Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	9.45 595	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 618	61.27 624	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 621	8.88 605	0.17 102	0.13 42

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 562	0.18 137	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.58 224	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

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

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

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

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

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

DLNR-FE	23.17 608	48.55 625	42.94 613	176.85 627	78.48 620	0.35 25	0.21 17	23.51 610	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 608	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	7.16 591	0.22 56	69.90 624	0.42 63	0.21 10	32.92 615	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 440	27.04 611	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	23.17 608	48.52 624	43.29 614	176.68 626	78.69 621	0.35 25	0.21 17	23.41 609	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 606	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.65 270	0.40 406	0.77 293	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.72 305	0.34 349	1.10 429	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 461	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 425	0.39 399	3.21 556	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 547	0.75 175	0.95 230	4.63 570	1.81 494	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HHNet	0.62 243	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 527	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

AAGNet	1.83 532	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 462	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 609	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

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

KYRaft	0.75 337	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 497	2.21 526	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 559

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

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

RAFT-RH_RVC	1.03 444	0.24 94	0.67 203	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 535	4.65 572	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

RAFT-345	0.84 382	0.25 122	0.66 198	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 415	2.34 532	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

Prome-Stereo	0.75 337	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 495	0.89 135	0.88 217	1.45 459	2.46 539	0.91 278	1.41 495	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 555

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.65 270	0.28 197	0.69 220	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 541	0.64 134	0.71 169	3.18 554	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

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

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 557	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 411	0.33 325	0.72 244	0.90 535	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 491	1.12 287	1.46 437	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	4.51 580	0.33 325	0.82 313	0.73 479	0.45 361	30.98 613	4.50 597	2.18 529	1.40 482	1.61 493	2.41 536	2.43 540	0.70 273	38.42 616	1.36 477	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 602	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

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

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

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

DeepStereo_LL	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 602	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

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

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

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 256	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.64 262	0.39 399	0.71 238	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 296	0.43 421	0.75 276	0.73 479	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.80 360	0.37 387	1.71 509	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

pmcnn	2.37 555	0.42 418	2.71 552	0.63 395	0.43 345	1.54 484	1.19 526	2.01 493	1.53 505	2.64 557	7.60 587	18.07 606	1.45 501	3.44 492	2.78 541	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.82 371	0.26 145	0.70 226	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 586	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

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

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

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

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

FTStereo	0.91 404	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 564	1.00 184	0.75 175	1.75 509	4.15 565	1.04 334	1.65 520	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 535

ASMatch	0.88 396	0.26 145	0.69 220	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 555	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LE_ROB	8.05 592	0.37 387	23.53 602	0.74 483	0.33 234	2.77 557	2.87 591	3.71 577	27.24 613	25.39 613	8.87 595	8.46 592	26.71 613	6.65 557	21.99 605	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

222	1.61 517	0.29 232	0.67 203	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 411	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 602	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

test_xeample	1.45 503	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 598	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

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

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

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

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

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

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

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

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

1111x	1.70 525	0.29 232	0.86 326	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 599	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 250	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 507	0.28 197	0.68 207	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 601	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

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

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

ADCP+	1.99 544	0.48 442	7.73 578	0.66 425	0.91 531	2.30 540	1.05 509	1.82 440	1.34 450	1.54 481	1.32 372	1.74 486	1.61 517	2.17 427	13.37 594	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 357	0.43 421	1.05 410	0.64 404	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 435	1.15 304	1.43 427	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 479	0.76 522	2.46 545	0.72 471	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 537	2.31 543	3.07 552	1.59 460	1.40 494	2.46 454	2.10 529	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

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

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

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

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

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

EDNetEfficientorigin	10.57 597	1.47 566	177.42 627	0.67 437	0.53 418	1.58 488	1.16 523	1.90 464	3.37 573	4.71 587	3.38 556	3.10 559	2.69 568	3.13 482	3.58 555	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 550

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	1.23 478	0.79 524	2.78 554	0.70 458	0.79 511	0.99 391	1.06 512	1.06 223	1.37 468	3.52 574	2.61 543	1.72 483	1.63 518	1.99 410	1.78 514	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 580	0.74 483	0.71 487	0.98 390	1.56 548	1.46 332	4.06 580	4.90 588	2.82 548	2.25 529	3.48 577	2.95 473	9.97 587	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 533

