Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 33	0.20 4	0.12 8	0.30 16	0.14 18	0.29 4	0.28 11	0.16 9	0.13 11	0.18 53	0.15 24	0.25 12	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 25	0.20 4	0.13 23	0.36 50	0.13 8	0.35 14	0.31 15	0.16 9	0.14 14	0.17 43	0.15 24	0.25 12	0.23 112	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 17	0.20 4	0.11 2	0.39 69	0.15 29	0.35 14	0.27 7	0.18 24	0.15 15	0.17 43	0.16 33	0.26 22	0.21 78	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.09 60

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.62 401	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 601	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

MonStereo	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 33	0.17 119	0.35 42	0.14 18	0.27 2	0.25 3	0.19 30	0.21 41	0.14 14	0.15 24	0.27 29	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.14 207

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

Monster-pub-mixall	0.21 16	0.31 159	0.69 42	0.21 11	0.13 23	0.27 8	0.12 4	0.37 22	0.26 5	0.21 46	0.19 28	0.15 30	0.12 6	0.47 206	0.29 195	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.08 26	0.12 150

Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 72	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

asda	0.22 37	0.25 77	0.70 43	0.21 11	0.16 90	0.43 100	0.16 43	0.44 68	0.35 42	0.22 57	0.20 34	0.14 14	0.20 92	0.25 12	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

asd	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.22 33	0.17 119	0.41 83	0.14 18	0.35 14	0.32 20	0.24 85	0.20 34	0.15 30	0.18 60	0.26 22	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

qwe	0.21 16	0.22 41	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.41 83	0.15 29	0.46 81	0.35 42	0.26 118	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.31 68	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.25_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5w_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.5w-stereo	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.25w-stereo	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4w-stereo	0.20 6	0.21 25	0.57 13	0.21 11	0.15 63	0.39 69	0.13 8	0.39 33	0.33 29	0.22 57	0.21 41	0.13 4	0.20 92	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2.75w_new	0.21 16	0.21 25	0.57 13	0.20 4	0.14 39	0.40 76	0.18 69	0.47 95	0.36 61	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.19 81	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.07 8

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.75w	0.21 16	0.21 25	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.30 14	0.22 57	0.20 34	0.13 4	0.18 60	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.55 11	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.14 18	0.43 60	0.33 29	0.21 46	0.24 72	0.14 14	0.18 60	0.34 98	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.59 16	0.22 33	0.12 8	0.37 54	0.22 144	0.50 116	0.38 74	0.22 57	0.21 41	0.12 2	0.22 112	0.26 22	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

2w_stereo	0.21 16	0.19 8	0.51 2	0.22 33	0.13 23	0.41 83	0.20 97	0.50 116	0.34 35	0.25 104	0.23 62	0.13 4	0.23 129	0.24 7	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

1w_stereo	0.22 37	0.17 1	0.52 5	0.23 45	0.16 90	0.44 106	0.22 144	0.55 162	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.13 4	0.26 171	0.28 41	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

monsterstereo	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.25 82	0.27 328	0.39 69	0.14 18	0.51 124	0.33 29	0.25 104	0.27 91	0.13 4	0.13 12	0.38 136	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.06 1

monsters	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.23 45	0.28 342	0.42 96	0.14 18	0.46 81	0.31 15	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.14 14	0.43 162	0.20 59	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 94	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 148	0.28 124	1.48 160	0.25 82	0.38 450	0.46 130	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.15 4	0.29 104	0.15 30	0.17 41	0.36 117	0.23 112	0.07 23	0.76 578	0.07 1	0.26 471	0.21 306	1.03 578

MonSter	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.22 41	0.91 66	0.23 45	0.13 23	0.49 152	0.18 69	0.30 5	0.28 11	0.19 30	0.17 20	0.14 14	0.14 14	0.41 151	0.16 6	0.08 37	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.09 60

dual_stereo	0.23 44	0.25 77	0.66 40	0.21 11	0.15 63	0.27 8	0.15 29	0.62 206	0.40 99	0.15 4	0.13 11	0.18 53	0.14 14	0.37 128	0.19 36	0.09 81	0.31 520	0.07 1	0.10 161	0.07 4	0.07 8

Pointernet	0.29 77	0.25 77	1.49 163	0.24 63	0.20 205	0.47 137	0.15 29	0.62 206	0.47 178	0.22 57	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.28 41	0.20 59	0.10 177	0.07 44	0.07 1	0.12 264	0.10 62	0.07 8

LoS_RVC	0.29 77	0.33 176	1.19 101	0.25 82	0.34 412	0.43 100	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.22 57	0.33 145	0.23 82	0.24 141	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.31 464

CAS	0.35 129	0.25 77	1.30 122	0.79 544	0.34 412	0.51 170	0.23 179	0.46 81	0.39 86	0.22 57	0.31 130	0.20 62	0.17 41	0.28 41	0.23 112	0.73 560	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 46	0.37 499

VIP-Stereo	0.28 67	0.56 323	1.05 80	0.23 45	0.19 190	0.52 189	0.17 53	0.44 68	0.39 86	0.18 24	0.25 79	0.24 96	0.15 24	0.33 87	0.19 36	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.14 149	0.32 470

GEAStereo	0.35 129	0.32 167	1.17 97	0.53 497	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.22 53	0.16 35	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.33 443	0.71 550

GSStereo	0.36 139	0.32 167	1.17 97	0.34 316	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

GS-Stereo							0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

gasm-f	0.36 139	0.34 189	1.13 89	0.53 497	0.44 480	0.54 206	0.27 279	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.33 145	0.16 35	0.22 112	0.36 117	0.25 150	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.38 487	0.71 550

Zero-FE251	0.56 362	0.29 134	1.27 117	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 598	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 479	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

AdaDepth	0.24 50	0.18 5	1.03 77	0.25 82	0.21 219	0.46 130	0.16 43	0.30 5	0.27 7	0.17 17	0.19 28	0.14 14	0.18 60	0.35 104	0.17 20	0.07 23	0.07 44	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.10 88

GASTEREO	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.56 511	0.20 205	0.52 189	0.22 144	0.56 169	0.40 99	0.30 139	0.31 130	0.16 35	0.31 237	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.14 362	0.08 40	0.28 479	0.14 149	0.20 342

MSCF	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.58 517	0.21 219	0.50 160	0.22 144	0.56 169	0.38 74	0.29 135	0.29 104	0.17 43	0.30 228	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.12 317	0.08 40	0.29 483	0.15 169	0.21 354

DilatedVolume-Stereo	0.26 57	0.20 14	0.64 28	0.25 82	0.15 63	0.41 83	0.18 69	0.42 52	0.35 42	0.34 159	0.34 152	0.25 109	0.23 129	0.43 162	0.53 365	0.09 81	0.09 200	0.08 40	0.10 161	0.12 95	0.11 113

IGEV	0.22 37	0.28 124	0.88 61	0.21 11	0.24 279	0.42 96	0.17 53	0.35 14	0.37 69	0.20 38	0.22 53	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

111111	0.24 50	0.21 25	0.82 55	0.24 63	0.21 219	0.43 100	0.13 8	0.45 78	0.35 42	0.22 57	0.27 91	0.18 53	0.16 33	0.35 104	0.18 22	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.25 364	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.31 21	0.22 144	0.38 26	0.25 3	0.17 17	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 77	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

LG-Stereo_L1	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.28 10	0.21 118	0.38 26	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 128	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

MLG-Stereo_test3	0.21 16	0.35 198	0.65 33	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.37 22	0.40 99	0.21 46	0.12 8	0.17 43	0.12 6	0.25 12	0.16 6	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.10 88

MLG-Stereo_test2	0.21 16	0.36 207	0.68 41	0.21 11	0.17 119	0.45 112	0.12 4	0.35 14	0.42 120	0.15 4	0.11 4	0.22 73	0.10 1	0.28 41	0.16 6	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MLG-Stereo_test1	0.21 16	0.33 176	0.61 19	0.23 45	0.21 219	0.45 112	0.13 8	0.33 10	0.46 160	0.13 1	0.09 1	0.18 53	0.12 6	0.32 77	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MLG-Stereo	0.21 16	0.33 176	0.60 17	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.13 8	0.39 33	0.46 160	0.13 1	0.10 2	0.17 43	0.13 12	0.35 104	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

LG-G_1	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

LG-G	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

G2L-Stereo_test	0.55 354	0.97 486	1.89 308	0.33 285	0.24 279	0.75 452	0.38 408	0.79 339	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.74 429	0.39 300	1.56 422	0.43 316	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.08 94	0.28 400	0.13 187

LGtest1	0.21 16	0.37 210	0.70 43	0.22 33	0.12 8	0.31 21	0.11 2	0.36 19	0.39 86	0.17 17	0.13 11	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 170	0.10 177	0.09 200	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.10 88

SGD-Stereo	0.22 37	0.28 124	0.77 49	0.22 33	0.11 2	0.40 76	0.16 43	0.31 7	0.36 61	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.17 41	0.37 128	0.16 6	0.10 177	0.06 23	0.08 40	0.07 64	0.10 62	0.07 8

Reg-Stereo(zero)	0.46 250	0.17 1	2.10 377	0.24 63	0.34 412	0.51 170	0.42 426	0.50 116	0.54 245	0.37 170	0.46 222	0.54 309	0.60 442	0.43 162	1.10 482	0.08 37	0.09 200	0.08 40	0.22 449	0.12 95	0.22 369

SCV_C0	0.33 110	0.43 254	1.42 146	0.25 82	0.16 90	0.35 42	0.20 97	0.68 238	0.44 135	0.24 85	0.27 91	0.29 151	0.20 92	0.58 258	0.18 22	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.30 493	0.26 384	0.17 289

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 67	0.28 124	1.09 85	0.33 285	0.15 63	0.30 16	0.16 43	0.58 180	0.42 120	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.26 171	0.38 136	0.37 273	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.06 1

FoundationStereo	0.20 6	0.30 147	0.81 53	0.21 11	0.22 246	0.21 3	0.16 43	0.25 1	0.38 74	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 41	0.23 6	0.16 6	0.09 81	0.13 341	0.08 40	0.06 13	0.07 4	0.07 8

StereoAnything_RVC	0.35 129	1.25 539	1.82 274	0.20 4	0.12 8	0.26 7	0.15 29	0.43 60	0.37 69	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 81	0.46 195	0.14 1	0.11 246	0.09 200	0.08 40	0.05 1	0.76 554	0.18 309

AIO_rvc	0.41 186	0.64 357	1.29 119	0.58 517	0.39 453	0.37 54	0.24 212	0.50 116	0.43 131	0.28 130	0.23 62	0.25 109	0.16 33	0.99 351	0.19 36	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.25 364	0.85 562

HUF	0.59 382	0.65 364	2.46 450	0.45 458	0.77 550	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 596	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 593

AIO_test	0.39 173	0.37 210	1.19 101	0.73 538	0.67 539	0.35 42	0.25 232	0.47 95	0.34 35	0.34 159	0.22 53	0.33 173	0.17 41	1.31 387	0.19 36	0.11 246	0.15 388	0.08 40	0.21 440	0.15 169	0.23 393

castereo	0.30 87	0.44 265	0.81 53	0.24 63	0.29 350	0.41 83	0.27 279	0.72 257	0.45 150	0.22 57	0.30 117	0.24 96	0.31 237	0.25 12	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.31 500	0.12 95	0.09 60

GIP-stereo	0.26 57	0.22 41	0.78 50	0.29 187	0.20 205	0.42 96	0.17 53	0.64 217	0.39 86	0.18 24	0.24 72	0.23 82	0.18 60	0.25 12	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.08 37

WCG-NET	0.30 87	0.42 249	1.26 115	0.24 63	0.12 8	0.43 100	0.24 212	0.40 36	0.56 263	0.35 161	0.37 166	0.26 123	0.24 141	0.29 53	0.19 36	0.08 37	0.12 317	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.10 88

IGEV-Stereo++	0.23 44	0.23 59	0.64 28	0.24 63	0.22 246	0.47 137	0.13 8	0.52 138	0.33 29	0.18 24	0.24 72	0.17 43	0.22 112	0.32 77	0.19 36	0.08 37	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.09 60

IGEV-Stereo+	0.29 77	0.29 134	0.86 59	0.25 82	0.34 412	0.30 16	0.14 18	0.32 8	0.53 232	0.18 24	0.12 8	0.18 53	0.19 81	0.49 223	0.17 20	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.20 433	0.46 523	0.59 542

WCG-NET（raft）	0.32 101	0.53 306	1.21 107	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.24 212	0.40 36	0.50 197	0.35 161	0.35 157	0.47 276	0.25 157	0.35 104	0.20 59	0.08 37	0.29 514	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.11 113

test_for_model	0.64 412	1.60 562	1.82 274	1.23 571	1.02 566	0.53 198	0.23 179	0.75 284	0.50 197	0.57 355	0.29 104	0.25 109	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.76 563	0.31 520	0.08 40	0.07 64	1.68 585	0.50 532

trnet	0.28 67	0.26 92	1.32 125	0.19 1	0.12 8	0.54 206	0.15 29	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.30 61	0.21 78	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.09 46	0.07 8

testlalala2	0.44 222	0.28 124	2.59 479	0.64 530	0.56 518	0.57 256	0.20 97	0.78 323	0.52 213	0.40 186	0.39 184	0.45 255	0.21 103	0.27 29	0.22 99	0.09 81	0.10 243	0.08 40	0.29 483	0.12 95	0.10 88

MoCha-V2	0.36 139	0.32 167	1.41 142	0.36 353	0.31 382	0.35 42	0.19 78	0.57 174	0.39 86	0.30 139	0.32 136	0.28 144	0.27 191	0.47 206	0.24 137	0.08 37	0.56 559	0.08 40	0.38 528	0.18 255	0.12 150

IGEV++	0.34 118	0.43 254	1.32 125	0.31 233	0.14 39	0.32 27	0.21 118	0.70 249	0.34 35	0.22 57	0.28 98	0.22 73	0.27 191	0.35 104	0.27 170	0.09 81	0.39 543	0.08 40	0.15 351	0.25 364	0.45 522

UniTT-Stereo	0.30 87	0.36 207	1.68 194	0.27 130	0.24 279	0.29 14	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.26 118	0.37 166	0.18 53	0.18 60	0.31 68	0.27 170	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.25 364	0.08 37

Any-RAFT	0.38 158	0.25 77	1.89 308	0.27 130	0.17 119	0.68 413	0.21 118	0.78 323	0.53 232	0.43 205	0.43 199	0.54 309	0.30 228	0.41 151	0.20 59	0.10 177	0.12 317	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.09 60

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 169	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 87	0.27 100	1.09 85	0.23 45	0.50 502	0.40 76	0.20 97	0.46 81	0.44 135	0.22 57	0.28 98	0.26 123	0.19 81	0.33 87	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.49 529

Selective-IGEV	0.29 77	0.23 59	1.28 118	0.27 130	0.30 363	0.35 42	0.20 97	0.56 169	0.38 74	0.21 46	0.30 117	0.22 73	0.18 60	0.37 128	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 40	0.15 351	0.16 206	0.29 445

DCANet-4	0.40 179	0.27 100	2.21 400	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.47 228	0.28 144	0.37 279	0.37 128	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

fff	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 273	1.08 83	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 214	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 493	0.08 26	0.06 1
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
TANstereo	0.33 110	0.49 291	1.75 220	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

XX-TBD	0.34 118	0.77 410	1.75 220	0.34 316	0.13 23	0.51 170	0.17 53	0.43 60	0.50 197	0.37 170	0.49 257	0.23 82	0.18 60	0.28 41	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

raftrobust	0.38 158	0.68 375	1.54 171	0.32 262	0.46 495	0.52 189	0.21 118	0.56 169	0.42 120	0.52 291	0.35 157	0.31 159	0.33 249	0.37 128	0.30 215	0.10 177	0.11 291	0.08 40	0.07 64	0.21 306	0.19 326

csc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

cscssc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 127	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 95	0.35 198	1.30 122	0.20 4	0.14 39	0.57 256	0.25 232	0.46 81	0.42 120	0.27 125	0.32 136	0.27 135	0.24 141	0.39 142	0.23 112	0.43 538	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.18 255	0.07 8

pmcnn	1.32 547	1.05 508	2.77 508	0.74 540	1.43 578	0.72 435	0.56 492	0.96 474	0.91 513	0.99 525	2.92 582	6.01 597	0.70 478	2.38 532	3.32 575	0.13 334	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.34 454	0.22 369

DLNR-FE	13.43 606	20.01 612	23.53 612	121.73 628	33.87 620	0.46 130	0.15 29	8.09 605	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.75 319	0.29 195	6.68 605	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.82 627	0.18 309

DDF-Stereo	0.37 148	0.27 100	0.79 51	0.39 403	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 451	0.23 129	0.64 281	1.04 476	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

