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

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 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

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 68	0.09 25	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 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

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 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	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	0.29 100	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 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

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 20	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 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	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 20	0.09 4

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	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 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	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 20	0.09 4

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	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 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	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 92	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	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 20	0.09 4

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	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 20	0.09 4

2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	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

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	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 20	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

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 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	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 36	0.09 25	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 70	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 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

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 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 536	0.39 180	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	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	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 20	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	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 558	0.13 92	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	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

asda	0.21 21	0.19 145	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 20	0.10 36

depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	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 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	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 56	0.10 36

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	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

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 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

xyz-stereo	4.23 589	0.17 80	61.76 621	0.34 72	0.16 10	12.16 600	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 472	3.36 577	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	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 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	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	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	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	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	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 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

AnonymousM	0.41 260	0.81 546	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 572	0.26 478	0.12 56	0.10 36

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 496	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

DLNR-FE	20.05 605	36.38 613	38.08 609	170.06 623	60.08 617	0.23 25	0.20 29	14.13 606	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 603	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 622	0.11 77

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	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	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	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 584	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	0.15 173	0.09 25	0.88 563	0.13 160	0.13 92	0.11 77

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

DLNR_Zeroshot_test	20.09 606	36.28 612	38.04 608	169.85 622	61.80 618	0.23 25	0.20 29	13.88 605	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 604	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 621	0.11 77

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 509	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 505	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 508	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 382	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

XX-TBD	0.32 138	0.53 517	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 562	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 555	0.12 124

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 552	0.12 124

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	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	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 382	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

AAGNet	1.43 552	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 605	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
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	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 389	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 519	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 423	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 550	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 545	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 392	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 542	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

UGAM	0.52 382	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 494	0.76 324	1.13 435	1.32 505	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 553	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 583	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 571	0.13 167

LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 512	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 377	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 536	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 382	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 402	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 381	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 467	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

RAFT-RH_RVC	0.56 413	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 513	3.94 584	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 532	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 494	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 472	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 388	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 507	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

tta	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

qqq1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

anonymousa	0.49 350	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 517	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 402	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 407	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 413	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

CrosDoStereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

DeepStereo_LL	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 389	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 567	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 560	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
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	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 524	0.58 244	1.06 519	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 497	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

THIR-Stereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 495	0.66 211	0.87 372	1.02 475	1.40 495	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

DRaft	0.49 350	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 475	1.75 531	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 367	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 516	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

delet	0.55 402	0.24 316	0.55 367	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

UPFNet	0.53 388	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

ac_64	0.52 382	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

acv_ft	0.51 373	0.23 279	0.56 373	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

GwcNet-RSSM	0.49 350	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 388	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 492	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 350	0.29 403	0.79 472	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

pmcnn	1.23 541	0.29 403	0.96 494	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 505	1.16 461	1.28 521	1.67 549	2.33 550	11.15 601	0.86 482	0.93 460	0.88 478	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

z-ln-s-r	0.66 447	0.36 445	1.30 533	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 502	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 555	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 407	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 491	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

ff1	0.49 350	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 443	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

MMNet	0.55 402	0.25 341	0.61 389	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 373	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

CFNet	0.51 373	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

iResNetv2_ROB	0.52 382	0.27 377	0.69 434	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 462	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 392	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 474	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 500	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 443	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

LL-Strereo	0.57 420	0.27 377	0.68 428	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 470	1.18 531	1.33 523	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

CSP-Net	0.56 413	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 520	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

LMCR-Stereo	0.53 388	0.30 412	0.53 358	0.58 507	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

test_xeample	1.01 515	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 598	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

UNet	0.54 400	0.26 360	0.66 419	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

HSM	0.51 373	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 487	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

LE_ROB	4.42 590	0.24 316	2.75 571	0.42 315	0.23 169	1.57 545	0.90 543	1.71 562	17.88 609	16.56 611	4.88 593	5.17 589	18.85 611	1.63 545	14.62 602	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 451	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 443	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 491	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

test_for_model	0.82 486	3.60 597	0.39 180	2.35 585	2.07 586	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 598	0.18 319

SMFormer	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

1111x	0.55 402	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 515	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

GMStereo_Zeroshot	0.49 350	0.44 487	0.74 456	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

hknet	0.49 350	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

psmg	0.49 350	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 367	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

DAS	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

RAFT + AFF	0.53 388	0.29 403	0.75 460	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 362	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

AANet_RVC	0.57 420	0.32 421	0.54 362	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 521	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

AdaStereo	0.50 366	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
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.
DLCB_ROB	0.58 427	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 484	1.14 440	1.21 487	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

iResNet_ROB	0.52 382	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 545	1.32 525	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 466	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 362	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

ToySt	0.49 350	0.27 377	0.75 460	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

ssnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.56 373	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 494	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

CRFU-Net	0.57 420	0.27 377	0.57 377	0.46 399	0.30 373	1.20 518	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 467	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

AASNet	0.53 388	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 542	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

222	1.18 538	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 513	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 601	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

xxxx	1.01 515	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 514	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 597	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

DSFCA	0.55 402	0.25 341	0.62 392	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 490	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

DMCA-RVC	0.51 373	0.30 412	0.59 382	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

TDLM	0.57 420	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 520	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

StereoDRNet-Refined	0.58 427	0.32 421	0.54 362	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 504	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 488	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 443	0.33 429	0.68 428	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 538	0.99 437	1.10 501	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 478	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 470	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 500	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

rvit_105_1	0.54 400	0.40 474	0.76 465	0.58 507	0.37 450	0.59 342	0.68 500	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 509	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 456	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

mmx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

fast-acv-ft	0.64 443	0.30 412	0.73 451	0.45 378	0.34 431	1.17 514	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 475	1.36 486	1.29 497	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

iinet-f	0.67 452	0.26 360	2.15 564	0.39 203	0.31 395	1.19 517	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 527	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

dad	0.58 427	0.50 502	0.64 407	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 515	1.01 472	1.17 453	1.15 484	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

