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

asda	0.30 23	0.24 94	0.42 40	0.38 28	0.23 28	0.43 64	0.34 121	0.58 26	0.37 40	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.52 39	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

4.25_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.5w_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.25w-stereo	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.32 24	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4w-stereo	0.30 23	0.24 94	0.44 50	0.37 13	0.23 28	0.46 80	0.27 63	0.63 44	0.31 19	0.41 67	0.44 57	0.27 22	0.36 84	0.59 64	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.12 49	0.13 5	0.12 13

3.75w	0.32 38	0.23 73	0.44 50	0.37 13	0.29 142	0.62 211	0.36 145	0.59 28	0.32 24	0.41 67	0.47 68	0.25 15	0.34 67	0.64 86	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.12 13

3.5w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.45 63	0.37 13	0.24 44	0.54 157	0.35 129	0.66 55	0.36 37	0.43 79	0.44 57	0.29 33	0.34 67	0.77 125	0.39 171	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.13 42

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 60	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 7	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.26 75	0.26 4	0.25 45	0.49 8	0.29 12	0.36 44	0.47 68	0.28 31	0.32 53	0.49 32	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

Monster-pub-eth3d	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 95	0.26 145	2.03 527	0.36 5	0.21 10	0.46 80	0.23 34	0.67 61	0.48 77	0.42 73	0.27 14	0.31 41	0.30 39	0.98 199	0.24 5	0.14 34	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.28 397

qwe	0.32 38	0.21 35	0.40 25	0.37 13	0.26 75	0.49 105	0.29 74	0.64 46	0.39 43	0.49 115	0.48 72	0.26 17	0.27 25	0.80 137	0.34 119	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.15 49	0.12 13

2.25w	0.32 38	0.24 94	0.48 78	0.37 13	0.24 44	0.45 74	0.25 45	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.58 110	0.27 22	0.32 53	0.74 121	0.35 129	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.14 73

4.5_new	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

4.5w-stereo	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

2.5w	0.31 33	0.23 73	0.46 71	0.39 36	0.24 44	0.42 55	0.39 189	0.61 39	0.30 16	0.37 49	0.53 91	0.24 9	0.25 15	0.77 125	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

2.75w_new	0.31 33	0.23 73	0.43 46	0.35 3	0.23 28	0.42 55	0.42 217	0.54 15	0.35 36	0.47 101	0.43 53	0.24 9	0.30 39	0.66 95	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

3.25w_new	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.38 28	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

3.25w	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.37 13	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

3w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.52 110	0.40 45	0.21 10	0.53 149	0.54 338	0.65 50	0.46 70	0.44 83	0.48 72	0.23 4	0.45 132	0.46 19	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

2w_stereo	0.32 38	0.24 94	0.45 63	0.39 36	0.22 22	0.46 80	0.47 283	0.69 63	0.42 54	0.43 79	0.50 83	0.24 9	0.45 132	0.47 26	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

1w_stereo	0.34 50	0.20 16	0.42 40	0.43 70	0.26 75	0.47 87	0.54 338	0.59 28	0.50 84	0.41 67	0.66 128	0.25 15	0.44 128	0.62 82	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

monsters	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.36 267	0.34 22	0.27 63	0.66 55	0.43 56	0.47 101	0.40 39	0.22 2	0.23 11	1.33 291	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

SGD-Stereo	0.32 38	0.20 16	0.40 25	0.38 28	0.19 2	0.43 64	0.22 23	0.64 46	0.33 26	0.42 73	0.34 27	0.27 22	0.35 75	1.15 245	0.30 60	0.20 234	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.17 102	0.13 42

MonSter	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 296	3.18 594	2.55 547	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 568	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 568

CAS	0.63 250	0.18 1	0.37 6	2.27 573	0.84 522	0.57 178	0.54 338	0.79 96	0.62 126	0.48 109	0.70 143	0.36 60	0.26 22	0.45 16	0.35 129	2.24 574	0.10 9	0.14 4	0.09 1	0.15 49	1.06 564

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 186	0.25 122	0.68 207	0.43 70	0.24 44	0.40 41	0.34 121	1.04 202	1.09 313	1.32 415	1.60 456	0.80 229	0.68 265	0.67 98	0.39 171	0.13 22	0.10 9	0.18 128	0.17 192	0.17 102	0.13 42

VIP-Stereo	0.35 60	0.22 56	0.49 85	0.40 45	0.43 345	0.82 331	0.22 23	0.59 28	0.45 63	0.31 22	0.53 91	0.37 65	0.31 46	0.83 148	0.27 33	0.17 111	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.12 13

GSStereo	0.33 46	0.21 35	0.43 46	0.45 109	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

GS-Stereo							0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

DDF-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.47 74	0.48 157	0.42 334	0.31 17	0.24 40	0.53 11	0.33 26	0.33 33	0.40 39	0.37 65	0.48 162	0.91 175	0.32 85	0.23 324	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.86 546	0.16 143

Monster-pub-mixall	0.30 23	0.19 10	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 26	0.34 32	0.36 44	0.34 27	0.26 17	0.20 1	1.40 317	0.24 5	0.15 44	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 42

zero-FE	0.36 62	0.22 56	0.47 74	0.45 109	0.43 345	0.30 14	0.24 40	0.61 39	0.33 26	0.33 33	0.41 42	0.37 65	0.50 177	0.64 86	0.32 85	0.22 297	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.83 544	0.16 143

monsterstereo	0.34 50	0.20 16	0.44 50	0.45 109	0.35 256	0.27 9	0.29 74	0.53 11	0.51 93	0.44 83	0.61 115	0.26 17	0.25 15	1.19 257	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 18	0.20 16	0.45 63	0.37 13	0.25 65	0.26 4	0.20 11	0.78 91	0.28 11	0.28 9	0.26 10	0.24 9	0.26 22	0.91 175	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.20 16	0.44 50	0.37 13	0.26 75	0.29 12	0.21 17	0.66 55	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 269	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

MLG-Stereo_test3	0.28 12	0.18 1	0.42 40	0.40 45	0.23 28	0.47 87	0.19 7	0.61 39	0.29 12	0.35 39	0.21 2	0.35 58	0.21 3	0.60 76	0.25 12	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 16	0.36 3	0.37 13	0.22 22	0.35 25	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 56	0.20 1	0.77 125	0.23 2	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 7	0.19 10	0.38 13	0.40 45	0.24 44	0.38 35	0.20 11	0.59 28	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 52	0.27 25	0.90 174	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

MLG-Stereo	0.29 18	0.19 10	0.38 13	0.41 55	0.20 4	0.42 55	0.20 11	0.66 55	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 52	0.28 29	1.09 230	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

GREAT-IGEV	0.32 38	0.20 16	0.42 40	0.37 13	0.29 142	0.36 30	0.28 69	0.56 20	0.58 114	0.28 9	0.50 83	0.29 33	0.29 33	0.84 153	0.27 33	0.14 34	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 504	0.42 40	0.64 404	0.29 142	0.48 93	0.25 45	0.85 123	0.44 61	0.38 57	0.36 30	0.30 38	0.70 273	1.15 245	0.29 49	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.18 137	0.12 13

StereoAnything_RVC	0.45 126	1.43 564	0.48 78	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 17	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 84	1.27 276	0.22 1	0.21 268	0.11 31	0.14 4	0.10 2	2.37 571	0.11 2

AIO_rvc	0.36 62	0.23 73	0.49 85	0.43 70	0.27 100	0.59 188	0.38 174	0.94 161	0.45 63	0.33 33	0.46 66	0.49 112	0.22 9	0.84 153	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.13 42

AIO_test	0.35 60	0.22 56	0.44 50	0.43 70	0.27 100	0.57 178	0.44 249	0.79 96	0.41 51	0.32 28	0.47 68	0.46 92	0.30 39	0.69 100	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.15 49	0.12 13

castereo++	0.38 74	0.23 73	0.41 31	0.43 70	0.31 191	0.97 385	0.22 23	0.86 125	0.58 114	0.32 28	0.44 57	0.51 122	0.39 98	0.93 184	0.24 5	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.14 73

castereo	0.41 95	0.22 56	0.46 71	0.44 95	0.30 165	0.61 202	0.56 364	0.97 174	0.80 194	0.38 57	0.69 139	0.45 88	0.69 268	0.51 36	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.12 13

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 99	0.21 35	0.54 122	0.40 45	0.25 65	0.47 87	0.32 100	0.73 74	1.15 353	0.76 177	0.73 152	0.58 158	0.45 132	0.60 76	0.34 119	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.13 42

IGEV-Stereo++	0.30 23	0.20 16	0.40 25	0.46 119	0.30 165	0.33 21	0.22 23	0.75 81	0.45 63	0.32 28	0.41 42	0.32 44	0.48 162	0.38 4	0.27 33	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

U	9.45 595	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 618	61.27 623	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 621	8.88 605	0.17 102	0.13 42

4D-IteraStereo	0.48 146	0.24 94	0.76 286	0.50 187	0.44 354	0.66 243	0.31 91	0.87 126	1.02 276	1.03 260	0.72 150	0.78 223	0.32 53	0.64 86	0.37 151	0.17 111	0.11 31	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.13 42

MC-Stereo	0.43 105	0.23 73	0.48 78	0.51 219	0.28 125	0.39 38	0.32 100	0.88 134	0.68 156	0.60 151	0.84 180	0.56 150	0.61 240	1.03 212	0.31 80	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.13 42

test-3	0.54 186	0.22 56	0.68 207	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.32 415	0.69 139	0.87 262	0.45 132	1.68 372	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

test_1	0.54 186	0.22 56	0.68 207	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.28 386	0.68 135	0.87 262	0.45 132	1.67 367	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 562	0.18 137	0.11 2
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
AFF-stereo	0.58 224	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 13	0.24 44	0.34 22	0.20 11	0.49 8	0.31 19	0.29 15	0.26 10	0.40 73	0.26 22	0.45 16	0.27 33	0.13 22	0.12 61	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.12 13

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 28	0.24 44	0.30 14	0.20 11	0.54 15	0.33 26	0.27 8	0.30 22	0.33 52	0.25 15	0.46 19	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

GEAStereo	0.31 33	0.21 35	0.43 46	0.43 70	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.17 102	0.14 73

gasm-f	0.34 50	0.22 56	0.42 40	0.43 70	0.31 191	0.39 38	0.44 249	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.64 123	0.32 44	0.46 139	0.55 52	0.28 45	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.14 73

FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 337	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

DLNR-FE	23.17 608	48.55 625	42.94 612	176.85 627	78.48 620	0.35 25	0.21 17	23.51 609	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 608	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

IGEV-FE	0.53 170	0.30 252	0.99 384	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.94 292	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

252Zero-FE	0.27 7	0.22 56	0.40 25	0.41 55	0.24 44	0.29 12	0.19 7	0.59 28	0.46 70	0.31 22	0.33 26	0.22 2	0.25 15	0.40 8	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

AdaDepth	0.30 23	0.22 56	0.49 85	0.44 95	0.27 100	0.44 70	0.24 40	0.52 10	0.30 16	0.31 22	0.37 33	0.26 17	0.32 53	0.79 134	0.25 12	0.12 8	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

GASTEREO	0.40 87	0.25 122	0.51 101	0.48 157	0.25 65	0.65 234	0.36 145	0.81 109	0.49 79	0.51 129	0.82 177	0.30 38	0.66 263	0.62 82	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.14 73

MSCF	0.38 74	0.25 122	0.52 110	0.47 130	0.25 65	0.62 211	0.37 167	0.81 109	0.47 74	0.50 124	0.71 146	0.32 44	0.65 260	0.54 45	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.17 102	0.14 73

IGEV	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.37 13	0.31 191	0.45 74	0.21 17	0.59 28	0.40 47	0.31 22	0.43 53	0.26 17	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.12 1	0.12 13

xyz-stereo	7.16 591	0.22 56	69.90 623	0.42 63	0.21 10	32.92 614	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 440	27.04 610	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

111111	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.45 109	0.42 334	0.37 32	0.22 23	0.95 166	0.38 42	0.31 22	0.31 23	0.40 73	0.27 25	0.96 190	0.26 23	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.13 42

LG-G_1	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-G	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LGtest1	0.27 7	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.42 55	0.19 7	0.56 20	0.26 9	0.29 15	0.24 6	0.29 33	0.29 33	0.55 52	0.25 12	0.18 151	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.14 26	0.13 42

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 62	0.23 73	0.54 122	0.50 187	0.28 125	0.36 30	0.22 23	1.02 191	0.39 43	0.42 73	0.64 123	0.36 60	0.51 181	0.39 6	0.29 49	0.18 151	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.18 197

Reg-Stereo(zero)	0.44 118	0.22 56	0.45 63	0.43 70	0.23 28	0.38 35	0.25 45	0.76 84	1.08 304	0.90 215	0.78 164	0.90 275	0.47 149	0.70 104	0.36 139	0.15 44	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

HI	0.64 262	0.32 303	0.68 207	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 411	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

CoSv	0.64 262	0.32 303	0.68 207	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 411	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

SCV	0.46 133	0.26 145	0.55 132	0.47 130	0.25 65	0.39 38	0.38 174	1.98 486	0.60 123	0.35 39	0.48 72	0.55 142	0.36 84	1.28 278	0.32 85	0.24 340	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.14 73

FoundationStereo	0.24 1	0.21 35	0.36 3	0.38 28	0.22 22	0.32 20	0.22 23	0.39 2	0.23 6	0.30 20	0.25 7	0.30 38	0.33 57	0.34 3	0.26 23	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.12 13

HUF	0.36 62	0.23 73	0.52 110	0.40 45	0.22 22	0.54 157	0.47 283	0.82 114	0.43 56	0.36 44	0.43 53	0.50 118	0.42 111	0.64 86	0.29 49	0.17 111	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.14 73

GIP-stereo	0.34 50	0.23 73	0.45 63	0.50 187	0.36 267	0.38 35	0.23 34	0.78 91	0.52 100	0.34 36	0.51 86	0.46 92	0.38 96	0.51 36	0.27 33	0.20 234	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.16 71	0.14 73

DEFOM-Stereo	0.33 46	0.20 16	0.40 25	0.42 63	0.28 125	0.80 320	0.23 34	0.48 6	0.37 40	0.37 49	0.31 23	0.23 4	0.24 13	1.20 259	0.27 33	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.14 73

SMoEStereo_RVC	0.39 78	0.25 122	0.50 94	0.45 109	0.30 165	0.61 202	0.36 145	0.72 72	0.45 63	0.46 96	0.43 53	0.42 75	0.35 75	1.39 311	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.15 129	0.16 71	0.15 110

tg	0.52 160	0.24 94	0.61 167	0.49 175	0.30 165	0.90 355	0.29 74	1.07 225	0.83 203	0.83 200	1.02 237	0.62 176	0.43 119	1.35 296	0.41 190	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.17 102	0.15 110

PAM	0.76 343	0.29 232	1.08 423	0.52 240	0.33 234	1.38 464	0.39 189	2.01 493	0.67 152	1.06 265	0.96 207	2.89 554	1.43 497	0.86 162	0.35 129	0.19 195	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.20 270

dual_stereo	0.27 7	0.19 10	0.35 1	0.39 36	0.21 10	0.25 3	0.22 23	0.48 6	0.31 19	0.32 28	0.26 10	0.37 65	0.24 13	0.83 148	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 560	1.70 575

AIO-Stereo	0.37 68	0.25 122	0.51 101	0.47 130	0.23 28	0.45 74	0.39 189	1.07 225	0.52 100	0.41 67	0.48 72	0.52 129	0.25 15	0.72 111	0.30 60	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

WCG-NET（raft）	0.45 126	0.21 35	0.55 132	0.40 45	0.24 44	0.50 119	0.36 145	0.73 74	1.09 313	0.71 169	0.76 160	0.92 287	0.51 181	0.84 153	0.34 119	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.14 110	0.14 26	0.14 73

RSM	0.39 78	0.24 94	0.49 85	0.46 119	0.26 75	0.47 87	0.40 197	0.92 145	0.44 61	0.41 67	0.42 44	0.65 185	0.33 57	1.07 225	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.13 42

RAFT-Stereo-weight	0.47 140	0.24 94	0.53 116	0.48 157	0.27 100	0.60 196	0.35 129	1.02 191	1.07 298	0.99 242	0.78 164	0.76 216	0.28 29	0.76 122	0.36 139	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

MoCha-V2	0.40 87	0.20 16	0.49 85	0.50 187	0.21 10	0.44 70	0.33 109	0.93 154	0.53 104	0.53 132	0.53 91	0.42 75	0.58 227	1.09 230	0.27 33	0.14 34	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.17 102	0.15 110

