259	0.28 165	0.12 38	0.08 2	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 60	0.36 127	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 74	0.29 151	0.38 69	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.70 562	0.12 128

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 515	0.30 9	0.17 21	0.38 208	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 122	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 216

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 60	0.35 107	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 49	0.29 74	0.29 151	0.33 37	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.64 559	0.12 128

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 34	0.34 121	0.33 55	0.20 84	0.53 299	0.25 99	0.56 145	0.43 156	0.56 205	0.50 152	0.35 116	0.29 151	0.49 159	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.11 95	0.11 21	0.10 36

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 131	0.41 379	0.40 62	0.43 156	0.31 82	0.38 112	0.17 4	0.24 82	0.45 122	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 69	0.21 33	0.27 122	0.36 52	0.25 96	0.16 231	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.10 36

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 74	0.29 5	0.22 130	0.21 15	0.26 113	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 71	0.22 34	0.22 60	0.47 144	0.22 35	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.10 36

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 357	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 91	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.11 80

WCG-NET	0.28 102	0.15 34	0.33 104	0.33 55	0.19 57	0.33 157	0.27 130	0.39 54	0.80 332	0.46 169	0.49 148	0.39 142	0.25 93	0.40 82	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.10 36

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 59	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.10 36

WCG-NET（raft）	0.31 137	0.15 34	0.36 138	0.32 42	0.19 57	0.35 178	0.27 130	0.51 119	0.78 321	0.45 163	0.55 182	0.48 206	0.27 122	0.54 196	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.11 95	0.12 58	0.11 80

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 246	0.18 37	0.27 71	0.26 113	0.49 109	0.27 35	0.36 115	0.27 49	0.33 103	0.35 206	0.49 159	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.11 80

LoS	0.29 114	0.15 34	0.30 60	0.29 5	0.18 37	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.72 279	0.34 104	0.52 170	0.41 160	0.28 137	0.47 144	0.28 165	0.15 178	0.11 159	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 199	0.27 71	0.22 59	0.46 99	0.88 382	0.46 169	0.80 282	0.30 80	0.26 111	0.36 52	0.33 221	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.51 565	0.13 97	0.09 4
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
s12784h	0.36 194	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 432	0.29 161	0.80 317	0.83 350	0.56 205	0.57 189	0.43 180	0.40 250	0.57 224	0.33 221	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.09 10	0.14 142	0.09 4

TANstereo	0.30 131	0.15 34	0.31 74	0.30 9	0.17 21	0.55 310	0.23 76	0.44 93	0.55 208	0.59 212	0.68 224	0.37 129	0.26 111	0.35 50	0.27 143	0.15 178	0.16 385	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.14 216

CREStereo	0.28 102	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 195	0.25 99	0.51 119	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.32 91	0.26 111	0.38 69	0.25 96	0.16 231	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80
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
NLMM	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.24 199	0.25 51	0.27 130	0.52 128	0.49 186	0.29 69	0.36 104	0.26 58	0.25 93	0.42 99	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.10 6	0.10 36

NLSM3	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.21 109	0.34 168	0.27 130	0.57 150	0.47 181	0.28 61	0.35 99	0.29 74	0.24 82	0.42 99	0.27 143	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.12 58	0.10 36

GEAStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 59	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

GSStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

gasm-f	0.24 58	0.16 53	0.27 29	0.33 55	0.25 234	0.25 51	0.36 293	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 99	0.24 51	0.30 169	0.36 52	0.23 62	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.15 192	0.12 128

Zero-FE251	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.20 84	0.44 253	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 69	0.38 137	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

GASTEREO	0.25 68	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.20 84	0.22 18	0.30 177	0.43 86	0.31 60	0.37 122	0.33 84	0.22 34	0.35 206	0.41 91	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.11 80

MSCF	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.39 208	0.20 84	0.20 9	0.31 203	0.43 86	0.31 60	0.36 115	0.33 84	0.23 44	0.35 206	0.36 52	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.13 97	0.11 80

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.39 208	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 161	0.28 72	0.29 151	0.26 2	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

HART	0.29 114	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.21 109	0.32 149	0.26 113	0.62 184	0.31 60	0.33 101	0.65 210	0.41 160	0.22 60	0.55 201	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.11 95	0.15 192	0.11 80

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 149	0.20 29	0.63 192	0.68 259	0.50 182	0.52 170	0.51 219	0.30 169	0.45 122	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.11 80

AIO_rvc	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.34 72	0.19 57	0.26 57	0.33 234	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 107	0.15 4	0.51 173	0.24 76	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.10 36

HUF	0.24 58	0.16 53	0.33 104	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 364	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 91	0.28 137	0.34 42	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.10 36

AIO_test	0.23 49	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 114	0.39 353	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 59	0.32 91	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.09 4

castereo++	0.26 79	0.16 53	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 425	0.20 29	0.37 40	0.47 181	0.23 27	0.23 26	0.35 116	0.28 137	0.39 75	0.19 5	0.14 114	0.09 26	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.10 36

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 53	0.34 121	0.39 208	0.27 310	0.33 157	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 81	0.25 57	0.21 48	0.48 155	0.24 76	0.20 365	0.11 159	0.13 64	0.10 61	0.17 274	0.15 241

castereo	0.28 102	0.16 53	0.32 87	0.35 107	0.21 109	0.40 220	0.42 389	0.50 117	0.66 251	0.26 44	0.41 120	0.37 129	0.36 224	0.33 37	0.24 76	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

999	0.27 93	0.16 53	0.35 131	0.36 127	0.24 199	0.31 131	0.27 130	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 71	0.39 142	0.23 72	0.63 293	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.14 216

U	0.45 301	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.71 558	3.55 591	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 178	0.09 26	0.88 570	0.13 164	0.13 97	0.11 80

Any-RAFT	0.35 176	0.16 53	0.30 60	0.34 72	0.21 109	0.52 291	0.22 59	0.88 348	0.73 286	0.53 196	0.73 237	0.64 293	0.28 137	0.46 137	0.24 76	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.12 128

LoS_RVC	0.27 93	0.16 53	0.27 29	0.32 42	0.30 378	0.44 253	0.34 247	0.41 68	0.33 79	0.31 82	0.51 161	0.29 74	0.32 183	0.36 52	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 360

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.34 72	0.20 84	0.35 178	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 49	0.41 160	0.18 22	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.13 97	0.11 80

fff	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

ADStereo(finetuned)	0.37 211	0.16 53	0.49 326	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.69 423	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

test-3	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.22 59	0.63 192	0.78 321	0.71 298	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

test_1	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.23 76	0.63 192	0.78 321	0.68 276	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

DCANet	0.36 194	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.57 348	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

csc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

cscssc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

PMTNet	0.32 143	0.16 53	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 262	0.22 59	0.56 145	0.63 236	0.46 169	0.54 176	0.39 142	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.75 569	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80

NLSM1	0.27 93	0.17 83	0.29 47	0.37 144	0.24 199	0.31 131	0.26 113	0.52 128	0.40 141	0.32 95	0.41 120	0.26 58	0.27 122	0.49 159	0.29 185	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.12 58	0.12 128

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 381	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 71	0.27 65	0.19 31	0.47 144	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.09 4

DA	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

GGEV	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

AdaDepth	0.22 35	0.17 83	0.32 87	0.37 144	0.18 37	0.34 168	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 211	0.21 21	0.10 13	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.12 128

3.25w_new	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.75w	0.22 35	0.17 83	0.30 60	0.31 22	0.19 57	0.43 245	0.24 91	0.35 33	0.24 24	0.31 82	0.27 49	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

xyz-stereo	4.23 596	0.17 83	61.76 628	0.34 72	0.16 10	12.16 607	0.37 308	0.58 157	0.68 259	1.01 479	3.36 584	0.77 371	0.82 479	1.21 518	0.40 309	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.11 95	0.13 97	0.10 36

fffft	0.25 68	0.17 83	0.37 154	0.36 127	0.22 130	0.28 89	0.36 293	0.42 73	0.24 24	0.36 115	0.23 26	0.27 65	0.22 60	0.52 180	0.27 143	0.12 38	0.09 26	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.12 128
1: 1. 1
tt45	0.27 93	0.17 83	0.34 121	0.35 107	0.23 170	0.38 208	0.28 151	0.46 99	0.28 41	0.40 145	0.27 49	0.38 137	0.25 93	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.12 58	0.14 216

RAStereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.40 246	0.21 109	0.23 25	0.26 113	0.42 73	0.45 172	0.23 27	0.34 93	0.30 80	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

IGEV++	0.24 58	0.17 83	0.31 74	0.38 175	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.30 80	0.22 60	0.31 19	0.28 165	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.13 172

MSKI-zero shot	0.32 143	0.17 83	0.34 121	0.39 208	0.21 109	0.32 149	0.22 59	0.61 178	0.43 156	0.52 193	0.64 207	0.61 278	0.20 39	0.74 378	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.12 58	0.12 128

UniTT-Stereo	0.27 93	0.17 83	0.37 154	0.40 246	0.27 310	0.30 114	0.28 151	0.39 54	0.31 60	0.29 69	0.46 136	0.27 65	0.25 93	0.47 144	0.34 236	0.17 276	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.14 142	0.12 128

MIM_Stereo	0.38 226	0.17 83	0.53 365	0.37 144	0.24 199	0.27 71	0.24 91	0.70 259	0.54 203	0.72 311	1.00 387	0.63 286	0.29 151	0.64 307	0.38 294	0.13 73	0.14 320	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.11 80

AEACV	0.27 93	0.17 83	0.31 74	0.34 72	0.45 508	0.26 57	0.28 151	0.37 40	0.32 73	0.30 78	0.46 136	0.31 88	0.37 229	0.36 52	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.11 80

MC-Stereo	0.28 102	0.17 83	0.32 87	0.38 175	0.20 84	0.26 57	0.26 113	0.49 109	0.37 122	0.37 122	0.61 200	0.41 160	0.31 178	0.55 201	0.25 96	0.13 73	0.09 26	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

RCA-Stereo	0.35 176	0.17 83	0.34 121	0.38 175	0.22 130	0.31 131	0.34 247	0.68 236	1.24 516	0.45 163	0.65 210	0.47 201	0.43 266	0.38 69	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.11 80

HHNet	0.41 265	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.37 457	0.33 157	0.34 247	0.69 244	0.75 296	0.86 400	1.30 488	0.52 223	0.32 183	0.52 180	0.35 253	0.15 178	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.15 192	0.24 434

DEmStereo	0.48 339	0.17 83	0.50 339	0.38 175	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.63 192	0.74 293	0.89 422	1.66 532	0.58 252	1.06 526	0.60 266	0.42 317	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

DRaft	0.49 357	0.17 83	0.47 292	0.37 144	0.25 234	0.58 336	0.40 364	0.65 206	0.85 364	1.02 482	1.75 539	0.50 215	0.82 479	0.63 293	0.40 309	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

RAFT-RH_RVC	0.56 421	0.17 83	0.41 207	0.37 144	0.23 170	0.57 330	0.24 91	0.60 172	0.70 267	1.19 520	3.94 591	0.56 239	0.38 233	0.65 314	0.36 269	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.14 195	0.12 58	0.13 172

XX-Stereo	0.37 211	0.17 83	0.45 263	0.55 503	0.36 450	0.38 208	0.20 29	0.60 172	0.30 55	0.46 169	1.30 488	0.73 351	0.26 111	0.56 211	0.26 125	0.16 231	0.11 159	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.10 36

111	0.40 254	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.52 291	0.28 151	0.74 285	1.16 501	0.50 182	0.91 344	0.63 286	0.48 295	0.61 274	0.35 253	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.13 172

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 194	0.17 83	0.41 207	0.35 107	0.19 57	0.33 157	0.29 161	0.65 206	0.73 286	0.68 276	1.01 390	0.56 239	0.40 250	0.42 99	0.30 192	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.10 36

CFNet-RSSM	0.34 160	0.17 83	0.45 263	0.39 208	0.22 130	0.35 178	0.23 76	0.73 283	0.84 355	0.65 254	0.54 176	0.57 244	0.28 137	0.46 137	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.11 80

Gwc-CoAtRS	0.34 160	0.17 83	0.44 251	0.39 208	0.23 170	0.34 168	0.22 59	0.70 259	0.75 296	0.60 216	0.59 195	0.58 252	0.29 151	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.12 128

NLCSM	0.27 93	0.18 111	0.32 87	0.38 175	0.25 234	0.32 149	0.25 99	0.55 142	0.55 208	0.29 69	0.26 42	0.30 80	0.30 169	0.40 82	0.28 165	0.12 38	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.11 21	0.10 36

IGEV-FE	0.34 160	0.18 111	0.67 431	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

S2M2_XL	0.19 7	0.18 111	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 276	0.16 385	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 21	0.18 111	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 71	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 82	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 118	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

qwe	0.22 35	0.18 111	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 111	0.30 71	0.20 24	0.20 39	0.43 107	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

2.25w	0.22 35	0.18 111	0.31 74	0.31 22	0.18 37	0.31 131	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 82	0.37 109	0.20 24	0.22 60	0.45 122	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

2.5w	0.21 21	0.18 111	0.31 74	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.25 99	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 21	0.18 111	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 247	0.36 37	0.28 41	0.34 104	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 71	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 82	0.26 42	0.22 34	0.26 111	0.50 166	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.30 60	0.32 42	0.16 10	0.28 89	0.38 330	0.38 49	0.35 98	0.32 95	0.33 84	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 58	0.10 36

xyz-stereo-finetune	0.33 154	0.18 111	0.36 138	0.33 55	0.18 37	0.57 330	0.31 203	0.58 157	0.69 266	0.45 163	0.54 176	0.38 137	0.33 195	0.56 211	0.36 269	0.12 38	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

LG-Stereo	0.24 58	0.18 111	0.40 197	0.39 208	0.20 84	0.22 18	0.27 130	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 128	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 217	0.16 171	0.15 222	0.13 97	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 111	0.39 185	0.40 246	0.24 199	0.42 242	0.42 389	0.63 192	0.41 146	0.37 122	0.35 99	0.32 91	0.26 111	0.53 189	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.15 192	0.10 36

SCV_C0	0.26 79	0.18 111	0.34 121	0.35 107	0.24 199	0.23 25	0.28 151	0.51 119	0.36 106	0.31 82	0.36 104	0.37 129	0.20 39	0.57 224	0.22 35	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128

AIO-test1	0.38 226	0.18 111	0.38 166	0.50 451	0.24 199	0.46 267	0.30 177	0.70 259	1.19 507	0.40 145	0.71 230	0.45 189	0.29 151	0.53 189	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.13 97	0.17 309

GIP-stereo	0.24 58	0.18 111	0.30 60	0.37 144	0.24 199	0.26 57	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 114	0.35 116	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.11 80

tg	0.33 154	0.18 111	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.38 208	0.26 113	0.70 259	0.56 215	0.47 174	0.65 210	0.42 172	0.24 82	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.14 142	0.11 80

model_zeroshot	0.33 154	0.18 111	0.48 314	0.39 208	0.28 334	0.45 262	0.25 99	0.63 192	0.45 172	0.61 224	0.50 152	0.51 219	0.25 93	0.45 122	0.26 125	0.16 231	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.13 172

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.37 144	0.18 37	0.28 89	0.30 177	0.48 106	0.27 35	0.29 69	0.30 71	0.32 91	0.17 14	0.52 180	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.36 127	0.20 84	0.28 89	0.30 177	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 129	0.21 48	0.50 166	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 111	0.33 104	0.36 127	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 142	0.21 48	0.56 211	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.14 142	0.10 36

RAFT-Stereo-weight	0.32 143	0.18 111	0.33 104	0.39 208	0.22 130	0.26 57	0.29 161	0.67 226	0.80 332	0.53 196	0.51 161	0.58 252	0.20 39	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.11 80

gcap-zeroshot	0.34 160	0.18 111	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.49 280	0.27 130	0.52 128	0.34 84	0.64 245	0.50 152	0.83 388	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.13 73	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.12 128

testlalala2	0.36 194	0.18 111	0.45 263	0.89 560	0.53 533	0.44 253	0.26 113	0.61 178	0.49 186	0.68 276	0.56 185	0.44 187	0.24 82	0.34 42	0.31 199	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.10 61	0.13 97	0.13 172

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 111	0.36 138	0.36 127	0.26 279	0.27 71	0.27 130	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 160	0.28 137	0.40 82	0.28 165	0.16 231	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.12 128

IGEV_Zeroshot_test	0.34 160	0.18 111	0.67 431	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

MIF-Stereo (partial)	0.31 137	0.18 111	0.37 154	0.41 280	0.31 400	0.28 89	0.23 76	0.47 102	0.42 154	0.31 82	0.63 204	0.36 127	0.35 206	0.57 224	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.14 216

RAFT-Test	0.34 160	0.18 111	0.37 154	0.38 175	0.23 170	0.50 283	0.23 76	0.69 244	0.40 141	0.60 216	0.85 314	0.61 278	0.28 137	0.46 137	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

4D-IteraStereo	0.33 154	0.18 111	0.40 197	0.40 246	0.24 199	0.32 149	0.27 130	0.58 157	0.72 279	0.65 254	0.54 176	0.42 172	0.23 72	0.45 122	0.28 165	0.14 114	0.09 26	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.11 80

