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

eqd_so	0.18 1	0.18 7	0.51 5	0.22 32	0.20 207	0.37 58	0.13 17	0.29 7	0.28 13	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.14 15	0.24 13	0.16 8	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.10 92

dfa	0.19 10	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.22 252	0.34 34	0.11 2	0.32 18	0.29 21	0.20 49	0.20 37	0.14 15	0.14 15	0.23 10	0.20 65	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.12 158

feaa	0.18 1	0.21 35	0.56 23	0.22 32	0.14 37	0.39 73	0.12 6	0.30 10	0.30 24	0.16 10	0.22 60	0.15 40	0.13 10	0.22 4	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.07 15	0.10 92

gdasf	0.19 10	0.17 1	0.58 26	0.22 32	0.20 207	0.38 70	0.12 6	0.30 10	0.27 10	0.18 25	0.14 12	0.18 62	0.16 42	0.24 13	0.16 8	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.09 62

ghrstf	0.22 48	0.22 52	0.71 56	0.21 8	0.12 7	0.42 100	0.15 42	0.41 56	0.29 21	0.18 25	0.20 37	0.23 91	0.24 144	0.33 99	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.07 15	0.08 37

ads	0.21 24	0.23 70	0.65 42	0.22 32	0.14 37	0.43 108	0.14 29	0.41 56	0.33 41	0.18 25	0.22 60	0.13 4	0.30 231	0.24 13	0.15 3	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.07 7

aaaa	0.18 1	0.20 19	0.48 2	0.22 32	0.21 223	0.36 52	0.12 6	0.33 21	0.28 13	0.19 35	0.18 23	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.08 37

Monster-pub-mixall	0.21 24	0.31 167	0.69 52	0.21 8	0.13 22	0.27 8	0.12 6	0.37 33	0.26 8	0.21 56	0.19 30	0.15 40	0.12 5	0.47 212	0.29 203	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 158

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 538	1.82 277	0.20 5	0.12 7	0.26 7	0.15 42	0.43 72	0.37 79	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 88	0.46 201	0.14 1	0.11 252	0.09 209	0.08 54	0.05 1	0.76 553	0.18 318

trnet	0.28 81	0.26 106	1.32 130	0.19 1	0.12 7	0.54 214	0.15 42	0.48 111	0.46 163	0.27 133	0.33 150	0.24 105	0.21 108	0.30 71	0.21 90	0.10 188	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.09 59	0.07 7

LoS_RVC	0.29 91	0.33 182	1.19 107	0.25 95	0.34 418	0.43 108	0.22 148	0.42 64	0.32 33	0.22 68	0.33 150	0.23 91	0.24 144	0.31 79	0.21 90	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 74	0.31 469

CAS	0.35 141	0.25 91	1.30 127	0.79 544	0.34 418	0.51 179	0.23 181	0.46 91	0.39 96	0.22 68	0.31 136	0.20 72	0.17 51	0.28 50	0.23 123	0.73 559	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 59	0.37 503

LoS	0.31 109	0.30 156	1.52 173	0.23 54	0.13 22	0.54 214	0.20 106	0.48 111	0.49 189	0.25 112	0.28 106	0.37 194	0.24 144	0.38 145	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.05 1	0.15 176	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 101	0.27 112	1.09 94	0.23 54	0.50 505	0.40 80	0.20 106	0.46 91	0.44 139	0.22 68	0.28 106	0.26 129	0.19 88	0.33 99	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.15 176	0.49 533

CREStereo	0.28 81	0.30 156	1.33 132	0.19 1	0.13 22	0.55 227	0.17 63	0.48 111	0.46 163	0.27 133	0.33 150	0.24 105	0.21 108	0.31 79	0.21 90	0.11 252	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.10 74	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 109	0.35 203	1.30 127	0.20 5	0.14 37	0.57 260	0.25 234	0.46 91	0.42 125	0.27 133	0.32 142	0.27 140	0.24 144	0.39 151	0.23 123	0.43 538	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.18 262	0.07 7

Wavelet-Monster	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

fsefse	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

adfw	0.19 10	0.18 7	0.50 3	0.23 54	0.23 274	0.36 52	0.12 6	0.37 33	0.30 24	0.22 68	0.16 17	0.12 2	0.15 31	0.25 22	0.20 65	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.09 62

yyy	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

dwafa	0.19 10	0.21 35	0.51 5	0.21 8	0.18 158	0.42 100	0.14 29	0.36 29	0.31 28	0.14 3	0.18 23	0.16 47	0.13 10	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

fesf	0.21 24	0.20 19	0.69 52	0.23 54	0.32 396	0.41 87	0.16 54	0.25 1	0.28 13	0.18 25	0.25 86	0.16 47	0.16 42	0.24 13	0.21 90	0.05 1	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.09 62

wade	0.19 10	0.18 7	0.65 42	0.23 54	0.13 22	0.42 100	0.13 17	0.31 14	0.28 13	0.17 16	0.19 30	0.15 40	0.14 15	0.25 22	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

waafd	0.22 48	0.24 85	0.68 50	0.24 76	0.11 1	0.45 120	0.17 63	0.45 87	0.35 53	0.19 35	0.25 86	0.14 15	0.14 15	0.32 88	0.19 41	0.06 2	0.14 368	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.15 251

wdaf	0.18 1	0.19 13	0.46 1	0.22 32	0.27 335	0.35 41	0.13 17	0.29 7	0.25 3	0.16 10	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.23 10	0.15 3	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.07 7

sdada	0.18 1	0.17 1	0.51 5	0.22 32	0.19 192	0.34 34	0.12 6	0.29 7	0.28 13	0.17 16	0.23 69	0.18 62	0.13 10	0.21 2	0.19 41	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.10 92

bbb	0.18 1	0.20 19	0.54 21	0.23 54	0.21 223	0.36 52	0.12 6	0.31 14	0.30 24	0.19 35	0.18 23	0.14 15	0.17 51	0.22 4	0.14 1	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.10 92

adal-stereo	0.19 10	0.20 19	0.51 5	0.23 54	0.22 252	0.35 41	0.12 6	0.32 18	0.29 21	0.21 56	0.19 30	0.14 15	0.15 31	0.24 13	0.20 65	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.12 158

Replicate-Monster	0.23 58	0.40 239	0.94 82	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.13 17	0.40 48	0.36 71	0.22 68	0.15 13	0.15 40	0.15 31	0.40 156	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.15 251

asda	0.22 48	0.25 91	0.70 54	0.21 8	0.16 90	0.43 108	0.16 54	0.44 80	0.35 53	0.22 68	0.20 37	0.14 15	0.20 97	0.25 22	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

asd	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.22 32	0.17 118	0.41 87	0.14 29	0.35 25	0.32 33	0.24 93	0.20 37	0.15 40	0.18 70	0.26 33	0.16 8	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.08 37

qwe	0.21 24	0.22 52	0.61 30	0.21 8	0.20 207	0.41 87	0.15 42	0.46 91	0.35 53	0.26 126	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.31 79	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

2.25w	0.21 24	0.22 52	0.51 5	0.21 8	0.14 37	0.36 52	0.13 17	0.42 64	0.34 47	0.23 86	0.27 99	0.14 15	0.18 70	0.33 99	0.24 146	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.25_new	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.5w_new	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.5_new	0.21 24	0.22 52	0.63 35	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.17 63	0.40 48	0.35 53	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 24	0.22 52	0.63 35	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.17 63	0.40 48	0.35 53	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4w-stereo	0.20 16	0.21 35	0.57 24	0.21 8	0.15 63	0.39 73	0.13 17	0.39 46	0.33 41	0.22 68	0.21 46	0.13 4	0.20 97	0.29 63	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

2.5w	0.21 24	0.23 70	0.50 3	0.22 32	0.15 63	0.39 73	0.19 87	0.47 104	0.36 71	0.21 56	0.22 60	0.13 4	0.17 51	0.33 99	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

2.75w_new	0.21 24	0.21 35	0.57 24	0.20 5	0.14 37	0.40 80	0.18 78	0.47 104	0.36 71	0.24 93	0.20 37	0.13 4	0.19 88	0.31 79	0.21 90	0.07 38	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 16	0.20 19	0.52 15	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.14 29	0.43 72	0.35 53	0.23 86	0.21 46	0.16 47	0.18 70	0.27 39	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3.25w	0.20 16	0.20 19	0.52 15	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.14 29	0.43 72	0.35 53	0.23 86	0.21 46	0.16 47	0.18 70	0.27 39	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3.75w	0.21 24	0.21 35	0.61 30	0.21 8	0.20 207	0.44 115	0.16 54	0.44 80	0.30 24	0.22 68	0.20 37	0.13 4	0.18 70	0.29 63	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 24	0.22 52	0.55 22	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.14 29	0.43 72	0.33 41	0.21 56	0.24 79	0.14 15	0.18 70	0.34 110	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3w_stereo	0.21 24	0.22 52	0.59 28	0.22 32	0.12 7	0.37 58	0.22 148	0.50 124	0.38 84	0.22 68	0.21 46	0.12 2	0.22 117	0.26 33	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.08 37

2w_stereo	0.21 24	0.19 13	0.51 5	0.22 32	0.13 22	0.41 87	0.20 106	0.50 124	0.34 47	0.25 112	0.23 69	0.13 4	0.23 133	0.24 13	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

1w_stereo	0.22 48	0.17 1	0.52 15	0.23 54	0.16 90	0.44 115	0.22 148	0.55 170	0.40 106	0.25 112	0.29 112	0.13 4	0.26 176	0.28 50	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

monsterstereo	0.22 48	0.22 52	0.52 15	0.25 95	0.27 335	0.39 73	0.14 29	0.51 132	0.33 41	0.25 112	0.27 99	0.13 4	0.13 10	0.38 145	0.21 90	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.06 1

IGEV	0.22 48	0.28 134	0.88 73	0.21 8	0.24 288	0.42 100	0.17 63	0.35 25	0.37 79	0.20 49	0.22 60	0.14 15	0.12 5	0.24 13	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.07 7

111111	0.24 64	0.21 35	0.82 68	0.24 76	0.21 223	0.43 108	0.13 17	0.45 87	0.35 53	0.22 68	0.27 99	0.18 62	0.16 42	0.35 116	0.18 28	0.09 94	0.06 21	0.08 54	0.06 17	0.25 371	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 24	0.31 167	0.85 69	0.22 32	0.14 37	0.31 20	0.22 148	0.38 39	0.25 3	0.17 16	0.11 4	0.13 4	0.12 5	0.32 88	0.18 28	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 24	0.31 167	0.85 69	0.22 32	0.14 37	0.28 10	0.21 127	0.38 39	0.26 8	0.16 10	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 137	0.18 28	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 24	0.35 203	0.65 42	0.21 8	0.14 37	0.36 52	0.13 17	0.37 33	0.40 106	0.21 56	0.12 8	0.17 55	0.12 5	0.25 22	0.16 8	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 24	0.36 212	0.68 50	0.21 8	0.17 118	0.45 120	0.12 6	0.35 25	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 83	0.10 1	0.28 50	0.16 8	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

MLG-Stereo_test1	0.21 24	0.33 182	0.61 30	0.23 54	0.21 223	0.45 120	0.13 17	0.33 21	0.46 163	0.13 1	0.09 1	0.18 62	0.12 5	0.32 88	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

MLG-Stereo	0.21 24	0.33 182	0.60 29	0.23 54	0.12 7	0.44 115	0.13 17	0.39 46	0.46 163	0.13 1	0.10 2	0.17 55	0.13 10	0.35 116	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

LG-G_1	0.23 58	0.37 215	0.71 56	0.23 54	0.11 1	0.51 179	0.12 6	0.44 80	0.39 96	0.19 35	0.15 13	0.19 70	0.15 31	0.36 128	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.11 121

LG-G	0.23 58	0.37 215	0.71 56	0.23 54	0.11 1	0.51 179	0.12 6	0.44 80	0.39 96	0.19 35	0.15 13	0.19 70	0.15 31	0.36 128	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.11 121

LGtest1	0.21 24	0.37 215	0.70 54	0.22 32	0.12 7	0.31 20	0.11 2	0.36 29	0.39 96	0.17 16	0.13 10	0.16 47	0.14 15	0.25 22	0.27 178	0.10 188	0.09 209	0.08 54	0.06 17	0.10 74	0.10 92

FoundationStereo	0.20 16	0.30 156	0.81 66	0.21 8	0.22 252	0.21 3	0.16 54	0.25 1	0.38 84	0.15 5	0.11 4	0.18 62	0.17 51	0.23 10	0.16 8	0.09 94	0.13 347	0.08 54	0.06 17	0.07 15	0.07 7

HUF	0.59 386	0.65 366	2.46 452	0.45 461	0.77 550	0.34 34	0.24 214	0.46 91	0.39 96	0.31 151	0.28 106	0.25 115	0.19 88	0.67 297	0.18 28	0.12 306	2.03 593	0.08 54	0.06 17	0.31 431	1.59 589

GIP-stereo	0.26 71	0.22 52	0.78 63	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 63	0.64 221	0.39 96	0.18 25	0.24 79	0.23 91	0.18 70	0.25 22	0.47 342	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.17 235	0.08 37

DEFOM-Stereo	0.22 48	0.22 52	0.91 77	0.23 54	0.13 22	0.49 161	0.18 78	0.30 10	0.28 13	0.19 35	0.17 19	0.14 15	0.14 15	0.41 160	0.16 8	0.08 53	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.09 59	0.09 62

IGEV-Stereo++	0.23 58	0.23 70	0.64 37	0.24 76	0.22 252	0.47 146	0.13 17	0.52 146	0.33 41	0.18 25	0.24 79	0.17 55	0.22 117	0.32 88	0.19 41	0.08 53	0.06 21	0.08 54	0.06 17	0.17 235	0.09 62

Any-RAFT	0.38 165	0.25 91	1.89 310	0.27 142	0.17 118	0.68 415	0.21 127	0.78 325	0.53 233	0.43 210	0.43 202	0.54 312	0.30 231	0.41 160	0.20 65	0.10 188	0.12 326	0.08 54	0.06 17	0.10 74	0.09 62

s12784h	0.36 150	0.28 134	1.58 181	0.23 54	0.11 1	0.62 348	0.24 214	0.79 341	0.64 345	0.44 216	0.52 285	0.28 149	0.26 176	0.50 234	0.24 146	0.11 252	0.06 21	0.09 107	0.06 17	0.16 213	0.06 1

TANstereo	0.33 122	0.49 295	1.75 224	0.23 54	0.12 7	0.54 214	0.16 54	0.40 48	0.45 154	0.45 226	0.51 272	0.26 129	0.22 117	0.29 63	0.20 65	0.10 188	0.10 252	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.11 121

XX-TBD	0.34 130	0.77 411	1.75 224	0.34 324	0.13 22	0.51 179	0.17 63	0.43 72	0.50 199	0.37 175	0.49 260	0.23 91	0.18 70	0.28 50	0.24 146	0.10 188	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.07 7

iResNet_ROB	0.50 306	1.15 525	1.73 214	0.31 242	0.21 223	0.58 278	0.22 148	0.95 470	0.82 488	0.58 376	0.62 373	0.57 334	0.39 303	0.84 337	0.40 305	0.11 252	0.08 139	0.09 107	0.06 17	0.21 312	0.13 196

pmcnn	1.32 547	1.05 507	2.77 509	0.74 540	1.43 577	0.72 436	0.56 490	0.96 475	0.91 511	0.99 525	2.92 580	6.01 593	0.70 477	2.38 531	3.32 572	0.13 336	0.10 252	0.08 54	0.06 17	0.34 456	0.22 377

daf	0.21 24	0.23 70	0.76 59	0.23 54	0.18 158	0.39 73	0.13 17	0.31 14	0.27 10	0.18 25	0.22 60	0.14 15	0.25 161	0.30 71	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

SM2	0.22 48	0.34 195	0.80 65	0.21 8	0.17 118	0.42 100	0.15 42	0.35 25	0.32 33	0.19 35	0.15 13	0.14 15	0.15 31	0.28 50	0.20 65	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.07 72	0.09 59	0.09 62

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.21 8	0.17 118	0.33 28	0.15 42	0.46 91	0.32 33	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.11 2	0.27 39	0.23 123	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

depthmonostereo	0.26 71	0.23 70	0.65 42	0.41 425	0.13 22	0.41 87	0.19 87	0.51 132	0.40 106	0.25 112	0.29 112	0.26 129	0.28 209	0.44 180	0.23 123	0.09 94	0.10 252	0.09 107	0.07 72	0.10 74	0.08 37

xyz-stereo	3.02 585	0.29 144	30.64 617	0.23 54	0.12 7	15.52 603	0.24 214	0.51 132	0.47 180	0.59 390	7.99 595	0.64 368	0.47 383	1.39 395	0.50 358	0.09 94	0.07 56	0.34 528	0.07 72	0.13 135	0.08 37

SGD-Stereo	0.22 48	0.28 134	0.77 62	0.22 32	0.11 1	0.40 80	0.16 54	0.31 14	0.36 71	0.19 35	0.19 30	0.17 55	0.17 51	0.37 137	0.16 8	0.10 188	0.06 21	0.08 54	0.07 72	0.10 74	0.07 7

HART	0.38 165	0.53 310	1.66 195	0.26 126	0.15 63	0.30 16	0.19 87	0.67 238	0.46 163	0.29 142	0.52 285	0.38 201	0.16 42	0.41 160	0.20 65	0.08 53	0.68 568	0.09 107	0.07 72	0.34 456	0.21 362