DA	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

zero-FE	0.80 490	0.27 100	8.23 593	0.49 478	0.98 560	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 553	0.17 17	0.20 34	0.77 442	0.22 112	0.60 270	0.97 459	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

GGEV	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

water-stereo	0.24 50	0.17 1	0.88 61	0.24 63	0.14 39	0.37 54	0.17 53	0.43 60	0.32 20	0.26 118	0.35 157	0.26 123	0.24 141	0.22 3	0.25 150	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.08 94	0.10 62	0.10 88

depthmonostereo	0.26 57	0.23 59	0.65 33	0.41 421	0.13 23	0.41 83	0.19 78	0.51 124	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.26 123	0.28 206	0.44 171	0.23 112	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.08 37

G2L-ROB	0.51 317	0.95 475	1.96 347	0.29 187	0.22 246	0.59 291	0.28 297	0.76 297	0.57 267	0.55 332	0.45 214	0.70 410	0.32 244	1.38 394	0.47 337	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.20 292	0.13 187

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 148	0.37 210	1.21 107	0.26 113	0.18 157	0.73 442	0.18 69	0.53 147	0.41 109	0.35 161	0.30 117	0.58 338	0.22 112	0.33 87	0.95 457	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.13 125	0.15 242

MM-Stereo_test2	0.38 158	0.28 124	2.46 450	0.43 437	0.15 63	0.50 160	0.25 232	0.47 95	0.38 74	0.33 157	0.26 87	0.23 82	0.22 112	0.34 98	0.29 195	0.08 37	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.36 472	0.22 369

HART	0.38 158	0.53 306	1.66 191	0.26 113	0.15 63	0.30 16	0.19 78	0.67 234	0.46 160	0.29 135	0.52 284	0.38 197	0.16 33	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.68 571	0.09 99	0.07 64	0.34 454	0.21 354

SCV	0.35 129	0.59 330	1.37 135	0.34 316	0.22 246	0.28 10	0.23 179	0.72 257	0.35 42	0.19 30	0.30 117	0.24 96	0.20 92	0.64 281	0.19 36	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.34 454	0.29 445

castereo++	0.28 67	0.43 254	0.93 70	0.28 155	0.17 119	0.53 198	0.21 118	0.55 162	0.45 150	0.17 17	0.26 87	0.32 167	0.17 41	0.33 87	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.13 125	0.06 1

999	0.29 77	0.25 77	1.05 80	0.26 113	0.18 157	0.49 152	0.23 179	0.38 26	0.37 69	0.20 38	0.32 136	0.23 82	0.18 60	0.73 315	0.36 267	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.24 351	0.10 88

UGAM-zero	0.63 408	0.39 229	2.49 458	0.30 206	0.49 500	0.67 401	0.19 78	0.91 430	0.45 150	0.77 487	0.45 214	1.16 541	0.82 502	2.05 507	0.29 195	0.09 81	0.15 388	0.09 99	0.44 541	0.11 84	0.22 369

GCAP-BAT	0.43 212	0.31 159	1.82 274	0.25 82	0.26 314	0.65 388	0.23 179	0.48 103	0.37 69	0.67 449	0.82 476	0.44 246	0.24 141	0.48 212	0.87 450	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.22 449	0.08 26	0.09 60

Occ-G	0.30 87	0.30 147	1.33 127	0.23 45	0.15 63	0.36 50	0.25 232	0.43 60	0.31 15	0.26 118	0.35 157	0.46 268	0.22 112	0.30 61	0.25 150	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.16 371	0.31 425	0.08 37

AIO-Stereo	0.30 87	0.27 100	1.25 113	0.27 130	0.24 279	0.37 54	0.20 97	0.52 138	0.36 61	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.14 14	0.31 68	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.38 528	0.19 276	0.31 464

RSM++	0.27 60	0.26 92	0.87 60	0.28 155	0.13 23	0.39 69	0.20 97	0.45 78	0.45 150	0.20 38	0.24 72	0.24 96	0.17 41	0.36 117	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.26 384	0.18 309

RSM	0.28 67	0.26 92	0.97 74	0.25 82	0.24 279	0.37 54	0.21 118	0.49 110	0.44 135	0.21 46	0.27 91	0.28 144	0.17 41	0.38 136	0.20 59	0.07 23	0.07 44	0.09 99	0.34 513	0.21 306	0.16 271

RAFT-Stereo-weight	0.34 118	0.29 134	1.43 147	0.28 155	0.28 342	0.55 221	0.22 144	0.78 323	0.48 181	0.46 230	0.38 176	0.36 187	0.17 41	0.33 87	0.23 112	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.09 60

gcap-zeroshot	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.31 233	0.32 390	0.69 419	0.21 118	0.74 273	0.52 213	0.43 205	0.35 157	0.62 353	0.24 141	0.41 151	0.24 137	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.31 500	0.08 26	0.09 60

MGS-Stereo	0.32 101	0.34 189	1.70 200	0.25 82	0.14 39	0.40 76	0.22 144	0.38 26	0.43 131	0.24 85	0.51 270	0.25 109	0.18 60	0.31 68	0.20 59	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.08 94	0.47 524	0.08 37

qqq1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

fff1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

MSKI-zero shot	0.46 250	0.38 220	2.47 455	0.27 130	0.43 478	0.56 238	0.20 97	0.77 308	0.43 131	0.60 396	0.51 270	0.44 246	0.17 41	0.68 299	0.21 78	0.09 81	0.29 514	0.09 99	0.32 506	0.14 149	0.10 88

DLNR_Zeroshot_test	13.43 606	19.94 611	23.55 613	121.61 627	35.03 621	0.46 130	0.15 29	8.02 604	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.76 323	0.29 195	6.42 604	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.13 626	0.18 309

testlalala	0.36 139	0.30 147	1.77 235	0.28 155	0.33 403	0.60 303	0.22 144	0.55 162	0.51 205	0.55 332	0.35 157	0.31 159	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.10 177	0.13 341	0.09 99	0.24 455	0.08 26	0.07 8

testlalala_base	0.46 250	0.30 147	1.82 274	0.34 316	0.27 328	0.55 221	0.21 118	0.85 378	0.32 20	0.32 153	0.39 184	0.31 159	0.23 129	0.30 61	0.28 180	0.95 569	0.30 518	0.09 99	0.21 440	1.03 564	0.18 309

AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 149	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 525	0.23 336	0.25 414

GCAP-Stereo	0.34 118	0.89 454	1.76 226	0.26 113	0.12 8	0.52 189	0.14 18	0.49 110	0.38 74	0.29 135	0.30 117	0.29 151	0.22 112	0.30 61	0.20 59	0.09 81	0.17 427	0.09 99	0.07 64	0.21 306	0.11 113

RAFT-Test	0.44 222	0.38 220	2.01 356	0.27 130	0.44 480	0.64 374	0.37 401	0.72 257	0.57 267	0.45 222	0.48 240	0.65 370	0.24 141	0.35 104	0.29 195	0.09 81	0.11 291	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.11 113

Selective-RAFT	0.35 129	0.26 92	1.48 160	0.31 233	0.15 63	0.61 324	0.19 78	0.60 198	0.54 245	0.28 130	0.29 104	0.40 211	0.33 249	0.50 229	0.27 170	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.19 276	0.08 37

MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 153	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

RCA-Stereo	0.34 118	0.32 167	1.30 122	0.26 113	0.14 39	0.58 274	0.23 179	0.78 323	0.62 325	0.40 186	0.44 210	0.28 144	0.35 259	0.29 53	0.20 59	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.08 37

ADStereo(finetuned)	0.45 240	0.77 410	2.12 381	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.76 494	0.37 128	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

iRaft-Stereo_20w	0.58 374	0.39 229	1.96 347	0.45 458	0.32 390	0.92 510	0.57 496	1.14 544	0.56 263	0.81 498	0.40 189	0.55 313	0.69 476	0.65 292	1.04 476	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.36 525	0.17 228	0.25 414

GwcNet-ADL	0.50 300	0.74 398	2.90 524	0.31 233	0.20 205	0.58 274	0.29 321	0.87 397	0.64 345	0.47 232	0.47 228	0.56 325	0.33 249	0.46 195	0.46 328	0.13 334	0.12 317	0.09 99	0.09 125	0.14 149	0.21 354

GANet-ADL	0.44 222	0.41 241	2.31 420	0.33 285	0.20 205	0.57 256	0.25 232	0.75 284	0.54 245	0.42 200	0.59 346	0.56 325	0.30 228	0.40 147	0.38 280	0.14 377	0.11 291	0.09 99	0.08 94	0.22 323	0.17 289

cross-raft	0.40 179	0.27 100	2.22 404	0.30 206	0.17 119	0.49 152	0.35 386	0.71 252	0.39 86	0.43 205	0.45 214	0.64 365	0.25 157	0.32 77	0.25 150	0.08 37	0.08 129	0.09 99	0.23 453	0.11 84	0.14 207

s12784h	0.36 139	0.28 124	1.58 177	0.23 45	0.11 2	0.62 344	0.24 212	0.79 339	0.64 345	0.44 211	0.52 284	0.28 144	0.26 171	0.50 229	0.24 137	0.11 246	0.06 23	0.09 99	0.06 13	0.16 206	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 240	0.88 451	1.85 285	0.30 206	0.26 314	0.49 152	0.26 254	0.58 180	0.51 205	0.36 166	0.48 240	0.36 187	0.28 206	0.55 250	0.34 256	0.10 177	0.53 557	0.09 99	0.08 94	0.25 364	0.34 482

DCANet	0.42 206	0.77 410	1.95 338	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.41 319	0.36 117	0.39 291	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

111	0.48 271	1.09 514	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 484

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 206	0.86 444	1.78 240	0.28 155	0.17 119	0.52 189	0.20 97	0.62 206	0.61 307	0.50 269	0.61 368	0.39 203	0.32 244	0.35 104	0.30 215	0.07 23	0.10 243	0.09 99	0.09 125	0.35 465	0.10 88

EAI-Stereo	0.78 486	0.25 77	1.67 193	0.54 502	0.59 525	1.95 568	2.05 587	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 546	0.50 292	0.67 471	0.59 264	1.44 518	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 546	0.13 125	0.22 369

CFNet-RSSM	0.41 186	0.32 167	2.20 399	0.27 130	0.44 480	0.52 189	0.19 78	0.76 297	0.48 181	0.43 205	0.36 163	0.54 309	0.26 171	0.33 87	0.25 150	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.09 60

Gwc-CoAtRS	0.38 158	0.33 176	1.92 322	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 500	0.11 84	0.09 60

R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 396	0.68 375	2.03 363	0.35 334	0.46 495	0.65 388	0.28 297	0.78 323	0.70 403	0.48 250	0.64 401	0.93 499	0.61 451	2.21 521	0.73 430	0.12 304	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.14 149	0.11 113

MLCV	0.48 271	0.89 454	1.85 285	0.29 187	0.14 39	0.59 291	0.23 179	0.72 257	0.59 285	0.66 445	0.66 412	0.55 313	0.36 265	1.03 357	0.49 348	0.09 81	0.06 23	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.11 113

iResNet	0.51 317	0.76 401	2.59 479	0.41 421	0.17 119	0.64 374	0.27 279	0.82 354	0.70 403	0.57 355	0.64 401	0.43 235	0.36 265	0.70 310	0.52 361	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.21 306	0.13 187

iResNet_ROB	0.50 300	1.15 526	1.73 210	0.31 233	0.21 219	0.58 274	0.22 144	0.95 469	0.82 489	0.58 373	0.62 373	0.57 331	0.39 300	0.84 337	0.40 299	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.06 13	0.21 306	0.13 187

IGEV-FE	0.53 336	0.34 189	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.70 410	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 87	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 276	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

coex_refinement	0.58 374	0.94 468	1.87 299	0.38 392	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 458	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

MM-Stereo_test3	0.40 179	0.58 328	1.75 220	0.36 353	0.30 363	0.45 112	0.30 329	0.72 257	0.59 285	0.31 144	0.43 199	0.32 167	0.23 129	0.35 104	0.29 195	0.10 177	0.20 462	0.10 153	0.08 94	0.40 502	0.11 113

MM-Stereo_test1	0.41 186	0.39 229	2.29 418	0.38 392	0.26 314	0.44 106	0.28 297	0.63 214	0.51 205	0.40 186	0.32 136	0.26 123	0.26 171	0.46 195	0.22 99	0.09 81	0.21 471	0.10 153	0.09 125	0.39 497	0.15 242

HI	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

CoSv	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 87	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 419	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 77	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

tt45	0.29 77	0.24 72	1.06 82	0.25 82	0.17 119	0.55 221	0.22 144	0.41 46	0.35 42	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.18 60	0.64 281	0.34 256	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.11 113

mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 525

ours_stereo	0.27 60	0.25 77	1.21 107	0.25 82	0.17 119	0.35 42	0.23 179	0.38 26	0.35 42	0.20 38	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

fffy	0.28 67	0.24 72	1.19 101	0.27 130	0.15 63	0.37 54	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.20 38	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.44 171	0.20 59	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

PAM_32	0.70 448	0.35 198	2.73 502	0.54 502	0.61 534	1.07 531	0.43 433	0.84 371	0.49 187	0.90 515	0.91 495	1.23 543	0.77 497	0.65 292	1.10 482	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.49 546	0.15 169	0.38 502

PAM	0.70 448	0.35 198	2.72 497	0.56 511	0.62 536	1.08 533	0.53 479	0.85 378	0.44 135	0.93 520	0.92 497	1.24 544	0.68 474	0.64 281	1.01 471	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.48 544	0.14 149	0.38 502

model_zeroshot	0.44 222	0.68 375	1.97 352	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 526	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

RAStereo	0.28 67	0.48 288	1.52 169	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 396	0.61 336	3.35 562	0.33 285	0.58 523	0.66 395	0.20 97	0.98 487	0.55 252	0.73 475	0.52 284	0.99 513	0.65 464	0.58 258	0.29 195	0.10 177	0.16 406	0.10 153	0.41 537	0.29 405	0.20 342

rvit_stereo_0080	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

test_sample1	0.40 179	0.18 5	1.19 101	0.31 233	0.18 157	0.48 145	0.23 179	0.78 323	0.49 187	0.44 211	0.44 210	0.45 255	0.41 319	1.39 395	0.33 249	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.13 187

MyStereo8	0.54 342	0.80 422	2.76 505	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 482

11t1	0.33 110	0.19 8	1.41 142	0.33 285	0.16 90	0.48 145	0.21 118	0.67 234	0.48 181	0.40 186	0.34 152	0.32 167	0.33 249	0.42 159	0.27 170	0.11 246	0.12 317	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.14 207

ff7	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

IGEVStereo-DCA	0.33 110	0.34 189	1.38 136	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.18 403	0.16 206	0.22 369

ffff	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

rrr	0.46 250	0.34 189	3.08 539	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.28 297	1.09 537	0.51 205	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.29 483	0.16 206	0.25 414

11t	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

whm_eth	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

MaDis-Stereo	0.29 77	0.54 311	1.44 149	0.24 63	0.29 350	0.29 14	0.16 43	0.45 78	0.37 69	0.19 30	0.21 41	0.28 144	0.22 112	0.30 61	0.29 195	0.10 177	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.11 84	0.11 113

IGEV_Zeroshot_test	0.53 336	0.33 176	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.71 415	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

HH	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

HanStereo	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

anonymousdsp2	0.34 118	0.24 72	1.16 96	0.28 155	0.15 63	0.57 256	0.23 179	0.79 339	0.47 178	0.38 178	0.37 166	0.40 211	0.25 157	0.47 206	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.13 298	0.19 276	0.27 432

anonymousdsp	0.34 118	0.53 306	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445

CBFPSM	0.56 362	0.91 459	1.82 274	0.28 155	0.23 266	0.71 429	0.37 401	0.72 257	0.64 345	0.50 269	0.49 257	1.03 520	0.83 503	0.62 276	1.35 511	0.10 177	0.12 317	0.10 153	0.10 161	0.18 255	0.19 326

EGLCR-Stereo	0.29 77	0.27 100	0.97 74	0.30 206	0.19 190	0.56 238	0.17 53	0.68 238	0.36 61	0.30 139	0.18 25	0.27 135	0.17 41	0.38 136	0.19 36	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.35 484

DCRE	0.50 300	0.63 353	2.13 383	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 561	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.16 206	0.15 242

ProNet	0.30 87	0.54 311	1.29 119	0.25 82	0.15 63	0.47 137	0.25 232	0.48 103	0.39 86	0.21 46	0.23 62	0.22 73	0.20 92	0.44 171	0.19 36	0.08 37	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.12 150