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 111	0.35 131	0.35 107	0.19 57	0.27 71	0.25 99	0.55 142	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 107	0.19 31	0.58 244	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.10 36

DCRE	0.37 211	0.18 111	0.46 280	0.45 383	0.32 416	0.42 242	0.37 308	0.63 192	0.51 193	0.47 174	0.94 353	0.56 239	0.36 224	0.52 180	0.32 209	0.14 114	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.13 172

test_4	0.36 194	0.18 111	0.31 74	0.44 360	0.25 234	0.20 9	0.34 247	0.56 145	0.41 146	0.59 212	1.45 516	0.43 180	0.25 93	0.63 293	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.11 80

CrosDoStereo	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 567	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 497	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

DeepStereo_LL	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 567	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 497	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

THIR-Stereo	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.23 170	0.75 425	0.67 502	0.66 216	0.87 378	1.02 482	1.40 503	0.72 340	0.76 456	0.62 282	0.42 317	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.15 241

PFNet	0.42 272	0.18 111	0.58 388	0.43 341	0.24 199	0.43 245	0.32 224	0.74 285	0.78 321	1.00 474	0.74 246	0.68 319	0.39 244	0.72 365	0.37 285	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.15 222	0.16 236	0.13 172

RAFT-345	0.40 254	0.18 111	0.40 197	0.38 175	0.22 130	0.33 157	0.26 113	0.61 178	0.51 193	0.74 323	1.79 540	0.45 189	0.33 195	0.66 322	0.36 269	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.14 195	0.13 97	0.13 172

R-Stereo Train	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 143	0.19 150	0.50 339	0.38 175	0.27 310	0.30 114	0.20 29	0.71 267	0.36 106	0.65 254	0.56 185	0.54 231	0.25 93	0.38 69	0.22 35	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.16 255	0.13 97	0.12 128

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 150	0.39 185	0.47 413	0.26 279	0.46 267	0.25 99	0.43 86	0.31 60	0.29 69	0.26 42	0.35 116	0.26 111	0.40 82	0.37 285	0.21 382	0.15 351	0.22 390	0.26 486	0.16 236	0.16 287

asda	0.21 21	0.19 150	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 36

4w-stereo	0.21 21	0.19 150	0.31 74	0.31 22	0.17 21	0.29 101	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 82	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 91	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

G2L-ROB	0.47 327	0.19 150	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.57 330	0.42 389	1.14 458	0.71 278	0.84 389	0.75 248	1.09 474	0.53 321	0.74 378	0.53 393	0.17 276	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.19 360

xyz-stereo-finetune2	0.36 194	0.19 150	0.38 166	0.32 42	0.19 57	0.82 455	0.29 161	0.52 128	0.32 73	0.51 185	0.78 269	0.43 180	0.45 281	0.69 349	0.44 338	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.13 172

MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 150	0.31 74	0.41 280	0.25 234	0.35 178	0.44 405	0.72 272	0.92 412	0.46 169	0.52 170	0.41 160	0.29 151	0.44 118	0.28 165	0.16 231	0.15 351	0.17 212	0.13 164	0.14 142	0.13 172

MM-Stereo_test1	0.33 154	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.23 170	0.36 188	0.45 408	0.58 157	0.54 203	0.60 216	0.50 152	0.38 137	0.37 229	0.60 266	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.12 128

SCV	0.26 79	0.19 150	0.33 104	0.35 107	0.21 109	0.27 71	0.34 247	0.56 145	0.28 41	0.24 34	0.28 59	0.37 129	0.23 72	0.49 159	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.15 192	0.11 80

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 150	0.35 131	0.35 107	0.22 130	0.36 188	0.32 224	0.39 54	0.34 84	0.37 122	0.30 71	0.33 103	0.24 82	0.53 189	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.11 80

PAM_32	0.46 311	0.19 150	0.67 431	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.27 130	0.95 376	0.34 84	0.68 276	0.44 128	1.91 557	0.65 403	0.62 282	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.14 142	0.13 172

PAM	0.46 311	0.19 150	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.75 425	0.33 234	0.85 332	0.34 84	0.70 291	0.46 136	1.83 552	0.63 386	0.61 274	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.14 142	0.13 172

UGAM-zero	0.46 311	0.19 150	0.62 399	0.37 144	0.23 170	0.34 168	0.21 49	1.15 462	0.39 139	0.66 267	0.61 200	1.70 549	0.91 499	0.75 384	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.13 172

MGS-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.36 127	0.23 170	0.37 195	0.30 177	0.39 54	0.44 163	0.31 82	0.51 161	0.40 154	0.24 82	0.43 107	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.14 142	0.13 172

testlalala	0.28 102	0.19 150	0.43 239	0.34 72	0.23 170	0.45 262	0.30 177	0.43 86	0.29 50	0.68 276	0.49 148	0.35 116	0.25 93	0.32 24	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.11 80

GCAP-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.38 175	0.19 57	0.38 208	0.23 76	0.57 150	0.41 146	0.45 163	0.49 148	0.39 142	0.27 122	0.33 37	0.23 62	0.14 114	0.12 217	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.11 80

DisPM	0.39 242	0.19 150	0.44 251	0.41 280	0.27 310	0.24 37	0.31 203	0.65 206	0.57 217	0.87 408	0.87 325	0.60 273	0.32 183	0.76 388	0.32 209	0.18 310	0.12 217	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.20 383

iRaft-Stereo_20w	0.39 242	0.19 150	0.57 384	0.37 144	0.27 310	0.31 131	0.24 91	1.44 544	0.29 50	0.69 285	0.53 174	0.60 273	0.42 260	0.83 421	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.15 192	0.13 172

GLC_STEREO	0.29 114	0.19 150	0.27 29	0.44 360	0.19 57	0.31 131	0.26 113	0.47 102	0.43 156	0.37 122	0.47 142	0.41 160	0.23 72	0.50 166	0.34 236	0.14 114	0.18 422	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.13 172

GMOStereo	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

error version	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

test-v	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

test_3	0.36 194	0.19 150	0.44 251	0.44 360	0.23 170	0.48 275	0.36 293	0.66 216	0.82 345	0.64 245	0.45 131	0.68 319	0.25 93	0.41 91	0.31 199	0.12 38	0.10 63	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

PFNet+	0.40 254	0.19 150	0.49 326	0.39 208	0.25 234	0.28 89	0.23 76	0.64 205	0.70 267	0.85 393	0.79 279	0.64 293	0.35 206	0.72 365	0.34 236	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.20 390	0.16 236	0.20 383

ASMatch	0.48 339	0.19 150	0.45 263	0.39 208	0.28 334	0.37 195	0.26 113	0.74 285	0.68 259	0.76 332	2.34 558	0.61 278	0.52 317	0.62 282	0.37 285	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.21 401

SST-Stereo	0.40 254	0.19 150	0.45 263	0.42 320	0.25 234	0.25 51	0.21 49	0.66 216	0.47 181	1.08 504	0.79 279	0.72 340	0.43 266	0.77 395	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.19 332	0.15 241

RAFT_R40	0.40 254	0.19 150	0.44 251	0.43 341	0.25 234	0.23 25	0.26 113	0.67 226	0.67 254	0.98 467	0.78 269	0.72 340	0.43 266	0.76 388	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.18 298	0.14 216

GrayStereo	0.49 357	0.19 150	0.42 228	0.46 404	0.28 334	0.53 299	0.67 502	0.69 244	0.63 236	1.02 482	1.47 519	0.78 373	0.76 456	0.56 211	0.33 221	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.17 306	0.15 192	0.29 472

test-2	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

test-1	0.36 194	0.19 150	0.71 451	0.46 404	0.26 279	0.44 253	0.36 293	0.60 172	0.59 221	0.48 177	0.67 222	0.53 227	0.36 224	0.40 82	0.29 185	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.16 287

GMM-Stereo	0.44 291	0.19 150	0.36 138	0.42 320	0.25 234	0.51 287	0.47 419	0.71 267	0.53 199	0.76 332	1.37 497	0.76 365	0.38 233	0.60 266	0.33 221	0.15 178	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.16 236	0.27 458

Prome-Stereo	0.46 311	0.19 150	0.35 131	0.44 360	0.26 279	0.40 220	0.45 408	0.68 236	0.44 163	0.96 457	1.84 543	0.59 267	0.67 413	0.61 274	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.16 236	0.29 472

iRaftStereo_RVC	0.32 143	0.19 150	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.31 131	0.29 161	0.68 236	0.51 193	0.49 179	0.66 217	0.37 129	0.23 72	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.15 192	0.12 128

raft+_RVC	0.38 226	0.19 150	0.35 131	0.37 144	0.25 234	0.45 262	0.37 308	0.78 310	0.89 395	0.51 185	0.78 269	0.50 215	0.29 151	0.53 189	0.40 309	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.12 128

raftrobust	0.34 160	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.27 310	0.30 114	0.25 99	0.71 267	0.63 236	0.58 210	0.55 182	0.45 189	0.46 286	0.51 173	0.29 185	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.13 172

AFF-stereo	0.38 226	0.19 150	0.39 185	0.37 144	0.21 109	0.27 71	0.31 203	0.65 206	0.66 251	0.64 245	1.13 443	0.76 365	0.39 244	0.55 201	0.33 221	0.11 26	0.09 26	0.16 171	0.16 255	0.13 97	0.11 80

EAI-Stereo	0.34 160	0.19 150	0.44 251	0.39 208	0.21 109	0.31 131	0.30 177	1.15 462	0.30 55	0.49 179	0.75 248	0.36 127	0.28 137	0.62 282	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.13 97	0.12 128

4.5_new	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

3w_stereo	0.24 58	0.20 187	0.37 154	0.33 55	0.16 10	0.32 149	0.42 389	0.41 68	0.38 129	0.31 82	0.27 49	0.16 2	0.26 111	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 80

G2L-Stereo_test	0.48 339	0.20 187	0.40 197	0.34 72	0.23 170	0.57 330	0.58 481	1.10 435	0.77 311	0.86 400	0.94 353	0.95 432	0.54 333	0.68 343	0.60 416	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.15 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 272	0.20 187	0.74 464	0.38 175	0.43 497	0.39 216	0.26 113	0.94 369	0.49 186	0.53 196	0.77 258	0.93 428	0.45 281	0.63 293	0.24 76	0.16 231	0.10 63	0.17 212	0.18 333	0.20 348	0.20 383

H2IRNET	0.37 211	0.20 187	0.33 104	0.38 175	0.25 234	0.27 71	0.23 76	0.59 162	0.72 279	0.39 139	0.90 341	0.74 357	0.55 339	0.52 180	0.43 322	0.15 178	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.13 172

MyStereo8	0.40 254	0.20 187	0.54 369	0.41 280	0.29 361	0.53 299	0.29 161	0.65 206	0.49 186	0.71 298	0.98 380	0.58 252	0.43 266	0.50 166	0.51 382	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.19 332	0.19 360

CoDeX	0.47 327	0.20 187	0.49 326	0.42 320	0.25 234	0.75 425	0.36 293	1.27 514	0.80 332	0.82 370	0.96 366	0.62 284	0.57 348	0.60 266	0.36 269	0.17 276	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.16 236	0.14 216

plain	0.31 137	0.20 187	0.50 339	0.39 208	0.29 361	0.27 71	0.30 177	0.44 93	0.35 98	0.31 82	0.66 217	0.30 80	0.31 178	0.65 314	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.17 274	0.12 128

CASnet	0.30 131	0.20 187	0.33 104	0.41 280	0.16 10	0.26 57	0.24 91	0.52 128	0.53 199	0.52 193	0.54 176	0.39 142	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.22 390	0.18 333	0.18 298	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

anonymousdsp2	0.35 176	0.20 187	0.43 239	0.37 144	0.24 199	0.48 275	0.31 203	0.86 336	0.65 248	0.55 202	0.50 152	0.50 215	0.34 203	0.56 211	0.31 199	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.16 236	0.14 216

knoymous	0.36 194	0.20 187	0.31 74	0.31 22	0.22 130	0.36 188	0.29 161	0.61 178	0.64 243	0.67 270	0.70 228	0.60 273	0.40 250	0.58 244	0.34 236	0.17 276	0.11 159	0.20 331	0.11 95	0.17 274	0.18 327

anonymousa	0.49 357	0.20 187	0.42 228	0.38 175	0.23 170	0.91 470	0.35 271	0.75 292	0.62 225	0.85 393	1.54 525	1.06 464	0.66 410	0.51 173	0.43 322	0.16 231	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.16 236	0.14 216

riskmin	0.38 226	0.20 187	0.39 185	0.32 42	0.23 170	0.53 299	0.30 177	0.63 192	0.80 332	0.49 179	0.56 185	0.73 351	0.58 357	0.55 201	0.36 269	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.13 164	0.19 332	0.20 383

DCANet-4	0.36 194	0.20 187	0.48 314	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.66 216	0.92 412	0.69 285	0.78 269	0.40 154	0.47 290	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

tt	6.20 601	0.20 187	5.89 592	3.55 604	2.07 593	11.26 606	19.21 611	11.74 609	5.46 598	2.69 583	2.04 553	4.87 595	6.25 604	3.70 594	7.09 601	8.32 613	11.17 617	4.93 610	5.41 612	5.74 607	2.37 603

RAFT_CTSACE	0.45 301	0.20 187	0.44 251	0.45 383	0.27 310	0.34 168	0.39 353	0.60 172	0.73 286	0.76 332	1.44 513	0.83 388	0.38 233	1.08 498	0.26 125	0.12 38	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

IPLG	0.39 242	0.20 187	0.59 389	0.40 246	0.24 199	0.54 305	0.27 130	0.75 292	0.63 236	0.84 389	0.81 289	0.32 91	0.32 183	0.60 266	0.45 347	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

LCNet	0.41 265	0.20 187	0.32 87	0.44 360	0.24 199	0.47 272	0.29 161	0.67 226	0.53 199	0.72 311	1.03 403	0.66 311	0.60 368	0.58 244	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.36 512

AAGNet	1.43 559	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.25 234	0.29 101	0.31 203	0.65 206	0.68 259	0.97 462	0.86 317	0.67 318	0.62 380	0.64 307	20.63 612	0.16 231	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.19 332	0.12 128

STrans-v2	0.46 311	0.20 187	0.48 314	0.40 246	0.24 199	0.55 310	0.50 440	1.07 425	0.73 286	0.65 254	1.05 413	0.72 340	0.69 423	0.72 365	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.14 195	0.13 97	0.12 128

TransformOpticalFlow	0.44 291	0.20 187	0.47 292	0.41 280	0.23 170	0.37 195	0.47 419	0.94 369	0.76 304	0.65 254	1.14 448	0.73 351	0.56 346	0.76 388	0.32 209	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.13 172

NF-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.57 244	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

OCTAStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

PSM-softLoss	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

KMStereo	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

NRIStereo	0.36 194	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.23 170	0.34 168	0.26 113	0.65 206	0.55 208	0.64 245	0.63 204	0.56 239	0.37 229	0.65 314	0.37 285	0.15 178	0.11 159	0.18 260	0.15 222	0.17 274	0.14 216

PSM-AAD	0.48 339	0.20 187	0.37 154	0.43 341	0.23 170	0.56 325	0.50 440	0.65 206	0.70 267	1.07 500	1.12 436	0.58 252	0.92 504	0.61 274	0.32 209	0.15 178	0.11 159	0.25 442	0.26 486	0.18 298	0.43 538

FTStereo	0.56 421	0.20 187	0.37 154	0.41 280	0.25 234	0.40 220	0.79 536	0.66 216	0.43 156	1.09 506	3.27 579	0.70 327	0.73 447	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.30 481

KYRaft	0.48 339	0.20 187	0.38 166	0.44 360	0.23 170	0.44 253	0.37 308	0.66 216	0.41 146	0.94 449	1.73 536	0.79 375	0.41 258	0.63 293	0.31 199	0.16 231	0.11 159	0.18 260	0.22 431	0.16 236	0.78 568

RE-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

Pruner-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.40 246	0.25 234	0.22 18	0.24 91	0.67 226	0.55 208	0.89 422	0.76 254	0.68 319	0.29 151	0.62 282	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.17 306	0.17 274	0.18 327

TVStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

IRAFT_RVC	0.42 272	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.24 199	0.27 71	0.54 467	0.74 285	0.77 311	0.76 332	0.80 282	0.73 351	0.51 315	0.70 355	0.36 269	0.17 276	0.10 63	0.21 373	0.16 255	0.16 236	0.14 216

cross-raft	0.34 160	0.20 187	0.37 154	0.44 360	0.23 170	0.32 149	0.35 271	0.74 285	0.40 141	0.60 216	0.77 258	0.57 244	0.27 122	0.43 107	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.11 80

4.25_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

coex_refinement	0.53 396	0.21 224	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.76 431	0.39 353	1.09 433	0.90 398	0.85 393	1.12 436	1.00 445	0.56 346	0.63 293	0.81 467	0.21 382	0.13 286	0.16 171	0.16 255	0.20 348	0.21 401

HI	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 474	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

CoSv	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 474	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