IGEV++	0.40 87	0.22 56	0.51 101	0.52 240	0.29 142	0.45 74	0.25 45	1.65 387	0.46 70	0.37 49	0.57 107	0.46 92	0.45 132	0.50 34	0.38 162	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

ACVNet-DCA	0.56 211	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

xx1	0.67 286	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 569	0.58 141	0.79 170	0.95 301	0.77 299	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

1test111	0.54 186	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	0.88 167	0.59 309	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

cc1	0.64 262	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 569	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.19 181	0.19 237

ff7	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

ffff	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

ffm	0.72 305	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 556	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

ff1	1.37 495	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 556	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

11t	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

tt1	0.62 243	0.32 303	0.51 101	0.54 273	0.26 75	1.16 427	0.48 294	0.95 166	2.47 556	0.57 139	0.77 162	0.49 112	0.81 320	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.15 129	0.19 181	0.20 270

IGEV_Zeroshot_test	0.53 170	0.30 252	0.99 384	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.95 301	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

MSKI-zero shot	0.55 202	0.26 145	0.57 146	0.51 219	0.26 75	0.69 259	0.28 69	1.18 259	0.64 134	0.91 220	1.32 372	0.82 238	0.33 57	1.92 402	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.16 143

DLNR_Zeroshot_test	23.17 608	48.52 624	43.29 613	176.68 626	78.69 621	0.35 25	0.21 17	23.41 608	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 606	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 552

anonymousdsp	0.43 105	0.27 175	0.53 116	0.44 95	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.89 135	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.33 291	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

Selective-IGEV	0.39 78	0.24 94	0.50 94	0.44 95	0.25 65	0.46 80	0.33 109	1.25 288	0.40 47	0.35 39	0.45 62	0.52 129	0.30 39	1.07 225	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

EGLCR-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.51 101	0.43 70	0.26 75	0.44 70	0.22 23	0.99 180	0.48 77	0.42 73	0.42 44	0.67 192	0.29 33	0.86 162	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.17 102	0.15 110

RCA-Stereo	0.50 157	0.23 73	0.58 152	0.48 157	0.33 234	0.55 166	0.45 269	0.97 174	1.38 472	0.68 164	1.05 252	0.63 179	0.80 316	0.59 64	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.14 73

ccc-4	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 202	0.23 73	0.71 238	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

TransformOpticalFlow	0.96 415	0.28 197	0.89 351	0.52 240	0.31 191	0.66 243	0.54 338	1.75 413	1.12 326	1.09 275	1.44 413	1.37 420	1.01 420	6.70 561	0.42 201	0.19 195	0.12 61	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.19 237

PFNet	0.91 404	0.26 145	1.10 429	0.63 395	0.32 213	0.64 218	0.56 364	1.17 254	0.99 265	1.47 462	1.08 263	0.98 311	0.69 268	6.62 556	0.54 293	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.19 233	0.20 217	0.17 171

IRAFT_RVC	0.88 396	0.28 197	0.76 286	0.63 395	0.31 191	0.65 234	1.02 505	1.22 280	0.94 239	1.22 356	1.04 250	1.01 325	0.98 408	5.82 542	0.53 287	0.22 297	0.12 61	0.25 354	0.20 265	0.20 217	0.19 237

cross-raft	0.54 186	0.25 122	0.61 167	0.52 240	0.29 142	0.68 254	0.37 167	1.46 332	0.76 182	1.01 252	1.06 254	1.28 400	0.46 139	0.71 108	0.35 129	0.15 44	0.12 61	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.14 73

GMM-Stereo	0.74 328	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 500	1.01 190	0.87 213	1.36 432	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 553

iRaftStereo_RVC	0.47 140	0.26 145	0.64 183	0.50 187	0.29 142	0.53 149	0.33 109	1.05 210	0.77 186	0.84 203	1.00 223	0.55 142	0.37 89	0.81 143	0.40 179	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.19 181	0.15 110

s12784h	0.52 160	0.20 16	0.38 13	0.41 55	0.19 2	0.96 381	0.34 121	1.17 254	1.25 409	0.81 194	0.90 193	0.63 179	0.50 177	1.45 324	0.42 201	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.11 9	0.18 137	0.11 2

CFNet-RSSM	0.54 186	0.24 94	0.70 226	0.48 157	0.28 125	0.60 196	0.27 63	1.49 338	1.14 341	1.06 265	0.93 200	1.08 342	0.54 197	0.70 104	0.35 129	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.14 73

HITNet	0.65 270	0.40 406	0.77 293	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
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	0.72 305	0.34 349	1.10 429	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 461	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

LCMNet	0.28 12	0.18 1	0.36 3	0.37 13	0.24 44	0.31 17	0.20 11	0.57 24	0.57 112	0.28 9	0.32 25	0.33 52	0.29 33	0.54 45	0.30 60	0.14 34	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 36	0.21 10	0.40 41	0.21 17	0.53 11	0.29 12	0.30 20	0.28 15	0.31 41	0.29 33	0.47 26	0.25 12	0.15 44	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.11 2

DA	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

GGEV	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

LG-Stereo	0.34 50	0.25 122	0.78 301	0.47 130	0.26 75	0.37 32	0.30 84	0.71 71	0.52 100	0.36 44	0.57 107	0.29 33	0.21 3	0.50 34	0.36 139	0.13 22	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.12 13

MM-Stereo_test2	0.43 105	0.24 94	0.67 203	0.51 219	0.32 213	0.55 166	0.45 269	0.97 174	0.77 186	0.59 149	0.51 86	0.49 112	0.42 111	0.80 137	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.14 73

HART	0.45 126	0.22 56	0.54 122	0.50 187	0.26 75	0.41 47	0.29 74	1.03 196	0.50 84	0.58 141	1.45 415	0.61 171	0.35 75	1.08 229	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.14 110	0.19 181	0.14 73

SCV_C0	0.43 105	0.26 145	0.65 190	0.43 70	0.29 142	0.47 87	0.31 91	1.34 302	0.73 172	0.38 57	0.49 80	0.54 137	0.29 33	1.24 269	0.30 60	0.17 111	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.20 217	0.15 110

IGEV-RUCA	0.37 68	0.23 73	0.48 78	0.49 175	0.36 267	0.60 196	0.23 34	0.64 46	0.49 79	0.39 65	0.49 80	0.44 80	0.31 46	0.85 158	0.30 60	0.24 340	0.13 130	0.16 61	0.12 49	0.20 217	0.19 237

tt45	0.45 126	0.23 73	0.46 71	0.45 109	0.33 234	0.79 312	0.32 100	0.78 91	0.41 51	0.51 129	0.44 57	0.49 112	0.37 89	2.14 424	0.34 119	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.18 197

999	0.48 146	0.22 56	0.49 85	0.48 157	0.34 252	0.75 287	0.31 91	0.85 123	0.55 108	0.37 49	0.48 72	0.50 118	0.36 84	2.45 451	0.39 171	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.16 71	0.19 237

mms	0.40 87	0.27 175	0.52 110	0.46 119	0.32 213	0.43 64	0.46 276	0.70 67	0.46 70	0.35 39	0.58 110	0.44 80	0.30 39	1.36 301	0.33 102	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.19 181	0.15 110

ours_stereo	0.39 78	0.28 197	0.51 101	0.46 119	0.30 165	0.40 41	0.44 249	0.73 74	0.56 110	0.35 39	0.56 104	0.46 92	0.33 57	1.11 236	0.32 85	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.15 129	0.19 181	0.14 73

fffy	0.42 99	0.27 175	0.57 146	0.46 119	0.29 142	0.48 93	0.35 129	0.91 142	0.55 108	0.40 66	0.58 110	0.55 142	0.41 105	1.26 273	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.14 73

PAM_32	0.77 345	0.28 197	1.03 405	0.52 240	0.30 165	1.32 453	0.35 129	1.97 484	0.65 149	1.02 256	1.06 254	3.05 555	1.49 507	0.96 190	0.36 139	0.19 195	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.19 181	0.19 237

Occ-G	0.42 99	0.21 35	0.48 78	0.41 55	0.26 75	0.42 55	0.62 397	0.77 87	0.49 79	0.43 79	0.66 128	1.02 327	0.46 139	0.78 130	0.41 190	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.16 71	0.16 143

Pointernet	0.37 68	0.20 16	0.57 146	0.43 70	0.28 125	0.51 136	0.27 63	0.93 154	0.61 124	0.47 101	0.63 120	0.49 112	0.38 96	0.49 32	0.33 102	0.17 111	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 425	0.39 399	3.21 556	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 547	0.75 175	0.95 230	4.63 569	1.81 494	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 305	0.35 370	1.70 507	0.49 175	0.56 431	0.63 215	0.38 174	2.41 552	0.65 149	0.77 182	1.07 258	1.82 497	0.95 390	0.93 184	0.43 211	0.20 234	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.28 379	0.26 375

RSM++	0.38 74	0.24 94	0.51 101	0.47 130	0.26 75	0.50 119	0.41 213	0.79 96	0.45 63	0.37 49	0.45 62	0.60 167	0.35 75	1.02 211	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.18 137	0.13 42

trnet	0.39 78	0.21 35	0.37 6	0.36 5	0.20 4	0.53 149	0.29 74	0.78 91	1.12 326	0.59 149	0.71 146	0.53 135	0.42 111	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.13 42

testlalala	0.45 126	0.28 197	0.59 159	0.42 63	0.39 310	0.71 271	0.39 189	1.08 231	0.45 63	1.24 371	0.80 175	0.61 171	0.36 84	0.54 45	0.33 102	0.20 234	0.13 130	0.18 128	0.12 49	0.15 49	0.15 110

AEACV	0.37 68	0.24 94	0.52 110	0.47 130	0.51 403	0.37 32	0.38 174	0.65 50	0.53 104	0.42 73	0.56 104	0.46 92	0.60 231	0.53 42	0.30 60	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.14 73

Any-RAFT	0.53 170	0.24 94	0.47 74	0.47 130	0.27 100	1.00 393	0.25 45	1.58 369	1.05 289	0.85 208	0.99 219	1.06 336	0.47 149	0.70 104	0.32 85	0.18 151	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.16 143

RAFT-Test	0.54 186	0.25 122	0.64 183	0.47 130	0.30 165	0.97 385	0.27 63	1.24 286	0.81 197	0.96 232	1.12 287	1.28 400	0.48 162	0.71 108	0.36 139	0.17 111	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.16 143

HH	0.63 250	0.30 252	0.77 293	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 469	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

HanStereo	0.63 250	0.30 252	0.77 293	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 469	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

anonymousdsp2	0.53 170	0.27 175	0.74 272	0.48 157	0.29 142	0.76 293	0.47 283	1.61 378	0.82 202	0.77 182	0.77 162	0.75 212	0.47 149	1.03 212	0.40 179	0.18 151	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.19 181	0.18 197

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 564	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 570

ProNet	0.43 105	0.28 197	0.58 152	0.43 70	0.30 165	0.56 173	0.52 324	1.00 184	0.58 114	0.44 83	0.49 80	0.43 78	0.43 119	1.28 278	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

DCANet-4	0.54 186	0.26 145	1.07 419	0.42 63	0.24 44	0.48 93	0.36 145	0.99 180	1.30 435	1.10 283	1.02 237	0.56 150	0.75 287	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

fff	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

ADStereo(finetuned)	0.57 218	0.24 94	1.06 414	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.35 129	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	1.20 467	0.84 153	0.51 273	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

RAFT+CT+SA	0.58 224	0.29 232	0.60 164	0.66 425	0.37 283	0.42 55	0.55 356	1.27 290	1.03 280	0.70 167	1.22 329	0.60 167	0.70 273	1.64 361	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.22 339	0.21 258	0.18 197

test_5	0.65 270	0.30 252	0.75 276	0.67 437	0.50 391	0.92 366	0.52 324	1.39 315	1.12 326	0.76 177	1.11 280	1.00 318	0.90 365	1.53 341	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.23 295	0.22 339	0.21 258	0.19 237

test_4	0.53 170	0.22 56	0.56 136	0.54 273	0.32 213	0.64 218	0.39 189	0.80 104	0.62 126	0.92 222	1.87 500	0.68 194	0.42 111	1.16 249	0.37 151	0.15 44	0.13 130	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.15 110

iRaft-Stereo_20w	0.65 270	0.31 287	1.00 390	0.47 130	0.34 252	0.73 278	0.30 84	2.96 566	0.70 162	1.15 315	1.14 296	0.76 216	0.65 260	1.11 236	0.38 162	0.17 111	0.13 130	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.18 197

LCNet	0.72 305	0.28 197	0.52 110	0.55 297	0.31 191	0.69 259	0.54 338	1.00 184	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 309	1.34 490	2.56 459	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.27 360	0.73 547

HHNet	0.62 243	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 526	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

AAGNet	1.83 532	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 462	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 608	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

STrans-v2	1.04 447	0.28 197	0.96 378	0.49 175	0.32 213	0.68 254	0.79 448	2.47 556	1.12 326	1.12 291	1.46 421	1.40 422	1.46 502	6.70 561	0.43 211	0.18 151	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.18 197

KYRaft	0.75 337	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 497	2.21 525	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 559

SST-Stereo	0.83 377	0.28 197	0.72 244	0.59 347	0.31 191	0.72 274	0.26 56	1.09 233	0.86 209	1.47 462	1.10 274	1.00 318	0.87 353	5.73 540	0.45 228	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.23 307	0.18 197

RAFT_R40	0.83 377	0.28 197	0.73 256	0.59 347	0.31 191	0.69 259	0.44 249	1.10 236	0.95 241	1.47 462	1.10 274	1.00 318	0.85 340	5.53 534	0.46 242	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.20 265	0.23 307	0.18 197

RAFT-RH_RVC	1.03 444	0.24 94	0.67 203	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 535	4.65 571	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

RAFT-345	0.84 382	0.25 122	0.66 198	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 415	2.34 531	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

Prome-Stereo	0.75 337	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 495	0.89 135	0.88 217	1.45 459	2.46 538	0.91 278	1.41 495	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 555

DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

csc	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

cscssc	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

111	0.60 233	0.23 73	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.72 274	0.42 217	1.18 259	1.41 487	0.80 190	1.38 395	1.10 354	0.79 310	0.96 190	0.58 306	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.19 237

EAI-Stereo	0.65 270	0.28 197	0.69 220	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 541	0.64 134	0.71 169	3.18 553	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

Gwc-CoAtRS	0.52 160	0.24 94	0.68 207	0.48 157	0.29 142	0.64 218	0.25 45	1.16 252	1.08 304	1.01 252	1.00 223	1.12 359	0.56 209	0.69 100	0.37 151	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.15 49	0.15 110

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
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	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 557	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

Zero-FE251	0.34 50	0.23 73	0.51 101	0.45 109	0.29 142	0.58 181	0.24 40	0.82 114	0.34 32	0.49 115	0.38 34	0.52 129	0.42 111	0.47 26	0.27 33	0.18 151	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.13 42

z-ln-s-r	1.02 441	0.55 470	2.09 530	0.52 240	0.55 428	0.78 306	0.87 470	1.47 334	1.34 450	1.12 291	1.62 463	1.37 420	1.06 436	2.62 463	3.32 553	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.21 287

DilatedVolume-Stereo	0.43 105	0.21 35	0.55 132	0.43 70	0.32 213	0.72 274	0.29 74	0.80 104	0.51 93	0.77 182	0.73 152	0.48 104	0.40 102	1.13 242	0.39 171	0.15 44	0.14 185	0.15 30	0.14 110	0.16 71	0.14 73

G2L-ROB	0.73 323	0.25 122	0.76 286	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 472	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

G2L-Stereo_test	0.73 323	0.27 175	0.74 272	0.49 175	0.40 321	0.90 355	0.81 457	1.53 357	1.14 341	1.28 386	1.27 349	1.52 450	0.72 281	1.62 357	0.94 412	0.19 195	0.14 185	0.16 61	0.15 129	0.18 137	0.19 237

UGAM-zero	1.00 432	0.30 252	0.93 364	0.47 130	0.30 165	0.57 178	0.25 45	2.25 537	0.63 129	1.01 252	1.10 274	2.73 550	1.85 537	6.26 549	0.40 179	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.17 171

GCAP-BAT	0.49 152	0.31 287	0.64 183	0.41 55	0.46 373	0.70 266	0.35 129	0.77 87	0.64 134	0.86 210	1.00 223	0.77 219	0.37 89	1.18 255	0.36 139	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.13 80	0.17 102	0.15 110

MyStereo8	0.65 270	0.29 232	1.00 390	0.58 334	0.49 384	0.91 359	0.35 129	1.18 259	1.31 439	1.16 325	1.27 349	0.90 275	0.64 254	0.72 111	0.95 416	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.18 210	0.22 282	0.26 375

IGEVStereo-DCA	0.46 133	0.28 197	0.56 136	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.18 197

rrr	0.46 133	0.28 197	0.73 256	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.38 174	0.76 84	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143

testlalala_base	0.77 345	0.40 406	0.70 226	0.65 418	0.50 391	0.79 312	0.28 69	1.50 342	0.51 93	0.73 175	0.90 193	0.69 199	0.54 197	0.66 95	0.40 179	2.82 580	0.14 185	0.17 90	0.12 49	2.68 576	0.19 237

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 197	0.68 207	0.47 130	0.25 65	0.53 149	0.32 100	0.82 114	0.58 114	0.65 159	0.69 139	0.58 158	0.42 111	0.47 26	0.29 49	0.17 111	0.14 185	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.14 73

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 159	0.29 232	0.47 74	0.43 70	0.30 165	0.55 166	0.55 356	1.02 191	0.77 186	0.98 239	0.85 182	0.94 292	0.56 209	0.85 158	0.45 228	0.20 234	0.14 185	0.26 373	0.14 110	0.23 307	0.23 325

riskmin	0.56 211	0.27 175	0.60 164	0.43 70	0.31 191	0.83 337	0.42 217	1.14 248	1.04 285	0.73 175	0.75 158	1.11 358	1.01 420	0.81 143	0.51 273	0.20 234	0.14 185	0.24 315	0.15 129	0.24 322	0.25 351

Selective-RAFT	0.52 160	0.28 197	0.79 304	0.55 297	0.27 100	0.91 359	0.33 109	0.80 104	0.88 217	0.58 141	0.63 120	0.81 233	0.77 299	1.29 282	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.17 171

DisPM	0.66 277	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.35 256	0.62 211	0.45 269	1.02 191	0.99 265	1.56 485	1.10 274	0.80 229	0.59 228	2.37 446	0.41 190	0.23 324	0.14 185	0.23 295	0.21 310	0.20 217	0.25 351

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 427	0.40 406	1.82 518	0.66 425	0.62 463	2.05 530	0.78 445	1.91 468	1.29 429	1.54 481	1.42 404	1.51 448	1.23 473	1.99 410	1.33 471	0.23 324	0.14 185	0.20 191	0.15 129	0.27 360	0.26 375

raft_robust	0.68 290	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

Sa-1000	0.72 305	0.29 232	0.76 286	0.59 347	0.30 165	0.73 278	0.37 167	1.62 382	1.33 447	1.28 386	2.04 517	0.86 258	0.75 287	1.84 393	0.38 162	0.19 195	0.14 185	0.25 354	0.23 362	0.20 217	0.16 143

iRaft-Stereo_5w	0.85 386	0.29 232	0.91 358	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 437	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

IPLG	0.69 292	0.27 175	0.97 380	0.51 219	0.43 345	0.79 312	0.33 109	1.21 272	1.06 293	1.30 401	1.10 274	0.52 129	0.55 204	3.16 483	0.63 326	0.16 67	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

MIPNet	0.56 211	0.28 197	0.94 368	0.49 175	0.33 234	0.66 243	0.38 174	1.35 305	1.08 304	1.06 265	0.92 197	0.60 167	0.79 310	0.73 115	0.52 280	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

GMOStereo	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

error version	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-v	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

Patchmatch Stereo++	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
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
OMP-Stereo	0.94 411	0.33 325	0.72 244	0.90 535	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 491	1.12 287	1.46 437	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

IIG-Stereo	0.96 415	0.31 287	0.72 244	0.88 530	0.33 234	0.61 202	0.26 56	1.19 269	1.03 280	1.69 505	1.37 390	1.46 437	0.75 287	6.96 565	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.23 295	0.18 210	0.20 217	0.14 73

NF-Stereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.02 237	0.82 238	0.57 218	5.40 532	0.48 254	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

OCTAStereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.82 238	0.57 218	5.35 526	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

NRIStereo	0.60 233	0.29 232	0.69 220	0.53 258	0.28 125	0.63 215	0.33 109	1.08 231	0.87 213	1.14 309	0.87 187	0.91 278	0.59 228	2.24 435	0.49 262	0.20 234	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.21 258	0.17 171

PSM-adaLoss	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.41 213	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.82 238	0.61 240	1.06 221	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

PSM-AAD	0.79 357	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.28 125	0.77 301	1.24 529	0.99 180	0.91 229	1.66 502	1.57 451	0.81 233	2.19 555	1.65 362	0.44 214	0.19 195	0.14 185	0.38 492	0.32 476	0.21 258	0.70 544

ROB_FTStereo_v2	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.42 217	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.12 240	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.25 45	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.95 204	0.82 238	0.61 240	1.15 245	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

HUI-Stereo	0.52 160	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.30 84	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	0.79 134	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

THIR-Stereo	1.02 441	0.27 175	0.69 220	0.49 175	0.28 125	0.95 375	1.34 537	1.03 196	0.97 253	1.34 427	1.90 503	1.17 369	1.58 513	6.44 553	0.78 373	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.22 339	0.19 181	0.20 270

DRaft	0.80 360	0.24 94	0.70 226	0.45 109	0.30 165	0.97 385	0.53 332	1.05 210	0.97 253	1.78 512	2.02 515	0.80 229	1.74 527	2.73 467	0.72 353	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.21 287

GrayStereo	0.82 371	0.26 145	0.58 152	0.63 395	0.37 283	0.76 293	1.86 563	1.11 242	0.87 213	1.99 531	1.89 502	1.08 342	1.82 536	1.39 311	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.21 310	0.18 137	0.39 471

RE-Stereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

Pruner-Stereo	0.62 243	0.29 232	0.70 226	0.61 373	0.31 191	0.63 215	0.43 236	1.17 254	0.99 265	1.53 475	1.08 263	0.95 301	0.55 204	1.35 296	0.51 273	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.21 258	0.23 325

TVStereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

DeepStereo_RVC	0.55 202	0.29 232	0.72 244	0.51 219	0.30 165	0.59 188	0.33 109	1.03 196	0.70 162	1.16 325	0.93 200	0.83 245	0.94 385	0.96 190	0.54 293	0.21 268	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.24 322	0.24 339

iGMRVC	0.56 211	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.38 174	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.52 337	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

iRAFT	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

CRE-IMP	0.55 202	0.30 252	0.74 272	0.52 240	0.29 142	0.79 312	0.25 45	1.04 202	0.72 168	1.09 275	0.95 204	0.81 233	0.57 218	1.10 233	0.50 268	0.21 268	0.14 185	0.23 295	0.19 233	0.28 379	0.22 305

test-2	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-1	0.52 160	0.26 145	1.04 409	0.56 311	0.32 213	0.61 202	0.38 174	1.10 236	0.91 229	0.78 185	1.01 229	0.77 219	0.52 186	0.60 76	0.42 201	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.23 325

RAFT-IKP	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.59 188	0.36 145	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.61 240	1.22 262	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

rafts_anoy	0.52 160	0.29 232	0.59 159	0.59 347	0.50 391	0.53 149	0.40 197	1.11 242	1.03 280	0.84 203	0.83 178	0.68 194	0.54 197	0.72 111	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.26 408	0.21 258	0.18 197

raft+_RVC	0.53 170	0.26 145	0.54 122	0.60 359	0.47 379	0.54 157	0.54 338	1.27 290	0.99 265	0.76 177	1.03 247	0.70 203	0.56 209	0.93 184	0.47 249	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.18 210	0.18 137	0.15 110

XX-Stereo	0.63 250	0.26 145	1.90 522	0.81 503	0.67 476	0.43 64	0.23 34	1.03 196	0.58 114	0.65 159	1.56 447	1.41 425	0.39 98	1.28 278	0.35 129	0.20 234	0.14 185	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.14 73

test_xeample3	0.42 99	0.28 197	0.69 220	0.43 70	0.33 234	0.56 173	0.38 174	0.79 96	0.45 63	0.53 132	0.46 66	0.44 80	0.44 128	1.38 306	0.31 80	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.17 102	0.16 143

ARAFT	0.77 345	0.36 380	1.49 494	0.51 219	0.31 191	0.90 355	0.82 459	1.90 464	1.06 293	1.62 497	1.24 335	1.02 327	0.64 254	1.84 393	0.50 268	0.18 151	0.14 185	0.28 405	0.27 419	0.17 102	0.16 143

BEATNet_4x	0.73 323	0.49 445	1.17 443	0.53 258	0.26 75	1.03 399	0.55 356	1.82 440	1.06 293	1.21 351	1.22 329	0.96 307	0.91 368	1.01 208	1.06 432	0.21 268	0.14 185	0.24 315	0.19 233	0.37 446	0.21 287

iResNet	0.75 337	0.40 406	1.36 471	0.67 437	0.29 142	0.92 366	0.59 388	1.52 351	1.25 409	1.28 386	1.48 427	0.94 292	0.76 295	1.62 357	0.78 373	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.15 129	0.22 282	0.23 325

iResNet_ROB	0.77 345	0.30 252	0.99 384	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 544	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

DN-CSS_ROB	0.64 262	0.32 303	1.05 410	0.55 297	0.40 321	0.54 157	0.45 269	1.21 272	0.93 236	1.03 260	1.47 422	0.69 199	0.63 250	1.76 386	0.49 262	0.18 151	0.14 185	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.20 270

MultiAttention	4.51 580	0.33 325	0.82 313	0.73 479	0.45 361	30.98 612	4.50 596	2.18 529	1.40 482	1.61 493	2.41 535	2.43 540	0.70 273	38.42 615	1.36 477	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

water-stereo	0.39 78	0.20 16	0.48 78	0.44 95	0.27 100	0.50 119	0.26 56	0.92 145	0.51 93	0.53 132	0.78 164	0.55 142	0.49 171	0.42 11	0.42 201	0.16 67	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

depthmonostereo	0.41 95	0.23 73	0.53 116	0.47 130	0.23 28	0.61 202	0.35 129	1.00 184	0.76 182	0.48 109	0.65 127	0.47 99	0.49 171	0.67 98	0.37 151	0.16 67	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.15 110

xyz-stereo-finetune2	0.58 224	0.27 175	0.57 146	0.40 45	0.24 44	1.09 413	0.32 100	0.79 96	0.53 104	0.65 159	1.07 258	0.58 158	0.80 316	2.47 456	0.80 383	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.16 71	0.17 171

xyz-stereo-finetune	0.48 146	0.25 122	0.54 122	0.42 63	0.23 28	0.80 320	0.42 217	0.80 104	0.80 194	0.61 152	0.62 118	0.54 137	0.43 119	1.70 374	0.58 306	0.15 44	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.15 110

RAStereo	0.34 50	0.21 35	0.66 198	0.47 130	0.27 100	0.26 4	0.29 74	0.69 63	0.63 129	0.32 28	0.42 44	0.45 88	0.31 46	0.45 16	0.34 119	0.17 111	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.13 42

gcap-zeroshot	0.53 170	0.28 197	0.89 351	0.49 175	0.28 125	0.76 293	0.37 167	1.34 302	0.73 172	0.89 213	0.67 132	1.35 415	0.51 181	0.79 134	0.33 102	0.18 151	0.15 244	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

test_for_model	1.30 486	3.71 597	0.58 152	3.22 588	2.84 588	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 455	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 576	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 599	1.50 571

testlalala2	0.58 224	0.27 175	0.68 207	1.72 566	1.27 562	0.68 254	0.42 217	0.93 154	0.70 162	0.90 215	0.93 200	0.76 216	0.34 67	0.52 39	0.40 179	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.17 171

AE-Stereo	0.49 152	0.27 175	0.67 203	0.60 359	0.39 310	0.67 247	0.46 276	1.18 259	1.09 313	0.47 101	0.75 158	0.69 199	0.47 149	0.59 64	0.40 179	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.19 181	0.15 110

plain	0.46 133	0.27 175	1.01 394	0.50 187	0.40 321	0.35 25	0.37 167	0.87 126	0.56 110	0.43 79	0.76 160	0.42 75	0.40 102	1.13 242	0.45 228	0.21 268	0.15 244	0.24 315	0.19 233	0.24 322	0.16 143

UniTT-Stereo	0.36 62	0.23 73	0.59 159	0.48 157	0.36 267	0.40 41	0.32 100	0.53 11	0.49 79	0.54 135	0.55 101	0.36 60	0.31 46	0.58 63	0.51 273	0.20 234	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.15 110

TestStereo1	0.63 250	0.28 197	0.75 276	0.76 490	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

RAFT_CTSACE	0.63 250	0.26 145	0.88 345	0.55 297	0.51 403	0.71 271	0.44 249	0.80 104	0.97 253	0.97 235	1.84 495	1.18 372	0.68 265	1.47 330	0.36 139	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.20 217	0.14 73

SA-5K	0.63 250	0.28 197	0.75 276	0.76 490	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

SA	0.66 277	0.30 252	0.82 313	0.61 373	0.30 165	0.58 181	0.38 174	1.44 328	1.30 435	0.96 232	1.36 388	0.66 189	0.95 390	1.85 396	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.25 354	0.23 362	0.21 258	0.17 171

CIPLG	0.62 243	0.33 325	0.96 378	0.58 334	0.50 391	0.75 287	0.48 294	1.05 210	0.96 246	1.40 447	1.57 451	0.64 182	0.48 162	0.89 172	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

IPLGR_C	0.62 243	0.33 325	0.99 384	0.58 334	0.49 384	0.76 293	0.48 294	1.10 236	0.96 246	1.40 447	1.56 447	0.62 176	0.48 162	0.80 137	0.71 350	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

IPLGR	0.58 224	0.27 175	1.14 439	0.48 157	0.28 125	0.65 234	0.33 109	1.22 280	1.13 338	1.18 339	1.05 252	0.69 199	0.66 263	0.96 190	0.52 280	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.18 197

ACRE	0.61 239	0.33 325	1.01 394	0.58 334	0.49 384	0.75 287	0.47 283	1.06 223	0.95 241	1.37 435	1.55 443	0.62 176	0.46 139	0.83 148	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.21 287

CrosDoStereo	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 601	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

TRStereo	0.60 233	0.60 492	0.97 380	0.74 483	0.67 476	0.46 80	0.38 174	1.85 449	0.89 220	0.79 188	0.80 175	0.88 266	0.39 98	1.10 233	0.41 190	0.23 324	0.15 244	0.23 295	0.24 375	0.17 102	0.15 110

PSM-softLoss	0.78 353	0.31 287	0.77 293	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

KMStereo	0.78 353	0.31 287	0.77 293	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

DeepStereo_LL	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 601	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DEmStereo	0.97 421	0.23 73	0.79 304	0.47 130	0.32 213	1.04 401	0.56 364	0.93 154	0.89 220	1.39 446	2.14 523	1.02 327	2.07 550	5.64 538	0.77 371	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.20 270

AnonymousM	0.59 230	1.11 549	0.41 31	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.47 283	1.05 210	0.64 134	0.98 239	0.63 120	0.67 192	0.43 119	0.59 64	0.41 190	0.20 234	0.15 244	1.84 573	0.84 564	0.14 26	0.13 42

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 256	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
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
TestStereo	0.64 262	0.39 399	0.71 238	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

XX-TBD	0.46 133	0.70 512	0.35 1	0.79 497	0.25 65	0.58 181	0.26 56	0.69 63	1.27 420	0.76 177	1.00 223	0.45 88	0.33 57	0.47 26	0.37 151	0.19 195	0.15 244	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

raftrobust	0.52 160	0.25 122	0.56 136	0.65 418	0.52 415	0.49 105	0.34 121	0.98 178	0.91 229	1.30 401	0.87 187	0.63 179	0.81 320	0.78 130	0.41 190	0.19 195	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.16 143

RALAANet	0.60 233	0.33 325	0.87 337	0.62 385	0.50 391	0.69 259	0.31 91	1.21 272	1.06 293	1.09 275	1.16 309	0.88 266	0.46 139	1.22 262	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.17 171

GMStereo	0.55 202	0.45 431	0.94 368	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 233	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

DIP-Stereo	0.62 243	0.30 252	0.83 318	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 549	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 296	0.43 421	0.75 276	0.73 479	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
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.
iResNetv2_ROB	0.80 360	0.37 387	1.71 509	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

pmcnn	2.37 555	0.42 418	2.71 552	0.63 395	0.43 345	1.54 484	1.19 526	2.01 493	1.53 505	2.64 557	7.60 586	18.07 606	1.45 501	3.44 492	2.78 541	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

Select-FE	0.74 328	0.39 399	1.56 497	0.55 297	0.46 373	0.40 41	0.22 23	1.86 452	0.68 156	1.05 264	1.31 365	1.82 497	1.74 527	1.11 236	0.38 162	0.21 268	0.16 284	0.21 226	0.25 390	0.19 181	0.31 427

DFGA-Net	0.72 305	0.40 406	1.40 473	0.52 240	0.45 361	0.83 337	0.44 249	1.28 294	1.08 304	0.99 242	1.19 321	0.70 203	0.55 204	2.14 424	1.16 450	0.18 151	0.16 284	0.24 315	0.23 362	0.27 360	0.25 351

MM-Stereo_test1	0.49 152	0.24 94	0.56 136	0.51 219	0.30 165	0.50 119	0.54 338	0.91 142	1.03 280	0.84 203	0.69 139	0.54 137	0.60 231	1.16 249	0.33 102	0.18 151	0.16 284	0.20 191	0.17 192	0.19 181	0.15 110

model_zeroshot	0.48 146	0.29 232	0.86 326	0.51 219	0.36 267	0.69 259	0.37 167	1.12 244	0.62 126	0.85 208	0.84 180	0.66 189	0.37 89	0.73 115	0.34 119	0.20 234	0.16 284	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

H2IRNET	0.56 211	0.26 145	0.66 198	0.47 130	0.35 256	0.41 47	0.26 56	0.92 145	1.17 365	0.61 152	1.28 355	1.08 342	0.86 348	0.99 203	0.63 326	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.25 390	0.21 258	0.18 197

MGS-Stereo	0.42 99	0.26 145	0.58 152	0.44 95	0.28 125	0.50 119	0.34 121	0.57 24	0.83 203	0.46 96	1.31 365	0.52 129	0.33 57	0.65 93	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

MyStereo07	0.48 146	0.29 232	0.50 94	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.05 210	0.51 93	0.48 109	0.53 91	0.43 78	0.55 204	1.30 283	0.34 119	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

MyStereo06	0.61 239	0.28 197	0.95 372	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.78 427	0.67 152	1.03 260	1.12 287	1.13 364	0.56 209	0.78 130	0.41 190	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

MyStereo05	0.66 277	0.28 197	1.07 419	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.34 302	1.41 487	1.15 315	0.91 195	0.77 219	0.80 316	1.41 319	0.63 326	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

MyStereo04	0.67 286	0.29 232	1.07 419	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.50 342	1.40 482	0.91 220	0.91 195	0.74 209	0.86 348	1.52 337	0.62 322	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

CoDeX	0.73 323	0.29 232	0.93 364	0.54 273	0.36 267	1.14 419	0.61 394	2.34 546	1.17 365	1.16 325	1.25 339	0.91 278	0.87 353	1.33 291	0.64 330	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.18 197

MaDis-Stereo	0.36 62	0.25 122	0.58 152	0.44 95	0.34 252	0.30 14	0.30 84	0.72 72	0.50 84	0.37 49	0.36 30	0.58 158	0.49 171	0.52 39	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.14 73

MIF-Stereo (partial)	0.45 126	0.25 122	0.70 226	0.50 187	0.52 415	0.35 25	0.26 56	0.91 142	0.59 122	0.45 91	0.71 146	0.51 122	0.51 181	1.11 236	0.45 228	0.20 234	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.24 322	0.18 197

EKT-Stereo	0.53 170	0.30 252	0.73 256	0.58 334	0.60 454	0.51 136	0.48 294	0.94 161	0.90 224	0.71 169	0.88 189	0.77 219	0.43 119	1.07 225	0.40 179	0.22 297	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.22 305

MIM_Stereo	0.57 218	0.24 94	0.92 362	0.46 119	0.30 165	0.54 157	0.28 69	1.27 290	0.75 175	1.00 247	1.16 309	0.93 289	0.53 192	1.45 324	0.61 319	0.16 67	0.16 284	0.20 191	0.19 233	0.17 102	0.14 73

PCWNet_CMD	0.66 277	0.32 303	0.88 345	0.49 175	0.37 283	0.78 306	0.40 197	1.42 321	1.31 439	1.16 325	1.31 365	1.25 389	0.62 245	0.89 172	0.57 303	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.19 233	0.40 464	0.25 351

LL-Strereo2	0.52 160	0.33 325	0.69 220	0.52 240	0.37 283	0.70 266	0.30 84	1.13 247	0.67 152	0.94 228	0.78 164	0.91 278	0.42 111	1.05 220	0.42 201	0.17 111	0.16 284	0.29 416	0.25 390	0.21 258	0.16 143

DCRE	0.82 371	0.26 145	0.70 226	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 585	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

anonymousa	0.72 305	0.27 175	0.75 276	0.47 130	0.63 464	1.43 474	0.45 269	1.24 286	0.89 220	1.28 386	1.75 485	1.62 464	1.13 453	0.69 100	0.59 309	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.25 390	0.20 217	0.18 197

IER	0.70 296	0.31 287	1.02 401	0.48 157	0.52 415	1.34 458	0.51 313	1.17 254	0.99 265	1.23 363	1.34 381	1.12 359	1.11 446	0.99 203	0.71 350	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.21 310	0.20 217	0.19 237

DAS	0.84 382	0.34 349	1.03 405	0.64 404	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 515	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

SepStereo	0.82 371	0.34 349	1.03 405	0.64 404	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 515	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

FTStereo	0.91 404	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 564	1.00 184	0.75 175	1.75 509	4.15 564	1.04 334	1.65 520	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 535

ASMatch	0.88 396	0.26 145	0.69 220	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 554	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

CFNet_pseudo	0.66 277	0.32 303	0.86 326	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.24 385	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.33 460	0.19 233	0.36 442	0.25 351

RALCasStereoNet	0.54 186	0.30 252	0.66 198	0.59 347	0.51 403	0.61 202	0.52 324	0.94 161	0.93 236	0.70 167	1.01 229	0.78 223	0.44 128	1.33 291	0.47 249	0.20 234	0.16 284	0.18 128	0.16 171	0.20 217	0.19 237

MSMDNet	0.66 277	0.32 303	0.87 337	0.49 175	0.37 283	0.79 312	0.40 197	1.43 327	1.31 439	1.15 315	1.31 365	1.24 385	0.63 250	0.88 167	0.57 303	0.21 268	0.16 284	0.26 373	0.19 233	0.39 459	0.24 339

ccs_rob	0.66 277	0.33 325	0.86 326	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.23 383	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.35 478	0.20 265	0.37 446	0.25 351

HSM	1.19 477	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 401	1.25 339	1.94 511	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

StereoDRNet-Refined	0.80 360	0.41 414	0.88 345	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 459	1.44 413	1.44 432	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.97 542	0.80 526	10.38 587	0.86 522	0.48 380	1.39 466	0.97 495	2.55 559	1.72 522	1.53 475	1.65 470	3.59 563	2.20 556	5.39 531	3.94 560	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

coex_refinement	0.80 360	0.28 197	0.73 256	0.70 458	0.51 403	0.95 375	0.60 392	1.78 427	1.23 400	1.36 432	1.37 390	1.82 497	0.81 320	1.32 288	1.13 447	0.26 390	0.17 314	0.19 153	0.20 265	0.24 322	0.25 351

MM-Stereo_test3	0.50 157	0.24 94	0.54 122	0.54 273	0.74 495	0.49 105	0.53 332	1.09 233	1.05 289	0.62 155	0.95 204	0.61 171	0.42 111	0.77 125	0.38 162	0.20 234	0.17 314	0.20 191	0.16 171	0.18 137	0.18 197

AIO-test2	0.57 218	0.28 197	0.63 176	0.61 373	0.58 443	0.79 312	0.51 313	1.18 259	1.40 482	0.63 156	1.15 304	0.51 122	0.43 119	1.09 230	0.35 129	0.21 268	0.17 314	0.26 373	0.30 461	0.20 217	0.19 237

AIO-test1	0.56 211	0.25 122	0.55 132	0.64 404	0.78 508	0.80 320	0.36 145	1.18 259	1.34 450	0.57 139	0.88 189	0.61 171	0.50 177	1.12 240	0.35 129	0.17 111	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.18 137	0.23 325

rvit_stereo_ft	0.47 140	0.35 370	0.87 337	0.67 437	0.42 334	0.40 41	0.59 388	0.81 109	0.74 174	0.46 96	0.55 101	0.57 153	0.49 171	0.65 93	0.50 268	0.25 367	0.17 314	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.17 171

DispNO	0.93 409	0.30 252	1.34 470	0.55 297	0.55 428	0.89 352	0.49 304	1.48 336	1.21 391	1.17 334	1.27 349	1.19 373	0.90 365	5.23 524	0.74 357	0.22 297	0.17 314	0.24 315	0.21 310	0.19 181	0.20 270

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 133	0.36 380	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.67 247	0.35 129	0.78 91	1.12 326	0.61 152	0.62 118	0.39 71	0.39 98	0.71 108	0.39 171	0.20 234	0.17 314	0.22 257	0.18 210	0.23 307	0.19 237

GMStereo_Zeroshot	0.67 286	0.61 494	1.01 394	0.64 404	0.37 283	0.84 345	0.35 129	1.05 210	1.12 326	1.12 291	1.06 254	1.27 397	0.54 197	1.19 257	0.59 309	0.32 451	0.17 314	0.31 435	0.18 210	0.52 511	0.22 305

BUS	0.74 328	0.32 303	0.68 207	0.54 273	0.44 354	2.34 542	0.42 217	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.03 331	0.62 245	0.91 175	0.70 345	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

BSDual-CNN	0.71 303	0.32 303	0.68 207	0.54 273	0.44 354	1.27 445	0.65 406	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

hknet	0.77 345	0.32 303	0.95 372	0.54 273	0.38 300	1.27 445	0.65 406	2.16 520	1.07 298	1.20 347	1.11 280	1.59 460	0.81 320	1.37 302	0.66 334	0.22 297	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

PFNet+	0.59 230	0.28 197	0.77 293	0.53 258	0.30 165	0.59 188	0.31 91	0.92 145	1.14 341	1.33 423	1.10 274	0.79 227	0.57 218	1.31 284	0.49 262	0.25 367	0.17 314	0.28 405	0.26 408	0.21 258	0.25 351

LMCR-Stereo	0.82 371	0.46 433	0.88 345	0.75 487	0.43 345	1.33 455	0.56 364	2.43 554	0.98 258	1.53 475	1.49 429	0.74 209	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 420	0.17 314	0.22 257	0.17 192	0.29 390	0.20 270

sAnonymous2	0.55 202	0.56 474	1.46 487	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 546	0.56 522

CroCo_RVC	0.55 202	0.56 474	1.46 487	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 546	0.56 522

SFCPSM	0.70 296	0.28 197	1.02 401	0.51 219	0.38 300	1.37 461	0.66 411	2.00 489	1.03 280	1.17 334	1.21 327	0.82 238	0.78 306	1.03 212	0.53 287	0.21 268	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.21 258	0.19 237

UNet	0.83 377	0.34 349	1.31 462	0.58 334	0.74 495	1.58 488	0.49 304	1.41 319	1.04 285	1.21 351	1.08 263	1.54 452	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 324	0.17 314	0.25 354	0.20 265	0.25 334	0.22 305

RASNet	1.12 463	0.30 252	0.91 358	0.66 425	0.77 506	0.97 385	0.57 375	1.37 308	1.35 460	1.02 256	1.34 381	2.11 526	1.43 497	7.09 566	1.39 482	0.19 195	0.17 314	0.17 90	0.19 233	0.18 137	0.16 143

HSM-Net_RVC	0.87 395	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 575	1.28 425	1.53 475	1.74 482	1.68 478	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 415	0.36 380	1.01 394	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

AANet_RVC	1.16 474	0.52 459	1.49 494	0.65 418	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 427	1.87 500	1.53 451	0.78 306	7.43 572	1.38 479	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

FlowAnything_test	0.39 78	0.26 145	0.61 167	0.59 347	0.33 234	0.62 211	0.36 145	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.36 30	0.45 88	0.37 89	0.53 42	0.48 254	0.24 340	0.18 336	0.28 405	0.33 486	0.21 258	0.19 237

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 468	0.27 175	0.95 372	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 493	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

test_sample2	0.62 243	0.29 232	0.74 272	0.50 187	0.28 125	0.80 320	0.61 394	1.61 378	1.00 270	0.88 212	0.99 219	0.94 292	0.83 333	1.16 249	0.51 273	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.22 305

test_sample1	0.61 239	0.29 232	0.75 276	0.50 187	0.31 191	0.76 293	0.48 294	1.59 371	0.84 207	0.90 215	0.94 203	0.88 266	0.95 390	1.16 249	0.67 337	0.22 297	0.18 336	0.20 191	0.19 233	0.21 258	0.21 287

mmm	0.63 250	0.35 370	0.72 244	0.51 219	0.30 165	0.86 349	0.54 338	1.59 371	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 227	0.75 287	0.91 175	0.58 306	0.22 297	0.18 336	0.29 416	0.25 390	0.25 334	0.23 325

11t1	0.52 160	0.28 197	0.68 207	0.51 219	0.28 125	0.83 337	0.39 189	1.22 280	0.63 129	0.84 203	0.74 156	0.68 194	0.68 265	0.91 175	0.57 303	0.21 268	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.20 217	0.21 287

LL-Strereo	1.33 491	0.39 399	1.38 472	0.61 373	0.61 457	0.75 287	0.66 411	1.63 384	1.17 365	1.56 485	1.60 456	2.03 522	2.12 552	9.72 594	0.97 421	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.23 362	0.22 282	0.25 351

CBFPSM	0.92 406	0.33 325	1.86 521	0.49 175	0.38 300	1.75 502	0.84 461	1.39 315	1.12 326	1.09 275	0.99 219	2.37 536	1.66 524	1.32 288	1.42 491	0.19 195	0.18 336	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.33 441

CroCo-Stereo Lap2	0.44 118	0.34 349	0.77 293	0.61 373	0.79 511	0.28 10	0.35 129	0.75 81	0.71 167	0.38 57	0.50 83	0.72 207	0.55 204	0.57 60	0.47 249	0.17 111	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.21 258	0.20 270

dd	0.59 230	0.48 442	0.97 380	0.55 297	0.32 213	0.64 218	0.47 283	1.02 191	1.34 450	0.78 185	0.86 183	0.58 158	0.54 197	1.01 208	0.86 400	0.28 420	0.18 336	0.26 373	0.19 233	0.32 419	0.24 339

GwcNet-ADL	0.64 262	0.31 287	0.79 304	0.56 311	0.41 329	0.60 196	0.58 379	1.41 319	1.26 414	1.08 269	1.13 292	0.91 278	0.60 231	1.04 218	0.78 373	0.27 406	0.18 336	0.18 128	0.18 210	0.25 334	0.29 403

GANet-ADL	0.60 233	0.35 370	0.72 244	0.64 404	0.40 321	0.68 254	0.51 313	1.49 338	1.12 326	0.95 230	1.08 263	0.91 278	0.57 218	0.76 122	0.55 297	0.26 390	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.23 307	0.25 351

RAFT	0.64 262	0.30 252	0.73 256	0.59 347	0.33 234	0.68 254	0.58 379	1.04 202	0.76 182	1.08 269	1.19 321	1.65 475	0.93 380	1.06 221	0.56 300	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.24 375	0.22 282	0.17 171

MMNet	0.84 382	0.32 303	1.09 426	0.60 359	0.59 451	1.85 516	0.49 304	1.51 349	1.27 420	1.37 435	1.15 304	1.26 393	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 195	0.18 336	0.23 295	0.22 339	0.25 334	0.21 287

cf-r	0.73 323	0.30 252	0.77 293	0.55 297	0.63 464	0.78 306	0.48 294	1.79 433	1.15 353	1.13 306	1.26 346	1.43 427	0.87 353	1.40 317	0.85 398	0.25 367	0.18 336	0.22 257	0.23 362	0.19 181	0.19 237

GwcNet-RSSM	0.77 345	0.32 303	1.01 394	0.62 385	0.54 422	0.78 306	0.51 313	1.73 406	1.20 385	1.09 275	1.37 390	1.46 437	0.85 340	1.53 341	1.09 438	0.25 367	0.18 336	0.23 295	0.24 375	0.20 217	0.19 237

DISCO	1.03 444	0.34 349	1.11 431	0.69 452	0.45 361	2.07 531	0.84 461	2.13 511	1.50 500	1.15 315	1.33 374	2.40 538	1.07 440	2.60 461	1.51 504	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.20 265	0.31 410	0.27 385

FACV-RUCA	0.63 250	0.34 349	0.82 313	0.62 385	0.65 469	0.81 329	0.41 213	1.44 328	1.07 298	0.86 210	1.14 296	0.61 171	0.69 268	0.80 137	0.53 287	0.28 420	0.19 354	0.47 520	0.21 310	0.35 435	0.25 351

mmx	1.39 498	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

xxx	1.39 498	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

CASS	0.65 270	0.34 349	0.72 244	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 401	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 277	0.33 325	1.23 449	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

x	0.54 186	0.31 287	0.61 167	0.47 130	0.30 165	0.67 247	0.47 283	1.53 357	0.79 193	0.81 194	0.83 178	0.78 223	0.70 273	0.70 104	0.62 322	0.21 268	0.19 354	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.20 270

psmg	0.72 305	0.32 303	0.68 207	0.50 187	0.44 354	1.48 478	0.75 437	1.94 477	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.19 354	0.25 354	0.25 390	0.23 307	0.22 305

UDGNet	0.72 305	1.17 554	0.80 309	0.77 493	0.41 329	0.77 301	0.38 174	0.97 174	1.34 450	0.81 194	0.88 189	0.71 206	0.60 231	1.21 261	0.54 293	0.52 529	0.19 354	1.02 564	0.26 408	0.71 540	0.31 427

GEStereo_RVC	0.90 401	0.37 387	0.99 384	0.64 404	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 553	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

GES	0.66 277	0.34 349	0.90 355	0.59 347	0.38 300	0.94 371	0.57 375	2.11 510	0.86 209	1.02 256	1.11 280	0.66 189	0.79 310	0.99 203	0.61 319	0.27 406	0.19 354	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.30 417

HCRNet	0.70 296	0.39 399	0.73 256	0.60 359	0.59 451	0.76 293	0.35 129	1.22 280	1.13 338	1.02 256	0.99 219	1.02 327	0.76 295	2.19 432	0.70 345	0.28 420	0.19 354	0.28 405	0.23 362	0.25 334	0.23 325

ACVNet	0.63 250	0.31 287	0.54 122	0.54 273	0.36 267	0.80 320	0.46 276	1.37 308	1.07 298	0.93 223	1.30 359	1.08 342	0.85 340	0.80 137	0.94 412	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.22 282	0.18 197

acv_ft	0.75 337	0.31 287	0.95 372	0.70 458	0.86 527	1.24 441	0.53 332	1.44 328	1.07 298	1.24 371	1.30 359	1.08 342	0.92 371	0.80 137	1.34 473	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.21 258	0.18 197

GANet-RSSM	0.72 305	0.28 197	0.63 176	0.64 404	0.58 443	0.80 320	0.58 379	1.89 461	1.08 304	1.04 263	1.25 339	1.15 367	1.04 429	1.49 332	0.62 322	0.25 367	0.19 354	0.22 257	0.22 339	0.22 282	0.21 287

PSMNet-RSSM	0.72 305	0.30 252	0.61 167	0.63 395	0.42 334	0.73 278	0.56 364	1.92 471	1.10 320	1.09 275	1.37 390	1.22 378	0.98 408	1.28 278	0.72 353	0.27 406	0.19 354	0.27 390	0.29 452	0.24 322	0.24 339

DMCA	0.67 286	0.34 349	0.90 355	0.51 219	0.44 354	0.86 349	0.47 283	1.42 321	1.02 276	1.17 334	1.12 287	1.23 383	0.75 287	0.78 130	0.95 416	0.25 367	0.19 354	0.27 390	0.19 233	0.24 322	0.27 385

SuperB	2.53 561	0.59 484	18.45 595	0.69 452	0.50 391	1.87 518	0.88 473	1.67 394	2.39 553	1.50 471	1.42 404	1.14 366	1.15 455	4.28 505	5.07 566	0.24 340	0.19 354	0.22 257	0.19 233	7.86 604	0.34 446

LE_ROB	8.05 592	0.37 387	23.53 601	0.74 483	0.33 234	2.77 557	2.87 590	3.71 577	27.24 612	25.39 612	8.87 594	8.46 592	26.71 612	6.65 557	21.99 604	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

G2L-Stereo	0.80 360	0.32 303	0.95 372	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 423	1.14 296	1.45 434	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

rvit_stereo_0081	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

rvit_stereo_0082	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

test_sample5	0.69 292	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.11 289	1.25 339	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

test_sample4	0.69 292	0.33 325	0.91 358	0.51 219	0.30 165	0.92 366	0.52 324	1.87 455	1.15 353	1.14 309	1.18 314	0.87 262	0.75 287	1.18 255	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.26 408	0.26 346	0.25 351

test_sample3	0.68 290	0.32 303	0.88 345	0.52 240	0.30 165	0.97 385	0.52 324	1.86 452	1.15 353	1.08 269	1.11 280	0.88 266	0.71 278	1.17 253	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.25 354	0.25 390	0.25 334	0.25 351

SMFormer	0.75 337	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.24 339

tta	0.75 337	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.18 137	0.18 197

qqq1	0.72 305	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

fff1	0.72 305	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

DualNet	0.70 296	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.14 309	1.33 374	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

CFNet_ucs	0.70 296	0.33 325	0.88 345	0.50 187	0.43 345	0.74 282	0.44 249	1.60 375	1.29 429	1.22 356	1.54 441	1.09 352	0.63 250	0.99 203	0.59 309	0.25 367	0.20 372	0.37 489	0.21 310	0.40 464	0.28 397

qqq	0.57 218	0.34 349	0.71 238	0.47 130	0.27 100	0.64 218	0.62 397	1.42 321	0.78 189	0.80 190	0.92 197	0.95 301	0.77 299	0.88 167	0.59 309	0.21 268	0.20 372	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

GLC_STEREO	0.39 78	0.25 122	0.41 31	0.54 273	0.23 28	0.48 93	0.30 84	0.73 74	0.58 114	0.52 131	0.73 152	0.51 122	0.31 46	0.64 86	0.42 201	0.17 111	0.20 372	0.23 295	0.19 233	0.21 258	0.17 171

ADLNet	0.85 386	0.36 380	0.89 351	0.85 520	0.72 489	1.24 441	0.76 440	1.82 440	1.36 464	1.52 474	1.35 387	1.27 397	0.99 416	1.23 264	1.15 449	0.27 406	0.20 372	0.26 373	0.25 390	0.28 379	0.30 417

222	1.61 517	0.29 232	0.67 203	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 411	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 601	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

test_xeample	1.45 503	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 597	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

CFNet-ft	0.72 305	0.32 303	0.54 122	0.66 425	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 456	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

ADCRef	1.35 493	0.55 470	2.37 543	0.72 471	0.77 506	1.94 523	0.78 445	1.91 468	1.27 420	1.57 489	1.59 455	1.36 417	1.41 495	1.54 343	7.53 576	0.23 324	0.20 372	0.32 451	0.30 461	0.29 390	0.29 403

CFNet_RVC	0.72 305	0.32 303	0.54 122	0.66 425	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 456	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

UCFNet_RVC	0.69 292	0.35 370	0.49 85	0.64 404	0.39 310	0.85 348	0.58 379	1.75 413	1.14 341	0.97 235	1.19 321	1.17 369	0.93 380	0.99 203	0.62 322	0.28 420	0.20 372	0.34 470	0.31 468	0.32 419	0.27 385

NVstereo2D	0.92 406	0.41 414	1.48 492	0.72 471	0.72 489	1.20 436	0.87 470	1.75 413	1.38 472	0.99 242	1.13 292	1.26 393	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 509	0.20 372	0.38 492	0.24 375	0.57 520	0.63 535

rvit_stereo_0081_aga	0.44 118	0.34 349	0.73 256	0.51 219	0.41 329	0.50 119	0.40 197	0.81 109	0.57 112	0.58 141	0.56 104	0.53 135	0.43 119	0.66 95	0.40 179	0.26 390	0.21 394	0.22 257	0.20 265	0.26 346	0.18 197

rvit_stereo_0080	0.44 118	0.32 303	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

test_sample6	0.71 303	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.82 331	0.58 379	1.79 433	1.15 353	1.14 309	1.33 374	0.91 278	0.79 310	1.31 284	0.74 357	0.27 406	0.21 394	0.27 390	0.29 452	0.28 379	0.27 385

1111x	1.70 525	0.29 232	0.86 326	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 598	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

whm_eth	0.44 118	0.32 303	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

gwcnet-sp	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

scenet	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

ssnet	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

AACVNet	0.86 391	0.35 370	0.79 304	0.82 511	0.39 310	0.76 293	0.49 304	1.61 378	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 404	0.93 380	4.34 506	0.74 357	0.25 367	0.21 394	0.28 405	0.22 339	0.29 390	0.25 351

ADLNet2	0.88 396	0.34 349	1.17 443	0.77 493	0.64 467	1.12 417	0.76 440	1.74 411	1.24 406	1.21 351	1.65 470	1.71 482	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.22 339	0.26 346	0.29 403

ICVP	0.63 250	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 507	0.28 197	0.68 207	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 600	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

delet	0.85 386	0.32 303	0.95 372	0.65 418	0.66 472	1.64 494	0.84 461	1.75 413	1.35 460	1.32 415	1.30 359	1.30 404	0.88 358	1.68 372	1.10 441	0.21 268	0.21 394	0.24 315	0.24 375	0.21 258	0.21 287

DMCA-RVC	0.74 328	0.40 406	1.27 458	0.66 425	0.49 384	0.77 301	0.47 283	1.35 305	1.01 273	1.53 475	1.01 229	1.29 403	0.82 325	1.31 284	0.78 373	0.27 406	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.32 419	0.24 339

ADCP+	1.99 544	0.48 442	7.73 578	0.66 425	0.91 531	2.30 540	1.05 509	1.82 440	1.34 450	1.54 481	1.32 372	1.74 486	1.61 517	2.17 427	13.37 593	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

RYNet	1.17 475	0.49 445	1.24 452	0.70 458	0.97 540	1.71 498	0.92 483	1.91 468	1.46 495	1.38 440	1.14 296	1.88 501	1.30 486	4.24 502	1.87 517	0.26 390	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.55 517	0.54 518

TDLM	1.06 448	0.44 424	0.79 304	0.63 395	0.50 391	0.89 352	1.44 542	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

DRN-Test	1.00 432	0.44 424	1.13 435	0.70 458	0.81 518	1.62 491	0.79 448	2.14 515	1.44 493	1.78 512	1.33 374	1.43 427	1.05 433	2.18 430	1.53 505	0.27 406	0.21 394	0.31 435	0.30 461	0.32 419	0.28 397

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 353	0.41 414	0.94 368	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 427	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

ACV-stereo	0.99 427	0.51 455	1.41 478	0.56 311	0.41 329	2.43 546	0.57 375	1.15 250	1.18 372	0.81 194	1.01 229	3.39 561	2.14 553	1.60 354	1.07 435	0.27 406	0.22 412	0.22 257	0.22 339	0.28 379	0.32 434

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 391	0.39 399	1.00 390	0.65 418	0.57 434	1.78 509	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 440	1.18 314	1.64 472	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

CSP-Net	0.97 421	0.38 394	0.83 318	0.53 258	0.41 329	1.63 492	0.77 443	2.00 489	1.05 289	1.25 377	1.20 325	1.33 410	0.83 333	4.93 520	0.85 398	0.32 451	0.22 412	0.20 191	0.20 265	0.23 307	0.25 351

PSMNet-ADL	0.72 305	0.35 370	0.62 173	0.69 452	0.46 373	1.14 419	0.44 249	1.37 308	1.01 273	0.83 200	1.17 312	1.33 410	0.96 397	1.43 320	0.95 416	0.33 460	0.22 412	0.21 226	0.23 362	0.27 360	0.29 403

ac_64	0.82 371	0.29 232	0.81 310	0.71 466	0.60 454	1.05 402	0.54 338	1.99 488	0.92 234	1.18 339	1.06 254	1.99 517	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 406	0.22 412	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.19 237

FADNet-RVC-Resample	0.84 382	0.47 438	2.10 531	0.61 373	0.45 361	1.07 407	0.61 394	1.59 371	1.20 385	1.08 269	0.98 217	1.03 331	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 324	0.22 412	0.30 429	0.32 476	0.35 435	0.34 446

FADNet_RVC	0.83 377	0.51 455	1.83 520	0.54 273	0.42 334	1.19 434	0.46 276	1.51 349	1.09 313	0.89 213	1.24 335	0.91 278	0.87 353	2.11 422	1.11 444	0.27 406	0.22 412	0.31 435	0.28 440	0.43 478	0.38 468

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 357	0.43 421	1.05 410	0.64 404	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 435	1.15 304	1.43 427	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 479	0.76 522	2.46 545	0.72 471	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 537	2.31 543	3.07 551	1.59 460	1.40 494	2.46 454	2.10 529	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

ITSA-stereo	0.82 371	0.36 380	0.82 313	0.54 273	0.31 191	0.80 320	0.47 283	2.17 526	1.67 516	1.13 306	1.13 292	0.94 292	0.86 348	2.46 454	1.00 426	0.26 390	0.23 424	0.28 405	0.27 419	0.28 379	0.36 457

iinet-f	0.99 427	0.45 431	3.71 561	0.55 297	0.43 345	1.81 511	0.68 419	1.14 248	1.14 341	1.18 339	1.42 404	1.58 459	1.44 499	1.34 295	1.59 508	0.24 340	0.23 424	0.20 191	0.19 233	0.26 346	0.25 351

Wz-Net-MNSev	1.11 461	0.58 481	2.23 539	0.66 425	0.71 487	1.95 524	1.46 543	1.98 486	1.45 494	1.79 515	1.43 408	1.49 445	1.33 489	1.97 409	1.42 491	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

NINENet	0.77 345	0.37 387	0.78 301	0.62 385	0.51 403	2.34 542	0.42 217	1.83 445	1.04 285	1.14 309	1.23 333	1.03 331	0.62 245	1.24 269	0.70 345	0.28 420	0.23 424	0.31 435	0.21 310	0.26 346	0.25 351

AASNet	0.76 343	0.35 370	0.91 358	0.79 497	0.81 518	1.14 419	0.56 364	2.02 497	1.08 304	1.22 356	1.24 335	0.93 289	0.76 295	0.77 125	1.16 450	0.27 406	0.23 424	0.24 315	0.20 265	0.28 379	0.24 339

EDNetEfficientorigin	10.57 597	1.47 566	177.42 626	0.67 437	0.53 418	1.58 488	1.16 523	1.90 464	3.37 573	4.71 586	3.38 555	3.10 559	2.69 568	3.13 482	3.58 555	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 550

RTSC	1.29 484	0.73 516	2.44 544	0.83 514	0.57 434	1.85 516	0.65 406	1.88 458	2.00 542	2.20 540	1.66 473	1.60 462	1.26 479	2.33 443	3.92 559	0.32 451	0.23 424	0.27 390	0.29 452	0.37 446	0.37 462

CVANet_RVC	1.07 450	0.43 421	0.76 286	0.60 359	0.50 391	0.90 355	0.97 495	1.52 351	1.26 414	1.33 423	1.38 395	1.24 385	1.18 461	6.75 563	0.75 362	0.34 471	0.23 424	0.34 470	0.29 452	0.42 472	0.27 385

StereoDRNet	0.98 425	0.47 438	1.70 507	0.76 490	0.94 536	1.51 481	0.91 481	1.92 471	1.32 443	1.61 493	1.13 292	1.47 442	0.97 400	1.75 381	1.46 498	0.28 420	0.23 424	0.29 416	0.27 419	0.35 435	0.27 385

z-mn7	1.56 511	0.84 527	4.36 566	0.71 466	0.51 403	2.60 551	1.04 507	1.73 406	2.70 565	1.53 475	2.99 550	1.94 511	1.34 490	4.78 515	2.41 535	0.29 431	0.24 433	0.27 390	0.24 375	0.34 432	0.31 427

w-ln-seven-2	1.18 476	0.61 494	4.25 563	0.68 448	0.61 457	1.20 436	0.93 487	1.63 384	1.35 460	1.66 502	1.53 436	1.47 442	1.37 493	3.00 477	1.74 512	0.25 367	0.24 433	0.29 416	0.26 408	0.33 428	0.28 397

TANstereo	0.44 118	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.65 234	0.26 56	0.79 96	0.83 203	0.93 223	0.98 217	0.51 122	0.46 139	0.54 45	0.35 129	0.18 151	0.24 433	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.26 375

UPFNet	0.80 360	0.32 303	0.90 355	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 401	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

aanetorigin	1.23 478	0.79 524	2.78 554	0.70 458	0.79 511	0.99 391	1.06 512	1.06 223	1.37 468	3.52 573	2.61 542	1.72 483	1.63 518	1.99 410	1.78 514	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 580	0.74 483	0.71 487	0.98 390	1.56 548	1.46 332	4.06 580	4.90 587	2.82 547	2.25 529	3.48 577	2.95 473	9.97 586	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 533

HGLStereo	0.85 386	0.38 394	0.94 368	0.80 500	1.03 541	1.17 429	0.58 379	1.52 351	1.20 385	1.19 343	1.62 463	1.13 364	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.21 310	0.23 307	0.27 385

ADCL	1.72 529	0.57 478	3.66 559	0.67 437	0.61 457	2.61 553	1.85 562	1.96 480	1.67 516	1.90 527	1.83 493	2.06 525	1.90 541	2.13 423	9.15 585	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

DLCB_ROB	0.86 391	0.40 406	0.78 301	0.68 448	0.54 422	1.11 414	0.84 461	1.49 338	1.23 400	1.64 501	1.65 470	1.70 481	0.91 368	1.70 374	1.05 430	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.27 419	0.27 360	0.24 339

w-ln-seven	1.38 497	0.70 512	3.91 562	0.75 487	0.72 489	2.69 555	0.95 492	2.02 497	1.99 541	1.99 531	1.73 480	1.82 497	1.17 457	2.45 451	2.84 542	0.28 420	0.25 442	0.31 435	0.30 461	0.41 467	0.33 441

rvit_stereo_0083	0.47 140	0.33 325	0.81 310	0.56 311	0.36 267	0.50 119	0.44 249	0.68 62	0.95 241	0.49 115	0.57 107	0.55 142	0.49 171	0.88 167	0.46 242	0.25 367	0.25 442	0.24 315	0.20 265	0.24 322	0.17 171

pcwnet_v2	0.97 421	0.37 387	4.33 564	0.62 385	0.54 422	0.79 312	0.45 269	2.02 497	1.58 510	1.42 455	1.64 468	1.09 352	0.79 310	1.24 269	0.67 337	0.32 451	0.25 442	0.29 416	0.27 419	0.37 446	0.35 451

RAFT + AFF	1.00 432	0.42 418	1.09 426	0.67 437	0.50 391	1.22 439	1.24 529	2.24 536	1.19 380	1.30 401	1.56 447	1.17 369	1.49 507	3.44 492	0.83 392	0.21 268	0.25 442	0.30 429	0.26 408	0.27 360	0.27 385

MDST_ROB	1.67 521	0.34 349	1.58 500	0.92 540	0.58 443	4.26 580	1.11 516	2.83 563	1.41 487	4.49 584	2.55 541	1.45 434	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

PSMNet_ROB	0.90 401	0.52 459	1.17 443	0.72 471	0.61 457	1.27 445	1.12 518	1.76 419	1.12 326	1.09 275	1.28 355	1.45 434	0.89 364	1.65 362	1.42 491	0.33 460	0.25 442	0.37 489	0.39 509	0.35 435	0.29 403

zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 582	0.69 452	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 547	2.41 551	2.67 544	1.68 478	1.23 473	4.49 507	2.87 543	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

ttt	0.94 411	0.34 349	0.59 159	0.61 373	0.37 283	0.94 371	0.50 312	2.17 526	1.34 450	1.23 363	1.61 460	0.91 278	0.76 295	1.85 396	3.97 562	0.30 436	0.26 448	0.26 373	0.24 375	0.29 390	0.29 403

GASNet	0.99 427	0.97 537	1.72 510	0.98 544	0.68 482	0.83 337	0.67 415	1.60 375	1.28 425	1.31 411	1.22 329	1.22 378	1.21 470	2.41 449	1.41 487	0.43 509	0.26 448	0.36 486	0.34 492	0.55 517	0.31 427

Wz-Net-LNSev	1.03 444	0.67 504	2.71 552	0.64 404	0.84 522	1.75 502	1.00 502	1.80 436	1.32 443	1.28 386	1.25 339	1.65 475	1.22 471	1.39 311	1.40 483	0.28 420	0.26 448	0.24 315	0.23 362	0.33 428	0.32 434

WZ-Net	1.95 540	0.95 536	10.10 584	0.86 522	0.78 508	1.69 497	1.60 552	2.20 533	1.98 540	2.08 536	1.93 505	2.30 532	1.97 544	5.30 525	3.17 550	0.34 471	0.26 448	0.29 416	0.31 468	0.51 509	0.47 500

SACVNet	0.85 386	0.46 433	0.85 320	0.81 503	0.56 431	0.80 320	0.79 448	1.68 395	1.12 326	1.34 427	1.33 374	1.25 389	0.94 385	2.39 448	0.76 365	0.34 471	0.26 448	0.31 435	0.29 452	0.35 435	0.44 491

DSFCA	0.93 409	0.34 349	1.06 414	0.52 240	0.65 469	1.55 485	0.93 487	1.49 338	1.19 380	1.56 485	1.15 304	1.50 446	0.96 397	3.07 478	1.02 428	0.30 436	0.26 448	0.25 354	0.25 390	0.28 379	0.24 339

ETE_ROB	0.96 415	0.64 501	1.16 441	0.69 452	0.48 380	1.14 419	1.13 519	1.77 423	1.19 380	1.91 528	1.45 415	1.73 484	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 451	0.26 448	0.38 492	0.34 492	0.39 459	0.41 477

PWCDC_ROB	1.29 484	0.75 521	1.33 467	1.05 549	0.88 530	1.73 501	0.52 324	1.89 461	3.28 571	1.29 392	4.88 574	1.22 378	1.46 502	1.77 388	1.45 495	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

NLCSM	1.27 483	0.70 512	1.67 505	0.71 466	0.92 533	1.33 455	1.05 509	2.66 561	1.08 304	1.22 356	1.99 509	1.76 490	0.97 400	5.87 543	1.47 499	0.33 460	0.27 457	0.31 435	0.35 497	0.39 459	0.32 434

DCVSM-stereo	0.72 305	0.35 370	0.76 286	0.55 297	0.42 334	0.73 278	0.38 174	1.21 272	1.02 276	1.79 515	1.04 250	1.62 464	1.03 427	1.04 218	0.79 379	0.24 340	0.27 457	0.29 416	0.24 375	0.30 401	0.36 457

ssnet_v2	0.88 396	0.36 380	1.02 401	0.62 385	0.38 300	1.32 453	0.97 495	2.07 506	1.34 450	1.37 435	1.18 314	1.54 452	0.92 371	1.10 233	1.65 509	0.30 436	0.27 457	0.30 429	0.28 440	0.27 360	0.26 375

dad	0.86 391	0.66 503	1.06 414	0.56 311	0.37 283	0.76 293	0.44 249	1.17 254	1.50 500	1.44 457	1.27 349	1.34 414	0.75 287	2.52 458	0.84 395	0.42 504	0.27 457	0.83 556	0.26 408	0.41 467	0.29 403

sCroCo_RVC	0.49 152	0.40 406	1.02 401	0.65 418	0.60 454	0.52 140	0.40 197	0.83 119	0.61 124	0.44 83	0.74 156	0.49 112	0.50 177	0.63 85	0.48 254	0.26 390	0.27 457	0.23 295	0.22 339	0.29 390	0.25 351

STTStereo	0.78 353	0.50 452	1.22 448	0.64 404	0.54 422	0.89 352	0.54 338	1.44 328	1.11 322	1.38 440	1.09 268	1.27 397	0.85 340	1.43 320	0.83 392	0.29 431	0.27 457	0.33 460	0.39 509	0.32 419	0.30 417

PDISCO_ROB	1.32 490	0.65 502	1.44 480	1.36 559	1.46 566	2.55 549	0.92 483	2.45 555	2.07 546	1.37 435	1.49 429	1.65 475	1.00 418	2.82 468	1.35 476	1.01 558	0.27 457	0.54 535	0.47 528	0.71 540	0.73 547

LALA_ROB	1.01 438	0.59 484	1.16 441	0.67 437	0.51 403	1.63 492	1.26 533	1.69 397	1.38 472	1.81 519	1.37 390	1.94 511	1.02 425	1.58 351	1.38 479	0.37 486	0.27 457	0.43 510	0.37 505	0.43 478	0.37 462

rvit_stereo_0075_2	0.64 262	0.46 433	1.05 410	0.66 425	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

DualNet (step1)	0.83 377	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

test_sample7	0.74 328	0.37 387	0.76 286	0.52 240	0.35 256	0.91 359	0.67 415	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.31 444	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 428	0.29 403

StereoVision	0.65 270	0.34 349	0.86 326	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 540	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

fast-acv-ft	0.94 411	0.44 424	1.40 473	0.58 334	0.51 403	1.77 507	0.69 423	1.36 307	1.42 490	1.29 392	1.86 498	1.74 486	1.25 477	1.52 337	1.38 479	0.26 390	0.28 465	0.28 405	0.28 440	0.27 360	0.26 375

Wz-Net-SNSev	1.49 504	1.23 556	6.27 575	0.68 448	0.67 476	1.37 461	1.41 540	2.00 489	1.39 477	1.48 468	1.61 460	2.29 531	1.32 488	3.93 497	2.14 530	0.31 444	0.28 465	0.31 435	0.33 486	0.42 472	0.36 457

hitnet-ft	0.79 357	0.35 370	0.57 146	0.58 334	0.42 334	0.96 381	0.46 276	1.47 334	1.33 447	1.19 343	1.22 329	1.81 494	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 460	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 435	0.31 427

AF-Net	1.13 466	0.52 459	1.33 467	0.86 522	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 485	2.40 534	1.99 517	1.65 520	1.81 392	1.48 501	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

RTS	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 572	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 548	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 572	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 548	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

DeepPruner_ROB	0.74 328	0.48 442	0.87 337	0.57 328	0.44 354	0.79 312	0.54 338	1.73 406	0.96 246	1.38 440	1.27 349	1.24 385	0.73 283	1.43 320	0.73 356	0.34 471	0.28 465	0.27 390	0.26 408	0.31 410	0.31 427

psm_up	0.77 345	0.34 349	0.70 226	0.66 425	0.58 443	1.05 402	0.92 483	1.52 351	1.12 326	1.26 381	1.16 309	1.31 408	1.23 473	1.20 259	0.81 385	0.25 367	0.29 476	0.31 435	0.27 419	0.27 360	0.25 351

GwcNet	1.08 453	0.51 455	2.33 541	0.79 497	1.18 556	1.76 504	0.70 426	1.68 395	1.47 496	1.41 449	1.64 468	1.74 486	1.04 429	2.20 433	1.41 487	0.30 436	0.29 476	0.29 416	0.27 419	0.30 401	0.35 451

FADNet-RVC	0.88 396	0.67 504	1.93 524	0.60 359	0.48 380	0.91 359	0.60 392	1.71 404	1.18 372	0.90 215	0.96 207	1.36 417	0.92 371	2.25 437	1.17 453	0.30 436	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 467	0.35 451

XQC	1.37 495	0.87 532	2.56 548	0.84 515	0.69 484	1.83 514	0.89 475	2.07 506	1.88 533	1.88 524	1.53 436	1.91 506	1.55 512	2.85 471	3.05 545	0.48 523	0.29 476	0.44 514	0.39 509	0.69 538	0.60 532

coex-ft	8.13 593	2.13 585	98.04 625	0.67 437	0.53 418	1.71 498	1.56 548	1.65 387	11.11 596	18.17 611	3.75 560	3.88 567	7.61 597	2.98 476	6.49 572	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 510

Anonymous3	0.61 239	0.44 424	1.11 431	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

Nwc_Net	1.09 456	0.49 445	1.33 467	0.89 534	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 415	2.26 527	1.96 514	1.54 510	1.92 402	1.34 473	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

DANet	1.08 453	0.61 494	1.32 465	0.85 520	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 512	1.54 441	2.01 519	1.11 446	2.90 472	2.00 525	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 536	0.57 478	2.18 538	0.63 395	0.40 321	2.80 559	1.57 550	2.39 551	5.88 590	2.36 548	3.57 558	3.72 566	2.97 571	4.74 513	1.76 513	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

XPNet_ROB	0.96 415	0.49 445	1.09 426	0.72 471	0.57 434	1.11 414	1.14 520	1.66 392	1.23 400	1.85 522	1.39 399	1.64 472	1.11 446	1.80 390	1.42 491	0.38 490	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 446	0.34 446

TCMNet	1.01 438	0.60 492	2.10 531	0.86 522	1.33 563	1.14 419	0.67 415	1.69 397	1.23 400	1.11 289	1.57 451	1.30 404	0.97 400	2.01 412	1.50 503	0.31 444	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 472	0.36 457

SHD	1.31 488	0.71 515	2.34 542	0.86 522	0.75 502	1.77 507	0.65 406	2.22 534	2.50 559	2.40 550	1.71 478	1.91 506	1.60 516	1.93 405	2.37 534	0.38 490	0.31 486	0.38 492	0.40 513	0.48 500	0.50 510

ADCMid	1.89 539	0.73 516	5.06 568	0.72 471	0.67 476	2.00 528	1.14 520	1.97 484	1.48 497	2.86 564	1.81 492	2.37 536	2.05 549	2.24 435	10.39 590	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

GANet	1.36 494	0.47 438	0.86 326	0.67 437	0.45 361	1.34 458	1.73 556	1.64 386	1.24 406	1.49 470	2.38 532	1.55 454	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

PS-NSSS	0.99 427	0.58 481	0.93 364	0.58 334	0.57 434	0.91 359	0.80 454	1.81 439	1.14 341	1.14 309	1.67 475	1.00 318	0.83 333	4.62 511	0.78 373	0.37 486	0.31 486	0.52 529	0.32 476	0.45 488	0.38 468

DPSNet	1.69 524	0.59 484	4.33 564	0.70 458	0.57 434	2.02 529	1.62 553	3.35 572	1.78 527	1.48 468	1.38 395	2.17 527	2.84 569	4.77 514	3.66 556	0.48 523	0.31 486	0.29 416	0.25 390	0.64 531	0.48 503

NCCL2	1.00 432	0.56 474	1.06 414	0.75 487	0.57 434	1.31 452	1.72 555	1.77 423	1.36 464	1.50 471	1.17 312	1.91 506	1.17 457	1.54 343	1.29 467	0.35 478	0.31 486	0.45 515	0.44 521	0.40 464	0.40 472

SGM_RVC	1.68 523	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 538	1.18 525	2.38 550	1.68 518	3.60 574	2.67 544	3.69 565	2.42 562	8.13 581	1.90 520	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 576	0.74 483	0.72 489	1.78 509	1.31 535	1.88 458	1.56 509	1.86 523	2.47 539	1.81 494	2.08 551	5.12 522	3.80 558	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

rvit_0105_6	0.53 170	0.37 387	0.98 383	0.65 418	0.38 300	0.51 136	0.51 313	0.77 87	1.20 385	0.54 135	0.55 101	0.65 185	0.53 192	0.94 187	0.44 214	0.32 451	0.32 494	0.28 405	0.24 375	0.28 379	0.21 287

rvit_0105_5	0.58 224	0.39 399	1.05 410	0.66 425	0.37 283	0.58 181	0.56 364	0.94 161	1.18 372	0.64 157	0.68 135	0.75 212	0.63 250	0.88 167	0.50 268	0.32 451	0.32 494	0.30 429	0.27 419	0.28 379	0.25 351

Syn2CoEx	1.14 468	0.69 509	1.66 504	0.80 500	0.67 476	1.40 468	0.88 473	2.06 505	1.54 506	1.25 377	1.58 454	1.42 426	1.50 509	4.09 500	1.40 483	0.36 482	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 390	0.34 446

DispFullNet	2.34 554	2.85 592	3.66 559	3.08 587	2.27 577	1.97 525	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 553	2.00 512	2.23 528	5.86 589	3.44 492	1.58 506	1.01 558	0.32 494	2.64 588	1.94 593	2.85 583	2.24 581

rvit_0105_4	0.56 211	0.38 394	1.06 414	0.66 425	0.38 300	0.53 149	0.53 332	0.84 122	1.17 365	0.56 138	0.61 115	0.72 207	0.59 228	0.98 199	0.45 228	0.32 451	0.33 499	0.29 416	0.25 390	0.29 390	0.23 325

STTRV1_RVC	1.58 512	0.68 508	1.96 526	0.88 530	1.12 549	1.57 487	0.90 480	2.25 537	1.75 526	1.29 392	2.02 515	1.40 422	1.22 471	9.77 595	1.31 469	0.81 553	0.33 499	0.54 535	0.49 533	0.73 542	0.52 516

ISRNet	0.80 360	0.33 325	1.07 419	0.81 503	0.66 472	0.60 196	0.34 121	1.19 269	1.13 338	1.59 492	1.53 436	1.35 415	0.77 299	1.27 276	0.94 412	0.39 493	0.34 501	0.43 510	0.38 507	0.34 432	0.49 507

PSMNet-RUCA	1.02 441	0.97 537	1.44 480	1.23 558	1.10 545	1.40 468	0.62 397	1.69 397	1.38 472	0.94 228	1.53 436	0.97 309	0.83 333	1.17 253	0.93 410	0.69 550	0.34 501	0.99 562	0.60 551	0.97 551	0.64 539

rvit_0105_3	0.63 250	0.44 424	1.08 423	0.72 471	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 501	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

SQANet	1.31 488	0.88 534	1.08 423	1.83 569	1.44 565	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 415	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 577	0.34 501	1.47 569	0.55 544	2.32 570	1.57 572

APVNet	1.06 448	0.53 464	1.42 479	0.84 515	0.79 511	1.92 521	0.82 459	1.90 464	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 455	1.13 453	3.07 478	1.58 506	0.31 444	0.34 501	0.42 508	0.36 502	0.36 442	0.37 462

FADNet	0.92 406	0.61 494	1.81 516	0.62 385	0.55 428	0.96 381	0.57 375	1.78 427	1.33 447	0.93 223	1.01 229	1.36 417	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 460	0.34 501	0.31 435	0.34 492	0.59 524	0.40 472

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 458	1.02 542	1.00 390	0.82 511	0.67 476	1.93 522	0.93 487	1.62 382	1.11 322	1.15 315	1.25 339	1.50 446	0.79 310	1.96 408	0.76 365	1.89 570	0.34 501	0.79 555	0.36 502	1.25 564	0.83 551

DeepPrunerF	1.60 515	0.73 516	5.81 573	0.88 530	1.19 557	0.91 359	0.95 492	2.19 530	5.24 588	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 486	4.90 518	1.66 511	0.42 504	0.34 501	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

AnyNet_C32	1.96 541	1.10 546	5.17 569	0.90 535	1.11 547	2.12 534	2.37 583	1.85 449	1.48 497	2.45 552	1.70 477	2.05 524	1.64 519	2.50 457	10.28 589	0.37 486	0.34 501	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 518

NaN_ROB	1.13 466	0.55 470	1.15 440	0.64 404	0.48 380	1.61 490	2.03 572	1.72 405	1.48 497	2.09 537	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 501	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

CBMV	0.95 414	0.44 424	0.66 198	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 554	1.69 397	1.42 490	2.00 534	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 501	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 421	0.54 465	1.60 501	0.63 395	0.79 511	1.08 408	1.07 513	1.56 367	2.20 550	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 512	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

FAT-Stereo	1.07 450	0.41 414	1.32 465	0.72 471	0.58 443	1.08 408	0.89 475	1.96 480	1.65 514	1.75 509	1.98 508	2.03 522	1.48 505	2.02 413	1.18 456	0.42 504	0.35 512	0.34 470	0.29 452	0.35 435	0.53 517

RGC	1.14 468	0.79 524	1.26 455	0.91 538	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 481	1.93 505	2.02 521	1.54 510	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 512	0.58 546	0.48 530	0.47 495	0.46 496

stereogan	1.15 472	0.42 418	1.40 473	0.86 522	0.84 522	2.38 544	0.71 428	1.88 458	1.73 523	1.72 507	1.94 507	2.31 533	1.29 482	2.07 418	1.08 436	0.36 482	0.35 512	0.39 498	0.31 468	0.51 509	0.46 496

CSAN	1.41 501	0.59 484	1.26 455	0.70 458	0.50 391	1.76 504	1.78 557	1.77 423	1.90 536	2.35 546	2.32 529	1.92 509	1.94 543	5.56 536	1.49 502	0.43 509	0.35 512	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

rvit_105_1	0.72 305	0.52 459	1.01 394	0.78 495	0.49 384	0.75 287	0.87 470	1.12 244	1.18 372	0.99 242	0.79 170	0.90 275	0.77 299	1.26 273	0.75 362	0.41 500	0.36 517	0.36 486	0.41 514	0.30 401	0.33 441

RP	1.09 456	0.50 452	1.12 433	0.90 535	1.04 542	1.11 414	0.84 461	1.80 436	1.62 512	1.55 484	2.00 512	1.90 505	1.78 531	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 517	0.48 522	0.36 502	0.45 488	0.43 488

YMNet	1.00 432	0.54 465	1.40 473	0.81 503	0.85 525	1.87 518	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 499	1.99 509	1.77 491	0.97 400	1.50 334	1.45 495	0.33 460	0.37 519	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

YMNet_1	1.00 432	0.54 465	1.40 473	0.81 503	0.85 525	1.87 518	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 499	1.99 509	1.77 491	0.97 400	1.50 334	1.45 495	0.33 460	0.37 519	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

Wz-Net-TNSev	1.88 536	2.08 584	7.66 577	0.67 437	0.64 467	2.42 545	1.83 561	2.33 544	1.74 525	1.57 489	1.56 447	2.58 544	1.90 541	4.86 516	3.12 547	0.39 493	0.37 519	0.33 460	0.37 505	0.53 513	0.58 527

NCC-stereo	1.10 458	0.54 465	1.24 452	0.84 515	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 415	1.74 482	1.88 501	1.74 527	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 519	0.45 515	0.58 547	0.42 472	0.42 481

Abc-Net	1.10 458	0.54 465	1.24 452	0.84 515	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 415	1.74 482	1.88 501	1.74 527	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 519	0.45 515	0.58 547	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 534	0.69 509	8.07 579	0.71 466	0.58 443	2.79 558	1.22 528	1.94 477	1.54 506	1.88 524	1.69 476	2.46 542	2.04 547	2.37 446	6.48 571	0.38 490	0.37 519	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

SGM-ForestM	6.52 588	0.38 394	1.26 455	0.63 395	0.35 256	13.59 599	5.32 597	6.32 595	6.70 592	11.14 602	9.18 595	22.51 614	13.93 602	16.89 604	20.07 603	0.36 482	0.37 519	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

FBW_ROB	1.71 528	0.62 498	1.45 485	0.67 437	0.61 457	1.81 511	1.08 514	2.52 557	1.70 519	1.77 511	1.73 480	1.98 516	1.25 477	12.57 601	1.84 516	0.34 471	0.37 519	0.56 543	0.38 507	0.45 488	0.43 488

SGM-Forest	1.24 479	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 534	1.65 387	1.36 464	2.11 538	1.79 489	1.63 469	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 519	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 570	0.81 503	0.74 495	2.19 536	1.80 558	2.27 540	2.14 548	2.80 563	2.13 522	2.40 538	2.03 546	2.64 464	13.69 594	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 522

AnyNet_C01	2.26 551	1.78 573	10.22 586	0.93 541	0.74 495	2.92 561	2.20 578	2.29 542	1.80 529	2.53 554	2.41 535	2.71 549	1.73 526	3.41 489	6.72 573	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 535

psmorigin	1.52 508	0.69 509	10.52 588	0.68 448	0.59 451	1.13 418	0.70 426	1.57 368	1.19 380	1.99 531	1.79 489	2.26 530	1.47 504	2.09 420	1.36 477	0.39 493	0.40 530	0.34 470	0.33 486	0.43 478	0.56 522

S-Stereo	1.15 472	0.46 433	2.17 536	0.81 503	0.80 516	1.21 438	1.19 526	1.93 475	2.02 543	1.47 462	2.11 520	1.57 456	1.17 457	2.05 417	1.41 487	0.40 496	0.40 530	0.35 478	0.31 468	0.44 484	0.70 544

edge stereo	1.11 461	0.50 452	1.30 461	0.71 466	0.65 469	1.14 419	0.75 437	1.93 475	1.37 468	1.71 506	1.83 493	2.54 543	1.44 499	2.43 450	1.23 458	0.42 504	0.41 532	0.54 535	0.35 497	0.42 472	0.46 496

CC-Net-ROB	1.49 504	1.26 557	1.27 458	0.88 530	0.79 511	1.76 504	1.00 502	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 564	0.41 532	2.20 575	0.46 526	1.20 563	0.48 503

CBMV_ROB	0.90 401	0.44 424	0.63 176	0.51 219	0.37 283	1.25 443	0.49 304	1.77 423	1.27 420	1.41 449	2.00 512	1.33 410	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 509	0.42 534	0.47 520	0.44 521	0.41 467	0.36 457

DGSMNet	1.14 468	0.76 522	2.49 546	0.81 503	0.86 527	1.39 466	1.39 539	2.13 511	1.35 460	1.26 381	1.63 467	1.48 444	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 515	0.43 535	0.55 540	0.49 533	0.75 543	0.70 544

NOSS_ROB	1.26 482	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 598	0.65 331	0.45 515	0.43 535	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

MeshStereo	2.26 551	0.56 474	0.92 362	0.61 373	0.49 384	2.60 551	1.02 505	3.18 569	2.05 545	7.40 599	4.98 575	7.58 588	2.98 572	6.37 552	1.96 523	0.43 509	0.43 535	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
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
HBP-ISP	0.96 415	0.58 481	0.72 244	0.61 373	0.46 373	1.64 494	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 401	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 538	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

BEATNet-Init1	26.87 610	13.43 605	70.68 624	0.91 538	0.68 482	57.02 622	21.06 605	32.82 617	32.67 614	52.12 626	53.61 623	66.05 625	49.56 624	48.79 625	34.71 616	0.49 527	0.44 538	0.53 534	0.53 542	0.63 529	0.59 529

G-Net	1.66 520	0.63 499	1.56 497	1.11 554	0.74 495	2.98 563	0.91 481	1.55 364	1.22 397	2.76 561	8.18 592	2.32 534	2.53 566	1.92 402	1.87 517	0.48 523	0.44 538	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 526

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 438	1.31 462	0.69 452	0.57 434	2.11 533	1.14 520	1.87 455	1.73 523	4.04 578	6.43 580	5.62 582	3.61 578	2.59 460	1.94 522	0.52 529	0.44 538	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 502	2.80 580	2.31 579	2.31 541	1.24 529	2.32 543	2.14 548	1.26 381	2.39 533	2.66 547	1.48 505	5.95 547	1.06 432	3.20 587	0.45 542	2.37 579	0.89 567	2.83 582	2.37 584

PVD	1.70 525	0.84 527	2.26 540	0.94 543	0.83 521	2.48 547	0.97 495	2.59 560	3.35 572	3.01 569	2.77 546	2.34 535	2.47 564	2.67 465	3.14 548	0.47 522	0.45 542	0.59 547	0.48 530	0.59 524	0.75 549

PA-Net	1.01 438	0.57 478	1.29 460	0.64 404	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 542	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 450	0.86 531	1.31 462	0.82 511	0.53 418	1.41 473	1.31 535	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 437	1.24 476	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 542	0.67 551	0.50 537	0.88 549	0.59 529
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
FSD	0.54 186	0.52 459	0.65 190	0.62 385	0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 546	0.50 525	0.49 533	0.50 504	0.49 507

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 530	0.87 532	3.56 558	0.80 500	0.75 502	3.72 571	2.44 585	1.82 440	1.82 531	1.74 508	1.91 504	1.92 509	1.26 479	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 546	0.52 529	0.77 560	0.50 504	0.50 510

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 484	0.85 320	0.73 479	0.57 434	2.97 562	1.05 509	3.39 573	2.61 561	6.98 595	7.67 588	10.38 598	6.31 593	5.75 541	3.37 554	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

FCDSN-DC	2.32 553	0.63 499	0.81 310	0.84 515	0.75 502	2.23 537	0.94 490	2.09 509	1.80 529	5.45 592	7.72 589	7.77 590	6.93 596	3.39 487	1.80 515	0.52 529	0.48 548	0.52 529	0.51 540	0.57 520	0.58 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 508	0.84 527	3.42 557	0.87 529	0.66 472	2.56 550	0.95 492	2.36 547	1.70 519	1.98 530	1.86 498	2.45 541	1.79 532	2.95 473	2.58 537	0.52 529	0.48 548	0.55 540	0.59 550	0.59 524	0.61 533

FC-DCNN	2.72 568	0.59 484	0.86 326	0.73 479	0.57 434	2.91 560	1.04 507	3.01 567	2.60 560	6.83 594	7.64 587	9.92 595	6.33 594	5.21 523	3.14 548	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 484	0.89 351	0.70 458	0.61 457	3.95 576	0.94 490	1.80 436	1.79 528	4.41 582	4.43 565	8.17 591	3.66 579	3.40 488	1.33 471	0.52 529	0.48 548	0.54 535	0.58 547	0.53 513	0.50 510

MANE	6.19 586	0.59 484	1.03 405	0.93 541	1.22 559	13.38 598	2.69 586	12.81 602	17.94 608	8.21 600	10.82 599	14.72 602	11.68 598	11.39 600	11.90 592	0.59 542	0.50 553	0.52 529	1.76 590	0.55 517	0.54 518

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 555	1.05 549	0.76 505	5.03 585	2.40 584	2.16 520	2.62 562	1.89 526	2.28 528	2.69 548	1.65 520	9.35 589	2.04 526	0.64 548	0.51 554	0.68 552	0.71 558	1.09 559	0.67 541

SAMSARA	1.55 510	0.84 527	2.61 549	1.22 557	1.07 543	2.50 548	1.93 567	2.05 500	1.89 534	2.75 560	1.66 473	2.81 551	1.69 525	3.08 480	1.97 524	0.46 521	0.51 554	0.42 508	0.46 526	0.58 522	0.59 529

ccnet	1.12 463	0.67 504	1.01 394	0.78 495	0.73 494	1.72 500	0.99 500	1.84 448	1.26 414	1.47 462	1.85 497	1.75 489	1.29 482	1.75 381	1.88 519	0.57 538	0.53 556	0.57 545	0.55 544	0.59 524	0.54 518

ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 533	2.76 556	4.01 594	2.76 562	4.11 581	4.69 585	4.63 569	4.62 571	5.96 591	3.97 499	3.96 561	0.63 547	0.53 556	0.56 543	0.52 541	0.64 531	0.63 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 496	0.99 545	0.92 533	4.78 582	2.33 582	3.33 571	3.37 573	5.05 590	4.77 573	3.67 564	4.53 586	3.42 490	4.50 564	0.62 545	0.53 556	0.55 540	0.53 542	0.63 529	0.64 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 501	2.65 590	0.99 384	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 519	1.34 490	1.47 330	1.41 487	0.90 555	0.54 559	2.29 577	0.75 559	1.84 567	1.04 561

Ntro	1.64 519	1.15 552	1.23 449	2.48 578	1.83 569	2.09 532	1.16 523	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 464	1.29 482	1.87 399	1.11 444	3.04 583	0.56 560	1.82 572	0.64 553	2.80 579	2.05 579

otaku	1.60 515	1.11 549	1.21 446	2.20 572	1.56 567	1.97 525	1.24 529	2.07 506	1.36 464	1.44 457	1.62 463	1.73 484	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 582	0.57 561	1.74 570	0.60 551	2.78 578	1.94 578

LSM	6.33 587	1.10 546	13.19 590	1.41 563	68.17 619	1.64 494	1.90 566	1.92 471	2.46 555	2.99 567	3.11 552	1.88 501	1.80 533	2.61 462	2.06 528	0.41 500	0.58 562	0.50 525	0.57 546	0.64 531	17.66 612

ACVNet_1	2.18 548	1.45 565	1.72 510	2.85 582	2.33 581	2.28 539	1.46 543	3.08 568	2.22 551	1.82 520	2.05 518	3.56 562	1.98 545	3.09 481	1.40 483	3.17 584	0.60 563	2.40 583	0.92 569	2.91 585	2.37 584

MonStereo1	3.14 573	1.66 570	1.81 516	2.43 577	2.32 580	5.80 588	1.58 551	3.52 574	4.70 586	3.09 572	8.22 593	4.76 575	3.36 575	6.52 555	2.29 533	2.33 575	0.61 564	1.91 574	1.05 578	2.44 572	2.34 583

SDNR	1.62 518	0.51 455	2.17 536	0.53 258	0.56 431	3.80 574	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 423	2.41 535	1.08 342	0.96 397	11.18 599	1.16 450	0.66 549	0.63 565	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 541

ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 528	2.62 579	2.24 576	2.63 554	1.88 565	3.31 570	3.01 568	2.19 539	3.45 557	4.62 571	2.04 547	4.50 509	1.47 499	2.55 578	0.64 566	2.22 576	0.84 564	2.69 577	2.29 582

Anonymous_2	1.30 486	0.55 470	0.82 313	0.52 240	0.58 443	1.01 394	0.64 404	1.25 288	0.97 253	0.96 232	0.78 164	1.33 410	1.29 482	1.03 212	0.74 357	0.62 545	0.64 566	1.06 565	9.63 606	1.16 560	0.49 507