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

ADCL	1.72 529	0.57 478	3.66 559	0.67 437	0.61 457	2.61 553	1.85 562	1.96 480	1.67 516	1.90 527	1.83 493	2.06 525	1.90 541	2.13 423	9.15 586	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

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

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

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

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

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

MDST_ROB	1.67 521	0.34 349	1.58 500	0.92 540	0.58 443	4.26 581	1.11 516	2.83 563	1.41 487	4.49 585	2.55 542	1.45 434	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

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

zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 582	0.69 452	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 547	2.41 551	2.67 545	1.68 478	1.23 473	4.49 507	2.87 543	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	1.29 484	0.75 521	1.33 467	1.05 549	0.88 530	1.73 501	0.52 324	1.89 461	3.28 571	1.29 392	4.88 575	1.22 378	1.46 502	1.77 388	1.45 495	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.65 270	0.34 349	0.86 326	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 541	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

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

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

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

AF-Net	1.13 466	0.52 459	1.33 467	0.86 522	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 485	2.40 535	1.99 517	1.65 520	1.81 392	1.48 501	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

RTS	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 573	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 549	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 573	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 549	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

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

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

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

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

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

coex-ft	8.13 593	2.13 585	98.04 626	0.67 437	0.53 418	1.71 498	1.56 548	1.65 387	11.11 597	18.17 612	3.75 561	3.88 567	7.61 597	2.98 476	6.49 572	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 510

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

Nwc_Net	1.09 456	0.49 445	1.33 467	0.89 534	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 415	2.26 528	1.96 514	1.54 510	1.92 402	1.34 473	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

DANet	1.08 453	0.61 494	1.32 465	0.85 520	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 512	1.54 441	2.01 519	1.11 446	2.90 472	2.00 525	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 536	0.57 478	2.18 538	0.63 395	0.40 321	2.80 559	1.57 550	2.39 551	5.88 591	2.36 548	3.57 559	3.72 566	2.97 571	4.74 513	1.76 513	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

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

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

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

ADCMid	1.89 539	0.73 516	5.06 568	0.72 471	0.67 476	2.00 528	1.14 520	1.97 484	1.48 497	2.86 564	1.81 492	2.37 536	2.05 549	2.24 435	10.39 591	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

GANet	1.36 494	0.47 438	0.86 326	0.67 437	0.45 361	1.34 458	1.73 556	1.64 386	1.24 406	1.49 470	2.38 533	1.55 454	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

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

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

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

SGM_RVC	1.68 523	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 538	1.18 525	2.38 550	1.68 518	3.60 575	2.67 545	3.69 565	2.42 562	8.13 581	1.90 520	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 576	0.74 483	0.72 489	1.78 509	1.31 535	1.88 458	1.56 509	1.86 523	2.47 540	1.81 494	2.08 551	5.12 522	3.80 558	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnyNet_C32	1.96 541	1.10 546	5.17 569	0.90 535	1.11 547	2.12 534	2.37 584	1.85 449	1.48 497	2.45 552	1.70 477	2.05 524	1.64 519	2.50 457	10.28 590	0.37 486	0.34 501	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 518

NaN_ROB	1.13 466	0.55 470	1.15 440	0.64 404	0.48 380	1.61 490	2.03 573	1.72 405	1.48 497	2.09 537	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 501	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

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

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

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

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

CSAN	1.41 501	0.59 484	1.26 455	0.70 458	0.50 391	1.76 504	1.78 557	1.77 423	1.90 536	2.35 546	2.32 530	1.92 509	1.94 543	5.56 536	1.49 502	0.43 509	0.35 512	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

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

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

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

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

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

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

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

SGM-ForestM	6.52 588	0.38 394	1.26 455	0.63 395	0.35 256	13.59 600	5.32 598	6.32 596	6.70 593	11.14 603	9.18 596	22.51 614	13.93 602	16.89 605	20.07 604	0.36 482	0.37 519	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

