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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.29 114	0.15 34	0.30 60	0.29 5	0.18 37	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.72 279	0.34 104	0.52 170	0.41 160	0.28 137	0.47 144	0.28 165	0.15 178	0.11 159	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 194	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 432	0.29 161	0.80 317	0.83 350	0.56 205	0.57 189	0.43 180	0.40 250	0.57 224	0.33 221	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.09 10	0.14 142	0.09 4

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

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

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

BridgeDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 72	0.29 151	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

pmcnn	1.23 550	0.29 410	0.96 503	0.40 246	0.23 170	0.95 478	0.69 513	1.16 469	1.28 529	1.67 557	2.33 559	11.15 611	0.86 489	0.93 468	0.88 487	0.15 178	0.12 217	0.12 31	0.10 61	0.15 192	0.15 241

DLNR-FE	20.05 616	36.38 623	38.08 620	170.06 634	60.08 627	0.23 25	0.20 29	14.13 616	0.36 106	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.63 293	0.28 165	5.38 612	0.10 63	0.15 140	0.11 95	73.09 632	0.11 80

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

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

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

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

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

xyz-stereo	4.23 598	0.17 83	61.76 632	0.34 72	0.16 10	12.16 609	0.37 308	0.58 157	0.68 259	1.01 480	3.36 586	0.77 371	0.82 479	1.21 518	0.40 309	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.11 95	0.13 97	0.10 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	20.09 617	36.28 622	38.04 619	169.85 633	61.80 628	0.23 25	0.20 29	13.88 615	0.37 122	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.62 282	0.28 165	5.46 613	0.10 63	0.15 140	0.11 95	72.60 631	0.11 80

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 263	0.36 138	0.48 420	0.22 130	0.20 9	0.29 161	0.51 119	0.44 163	0.28 61	0.23 26	0.42 172	0.26 111	0.29 9	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DCANet	0.36 194	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.57 348	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

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

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

iResNetv2_ROB	0.52 391	0.27 382	0.69 443	0.38 175	0.25 234	0.62 365	0.35 271	1.17 474	1.01 454	0.99 470	1.06 419	0.88 410	0.67 413	0.66 322	0.39 300	0.19 342	0.13 286	0.15 140	0.11 95	0.18 298	0.16 287

MLCV	0.47 327	0.24 321	0.61 397	0.37 144	0.17 21	0.61 357	0.33 234	0.80 317	0.87 378	0.94 449	1.13 443	0.72 340	0.43 266	0.89 449	0.51 382	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.14 142	0.12 128

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 111	0.39 185	0.40 246	0.24 199	0.42 242	0.42 389	0.63 192	0.41 146	0.37 122	0.35 99	0.32 91	0.26 111	0.53 189	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.15 192	0.10 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 160	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.27 310	0.30 114	0.25 99	0.71 267	0.63 236	0.58 210	0.55 182	0.45 189	0.46 286	0.51 173	0.29 185	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.13 172

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 358	0.29 410	0.79 481	0.42 320	0.21 109	0.61 357	0.40 364	0.82 323	0.99 444	0.87 408	1.12 436	0.69 323	0.53 321	0.78 399	0.51 382	0.15 178	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.15 241

S2M2_XL	0.19 7	0.18 111	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 276	0.16 385	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 194	0.19 150	0.38 166	0.32 42	0.19 57	0.82 455	0.29 161	0.52 128	0.32 73	0.51 185	0.78 269	0.43 180	0.45 281	0.69 349	0.44 338	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.13 172

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

MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 150	0.31 74	0.41 280	0.25 234	0.35 178	0.44 405	0.72 272	0.92 412	0.46 169	0.52 170	0.41 160	0.29 151	0.44 118	0.28 165	0.16 231	0.15 351	0.17 212	0.13 164	0.14 142	0.13 172

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

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

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

U	0.45 301	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.71 558	3.55 593	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 178	0.09 26	0.88 571	0.13 164	0.13 97	0.11 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 265	0.26 365	0.45 263	0.33 55	0.17 21	0.63 374	0.30 177	0.93 364	0.64 243	0.71 298	0.82 293	0.64 293	0.52 317	0.59 259	0.43 322	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.19 332	0.12 128
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.34 160	0.18 111	0.67 432	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.56 422	0.17 83	0.41 207	0.37 144	0.23 170	0.57 330	0.24 91	0.60 172	0.70 267	1.19 521	3.94 593	0.56 239	0.38 233	0.65 314	0.36 269	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.14 195	0.12 58	0.13 172

RAFT-345	0.40 254	0.18 111	0.40 197	0.38 175	0.22 130	0.33 157	0.26 113	0.61 178	0.51 193	0.74 323	1.79 542	0.45 189	0.33 195	0.66 322	0.36 269	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.14 195	0.13 97	0.13 172

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

Prome-Stereo	0.46 311	0.19 150	0.35 131	0.44 360	0.26 279	0.40 220	0.45 408	0.68 236	0.44 163	0.96 457	1.84 545	0.59 267	0.67 413	0.61 274	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.16 236	0.29 472

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

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

DIP-Stereo	0.39 242	0.21 224	0.50 339	0.41 280	0.28 334	0.62 365	0.27 130	0.77 304	0.40 141	0.64 245	0.86 317	0.52 223	0.33 195	0.66 322	0.42 317	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.15 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 311	0.32 429	0.56 381	0.37 144	0.19 57	0.63 374	0.35 271	1.01 401	0.72 279	0.77 338	0.83 299	0.70 327	0.59 364	0.68 343	0.53 393	0.16 231	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.24 424	0.16 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.45 301	0.21 224	0.48 314	0.42 320	0.28 334	0.31 131	0.54 467	0.63 192	0.62 225	0.62 226	0.89 337	1.01 449	0.69 423	0.75 384	0.66 434	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.15 241

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

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

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

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

AAGNet	1.43 561	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.25 234	0.29 101	0.31 203	0.65 206	0.68 259	0.97 462	0.86 317	0.67 318	0.62 380	0.64 307	20.63 615	0.16 231	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.19 332	0.12 128

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

OMP-Stereo	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.52 479	0.24 199	0.36 188	0.25 99	0.71 267	0.78 321	0.77 338	0.64 207	0.89 414	0.39 244	0.91 458	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.20 331	0.15 222	0.15 192	0.12 128

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

ASMatch	0.48 339	0.19 150	0.45 263	0.39 208	0.28 334	0.37 195	0.26 113	0.74 285	0.68 259	0.76 332	2.34 560	0.61 278	0.52 317	0.62 282	0.37 285	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.21 401

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.46 311	0.23 284	0.36 138	0.39 208	0.28 334	0.58 336	0.40 364	0.87 343	0.80 332	0.64 245	0.96 366	0.79 375	0.60 368	0.63 293	0.67 437	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.18 298	0.15 241