MonSter	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.21 8	0.17 118	0.33 28	0.15 42	0.46 91	0.32 33	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.11 2	0.27 39	0.23 123	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

WCG-NET	0.30 101	0.42 253	1.26 121	0.24 76	0.12 7	0.43 108	0.24 214	0.40 48	0.56 263	0.35 166	0.37 170	0.26 129	0.24 144	0.29 63	0.19 41	0.08 53	0.12 326	0.08 54	0.07 72	0.22 329	0.10 92

WCG-NET（raft）	0.32 115	0.53 310	1.21 113	0.23 54	0.12 7	0.44 115	0.24 214	0.40 48	0.50 199	0.35 166	0.35 161	0.47 279	0.25 161	0.35 116	0.20 65	0.08 53	0.29 514	0.08 54	0.07 72	0.22 329	0.11 121

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 152	0.28 167	0.28 350	0.55 227	0.22 148	0.78 325	0.48 183	0.46 234	0.38 179	0.36 192	0.17 51	0.33 99	0.23 123	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.09 62

test_for_model	0.64 415	1.60 561	1.82 277	1.23 570	1.02 566	0.53 206	0.23 181	0.75 286	0.50 199	0.57 358	0.29 112	0.25 115	0.20 97	0.26 33	0.22 111	0.76 562	0.31 520	0.08 54	0.07 72	1.68 582	0.50 536

UniTT-Stereo	0.30 101	0.36 212	1.68 198	0.27 142	0.24 288	0.29 14	0.18 78	0.33 21	0.34 47	0.26 126	0.37 170	0.18 62	0.18 70	0.31 79	0.27 178	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.07 72	0.25 371	0.08 37

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 455	1.76 230	0.26 126	0.12 7	0.52 198	0.14 29	0.49 118	0.38 84	0.29 142	0.30 125	0.29 156	0.22 117	0.30 71	0.20 65	0.09 94	0.17 430	0.09 107	0.07 72	0.21 312	0.11 121

knoymous	0.34 130	0.25 91	1.75 224	0.24 76	0.18 158	0.45 120	0.24 214	0.57 182	0.38 84	0.41 200	0.39 187	0.55 316	0.25 161	0.38 145	0.23 123	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.07 72	0.13 135	0.12 158

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 174	1.30 127	0.26 126	0.14 37	0.58 278	0.23 181	0.78 325	0.62 325	0.40 191	0.44 213	0.28 149	0.35 262	0.29 63	0.20 65	0.09 94	0.10 252	0.09 107	0.07 72	0.19 283	0.08 37

DCANet-4	0.40 186	0.27 112	2.21 402	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.47 231	0.28 149	0.37 282	0.37 137	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

fff	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

ADStereo(finetuned)	0.45 246	0.77 411	2.12 383	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.48 243	0.31 164	0.76 492	0.37 137	0.38 286	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.13 135	0.23 401

CroCo-Stereo	0.30 101	0.45 277	1.08 92	0.31 242	0.17 118	0.19 2	0.21 127	0.73 271	0.50 199	0.21 56	0.24 79	0.55 316	0.22 117	0.27 39	0.26 168	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.07 72	0.12 105	0.09 62
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
raftrobust	0.38 165	0.68 376	1.54 175	0.32 271	0.46 499	0.52 198	0.21 127	0.56 177	0.42 125	0.52 295	0.35 161	0.31 164	0.33 252	0.37 137	0.30 222	0.10 188	0.11 300	0.08 54	0.07 72	0.21 312	0.19 334

DCANet	0.42 212	0.77 411	1.95 340	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.48 243	0.31 164	0.41 322	0.36 128	0.39 297	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.13 135	0.23 401

csc	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

cscssc	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

111	0.48 277	1.09 513	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.59 295	0.26 256	0.83 362	0.78 473	0.48 254	0.52 285	0.56 328	0.38 289	0.49 228	0.38 286	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.23 342	0.35 488

R-Stereo Train	0.36 150	0.21 35	1.70 204	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.78 325	0.36 71	0.57 358	0.67 415	0.33 178	0.24 144	0.32 88	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 150	0.21 35	1.70 204	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.78 325	0.36 71	0.57 358	0.67 415	0.33 178	0.24 144	0.32 88	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 386	1.43 553	2.96 527	0.40 418	0.22 252	0.58 278	0.28 298	0.91 431	0.73 437	0.57 358	0.63 385	0.60 350	0.41 322	0.74 319	0.35 270	0.11 252	0.08 139	0.10 157	0.07 72	0.43 512	0.17 298

MLCV	0.48 277	0.89 455	1.85 288	0.29 198	0.14 37	0.59 295	0.23 181	0.72 260	0.59 285	0.66 447	0.66 412	0.55 316	0.36 268	1.03 357	0.49 353	0.09 94	0.06 21	0.09 107	0.07 72	0.19 283	0.11 121

S2M2_XL	0.20 16	0.32 174	1.10 96	0.19 1	0.13 22	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 30	0.15 40	0.14 15	0.19 1	0.21 90	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.10 74	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 64	0.17 1	0.88 73	0.24 76	0.14 37	0.37 58	0.17 63	0.43 72	0.32 33	0.26 126	0.35 161	0.26 129	0.24 144	0.22 4	0.25 159	0.09 94	0.09 209	0.09 107	0.08 101	0.10 74	0.10 92

monsters	0.22 48	0.22 52	0.52 15	0.23 54	0.28 350	0.42 100	0.14 29	0.46 91	0.31 28	0.24 93	0.20 37	0.13 4	0.14 15	0.43 171	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.08 101	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 323	0.95 476	1.96 349	0.29 198	0.22 252	0.59 295	0.28 298	0.76 299	0.57 267	0.55 336	0.45 217	0.70 413	0.32 248	1.38 394	0.47 342	0.11 252	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.20 298	0.13 196

xyz-stereo-finetune	0.31 109	0.46 280	0.79 64	0.21 8	0.12 7	0.53 206	0.25 234	0.52 146	0.54 245	0.28 138	0.32 142	0.29 156	0.23 133	0.59 268	0.55 377	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.13 135	0.08 37

G2L-Stereo_test	0.55 359	0.97 487	1.89 310	0.33 293	0.24 288	0.75 453	0.38 408	0.79 341	0.60 290	0.60 399	0.54 308	0.74 430	0.39 303	1.56 422	0.43 322	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.08 101	0.28 407	0.13 196

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 330	1.75 224	0.36 359	0.30 369	0.45 120	0.30 330	0.72 260	0.59 285	0.31 151	0.43 202	0.32 172	0.23 133	0.35 116	0.29 203	0.10 188	0.20 464	0.10 157	0.08 101	0.40 501	0.11 121

fffft	0.29 91	0.21 35	1.10 96	0.24 76	0.15 63	0.42 100	0.24 214	0.42 64	0.38 84	0.21 56	0.18 23	0.20 72	0.16 42	0.44 180	0.70 423	0.07 38	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.28 407	0.20 350
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 91	0.26 106	1.03 87	0.25 95	0.14 37	0.46 140	0.22 148	0.36 29	0.38 84	0.23 86	0.23 69	0.21 80	0.18 70	0.45 192	0.60 398	0.07 38	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.20 298	0.20 350

tt45	0.29 91	0.24 85	1.06 91	0.25 95	0.17 118	0.55 227	0.22 148	0.41 56	0.35 53	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.18 70	0.64 283	0.34 262	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.21 312	0.11 121

999	0.29 91	0.25 91	1.05 90	0.26 126	0.18 158	0.49 161	0.23 181	0.38 39	0.37 79	0.20 49	0.32 142	0.23 91	0.18 70	0.73 316	0.36 273	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.24 358	0.10 92

mms	0.27 74	0.26 106	0.91 77	0.25 95	0.18 158	0.32 25	0.23 181	0.37 33	0.31 28	0.21 56	0.30 125	0.23 91	0.17 51	0.46 201	0.21 90	0.08 53	0.10 252	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.47 529

ours_stereo	0.27 74	0.25 91	1.21 113	0.25 95	0.17 118	0.35 41	0.23 181	0.38 39	0.35 53	0.20 49	0.31 136	0.23 91	0.17 51	0.41 160	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.18 318

fffy	0.28 81	0.24 85	1.19 107	0.27 142	0.15 63	0.37 58	0.22 148	0.42 64	0.32 33	0.20 49	0.29 112	0.26 129	0.20 97	0.44 180	0.20 65	0.08 53	0.10 252	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.18 318

RAStereo	0.28 81	0.48 292	1.52 173	0.26 126	0.18 158	0.25 6	0.19 87	0.42 64	0.35 53	0.20 49	0.25 86	0.20 72	0.16 42	0.24 13	0.24 146	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.12 105	0.08 37

MGS-Stereo	0.32 115	0.34 195	1.70 204	0.25 95	0.14 37	0.40 80	0.22 148	0.38 39	0.43 135	0.24 93	0.51 272	0.25 115	0.18 70	0.31 79	0.20 65	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.08 101	0.47 523	0.08 37

qqq1	0.48 277	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.09 107	0.08 101	0.14 158	0.11 121

fff1	0.48 277	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.09 107	0.08 101	0.14 158	0.11 121

11t1	0.33 122	0.19 13	1.41 147	0.33 293	0.16 90	0.48 154	0.21 127	0.67 238	0.48 183	0.40 191	0.34 156	0.32 172	0.33 252	0.42 168	0.27 178	0.11 252	0.12 326	0.10 157	0.08 101	0.13 135	0.14 214

MaDis-Stereo	0.29 91	0.54 315	1.44 154	0.24 76	0.29 358	0.29 14	0.16 54	0.45 87	0.37 79	0.19 35	0.21 46	0.28 149	0.22 117	0.30 71	0.29 203	0.10 188	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.11 94	0.11 121

EGLCR-Stereo	0.29 91	0.27 112	0.97 84	0.30 215	0.19 192	0.56 242	0.17 63	0.68 242	0.36 71	0.30 146	0.18 23	0.27 140	0.17 51	0.38 145	0.19 41	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.10 74	0.35 488

riskmin	0.37 156	0.22 52	1.74 218	0.32 271	0.20 207	0.48 154	0.20 106	0.66 229	0.46 163	0.36 171	0.34 156	0.69 403	0.45 361	0.39 151	0.27 178	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.08 101	0.13 135	0.16 280

ProNet	0.30 101	0.54 315	1.29 124	0.25 95	0.15 63	0.47 146	0.25 234	0.48 111	0.39 96	0.21 56	0.23 69	0.22 83	0.20 97	0.44 180	0.19 41	0.08 53	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.23 342	0.12 158

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 338	1.47 161	0.32 271	0.38 456	0.23 4	0.22 148	0.58 188	0.46 163	0.22 68	0.27 99	0.29 156	0.23 133	0.32 88	0.26 168	0.09 94	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.21 312	0.14 214

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 373	0.87 448	2.11 380	0.32 271	0.30 369	0.84 489	0.40 416	0.88 408	0.72 422	0.65 445	0.73 453	0.66 380	0.57 429	0.93 345	0.71 426	0.13 336	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.15 176	0.14 214

GANet-ADL	0.44 228	0.41 246	2.31 422	0.33 293	0.20 207	0.57 260	0.25 234	0.75 286	0.54 245	0.42 205	0.59 346	0.56 328	0.30 231	0.40 156	0.38 286	0.14 379	0.11 300	0.09 107	0.08 101	0.22 329	0.17 298

RALCasStereoNet	0.45 246	0.88 452	1.85 288	0.30 215	0.26 321	0.49 161	0.26 256	0.58 188	0.51 207	0.36 171	0.48 243	0.36 192	0.28 209	0.55 255	0.34 262	0.10 188	0.53 555	0.09 107	0.08 101	0.25 371	0.34 485

DIP-Stereo	0.37 156	0.34 195	1.50 170	0.27 142	0.18 158	0.63 365	0.17 63	0.92 440	0.53 233	0.49 266	0.48 243	0.30 161	0.30 231	0.39 151	0.30 222	0.10 188	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.15 176	0.12 158
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	0.46 256	0.92 461	2.09 375	0.33 293	0.14 37	0.55 227	0.22 148	0.83 362	0.56 263	0.51 286	0.49 260	0.48 290	0.37 282	0.48 218	0.54 376	0.09 94	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.23 342	0.09 62
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
HSM	0.62 405	0.76 402	1.72 211	0.30 215	0.29 358	0.64 376	0.28 298	0.94 457	0.62 325	0.58 376	0.57 337	1.40 550	0.64 461	2.59 552	0.42 313	0.11 252	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.14 158	0.11 121

iResNet	0.51 323	0.76 402	2.59 481	0.41 425	0.17 118	0.64 376	0.27 281	0.82 356	0.70 402	0.57 358	0.64 401	0.43 238	0.36 268	0.70 311	0.52 366	0.10 188	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.21 312	0.13 196

z-ln-s-r	0.64 415	0.89 455	2.23 410	0.32 271	0.26 321	0.57 260	0.37 401	0.84 373	0.76 463	0.51 286	0.81 470	0.64 368	0.45 361	2.06 507	1.27 503	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.24 358	0.13 196

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 277	1.04 89	0.21 8	0.12 7	0.58 278	0.23 181	0.50 124	0.45 154	0.31 151	0.46 225	0.30 161	0.41 322	0.81 334	0.51 363	0.08 53	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.09 62

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 234	2.29 420	0.38 398	0.26 321	0.44 115	0.28 298	0.63 218	0.51 207	0.40 191	0.32 142	0.26 129	0.26 176	0.46 201	0.22 111	0.09 94	0.21 473	0.10 157	0.09 132	0.39 496	0.15 251

test_sample1	0.40 186	0.18 7	1.19 107	0.31 242	0.18 158	0.48 154	0.23 181	0.78 325	0.49 189	0.44 216	0.44 213	0.45 258	0.41 322	1.39 395	0.33 255	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.12 105	0.13 196

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 306	0.33 182	0.93 80	0.26 126	0.22 252	0.46 140	0.20 106	1.10 539	1.34 554	3.16 591	0.32 142	0.22 83	0.20 97	0.30 71	0.22 111	0.10 188	0.09 209	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.19 334

ACVNet-DCA	0.42 212	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.76 299	0.52 214	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

1test111	0.44 228	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.76 299	0.52 214	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.96 348	0.30 222	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

cc1	0.47 271	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	1.01 525	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.25 371	0.40 516

tt1	0.44 228	0.64 359	1.83 283	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	0.88 504	0.31 151	0.37 170	0.25 115	0.35 262	0.63 281	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.25 371	0.36 496

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 212	1.54 175	0.41 425	0.19 192	0.52 198	0.19 87	0.59 196	0.52 214	0.57 358	0.59 346	0.63 359	0.29 223	0.58 262	0.33 255	0.15 398	0.09 209	0.16 422	0.09 132	0.24 358	0.12 158

plain	0.37 156	0.47 289	2.15 391	0.27 142	0.19 192	0.33 28	0.20 106	0.58 188	0.46 163	0.23 86	0.37 170	0.23 91	0.25 161	0.45 192	0.28 188	0.11 252	0.08 139	0.13 337	0.09 132	0.42 510	0.12 158

HH	0.49 295	0.49 295	2.78 511	0.50 484	0.41 475	0.38 70	0.23 181	0.72 260	0.38 84	0.63 428	0.48 243	0.87 482	0.41 322	0.64 283	0.21 90	0.09 94	0.17 430	0.10 157	0.09 132	0.16 213	0.12 158

HanStereo	0.49 295	0.49 295	2.78 511	0.50 484	0.41 475	0.38 70	0.23 181	0.72 260	0.38 84	0.63 428	0.48 243	0.87 482	0.41 322	0.64 283	0.21 90	0.09 94	0.17 430	0.10 157	0.09 132	0.16 213	0.12 158

x	0.35 141	0.20 19	1.36 137	0.33 293	0.17 118	0.47 146	0.24 214	0.75 286	0.54 245	0.40 191	0.40 192	0.42 234	0.34 260	0.45 192	0.32 245	0.11 252	0.14 368	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

DAS	0.56 367	0.35 203	1.55 177	0.33 293	0.34 418	0.50 169	0.42 426	0.83 362	0.74 441	0.83 505	0.68 423	0.56 328	0.48 392	2.40 535	0.46 333	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.18 262	0.15 251

SepStereo	0.52 336	0.35 203	1.55 177	0.33 293	0.34 418	0.50 169	0.42 426	0.83 362	0.74 441	0.83 505	0.68 423	0.56 328	0.48 392	1.56 422	0.46 333	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.18 262	0.15 251

IPLGR	0.54 347	0.56 326	2.68 493	0.36 359	0.18 158	0.62 348	0.54 482	1.02 520	0.64 345	0.73 477	0.46 225	0.47 279	0.45 361	1.12 369	0.29 203	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.09 132	0.19 283	0.12 158

GwcNet-ADL	0.50 306	0.74 399	2.90 524	0.31 242	0.20 207	0.58 278	0.29 322	0.87 399	0.64 345	0.47 236	0.47 231	0.56 328	0.33 252	0.46 201	0.46 333	0.13 336	0.12 326	0.09 107	0.09 132	0.14 158	0.21 362

STrans-v2	0.67 433	0.56 326	2.64 488	0.27 142	0.23 274	0.57 260	0.33 374	0.96 475	0.69 393	0.92 518	0.85 483	0.89 488	0.93 517	1.83 472	1.21 498	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.09 132	0.11 94	0.12 158