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

SGM-Forest	1.24 479	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 534	1.65 387	1.36 464	2.11 538	1.79 489	1.63 469	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 519	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 570	0.81 503	0.74 495	2.19 536	1.80 558	2.27 540	2.14 548	2.80 563	2.13 522	2.40 538	2.03 546	2.64 464	13.69 595	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 522

AnyNet_C01	2.26 551	1.78 573	10.22 586	0.93 541	0.74 495	2.92 562	2.20 579	2.29 542	1.80 529	2.53 554	2.41 536	2.71 549	1.73 526	3.41 489	6.72 573	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 535

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	1.26 482	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 599	0.65 331	0.45 515	0.43 535	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

MeshStereo	2.26 551	0.56 474	0.92 362	0.61 373	0.49 384	2.60 551	1.02 505	3.18 569	2.05 545	7.40 600	4.98 576	7.58 588	2.98 572	6.37 552	1.96 523	0.43 509	0.43 535	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.96 415	0.58 481	0.72 244	0.61 373	0.46 373	1.64 494	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 401	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 538	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

BEATNet-Init1	26.87 611	13.43 605	70.68 625	0.91 538	0.68 482	57.02 623	21.06 606	32.82 618	32.67 615	52.12 627	53.61 624	66.05 625	49.56 625	48.79 626	34.71 617	0.49 527	0.44 538	0.53 534	0.53 542	0.63 529	0.59 529

G-Net	1.66 520	0.63 499	1.56 497	1.11 554	0.74 495	2.98 564	0.91 481	1.55 364	1.22 397	2.76 561	8.18 593	2.32 534	2.53 566	1.92 402	1.87 517	0.48 523	0.44 538	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 526

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 438	1.31 462	0.69 452	0.57 434	2.11 533	1.14 520	1.87 455	1.73 523	4.04 579	6.43 581	5.62 582	3.61 578	2.59 460	1.94 522	0.52 529	0.44 538	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 502	2.80 580	2.31 579	2.31 541	1.24 529	2.32 543	2.14 548	1.26 381	2.39 534	2.66 547	1.48 505	5.95 547	1.06 432	3.20 587	0.45 542	2.37 579	0.89 567	2.83 582	2.37 585

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

PA-Net	1.01 438	0.57 478	1.29 460	0.64 404	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 542	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 450	0.86 531	1.31 462	0.82 511	0.53 418	1.41 473	1.31 535	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 437	1.24 476	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 542	0.67 551	0.50 537	0.88 549	0.59 529
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FSD	0.54 186	0.52 459	0.65 190	0.62 385	0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 546	0.50 525	0.49 533	0.50 504	0.49 507

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 530	0.87 532	3.56 558	0.80 500	0.75 502	3.72 572	2.44 586	1.82 440	1.82 531	1.74 508	1.91 504	1.92 509	1.26 479	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 546	0.52 529	0.77 560	0.50 504	0.50 510

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 484	0.85 320	0.73 479	0.57 434	2.97 563	1.05 509	3.39 573	2.61 561	6.98 596	7.67 589	10.38 598	6.31 593	5.75 541	3.37 554	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

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

FC-DCNN	2.72 568	0.59 484	0.86 326	0.73 479	0.57 434	2.91 560	1.04 507	3.01 567	2.60 560	6.83 595	7.64 588	9.92 595	6.33 594	5.21 523	3.14 548	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 484	0.89 351	0.70 458	0.61 457	3.95 577	0.94 490	1.80 436	1.79 528	4.41 583	4.43 566	8.17 591	3.66 579	3.40 488	1.33 471	0.52 529	0.48 548	0.54 535	0.58 547	0.53 513	0.50 510

MANE	6.19 586	0.59 484	1.03 405	0.93 541	1.22 559	13.38 599	2.69 587	12.81 603	17.94 609	8.21 601	10.82 600	14.72 602	11.68 598	11.39 601	11.90 593	0.59 542	0.50 553	0.52 529	1.76 590	0.55 517	0.54 518

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 555	1.05 549	0.76 505	5.03 586	2.40 585	2.16 520	2.62 562	1.89 526	2.28 529	2.69 548	1.65 520	9.35 589	2.04 526	0.64 548	0.51 554	0.68 552	0.71 558	1.09 559	0.67 541