AACVNet	0.50 366	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 434	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

psm_up	0.55 402	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

coex_refinement	0.53 388	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

G2L-Stereo	0.49 350	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

ACV-stereo	0.62 440	0.34 434	1.00 499	0.43 336	0.31 395	1.20 518	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 554	1.03 516	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

test_sample6	0.49 350	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 442	0.28 391	0.99 498	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 497	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

NINENet	0.50 366	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

UDGNet	0.48 332	0.77 543	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 557	0.19 357	0.36 497	0.21 393

ADLNet2	0.55 402	0.25 341	0.65 413	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 551	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

ADLNet	0.55 402	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 462	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

HGLStereo	0.56 413	0.28 391	0.57 377	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

ADCRef	0.80 482	0.43 482	1.32 536	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 509	1.42 499	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 574	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

ADCP+	1.06 525	0.35 440	1.51 551	0.49 430	0.51 520	1.45 538	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 508	1.15 446	1.10 470	1.07 521	1.56 539	6.75 593	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

CVANet_RVC	0.57 420	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 388	0.32 421	0.64 407	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 447	0.32 421	0.66 419	0.50 444	0.39 465	1.15 510	0.61 484	1.49 541	1.01 447	1.12 504	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 494	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

w-ln-seven-2	0.76 472	0.43 482	2.32 566	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 491	1.11 433	1.12 488	1.19 513	1.28 473	1.09 466	0.99 511	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

CFNet_ucs	0.50 366	0.24 316	0.55 367	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

CBFPSM	0.59 434	0.22 258	1.31 534	0.38 174	0.27 305	1.12 506	0.65 491	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 514	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

GEStereo_RVC	0.55 402	0.29 403	0.63 402	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

GANet	0.70 459	0.37 452	0.55 367	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 547	1.08 421	0.94 418	1.04 484	1.98 542	1.13 480	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 491	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

YMNet	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 483	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 377	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

STTStereo	0.55 402	0.37 452	0.76 465	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 462	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

UCFNet_RVC	0.49 350	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

DISCO	0.70 459	0.26 360	0.68 428	0.44 355	0.31 395	1.14 508	0.51 448	1.23 491	1.23 507	0.81 353	1.05 405	1.50 530	0.85 480	1.82 554	1.03 509	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

PSMNet_ROB	0.64 443	0.37 452	0.65 413	0.56 499	0.42 483	0.97 476	0.83 532	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 492	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 485	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 529	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

test_sample7	0.52 382	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

ttt	0.51 373	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

GASNet	0.67 452	0.72 537	0.96 494	0.70 543	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 523	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

Syn2CoEx	0.71 463	0.51 506	0.95 492	0.64 526	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 539	1.13 489	0.93 439	1.35 485	1.02 446	0.99 511	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 500	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

MDST_ROB	0.91 505	0.27 377	0.85 478	0.63 525	0.41 477	2.53 566	0.71 516	1.60 553	1.13 489	2.83 579	1.73 528	0.97 429	0.69 415	1.61 542	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

z-mn7	1.00 514	0.50 502	1.70 555	0.53 482	0.36 443	1.75 555	0.71 516	1.22 486	2.28 568	0.96 450	2.54 557	1.42 521	0.95 506	2.19 570	1.54 541	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 438	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

AF-Net	0.81 485	0.39 469	0.68 428	0.64 526	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 555	1.31 524	0.96 450	2.02 544	1.46 524	1.26 539	1.11 496	0.99 504	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

DeepPruner_ROB	0.53 388	0.34 434	0.59 382	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

NaN_ROB	0.69 457	0.44 487	0.69 434	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 554	1.22 486	1.19 500	1.24 522	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 513	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

SGM_RVC	0.97 511	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 543	0.73 520	1.51 545	1.25 515	2.25 569	1.92 539	2.58 564	1.56 554	2.02 563	1.19 526	0.27 460	0.27 500	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.96 510	0.48 494	2.41 568	0.54 489	0.50 516	1.41 533	0.70 510	1.67 559	1.81 557	1.49 534	1.50 512	1.26 492	0.87 485	1.15 499	1.80 553	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

DDVS	0.52 382	0.30 412	0.56 373	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 474	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

ITSA-stereo	0.53 388	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 509	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

Wz-Net-LNSev	0.71 463	0.51 506	1.36 543	0.50 444	0.41 477	1.15 510	0.69 505	1.21 478	1.07 478	1.02 475	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 488	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

Wz-Net-MNSev	0.76 472	0.40 474	1.34 538	0.50 444	0.40 470	1.44 537	0.83 532	1.15 454	1.16 494	1.25 523	1.20 460	1.13 480	0.81 468	1.16 501	1.00 507	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

GwcNet	0.69 457	0.36 445	1.10 509	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 494	1.00 467	1.37 489	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 494	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

hitnet-ft	0.55 402	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 480	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

SuperB	1.04 520	0.37 452	4.81 584	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 563	1.09 499	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 548	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 593	0.26 440

PS-NSSS	0.58 427	0.44 487	0.62 392	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 491	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

CBMV	0.64 443	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 524	1.13 441	1.09 483	1.17 509	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 513	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 489	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

FADNet-RVC-Resample	0.56 413	0.33 429	1.16 515	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

ADCL	1.04 520	0.38 462	1.35 539	0.50 444	0.39 465	1.61 547	0.89 540	1.29 509	1.39 531	1.29 525	1.50 512	1.24 490	1.24 536	1.37 531	4.87 586	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

NLCSM	0.82 486	0.52 513	1.19 521	0.58 507	0.73 551	0.92 466	0.78 526	1.75 563	0.87 372	0.92 434	1.86 537	1.40 519	0.74 441	1.52 535	1.09 516	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

zh-mn7	1.08 529	0.65 532	4.00 580	0.52 472	0.38 459	1.16 513	0.62 486	1.15 454	1.77 555	1.74 551	2.31 548	1.17 486	0.91 492	2.10 565	1.77 549	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 402	0.37 452	1.17 519	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