TransformOpticalFlow	0.64 415	0.56 326	2.66 491	0.44 447	0.26 321	0.62 348	0.28 298	0.83 362	0.71 412	0.76 485	0.74 456	0.91 492	0.85 505	1.83 472	0.81 447	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.11 94	0.12 158

OMP-Stereo	0.59 386	0.65 366	1.74 218	0.56 511	0.37 450	0.60 307	0.26 256	0.70 252	0.65 358	0.66 447	0.60 361	0.69 403	0.32 248	2.09 512	1.20 496	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.09 132	0.17 235	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 386	0.65 366	1.74 218	0.54 502	0.23 274	0.61 328	0.21 127	0.73 271	0.65 358	0.64 438	0.69 432	0.69 403	0.38 289	2.09 512	1.39 511	0.11 252	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.09 62

NRIStereo	0.46 256	0.25 91	1.77 239	0.47 471	0.16 90	0.95 511	0.74 529	0.51 132	0.56 263	0.48 254	0.39 187	0.59 344	0.29 223	0.77 327	0.32 245	0.11 252	0.13 347	0.11 222	0.09 132	0.21 312	0.24 413

DeepStereo_RVC	0.44 228	0.28 134	1.92 324	0.49 481	0.17 118	0.60 307	0.59 498	0.50 124	0.52 214	0.49 266	0.45 217	0.39 207	0.86 508	0.45 192	0.33 255	0.11 252	0.08 139	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.19 334

RAFT-345	0.53 342	0.30 156	2.34 428	0.38 398	0.34 418	0.58 278	0.42 426	0.47 104	0.61 307	0.51 286	1.00 510	0.43 238	0.28 209	1.57 426	0.82 448	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.10 74	0.08 37

CRE-IMP	0.41 193	0.22 52	1.76 230	0.48 479	0.17 118	0.79 474	0.69 521	0.52 146	0.52 214	0.47 236	0.42 200	0.45 258	0.26 176	0.41 160	0.31 234	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.09 132	0.17 235	0.23 401

Prome-Stereo	0.49 295	0.30 156	1.76 230	0.60 526	0.23 274	0.63 365	0.42 426	0.62 212	0.60 290	0.59 390	1.03 515	0.43 238	0.72 482	0.60 274	0.33 255	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.09 132	0.11 94	0.43 523

LMCR-Stereo	0.52 336	0.71 385	2.39 438	0.40 418	0.21 223	0.74 447	0.31 343	1.02 520	0.64 345	0.61 408	0.63 385	0.39 207	0.51 404	0.62 278	0.42 313	0.19 462	0.09 209	0.12 278	0.09 132	0.23 342	0.12 158

TestStereo	0.45 246	0.54 315	2.11 380	0.29 198	0.16 90	0.43 108	0.24 214	0.54 166	0.45 154	0.37 175	0.46 225	0.34 184	0.27 194	1.98 498	0.27 178	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.14 158	0.08 37

raft+_RVC	0.44 228	0.67 374	1.85 288	0.34 324	0.71 544	0.51 179	0.25 234	0.64 221	0.51 207	0.35 166	0.45 217	0.32 172	0.28 209	0.43 171	0.32 245	0.09 94	0.19 453	0.10 157	0.09 132	0.20 298	0.40 516

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 212	0.86 445	1.78 244	0.28 167	0.17 118	0.52 198	0.20 106	0.62 212	0.61 307	0.50 273	0.61 368	0.39 207	0.32 248	0.35 116	0.30 222	0.07 38	0.10 252	0.09 107	0.09 132	0.35 467	0.10 92

ACVNet	0.45 246	0.44 269	1.79 264	0.28 167	0.21 223	0.59 295	0.36 393	0.66 229	0.68 384	0.45 226	0.59 346	0.69 403	0.40 311	0.44 180	0.55 377	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.34 456	0.10 92

acv_ft	0.48 277	0.44 269	1.76 230	0.32 271	0.41 475	0.63 365	0.28 298	0.81 349	0.68 384	0.61 408	0.59 346	0.69 403	0.45 361	0.44 180	0.63 405	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.41 504	0.10 92

BEATNet_4x	0.47 271	0.73 396	1.91 321	0.33 293	0.15 63	0.56 242	0.25 234	0.85 380	0.58 278	0.54 318	0.51 272	0.57 334	0.42 339	0.57 259	0.61 401	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.20 298	0.16 280

HSM-Net_RVC	0.67 433	0.34 195	2.23 410	0.26 126	0.19 192	0.67 403	0.29 322	1.26 554	0.69 393	0.72 473	0.70 442	0.78 447	0.42 339	3.77 582	0.41 311	0.13 336	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.12 105	0.11 121
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 440	1.00 497	2.09 375	0.33 293	0.25 306	0.58 278	0.32 366	0.81 349	0.80 481	0.61 408	0.94 500	0.80 455	0.41 322	2.46 542	1.02 476	0.36 535	0.14 368	0.10 157	0.09 132	0.23 342	0.22 377

zero-FE	0.80 491	0.27 112	8.23 592	0.49 481	0.98 560	0.33 28	0.20 106	0.48 111	1.28 551	0.17 16	0.20 37	0.77 443	0.22 117	0.60 274	0.97 462	0.11 252	0.07 56	0.09 107	0.10 168	0.33 448	0.14 214

DilatedVolume-Stereo	0.26 71	0.20 19	0.64 37	0.25 95	0.15 63	0.41 87	0.18 78	0.42 64	0.35 53	0.34 164	0.34 156	0.25 115	0.23 133	0.43 171	0.53 370	0.09 94	0.09 209	0.08 54	0.10 168	0.12 105	0.11 121

coex_refinement	0.58 378	0.94 469	1.87 301	0.38 398	0.25 306	0.64 376	0.34 378	0.83 362	0.65 358	0.60 399	0.63 385	0.81 458	0.48 392	1.85 479	0.56 385	0.13 336	0.09 209	0.10 157	0.10 168	0.16 213	0.16 280

LG-Stereo	0.27 74	0.25 91	0.95 83	0.25 95	0.15 63	0.43 108	0.21 127	0.50 124	0.40 106	0.18 25	0.29 112	0.25 115	0.16 42	0.28 50	0.35 270	0.07 38	0.07 56	0.11 222	0.10 168	0.24 358	0.10 92

MM-Stereo_test2	0.38 165	0.28 134	2.46 452	0.43 440	0.15 63	0.50 169	0.25 234	0.47 104	0.38 84	0.33 162	0.26 95	0.23 91	0.22 117	0.34 110	0.29 203	0.08 53	0.09 209	0.09 107	0.10 168	0.36 472	0.22 377

dual_stereo	0.23 58	0.25 91	0.66 49	0.21 8	0.15 63	0.27 8	0.15 42	0.62 212	0.40 106	0.15 5	0.13 10	0.18 62	0.14 15	0.37 137	0.19 41	0.09 94	0.31 520	0.07 1	0.10 168	0.07 15	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 68	0.19 13	0.58 26	0.28 167	0.18 158	0.28 10	0.22 148	0.38 39	0.54 245	0.23 86	0.30 125	0.27 140	0.26 176	0.37 137	0.24 146	0.14 379	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.12 105	0.10 92

rvit_stereo_0081_aga	0.27 74	0.29 144	1.08 92	0.26 126	0.20 207	0.33 28	0.21 127	0.41 56	0.42 125	0.26 126	0.28 106	0.27 140	0.21 108	0.31 79	0.21 90	0.14 379	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 68	0.21 35	0.61 30	0.28 167	0.17 118	0.31 20	0.22 148	0.42 64	0.53 233	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.21 108	0.34 110	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.09 62

rvit_stereo_0082	0.25 68	0.21 35	0.61 30	0.28 167	0.17 118	0.31 20	0.22 148	0.42 64	0.53 233	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.21 108	0.34 110	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.09 62

rvit_stereo_0080	0.27 74	0.38 225	0.76 59	0.24 76	0.18 158	0.34 34	0.27 281	0.54 166	0.44 139	0.24 93	0.26 95	0.27 140	0.22 117	0.29 63	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.10 157	0.10 168	0.15 176	0.11 121

test_sample2	0.41 193	0.19 13	1.23 116	0.31 242	0.17 118	0.51 179	0.27 281	0.81 349	0.55 252	0.44 216	0.45 217	0.46 271	0.38 289	1.51 416	0.30 222	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.14 214

CAS++	0.31 109	0.33 182	1.43 152	0.25 95	0.17 118	0.31 20	0.20 106	0.78 325	0.41 116	0.30 146	0.30 125	0.21 80	0.16 42	0.33 99	0.18 28	0.15 398	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.15 176	0.11 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 306	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.49 353	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.15 176	0.16 280

tta	0.50 306	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.49 353	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.11 121

MyStereo06	0.54 347	0.41 246	2.68 493	0.30 215	0.23 274	0.60 307	0.30 330	0.81 349	0.44 139	0.84 507	0.52 285	0.78 447	0.58 435	0.48 218	1.10 483	0.09 94	0.17 430	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.20 350

MyStereo05	0.49 295	0.41 246	2.72 499	0.30 215	0.23 274	0.60 307	0.30 330	0.82 356	0.77 468	0.52 295	0.37 170	0.51 298	0.42 339	0.52 241	0.38 286	0.09 94	0.17 430	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.20 350

CoDeX	0.52 336	0.43 258	2.25 413	0.29 198	0.26 321	0.61 328	0.32 366	0.99 500	0.68 384	0.48 254	0.55 318	0.52 304	0.40 311	1.60 433	0.35 270	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.13 135	0.12 158

whm_eth	0.27 74	0.38 225	0.76 59	0.24 76	0.18 158	0.34 34	0.27 281	0.54 166	0.44 139	0.24 93	0.26 95	0.27 140	0.22 117	0.29 63	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.10 157	0.10 168	0.15 176	0.11 121

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 246	1.93 327	0.26 126	0.24 288	0.32 25	0.17 63	0.53 155	0.42 125	0.25 112	0.37 170	0.25 115	0.26 176	0.44 180	0.31 234	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.19 283	0.14 214

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 334	1.88 303	0.31 242	0.21 223	0.50 169	0.19 87	0.64 221	0.44 139	0.43 210	0.53 296	0.43 238	0.27 194	0.51 237	0.28 188	0.08 53	0.14 368	0.11 222	0.10 168	0.26 391	0.26 432

PCWNet_CMD	0.46 256	0.45 277	2.28 418	0.26 126	0.20 207	0.55 227	0.21 127	0.75 286	0.64 345	0.48 254	0.55 318	0.68 396	0.57 429	0.46 201	0.30 222	0.11 252	0.10 252	0.14 373	0.10 168	0.18 262	0.14 214

CBFPSM	0.56 367	0.91 460	1.82 277	0.28 167	0.23 274	0.71 430	0.37 401	0.72 260	0.64 345	0.50 273	0.49 260	1.03 518	0.83 501	0.62 278	1.35 508	0.10 188	0.12 326	0.10 157	0.10 168	0.18 262	0.19 334

iinet-f	0.57 373	0.93 467	2.27 416	0.31 242	0.25 306	0.83 487	0.33 374	0.81 349	0.65 358	0.54 318	0.63 385	0.73 424	0.67 470	0.73 316	0.67 416	0.13 336	0.13 347	0.11 222	0.10 168	0.43 512	0.16 280

TestStereo1	0.49 295	0.81 428	1.85 288	0.39 408	0.57 523	0.56 242	0.34 378	0.75 286	0.69 393	0.44 216	0.63 385	0.35 188	0.42 339	0.64 283	0.29 203	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.33 448	0.26 432

RAFT_CTSACE	0.46 256	0.76 402	2.07 369	0.35 340	0.30 369	0.54 214	0.30 330	0.61 208	0.48 183	0.49 266	0.76 462	0.55 316	0.36 268	0.58 262	0.22 111	0.08 53	0.13 347	0.11 222	0.10 168	0.41 504	0.08 37

CRFU-Net	0.56 367	0.38 225	1.86 296	0.46 466	0.26 321	0.82 484	0.36 393	0.90 420	0.49 189	0.62 419	0.59 346	0.78 447	1.35 549	1.00 353	0.48 348	0.15 398	0.14 368	0.17 441	0.10 168	0.19 283	0.14 214

SA-5K	0.49 295	0.81 428	1.85 288	0.39 408	0.57 523	0.56 242	0.34 378	0.75 286	0.69 393	0.44 216	0.63 385	0.35 188	0.42 339	0.64 283	0.29 203	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.33 448	0.26 432

iRaft-Stereo_5w	0.54 347	1.01 501	2.08 374	0.27 142	0.21 223	0.49 161	0.28 298	0.73 271	0.58 278	0.40 191	0.61 368	0.62 356	0.46 375	1.78 459	0.47 342	0.09 94	0.07 56	0.11 222	0.10 168	0.39 496	0.12 158

CSP-Net	0.50 306	0.39 234	1.25 119	0.29 198	0.23 274	0.77 465	0.35 386	0.86 390	0.57 267	0.59 390	0.59 346	0.65 373	0.40 311	1.77 458	0.44 328	0.16 419	0.11 300	0.10 157	0.10 168	0.20 298	0.14 214

GLC_STEREO	0.28 81	0.27 112	1.36 137	0.28 167	0.12 7	0.41 87	0.20 106	0.37 33	0.38 84	0.26 126	0.30 125	0.25 115	0.19 88	0.33 99	0.24 146	0.09 94	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.09 62

AASNet	0.56 367	1.03 505	2.34 428	0.37 382	0.33 410	0.65 390	0.29 322	0.96 475	0.73 437	0.54 318	0.60 361	0.55 316	0.38 289	0.59 268	0.58 394	0.14 379	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.43 512	0.24 413

HHNet	0.60 392	0.65 366	2.60 484	0.36 359	0.25 306	0.64 376	0.61 504	0.64 221	0.62 325	0.55 336	1.13 525	0.32 172	0.60 442	0.42 168	1.79 531	0.15 398	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.18 262	0.15 251

Patchmatch Stereo++	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.16 90	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.54 251	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 508	0.33 182	1.79 264	0.54 502	0.98 560	0.62 348	0.46 454	0.50 124	0.60 290	0.58 376	0.53 296	0.50 295	0.73 485	1.23 381	7.48 595	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.14 158	0.09 62

NF-Stereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.44 444	0.66 229	0.61 307	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.45 405	0.79 445	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.16 280

OCTAStereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.61 307	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.80 446	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

PSM-adaLoss	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.60 307	0.29 322	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.47 212	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.47 212	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.26 256	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.49 228	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 165	0.27 112	1.79 264	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.45 192	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

DEmStereo	0.68 440	0.31 167	2.25 413	0.42 436	0.17 118	0.66 397	0.89 543	0.51 132	0.59 285	0.60 399	1.01 511	0.45 258	1.26 541	1.54 420	2.26 551	0.10 188	0.08 139	0.10 157	0.10 168	0.10 74	0.11 121

SST-Stereo	0.52 336	0.20 19	1.76 230	0.62 528	0.53 513	0.62 348	0.66 513	0.55 170	0.61 307	0.58 376	0.53 296	0.52 304	0.60 442	1.59 432	0.29 203	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.10 92

RAFT_R40	0.50 306	0.21 35	1.76 230	0.50 484	0.40 468	0.61 328	0.53 478	0.56 177	0.60 290	0.56 347	0.54 308	0.55 316	0.51 404	1.57 426	0.53 370	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.09 62

RE-Stereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.60 290	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.78 441	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

Pruner-Stereo	0.51 323	0.27 112	1.78 244	1.79 581	0.19 192	0.62 348	0.45 451	0.57 182	0.60 290	0.61 408	0.48 243	0.41 221	0.24 144	0.46 201	1.00 470	0.12 306	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.12 105	0.13 196

TVStereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.60 290	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.78 441	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

iGMRVC	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.55 255	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

IRAFT_RVC	0.54 347	0.53 310	1.78 244	0.46 466	0.21 223	0.58 278	0.43 433	0.65 227	0.66 373	0.54 318	0.50 268	0.49 292	0.51 404	1.58 430	1.01 474	0.11 252	0.25 503	0.13 337	0.10 168	0.15 176	0.13 196

iRAFT	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.16 90	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.54 251	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 165	0.27 112	1.79 264	0.44 447	0.16 90	0.60 307	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.50 234	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

GEStereo_RVC	0.54 347	0.87 448	1.95 340	0.47 471	0.25 306	0.62 348	0.37 401	1.00 508	0.74 441	0.53 305	0.54 308	0.59 344	0.44 357	1.10 363	0.46 333	0.15 398	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.26 391	0.19 334

CFNet_pseudo	0.45 246	0.46 280	2.23 410	0.25 95	0.19 192	0.56 242	0.21 127	0.77 310	0.60 290	0.49 266	0.56 329	0.69 403	0.47 383	0.52 241	0.31 234	0.11 252	0.10 252	0.15 403	0.10 168	0.17 235	0.14 214

GES	0.44 228	0.28 134	1.88 303	0.30 215	0.18 158	0.61 328	0.30 330	0.88 408	0.46 163	0.47 236	0.52 285	0.39 207	0.42 339	0.58 262	0.67 416	0.15 398	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.15 176	0.17 298