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

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

ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 533	2.76 556	4.01 595	2.76 562	4.11 581	4.69 586	4.63 570	4.62 571	5.96 591	3.97 499	3.96 561	0.63 547	0.53 556	0.56 543	0.52 541	0.64 531	0.63 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 496	0.99 545	0.92 533	4.78 583	2.33 583	3.33 571	3.37 573	5.05 591	4.77 574	3.67 564	4.53 586	3.42 490	4.50 564	0.62 545	0.53 556	0.55 540	0.53 542	0.63 529	0.64 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 501	2.65 590	0.99 384	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 519	1.34 490	1.47 330	1.41 487	0.90 555	0.54 559	2.29 577	0.75 559	1.84 567	1.04 561

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

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

LSM	6.33 587	1.10 546	13.19 590	1.41 563	68.17 619	1.64 494	1.90 566	1.92 471	2.46 555	2.99 568	3.11 553	1.88 501	1.80 533	2.61 462	2.06 528	0.41 500	0.58 562	0.50 525	0.57 546	0.64 531	17.66 613

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

MonStereo1	3.14 573	1.66 570	1.81 516	2.43 577	2.32 580	5.80 589	1.58 551	3.52 574	4.70 586	3.09 573	8.22 594	4.76 575	3.36 575	6.52 555	2.29 533	2.33 575	0.61 564	1.91 574	1.05 578	2.44 572	2.34 584

SDNR	1.62 518	0.51 455	2.17 536	0.53 258	0.56 431	3.80 575	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 423	2.41 536	1.08 342	0.96 397	11.18 600	1.16 450	0.66 549	0.63 565	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 541

ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 528	2.62 579	2.24 576	2.63 554	1.88 565	3.31 570	3.01 568	2.19 539	3.45 558	4.62 571	2.04 547	4.50 509	1.47 499	2.55 578	0.64 566	2.22 576	0.84 564	2.69 577	2.29 583

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

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

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

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

MADNet+	2.69 565	3.22 595	11.53 589	1.44 564	1.12 549	3.19 566	1.81 559	2.85 564	2.37 552	1.68 504	2.07 519	2.85 553	2.18 554	7.41 571	5.23 567	0.79 552	0.76 570	0.69 554	0.65 554	0.98 552	0.95 556

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

MFMNet_re	1.40 500	1.14 551	1.68 506	1.39 561	1.07 543	1.48 478	1.43 541	1.87 455	1.82 531	2.26 541	2.19 525	1.51 448	1.86 538	1.52 337	1.25 460	0.93 556	0.83 573	0.84 557	0.80 562	0.99 554	1.05 563

IMH-64-1	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 568	2.10 574	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 562	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 591

IMH-64	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 568	2.10 574	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 562	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 591

TorneroNet-64	5.30 585	2.03 580	1.74 513	3.43 592	2.81 587	10.09 594	2.12 576	9.10 600	17.12 608	4.96 590	9.27 597	10.72 600	3.70 580	9.20 586	4.55 565	3.31 588	0.84 574	2.88 592	1.55 588	3.49 590	3.04 594

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

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 529	2.96 586	2.51 583	3.15 565	2.14 577	4.75 585	4.41 584	2.76 561	6.10 580	5.53 581	2.37 560	2.97 475	1.92 521	3.18 585	0.85 577	2.51 586	1.04 577	2.88 584	2.47 588

NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 485	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 545	1.89 461	1.93 539	1.94 529	4.67 573	3.08 558	1.80 533	6.51 554	1.65 509	1.06 563	0.86 579	1.08 566	1.32 580	0.93 550	1.26 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 598	2.03 580	1.82 518	3.43 592	3.01 590	43.83 616	2.22 580	8.87 599	67.47 628	7.17 599	27.36 612	10.68 599	3.85 583	8.67 584	7.65 580	3.59 591	0.88 580	3.04 593	1.57 589	3.71 591	3.17 595

IMH	3.21 574	1.85 578	1.48 492	3.25 589	2.69 586	4.07 579	2.02 572	4.41 583	3.80 578	2.72 558	7.11 585	4.75 574	2.92 570	5.92 545	2.55 536	3.85 597	0.88 580	2.78 591	1.36 583	3.19 589	2.59 590