FBW_ROB	0.88 499	0.50 502	0.85 478	0.55 496	0.40 470	1.17 514	0.78 526	1.50 542	1.37 528	1.33 528	1.27 471	1.48 528	1.00 514	2.57 578	0.98 503	0.25 440	0.32 527	0.45 534	0.30 499	0.34 487	0.28 457

XPNet_ROB	0.70 459	0.35 440	0.68 428	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 538	1.16 461	0.94 418	1.33 528	1.15 446	1.38 516	0.83 477	1.03 481	0.90 490	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

PWC_ROB	0.87 497	0.52 513	1.28 530	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 524	1.46 538	1.61 543	2.59 561	1.16 485	1.01 515	1.34 525	1.40 539	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

SGM-Forest	0.62 440	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 490	1.18 455	1.10 470	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 533	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MultiAttention	3.58 584	0.24 316	0.62 392	0.54 489	0.34 431	22.90 606	2.72 597	1.60 553	1.13 489	0.80 340	1.81 533	1.14 483	0.43 258	35.29 615	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

TCMNet	0.66 447	0.39 469	0.98 497	0.59 512	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 508	0.26 450	0.26 491	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

Wz-Net-SNSev	0.91 505	0.73 538	2.13 563	0.56 499	0.45 500	0.95 471	1.13 559	1.34 518	1.24 509	1.02 475	1.30 480	1.46 524	0.86 482	1.81 553	1.50 540	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

GrayStereo	0.49 350	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 495	0.69 239	0.63 231	1.02 475	1.47 511	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 535	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

pcwnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.84 477	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 504	0.99 462	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

Nwc_Net	0.78 478	0.38 462	0.73 451	0.60 518	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 559	1.05 465	0.88 410	1.86 537	1.40 519	1.09 522	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

SGM-ForestM	4.04 587	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 595	1.45 580	3.84 590	4.24 590	8.19 601	6.76 599	19.00 609	9.08 598	10.74 602	6.62 592	0.31 488	0.33 533	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

PWCDC_ROB	0.89 501	0.49 498	0.80 474	0.74 547	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 516	2.35 572	1.02 475	3.77 579	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 490	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

zh-sn7	1.09 530	0.75 540	3.23 574	0.57 505	0.42 483	1.11 503	0.89 540	1.19 471	1.27 519	1.41 532	1.98 542	1.25 491	1.47 549	1.99 562	2.62 569	0.26 450	0.26 491	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

DCVSM-stereo	0.49 350	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 503	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

FTStereo	0.56 413	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 529	0.66 211	0.43 155	1.09 499	3.27 572	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

APVNet	0.71 463	0.37 452	0.89 487	0.56 499	0.45 500	1.18 516	0.68 500	1.41 532	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 524	0.26 450	0.28 504	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

aanetorigin	0.83 493	0.56 520	1.87 559	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 493	0.70 254	1.00 443	2.42 572	2.02 544	1.31 500	1.18 531	0.93 460	1.13 523	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 452	0.81 546	0.73 451	0.53 482	0.37 450	1.40 531	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 513	0.57 553	0.31 507	0.53 541	0.30 474

CBMV_ROB	0.59 434	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 540	0.43 531	0.40 532	0.33 481	0.30 474

SANet	1.07 527	0.41 478	1.06 504	0.48 415	0.30 373	1.41 533	0.94 545	1.42 533	3.36 583	1.58 540	2.43 554	2.33 560	1.70 561	1.34 525	1.07 514	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

HBP-ISP	0.59 434	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 542	0.47 538	0.41 537	0.38 506	0.31 482

FADNet-RVC	0.60 437	0.53 517	1.14 514	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

RTSC	0.87 497	0.48 494	1.23 526	0.52 472	0.37 450	1.13 507	0.50 433	1.34 518	1.79 556	1.51 537	1.24 466	1.12 474	0.81 468	1.62 543	2.16 561	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

LALA_ROB	0.74 470	0.43 482	0.69 434	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 546	1.21 478	1.07 478	1.22 519	1.12 428	1.56 536	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

MSAF-DinoV2	1.04 520	0.38 462	1.32 536	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 518	1.52 548	1.24 509	1.05 486	1.41 497	2.98 567	1.49 550	2.74 579	2.83 572	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

DeepPrunerF	0.89 501	0.52 513	3.43 576	0.68 540	0.81 552	0.72 410	0.72 518	1.22 486	1.99 562	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 497	0.34 513	0.28 504	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

DANet	0.71 463	0.45 491	0.91 490	0.59 512	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 517	1.22 461	1.33 508	0.88 489	1.16 501	1.24 528	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 467	0.41 478	0.65 413	0.64 526	0.44 496	0.98 480	1.20 562	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 529	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 491	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

MeshStereo	1.34 546	0.43 482	0.54 362	0.44 355	0.34 431	1.66 550	0.60 479	1.94 566	1.37 528	4.47 593	3.25 570	4.71 584	1.94 569	1.92 558	1.17 524	0.35 518	0.35 537	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
DualNet (step1)	0.57 420	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample9	1.05 524	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample8	1.25 543	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 536	0.95 354	3.29 575	1.59 556	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

FINET	0.67 452	0.42 480	1.00 499	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 540	1.08 421	1.50 540	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 513	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

NCC-stereo	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491

Abc-Net	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 533	0.52 513	2.23 565	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 522	1.23 491	1.05 465	2.15 565	1.44 505	1.50 530	1.43 547	1.56 539	5.01 587	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

RP	0.76 472	0.36 445	0.63 402	0.66 534	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 506	0.97 455	1.65 522	1.43 523	1.32 541	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 513	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

PA-Net	0.67 452	0.43 482	0.83 476	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 500	1.10 427	1.14 492	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 478	0.24 429	0.41 549	0.29 483	0.44 542	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 493	0.49 498	0.77 470	0.60 518	0.41 477	1.14 508	1.06 554	1.19 471	1.46 538	1.32 526	1.43 502	1.37 515	1.19 533	1.27 518	0.86 469	0.39 528	0.31 522	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

NOSS_ROB	0.57 420	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 542	0.44 533	0.42 541	0.37 502	0.34 498

ETE_ROB	0.70 459	0.49 498	0.73 451	0.56 499	0.36 443	0.79 431	0.87 539	1.14 450	0.93 411	1.19 513	1.18 455	1.39 517	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

FADNet	0.61 439	0.51 506	1.10 509	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 513	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

ADCPNet	1.03 519	0.48 494	2.70 570	0.54 489	0.42 483	1.40 531	0.75 522	1.13 441	1.07 478	1.22 519	1.42 499	1.68 541	1.09 522	1.36 530	3.45 578	0.30 485	0.28 504	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

SACVNet	0.58 427	0.34 434	0.55 367	0.55 496	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 475	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

edge stereo	0.76 472	0.38 462	0.74 456	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 524	1.38 494	1.81 544	1.11 524	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 527	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

CC-Net-ROB	0.82 486	0.96 557	0.85 478	0.58 507	0.45 500	1.27 525	0.70 510	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 535	1.71 575	0.38 526	0.59 550	0.36 505

NVstereo2D	0.60 437	0.30 412	0.75 460	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 493	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

coex-ft	6.43 595	1.51 576	87.33 622	0.49 430	0.38 459	1.34 528	1.21 564	1.16 461	8.09 595	12.12 603	2.79 565	2.77 566	3.31 588	1.16 501	3.15 573	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

RGC	0.79 481	0.59 524	0.71 443	0.65 531	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 493	1.45 508	1.47 527	1.03 516	1.21 510	0.88 478	0.32 499	0.30 513	0.48 543	0.40 532	0.37 502	0.37 510

RTS	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

DPSNet	0.99 513	0.42 480	1.88 560	0.53 482	0.41 477	1.59 546	1.26 568	2.21 572	1.43 534	1.10 501	1.11 424	1.46 524	1.95 570	1.34 525	1.26 530	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

PDISCO_ROB	0.91 505	0.48 494	1.06 504	0.99 556	0.97 560	1.67 552	0.63 487	1.64 557	1.59 547	1.06 490	1.18 455	1.31 500	0.79 463	1.55 537	0.97 500	0.49 546	0.22 458	0.45 534	0.40 532	0.45 524	0.37 510

FAT-Stereo	0.73 469	0.33 429	0.75 460	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 524	1.30 523	1.03 483	1.40 495	1.59 539	1.15 527	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 504	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

stereogan	0.80 482	0.31 417	0.71 443	0.59 512	0.50 516	1.72 554	0.48 422	1.35 521	1.37 528	1.00 467	1.46 510	1.56 536	0.95 506	1.29 519	0.84 464	0.28 471	0.29 509	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

WZ-Net	1.19 539	0.59 524	4.07 581	0.62 524	0.51 520	1.34 528	1.31 572	1.32 514	1.74 554	1.53 539	1.65 522	1.74 543	1.28 540	2.25 572	2.01 558	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

EDNetEfficient	1.46 553	0.80 545	6.12 586	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 532	0.90 348	2.77 577	3.50 589	1.96 541	1.66 540	2.03 572	1.26 516	4.18 583	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

RYNet	0.72 467	0.35 440	0.64 407	0.53 482	0.67 545	1.31 527	0.67 495	1.20 476	1.18 498	1.05 486	0.87 318	1.27 494	0.93 502	0.93 460	1.27 532	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

Anonymous_2	0.82 486	0.44 487	0.63 402	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 564	0.54 551	4.82 603	0.56 545	0.40 521

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 518	0.57 522	1.51 551	0.67 537	0.50 516	2.57 567	1.66 583	1.20 476	1.43 534	1.38 530	1.57 519	1.33 508	0.92 497	1.64 546	0.88 478	0.37 525	0.39 546	0.46 537	0.60 563	0.41 515	0.40 521

WCMA_ROB	1.14 533	0.36 445	0.76 465	0.49 430	0.44 496	1.23 522	0.67 495	1.11 433	1.23 507	2.84 580	3.95 585	3.28 574	1.83 566	1.25 515	0.99 504	0.44 537	0.34 535	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

Wz-Net-TNSev	1.14 533	1.06 563	4.32 583	0.49 430	0.42 483	1.51 541	1.11 558	1.48 539	1.40 533	1.22 519	1.26 470	1.58 538	1.43 547	1.76 551	1.70 545	0.32 499	0.31 522	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 524

ISRNet	0.56 413	0.24 316	0.66 419	0.56 499	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 493	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 491	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 525

psmorigin	0.82 486	0.51 506	2.09 562	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 533	1.43 502	1.50 530	1.06 519	1.22 512	0.97 500	0.31 488	0.32 527	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 525

G-Net	0.95 509	0.46 493	1.04 502	0.64 526	0.48 512	2.12 562	0.64 490	1.01 394	0.87 372	1.75 552	2.82 568	1.30 499	1.64 560	1.06 484	0.96 499	0.36 522	0.29 509	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 525

SHD	0.93 508	0.50 502	1.18 520	0.59 512	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 561	2.15 564	1.58 540	1.37 489	1.42 521	1.19 533	1.31 521	1.60 543	0.31 488	0.26 491	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 525

ADCS	1.51 555	0.61 527	3.42 575	0.59 512	0.51 520	1.27 525	1.08 557	1.59 552	1.81 557	1.91 559	1.66 524	1.51 533	1.42 546	1.94 560	8.60 595	0.33 507	0.32 527	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 525

AnyNet_C32	1.16 537	0.62 530	2.40 567	0.57 505	0.55 530	1.41 533	1.34 573	1.18 469	1.24 509	1.49 534	1.42 499	1.39 517	1.20 535	1.55 537	4.82 585	0.29 478	0.28 504	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 525

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 493	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 531

sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

MFN_U_SF_RVC	1.09 530	0.59 524	1.97 561	0.67 537	0.44 496	1.93 559	0.60 479	1.85 565	1.36 526	1.61 543	1.54 517	1.95 552	1.37 543	1.64 546	1.73 546	0.40 532	0.37 540	0.45 534	0.48 551	0.44 520	0.44 532

MSMD_ROB	1.21 540	0.49 498	0.62 392	0.59 512	0.50 516	1.62 549	0.67 495	1.23 491	1.24 509	2.45 573	3.77 579	3.09 571	2.98 586	1.32 522	0.81 459	0.45 538	0.41 549	0.49 546	0.51 558	0.47 530	0.44 532

AnyNet_C01	1.56 556	1.05 562	7.45 588	0.64 526	0.54 528	1.99 560	1.38 575	1.43 535	1.36 526	1.63 546	1.92 539	1.84 546	1.33 542	2.40 574	4.03 580	0.33 507	0.32 527	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 536

FC-DCNN v2	1.65 561	0.51 506	0.65 413	0.61 520	0.49 514	1.61 547	0.70 510	1.75 563	1.56 546	4.74 597	4.91 594	6.46 595	3.31 588	1.91 557	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

SDNR	0.86 496	0.37 452	1.47 549	0.40 241	0.38 459	3.38 583	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 462	2.09 547	0.59 259	0.71 432	1.29 519	0.70 436	0.51 549	0.56 566	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 537

ccnet	0.82 486	0.57 522	0.75 460	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 493	1.38 527	0.94 418	1.12 504	1.44 505	1.29 497	0.92 497	0.95 469	1.24 528	0.49 546	0.42 551	0.50 548	0.47 549	0.51 536	0.46 537

GANetREF_RVC	0.80 482	0.75 540	0.86 483	0.66 534	0.42 483	1.15 510	0.98 548	1.14 450	1.19 500	1.01 472	1.02 391	1.10 470	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 546	0.57 553	0.38 526	0.63 551	0.46 537
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
FC-DCNN	1.59 557	0.51 506	0.66 419	0.61 520	0.49 514	1.56 544	0.70 510	1.66 558	1.53 542	4.64 594	4.62 592	5.85 591	3.34 590	1.84 555	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

PSMNet-RUCA	0.76 472	0.75 540	1.08 508	1.01 559	0.90 554	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 500	0.76 559	0.46 543	0.66 553	0.47 542

S-Stereo	0.74 470	0.35 440	0.96 494	0.56 499	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 550	0.96 450	1.41 497	1.12 474	0.94 503	0.80 400	1.04 512	0.26 450	0.31 522	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 542

XQC	0.89 501	0.65 532	1.31 534	0.67 537	0.52 524	1.22 520	0.68 500	1.26 504	1.52 541	1.14 507	1.11 424	1.28 496	1.04 518	1.40 533	1.77 549	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 542

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 546	0.87 551	1.76 557	0.86 551	0.56 533	4.29 588	1.79 588	1.50 542	1.98 561	1.61 543	1.85 536	1.84 546	1.41 545	1.89 556	1.36 535	0.48 544	0.40 548	0.56 552	0.57 561	0.69 554	0.48 545

BEATNet-Init1	15.13 602	0.82 549	50.86 620	0.72 546	0.53 525	38.10 615	7.03 601	11.83 603	14.25 603	29.78 619	30.17 619	48.21 622	22.64 613	26.78 613	18.11 604	0.42 536	0.38 542	0.47 538	0.46 543	0.51 536	0.48 545

MANE	4.13 588	0.51 506	0.64 407	0.66 534	0.56 533	6.89 594	0.99 550	7.55 598	12.04 598	6.68 600	8.57 601	10.69 600	9.45 599	7.59 599	6.39 591	0.49 546	0.43 556	0.48 543	0.98 580	0.49 533	0.48 545

SAMSARA	1.07 527	0.65 532	1.19 521	1.06 561	0.90 554	1.76 556	1.76 587	1.46 537	1.44 536	1.51 537	1.16 451	2.00 553	1.14 526	1.48 534	1.31 534	0.39 528	0.44 558	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 548

FCDSN-DC	1.39 551	0.56 520	0.65 413	0.74 547	0.59 539	1.38 530	0.63 487	1.35 521	1.39 531	3.26 587	4.50 591	4.61 582	2.63 581	1.58 541	1.03 509	0.46 540	0.42 551	0.48 543	0.47 549	0.50 535	0.50 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 598	1.15 564	175.16 623	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 500	1.24 498	2.69 576	3.17 586	2.50 556	2.30 558	2.07 573	1.76 551	2.21 562	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 549

ELAS_RVC	1.60 558	0.61 527	1.01 501	0.70 543	0.56 533	2.00 561	1.89 590	1.96 567	2.65 575	3.33 588	3.26 571	3.03 568	3.41 591	2.49 576	2.09 560	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 560	0.61 527	0.95 492	0.68 540	0.55 530	3.01 581	1.55 581	2.39 574	2.33 571	3.64 590	3.89 583	2.75 565	2.90 585	2.15 568	2.27 567	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 504	0.64 531	1.69 553	0.69 542	0.69 548	0.78 428	0.84 535	1.03 401	1.26 518	1.19 513	1.15 446	1.31 500	0.98 510	1.24 514	1.03 509	0.52 550	0.56 566	0.59 556	0.66 565	0.56 545	0.54 553

DGSMNet	0.76 472	0.55 519	1.29 532	0.58 507	0.62 542	0.94 468	0.70 510	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 509	0.41 529	0.40 532	0.57 547	0.55 554

SQANet	0.82 486	0.74 539	0.67 423	1.13 562	0.98 562	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 557	0.24 477	1.03 567	0.35 521	1.18 568	0.58 555

PVD	1.28 545	0.67 535	1.28 530	0.74 547	0.62 542	1.50 540	0.84 535	1.99 568	2.96 578	2.18 566	2.36 553	1.85 548	1.95 570	1.92 558	1.94 556	0.39 528	0.36 539	0.49 546	0.37 523	0.51 536	0.64 556

UDG	0.88 499	0.82 549	0.67 423	1.00 558	0.96 559	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 500	0.99 511	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 527	1.77 576	0.40 532	0.94 561	0.66 557

GCST	0.83 493	1.22 566	0.74 456	1.58 570	1.01 564	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 568	0.65 570	1.20 569	0.81 572	0.91 559	0.70 558

otaku	1.04 520	0.93 554	0.88 485	1.33 568	1.05 567	1.66 550	0.70 510	1.40 531	1.18 498	1.08 497	1.32 483	1.33 508	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 561	0.46 561	1.24 570	0.50 556	1.40 569	0.75 559

MADNet+	2.23 574	2.43 590	10.85 592	1.22 565	0.91 556	2.76 571	1.40 576	2.12 571	1.67 553	1.32 526	1.74 530	1.86 549	1.74 562	6.25 594	4.41 584	0.65 558	0.64 569	0.58 555	0.54 560	0.80 557	0.76 560

Ntro	1.09 530	0.97 560	0.91 490	1.44 569	1.19 569	1.69 553	0.80 530	1.35 521	1.25 515	1.00 467	1.29 477	1.31 500	0.97 509	1.26 516	0.84 464	0.84 565	0.43 556	1.36 571	0.50 556	1.56 570	0.78 561

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 528	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 561

Consistency-Raft	1.01 515	0.81 546	1.24 527	0.84 550	0.97 560	0.81 439	0.84 535	1.30 512	1.59 547	1.05 486	1.68 527	1.12 474	0.91 492	0.92 454	1.11 518	0.65 558	0.74 574	0.79 561	0.90 576	1.06 566	0.79 563

ACVNet-4b	1.35 548	1.31 569	1.10 509	1.90 578	1.59 573	1.92 558	0.77 524	1.52 548	1.62 551	1.05 486	1.60 521	2.11 555	0.94 503	1.64 546	0.77 453	1.30 579	0.35 537	2.03 583	0.67 566	1.88 580	0.84 564

DDUNet	1.06 525	2.56 593	0.68 428	1.21 564	1.26 570	1.03 488	0.69 505	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 494	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 565	0.38 542	1.99 579	0.60 563	1.10 567	0.85 565

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	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 566

NVStereoNet_ROB	1.24 542	0.90 553	1.13 513	0.86 551	0.88 553	1.11 503	0.99 550	1.42 533	1.53 542	1.59 542	2.48 555	2.24 557	1.53 551	1.96 561	1.30 533	0.76 563	0.70 571	0.78 560	1.00 581	0.71 556	0.88 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 566	1.66 582	3.12 573	1.65 571	0.91 556	2.84 574	2.26 593	2.10 570	2.41 573	2.36 571	2.31 548	2.22 556	1.82 564	3.43 583	2.03 559	1.61 586	0.71 573	1.51 572	0.82 573	1.69 572	0.91 568

anonymity	0.97 511	0.89 552	1.05 503	0.92 554	1.03 565	0.97 476	0.81 531	1.29 509	0.91 400	1.07 493	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 493	0.96 568	0.95 590	0.90 564	0.91 579	0.92 560	0.94 569

MFMNet_re	1.14 533	0.97 560	1.19 521	0.99 556	0.95 558	1.25 524	1.22 565	1.39 528	1.55 544	1.69 550	1.67 526	1.21 487	1.53 551	1.12 497	0.99 504	0.87 567	0.75 578	0.79 561	0.75 569	0.90 558	0.94 569

ACVNet_1	1.46 553	1.33 570	1.12 512	1.91 579	1.62 574	1.83 557	0.98 548	2.00 569	1.85 559	1.39 531	1.53 516	2.32 559	1.53 551	1.34 525	1.11 518	1.30 579	0.50 563	2.06 585	0.58 562	1.93 582	0.95 571

ACVNet_2	1.65 561	1.27 568	1.41 546	1.75 573	1.62 574	2.22 563	1.20 562	2.30 573	2.62 574	1.78 553	2.56 558	3.03 568	1.61 557	1.54 536	1.12 522	1.06 573	0.58 568	1.82 577	0.70 568	1.82 576	0.96 572

SPS-STEREO	1.25 543	0.93 554	1.06 504	1.04 560	1.03 565	1.41 533	0.91 544	1.51 545	1.19 500	2.09 563	1.83 534	1.94 551	1.39 544	1.62 543	1.39 538	0.97 570	0.94 589	0.90 564	0.89 575	0.96 563	0.96 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 548	0.94 556	1.25 528	0.96 555	1.00 563	1.52 542	1.02 553	1.34 518	1.21 504	2.64 575	2.65 563	2.44 561	1.56 554	1.64 546	1.26 530	0.97 570	0.95 590	0.90 564	0.90 576	0.94 561	0.96 572

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 413	3.08 596	2.43 569	0.31 22	0.18 37	0.29 100	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	1.09 574	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 575

WAO-7	1.90 565	1.20 565	1.35 539	1.27 566	1.06 568	2.84 574	1.56 582	3.23 583	3.06 581	2.23 568	3.33 575	3.17 572	2.28 575	3.12 580	2.21 562	1.02 572	0.91 585	1.06 568	1.03 584	1.04 565	0.97 575

Dean	1.98 567	1.36 571	1.36 543	2.12 581	1.81 582	2.74 569	1.36 574	3.37 587	3.80 588	2.08 562	3.32 574	3.21 573	1.82 564	1.71 550	1.67 544	1.27 576	0.77 580	1.99 579	0.90 576	1.86 577	1.03 577

RainbowNet	1.35 548	1.49 574	1.19 521	1.88 577	1.45 571	1.48 539	1.07 556	1.61 555	1.55 544	1.20 517	1.59 520	1.54 534	1.13 525	1.34 525	0.97 500	1.36 582	0.70 571	1.82 577	0.79 571	1.71 573	1.07 578