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

SuperB	1.04 529	0.37 460	4.81 593	0.43 341	0.31 400	0.99 488	0.46 412	1.02 405	2.09 571	1.09 507	1.09 429	0.75 359	0.81 475	1.06 492	1.76 556	0.19 342	0.15 351	0.17 212	0.15 222	2.82 602	0.26 448

HSM-Net_RVC	0.53 397	0.22 263	0.35 131	0.37 144	0.21 109	0.85 462	0.37 308	1.23 499	0.93 418	0.90 429	1.15 454	1.26 501	0.63 386	0.72 365	0.48 368	0.17 276	0.13 286	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX	0.51 381	0.30 419	0.65 421	0.59 519	0.42 490	0.71 410	0.77 532	1.01 401	0.84 355	0.71 298	0.92 348	0.46 197	0.36 224	0.92 461	0.51 382	0.16 231	0.14 320	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.14 216

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

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

FACV-RUCA	0.43 284	0.28 398	0.47 292	0.45 383	0.33 429	0.58 336	0.34 247	0.82 323	0.73 286	0.57 208	0.84 304	0.47 201	0.50 310	0.54 196	0.39 300	0.22 408	0.15 351	0.35 514	0.16 255	0.28 456	0.21 401

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.57 244	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

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

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

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

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

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

DEmStereo	0.48 339	0.17 83	0.50 339	0.38 175	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.63 192	0.74 293	0.89 422	1.66 534	0.58 252	1.06 527	0.60 266	0.42 317	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

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

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

DRaft	0.49 358	0.17 83	0.47 292	0.37 144	0.25 234	0.58 336	0.40 364	0.65 206	0.85 364	1.02 483	1.75 541	0.50 215	0.82 479	0.63 293	0.40 309	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

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

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

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.55 411	0.29 410	0.63 410	0.49 437	0.31 400	0.70 405	0.54 467	1.22 494	0.92 412	0.82 370	0.85 314	0.85 394	0.63 386	0.90 451	0.65 431	0.24 437	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.21 372	0.22 419

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

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

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

222	1.18 547	0.22 263	0.44 251	0.37 144	0.22 130	0.79 439	0.37 308	1.31 522	0.89 395	0.92 442	1.08 425	0.72 340	0.71 440	0.66 322	13.89 610	0.20 365	0.15 351	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.19 360

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

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

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

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

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

LE_ROB	4.42 599	0.24 321	2.75 580	0.42 320	0.23 170	1.57 553	0.90 551	1.71 571	17.88 619	16.56 621	4.88 602	5.17 598	18.85 621	1.63 553	14.62 611	0.17 276	0.14 320	0.16 171	0.16 255	0.19 332	0.17 309

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

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

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

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

CAS++	0.32 143	0.24 321	0.36 138	0.37 144	0.26 279	0.28 89	0.23 76	0.87 343	0.50 191	0.47 174	0.45 131	0.26 58	0.21 48	0.49 159	0.24 76	0.23 425	0.19 436	0.22 390	0.17 306	0.21 372	0.16 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 143	0.22 263	0.34 121	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	0.72 272	0.37 122	0.37 122	0.34 93	0.32 91	0.31 178	0.59 259	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.56 422	0.20 187	0.37 154	0.41 280	0.25 234	0.40 220	0.79 537	0.66 216	0.43 156	1.09 507	3.27 581	0.70 327	0.73 447	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.30 481

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

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

ICVP	0.46 311	0.25 346	0.38 166	0.48 420	0.28 334	0.58 336	0.43 396	1.00 392	0.70 267	0.67 270	0.95 362	0.75 359	0.55 339	0.53 189	0.54 398	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.17 306	0.19 332	0.20 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 143	0.19 150	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.31 131	0.29 161	0.68 236	0.51 193	0.49 179	0.66 217	0.37 129	0.23 72	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.15 192	0.12 128

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

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

xxxx	1.01 524	0.22 263	0.43 239	0.36 127	0.21 109	0.82 455	0.36 293	1.32 523	0.88 382	0.71 298	0.94 353	0.97 437	0.63 386	0.64 307	10.58 606	0.20 365	0.16 385	0.18 260	0.17 306	0.19 332	0.19 360

test_xeample	1.01 524	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.21 109	0.71 410	0.39 353	1.23 499	0.86 369	0.81 361	1.04 409	0.69 323	0.61 374	0.69 349	10.93 607	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.17 306	0.18 298	0.17 309

GMStereo	0.39 242	0.37 460	0.54 370	0.40 246	0.26 279	0.42 242	0.36 293	0.59 162	1.04 468	0.55 202	0.51 161	0.37 129	0.35 206	0.54 196	0.41 313	0.19 342	0.13 286	0.16 171	0.17 306	0.24 424	0.18 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 409	0.26 365	0.66 428	0.44 360	0.40 477	0.99 488	0.41 379	0.98 386	0.75 296	0.83 382	0.89 337	1.04 458	0.72 444	0.73 371	0.62 423	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.17 309

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

RASNet	0.53 397	0.22 263	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.68 398	0.38 330	0.97 383	0.88 382	0.73 318	1.04 409	1.03 456	0.92 504	0.90 451	0.86 477	0.16 231	0.14 320	0.14 97	0.17 306	0.15 192	0.13 172

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 131	0.20 187	0.33 104	0.41 280	0.16 10	0.26 57	0.24 91	0.52 128	0.53 199	0.52 193	0.54 176	0.39 142	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.22 390	0.18 333	0.18 298	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 374	0.24 321	0.55 375	0.38 175	0.31 400	0.58 336	0.33 234	0.98 386	0.93 418	0.88 418	1.19 467	0.80 383	0.49 299	0.63 293	0.43 322	0.21 382	0.15 351	0.26 461	0.18 333	0.26 441	0.22 419

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

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

CASS	0.45 301	0.27 382	0.42 228	0.48 420	0.22 130	0.61 357	0.34 247	0.97 383	0.62 225	0.71 298	0.85 314	0.61 278	0.55 339	0.57 224	0.41 313	0.29 485	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.22 394	0.28 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 339	0.23 284	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 569	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

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

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

DeepStereo_LL	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 569	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

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

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

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

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

AdaStereo	0.50 374	0.32 429	0.47 292	0.48 420	0.25 234	0.67 396	0.32 224	1.17 474	0.88 382	0.75 325	0.99 385	0.75 359	0.49 299	0.67 333	0.46 357	0.27 468	0.12 217	0.28 482	0.18 333	0.23 411	0.18 327
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
S2M2_L	0.26 79	0.22 263	0.33 104	0.31 22	0.25 234	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 146	0.25 39	0.36 104	0.30 80	0.25 93	0.30 15	0.26 125	0.22 408	0.19 436	0.17 212	0.19 365	0.21 372	0.18 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 327	0.26 365	0.50 339	0.35 107	0.22 130	0.69 400	0.38 330	1.15 462	0.81 340	0.78 342	0.82 293	0.62 284	0.53 321	0.63 293	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.21 373	0.19 365	0.21 372	0.19 360