PWCK	2.88 571	2.05 582	5.72 572	2.08 571	1.11 547	3.55 570	3.90 594	2.86 565	3.54 577	3.03 571	3.63 560	3.10 559	2.31 559	8.15 583	3.09 546	2.12 573	0.91 582	1.75 571	0.98 574	2.57 575	1.18 567

JetBlue	3.97 576	2.01 579	10.19 585	1.38 560	2.84 588	10.53 595	9.54 599	3.60 576	2.41 554	2.73 559	3.39 557	4.54 570	4.31 584	7.85 580	6.84 574	0.88 554	0.93 583	0.89 558	0.91 568	1.74 566	1.91 578

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 449	1.21 556	1.13 552	1.82 513	1.11 516	2.16 520	1.52 503	3.07 572	2.32 530	2.82 552	1.80 533	4.11 501	2.04 526	1.03 561	0.99 584	0.97 560	0.94 570	1.03 557	1.02 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 576	1.94 568	4.11 580	3.88 579	2.92 565	5.50 577	4.18 569	3.00 573	7.63 576	3.71 557	1.13 566	1.00 585	1.17 567	1.13 579	1.18 562	1.09 565

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

SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 535	1.18 555	1.10 545	2.14 535	1.36 538	1.96 480	1.66 515	5.46 594	7.07 584	4.95 578	4.32 585	5.50 533	2.26 532	1.04 562	1.02 587	0.99 562	0.97 572	1.02 555	1.04 561

WAO-8	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 592	1.53 546	6.09 593	16.46 603	3.94 577	7.84 591	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 574

Venus	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 592	1.53 546	6.09 593	16.46 603	3.94 577	7.84 591	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 574

LVE	3.31 575	1.67 571	1.64 502	2.85 582	2.42 582	3.20 567	2.26 581	4.78 586	5.05 588	2.35 546	6.91 582	6.02 583	2.37 560	9.15 585	2.17 531	3.19 586	1.08 590	2.38 581	1.47 587	2.81 580	2.40 587

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 487	2.36 576	2.28 578	3.55 570	2.29 582	4.21 581	4.56 585	2.36 548	4.51 567	4.88 576	2.66 567	4.60 510	4.07 563	1.72 569	1.15 591	2.31 578	1.46 586	2.31 569	1.85 577

UNDER WATER	5.08 583	2.33 587	5.55 570	3.94 599	3.51 595	5.20 587	2.72 589	5.61 591	16.52 605	3.84 576	4.60 569	9.21 593	5.89 590	5.90 544	8.66 585	3.75 593	1.34 592	3.18 596	1.88 591	4.33 598	3.61 599

notaker	3.98 577	2.40 589	2.68 551	3.82 597	3.27 594	3.97 578	2.14 577	4.78 586	3.45 575	4.12 582	6.94 583	7.65 589	3.26 574	7.82 579	5.30 568	4.04 598	1.41 593	3.36 598	2.10 595	3.88 593	3.31 597

UNDER WATER-64	5.27 584	2.32 586	8.78 583	3.93 598	3.54 596	7.61 590	3.03 593	5.84 592	14.19 599	4.04 579	4.04 564	9.39 594	6.26 592	5.93 546	8.48 584	3.60 592	1.51 594	3.13 594	1.88 591	4.29 597	3.61 599

KSHMR	8.75 594	2.06 583	2.11 533	3.53 594	3.11 591	4.13 580	2.69 587	5.60 590	61.37 627	3.00 569	55.83 625	4.98 580	2.45 563	4.49 507	2.61 540	3.46 590	1.55 595	3.14 595	1.94 593	3.72 592	3.18 596

ktn	4.70 581	2.38 588	2.12 534	3.76 595	3.24 592	4.85 584	2.95 592	5.52 588	7.37 594	4.07 581	19.32 608	7.46 587	3.47 576	7.39 570	2.95 544	4.04 598	1.85 596	3.26 597	2.22 596	3.08 586	2.65 593

TCMNet-wrong-test	10.31 596	11.40 604	14.84 592	20.96 607	18.45 604	13.80 601	10.76 600	15.78 605	3.53 576	5.20 592	5.52 578	16.26 604	12.61 599	7.51 575	10.15 588	7.43 603	2.37 597	4.31 601	3.43 600	11.36 606	10.61 606