222	0.78 487	0.23 70	1.23 116	0.28 167	0.18 158	0.62 348	0.24 214	1.02 520	0.70 402	0.58 376	0.66 412	0.46 271	0.42 339	1.80 467	6.53 594	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.17 298

xxxx	0.70 449	0.21 35	1.33 132	0.28 167	0.18 158	0.63 365	0.24 214	1.02 520	0.69 393	0.50 273	0.62 373	0.58 341	0.38 289	1.47 413	5.21 589	0.13 336	0.12 326	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.15 251

test_xeample	0.72 461	0.21 35	1.36 137	0.27 142	0.17 118	0.59 295	0.28 298	1.01 517	0.70 402	0.55 336	0.67 415	0.44 249	0.39 303	1.88 488	5.17 588	0.12 306	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.13 135	0.15 251

AFF-stereo	0.44 228	0.96 479	1.78 244	0.31 242	0.15 63	0.50 169	0.21 127	0.64 221	0.63 337	0.47 236	0.64 401	0.49 292	0.34 260	0.46 201	0.31 234	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.10 168	0.37 480	0.10 92

DMCA	0.41 193	0.52 305	1.26 121	0.31 242	0.24 288	0.59 295	0.26 256	0.77 310	0.63 337	0.58 376	0.48 243	0.57 334	0.35 262	0.40 156	0.50 358	0.14 379	0.10 252	0.14 373	0.10 168	0.15 176	0.15 251

RASNet	0.61 400	0.68 376	2.03 365	0.35 340	0.46 499	0.65 390	0.28 298	0.78 325	0.70 402	0.48 254	0.64 401	0.93 497	0.61 451	2.21 520	0.73 433	0.12 306	0.09 209	0.09 107	0.10 168	0.14 158	0.11 121

MSMDNet	0.46 256	0.44 269	2.28 418	0.26 126	0.20 207	0.55 227	0.21 127	0.75 286	0.64 345	0.48 254	0.55 318	0.68 396	0.56 423	0.46 201	0.30 222	0.11 252	0.10 252	0.13 337	0.10 168	0.18 262	0.15 251

ccs_rob	0.45 246	0.46 280	2.22 406	0.26 126	0.19 192	0.56 242	0.21 127	0.77 310	0.60 290	0.49 266	0.56 329	0.69 403	0.47 383	0.52 241	0.31 234	0.11 252	0.09 209	0.16 422	0.10 168	0.17 235	0.14 214

DISCO	0.57 373	0.34 195	1.87 301	0.45 461	0.34 418	0.84 489	0.35 386	0.84 373	0.78 473	0.59 390	0.63 385	1.06 525	0.53 411	1.10 363	0.82 448	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.22 329	0.18 318

G2L-Stereo	0.55 359	0.85 442	2.18 398	0.31 242	0.27 335	0.59 295	0.27 281	0.77 310	0.55 252	0.54 318	0.52 285	0.71 417	0.36 268	1.75 455	0.50 358	0.13 336	0.11 300	0.13 337	0.11 231	0.29 412	0.15 251

HI	0.41 193	0.63 355	1.72 211	0.27 142	0.21 223	0.45 120	0.19 87	0.55 170	0.41 116	0.57 358	0.59 346	0.65 373	0.45 361	0.45 192	0.39 297	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.11 231	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 355	1.72 211	0.27 142	0.21 223	0.45 120	0.19 87	0.55 170	0.41 116	0.57 358	0.59 346	0.65 373	0.45 361	0.45 192	0.39 297	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.11 231	0.20 298	0.10 92

AIO_rvc	0.41 193	0.64 359	1.29 124	0.58 517	0.39 459	0.37 58	0.24 214	0.50 124	0.43 135	0.28 138	0.23 69	0.25 115	0.16 42	0.99 351	0.19 41	0.10 188	0.16 412	0.08 54	0.11 231	0.25 371	0.85 560

tg	0.37 156	0.55 324	1.35 136	0.28 167	0.16 90	0.57 260	0.18 78	0.57 182	0.49 189	0.37 175	0.44 213	0.38 201	0.24 144	0.46 201	0.24 146	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.43 512	0.36 496

ACV-stereo	0.66 428	0.76 402	2.86 516	0.32 271	0.25 306	1.01 519	0.60 500	0.59 196	0.52 214	0.41 200	0.45 217	1.55 556	0.94 520	1.40 398	0.69 421	0.14 379	0.13 347	0.12 278	0.11 231	0.20 298	0.19 334

rvit_stereo_ft	0.31 109	0.61 338	1.18 105	0.32 271	0.21 223	0.28 10	0.27 281	0.55 170	0.48 183	0.23 86	0.27 99	0.28 149	0.26 176	0.32 88	0.25 159	0.13 336	0.09 209	0.11 222	0.11 231	0.13 135	0.14 214

test_sample3	0.50 306	0.41 246	1.88 303	0.32 271	0.19 192	0.57 260	0.25 234	0.92 440	0.64 345	0.52 295	0.49 260	0.47 279	0.35 262	1.79 463	0.37 279	0.13 336	0.10 252	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.16 280

MyStereo07	0.34 130	0.40 239	1.46 157	0.29 198	0.23 274	0.60 307	0.31 343	0.53 155	0.42 125	0.25 112	0.25 86	0.20 72	0.26 176	0.57 259	0.19 41	0.09 94	0.18 441	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.19 334

MyStereo04	0.48 277	0.40 239	2.65 490	0.29 198	0.23 274	0.60 307	0.31 343	0.83 362	0.75 454	0.47 236	0.36 167	0.53 306	0.42 339	0.53 247	0.39 297	0.09 94	0.18 441	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.19 334

CFNet_ucs	0.48 277	0.50 301	2.32 423	0.26 126	0.22 252	0.57 260	0.22 148	0.85 380	0.65 358	0.53 305	0.64 401	0.68 396	0.44 357	0.54 251	0.31 234	0.13 336	0.12 326	0.16 422	0.11 231	0.19 283	0.17 298

4D-IteraStereo	0.44 228	0.96 479	2.63 486	0.27 142	0.30 369	0.45 120	0.25 234	0.52 146	0.50 199	0.40 191	0.31 136	0.40 215	0.19 88	0.35 116	0.32 245	0.09 94	0.06 21	0.12 278	0.11 231	0.19 283	0.30 461

gwcnet-sp	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

scenet	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

CASS	0.39 180	0.30 156	1.61 188	0.32 271	0.17 118	0.53 206	0.24 214	0.70 252	0.49 189	0.59 390	0.54 308	0.40 215	0.40 311	0.41 160	0.30 222	0.17 435	0.10 252	0.14 373	0.11 231	0.18 262	0.17 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

DisPM	0.43 218	0.33 182	1.78 244	0.57 515	0.18 158	0.59 295	0.63 510	0.53 155	0.61 307	0.60 399	0.53 296	0.38 201	0.26 176	0.75 320	0.29 203	0.12 306	0.07 56	0.12 278	0.11 231	0.11 94	0.14 214

IER	0.43 218	0.38 225	1.69 200	0.26 126	0.25 306	0.66 397	0.26 256	0.71 255	0.55 252	0.54 318	0.59 346	0.60 350	0.53 411	0.52 241	0.39 297	0.11 252	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.14 158	0.11 121

NINENet	0.50 306	0.33 182	1.69 200	0.55 509	0.25 306	0.91 507	0.23 181	0.98 488	0.71 412	0.53 305	0.55 318	0.66 380	0.30 231	1.22 379	0.32 245	0.15 398	0.13 347	0.16 422	0.11 231	0.16 213	0.13 196

GMOStereo	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

error version	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

test-v	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

AACVNet	0.54 347	0.78 419	1.73 214	0.36 359	0.21 223	0.57 260	0.25 234	0.71 255	0.51 207	0.55 336	0.59 346	0.64 368	0.41 322	2.13 515	0.41 311	0.14 379	0.11 300	0.14 373	0.11 231	0.33 448	0.15 251

ADLNet2	0.68 440	0.84 438	3.19 551	0.33 293	0.36 439	0.64 376	0.37 401	0.89 414	0.79 478	0.54 318	0.65 410	0.93 497	0.48 392	2.07 509	0.56 385	0.13 336	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.33 448	0.18 318

CrosDoStereo	0.94 516	0.37 215	2.53 467	0.25 95	0.32 396	0.54 214	3.76 595	0.72 260	0.60 290	0.70 466	1.40 541	0.53 306	1.49 557	1.78 459	3.09 565	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.21 312	0.11 121

FTStereo	0.76 479	0.18 7	2.35 431	0.71 537	0.21 223	0.73 443	1.79 581	0.57 182	0.53 233	1.07 532	1.63 549	1.29 544	2.13 572	0.75 320	0.29 203	0.19 462	0.08 139	0.12 278	0.11 231	0.11 94	0.40 516

ASMatch	0.60 392	0.43 258	2.58 479	0.91 553	0.36 439	0.56 242	0.25 234	0.52 146	0.61 307	0.47 236	1.21 528	0.47 279	0.66 468	1.34 390	0.94 458	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.10 74	0.16 280

DeepStereo_LL	0.94 516	0.37 215	2.53 467	0.25 95	0.32 396	0.54 214	3.76 595	0.72 260	0.60 290	0.70 466	1.40 541	0.53 306	1.49 557	1.78 459	3.09 565	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.21 312	0.11 121

THIR-Stereo	0.86 505	0.62 344	2.13 385	0.25 95	0.16 90	0.58 278	2.74 591	0.59 196	0.51 207	0.62 419	1.62 548	0.97 507	1.80 568	1.69 445	2.25 550	0.10 188	0.08 139	0.14 373	0.11 231	0.15 176	0.11 121

test-2	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

ICVP	0.46 256	0.29 144	2.41 441	0.33 293	0.22 252	0.59 295	0.55 485	0.75 286	0.50 199	0.44 216	0.60 361	0.49 292	0.35 262	0.53 247	0.37 279	0.16 419	0.16 412	0.14 373	0.11 231	0.15 176	0.15 251
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 156	0.53 310	1.41 147	0.28 167	0.15 63	0.52 198	0.20 106	0.54 166	0.46 163	0.37 175	0.43 202	0.41 221	0.23 133	0.36 128	0.26 168	0.09 94	0.15 395	0.12 278	0.11 231	0.41 504	0.37 503

MMNet	0.50 306	0.48 292	1.93 327	0.33 293	0.27 335	0.79 474	0.28 298	0.81 349	0.74 441	0.60 399	0.56 329	0.59 344	0.55 419	0.79 332	0.59 396	0.10 188	0.09 209	0.12 278	0.11 231	0.13 135	0.14 214

UNet	0.54 347	0.44 269	2.83 515	0.31 242	0.33 410	0.74 447	0.27 281	0.82 356	0.61 307	0.53 305	0.54 308	0.72 420	0.54 414	0.78 331	0.56 385	0.11 252	0.09 209	0.13 337	0.11 231	0.14 158	0.12 158

FENet	0.44 228	0.30 156	2.42 443	0.32 271	0.17 118	0.58 278	0.22 148	0.77 310	0.59 285	0.47 236	0.42 200	0.55 316	0.38 289	0.49 228	0.47 342	0.12 306	0.09 209	0.12 278	0.11 231	0.13 135	0.16 280

HGLStereo	0.54 347	0.69 380	2.00 357	0.35 340	0.40 468	0.66 397	0.30 330	0.83 362	0.62 325	0.57 358	0.69 432	0.69 403	0.54 414	1.07 360	0.55 377	0.13 336	0.13 347	0.13 337	0.11 231	0.19 283	0.17 298

GANet-RSSM	0.55 359	0.73 396	1.90 315	0.36 359	0.26 321	0.59 295	0.27 281	0.78 325	0.52 214	0.47 236	0.57 337	0.63 359	0.45 361	1.92 495	0.43 322	0.14 379	0.10 252	0.25 506	0.11 231	0.34 456	0.14 214

AdaStereo	0.44 228	0.38 225	1.79 264	0.34 324	0.20 207	0.57 260	0.28 298	0.92 440	0.69 393	0.52 295	0.55 318	0.61 352	0.33 252	0.48 218	0.39 297	0.17 435	0.08 139	0.17 441	0.11 231	0.18 262	0.12 158
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.
z-mn7	0.80 491	1.52 557	2.62 485	0.36 359	0.28 350	1.01 519	0.48 466	0.90 420	1.29 552	0.69 460	1.35 540	0.85 474	0.59 438	2.03 503	1.09 482	0.14 379	0.12 326	0.14 373	0.12 269	0.32 439	0.20 350

DFGA-Net	0.51 323	1.06 509	1.75 224	0.30 215	0.24 288	0.54 214	0.22 148	0.63 218	0.60 290	0.48 254	0.51 272	0.35 188	0.27 194	1.82 471	0.53 370	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.12 269	0.37 480	0.15 251

S2M2_L	0.24 64	0.29 144	0.90 76	0.23 54	0.17 118	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 154	0.17 16	0.25 86	0.23 91	0.17 51	0.24 13	0.28 188	0.15 398	0.12 326	0.11 222	0.12 269	0.15 176	0.11 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 378	0.40 239	1.78 244	0.43 440	1.67 585	0.48 154	0.28 298	0.69 245	0.62 325	0.40 191	0.53 296	0.33 178	0.63 459	0.40 156	0.31 234	0.13 336	0.11 300	0.62 552	0.12 269	0.70 548	0.98 568

DDVS	0.62 405	0.40 239	1.40 146	2.21 588	0.35 431	0.87 499	1.00 552	0.69 245	0.50 199	0.53 305	0.56 329	0.90 490	0.37 282	1.22 379	0.47 342	0.15 398	0.14 368	0.14 373	0.12 269	0.19 283	0.22 377

DCVSM-stereo	0.49 295	0.29 144	2.49 460	0.29 198	0.22 252	0.53 206	0.52 474	0.58 188	0.49 189	0.69 460	0.46 225	0.79 452	0.48 392	0.53 247	0.42 313	0.13 336	0.14 368	0.15 403	0.12 269	0.20 298	0.20 350

Pointernet	0.29 91	0.25 91	1.49 167	0.24 76	0.20 207	0.47 146	0.15 42	0.62 212	0.47 180	0.22 68	0.29 112	0.26 129	0.20 97	0.28 50	0.20 65	0.10 188	0.07 56	0.07 1	0.12 269	0.10 74	0.07 7

test_sample5	0.51 323	0.43 258	1.83 283	0.32 271	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.92 440	0.65 358	0.53 305	0.59 346	0.45 258	0.36 268	1.87 480	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

test_sample4	0.50 306	0.42 253	1.88 303	0.32 271	0.19 192	0.56 242	0.26 256	0.93 448	0.65 358	0.54 318	0.54 308	0.45 258	0.36 268	1.79 463	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

xx1	0.46 256	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	1.01 525	0.31 151	0.38 179	0.46 271	0.36 268	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.12 278	0.12 269	0.12 105	0.14 214

DualNet	0.51 323	0.43 258	1.83 283	0.32 271	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.92 440	0.65 358	0.54 318	0.62 373	0.45 258	0.36 268	1.87 480	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

ttt	0.66 428	0.22 52	1.68 198	0.34 324	0.24 288	0.60 307	0.26 256	1.00 508	0.77 468	0.55 336	0.67 415	0.54 312	0.36 268	2.14 516	3.03 564	0.16 419	0.13 347	0.13 337	0.12 269	0.15 176	0.17 298

1111x	0.74 473	0.21 35	1.93 327	0.31 242	0.17 118	0.63 365	0.32 366	1.03 527	0.74 441	0.52 295	0.62 373	0.57 334	0.47 383	2.38 531	4.25 583	0.12 306	0.14 368	0.11 222	0.12 269	0.12 105	0.14 214

CASnet	0.28 81	0.31 167	1.20 111	0.28 167	0.11 1	0.47 146	0.19 87	0.44 80	0.44 139	0.38 183	0.31 136	0.23 91	0.17 51	0.29 63	0.19 41	0.10 188	0.06 21	0.15 403	0.12 269	0.16 213	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 461	1.29 542	2.49 460	0.36 359	0.45 493	0.55 227	0.32 366	0.93 448	0.71 412	0.67 451	0.58 343	0.85 474	0.79 496	2.67 558	0.46 333	0.10 188	0.18 441	0.14 373	0.12 269	0.40 501	0.42 522

qqq	0.38 165	0.21 35	1.34 135	0.28 167	0.15 63	0.45 120	0.26 256	0.76 299	0.52 214	0.39 189	0.41 196	0.46 271	0.36 268	0.96 348	0.30 222	0.11 252	0.14 368	0.12 278	0.12 269	0.12 105	0.14 214

BUS	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.30 215	0.21 223	0.91 507	0.23 181	1.00 508	0.61 307	0.63 428	0.53 296	0.66 380	0.30 231	0.43 171	0.32 245	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

Wz-Net-LNSev	0.59 386	0.96 479	2.47 457	0.34 324	0.37 450	0.79 474	0.44 444	0.86 390	0.77 468	0.61 408	0.67 415	0.79 452	0.56 423	0.64 283	0.62 403	0.15 398	0.14 368	0.12 278	0.12 269	0.18 262	0.19 334

test_5	0.51 323	0.87 448	1.99 355	0.37 382	0.65 538	0.58 278	0.35 386	0.78 325	0.62 325	0.48 254	0.55 318	0.45 258	0.40 311	0.72 315	0.30 222	0.09 94	0.07 56	0.12 278	0.12 269	0.33 448	0.38 506

