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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.21 21	0.18 111	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 71	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 82	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 118	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 516	0.30 9	0.17 21	0.38 208	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 122	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 216

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 545	0.39 185	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.08 1	0.16 236	0.09 4

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.15 192	0.86 576

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

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

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

CAS	0.34 160	0.13 2	0.25 12	1.28 577	0.30 378	0.46 267	0.38 330	0.48 106	0.47 181	0.34 104	0.52 170	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 568	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.15 241

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

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

XX-TBD	0.32 143	0.53 525	0.26 20	0.51 467	0.20 84	0.37 195	0.24 91	0.40 62	0.73 286	0.54 200	0.69 225	0.31 88	0.25 93	0.32 24	0.27 143	0.16 231	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.11 80

CREStereo	0.28 102	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 195	0.25 99	0.51 119	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.32 91	0.26 111	0.38 69	0.25 96	0.16 231	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 143	0.16 53	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 262	0.22 59	0.56 145	0.63 236	0.46 169	0.54 176	0.39 142	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.75 570	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80

pmcnn	1.23 550	0.29 410	0.96 503	0.40 246	0.23 170	0.95 478	0.69 513	1.16 469	1.28 529	1.67 557	2.33 558	11.15 611	0.86 489	0.93 468	0.88 487	0.15 178	0.12 217	0.12 31	0.10 61	0.15 192	0.15 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_for_model	0.82 495	3.60 607	0.39 185	2.35 595	2.07 595	0.39 216	0.28 151	0.42 73	0.45 172	0.71 298	0.31 81	0.30 80	0.27 122	0.34 42	0.25 96	0.34 520	0.11 159	0.13 64	0.09 10	3.49 607	0.18 327

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

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

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

LoS	0.29 114	0.15 34	0.30 60	0.29 5	0.18 37	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.72 279	0.34 104	0.52 170	0.41 160	0.28 137	0.47 144	0.28 165	0.15 178	0.11 159	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 263	0.36 138	0.48 420	0.22 130	0.20 9	0.29 161	0.51 119	0.44 163	0.28 61	0.23 26	0.42 172	0.26 111	0.29 9	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 199	0.27 71	0.22 59	0.46 99	0.88 382	0.46 169	0.80 282	0.30 80	0.26 111	0.36 52	0.33 221	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.51 566	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MLCV	0.47 327	0.24 321	0.61 397	0.37 144	0.17 21	0.61 357	0.33 234	0.80 317	0.87 378	0.94 449	1.13 443	0.72 340	0.43 266	0.89 449	0.51 382	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.14 142	0.12 128

iResNet_ROB	0.52 391	0.21 224	0.53 365	0.37 144	0.21 109	0.61 357	0.29 161	1.51 554	1.32 533	0.90 429	1.02 399	0.80 383	0.62 380	0.76 388	0.43 322	0.16 231	0.12 217	0.13 64	0.09 10	0.15 192	0.18 327

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

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 60	0.36 127	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 74	0.29 151	0.38 69	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.70 564	0.12 128

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 60	0.35 107	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 49	0.29 74	0.29 151	0.33 37	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.64 561	0.12 128

G2L-ROB	0.47 327	0.19 150	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.57 330	0.42 389	1.14 458	0.71 278	0.84 389	0.75 248	1.09 475	0.53 321	0.74 378	0.53 393	0.17 276	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.19 360

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala2	0.36 194	0.18 111	0.45 263	0.89 562	0.53 533	0.44 253	0.26 113	0.61 178	0.49 186	0.68 276	0.56 185	0.44 187	0.24 82	0.34 42	0.31 199	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.10 61	0.13 97	0.13 172

qqq1	0.49 358	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

fff1	0.49 358	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

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

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

testlalala_base	0.46 311	0.25 346	0.41 207	0.46 404	0.33 429	0.58 336	0.25 99	0.57 150	0.34 84	0.51 185	0.56 185	0.46 197	0.30 169	0.43 107	0.31 199	1.47 591	0.11 159	0.14 97	0.09 10	1.59 580	0.13 172

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.35 176	0.17 83	0.34 121	0.38 175	0.22 130	0.31 131	0.34 247	0.68 236	1.24 517	0.45 163	0.65 210	0.47 201	0.43 266	0.38 69	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.11 80

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	0.39 242	0.19 150	0.57 385	0.37 144	0.27 310	0.31 131	0.24 91	1.44 545	0.29 50	0.69 285	0.53 174	0.60 273	0.42 260	0.83 421	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.15 192	0.13 172

s12784h	0.36 194	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 432	0.29 161	0.80 317	0.83 350	0.56 205	0.57 189	0.43 180	0.40 250	0.57 224	0.33 221	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.09 10	0.14 142	0.09 4

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

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

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

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

111	0.40 254	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.52 291	0.28 151	0.74 285	1.16 502	0.50 182	0.91 344	0.63 286	0.48 295	0.61 274	0.35 253	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.13 172

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 397	0.22 263	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.68 398	0.38 330	0.97 383	0.88 382	0.73 318	1.04 409	1.03 456	0.92 504	0.90 451	0.86 477	0.16 231	0.14 320	0.14 97	0.17 306	0.15 192	0.13 172

iResNet	0.49 358	0.29 410	0.79 481	0.42 320	0.21 109	0.61 357	0.40 364	0.82 323	0.99 444	0.87 408	1.12 436	0.69 323	0.53 321	0.78 399	0.51 382	0.15 178	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.15 241

NLMM	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.24 199	0.25 51	0.27 130	0.52 128	0.49 186	0.29 69	0.36 104	0.26 58	0.25 93	0.42 99	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.10 6	0.10 36

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

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

DLNR-FE	20.05 615	36.38 623	38.08 619	170.06 634	60.08 627	0.23 25	0.20 29	14.13 616	0.36 106	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.63 293	0.28 165	5.38 612	0.10 63	0.15 140	0.11 95	73.09 632	0.11 80

IGEV-FE	0.34 160	0.18 111	0.67 432	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

S2M2_XL	0.19 7	0.18 111	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 276	0.16 385	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 111	0.39 185	0.40 246	0.24 199	0.42 242	0.42 389	0.63 192	0.41 146	0.37 122	0.35 99	0.32 91	0.26 111	0.53 189	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.15 192	0.10 36

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

UGAM-zero	0.46 311	0.19 150	0.62 400	0.37 144	0.23 170	0.34 168	0.21 49	1.15 462	0.39 139	0.66 267	0.61 200	1.70 550	0.91 499	0.75 384	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.13 172

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.34 160	0.18 111	0.67 432	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

DLNR_Zeroshot_test	20.09 616	36.28 622	38.04 618	169.85 633	61.80 628	0.23 25	0.20 29	13.88 615	0.37 122	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.62 282	0.28 165	5.46 613	0.10 63	0.15 140	0.11 95	72.60 631	0.11 80

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

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

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

CBFPSM	0.59 443	0.22 263	1.31 543	0.38 175	0.27 310	1.12 514	0.65 499	0.79 314	0.82 345	0.80 348	0.81 289	1.35 523	0.87 492	0.67 333	0.76 457	0.16 231	0.15 351	0.15 140	0.16 255	0.17 274	0.22 419

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

CIPLG	0.41 265	0.21 224	0.63 410	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.33 234	0.65 206	0.60 223	0.82 370	0.96 366	0.46 197	0.32 183	0.55 201	0.44 338	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

IPLGR_C	0.40 254	0.21 224	0.64 415	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.34 247	0.66 216	0.62 225	0.82 370	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.46 357	0.17 276	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

ACRE	0.40 254	0.21 224	0.65 421	0.45 383	0.33 429	0.51 287	0.33 234	0.66 216	0.63 236	0.80 348	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.45 347	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.57 429	0.32 429	0.54 370	0.45 383	0.27 310	0.57 330	0.48 427	1.00 392	1.28 529	0.86 400	1.33 492	0.87 405	0.58 357	1.07 495	0.75 456	0.18 310	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.18 327

HITNet	0.41 265	0.26 365	0.45 263	0.33 55	0.17 21	0.63 374	0.30 177	0.93 364	0.64 243	0.71 298	0.82 293	0.64 293	0.52 317	0.59 259	0.43 322	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.19 332	0.12 128
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.52 391	0.27 382	0.69 443	0.38 175	0.25 234	0.62 365	0.35 271	1.17 474	1.01 454	0.99 470	1.06 419	0.88 410	0.67 413	0.66 322	0.39 300	0.19 342	0.13 286	0.15 140	0.11 95	0.18 298	0.16 287

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

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

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

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

xyz-stereo	4.23 598	0.17 83	61.76 631	0.34 72	0.16 10	12.16 608	0.37 308	0.58 157	0.68 259	1.01 480	3.36 585	0.77 371	0.82 479	1.21 518	0.40 309	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.11 95	0.13 97	0.10 36

coex_refinement	0.53 397	0.21 224	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.76 431	0.39 353	1.09 433	0.90 398	0.85 393	1.12 436	1.00 445	0.56 346	0.63 293	0.81 467	0.21 382	0.13 286	0.16 171	0.16 255	0.20 348	0.21 401

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

fffft	0.25 68	0.17 83	0.37 154	0.36 127	0.22 130	0.28 89	0.36 293	0.42 73	0.24 24	0.36 115	0.23 26	0.27 65	0.22 60	0.52 180	0.27 143	0.12 38	0.09 26	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.12 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 150	0.35 131	0.35 107	0.22 130	0.36 188	0.32 224	0.39 54	0.34 84	0.37 122	0.30 71	0.33 103	0.24 82	0.53 189	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.11 80

tt45	0.27 93	0.17 83	0.34 121	0.35 107	0.23 170	0.38 208	0.28 151	0.46 99	0.28 41	0.40 145	0.27 49	0.38 137	0.25 93	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.12 58	0.14 216

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

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

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

PAM_32	0.46 311	0.19 150	0.67 432	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.27 130	0.95 376	0.34 84	0.68 276	0.44 128	1.91 558	0.65 403	0.62 282	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.14 142	0.13 172

PAM	0.46 311	0.19 150	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.75 425	0.33 234	0.85 332	0.34 84	0.70 291	0.46 136	1.83 553	0.63 386	0.61 274	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.14 142	0.13 172

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

MyStereo8	0.40 254	0.20 187	0.54 370	0.41 280	0.29 361	0.53 299	0.29 161	0.65 206	0.49 186	0.71 298	0.98 380	0.58 252	0.43 266	0.50 166	0.51 382	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.19 332	0.19 360

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 451	0.28 398	0.99 507	0.40 246	0.30 378	1.03 495	0.56 477	1.10 435	0.99 444	0.97 462	1.22 469	1.06 464	0.69 423	1.07 495	0.95 506	0.19 342	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.22 394	0.21 401

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

IPLG	0.39 242	0.20 187	0.59 390	0.40 246	0.24 199	0.54 305	0.27 130	0.75 292	0.63 236	0.84 389	0.81 289	0.32 91	0.32 183	0.60 266	0.45 347	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

MIPNet	0.37 211	0.21 224	0.59 390	0.39 208	0.25 234	0.50 283	0.28 151	0.77 304	0.70 267	0.65 254	0.60 197	0.40 154	0.49 299	0.44 118	0.37 285	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.13 172

IPLGR	0.39 242	0.21 224	0.63 410	0.39 208	0.22 130	0.49 280	0.29 161	0.76 299	0.74 293	0.78 342	0.77 258	0.44 187	0.42 260	0.47 144	0.38 294	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.13 172

DEmStereo	0.48 339	0.17 83	0.50 339	0.38 175	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.63 192	0.74 293	0.89 422	1.66 533	0.58 252	1.06 527	0.60 266	0.42 317	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

DRaft	0.49 358	0.17 83	0.47 292	0.37 144	0.25 234	0.58 336	0.40 364	0.65 206	0.85 364	1.02 483	1.75 540	0.50 215	0.82 479	0.63 293	0.40 309	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

test-1	0.36 194	0.19 150	0.71 452	0.46 404	0.26 279	0.44 253	0.36 293	0.60 172	0.59 221	0.48 177	0.67 222	0.53 227	0.36 224	0.40 82	0.29 185	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.16 287

Prome-Stereo	0.46 311	0.19 150	0.35 131	0.44 360	0.26 279	0.40 220	0.45 408	0.68 236	0.44 163	0.96 457	1.84 544	0.59 267	0.67 413	0.61 274	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.16 236	0.29 472

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

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

GMStereo	0.39 242	0.37 460	0.54 370	0.40 246	0.26 279	0.42 242	0.36 293	0.59 162	1.04 468	0.55 202	0.51 161	0.37 129	0.35 206	0.54 196	0.41 313	0.19 342	0.13 286	0.16 171	0.17 306	0.24 424	0.18 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 311	0.23 284	0.36 138	0.39 208	0.28 334	0.58 336	0.40 364	0.87 343	0.80 332	0.64 245	0.96 366	0.79 375	0.60 368	0.63 293	0.67 437	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.18 298	0.15 241

acv_ft	0.51 381	0.23 284	0.56 381	0.44 360	0.28 334	0.86 465	0.39 353	0.91 360	0.80 332	0.97 462	0.96 366	0.79 375	0.59 364	0.63 293	0.87 483	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241

BEATNet_4x	0.46 311	0.32 429	0.56 381	0.37 144	0.19 57	0.63 374	0.35 271	1.01 401	0.72 279	0.77 338	0.83 299	0.70 327	0.59 364	0.68 343	0.53 393	0.16 231	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.24 424	0.16 287

HSM-Net_RVC	0.53 397	0.22 263	0.35 131	0.37 144	0.21 109	0.85 462	0.37 308	1.23 499	0.93 418	0.90 429	1.15 454	1.26 501	0.63 386	0.72 365	0.48 368	0.17 276	0.13 286	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 599	0.24 321	2.75 580	0.42 320	0.23 170	1.57 553	0.90 551	1.71 571	17.88 619	16.56 621	4.88 601	5.17 598	18.85 620	1.63 553	14.62 610	0.17 276	0.14 320	0.16 171	0.16 255	0.19 332	0.17 309

FE-Mocha	0.32 143	0.19 150	0.50 339	0.38 175	0.27 310	0.30 114	0.20 29	0.71 267	0.36 106	0.65 254	0.56 185	0.54 231	0.25 93	0.38 69	0.22 35	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.16 255	0.13 97	0.12 128

Select-FE	0.46 311	0.24 321	0.88 494	0.42 320	0.35 445	0.33 157	0.19 18	0.90 355	0.37 122	0.60 216	1.01 390	0.97 437	0.80 474	0.72 365	0.28 165	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.20 390	0.15 192	0.24 434

z-ln-s-r	0.66 456	0.36 453	1.30 542	0.39 208	0.26 279	0.57 330	0.63 494	0.80 317	1.03 462	0.80 348	1.43 511	0.91 421	0.76 456	1.08 498	1.87 563	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.14 195	0.20 348	0.16 287

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

S2M2_L	0.26 79	0.22 263	0.33 104	0.31 22	0.25 234	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 146	0.25 39	0.36 104	0.30 80	0.25 93	0.30 15	0.26 125	0.22 408	0.19 436	0.17 212	0.19 365	0.21 372	0.18 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 150	0.31 74	0.41 280	0.25 234	0.35 178	0.44 405	0.72 272	0.92 412	0.46 169	0.52 170	0.41 160	0.29 151	0.44 118	0.28 165	0.16 231	0.15 351	0.17 212	0.13 164	0.14 142	0.13 172

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

HI	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 475	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

CoSv	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 475	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 339	0.21 224	1.26 538	0.39 208	0.51 528	0.28 89	0.30 177	1.25 510	0.44 163	0.68 276	1.11 432	0.86 399	0.33 195	0.67 333	0.27 143	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.20 390	0.22 394	0.24 434

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 272	0.20 187	0.74 465	0.38 175	0.43 497	0.39 216	0.26 113	0.94 369	0.49 186	0.53 196	0.77 258	0.93 428	0.45 281	0.63 293	0.24 76	0.16 231	0.10 63	0.17 212	0.18 333	0.20 348	0.20 383

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 422	3.08 606	2.43 578	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 582	0.08 2	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.97 585

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

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

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

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

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

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

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

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

iinet-f	0.67 461	0.26 365	2.15 573	0.39 208	0.31 400	1.19 525	0.56 477	0.84 329	0.84 355	0.80 348	1.17 461	1.05 462	0.84 486	0.71 360	1.21 535	0.20 365	0.18 422	0.17 212	0.15 222	0.20 348	0.20 383

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

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

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

test_4	0.36 194	0.18 111	0.31 74	0.44 360	0.25 234	0.20 9	0.34 247	0.56 145	0.41 146	0.59 212	1.45 517	0.43 180	0.25 93	0.63 293	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.11 80

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

CSP-Net	0.56 422	0.27 382	0.49 326	0.41 280	0.28 334	1.22 528	0.50 440	1.23 499	0.72 279	0.95 456	0.95 362	0.89 414	0.62 380	0.83 421	0.62 423	0.26 458	0.17 405	0.17 212	0.17 306	0.18 298	0.17 309

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

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

ADLNet2	0.55 411	0.25 346	0.65 421	0.47 413	0.30 378	0.83 458	0.50 440	1.05 417	0.95 431	0.80 348	0.98 380	0.99 442	0.69 423	0.77 395	0.73 452	0.20 365	0.16 385	0.17 212	0.18 333	0.21 372	0.21 401

CrosDoStereo	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 568	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

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

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

ASMatch	0.48 339	0.19 150	0.45 263	0.39 208	0.28 334	0.37 195	0.26 113	0.74 285	0.68 259	0.76 332	2.34 559	0.61 278	0.52 317	0.62 282	0.37 285	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.21 401

DeepStereo_LL	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 568	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

THIR-Stereo	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.23 170	0.75 425	0.67 503	0.66 216	0.87 378	1.02 483	1.40 504	0.72 340	0.76 456	0.62 282	0.42 317	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.15 241

GrayStereo	0.49 358	0.19 150	0.42 228	0.46 404	0.28 334	0.53 299	0.67 503	0.69 244	0.63 236	1.02 483	1.47 520	0.78 373	0.76 456	0.56 211	0.33 221	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.17 306	0.15 192	0.29 472

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

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

XX-Stereo	0.37 211	0.17 83	0.45 263	0.55 504	0.36 450	0.38 208	0.20 29	0.60 172	0.30 55	0.46 169	1.30 488	0.73 351	0.26 111	0.56 211	0.26 125	0.16 231	0.11 159	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.10 36

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

222	1.18 547	0.22 263	0.44 251	0.37 144	0.22 130	0.79 439	0.37 308	1.31 522	0.89 395	0.92 442	1.08 425	0.72 340	0.71 440	0.66 322	13.89 609	0.20 365	0.15 351	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.19 360

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

DIP-Stereo	0.39 242	0.21 224	0.50 339	0.41 280	0.28 334	0.62 365	0.27 130	0.77 304	0.40 141	0.64 245	0.86 317	0.52 223	0.33 195	0.66 322	0.42 317	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.15 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.04 529	0.37 460	4.81 593	0.43 341	0.31 400	0.99 488	0.46 412	1.02 405	2.09 571	1.09 507	1.09 429	0.75 359	0.81 475	1.06 492	1.76 556	0.19 342	0.15 351	0.17 212	0.15 222	2.82 602	0.26 448

HSM	0.51 381	0.24 321	0.41 207	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.40 364	1.22 494	0.75 296	0.81 361	0.91 344	1.21 496	0.69 423	0.87 440	0.46 357	0.17 276	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.17 274	0.17 309

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

ACV-stereo	0.62 449	0.34 442	1.00 508	0.43 341	0.31 400	1.20 526	0.40 364	0.75 292	0.83 350	0.64 245	0.77 258	2.10 562	1.03 524	0.81 410	0.64 429	0.21 382	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.21 372	0.21 401

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

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

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

SMFormer	0.51 381	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.18 327

tta	0.51 381	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.14 216

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

MyStereo06	0.38 226	0.21 224	0.61 397	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.95 376	0.35 98	0.62 226	0.54 176	0.76 365	0.27 122	0.50 166	0.29 185	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

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

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

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

1111x	0.55 411	0.22 263	0.46 280	0.38 175	0.20 84	0.66 392	0.43 396	1.23 499	0.99 444	0.71 298	0.99 385	0.95 432	0.69 423	0.90 451	1.08 524	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.18 327

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.45 301	0.20 187	0.44 251	0.45 383	0.27 310	0.34 168	0.39 353	0.60 172	0.73 286	0.76 332	1.44 514	0.83 388	0.38 233	1.08 498	0.26 125	0.12 38	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

CRFU-Net	0.57 429	0.27 382	0.57 385	0.46 404	0.30 378	1.20 526	0.52 458	1.10 435	0.56 215	1.00 475	0.98 380	1.06 464	0.79 470	0.81 410	0.71 449	0.21 382	0.19 436	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.19 360

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

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

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

DAS	0.51 381	0.25 346	0.60 395	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.82 413	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

SepStereo	0.51 381	0.25 346	0.60 395	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.93 468	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

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

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

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

KYRaft	0.48 339	0.20 187	0.38 166	0.44 360	0.23 170	0.44 253	0.37 308	0.66 216	0.41 146	0.94 449	1.73 537	0.79 375	0.41 258	0.63 293	0.31 199	0.16 231	0.11 159	0.18 260	0.22 431	0.16 236	0.78 571

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

RAFT-345	0.40 254	0.18 111	0.40 197	0.38 175	0.22 130	0.33 157	0.26 113	0.61 178	0.51 193	0.74 323	1.79 541	0.45 189	0.33 195	0.66 322	0.36 269	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.14 195	0.13 97	0.13 172

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

sAnonymous2	0.40 254	0.39 477	0.85 487	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 540

CroCo_RVC	0.40 254	0.39 477	0.85 487	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 540

xxxx	1.01 524	0.22 263	0.43 239	0.36 127	0.21 109	0.82 455	0.36 293	1.32 523	0.88 382	0.71 298	0.94 353	0.97 437	0.63 386	0.64 307	10.58 605	0.20 365	0.16 385	0.18 260	0.17 306	0.19 332	0.19 360

test_xeample	1.01 524	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.21 109	0.71 410	0.39 353	1.23 499	0.86 369	0.81 361	1.04 409	0.69 323	0.61 374	0.69 349	10.93 606	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.17 306	0.18 298	0.17 309

SFCPSM	0.47 327	0.21 224	0.55 375	0.40 246	0.27 310	0.87 466	0.37 308	1.33 525	0.77 311	0.80 348	0.84 304	0.54 231	0.49 299	0.57 224	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.15 241

MMNet	0.55 411	0.25 346	0.61 397	0.43 341	0.34 438	1.07 502	0.39 353	0.87 343	0.91 405	0.91 434	0.93 352	0.86 399	0.76 456	0.81 410	0.76 457	0.15 178	0.14 320	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.16 287

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

DISCO	0.70 468	0.26 365	0.68 437	0.44 360	0.31 400	1.14 516	0.51 455	1.23 499	1.23 515	0.81 361	1.05 413	1.50 538	0.85 487	1.82 562	1.03 518	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.24 424	0.23 426

WQFJX	0.51 381	0.30 419	0.65 421	0.59 519	0.42 490	0.71 410	0.77 532	1.01 401	0.84 355	0.71 298	0.92 348	0.46 197	0.36 224	0.92 461	0.51 382	0.16 231	0.14 320	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.14 216

DFGA-Net	0.45 301	0.29 410	0.80 483	0.42 320	0.32 416	0.53 299	0.35 271	0.78 310	0.89 395	0.66 267	0.75 248	0.48 206	0.39 244	0.74 378	0.60 416	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.18 333	0.20 348	0.17 309

AIO-test1	0.38 226	0.18 111	0.38 166	0.50 451	0.24 199	0.46 267	0.30 177	0.70 259	1.19 508	0.40 145	0.71 230	0.45 189	0.29 151	0.53 189	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.13 97	0.17 309

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.36 194	0.24 321	0.32 87	0.41 280	0.22 130	0.54 305	0.38 330	0.68 236	1.04 468	0.41 149	0.46 136	0.35 116	0.45 281	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.16 287

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

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

anonymousa	0.49 358	0.20 187	0.42 228	0.38 175	0.23 170	0.91 470	0.35 271	0.75 292	0.62 225	0.85 393	1.54 526	1.06 464	0.66 410	0.51 173	0.43 322	0.16 231	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.16 236	0.14 216

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

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

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

TRStereo	0.37 211	0.27 382	0.59 390	0.47 413	0.41 484	0.29 101	0.30 177	0.84 329	0.59 221	0.52 193	0.41 120	0.52 223	0.26 111	0.73 371	0.27 143	0.17 276	0.12 217	0.19 300	0.19 365	0.13 97	0.11 80

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

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

AAGNet	1.43 561	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.25 234	0.29 101	0.31 203	0.65 206	0.68 259	0.97 462	0.86 317	0.67 318	0.62 380	0.64 307	20.63 614	0.16 231	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.19 332	0.12 128

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

FTStereo	0.56 422	0.20 187	0.37 154	0.41 280	0.25 234	0.40 220	0.79 537	0.66 216	0.43 156	1.09 507	3.27 580	0.70 327	0.73 447	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.30 481

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

LMCR-Stereo	0.53 397	0.30 419	0.53 365	0.58 515	0.30 378	0.83 458	0.36 293	1.19 479	0.76 304	0.88 418	1.04 409	0.56 239	0.62 380	0.82 413	0.67 437	0.19 342	0.15 351	0.19 300	0.14 195	0.23 411	0.17 309

ICVP	0.46 311	0.25 346	0.38 166	0.48 420	0.28 334	0.58 336	0.43 396	1.00 392	0.70 267	0.67 270	0.95 362	0.75 359	0.55 339	0.53 189	0.54 398	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.17 306	0.19 332	0.20 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 411	0.29 410	0.63 410	0.49 437	0.31 400	0.70 405	0.54 467	1.22 494	0.92 412	0.82 370	0.85 314	0.85 394	0.63 386	0.90 451	0.65 431	0.24 437	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.21 372	0.22 419

sCroCo_RVC	0.35 176	0.28 398	0.69 443	0.51 467	0.39 472	0.41 235	0.31 203	0.49 109	0.45 172	0.31 82	0.48 144	0.38 137	0.32 183	0.46 137	0.32 209	0.21 382	0.22 466	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.20 383

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

HGLStereo	0.56 422	0.28 398	0.57 385	0.50 451	0.37 457	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.78 321	0.86 400	1.14 448	0.89 414	0.82 479	0.76 388	0.73 452	0.21 382	0.20 448	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.21 401

GwcNet-RSSM	0.49 358	0.24 321	0.42 228	0.40 246	0.23 170	0.55 310	0.38 330	0.93 364	0.93 418	0.71 298	1.16 459	0.86 399	0.60 368	0.62 282	0.66 434	0.21 382	0.14 320	0.19 300	0.20 390	0.16 236	0.15 241

MSAF-DinoV2	1.04 529	0.38 470	1.32 545	0.54 496	0.29 361	0.89 467	0.72 526	1.52 557	1.24 517	1.05 494	1.41 506	2.98 576	1.49 558	2.74 587	2.83 580	0.22 408	0.14 320	0.20 331	0.22 431	0.32 481	0.32 493

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

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

DispNO	0.47 327	0.23 284	0.71 452	0.39 208	0.31 400	0.60 355	0.38 330	0.89 350	0.77 311	0.75 325	0.84 304	0.72 340	0.54 333	0.73 371	0.46 357	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.17 309

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

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

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

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

psmg	0.49 358	0.25 346	0.43 239	0.41 280	0.28 334	0.85 462	0.43 396	0.99 388	0.76 304	0.91 434	0.94 353	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.15 351	0.20 331	0.20 390	0.18 298	0.18 327

AASNet	0.53 397	0.25 346	0.52 357	0.49 437	0.32 416	0.74 420	0.40 364	1.50 551	0.86 369	0.86 400	0.92 348	0.64 293	0.59 364	0.59 259	0.79 462	0.23 425	0.19 436	0.20 331	0.16 255	0.21 372	0.19 360

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.52 479	0.24 199	0.36 188	0.25 99	0.71 267	0.78 321	0.77 338	0.64 207	0.89 414	0.39 244	0.91 458	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.20 331	0.15 222	0.15 192	0.12 128

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.56 211	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

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

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

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

SST-Stereo	0.40 254	0.19 150	0.45 263	0.42 320	0.25 234	0.25 51	0.21 49	0.66 216	0.47 181	1.08 505	0.79 279	0.72 340	0.43 266	0.77 395	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.19 332	0.15 241

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

PFNet	0.42 272	0.18 111	0.58 389	0.43 341	0.24 199	0.43 245	0.32 224	0.74 285	0.78 321	1.00 475	0.74 246	0.68 319	0.39 244	0.72 365	0.37 285	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.15 222	0.16 236	0.13 172

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.56 422	0.17 83	0.41 207	0.37 144	0.23 170	0.57 330	0.24 91	0.60 172	0.70 267	1.19 521	3.94 592	0.56 239	0.38 233	0.65 314	0.36 269	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.14 195	0.12 58	0.13 172

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

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

GMM-Stereo	0.44 291	0.19 150	0.36 138	0.42 320	0.25 234	0.51 287	0.47 419	0.71 267	0.53 199	0.76 332	1.37 498	0.76 365	0.38 233	0.60 266	0.33 221	0.15 178	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.16 236	0.27 458

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

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

delet	0.55 411	0.24 321	0.55 375	0.44 360	0.33 429	1.07 502	0.50 440	1.00 392	0.86 369	0.85 393	0.96 366	0.90 419	0.63 386	0.83 421	0.74 455	0.18 310	0.18 422	0.20 331	0.21 413	0.16 236	0.15 241

UNet	0.54 409	0.26 365	0.66 428	0.44 360	0.40 477	0.99 488	0.41 379	0.98 386	0.75 296	0.83 382	0.89 337	1.04 458	0.72 444	0.73 371	0.62 423	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.17 309

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

aanetorigin	0.83 502	0.56 528	1.87 568	0.49 437	0.38 466	0.56 325	0.66 501	0.70 259	1.00 450	2.42 581	2.02 552	1.31 509	1.18 539	0.93 468	1.13 531	0.20 365	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.27 452	0.30 481

ac_64	0.52 391	0.22 263	0.50 339	0.45 383	0.28 334	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.61 224	0.91 434	0.83 299	1.07 469	0.68 419	0.74 378	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.15 241

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

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

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

z-mn7	1.00 523	0.50 511	1.70 564	0.53 489	0.36 450	1.75 563	0.71 524	1.22 494	2.28 576	0.96 457	2.54 565	1.42 529	0.95 513	2.19 578	1.54 549	0.22 408	0.19 436	0.21 373	0.20 390	0.27 452	0.25 442

AIO-test2	0.39 242	0.21 224	0.41 207	0.47 413	0.25 234	0.45 262	0.35 271	0.77 304	1.27 527	0.36 115	0.87 325	0.37 129	0.30 169	0.47 144	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.21 373	0.23 447	0.15 192	0.13 172

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

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

ToySt	0.49 358	0.27 382	0.75 469	0.40 246	0.27 310	0.64 381	0.49 435	0.84 329	0.77 311	0.60 216	0.83 299	0.88 410	0.66 410	0.70 355	0.56 405	0.16 231	0.17 405	0.21 373	0.20 390	0.21 372	0.19 360

Wz-Net-LNSev	0.71 472	0.51 515	1.36 552	0.50 451	0.41 484	1.15 518	0.69 513	1.21 486	1.07 485	1.02 483	1.12 436	1.08 471	0.87 492	0.89 449	0.89 497	0.24 437	0.22 466	0.21 373	0.19 365	0.26 441	0.26 448

Sa-1000	0.48 339	0.24 321	0.41 207	0.45 383	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.81 321	0.93 418	0.82 370	1.50 521	0.53 227	0.45 281	0.92 461	0.30 192	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

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

dd	0.43 284	0.38 470	0.55 375	0.44 360	0.25 234	0.47 272	0.38 330	0.70 259	1.05 472	0.59 212	0.65 210	0.42 172	0.39 244	0.66 322	0.50 372	0.24 437	0.15 351	0.21 373	0.15 222	0.22 394	0.18 327

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

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

EDNetEfficient	1.46 562	0.80 554	6.12 595	0.47 413	0.39 472	0.69 400	0.83 540	0.90 355	2.77 585	3.50 598	1.96 549	1.66 548	2.03 580	1.26 524	4.18 591	0.21 382	0.18 422	0.21 373	0.20 390	0.41 522	0.39 525

DSFCA	0.55 411	0.25 346	0.62 400	0.40 246	0.36 450	0.74 420	0.52 458	1.04 412	0.82 345	1.06 498	0.84 304	0.89 414	0.63 386	0.99 478	0.58 408	0.25 448	0.21 458	0.21 373	0.21 413	0.21 372	0.19 360

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

DN-CSS_ROB	0.43 284	0.26 365	0.62 400	0.40 246	0.29 361	0.44 253	0.27 130	0.77 304	0.75 296	0.72 311	1.09 429	0.48 206	0.43 266	0.69 349	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.18 298	0.16 287

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

zh-mn7	1.08 538	0.65 541	4.00 589	0.52 479	0.38 466	1.16 521	0.62 493	1.15 462	1.77 563	1.74 559	2.31 556	1.17 495	0.91 499	2.10 573	1.77 557	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.22 431	0.25 434	0.28 465

G2L-Stereo	0.49 358	0.23 284	0.48 314	0.43 341	0.26 279	0.47 272	0.42 389	0.93 364	0.78 321	0.84 389	0.86 317	0.91 421	0.52 317	0.78 399	0.70 444	0.20 365	0.17 405	0.22 390	0.18 333	0.17 274	0.21 401

DDVS	0.52 391	0.30 419	0.56 381	0.41 280	0.31 400	0.71 410	0.34 247	0.91 360	0.67 254	0.85 393	0.89 337	1.12 483	0.46 286	0.86 438	0.60 416	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.25 434	0.26 448

test_sample6	0.49 358	0.26 365	0.50 339	0.37 144	0.22 130	0.63 374	0.40 364	1.12 447	0.83 350	0.80 348	1.03 403	0.66 311	0.55 339	0.67 333	0.46 357	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.23 411	0.21 401

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

CAS++	0.32 143	0.24 321	0.36 138	0.37 144	0.26 279	0.28 89	0.23 76	0.87 343	0.50 191	0.47 174	0.45 131	0.26 58	0.21 48	0.49 159	0.24 76	0.23 425	0.19 436	0.22 390	0.17 306	0.21 372	0.16 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 339	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.80 348	1.03 403	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

ttt	0.51 381	0.25 346	0.43 239	0.38 175	0.24 199	0.65 389	0.38 330	1.18 477	1.05 472	0.72 311	1.08 425	0.63 286	0.49 299	0.84 426	0.59 413	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.20 390	0.24 424	0.24 434

CASnet	0.30 131	0.20 187	0.33 104	0.41 280	0.16 10	0.26 57	0.24 91	0.52 128	0.53 199	0.52 193	0.54 176	0.39 142	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.22 390	0.18 333	0.18 298	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 429	0.27 382	0.68 437	0.48 420	0.34 438	0.39 216	0.48 427	0.94 369	0.97 435	0.83 382	0.78 269	1.10 479	1.18 539	1.33 532	0.49 370	0.17 276	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.16 236	0.17 309

CASS	0.45 301	0.27 382	0.42 228	0.48 420	0.22 130	0.61 357	0.34 247	0.97 383	0.62 225	0.71 298	0.85 314	0.61 278	0.55 339	0.57 224	0.41 313	0.29 485	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.22 394	0.28 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 301	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.70 405	0.34 247	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.65 306	0.49 299	0.64 307	0.51 382	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

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

hknet	0.49 358	0.25 346	0.51 352	0.45 383	0.29 361	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.83 350	0.75 325	0.80 282	0.97 437	0.61 374	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

RAFT	0.45 301	0.22 263	0.45 263	0.47 413	0.26 279	0.54 305	0.47 419	0.66 216	0.58 219	0.80 348	0.82 293	0.94 430	0.57 348	0.75 384	0.34 236	0.17 276	0.15 351	0.22 390	0.20 390	0.16 236	0.12 128

Anonymous3	0.46 311	0.34 442	0.86 492	0.50 451	0.37 457	0.81 447	0.50 440	0.72 272	0.65 248	0.51 185	0.65 210	0.45 189	0.45 281	0.64 307	0.38 294	0.24 437	0.24 484	0.22 390	0.21 413	0.23 411	0.23 426

ADLNet	0.55 411	0.27 382	0.51 352	0.44 360	0.35 445	0.78 436	0.46 412	1.08 429	0.86 369	0.99 470	0.98 380	0.92 426	0.63 386	0.69 349	0.81 467	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 397	0.32 429	0.64 415	0.44 360	0.30 378	0.66 392	0.44 405	1.04 412	0.88 382	0.91 434	0.91 344	0.99 442	0.60 368	0.68 343	0.60 416	0.21 382	0.17 405	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 397	0.34 442	0.59 390	0.41 280	0.30 378	0.50 283	0.43 396	1.19 479	0.70 267	0.85 393	1.05 413	0.86 399	0.55 339	0.84 426	0.51 382	0.29 485	0.23 476	0.22 390	0.22 431	0.26 441	0.25 442

StereoDRNet-Refined	0.58 436	0.32 429	0.54 370	0.46 404	0.30 378	0.96 481	0.40 364	1.00 392	0.94 425	1.12 512	1.08 425	0.96 435	0.67 413	0.90 451	0.89 497	0.17 276	0.13 286	0.22 390	0.21 413	0.20 348	0.19 360
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 436	0.28 398	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.77 432	0.50 440	0.99 388	0.92 412	1.04 492	1.14 448	1.21 496	0.69 423	0.88 443	0.69 441	0.20 365	0.20 448	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.18 327

MultiAttention	3.58 593	0.24 321	0.62 400	0.54 496	0.34 438	22.90 615	2.72 605	1.60 562	1.13 497	0.80 348	1.81 542	1.14 492	0.43 266	35.29 625	0.61 420	0.17 276	0.12 217	0.23 412	0.23 447	0.34 494	0.29 472

w-ln-seven-2	0.76 481	0.43 490	2.32 575	0.52 479	0.38 466	0.90 469	0.65 499	1.11 441	1.12 496	1.19 521	1.28 481	1.09 475	0.99 519	1.07 495	0.87 483	0.20 365	0.19 436	0.23 412	0.22 431	0.26 441	0.22 419

ITSA-stereo	0.53 397	0.28 398	0.52 357	0.40 246	0.23 170	0.56 325	0.34 247	1.24 506	1.24 517	0.80 348	0.81 289	0.72 340	0.58 357	0.82 413	0.65 431	0.21 382	0.17 405	0.23 412	0.21 413	0.22 394	0.26 448

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

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

fast-acv-ft	0.64 452	0.30 419	0.73 460	0.45 383	0.34 438	1.17 522	0.49 435	0.86 336	0.98 439	1.02 483	1.36 495	1.29 506	0.85 487	0.76 388	0.81 467	0.21 382	0.23 476	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.20 383

ssnet_v2	0.58 436	0.28 398	0.56 381	0.43 341	0.29 361	0.95 478	0.59 484	1.13 449	0.99 444	0.93 446	0.80 282	0.99 442	0.64 397	0.82 413	0.94 503	0.25 448	0.22 466	0.23 412	0.24 463	0.20 348	0.19 360

WZ-Net	1.19 548	0.59 532	4.07 590	0.62 532	0.51 528	1.34 536	1.31 580	1.32 523	1.74 562	1.53 547	1.65 531	1.74 551	1.28 548	2.25 580	2.01 566	0.27 468	0.21 458	0.23 412	0.25 472	0.40 516	0.39 525

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

ARAFT	0.47 327	0.24 321	0.79 481	0.42 320	0.25 234	0.55 310	0.55 471	0.75 292	0.81 340	0.89 422	0.75 248	0.73 351	0.47 290	0.88 443	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.23 412	0.22 431	0.14 142	0.13 172

RAFT + AFF	0.53 397	0.29 410	0.75 469	0.51 467	0.32 416	0.63 374	0.60 486	1.00 392	0.91 405	0.78 342	0.87 325	0.83 388	0.58 357	0.80 407	0.47 364	0.17 276	0.20 448	0.23 412	0.22 431	0.18 298	0.18 327

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

RTSC	0.87 506	0.48 503	1.23 535	0.52 479	0.37 457	1.13 515	0.50 440	1.34 527	1.79 564	1.51 545	1.24 474	1.12 483	0.81 475	1.62 551	2.16 569	0.25 448	0.19 436	0.23 412	0.24 463	0.30 469	0.31 489

ADCRef	0.80 491	0.43 490	1.32 545	0.50 451	0.45 508	1.07 502	0.51 455	1.07 425	0.98 439	1.17 517	1.42 508	0.87 405	0.91 499	0.85 433	3.19 582	0.18 310	0.16 385	0.23 412	0.23 447	0.22 394	0.21 401

ADCP+	1.06 534	0.35 448	1.51 560	0.49 437	0.51 528	1.45 546	0.55 471	1.25 510	1.03 462	1.16 516	1.15 454	1.10 479	1.07 529	1.56 547	6.75 601	0.19 342	0.16 385	0.23 412	0.21 413	0.28 456	0.21 401

CFNet	0.51 381	0.29 410	0.46 280	0.41 280	0.27 310	0.70 405	0.32 224	1.13 449	1.00 450	0.72 311	1.07 422	0.85 394	0.60 368	0.76 388	0.52 390	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.16 287

NaN_ROB	0.69 466	0.44 495	0.69 443	0.51 467	0.33 429	0.97 483	1.06 562	1.22 494	1.19 508	1.24 530	0.96 366	1.08 471	0.78 468	1.20 514	0.67 437	0.24 437	0.30 521	0.23 412	0.24 463	0.23 411	0.25 442

rvit_0105_6	0.38 226	0.28 398	0.64 415	0.50 451	0.30 378	0.39 216	0.38 330	0.51 119	0.67 254	0.40 145	0.45 131	0.50 215	0.41 258	0.54 196	0.36 269	0.27 468	0.26 499	0.24 429	0.21 413	0.22 394	0.16 287

DCVSM-stereo	0.49 358	0.27 382	0.53 365	0.39 208	0.29 361	0.51 287	0.26 113	0.75 292	0.75 296	1.11 511	0.75 248	1.05 462	0.72 444	0.60 266	0.47 364	0.20 365	0.19 436	0.24 429	0.20 390	0.25 434	0.30 481

Wz-Net-MNSev	0.76 481	0.40 482	1.34 547	0.50 451	0.40 477	1.44 545	0.83 540	1.15 462	1.16 502	1.25 531	1.20 468	1.13 489	0.81 475	1.16 509	1.00 516	0.22 408	0.19 436	0.24 429	0.23 447	0.28 456	0.26 448

AACVNet	0.50 374	0.23 284	0.49 326	0.46 404	0.29 361	0.52 291	0.38 330	0.90 355	0.55 208	0.81 361	1.03 403	1.00 445	0.70 436	0.83 421	0.54 398	0.21 382	0.18 422	0.24 429	0.18 333	0.23 411	0.20 383

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

pcwnet_v2	0.58 436	0.28 398	0.84 486	0.45 383	0.35 445	0.61 357	0.35 271	1.27 514	1.21 512	0.99 470	1.27 479	0.72 340	0.58 357	0.67 333	0.48 368	0.27 468	0.21 458	0.24 429	0.23 447	0.29 460	0.29 472

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

EDNetEfficientorigin	9.93 607	1.15 573	175.16 633	0.48 420	0.36 450	1.04 499	0.68 508	1.24 506	2.69 584	3.17 595	2.50 564	2.30 566	2.07 581	1.76 559	2.21 570	0.20 365	0.18 422	0.24 429	0.19 365	0.51 543	0.50 558

GwcNet	0.69 466	0.36 453	1.10 518	0.51 467	0.42 490	1.08 506	0.50 440	1.21 486	1.16 502	1.00 475	1.37 498	1.06 464	0.79 470	0.92 461	0.94 503	0.25 448	0.24 484	0.24 429	0.22 431	0.23 411	0.26 448

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

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

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

PWCDC_ROB	0.89 510	0.49 507	0.80 483	0.74 556	0.40 477	1.03 495	0.39 353	1.33 525	2.35 580	1.02 483	3.77 587	0.81 386	0.92 504	1.20 514	0.90 499	0.34 520	0.22 466	0.24 429	0.20 390	0.34 494	0.29 472

w-ln-seven	0.96 519	0.48 503	2.41 577	0.54 496	0.50 524	1.41 541	0.70 518	1.67 568	1.81 565	1.49 542	1.50 521	1.26 501	0.87 492	1.15 507	1.80 561	0.23 425	0.21 458	0.25 442	0.25 472	0.31 475	0.26 448

YMNet	0.66 456	0.38 470	0.90 497	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 519	1.29 485	1.12 483	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 530	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

YMNet_1	0.66 456	0.38 470	0.90 497	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 519	1.29 485	1.12 483	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 530	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

rvit_0105_5	0.42 272	0.31 425	0.73 460	0.50 451	0.29 361	0.44 253	0.42 389	0.61 178	0.74 293	0.51 185	0.51 161	0.60 273	0.47 290	0.57 224	0.38 294	0.27 468	0.25 492	0.25 442	0.23 447	0.22 394	0.18 327

rvit_0105_4	0.41 265	0.29 410	0.71 452	0.50 451	0.29 361	0.41 235	0.41 379	0.55 142	0.73 286	0.45 163	0.48 144	0.55 236	0.44 276	0.57 224	0.36 269	0.28 478	0.26 499	0.25 442	0.22 431	0.23 411	0.18 327

UGAM	0.52 391	0.22 263	0.46 280	0.45 383	0.25 234	0.41 235	0.52 458	0.62 184	1.16 502	0.76 332	1.13 443	1.32 514	0.57 348	1.00 481	0.53 393	0.17 276	0.14 320	0.25 442	0.21 413	0.15 192	0.13 172

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

ff1	0.49 358	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

mmx	0.53 397	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

xxx	0.53 397	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

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

Wz-Net-SNSev	0.91 514	0.73 547	2.13 572	0.56 507	0.45 508	0.95 478	1.13 567	1.34 527	1.24 517	1.02 483	1.30 488	1.46 532	0.86 489	1.81 561	1.50 548	0.25 448	0.23 476	0.25 442	0.26 486	0.32 481	0.29 472

NINENet	0.50 374	0.29 410	0.51 352	0.45 383	0.32 416	0.70 405	0.34 247	1.10 435	0.88 382	0.80 348	0.94 353	0.65 306	0.49 299	0.73 371	0.51 382	0.22 408	0.20 448	0.25 442	0.18 333	0.22 394	0.21 401

SACVNet	0.58 436	0.34 442	0.55 375	0.55 504	0.36 450	0.63 374	0.48 427	1.13 449	0.77 311	1.02 483	1.06 419	1.02 454	0.74 449	0.90 451	0.51 382	0.27 468	0.21 458	0.25 442	0.24 463	0.29 460	0.36 512

PSM-AAD	0.48 339	0.20 187	0.37 154	0.43 341	0.23 170	0.56 325	0.50 440	0.65 206	0.70 267	1.07 501	1.12 436	0.58 252	0.92 504	0.61 274	0.32 209	0.15 178	0.11 159	0.25 442	0.26 486	0.18 298	0.43 539

ADCL	1.04 529	0.38 470	1.35 548	0.50 451	0.39 472	1.61 555	0.89 548	1.29 517	1.39 539	1.29 533	1.50 521	1.24 499	1.24 544	1.37 540	4.87 594	0.21 382	0.19 436	0.25 442	0.25 472	0.29 460	0.27 458

TDLM	0.57 429	0.33 437	0.49 326	0.51 467	0.30 378	0.66 392	0.73 528	1.03 409	1.01 454	0.82 370	1.10 431	0.84 392	0.70 436	0.86 438	0.58 408	0.28 478	0.17 405	0.25 442	0.22 431	0.26 441	0.19 360

DPSNet	0.99 522	0.42 488	1.88 569	0.53 489	0.41 484	1.59 554	1.26 576	2.21 580	1.43 542	1.10 509	1.11 432	1.46 532	1.95 578	1.34 534	1.26 538	0.34 520	0.25 492	0.25 442	0.21 413	0.46 534	0.37 517

StereoDRNet	0.64 452	0.33 437	0.68 437	0.51 467	0.43 497	1.03 495	0.53 463	1.47 547	0.99 444	1.10 509	0.87 325	1.07 469	0.71 440	0.82 413	0.88 487	0.23 425	0.19 436	0.25 442	0.23 447	0.27 452	0.19 360

zh-sn7	1.09 539	0.75 549	3.23 583	0.57 513	0.42 490	1.11 510	0.89 548	1.19 479	1.27 527	1.41 540	1.98 550	1.25 500	1.47 557	1.99 570	2.62 577	0.26 458	0.26 499	0.26 461	0.27 493	0.35 499	0.30 481

GMStereo_Zeroshot	0.49 358	0.44 495	0.74 465	0.49 437	0.27 310	0.56 325	0.29 161	0.73 283	0.76 304	0.86 400	0.94 353	0.91 421	0.36 224	0.74 378	0.43 322	0.26 458	0.14 320	0.26 461	0.15 222	0.36 504	0.18 327

CFNet_ucs	0.50 374	0.24 321	0.55 375	0.38 175	0.31 400	0.58 336	0.33 234	0.98 386	0.93 418	0.88 418	1.19 467	0.80 383	0.49 299	0.63 293	0.43 322	0.21 382	0.15 351	0.26 461	0.18 333	0.26 441	0.22 419

Wz-Net-TNSev	1.14 542	1.06 572	4.32 592	0.49 437	0.42 490	1.51 549	1.11 566	1.48 548	1.40 541	1.22 527	1.26 478	1.58 546	1.43 555	1.76 559	1.70 553	0.32 506	0.31 530	0.26 461	0.30 507	0.41 522	0.41 532

FINET	0.67 461	0.42 488	1.00 508	0.46 404	0.43 497	0.83 458	0.89 548	1.08 429	1.50 548	0.87 408	1.14 448	0.71 331	0.68 419	0.92 461	0.70 444	0.36 529	0.30 521	0.26 461	0.24 463	0.35 499	0.33 498

psm_up	0.55 411	0.26 365	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.65 389	0.56 477	1.04 412	0.82 345	0.82 370	0.88 333	1.01 449	0.94 510	0.74 378	0.61 420	0.21 382	0.25 492	0.26 461	0.23 447	0.21 372	0.20 383

FADNet-RVC-Resample	0.56 422	0.33 437	1.16 524	0.49 437	0.34 438	0.71 410	0.43 396	1.01 401	0.93 418	0.82 370	0.87 325	0.74 357	0.67 413	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.18 422	0.26 461	0.27 493	0.26 441	0.27 458

FADNet_RVC	0.55 411	0.37 460	1.17 529	0.44 360	0.31 400	0.56 325	0.34 247	1.06 421	0.88 382	0.67 270	0.90 341	0.61 278	0.65 403	0.93 468	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.26 461	0.23 447	0.31 475	0.28 465

STTStereo	0.55 411	0.37 460	0.76 474	0.44 360	0.31 400	0.60 355	0.44 405	0.96 380	0.86 369	0.99 470	0.90 341	0.96 435	0.58 357	0.71 360	0.61 420	0.25 448	0.23 476	0.26 461	0.32 520	0.24 424	0.23 426

RYNet	0.72 476	0.35 448	0.64 415	0.53 489	0.67 553	1.31 535	0.67 503	1.20 484	1.18 506	1.05 494	0.87 325	1.27 503	0.93 509	0.93 468	1.27 540	0.22 408	0.16 385	0.26 461	0.23 447	0.40 516	0.39 525

DRN-Test	0.66 456	0.32 429	0.66 428	0.50 451	0.39 472	1.15 518	0.61 491	1.49 550	1.01 454	1.12 512	1.08 425	1.06 464	0.69 423	0.77 395	0.94 503	0.23 425	0.17 405	0.26 461	0.25 472	0.25 434	0.21 401

SANet	1.07 536	0.41 486	1.06 513	0.48 420	0.30 378	1.41 541	0.94 553	1.42 542	3.36 592	1.58 548	2.43 562	2.33 568	1.70 569	1.34 534	1.07 523	0.28 478	0.24 484	0.26 461	0.23 447	0.34 494	0.30 481

XPNet_ROB	0.70 468	0.35 448	0.68 437	0.52 479	0.40 477	0.79 439	0.85 546	1.16 469	0.94 425	1.33 536	1.15 454	1.38 525	0.83 484	1.03 489	0.90 499	0.32 506	0.25 492	0.26 461	0.24 463	0.31 475	0.28 465

test_sample7	0.52 391	0.29 410	0.50 339	0.36 127	0.27 310	0.62 365	0.41 379	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.26 458	0.20 448	0.27 474	0.26 486	0.27 452	0.24 434

coex-ft	6.43 604	1.51 585	87.33 632	0.49 437	0.38 466	1.34 536	1.21 572	1.16 469	8.09 604	12.12 613	2.79 573	2.77 575	3.31 596	1.16 509	3.15 581	0.24 437	0.23 476	0.27 474	0.24 463	0.45 531	0.37 517

psmorigin	0.82 495	0.51 515	2.09 571	0.49 437	0.41 484	0.85 462	0.50 440	1.04 412	0.88 382	1.45 541	1.43 511	1.50 538	1.06 527	1.22 520	0.97 509	0.31 495	0.32 535	0.27 474	0.27 493	0.33 488	0.42 533

FADNet	0.61 448	0.51 515	1.10 518	0.45 383	0.44 504	0.65 389	0.41 379	1.19 479	1.05 472	0.70 291	0.84 304	0.98 441	0.66 410	0.82 413	0.50 372	0.29 485	0.30 521	0.27 474	0.30 507	0.46 534	0.35 510

GANet	0.70 468	0.37 460	0.55 375	0.51 467	0.34 438	0.94 475	0.96 555	1.08 429	0.94 425	1.04 492	1.98 550	1.13 489	0.88 496	1.12 505	0.66 434	0.25 448	0.26 499	0.27 474	0.22 431	0.31 475	0.22 419

CVANet_RVC	0.57 429	0.33 437	0.44 251	0.47 413	0.32 416	0.67 396	0.61 491	1.05 417	0.93 418	0.85 393	1.04 409	1.01 449	0.73 447	0.83 421	0.52 390	0.29 485	0.19 436	0.27 474	0.25 472	0.31 475	0.21 401

UCFNet_RVC	0.49 358	0.26 365	0.35 131	0.39 208	0.26 279	0.64 381	0.36 293	1.15 462	0.84 355	0.67 270	0.88 333	0.88 410	0.59 364	0.58 244	0.45 347	0.24 437	0.17 405	0.27 474	0.27 493	0.25 434	0.23 426

SGM_RVC	0.97 520	0.28 398	0.41 207	0.39 208	0.22 130	1.55 551	0.73 528	1.51 554	1.25 523	2.25 578	1.92 547	2.58 572	1.56 562	2.02 571	1.19 534	0.27 468	0.27 508	0.27 474	0.25 472	0.25 434	0.25 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Syn2CoEx	0.71 472	0.51 515	0.95 501	0.64 534	0.45 508	0.91 470	0.53 463	1.48 548	1.13 497	0.93 446	1.35 494	1.02 454	0.99 519	0.92 461	0.80 464	0.30 492	0.27 508	0.28 482	0.24 463	0.23 411	0.24 434

hitnet-ft	0.55 411	0.27 382	0.39 185	0.41 280	0.28 334	0.78 436	0.40 364	0.92 362	0.90 398	0.82 370	1.01 390	1.13 489	0.70 436	0.78 399	0.67 437	0.28 478	0.20 448	0.28 482	0.22 431	0.29 460	0.26 448

FAT-Stereo	0.73 478	0.33 437	0.75 469	0.49 437	0.37 457	0.71 410	0.59 484	1.36 533	1.30 531	1.03 491	1.40 504	1.59 547	1.15 535	0.87 440	0.86 477	0.28 478	0.28 512	0.28 482	0.23 447	0.28 456	0.38 523

FADNet-RVC	0.60 446	0.53 525	1.14 523	0.46 404	0.39 472	0.61 357	0.39 353	1.12 447	0.87 378	0.70 291	0.84 304	1.04 458	0.55 339	0.94 475	0.69 441	0.26 458	0.25 492	0.28 482	0.28 499	0.31 475	0.31 489

S-Stereo	0.74 479	0.35 448	0.96 503	0.56 507	0.45 508	0.82 455	0.60 486	1.24 506	1.60 558	0.96 457	1.41 506	1.12 483	0.94 510	0.80 407	1.04 521	0.26 458	0.31 530	0.28 482	0.25 472	0.32 481	0.47 551

AdaStereo	0.50 374	0.32 429	0.47 292	0.48 420	0.25 234	0.67 396	0.32 224	1.17 474	0.88 382	0.75 325	0.99 385	0.75 359	0.49 299	0.67 333	0.46 357	0.27 468	0.12 217	0.28 482	0.18 333	0.23 411	0.18 327
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 446	0.30 419	0.75 469	0.48 420	0.43 497	0.89 467	0.48 427	1.05 417	1.15 501	0.66 267	0.86 317	0.88 410	0.70 436	0.99 478	0.65 431	0.32 506	0.15 351	0.28 482	0.20 390	0.40 516	0.36 512

PWC_ROB	0.87 506	0.52 522	1.28 539	0.50 451	0.32 416	0.91 470	0.37 308	1.36 533	1.46 546	1.61 551	2.59 569	1.16 494	1.01 523	1.34 534	1.40 547	0.25 448	0.18 422	0.28 482	0.20 390	0.29 460	0.28 465

rvit_0105_3	0.47 327	0.34 442	0.77 479	0.54 496	0.31 400	0.49 280	0.47 419	0.63 192	0.79 330	0.65 254	0.59 195	0.64 293	0.50 310	0.65 314	0.39 300	0.29 485	0.27 508	0.29 490	0.28 499	0.21 372	0.20 383

GASNet	0.67 461	0.72 546	0.96 503	0.70 552	0.48 520	0.62 365	0.47 419	1.08 429	1.03 462	0.94 449	0.82 293	0.93 428	0.83 484	1.33 532	0.80 464	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.28 499	0.44 527	0.24 434

stereogan	0.80 491	0.31 425	0.71 452	0.59 519	0.50 524	1.72 562	0.48 427	1.35 530	1.37 536	1.00 475	1.46 519	1.56 544	0.95 513	1.29 528	0.84 472	0.28 478	0.29 517	0.29 490	0.25 472	0.38 513	0.38 523

RTS	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 580	1.40 584	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 566	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 589	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

RTSA	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 580	1.40 584	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 566	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 589	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

ADCMid	1.14 542	0.52 522	2.23 574	0.53 489	0.43 497	1.07 502	0.75 530	1.23 499	1.05 472	2.15 574	1.44 514	1.50 538	1.43 555	1.56 547	5.01 595	0.26 458	0.24 484	0.29 490	0.31 514	0.37 509	0.33 498

AnyNet_C32	1.16 546	0.62 539	2.40 576	0.57 513	0.55 538	1.41 541	1.34 581	1.18 477	1.24 517	1.49 542	1.42 508	1.39 526	1.20 543	1.55 545	4.82 593	0.29 485	0.28 512	0.29 490	0.34 525	0.38 513	0.42 533

ADCPNet	1.03 528	0.48 503	2.70 579	0.54 496	0.42 490	1.40 539	0.75 530	1.13 449	1.07 485	1.22 527	1.42 508	1.68 549	1.09 530	1.36 539	3.45 586	0.30 492	0.28 512	0.29 490	0.32 520	0.37 509	0.35 510

PA-Net	0.67 461	0.43 490	0.83 485	0.50 451	0.53 533	0.94 475	0.68 508	1.10 435	1.14 500	0.80 348	0.88 333	0.87 405	0.77 463	1.02 487	0.88 487	0.24 437	0.41 557	0.29 490	0.44 550	0.26 441	0.34 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.66 456	0.39 477	0.98 506	0.59 519	0.61 549	0.96 481	0.55 471	1.05 417	0.90 398	0.84 389	1.14 448	0.89 414	0.65 403	0.85 433	1.01 517	0.26 458	0.26 499	0.31 499	0.28 499	0.32 481	0.29 472

rvit_105_1	0.54 409	0.40 482	0.76 474	0.58 515	0.37 457	0.59 349	0.68 508	0.70 259	0.94 425	0.82 370	0.69 225	0.73 351	0.58 357	0.78 399	0.54 398	0.32 506	0.29 517	0.31 499	0.34 525	0.23 411	0.20 383

DMCA-RVC	0.51 381	0.30 419	0.59 390	0.50 451	0.32 416	0.54 305	0.38 330	0.86 336	0.68 259	0.94 449	0.86 317	0.91 421	0.68 419	0.70 355	0.59 413	0.23 425	0.18 422	0.31 499	0.23 447	0.26 441	0.19 360

DANet	0.71 472	0.45 499	0.91 499	0.59 519	0.40 477	0.81 447	0.40 364	0.97 383	0.84 355	1.20 525	1.22 469	1.33 517	0.88 496	1.16 509	1.24 536	0.27 468	0.23 476	0.31 499	0.25 472	0.35 499	0.32 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 468	0.49 507	0.73 460	0.56 507	0.36 450	0.79 439	0.87 547	1.14 458	0.93 418	1.19 521	1.18 463	1.39 526	0.82 479	0.99 478	0.80 464	0.26 458	0.21 458	0.31 499	0.26 486	0.33 488	0.34 505

PSMNet_ROB	0.64 452	0.37 460	0.65 421	0.56 507	0.42 490	0.97 483	0.83 540	1.21 486	0.92 412	0.79 346	1.02 399	1.08 471	0.63 386	0.82 413	0.91 501	0.29 485	0.20 448	0.31 499	0.31 514	0.26 441	0.23 426

APVNet	0.71 472	0.37 460	0.89 496	0.56 507	0.45 508	1.18 524	0.68 508	1.41 541	0.85 364	0.81 361	1.15 454	1.04 458	0.81 475	1.10 502	1.17 532	0.26 458	0.28 512	0.32 505	0.31 514	0.29 460	0.30 481

SHD	0.93 517	0.50 511	1.18 530	0.59 519	0.46 515	0.97 483	0.48 427	1.70 570	2.15 572	1.58 548	1.37 498	1.42 529	1.19 541	1.31 530	1.60 551	0.31 495	0.26 499	0.32 505	0.33 523	0.40 516	0.42 533

AnyNet_C01	1.56 565	1.05 571	7.45 597	0.64 534	0.54 536	1.99 568	1.38 583	1.43 544	1.36 534	1.63 554	1.92 547	1.84 554	1.33 550	2.40 582	4.03 588	0.33 514	0.32 535	0.32 505	0.34 525	0.44 527	0.45 544

SGM-ForestM	4.04 596	0.32 429	0.46 280	0.43 341	0.27 310	7.50 603	1.45 588	3.84 598	4.24 599	8.19 611	6.76 607	19.00 619	9.08 606	10.74 611	6.62 600	0.31 495	0.33 541	0.32 505	0.32 520	0.29 460	0.29 472

MDST_ROB	0.91 514	0.27 382	0.85 487	0.63 533	0.41 484	2.53 574	0.71 524	1.60 562	1.13 497	2.83 588	1.73 537	0.97 437	0.69 423	1.61 550	0.73 452	0.25 448	0.22 466	0.32 505	0.28 499	0.25 434	0.24 434

ADCS	1.51 564	0.61 536	3.42 584	0.59 519	0.51 528	1.27 533	1.08 565	1.59 561	1.81 565	1.91 568	1.66 533	1.51 541	1.42 554	1.94 568	8.60 603	0.33 514	0.32 535	0.33 510	0.36 529	0.44 527	0.42 533

SGM-Forest	0.62 449	0.32 429	0.39 185	0.43 341	0.30 378	1.02 492	0.55 471	1.09 433	1.05 472	1.06 498	1.18 463	1.10 479	0.67 413	0.88 443	0.62 423	0.31 495	0.33 541	0.33 510	0.30 507	0.30 469	0.28 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 542	0.36 453	0.76 474	0.49 437	0.44 504	1.23 530	0.67 503	1.11 441	1.23 515	2.84 589	3.95 593	3.28 583	1.83 574	1.25 523	0.99 513	0.44 544	0.34 543	0.34 512	0.37 530	0.41 522	0.40 528

CBMV	0.64 452	0.35 448	0.41 207	0.42 320	0.25 234	1.01 490	0.77 532	1.13 449	1.09 490	1.17 517	1.22 469	1.04 458	0.75 453	0.88 443	0.63 426	0.28 478	0.30 521	0.34 512	0.30 507	0.26 441	0.26 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 284	0.28 398	0.47 292	0.45 383	0.33 429	0.58 336	0.34 247	0.82 323	0.73 286	0.57 208	0.84 304	0.47 201	0.50 310	0.54 196	0.39 300	0.22 408	0.15 351	0.35 514	0.16 255	0.28 456	0.21 401

rvit_stereo_0075_2	0.47 327	0.37 460	0.70 447	0.53 489	0.46 515	0.43 245	0.36 293	0.81 321	0.67 254	0.55 202	0.74 246	0.59 267	0.43 266	0.63 293	0.43 322	0.32 506	0.23 476	0.35 514	0.25 472	0.30 469	0.25 442

G-Net	0.95 518	0.46 501	1.04 511	0.64 534	0.48 520	2.12 570	0.64 498	1.01 401	0.87 378	1.75 560	2.82 576	1.30 508	1.64 568	1.06 492	0.96 508	0.36 529	0.29 517	0.35 514	0.25 472	0.45 531	0.42 533

SAMSARA	1.07 536	0.65 541	1.19 531	1.06 571	0.90 562	1.76 564	1.76 595	1.46 546	1.44 544	1.51 545	1.16 459	2.00 561	1.14 534	1.48 543	1.31 542	0.39 535	0.44 566	0.35 514	0.38 533	0.49 540	0.49 557

LALA_ROB	0.74 479	0.43 490	0.69 443	0.54 496	0.40 477	1.01 490	0.95 554	1.21 486	1.07 485	1.22 527	1.12 436	1.56 544	0.79 470	1.04 491	0.86 477	0.33 514	0.22 466	0.35 514	0.30 507	0.35 499	0.31 489

ISRNet	0.56 422	0.24 321	0.66 428	0.56 507	0.36 450	0.44 253	0.25 99	0.82 323	0.84 355	1.07 501	1.25 476	0.91 421	0.60 368	0.66 322	0.58 408	0.35 525	0.26 499	0.36 519	0.33 523	0.30 469	0.42 533

SDNR	0.86 505	0.37 460	1.47 558	0.40 246	0.38 466	3.38 591	0.33 234	0.90 355	0.98 439	0.99 470	2.09 555	0.59 267	0.71 440	1.29 528	0.70 444	0.51 556	0.56 574	0.36 519	0.26 486	0.43 526	0.46 546

RP	0.76 481	0.36 453	0.63 410	0.66 542	0.58 546	0.80 442	0.55 471	1.14 458	1.22 514	0.97 462	1.65 531	1.43 531	1.32 549	1.01 482	0.84 472	0.33 514	0.30 521	0.36 519	0.30 507	0.34 494	0.34 505

Nwc_Net	0.78 487	0.38 470	0.73 460	0.60 526	0.55 538	1.05 500	0.55 471	1.67 568	1.05 472	0.88 418	1.86 546	1.40 528	1.09 530	1.10 502	0.87 483	0.30 492	0.25 492	0.36 519	0.38 533	0.29 460	0.29 472

CSAN	0.83 502	0.49 507	0.77 479	0.60 526	0.41 484	1.14 516	1.06 562	1.19 479	1.46 546	1.32 534	1.43 511	1.37 524	1.19 541	1.27 527	0.86 477	0.39 535	0.31 530	0.36 519	0.37 530	0.35 499	0.34 505

dad	0.58 436	0.50 511	0.64 415	0.43 341	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.78 310	1.25 523	1.01 480	1.17 461	1.15 493	0.53 321	0.68 343	0.50 372	0.35 525	0.23 476	0.37 524	0.21 413	0.29 460	0.20 383

NCC-stereo	0.78 487	0.40 482	0.76 474	0.61 528	0.67 553	0.81 447	0.69 513	1.54 559	1.11 492	0.90 429	1.36 495	1.33 517	1.16 536	1.19 512	0.88 487	0.31 495	0.30 521	0.37 524	0.48 559	0.33 488	0.33 498

Abc-Net	0.78 487	0.40 482	0.76 474	0.61 528	0.67 553	0.81 447	0.69 513	1.54 559	1.11 492	0.90 429	1.36 495	1.33 517	1.16 536	1.19 512	0.88 487	0.31 495	0.30 521	0.37 524	0.48 559	0.33 488	0.33 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 510	0.65 541	1.31 543	0.67 545	0.52 532	1.22 528	0.68 508	1.26 512	1.52 549	1.14 515	1.11 432	1.28 505	1.04 526	1.40 542	1.77 557	0.38 533	0.24 484	0.37 524	0.31 514	0.53 548	0.47 551

MeshStereo	1.34 555	0.43 490	0.54 370	0.44 360	0.34 438	1.66 558	0.60 486	1.94 574	1.37 536	4.47 602	3.25 578	4.71 593	1.94 577	1.92 566	1.17 532	0.35 525	0.35 545	0.37 524	0.31 514	0.32 481	0.32 493
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AF-Net	0.81 494	0.39 477	0.68 437	0.64 534	0.54 536	0.91 470	0.51 455	1.61 564	1.31 532	0.96 457	2.02 552	1.46 532	1.26 547	1.11 504	0.99 513	0.32 506	0.24 484	0.39 529	0.27 493	0.30 469	0.25 442

LSM	4.74 601	0.77 552	10.16 600	0.70 552	56.56 626	1.02 492	1.00 560	1.24 506	1.62 559	2.04 570	2.34 559	1.33 517	1.17 538	1.38 541	1.09 525	0.33 514	0.49 570	0.39 529	0.46 551	0.51 543	10.09 615

NCCL2	0.72 476	0.41 486	0.65 421	0.64 534	0.44 504	0.98 487	1.20 570	1.11 441	1.00 450	0.98 467	0.96 366	1.49 537	0.87 492	0.90 451	0.79 462	0.31 495	0.26 499	0.39 529	0.39 537	0.32 481	0.32 493

DualNet (step1)	0.57 429	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.41 540	0.20 448	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

test_sample9	1.05 533	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	1.20 514	1.36 543	0.41 540	8.41 613	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

test_sample8	1.25 552	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.13 449	0.75 296	1.50 544	0.95 362	3.29 584	1.59 564	1.20 514	1.36 543	0.41 540	8.41 613	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

PS-NSSS	0.58 436	0.44 495	0.62 400	0.42 320	0.33 429	0.66 392	0.58 481	1.02 405	0.86 369	0.77 338	1.28 481	0.72 340	0.64 397	0.82 413	0.59 413	0.31 495	0.26 499	0.40 532	0.27 493	0.33 488	0.26 448

DGSMNet	0.76 481	0.55 527	1.29 541	0.58 515	0.62 550	0.94 475	0.70 518	1.26 512	1.11 492	0.83 382	1.24 474	1.00 445	0.71 440	1.03 489	0.81 467	0.34 520	0.29 517	0.41 536	0.40 540	0.57 554	0.55 563

edge stereo	0.76 481	0.38 470	0.74 465	0.52 479	0.43 497	0.80 442	0.53 463	1.28 516	1.06 479	1.28 532	1.38 503	1.81 552	1.11 532	1.08 498	0.85 476	0.33 514	0.32 535	0.41 536	0.28 499	0.32 481	0.36 512

DeepPrunerF	0.89 510	0.52 522	3.43 585	0.68 549	0.81 559	0.72 418	0.72 526	1.22 494	1.99 570	0.93 446	1.01 390	0.87 405	0.86 489	1.08 498	0.95 506	0.34 520	0.28 512	0.43 538	0.39 537	0.30 469	0.32 493

STTRV1_RVC	0.82 495	0.59 532	1.16 524	0.67 545	0.81 559	1.11 510	0.63 494	1.30 520	1.11 492	0.98 467	1.33 492	1.08 471	0.95 513	1.26 524	0.87 483	0.55 563	0.25 492	0.43 538	0.39 537	0.58 557	0.40 528

CBMV_ROB	0.59 443	0.37 460	0.38 166	0.39 208	0.28 334	0.74 420	0.28 151	1.00 392	0.98 439	0.94 449	1.25 476	0.81 386	0.78 468	0.87 440	0.50 372	0.36 529	0.37 548	0.43 538	0.40 540	0.33 488	0.30 481

NOSS_ROB	0.57 429	0.39 477	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.73 419	0.54 467	1.03 409	1.08 488	0.67 270	0.87 325	0.76 365	0.57 348	0.77 395	0.47 364	0.38 533	0.38 550	0.44 541	0.42 549	0.37 509	0.34 505

MFN_U_SF_RVC	1.09 539	0.59 532	1.97 570	0.67 545	0.44 504	1.93 567	0.60 486	1.85 573	1.36 534	1.61 551	1.54 526	1.95 560	1.37 551	1.64 554	1.73 554	0.40 539	0.37 548	0.45 542	0.48 559	0.44 527	0.44 540

FBW_ROB	0.88 508	0.50 511	0.85 487	0.55 504	0.40 477	1.17 522	0.78 535	1.50 551	1.37 536	1.33 536	1.27 479	1.48 536	1.00 522	2.57 586	0.98 512	0.25 448	0.32 535	0.45 542	0.30 507	0.34 494	0.28 465

PDISCO_ROB	0.91 514	0.48 503	1.06 513	0.99 565	0.97 568	1.67 560	0.63 494	1.64 566	1.59 555	1.06 498	1.18 463	1.31 509	0.79 470	1.55 545	0.97 509	0.49 553	0.22 466	0.45 542	0.40 540	0.45 531	0.37 517

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 527	0.57 530	1.51 560	0.67 545	0.50 524	2.57 575	1.66 591	1.20 484	1.43 542	1.38 538	1.57 528	1.33 517	0.92 504	1.64 554	0.88 487	0.37 532	0.39 554	0.46 545	0.60 571	0.41 522	0.40 528

FSD	0.48 339	0.47 502	0.53 365	0.54 496	0.46 515	0.48 275	0.52 458	0.53 140	0.48 185	0.48 177	0.48 144	0.49 212	0.48 295	0.51 173	0.49 370	0.45 545	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.46 534	0.45 544

FC-DCNN v2	1.65 570	0.51 515	0.65 421	0.61 528	0.49 522	1.61 555	0.70 518	1.75 572	1.56 554	4.74 606	4.91 602	6.46 604	3.31 596	1.91 565	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

HBP-ISP	0.59 443	0.45 499	0.43 239	0.45 383	0.33 429	0.70 405	0.28 151	1.11 441	1.00 450	0.83 382	1.18 463	0.65 306	0.68 419	0.88 443	0.52 390	0.35 525	0.38 550	0.47 546	0.41 545	0.38 513	0.31 489

BEATNet-Init1	15.13 612	0.82 558	50.86 630	0.72 555	0.53 533	38.10 624	7.03 609	11.83 613	14.25 613	29.78 629	30.17 628	48.21 632	22.64 622	26.78 623	18.11 612	0.42 543	0.38 550	0.47 546	0.46 551	0.51 543	0.48 554

FC-DCNN	1.59 566	0.51 515	0.66 428	0.61 528	0.49 522	1.56 552	0.70 518	1.66 567	1.53 550	4.64 603	4.62 600	5.85 600	3.34 598	1.84 563	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

FCDSN-DC	1.39 560	0.56 528	0.65 421	0.74 556	0.59 547	1.38 538	0.63 494	1.35 530	1.39 539	3.26 596	4.50 599	4.61 591	2.63 589	1.58 549	1.03 518	0.46 547	0.42 559	0.48 551	0.47 557	0.50 542	0.50 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 490	0.59 532	0.71 452	0.65 539	0.65 552	0.92 474	0.58 481	1.29 517	1.05 472	1.07 501	1.45 517	1.47 535	1.03 524	1.21 518	0.88 487	0.32 506	0.30 521	0.48 551	0.40 540	0.37 509	0.37 517

MANE	4.13 597	0.51 515	0.64 415	0.66 542	0.56 541	6.89 602	0.99 558	7.55 607	12.04 608	6.68 609	8.57 610	10.69 610	9.45 607	7.59 608	6.39 599	0.49 553	0.43 564	0.48 551	0.98 588	0.49 540	0.48 554

PVD	1.28 554	0.67 544	1.28 539	0.74 556	0.62 550	1.50 548	0.84 543	1.99 576	2.96 586	2.18 575	2.36 561	1.85 556	1.95 578	1.92 566	1.94 564	0.39 535	0.36 547	0.49 554	0.37 530	0.51 543	0.64 565

MSMD_ROB	1.21 549	0.49 507	0.62 400	0.59 519	0.50 524	1.62 557	0.67 503	1.23 499	1.24 517	2.45 582	3.77 587	3.09 580	2.98 594	1.32 531	0.81 467	0.45 545	0.41 557	0.49 554	0.51 566	0.47 537	0.44 540

ccnet	0.82 495	0.57 530	0.75 469	0.54 496	0.59 547	1.09 509	0.66 501	1.38 536	0.94 425	1.12 512	1.44 514	1.29 506	0.92 504	0.95 477	1.24 536	0.49 553	0.42 559	0.50 556	0.47 557	0.51 543	0.46 546

ELAS_RVC	1.60 567	0.61 536	1.01 510	0.70 552	0.56 541	2.00 569	1.89 598	1.96 575	2.65 583	3.33 597	3.26 579	3.03 577	3.41 599	2.49 584	2.09 568	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 569	0.61 536	0.95 501	0.68 549	0.55 538	3.01 589	1.55 589	2.39 582	2.33 579	3.64 599	3.89 591	2.75 574	2.90 593	2.15 576	2.27 575	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 495	0.44 495	0.63 410	0.40 246	0.43 497	0.80 442	0.52 458	0.72 272	0.77 311	0.71 298	0.60 197	0.87 405	0.76 456	0.75 384	0.58 408	0.52 557	0.54 572	0.54 559	4.82 612	0.56 552	0.40 528

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 555	0.87 560	1.76 566	0.86 560	0.56 541	4.29 596	1.79 596	1.50 551	1.98 569	1.61 551	1.85 545	1.84 554	1.41 553	1.89 564	1.36 543	0.48 551	0.40 556	0.56 560	0.57 569	0.69 563	0.48 554

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 461	0.81 555	0.73 460	0.53 489	0.37 457	1.40 539	0.53 463	1.04 412	0.79 330	0.88 418	0.94 353	0.95 432	0.53 321	0.93 468	0.58 408	0.39 535	0.30 521	0.57 561	0.31 514	0.53 548	0.30 481

GANetREF_RVC	0.80 491	0.75 549	0.86 492	0.66 542	0.42 490	1.15 518	0.98 556	1.14 458	1.19 508	1.01 480	1.02 399	1.10 479	0.90 498	1.15 507	0.76 457	0.48 551	0.39 554	0.57 561	0.38 533	0.63 560	0.46 546
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
MADNet+	2.23 583	2.43 600	10.85 601	1.22 575	0.91 564	2.76 579	1.40 584	2.12 579	1.67 561	1.32 534	1.74 539	1.86 557	1.74 570	6.25 603	4.41 592	0.65 566	0.64 577	0.58 563	0.54 568	0.80 566	0.76 570

PASM	0.90 513	0.64 540	1.69 562	0.69 551	0.69 556	0.78 436	0.84 543	1.03 409	1.26 526	1.19 521	1.15 454	1.31 509	0.98 518	1.24 522	1.03 518	0.52 557	0.56 574	0.59 564	0.66 573	0.56 552	0.54 562

UDGNet	0.48 339	0.77 552	0.50 339	0.48 420	0.31 400	0.41 235	0.34 247	0.70 259	0.92 412	0.65 254	0.60 197	0.58 252	0.43 266	0.63 293	0.41 313	0.32 506	0.15 351	0.66 565	0.19 365	0.36 504	0.21 401

JetBlue	2.78 586	1.26 576	7.04 596	1.16 573	1.48 581	8.00 604	6.02 608	2.60 584	1.92 568	2.12 573	2.64 570	3.34 585	3.05 595	6.49 604	3.39 584	0.78 572	0.76 587	0.75 566	0.76 578	0.97 573	1.18 594

PSMNet-RUCA	0.76 481	0.75 549	1.08 517	1.01 568	0.90 562	0.69 400	0.50 440	1.11 441	1.03 462	0.78 342	1.11 432	0.80 383	0.72 444	0.88 443	0.63 426	0.53 561	0.27 508	0.76 567	0.46 551	0.66 562	0.47 551

NVStereoNet_ROB	1.24 551	0.90 562	1.13 522	0.86 560	0.88 561	1.11 510	0.99 558	1.42 542	1.53 550	1.59 550	2.48 563	2.24 565	1.53 559	1.96 569	1.30 541	0.76 571	0.70 579	0.78 568	1.00 589	0.71 565	0.88 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 524	0.81 555	1.24 536	0.84 559	0.97 568	0.81 447	0.84 543	1.30 520	1.59 555	1.05 494	1.68 536	1.12 483	0.91 499	0.92 461	1.11 526	0.65 566	0.74 582	0.79 569	0.90 584	1.06 575	0.79 573

MFMNet_re	1.14 542	0.97 569	1.19 531	0.99 565	0.95 566	1.25 532	1.22 573	1.39 537	1.55 552	1.69 558	1.67 535	1.21 496	1.53 559	1.12 505	0.99 513	0.87 575	0.75 586	0.79 569	0.75 577	0.90 567	0.94 579

U	0.45 301	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.71 558	3.55 592	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 178	0.09 26	0.88 571	0.13 164	0.13 97	0.11 80

anonymity	0.97 520	0.89 561	1.05 512	0.92 563	1.03 574	0.97 483	0.81 539	1.29 517	0.91 405	1.07 501	0.98 380	1.00 445	0.95 513	1.02 487	0.92 502	0.96 576	0.95 598	0.90 572	0.91 587	0.92 569	0.94 579

SPS-STEREO	1.25 552	0.93 563	1.06 513	1.04 570	1.03 574	1.41 541	0.91 552	1.51 554	1.19 508	2.09 572	1.83 543	1.94 559	1.39 552	1.62 551	1.39 546	0.97 578	0.94 597	0.90 572	0.89 583	0.96 572	0.96 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 557	0.94 565	1.25 537	0.96 564	1.00 572	1.52 550	1.02 561	1.34 527	1.21 512	2.64 584	2.65 571	2.44 569	1.56 562	1.64 554	1.26 538	0.97 578	0.95 598	0.90 572	0.90 584	0.94 570	0.96 582

SQANet	0.82 495	0.74 548	0.67 432	1.13 572	0.98 570	1.11 510	0.47 419	1.07 425	0.83 350	0.91 434	1.05 413	1.03 456	0.74 449	1.01 482	0.64 429	0.61 565	0.24 484	1.03 575	0.35 528	1.18 577	0.58 564

WAO-7	1.90 574	1.20 574	1.35 548	1.27 576	1.06 577	2.84 582	1.56 590	3.23 591	3.06 590	2.23 577	3.33 583	3.17 581	2.28 583	3.12 588	2.21 570	1.02 580	0.91 593	1.06 576	1.03 592	1.04 574	0.97 585

GCST	0.83 502	1.22 575	0.74 465	1.58 580	1.01 573	1.06 501	0.23 76	0.78 310	0.78 321	0.97 462	0.65 210	0.78 373	0.35 206	0.92 461	0.34 236	0.96 576	0.65 578	1.20 577	0.81 580	0.91 568	0.70 568

otaku	1.04 529	0.93 563	0.88 494	1.33 578	1.05 576	1.66 558	0.70 518	1.40 540	1.18 506	1.08 505	1.32 491	1.33 517	0.91 499	1.23 521	0.76 457	0.72 569	0.46 569	1.24 578	0.50 564	1.40 578	0.75 569

Ntro	1.09 539	0.97 569	0.91 499	1.44 579	1.19 578	1.69 561	0.80 538	1.35 530	1.25 523	1.00 475	1.29 485	1.31 509	0.97 517	1.26 524	0.84 472	0.84 573	0.43 564	1.36 579	0.50 564	1.56 579	0.78 571

AnonymousM	0.41 265	0.81 555	0.29 47	0.34 72	0.22 130	0.28 89	0.38 330	0.53 140	0.41 146	0.70 291	0.49 148	0.47 201	0.27 122	0.41 91	0.31 199	0.15 178	0.12 217	1.51 580	0.26 486	0.12 58	0.10 36

PWCK	1.92 575	1.66 591	3.12 582	1.65 581	0.91 564	2.84 582	2.26 601	2.10 578	2.41 581	2.36 580	2.31 556	2.22 564	1.82 572	3.43 591	2.03 567	1.61 594	0.71 581	1.51 580	0.82 581	1.69 581	0.91 578

MonStereo1	1.98 576	1.48 582	1.43 557	1.81 586	1.69 588	2.88 585	0.78 535	2.47 583	3.47 593	2.20 576	4.36 598	3.39 586	2.50 586	2.18 577	1.58 550	1.19 583	0.54 572	1.65 582	0.87 582	1.78 584	1.29 597

CC-Net-ROB	0.82 495	0.96 566	0.85 487	0.58 515	0.45 508	1.27 533	0.70 518	1.17 474	1.02 457	0.83 382	1.23 473	0.90 419	0.77 463	1.06 492	0.69 441	0.46 547	0.34 543	1.71 583	0.38 533	0.59 558	0.36 512

UDG	0.88 508	0.82 558	0.67 432	1.00 567	0.96 567	1.02 492	0.57 480	1.13 449	0.99 444	0.90 429	0.97 379	1.31 509	0.99 519	0.85 433	0.84 472	0.54 562	0.32 535	1.77 584	0.40 540	0.94 570	0.66 567

RainbowNet	1.35 557	1.49 583	1.19 531	1.88 587	1.45 580	1.48 547	1.07 564	1.61 564	1.55 552	1.20 525	1.59 529	1.54 542	1.13 533	1.34 534	0.97 509	1.36 590	0.70 579	1.82 585	0.79 579	1.71 582	1.07 588

ACVNet_2	1.65 570	1.27 577	1.41 555	1.75 583	1.62 583	2.22 571	1.20 570	2.30 581	2.62 582	1.78 562	2.56 566	3.03 577	1.61 565	1.54 544	1.12 530	1.06 581	0.58 576	1.82 585	0.70 576	1.82 585	0.96 582

WAO-8	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 598	1.22 573	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.07 595	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

Venus	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 598	1.22 573	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.06 594	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

Dean	1.98 576	1.36 580	1.36 552	2.12 591	1.81 591	2.74 577	1.36 582	3.37 595	3.80 597	2.08 571	3.32 582	3.21 582	1.82 572	1.71 558	1.67 552	1.27 584	0.77 588	1.99 587	0.90 584	1.86 586	1.03 587

DDUNet	1.06 534	2.56 603	0.68 437	1.21 574	1.26 579	1.03 495	0.69 513	1.11 441	0.94 425	0.96 457	1.22 469	1.27 503	0.82 479	0.93 468	0.72 451	0.84 573	0.38 550	1.99 587	0.60 571	1.10 576	0.85 575

ACVNet-4b	1.35 557	1.31 578	1.10 518	1.90 588	1.59 582	1.92 566	0.77 532	1.52 557	1.62 559	1.05 494	1.60 530	2.11 563	0.94 510	1.64 554	0.77 461	1.30 587	0.35 545	2.03 591	0.67 574	1.88 589	0.84 574

WAO-6	2.04 580	1.50 584	1.16 524	1.70 582	1.67 587	2.69 576	1.44 587	3.06 588	3.63 596	1.98 569	3.27 580	3.54 589	2.07 581	2.36 581	2.22 572	1.31 589	0.91 593	2.04 592	1.22 599	1.73 583	1.27 596

LVE	2.12 582	1.44 581	1.36 552	1.99 590	1.78 589	2.75 578	1.79 596	2.82 585	3.95 598	1.90 567	4.33 597	3.52 588	1.81 571	2.24 579	1.74 555	1.74 596	0.87 591	2.06 593	1.13 595	1.91 590	1.35 598

ACVNet_1	1.46 562	1.33 579	1.12 521	1.91 589	1.62 583	1.83 565	0.98 556	2.00 577	1.85 567	1.39 539	1.53 525	2.32 567	1.53 559	1.34 534	1.11 526	1.30 587	0.50 571	2.06 593	0.58 570	1.93 591	0.95 581

JetRed	5.27 602	5.84 608	12.81 605	2.36 596	2.83 605	12.23 609	10.50 611	4.46 601	3.60 594	3.86 600	3.83 589	4.85 596	4.18 602	6.78 605	11.96 607	2.17 602	2.96 609	2.18 595	1.97 604	3.38 606	2.68 608

DispFullNet	1.60 567	2.63 604	2.75 580	2.56 599	1.79 590	1.24 531	0.47 419	1.37 535	1.45 545	1.87 564	1.50 521	1.55 543	2.46 584	2.04 572	1.04 521	0.59 564	0.18 422	2.32 596	0.68 575	2.29 595	1.14 589

IMH-64-1	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 572	1.30 577	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 574	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

IMH-64	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 572	1.30 577	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 574	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

IMH	2.04 580	1.62 588	1.20 534	2.20 592	1.89 592	2.91 588	1.30 577	3.11 589	3.03 588	1.81 563	3.35 584	3.03 577	1.90 575	2.48 583	1.80 561	1.66 595	0.77 588	2.45 599	1.04 593	2.15 594	1.19 595

DPSimNet_ROB	3.58 593	2.45 601	8.57 598	2.53 597	2.37 599	2.88 585	3.77 607	3.14 590	3.23 591	4.71 605	3.86 590	4.68 592	4.87 604	4.07 598	5.62 596	2.33 604	2.33 607	2.47 600	2.52 606	2.51 599	2.64 607

TorneroNet-64	3.44 590	1.86 592	1.42 556	2.58 600	2.28 598	6.87 601	1.68 592	4.70 604	12.03 607	2.31 579	5.59 606	8.25 606	2.55 588	3.97 597	2.73 578	1.81 597	0.74 582	2.57 601	1.07 594	2.35 596	1.44 599

UNDER WATER-64	3.53 592	2.01 595	3.94 588	3.22 606	2.49 602	5.41 600	2.60 604	3.43 596	12.41 609	3.03 594	2.68 572	6.07 602	4.04 601	3.79 596	3.33 583	2.02 599	1.24 602	2.63 602	1.46 601	2.78 601	2.08 605

TorneroNet	4.53 600	1.89 593	1.48 559	2.55 598	2.27 597	13.78 611	1.69 593	4.84 606	23.73 624	2.89 592	7.70 609	7.06 605	2.69 590	4.26 599	3.42 585	1.84 598	0.77 588	2.68 603	1.13 595	2.42 597	1.47 600

UNDER WATER	3.46 591	2.07 597	3.64 587	3.09 604	2.48 601	3.75 594	2.42 603	3.31 594	13.77 612	2.90 593	2.95 577	5.84 599	3.69 600	3.69 594	3.48 587	2.07 600	1.11 600	2.70 604	1.40 600	2.84 603	1.98 603

ktn	2.98 589	2.25 598	1.73 565	2.84 602	2.53 603	3.76 595	2.15 600	3.70 597	5.47 601	2.75 586	5.17 605	5.94 601	2.48 585	3.23 589	2.46 576	2.34 605	1.44 604	2.78 605	2.03 605	2.45 598	2.01 604

KSHMR	2.57 584	1.93 594	1.69 562	2.63 601	2.42 600	2.86 584	2.07 599	3.27 593	6.50 602	2.49 583	3.36 585	3.41 587	1.92 576	2.49 584	1.94 564	2.13 601	1.40 603	2.79 606	1.50 602	2.73 600	1.77 601

notaker	2.76 585	2.29 599	1.80 567	2.96 603	2.58 604	2.90 587	1.75 594	3.24 592	3.05 589	2.78 587	4.24 596	6.15 603	2.51 587	3.34 590	2.75 579	2.31 603	1.18 601	3.00 607	1.65 603	2.84 603	1.97 602

HanzoNet	6.76 605	2.45 601	4.22 591	3.19 605	2.94 606	3.62 593	2.28 602	4.79 605	7.20 603	14.00 617	13.19 615	17.49 617	22.30 621	13.25 613	6.19 598	4.20 609	1.93 606	3.10 608	2.56 607	3.35 605	2.88 609

MADNet++	4.03 595	2.70 605	3.44 586	3.72 608	3.44 607	4.44 597	3.52 606	3.95 600	3.61 595	4.46 601	4.98 603	4.10 590	4.58 603	7.00 606	5.89 597	3.74 607	3.67 610	3.27 609	2.71 608	3.70 608	3.66 610

TCMNet-wrong-test	8.97 606	10.42 612	8.74 599	19.56 614	17.61 613	12.53 610	9.01 610	13.59 614	2.18 573	4.64 603	5.11 604	14.63 613	11.09 610	7.19 607	9.73 604	5.56 614	0.89 592	3.77 610	3.11 609	10.34 614	9.80 614

tt	6.20 603	0.20 187	5.89 594	3.55 607	2.07 595	11.26 607	19.21 612	11.74 612	5.46 600	2.69 585	2.04 554	4.87 597	6.25 605	3.70 595	7.09 602	8.32 615	11.17 620	4.93 611	5.41 614	5.74 610	2.37 606

USTest	12.99 611	14.18 613	20.00 607	16.24 613	14.97 610	20.80 614	31.95 619	16.20 617	10.91 606	8.79 612	9.48 611	13.94 612	10.50 609	16.11 614	21.44 615	3.17 606	4.82 612	5.08 612	5.36 613	8.81 613	7.13 613

DGTPSM_ROB	12.07 609	8.00 609	20.99 608	8.93 611	16.78 611	10.67 605	30.87 617	9.01 609	15.16 614	6.50 607	15.41 619	9.04 608	14.85 612	9.25 609	21.67 616	4.57 610	8.57 615	5.08 612	9.28 615	5.90 611	10.95 616

DPSMNet_ROB	12.08 610	8.00 609	21.00 609	8.97 612	16.79 612	10.67 605	30.89 618	9.02 610	15.17 615	6.51 608	15.41 619	9.04 608	14.85 612	9.27 610	21.67 616	4.58 611	8.57 615	5.09 614	9.29 616	5.90 611	10.95 616

ASD4	9.96 608	8.86 611	17.78 606	7.17 609	9.80 608	16.08 612	28.92 616	9.77 611	8.20 605	7.02 610	7.08 608	8.47 607	9.57 608	11.17 612	20.26 613	4.12 608	4.14 611	5.57 615	4.74 611	5.53 609	4.90 612

PML	40.80 631	29.24 620	11.87 604	7.20 610	14.47 609	92.13 633	213.69 635	7.63 608	23.35 623	74.72 635	190.14 635	50.17 633	26.15 623	21.39 618	12.70 608	8.76 616	2.92 608	8.45 616	3.25 610	13.26 615	4.42 611

DPSM_ROB	17.78 613	18.63 615	24.31 615	20.90 616	19.47 614	25.97 617	36.21 621	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 617	19.18 620	16.30 615	20.78 616	25.67 619	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

DPSM	17.78 613	18.63 615	24.31 615	20.90 616	19.47 614	25.97 617	36.21 621	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 617	19.18 620	16.30 615	20.78 616	25.67 619	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

LSM0	38.95 630	37.60 630	48.58 624	43.57 627	91.06 632	52.57 630	72.57 626	43.17 633	32.63 630	26.97 628	27.97 624	38.65 629	32.94 628	41.86 633	51.78 632	18.89 629	18.41 622	19.13 619	19.63 620	27.29 623	33.77 627

RAFT-FEzeroshot	35.73 620	37.45 626	48.67 625	42.23 624	39.22 622	52.25 626	73.13 629	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 621	38.57 626	32.57 625	41.68 630	51.67 630	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

RAFT-FE	35.73 620	37.45 626	48.67 625	42.23 624	39.22 622	52.25 626	73.13 629	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 621	38.57 626	32.57 625	41.68 630	51.67 630	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

CasAABBNet	35.74 622	37.43 625	48.72 627	42.22 623	39.20 621	52.24 625	73.12 628	42.61 629	32.62 629	26.78 626	27.95 623	38.58 628	32.60 627	41.67 629	51.65 629	18.74 624	18.57 626	19.15 620	19.77 621	27.20 619	23.98 622

Selective-RAFT-Error	35.84 624	37.49 628	48.83 629	42.26 626	39.24 625	52.30 629	73.09 627	42.66 632	32.61 628	26.80 627	28.30 626	38.84 631	33.51 630	41.68 630	51.59 627	18.82 628	18.58 627	19.17 623	19.80 624	27.28 622	24.05 625

FlowAnything	35.81 623	37.53 629	48.80 628	42.20 622	39.22 622	52.25 626	73.16 631	42.56 628	32.89 631	26.76 625	28.30 626	38.69 630	33.09 629	41.63 628	51.62 628	18.76 627	18.59 630	19.21 624	19.92 625	27.16 618	23.91 621

FADE		2.05 596		1.03 569	0.99 571			3.91 599	3.00 587	1.76 561		2.73 573		5.95 602		11.57 619	1.70 605	23.09 625	15.86 619	0.62 559	0.65 566

LRCNet_RVC	21.24 617	31.15 621	21.41 610	28.98 619	23.82 617	3.13 590	0.60 486	20.96 622	1.59 555	25.58 622	28.15 625	21.99 622	14.79 611	21.94 622	16.41 611	28.89 630	14.87 621	33.53 626	31.28 626	29.51 627	26.16 626

HaxPig	31.96 618	37.24 624	34.27 617	24.37 618	24.88 618	18.26 613	19.86 613	20.64 621	28.52 625	35.97 630	38.75 629	25.57 623	28.72 624	33.88 624	34.39 624	35.94 631	38.87 631	37.80 627	40.48 629	39.68 628	41.15 631

AVERAGE_ROB	37.58 629	40.13 631	40.15 620	34.81 621	33.82 620	28.55 623	25.10 615	32.02 627	34.06 633	41.28 633	40.66 630	34.46 625	34.81 632	39.18 626	37.57 626	42.78 632	43.44 632	43.82 628	43.03 630	40.47 629	41.51 632

MEDIAN_ROB	37.38 628	40.85 632	40.60 621	32.31 620	31.85 619	27.20 619	24.55 614	29.10 626	33.19 632	42.09 634	41.76 631	33.35 624	34.39 631	39.78 627	37.07 625	43.64 633	44.10 633	44.12 629	43.40 631	41.51 630	42.76 633

Anonymous_1	33.25 619	18.26 614	23.92 611	20.54 615	21.28 616	25.59 616	35.94 620	22.01 625	15.57 616	13.33 614	13.49 616	18.08 618	15.29 614	20.36 615	24.60 618	16.28 623	8.84 617	66.59 630	118.00 632	155.73 635	11.23 618

RSGM-EC	74.81 632	63.03 633	41.60 622	97.74 631	92.11 633	74.93 631	114.81 632	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 632	90.73 634	64.81 633	139.63 634	128.53 633	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

acva	74.81 632	63.03 633	41.60 622	97.74 631	92.11 633	74.93 631	114.81 632	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 632	90.73 634	64.81 633	139.63 634	128.53 633	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

xxxxx1	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

tt_ll	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

ff	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

test_example2	176.61 634	205.14 635	198.86 634	188.60 635	190.98 635	152.67 634	170.61 634	94.86 636	123.55 636	178.88 636	179.48 634	158.94 636	141.34 635	192.61 636	198.96 635	203.76 636	236.37 636	164.13 636	173.55 636	218.58 636	160.41 636

ccccc	429.48 635	429.19 636	527.00 635	507.10 636	501.20 636	356.95 635	342.70 636	380.82 637	297.90 637	334.51 637	389.17 636	372.86 637	449.39 636	499.17 637	553.56 636	561.44 637	431.22 637	334.28 637	290.86 637	540.88 637	489.46 637

Low-res two-view benchmark