FADE	26.59 610	4.78 598	20.96 597	1.89 570	1.92 571	2.91 560	2.00 571	5.58 589	5.04 587	2.92 565	2.16 524	4.13 568	14.18 603	10.23 598	8.46 583	188.09 628	2.77 598	123.78 625	127.92 625	1.06 558	1.10 566

JetRed	6.91 590	8.80 602	25.96 606	2.85 582	3.25 593	13.98 602	11.87 601	6.25 595	4.28 583	4.45 584	4.56 568	6.69 584	5.46 588	7.46 573	14.05 596	2.59 579	3.31 599	2.59 587	2.29 597	4.20 596	3.36 598

HanzoNet	11.04 599	3.62 596	8.10 581	4.08 600	3.55 597	4.90 585	2.73 590	7.19 597	10.10 595	31.86 621	28.92 613	21.96 613	36.36 615	18.08 607	10.17 589	7.94 604	3.32 600	3.47 599	3.31 598	7.06 603	4.04 601

PML	51.67 622	36.25 614	13.28 591	7.46 602	20.81 605	108.69 627	232.22 629	8.72 598	27.82 614	87.01 628	269.67 629	69.67 626	61.95 626	24.76 615	14.20 597	9.74 607	3.40 601	9.62 607	4.70 601	18.74 610	4.72 603

MADNet++	5.01 582	3.14 593	4.91 567	4.55 601	3.94 598	5.20 587	4.41 596	4.40 582	4.13 582	4.95 589	6.08 579	4.74 573	5.37 587	9.40 590	10.67 592	4.65 600	4.15 602	3.97 600	3.34 599	4.09 595	4.08 602

USTest	14.33 603	14.94 606	21.04 598	17.44 606	16.05 601	23.26 604	33.84 613	21.73 607	11.80 598	9.36 602	10.14 598	15.97 603	13.20 601	17.28 606	22.43 607	3.78 596	5.01 603	6.17 606	6.16 603	9.25 605	7.72 605

DPSimNet_ROB	11.20 600	4.98 599	35.43 610	2.90 585	4.52 599	7.89 591	17.09 604	4.66 584	6.06 592	14.89 608	10.93 601	17.29 605	36.81 617	13.18 603	15.68 600	2.86 581	6.29 604	5.75 604	5.09 602	3.91 594	7.70 604

DPSMNet_ROB	13.02 602	8.23 600	21.91 600	9.53 604	18.11 603	11.56 597	32.02 612	10.64 602	16.23 602	7.05 598	19.49 610	10.16 597	16.66 605	9.85 597	22.43 607	4.77 602	8.68 605	5.38 603	10.26 608	6.17 602	11.36 607

DGTPSM_ROB	13.01 601	8.23 600	21.87 599	9.51 603	18.10 602	11.56 597	32.01 611	10.63 601	16.20 601	7.03 597	19.48 609	10.15 596	16.66 605	9.83 596	22.42 606	4.75 601	8.68 605	5.37 602	10.25 607	6.16 601	11.36 607

Anonymous_1	43.04 621	18.73 607	24.79 603	21.81 608	46.26 617	27.80 605	37.60 614	28.08 613	16.14 600	14.66 607	14.30 602	20.65 607	17.88 607	21.56 608	25.94 611	117.93 627	8.92 607	100.65 622	126.50 624	158.64 628	12.08 609

DPSM_ROB	19.08 605	19.14 608	25.17 604	22.15 609	20.85 606	28.17 606	37.82 615	26.56 611	16.85 606	14.14 605	14.84 603	21.70 608	18.75 608	21.87 609	26.55 612	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 610

DPSM	19.08 605	19.14 608	25.17 604	22.15 609	20.85 606	28.17 606	37.82 615	26.56 611	16.85 606	14.14 605	14.84 603	21.70 608	18.75 608	21.87 609	26.55 612	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 610