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.30 215	0.21 223	0.76 457	0.31 343	1.00 508	0.61 307	0.63 428	0.53 296	0.63 359	0.37 282	0.43 171	0.38 286	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

hknet	0.47 271	0.29 144	1.70 204	0.30 215	0.24 288	0.76 457	0.31 343	1.00 508	0.64 345	0.63 428	0.53 296	0.80 455	0.38 289	0.77 327	0.37 279	0.11 252	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

psmg	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.27 142	0.21 223	0.75 453	0.36 393	0.90 420	0.61 307	0.59 390	0.59 346	0.63 359	0.37 282	0.43 171	0.38 286	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.13 135	0.11 121

dd	0.42 212	0.96 479	1.77 239	0.31 242	0.17 118	0.57 260	0.26 256	0.49 118	0.68 384	0.41 200	0.40 192	0.34 184	0.27 194	0.45 192	0.40 305	0.17 435	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.21 312	0.12 158

IPLG	0.69 445	0.84 438	2.43 447	0.35 340	0.21 223	1.65 558	0.61 504	1.36 558	0.58 278	1.39 559	0.51 272	0.37 194	0.87 509	1.41 399	0.36 273	0.09 94	0.07 56	0.14 373	0.12 269	0.32 439	0.11 121

PSM-softLoss	0.48 277	0.27 112	1.85 288	0.51 489	0.17 118	0.61 328	0.40 416	0.61 208	0.57 267	0.52 295	0.48 243	0.39 207	0.25 161	1.46 406	0.77 439	0.12 306	0.08 139	0.13 337	0.12 269	0.12 105	0.14 214

KMStereo	0.48 277	0.27 112	1.85 288	0.51 489	0.17 118	0.61 328	0.40 416	0.61 208	0.57 267	0.52 295	0.48 243	0.39 207	0.25 161	1.46 406	0.77 439	0.12 306	0.08 139	0.13 337	0.12 269	0.12 105	0.14 214

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 174	1.89 310	0.34 324	0.27 335	0.30 16	0.22 148	0.48 111	0.44 139	0.22 68	0.33 150	0.25 115	0.25 161	0.32 88	0.24 146	0.14 379	0.16 412	0.12 278	0.12 269	0.15 176	0.13 196

GMStereo	0.38 165	0.99 495	1.91 321	0.27 142	0.16 90	0.39 73	0.23 181	0.47 104	0.62 325	0.38 183	0.34 156	0.25 115	0.25 161	0.39 151	0.29 203	0.14 379	0.08 139	0.10 157	0.12 269	0.15 176	0.11 121
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 256	0.28 134	1.73 214	0.33 293	0.32 396	0.65 390	0.38 408	0.83 362	0.59 285	0.57 358	0.52 285	0.61 352	0.40 311	0.75 320	0.52 366	0.13 336	0.12 326	0.13 337	0.12 269	0.15 176	0.11 121

ac_64	0.55 359	0.46 280	1.92 324	0.36 359	0.34 418	0.63 365	0.31 343	0.82 356	0.61 307	0.55 336	0.51 272	0.89 488	0.48 392	1.83 472	0.55 377	0.14 379	0.11 300	0.12 278	0.12 269	0.18 262	0.12 158

cf-r	0.53 342	0.81 428	2.15 391	0.33 293	0.28 350	0.60 307	0.28 298	0.78 325	0.64 345	0.51 286	0.60 361	0.75 436	0.40 311	1.32 388	0.43 322	0.13 336	0.09 209	0.11 222	0.12 269	0.15 176	0.14 214

GwcNet-RSSM	0.57 373	0.94 469	2.13 385	0.32 271	0.25 306	0.60 307	0.30 330	0.80 345	0.66 373	0.52 295	0.64 401	0.71 417	0.40 311	1.79 463	0.50 358	0.13 336	0.09 209	0.12 278	0.12 269	0.21 312	0.15 251

PWCDC_ROB	0.72 461	1.06 509	2.09 375	0.47 471	0.36 439	0.78 470	0.26 256	0.98 488	1.34 554	0.61 408	2.07 557	0.64 368	0.61 451	0.83 335	0.71 426	0.31 527	0.14 368	0.15 403	0.12 269	0.60 542	0.21 362

rvit_0105_6	0.31 109	0.29 144	1.00 86	0.31 242	0.18 158	0.35 41	0.25 234	0.51 132	0.61 307	0.25 112	0.28 106	0.32 172	0.25 161	0.39 151	0.25 159	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.13 302	0.14 158	0.13 196

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 203	1.45 156	0.31 242	0.18 158	0.37 58	0.28 298	0.59 196	0.62 325	0.27 133	0.31 136	0.35 188	0.27 194	0.43 171	0.25 159	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.12 158

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 156	1.34 550	1.24 118	0.23 54	0.12 7	0.33 28	0.20 106	0.40 48	0.33 41	0.25 112	0.21 46	0.16 47	0.14 15	0.27 39	0.63 405	0.55 549	0.06 21	0.11 222	0.13 302	0.25 371	0.49 533

test_sample6	0.52 336	0.44 269	1.81 271	0.33 293	0.18 158	0.55 227	0.27 281	0.94 457	0.66 373	0.54 318	0.62 373	0.47 279	0.36 268	1.97 497	0.38 286	0.14 379	0.10 252	0.13 337	0.13 302	0.17 235	0.16 280

MyStereo8	0.54 347	0.80 423	2.76 507	0.32 271	0.33 410	0.71 430	0.20 106	0.87 399	0.57 267	0.51 286	0.59 346	0.50 295	0.33 252	0.68 300	0.55 377	0.10 188	0.29 514	0.10 157	0.13 302	0.21 312	0.34 485

mmm	0.38 165	0.21 35	1.18 105	0.35 340	0.17 118	0.49 161	0.26 256	0.78 325	0.52 214	0.50 273	0.57 337	0.41 221	0.37 282	0.71 313	0.31 234	0.11 252	0.13 347	0.14 373	0.13 302	0.15 176	0.14 214

ffm	0.47 271	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.74 275	0.88 504	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	0.63 281	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.15 403	0.13 302	0.25 371	0.36 496

ff1	0.73 470	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.74 275	0.88 504	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.10 188	0.24 490	0.15 403	0.13 302	0.25 371	0.36 496

mmx	0.72 461	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.99 500	0.76 463	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.13 336	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.15 251

xxx	0.72 461	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.99 500	0.76 463	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.13 336	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.15 251

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 85	1.16 104	0.28 167	0.15 63	0.57 260	0.23 181	0.79 341	0.47 180	0.38 183	0.37 170	0.40 215	0.25 161	0.47 212	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.13 302	0.19 283	0.27 439

CIPLG	0.56 367	1.19 531	2.46 452	0.80 545	0.31 388	0.61 328	0.57 494	0.76 299	0.57 267	0.56 347	0.63 385	0.41 221	0.30 231	0.45 192	0.40 305	0.11 252	0.20 464	0.13 337	0.13 302	0.35 467	0.19 334

PSMNet-ADL	0.51 323	0.38 225	1.65 191	0.35 340	0.21 223	0.67 403	0.26 256	0.74 275	0.55 252	0.42 205	0.52 285	0.70 413	0.45 361	1.91 491	0.57 389	0.15 398	0.13 347	0.11 222	0.13 302	0.15 176	0.20 350

PFNet+	0.45 246	0.37 215	1.86 296	0.46 466	0.18 158	0.58 278	0.77 533	0.52 146	0.64 345	0.56 347	0.48 243	0.39 207	0.26 176	0.93 345	0.32 245	0.13 336	0.09 209	0.14 373	0.13 302	0.12 105	0.15 251

RAFT-RH_RVC	0.61 400	0.50 301	2.33 426	0.36 359	0.29 358	0.60 307	0.18 78	0.44 80	0.58 278	0.76 485	1.91 555	0.47 279	0.29 223	1.60 433	1.23 500	0.14 379	0.07 56	0.13 337	0.13 302	0.10 74	0.09 62

RAFT	0.45 246	0.92 461	1.59 182	0.34 324	0.19 192	0.46 140	0.35 386	0.65 227	0.49 189	0.49 266	0.49 260	0.70 413	0.40 311	0.47 212	0.32 245	0.11 252	0.16 412	0.14 373	0.13 302	0.51 531	0.13 196

GMM-Stereo	0.50 306	0.23 70	2.41 441	0.54 502	0.24 288	0.77 465	0.46 454	0.59 196	0.57 267	0.58 376	0.73 453	0.47 279	0.43 349	0.68 300	0.27 178	0.10 188	0.06 21	0.13 337	0.13 302	0.14 158	0.44 525

Anonymous3	0.42 212	0.35 203	2.09 375	0.33 293	0.24 288	0.72 436	0.31 343	0.74 275	0.55 252	0.35 166	0.40 192	0.33 178	0.29 223	0.44 180	0.28 188	0.18 447	0.18 441	0.13 337	0.13 302	0.17 235	0.17 298

sAnonymous2	0.38 165	0.62 344	2.15 391	0.31 242	0.24 288	0.34 34	0.27 281	0.53 155	0.46 163	0.24 93	0.29 112	0.23 91	0.28 209	0.28 50	0.22 111	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.13 302	0.38 487	0.35 488

CroCo_RVC	0.38 165	0.62 344	2.15 391	0.31 242	0.24 288	0.34 34	0.27 281	0.53 155	0.46 163	0.24 93	0.29 112	0.23 91	0.28 209	0.28 50	0.22 111	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.13 302	0.38 487	0.35 488

HCRNet	0.46 256	0.49 295	1.65 191	0.38 398	0.29 358	0.58 278	0.22 148	0.75 286	0.62 325	0.47 236	0.49 260	0.48 290	0.36 268	1.12 369	0.37 279	0.15 398	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.17 235	0.17 298

ARAFT	0.60 392	1.23 535	3.10 541	0.28 167	0.16 90	0.64 376	0.36 393	0.90 420	0.67 382	0.61 408	0.49 260	0.55 316	0.31 241	1.24 384	0.32 245	0.10 188	0.08 139	0.14 373	0.13 302	0.37 480	0.21 362

hitnet-ft	0.67 433	0.80 423	1.90 315	0.28 167	0.22 252	0.69 421	0.36 393	0.85 380	0.65 358	0.56 347	0.84 479	1.03 518	0.95 523	2.32 526	0.55 377	0.23 495	0.14 368	0.41 539	0.13 302	0.24 358	0.17 298

CFNet-ft	0.51 323	0.76 402	1.79 264	0.28 167	0.30 369	0.63 365	0.28 298	0.66 229	0.55 252	0.45 226	0.57 337	0.74 430	0.41 322	1.46 406	0.42 313	0.14 379	0.10 252	0.28 513	0.13 302	0.18 262	0.14 214

CFNet_RVC	0.51 323	0.76 402	1.79 264	0.28 167	0.30 369	0.63 365	0.28 298	0.66 229	0.55 252	0.45 226	0.57 337	0.74 430	0.41 322	1.46 406	0.42 313	0.14 379	0.10 252	0.28 513	0.13 302	0.18 262	0.14 214

NVstereo2D	0.58 378	0.40 239	2.03 365	0.35 340	0.35 431	0.69 421	0.39 413	0.91 431	0.80 481	0.47 236	0.53 296	0.67 389	0.46 375	1.99 501	0.48 348	0.19 462	0.11 300	0.17 441	0.13 302	0.25 371	0.25 422

DN-CSS_ROB	0.48 277	1.23 535	1.99 355	0.39 408	0.22 252	0.56 242	0.19 87	0.75 286	0.61 307	0.45 226	0.62 373	0.41 221	0.31 241	0.70 311	0.32 245	0.11 252	0.08 139	0.14 373	0.13 302	0.36 472	0.12 158

PWC_ROB	0.70 449	0.94 469	1.88 303	0.39 408	0.39 459	0.62 348	0.30 330	0.98 488	0.94 515	0.91 517	1.29 534	0.77 443	0.62 456	1.62 437	1.03 478	0.18 447	0.11 300	0.18 461	0.13 302	0.51 531	0.22 377

zh-mn7	0.80 491	1.54 558	3.00 533	0.35 340	0.27 335	0.72 436	0.41 422	0.93 448	1.11 539	1.00 526	1.28 532	0.75 436	0.57 429	1.87 480	1.18 493	0.16 419	0.13 347	0.14 373	0.14 330	0.26 391	0.21 362

w-ln-seven-2	0.68 440	1.13 519	2.46 452	0.36 359	0.27 335	0.65 390	0.44 444	0.87 399	0.83 491	0.69 460	0.75 459	0.72 420	0.63 459	1.56 422	1.15 490	0.13 336	0.13 347	0.15 403	0.14 330	0.35 467	0.19 334

AIO-test1	0.45 246	0.87 448	2.27 416	0.33 293	0.33 410	0.50 169	0.22 148	0.74 275	0.66 373	0.29 142	0.41 196	0.29 156	0.22 117	0.73 316	0.29 203	0.09 94	0.08 139	0.12 278	0.14 330	0.30 423	0.22 377

UGAM	0.58 378	0.47 289	2.21 402	0.30 215	0.19 192	0.53 206	0.34 378	0.59 196	0.63 337	0.44 216	0.73 453	0.78 447	0.37 282	2.58 551	0.39 297	0.10 188	0.08 139	0.17 441	0.14 330	0.42 510	0.17 298

H2IRNET	0.40 186	0.61 338	1.90 315	0.29 198	0.17 118	0.54 214	0.18 78	0.52 146	0.50 199	0.27 133	0.56 329	0.47 279	0.35 262	0.46 201	0.33 255	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.14 330	0.32 439	0.12 158

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 459	1.83 283	0.44 447	0.24 288	0.54 214	0.27 281	0.58 188	0.45 154	0.41 200	0.33 150	0.44 249	0.21 108	0.44 180	0.34 262	0.09 94	0.08 139	0.16 422	0.14 330	0.17 235	0.17 298

ssnet_v2	0.55 359	0.60 334	1.86 296	0.32 271	0.22 252	0.72 436	0.44 444	0.94 457	0.74 441	0.63 428	0.54 308	0.81 458	0.47 383	0.77 327	0.70 423	0.16 419	0.14 368	0.14 373	0.14 330	0.30 423	0.30 461

Wz-Net-MNSev	0.65 424	0.97 487	2.19 400	0.36 359	0.33 410	0.90 505	0.60 500	0.92 440	0.81 487	0.75 482	0.72 451	0.73 424	0.65 463	1.39 395	0.71 426	0.16 419	0.13 347	0.14 373	0.14 330	0.24 358	0.18 318

ACRE	0.56 367	1.14 521	2.77 509	0.76 541	0.28 350	0.60 307	0.56 490	0.76 299	0.58 278	0.55 336	0.62 373	0.41 221	0.29 223	0.44 180	0.39 297	0.11 252	0.19 453	0.13 337	0.14 330	0.36 472	0.18 318

KYRaft	0.48 277	0.29 144	1.75 224	0.33 293	0.21 223	0.75 453	0.44 444	0.58 188	0.57 267	0.64 438	0.93 499	0.53 306	0.72 482	0.60 274	0.24 146	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.14 330	0.12 105	0.54 537

DRaft	0.62 405	0.38 225	1.76 230	0.24 76	0.16 90	0.64 376	0.66 513	0.53 155	0.53 233	0.67 451	0.99 508	0.38 201	1.00 525	1.44 401	2.10 545	0.10 188	0.14 368	0.10 157	0.14 330	0.18 262	0.21 362

pcwnet_v2	0.64 415	0.49 295	4.41 579	0.32 271	0.27 335	0.60 307	0.25 234	0.97 484	0.88 504	0.59 390	0.70 442	0.63 359	0.55 419	0.66 296	0.37 279	0.17 435	0.15 395	0.15 403	0.14 330	0.21 312	0.23 401

RALAANet	0.43 218	0.98 491	1.90 315	0.32 271	0.23 274	0.48 154	0.19 87	0.67 238	0.53 233	0.48 254	0.45 217	0.39 207	0.30 231	0.48 218	0.37 279	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.14 330	0.27 401	0.10 92

ADLNet	0.60 392	0.71 385	1.95 340	0.35 340	0.34 418	0.67 403	0.34 378	0.90 420	0.74 441	0.68 458	0.62 373	0.80 455	0.45 361	1.78 459	0.64 410	0.14 379	0.11 300	0.14 373	0.14 330	0.29 412	0.21 362

RAFT + AFF	0.64 415	1.20 532	1.95 340	0.34 324	0.33 410	0.67 403	0.52 474	0.99 500	0.74 441	0.53 305	0.58 343	0.57 334	0.80 497	1.76 456	0.51 363	0.12 306	0.27 511	0.15 403	0.14 330	0.43 512	0.29 451

delet	0.52 336	0.54 315	1.62 189	0.31 242	0.35 431	0.74 447	0.46 454	0.85 380	0.74 441	0.55 336	0.60 361	0.67 389	0.50 402	1.12 369	0.57 389	0.11 252	0.11 300	0.13 337	0.14 330	0.16 213	0.12 158

DSFCA	0.54 347	0.35 203	1.41 147	0.28 167	0.28 350	0.79 474	0.88 542	0.76 299	0.70 402	0.72 473	0.66 412	0.67 389	0.57 429	1.17 375	0.63 405	0.16 419	0.14 368	0.13 337	0.14 330	0.16 213	0.13 196