AIO-test2	0.39 242	0.21 224	0.41 207	0.47 413	0.25 234	0.45 262	0.35 271	0.77 304	1.27 526	0.36 115	0.87 325	0.37 129	0.30 169	0.47 144	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.21 373	0.23 447	0.15 192	0.13 172

mms	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.33 234	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 93	0.34 107	0.20 39	0.45 122	0.26 125	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.11 80

ours_stereo	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.38 175	0.23 170	0.30 114	0.33 234	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 93	0.35 116	0.23 72	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.10 36

fffy	0.28 102	0.21 224	0.34 121	0.37 144	0.23 170	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.41 146	0.32 95	0.37 109	0.39 142	0.27 122	0.50 166	0.27 143	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 224	0.42 228	0.33 55	0.27 310	0.26 57	0.27 130	0.45 97	0.30 55	0.60 216	0.64 207	0.45 189	0.23 72	0.56 211	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.10 61	0.12 58	0.11 80

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 339	0.21 224	1.26 536	0.39 208	0.51 528	0.28 89	0.30 177	1.25 510	0.44 163	0.68 276	1.11 432	0.86 399	0.33 195	0.67 333	0.27 143	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.20 390	0.22 394	0.24 434

MyStereo06	0.38 226	0.21 224	0.61 396	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.95 376	0.35 98	0.62 226	0.54 176	0.76 365	0.27 122	0.50 166	0.29 185	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

MyStereo05	0.44 291	0.21 224	0.45 263	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.93 364	1.09 490	0.76 332	0.61 200	0.51 219	0.57 348	0.73 371	0.42 317	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

AE-Stereo	0.34 160	0.21 224	0.42 228	0.48 420	0.31 400	0.48 275	0.35 271	0.61 178	0.62 225	0.32 95	0.55 182	0.52 223	0.27 122	0.47 144	0.29 185	0.13 73	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.12 128

11t1	0.36 194	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.62 365	0.29 161	0.69 244	0.43 156	0.60 216	0.53 174	0.53 227	0.48 295	0.56 211	0.40 309	0.18 310	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.17 274	0.17 309

ff7	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

ffff	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

11t	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

anonymousdsp	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

ProNet	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.35 107	0.24 199	0.32 149	0.43 396	0.57 150	0.37 122	0.33 101	0.30 71	0.32 91	0.28 137	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.13 172

ccc-4	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 301	0.21 224	0.48 314	0.42 320	0.28 334	0.31 131	0.54 467	0.63 192	0.62 225	0.62 226	0.89 337	1.01 449	0.69 423	0.75 384	0.66 434	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.15 241

CIPLG	0.41 265	0.21 224	0.63 409	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.33 234	0.65 206	0.60 223	0.82 370	0.96 366	0.46 197	0.32 183	0.55 201	0.44 338	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

IPLGR_C	0.40 254	0.21 224	0.64 414	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.34 247	0.66 216	0.62 225	0.82 370	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.46 357	0.17 276	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

MIPNet	0.37 211	0.21 224	0.59 389	0.39 208	0.25 234	0.50 283	0.28 151	0.77 304	0.70 267	0.65 254	0.60 197	0.40 154	0.49 299	0.44 118	0.37 285	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.13 172

IPLGR	0.39 242	0.21 224	0.63 409	0.39 208	0.22 130	0.49 280	0.29 161	0.76 299	0.74 293	0.78 342	0.77 258	0.44 187	0.42 260	0.47 144	0.38 294	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.13 172

ACRE	0.40 254	0.21 224	0.65 420	0.45 383	0.33 429	0.51 287	0.33 234	0.66 216	0.63 236	0.80 348	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.45 347	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

IIG-Stereo	0.43 284	0.21 224	0.44 251	0.50 451	0.25 234	0.44 253	0.21 49	0.71 267	0.76 304	0.83 382	0.95 362	0.83 388	0.43 266	0.90 451	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.19 300	0.14 195	0.15 192	0.11 80

DeepStereo_RVC	0.36 194	0.21 224	0.47 292	0.40 246	0.24 199	0.26 57	0.22 59	0.60 172	0.38 129	0.69 285	0.67 222	0.57 244	0.51 315	0.56 211	0.39 300	0.16 231	0.12 217	0.18 260	0.15 222	0.19 332	0.18 327

rafts_anoy	0.37 211	0.21 224	0.36 138	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.33 234	0.67 226	0.90 398	0.58 210	0.66 217	0.45 189	0.33 195	0.47 144	0.39 300	0.16 231	0.11 159	0.21 373	0.23 447	0.17 274	0.14 216

RALCasStereoNet	0.36 194	0.21 224	0.37 154	0.42 320	0.26 279	0.35 178	0.38 330	0.63 192	0.64 243	0.50 182	0.72 233	0.51 219	0.29 151	0.59 259	0.36 269	0.16 231	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.17 274	0.16 287

test_xeample3	0.29 114	0.21 224	0.41 207	0.35 107	0.26 279	0.35 178	0.32 224	0.56 145	0.36 106	0.43 157	0.32 83	0.34 107	0.28 137	0.54 196	0.23 62	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.13 172

test_xeample	1.01 522	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.21 109	0.71 410	0.39 353	1.23 499	0.86 369	0.81 361	1.04 409	0.69 323	0.61 374	0.69 349	10.93 605	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.17 306	0.18 298	0.17 309

SFCPSM	0.47 327	0.21 224	0.55 374	0.40 246	0.27 310	0.87 466	0.37 308	1.33 524	0.77 311	0.80 348	0.84 304	0.54 231	0.49 299	0.57 224	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.15 241

GANet-RSSM	0.47 327	0.21 224	0.37 154	0.38 175	0.25 234	0.58 336	0.36 293	1.07 425	0.78 321	0.68 276	1.01 390	0.86 399	0.67 413	0.62 282	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.17 309

DIP-Stereo	0.39 242	0.21 224	0.50 339	0.41 280	0.28 334	0.62 365	0.27 130	0.77 304	0.40 141	0.64 245	0.86 317	0.52 223	0.33 195	0.66 322	0.42 317	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.15 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 390	0.21 224	0.53 365	0.37 144	0.21 109	0.61 357	0.29 161	1.51 553	1.32 532	0.90 429	1.02 399	0.80 383	0.62 380	0.76 388	0.43 322	0.16 231	0.12 217	0.13 64	0.09 10	0.15 192	0.18 327

S2M2_L	0.26 79	0.22 263	0.33 104	0.31 22	0.25 234	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 146	0.25 39	0.36 104	0.30 80	0.25 93	0.30 15	0.26 125	0.22 408	0.19 436	0.17 212	0.19 365	0.21 372	0.18 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 390	0.22 263	0.46 280	0.45 383	0.25 234	0.41 235	0.52 458	0.62 184	1.16 501	0.76 332	1.13 443	1.32 513	0.57 348	1.00 481	0.53 393	0.17 276	0.14 320	0.25 442	0.21 413	0.15 192	0.13 172

test_sample2	0.42 272	0.22 263	0.43 239	0.33 55	0.21 109	0.58 336	0.39 353	0.95 376	0.67 254	0.63 235	0.77 258	0.69 323	0.57 348	0.61 274	0.38 294	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.16 255	0.19 332	0.18 327

test_sample1	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.34 72	0.23 170	0.58 336	0.35 271	0.99 388	0.49 186	0.62 226	0.75 248	0.69 323	0.61 374	0.58 244	0.44 338	0.18 310	0.14 320	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.17 309

MyStereo07	0.32 143	0.22 263	0.34 121	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	0.72 272	0.37 122	0.37 122	0.34 93	0.32 91	0.31 178	0.59 259	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

MyStereo04	0.44 291	0.22 263	0.44 251	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	1.00 392	1.08 488	0.62 226	0.58 194	0.55 236	0.57 348	0.71 360	0.44 338	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 263	0.38 166	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.12 126	0.13 97	0.15 241

rrr	0.29 114	0.22 263	0.41 207	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.32 224	0.52 128	0.42 154	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.14 216

1111x	0.55 410	0.22 263	0.46 280	0.38 175	0.20 84	0.66 392	0.43 396	1.23 499	0.99 444	0.71 298	0.99 385	0.95 432	0.69 423	0.90 451	1.08 523	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.18 327

CBFPSM	0.59 442	0.22 263	1.31 541	0.38 175	0.27 310	1.12 513	0.65 498	0.79 314	0.82 345	0.80 348	0.81 289	1.35 522	0.87 492	0.67 333	0.76 457	0.16 231	0.15 351	0.15 140	0.16 255	0.17 274	0.22 419

GwcNet-ADL	0.44 291	0.22 263	0.48 314	0.45 383	0.30 378	0.40 220	0.37 308	0.92 362	0.97 435	0.71 298	0.78 269	0.61 278	0.42 260	0.62 282	0.50 372	0.19 342	0.14 320	0.15 140	0.14 195	0.18 298	0.18 327

OMP-Stereo	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.52 479	0.24 199	0.36 188	0.25 99	0.71 267	0.78 321	0.77 338	0.64 207	0.89 414	0.39 244	0.91 458	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.20 331	0.15 222	0.15 192	0.12 128

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 263	0.36 138	0.48 420	0.22 130	0.20 9	0.29 161	0.51 119	0.44 163	0.28 61	0.23 26	0.42 172	0.26 111	0.29 9	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128
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
RAFT	0.45 301	0.22 263	0.45 263	0.47 413	0.26 279	0.54 305	0.47 419	0.66 216	0.58 219	0.80 348	0.82 293	0.94 430	0.57 348	0.75 384	0.34 236	0.17 276	0.15 351	0.22 390	0.20 390	0.16 236	0.12 128

222	1.18 545	0.22 263	0.44 251	0.37 144	0.22 130	0.79 439	0.37 308	1.31 521	0.89 395	0.92 442	1.08 425	0.72 340	0.71 440	0.66 322	13.89 608	0.20 365	0.15 351	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.19 360

xxxx	1.01 522	0.22 263	0.43 239	0.36 127	0.21 109	0.82 455	0.36 293	1.32 522	0.88 382	0.71 298	0.94 353	0.97 437	0.63 386	0.64 307	10.58 604	0.20 365	0.16 385	0.18 260	0.17 306	0.19 332	0.19 360

FENet	0.42 272	0.22 263	0.38 166	0.39 208	0.24 199	0.55 310	0.32 224	0.79 314	0.70 267	0.71 298	0.72 233	0.63 286	0.57 348	0.62 282	0.44 338	0.19 342	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.19 360

ac_64	0.52 390	0.22 263	0.50 339	0.45 383	0.28 334	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.61 224	0.91 434	0.83 299	1.07 469	0.68 419	0.74 378	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.15 241

PSMNet-RSSM	0.48 339	0.22 263	0.38 166	0.42 320	0.25 234	0.50 283	0.37 308	1.10 435	0.77 311	0.70 291	1.06 419	0.84 392	0.64 397	0.62 282	0.47 364	0.23 425	0.15 351	0.23 412	0.25 472	0.20 348	0.19 360

RASNet	0.53 396	0.22 263	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.68 398	0.38 330	0.97 383	0.88 382	0.73 318	1.04 409	1.03 456	0.92 504	0.90 451	0.86 477	0.16 231	0.14 320	0.14 97	0.17 306	0.15 192	0.13 172

HSM-Net_RVC	0.53 396	0.22 263	0.35 131	0.37 144	0.21 109	0.85 462	0.37 308	1.23 499	0.93 418	0.90 429	1.15 454	1.26 500	0.63 386	0.72 365	0.48 368	0.17 276	0.13 286	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 357	0.23 284	0.48 314	0.43 341	0.26 279	0.47 272	0.42 389	0.93 364	0.78 321	0.84 389	0.86 317	0.91 421	0.52 317	0.78 399	0.70 444	0.20 365	0.17 405	0.22 390	0.18 333	0.17 274	0.21 401

DispNO	0.47 327	0.23 284	0.71 451	0.39 208	0.31 400	0.60 355	0.38 330	0.89 350	0.77 311	0.75 325	0.84 304	0.72 340	0.54 333	0.73 371	0.46 357	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.17 309

SMFormer	0.51 380	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.18 327

tta	0.51 380	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.14 216

qqq1	0.49 357	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

fff1	0.49 357	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

ACVNet-DCA	0.35 176	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

xx1	0.39 242	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.65 306	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

1test111	0.36 194	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.55 201	0.45 347	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

cc1	0.37 211	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.15 241

EKT-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.39 185	0.43 341	0.29 361	0.38 208	0.31 203	0.69 244	0.64 243	0.45 163	0.63 204	0.49 212	0.27 122	0.56 211	0.33 221	0.18 310	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.16 236	0.16 287

gwcnet-sp	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

scenet	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

Selective-RAFT	0.35 176	0.23 284	0.51 352	0.44 360	0.21 109	0.64 381	0.27 130	0.59 162	0.63 236	0.40 145	0.38 112	0.55 236	0.40 250	0.57 224	0.35 253	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.16 236	0.13 172

ssnet	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

TestStereo1	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

IER	0.46 311	0.23 284	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.69 400	0.35 271	0.80 317	0.66 251	0.83 382	0.94 353	0.75 359	0.77 463	0.60 266	0.42 317	0.17 276	0.14 320	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

raft_robust	0.41 265	0.23 284	0.36 138	0.42 320	0.21 109	0.40 220	0.33 234	0.79 314	0.98 439	0.79 346	0.87 325	0.39 142	0.33 195	0.84 426	0.29 185	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.17 306	0.15 192	0.12 128

RAFT+CT+SA	0.39 242	0.23 284	0.36 138	0.51 467	0.27 310	0.29 101	0.46 412	0.75 292	0.80 332	0.51 185	0.89 337	0.41 160	0.40 250	0.78 399	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.15 192	0.14 216

SA-5K	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

AACVNet	0.50 373	0.23 284	0.49 326	0.46 404	0.29 361	0.52 291	0.38 330	0.90 355	0.55 208	0.81 361	1.03 403	1.00 445	0.70 436	0.83 421	0.54 398	0.21 382	0.18 422	0.24 429	0.18 333	0.23 411	0.20 383

Patchmatch Stereo++	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.56 211	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo_v2	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.57 224	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.25 51	0.21 49	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.57 224	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

HUI-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.60 172	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.50 166	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

iGMRVC	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.30 177	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

iRAFT	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

CRE-IMP	0.36 194	0.23 284	0.49 326	0.42 320	0.24 199	0.41 235	0.21 49	0.57 150	0.41 146	0.65 254	0.72 233	0.53 227	0.37 229	0.61 274	0.38 294	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.21 372	0.18 327

RAFT-IKP	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.28 151	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

RALAANet	0.38 226	0.23 284	0.48 314	0.42 320	0.29 361	0.35 178	0.25 99	0.86 336	0.64 243	0.67 270	0.65 210	0.60 273	0.29 151	0.60 266	0.34 236	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.21 372	0.13 172

GES	0.44 291	0.23 284	0.57 384	0.40 246	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.96 380	0.68 259	0.74 323	0.83 299	0.47 201	0.48 295	0.67 333	0.43 322	0.22 408	0.16 385	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.23 426

ACVNet	0.46 311	0.23 284	0.36 138	0.39 208	0.28 334	0.58 336	0.40 364	0.87 343	0.80 332	0.64 245	0.96 366	0.79 375	0.60 368	0.63 293	0.67 437	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.18 298	0.15 241

acv_ft	0.51 380	0.23 284	0.56 380	0.44 360	0.28 334	0.86 465	0.39 353	0.91 360	0.80 332	0.97 462	0.96 366	0.79 375	0.59 364	0.63 293	0.87 483	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241

cf-r	0.47 327	0.23 284	0.41 207	0.39 208	0.23 170	0.59 349	0.37 308	0.88 348	0.85 364	0.72 311	1.05 413	0.94 430	0.62 380	0.56 211	0.54 398	0.21 382	0.14 320	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.15 241

CFNet-ft	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

CFNet_RVC	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

Select-FE	0.46 311	0.24 321	0.88 493	0.42 320	0.35 445	0.33 157	0.19 18	0.90 355	0.37 122	0.60 216	1.01 390	0.97 437	0.80 474	0.72 365	0.28 165	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.20 390	0.15 192	0.24 434

MultiAttention	3.58 591	0.24 321	0.62 399	0.54 496	0.34 438	22.90 613	2.72 604	1.60 561	1.13 496	0.80 348	1.81 541	1.14 491	0.43 266	35.29 622	0.61 420	0.17 276	0.12 217	0.23 412	0.23 447	0.34 494	0.29 472

ISRNet	0.56 421	0.24 321	0.66 427	0.56 506	0.36 450	0.44 253	0.25 99	0.82 323	0.84 355	1.07 500	1.25 476	0.91 421	0.60 368	0.66 322	0.58 408	0.35 525	0.26 498	0.36 519	0.33 523	0.30 469	0.42 532

rvit_stereo_0083	0.34 160	0.24 321	0.50 339	0.44 360	0.27 310	0.34 168	0.35 271	0.45 97	0.62 225	0.37 122	0.47 142	0.42 172	0.35 206	0.40 82	0.36 269	0.22 408	0.20 448	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.14 216

rvit_stereo_0081	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

CAS++	0.32 143	0.24 321	0.36 138	0.37 144	0.26 279	0.28 89	0.23 76	0.87 343	0.50 191	0.47 174	0.45 131	0.26 58	0.21 48	0.49 159	0.24 76	0.23 425	0.19 436	0.22 390	0.17 306	0.21 372	0.16 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 194	0.24 321	0.32 87	0.41 280	0.22 130	0.54 305	0.38 330	0.68 236	1.04 468	0.41 149	0.46 136	0.35 116	0.45 281	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.16 287