CroCo-Stereo Lap2	0.33 110	0.61 336	1.47 157	0.32 262	0.38 450	0.23 4	0.22 144	0.58 180	0.46 160	0.22 57	0.27 91	0.29 151	0.23 129	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.14 207

ccc-4	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 369	0.87 447	2.11 378	0.32 262	0.30 363	0.84 490	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 443	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 422	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

raft_robust	0.55 354	0.84 437	1.73 210	0.28 155	0.54 512	0.53 198	0.25 232	0.88 406	0.75 455	0.48 250	0.46 222	0.76 440	0.75 492	1.46 406	0.27 170	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.30 493	0.26 384	0.16 271

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 311	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 300	0.39 229	1.25 113	0.29 187	0.23 266	0.77 464	0.35 386	0.86 388	0.57 267	0.59 387	0.59 346	0.65 370	0.40 308	1.77 458	0.44 322	0.16 417	0.11 291	0.10 153	0.10 161	0.20 292	0.14 207

test-3	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.51 282	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.28 439

test_1	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.50 269	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.29 445

STrans-v2	0.67 432	0.56 323	2.64 486	0.27 130	0.23 266	0.57 256	0.33 373	0.96 474	0.69 394	0.92 518	0.85 484	0.89 489	0.93 519	1.83 472	1.21 500	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.12 150

DEmStereo	0.68 439	0.31 159	2.25 411	0.42 432	0.17 119	0.66 395	0.89 546	0.51 124	0.59 285	0.60 396	1.01 513	0.45 255	1.26 543	1.54 420	2.26 554	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.10 161	0.10 62	0.11 113

DRaft	0.62 401	0.38 220	1.76 226	0.24 63	0.16 90	0.64 374	0.66 516	0.53 147	0.53 232	0.67 449	0.99 510	0.38 197	1.00 527	1.44 401	2.10 548	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.14 326	0.18 255	0.21 354

GrayStereo	0.66 427	0.19 8	1.76 226	0.90 552	0.23 266	0.62 344	1.42 581	0.62 206	0.60 290	0.72 471	0.78 467	0.56 325	3.07 585	0.60 270	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.21 440	0.11 84	0.18 309

test-1	0.44 222	0.48 288	1.69 196	0.30 206	0.27 328	0.50 160	0.28 297	0.80 343	0.43 131	0.40 186	0.54 307	0.41 217	0.24 141	0.31 68	1.16 492	0.09 81	0.20 462	0.10 153	0.17 390	0.11 84	0.26 424

Prome-Stereo	0.49 289	0.30 147	1.76 226	0.60 526	0.23 266	0.63 361	0.42 426	0.62 206	0.60 290	0.59 387	1.03 517	0.43 235	0.72 483	0.60 270	0.33 249	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.43 519

raft+_RVC	0.44 222	0.67 372	1.85 285	0.34 316	0.71 544	0.51 170	0.25 232	0.64 217	0.51 205	0.35 161	0.45 214	0.32 167	0.28 206	0.43 162	0.32 238	0.09 81	0.19 451	0.10 153	0.09 125	0.20 292	0.40 512

XX-Stereo	0.55 354	0.54 311	3.50 565	0.48 476	0.39 453	0.54 206	0.17 53	0.89 412	0.40 99	0.44 211	0.65 410	0.85 475	0.19 81	0.77 327	0.21 78	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.17 228	0.14 207

test_xeample3	0.46 250	0.34 189	2.99 533	0.37 376	0.16 90	0.49 152	0.33 373	1.06 532	0.44 135	0.25 104	0.23 62	0.24 96	0.25 157	0.49 223	0.56 380	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.40 534	0.17 228	0.26 424

AFF-stereo	0.44 222	0.96 478	1.78 240	0.31 233	0.15 63	0.50 160	0.21 118	0.64 217	0.63 337	0.47 232	0.64 401	0.49 289	0.34 257	0.46 195	0.31 227	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.37 480	0.10 88

GMStereo	0.38 158	0.99 495	1.91 319	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 240	0.44 265	1.79 261	0.28 155	0.21 219	0.59 291	0.36 393	0.66 225	0.68 385	0.45 222	0.59 346	0.69 400	0.40 308	0.44 171	0.55 372	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.34 454	0.10 88

acv_ft	0.48 271	0.44 265	1.76 226	0.32 262	0.41 469	0.63 361	0.28 297	0.81 347	0.68 385	0.61 405	0.59 346	0.69 400	0.45 359	0.44 171	0.63 400	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.41 505	0.10 88

DIP-Stereo	0.37 148	0.34 189	1.50 166	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 432	0.34 189	2.23 408	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 555	0.69 394	0.72 471	0.70 442	0.78 446	0.42 337	3.77 585	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 439	1.00 497	2.09 373	0.33 285	0.25 297	0.58 274	0.32 365	0.81 347	0.80 482	0.61 405	0.94 502	0.80 455	0.41 319	2.46 543	1.02 473	0.36 535	0.14 362	0.10 153	0.09 125	0.23 336	0.22 369

HITNet	0.46 250	0.92 460	2.09 373	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.59 382	1.43 554	2.96 528	0.40 414	0.22 246	0.58 274	0.28 297	0.91 430	0.73 438	0.57 355	0.63 385	0.60 347	0.41 319	0.74 318	0.35 264	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.07 64	0.43 513	0.17 289

HSM	0.62 401	0.76 401	1.72 207	0.30 206	0.29 350	0.64 374	0.28 297	0.94 456	0.62 325	0.58 373	0.57 337	1.40 552	0.64 462	2.59 553	0.42 307	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.14 149	0.11 113

FE-Mocha	0.41 186	0.31 159	1.44 149	0.28 155	0.33 403	0.41 83	0.17 53	0.69 241	0.45 150	0.44 211	0.50 265	0.41 217	0.45 359	0.36 117	1.17 494	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.21 440	0.13 125	0.13 187

Select-FE	0.65 421	0.67 372	2.76 505	0.49 478	0.55 515	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 506	0.55 317	0.91 493	0.75 492	0.57 254	1.16 492	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 546	0.14 149	0.31 464

z-ln-s-r	0.64 412	0.89 454	2.23 408	0.32 262	0.26 314	0.57 256	0.37 401	0.84 371	0.76 464	0.51 282	0.81 471	0.64 365	0.45 359	2.06 508	1.27 506	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.24 351	0.13 187

xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 273	1.04 79	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

LG-Stereo	0.27 60	0.25 77	0.95 73	0.25 82	0.15 63	0.43 100	0.21 118	0.50 116	0.40 99	0.18 24	0.29 104	0.25 109	0.16 33	0.28 41	0.35 264	0.07 23	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.24 351	0.10 88

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 148	0.55 320	1.35 131	0.28 155	0.16 90	0.57 256	0.18 69	0.57 174	0.49 187	0.37 170	0.44 210	0.38 197	0.24 141	0.46 195	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.43 513	0.36 492

rvit_stereo_0081_aga	0.27 60	0.29 134	1.08 83	0.26 113	0.20 205	0.33 30	0.21 118	0.41 46	0.42 120	0.26 118	0.28 98	0.27 135	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.14 377	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.10 88

rvit_stereo_0081	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0082	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 448	0.65 364	3.45 563	0.50 482	0.60 530	0.75 452	0.23 179	0.96 474	0.60 290	0.76 483	1.30 537	0.81 458	0.60 442	0.57 254	0.82 445	0.10 177	0.16 406	0.11 219	0.43 540	0.31 425	0.22 369

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 148	1.34 551	1.24 112	0.23 45	0.12 8	0.33 30	0.20 97	0.40 36	0.33 29	0.25 104	0.21 41	0.16 35	0.14 14	0.27 29	0.63 400	0.55 550	0.06 23	0.11 219	0.13 298	0.25 364	0.49 529

rvit_stereo_ft	0.31 95	0.61 336	1.18 99	0.32 262	0.21 219	0.28 10	0.27 279	0.55 162	0.48 181	0.23 76	0.27 91	0.28 144	0.26 171	0.32 77	0.25 150	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.11 224	0.13 125	0.14 207

test_sample2	0.41 186	0.19 8	1.23 110	0.31 233	0.17 119	0.51 170	0.27 279	0.81 347	0.55 252	0.44 211	0.45 214	0.46 268	0.38 286	1.51 416	0.30 215	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.14 207

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 300	0.33 176	0.93 70	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 556	3.16 593	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

SMFormer	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.15 169	0.16 271

tta	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.11 113

AE-Stereo	0.42 206	0.29 134	1.65 187	0.43 437	0.47 497	0.56 238	0.23 179	0.86 388	0.46 160	0.31 144	0.41 193	0.43 235	0.24 141	0.34 98	0.24 137	0.09 81	0.48 555	0.11 219	0.45 542	0.22 323	0.19 326

CoDeX	0.52 330	0.43 254	2.25 411	0.29 187	0.26 314	0.61 324	0.32 365	0.99 499	0.68 385	0.48 250	0.55 317	0.52 301	0.40 308	1.60 433	0.35 264	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.12 150

ACVNet-DCA	0.42 206	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

1test111	0.44 222	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.96 348	0.30 215	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

cc1	0.47 265	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.40 512

tt1	0.44 222	0.64 357	1.83 280	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	0.88 506	0.31 144	0.37 166	0.25 109	0.35 259	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.36 492

1111x	0.74 472	0.21 25	1.93 325	0.31 233	0.17 119	0.63 361	0.32 365	1.03 526	0.74 442	0.52 291	0.62 373	0.57 331	0.47 382	2.38 532	4.25 586	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.12 264	0.12 95	0.14 207

EKT-Stereo	1.47 558	0.49 291	1.93 325	2.57 593	19.31 610	0.55 221	0.22 144	0.69 241	0.42 120	0.38 178	0.36 163	0.43 235	0.27 191	0.69 305	0.26 160	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.16 371	0.20 292	0.15 242

MIM_Stereo	0.41 186	0.60 332	1.88 301	0.31 233	0.21 219	0.50 160	0.19 78	0.64 217	0.44 135	0.43 205	0.53 295	0.43 235	0.27 191	0.51 232	0.28 180	0.08 37	0.14 362	0.11 219	0.10 161	0.26 384	0.26 424

iinet-f	0.57 369	0.93 466	2.27 414	0.31 233	0.25 297	0.83 488	0.33 373	0.81 347	0.65 359	0.54 314	0.63 385	0.73 423	0.67 471	0.73 315	0.67 412	0.13 334	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.43 513	0.16 271

gwcnet-sp	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

scenet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

ssnet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

x	0.35 129	0.20 14	1.36 132	0.33 285	0.17 119	0.47 137	0.24 212	0.75 284	0.54 245	0.40 186	0.40 189	0.42 231	0.34 257	0.45 186	0.32 238	0.11 246	0.14 362	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

IER	0.43 212	0.38 220	1.69 196	0.26 113	0.25 297	0.66 395	0.26 254	0.71 252	0.55 252	0.54 314	0.59 346	0.60 347	0.53 410	0.52 236	0.39 291	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.14 149	0.11 113

RAFT_CTSACE	0.46 250	0.76 401	2.07 367	0.35 334	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 505	0.08 37

RAFT+CT+SA	0.50 300	0.86 444	1.82 274	0.37 376	0.75 546	0.54 206	0.34 378	0.77 308	0.63 337	0.38 178	0.55 317	0.34 179	0.29 220	0.68 299	0.27 170	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.51 550	0.29 405	0.41 517

test_4	0.40 179	0.37 210	2.01 356	0.29 187	0.21 219	0.50 160	0.28 297	0.47 95	0.39 86	0.42 200	0.76 462	0.38 197	0.22 112	0.52 236	0.33 249	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.15 351	0.28 400	0.07 8

iRaft-Stereo_5w	0.54 342	1.01 501	2.08 372	0.27 130	0.21 219	0.49 152	0.28 297	0.73 269	0.58 278	0.40 186	0.61 368	0.62 353	0.46 374	1.78 459	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.39 497	0.12 150

MIPNet	0.83 501	0.81 427	2.40 438	0.61 527	0.18 157	1.48 549	1.39 577	1.60 570	0.74 442	1.94 571	0.85 484	0.73 423	1.68 566	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 506	0.25 364	0.12 150

IPLGR	0.54 342	0.56 323	2.68 491	0.36 353	0.18 157	0.62 344	0.54 484	1.02 519	0.64 345	0.73 475	0.46 222	0.47 276	0.45 359	1.12 369	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.19 276	0.12 150

test_3	0.44 222	0.20 14	1.70 200	0.36 353	0.32 390	0.47 137	0.30 329	0.73 269	0.49 187	0.50 269	0.30 117	0.45 255	0.22 112	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.10 243	0.11 219	0.35 516	0.29 405	0.28 439

PSMNet-ADL	0.51 317	0.38 220	1.65 187	0.35 334	0.21 219	0.67 401	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.42 200	0.52 284	0.70 410	0.45 359	1.91 492	0.57 384	0.15 396	0.13 341	0.11 219	0.13 298	0.15 169	0.20 342

ADLNet2	0.68 439	0.84 437	3.19 552	0.33 285	0.36 433	0.64 374	0.37 401	0.89 412	0.79 479	0.54 314	0.65 410	0.93 499	0.48 391	2.07 510	0.56 380	0.13 334	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.33 443	0.18 309

CrosDoStereo	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

TRStereo	0.53 336	0.76 401	2.38 434	0.42 432	0.29 350	0.69 419	0.23 179	1.81 575	0.55 252	0.36 166	0.32 136	0.47 276	0.40 308	0.46 195	0.25 150	0.12 304	0.11 291	0.11 219	0.41 537	0.13 125	0.32 470

TransformOpticalFlow	0.64 412	0.56 323	2.66 489	0.44 444	0.26 314	0.62 344	0.28 297	0.83 360	0.71 413	0.76 483	0.74 456	0.91 493	0.85 507	1.83 472	0.81 444	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.11 84	0.12 150

IIG-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.54 502	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 436	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 514	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

NRIStereo	0.46 250	0.25 77	1.77 235	0.47 468	0.16 90	0.95 512	0.74 532	0.51 124	0.56 263	0.48 250	0.39 184	0.59 341	0.29 220	0.77 327	0.32 238	0.11 246	0.13 341	0.11 219	0.09 125	0.21 306	0.24 405

ASMatch	0.60 388	0.43 254	2.58 477	0.91 553	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 530	0.47 276	0.66 469	1.34 390	0.94 455	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

DeepStereo_LL	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

DeepStereo_RVC	0.44 222	0.28 124	1.92 322	0.49 478	0.17 119	0.60 303	0.59 500	0.50 116	0.52 213	0.49 262	0.45 214	0.39 203	0.86 510	0.45 186	0.33 249	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

RAFT-345	0.53 336	0.30 147	2.34 426	0.38 392	0.34 412	0.58 274	0.42 426	0.47 95	0.61 307	0.51 282	1.00 512	0.43 235	0.28 206	1.57 426	0.82 445	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.10 62	0.08 37

sAnonymous2	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

CroCo_RVC	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

RALAANet	0.43 212	0.98 490	1.90 313	0.32 262	0.23 266	0.48 145	0.19 78	0.67 234	0.53 232	0.48 250	0.45 214	0.39 203	0.30 228	0.48 212	0.37 273	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.14 326	0.27 394	0.10 88

222	0.78 486	0.23 59	1.23 110	0.28 155	0.18 157	0.62 344	0.24 212	1.02 519	0.70 403	0.58 373	0.66 412	0.46 268	0.42 337	1.80 467	6.53 597	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.17 289

xxxx	0.70 448	0.21 25	1.33 127	0.28 155	0.18 157	0.63 361	0.24 212	1.02 519	0.69 394	0.50 269	0.62 373	0.58 338	0.38 286	1.47 413	5.21 592	0.13 334	0.12 317	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.15 242

test_xeample	0.72 460	0.21 25	1.36 132	0.27 130	0.17 119	0.59 291	0.28 297	1.01 516	0.70 403	0.55 332	0.67 415	0.44 246	0.39 300	1.88 489	5.17 591	0.12 304	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.15 242

cf-r	0.53 336	0.81 427	2.15 389	0.33 285	0.28 342	0.60 303	0.28 297	0.78 323	0.64 345	0.51 282	0.60 361	0.75 435	0.40 308	1.32 388	0.43 316	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.14 207

DISCO	0.57 369	0.34 189	1.87 299	0.45 458	0.34 412	0.84 490	0.35 386	0.84 371	0.78 474	0.59 387	0.63 385	1.06 527	0.53 410	1.10 363	0.82 445	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.22 323	0.18 309

DFGA-Net	0.51 317	1.06 510	1.75 220	0.30 206	0.24 279	0.54 206	0.22 144	0.63 214	0.60 290	0.48 250	0.51 270	0.35 183	0.27 191	1.82 471	0.53 365	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.12 264	0.37 480	0.15 242

AIO-test1	0.45 240	0.87 447	2.27 414	0.33 285	0.33 403	0.50 160	0.22 144	0.74 273	0.66 374	0.29 135	0.41 193	0.29 151	0.22 112	0.73 315	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.12 277	0.14 326	0.30 416	0.22 369