RYNet	0.70 449	0.56 326	2.25 413	0.35 340	0.41 475	0.86 495	0.43 433	0.94 457	0.82 488	0.62 419	0.53 296	0.91 492	0.60 442	2.70 559	1.00 470	0.14 379	0.11 300	0.16 422	0.14 330	0.25 371	0.27 439

TDLM	0.67 433	0.92 461	1.76 230	0.37 382	0.24 288	0.66 397	0.56 490	0.82 356	0.74 441	1.16 539	0.62 373	0.61 352	0.48 392	2.70 559	0.50 358	0.20 472	0.11 300	0.35 529	0.14 330	0.32 439	0.16 280

CFNet	0.58 378	0.96 479	1.78 244	0.33 293	0.25 306	0.63 365	0.22 148	0.88 408	0.75 454	0.46 234	0.59 346	0.58 341	0.40 311	2.29 524	0.48 348	0.12 306	0.09 209	0.15 403	0.14 330	0.30 423	0.15 251

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 359	0.92 461	2.36 434	0.38 398	0.37 450	0.60 307	0.28 298	0.82 356	0.62 325	0.62 419	0.55 318	0.72 420	0.45 361	1.00 353	0.43 322	0.15 398	0.11 300	0.14 373	0.14 330	0.15 176	0.16 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 306	0.70 383	1.94 337	0.29 198	0.26 321	0.63 365	0.31 343	0.80 345	0.48 183	0.61 408	0.55 318	0.66 380	0.38 289	0.98 350	0.40 305	0.19 462	0.14 368	0.14 373	0.14 330	0.23 342	0.17 298

StereoDRNet-Refined	0.50 306	0.41 246	1.50 170	0.33 293	0.21 223	0.68 415	0.26 256	0.81 349	0.68 384	0.67 451	0.68 423	0.73 424	0.42 339	1.10 363	0.59 396	0.11 252	0.08 139	0.14 373	0.14 330	0.25 371	0.21 362
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 415	0.88 452	2.35 431	0.41 425	0.45 493	0.73 443	0.47 462	0.94 457	0.74 441	0.75 482	0.54 308	0.74 430	0.47 383	1.70 446	0.72 430	0.15 398	0.14 368	0.15 403	0.14 330	0.20 298	0.19 334

DLCB_ROB	0.54 347	0.55 324	1.49 167	0.36 359	0.25 306	0.65 390	0.36 393	0.80 345	0.70 402	0.72 473	0.69 432	0.83 465	0.46 375	1.53 419	0.60 398	0.13 336	0.12 326	0.14 373	0.14 330	0.14 158	0.13 196

w-ln-seven	0.74 473	1.05 507	2.54 473	0.37 382	0.34 418	1.03 522	0.47 462	1.00 508	1.08 534	0.90 515	0.85 483	0.85 474	0.57 429	1.37 393	1.26 502	0.14 379	0.13 347	0.16 422	0.15 355	0.31 431	0.20 350

rvit_0105_5	0.36 150	0.39 234	1.48 164	0.30 215	0.18 158	0.41 87	0.30 330	0.64 221	0.62 325	0.30 146	0.33 150	0.37 194	0.29 223	0.41 160	0.28 188	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.15 355	0.15 176	0.14 214

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 239	1.88 303	0.33 293	0.32 396	0.41 87	0.22 148	0.58 188	0.53 233	0.38 183	0.51 272	0.40 215	0.27 194	0.44 180	0.29 203	0.20 472	0.15 395	0.22 487	0.15 355	0.18 262	0.23 401

test_sample7	0.47 271	0.33 182	1.49 167	0.34 324	0.20 207	0.51 179	0.30 330	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.11 366	0.38 286	0.17 435	0.14 368	0.16 422	0.15 355	0.19 283	0.18 318

IGEV++	0.34 130	0.43 258	1.32 130	0.31 242	0.14 37	0.32 25	0.21 127	0.70 252	0.34 47	0.22 68	0.28 106	0.22 83	0.27 194	0.35 116	0.27 178	0.09 94	0.39 540	0.08 54	0.15 355	0.25 371	0.45 526

StereoVision	0.45 246	0.72 389	1.94 337	0.33 293	0.32 396	0.47 146	0.26 256	0.68 242	0.57 267	0.32 160	0.89 492	0.45 258	0.27 194	0.49 228	0.36 273	0.13 336	0.15 395	0.16 422	0.15 355	0.19 283	0.13 196

Selective-IGEV	0.29 91	0.23 70	1.28 123	0.27 142	0.30 369	0.35 41	0.20 106	0.56 177	0.38 84	0.21 56	0.30 125	0.22 83	0.18 70	0.37 137	0.18 28	0.07 38	0.06 21	0.08 54	0.15 355	0.16 213	0.29 451

test_4	0.40 186	0.37 215	2.01 358	0.29 198	0.21 223	0.50 169	0.28 298	0.47 104	0.39 96	0.42 205	0.76 462	0.38 201	0.22 117	0.52 241	0.33 255	0.08 53	0.07 56	0.11 222	0.15 355	0.28 407	0.07 7

IPLGR_C	0.58 378	1.25 538	2.72 499	0.80 545	0.31 388	0.60 307	0.61 504	0.76 299	0.58 278	0.56 347	0.62 373	0.41 221	0.31 241	0.43 171	0.40 305	0.11 252	0.22 479	0.13 337	0.15 355	0.35 467	0.19 334

SACVNet	0.60 392	0.74 399	1.90 315	0.37 382	0.28 350	0.64 376	0.37 401	0.86 390	0.61 307	0.65 445	0.62 373	0.69 403	0.44 357	2.08 510	0.42 313	0.18 447	0.14 368	0.16 422	0.15 355	0.38 487	0.24 413

PSM-AAD	0.63 411	0.22 52	1.77 239	0.37 382	0.23 274	0.86 495	1.17 564	0.59 196	0.60 290	0.64 438	0.71 446	0.68 396	2.93 580	0.65 293	0.31 234	0.09 94	0.07 56	0.17 441	0.15 355	0.13 135	0.33 481

rafts_anoy	0.43 218	0.89 455	1.96 349	0.32 271	0.30 369	0.48 154	0.24 214	0.62 212	0.49 189	0.37 175	0.38 179	0.33 178	0.30 231	0.51 237	0.34 262	0.10 188	0.39 540	0.13 337	0.15 355	0.17 235	0.15 251

FINET	0.65 424	0.95 476	3.06 537	0.35 340	0.40 468	0.58 278	0.48 466	0.92 440	1.10 537	0.57 358	0.68 423	0.47 279	0.44 357	1.15 374	0.60 398	0.23 495	0.21 473	0.17 441	0.15 355	0.26 391	0.25 422

Syn2CoEx	0.70 449	1.07 512	2.74 505	0.43 440	0.30 369	0.64 376	0.42 426	0.99 500	0.78 473	0.62 419	0.78 466	0.74 430	0.72 482	1.92 495	0.61 401	0.20 472	0.17 430	0.19 467	0.15 355	0.29 412	0.22 377

psm_up	0.57 373	0.61 338	1.83 283	0.35 340	0.30 369	0.64 376	0.37 401	0.90 420	0.68 384	0.59 390	0.55 318	0.68 396	0.54 414	1.91 491	0.46 333	0.16 419	0.15 395	0.16 422	0.15 355	0.23 342	0.13 196

GwcNet	0.69 445	0.71 385	3.12 544	0.36 359	0.45 493	0.81 481	0.44 444	0.86 390	0.84 494	0.60 399	0.74 456	0.82 463	0.49 399	1.65 439	0.66 413	0.16 419	0.15 395	0.15 403	0.15 355	0.31 431	0.24 413

DMCA-RVC	0.62 405	0.96 479	2.63 486	0.36 359	0.90 556	0.56 242	0.31 343	0.69 245	0.57 267	0.68 458	0.52 285	0.59 344	0.56 423	1.23 381	0.53 370	0.16 419	0.38 534	0.20 476	0.15 355	0.20 298	0.15 251

ADCP+	0.94 516	1.12 516	3.14 545	0.34 324	0.39 459	1.06 525	0.79 534	0.89 414	0.80 481	0.66 447	0.67 415	0.85 474	1.55 560	0.93 345	4.55 585	0.13 336	0.11 300	0.16 422	0.15 355	0.26 391	0.25 422

SANet	1.20 539	1.21 533	3.33 560	0.38 398	0.27 335	1.73 562	0.85 540	1.10 539	2.49 582	1.16 539	1.83 553	1.72 559	1.50 559	2.37 528	2.84 562	0.18 447	0.16 412	0.16 422	0.15 355	0.32 439	0.32 474

XPNet_ROB	0.61 400	0.72 389	1.66 195	0.37 382	0.27 335	0.67 403	0.47 462	0.89 414	0.71 412	0.78 491	0.70 442	0.81 458	0.53 411	1.70 446	0.76 437	0.21 479	0.16 412	0.16 422	0.15 355	0.20 298	0.21 362

FlowAnything_test	0.23 58	0.32 174	0.52 15	0.28 167	0.17 118	0.37 58	0.20 106	0.38 39	0.24 2	0.24 93	0.20 37	0.21 80	0.17 51	0.26 33	0.25 159	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.16 375	0.17 235	0.12 158

zh-sn7	0.89 510	1.73 572	3.09 540	0.39 408	0.30 369	0.82 484	0.63 510	0.96 475	0.87 500	0.79 493	1.12 523	0.84 470	0.87 509	2.42 537	1.63 523	0.16 419	0.17 430	0.16 422	0.16 375	0.34 456	0.29 451

ITSA-stereo	0.48 277	0.33 182	1.20 111	0.33 293	0.18 158	0.60 307	0.29 322	0.94 457	0.80 481	0.50 273	0.49 260	0.53 306	0.59 438	1.25 385	0.64 410	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	0.18 262	0.23 401

Occ-G	0.30 101	0.30 156	1.33 132	0.23 54	0.15 63	0.36 52	0.25 234	0.43 72	0.31 28	0.26 126	0.35 161	0.46 271	0.22 117	0.30 71	0.25 159	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.16 375	0.31 431	0.08 37

EKT-Stereo	1.47 558	0.49 295	1.93 327	2.57 591	19.31 607	0.55 227	0.22 148	0.69 245	0.42 125	0.38 183	0.36 167	0.43 238	0.27 194	0.69 306	0.26 168	0.12 306	0.14 368	0.11 222	0.16 375	0.20 298	0.15 251

SDNR	1.22 543	0.80 423	2.71 497	0.33 293	1.48 582	1.98 571	0.23 181	1.93 577	2.44 580	0.89 513	2.52 569	1.36 548	0.51 404	3.65 580	1.93 534	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 375	0.33 448	0.36 496

ToySt	0.44 228	0.61 338	1.89 310	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.35 386	0.67 238	0.53 233	0.39 189	0.50 268	0.59 344	0.43 349	0.51 237	0.49 353	0.10 188	0.12 326	0.13 337	0.16 375	0.24 358	0.19 334

MC-Stereo	0.32 115	0.31 167	1.46 157	0.31 242	0.15 63	0.53 206	0.19 87	0.44 80	0.35 53	0.36 171	0.38 179	0.27 140	0.27 194	0.42 168	0.19 41	0.09 94	0.13 347	0.09 107	0.16 375	0.20 298	0.13 196

WZ-Net	0.92 514	1.31 544	3.76 567	0.41 425	0.36 439	0.86 495	0.71 525	1.00 508	1.06 532	0.82 504	0.92 495	1.06 525	1.05 530	2.16 517	1.61 522	0.19 462	0.13 347	0.15 403	0.16 375	0.32 439	0.28 445

PFNet	0.60 392	0.33 182	2.47 457	0.41 425	0.55 518	0.62 348	0.27 281	0.61 208	0.63 337	0.61 408	0.56 329	0.45 258	0.32 248	1.88 488	1.14 488	0.28 521	0.09 209	0.12 278	0.16 375	0.26 391	0.20 350

SFCPSM	0.46 256	0.24 85	2.35 431	0.27 142	0.27 335	0.70 428	0.32 366	0.96 475	0.63 337	0.49 266	0.52 285	0.43 238	0.36 268	0.52 241	0.43 322	0.12 306	0.09 209	0.12 278	0.16 375	0.16 213	0.12 158

PSMNet-RSSM	0.53 342	0.82 432	1.78 244	0.31 242	0.25 306	0.58 278	0.28 298	0.84 373	0.60 290	0.50 273	0.61 368	0.67 389	0.43 349	1.68 443	0.42 313	0.15 398	0.10 252	0.14 373	0.16 375	0.15 176	0.13 196

FAT-Stereo	0.70 449	0.54 315	2.88 518	0.36 359	0.29 358	0.62 348	0.54 482	0.97 484	0.87 500	0.76 485	0.92 495	0.94 501	0.80 497	1.84 477	0.57 389	0.18 447	0.19 453	0.17 441	0.16 375	0.22 329	0.25 422

SuperB	1.15 535	1.14 521	5.43 586	0.36 359	0.26 321	0.81 481	0.89 543	0.88 408	1.17 543	0.67 451	0.68 423	0.63 359	1.39 553	1.74 453	3.37 573	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	2.80 592	0.25 422

stereogan	0.69 445	0.51 304	2.44 449	0.39 408	0.39 459	1.01 519	0.41 422	0.94 457	0.92 514	0.73 477	0.85 483	1.15 537	0.69 475	1.57 426	0.53 370	0.19 462	0.18 441	0.20 476	0.16 375	0.36 472	0.24 413

DANet	0.80 491	0.65 366	2.21 402	1.19 569	0.48 503	0.74 447	1.25 567	0.89 414	1.53 563	0.89 513	0.71 446	0.96 504	0.56 423	1.83 472	0.96 461	0.18 447	0.16 412	0.19 467	0.16 375	0.26 391	0.29 451
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 476	0.84 438	2.01 358	0.40 418	0.25 306	0.74 447	0.66 513	0.87 399	0.73 437	0.71 470	1.07 520	0.84 470	0.59 438	2.71 561	1.15 490	0.17 435	0.16 412	0.44 543	0.16 375	0.31 431	0.20 350

DRN-Test	0.64 415	0.43 258	2.44 449	0.39 408	0.44 485	0.80 480	0.41 422	1.02 520	0.78 473	0.80 494	0.63 385	0.69 403	0.56 423	1.79 463	0.69 421	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	0.18 262	0.17 298

ETE_ROB	0.60 392	0.71 385	1.55 177	0.37 382	0.25 306	0.69 421	0.51 471	1.47 562	0.70 402	0.80 494	0.69 432	0.85 474	0.49 399	1.36 392	0.58 394	0.16 419	0.13 347	0.19 467	0.16 375	0.21 312	0.23 401

YMNet	0.62 405	0.72 389	1.93 327	0.41 425	0.41 475	0.87 499	0.43 433	0.87 399	0.71 412	0.74 480	0.81 470	0.83 465	0.46 375	0.86 340	0.93 456	0.19 462	0.22 479	0.20 476	0.17 394	0.41 504	0.21 362

YMNet_1	0.62 405	0.72 389	1.93 327	0.41 425	0.41 475	0.87 499	0.43 433	0.87 399	0.71 412	0.74 480	0.81 470	0.83 465	0.46 375	0.86 340	0.93 456	0.19 462	0.22 479	0.20 476	0.17 394	0.41 504	0.21 362

AIO-test2	0.49 295	1.15 525	1.96 349	0.42 436	0.37 450	0.50 169	0.23 181	0.79 341	0.70 402	0.33 162	0.53 296	0.27 140	0.22 117	0.67 297	0.29 203	0.73 559	0.08 139	0.13 337	0.17 394	0.17 235	0.18 318

fast-acv-ft	0.63 411	0.88 452	3.10 541	0.38 398	0.30 369	0.79 474	0.48 466	0.69 245	0.72 422	0.58 376	0.78 466	0.76 441	0.60 442	0.67 297	0.73 433	0.15 398	0.15 395	0.18 461	0.17 394	0.37 480	0.16 280

GASNet	0.73 470	1.47 555	3.04 535	0.47 471	0.33 410	0.57 260	0.34 378	0.91 431	0.75 454	0.58 376	0.58 343	0.74 430	0.55 419	2.03 503	0.65 412	0.21 479	0.15 395	0.19 467	0.17 394	0.51 531	0.28 445

Wz-Net-SNSev	0.76 479	1.32 547	3.11 543	0.40 418	0.31 388	0.71 430	0.60 500	0.98 488	0.87 500	0.67 451	0.83 476	0.96 504	0.60 442	1.67 442	0.97 462	0.16 419	0.15 395	0.16 422	0.17 394	0.36 472	0.24 413

test-1	0.44 228	0.48 292	1.69 200	0.30 215	0.27 335	0.50 169	0.28 298	0.80 345	0.43 135	0.40 191	0.54 308	0.41 221	0.24 144	0.31 79	1.16 492	0.09 94	0.20 464	0.10 157	0.17 394	0.11 94	0.26 432

AF-Net	0.69 445	0.92 461	2.21 402	0.41 425	0.40 468	0.68 415	0.40 416	1.02 520	0.86 497	0.69 460	1.03 515	1.04 521	0.84 504	1.19 376	0.78 441	0.22 492	0.14 368	0.25 506	0.17 394	0.30 423	0.18 318

RTSC	0.72 461	1.00 497	2.22 406	0.40 418	0.29 358	0.82 484	0.31 343	0.96 475	1.10 537	0.92 518	0.81 470	0.78 447	0.58 435	1.23 381	1.55 520	0.18 447	0.17 430	0.14 373	0.17 394	0.43 512	0.30 461

CVANet_RVC	0.65 424	0.80 423	2.13 385	0.36 359	0.26 321	0.62 348	0.42 426	0.84 373	0.72 422	0.69 460	0.68 423	0.68 396	0.52 409	2.64 554	0.42 313	0.19 462	0.12 326	0.22 487	0.17 394	0.37 480	0.15 251

UCFNet_RVC	0.48 277	0.82 432	1.85 288	0.30 215	0.27 335	0.64 376	0.26 256	0.74 275	0.55 252	0.48 254	0.53 296	0.63 359	0.41 322	0.88 344	0.38 286	0.15 398	0.10 252	0.17 441	0.17 394	0.18 262	0.15 251

DPSNet	0.86 505	0.60 334	2.34 428	0.58 517	0.36 439	1.07 530	0.75 530	1.30 555	1.05 529	0.70 466	0.68 423	0.94 501	1.29 542	2.08 510	1.82 532	0.26 512	0.23 487	0.16 422	0.17 394	0.48 524	0.40 516

MDST_ROB	1.17 538	0.42 253	3.87 569	0.54 502	0.44 485	4.11 590	0.58 496	1.31 556	0.84 494	2.12 571	1.12 523	0.98 508	0.71 479	4.24 586	0.99 469	0.16 419	0.14 368	0.19 467	0.17 394	0.18 262	0.35 488

TCMNet	0.66 428	0.85 442	2.55 478	0.50 484	0.52 512	0.72 436	0.39 413	0.87 399	0.72 422	0.58 376	0.68 423	0.63 359	0.46 375	1.70 446	0.63 405	0.18 447	0.18 441	0.23 494	0.18 407	0.38 487	0.27 439

rvit_0105_3	0.39 180	0.47 289	1.46 157	0.33 293	0.19 192	0.45 120	0.35 386	0.69 245	0.65 358	0.37 175	0.37 170	0.40 215	0.31 241	0.44 180	0.30 222	0.18 447	0.17 430	0.17 441	0.18 407	0.15 176	0.15 251

ff7	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 195	1.38 141	0.27 142	0.16 90	0.45 120	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.21 46	0.26 129	0.25 161	0.64 283	0.52 366	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.18 407	0.16 213	0.22 377

ffff	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

11t	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

anonymousdsp	0.34 130	0.53 310	1.47 161	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.49 118	0.40 106	0.25 112	0.24 79	0.22 83	0.24 144	0.55 255	0.19 41	0.09 94	0.11 300	0.10 157	0.18 407	0.24 358	0.29 451

ccc-4	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 315	1.47 161	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.49 118	0.40 106	0.25 112	0.24 79	0.22 83	0.24 144	0.54 251	0.19 41	0.09 94	0.10 252	0.10 157	0.18 407	0.24 358	0.29 451
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 323	1.01 501	1.74 218	0.29 198	0.19 192	0.60 307	0.26 256	0.52 146	0.75 454	0.63 428	0.63 385	0.63 359	0.33 252	0.85 339	0.47 342	0.27 517	0.15 395	0.40 538	0.18 407	0.22 329	0.14 214

LCNet	0.54 347	0.37 215	1.78 244	0.92 554	0.22 252	0.96 512	0.30 330	0.59 196	0.58 278	0.51 286	0.55 318	0.41 221	0.76 492	0.84 337	0.26 168	0.09 94	0.06 21	0.12 278	0.18 407	0.98 562	0.39 512

psmorigin	1.36 551	0.60 334	13.80 603	0.37 382	0.29 358	0.62 348	0.33 374	0.77 310	0.61 307	0.96 524	0.88 490	1.17 540	0.73 485	4.00 583	0.86 452	0.19 462	0.22 479	0.17 441	0.18 407	0.24 358	0.29 451

EDNetEfficientorigin	8.18 599	0.98 491	145.96 620	0.51 489	0.89 555	0.72 436	0.48 466	0.85 380	1.56 565	2.12 571	1.49 544	1.29 544	1.31 545	1.83 472	2.13 546	0.13 336	0.12 326	0.17 441	0.18 407	0.39 496	0.45 526

FADNet-RVC	0.61 400	1.26 540	2.12 383	0.33 293	0.26 321	0.59 295	0.29 322	0.86 390	0.62 325	0.45 226	0.50 268	0.62 356	0.46 375	1.73 451	0.55 377	0.17 435	0.20 464	0.17 441	0.18 407	0.59 539	0.28 445

S-Stereo	0.80 491	0.69 380	3.89 570	0.39 408	0.37 450	0.69 421	0.70 524	0.94 457	0.98 522	0.62 419	0.91 493	0.83 465	0.60 442	2.37 528	0.66 413	0.18 447	0.21 473	0.17 441	0.18 407	0.30 423	0.35 488

edge stereo	0.81 499	0.73 396	3.30 557	0.37 382	1.21 574	0.62 348	0.39 413	0.93 448	0.79 478	0.80 494	0.88 490	1.14 536	0.71 479	2.18 518	0.71 426	0.21 479	0.20 464	0.26 509	0.18 407	0.38 487	0.26 432

RTS	1.21 540	1.31 544	6.39 589	0.52 493	0.51 510	1.61 554	0.79 534	1.03 527	1.37 556	1.13 536	1.30 535	1.10 531	0.85 505	2.65 555	2.08 542	0.21 479	0.24 490	0.18 461	0.18 407	0.43 512	0.32 474

RTSA	1.21 540	1.31 544	6.39 589	0.52 493	0.51 510	1.61 554	0.79 534	1.03 527	1.37 556	1.13 536	1.30 535	1.10 531	0.85 505	2.65 555	2.08 542	0.21 479	0.24 490	0.18 461	0.18 407	0.43 512	0.32 474

PS-NSSS	0.63 411	1.00 497	1.81 271	0.30 215	0.31 388	0.63 365	0.34 378	0.98 488	0.69 393	0.54 318	0.74 456	0.51 298	0.41 322	2.43 540	0.48 348	0.24 503	0.17 430	0.27 510	0.18 407	0.27 401	0.21 362

LALA_ROB	0.60 392	0.76 402	1.69 200	0.36 359	0.29 358	0.79 474	0.55 485	0.94 457	0.77 468	0.81 500	0.67 415	0.94 501	0.49 399	0.99 351	0.73 433	0.21 479	0.15 395	0.20 476	0.18 407	0.23 342	0.21 362

coex-ft	5.95 596	1.67 566	60.57 618	0.34 324	0.30 369	0.77 465	0.69 521	0.74 275	4.41 588	19.22 609	2.15 561	1.62 558	7.97 597	1.81 470	8.96 597	0.44 539	2.08 594	0.18 461	0.19 427	0.38 487	4.62 599

UDGNet	0.44 228	1.02 504	1.74 218	0.35 340	0.19 192	0.58 278	0.23 181	0.49 118	0.66 373	0.41 200	0.38 179	0.34 184	0.29 223	0.53 247	0.30 222	0.24 503	0.10 252	0.37 535	0.19 427	0.27 401	0.15 251

APVNet	0.70 449	0.67 374	2.71 497	0.38 398	0.36 439	0.85 493	0.43 433	0.91 431	0.68 384	0.55 336	0.69 432	0.75 436	0.55 419	2.31 525	0.78 441	0.17 435	0.17 430	0.24 501	0.19 427	0.33 448	0.23 401

FADNet-RVC-Resample	0.67 433	1.16 530	3.16 547	0.37 382	0.29 358	0.62 348	0.38 408	0.86 390	0.63 337	0.51 286	0.50 268	0.57 334	0.45 361	1.57 426	0.49 353	0.24 503	0.32 526	0.23 494	0.19 427	0.27 401	0.62 546

FADNet	0.64 415	1.22 534	2.06 367	0.32 271	0.30 369	0.66 397	0.29 322	0.88 408	0.72 422	0.44 216	0.48 243	0.66 380	0.57 429	1.84 477	0.45 332	0.46 543	0.20 464	0.17 441	0.19 427	0.59 539	0.24 413

ADCRef	0.80 491	0.96 479	2.29 420	0.37 382	0.35 431	0.96 512	0.51 471	0.87 399	0.75 454	0.88 511	0.83 476	0.61 352	1.36 550	1.02 355	3.27 570	0.13 336	0.11 300	0.17 441	0.19 427	0.25 371	0.21 362

PSMNet_ROB	0.66 428	1.01 501	2.33 426	0.38 398	0.31 388	0.72 436	0.55 485	0.86 390	0.69 393	0.54 318	0.60 361	0.75 436	0.47 383	2.00 502	0.82 448	0.17 435	0.13 347	0.19 467	0.19 427	0.24 358	0.27 439

SGM-Forest	1.04 528	0.42 253	3.59 566	0.41 425	0.32 396	1.05 524	1.32 570	0.94 457	0.83 491	1.16 539	2.23 565	1.03 518	1.39 553	2.49 545	2.35 553	0.21 479	0.21 473	0.20 476	0.19 427	0.23 342	0.32 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 458	0.76 402	2.64 488	0.33 293	0.20 207	0.78 470	0.79 534	0.98 488	0.78 473	0.85 510	0.71 446	0.86 480	1.10 535	1.46 406	0.62 403	0.18 447	0.20 464	0.21 484	0.19 427	0.25 371	0.33 481
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 540	1.15 525	3.01 534	0.34 324	0.28 350	1.10 533	0.69 521	1.35 557	1.01 525	2.71 585	2.41 568	2.96 573	1.45 556	2.80 565	1.40 513	0.22 492	0.22 479	0.22 487	0.19 427	0.50 529	0.26 432
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
ISRNet	0.47 271	0.44 269	1.55 177	0.37 382	0.31 388	0.49 161	0.19 87	0.75 286	0.66 373	0.63 428	0.71 446	0.67 389	0.39 303	0.58 262	0.44 328	0.23 495	0.16 412	0.21 484	0.20 437	0.21 312	0.25 422

IGEV-Stereo+	0.29 91	0.29 144	0.86 71	0.25 95	0.34 418	0.30 16	0.14 29	0.32 18	0.53 233	0.18 25	0.12 8	0.18 62	0.19 88	0.49 228	0.17 26	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.20 437	0.46 522	0.59 544

Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 572	3.08 538	0.36 359	0.31 388	1.00 518	0.71 525	1.06 533	0.97 519	0.71 470	0.72 451	1.09 529	0.87 509	2.42 537	1.59 521	0.20 472	0.20 464	0.16 422	0.20 437	0.44 520	0.35 488

STTStereo	0.51 323	0.69 380	2.14 390	0.36 359	0.30 369	0.61 328	0.32 366	0.77 310	0.60 290	0.60 399	0.54 308	0.67 389	0.43 349	0.86 340	0.42 313	0.16 419	0.15 395	0.17 441	0.20 437	0.16 213	0.15 251

RP	0.67 433	0.82 432	1.94 337	0.43 440	0.44 485	0.65 390	0.45 451	0.89 414	0.82 488	0.66 447	0.92 495	0.99 511	0.76 492	1.55 421	0.66 413	0.25 508	0.18 441	0.23 494	0.20 437	0.31 431	0.22 377

XQC	0.73 470	0.98 491	2.39 438	0.46 466	0.35 431	0.81 481	0.46 454	1.00 508	1.00 523	0.80 494	0.69 432	0.88 486	0.74 490	1.32 388	1.20 496	0.24 503	0.16 412	0.23 494	0.20 437	0.41 504	0.33 481

AIO_test	0.39 180	0.37 215	1.19 107	0.73 538	0.67 539	0.35 41	0.25 234	0.47 104	0.34 47	0.34 164	0.22 60	0.33 178	0.17 51	1.31 387	0.19 41	0.11 252	0.15 395	0.08 54	0.21 443	0.15 176	0.23 401

testlalala_base	0.46 256	0.30 156	1.82 277	0.34 324	0.27 335	0.55 227	0.21 127	0.85 380	0.32 33	0.32 160	0.39 187	0.31 164	0.23 133	0.30 71	0.28 188	0.95 568	0.30 518	0.09 107	0.21 443	1.03 563	0.18 318

GrayStereo	0.66 428	0.19 13	1.76 230	0.90 552	0.23 274	0.62 348	1.42 578	0.62 212	0.60 290	0.72 473	0.78 466	0.56 328	3.07 583	0.60 274	0.26 168	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.21 443	0.11 94	0.18 318

aanetorigin	0.77 483	0.80 423	2.59 481	0.43 440	0.44 485	0.58 278	1.01 554	0.57 182	0.68 384	1.53 564	1.23 529	0.81 458	1.08 533	1.07 360	1.07 480	0.18 447	0.15 395	0.17 441	0.21 443	0.54 536	0.30 461

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 483	1.04 506	2.06 367	0.94 556	0.35 431	0.89 504	0.40 416	0.85 380	0.63 337	0.55 336	0.63 385	0.75 436	0.38 289	2.38 531	0.48 348	1.10 574	0.31 520	0.36 531	0.21 443	0.53 535	0.55 540

SHD	0.72 461	0.77 411	2.36 434	0.45 461	0.40 468	0.71 430	0.32 366	1.02 520	1.25 548	1.07 532	0.84 479	0.90 490	0.73 485	1.09 362	0.98 464	0.21 479	0.18 441	0.20 476	0.21 443	0.32 439	0.31 469

ADCL	0.99 521	0.79 421	2.43 447	0.39 408	0.32 396	1.50 550	1.90 582	0.92 440	0.97 519	1.26 552	1.27 531	1.00 513	1.42 555	1.14 372	3.31 571	0.17 435	0.14 368	0.22 487	0.21 443	0.30 423	0.22 377

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 436	2.66 491	0.58 517	0.34 418	1.17 540	0.71 525	0.93 448	0.94 515	1.74 567	2.63 574	3.09 575	1.71 566	1.70 446	1.84 533	0.26 512	0.21 473	0.20 476	0.21 443	0.28 407	0.43 523

Reg-Stereo(zero)	0.46 256	0.17 1	2.10 379	0.24 76	0.34 418	0.51 179	0.42 426	0.50 124	0.54 245	0.37 175	0.46 225	0.54 312	0.60 442	0.43 171	1.10 483	0.08 53	0.09 209	0.08 54	0.22 451	0.12 105	0.22 377

rvit_105_1	0.44 228	0.54 315	1.46 157	0.36 359	0.24 288	0.51 179	0.45 451	0.75 286	0.74 441	0.45 226	0.44 213	0.44 249	0.36 268	0.62 278	0.38 286	0.20 472	0.18 441	0.18 461	0.22 451	0.18 262	0.18 318

model_zeroshot	0.44 228	0.68 376	1.97 354	0.28 167	0.18 158	0.69 421	0.21 127	0.63 218	0.40 106	1.00 526	0.34 156	0.42 234	0.20 97	0.69 306	0.24 146	0.10 188	0.22 479	0.10 157	0.22 451	0.12 105	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 218	0.31 167	1.82 277	0.25 95	0.26 321	0.65 390	0.23 181	0.48 111	0.37 79	0.67 451	0.82 475	0.44 249	0.24 144	0.48 218	0.87 453	0.09 94	0.13 347	0.09 107	0.22 451	0.08 37	0.09 62

cross-raft	0.40 186	0.27 112	2.22 406	0.30 215	0.17 118	0.49 161	0.35 386	0.71 255	0.39 96	0.43 210	0.45 217	0.64 368	0.25 161	0.32 88	0.25 159	0.08 53	0.08 139	0.09 107	0.23 455	0.11 94	0.14 214

ADCS	1.05 529	1.36 552	2.98 531	0.42 436	0.36 439	0.96 512	0.81 538	1.06 533	1.12 540	1.25 549	0.97 505	1.08 527	0.90 515	1.25 385	4.86 587	0.21 479	0.21 473	0.22 487	0.23 455	0.36 472	0.38 506

testlalala	0.36 150	0.30 156	1.77 239	0.28 167	0.33 410	0.60 307	0.22 148	0.55 170	0.51 207	0.55 336	0.35 161	0.31 164	0.20 97	0.26 33	0.22 111	0.10 188	0.13 347	0.09 107	0.24 457	0.08 37	0.07 7

AnyNet_C01	1.14 533	1.49 556	4.23 578	0.54 502	0.53 513	1.51 551	1.37 572	1.04 531	1.07 533	1.17 544	1.33 538	1.15 537	1.08 533	1.61 436	2.74 560	0.25 508	0.22 479	0.28 513	0.24 457	0.48 524	0.40 516

AnyNet_C32	1.00 524	1.33 549	2.53 467	0.49 481	0.54 515	1.15 538	1.14 562	0.91 431	0.89 508	1.11 535	0.95 502	0.87 482	0.93 517	1.50 415	4.07 580	0.21 479	0.20 464	0.25 506	0.24 457	0.38 487	0.33 481

GANetREF_RVC	0.75 476	1.15 525	2.46 452	0.47 471	0.26 321	0.83 487	0.61 504	0.97 484	0.89 508	0.62 419	0.61 368	0.72 420	0.59 438	2.42 537	0.55 377	0.32 528	0.25 503	0.36 531	0.24 457	0.39 496	0.31 469
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
NaN_ROB	1.14 533	0.94 469	2.96 527	0.53 499	0.56 520	1.13 536	0.99 549	0.98 488	1.00 523	1.09 534	0.87 487	0.77 443	1.06 532	5.90 591	2.72 559	0.16 419	0.23 487	0.16 422	0.24 457	0.22 329	0.36 496