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

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

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

LL-Strereo	0.57 429	0.27 382	0.68 437	0.48 420	0.34 438	0.39 216	0.48 427	0.94 369	0.97 435	0.83 382	0.78 269	1.10 479	1.18 539	1.33 532	0.49 370	0.17 276	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.16 236	0.17 309

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

BUS	0.45 301	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.70 405	0.34 247	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.65 306	0.49 299	0.64 307	0.51 382	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.83 502	0.56 528	1.87 568	0.49 437	0.38 466	0.56 325	0.66 501	0.70 259	1.00 450	2.42 581	2.02 553	1.31 509	1.18 539	0.93 468	1.13 531	0.20 365	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.27 452	0.30 481

EDNetEfficientorigin	9.93 608	1.15 573	175.16 634	0.48 420	0.36 450	1.04 499	0.68 508	1.24 506	2.69 584	3.17 595	2.50 565	2.30 566	2.07 581	1.76 559	2.21 570	0.20 365	0.18 422	0.24 429	0.19 365	0.51 543	0.50 558

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

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

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

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

z-mn7	1.00 523	0.50 511	1.70 564	0.53 489	0.36 450	1.75 563	0.71 524	1.22 494	2.28 576	0.96 457	2.54 566	1.42 529	0.95 513	2.19 578	1.54 549	0.22 408	0.19 436	0.21 373	0.20 390	0.27 452	0.25 442

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

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

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

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

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

DualNet	0.48 339	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.80 348	1.03 403	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.46 562	0.80 554	6.12 595	0.47 413	0.39 472	0.69 400	0.83 540	0.90 355	2.77 585	3.50 598	1.96 550	1.66 548	2.03 580	1.26 524	4.18 592	0.21 382	0.18 422	0.21 373	0.20 390	0.41 522	0.39 525

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

NVstereo2D	0.60 446	0.30 419	0.75 469	0.48 420	0.43 497	0.89 467	0.48 427	1.05 417	1.15 501	0.66 267	0.86 317	0.88 410	0.70 436	0.99 478	0.65 431	0.32 506	0.15 351	0.28 482	0.20 390	0.40 516	0.36 512

PWC_ROB	0.87 506	0.52 522	1.28 539	0.50 451	0.32 416	0.91 470	0.37 308	1.36 533	1.46 546	1.61 551	2.59 570	1.16 494	1.01 523	1.34 534	1.40 547	0.25 448	0.18 422	0.28 482	0.20 390	0.29 460	0.28 465

PWCDC_ROB	0.89 510	0.49 507	0.80 483	0.74 556	0.40 477	1.03 495	0.39 353	1.33 525	2.35 580	1.02 483	3.77 588	0.81 386	0.92 504	1.20 514	0.90 499	0.34 520	0.22 466	0.24 429	0.20 390	0.34 494	0.29 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCP+	1.06 534	0.35 448	1.51 560	0.49 437	0.51 528	1.45 546	0.55 471	1.25 510	1.03 462	1.16 516	1.15 454	1.10 479	1.07 529	1.56 547	6.75 602	0.19 342	0.16 385	0.23 412	0.21 413	0.28 456	0.21 401

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

DPSNet	0.99 522	0.42 488	1.88 569	0.53 489	0.41 484	1.59 554	1.26 577	2.21 580	1.43 542	1.10 509	1.11 432	1.46 532	1.95 578	1.34 534	1.26 538	0.34 520	0.25 492	0.25 442	0.21 413	0.46 534	0.37 517

StereoDRNet-Refined	0.58 436	0.32 429	0.54 370	0.46 404	0.30 378	0.96 481	0.40 364	1.00 392	0.94 425	1.12 512	1.08 425	0.96 435	0.67 413	0.90 451	0.89 497	0.17 276	0.13 286	0.22 390	0.21 413	0.20 348	0.19 360
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.04 529	0.38 470	1.32 545	0.54 496	0.29 361	0.89 467	0.72 526	1.52 557	1.24 517	1.05 494	1.41 506	2.98 576	1.49 558	2.74 587	2.83 580	0.22 408	0.14 320	0.20 331	0.22 431	0.32 481	0.32 493

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

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

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

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

KYRaft	0.48 339	0.20 187	0.38 166	0.44 360	0.23 170	0.44 253	0.37 308	0.66 216	0.41 146	0.94 449	1.73 538	0.79 375	0.41 258	0.63 293	0.31 199	0.16 231	0.11 159	0.18 260	0.22 431	0.16 236	0.78 571

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

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

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

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

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

GANet	0.70 468	0.37 460	0.55 375	0.51 467	0.34 438	0.94 475	0.96 556	1.08 429	0.94 425	1.04 492	1.98 551	1.13 489	0.88 496	1.12 505	0.66 434	0.25 448	0.26 499	0.27 474	0.22 431	0.31 475	0.22 419

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

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

DLCB_ROB	0.58 436	0.28 398	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.77 432	0.50 440	0.99 388	0.92 412	1.04 492	1.14 448	1.21 496	0.69 423	0.88 443	0.69 441	0.20 365	0.20 448	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.18 327

MultiAttention	3.58 593	0.24 321	0.62 400	0.54 496	0.34 438	22.90 616	2.72 606	1.60 562	1.13 497	0.80 348	1.81 543	1.14 492	0.43 266	35.29 625	0.61 420	0.17 276	0.12 217	0.23 412	0.23 447	0.34 494	0.29 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SANet	1.07 536	0.41 486	1.06 513	0.48 420	0.30 378	1.41 541	0.94 554	1.42 542	3.36 592	1.58 548	2.43 563	2.33 568	1.70 569	1.34 534	1.07 523	0.28 478	0.24 484	0.26 461	0.23 447	0.34 494	0.30 481

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

coex-ft	6.43 605	1.51 585	87.33 633	0.49 437	0.38 466	1.34 536	1.21 573	1.16 469	8.09 604	12.12 613	2.79 574	2.77 575	3.31 596	1.16 509	3.15 581	0.24 437	0.23 476	0.27 474	0.24 463	0.45 531	0.37 517

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

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

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

Syn2CoEx	0.71 472	0.51 515	0.95 501	0.64 534	0.45 508	0.91 470	0.53 463	1.48 548	1.13 497	0.93 446	1.35 494	1.02 454	0.99 519	0.92 461	0.80 464	0.30 492	0.27 508	0.28 482	0.24 463	0.23 411	0.24 434

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

NaN_ROB	0.69 466	0.44 495	0.69 443	0.51 467	0.33 429	0.97 483	1.06 563	1.22 494	1.19 508	1.24 530	0.96 366	1.08 471	0.78 468	1.20 514	0.67 437	0.24 437	0.30 521	0.23 412	0.24 463	0.23 411	0.25 442

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

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

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

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

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

WZ-Net	1.19 548	0.59 532	4.07 590	0.62 532	0.51 528	1.34 536	1.31 581	1.32 523	1.74 562	1.53 547	1.65 532	1.74 551	1.28 548	2.25 580	2.01 566	0.27 468	0.21 458	0.23 412	0.25 472	0.40 516	0.39 525

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

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

G-Net	0.95 518	0.46 501	1.04 511	0.64 534	0.48 520	2.12 571	0.64 498	1.01 401	0.87 378	1.75 560	2.82 577	1.30 508	1.64 568	1.06 492	0.96 508	0.36 529	0.29 517	0.35 514	0.25 472	0.45 531	0.42 533

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

ADCL	1.04 529	0.38 470	1.35 548	0.50 451	0.39 472	1.61 555	0.89 548	1.29 517	1.39 539	1.29 533	1.50 521	1.24 499	1.24 544	1.37 540	4.87 595	0.21 382	0.19 436	0.25 442	0.25 472	0.29 460	0.27 458

DANet	0.71 472	0.45 499	0.91 499	0.59 519	0.40 477	0.81 447	0.40 364	0.97 383	0.84 355	1.20 525	1.22 469	1.33 517	0.88 496	1.16 509	1.24 536	0.27 468	0.23 476	0.31 499	0.25 472	0.35 499	0.32 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 429	0.33 437	0.44 251	0.47 413	0.32 416	0.67 396	0.61 491	1.05 417	0.93 418	0.85 393	1.04 409	1.01 449	0.73 447	0.83 421	0.52 390	0.29 485	0.19 436	0.27 474	0.25 472	0.31 475	0.21 401

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

SGM_RVC	0.97 520	0.28 398	0.41 207	0.39 208	0.22 130	1.55 551	0.73 528	1.51 554	1.25 523	2.25 578	1.92 548	2.58 572	1.56 562	2.02 571	1.19 534	0.27 468	0.27 508	0.27 474	0.25 472	0.25 434	0.25 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 114	0.19 150	0.39 185	0.47 413	0.26 279	0.46 267	0.25 99	0.43 86	0.31 60	0.29 69	0.26 42	0.35 116	0.26 111	0.40 82	0.37 285	0.21 382	0.15 351	0.22 390	0.26 486	0.16 236	0.16 287

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

SDNR	0.86 505	0.37 460	1.47 558	0.40 246	0.38 466	3.38 592	0.33 234	0.90 355	0.98 439	0.99 470	2.09 556	0.59 267	0.71 440	1.29 528	0.70 444	0.51 556	0.56 574	0.36 519	0.26 486	0.43 526	0.46 546

Wz-Net-SNSev	0.91 514	0.73 547	2.13 572	0.56 507	0.45 508	0.95 478	1.13 568	1.34 527	1.24 517	1.02 483	1.30 488	1.46 532	0.86 489	1.81 561	1.50 548	0.25 448	0.23 476	0.25 442	0.26 486	0.32 481	0.29 472

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

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

ETE_ROB	0.70 468	0.49 507	0.73 460	0.56 507	0.36 450	0.79 439	0.87 547	1.14 458	0.93 418	1.19 521	1.18 463	1.39 526	0.82 479	0.99 478	0.80 464	0.26 458	0.21 458	0.31 499	0.26 486	0.33 488	0.34 505

zh-sn7	1.09 539	0.75 549	3.23 583	0.57 513	0.42 490	1.11 510	0.89 548	1.19 479	1.27 527	1.41 540	1.98 551	1.25 500	1.47 557	1.99 570	2.62 577	0.26 458	0.26 499	0.26 461	0.27 493	0.35 499	0.30 481

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

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

AF-Net	0.81 494	0.39 477	0.68 437	0.64 534	0.54 536	0.91 470	0.51 455	1.61 564	1.31 532	0.96 457	2.02 553	1.46 532	1.26 547	1.11 504	0.99 513	0.32 506	0.24 484	0.39 529	0.27 493	0.30 469	0.25 442

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

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

TCMNet	0.66 456	0.39 477	0.98 506	0.59 519	0.61 549	0.96 481	0.55 471	1.05 417	0.90 398	0.84 389	1.14 448	0.89 414	0.65 403	0.85 433	1.01 517	0.26 458	0.26 499	0.31 499	0.28 499	0.32 481	0.29 472

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

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

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

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

MDST_ROB	0.91 514	0.27 382	0.85 487	0.63 533	0.41 484	2.53 575	0.71 524	1.60 562	1.13 497	2.83 588	1.73 538	0.97 437	0.69 423	1.61 550	0.73 452	0.25 448	0.22 466	0.32 505	0.28 499	0.25 434	0.24 434

RTS	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 581	1.40 585	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 567	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 590	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

RTSA	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 581	1.40 585	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 567	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 590	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

Wz-Net-TNSev	1.14 542	1.06 572	4.32 592	0.49 437	0.42 490	1.51 549	1.11 567	1.48 548	1.40 541	1.22 527	1.26 478	1.58 546	1.43 555	1.76 559	1.70 553	0.32 506	0.31 530	0.26 461	0.30 507	0.41 522	0.41 532

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

RP	0.76 481	0.36 453	0.63 410	0.66 542	0.58 546	0.80 442	0.55 471	1.14 458	1.22 514	0.97 462	1.65 532	1.43 531	1.32 549	1.01 482	0.84 472	0.33 514	0.30 521	0.36 519	0.30 507	0.34 494	0.34 505

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

LALA_ROB	0.74 479	0.43 490	0.69 443	0.54 496	0.40 477	1.01 490	0.95 555	1.21 486	1.07 485	1.22 527	1.12 436	1.56 544	0.79 470	1.04 491	0.86 477	0.33 514	0.22 466	0.35 514	0.30 507	0.35 499	0.31 489

SGM-Forest	0.62 449	0.32 429	0.39 185	0.43 341	0.30 378	1.02 492	0.55 471	1.09 433	1.05 472	1.06 498	1.18 463	1.10 479	0.67 413	0.88 443	0.62 423	0.31 495	0.33 541	0.33 510	0.30 507	0.30 469	0.28 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 452	0.35 448	0.41 207	0.42 320	0.25 234	1.01 490	0.77 532	1.13 449	1.09 490	1.17 517	1.22 469	1.04 458	0.75 453	0.88 443	0.63 426	0.28 478	0.30 521	0.34 512	0.30 507	0.26 441	0.26 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	0.71 472	0.37 460	0.89 496	0.56 507	0.45 508	1.18 524	0.68 508	1.41 541	0.85 364	0.81 361	1.15 454	1.04 458	0.81 475	1.10 502	1.17 532	0.26 458	0.28 512	0.32 505	0.31 514	0.29 460	0.30 481

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

XQC	0.89 510	0.65 541	1.31 543	0.67 545	0.52 532	1.22 528	0.68 508	1.26 512	1.52 549	1.14 515	1.11 432	1.28 505	1.04 526	1.40 542	1.77 557	0.38 533	0.24 484	0.37 524	0.31 514	0.53 548	0.47 551

ADCMid	1.14 542	0.52 522	2.23 574	0.53 489	0.43 497	1.07 502	0.75 530	1.23 499	1.05 472	2.15 574	1.44 514	1.50 538	1.43 555	1.56 547	5.01 596	0.26 458	0.24 484	0.29 490	0.31 514	0.37 509	0.33 498

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

MeshStereo	1.34 555	0.43 490	0.54 370	0.44 360	0.34 438	1.66 558	0.60 486	1.94 574	1.37 536	4.47 602	3.25 579	4.71 593	1.94 577	1.92 566	1.17 532	0.35 525	0.35 545	0.37 524	0.31 514	0.32 481	0.32 493
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
STTStereo	0.55 411	0.37 460	0.76 474	0.44 360	0.31 400	0.60 355	0.44 405	0.96 380	0.86 369	0.99 470	0.90 341	0.96 435	0.58 357	0.71 360	0.61 420	0.25 448	0.23 476	0.26 461	0.32 520	0.24 424	0.23 426

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

SGM-ForestM	4.04 596	0.32 429	0.46 280	0.43 341	0.27 310	7.50 604	1.45 589	3.84 598	4.24 599	8.19 611	6.76 608	19.00 619	9.08 607	10.74 611	6.62 601	0.31 495	0.33 541	0.32 505	0.32 520	0.29 460	0.29 472

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

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

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

AnyNet_C01	1.56 565	1.05 571	7.45 597	0.64 534	0.54 536	1.99 568	1.38 584	1.43 544	1.36 534	1.63 554	1.92 548	1.84 554	1.33 550	2.40 582	4.03 589	0.33 514	0.32 535	0.32 505	0.34 525	0.44 527	0.45 544

AnyNet_C32	1.16 546	0.62 539	2.40 576	0.57 513	0.55 538	1.41 541	1.34 582	1.18 477	1.24 517	1.49 542	1.42 508	1.39 526	1.20 543	1.55 545	4.82 594	0.29 485	0.28 512	0.29 490	0.34 525	0.38 513	0.42 533

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

ADCS	1.51 564	0.61 536	3.42 584	0.59 519	0.51 528	1.27 533	1.08 566	1.59 561	1.81 565	1.91 568	1.66 534	1.51 541	1.42 554	1.94 568	8.60 604	0.33 514	0.32 535	0.33 510	0.36 529	0.44 527	0.42 533

PVD	1.28 554	0.67 544	1.28 539	0.74 556	0.62 550	1.50 548	0.84 543	1.99 576	2.96 586	2.18 575	2.36 562	1.85 556	1.95 578	1.92 566	1.94 564	0.39 535	0.36 547	0.49 554	0.37 530	0.51 543	0.64 565

CSAN	0.83 502	0.49 507	0.77 479	0.60 526	0.41 484	1.14 516	1.06 563	1.19 479	1.46 546	1.32 534	1.43 511	1.37 524	1.19 541	1.27 527	0.86 477	0.39 535	0.31 530	0.36 519	0.37 530	0.35 499	0.34 505

WCMA_ROB	1.14 542	0.36 453	0.76 474	0.49 437	0.44 504	1.23 530	0.67 503	1.11 441	1.23 515	2.84 589	3.95 594	3.28 583	1.83 574	1.25 523	0.99 513	0.44 544	0.34 543	0.34 512	0.37 530	0.41 522	0.40 528

Nwc_Net	0.78 487	0.38 470	0.73 460	0.60 526	0.55 538	1.05 500	0.55 471	1.67 568	1.05 472	0.88 418	1.86 547	1.40 528	1.09 530	1.10 502	0.87 483	0.30 492	0.25 492	0.36 519	0.38 533	0.29 460	0.29 472

SAMSARA	1.07 536	0.65 541	1.19 531	1.06 571	0.90 562	1.76 564	1.76 596	1.46 546	1.44 544	1.51 545	1.16 459	2.00 561	1.14 534	1.48 543	1.31 542	0.39 535	0.44 566	0.35 514	0.38 533	0.49 540	0.49 557

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

GANetREF_RVC	0.80 491	0.75 549	0.86 492	0.66 542	0.42 490	1.15 518	0.98 557	1.14 458	1.19 508	1.01 480	1.02 399	1.10 479	0.90 498	1.15 507	0.76 457	0.48 551	0.39 554	0.57 561	0.38 533	0.63 560	0.46 546
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DeepPrunerF	0.89 510	0.52 522	3.43 585	0.68 549	0.81 559	0.72 418	0.72 526	1.22 494	1.99 570	0.93 446	1.01 390	0.87 405	0.86 489	1.08 498	0.95 506	0.34 520	0.28 512	0.43 538	0.39 537	0.30 469	0.32 493

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

NCCL2	0.72 476	0.41 486	0.65 421	0.64 534	0.44 504	0.98 487	1.20 571	1.11 441	1.00 450	0.98 467	0.96 366	1.49 537	0.87 492	0.90 451	0.79 462	0.31 495	0.26 499	0.39 529	0.39 537	0.32 481	0.32 493

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

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

RGC	0.79 490	0.59 532	0.71 452	0.65 539	0.65 552	0.92 474	0.58 481	1.29 517	1.05 472	1.07 501	1.45 517	1.47 535	1.03 524	1.21 518	0.88 487	0.32 506	0.30 521	0.48 551	0.40 540	0.37 509	0.37 517

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.67 461	0.43 490	0.83 485	0.50 451	0.53 533	0.94 475	0.68 508	1.10 435	1.14 500	0.80 348	0.88 333	0.87 405	0.77 463	1.02 487	0.88 487	0.24 437	0.41 557	0.29 490	0.44 550	0.26 441	0.34 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FSD	0.48 339	0.47 502	0.53 365	0.54 496	0.46 515	0.48 275	0.52 458	0.53 140	0.48 185	0.48 177	0.48 144	0.49 212	0.48 295	0.51 173	0.49 370	0.45 545	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.46 534	0.45 544

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

FC-DCNN v2	1.65 570	0.51 515	0.65 421	0.61 528	0.49 522	1.61 555	0.70 518	1.75 572	1.56 554	4.74 606	4.91 603	6.46 604	3.31 596	1.91 565	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

BEATNet-Init1	15.13 613	0.82 558	50.86 631	0.72 555	0.53 533	38.10 625	7.03 610	11.83 613	14.25 613	29.78 629	30.17 629	48.21 632	22.64 623	26.78 623	18.11 613	0.42 543	0.38 550	0.47 546	0.46 551	0.51 543	0.48 554

FC-DCNN	1.59 566	0.51 515	0.66 428	0.61 528	0.49 522	1.56 552	0.70 518	1.66 567	1.53 550	4.64 603	4.62 601	5.85 600	3.34 598	1.84 563	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

LSM	4.74 601	0.77 552	10.16 600	0.70 552	56.56 626	1.02 492	1.00 561	1.24 506	1.62 559	2.04 570	2.34 560	1.33 517	1.17 538	1.38 541	1.09 525	0.33 514	0.49 570	0.39 529	0.46 551	0.51 543	10.09 615

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

FCDSN-DC	1.39 560	0.56 528	0.65 421	0.74 556	0.59 547	1.38 538	0.63 494	1.35 530	1.39 539	3.26 596	4.50 600	4.61 591	2.63 589	1.58 549	1.03 518	0.46 547	0.42 559	0.48 551	0.47 557	0.50 542	0.50 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 539	0.59 532	1.97 570	0.67 545	0.44 504	1.93 567	0.60 486	1.85 573	1.36 534	1.61 551	1.54 526	1.95 560	1.37 551	1.64 554	1.73 554	0.40 539	0.37 548	0.45 542	0.48 559	0.44 527	0.44 540

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

Abc-Net	0.78 487	0.40 482	0.76 474	0.61 528	0.67 553	0.81 447	0.69 513	1.54 559	1.11 492	0.90 429	1.36 495	1.33 517	1.16 536	1.19 512	0.88 487	0.31 495	0.30 521	0.37 524	0.48 559	0.33 488	0.33 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 567	0.61 536	1.01 510	0.70 552	0.56 541	2.00 569	1.89 599	1.96 575	2.65 583	3.33 597	3.26 580	3.03 577	3.41 599	2.49 584	2.09 568	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 569	0.61 536	0.95 501	0.68 549	0.55 538	3.01 590	1.55 590	2.39 582	2.33 579	3.64 599	3.89 592	2.75 574	2.90 593	2.15 576	2.27 575	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 529	0.93 563	0.88 494	1.33 578	1.05 576	1.66 558	0.70 518	1.40 540	1.18 506	1.08 505	1.32 491	1.33 517	0.91 499	1.23 521	0.76 457	0.72 569	0.46 569	1.24 578	0.50 564	1.40 578	0.75 569

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

CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 199	0.27 71	0.22 59	0.46 99	0.88 382	0.46 169	0.80 282	0.30 80	0.26 111	0.36 52	0.33 221	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.51 566	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMD_ROB	1.21 549	0.49 507	0.62 400	0.59 519	0.50 524	1.62 557	0.67 503	1.23 499	1.24 517	2.45 582	3.77 588	3.09 580	2.98 594	1.32 531	0.81 467	0.45 545	0.41 557	0.49 554	0.51 566	0.47 537	0.44 540

MADNet+	2.23 583	2.43 600	10.85 601	1.22 575	0.91 564	2.76 580	1.40 585	2.12 579	1.67 561	1.32 534	1.74 540	1.86 557	1.74 570	6.25 603	4.41 593	0.65 566	0.64 577	0.58 563	0.54 568	0.80 566	0.76 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 555	0.87 560	1.76 566	0.86 560	0.56 541	4.29 597	1.79 597	1.50 551	1.98 569	1.61 551	1.85 546	1.84 554	1.41 553	1.89 564	1.36 543	0.48 551	0.40 556	0.56 560	0.57 569	0.69 563	0.48 554

ACVNet_1	1.46 562	1.33 579	1.12 521	1.91 589	1.62 583	1.83 565	0.98 557	2.00 577	1.85 567	1.39 539	1.53 525	2.32 567	1.53 559	1.34 534	1.11 526	1.30 587	0.50 571	2.06 593	0.58 570	1.93 591	0.95 581

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 527	0.57 530	1.51 560	0.67 545	0.50 524	2.57 576	1.66 592	1.20 484	1.43 542	1.38 538	1.57 528	1.33 517	0.92 504	1.64 554	0.88 487	0.37 532	0.39 554	0.46 545	0.60 571	0.41 522	0.40 528

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

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

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

ACVNet_2	1.65 570	1.27 577	1.41 555	1.75 583	1.62 583	2.22 572	1.20 571	2.30 581	2.62 582	1.78 562	2.56 567	3.03 577	1.61 565	1.54 544	1.12 530	1.06 581	0.58 576	1.82 585	0.70 576	1.82 585	0.96 582

MFMNet_re	1.14 542	0.97 569	1.19 531	0.99 565	0.95 566	1.25 532	1.22 574	1.39 537	1.55 552	1.69 558	1.67 536	1.21 496	1.53 559	1.12 505	0.99 513	0.87 575	0.75 586	0.79 569	0.75 577	0.90 567	0.94 579

JetBlue	2.78 586	1.26 576	7.04 596	1.16 573	1.48 581	8.00 605	6.02 609	2.60 584	1.92 568	2.12 573	2.64 571	3.34 585	3.05 595	6.49 604	3.39 584	0.78 572	0.76 587	0.75 566	0.76 578	0.97 573	1.18 594

RainbowNet	1.35 557	1.49 583	1.19 531	1.88 587	1.45 580	1.48 547	1.07 565	1.61 564	1.55 552	1.20 525	1.59 529	1.54 542	1.13 533	1.34 534	0.97 509	1.36 590	0.70 579	1.82 585	0.79 579	1.71 582	1.07 588

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

PWCK	1.92 575	1.66 591	3.12 582	1.65 581	0.91 564	2.84 583	2.26 602	2.10 578	2.41 581	2.36 580	2.31 557	2.22 564	1.82 572	3.43 591	2.03 567	1.61 594	0.71 581	1.51 580	0.82 581	1.69 581	0.91 578

MonStereo1	1.98 576	1.48 582	1.43 557	1.81 586	1.69 588	2.88 586	0.78 535	2.47 583	3.47 593	2.20 576	4.36 599	3.39 586	2.50 586	2.18 577	1.58 550	1.19 583	0.54 572	1.65 582	0.87 582	1.78 584	1.29 597

SPS-STEREO	1.25 552	0.93 563	1.06 513	1.04 570	1.03 574	1.41 541	0.91 552	1.51 554	1.19 508	2.09 572	1.83 544	1.94 559	1.39 552	1.62 551	1.39 546	0.97 578	0.94 597	0.90 572	0.89 583	0.96 572	0.96 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 576	1.36 580	1.36 552	2.12 591	1.81 591	2.74 578	1.36 583	3.37 595	3.80 597	2.08 571	3.32 583	3.21 582	1.82 572	1.71 558	1.67 552	1.27 584	0.77 588	1.99 587	0.90 584	1.86 586	1.03 587

Consistency-Raft	1.01 524	0.81 555	1.24 536	0.84 559	0.97 568	0.81 447	0.84 543	1.30 520	1.59 555	1.05 494	1.68 537	1.12 483	0.91 499	0.92 461	1.11 526	0.65 566	0.74 582	0.79 569	0.90 584	1.06 575	0.79 573

SGM+DAISY	1.35 557	0.94 565	1.25 537	0.96 564	1.00 572	1.52 550	1.02 562	1.34 527	1.21 512	2.64 584	2.65 572	2.44 569	1.56 562	1.64 554	1.26 538	0.97 578	0.95 598	0.90 572	0.90 584	0.94 570	0.96 582

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

MANE	4.13 597	0.51 515	0.64 415	0.66 542	0.56 541	6.89 603	0.99 559	7.55 607	12.04 608	6.68 609	8.57 611	10.69 610	9.45 608	7.59 608	6.39 600	0.49 553	0.43 564	0.48 551	0.98 588	0.49 540	0.48 554

NVStereoNet_ROB	1.24 551	0.90 562	1.13 522	0.86 560	0.88 561	1.11 510	0.99 559	1.42 542	1.53 550	1.59 550	2.48 564	2.24 565	1.53 559	1.96 569	1.30 541	0.76 571	0.70 579	0.78 568	1.00 589	0.71 565	0.88 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 573	1.30 578	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 575	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

IMH-64	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 573	1.30 578	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 575	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

WAO-7	1.90 574	1.20 574	1.35 548	1.27 576	1.06 577	2.84 583	1.56 591	3.23 591	3.06 590	2.23 577	3.33 584	3.17 581	2.28 583	3.12 588	2.21 570	1.02 580	0.91 593	1.06 576	1.03 592	1.04 574	0.97 585

IMH	2.04 580	1.62 588	1.20 534	2.20 592	1.89 592	2.91 589	1.30 578	3.11 589	3.03 588	1.81 563	3.35 585	3.03 577	1.90 575	2.48 583	1.80 561	1.66 595	0.77 588	2.45 599	1.04 593	2.15 594	1.19 595

TorneroNet-64	3.44 590	1.86 592	1.42 556	2.58 600	2.28 598	6.87 602	1.68 593	4.70 604	12.03 607	2.31 579	5.59 607	8.25 606	2.55 588	3.97 597	2.73 578	1.81 597	0.74 582	2.57 601	1.07 594	2.35 596	1.44 599

TorneroNet	4.53 600	1.89 593	1.48 559	2.55 598	2.27 597	13.78 612	1.69 594	4.84 606	23.73 624	2.89 592	7.70 610	7.06 605	2.69 590	4.26 599	3.42 585	1.84 598	0.77 588	2.68 603	1.13 595	2.42 597	1.47 600

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

WAO-8	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 599	1.22 574	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.07 596	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

Venus	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 599	1.22 574	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.06 595	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

WAO-6	2.04 580	1.50 584	1.16 524	1.70 582	1.67 587	2.69 577	1.44 588	3.06 588	3.63 596	1.98 569	3.27 581	3.54 589	2.07 581	2.36 581	2.22 572	1.31 589	0.91 593	2.04 592	1.22 599	1.73 583	1.27 596

UNDER WATER	3.46 591	2.07 597	3.64 587	3.09 604	2.48 601	3.75 595	2.42 604	3.31 594	13.77 612	2.90 593	2.95 578	5.84 599	3.69 600	3.69 594	3.48 587	2.07 600	1.11 600	2.70 604	1.40 600	2.84 603	1.98 603

UNDER WATER-64	3.53 592	2.01 595	3.94 588	3.22 606	2.49 602	5.41 601	2.60 605	3.43 596	12.41 609	3.03 594	2.68 573	6.07 602	4.04 601	3.79 596	3.33 583	2.02 599	1.24 602	2.63 602	1.46 601	2.78 601	2.08 605

KSHMR	2.57 584	1.93 594	1.69 562	2.63 601	2.42 600	2.86 585	2.07 600	3.27 593	6.50 602	2.49 583	3.36 586	3.41 587	1.92 576	2.49 584	1.94 564	2.13 601	1.40 603	2.79 606	1.50 602	2.73 600	1.77 601

notaker	2.76 585	2.29 599	1.80 567	2.96 603	2.58 604	2.90 588	1.75 595	3.24 592	3.05 589	2.78 587	4.24 597	6.15 603	2.51 587	3.34 590	2.75 579	2.31 603	1.18 601	3.00 607	1.65 603	2.84 603	1.97 602

JetRed	5.27 603	5.84 608	12.81 605	2.36 596	2.83 605	12.23 610	10.50 612	4.46 601	3.60 594	3.86 600	3.83 590	4.85 596	4.18 602	6.78 605	11.96 608	2.17 602	2.96 609	2.18 595	1.97 604	3.38 606	2.68 608

ktn	2.98 589	2.25 598	1.73 565	2.84 602	2.53 603	3.76 596	2.15 601	3.70 597	5.47 601	2.75 586	5.17 606	5.94 601	2.48 585	3.23 589	2.46 576	2.34 605	1.44 604	2.78 605	2.03 605	2.45 598	2.01 604

DPSimNet_ROB	3.58 593	2.45 601	8.57 598	2.53 597	2.37 599	2.88 586	3.77 608	3.14 590	3.23 591	4.71 605	3.86 591	4.68 592	4.87 604	4.07 598	5.62 597	2.33 604	2.33 607	2.47 600	2.52 606	2.51 599	2.64 607

HanzoNet	6.76 606	2.45 601	4.22 591	3.19 605	2.94 606	3.62 594	2.28 603	4.79 605	7.20 603	14.00 617	13.19 616	17.49 617	22.30 622	13.25 613	6.19 599	4.20 609	1.93 606	3.10 608	2.56 607	3.35 605	2.88 609

MADNet++	4.03 595	2.70 605	3.44 586	3.72 608	3.44 607	4.44 598	3.52 607	3.95 600	3.61 595	4.46 601	4.98 604	4.10 590	4.58 603	7.00 606	5.89 598	3.74 607	3.67 610	3.27 609	2.71 608	3.70 608	3.66 610

TCMNet-wrong-test	8.97 607	10.42 612	8.74 599	19.56 614	17.61 613	12.53 611	9.01 611	13.59 614	2.18 573	4.64 603	5.11 605	14.63 613	11.09 611	7.19 607	9.73 605	5.56 614	0.89 592	3.77 610	3.11 609	10.34 614	9.80 614

PML	40.80 632	29.24 620	11.87 604	7.20 610	14.47 609	92.13 634	213.69 636	7.63 608	23.35 623	74.72 635	190.14 636	50.17 633	26.15 624	21.39 618	12.70 609	8.76 616	2.92 608	8.45 616	3.25 610	13.26 615	4.42 611

ASD4	9.96 609	8.86 611	17.78 607	7.17 609	9.80 608	16.08 613	28.92 617	9.77 611	8.20 605	7.02 610	7.08 609	8.47 607	9.57 609	11.17 612	20.26 614	4.12 608	4.14 611	5.57 615	4.74 611	5.53 609	4.90 612

Anonymous_2	0.82 495	0.44 495	0.63 410	0.40 246	0.43 497	0.80 442	0.52 458	0.72 272	0.77 311	0.71 298	0.60 197	0.87 405	0.76 456	0.75 384	0.58 408	0.52 557	0.54 572	0.54 559	4.82 612	0.56 552	0.40 528

USTest	12.99 612	14.18 613	20.00 608	16.24 613	14.97 610	20.80 615	31.95 620	16.20 617	10.91 606	8.79 612	9.48 612	13.94 612	10.50 610	16.11 614	21.44 616	3.17 606	4.82 612	5.08 612	5.36 613	8.81 613	7.13 613

tt	6.20 604	0.20 187	5.89 594	3.55 607	2.07 595	11.26 608	19.21 613	11.74 612	5.46 600	2.69 585	2.04 555	4.87 597	6.25 605	3.70 595	7.09 603	8.32 615	11.17 620	4.93 611	5.41 614	5.74 610	2.37 606

DGTPSM_ROB	12.07 610	8.00 609	20.99 609	8.93 611	16.78 611	10.67 606	30.87 618	9.01 609	15.16 614	6.50 607	15.41 620	9.04 608	14.85 613	9.25 609	21.67 617	4.57 610	8.57 615	5.08 612	9.28 615	5.90 611	10.95 616

DPSMNet_ROB	12.08 611	8.00 609	21.00 610	8.97 612	16.79 612	10.67 606	30.89 619	9.02 610	15.17 615	6.51 608	15.41 620	9.04 608	14.85 613	9.27 610	21.67 617	4.58 611	8.57 615	5.09 614	9.29 616	5.90 611	10.95 616

DPSM_ROB	17.78 614	18.63 615	24.31 616	20.90 616	19.47 614	25.97 618	36.21 622	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 618	19.18 620	16.30 616	20.78 616	25.67 620	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

DPSM	17.78 614	18.63 615	24.31 616	20.90 616	19.47 614	25.97 618	36.21 622	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 618	19.18 620	16.30 616	20.78 616	25.67 620	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

FADE	5.17 602	2.05 596	13.14 606	1.03 569	0.99 571	2.09 570	0.91 552	3.91 599	3.00 587	1.76 561	1.60 530	2.73 573	6.73 606	5.95 602	3.95 588	11.57 619	1.70 605	23.09 625	15.86 619	0.62 559	0.65 566

LSM0	38.95 631	37.60 630	48.58 625	43.57 627	91.06 632	52.57 631	72.57 627	43.17 633	32.63 630	26.97 628	27.97 625	38.65 629	32.94 629	41.86 633	51.78 633	18.89 629	18.41 622	19.13 619	19.63 620	27.29 623	33.77 627

CasAABBNet	35.74 623	37.43 625	48.72 628	42.22 623	39.20 621	52.24 626	73.12 629	42.61 629	32.62 629	26.78 626	27.95 624	38.58 628	32.60 628	41.67 629	51.65 630	18.74 624	18.57 626	19.15 620	19.77 621	27.20 619	23.98 622

RAFT-FEzeroshot	35.73 621	37.45 626	48.67 626	42.23 624	39.22 622	52.25 627	73.13 630	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 622	38.57 626	32.57 626	41.68 630	51.67 631	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

RAFT-FE	35.73 621	37.45 626	48.67 626	42.23 624	39.22 622	52.25 627	73.13 630	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 622	38.57 626	32.57 626	41.68 630	51.67 631	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

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

FlowAnything	35.81 624	37.53 629	48.80 629	42.20 622	39.22 622	52.25 627	73.16 632	42.56 628	32.89 631	26.76 625	28.30 627	38.69 630	33.09 630	41.63 628	51.62 629	18.76 627	18.59 630	19.21 624	19.92 625	27.16 618	23.91 621

LRCNet_RVC	21.24 618	31.15 621	21.41 611	28.98 619	23.82 617	3.13 591	0.60 486	20.96 622	1.59 555	25.58 622	28.15 626	21.99 622	14.79 612	21.94 622	16.41 612	28.89 630	14.87 621	33.53 626	31.28 626	29.51 627	26.16 626

RSGM-EC	74.81 633	63.03 633	41.60 623	97.74 631	92.11 633	74.93 632	114.81 633	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 633	90.73 634	64.81 634	139.63 634	128.53 634	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

acva	74.81 633	63.03 633	41.60 623	97.74 631	92.11 633	74.93 632	114.81 633	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 633	90.73 634	64.81 634	139.63 634	128.53 634	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

HaxPig	31.96 619	37.24 624	34.27 618	24.37 618	24.88 618	18.26 614	19.86 614	20.64 621	28.52 625	35.97 630	38.75 630	25.57 623	28.72 625	33.88 624	34.39 625	35.94 631	38.87 631	37.80 627	40.48 629	39.68 628	41.15 631

AVERAGE_ROB	37.58 630	40.13 631	40.15 621	34.81 621	33.82 620	28.55 624	25.10 616	32.02 627	34.06 633	41.28 633	40.66 631	34.46 625	34.81 633	39.18 626	37.57 627	42.78 632	43.44 632	43.82 628	43.03 630	40.47 629	41.51 632

MEDIAN_ROB	37.38 629	40.85 632	40.60 622	32.31 620	31.85 619	27.20 620	24.55 615	29.10 626	33.19 632	42.09 634	41.76 632	33.35 624	34.39 632	39.78 627	37.07 626	43.64 633	44.10 633	44.12 629	43.40 631	41.51 630	42.76 633

Anonymous_1	33.25 620	18.26 614	23.92 612	20.54 615	21.28 616	25.59 617	35.94 621	22.01 625	15.57 616	13.33 614	13.49 617	18.08 618	15.29 615	20.36 615	24.60 619	16.28 623	8.84 617	66.59 630	118.00 632	155.73 635	11.23 618

xxxxx1	36.64 626	19.51 617	24.21 613	61.66 628	64.63 629	27.28 621	40.10 624	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 613	17.26 614	17.36 618	21.70 619	27.93 622	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

tt_ll	36.64 626	19.51 617	24.21 613	61.66 628	64.63 629	27.28 621	40.10 624	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 613	17.26 614	17.36 618	21.70 619	27.93 622	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

ff	36.64 626	19.51 617	24.21 613	61.66 628	64.63 629	27.28 621	40.10 624	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 613	17.26 614	17.36 618	21.70 619	27.93 622	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

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

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

Low-res two-view benchmark