ACV-stereo	0.66 427	0.76 401	2.86 515	0.32 262	0.25 297	1.01 520	0.60 502	0.59 188	0.52 213	0.41 195	0.45 214	1.55 558	0.94 522	1.40 398	0.69 417	0.14 377	0.13 341	0.12 277	0.11 224	0.20 292	0.19 326

test_sample3	0.50 300	0.41 241	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.57 256	0.25 232	0.92 439	0.64 345	0.52 291	0.49 257	0.47 276	0.35 259	1.79 463	0.37 273	0.13 334	0.10 243	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.16 271

H2IRNET	0.40 179	0.61 336	1.90 313	0.29 187	0.17 119	0.54 206	0.18 69	0.52 138	0.50 197	0.27 125	0.56 329	0.47 276	0.35 259	0.46 195	0.33 249	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.32 434	0.12 150

MyStereo07	0.34 118	0.40 234	1.46 153	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.25 79	0.20 62	0.26 171	0.57 254	0.19 36	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

MyStereo06	0.54 342	0.41 241	2.68 491	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.81 347	0.44 135	0.84 506	0.52 284	0.78 446	0.58 435	0.48 212	1.10 482	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

MyStereo05	0.49 289	0.41 241	2.72 497	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.82 354	0.77 469	0.52 291	0.37 166	0.51 295	0.42 337	0.52 236	0.38 280	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

MyStereo04	0.48 271	0.40 234	2.65 488	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.83 360	0.75 455	0.47 232	0.36 163	0.53 303	0.42 337	0.53 242	0.39 291	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

xx1	0.46 250	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.46 268	0.36 265	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

MIF-Stereo (partial)	0.34 118	0.41 241	1.93 325	0.26 113	0.24 279	0.32 27	0.17 53	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.37 166	0.25 109	0.26 171	0.44 171	0.31 227	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.19 276	0.14 207

4D-IteraStereo	0.44 222	0.96 478	2.63 484	0.27 130	0.30 363	0.45 112	0.25 232	0.52 138	0.50 197	0.40 186	0.31 130	0.40 211	0.19 81	0.35 104	0.32 238	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.11 224	0.19 276	0.30 456

knoymous	0.34 118	0.25 77	1.75 220	0.24 63	0.18 157	0.45 112	0.24 212	0.57 174	0.38 74	0.41 195	0.39 184	0.55 313	0.25 157	0.38 136	0.23 112	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.07 64	0.13 125	0.12 150

anonymousa	0.48 271	0.46 276	2.44 447	0.29 187	0.34 412	0.61 324	0.25 232	0.66 225	0.54 245	0.53 301	0.77 465	0.73 423	0.46 374	0.33 87	0.31 227	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.29 483	0.10 62	0.19 326

riskmin	0.37 148	0.22 41	1.74 214	0.32 262	0.20 205	0.48 145	0.20 97	0.66 225	0.46 160	0.36 166	0.34 152	0.69 400	0.45 359	0.39 142	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.08 94	0.13 125	0.16 271

TestStereo1	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

qqq	0.38 158	0.21 25	1.34 130	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

DisPM	0.43 212	0.33 176	1.78 240	0.57 515	0.18 157	0.59 291	0.63 513	0.53 147	0.61 307	0.60 396	0.53 295	0.38 197	0.26 171	0.75 319	0.29 195	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.14 207

Wz-Net-LNSev	0.59 382	0.96 478	2.47 455	0.34 316	0.37 444	0.79 473	0.44 444	0.86 388	0.77 469	0.61 405	0.67 415	0.79 451	0.56 423	0.64 281	0.62 398	0.15 396	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.19 326

test_5	0.51 317	0.87 447	1.99 353	0.37 376	0.65 538	0.58 274	0.35 386	0.78 323	0.62 325	0.48 250	0.55 317	0.45 255	0.40 308	0.72 314	0.30 215	0.09 81	0.07 44	0.12 277	0.12 264	0.33 443	0.38 502

SA-5K	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

GLC_STEREO	0.28 67	0.27 100	1.36 132	0.28 155	0.12 8	0.41 83	0.20 97	0.37 22	0.38 74	0.26 118	0.30 117	0.25 109	0.19 81	0.33 87	0.24 137	0.09 81	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.09 60

DAS	0.56 362	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	2.40 536	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

SepStereo	0.52 330	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	1.56 422	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

LCNet	0.54 342	0.37 210	1.78 240	0.92 554	0.22 246	0.96 513	0.30 329	0.59 188	0.58 278	0.51 282	0.55 317	0.41 217	0.76 494	0.84 337	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.18 403	0.98 563	0.39 508

HHNet	0.60 388	0.65 364	2.60 482	0.36 353	0.25 297	0.64 374	0.61 506	0.64 217	0.62 325	0.55 332	1.13 527	0.32 167	0.60 442	0.42 159	1.79 534	0.15 396	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.18 255	0.15 242

Patchmatch Stereo++	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
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	0.88 508	0.33 176	1.79 261	0.54 502	0.98 560	0.62 344	0.46 455	0.50 116	0.60 290	0.58 373	0.53 295	0.50 292	0.73 486	1.23 381	7.48 598	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.14 149	0.09 60

OMP-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.56 511	0.37 444	0.60 303	0.26 254	0.70 249	0.65 359	0.66 445	0.60 361	0.69 400	0.32 244	2.09 513	1.20 498	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.10 88

NF-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.44 444	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.45 405	0.79 442	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.16 271

OCTAStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.80 443	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

PSM-adaLoss	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

FTStereo	0.76 478	0.18 5	2.35 429	0.71 537	0.21 219	0.73 442	1.79 584	0.57 174	0.53 232	1.07 532	1.63 551	1.29 546	2.13 574	0.75 319	0.29 195	0.19 461	0.08 129	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.40 512

ROB_FTStereo_v2	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.26 254	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.49 223	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

KYRaft	0.48 271	0.29 134	1.75 220	0.33 285	0.21 219	0.75 452	0.44 444	0.58 180	0.57 267	0.64 436	0.93 501	0.53 303	0.72 483	0.60 270	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.12 95	0.54 535

HUI-Stereo	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.45 186	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

SST-Stereo	0.52 330	0.20 14	1.76 226	0.62 528	0.53 510	0.62 344	0.66 516	0.55 162	0.61 307	0.58 373	0.53 295	0.52 301	0.60 442	1.59 432	0.29 195	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.10 88

RAFT_R40	0.50 300	0.21 25	1.76 226	0.50 482	0.40 462	0.61 324	0.53 479	0.56 169	0.60 290	0.56 344	0.54 307	0.55 313	0.51 403	1.57 426	0.53 365	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.09 60

PFNet	0.60 388	0.33 176	2.47 455	0.41 421	0.55 515	0.62 344	0.27 279	0.61 202	0.63 337	0.61 405	0.56 329	0.45 255	0.32 244	1.88 489	1.14 488	0.28 520	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.26 384	0.20 342

RE-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

Pruner-Stereo	0.51 317	0.27 100	1.78 240	1.79 582	0.19 190	0.62 344	0.45 452	0.57 174	0.60 290	0.61 405	0.48 240	0.41 217	0.24 141	0.46 195	1.00 467	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.12 95	0.13 187

TVStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

iGMRVC	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.55 250	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

iRAFT	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

CRE-IMP	0.41 186	0.22 41	1.76 226	0.48 476	0.17 119	0.79 473	0.69 524	0.52 138	0.52 213	0.47 232	0.42 197	0.45 255	0.26 171	0.41 151	0.31 227	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.23 393

RAFT-IKP	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.16 90	0.60 303	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.50 229	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

LMCR-Stereo	0.52 330	0.71 384	2.39 436	0.40 414	0.21 219	0.74 446	0.31 342	1.02 519	0.64 345	0.61 405	0.63 385	0.39 203	0.51 403	0.62 276	0.42 307	0.19 461	0.09 200	0.12 277	0.09 125	0.23 336	0.12 150

iRaftStereo_RVC	0.37 148	0.53 306	1.41 142	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 505	0.37 499

GEStereo_RVC	0.54 342	0.87 447	1.95 338	0.47 468	0.25 297	0.62 344	0.37 401	1.00 507	0.74 442	0.53 301	0.54 307	0.59 341	0.44 355	1.10 363	0.46 328	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.26 384	0.19 326

TestStereo	0.45 240	0.54 311	2.11 378	0.29 187	0.16 90	0.43 100	0.24 212	0.54 158	0.45 150	0.37 170	0.46 222	0.34 179	0.27 191	1.98 499	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.14 149	0.08 37

sCroCo_RVC	0.33 110	0.32 167	1.89 308	0.34 316	0.27 328	0.30 16	0.22 144	0.48 103	0.44 135	0.22 57	0.33 145	0.25 109	0.25 157	0.32 77	0.24 137	0.14 377	0.16 406	0.12 277	0.12 264	0.15 169	0.13 187

GES	0.44 222	0.28 124	1.88 301	0.30 206	0.18 157	0.61 324	0.30 329	0.88 406	0.46 160	0.47 232	0.52 284	0.39 203	0.42 337	0.58 258	0.67 412	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.15 169	0.17 289

SFCPSM	0.46 250	0.24 72	2.35 429	0.27 130	0.27 328	0.70 426	0.32 365	0.96 474	0.63 337	0.49 262	0.52 284	0.43 235	0.36 265	0.52 236	0.43 316	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.16 206	0.12 150

MMNet	0.50 300	0.48 288	1.93 325	0.33 285	0.27 328	0.79 473	0.28 297	0.81 347	0.74 442	0.60 396	0.56 329	0.59 341	0.55 419	0.79 332	0.59 391	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.14 207

FENet	0.44 222	0.30 147	2.42 441	0.32 262	0.17 119	0.58 274	0.22 144	0.77 308	0.59 285	0.47 232	0.42 197	0.55 313	0.38 286	0.49 223	0.47 337	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.16 271

ac_64	0.55 354	0.46 276	1.92 322	0.36 353	0.34 412	0.63 361	0.31 342	0.82 354	0.61 307	0.55 332	0.51 270	0.89 489	0.48 391	1.83 472	0.55 372	0.14 377	0.11 291	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.12 150

GwcNet-RSSM	0.57 369	0.94 468	2.13 383	0.32 262	0.25 297	0.60 303	0.30 329	0.80 343	0.66 374	0.52 291	0.64 401	0.71 415	0.40 308	1.79 463	0.50 353	0.13 334	0.09 200	0.12 277	0.12 264	0.21 306	0.15 242

BEATNet_4x	0.47 265	0.73 395	1.91 319	0.33 285	0.15 63	0.56 238	0.25 232	0.85 378	0.58 278	0.54 314	0.51 270	0.57 331	0.42 337	0.57 254	0.61 396	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.20 292	0.16 271

G2L-Stereo	0.55 354	0.85 441	2.18 396	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.27 279	0.77 308	0.55 252	0.54 314	0.52 284	0.71 415	0.36 265	1.75 455	0.50 353	0.13 334	0.11 291	0.13 336	0.11 224	0.29 405	0.15 242

AIO-test2	0.49 289	1.15 526	1.96 347	0.42 432	0.37 444	0.50 160	0.23 179	0.79 339	0.70 403	0.33 157	0.53 295	0.27 135	0.22 112	0.67 296	0.29 195	0.73 560	0.08 129	0.13 336	0.17 390	0.17 228	0.18 309

rvit_stereo_0083	0.25 54	0.19 8	0.58 15	0.28 155	0.18 157	0.28 10	0.22 144	0.38 26	0.54 245	0.23 76	0.30 117	0.27 135	0.26 171	0.37 128	0.24 137	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.12 95	0.10 88

test_sample6	0.52 330	0.44 265	1.81 268	0.33 285	0.18 157	0.55 221	0.27 279	0.94 456	0.66 374	0.54 314	0.62 373	0.47 276	0.36 265	1.97 498	0.38 280	0.14 377	0.10 243	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.16 271

test_sample5	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.53 301	0.59 346	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

test_sample4	0.50 300	0.42 249	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 147	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.54 314	0.62 373	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

ttt	0.66 427	0.22 41	1.68 194	0.34 316	0.24 279	0.60 303	0.26 254	1.00 507	0.77 469	0.55 332	0.67 415	0.54 309	0.36 265	2.14 517	3.03 567	0.16 417	0.13 341	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.17 289

plain	0.37 148	0.47 285	2.15 389	0.27 130	0.19 190	0.33 30	0.20 97	0.58 180	0.46 160	0.23 76	0.37 166	0.23 82	0.25 157	0.45 186	0.28 180	0.11 246	0.08 129	0.13 336	0.09 125	0.42 511	0.12 150

ToySt	0.44 222	0.61 336	1.89 308	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.35 386	0.67 234	0.53 232	0.39 184	0.50 265	0.59 341	0.43 347	0.51 232	0.49 348	0.10 177	0.12 317	0.13 336	0.16 371	0.24 351	0.19 326

Sa-1000	0.51 317	0.72 388	1.90 313	0.31 233	0.60 530	0.60 303	0.31 342	0.94 456	0.71 413	0.52 291	0.83 477	0.42 231	0.33 249	0.68 299	0.28 180	0.10 177	0.09 200	0.13 336	0.29 483	0.29 405	0.10 88

SA	0.50 300	0.75 400	1.95 338	0.31 233	0.61 534	0.57 256	0.31 342	0.91 430	0.73 438	0.42 200	0.62 373	0.38 197	0.47 382	0.68 299	0.29 195	0.09 81	0.09 200	0.13 336	0.32 506	0.30 416	0.10 88

psmg	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.27 130	0.21 219	0.75 452	0.36 393	0.90 418	0.61 307	0.59 387	0.59 346	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.13 125	0.11 113

CIPLG	0.56 362	1.19 532	2.46 450	0.80 545	0.31 382	0.61 324	0.57 496	0.76 297	0.57 267	0.56 344	0.63 385	0.41 217	0.30 228	0.45 186	0.40 299	0.11 246	0.20 462	0.13 336	0.13 298	0.35 465	0.19 326

dd	0.42 206	0.96 478	1.77 235	0.31 233	0.17 119	0.57 256	0.26 254	0.49 110	0.68 385	0.41 195	0.40 189	0.34 179	0.27 191	0.45 186	0.40 299	0.17 434	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.21 306	0.12 150

IPLGR_C	0.58 374	1.25 539	2.72 497	0.80 545	0.31 382	0.60 303	0.61 506	0.76 297	0.58 278	0.56 344	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.43 162	0.40 299	0.11 246	0.22 477	0.13 336	0.15 351	0.35 465	0.19 326

AASNet	0.56 362	1.03 506	2.34 426	0.37 376	0.33 403	0.65 388	0.29 321	0.96 474	0.73 438	0.54 314	0.60 361	0.55 313	0.38 286	0.59 264	0.58 389	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.43 513	0.24 405

GMOStereo	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

error version	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-v	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

ACRE	0.56 362	1.14 522	2.77 508	0.76 541	0.28 342	0.60 303	0.56 492	0.76 297	0.58 278	0.55 332	0.62 373	0.41 217	0.29 220	0.44 171	0.39 291	0.11 246	0.19 451	0.13 336	0.14 326	0.36 472	0.18 309

PSM-softLoss	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

KMStereo	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

RAFT-RH_RVC	0.61 396	0.50 297	2.33 424	0.36 353	0.29 350	0.60 303	0.18 69	0.44 68	0.58 278	0.76 483	1.91 557	0.47 276	0.29 220	1.60 433	1.23 502	0.14 377	0.07 44	0.13 336	0.13 298	0.10 62	0.09 60

IRAFT_RVC	0.54 342	0.53 306	1.78 240	0.46 463	0.21 219	0.58 274	0.43 433	0.65 223	0.66 374	0.54 314	0.50 265	0.49 289	0.51 403	1.58 430	1.01 471	0.11 246	0.25 501	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.13 187

test-2	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

GMM-Stereo	0.50 300	0.23 59	2.41 439	0.54 502	0.24 279	0.77 464	0.46 455	0.59 188	0.57 267	0.58 373	0.73 453	0.47 276	0.43 347	0.68 299	0.27 170	0.10 177	0.06 23	0.13 336	0.13 298	0.14 149	0.44 521

rafts_anoy	0.43 212	0.89 454	1.96 347	0.32 262	0.30 363	0.48 145	0.24 212	0.62 206	0.49 187	0.37 170	0.38 176	0.33 173	0.30 228	0.51 232	0.34 256	0.10 177	0.39 543	0.13 336	0.15 351	0.17 228	0.15 242

Anonymous3	0.42 206	0.35 198	2.09 373	0.33 285	0.24 279	0.72 435	0.31 342	0.74 273	0.55 252	0.35 161	0.40 189	0.33 173	0.29 220	0.44 171	0.28 180	0.18 446	0.18 438	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.17 289

delet	0.52 330	0.54 311	1.62 185	0.31 233	0.35 425	0.74 446	0.46 455	0.85 378	0.74 442	0.55 332	0.60 361	0.67 386	0.50 401	1.12 369	0.57 384	0.11 246	0.11 291	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.12 150

UNet	0.54 342	0.44 265	2.83 514	0.31 233	0.33 403	0.74 446	0.27 279	0.82 354	0.61 307	0.53 301	0.54 307	0.72 418	0.54 413	0.78 331	0.56 380	0.11 246	0.09 200	0.13 336	0.11 224	0.14 149	0.12 150

UPFNet	0.46 250	0.28 124	1.73 210	0.33 285	0.32 390	0.65 388	0.38 408	0.83 360	0.59 285	0.57 355	0.52 284	0.61 349	0.40 308	0.75 319	0.52 361	0.13 334	0.12 317	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.11 113

HGLStereo	0.54 342	0.69 379	2.00 355	0.35 334	0.40 462	0.66 395	0.30 329	0.83 360	0.62 325	0.57 355	0.69 432	0.69 400	0.54 413	1.07 360	0.55 372	0.13 334	0.13 341	0.13 336	0.11 224	0.19 276	0.17 289

DSFCA	0.54 342	0.35 198	1.41 142	0.28 155	0.28 342	0.79 473	0.88 545	0.76 297	0.70 403	0.72 471	0.66 412	0.67 386	0.57 429	1.17 375	0.63 400	0.16 417	0.14 362	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.13 187

MSMDNet	0.46 250	0.44 265	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

FlowAnything_test	0.23 44	0.32 167	0.52 5	0.28 155	0.17 119	0.37 54	0.20 97	0.38 26	0.24 2	0.24 85	0.20 34	0.21 70	0.17 41	0.26 22	0.25 150	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.17 228	0.12 150

zh-mn7	0.80 490	1.54 559	3.00 534	0.35 334	0.27 328	0.72 435	0.41 422	0.93 447	1.11 541	1.00 526	1.28 534	0.75 435	0.57 429	1.87 481	1.18 495	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.26 384	0.21 354

z-mn7	0.80 490	1.52 558	2.62 483	0.36 353	0.28 342	1.01 520	0.48 467	0.90 418	1.29 554	0.69 458	1.35 542	0.85 475	0.59 438	2.03 504	1.09 481	0.14 377	0.12 317	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.20 342

DDVS	0.62 401	0.40 234	1.40 141	2.21 590	0.35 425	0.87 500	1.00 555	0.69 241	0.50 197	0.53 301	0.56 329	0.90 491	0.37 279	1.22 379	0.47 337	0.15 396	0.14 362	0.14 372	0.12 264	0.19 276	0.22 369

mmm	0.38 158	0.21 25	1.18 99	0.35 334	0.17 119	0.49 152	0.26 254	0.78 323	0.52 213	0.50 269	0.57 337	0.41 217	0.37 279	0.71 312	0.31 227	0.11 246	0.13 341	0.14 372	0.13 298	0.15 169	0.14 207

PCWNet_CMD	0.46 250	0.45 273	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.57 429	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.18 255	0.14 207

LL-Strereo	0.72 460	1.29 543	2.49 458	0.36 353	0.45 489	0.55 221	0.32 365	0.93 447	0.71 413	0.67 449	0.58 343	0.85 475	0.79 498	2.67 559	0.46 328	0.10 177	0.18 438	0.14 372	0.12 264	0.40 502	0.42 518

CASS	0.39 173	0.30 147	1.61 184	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 354	0.60 332	1.86 294	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 426	0.54 307	0.81 458	0.47 382	0.77 327	0.70 419	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 456

BUS	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.91 508	0.23 179	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.66 377	0.30 228	0.43 162	0.32 238	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

Wz-Net-MNSev	0.65 421	0.97 486	2.19 398	0.36 353	0.33 403	0.90 506	0.60 502	0.92 439	0.81 488	0.75 480	0.72 451	0.73 423	0.65 464	1.39 395	0.71 422	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.24 351	0.18 309

BSDual-CNN	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

hknet	0.47 265	0.29 134	1.70 200	0.30 206	0.24 279	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.64 345	0.63 426	0.53 295	0.80 455	0.38 286	0.77 327	0.37 273	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

IPLG	0.69 444	0.84 437	2.43 445	0.35 334	0.21 219	1.65 559	0.61 506	1.36 559	0.58 278	1.39 560	0.51 270	0.37 189	0.87 511	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

AACVNet	0.54 342	0.78 418	1.73 210	0.36 353	0.21 219	0.57 256	0.25 232	0.71 252	0.51 205	0.55 332	0.59 346	0.64 365	0.41 319	2.13 516	0.41 305	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.11 224	0.33 443	0.15 242

PFNet+	0.45 240	0.37 210	1.86 294	0.46 463	0.18 157	0.58 274	0.77 536	0.52 138	0.64 345	0.56 344	0.48 240	0.39 203	0.26 171	0.93 345	0.32 238	0.13 334	0.09 200	0.14 372	0.13 298	0.12 95	0.15 242

THIR-Stereo	0.86 505	0.62 342	2.13 383	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 594	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 550	0.97 509	1.80 570	1.69 445	2.25 553	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

RAFT	0.45 240	0.92 460	1.59 178	0.34 316	0.19 190	0.46 130	0.35 386	0.65 223	0.49 187	0.49 262	0.49 257	0.70 410	0.40 308	0.47 206	0.32 238	0.11 246	0.16 406	0.14 372	0.13 298	0.51 532	0.13 187

ICVP	0.46 250	0.29 134	2.41 439	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 487	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 388	0.71 384	1.95 338	0.35 334	0.34 412	0.67 401	0.34 378	0.90 418	0.74 442	0.68 456	0.62 373	0.80 455	0.45 359	1.78 459	0.64 405	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.29 405	0.21 354

ARAFT	0.60 388	1.23 536	3.10 542	0.28 155	0.16 90	0.64 374	0.36 393	0.90 418	0.67 383	0.61 405	0.49 257	0.55 313	0.31 237	1.24 384	0.32 238	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.37 480	0.21 354

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 382	4.05 576	0.64 530	0.98 560	0.94 511	1.40 578	0.85 378	1.75 572	2.34 582	1.33 540	1.05 525	2.21 576	1.58 430	4.15 584	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 476	0.38 487	0.32 470

PSMNet-RSSM	0.53 336	0.82 431	1.78 240	0.31 233	0.25 297	0.58 274	0.28 297	0.84 371	0.60 290	0.50 269	0.61 368	0.67 386	0.43 347	1.68 443	0.42 307	0.15 396	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.15 169	0.13 187

DMCA	0.41 186	0.52 301	1.26 115	0.31 233	0.24 279	0.59 291	0.26 254	0.77 308	0.63 337	0.58 373	0.48 240	0.57 331	0.35 259	0.40 147	0.50 353	0.14 377	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.15 169	0.15 242

RTSC	0.72 460	1.00 497	2.22 404	0.40 414	0.29 350	0.82 485	0.31 342	0.96 474	1.10 539	0.92 518	0.81 471	0.78 446	0.58 435	1.23 381	1.55 523	0.18 446	0.17 427	0.14 372	0.17 390	0.43 513	0.30 456

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 354	0.92 460	2.36 432	0.38 392	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 300	0.70 382	1.94 335	0.29 187	0.26 314	0.63 361	0.31 342	0.80 343	0.48 181	0.61 405	0.55 317	0.66 377	0.38 286	0.98 350	0.40 299	0.19 461	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.23 336	0.17 289

StereoDRNet-Refined	0.50 300	0.41 241	1.50 166	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 449	0.68 423	0.73 423	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 342	0.55 320	1.49 163	0.36 353	0.25 297	0.65 388	0.36 393	0.80 343	0.70 403	0.72 471	0.69 432	0.83 466	0.46 374	1.53 419	0.60 393	0.13 334	0.12 317	0.14 372	0.14 326	0.14 149	0.13 187

DN-CSS_ROB	0.48 271	1.23 536	1.99 353	0.39 403	0.22 246	0.56 238	0.19 78	0.75 284	0.61 307	0.45 222	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.70 310	0.32 238	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.36 472	0.12 150

w-ln-seven-2	0.68 439	1.13 520	2.46 450	0.36 353	0.27 328	0.65 388	0.44 444	0.87 397	0.83 493	0.69 458	0.75 459	0.72 418	0.63 459	1.56 422	1.15 490	0.13 334	0.13 341	0.15 402	0.14 326	0.35 465	0.19 326

rvit_0105_6	0.31 95	0.29 134	1.00 76	0.31 233	0.18 157	0.35 42	0.25 232	0.51 124	0.61 307	0.25 104	0.28 98	0.32 167	0.25 157	0.39 142	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.14 149	0.13 187

rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 160	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

rvit_0105_4	0.35 129	0.35 198	1.45 152	0.31 233	0.18 157	0.37 54	0.28 297	0.59 188	0.62 325	0.27 125	0.31 130	0.35 183	0.27 191	0.43 162	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.12 150

DCVSM-stereo	0.49 289	0.29 134	2.49 458	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 475	0.58 180	0.49 187	0.69 458	0.46 222	0.79 451	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

ffm	0.47 265	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

ff1	0.73 469	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

mmx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

xxx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 105	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 514	1.31 545	3.76 568	0.41 421	0.36 433	0.86 496	0.71 528	1.00 507	1.06 534	0.82 503	0.92 497	1.06 527	1.05 532	2.16 518	1.61 525	0.19 461	0.13 341	0.15 402	0.16 371	0.32 434	0.28 439

CFNet_pseudo	0.45 240	0.46 276	2.23 408	0.25 82	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.10 243	0.15 402	0.10 161	0.17 228	0.14 207

pcwnet_v2	0.64 412	0.49 291	4.41 580	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 506	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

HCRNet	0.46 250	0.49 291	1.65 187	0.38 392	0.29 350	0.58 274	0.22 144	0.75 284	0.62 325	0.47 232	0.49 257	0.48 287	0.36 265	1.12 369	0.37 273	0.15 396	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.17 228	0.17 289

RAFT + AFF	0.64 412	1.20 533	1.95 338	0.34 316	0.33 403	0.67 401	0.52 475	0.99 499	0.74 442	0.53 301	0.58 343	0.57 331	0.80 499	1.76 456	0.51 358	0.12 304	0.27 510	0.15 402	0.14 326	0.43 513	0.29 445

GwcNet	0.69 444	0.71 384	3.12 545	0.36 353	0.45 489	0.81 482	0.44 444	0.86 388	0.84 496	0.60 396	0.74 456	0.82 463	0.49 398	1.65 439	0.66 409	0.16 417	0.15 388	0.15 402	0.15 351	0.31 425	0.24 405

CFNet	0.58 374	0.96 478	1.78 240	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

StereoDRNet	0.64 412	0.88 451	2.35 429	0.41 421	0.45 489	0.73 442	0.47 463	0.94 456	0.74 442	0.75 480	0.54 307	0.74 429	0.47 382	1.70 446	0.72 427	0.15 396	0.14 362	0.15 402	0.14 326	0.20 292	0.19 326

PWCDC_ROB	0.72 460	1.06 510	2.09 373	0.47 468	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 556	0.61 405	2.07 559	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 422	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 543	0.21 354

zh-sn7	0.89 510	1.73 573	3.09 541	0.39 403	0.30 363	0.82 485	0.63 513	0.96 474	0.87 502	0.79 491	1.12 525	0.84 471	0.87 511	2.42 538	1.63 526	0.16 417	0.17 427	0.16 421	0.16 371	0.34 454	0.29 445

w-ln-seven	0.74 472	1.05 508	2.54 471	0.37 376	0.34 412	1.03 523	0.47 463	1.00 507	1.08 536	0.90 515	0.85 484	0.85 475	0.57 429	1.37 393	1.26 505	0.14 377	0.13 341	0.16 421	0.15 351	0.31 425	0.20 342

test_sample7	0.47 265	0.33 176	1.49 163	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 329	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.17 434	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.18 309

GMStereo_Zeroshot	0.41 186	0.36 207	1.54 171	0.41 421	0.19 190	0.52 189	0.19 78	0.59 188	0.52 213	0.57 355	0.59 346	0.63 356	0.29 220	0.58 258	0.33 249	0.15 396	0.09 200	0.16 421	0.09 125	0.24 351	0.12 150

StereoVision	0.45 240	0.72 388	1.94 335	0.33 285	0.32 390	0.47 137	0.26 254	0.68 238	0.57 267	0.32 153	0.89 493	0.45 255	0.27 191	0.49 223	0.36 267	0.13 334	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.13 187

CFNet_ucs	0.48 271	0.50 297	2.32 421	0.26 113	0.22 246	0.57 256	0.22 144	0.85 378	0.65 359	0.53 301	0.64 401	0.68 393	0.44 355	0.54 246	0.31 227	0.13 334	0.12 317	0.16 421	0.11 224	0.19 276	0.17 289

LL-Strereo2	0.41 186	0.90 458	1.83 280	0.44 444	0.24 279	0.54 206	0.27 279	0.58 180	0.45 150	0.41 195	0.33 145	0.44 246	0.21 103	0.44 171	0.34 256	0.09 81	0.08 129	0.16 421	0.14 326	0.17 228	0.17 289

Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 573	3.08 539	0.36 353	0.31 382	1.00 519	0.71 528	1.06 532	0.97 521	0.71 468	0.72 451	1.09 531	0.87 511	2.42 538	1.59 524	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 521	0.35 484

Wz-Net-SNSev	0.76 478	1.32 548	3.11 544	0.40 414	0.31 382	0.71 429	0.60 502	0.98 487	0.87 502	0.67 449	0.83 477	0.96 506	0.60 442	1.67 442	0.97 459	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.17 390	0.36 472	0.24 405

NINENet	0.50 300	0.33 176	1.69 196	0.55 509	0.25 297	0.91 508	0.23 179	0.98 487	0.71 413	0.53 301	0.55 317	0.66 377	0.30 228	1.22 379	0.32 238	0.15 396	0.13 341	0.16 421	0.11 224	0.16 206	0.13 187

SACVNet	0.60 388	0.74 398	1.90 313	0.37 376	0.28 342	0.64 374	0.37 401	0.86 388	0.61 307	0.65 443	0.62 373	0.69 400	0.44 355	2.08 511	0.42 307	0.18 446	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.38 487	0.24 405

psm_up	0.57 369	0.61 336	1.83 280	0.35 334	0.30 363	0.64 374	0.37 401	0.90 418	0.68 385	0.59 387	0.55 317	0.68 393	0.54 413	1.91 492	0.46 328	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.23 336	0.13 187

ADCP+	0.94 516	1.12 517	3.14 546	0.34 316	0.39 453	1.06 526	0.79 537	0.89 412	0.80 482	0.66 445	0.67 415	0.85 475	1.55 562	0.93 345	4.55 588	0.13 334	0.11 291	0.16 421	0.15 351	0.26 384	0.25 414

RYNet	0.70 448	0.56 323	2.25 411	0.35 334	0.41 469	0.86 496	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 493	0.60 442	2.70 561	1.00 467	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

ccs_rob	0.45 240	0.46 276	2.22 404	0.26 113	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.09 200	0.16 421	0.10 161	0.17 228	0.14 207

DPSNet	0.86 505	0.60 332	2.34 426	0.58 517	0.36 433	1.07 531	0.75 533	1.30 556	1.05 531	0.70 464	0.68 423	0.94 503	1.29 544	2.08 511	1.82 535	0.26 511	0.23 485	0.16 421	0.17 390	0.48 525	0.40 512

NaN_ROB	1.14 533	0.94 468	2.96 528	0.53 497	0.56 518	1.13 537	0.99 552	0.98 487	1.00 525	1.09 534	0.87 488	0.77 442	1.06 534	5.90 594	2.72 562	0.16 417	0.23 485	0.16 421	0.24 455	0.22 323	0.36 492

SANet	1.20 539	1.21 534	3.33 561	0.38 392	0.27 328	1.73 563	0.85 543	1.10 538	2.49 585	1.16 539	1.83 555	1.72 561	1.50 561	2.37 529	2.84 565	0.18 446	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.32 434	0.32 470

XPNet_ROB	0.61 396	0.72 388	1.66 191	0.37 376	0.27 328	0.67 401	0.47 463	0.89 412	0.71 413	0.78 489	0.70 442	0.81 458	0.53 410	1.70 446	0.76 434	0.21 478	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.20 292	0.21 354

NLCSM	0.65 421	0.98 490	1.85 285	0.38 392	0.43 478	0.70 426	0.53 479	1.10 538	0.64 345	0.55 332	0.77 465	0.82 463	0.54 413	1.85 479	0.71 422	0.16 417	0.16 406	0.17 440	0.20 433	0.30 416	0.26 424

rvit_0105_3	0.39 173	0.47 285	1.46 153	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