DispFullNet	1.60 558	2.63 594	2.75 571	2.56 589	1.79 581	1.24 523	0.47 414	1.37 526	1.45 537	1.87 555	1.50 512	1.55 535	2.46 576	2.04 564	1.04 512	0.59 556	0.18 414	2.32 588	0.68 567	2.29 586	1.14 579

WAO-8	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.07 587	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

Venus	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.06 586	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

IMH-64-1	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

IMH-64	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

JetBlue	2.78 577	1.26 567	7.04 587	1.16 563	1.48 572	8.00 596	6.02 600	2.60 576	1.92 560	2.12 564	2.64 562	3.34 576	3.05 587	6.49 595	3.39 576	0.78 564	0.76 579	0.75 558	0.76 570	0.97 564	1.18 584

IMH	2.04 571	1.62 579	1.20 525	2.20 582	1.89 583	2.91 580	1.30 569	3.11 581	3.03 579	1.81 554	3.35 576	3.03 568	1.90 567	2.48 575	1.80 553	1.66 587	0.77 580	2.45 591	1.04 585	2.15 585	1.19 585

WAO-6	2.04 571	1.50 575	1.16 515	1.70 572	1.67 578	2.69 568	1.44 579	3.06 580	3.63 587	1.98 560	3.27 572	3.54 580	2.07 573	2.36 573	2.22 564	1.31 581	0.91 585	2.04 584	1.22 591	1.73 574	1.27 586

MonStereo1	1.98 567	1.48 573	1.43 548	1.81 576	1.69 579	2.88 577	0.78 526	2.47 575	3.47 584	2.20 567	4.36 590	3.39 577	2.50 578	2.18 569	1.58 542	1.19 575	0.54 564	1.65 574	0.87 574	1.78 575	1.29 587

LVE	2.12 573	1.44 572	1.36 543	1.99 580	1.78 580	2.75 570	1.79 588	2.82 577	3.95 589	1.90 558	4.33 589	3.52 579	1.81 563	2.24 571	1.74 547	1.74 588	0.87 583	2.06 585	1.13 587	1.91 581	1.35 588

TorneroNet-64	3.44 581	1.86 583	1.42 547	2.58 590	2.28 589	6.87 593	1.68 584	4.70 595	12.03 597	2.31 570	5.59 598	8.25 597	2.55 580	3.97 589	2.73 570	1.81 589	0.74 574	2.57 593	1.07 586	2.35 587	1.44 589

TorneroNet	4.53 591	1.89 584	1.48 550	2.55 588	2.27 588	13.78 603	1.69 585	4.84 597	23.73 614	2.89 583	7.70 600	7.06 596	2.69 582	4.26 591	3.42 577	1.84 590	0.77 580	2.68 595	1.13 587	2.42 588	1.47 590

KSHMR	2.57 575	1.93 585	1.69 553	2.63 591	2.42 591	2.86 576	2.07 591	3.27 585	6.50 593	2.49 574	3.36 577	3.41 578	1.92 568	2.49 576	1.94 556	2.13 593	1.40 595	2.79 598	1.50 594	2.73 591	1.77 591

notaker	2.76 576	2.29 589	1.80 558	2.96 593	2.58 595	2.90 579	1.75 586	3.24 584	3.05 580	2.78 578	4.24 588	6.15 594	2.51 579	3.34 582	2.75 571	2.31 595	1.18 593	3.00 599	1.65 595	2.84 594	1.97 592

UNDER WATER	3.46 582	2.07 587	3.64 578	3.09 594	2.48 592	3.75 586	2.42 595	3.31 586	13.77 602	2.90 584	2.95 569	5.84 590	3.69 592	3.69 586	3.48 579	2.07 592	1.11 592	2.70 596	1.40 592	2.84 594	1.98 593

ktn	2.98 580	2.25 588	1.73 556	2.84 592	2.53 594	3.76 587	2.15 592	3.70 589	5.47 592	2.75 577	5.17 597	5.94 592	2.48 577	3.23 581	2.46 568	2.34 597	1.44 596	2.78 597	2.03 597	2.45 589	2.01 594

UNDER WATER-64	3.53 583	2.01 586	3.94 579	3.22 596	2.49 593	5.41 592	2.60 596	3.43 588	12.41 599	3.03 585	2.68 564	6.07 593	4.04 593	3.79 588	3.33 575	2.02 591	1.24 594	2.63 594	1.46 593	2.78 592	2.08 595

tt	6.20 594	0.20 182	5.89 585	3.55 597	2.07 586	11.26 599	19.21 604	11.74 602	5.46 591	2.69 576	2.04 546	4.87 588	6.25 597	3.70 587	7.09 594	8.32 606	11.17 610	4.93 603	5.41 605	5.74 600	2.37 596

DPSimNet_ROB	3.58 584	2.45 591	8.57 589	2.53 587	2.37 590	2.88 577	3.77 599	3.14 582	3.23 582	4.71 596	3.86 582	4.68 583	4.87 596	4.07 590	5.62 588	2.33 596	2.33 598	2.47 592	2.52 598	2.51 590	2.64 597

JetRed	5.27 593	5.84 598	12.81 596	2.36 586	2.83 596	12.23 601	10.50 603	4.46 592	3.60 585	3.86 591	3.83 581	4.85 587	4.18 594	6.78 596	11.96 599	2.17 594	2.96 600	2.18 587	1.97 596	3.38 597	2.68 598

HanzoNet	6.76 596	2.45 591	4.22 582	3.19 595	2.94 597	3.62 585	2.28 594	4.79 596	7.20 594	14.00 607	13.19 606	17.49 607	22.30 612	13.25 603	6.19 590	4.20 600	1.93 597	3.10 600	2.56 599	3.35 596	2.88 599

MADNet++	4.03 586	2.70 595	3.44 577	3.72 598	3.44 598	4.44 589	3.52 598	3.95 591	3.61 586	4.46 592	4.98 595	4.10 581	4.58 595	7.00 597	5.89 589	3.74 599	3.67 601	3.27 601	2.71 600	3.70 599	3.66 600

PML	40.80 621	29.24 610	11.87 595	7.20 599	14.47 599	92.13 624	213.69 626	7.63 599	23.35 613	74.72 625	190.14 626	50.17 623	26.15 614	21.39 608	12.70 600	8.76 607	2.92 599	8.45 607	3.25 602	13.26 605	4.42 601

USTest	12.99 601	14.18 603	20.00 597	16.24 602	14.97 600	20.80 605	31.95 610	16.20 607	10.91 596	8.79 602	9.48 602	13.94 602	10.50 600	16.11 604	21.44 606	3.17 598	4.82 602	5.08 604	5.36 604	8.81 603	7.13 602

TCMNet-wrong-test	8.97 597	10.42 602	8.74 590	19.56 603	17.61 603	12.53 602	9.01 602	13.59 604	2.18 565	4.64 594	5.11 596	14.63 603	11.09 601	7.19 598	9.73 596	5.56 605	0.89 584	3.77 602	3.11 601	10.34 604	9.80 603

LSM	4.74 592	0.77 543	10.16 591	0.70 543	56.56 616	1.02 485	1.00 552	1.24 498	1.62 551	2.04 561	2.34 551	1.33 508	1.17 530	1.38 532	1.09 516	0.33 507	0.49 562	0.39 522	0.46 543	0.51 536	10.09 604

DPSMNet_ROB	12.08 600	8.00 599	21.00 599	8.97 601	16.79 602	10.67 597	30.89 609	9.02 601	15.17 605	6.51 599	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.27 601	21.67 607	4.58 602	8.57 605	5.09 606	9.29 607	5.90 601	10.95 605

DGTPSM_ROB	12.07 599	8.00 599	20.99 598	8.93 600	16.78 601	10.67 597	30.87 608	9.01 600	15.16 604	6.50 598	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.25 600	21.67 607	4.57 601	8.57 605	5.08 604	9.28 606	5.90 601	10.95 605

Anonymous_1	33.25 609	18.26 604	23.92 601	20.54 604	21.28 606	25.59 607	35.94 611	22.01 615	15.57 606	13.33 604	13.49 607	18.08 608	15.29 605	20.36 605	24.60 609	16.28 613	8.84 607	66.59 620	118.00 622	155.73 625	11.23 607

DPSM_ROB	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

DPSM	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

FlowAnything	35.81 613	37.53 619	48.80 618	42.20 611	39.22 612	52.25 617	73.16 622	42.56 618	32.89 621	26.76 615	28.30 617	38.69 620	33.09 620	41.63 618	51.62 619	18.76 617	18.59 620	19.21 615	19.92 615	27.16 608	23.91 610

RAFT-FEzeroshot	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

RAFT-FE	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

CasAABBNet	35.74 612	37.43 615	48.72 617	42.22 612	39.20 611	52.24 616	73.12 619	42.61 619	32.62 619	26.78 616	27.95 614	38.58 618	32.60 618	41.67 619	51.65 620	18.74 614	18.57 616	19.15 611	19.77 611	27.20 609	23.98 611

Selective-RAFT-Error	35.84 614	37.49 618	48.83 619	42.26 615	39.24 615	52.30 620	73.09 618	42.66 622	32.61 618	26.80 617	28.30 617	38.84 621	33.51 621	41.68 620	51.59 618	18.82 618	18.58 617	19.17 614	19.80 614	27.28 612	24.05 614

LRCNet_RVC	21.24 607	31.15 611	21.41 600	28.98 608	23.82 607	3.13 582	0.60 479	20.96 612	1.59 547	25.58 612	28.15 616	21.99 612	14.79 602	21.94 612	16.41 603	28.89 620	14.87 611	33.53 616	31.28 616	29.51 617	26.16 615

LSM0	38.95 620	37.60 620	48.58 614	43.57 616	91.06 622	52.57 621	72.57 617	43.17 623	32.63 620	26.97 618	27.97 615	38.65 619	32.94 619	41.86 623	51.78 623	18.89 619	18.41 612	19.13 610	19.63 610	27.29 613	33.77 616

xxxxx1	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

tt_ll	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

ff	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

HaxPig	31.96 608	37.24 614	34.27 607	24.37 607	24.88 608	18.26 604	19.86 605	20.64 611	28.52 615	35.97 620	38.75 620	25.57 613	28.72 615	33.88 614	34.39 615	35.94 621	38.87 621	37.80 617	40.48 619	39.68 618	41.15 620

AVERAGE_ROB	37.58 619	40.13 621	40.15 610	34.81 610	33.82 610	28.55 614	25.10 607	32.02 617	34.06 623	41.28 623	40.66 621	34.46 615	34.81 623	39.18 616	37.57 617	42.78 622	43.44 622	43.82 618	43.03 620	40.47 619	41.51 621

MEDIAN_ROB	37.38 618	40.85 622	40.60 611	32.31 609	31.85 609	27.20 610	24.55 606	29.10 616	33.19 622	42.09 624	41.76 622	33.35 614	34.39 622	39.78 617	37.07 616	43.64 623	44.10 623	44.12 619	43.40 621	41.51 620	42.76 622

RSGM-EC	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

acva	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

test_example2	176.61 624	205.14 625	198.86 624	188.60 624	190.98 625	152.67 625	170.61 625	94.86 626	123.55 626	178.88 626	179.48 625	158.94 626	141.34 626	192.61 626	198.96 626	203.76 626	236.37 626	164.13 626	173.55 626	218.58 626	160.41 625

FSD					0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.46 527

ccccc		429.19 626		507.10 625	501.20 626	356.95 626		380.82 627		334.51 627		372.86 627		499.17 627		561.44 627	431.22 627	334.28 627	290.86 627	540.88 627

ASD4		8.86 601

Low-res two-view benchmark