Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

3.5w_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

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

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

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-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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

AIO_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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.72 305	0.34 349	1.10 429	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 461	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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_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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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-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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 438	0.57 478	1.29 460	0.64 404	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 542	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
CBMV	0.95 414	0.44 424	0.66 198	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 554	1.69 397	1.42 490	2.00 534	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 501	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 449	1.21 556	1.13 552	1.82 513	1.11 516	2.16 520	1.52 503	3.07 572	2.32 530	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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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