ASD4	15.85 604	10.99 603	19.63 596	10.21 605	11.70 600	19.24 603	31.10 610	19.35 606	10.68 596	11.14 603	10.18 599	12.59 601	12.64 600	14.74 604	24.83 610	12.93 611	9.94 610	26.83 616	19.40 611	16.23 609	12.70 612

tt	6.58 589	0.26 145	6.10 574	3.77 596	2.16 572	11.55 596	19.63 605	13.33 604	5.74 590	2.96 567	2.65 544	4.97 579	6.33 594	3.81 496	7.24 575	9.15 605	11.32 611	5.89 605	6.24 604	6.03 600	2.55 589

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

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

LSM0	42.82 620	38.75 620	50.81 621	47.07 620	109.38 627	57.00 622	76.02 620	53.74 626	33.71 616	29.02 620	30.41 620	43.87 624	37.22 618	43.91 624	53.54 626	20.52 617	18.62 614	21.10 615	21.11 616	28.41 616	42.22 620

RAFT-FEzeroshot	38.32 612	38.45 616	50.28 616	44.74 616	41.87 613	56.68 618	76.38 623	53.24 622	33.76 617	28.29 616	29.37 615	43.69 622	37.66 619	43.83 620	53.41 623	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 616

RAFT-FE	38.32 612	38.45 616	50.28 616	44.74 616	41.87 613	56.68 618	76.38 623	53.24 622	33.76 617	28.29 616	29.37 615	43.69 622	37.66 619	43.83 620	53.41 623	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 616

Selective-RAFT-Error	38.39 616	38.47 619	50.44 620	44.73 615	41.97 616	56.68 618	76.38 623	53.24 622	33.92 620	28.34 619	29.85 619	43.60 619	38.20 623	43.75 619	53.34 621	20.38 615	18.70 615	21.09 614	21.05 612	28.30 615	25.43 618

CasAABBNet	38.33 614	38.46 618	50.35 618	44.75 618	41.84 612	56.68 618	76.37 622	53.22 621	33.83 619	28.31 618	29.54 617	43.62 621	37.71 621	43.84 623	53.41 623	20.30 612	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.24 612	25.34 615

FlowAnything	38.37 615	38.41 615	50.38 619	44.76 619	41.94 615	56.64 617	76.34 621	53.28 625	34.23 621	28.25 615	29.72 618	43.60 619	37.79 622	43.83 620	53.38 622	20.39 616	18.71 619	21.07 610	21.14 617	28.23 611	25.29 614

LRCNet_RVC	22.74 607	32.10 613	21.97 601	29.84 611	26.23 608	4.42 582	0.81 457	22.66 608	2.02 543	26.93 614	29.26 614	23.06 615	15.59 604	23.84 611	18.88 603	31.75 618	19.90 620	34.65 617	32.13 618	30.54 617	28.32 619

xxxxx1	54.10 623	25.67 610	27.13 607	113.43 623	96.96 622	30.69 610	47.44 617	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 605	21.81 610	21.02 610	24.43 612	33.82 614	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

tt_ll	54.10 623	25.67 610	27.13 607	113.43 623	96.96 622	30.69 610	47.44 617	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 605	21.81 610	21.02 610	24.43 612	33.82 614	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

ff	54.10 623	25.67 610	27.13 607	113.43 623	96.96 622	30.69 610	47.44 617	32.38 615	25.60 610	17.75 609	17.27 605	21.81 610	21.02 610	24.43 612	33.82 614	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 626

AVERAGE_ROB	40.43 618	42.37 622	42.73 612	36.96 614	35.58 611	30.50 609	27.61 608	36.71 620	38.39 623	44.91 623	44.36 622	37.45 618	36.70 616	41.88 618	40.35 618	45.43 623	46.81 624	47.11 619	46.35 619	42.51 619	43.87 621

HaxPig	38.92 617	41.40 621	41.64 611	29.95 612	32.27 609	28.90 608	27.60 607	29.73 614	37.71 622	43.82 622	43.87 621	33.17 616	35.56 614	41.53 617	40.37 619	43.94 622	47.51 625	45.82 618	47.08 620	42.38 618	44.15 622

MEDIAN_ROB	42.00 619	44.40 623	44.29 615	35.15 613	34.95 610	31.28 614	29.60 609	35.88 619	40.02 624	47.20 626	46.64 623	37.37 617	38.48 624	44.35 625	42.45 620	48.03 624	49.39 626	49.71 620	49.03 621	45.14 620	46.65 623

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark