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

MonStereo	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 60	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

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

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

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

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

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

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

LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 552

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

AFF-stereo	0.58 224	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

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

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

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

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

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

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

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
MoCha-V2	0.40 87	0.20 16	0.49 85	0.50 187	0.21 10	0.44 70	0.33 109	0.93 154	0.53 104	0.53 132	0.53 91	0.42 75	0.58 227	1.09 230	0.27 33	0.14 34	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.17 102	0.15 110

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.42 99	0.21 35	0.54 122	0.40 45	0.25 65	0.47 87	0.32 100	0.73 74	1.15 353	0.76 177	0.73 152	0.58 158	0.45 132	0.60 76	0.34 119	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.13 42

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

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

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

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 564	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 571

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

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

test_3	0.55 202	0.23 73	0.71 238	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 562	0.18 137	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 560	1.70 576

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.85 386	0.29 232	0.91 358	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 437	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.65 270	0.40 406	0.77 293	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 337	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 170	0.24 94	0.47 74	0.47 130	0.27 100	1.00 393	0.25 45	1.58 369	1.05 289	0.85 208	0.99 219	1.06 336	0.47 149	0.70 104	0.32 85	0.18 151	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.16 143

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

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

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

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 290	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 256	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.74 328	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 500	1.01 190	0.87 213	1.36 432	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 553

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.62 243	0.30 252	0.83 318	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 549	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 305	0.34 349	1.10 429	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 461	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ToySt	0.66 277	0.33 325	1.23 449	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

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

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.94 411	0.33 325	0.72 244	0.90 535	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 491	1.12 287	1.46 437	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.73 323	0.25 122	0.76 286	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 472	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

knoymous	0.51 159	0.29 232	0.47 74	0.43 70	0.30 165	0.55 166	0.55 356	1.02 191	0.77 186	0.98 239	0.85 182	0.94 292	0.56 209	0.85 158	0.45 228	0.20 234	0.14 185	0.26 373	0.14 110	0.23 307	0.23 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 360	0.41 414	0.88 345	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 459	1.44 413	1.44 432	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.77 345	0.30 252	0.99 384	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 544	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

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

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

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

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

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

UGAM	1.14 468	0.27 175	0.95 372	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 493	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LE_ROB	8.05 592	0.37 387	23.53 601	0.74 483	0.33 234	2.77 557	2.87 590	3.71 577	27.24 613	25.39 613	8.87 594	8.46 592	26.71 612	6.65 557	21.99 604	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

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

MultiAttention	4.51 580	0.33 325	0.82 313	0.73 479	0.45 361	30.98 612	4.50 596	2.18 529	1.40 482	1.61 493	2.41 535	2.43 540	0.70 273	38.42 616	1.36 477	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.83 532	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 462	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 608	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo	0.64 262	0.39 399	0.71 238	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

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

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

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

FENet	0.60 233	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

HSM-Net_RVC	0.87 395	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 575	1.28 425	1.53 475	1.74 482	1.68 478	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	1.19 477	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 401	1.25 339	1.94 511	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.96 415	0.36 380	1.01 394	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

iResNetv2_ROB	0.80 360	0.37 387	1.71 509	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xxxx	1.51 507	0.28 197	0.68 207	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 600	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

GMStereo	0.55 202	0.45 431	0.94 368	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.80 360	0.32 303	0.90 355	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 401	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

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

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

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

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

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.80 360	0.32 303	0.95 372	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 423	1.14 296	1.45 434	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	1.23 478	0.79 524	2.78 554	0.70 458	0.79 511	0.99 391	1.06 512	1.06 223	1.37 468	3.52 574	2.61 542	1.72 483	1.63 518	1.99 410	1.78 514	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

EDNetEfficientorigin	10.57 597	1.47 566	177.42 626	0.67 437	0.53 418	1.58 488	1.16 523	1.90 464	3.37 573	4.71 587	3.38 555	3.10 559	2.69 568	3.13 482	3.58 555	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 550

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 357	0.43 421	1.05 410	0.64 404	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 435	1.15 304	1.43 427	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.16 474	0.52 459	1.49 494	0.65 418	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 427	1.87 500	1.53 451	0.78 306	7.43 572	1.38 479	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.86 391	0.39 399	1.00 390	0.65 418	0.57 434	1.78 509	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 440	1.18 314	1.64 472	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

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

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

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 580	0.74 483	0.71 487	0.98 390	1.56 548	1.46 332	4.06 580	4.90 588	2.82 547	2.25 529	3.48 577	2.95 473	9.97 586	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 533

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

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

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

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

MSAF-DinoV2	1.97 542	0.80 526	10.38 587	0.86 522	0.48 380	1.39 466	0.97 495	2.55 559	1.72 522	1.53 475	1.65 470	3.59 563	2.20 556	5.39 531	3.94 560	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

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

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

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	1.11 461	0.58 481	2.23 539	0.66 425	0.71 487	1.95 524	1.46 543	1.98 486	1.45 494	1.79 515	1.43 408	1.49 445	1.33 489	1.97 409	1.42 491	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDVS	0.78 353	0.41 414	0.94 368	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 427	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 250	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.90 401	0.37 387	0.99 384	0.64 404	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 553	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

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

PA-Net	1.01 438	0.57 478	1.29 460	0.64 404	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 542	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 582	0.69 452	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 547	2.41 551	2.67 544	1.68 478	1.23 473	4.49 507	2.87 543	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

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

coex-ft	8.13 593	2.13 585	98.04 625	0.67 437	0.53 418	1.71 498	1.56 548	1.65 387	11.11 597	18.17 612	3.75 560	3.88 567	7.61 597	2.98 476	6.49 572	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 510

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.70 296	0.43 421	0.75 276	0.73 479	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MDST_ROB	1.67 521	0.34 349	1.58 500	0.92 540	0.58 443	4.26 580	1.11 516	2.83 563	1.41 487	4.49 585	2.55 541	1.45 434	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

SGM_RVC	1.68 523	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 538	1.18 525	2.38 550	1.68 518	3.60 575	2.67 544	3.69 565	2.42 562	8.13 581	1.90 520	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 576	0.74 483	0.72 489	1.78 509	1.31 535	1.88 458	1.56 509	1.86 523	2.47 539	1.81 494	2.08 551	5.12 522	3.80 558	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	1.08 453	0.61 494	1.32 465	0.85 520	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 512	1.54 441	2.01 519	1.11 446	2.90 472	2.00 525	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	1.06 448	0.44 424	0.79 304	0.63 395	0.50 391	0.89 352	1.44 542	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

PWC_ROB	1.24 479	0.76 522	2.46 545	0.72 471	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 537	2.31 543	3.07 551	1.59 460	1.40 494	2.46 454	2.10 529	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

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

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

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

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

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

FBW_ROB	1.71 528	0.62 498	1.45 485	0.67 437	0.61 457	1.81 511	1.08 514	2.52 557	1.70 519	1.77 511	1.73 480	1.98 516	1.25 477	12.57 602	1.84 516	0.34 471	0.37 519	0.56 543	0.38 507	0.45 488	0.43 488

SANet	1.88 536	0.57 478	2.18 538	0.63 395	0.40 321	2.80 559	1.57 550	2.39 551	5.88 591	2.36 548	3.57 558	3.72 566	2.97 571	4.74 513	1.76 513	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

CBMV	0.95 414	0.44 424	0.66 198	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 554	1.69 397	1.42 490	2.00 534	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 501	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.63 250	0.44 424	1.08 423	0.72 471	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 501	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

CASS	0.65 270	0.34 349	0.72 244	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 401	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.61 239	0.44 424	1.11 431	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

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

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

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

SGM-ForestM	6.52 588	0.38 394	1.26 455	0.63 395	0.35 256	13.59 599	5.32 597	6.32 596	6.70 593	11.14 603	9.18 595	22.51 614	13.93 602	16.89 605	20.07 603	0.36 482	0.37 519	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

SGM-Forest	1.24 479	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 534	1.65 387	1.36 464	2.11 538	1.79 489	1.63 469	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 519	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 262	0.46 433	1.05 410	0.66 425	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

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

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

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

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

ADCPNet	1.85 534	0.69 509	8.07 579	0.71 466	0.58 443	2.79 558	1.22 528	1.94 477	1.54 506	1.88 524	1.69 476	2.46 542	2.04 547	2.37 446	6.48 571	0.38 490	0.37 519	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 570	0.81 503	0.74 495	2.19 536	1.80 558	2.27 540	2.14 548	2.80 563	2.13 522	2.40 538	2.03 546	2.64 464	13.69 594	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 522

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

LSM	6.33 587	1.10 546	13.19 590	1.41 563	68.17 619	1.64 494	1.90 566	1.92 471	2.46 555	2.99 568	3.11 552	1.88 501	1.80 533	2.61 462	2.06 528	0.41 500	0.58 562	0.50 525	0.57 546	0.64 531	17.66 613

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

FINET	0.97 421	0.54 465	1.60 501	0.63 395	0.79 511	1.08 408	1.07 513	1.56 367	2.20 550	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 512	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

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

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

DeepPrunerF	1.60 515	0.73 516	5.81 573	0.88 530	1.19 557	0.91 359	0.95 492	2.19 530	5.24 589	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 486	4.90 518	1.66 511	0.42 504	0.34 501	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

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

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

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

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

MeshStereo	2.26 551	0.56 474	0.92 362	0.61 373	0.49 384	2.60 551	1.02 505	3.18 569	2.05 545	7.40 600	4.98 575	7.58 588	2.98 572	6.37 552	1.96 523	0.43 509	0.43 535	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RGC	1.14 468	0.79 524	1.26 455	0.91 538	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 481	1.93 505	2.02 521	1.54 510	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 512	0.58 546	0.48 530	0.47 495	0.46 496

HBP-ISP	0.96 415	0.58 481	0.72 244	0.61 373	0.46 373	1.64 494	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 401	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 538	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

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

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

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

Abc-Net	1.10 458	0.54 465	1.24 452	0.84 515	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 415	1.74 482	1.88 501	1.74 527	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 519	0.45 515	0.58 547	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	1.26 482	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 599	0.65 331	0.45 515	0.43 535	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

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

PVD	1.70 525	0.84 527	2.26 540	0.94 543	0.83 521	2.48 547	0.97 495	2.59 560	3.35 572	3.01 570	2.77 546	2.34 535	2.47 564	2.67 465	3.14 548	0.47 522	0.45 542	0.59 547	0.48 530	0.59 524	0.75 549

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

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

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

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

BEATNet-Init1	26.87 610	13.43 605	70.68 624	0.91 538	0.68 482	57.02 622	21.06 605	32.82 618	32.67 615	52.12 627	53.61 623	66.05 625	49.56 624	48.79 626	34.71 616	0.49 527	0.44 538	0.53 534	0.53 542	0.63 529	0.59 529

FSD	0.54 186	0.52 459	0.65 190	0.62 385	0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 546	0.50 525	0.49 533	0.50 504	0.49 507

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

FCDSN-DC	2.32 553	0.63 499	0.81 310	0.84 515	0.75 502	2.23 537	0.94 490	2.09 509	1.80 529	5.45 593	7.72 589	7.77 590	6.93 596	3.39 487	1.80 515	0.52 529	0.48 548	0.52 529	0.51 540	0.57 520	0.58 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 508	0.84 527	3.42 557	0.87 529	0.66 472	2.56 550	0.95 492	2.36 547	1.70 519	1.98 530	1.86 498	2.45 541	1.79 532	2.95 473	2.58 537	0.52 529	0.48 548	0.55 540	0.59 550	0.59 524	0.61 533

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

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 484	0.89 351	0.70 458	0.61 457	3.95 576	0.94 490	1.80 436	1.79 528	4.41 583	4.43 565	8.17 591	3.66 579	3.40 488	1.33 471	0.52 529	0.48 548	0.54 535	0.58 547	0.53 513	0.50 510

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 438	1.31 462	0.69 452	0.57 434	2.11 533	1.14 520	1.87 455	1.73 523	4.04 579	6.43 580	5.62 582	3.61 578	2.59 460	1.94 522	0.52 529	0.44 538	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 484	0.85 320	0.73 479	0.57 434	2.97 562	1.05 509	3.39 573	2.61 561	6.98 596	7.67 588	10.38 598	6.31 593	5.75 541	3.37 554	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

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

GANetREF_RVC	1.07 450	0.86 531	1.31 462	0.82 511	0.53 418	1.41 473	1.31 535	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 437	1.24 476	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 542	0.67 551	0.50 537	0.88 549	0.59 529
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.83 377	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

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

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

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

MANE	6.19 586	0.59 484	1.03 405	0.93 541	1.22 559	13.38 598	2.69 586	12.81 603	17.94 609	8.21 601	10.82 599	14.72 602	11.68 598	11.39 601	11.90 592	0.59 542	0.50 553	0.52 529	1.76 590	0.55 517	0.54 518

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

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

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

ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 496	0.99 545	0.92 533	4.78 582	2.33 582	3.33 571	3.37 573	5.05 591	4.77 573	3.67 564	4.53 586	3.42 490	4.50 564	0.62 545	0.53 556	0.55 540	0.53 542	0.63 529	0.64 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 533	2.76 556	4.01 594	2.76 562	4.11 581	4.69 586	4.63 569	4.62 571	5.96 591	3.97 499	3.96 561	0.63 547	0.53 556	0.56 543	0.52 541	0.64 531	0.63 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 555	1.05 549	0.76 505	5.03 585	2.40 584	2.16 520	2.62 562	1.89 526	2.28 528	2.69 548	1.65 520	9.35 589	2.04 526	0.64 548	0.51 554	0.68 552	0.71 558	1.09 559	0.67 541

SDNR	1.62 518	0.51 455	2.17 536	0.53 258	0.56 431	3.80 574	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 423	2.41 535	1.08 342	0.96 397	11.18 600	1.16 450	0.66 549	0.63 565	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 541

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

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

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

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

JetBlue	3.97 576	2.01 579	10.19 585	1.38 560	2.84 588	10.53 594	9.54 598	3.60 576	2.41 554	2.73 559	3.39 556	4.54 570	4.31 584	7.85 580	6.84 574	0.88 554	0.93 583	0.89 558	0.91 568	1.74 566	1.91 578

UDG	1.41 501	2.65 590	0.99 384	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 519	1.34 490	1.47 330	1.41 487	0.90 555	0.54 559	2.29 577	0.75 559	1.84 567	1.04 561

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

PMTNet	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 557	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

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

DispFullNet	2.34 554	2.85 592	3.66 559	3.08 587	2.27 577	1.97 525	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 553	2.00 512	2.23 528	5.86 589	3.44 492	1.58 506	1.01 558	0.32 494	2.64 588	1.94 593	2.85 583	2.24 582

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

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 449	1.21 556	1.13 552	1.82 513	1.11 516	2.16 520	1.52 503	3.07 572	2.32 529	2.82 552	1.80 533	4.11 501	2.04 526	1.03 561	0.99 584	0.97 560	0.94 570	1.03 557	1.02 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 535	1.18 555	1.10 545	2.14 535	1.36 538	1.96 480	1.66 515	5.46 594	7.07 583	4.95 578	4.32 585	5.50 533	2.26 532	1.04 562	1.02 587	0.99 562	0.97 572	1.02 555	1.04 561

NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 485	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 545	1.89 461	1.93 539	1.94 529	4.67 572	3.08 558	1.80 533	6.51 554	1.65 509	1.06 563	0.86 579	1.08 566	1.32 580	0.93 550	1.26 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	1.49 504	1.26 557	1.27 458	0.88 530	0.79 511	1.76 504	1.00 502	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 564	0.41 532	2.20 575	0.46 526	1.20 563	0.48 503

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

WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 575	1.94 568	4.11 580	3.88 579	2.92 565	5.50 576	4.18 569	3.00 573	7.63 576	3.71 557	1.13 566	1.00 585	1.17 567	1.13 579	1.18 562	1.09 565

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 296	3.18 594	2.55 547	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 568	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 569

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 487	2.36 576	2.28 578	3.55 569	2.29 581	4.21 581	4.56 585	2.36 548	4.51 566	4.88 576	2.66 567	4.60 510	4.07 563	1.72 569	1.15 591	2.31 578	1.46 586	2.31 569	1.85 577

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

WAO-8	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 593	16.46 603	3.94 577	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 574

Venus	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 593	16.46 603	3.94 577	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 574

PWCK	2.88 571	2.05 582	5.72 572	2.08 571	1.11 547	3.55 569	3.90 593	2.86 565	3.54 577	3.03 571	3.63 559	3.10 559	2.31 559	8.15 583	3.09 546	2.12 573	0.91 582	1.75 571	0.98 574	2.57 575	1.18 567

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

MonStereo1	3.14 573	1.66 570	1.81 516	2.43 577	2.32 580	5.80 588	1.58 551	3.52 574	4.70 586	3.09 573	8.22 593	4.76 575	3.36 575	6.52 555	2.29 533	2.33 575	0.61 564	1.91 574	1.05 578	2.44 572	2.34 584

test_for_model	1.30 486	3.71 597	0.58 152	3.22 588	2.84 588	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 455	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 576	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 599	1.50 572

SQANet	1.31 488	0.88 534	1.08 423	1.83 569	1.44 565	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 415	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 577	0.34 501	1.47 569	0.55 544	2.32 570	1.57 573

ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 528	2.62 579	2.24 576	2.63 554	1.88 565	3.31 570	3.01 568	2.19 539	3.45 557	4.62 571	2.04 547	4.50 509	1.47 499	2.55 578	0.64 566	2.22 576	0.84 564	2.69 577	2.29 583

JetRed	6.91 590	8.80 602	25.96 605	2.85 582	3.25 593	13.98 601	11.87 600	6.25 595	4.28 583	4.45 584	4.56 567	6.69 584	5.46 588	7.46 573	14.05 595	2.59 579	3.31 599	2.59 587	2.29 597	4.20 596	3.36 598

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

DPSimNet_ROB	11.20 600	4.98 599	35.43 609	2.90 585	4.52 599	7.89 590	17.09 603	4.66 584	6.06 592	14.89 608	10.93 600	17.29 605	36.81 616	13.18 603	15.68 599	2.86 581	6.29 604	5.75 604	5.09 602	3.91 594	7.70 604

otaku	1.60 515	1.11 549	1.21 446	2.20 572	1.56 567	1.97 525	1.24 529	2.07 506	1.36 464	1.44 457	1.62 463	1.73 484	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 582	0.57 561	1.74 570	0.60 551	2.78 578	1.94 579

Ntro	1.64 519	1.15 552	1.23 449	2.48 578	1.83 569	2.09 532	1.16 523	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 464	1.29 482	1.87 399	1.11 444	3.04 583	0.56 560	1.82 572	0.64 553	2.80 579	2.05 580

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

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 529	2.96 586	2.51 583	3.15 564	2.14 576	4.75 585	4.41 584	2.76 561	6.10 579	5.53 581	2.37 560	2.97 475	1.92 521	3.18 585	0.85 577	2.51 586	1.04 577	2.88 584	2.47 588

LVE	3.31 575	1.67 571	1.64 502	2.85 582	2.42 582	3.20 566	2.26 580	4.78 586	5.05 588	2.35 546	6.91 581	6.02 583	2.37 560	9.15 585	2.17 531	3.19 586	1.08 590	2.38 581	1.47 587	2.81 580	2.40 587

ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 502	2.80 580	2.31 579	2.31 541	1.24 529	2.32 543	2.14 548	1.26 381	2.39 533	2.66 547	1.48 505	5.95 547	1.06 432	3.20 587	0.45 542	2.37 579	0.89 567	2.83 582	2.37 585

TorneroNet-64	5.30 585	2.03 580	1.74 513	3.43 592	2.81 587	10.09 593	2.12 575	9.10 600	17.12 608	4.96 590	9.27 596	10.72 600	3.70 580	9.20 586	4.55 565	3.31 588	0.84 574	2.88 592	1.55 588	3.49 590	3.04 594

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

KSHMR	8.75 594	2.06 583	2.11 533	3.53 594	3.11 591	4.13 579	2.69 586	5.60 590	61.37 627	3.00 569	55.83 624	4.98 580	2.45 563	4.49 507	2.61 540	3.46 590	1.55 595	3.14 595	1.94 593	3.72 592	3.18 596

TorneroNet	10.70 598	2.03 580	1.82 518	3.43 592	3.01 590	43.83 615	2.22 579	8.87 599	67.47 628	7.17 599	27.36 611	10.68 599	3.85 583	8.67 584	7.65 580	3.59 591	0.88 580	3.04 593	1.57 589	3.71 591	3.17 595

UNDER WATER-64	5.27 584	2.32 586	8.78 583	3.93 598	3.54 596	7.61 589	3.03 592	5.84 592	14.19 599	4.04 579	4.04 563	9.39 594	6.26 592	5.93 546	8.48 583	3.60 592	1.51 594	3.13 594	1.88 591	4.29 597	3.61 599

IMH-64-1	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 591

IMH-64	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 591

UNDER WATER	5.08 583	2.33 587	5.55 570	3.94 599	3.51 595	5.20 586	2.72 588	5.61 591	16.52 605	3.84 576	4.60 568	9.21 593	5.89 590	5.90 544	8.66 584	3.75 593	1.34 592	3.18 596	1.88 591	4.33 598	3.61 599

USTest	14.33 603	14.94 606	21.04 597	17.44 606	16.05 601	23.26 603	33.84 612	21.73 607	11.80 598	9.36 602	10.14 597	15.97 603	13.20 601	17.28 606	22.43 606	3.78 596	5.01 603	6.17 606	6.16 603	9.25 605	7.72 605

IMH	3.21 574	1.85 578	1.48 492	3.25 589	2.69 586	4.07 578	2.02 571	4.41 583	3.80 578	2.72 558	7.11 584	4.75 574	2.92 570	5.92 545	2.55 536	3.85 597	0.88 580	2.78 591	1.36 583	3.19 589	2.59 590

ktn	4.70 581	2.38 588	2.12 534	3.76 595	3.24 592	4.85 583	2.95 591	5.52 588	7.37 594	4.07 581	19.32 607	7.46 587	3.47 576	7.39 570	2.95 544	4.04 598	1.85 596	3.26 597	2.22 596	3.08 586	2.65 593

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

MADNet++	5.01 582	3.14 593	4.91 567	4.55 601	3.94 598	5.20 586	4.41 595	4.40 582	4.13 582	4.95 589	6.08 578	4.74 573	5.37 587	9.40 590	10.67 591	4.65 600	4.15 602	3.97 600	3.34 599	4.09 595	4.08 602

DGTPSM_ROB	13.01 601	8.23 600	21.87 598	9.51 603	18.10 602	11.56 596	32.01 610	10.63 601	16.20 601	7.03 597	19.48 608	10.15 596	16.66 604	9.83 596	22.42 605	4.75 601	8.68 605	5.37 602	10.25 607	6.16 601	11.36 607

DPSMNet_ROB	13.02 602	8.23 600	21.91 599	9.53 604	18.11 603	11.56 596	32.02 611	10.64 602	16.23 602	7.05 598	19.49 609	10.16 597	16.66 604	9.85 597	22.43 606	4.77 602	8.68 605	5.38 603	10.26 608	6.17 602	11.36 607

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

HanzoNet	11.04 599	3.62 596	8.10 581	4.08 600	3.55 597	4.90 584	2.73 589	7.19 597	10.10 595	31.86 621	28.92 612	21.96 613	36.36 614	18.08 607	10.17 588	7.94 604	3.32 600	3.47 599	3.31 598	7.06 603	4.04 601

tt	6.58 589	0.26 145	6.10 574	3.77 596	2.16 572	11.55 595	19.63 604	13.33 604	5.74 590	2.96 567	2.65 543	4.97 579	6.33 594	3.81 496	7.24 575	9.15 605	11.32 611	5.89 605	6.24 604	6.03 600	2.55 589

DLNR_Zeroshot_test	23.17 608	48.52 624	43.29 613	176.68 626	78.69 621	0.35 25	0.21 17	23.41 609	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 606	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

PML	51.67 621	36.25 614	13.28 591	7.46 602	20.81 605	108.69 626	232.22 628	8.72 598	27.82 614	87.01 628	269.67 628	69.67 626	61.95 625	24.76 615	14.20 596	9.74 607	3.40 601	9.62 607	4.70 601	18.74 610	4.72 603

DLNR-FE	23.17 608	48.55 625	42.94 612	176.85 627	78.48 620	0.35 25	0.21 17	23.51 610	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 608	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

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

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

ASD4	15.85 604	10.99 603	19.63 596	10.21 605	11.70 600	19.24 602	31.10 609	19.35 606	10.68 596	11.14 603	10.18 598	12.59 601	12.64 600	14.74 604	24.83 609	12.93 611	9.94 610	26.83 616	19.40 611	16.23 609	12.70 612

CasAABBNet	38.33 613	38.46 618	50.35 617	44.75 618	41.84 612	56.68 617	76.37 621	53.22 621	33.83 619	28.31 618	29.54 616	43.62 621	37.71 620	43.84 623	53.41 622	20.30 612	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.24 612	25.34 615

RAFT-FEzeroshot	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 622	33.76 617	28.29 616	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 620	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 616

RAFT-FE	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 622	33.76 617	28.29 616	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 620	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 616

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

FlowAnything	38.37 614	38.41 615	50.38 618	44.76 619	41.94 615	56.64 616	76.34 620	53.28 625	34.23 621	28.25 615	29.72 617	43.60 619	37.79 621	43.83 620	53.38 621	20.39 616	18.71 619	21.07 610	21.14 617	28.23 611	25.29 614

LSM0	42.82 619	38.75 620	50.81 620	47.07 620	109.38 627	57.00 621	76.02 619	53.74 626	33.71 616	29.02 620	30.41 619	43.87 624	37.22 617	43.91 624	53.54 625	20.52 617	18.62 614	21.10 615	21.11 616	28.41 616	42.22 620

LRCNet_RVC	22.74 607	32.10 613	21.97 600	29.84 611	26.23 608	4.42 581	0.81 457	22.66 608	2.02 543	26.93 614	29.26 613	23.06 615	15.59 603	23.84 611	18.88 602	31.75 618	19.90 620	34.65 617	32.13 618	30.54 617	28.32 619

xxxxx1	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 612	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

tt_ll	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 612	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

ff	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 612	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

HaxPig	38.92 616	41.40 621	41.64 610	29.95 612	32.27 609	28.90 607	27.60 606	29.73 614	37.71 622	43.82 622	43.87 620	33.17 616	35.56 613	41.53 617	40.37 618	43.94 622	47.51 625	45.82 618	47.08 620	42.38 618	44.15 622

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

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

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

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

Anonymous_1	43.04 620	18.73 607	24.79 602	21.81 608	46.26 617	27.80 604	37.60 613	28.08 613	16.14 600	14.66 607	14.30 601	20.65 607	17.88 606	21.56 608	25.94 610	117.93 627	8.92 607	100.65 622	126.50 624	158.64 628	12.08 609

FADE		4.78 598		1.89 570	1.92 571			5.58 589	5.04 587	2.92 565		4.13 568		10.23 598		188.09 628	2.77 598	123.78 625	127.92 625	1.06 558	1.10 566

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

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

Low-res two-view benchmark