PASM	1.34 492	0.92 535	2.62 550	0.86 522	0.87 529	1.03 399	1.08 514	1.50 342	1.51 502	1.82 520	1.41 403	1.68 478	1.26 479	4.87 517	1.34 473	0.61 544	0.65 568	0.68 552	0.78 561	0.69 538	0.68 543

GCST	1.08 453	1.47 566	0.93 364	1.73 567	1.14 553	1.30 450	0.31 91	1.33 297	1.16 362	1.29 392	0.97 216	0.98 311	0.49 171	2.08 419	0.46 242	1.19 567	0.70 569	1.30 568	0.85 566	1.02 555	0.89 554

DDUNet	1.50 506	2.69 591	1.12 433	1.77 568	1.88 570	1.84 515	0.92 483	1.70 402	1.16 362	1.38 440	1.79 489	1.60 462	1.12 449	1.37 302	1.08 436	1.10 565	0.76 570	2.37 579	0.94 570	2.00 568	1.37 569

MADNet+	2.69 565	3.22 595	11.53 589	1.44 564	1.12 549	3.19 565	1.81 559	2.85 564	2.37 552	1.68 504	2.07 519	2.85 553	2.18 554	7.41 571	5.23 567	0.79 552	0.76 570	0.69 554	0.65 554	0.98 552	0.95 556

Consistency-Raft	1.25 481	0.99 540	1.93 524	1.02 548	1.21 558	0.96 381	1.01 504	1.75 413	1.92 537	1.36 432	2.12 521	1.44 432	1.01 420	1.14 244	1.40 483	0.72 551	0.82 572	0.89 558	0.98 574	1.31 565	0.95 556

MFMNet_re	1.40 500	1.14 551	1.68 506	1.39 561	1.07 543	1.48 478	1.43 541	1.87 455	1.82 531	2.26 541	2.19 524	1.51 448	1.86 538	1.52 337	1.25 460	0.93 556	0.83 573	0.84 557	0.80 562	0.99 554	1.05 563

IMH-64-1	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 590

IMH-64	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 590

TorneroNet-64	5.30 585	2.03 580	1.74 513	3.43 592	2.81 587	10.09 593	2.12 575	9.10 599	17.12 607	4.96 589	9.27 596	10.72 600	3.70 580	9.20 586	4.55 565	3.31 588	0.84 574	2.88 592	1.55 588	3.49 590	3.04 593

RainbowNet	1.97 542	1.76 572	1.57 499	2.81 581	2.21 575	1.98 527	1.81 559	2.54 558	1.89 534	1.50 471	1.84 495	1.96 514	1.65 520	2.14 424	1.25 460	3.33 589	0.85 577	2.39 582	0.98 574	2.82 581	2.22 580

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 529	2.96 586	2.51 583	3.15 564	2.14 576	4.75 585	4.41 584	2.76 561	6.10 579	5.53 581	2.37 560	2.97 475	1.92 521	3.18 585	0.85 577	2.51 586	1.04 577	2.88 584	2.47 587

NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 485	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 545	1.89 461	1.93 539	1.94 529	4.67 572	3.08 558	1.80 533	6.51 554	1.65 509	1.06 563	0.86 579	1.08 566	1.32 580	0.93 550	1.26 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 598	2.03 580	1.82 518	3.43 592	3.01 590	43.83 615	2.22 579	8.87 598	67.47 627	7.17 598	27.36 611	10.68 599	3.85 583	8.67 584	7.65 580	3.59 591	0.88 580	3.04 593	1.57 589	3.71 591	3.17 594

IMH	3.21 574	1.85 578	1.48 492	3.25 589	2.69 586	4.07 578	2.02 571	4.41 583	3.80 578	2.72 558	7.11 584	4.75 574	2.92 570	5.92 545	2.55 536	3.85 597	0.88 580	2.78 591	1.36 583	3.19 589	2.59 589

PWCK	2.88 571	2.05 582	5.72 572	2.08 571	1.11 547	3.55 569	3.90 593	2.86 565	3.54 577	3.03 570	3.63 559	3.10 559	2.31 559	8.15 583	3.09 546	2.12 573	0.91 582	1.75 571	0.98 574	2.57 575	1.18 566

JetBlue	3.97 576	2.01 579	10.19 585	1.38 560	2.84 588	10.53 594	9.54 598	3.60 576	2.41 554	2.73 559	3.39 556	4.54 570	4.31 584	7.85 580	6.84 574	0.88 554	0.93 583	0.89 558	0.91 568	1.74 566	1.91 577

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 449	1.21 556	1.13 552	1.82 513	1.11 516	2.16 520	1.52 503	3.07 571	2.32 529	2.82 552	1.80 533	4.11 501	2.04 526	1.03 561	0.99 584	0.97 560	0.94 570	1.03 557	1.02 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 575	1.94 568	4.11 580	3.88 579	2.92 565	5.50 576	4.18 569	3.00 573	7.63 576	3.71 557	1.13 566	1.00 585	1.17 567	1.13 579	1.18 562	1.09 565

anonymity	1.12 463	0.97 537	1.21 446	1.07 552	1.12 549	1.08 408	0.89 475	1.95 479	1.16 362	1.29 392	1.26 346	1.22 378	1.09 444	1.15 245	1.01 427	1.02 560	1.00 585	0.97 560	0.97 572	0.98 552	0.99 558

SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 535	1.18 555	1.10 545	2.14 535	1.36 538	1.96 480	1.66 515	5.46 593	7.07 583	4.95 578	4.32 585	5.50 533	2.26 532	1.04 562	1.02 587	0.99 562	0.97 572	1.02 555	1.04 561

WAO-8	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 592	16.46 602	3.94 576	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 573

Venus	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 592	16.46 602	3.94 576	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 573

LVE	3.31 575	1.67 571	1.64 502	2.85 582	2.42 582	3.20 566	2.26 580	4.78 586	5.05 587	2.35 546	6.91 581	6.02 583	2.37 560	9.15 585	2.17 531	3.19 586	1.08 590	2.38 581	1.47 587	2.81 580	2.40 586

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 487	2.36 576	2.28 578	3.55 569	2.29 581	4.21 581	4.56 585	2.36 548	4.51 566	4.88 576	2.66 567	4.60 510	4.07 563	1.72 569	1.15 591	2.31 578	1.46 586	2.31 569	1.85 576

UNDER WATER	5.08 583	2.33 587	5.55 570	3.94 599	3.51 595	5.20 586	2.72 588	5.61 590	16.52 604	3.84 575	4.60 568	9.21 593	5.89 590	5.90 544	8.66 584	3.75 593	1.34 592	3.18 596	1.88 591	4.33 598	3.61 598

notaker	3.98 577	2.40 589	2.68 551	3.82 597	3.27 594	3.97 577	2.14 576	4.78 586	3.45 575	4.12 581	6.94 582	7.65 589	3.26 574	7.82 579	5.30 568	4.04 598	1.41 593	3.36 598	2.10 595	3.88 593	3.31 596

UNDER WATER-64	5.27 584	2.32 586	8.78 583	3.93 598	3.54 596	7.61 589	3.03 592	5.84 591	14.19 598	4.04 578	4.04 563	9.39 594	6.26 592	5.93 546	8.48 583	3.60 592	1.51 594	3.13 594	1.88 591	4.29 597	3.61 598

KSHMR	8.75 594	2.06 583	2.11 533	3.53 594	3.11 591	4.13 579	2.69 586	5.60 589	61.37 626	3.00 568	55.83 624	4.98 580	2.45 563	4.49 507	2.61 540	3.46 590	1.55 595	3.14 595	1.94 593	3.72 592	3.18 595

ktn	4.70 581	2.38 588	2.12 534	3.76 595	3.24 592	4.85 583	2.95 591	5.52 588	7.37 593	4.07 580	19.32 607	7.46 587	3.47 576	7.39 570	2.95 544	4.04 598	1.85 596	3.26 597	2.22 596	3.08 586	2.65 592

TCMNet-wrong-test	10.31 596	11.40 604	14.84 592	20.96 607	18.45 604	13.80 600	10.76 599	15.78 604	3.53 576	5.20 591	5.52 577	16.26 604	12.61 599	7.51 575	10.15 587	7.43 603	2.37 597	4.31 601	3.43 600	11.36 606	10.61 605

FADE		4.78 598		1.89 570	1.92 571							4.13 568				188.09 628	2.77 598	123.78 625	127.92 625	1.06 558

JetRed	6.91 590	8.80 602	25.96 605	2.85 582	3.25 593	13.98 601	11.87 600	6.25 594	4.28 583	4.45 583	4.56 567	6.69 584	5.46 588	7.46 573	14.05 595	2.59 579	3.31 599	2.59 587	2.29 597	4.20 596	3.36 597

HanzoNet	11.04 599	3.62 596	8.10 581	4.08 600	3.55 597	4.90 584	2.73 589	7.19 596	10.10 594	31.86 620	28.92 612	21.96 613	36.36 614	18.08 606	10.17 588	7.94 604	3.32 600	3.47 599	3.31 598	7.06 603	4.04 600

PML	51.67 621	36.25 614	13.28 591	7.46 602	20.81 605	108.69 626	232.22 628	8.72 597	27.82 613	87.01 627	269.67 628	69.67 626	61.95 625	24.76 614	14.20 596	9.74 607	3.40 601	9.62 607	4.70 601	18.74 610	4.72 602

MADNet++	5.01 582	3.14 593	4.91 567	4.55 601	3.94 598	5.20 586	4.41 595	4.40 582	4.13 582	4.95 588	6.08 578	4.74 573	5.37 587	9.40 590	10.67 591	4.65 600	4.15 602	3.97 600	3.34 599	4.09 595	4.08 601

USTest	14.33 603	14.94 606	21.04 597	17.44 606	16.05 601	23.26 603	33.84 612	21.73 606	11.80 597	9.36 601	10.14 597	15.97 603	13.20 601	17.28 605	22.43 606	3.78 596	5.01 603	6.17 606	6.16 603	9.25 605	7.72 604

DPSimNet_ROB	11.20 600	4.98 599	35.43 609	2.90 585	4.52 599	7.89 590	17.09 603	4.66 584	6.06 591	14.89 607	10.93 600	17.29 605	36.81 616	13.18 602	15.68 599	2.86 581	6.29 604	5.75 604	5.09 602	3.91 594	7.70 603

DPSMNet_ROB	13.02 602	8.23 600	21.91 599	9.53 604	18.11 603	11.56 596	32.02 611	10.64 601	16.23 601	7.05 597	19.49 609	10.16 597	16.66 604	9.85 597	22.43 606	4.77 602	8.68 605	5.38 603	10.26 608	6.17 602	11.36 606

DGTPSM_ROB	13.01 601	8.23 600	21.87 598	9.51 603	18.10 602	11.56 596	32.01 610	10.63 600	16.20 600	7.03 596	19.48 608	10.15 596	16.66 604	9.83 596	22.42 605	4.75 601	8.68 605	5.37 602	10.25 607	6.16 601	11.36 606

Anonymous_1	43.04 620	18.73 607	24.79 602	21.81 608	46.26 617	27.80 604	37.60 613	28.08 612	16.14 599	14.66 606	14.30 601	20.65 607	17.88 606	21.56 607	25.94 610	117.93 627	8.92 607	100.65 622	126.50 624	158.64 628	12.08 608

DPSM_ROB	19.08 605	19.14 608	25.17 603	22.15 609	20.85 606	28.17 605	37.82 614	26.56 610	16.85 605	14.14 604	14.84 602	21.70 608	18.75 607	21.87 608	26.55 611	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 609

DPSM	19.08 605	19.14 608	25.17 603	22.15 609	20.85 606	28.17 605	37.82 614	26.56 610	16.85 605	14.14 604	14.84 602	21.70 608	18.75 607	21.87 608	26.55 611	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 609

ASD4	15.85 604	10.99 603	19.63 596	10.21 605	11.70 600	19.24 602	31.10 609	19.35 605	10.68 595	11.14 602	10.18 598	12.59 601	12.64 600	14.74 603	24.83 609	12.93 611	9.94 610	26.83 616	19.40 611	16.23 609	12.70 611

tt	6.58 589	0.26 145	6.10 574	3.77 596	2.16 572	11.55 595	19.63 604	13.33 603	5.74 589	2.96 566	2.65 543	4.97 579	6.33 594	3.81 496	7.24 575	9.15 605	11.32 611	5.89 605	6.24 604	6.03 600	2.55 588

test_sample9	1.86 535	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	2.27 439	7.92 581	0.57 538	12.61 612	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

test_sample8	2.19 549	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.82 440	1.15 353	2.26 541	1.30 359	4.94 577	2.52 565	2.27 439	7.92 581	0.57 538	12.61 612	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

LSM0	42.82 619	38.75 620	50.81 620	47.07 620	109.38 627	57.00 621	76.02 619	53.74 625	33.71 615	29.02 619	30.41 619	43.87 624	37.22 617	43.91 623	53.54 625	20.52 617	18.62 614	21.10 615	21.11 616	28.41 616	42.22 619

RAFT-FEzeroshot	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.76 616	28.29 615	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 619	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 615

RAFT-FE	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.76 616	28.29 615	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 619	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 615

Selective-RAFT-Error	38.39 615	38.47 619	50.44 619	44.73 615	41.97 616	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.92 619	28.34 618	29.85 618	43.60 619	38.20 622	43.75 618	53.34 620	20.38 615	18.70 615	21.09 614	21.05 612	28.30 615	25.43 617

CasAABBNet	38.33 613	38.46 618	50.35 617	44.75 618	41.84 612	56.68 617	76.37 621	53.22 620	33.83 618	28.31 617	29.54 616	43.62 621	37.71 620	43.84 622	53.41 622	20.30 612	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.24 612	25.34 614

FlowAnything	38.37 614	38.41 615	50.38 618	44.76 619	41.94 615	56.64 616	76.34 620	53.28 624	34.23 620	28.25 614	29.72 617	43.60 619	37.79 621	43.83 619	53.38 621	20.39 616	18.71 619	21.07 610	21.14 617	28.23 611	25.29 613

LRCNet_RVC	22.74 607	32.10 613	21.97 600	29.84 611	26.23 608	4.42 581	0.81 457	22.66 607	2.02 543	26.93 613	29.26 613	23.06 615	15.59 603	23.84 610	18.88 602	31.75 618	19.90 620	34.65 617	32.13 618	30.54 617	28.32 618

xxxxx1	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

tt_ll	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

ff	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

AVERAGE_ROB	40.43 617	42.37 622	42.73 611	36.96 614	35.58 611	30.50 608	27.61 607	36.71 619	38.39 622	44.91 622	44.36 621	37.45 618	36.70 615	41.88 617	40.35 617	45.43 623	46.81 624	47.11 619	46.35 619	42.51 619	43.87 620

HaxPig	38.92 616	41.40 621	41.64 610	29.95 612	32.27 609	28.90 607	27.60 606	29.73 613	37.71 621	43.82 621	43.87 620	33.17 616	35.56 613	41.53 616	40.37 618	43.94 622	47.51 625	45.82 618	47.08 620	42.38 618	44.15 621

MEDIAN_ROB	42.00 618	44.40 623	44.29 614	35.15 613	34.95 610	31.28 613	29.60 608	35.88 618	40.02 623	47.20 625	46.64 622	37.37 617	38.48 623	44.35 624	42.45 619	48.03 624	49.39 626	49.71 620	49.03 621	45.14 620	46.65 622

RSGM-EC	88.84 625	82.86 626	51.22 621	105.38 621	99.51 625	94.51 624	125.67 625	90.02 626	46.43 624	45.14 623	57.50 625	101.22 627	88.55 626	154.40 626	153.26 626	105.54 625	59.55 627	113.88 623	53.02 622	92.89 626	56.17 623

acva	88.84 625	82.86 626	51.22 621	105.38 621	99.51 625	94.51 624	125.67 625	90.02 626	46.43 624	45.14 623	57.50 625	101.22 627	88.55 626	154.40 626	153.26 626	105.54 625	59.55 627	113.88 623	53.02 622	92.89 626	56.17 623

test_example2	192.40 627	210.76 628	206.48 627	199.83 628	204.73 628	172.94 627	183.52 627	133.93 628	133.41 628	191.38 628	196.19 627	187.13 629	178.77 628	205.33 628	208.00 628	222.09 629	238.72 629	186.54 629	190.54 629	227.34 629	170.31 628

ccccc	497.63 628	492.34 629	595.97 628	530.87 629	530.37 629	478.08 628	442.62 629	491.76 629	343.70 629	448.18 629	520.80 629	476.12 630	550.57 629	541.64 629	605.32 629	663.49 630	459.54 630	353.94 630	309.79 630	586.66 630	530.90 629

Low-res two-view benchmark