PCWNet_CMD	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.95 376	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.21 373	0.16 255	0.24 424	0.19 360

CFNet_ucs	0.50 373	0.24 321	0.55 374	0.38 175	0.31 400	0.58 336	0.33 234	0.98 386	0.93 418	0.88 418	1.19 467	0.80 383	0.49 299	0.63 293	0.43 322	0.21 382	0.15 351	0.26 461	0.18 333	0.26 441	0.22 419

LL-Strereo2	0.35 176	0.24 321	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.35 178	0.24 91	0.67 226	0.44 163	0.54 200	0.51 161	0.66 311	0.25 93	0.66 322	0.30 192	0.14 114	0.12 217	0.23 412	0.20 390	0.18 298	0.13 172

CroCo-Stereo Lap2	0.28 102	0.24 321	0.39 185	0.50 451	0.29 361	0.20 9	0.31 203	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 49	0.46 197	0.31 178	0.39 75	0.30 192	0.14 114	0.15 351	0.16 171	0.13 164	0.16 236	0.15 241

x	0.39 242	0.24 321	0.41 207	0.34 72	0.23 170	0.52 291	0.32 224	0.86 336	0.52 196	0.57 208	0.70 228	0.59 267	0.50 310	0.49 159	0.46 357	0.17 276	0.15 351	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.16 287

test_5	0.43 284	0.24 321	0.43 239	0.52 479	0.28 334	0.28 89	0.42 389	0.72 272	0.82 345	0.62 226	0.91 344	0.72 340	0.55 339	0.79 404	0.35 253	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.16 287

Sa-1000	0.48 339	0.24 321	0.41 207	0.45 383	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.81 321	0.93 418	0.82 370	1.50 520	0.53 227	0.45 281	0.92 461	0.30 192	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

CFNet_pseudo	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.30 177	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.03 403	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

ARAFT	0.47 327	0.24 321	0.79 480	0.42 320	0.25 234	0.55 310	0.55 471	0.75 292	0.81 340	0.89 422	0.75 248	0.73 351	0.47 290	0.88 443	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.23 412	0.22 431	0.14 142	0.13 172

delet	0.55 410	0.24 321	0.55 374	0.44 360	0.33 429	1.07 502	0.50 440	1.00 392	0.86 369	0.85 393	0.96 366	0.90 419	0.63 386	0.83 421	0.74 455	0.18 310	0.18 422	0.20 331	0.21 413	0.16 236	0.15 241

UPFNet	0.53 396	0.24 321	0.51 352	0.45 383	0.38 466	0.84 461	0.49 435	0.99 388	0.75 296	0.87 408	0.88 333	0.86 399	0.64 397	0.80 407	0.71 449	0.20 365	0.20 448	0.20 331	0.20 390	0.19 332	0.15 241

GwcNet-RSSM	0.49 357	0.24 321	0.42 228	0.40 246	0.23 170	0.55 310	0.38 330	0.93 364	0.93 418	0.71 298	1.16 459	0.86 399	0.60 368	0.62 282	0.66 434	0.21 382	0.14 320	0.19 300	0.20 390	0.16 236	0.15 241

MSMDNet	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.96 380	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.23 411	0.19 360

ccs_rob	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.31 203	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.02 399	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

MLCV	0.47 327	0.24 321	0.61 396	0.37 144	0.17 21	0.61 357	0.33 234	0.80 317	0.87 378	0.94 449	1.13 443	0.72 340	0.43 266	0.89 449	0.51 382	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.14 142	0.12 128

HSM	0.51 380	0.24 321	0.41 207	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.40 364	1.22 494	0.75 296	0.81 361	0.91 344	1.21 495	0.69 423	0.87 440	0.46 357	0.17 276	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.17 274	0.17 309

LE_ROB	4.42 597	0.24 321	2.75 578	0.42 320	0.23 170	1.57 552	0.90 550	1.71 570	17.88 616	16.56 618	4.88 600	5.17 596	18.85 618	1.63 552	14.62 609	0.17 276	0.14 320	0.16 171	0.16 255	0.19 332	0.17 309

rvit_stereo_0080	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

rvit_stereo_ft	0.33 154	0.25 346	0.47 292	0.52 479	0.32 416	0.33 157	0.47 419	0.49 109	0.50 191	0.34 104	0.41 120	0.41 160	0.32 183	0.48 155	0.34 236	0.22 408	0.14 320	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.14 216

test_sample3	0.46 311	0.25 346	0.50 339	0.35 107	0.23 170	0.69 400	0.37 308	1.15 462	0.81 340	0.75 325	0.79 279	0.66 311	0.49 299	0.63 293	0.46 357	0.21 382	0.15 351	0.20 331	0.19 365	0.21 372	0.19 360

ttt	0.51 380	0.25 346	0.43 239	0.38 175	0.24 199	0.65 389	0.38 330	1.18 477	1.05 472	0.72 311	1.08 425	0.63 286	0.49 299	0.84 426	0.59 413	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.20 390	0.24 424	0.24 434

whm_eth	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

testlalala_base	0.46 311	0.25 346	0.41 207	0.46 404	0.33 429	0.58 336	0.25 99	0.57 150	0.34 84	0.51 185	0.56 185	0.46 197	0.30 169	0.43 107	0.31 199	1.47 590	0.11 159	0.14 97	0.09 10	1.59 578	0.13 172

BUS	0.45 301	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.70 405	0.34 247	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.65 306	0.49 299	0.64 307	0.51 382	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

BSDual-CNN	0.46 311	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

hknet	0.49 357	0.25 346	0.51 352	0.45 383	0.29 361	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.83 350	0.75 325	0.80 282	0.97 437	0.61 374	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

SA	0.44 291	0.25 346	0.46 280	0.46 404	0.24 199	0.43 245	0.36 293	0.75 292	0.96 432	0.59 212	1.03 403	0.48 206	0.52 317	0.94 475	0.32 209	0.16 231	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

psmg	0.49 357	0.25 346	0.43 239	0.41 280	0.28 334	0.85 462	0.43 396	0.99 388	0.76 304	0.91 434	0.94 353	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.15 351	0.20 331	0.20 390	0.18 298	0.18 327

DAS	0.51 380	0.25 346	0.60 394	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.82 413	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

SepStereo	0.51 380	0.25 346	0.60 394	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.93 468	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

AASNet	0.53 396	0.25 346	0.52 357	0.49 437	0.32 416	0.74 420	0.40 364	1.50 550	0.86 369	0.86 400	0.92 348	0.64 293	0.59 364	0.59 259	0.79 462	0.23 425	0.19 436	0.20 331	0.16 255	0.21 372	0.19 360

GANet-ADL	0.42 272	0.25 346	0.45 263	0.43 341	0.29 361	0.54 305	0.35 271	0.89 350	0.86 369	0.63 235	0.72 233	0.68 319	0.42 260	0.52 180	0.41 313	0.21 382	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.19 360

ADLNet2	0.55 410	0.25 346	0.65 420	0.47 413	0.30 378	0.83 458	0.50 440	1.05 417	0.95 431	0.80 348	0.98 380	0.99 442	0.69 423	0.77 395	0.73 452	0.20 365	0.16 385	0.17 212	0.18 333	0.21 372	0.21 401

ICVP	0.46 311	0.25 346	0.38 166	0.48 420	0.28 334	0.58 336	0.43 396	1.00 392	0.70 267	0.67 270	0.95 362	0.75 359	0.55 339	0.53 189	0.54 398	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.17 306	0.19 332	0.20 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 410	0.25 346	0.61 396	0.43 341	0.34 438	1.07 502	0.39 353	0.87 343	0.91 405	0.91 434	0.93 352	0.86 399	0.76 456	0.81 410	0.76 457	0.15 178	0.14 320	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.16 287

DSFCA	0.55 410	0.25 346	0.62 399	0.40 246	0.36 450	0.74 420	0.52 458	1.04 412	0.82 345	1.06 497	0.84 304	0.89 414	0.63 386	0.99 478	0.58 408	0.25 448	0.21 458	0.21 373	0.21 413	0.21 372	0.19 360

test_sample6	0.49 357	0.26 365	0.50 339	0.37 144	0.22 130	0.63 374	0.40 364	1.12 447	0.83 350	0.80 348	1.03 403	0.66 311	0.55 339	0.67 333	0.46 357	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.23 411	0.21 401

test_sample5	0.47 327	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.77 338	0.94 353	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

test_sample4	0.47 327	0.26 365	0.50 339	0.35 107	0.22 130	0.69 400	0.38 330	1.15 462	0.81 340	0.78 342	0.82 293	0.62 284	0.53 321	0.63 293	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.21 373	0.19 365	0.21 372	0.19 360

DualNet	0.48 339	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.80 348	1.03 403	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

ffm	0.44 291	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

ff1	0.49 357	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

mmx	0.53 396	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

xxx	0.53 396	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

iinet-f	0.67 460	0.26 365	2.15 571	0.39 208	0.31 400	1.19 524	0.56 477	0.84 329	0.84 355	0.80 348	1.17 461	1.05 462	0.84 486	0.71 360	1.21 534	0.20 365	0.18 422	0.17 212	0.15 222	0.20 348	0.20 383

qqq	0.40 254	0.26 365	0.44 251	0.36 127	0.22 130	0.46 267	0.36 293	0.85 332	0.54 203	0.56 205	0.69 225	0.65 306	0.53 321	0.55 201	0.45 347	0.17 276	0.16 385	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

psm_up	0.55 410	0.26 365	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.65 389	0.56 477	1.04 412	0.82 345	0.82 370	0.88 333	1.01 449	0.94 510	0.74 378	0.61 420	0.21 382	0.25 492	0.26 461	0.23 447	0.21 372	0.20 383

UNet	0.54 408	0.26 365	0.66 427	0.44 360	0.40 477	0.99 488	0.41 379	0.98 386	0.75 296	0.83 382	0.89 337	1.04 458	0.72 444	0.73 371	0.62 423	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.17 309

DMCA	0.45 301	0.26 365	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.51 287	0.34 247	0.93 364	0.68 259	0.75 325	0.83 299	0.79 375	0.53 321	0.51 173	0.54 398	0.21 382	0.16 385	0.21 373	0.16 255	0.19 332	0.21 401

UCFNet_RVC	0.49 357	0.26 365	0.35 131	0.39 208	0.26 279	0.64 381	0.36 293	1.15 462	0.84 355	0.67 270	0.88 333	0.88 410	0.59 364	0.58 244	0.45 347	0.24 437	0.17 405	0.27 474	0.27 493	0.25 434	0.23 426

HITNet	0.41 265	0.26 365	0.45 263	0.33 55	0.17 21	0.63 374	0.30 177	0.93 364	0.64 243	0.71 298	0.82 293	0.64 293	0.52 317	0.59 259	0.43 322	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.19 332	0.12 128
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
DISCO	0.70 467	0.26 365	0.68 436	0.44 360	0.31 400	1.14 515	0.51 455	1.23 499	1.23 514	0.81 361	1.05 413	1.50 537	0.85 487	1.82 561	1.03 517	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.24 424	0.23 426

DN-CSS_ROB	0.43 284	0.26 365	0.62 399	0.40 246	0.29 361	0.44 253	0.27 130	0.77 304	0.75 296	0.72 311	1.09 429	0.48 206	0.43 266	0.69 349	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.18 298	0.16 287

WQFJA1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

WQFJX1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

DCVSM-stereo	0.49 357	0.27 382	0.53 365	0.39 208	0.29 361	0.51 287	0.26 113	0.75 292	0.75 296	1.11 510	0.75 248	1.05 462	0.72 444	0.60 266	0.47 364	0.20 365	0.19 436	0.24 429	0.20 390	0.25 434	0.30 481

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 160	0.27 382	0.45 263	0.36 127	0.25 234	0.48 275	0.30 177	0.58 157	0.90 398	0.42 154	0.36 104	0.30 80	0.29 151	0.49 159	0.30 192	0.16 231	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.18 298	0.15 241

mmm	0.44 291	0.27 382	0.46 280	0.38 175	0.24 199	0.61 357	0.35 271	0.94 369	0.53 199	0.72 311	1.05 413	0.63 286	0.50 310	0.57 224	0.45 347	0.18 310	0.15 351	0.23 412	0.20 390	0.20 348	0.18 327

LL-Strereo	0.57 428	0.27 382	0.68 436	0.48 420	0.34 438	0.39 216	0.48 427	0.94 369	0.97 435	0.83 382	0.78 269	1.10 478	1.18 538	1.33 531	0.49 370	0.17 276	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.16 236	0.17 309

CASS	0.45 301	0.27 382	0.42 228	0.48 420	0.22 130	0.61 357	0.34 247	0.97 383	0.62 225	0.71 298	0.85 314	0.61 278	0.55 339	0.57 224	0.41 313	0.29 485	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.22 394	0.28 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 357	0.27 382	0.75 468	0.40 246	0.27 310	0.64 381	0.49 435	0.84 329	0.77 311	0.60 216	0.83 299	0.88 410	0.66 410	0.70 355	0.56 405	0.16 231	0.17 405	0.21 373	0.20 390	0.21 372	0.19 360

CRFU-Net	0.57 428	0.27 382	0.57 384	0.46 404	0.30 378	1.20 525	0.52 458	1.10 435	0.56 215	1.00 474	0.98 380	1.06 464	0.79 470	0.81 410	0.71 449	0.21 382	0.19 436	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.19 360

CSP-Net	0.56 421	0.27 382	0.49 326	0.41 280	0.28 334	1.22 527	0.50 440	1.23 499	0.72 279	0.95 456	0.95 362	0.89 414	0.62 380	0.83 421	0.62 423	0.26 458	0.17 405	0.17 212	0.17 306	0.18 298	0.17 309

PSMNet-ADL	0.48 339	0.27 382	0.40 197	0.48 420	0.30 378	0.68 398	0.37 308	0.90 355	0.80 332	0.61 224	0.80 282	0.92 426	0.62 380	0.72 365	0.63 426	0.23 425	0.18 422	0.18 260	0.20 390	0.22 394	0.20 383

TRStereo	0.37 211	0.27 382	0.59 389	0.47 413	0.41 484	0.29 101	0.30 177	0.84 329	0.59 221	0.52 193	0.41 120	0.52 223	0.26 111	0.73 371	0.27 143	0.17 276	0.12 217	0.19 300	0.19 365	0.13 97	0.11 80

ADLNet	0.55 410	0.27 382	0.51 352	0.44 360	0.35 445	0.78 436	0.46 412	1.08 429	0.86 369	0.99 469	0.98 380	0.92 426	0.63 386	0.69 349	0.81 467	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401

hitnet-ft	0.55 410	0.27 382	0.39 185	0.41 280	0.28 334	0.78 436	0.40 364	0.92 362	0.90 398	0.82 370	1.01 390	1.13 488	0.70 436	0.78 399	0.67 437	0.28 478	0.20 448	0.28 482	0.22 431	0.29 460	0.26 448

iResNetv2_ROB	0.52 390	0.27 382	0.69 442	0.38 175	0.25 234	0.62 365	0.35 271	1.17 474	1.01 454	0.99 469	1.06 419	0.88 410	0.67 413	0.66 322	0.39 300	0.19 342	0.13 286	0.15 140	0.11 95	0.18 298	0.16 287

MDST_ROB	0.91 512	0.27 382	0.85 486	0.63 532	0.41 484	2.53 573	0.71 523	1.60 561	1.13 496	2.83 586	1.73 536	0.97 437	0.69 423	1.61 549	0.73 452	0.25 448	0.22 466	0.32 505	0.28 499	0.25 434	0.24 434

FACV-RUCA	0.43 284	0.28 398	0.47 292	0.45 383	0.33 429	0.58 336	0.34 247	0.82 323	0.73 286	0.57 208	0.84 304	0.47 201	0.50 310	0.54 196	0.39 300	0.22 408	0.15 351	0.35 514	0.16 255	0.28 456	0.21 401

rvit_0105_6	0.38 226	0.28 398	0.64 414	0.50 451	0.30 378	0.39 216	0.38 330	0.51 119	0.67 254	0.40 145	0.45 131	0.50 215	0.41 258	0.54 196	0.36 269	0.27 468	0.26 498	0.24 429	0.21 413	0.22 394	0.16 287

rvit_stereo_0081_aga	0.31 137	0.28 398	0.44 251	0.42 320	0.29 361	0.34 168	0.31 203	0.44 93	0.40 141	0.39 139	0.44 128	0.40 154	0.32 183	0.42 99	0.29 185	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ITSA-stereo	0.53 396	0.28 398	0.52 357	0.40 246	0.23 170	0.56 325	0.34 247	1.24 506	1.24 516	0.80 348	0.81 289	0.72 340	0.58 357	0.82 413	0.65 431	0.21 382	0.17 405	0.23 412	0.21 413	0.22 394	0.26 448

StereoVision	0.42 272	0.28 398	0.45 263	0.49 437	0.28 334	0.38 208	0.38 330	0.72 272	0.62 225	0.44 160	1.14 448	0.54 231	0.39 244	0.56 211	0.34 236	0.21 382	0.24 484	0.25 442	0.24 463	0.26 441	0.16 287

ssnet_v2	0.58 435	0.28 398	0.56 380	0.43 341	0.29 361	0.95 478	0.59 484	1.13 449	0.99 444	0.93 446	0.80 282	0.99 442	0.64 397	0.82 413	0.94 502	0.25 448	0.22 466	0.23 412	0.24 463	0.20 348	0.19 360

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 450	0.28 398	0.99 506	0.40 246	0.30 378	1.03 495	0.56 477	1.10 435	0.99 444	0.97 462	1.22 469	1.06 464	0.69 423	1.07 495	0.95 505	0.19 342	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.22 394	0.21 401

pcwnet_v2	0.58 435	0.28 398	0.84 485	0.45 383	0.35 445	0.61 357	0.35 271	1.27 514	1.21 511	0.99 469	1.27 479	0.72 340	0.58 357	0.67 333	0.48 368	0.27 468	0.21 458	0.24 429	0.23 447	0.29 460	0.29 472

sCroCo_RVC	0.35 176	0.28 398	0.69 442	0.51 467	0.39 472	0.41 235	0.31 203	0.49 109	0.45 172	0.31 82	0.48 144	0.38 137	0.32 183	0.46 137	0.32 209	0.21 382	0.22 466	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.20 383

HGLStereo	0.56 421	0.28 398	0.57 384	0.50 451	0.37 457	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.78 321	0.86 400	1.14 448	0.89 414	0.82 479	0.76 388	0.73 452	0.21 382	0.20 448	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.21 401

DLCB_ROB	0.58 435	0.28 398	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.77 432	0.50 440	0.99 388	0.92 412	1.04 491	1.14 448	1.21 495	0.69 423	0.88 443	0.69 441	0.20 365	0.20 448	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.18 327

SGM_RVC	0.97 518	0.28 398	0.41 207	0.39 208	0.22 130	1.55 550	0.73 527	1.51 553	1.25 522	2.25 576	1.92 546	2.58 571	1.56 561	2.02 570	1.19 533	0.27 468	0.27 507	0.27 474	0.25 472	0.25 434	0.25 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 301	0.29 410	0.80 482	0.42 320	0.32 416	0.53 299	0.35 271	0.78 310	0.89 395	0.66 267	0.75 248	0.48 206	0.39 244	0.74 378	0.60 416	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.18 333	0.20 348	0.17 309

rvit_0105_4	0.41 265	0.29 410	0.71 451	0.50 451	0.29 361	0.41 235	0.41 379	0.55 142	0.73 286	0.45 163	0.48 144	0.55 236	0.44 276	0.57 224	0.36 269	0.28 478	0.26 498	0.25 442	0.22 431	0.23 411	0.18 327

test_sample7	0.52 390	0.29 410	0.50 339	0.36 127	0.27 310	0.62 365	0.41 379	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.26 458	0.20 448	0.27 474	0.26 486	0.27 452	0.24 434

NINENet	0.50 373	0.29 410	0.51 352	0.45 383	0.32 416	0.70 405	0.34 247	1.10 435	0.88 382	0.80 348	0.94 353	0.65 306	0.49 299	0.73 371	0.51 382	0.22 408	0.20 448	0.25 442	0.18 333	0.22 394	0.21 401

GEStereo_RVC	0.55 410	0.29 410	0.63 409	0.49 437	0.31 400	0.70 405	0.54 467	1.22 494	0.92 412	0.82 370	0.85 314	0.85 394	0.63 386	0.90 451	0.65 431	0.24 437	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.21 372	0.22 419

RAFT + AFF	0.53 396	0.29 410	0.75 468	0.51 467	0.32 416	0.63 374	0.60 486	1.00 392	0.91 405	0.78 342	0.87 325	0.83 388	0.58 357	0.80 407	0.47 364	0.17 276	0.20 448	0.23 412	0.22 431	0.18 298	0.18 327

CFNet	0.51 380	0.29 410	0.46 280	0.41 280	0.27 310	0.70 405	0.32 224	1.13 449	1.00 450	0.72 311	1.07 422	0.85 394	0.60 368	0.76 388	0.52 390	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.16 287

iResNet	0.49 357	0.29 410	0.79 480	0.42 320	0.21 109	0.61 357	0.40 364	0.82 323	0.99 444	0.87 408	1.12 436	0.69 323	0.53 321	0.78 399	0.51 382	0.15 178	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.15 241

pmcnn	1.23 548	0.29 410	0.96 502	0.40 246	0.23 170	0.95 478	0.69 512	1.16 469	1.28 528	1.67 556	2.33 557	11.15 608	0.86 489	0.93 468	0.88 486	0.15 178	0.12 217	0.12 31	0.10 61	0.15 192	0.15 241

WQFJX	0.51 380	0.30 419	0.65 420	0.59 518	0.42 490	0.71 410	0.77 531	1.01 401	0.84 355	0.71 298	0.92 348	0.46 197	0.36 224	0.92 461	0.51 382	0.16 231	0.14 320	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.14 216

DDVS	0.52 390	0.30 419	0.56 380	0.41 280	0.31 400	0.71 410	0.34 247	0.91 360	0.67 254	0.85 393	0.89 337	1.12 482	0.46 286	0.86 438	0.60 416	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.25 434	0.26 448

fast-acv-ft	0.64 451	0.30 419	0.73 459	0.45 383	0.34 438	1.17 521	0.49 435	0.86 336	0.98 439	1.02 482	1.36 494	1.29 505	0.85 487	0.76 388	0.81 467	0.21 382	0.23 476	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.20 383

LMCR-Stereo	0.53 396	0.30 419	0.53 365	0.58 514	0.30 378	0.83 458	0.36 293	1.19 479	0.76 304	0.88 418	1.04 409	0.56 239	0.62 380	0.82 413	0.67 437	0.19 342	0.15 351	0.19 300	0.14 195	0.23 411	0.17 309

DMCA-RVC	0.51 380	0.30 419	0.59 389	0.50 451	0.32 416	0.54 305	0.38 330	0.86 336	0.68 259	0.94 449	0.86 317	0.91 421	0.68 419	0.70 355	0.59 413	0.23 425	0.18 422	0.31 499	0.23 447	0.26 441	0.19 360

NVstereo2D	0.60 445	0.30 419	0.75 468	0.48 420	0.43 497	0.89 467	0.48 427	1.05 417	1.15 500	0.66 267	0.86 317	0.88 410	0.70 436	0.99 478	0.65 431	0.32 506	0.15 351	0.28 482	0.20 390	0.40 516	0.36 512

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 425	0.24 6	0.51 467	0.19 57	0.29 101	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 178	0.44 118	0.22 35	0.14 114	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.14 142	0.10 36

rvit_0105_5	0.42 272	0.31 425	0.73 459	0.50 451	0.29 361	0.44 253	0.42 389	0.61 178	0.74 293	0.51 185	0.51 161	0.60 273	0.47 290	0.57 224	0.38 294	0.27 468	0.25 492	0.25 442	0.23 447	0.22 394	0.18 327

TestStereo	0.38 226	0.31 425	0.40 197	0.45 383	0.20 84	0.40 220	0.37 308	0.66 216	0.65 248	0.53 196	0.78 269	0.47 201	0.40 250	0.55 201	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.22 394	0.13 172

stereogan	0.80 490	0.31 425	0.71 451	0.59 518	0.50 524	1.72 561	0.48 427	1.35 529	1.37 535	1.00 474	1.46 518	1.56 543	0.95 513	1.29 527	0.84 472	0.28 478	0.29 516	0.29 490	0.25 472	0.38 513	0.38 523

BEATNet_4x	0.46 311	0.32 429	0.56 380	0.37 144	0.19 57	0.63 374	0.35 271	1.01 401	0.72 279	0.77 338	0.83 299	0.70 327	0.59 364	0.68 343	0.53 393	0.16 231	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.24 424	0.16 287

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 396	0.32 429	0.64 414	0.44 360	0.30 378	0.66 392	0.44 405	1.04 412	0.88 382	0.91 434	0.91 344	0.99 442	0.60 368	0.68 343	0.60 416	0.21 382	0.17 405	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 428	0.32 429	0.54 369	0.45 383	0.27 310	0.57 330	0.48 427	1.00 392	1.28 528	0.86 400	1.33 492	0.87 405	0.58 357	1.07 495	0.75 456	0.18 310	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.18 327

AdaStereo	0.50 373	0.32 429	0.47 292	0.48 420	0.25 234	0.67 396	0.32 224	1.17 474	0.88 382	0.75 325	0.99 385	0.75 359	0.49 299	0.67 333	0.46 357	0.27 468	0.12 217	0.28 482	0.18 333	0.23 411	0.18 327
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.
SGM-ForestM	4.04 594	0.32 429	0.46 280	0.43 341	0.27 310	7.50 602	1.45 587	3.84 597	4.24 597	8.19 608	6.76 606	19.00 616	9.08 605	10.74 609	6.62 599	0.31 495	0.33 540	0.32 505	0.32 520	0.29 460	0.29 472

StereoDRNet-Refined	0.58 435	0.32 429	0.54 369	0.46 404	0.30 378	0.96 481	0.40 364	1.00 392	0.94 425	1.12 511	1.08 425	0.96 435	0.67 413	0.90 451	0.89 496	0.17 276	0.13 286	0.22 390	0.21 413	0.20 348	0.19 360
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 455	0.32 429	0.66 427	0.50 451	0.39 472	1.15 517	0.61 491	1.49 549	1.01 454	1.12 511	1.08 425	1.06 464	0.69 423	0.77 395	0.94 502	0.23 425	0.17 405	0.26 461	0.25 472	0.25 434	0.21 401

SGM-Forest	0.62 448	0.32 429	0.39 185	0.43 341	0.30 378	1.02 492	0.55 471	1.09 433	1.05 472	1.06 497	1.18 463	1.10 478	0.67 413	0.88 443	0.62 423	0.31 495	0.33 540	0.33 510	0.30 507	0.30 469	0.28 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 477	0.33 437	0.75 468	0.49 437	0.37 457	0.71 410	0.59 484	1.36 532	1.30 530	1.03 490	1.40 503	1.59 546	1.15 534	0.87 440	0.86 477	0.28 478	0.28 511	0.28 482	0.23 447	0.28 456	0.38 523

FADNet-RVC-Resample	0.56 421	0.33 437	1.16 523	0.49 437	0.34 438	0.71 410	0.43 396	1.01 401	0.93 418	0.82 370	0.87 325	0.74 357	0.67 413	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.18 422	0.26 461	0.27 493	0.26 441	0.27 458

TDLM	0.57 428	0.33 437	0.49 326	0.51 467	0.30 378	0.66 392	0.73 527	1.03 409	1.01 454	0.82 370	1.10 431	0.84 392	0.70 436	0.86 438	0.58 408	0.28 478	0.17 405	0.25 442	0.22 431	0.26 441	0.19 360

CVANet_RVC	0.57 428	0.33 437	0.44 251	0.47 413	0.32 416	0.67 396	0.61 491	1.05 417	0.93 418	0.85 393	1.04 409	1.01 449	0.73 447	0.83 421	0.52 390	0.29 485	0.19 436	0.27 474	0.25 472	0.31 475	0.21 401

StereoDRNet	0.64 451	0.33 437	0.68 436	0.51 467	0.43 497	1.03 495	0.53 463	1.47 546	0.99 444	1.10 508	0.87 325	1.07 469	0.71 440	0.82 413	0.88 486	0.23 425	0.19 436	0.25 442	0.23 447	0.27 452	0.19 360

rvit_0105_3	0.47 327	0.34 442	0.77 478	0.54 496	0.31 400	0.49 280	0.47 419	0.63 192	0.79 330	0.65 254	0.59 195	0.64 293	0.50 310	0.65 314	0.39 300	0.29 485	0.27 507	0.29 490	0.28 499	0.21 372	0.20 383

ACV-stereo	0.62 448	0.34 442	1.00 507	0.43 341	0.31 400	1.20 525	0.40 364	0.75 292	0.83 350	0.64 245	0.77 258	2.10 561	1.03 523	0.81 410	0.64 429	0.21 382	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.21 372	0.21 401

SACVNet	0.58 435	0.34 442	0.55 374	0.55 503	0.36 450	0.63 374	0.48 427	1.13 449	0.77 311	1.02 482	1.06 419	1.02 454	0.74 449	0.90 451	0.51 382	0.27 468	0.21 458	0.25 442	0.24 463	0.29 460	0.36 512

Anonymous3	0.46 311	0.34 442	0.86 491	0.50 451	0.37 457	0.81 447	0.50 440	0.72 272	0.65 248	0.51 185	0.65 210	0.45 189	0.45 281	0.64 307	0.38 294	0.24 437	0.24 484	0.22 390	0.21 413	0.23 411	0.23 426

HCRNet	0.44 291	0.34 442	0.41 207	0.53 489	0.26 279	0.53 299	0.29 161	0.83 326	0.63 236	0.71 298	0.81 289	0.77 371	0.50 310	0.66 322	0.36 269	0.24 437	0.16 385	0.24 429	0.20 390	0.21 372	0.18 327

DeepPruner_ROB	0.53 396	0.34 442	0.59 389	0.41 280	0.30 378	0.50 283	0.43 396	1.19 479	0.70 267	0.85 393	1.05 413	0.86 399	0.55 339	0.84 426	0.51 382	0.29 485	0.23 476	0.22 390	0.22 431	0.26 441	0.25 442

S-Stereo	0.74 478	0.35 448	0.96 502	0.56 506	0.45 508	0.82 455	0.60 486	1.24 506	1.60 557	0.96 457	1.41 505	1.12 482	0.94 510	0.80 407	1.04 520	0.26 458	0.31 529	0.28 482	0.25 472	0.32 481	0.47 549

ADCP+	1.06 532	0.35 448	1.51 558	0.49 437	0.51 528	1.45 545	0.55 471	1.25 510	1.03 462	1.16 515	1.15 454	1.10 478	1.07 528	1.56 546	6.75 600	0.19 342	0.16 385	0.23 412	0.21 413	0.28 456	0.21 401

RYNet	0.72 475	0.35 448	0.64 414	0.53 489	0.67 553	1.31 534	0.67 502	1.20 484	1.18 505	1.05 493	0.87 325	1.27 502	0.93 509	0.93 468	1.27 539	0.22 408	0.16 385	0.26 461	0.23 447	0.40 516	0.39 525

XPNet_ROB	0.70 467	0.35 448	0.68 436	0.52 479	0.40 477	0.79 439	0.85 545	1.16 469	0.94 425	1.33 535	1.15 454	1.38 524	0.83 484	1.03 489	0.90 498	0.32 506	0.25 492	0.26 461	0.24 463	0.31 475	0.28 465

CBMV	0.64 451	0.35 448	0.41 207	0.42 320	0.25 234	1.01 490	0.77 531	1.13 449	1.09 490	1.17 516	1.22 469	1.04 458	0.75 453	0.88 443	0.63 426	0.28 478	0.30 520	0.34 512	0.30 507	0.26 441	0.26 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 455	0.36 453	1.30 540	0.39 208	0.26 279	0.57 330	0.63 494	0.80 317	1.03 462	0.80 348	1.43 510	0.91 421	0.76 456	1.08 498	1.87 562	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.14 195	0.20 348	0.16 287

DualNet (step1)	0.57 428	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.41 540	0.20 448	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

test_sample9	1.05 531	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	1.20 514	1.36 542	0.41 540	8.41 610	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

test_sample8	1.25 550	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.13 449	0.75 296	1.50 543	0.95 362	3.29 582	1.59 563	1.20 514	1.36 542	0.41 540	8.41 610	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

GwcNet	0.69 465	0.36 453	1.10 517	0.51 467	0.42 490	1.08 506	0.50 440	1.21 486	1.16 501	1.00 474	1.37 497	1.06 464	0.79 470	0.92 461	0.94 502	0.25 448	0.24 484	0.24 429	0.22 431	0.23 411	0.26 448

RP	0.76 480	0.36 453	0.63 409	0.66 541	0.58 546	0.80 442	0.55 471	1.14 458	1.22 513	0.97 462	1.65 530	1.43 530	1.32 548	1.01 482	0.84 472	0.33 514	0.30 520	0.36 519	0.30 507	0.34 494	0.34 505

WCMA_ROB	1.14 540	0.36 453	0.76 473	0.49 437	0.44 504	1.23 529	0.67 502	1.11 441	1.23 514	2.84 587	3.95 592	3.28 581	1.83 573	1.25 523	0.99 512	0.44 544	0.34 542	0.34 512	0.37 530	0.41 522	0.40 528

rvit_stereo_0075_2	0.47 327	0.37 460	0.70 446	0.53 489	0.46 515	0.43 245	0.36 293	0.81 321	0.67 254	0.55 202	0.74 246	0.59 267	0.43 266	0.63 293	0.43 322	0.32 506	0.23 476	0.35 514	0.25 472	0.30 469	0.25 442

SDNR	0.86 503	0.37 460	1.47 556	0.40 246	0.38 466	3.38 590	0.33 234	0.90 355	0.98 439	0.99 469	2.09 554	0.59 267	0.71 440	1.29 527	0.70 444	0.51 556	0.56 573	0.36 519	0.26 486	0.43 526	0.46 544

GMStereo	0.39 242	0.37 460	0.54 369	0.40 246	0.26 279	0.42 242	0.36 293	0.59 162	1.04 468	0.55 202	0.51 161	0.37 129	0.35 206	0.54 196	0.41 313	0.19 342	0.13 286	0.16 171	0.17 306	0.24 424	0.18 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 471	0.37 460	0.89 495	0.56 506	0.45 508	1.18 523	0.68 507	1.41 540	0.85 364	0.81 361	1.15 454	1.04 458	0.81 475	1.10 502	1.17 531	0.26 458	0.28 511	0.32 505	0.31 514	0.29 460	0.30 481

FADNet_RVC	0.55 410	0.37 460	1.17 527	0.44 360	0.31 400	0.56 325	0.34 247	1.06 421	0.88 382	0.67 270	0.90 341	0.61 278	0.65 403	0.93 468	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.26 461	0.23 447	0.31 475	0.28 465

STTStereo	0.55 410	0.37 460	0.76 473	0.44 360	0.31 400	0.60 355	0.44 405	0.96 380	0.86 369	0.99 469	0.90 341	0.96 435	0.58 357	0.71 360	0.61 420	0.25 448	0.23 476	0.26 461	0.32 520	0.24 424	0.23 426

SuperB	1.04 527	0.37 460	4.81 591	0.43 341	0.31 400	0.99 488	0.46 412	1.02 405	2.09 570	1.09 506	1.09 429	0.75 359	0.81 475	1.06 492	1.76 555	0.19 342	0.15 351	0.17 212	0.15 222	2.82 600	0.26 448

GANet	0.70 467	0.37 460	0.55 374	0.51 467	0.34 438	0.94 475	0.96 554	1.08 429	0.94 425	1.04 491	1.98 549	1.13 488	0.88 496	1.12 505	0.66 434	0.25 448	0.26 498	0.27 474	0.22 431	0.31 475	0.22 419

CBMV_ROB	0.59 442	0.37 460	0.38 166	0.39 208	0.28 334	0.74 420	0.28 151	1.00 392	0.98 439	0.94 449	1.25 476	0.81 386	0.78 468	0.87 440	0.50 372	0.36 529	0.37 547	0.43 538	0.40 539	0.33 488	0.30 481

PSMNet_ROB	0.64 451	0.37 460	0.65 420	0.56 506	0.42 490	0.97 483	0.83 539	1.21 486	0.92 412	0.79 346	1.02 399	1.08 471	0.63 386	0.82 413	0.91 500	0.29 485	0.20 448	0.31 499	0.31 514	0.26 441	0.23 426

MSAF-DinoV2	1.04 527	0.38 470	1.32 543	0.54 496	0.29 361	0.89 467	0.72 525	1.52 556	1.24 516	1.05 493	1.41 505	2.98 574	1.49 557	2.74 586	2.83 579	0.22 408	0.14 320	0.20 331	0.22 431	0.32 481	0.32 493

YMNet	0.66 455	0.38 470	0.90 496	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 518	1.29 485	1.12 482	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 529	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

YMNet_1	0.66 455	0.38 470	0.90 496	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 518	1.29 485	1.12 482	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 529	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

dd	0.43 284	0.38 470	0.55 374	0.44 360	0.25 234	0.47 272	0.38 330	0.70 259	1.05 472	0.59 212	0.65 210	0.42 172	0.39 244	0.66 322	0.50 372	0.24 437	0.15 351	0.21 373	0.15 222	0.22 394	0.18 327

edge stereo	0.76 480	0.38 470	0.74 464	0.52 479	0.43 497	0.80 442	0.53 463	1.28 516	1.06 479	1.28 531	1.38 502	1.81 551	1.11 531	1.08 498	0.85 476	0.33 514	0.32 534	0.41 536	0.28 499	0.32 481	0.36 512

Nwc_Net	0.78 486	0.38 470	0.73 459	0.60 525	0.55 538	1.05 500	0.55 471	1.67 567	1.05 472	0.88 418	1.86 545	1.40 527	1.09 529	1.10 502	0.87 483	0.30 492	0.25 492	0.36 519	0.38 533	0.29 460	0.29 472

ADCL	1.04 527	0.38 470	1.35 546	0.50 451	0.39 472	1.61 554	0.89 547	1.29 517	1.39 538	1.29 532	1.50 520	1.24 498	1.24 543	1.37 539	4.87 593	0.21 382	0.19 436	0.25 442	0.25 472	0.29 460	0.27 458

TCMNet	0.66 455	0.39 477	0.98 505	0.59 518	0.61 549	0.96 481	0.55 471	1.05 417	0.90 398	0.84 389	1.14 448	0.89 414	0.65 403	0.85 433	1.01 516	0.26 458	0.26 498	0.31 499	0.28 499	0.32 481	0.29 472

sAnonymous2	0.40 254	0.39 477	0.85 486	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 539

CroCo_RVC	0.40 254	0.39 477	0.85 486	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 539

AF-Net	0.81 493	0.39 477	0.68 436	0.64 533	0.54 536	0.91 470	0.51 455	1.61 563	1.31 531	0.96 457	2.02 551	1.46 531	1.26 546	1.11 504	0.99 512	0.32 506	0.24 484	0.39 529	0.27 493	0.30 469	0.25 442

NOSS_ROB	0.57 428	0.39 477	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.73 419	0.54 467	1.03 409	1.08 488	0.67 270	0.87 325	0.76 365	0.57 348	0.77 395	0.47 364	0.38 533	0.38 549	0.44 540	0.42 548	0.37 509	0.34 505

rvit_105_1	0.54 408	0.40 482	0.76 473	0.58 514	0.37 457	0.59 349	0.68 507	0.70 259	0.94 425	0.82 370	0.69 225	0.73 351	0.58 357	0.78 399	0.54 398	0.32 506	0.29 516	0.31 499	0.34 525	0.23 411	0.20 383

Wz-Net-MNSev	0.76 480	0.40 482	1.34 545	0.50 451	0.40 477	1.44 544	0.83 539	1.15 462	1.16 501	1.25 530	1.20 468	1.13 488	0.81 475	1.16 509	1.00 515	0.22 408	0.19 436	0.24 429	0.23 447	0.28 456	0.26 448

NCC-stereo	0.78 486	0.40 482	0.76 473	0.61 527	0.67 553	0.81 447	0.69 512	1.54 558	1.11 492	0.90 429	1.36 494	1.33 516	1.16 535	1.19 512	0.88 486	0.31 495	0.30 520	0.37 524	0.48 558	0.33 488	0.33 498

Abc-Net	0.78 486	0.40 482	0.76 473	0.61 527	0.67 553	0.81 447	0.69 512	1.54 558	1.11 492	0.90 429	1.36 494	1.33 516	1.16 535	1.19 512	0.88 486	0.31 495	0.30 520	0.37 524	0.48 558	0.33 488	0.33 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 475	0.41 486	0.65 420	0.64 533	0.44 504	0.98 487	1.20 569	1.11 441	1.00 450	0.98 467	0.96 366	1.49 536	0.87 492	0.90 451	0.79 462	0.31 495	0.26 498	0.39 529	0.39 537	0.32 481	0.32 493

SANet	1.07 534	0.41 486	1.06 512	0.48 420	0.30 378	1.41 540	0.94 552	1.42 541	3.36 590	1.58 547	2.43 561	2.33 567	1.70 568	1.34 533	1.07 522	0.28 478	0.24 484	0.26 461	0.23 447	0.34 494	0.30 481

FINET	0.67 460	0.42 488	1.00 507	0.46 404	0.43 497	0.83 458	0.89 547	1.08 429	1.50 547	0.87 408	1.14 448	0.71 331	0.68 419	0.92 461	0.70 444	0.36 529	0.30 520	0.26 461	0.24 463	0.35 499	0.33 498

DPSNet	0.99 520	0.42 488	1.88 567	0.53 489	0.41 484	1.59 553	1.26 575	2.21 579	1.43 541	1.10 508	1.11 432	1.46 531	1.95 577	1.34 533	1.26 537	0.34 520	0.25 492	0.25 442	0.21 413	0.46 534	0.37 517

w-ln-seven-2	0.76 480	0.43 490	2.32 573	0.52 479	0.38 466	0.90 469	0.65 498	1.11 441	1.12 495	1.19 520	1.28 481	1.09 474	0.99 518	1.07 495	0.87 483	0.20 365	0.19 436	0.23 412	0.22 431	0.26 441	0.22 419

ADCRef	0.80 490	0.43 490	1.32 543	0.50 451	0.45 508	1.07 502	0.51 455	1.07 425	0.98 439	1.17 516	1.42 507	0.87 405	0.91 499	0.85 433	3.19 581	0.18 310	0.16 385	0.23 412	0.23 447	0.22 394	0.21 401

PA-Net	0.67 460	0.43 490	0.83 484	0.50 451	0.53 533	0.94 475	0.68 507	1.10 435	1.14 499	0.80 348	0.88 333	0.87 405	0.77 463	1.02 487	0.88 486	0.24 437	0.41 556	0.29 490	0.44 549	0.26 441	0.34 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 478	0.43 490	0.69 442	0.54 496	0.40 477	1.01 490	0.95 553	1.21 486	1.07 485	1.22 526	1.12 436	1.56 543	0.79 470	1.04 491	0.86 477	0.33 514	0.22 466	0.35 514	0.30 507	0.35 499	0.31 489

MeshStereo	1.34 553	0.43 490	0.54 369	0.44 360	0.34 438	1.66 557	0.60 486	1.94 573	1.37 535	4.47 600	3.25 577	4.71 591	1.94 576	1.92 565	1.17 531	0.35 525	0.35 544	0.37 524	0.31 514	0.32 481	0.32 493
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 357	0.44 495	0.74 464	0.49 437	0.27 310	0.56 325	0.29 161	0.73 283	0.76 304	0.86 400	0.94 353	0.91 421	0.36 224	0.74 378	0.43 322	0.26 458	0.14 320	0.26 461	0.15 222	0.36 504	0.18 327

Anonymous_2	0.82 494	0.44 495	0.63 409	0.40 246	0.43 497	0.80 442	0.52 458	0.72 272	0.77 311	0.71 298	0.60 197	0.87 405	0.76 456	0.75 384	0.58 408	0.52 557	0.54 571	0.54 558	4.82 610	0.56 552	0.40 528

PS-NSSS	0.58 435	0.44 495	0.62 399	0.42 320	0.33 429	0.66 392	0.58 481	1.02 405	0.86 369	0.77 338	1.28 481	0.72 340	0.64 397	0.82 413	0.59 413	0.31 495	0.26 498	0.40 532	0.27 493	0.33 488	0.26 448

NaN_ROB	0.69 465	0.44 495	0.69 442	0.51 467	0.33 429	0.97 483	1.06 561	1.22 494	1.19 507	1.24 529	0.96 366	1.08 471	0.78 468	1.20 514	0.67 437	0.24 437	0.30 520	0.23 412	0.24 463	0.23 411	0.25 442

HBP-ISP	0.59 442	0.45 499	0.43 239	0.45 383	0.33 429	0.70 405	0.28 151	1.11 441	1.00 450	0.83 382	1.18 463	0.65 306	0.68 419	0.88 443	0.52 390	0.35 525	0.38 549	0.47 545	0.41 544	0.38 513	0.31 489

DANet	0.71 471	0.45 499	0.91 498	0.59 518	0.40 477	0.81 447	0.40 364	0.97 383	0.84 355	1.20 524	1.22 469	1.33 516	0.88 496	1.16 509	1.24 535	0.27 468	0.23 476	0.31 499	0.25 472	0.35 499	0.32 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 516	0.46 501	1.04 510	0.64 533	0.48 520	2.12 569	0.64 497	1.01 401	0.87 378	1.75 559	2.82 575	1.30 507	1.64 567	1.06 492	0.96 507	0.36 529	0.29 516	0.35 514	0.25 472	0.45 531	0.42 532

w-ln-seven	0.96 517	0.48 502	2.41 575	0.54 496	0.50 524	1.41 540	0.70 517	1.67 567	1.81 564	1.49 541	1.50 520	1.26 500	0.87 492	1.15 507	1.80 560	0.23 425	0.21 458	0.25 442	0.25 472	0.31 475	0.26 448

RTSC	0.87 504	0.48 502	1.23 533	0.52 479	0.37 457	1.13 514	0.50 440	1.34 526	1.79 563	1.51 544	1.24 474	1.12 482	0.81 475	1.62 550	2.16 568	0.25 448	0.19 436	0.23 412	0.24 463	0.30 469	0.31 489

ADCPNet	1.03 526	0.48 502	2.70 577	0.54 496	0.42 490	1.40 538	0.75 529	1.13 449	1.07 485	1.22 526	1.42 507	1.68 548	1.09 529	1.36 538	3.45 585	0.30 492	0.28 511	0.29 490	0.32 520	0.37 509	0.35 510

PDISCO_ROB	0.91 512	0.48 502	1.06 512	0.99 563	0.97 567	1.67 559	0.63 494	1.64 565	1.59 554	1.06 497	1.18 463	1.31 508	0.79 470	1.55 544	0.97 508	0.49 553	0.22 466	0.45 541	0.40 539	0.45 531	0.37 517

CSAN	0.83 500	0.49 506	0.77 478	0.60 525	0.41 484	1.14 515	1.06 561	1.19 479	1.46 545	1.32 533	1.43 510	1.37 523	1.19 540	1.27 526	0.86 477	0.39 535	0.31 529	0.36 519	0.37 530	0.35 499	0.34 505

ETE_ROB	0.70 467	0.49 506	0.73 459	0.56 506	0.36 450	0.79 439	0.87 546	1.14 458	0.93 418	1.19 520	1.18 463	1.39 525	0.82 479	0.99 478	0.80 464	0.26 458	0.21 458	0.31 499	0.26 486	0.33 488	0.34 505

MSMD_ROB	1.21 547	0.49 506	0.62 399	0.59 518	0.50 524	1.62 556	0.67 502	1.23 499	1.24 516	2.45 580	3.77 586	3.09 578	2.98 593	1.32 530	0.81 467	0.45 545	0.41 556	0.49 553	0.51 565	0.47 537	0.44 539

PWCDC_ROB	0.89 508	0.49 506	0.80 482	0.74 554	0.40 477	1.03 495	0.39 353	1.33 524	2.35 579	1.02 482	3.77 586	0.81 386	0.92 504	1.20 514	0.90 498	0.34 520	0.22 466	0.24 429	0.20 390	0.34 494	0.29 472

z-mn7	1.00 521	0.50 510	1.70 562	0.53 489	0.36 450	1.75 562	0.71 523	1.22 494	2.28 575	0.96 457	2.54 564	1.42 528	0.95 513	2.19 577	1.54 548	0.22 408	0.19 436	0.21 373	0.20 390	0.27 452	0.25 442

dad	0.58 435	0.50 510	0.64 414	0.43 341	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.78 310	1.25 522	1.01 479	1.17 461	1.15 492	0.53 321	0.68 343	0.50 372	0.35 525	0.23 476	0.37 524	0.21 413	0.29 460	0.20 383

SHD	0.93 515	0.50 510	1.18 528	0.59 518	0.46 515	0.97 483	0.48 427	1.70 569	2.15 571	1.58 547	1.37 497	1.42 528	1.19 540	1.31 529	1.60 550	0.31 495	0.26 498	0.32 505	0.33 523	0.40 516	0.42 532

FBW_ROB	0.88 506	0.50 510	0.85 486	0.55 503	0.40 477	1.17 521	0.78 534	1.50 550	1.37 535	1.33 535	1.27 479	1.48 535	1.00 521	2.57 585	0.98 511	0.25 448	0.32 534	0.45 541	0.30 507	0.34 494	0.28 465

FC-DCNN v2	1.65 568	0.51 514	0.65 420	0.61 527	0.49 522	1.61 554	0.70 517	1.75 571	1.56 553	4.74 604	4.91 601	6.46 602	3.31 595	1.91 564	1.11 525	0.46 547	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.48 538	0.46 544

Wz-Net-LNSev	0.71 471	0.51 514	1.36 550	0.50 451	0.41 484	1.15 517	0.69 512	1.21 486	1.07 485	1.02 482	1.12 436	1.08 471	0.87 492	0.89 449	0.89 496	0.24 437	0.22 466	0.21 373	0.19 365	0.26 441	0.26 448

Syn2CoEx	0.71 471	0.51 514	0.95 500	0.64 533	0.45 508	0.91 470	0.53 463	1.48 547	1.13 496	0.93 446	1.35 493	1.02 454	0.99 518	0.92 461	0.80 464	0.30 492	0.27 507	0.28 482	0.24 463	0.23 411	0.24 434

psmorigin	0.82 494	0.51 514	2.09 569	0.49 437	0.41 484	0.85 462	0.50 440	1.04 412	0.88 382	1.45 540	1.43 510	1.50 537	1.06 526	1.22 520	0.97 508	0.31 495	0.32 534	0.27 474	0.27 493	0.33 488	0.42 532

FADNet	0.61 447	0.51 514	1.10 517	0.45 383	0.44 504	0.65 389	0.41 379	1.19 479	1.05 472	0.70 291	0.84 304	0.98 441	0.66 410	0.82 413	0.50 372	0.29 485	0.30 520	0.27 474	0.30 507	0.46 534	0.35 510

MANE	4.13 595	0.51 514	0.64 414	0.66 541	0.56 541	6.89 601	0.99 557	7.55 605	12.04 605	6.68 607	8.57 608	10.69 607	9.45 606	7.59 606	6.39 598	0.49 553	0.43 563	0.48 550	0.98 587	0.49 540	0.48 552

FC-DCNN	1.59 564	0.51 514	0.66 427	0.61 527	0.49 522	1.56 551	0.70 517	1.66 566	1.53 549	4.64 601	4.62 599	5.85 598	3.34 597	1.84 562	1.11 525	0.46 547	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.48 538	0.46 544

ADCMid	1.14 540	0.52 521	2.23 572	0.53 489	0.43 497	1.07 502	0.75 529	1.23 499	1.05 472	2.15 572	1.44 513	1.50 537	1.43 554	1.56 546	5.01 594	0.26 458	0.24 484	0.29 490	0.31 514	0.37 509	0.33 498

DeepPrunerF	0.89 508	0.52 521	3.43 583	0.68 547	0.81 559	0.72 418	0.72 525	1.22 494	1.99 569	0.93 446	1.01 390	0.87 405	0.86 489	1.08 498	0.95 505	0.34 520	0.28 511	0.43 538	0.39 537	0.30 469	0.32 493

PWC_ROB	0.87 504	0.52 521	1.28 537	0.50 451	0.32 416	0.91 470	0.37 308	1.36 532	1.46 545	1.61 550	2.59 568	1.16 493	1.01 522	1.34 533	1.40 546	0.25 448	0.18 422	0.28 482	0.20 390	0.29 460	0.28 465

XX-TBD	0.32 143	0.53 524	0.26 20	0.51 467	0.20 84	0.37 195	0.24 91	0.40 62	0.73 286	0.54 200	0.69 225	0.31 88	0.25 93	0.32 24	0.27 143	0.16 231	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.11 80

FADNet-RVC	0.60 445	0.53 524	1.14 522	0.46 404	0.39 472	0.61 357	0.39 353	1.12 447	0.87 378	0.70 291	0.84 304	1.04 458	0.55 339	0.94 475	0.69 441	0.26 458	0.25 492	0.28 482	0.28 499	0.31 475	0.31 489

DGSMNet	0.76 480	0.55 526	1.29 539	0.58 514	0.62 550	0.94 475	0.70 517	1.26 512	1.11 492	0.83 382	1.24 474	1.00 445	0.71 440	1.03 489	0.81 467	0.34 520	0.29 516	0.41 536	0.40 539	0.57 554	0.55 561

FCDSN-DC	1.39 558	0.56 527	0.65 420	0.74 554	0.59 547	1.38 537	0.63 494	1.35 529	1.39 538	3.26 594	4.50 598	4.61 589	2.63 588	1.58 548	1.03 517	0.46 547	0.42 558	0.48 550	0.47 556	0.50 542	0.50 556
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 500	0.56 527	1.87 566	0.49 437	0.38 466	0.56 325	0.66 500	0.70 259	1.00 450	2.42 579	2.02 551	1.31 508	1.18 538	0.93 468	1.13 530	0.20 365	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.27 452	0.30 481

ccnet	0.82 494	0.57 529	0.75 468	0.54 496	0.59 547	1.09 509	0.66 500	1.38 535	0.94 425	1.12 511	1.44 513	1.29 505	0.92 504	0.95 477	1.24 535	0.49 553	0.42 558	0.50 555	0.47 556	0.51 543	0.46 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 525	0.57 529	1.51 558	0.67 544	0.50 524	2.57 574	1.66 590	1.20 484	1.43 541	1.38 537	1.57 527	1.33 516	0.92 504	1.64 553	0.88 486	0.37 532	0.39 553	0.46 544	0.60 570	0.41 522	0.40 528

WZ-Net	1.19 546	0.59 531	4.07 588	0.62 531	0.51 528	1.34 535	1.31 579	1.32 522	1.74 561	1.53 546	1.65 530	1.74 550	1.28 547	2.25 579	2.01 565	0.27 468	0.21 458	0.23 412	0.25 472	0.40 516	0.39 525

MFN_U_SF_RVC	1.09 537	0.59 531	1.97 568	0.67 544	0.44 504	1.93 566	0.60 486	1.85 572	1.36 533	1.61 550	1.54 525	1.95 559	1.37 550	1.64 553	1.73 553	0.40 539	0.37 547	0.45 541	0.48 558	0.44 527	0.44 539

RGC	0.79 489	0.59 531	0.71 451	0.65 538	0.65 552	0.92 474	0.58 481	1.29 517	1.05 472	1.07 500	1.45 516	1.47 534	1.03 523	1.21 518	0.88 486	0.32 506	0.30 520	0.48 550	0.40 539	0.37 509	0.37 517

ADCS	1.51 562	0.61 534	3.42 582	0.59 518	0.51 528	1.27 532	1.08 564	1.59 560	1.81 564	1.91 566	1.66 532	1.51 540	1.42 553	1.94 567	8.60 602	0.33 514	0.32 534	0.33 510	0.36 529	0.44 527	0.42 532

ELAS_RVC	1.60 565	0.61 534	1.01 509	0.70 550	0.56 541	2.00 568	1.89 597	1.96 574	2.65 582	3.33 595	3.26 578	3.03 575	3.41 598	2.49 583	2.09 567	0.52 557	0.45 566	0.50 555	0.48 558	0.54 550	0.52 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 567	0.61 534	0.95 500	0.68 547	0.55 538	3.01 588	1.55 588	2.39 581	2.33 578	3.64 597	3.89 590	2.75 572	2.90 592	2.15 575	2.27 574	0.52 557	0.45 566	0.50 555	0.48 558	0.54 550	0.52 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 544	0.62 537	2.40 574	0.57 512	0.55 538	1.41 540	1.34 580	1.18 477	1.24 516	1.49 541	1.42 507	1.39 525	1.20 542	1.55 544	4.82 592	0.29 485	0.28 511	0.29 490	0.34 525	0.38 513	0.42 532

PASM	0.90 511	0.64 538	1.69 560	0.69 549	0.69 556	0.78 436	0.84 542	1.03 409	1.26 525	1.19 520	1.15 454	1.31 508	0.98 517	1.24 522	1.03 517	0.52 557	0.56 573	0.59 563	0.66 572	0.56 552	0.54 560

zh-mn7	1.08 536	0.65 539	4.00 587	0.52 479	0.38 466	1.16 520	0.62 493	1.15 462	1.77 562	1.74 558	2.31 555	1.17 494	0.91 499	2.10 572	1.77 556	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.22 431	0.25 434	0.28 465

SAMSARA	1.07 534	0.65 539	1.19 529	1.06 568	0.90 561	1.76 563	1.76 594	1.46 545	1.44 543	1.51 544	1.16 459	2.00 560	1.14 533	1.48 542	1.31 541	0.39 535	0.44 565	0.35 514	0.38 533	0.49 540	0.49 555

XQC	0.89 508	0.65 539	1.31 541	0.67 544	0.52 532	1.22 527	0.68 507	1.26 512	1.52 548	1.14 514	1.11 432	1.28 504	1.04 525	1.40 541	1.77 556	0.38 533	0.24 484	0.37 524	0.31 514	0.53 548	0.47 549

PVD	1.28 552	0.67 542	1.28 537	0.74 554	0.62 550	1.50 547	0.84 542	1.99 575	2.96 585	2.18 573	2.36 560	1.85 555	1.95 577	1.92 565	1.94 563	0.39 535	0.36 546	0.49 553	0.37 530	0.51 543	0.64 563

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 543	0.39 185	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.08 1	0.16 236	0.09 4

GASNet	0.67 460	0.72 544	0.96 502	0.70 550	0.48 520	0.62 365	0.47 419	1.08 429	1.03 462	0.94 449	0.82 293	0.93 428	0.83 484	1.33 531	0.80 464	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.28 499	0.44 527	0.24 434

Wz-Net-SNSev	0.91 512	0.73 545	2.13 570	0.56 506	0.45 508	0.95 478	1.13 566	1.34 526	1.24 516	1.02 482	1.30 488	1.46 531	0.86 489	1.81 560	1.50 547	0.25 448	0.23 476	0.25 442	0.26 486	0.32 481	0.29 472

SQANet	0.82 494	0.74 546	0.67 431	1.13 569	0.98 569	1.11 510	0.47 419	1.07 425	0.83 350	0.91 434	1.05 413	1.03 456	0.74 449	1.01 482	0.64 429	0.61 564	0.24 484	1.03 574	0.35 528	1.18 575	0.58 562

zh-sn7	1.09 537	0.75 547	3.23 581	0.57 512	0.42 490	1.11 510	0.89 547	1.19 479	1.27 526	1.41 539	1.98 549	1.25 499	1.47 556	1.99 569	2.62 576	0.26 458	0.26 498	0.26 461	0.27 493	0.35 499	0.30 481

PSMNet-RUCA	0.76 480	0.75 547	1.08 516	1.01 566	0.90 561	0.69 400	0.50 440	1.11 441	1.03 462	0.78 342	1.11 432	0.80 383	0.72 444	0.88 443	0.63 426	0.53 561	0.27 507	0.76 566	0.46 550	0.66 560	0.47 549

GANetREF_RVC	0.80 490	0.75 547	0.86 491	0.66 541	0.42 490	1.15 517	0.98 555	1.14 458	1.19 507	1.01 479	1.02 399	1.10 478	0.90 498	1.15 507	0.76 457	0.48 551	0.39 553	0.57 560	0.38 533	0.63 558	0.46 544
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
UDGNet	0.48 339	0.77 550	0.50 339	0.48 420	0.31 400	0.41 235	0.34 247	0.70 259	0.92 412	0.65 254	0.60 197	0.58 252	0.43 266	0.63 293	0.41 313	0.32 506	0.15 351	0.66 564	0.19 365	0.36 504	0.21 401

LSM	4.74 599	0.77 550	10.16 598	0.70 550	56.56 623	1.02 492	1.00 559	1.24 506	1.62 558	2.04 568	2.34 558	1.33 516	1.17 537	1.38 540	1.09 524	0.33 514	0.49 569	0.39 529	0.46 550	0.51 543	10.09 611

EDNetEfficient	1.46 560	0.80 552	6.12 593	0.47 413	0.39 472	0.69 400	0.83 539	0.90 355	2.77 584	3.50 596	1.96 548	1.66 547	2.03 579	1.26 524	4.18 590	0.21 382	0.18 422	0.21 373	0.20 390	0.41 522	0.39 525

Consistency-Raft	1.01 522	0.81 553	1.24 534	0.84 557	0.97 567	0.81 447	0.84 542	1.30 520	1.59 554	1.05 493	1.68 535	1.12 482	0.91 499	0.92 461	1.11 525	0.65 565	0.74 581	0.79 568	0.90 583	1.06 573	0.79 570

AnonymousM	0.41 265	0.81 553	0.29 47	0.34 72	0.22 130	0.28 89	0.38 330	0.53 140	0.41 146	0.70 291	0.49 148	0.47 201	0.27 122	0.41 91	0.31 199	0.15 178	0.12 217	1.51 579	0.26 486	0.12 58	0.10 36

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 460	0.81 553	0.73 459	0.53 489	0.37 457	1.40 538	0.53 463	1.04 412	0.79 330	0.88 418	0.94 353	0.95 432	0.53 321	0.93 468	0.58 408	0.39 535	0.30 520	0.57 560	0.31 514	0.53 548	0.30 481

UDG	0.88 506	0.82 556	0.67 431	1.00 565	0.96 566	1.02 492	0.57 480	1.13 449	0.99 444	0.90 429	0.97 379	1.31 508	0.99 518	0.85 433	0.84 472	0.54 562	0.32 534	1.77 583	0.40 539	0.94 568	0.66 564

BEATNet-Init1	15.13 609	0.82 556	50.86 627	0.72 553	0.53 533	38.10 622	7.03 608	11.83 610	14.25 610	29.78 626	30.17 626	48.21 629	22.64 620	26.78 620	18.11 611	0.42 543	0.38 549	0.47 545	0.46 550	0.51 543	0.48 552

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 553	0.87 558	1.76 564	0.86 558	0.56 541	4.29 595	1.79 595	1.50 550	1.98 568	1.61 550	1.85 544	1.84 553	1.41 552	1.89 563	1.36 542	0.48 551	0.40 555	0.56 559	0.57 568	0.69 561	0.48 552

anonymity	0.97 518	0.89 559	1.05 511	0.92 561	1.03 572	0.97 483	0.81 538	1.29 517	0.91 405	1.07 500	0.98 380	1.00 445	0.95 513	1.02 487	0.92 501	0.96 575	0.95 597	0.90 571	0.91 586	0.92 567	0.94 576

NVStereoNet_ROB	1.24 549	0.90 560	1.13 521	0.86 558	0.88 560	1.11 510	0.99 557	1.42 541	1.53 549	1.59 549	2.48 562	2.24 564	1.53 558	1.96 568	1.30 540	0.76 570	0.70 578	0.78 567	1.00 588	0.71 563	0.88 574
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 527	0.93 561	0.88 493	1.33 575	1.05 574	1.66 557	0.70 517	1.40 539	1.18 505	1.08 504	1.32 491	1.33 516	0.91 499	1.23 521	0.76 457	0.72 568	0.46 568	1.24 577	0.50 563	1.40 576	0.75 566

SPS-STEREO	1.25 550	0.93 561	1.06 512	1.04 567	1.03 572	1.41 540	0.91 551	1.51 553	1.19 507	2.09 570	1.83 542	1.94 558	1.39 551	1.62 550	1.39 545	0.97 577	0.94 596	0.90 571	0.89 582	0.96 570	0.96 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 555	0.94 563	1.25 535	0.96 562	1.00 570	1.52 549	1.02 560	1.34 526	1.21 511	2.64 582	2.65 570	2.44 568	1.56 561	1.64 553	1.26 537	0.97 577	0.95 597	0.90 571	0.90 583	0.94 568	0.96 579

RTS	1.98 574	0.96 564	11.36 600	0.65 538	0.57 544	2.77 579	1.40 583	1.39 536	2.26 573	1.89 563	2.56 565	1.32 513	1.25 544	5.20 599	4.05 588	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

RTSA	1.98 574	0.96 564	11.36 600	0.65 538	0.57 544	2.77 579	1.40 583	1.39 536	2.26 573	1.89 563	2.56 565	1.32 513	1.25 544	5.20 599	4.05 588	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

CC-Net-ROB	0.82 494	0.96 564	0.85 486	0.58 514	0.45 508	1.27 532	0.70 517	1.17 474	1.02 457	0.83 382	1.23 473	0.90 419	0.77 463	1.06 492	0.69 441	0.46 547	0.34 542	1.71 582	0.38 533	0.59 557	0.36 512

Ntro	1.09 537	0.97 567	0.91 498	1.44 576	1.19 576	1.69 560	0.80 537	1.35 529	1.25 522	1.00 474	1.29 485	1.31 508	0.97 516	1.26 524	0.84 472	0.84 572	0.43 563	1.36 578	0.50 563	1.56 577	0.78 568

MFMNet_re	1.14 540	0.97 567	1.19 529	0.99 563	0.95 565	1.25 531	1.22 572	1.39 536	1.55 551	1.69 557	1.67 534	1.21 495	1.53 558	1.12 505	0.99 512	0.87 574	0.75 585	0.79 568	0.75 576	0.90 565	0.94 576

AnyNet_C01	1.56 563	1.05 569	7.45 595	0.64 533	0.54 536	1.99 567	1.38 582	1.43 543	1.36 533	1.63 553	1.92 546	1.84 553	1.33 549	2.40 581	4.03 587	0.33 514	0.32 534	0.32 505	0.34 525	0.44 527	0.45 543

Wz-Net-TNSev	1.14 540	1.06 570	4.32 590	0.49 437	0.42 490	1.51 548	1.11 565	1.48 547	1.40 540	1.22 526	1.26 478	1.58 545	1.43 554	1.76 558	1.70 552	0.32 506	0.31 529	0.26 461	0.30 507	0.41 522	0.41 531

EDNetEfficientorigin	9.93 605	1.15 571	175.16 630	0.48 420	0.36 450	1.04 499	0.68 507	1.24 506	2.69 583	3.17 593	2.50 563	2.30 565	2.07 580	1.76 558	2.21 569	0.20 365	0.18 422	0.24 429	0.19 365	0.51 543	0.50 556

WAO-7	1.90 572	1.20 572	1.35 546	1.27 573	1.06 575	2.84 581	1.56 589	3.23 590	3.06 588	2.23 575	3.33 582	3.17 579	2.28 582	3.12 587	2.21 569	1.02 579	0.91 592	1.06 575	1.03 591	1.04 572	0.97 582

GCST	0.83 500	1.22 573	0.74 464	1.58 577	1.01 571	1.06 501	0.23 76	0.78 310	0.78 321	0.97 462	0.65 210	0.78 373	0.35 206	0.92 461	0.34 236	0.96 575	0.65 577	1.20 576	0.81 579	0.91 566	0.70 565

JetBlue	2.78 584	1.26 574	7.04 594	1.16 570	1.48 579	8.00 603	6.02 607	2.60 583	1.92 567	2.12 571	2.64 569	3.34 583	3.05 594	6.49 602	3.39 583	0.78 571	0.76 586	0.75 565	0.76 577	0.97 571	1.18 591

ACVNet_2	1.65 568	1.27 575	1.41 553	1.75 580	1.62 581	2.22 570	1.20 569	2.30 580	2.62 581	1.78 560	2.56 565	3.03 575	1.61 564	1.54 543	1.12 529	1.06 580	0.58 575	1.82 584	0.70 575	1.82 583	0.96 579

ACVNet-4b	1.35 555	1.31 576	1.10 517	1.90 585	1.59 580	1.92 565	0.77 531	1.52 556	1.62 558	1.05 493	1.60 529	2.11 562	0.94 510	1.64 553	0.77 461	1.30 586	0.35 544	2.03 590	0.67 573	1.88 587	0.84 571

ACVNet_1	1.46 560	1.33 577	1.12 520	1.91 586	1.62 581	1.83 564	0.98 555	2.00 576	1.85 566	1.39 538	1.53 524	2.32 566	1.53 558	1.34 533	1.11 525	1.30 586	0.50 570	2.06 592	0.58 569	1.93 589	0.95 578

Dean	1.98 574	1.36 578	1.36 550	2.12 588	1.81 589	2.74 576	1.36 581	3.37 594	3.80 595	2.08 569	3.32 581	3.21 580	1.82 571	1.71 557	1.67 551	1.27 583	0.77 587	1.99 586	0.90 583	1.86 584	1.03 584

LVE	2.12 580	1.44 579	1.36 550	1.99 587	1.78 587	2.75 577	1.79 595	2.82 584	3.95 596	1.90 565	4.33 596	3.52 586	1.81 570	2.24 578	1.74 554	1.74 595	0.87 590	2.06 592	1.13 594	1.91 588	1.35 595

MonStereo1	1.98 574	1.48 580	1.43 555	1.81 583	1.69 586	2.88 584	0.78 534	2.47 582	3.47 591	2.20 574	4.36 597	3.39 584	2.50 585	2.18 576	1.58 549	1.19 582	0.54 571	1.65 581	0.87 581	1.78 582	1.29 594

RainbowNet	1.35 555	1.49 581	1.19 529	1.88 584	1.45 578	1.48 546	1.07 563	1.61 563	1.55 551	1.20 524	1.59 528	1.54 541	1.13 532	1.34 533	0.97 508	1.36 589	0.70 578	1.82 584	0.79 578	1.71 580	1.07 585

WAO-6	2.04 578	1.50 582	1.16 523	1.70 579	1.67 585	2.69 575	1.44 586	3.06 587	3.63 594	1.98 567	3.27 579	3.54 587	2.07 580	2.36 580	2.22 571	1.31 588	0.91 592	2.04 591	1.22 598	1.73 581	1.27 593

coex-ft	6.43 602	1.51 583	87.33 629	0.49 437	0.38 466	1.34 535	1.21 571	1.16 469	8.09 602	12.12 610	2.79 572	2.77 573	3.31 595	1.16 509	3.15 580	0.24 437	0.23 476	0.27 474	0.24 463	0.45 531	0.37 517

WAO-8	2.92 585	1.55 584	1.35 546	1.79 581	1.63 583	5.23 597	1.22 572	4.58 600	12.56 607	2.84 587	4.07 594	4.83 592	2.72 590	3.49 591	2.25 572	1.27 583	0.91 592	1.99 586	1.15 596	1.86 584	1.15 587

Venus	2.92 585	1.55 584	1.35 546	1.79 581	1.63 583	5.23 597	1.22 572	4.58 600	12.56 607	2.84 587	4.06 593	4.83 592	2.72 590	3.49 591	2.25 572	1.27 583	0.91 592	1.99 586	1.15 596	1.86 584	1.15 587

IMH-64-1	1.86 570	1.62 586	1.16 523	2.20 589	1.89 590	2.33 571	1.30 576	2.89 585	2.29 576	1.66 554	2.80 573	2.49 569	1.61 564	2.10 572	1.78 558	1.60 591	0.74 581	2.43 596	1.02 589	2.12 590	1.17 589

IMH-64	1.86 570	1.62 586	1.16 523	2.20 589	1.89 590	2.33 571	1.30 576	2.89 585	2.29 576	1.66 554	2.80 573	2.49 569	1.61 564	2.10 572	1.78 558	1.60 591	0.74 581	2.43 596	1.02 589	2.12 590	1.17 589

IMH	2.04 578	1.62 586	1.20 532	2.20 589	1.89 590	2.91 587	1.30 576	3.11 588	3.03 586	1.81 561	3.35 583	3.03 575	1.90 574	2.48 582	1.80 560	1.66 594	0.77 587	2.45 598	1.04 592	2.15 592	1.19 592

PWCK	1.92 573	1.66 589	3.12 580	1.65 578	0.91 563	2.84 581	2.26 600	2.10 577	2.41 580	2.36 578	2.31 555	2.22 563	1.82 571	3.43 590	2.03 566	1.61 593	0.71 580	1.51 579	0.82 580	1.69 579	0.91 575

TorneroNet-64	3.44 588	1.86 590	1.42 554	2.58 597	2.28 596	6.87 600	1.68 591	4.70 602	12.03 604	2.31 577	5.59 605	8.25 604	2.55 587	3.97 596	2.73 577	1.81 596	0.74 581	2.57 600	1.07 593	2.35 594	1.44 596

TorneroNet	4.53 598	1.89 591	1.48 557	2.55 595	2.27 595	13.78 610	1.69 592	4.84 604	23.73 621	2.89 590	7.70 607	7.06 603	2.69 589	4.26 598	3.42 584	1.84 597	0.77 587	2.68 602	1.13 594	2.42 595	1.47 597

KSHMR	2.57 582	1.93 592	1.69 560	2.63 598	2.42 598	2.86 583	2.07 598	3.27 592	6.50 600	2.49 581	3.36 584	3.41 585	1.92 575	2.49 583	1.94 563	2.13 600	1.40 602	2.79 605	1.50 601	2.73 598	1.77 598

UNDER WATER-64	3.53 590	2.01 593	3.94 586	3.22 603	2.49 600	5.41 599	2.60 603	3.43 595	12.41 606	3.03 592	2.68 571	6.07 600	4.04 600	3.79 595	3.33 582	2.02 598	1.24 601	2.63 601	1.46 600	2.78 599	2.08 602

UNDER WATER	3.46 589	2.07 594	3.64 585	3.09 601	2.48 599	3.75 593	2.42 602	3.31 593	13.77 609	2.90 591	2.95 576	5.84 597	3.69 599	3.69 593	3.48 586	2.07 599	1.11 599	2.70 603	1.40 599	2.84 601	1.98 600

ktn	2.98 587	2.25 595	1.73 563	2.84 599	2.53 601	3.76 594	2.15 599	3.70 596	5.47 599	2.75 584	5.17 604	5.94 599	2.48 584	3.23 588	2.46 575	2.34 604	1.44 603	2.78 604	2.03 604	2.45 596	2.01 601

notaker	2.76 583	2.29 596	1.80 565	2.96 600	2.58 602	2.90 586	1.75 593	3.24 591	3.05 587	2.78 585	4.24 595	6.15 601	2.51 586	3.34 589	2.75 578	2.31 602	1.18 600	3.00 606	1.65 602	2.84 601	1.97 599

MADNet+	2.23 581	2.43 597	10.85 599	1.22 572	0.91 563	2.76 578	1.40 583	2.12 578	1.67 560	1.32 533	1.74 538	1.86 556	1.74 569	6.25 601	4.41 591	0.65 565	0.64 576	0.58 562	0.54 567	0.80 564	0.76 567

HanzoNet	6.76 603	2.45 598	4.22 589	3.19 602	2.94 604	3.62 592	2.28 601	4.79 603	7.20 601	14.00 614	13.19 613	17.49 614	22.30 619	13.25 610	6.19 597	4.20 607	1.93 604	3.10 607	2.56 606	3.35 603	2.88 606

DPSimNet_ROB	3.58 591	2.45 598	8.57 596	2.53 594	2.37 597	2.88 584	3.77 606	3.14 589	3.23 589	4.71 603	3.86 589	4.68 590	4.87 603	4.07 597	5.62 595	2.33 603	2.33 605	2.47 599	2.52 605	2.51 597	2.64 604

DDUNet	1.06 532	2.56 600	0.68 436	1.21 571	1.26 577	1.03 495	0.69 512	1.11 441	0.94 425	0.96 457	1.22 469	1.27 502	0.82 479	0.93 468	0.72 451	0.84 572	0.38 549	1.99 586	0.60 570	1.10 574	0.85 572

DispFullNet	1.60 565	2.63 601	2.75 578	2.56 596	1.79 588	1.24 530	0.47 419	1.37 534	1.45 544	1.87 562	1.50 520	1.55 542	2.46 583	2.04 571	1.04 520	0.59 563	0.18 422	2.32 595	0.68 574	2.29 593	1.14 586

MADNet++	4.03 593	2.70 602	3.44 584	3.72 605	3.44 605	4.44 596	3.52 605	3.95 598	3.61 593	4.46 599	4.98 602	4.10 588	4.58 602	7.00 604	5.89 596	3.74 606	3.67 608	3.27 608	2.71 607	3.70 606	3.66 607

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 421	3.08 603	2.43 576	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 581	0.08 2	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.97 582

test_for_model	0.82 494	3.60 604	0.39 185	2.35 592	2.07 593	0.39 216	0.28 151	0.42 73	0.45 172	0.71 298	0.31 81	0.30 80	0.27 122	0.34 42	0.25 96	0.34 520	0.11 159	0.13 64	0.09 10	3.49 605	0.18 327

JetRed	5.27 600	5.84 605	12.81 603	2.36 593	2.83 603	12.23 608	10.50 610	4.46 599	3.60 592	3.86 598	3.83 588	4.85 594	4.18 601	6.78 603	11.96 606	2.17 601	2.96 607	2.18 594	1.97 603	3.38 604	2.68 605

DPSMNet_ROB	12.08 607	8.00 606	21.00 606	8.97 608	16.79 609	10.67 604	30.89 616	9.02 608	15.17 612	6.51 606	15.41 617	9.04 605	14.85 610	9.27 608	21.67 614	4.58 609	8.57 612	5.09 613	9.29 614	5.90 608	10.95 612

DGTPSM_ROB	12.07 606	8.00 606	20.99 605	8.93 607	16.78 608	10.67 604	30.87 615	9.01 607	15.16 611	6.50 605	15.41 617	9.04 605	14.85 610	9.25 607	21.67 614	4.57 608	8.57 612	5.08 611	9.28 613	5.90 608	10.95 612

ASD4		8.86 608

TCMNet-wrong-test	8.97 604	10.42 609	8.74 597	19.56 610	17.61 610	12.53 609	9.01 609	13.59 611	2.18 572	4.64 601	5.11 603	14.63 610	11.09 608	7.19 605	9.73 603	5.56 612	0.89 591	3.77 609	3.11 608	10.34 611	9.80 610

USTest	12.99 608	14.18 610	20.00 604	16.24 609	14.97 607	20.80 612	31.95 617	16.20 614	10.91 603	8.79 609	9.48 609	13.94 609	10.50 607	16.11 611	21.44 613	3.17 605	4.82 609	5.08 611	5.36 611	8.81 610	7.13 609

Anonymous_1	33.25 616	18.26 611	23.92 608	20.54 611	21.28 613	25.59 614	35.94 618	22.01 622	15.57 613	13.33 611	13.49 614	18.08 615	15.29 612	20.36 612	24.60 616	16.28 620	8.84 614	66.59 627	118.00 629	155.73 632	11.23 614

DPSM_ROB	17.78 610	18.63 612	24.31 612	20.90 612	19.47 611	25.97 615	36.21 619	21.23 620	16.24 614	13.38 612	14.06 615	19.18 617	16.30 613	20.78 613	25.67 617	9.38 615	9.23 615	9.49 615	9.82 615	13.51 613	11.91 615

DPSM	17.78 610	18.63 612	24.31 612	20.90 612	19.47 611	25.97 615	36.21 619	21.23 620	16.24 614	13.38 612	14.06 615	19.18 617	16.30 613	20.78 613	25.67 617	9.38 615	9.23 615	9.49 615	9.82 615	13.51 613	11.91 615

xxxxx1	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

tt_ll	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

ff	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

PML	40.80 628	29.24 617	11.87 602	7.20 606	14.47 606	92.13 631	213.69 633	7.63 606	23.35 620	74.72 632	190.14 633	50.17 630	26.15 621	21.39 615	12.70 607	8.76 614	2.92 606	8.45 614	3.25 609	13.26 612	4.42 608

LRCNet_RVC	21.24 614	31.15 618	21.41 607	28.98 615	23.82 614	3.13 589	0.60 486	20.96 619	1.59 554	25.58 619	28.15 623	21.99 619	14.79 609	21.94 619	16.41 610	28.89 627	14.87 618	33.53 623	31.28 623	29.51 624	26.16 622

DLNR_Zeroshot_test	20.09 613	36.28 619	38.04 615	169.85 629	61.80 625	0.23 25	0.20 29	13.88 612	0.37 122	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.62 282	0.28 165	5.46 611	0.10 63	0.15 140	0.11 95	72.60 628	0.11 80

DLNR-FE	20.05 612	36.38 620	38.08 616	170.06 630	60.08 624	0.23 25	0.20 29	14.13 613	0.36 106	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.63 293	0.28 165	5.38 610	0.10 63	0.15 140	0.11 95	73.09 629	0.11 80

HaxPig	31.96 615	37.24 621	34.27 614	24.37 614	24.88 615	18.26 611	19.86 612	20.64 618	28.52 622	35.97 627	38.75 627	25.57 620	28.72 622	33.88 621	34.39 622	35.94 628	38.87 628	37.80 624	40.48 626	39.68 625	41.15 627

CasAABBNet	35.74 619	37.43 622	48.72 624	42.22 619	39.20 618	52.24 623	73.12 626	42.61 626	32.62 626	26.78 623	27.95 621	38.58 625	32.60 625	41.67 626	51.65 627	18.74 621	18.57 623	19.15 618	19.77 618	27.20 616	23.98 618

RAFT-FEzeroshot	35.73 617	37.45 623	48.67 622	42.23 620	39.22 619	52.25 624	73.13 627	42.62 627	32.59 623	26.71 620	27.70 619	38.57 623	32.57 623	41.68 627	51.67 628	18.75 622	18.58 624	19.15 618	19.78 619	27.21 617	23.98 618

RAFT-FE	35.73 617	37.45 623	48.67 622	42.23 620	39.22 619	52.25 624	73.13 627	42.62 627	32.59 623	26.71 620	27.70 619	38.57 623	32.57 623	41.68 627	51.67 628	18.75 622	18.58 624	19.15 618	19.78 619	27.21 617	23.98 618

Selective-RAFT-Error	35.84 621	37.49 625	48.83 626	42.26 622	39.24 622	52.30 627	73.09 625	42.66 629	32.61 625	26.80 624	28.30 624	38.84 628	33.51 628	41.68 627	51.59 625	18.82 625	18.58 624	19.17 621	19.80 621	27.28 619	24.05 621

FlowAnything	35.81 620	37.53 626	48.80 625	42.20 618	39.22 619	52.25 624	73.16 629	42.56 625	32.89 628	26.76 622	28.30 624	38.69 627	33.09 627	41.63 625	51.62 626	18.76 624	18.59 627	19.21 622	19.92 622	27.16 615	23.91 617

LSM0	38.95 627	37.60 627	48.58 621	43.57 623	91.06 629	52.57 628	72.57 624	43.17 630	32.63 627	26.97 625	27.97 622	38.65 626	32.94 626	41.86 630	51.78 630	18.89 626	18.41 619	19.13 617	19.63 617	27.29 620	33.77 623

AVERAGE_ROB	37.58 626	40.13 628	40.15 617	34.81 617	33.82 617	28.55 621	25.10 614	32.02 624	34.06 630	41.28 630	40.66 628	34.46 622	34.81 630	39.18 623	37.57 624	42.78 629	43.44 629	43.82 625	43.03 627	40.47 626	41.51 628

MEDIAN_ROB	37.38 625	40.85 629	40.60 618	32.31 616	31.85 616	27.20 617	24.55 613	29.10 623	33.19 629	42.09 631	41.76 629	33.35 621	34.39 629	39.78 624	37.07 623	43.64 630	44.10 630	44.12 626	43.40 628	41.51 627	42.76 629

RSGM-EC	74.81 629	63.03 630	41.60 619	97.74 627	92.11 630	74.93 629	114.81 630	53.77 631	38.96 631	39.88 628	48.98 630	90.73 631	64.81 631	139.63 631	128.53 631	93.27 631	53.96 631	95.12 628	38.31 624	81.45 630	44.63 630

acva	74.81 629	63.03 630	41.60 619	97.74 627	92.11 630	74.93 629	114.81 630	53.77 631	38.96 631	39.88 628	48.98 630	90.73 631	64.81 631	139.63 631	128.53 631	93.27 631	53.96 631	95.12 628	38.31 624	81.45 630	44.63 630

test_example2	176.61 631	205.14 632	198.86 631	188.60 631	190.98 632	152.67 632	170.61 632	94.86 633	123.55 633	178.88 633	179.48 632	158.94 633	141.34 633	192.61 633	198.96 633	203.76 633	236.37 633	164.13 633	173.55 633	218.58 633	160.41 632

ccccc		429.19 633		507.10 632	501.20 633	356.95 633		380.82 634		334.51 634		372.86 634		499.17 634		561.44 634	431.22 634	334.28 634	290.86 634	540.88 634

GS-Stereo							0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

FSD					0.46 515	0.48 275	0.52 458	0.53 140	0.48 185	0.48 177	0.48 144	0.49 212	0.48 295	0.51 173	0.49 370	0.45 545	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.46 534

Low-res two-view benchmark