UGAM	0.58 374	0.47 285	2.21 400	0.30 206	0.19 190	0.53 198	0.34 378	0.59 188	0.63 337	0.44 211	0.73 453	0.78 446	0.37 279	2.58 552	0.39 291	0.10 177	0.08 129	0.17 440	0.14 326	0.42 511	0.17 289

ITSA-stereo	0.48 271	0.33 176	1.20 105	0.33 285	0.18 157	0.60 303	0.29 321	0.94 456	0.80 482	0.50 269	0.49 257	0.53 303	0.59 438	1.25 385	0.64 405	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.23 393

CRFU-Net	0.56 362	0.38 220	1.86 294	0.46 463	0.26 314	0.82 485	0.36 393	0.90 418	0.49 187	0.62 416	0.59 346	0.78 446	1.35 551	1.00 353	0.48 343	0.15 396	0.14 362	0.17 440	0.10 161	0.19 276	0.14 207

PSM-AAD	0.63 408	0.22 41	1.77 235	0.37 376	0.23 266	0.86 496	1.17 567	0.59 188	0.60 290	0.64 436	0.71 446	0.68 393	2.93 582	0.65 292	0.31 227	0.09 81	0.07 44	0.17 440	0.15 351	0.13 125	0.33 478

FINET	0.65 421	0.95 475	3.06 538	0.35 334	0.40 462	0.58 274	0.48 467	0.92 439	1.10 539	0.57 355	0.68 423	0.47 276	0.44 355	1.15 374	0.60 393	0.23 494	0.21 471	0.17 440	0.15 351	0.26 384	0.25 414

psmorigin	1.36 551	0.60 332	13.80 604	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.33 373	0.77 308	0.61 307	0.96 524	0.88 491	1.17 542	0.73 486	4.00 586	0.86 449	0.19 461	0.22 477	0.17 440	0.18 403	0.24 351	0.29 445

aanetorigin	0.77 482	0.80 422	2.59 479	0.43 437	0.44 480	0.58 274	1.01 557	0.57 174	0.68 385	1.53 566	1.23 531	0.81 458	1.08 535	1.07 360	1.07 478	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 537	0.30 456

EDNetEfficientorigin	8.18 600	0.98 490	145.96 627	0.51 487	0.89 555	0.72 435	0.48 467	0.85 378	1.56 567	2.12 573	1.49 546	1.29 546	1.31 547	1.83 472	2.13 549	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 497	0.45 522

FAT-Stereo	0.70 448	0.54 311	2.88 517	0.36 353	0.29 350	0.62 344	0.54 484	0.97 483	0.87 502	0.76 483	0.92 497	0.94 503	0.80 499	1.84 477	0.57 384	0.18 446	0.19 451	0.17 440	0.16 371	0.22 323	0.25 414

FADNet-RVC	0.61 396	1.26 541	2.12 381	0.33 285	0.26 314	0.59 291	0.29 321	0.86 388	0.62 325	0.45 222	0.50 265	0.62 353	0.46 374	1.73 451	0.55 372	0.17 434	0.20 462	0.17 440	0.18 403	0.59 540	0.28 439

FADNet	0.64 412	1.22 535	2.06 365	0.32 262	0.30 363	0.66 395	0.29 321	0.88 406	0.72 423	0.44 211	0.48 240	0.66 377	0.57 429	1.84 477	0.45 327	0.46 543	0.20 462	0.17 440	0.19 423	0.59 540	0.24 405

S-Stereo	0.80 490	0.69 379	3.89 571	0.39 403	0.37 444	0.69 419	0.70 527	0.94 456	0.98 524	0.62 416	0.91 495	0.83 466	0.60 442	2.37 529	0.66 409	0.18 446	0.21 471	0.17 440	0.18 403	0.30 416	0.35 484

STTStereo	0.51 317	0.69 379	2.14 388	0.36 353	0.30 363	0.61 324	0.32 365	0.77 308	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.67 386	0.43 347	0.86 340	0.42 307	0.16 417	0.15 388	0.17 440	0.20 433	0.16 206	0.15 242

SuperB	1.15 535	1.14 522	5.43 587	0.36 353	0.26 314	0.81 482	0.89 546	0.88 406	1.17 545	0.67 449	0.68 423	0.63 356	1.39 555	1.74 453	3.37 576	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	2.80 595	0.25 414

ADCRef	0.80 490	0.96 478	2.29 418	0.37 376	0.35 425	0.96 513	0.51 472	0.87 397	0.75 455	0.88 511	0.83 477	0.61 349	1.36 552	1.02 355	3.27 573	0.13 334	0.11 291	0.17 440	0.19 423	0.25 364	0.21 354

UCFNet_RVC	0.48 271	0.82 431	1.85 285	0.30 206	0.27 328	0.64 374	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.48 250	0.53 295	0.63 356	0.41 319	0.88 344	0.38 280	0.15 396	0.10 243	0.17 440	0.17 390	0.18 255	0.15 242

AdaStereo	0.44 222	0.38 220	1.79 261	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.58 374	0.40 234	2.03 363	0.35 334	0.35 425	0.69 419	0.39 413	0.91 430	0.80 482	0.47 232	0.53 295	0.67 386	0.46 374	1.99 502	0.48 343	0.19 461	0.11 291	0.17 440	0.13 298	0.25 364	0.25 414

DRN-Test	0.64 412	0.43 254	2.44 447	0.39 403	0.44 480	0.80 481	0.41 422	1.02 519	0.78 474	0.80 492	0.63 385	0.69 400	0.56 423	1.79 463	0.69 417	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.17 289

rvit_105_1	0.44 222	0.54 311	1.46 153	0.36 353	0.24 279	0.51 170	0.45 452	0.75 284	0.74 442	0.45 222	0.44 210	0.44 246	0.36 265	0.62 276	0.38 280	0.20 471	0.18 438	0.18 461	0.22 449	0.18 255	0.18 309

coex-ft	5.95 597	1.67 567	60.57 625	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 524	0.74 273	4.41 592	19.22 613	2.15 563	1.62 560	7.97 599	1.81 470	8.96 600	0.44 539	2.08 597	0.18 461	0.19 423	0.38 487	4.62 603

fast-acv-ft	0.63 408	0.88 451	3.10 542	0.38 392	0.30 363	0.79 473	0.48 467	0.69 241	0.72 423	0.58 373	0.78 467	0.76 440	0.60 442	0.67 296	0.73 430	0.15 396	0.15 388	0.18 461	0.17 390	0.37 480	0.16 271

RTS	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

RTSA	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

PWC_ROB	0.70 448	0.94 468	1.88 301	0.39 403	0.39 453	0.62 344	0.30 329	0.98 487	0.94 517	0.91 517	1.29 536	0.77 442	0.62 456	1.62 437	1.03 475	0.18 446	0.11 291	0.18 461	0.13 298	0.51 532	0.22 369

MSAF-DinoV2	3.10 587	1.86 581	10.68 597	3.61 598	0.30 363	3.34 587	0.82 542	2.81 588	1.79 574	0.80 492	0.87 488	1.56 559	1.10 537	26.49 624	1.96 538	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 593	0.92 561	0.99 575

DispNO	0.67 432	0.98 490	2.58 477	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.29 321	0.83 360	0.68 385	0.53 301	0.79 470	0.83 466	0.47 382	2.46 543	0.68 415	0.12 304	0.10 243	0.19 467	0.31 500	0.16 206	0.17 289

GASNet	0.73 469	1.47 556	3.04 536	0.47 468	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 429	0.55 419	2.03 504	0.65 408	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 532	0.28 439

Syn2CoEx	0.70 448	1.07 513	2.74 503	0.43 437	0.30 363	0.64 374	0.42 426	0.99 499	0.78 474	0.62 416	0.78 467	0.74 429	0.72 483	1.92 496	0.61 396	0.20 471	0.17 427	0.19 467	0.15 351	0.29 405	0.22 369

PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 564	0.63 529	0.40 462	0.70 426	0.52 475	0.86 388	0.84 496	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 552	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 479	0.22 323	0.36 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 490	0.65 364	2.21 400	1.19 569	0.48 499	0.74 446	1.25 570	0.89 412	1.53 565	0.89 513	0.71 446	0.96 506	0.56 423	1.83 472	0.96 458	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 445
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 538	0.42 249	3.87 570	0.54 502	0.44 480	4.11 592	0.58 498	1.31 557	0.84 496	2.12 573	1.12 525	0.98 510	0.71 480	4.24 589	0.99 466	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 484

ETE_ROB	0.60 388	0.71 384	1.55 173	0.37 376	0.25 297	0.69 419	0.51 472	1.47 563	0.70 403	0.80 492	0.69 432	0.85 475	0.49 398	1.36 392	0.58 389	0.16 417	0.13 341	0.19 467	0.16 371	0.21 306	0.23 393

PSMNet_ROB	0.66 427	1.01 501	2.33 424	0.38 392	0.31 382	0.72 435	0.55 487	0.86 388	0.69 394	0.54 314	0.60 361	0.75 435	0.47 382	2.00 503	0.82 445	0.17 434	0.13 341	0.19 467	0.19 423	0.24 351	0.27 432

YMNet	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

YMNet_1	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

DMCA-RVC	0.62 401	0.96 478	2.63 484	0.36 353	0.90 556	0.56 238	0.31 342	0.69 241	0.57 267	0.68 456	0.52 284	0.59 341	0.56 423	1.23 381	0.53 365	0.16 417	0.38 536	0.20 476	0.15 351	0.20 292	0.15 242

stereogan	0.69 444	0.51 300	2.44 447	0.39 403	0.39 453	1.01 520	0.41 422	0.94 456	0.92 516	0.73 475	0.85 484	1.15 539	0.69 476	1.57 426	0.53 365	0.19 461	0.18 438	0.20 476	0.16 371	0.36 472	0.24 405

SHD	0.72 460	0.77 410	2.36 432	0.45 458	0.40 462	0.71 429	0.32 365	1.02 519	1.25 550	1.07 532	0.84 480	0.90 491	0.73 486	1.09 362	0.98 461	0.21 478	0.18 438	0.20 476	0.21 440	0.32 434	0.31 464

LALA_ROB	0.60 388	0.76 401	1.69 196	0.36 353	0.29 350	0.79 473	0.55 487	0.94 456	0.77 469	0.81 498	0.67 415	0.94 503	0.49 398	0.99 351	0.73 430	0.21 478	0.15 388	0.20 476	0.18 403	0.23 336	0.21 354

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 435	2.66 489	0.58 517	0.34 412	1.17 541	0.71 528	0.93 447	0.94 517	1.74 569	2.63 576	3.09 579	1.71 568	1.70 446	1.84 536	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 519

SGM-Forest	1.04 528	0.42 249	3.59 567	0.41 421	0.32 390	1.05 525	1.32 573	0.94 456	0.83 493	1.16 539	2.23 567	1.03 520	1.39 555	2.49 546	2.35 556	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 265	0.44 265	1.55 173	0.37 376	0.31 382	0.49 152	0.19 78	0.75 284	0.66 374	0.63 426	0.71 446	0.67 386	0.39 300	0.58 258	0.44 322	0.23 494	0.16 406	0.21 484	0.20 433	0.21 306	0.25 414

ADCPNet	0.99 521	0.99 495	3.93 574	0.37 376	0.68 541	1.36 545	0.62 511	0.87 397	0.76 464	0.78 489	0.81 471	1.08 529	1.18 541	1.14 372	2.49 559	0.21 478	0.69 573	0.21 484	0.95 581	0.29 405	0.37 499

CBMV	0.71 457	0.76 401	2.64 486	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 537	0.98 487	0.78 474	0.85 510	0.71 446	0.86 481	1.10 537	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 179	0.40 234	1.88 301	0.33 285	0.32 390	0.41 83	0.22 144	0.58 180	0.53 232	0.38 178	0.51 270	0.40 211	0.27 191	0.44 171	0.29 195	0.20 471	0.15 388	0.22 487	0.15 351	0.18 255	0.23 393

SDNR	1.22 543	0.80 422	2.71 495	0.33 285	1.48 583	1.98 572	0.23 179	1.93 579	2.44 583	0.89 513	2.52 571	1.36 550	0.51 403	3.65 583	1.93 537	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 371	0.33 443	0.36 492

SAMSARA	0.91 512	0.97 486	2.22 404	0.80 545	0.58 523	1.32 543	1.31 572	1.01 516	0.94 517	1.36 556	0.87 488	1.38 551	0.90 517	1.72 450	1.02 473	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 463	0.36 472	0.35 484

ADCL	0.99 521	0.79 420	2.43 445	0.39 403	0.32 390	1.50 551	1.90 585	0.92 439	0.97 521	1.26 553	1.27 533	1.00 515	1.42 557	1.14 372	3.31 574	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

ADCS	1.05 529	1.36 553	2.98 532	0.42 432	0.36 433	0.96 513	0.81 541	1.06 532	1.12 542	1.25 549	0.97 507	1.08 529	0.90 517	1.25 385	4.86 590	0.21 478	0.21 471	0.22 487	0.23 453	0.36 472	0.38 502

CVANet_RVC	0.65 421	0.80 422	2.13 383	0.36 353	0.26 314	0.62 344	0.42 426	0.84 371	0.72 423	0.69 458	0.68 423	0.68 393	0.52 408	2.64 555	0.42 307	0.19 461	0.12 317	0.22 487	0.17 390	0.37 480	0.15 242

MeshStereo	1.21 540	1.15 526	3.01 535	0.34 316	0.28 342	1.10 534	0.69 524	1.35 558	1.01 527	2.71 587	2.41 570	2.96 576	1.45 558	2.80 567	1.40 516	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 530	0.26 424
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
TCMNet	0.66 427	0.85 441	2.55 476	0.50 482	0.52 509	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 487	0.27 432

FADNet-RVC-Resample	0.67 432	1.16 531	3.16 548	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.38 408	0.86 388	0.63 337	0.51 282	0.50 265	0.57 331	0.45 359	1.57 426	0.49 348	0.24 502	0.32 526	0.23 494	0.19 423	0.27 394	0.62 544

RP	0.67 432	0.82 431	1.94 335	0.43 437	0.44 480	0.65 388	0.45 452	0.89 412	0.82 489	0.66 445	0.92 497	0.99 513	0.76 494	1.55 421	0.66 409	0.25 507	0.18 438	0.23 494	0.20 433	0.31 425	0.22 369

NCC-stereo	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369

Nwc_Net	0.68 439	0.83 435	2.53 465	0.41 421	0.39 453	0.77 464	0.38 408	1.01 516	0.70 403	0.60 396	0.99 510	0.98 510	0.68 474	1.41 399	0.63 400	0.23 494	0.15 388	0.23 494	0.25 463	0.23 336	0.18 309

Abc-Net	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 469	0.98 490	2.39 436	0.46 463	0.35 425	0.81 482	0.46 455	1.00 507	1.00 525	0.80 492	0.69 432	0.88 487	0.74 491	1.32 388	1.20 498	0.24 502	0.16 406	0.23 494	0.20 433	0.41 505	0.33 478

APVNet	0.70 448	0.67 372	2.71 495	0.38 392	0.36 433	0.85 494	0.43 433	0.91 430	0.68 385	0.55 332	0.69 432	0.75 435	0.55 419	2.31 526	0.78 438	0.17 434	0.17 427	0.24 501	0.19 423	0.33 443	0.23 393

G-Net	0.99 521	0.64 357	2.76 505	0.57 515	0.67 539	2.03 573	0.72 531	0.76 297	0.67 383	1.14 538	2.56 573	1.30 549	1.02 529	1.48 414	1.74 532	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 471	0.37 480	0.31 464

SGM-ForestM	2.98 585	1.70 571	3.52 566	0.67 535	0.47 497	5.18 595	3.36 596	3.30 594	2.86 590	4.44 596	3.79 591	9.80 603	5.50 595	6.29 596	6.52 596	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 476	0.38 487	0.58 541

LSM	3.31 589	1.11 516	5.29 586	9.40 604	30.65 619	0.84 490	1.12 564	0.91 430	1.22 548	1.36 556	2.19 564	0.93 499	0.83 503	1.66 440	0.90 451	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 479	0.39 497	6.33 605

CSAN	1.25 544	1.12 517	3.04 536	0.51 487	0.37 444	1.06 526	1.15 566	1.22 550	1.08 536	1.17 544	1.91 557	1.04 523	1.31 547	5.96 595	2.43 558	0.26 511	0.22 477	0.24 501	0.24 455	0.31 425	0.30 456

GANet-RSSM	0.55 354	0.73 395	1.90 313	0.36 353	0.26 314	0.59 291	0.27 279	0.78 323	0.52 213	0.47 232	0.57 337	0.63 356	0.45 359	1.92 496	0.43 316	0.14 377	0.10 243	0.25 506	0.11 224	0.34 454	0.14 207

AF-Net	0.69 444	0.92 460	2.21 400	0.41 421	0.40 462	0.68 413	0.40 416	1.02 519	0.86 499	0.69 458	1.03 517	1.04 523	0.84 506	1.19 376	0.78 438	0.22 491	0.14 362	0.25 506	0.17 390	0.30 416	0.18 309

AnyNet_C32	1.00 524	1.33 550	2.53 465	0.49 478	0.54 512	1.15 539	1.14 565	0.91 430	0.89 510	1.11 535	0.95 504	0.87 483	0.93 519	1.50 415	4.07 583	0.21 478	0.20 462	0.25 506	0.24 455	0.38 487	0.33 478

edge stereo	0.81 499	0.73 395	3.30 558	0.37 376	1.21 575	0.62 344	0.39 413	0.93 447	0.79 479	0.80 492	0.88 491	1.14 538	0.71 480	2.18 519	0.71 422	0.21 478	0.20 462	0.26 509	0.18 403	0.38 487	0.26 424

STTRV1_RVC	0.80 490	0.55 320	2.89 520	0.42 432	0.49 500	0.79 473	0.44 444	1.15 547	0.82 489	0.62 416	0.89 493	0.72 418	0.63 459	2.69 560	0.64 405	0.48 544	0.64 564	0.27 510	0.24 455	0.35 465	0.27 432

PS-NSSS	0.63 408	1.00 497	1.81 268	0.30 206	0.31 382	0.63 361	0.34 378	0.98 487	0.69 394	0.54 314	0.74 456	0.51 295	0.41 319	2.43 541	0.48 343	0.24 502	0.17 427	0.27 510	0.18 403	0.27 394	0.21 354

CBMV_ROB	0.76 478	0.42 249	2.68 491	0.33 285	0.22 246	0.74 446	0.47 463	0.96 474	0.76 464	1.04 531	0.96 505	0.88 487	0.93 519	2.06 508	1.19 497	0.22 491	0.24 488	0.27 510	0.25 463	0.25 364	0.28 439

PDISCO_ROB	0.75 475	1.06 510	2.11 378	0.64 530	0.59 525	1.13 537	0.43 433	1.14 544	1.05 531	0.64 436	0.71 446	0.96 506	0.61 451	1.21 377	0.76 434	0.37 536	0.18 438	0.27 510	0.24 455	0.56 539	0.32 470

CFNet-ft	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 522	2.42 441	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 415	0.94 568	0.96 585	0.28 514	1.00 583	0.90 560	1.36 587

RGC	0.71 457	0.97 486	2.18 396	0.44 444	0.44 480	0.73 442	0.40 416	0.94 456	0.71 413	0.71 468	1.04 520	1.01 516	0.71 480	1.74 453	0.70 419	0.23 494	0.18 438	0.28 514	0.26 471	0.29 405	0.27 432

PVD	0.90 511	0.85 441	2.15 389	0.53 497	0.50 502	0.99 516	0.56 492	1.15 547	1.64 568	1.41 562	1.41 545	1.11 535	1.13 540	1.35 391	1.31 508	0.26 511	0.28 513	0.28 514	0.26 471	0.37 480	0.49 529

AnyNet_C01	1.14 533	1.49 557	4.23 579	0.54 502	0.53 510	1.51 552	1.37 575	1.04 530	1.07 535	1.17 544	1.33 540	1.15 539	1.08 535	1.61 436	2.74 563	0.25 507	0.22 477	0.28 514	0.24 455	0.48 525	0.40 512

CFNet_RVC	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

NOSS_ROB	0.64 412	0.65 364	1.62 185	0.46 463	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 442	0.38 286	2.78 565	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 514	0.26 471	0.27 394	0.39 508

HBP-ISP	0.76 478	1.30 544	3.19 552	0.35 334	0.26 314	0.85 494	0.54 484	1.03 526	0.72 423	0.80 492	0.69 432	0.68 393	0.83 503	2.04 506	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.29 521	0.25 463	0.28 400	0.24 405

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 444	2.91 525	0.45 458	0.50 502	0.64 374	0.48 467	1.14 544	2.64 587	0.63 426	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 508	0.23 494	0.19 451	0.30 522	0.28 479	0.36 472	0.25 414

FSD	0.36 139	0.41 241	0.91 66	0.34 316	0.29 350	0.35 42	0.33 373	0.44 68	0.46 160	0.32 153	0.32 136	0.37 189	0.32 244	0.35 104	0.32 238	0.28 520	0.27 510	0.31 523	0.30 493	0.31 425	0.29 445

FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 328	2.80 512	0.44 444	0.39 453	2.05 574	0.66 516	1.90 578	1.84 577	2.79 589	2.97 583	4.41 590	3.07 585	2.65 556	2.30 555	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.38 502

FCDSN-DC	1.29 546	0.54 311	2.50 462	0.47 468	0.41 469	1.12 535	0.60 502	1.10 538	1.27 552	2.23 579	2.87 579	3.67 583	3.12 587	2.39 535	1.69 529	0.30 525	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.35 465	0.38 502
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 560	0.59 330	2.88 517	0.44 444	0.39 453	1.97 571	0.66 516	1.67 572	1.70 570	2.72 588	2.89 580	4.22 586	2.97 584	2.55 551	2.19 550	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.39 508

ccnet	0.71 457	0.41 241	1.59 178	0.40 414	0.45 489	1.06 526	0.55 487	0.98 487	0.71 413	0.88 511	0.97 507	0.82 463	0.88 515	1.68 443	0.94 455	0.32 528	0.26 503	0.32 527	0.27 476	0.34 454	0.30 456

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 526	1.67 567	2.32 421	0.47 468	0.39 453	1.47 548	0.95 549	0.95 469	0.91 513	0.84 506	0.94 502	1.05 525	0.60 442	2.95 571	0.72 427	0.41 537	0.72 577	0.32 527	0.55 553	0.74 551	1.22 583

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 478	2.38 434	0.39 403	0.32 390	1.96 569	0.62 511	0.91 430	1.43 560	2.94 591	2.60 574	4.77 592	1.95 572	2.43 541	1.33 510	0.29 522	0.26 503	0.32 527	0.32 506	0.30 416	0.30 456

xyz-stereo	3.02 586	0.29 134	30.64 624	0.23 45	0.12 8	15.52 605	0.24 212	0.51 124	0.47 178	0.59 387	7.99 598	0.64 365	0.47 382	1.39 395	0.50 353	0.09 81	0.07 44	0.34 530	0.07 64	0.13 125	0.08 37

TDLM	0.67 432	0.92 460	1.76 226	0.37 376	0.24 279	0.66 395	0.56 492	0.82 354	0.74 442	1.16 539	0.62 373	0.61 349	0.48 391	2.70 561	0.50 353	0.20 471	0.11 291	0.35 531	0.14 326	0.32 434	0.16 271

ELAS	1.39 554	0.79 420	2.86 515	0.53 497	0.50 502	2.81 584	2.20 588	1.61 571	1.50 564	2.28 581	2.35 568	1.82 562	2.13 574	1.73 451	2.22 551	0.35 533	0.37 532	0.35 531	0.35 516	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 482	1.04 507	2.06 365	0.94 556	0.35 425	0.89 505	0.40 416	0.85 378	0.63 337	0.55 332	0.63 385	0.75 435	0.38 286	2.38 532	0.48 343	1.10 576	0.31 520	0.36 533	0.21 440	0.53 536	0.55 538

GANetREF_RVC	0.75 475	1.15 526	2.46 450	0.47 468	0.26 314	0.83 488	0.61 506	0.97 483	0.89 510	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 533	0.24 455	0.39 497	0.31 464
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
PASM	0.72 460	0.68 375	1.91 319	0.47 468	0.44 480	0.60 303	0.51 472	0.76 297	0.80 482	0.77 487	0.67 415	0.87 483	0.61 451	2.40 536	0.67 412	0.32 528	0.35 528	0.36 533	0.41 537	0.45 522	0.39 508

FBW_ROB	0.83 501	0.77 410	1.77 235	0.44 444	0.30 363	0.87 500	0.46 455	1.10 538	0.91 513	0.81 498	0.75 459	1.01 516	0.61 451	3.66 584	1.23 502	0.26 511	0.23 485	0.36 533	0.25 463	0.27 394	0.62 544

UDGNet	0.44 222	1.02 505	1.74 214	0.35 334	0.19 190	0.58 274	0.23 179	0.49 110	0.66 374	0.41 195	0.38 176	0.34 179	0.29 220	0.53 242	0.30 215	0.24 502	0.10 243	0.37 537	0.19 423	0.27 394	0.15 242

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 418	3.21 554	0.55 509	0.50 502	1.49 550	2.48 592	1.48 564	1.71 571	2.13 576	2.09 560	2.07 566	2.56 580	1.90 491	2.02 542	0.35 533	0.36 530	0.37 537	0.34 513	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 551	1.93 586	5.95 588	0.81 548	0.59 525	1.57 554	1.09 561	1.39 562	1.22 548	0.84 506	1.01 513	1.25 545	1.12 539	3.19 576	2.36 557	0.45 541	0.47 552	0.38 539	0.34 513	0.59 540	0.57 539

dad	0.51 317	1.01 501	1.74 214	0.29 187	0.19 190	0.60 303	0.26 254	0.52 138	0.75 455	0.63 426	0.63 385	0.63 356	0.33 249	0.85 339	0.47 337	0.27 516	0.15 388	0.40 540	0.18 403	0.22 323	0.14 207

hitnet-ft	0.67 432	0.80 422	1.90 313	0.28 155	0.22 246	0.69 419	0.36 393	0.85 378	0.65 359	0.56 344	0.84 480	1.03 520	0.95 525	2.32 527	0.55 372	0.23 494	0.14 362	0.41 541	0.13 298	0.24 351	0.17 289

ADCMid	0.96 520	1.32 548	2.74 503	0.38 392	0.35 425	0.99 516	0.58 498	0.94 456	0.86 499	1.23 548	1.01 513	1.01 516	1.00 527	1.05 359	3.97 581	0.21 478	0.19 451	0.42 542	0.32 506	0.40 502	0.29 445

SGM_RVC	1.89 569	0.92 460	2.50 462	0.96 559	0.93 559	1.63 557	1.37 575	1.52 567	12.43 602	1.85 570	1.69 552	2.40 572	1.74 569	2.81 568	1.71 530	0.53 546	0.47 552	0.42 542	0.47 543	0.74 551	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 575	0.50 297	1.93 325	1.80 583	2.56 591	10.86 601	2.30 589	1.22 550	0.80 482	0.62 416	1.16 528	1.13 536	0.56 423	16.09 611	1.18 495	0.20 471	0.09 200	0.43 544	1.62 592	0.94 562	1.58 592

PSMNet-RUCA	0.58 374	0.82 431	1.89 308	0.59 522	0.56 518	0.64 374	0.36 393	0.84 371	0.69 394	0.51 282	0.68 423	0.53 303	0.43 347	0.56 253	0.43 316	0.34 532	0.18 438	0.44 545	0.29 483	0.48 525	0.30 456

MANE	2.90 584	1.14 522	2.96 528	1.03 561	1.01 564	5.01 594	2.45 591	5.36 599	6.88 599	3.58 594	4.76 596	5.99 596	4.99 592	4.23 588	4.61 589	0.56 551	0.67 567	0.44 545	0.78 574	0.51 532	1.03 578

GANet	0.75 475	0.84 437	2.01 356	0.40 414	0.25 297	0.74 446	0.66 516	0.87 397	0.73 438	0.71 468	1.07 522	0.84 471	0.59 438	2.71 563	1.15 490	0.17 434	0.16 406	0.44 545	0.16 371	0.31 425	0.20 342

JetBlue	1.78 566	1.63 563	3.92 572	0.73 538	1.21 575	4.38 593	3.35 595	1.59 569	1.20 547	1.26 553	1.52 548	2.37 571	1.88 571	3.23 577	3.00 566	0.53 546	0.47 552	0.48 548	0.49 546	1.29 576	0.97 569

Consistency-Raft	0.88 508	0.93 466	3.23 556	0.99 560	0.64 537	0.77 464	0.55 487	0.98 487	0.97 521	0.61 405	1.03 517	0.65 370	1.05 532	0.79 332	1.38 513	0.44 539	0.46 549	0.51 549	0.58 562	0.65 545	0.47 525

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 475	2.54 471	0.58 517	0.55 515	0.78 469	0.63 513	1.00 507	1.08 536	1.03 529	4.07 592	1.48 555	1.22 542	2.88 570	1.27 506	0.50 545	0.46 549	0.54 550	0.62 565	0.50 530	0.63 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 490	0.66 371	1.29 119	0.59 522	0.75 546	0.67 401	0.52 475	0.95 469	0.71 413	0.94 521	0.70 442	0.67 386	0.87 511	0.71 312	1.35 511	0.64 555	0.62 563	0.58 551	1.44 590	0.60 543	0.65 547

SPS-STEREO	1.07 530	1.13 520	2.88 517	0.65 533	0.69 542	0.99 516	0.68 522	1.05 531	0.87 502	1.36 556	1.23 531	1.46 554	0.94 522	1.87 481	1.72 531	0.66 556	0.61 562	0.58 551	0.57 559	0.65 545	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 490	1.58 561	2.53 465	0.76 541	0.83 551	0.76 456	0.36 393	0.83 360	0.64 345	0.63 426	0.69 432	0.73 423	0.51 403	1.21 377	0.53 365	0.77 564	0.29 514	0.59 553	0.29 483	0.86 559	0.61 543

FACV-RUCA	0.58 374	0.40 234	1.78 240	0.43 437	1.67 586	0.48 145	0.28 297	0.69 241	0.62 325	0.40 186	0.53 295	0.33 173	0.63 459	0.40 147	0.31 227	0.13 334	0.11 291	0.62 554	0.12 264	0.70 549	0.98 570

MFMNet_re	0.92 514	1.28 542	2.53 465	0.82 549	0.76 549	0.90 506	0.75 533	0.98 487	1.04 530	1.03 529	1.05 521	0.84 471	0.94 522	0.83 335	0.72 427	0.68 557	0.60 561	0.63 555	0.60 564	0.77 555	0.74 552

SGM+DAISY	1.83 568	1.43 554	3.81 569	0.87 550	1.01 564	2.38 581	2.53 593	1.36 559	1.75 572	2.92 590	3.22 586	2.65 574	2.93 582	2.22 524	3.10 570	0.72 559	0.69 573	0.63 555	0.62 565	0.77 555	0.98 570

NCCL2	0.65 421	0.94 468	1.96 347	0.43 437	0.30 363	0.71 429	0.68 522	0.84 371	0.65 359	0.70 464	0.60 361	0.86 481	0.54 413	1.56 422	0.57 384	0.20 471	0.16 406	0.67 557	0.25 463	0.22 323	0.24 405

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 571	2.50 462	0.56 511	0.40 462	2.15 577	0.99 552	1.24 553	1.26 551	1.02 528	1.10 524	1.29 546	0.88 515	3.10 575	1.08 479	1.66 588	0.83 581	0.68 558	0.88 578	1.57 581	1.80 596

AnonymousM	0.37 148	0.44 265	1.50 166	0.25 82	0.15 63	0.52 189	0.23 179	0.60 198	0.42 120	0.42 200	0.32 136	0.30 156	0.25 157	0.34 98	0.23 112	0.11 246	0.09 200	0.71 559	0.36 525	0.12 95	0.07 8

otaku	1.03 527	1.68 569	2.72 497	0.95 557	0.73 545	1.03 523	0.59 500	0.99 499	0.86 499	0.69 458	1.61 549	0.98 510	0.64 462	1.46 406	1.14 488	0.95 569	0.46 549	0.72 560	0.40 534	1.24 574	0.78 557

Ntro	1.00 524	1.68 569	2.80 512	0.95 557	0.85 552	1.06 526	0.53 479	0.98 487	0.90 512	0.62 416	0.76 462	0.93 499	0.66 469	1.66 440	0.98 461	0.99 572	0.45 547	0.75 561	0.40 534	1.19 570	0.75 554

GCST	0.72 460	1.10 515	2.15 389	1.11 566	0.59 525	0.62 344	0.19 78	0.75 284	0.53 232	0.56 344	0.63 385	0.47 276	0.31 237	1.11 366	0.33 249	0.75 562	0.45 547	0.84 562	0.64 568	0.69 548	0.54 535

DualNet (step1)	0.59 382	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.61 552	0.14 362	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample9	0.94 516	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample8	1.12 531	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.95 469	0.61 307	1.18 546	0.56 329	2.53 573	1.31 547	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

UDG	0.77 482	1.23 536	2.15 389	0.67 535	0.59 525	0.78 469	0.38 408	0.90 418	0.70 403	0.61 405	0.69 432	1.01 516	0.67 471	1.02 355	0.73 430	0.45 541	0.34 527	0.87 563	0.51 550	0.67 547	0.46 524

CC-Net-ROB	0.85 504	1.15 526	2.13 383	0.88 551	0.38 450	0.88 504	0.44 444	1.06 532	0.79 479	0.58 373	0.69 432	0.65 370	0.50 401	2.74 564	0.51 358	0.93 567	0.39 543	0.87 563	0.29 483	0.54 537	0.54 535

WAO-7	1.48 559	1.63 563	2.49 458	0.93 555	0.75 546	1.72 562	1.10 562	1.84 577	1.96 580	1.43 563	2.54 572	1.97 564	1.61 565	3.06 573	2.08 545	0.69 558	0.66 566	0.94 568	0.74 572	0.80 557	0.69 549

DDUNet	0.77 482	1.12 517	1.88 301	0.76 541	0.69 542	0.84 490	0.43 433	0.85 378	0.65 359	0.67 449	0.75 459	0.91 493	0.52 408	1.03 357	0.57 384	0.54 548	0.37 532	0.95 569	0.52 552	0.71 550	0.57 539

MonStereo1	1.98 572	1.01 501	1.78 240	1.19 569	1.04 567	3.58 588	0.61 506	1.53 568	1.93 579	1.39 560	3.37 587	2.23 570	10.80 603	2.84 569	1.25 504	1.04 573	0.38 536	0.96 570	0.57 559	1.10 566	1.00 577

PWCK	1.49 560	1.90 583	3.22 555	1.09 564	0.54 512	1.71 561	1.73 583	1.49 565	1.53 565	1.44 564	1.80 554	1.82 562	1.30 546	3.34 579	1.76 533	1.07 575	0.56 559	0.97 571	0.58 562	1.38 580	0.65 547

ACVNet_2	1.42 557	1.81 576	3.23 556	1.08 563	0.92 558	1.32 543	0.85 543	1.49 565	1.69 569	1.19 547	1.73 553	2.13 567	1.03 530	2.50 547	1.40 516	0.91 566	0.53 557	1.00 572	0.55 553	2.11 590	0.85 562

RainbowNet	1.15 535	1.78 575	2.72 497	1.12 567	0.91 557	1.06 526	0.76 535	1.16 549	1.13 544	0.75 480	0.97 507	1.09 531	0.80 499	1.60 433	1.21 500	1.17 578	1.26 589	1.01 573	0.57 559	1.13 568	0.88 567

ACVNet_1	1.33 548	1.91 584	4.03 575	1.09 564	0.88 554	1.19 542	0.66 516	1.24 553	1.17 545	0.94 521	0.96 505	3.09 579	1.04 531	2.37 529	1.11 485	1.04 573	0.48 555	1.03 574	0.48 544	1.12 567	0.83 559

ACVNet-4b	1.93 570	1.85 579	4.10 577	1.07 562	0.86 553	1.15 539	0.53 479	1.06 532	1.12 542	0.64 436	1.09 523	1.99 565	0.70 478	2.20 520	9.86 603	5.62 601	0.41 546	1.03 574	0.55 553	1.86 588	0.85 562

LVE	1.96 571	2.17 595	3.14 546	1.68 579	1.80 588	1.63 557	1.03 558	2.34 583	2.81 588	1.25 549	2.89 580	4.24 588	1.29 544	2.79 566	1.44 518	2.85 596	0.91 584	1.18 576	1.46 591	1.23 573	1.10 580

Dean	1.79 567	1.83 577	3.92 572	1.29 572	1.07 570	1.55 553	1.00 555	1.95 580	2.33 582	1.47 565	4.19 593	4.26 589	1.33 550	2.21 521	1.48 520	1.14 577	0.68 571	1.18 576	0.74 572	1.24 574	0.98 570

DispFullNet	1.67 565	2.10 589	5.22 584	1.53 578	8.90 597	0.86 496	0.31 342	0.96 474	0.96 520	1.37 559	1.01 513	1.13 536	1.98 573	1.51 416	0.91 452	0.54 548	0.31 520	1.18 576	0.63 567	1.13 568	0.80 558

WAO-6	1.58 564	1.54 559	2.32 421	1.14 568	1.00 563	2.30 579	1.03 558	1.82 576	2.85 589	1.25 549	2.61 575	2.20 568	1.56 563	2.47 545	1.99 541	0.95 569	0.67 567	1.19 579	0.83 576	1.08 565	0.88 567

IMH-64-1	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

IMH-64	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

IMH	2.02 573	2.15 594	2.69 494	1.68 579	1.12 573	1.66 560	0.92 548	2.10 581	1.92 578	1.32 555	2.66 577	2.21 569	1.69 567	5.78 593	1.68 528	5.54 600	0.96 585	1.31 582	0.71 571	1.32 579	0.99 575

LE_ROB	4.43 593	1.35 552	9.38 595	2.79 595	3.93 594	2.43 582	3.46 597	2.68 586	11.19 601	11.66 606	4.73 595	5.26 594	10.46 602	4.50 591	9.49 601	0.82 565	0.69 573	1.34 583	0.98 582	0.75 553	0.76 555

JetRed	3.29 588	4.93 599	10.17 596	1.45 575	1.72 587	7.44 597	5.05 600	3.06 589	2.12 581	2.41 583	2.39 569	2.99 577	2.37 577	3.51 582	6.44 595	1.32 583	1.90 595	1.37 584	1.23 589	2.21 591	1.76 594

TorneroNet-64	2.65 577	1.83 577	3.30 558	1.46 576	1.20 574	3.89 589	0.99 552	3.51 596	6.71 598	2.56 584	4.60 594	4.22 586	3.85 590	3.33 578	3.14 571	1.19 579	0.65 565	1.39 585	0.79 575	3.31 597	1.15 581

Anonymous_2	0.74 472	0.32 167	1.65 187	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 471	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 586	3.69 602	0.80 557	0.27 432

TorneroNet	5.50 595	1.92 585	3.16 548	1.47 577	1.25 577	14.07 603	1.06 560	4.90 597	20.99 619	10.17 602	16.48 610	11.88 607	6.93 597	3.34 579	4.20 585	1.30 582	0.69 573	1.45 587	0.86 577	2.61 594	1.20 582

WAO-8	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 595	2.15 577	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 603	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

Venus	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 595	2.15 577	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 603	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

UNDER WATER-64	2.47 576	1.89 582	4.86 582	1.82 586	1.44 580	3.18 586	1.57 582	2.62 584	5.64 594	2.05 572	2.13 562	4.13 585	3.76 589	2.62 554	3.42 577	1.47 585	0.85 582	1.57 590	1.07 585	1.82 587	1.49 589

UNDER WATER	2.74 579	1.85 579	4.54 581	1.81 585	1.44 580	2.34 580	1.40 578	3.24 591	6.60 597	2.60 585	2.76 578	5.75 595	5.24 594	3.02 572	4.01 582	1.45 584	0.81 580	1.59 591	1.06 584	1.80 586	1.51 590

KSHMR	4.10 591	1.97 587	5.27 585	1.71 581	1.47 582	1.96 569	1.28 571	3.19 590	17.33 613	2.12 573	15.91 608	9.18 602	1.57 564	8.42 600	1.98 540	1.52 586	1.26 589	1.67 592	1.19 587	1.67 584	1.40 588

notaker	2.66 578	2.07 588	3.31 560	2.61 594	1.43 578	1.76 564	1.11 563	2.76 587	1.79 574	2.26 580	11.53 605	3.96 584	4.29 591	3.09 574	2.76 564	1.55 587	0.88 583	1.70 593	1.07 585	2.00 589	1.35 586

ktn	4.35 592	2.10 589	2.89 520	1.80 583	1.49 584	2.13 576	1.41 580	2.26 582	12.72 603	11.41 605	16.43 609	11.15 605	3.75 588	4.36 590	3.18 572	1.82 590	0.98 587	1.73 594	1.21 588	2.97 596	1.27 584

MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 596	3.16 548	0.65 533	0.41 469	1.12 535	0.46 455	1.23 552	1.33 555	1.61 567	1.20 529	1.43 553	0.98 526	1.76 456	1.97 539	1.90 591	1.80 591	1.98 595	2.15 596	1.63 582	1.77 595

BEATNet-Init1	12.10 603	11.19 604	27.29 622	2.99 596	3.51 593	21.84 616	11.10 603	14.34 611	13.83 608	20.34 614	20.33 615	26.35 625	20.03 612	19.06 615	14.80 610	1.74 589	1.81 592	2.05 596	2.49 599	3.69 599	3.12 600

TCMNet-wrong-test	5.51 596	6.62 602	6.20 589	13.02 608	11.90 602	7.14 596	5.53 601	6.99 603	1.44 561	2.65 586	3.10 584	8.37 601	5.95 596	4.75 592	6.05 594	3.07 597	0.98 587	2.38 597	1.99 595	6.62 604	5.43 604

IGEV-RUCA	2.28 574	0.30 147	1.15 93	0.40 414	1.86 589	2.06 575	1.90 585	1.36 559	1.80 576	3.70 595	3.76 590	5.02 593	8.19 600	2.12 515	1.63 526	0.25 507	0.76 578	2.72 598	1.91 594	2.39 593	2.36 598

tt	4.93 594	0.27 100	4.20 578	2.29 591	1.58 585	10.20 600	16.97 607	9.42 606	5.02 593	1.67 568	1.28 534	4.68 591	5.03 593	3.37 581	5.92 593	6.16 602	9.47 610	2.82 599	3.18 600	3.60 598	1.53 591

USTest	8.10 599	7.17 603	8.96 594	9.25 603	9.05 598	15.27 604	23.78 609	9.96 607	9.47 600	5.94 600	6.75 597	7.80 600	7.48 598	8.83 602	11.21 605	2.21 594	3.56 600	2.86 600	3.20 601	5.02 602	4.16 601

MADNet++	2.79 580	2.11 591	2.97 531	2.49 592	2.28 590	2.95 585	2.31 590	2.67 585	2.47 584	3.03 592	3.13 585	2.70 575	2.92 581	4.10 587	4.48 587	2.68 595	2.24 599	3.04 601	2.44 598	2.37 592	2.34 597

DGTPSM_ROB	8.89 601	5.62 600	12.25 599	5.92 600	11.32 600	8.54 598	24.18 610	6.40 601	13.49 604	5.15 597	11.46 603	6.19 598	10.92 604	7.00 597	13.72 606	4.47 598	7.65 604	3.92 602	7.45 606	4.38 600	7.87 607

DPSMNet_ROB	9.48 602	5.64 601	13.01 603	8.82 602	11.82 601	8.54 598	24.20 611	6.41 602	13.65 607	5.32 599	11.47 604	6.33 599	10.92 604	7.69 598	13.89 607	7.25 608	8.19 606	5.06 603	7.78 607	5.31 603	8.26 608

DGSMNet	2.89 583	0.63 353	3.18 551	3.43 597	4.17 596	2.57 583	6.98 602	0.97 483	0.83 493	0.56 344	1.86 556	0.79 451	0.62 456	1.64 438	1.39 514	4.61 599	5.01 603	5.17 604	4.71 603	4.44 601	4.19 602

HanzoNet	7.64 598	2.86 597	5.05 583	7.01 601	3.97 595	2.18 578	1.34 574	3.37 595	4.05 591	13.17 607	10.58 599	10.73 604	16.52 610	8.45 601	10.51 604	10.48 609	9.72 611	5.59 605	13.46 610	6.84 605	6.83 606

PML	23.15 613	16.83 608	7.78 592	5.49 599	9.93 599	51.13 626	104.50 627	5.76 600	13.62 606	37.30 628	105.93 627	30.86 626	23.50 617	12.07 605	7.87 599	6.30 603	2.12 598	6.32 606	2.43 597	10.44 608	2.90 599

DPSM_ROB	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 612	14.28 609	10.58 603	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 609	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 609

DPSM	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 612	14.28 609	10.58 603	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 609	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 609

RAFT-FEzeroshot	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 620	28.79 624	21.14 616	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 619	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 615

RAFT-FE	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 620	28.79 624	21.14 616	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 619	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 615

CasAABBNet	24.81 617	22.53 618	24.83 616	26.08 615	25.74 613	39.86 622	57.06 622	28.87 622	28.83 626	21.16 619	22.54 620	24.22 620	23.89 622	26.38 619	30.87 621	14.25 610	16.71 614	13.09 609	14.81 612	17.78 610	16.71 614

FlowAnything	24.85 618	22.54 619	25.10 618	26.11 618	25.76 614	39.86 622	57.00 620	28.89 623	28.87 627	21.31 621	22.68 622	24.22 620	23.87 618	26.39 622	30.89 625	14.26 611	16.78 618	13.10 612	14.90 616	17.78 610	16.69 613

Selective-RAFT-Error	24.87 619	22.59 622	25.14 619	26.13 619	25.82 617	39.93 624	57.03 621	28.97 624	28.95 628	21.21 620	22.65 621	24.25 622	23.98 623	26.43 623	30.83 620	14.27 614	16.71 614	13.10 612	14.82 613	17.82 614	16.76 617

LSM0	26.58 620	22.63 623	25.88 620	30.13 620	52.21 627	39.94 625	56.74 619	28.97 624	28.72 623	21.14 616	22.26 617	24.43 623	23.88 619	26.54 625	30.87 621	14.32 615	16.55 613	13.12 614	14.71 611	17.92 615	20.60 620

U	3.37 590	0.17 1	0.91 66	0.26 113	13.79 606	19.19 610	0.15 29	0.41 46	0.31 15	0.17 17	0.18 25	0.27 135	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 81	0.06 23	17.88 615	12.81 609	0.10 62	0.08 37

DPSimNet_ROB	17.97 609	20.20 616	24.98 617	17.62 609	15.92 607	21.53 615	21.00 608	13.70 609	15.61 611	23.89 624	14.69 607	22.87 616	24.58 624	12.70 608	14.56 608	18.48 616	12.91 612	20.21 616	12.05 608	17.76 609	14.17 612

HaxPig	19.86 610	22.40 617	22.34 611	17.95 610	17.95 609	11.77 602	11.89 604	16.02 614	15.89 612	21.10 615	21.41 616	18.74 614	18.39 611	20.08 616	19.69 614	23.63 622	23.22 620	24.06 617	23.69 618	23.00 617	23.95 621

LRCNet_RVC	13.74 608	19.30 609	12.75 602	19.46 611	12.69 603	1.86 565	0.41 422	12.33 608	1.05 531	15.77 609	18.83 614	12.62 610	8.70 601	12.21 606	9.62 602	22.22 618	8.37 609	25.85 618	24.01 619	19.32 616	17.44 618

ASD4	21.52 611	19.65 610	22.13 610	22.45 613	16.42 608	23.29 617	30.71 618	33.06 626	17.47 614	24.18 625	14.11 606	21.71 615	15.88 609	21.06 617	18.11 613	19.78 617	17.78 619	26.52 619	20.33 617	27.03 618	18.73 619

MEDIAN_ROB	23.96 614	27.05 624	26.39 621	22.16 612	22.13 611	16.12 606	13.97 605	20.24 615	20.05 615	25.50 626	25.31 623	22.96 617	22.63 616	24.39 618	23.24 618	28.20 623	27.23 624	28.62 620	27.75 622	27.50 619	27.76 624

AVERAGE_ROB	26.93 621	30.34 625	29.27 623	25.82 614	25.34 612	19.48 612	15.17 606	23.55 619	23.00 622	28.45 627	27.87 624	26.25 624	25.86 625	26.96 626	25.55 619	31.30 624	30.07 625	31.76 621	30.81 623	30.79 623	30.93 625

Anonymous_1	22.91 612	11.20 605	12.13 598	12.75 605	26.28 618	19.43 611	27.92 615	14.08 610	13.61 605	14.96 608	10.58 599	11.26 606	11.19 606	12.55 607	14.57 609	38.28 625	7.88 605	34.96 622	63.99 624	89.57 628	10.94 611

RSGM-EC	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 627	22.80 620	23.45 622	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 627	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 622

acva	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 627	22.80 620	23.45 622	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 627	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 622

FADE		3.00 598		2.11 589	2.94 592			5.00 598	2.49 585	1.25 549		3.05 578		8.02 599		94.83 628	35.90 626	65.83 625	66.18 625	1.66 583	1.30 585

xxxxx1	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

tt_ll	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

ff	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

test_example2	115.39 627	123.23 628	94.57 626	115.52 626	123.55 628	101.63 627	114.33 628	53.41 629	99.48 629	134.90 629	135.05 628	85.83 629	85.11 628	111.32 629	106.15 628	152.55 629	205.26 629	99.78 629	114.96 629	140.96 629	110.20 629

ccccc	291.34 628	297.21 629	347.09 628	374.70 629	380.44 629	203.92 628	213.88 629	216.32 630	172.72 630	203.37 630	218.57 629	215.01 630	258.31 629	312.78 630	341.56 629	412.57 630	356.13 630	256.09 630	227.69 630	428.88 630	389.64 630

Low-res two-view benchmark