CSAN	1.25 544	1.12 516	3.04 535	0.51 489	0.37 450	1.06 525	1.15 563	1.22 549	1.08 534	1.17 544	1.91 555	1.04 521	1.31 545	5.96 592	2.43 555	0.26 512	0.22 479	0.24 501	0.24 457	0.31 431	0.30 461

PDISCO_ROB	0.75 476	1.06 509	2.11 380	0.64 530	0.59 527	1.13 536	0.43 433	1.14 544	1.05 529	0.64 438	0.71 446	0.96 504	0.61 451	1.21 377	0.76 437	0.37 536	0.18 441	0.27 510	0.24 457	0.56 538	0.32 474

AdaDepth	0.24 64	0.18 7	1.03 87	0.25 95	0.21 223	0.46 140	0.16 54	0.30 10	0.27 10	0.17 16	0.19 30	0.14 15	0.18 70	0.35 116	0.17 26	0.07 38	0.07 56	0.08 54	0.25 464	0.10 74	0.10 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 81	0.28 134	1.09 94	0.33 293	0.15 63	0.30 16	0.16 54	0.58 188	0.42 125	0.19 35	0.19 30	0.17 55	0.26 176	0.38 145	0.37 279	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.25 464	0.10 74	0.06 1

HBP-ISP	0.76 479	1.30 543	3.19 551	0.35 340	0.26 321	0.85 493	0.54 482	1.03 527	0.72 422	0.80 494	0.69 432	0.68 396	0.83 501	2.04 505	0.44 328	0.23 495	0.24 490	0.29 520	0.25 464	0.28 407	0.24 413

Nwc_Net	0.68 440	0.83 436	2.53 467	0.41 425	0.39 459	0.77 465	0.38 408	1.01 517	0.70 402	0.60 399	0.99 508	0.98 508	0.68 473	1.41 399	0.63 405	0.23 495	0.15 395	0.23 494	0.25 464	0.23 342	0.18 318

SAMSARA	0.91 512	0.97 487	2.22 406	0.80 545	0.58 525	1.32 542	1.31 569	1.01 517	0.94 515	1.36 555	0.87 487	1.38 549	0.90 515	1.72 450	1.02 476	0.24 503	0.30 518	0.22 487	0.25 464	0.36 472	0.35 488

NCCL2	0.65 424	0.94 469	1.96 349	0.43 440	0.30 369	0.71 430	0.68 519	0.84 373	0.65 358	0.70 466	0.60 361	0.86 480	0.54 414	1.56 422	0.57 389	0.20 472	0.16 412	0.67 555	0.25 464	0.22 329	0.24 413

CBMV_ROB	0.76 479	0.42 253	2.68 493	0.33 293	0.22 252	0.74 447	0.47 462	0.96 475	0.76 463	1.04 531	0.96 503	0.88 486	0.93 517	2.06 507	1.19 495	0.22 492	0.24 490	0.27 510	0.25 464	0.25 371	0.28 445

FBW_ROB	0.83 501	0.77 411	1.77 239	0.44 447	0.30 369	0.87 499	0.46 454	1.10 539	0.91 511	0.81 500	0.75 459	1.01 514	0.61 451	3.66 581	1.23 500	0.26 512	0.23 487	0.36 531	0.25 464	0.27 401	0.62 546

GREAT-IGEV	0.37 156	0.28 134	1.48 164	0.25 95	0.38 456	0.46 140	0.18 78	0.33 21	0.34 47	0.15 5	0.29 112	0.15 40	0.17 51	0.36 128	0.23 123	0.07 38	0.76 575	0.07 1	0.26 472	0.21 312	1.03 575

RGC	0.71 458	0.97 487	2.18 398	0.44 447	0.44 485	0.73 443	0.40 416	0.94 457	0.71 412	0.71 470	1.04 518	1.01 514	0.71 479	1.74 453	0.70 423	0.23 495	0.18 441	0.28 513	0.26 472	0.29 412	0.27 439

G-Net	0.99 521	0.64 359	2.76 507	0.57 515	0.67 539	2.03 572	0.72 528	0.76 299	0.67 382	1.14 538	2.56 571	1.30 547	1.02 527	1.48 414	1.74 529	0.25 508	0.24 490	0.24 501	0.26 472	0.37 480	0.31 469

PVD	0.90 511	0.85 442	2.15 391	0.53 499	0.50 505	0.99 515	0.56 490	1.15 547	1.64 566	1.41 560	1.41 543	1.11 533	1.13 538	1.35 391	1.31 505	0.26 512	0.28 513	0.28 513	0.26 472	0.37 480	0.49 533

NOSS_ROB	0.64 415	0.65 366	1.62 189	0.46 466	0.25 306	0.67 403	0.30 330	0.93 448	0.77 468	0.59 390	0.57 337	0.77 443	0.38 289	2.78 563	0.44 328	0.23 495	0.24 490	0.28 513	0.26 472	0.27 401	0.39 512

ccnet	0.71 458	0.41 246	1.59 182	0.40 418	0.45 493	1.06 525	0.55 485	0.98 488	0.71 412	0.88 511	0.97 505	0.82 463	0.88 513	1.68 443	0.94 458	0.32 528	0.26 505	0.32 525	0.27 477	0.34 456	0.30 461

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 383	4.05 575	0.64 530	0.98 560	0.94 510	1.40 575	0.85 380	1.75 570	2.34 580	1.33 538	1.05 523	2.21 574	1.58 430	4.15 581	0.15 398	0.19 453	0.14 373	0.27 477	0.38 487	0.32 474

SGM-ForestM	2.98 584	1.70 570	3.52 565	0.67 535	0.47 501	5.18 593	3.36 593	3.30 592	2.86 586	4.44 594	3.79 588	9.80 599	5.50 593	6.29 593	6.52 593	0.27 517	0.36 530	0.24 501	0.27 477	0.38 487	0.58 543

GASTEREO	0.35 141	0.72 389	1.15 101	0.56 511	0.20 207	0.52 198	0.22 148	0.56 177	0.40 106	0.30 146	0.31 136	0.16 47	0.31 241	0.35 116	0.26 168	0.09 94	0.14 368	0.08 54	0.28 480	0.14 158	0.20 350

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 445	2.91 525	0.45 461	0.50 505	0.64 376	0.48 466	1.14 544	2.64 583	0.63 428	0.61 368	0.65 373	0.62 456	2.21 520	1.31 505	0.23 495	0.19 453	0.30 521	0.28 480	0.36 472	0.25 422

PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 563	0.63 529	0.40 468	0.70 428	0.52 474	0.86 390	0.84 494	0.52 295	0.59 346	0.70 413	0.54 414	2.35 527	2.23 549	0.17 435	0.27 511	0.19 467	0.28 480	0.22 329	0.36 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 588	1.11 515	5.29 585	9.40 602	30.65 614	0.84 489	1.12 561	0.91 431	1.22 546	1.36 555	2.19 562	0.93 497	0.83 501	1.66 440	0.90 454	0.21 479	0.31 520	0.24 501	0.28 480	0.39 496	6.33 601

MSCF	0.35 141	0.72 389	1.15 101	0.58 517	0.21 223	0.50 169	0.22 148	0.56 177	0.38 84	0.29 142	0.29 112	0.17 55	0.30 231	0.35 116	0.26 168	0.09 94	0.12 326	0.08 54	0.29 484	0.15 176	0.21 362

SCV	0.35 141	0.59 332	1.37 140	0.34 324	0.22 252	0.28 10	0.23 181	0.72 260	0.35 53	0.19 35	0.30 125	0.24 105	0.20 97	0.64 283	0.19 41	0.11 252	0.08 139	0.09 107	0.29 484	0.34 456	0.29 451

castereo++	0.28 81	0.43 258	0.93 80	0.28 167	0.17 118	0.53 206	0.21 127	0.55 170	0.45 154	0.17 16	0.26 95	0.32 172	0.17 51	0.33 99	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.29 484	0.13 135	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 378	0.82 432	1.89 310	0.59 522	0.56 520	0.64 376	0.36 393	0.84 373	0.69 393	0.51 286	0.68 423	0.53 306	0.43 349	0.56 258	0.43 322	0.34 532	0.18 441	0.44 543	0.29 484	0.48 524	0.30 461

testlalala2	0.44 228	0.28 134	2.59 481	0.64 530	0.56 520	0.57 260	0.20 106	0.78 325	0.52 214	0.40 191	0.39 187	0.45 258	0.21 108	0.27 39	0.22 111	0.09 94	0.10 252	0.08 54	0.29 484	0.12 105	0.10 92

rrr	0.46 256	0.34 195	3.08 538	0.27 142	0.16 90	0.45 120	0.28 298	1.09 538	0.51 207	0.24 93	0.21 46	0.26 129	0.25 161	0.64 283	0.52 366	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.29 484	0.16 213	0.25 422

SQANet	0.80 491	1.58 560	2.53 467	0.76 541	0.83 551	0.76 457	0.36 393	0.83 362	0.64 345	0.63 428	0.69 432	0.73 424	0.51 404	1.21 377	0.53 370	0.77 563	0.29 514	0.59 551	0.29 484	0.86 558	0.61 545

anonymousa	0.48 277	0.46 280	2.44 449	0.29 198	0.34 418	0.61 328	0.25 234	0.66 229	0.54 245	0.53 305	0.77 465	0.73 424	0.46 375	0.33 99	0.31 234	0.10 188	0.09 209	0.12 278	0.29 484	0.10 74	0.19 334

Sa-1000	0.51 323	0.72 389	1.90 315	0.31 242	0.60 532	0.60 307	0.31 343	0.94 457	0.71 412	0.52 295	0.83 476	0.42 234	0.33 252	0.68 300	0.28 188	0.10 188	0.09 209	0.13 337	0.29 484	0.29 412	0.10 92

CC-Net-ROB	0.85 504	1.15 525	2.13 385	0.88 551	0.38 456	0.88 503	0.44 444	1.06 533	0.79 478	0.58 376	0.69 432	0.65 373	0.50 402	2.74 562	0.51 363	0.93 566	0.39 540	0.87 561	0.29 484	0.54 536	0.54 537

SCV_C0	0.33 122	0.43 258	1.42 151	0.25 95	0.16 90	0.35 41	0.20 106	0.68 242	0.44 139	0.24 93	0.27 99	0.29 156	0.20 97	0.58 262	0.18 28	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.30 494	0.26 391	0.17 298

FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 330	2.80 513	0.44 447	0.39 459	2.05 573	0.66 513	1.90 576	1.84 575	2.79 587	2.97 581	4.41 586	3.07 583	2.65 555	2.30 552	0.29 522	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.32 439	0.38 506

raft_robust	0.55 359	0.84 438	1.73 214	0.28 167	0.54 515	0.53 206	0.25 234	0.88 408	0.75 454	0.48 254	0.46 225	0.76 441	0.75 491	1.46 406	0.27 178	0.09 94	0.10 252	0.10 157	0.30 494	0.26 391	0.16 280

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 218	0.24 76	0.16 90	0.54 214	0.15 42	0.40 48	0.55 252	0.37 175	0.51 272	0.24 105	0.19 88	0.27 39	0.26 168	0.09 94	0.06 21	0.08 54	0.30 494	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 546	0.54 315	2.50 464	0.47 471	0.41 475	1.12 534	0.60 500	1.10 539	1.27 550	2.23 577	2.87 577	3.67 579	3.12 585	2.39 534	1.69 526	0.30 525	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.35 467	0.38 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 560	0.59 332	2.88 518	0.44 447	0.39 459	1.97 570	0.66 513	1.67 570	1.70 568	2.72 586	2.89 578	4.22 582	2.97 582	2.55 550	2.19 547	0.29 522	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.32 439	0.39 512

castereo	0.30 101	0.44 269	0.81 66	0.24 76	0.29 358	0.41 87	0.27 281	0.72 260	0.45 154	0.22 68	0.30 125	0.24 105	0.31 241	0.25 22	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.31 500	0.12 105	0.09 62

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.31 242	0.32 396	0.69 421	0.21 127	0.74 275	0.52 214	0.43 210	0.35 161	0.62 356	0.24 144	0.41 160	0.24 146	0.09 94	0.16 412	0.09 107	0.31 500	0.08 37	0.09 62

DispNO	0.67 433	0.98 491	2.58 479	0.31 242	0.27 335	0.59 295	0.29 322	0.83 362	0.68 384	0.53 305	0.79 469	0.83 465	0.47 383	2.46 542	0.68 419	0.12 306	0.10 252	0.19 467	0.31 500	0.16 213	0.17 298

Gwc-CoAtRS	0.38 165	0.33 182	1.92 324	0.27 142	0.41 475	0.48 154	0.19 87	0.59 196	0.46 163	0.43 210	0.39 187	0.57 334	0.26 176	0.32 88	0.26 168	0.09 94	0.09 209	0.09 107	0.31 500	0.11 94	0.09 62

NCC-stereo	0.79 489	0.94 469	2.42 443	0.59 522	0.45 493	1.90 565	0.46 454	0.99 500	0.72 422	0.64 438	0.84 479	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 470	0.27 517	0.19 453	0.23 494	0.31 500	0.24 358	0.22 377

Abc-Net	0.79 489	0.94 469	2.42 443	0.59 522	0.45 493	1.90 565	0.46 454	0.99 500	0.72 422	0.64 438	0.84 479	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 470	0.27 517	0.19 453	0.23 494	0.31 500	0.24 358	0.22 377
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 256	0.38 225	2.47 457	0.27 142	0.43 484	0.56 242	0.20 106	0.77 310	0.43 135	0.60 399	0.51 272	0.44 249	0.17 51	0.68 300	0.21 90	0.09 94	0.29 514	0.09 107	0.32 506	0.14 158	0.10 92

DCRE	0.50 306	0.63 355	2.13 385	0.30 215	0.23 274	0.45 120	0.24 214	0.59 196	0.53 233	0.50 273	2.10 559	0.42 234	0.26 176	0.35 116	0.23 123	0.09 94	0.14 368	0.10 157	0.32 506	0.16 213	0.15 251

SA	0.50 306	0.75 401	1.95 340	0.31 242	0.61 534	0.57 260	0.31 343	0.91 431	0.73 437	0.42 205	0.62 373	0.38 201	0.47 383	0.68 300	0.29 203	0.09 94	0.09 209	0.13 337	0.32 506	0.30 423	0.10 92

MIPNet	0.83 501	0.81 428	2.40 440	0.61 527	0.18 158	1.48 548	1.39 574	1.60 568	0.74 441	1.94 569	0.85 483	0.73 424	1.68 564	0.87 343	0.31 234	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.32 506	0.25 371	0.12 158

XX-Stereo	0.55 359	0.54 315	3.50 564	0.48 479	0.39 459	0.54 214	0.17 63	0.89 414	0.40 106	0.44 216	0.65 410	0.85 474	0.19 88	0.77 327	0.21 90	0.10 188	0.14 368	0.10 157	0.32 506	0.17 235	0.14 214

ADCMid	0.96 520	1.32 547	2.74 505	0.38 398	0.35 431	0.99 515	0.58 496	0.94 457	0.86 497	1.23 548	1.01 511	1.01 514	1.00 525	1.05 359	3.97 578	0.21 479	0.19 453	0.42 540	0.32 506	0.40 501	0.29 451

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 479	2.38 436	0.39 408	0.32 396	1.96 568	0.62 508	0.91 431	1.43 558	2.94 589	2.60 572	4.77 588	1.95 570	2.43 540	1.33 507	0.29 522	0.26 505	0.32 525	0.32 506	0.30 423	0.30 461

RSM	0.28 81	0.26 106	0.97 84	0.25 95	0.24 288	0.37 58	0.21 127	0.49 118	0.44 139	0.21 56	0.27 99	0.28 149	0.17 51	0.38 145	0.20 65	0.07 38	0.07 56	0.09 107	0.34 513	0.21 312	0.16 280

MADNet+	1.36 551	1.93 585	5.95 587	0.81 548	0.59 527	1.57 553	1.09 558	1.39 561	1.22 546	0.84 507	1.01 511	1.25 543	1.12 537	3.19 573	2.36 554	0.45 541	0.47 550	0.38 537	0.34 513	0.59 539	0.57 541

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 419	3.21 553	0.55 509	0.50 505	1.49 549	2.48 589	1.48 563	1.71 569	2.13 574	2.09 558	2.07 564	2.56 578	1.90 490	2.02 539	0.35 533	0.36 530	0.37 535	0.34 513	0.49 527	0.47 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 156	0.37 215	1.21 113	0.26 126	0.18 158	0.73 443	0.18 78	0.53 155	0.41 116	0.35 166	0.30 125	0.58 341	0.22 117	0.33 99	0.95 460	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.13 135	0.15 251

RSM++	0.27 74	0.26 106	0.87 72	0.28 167	0.13 22	0.39 73	0.20 106	0.45 87	0.45 154	0.20 49	0.24 79	0.24 105	0.17 51	0.36 128	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.26 391	0.18 318

IGEV_Zeroshot_test	0.53 342	0.33 182	2.91 525	0.32 271	0.18 158	0.54 214	0.21 127	0.72 260	0.42 125	0.81 500	0.51 272	0.71 417	0.41 322	0.48 218	1.13 487	0.09 94	0.15 395	0.10 157	0.35 516	0.19 283	0.09 62

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 106	1.48 164	0.31 242	0.15 63	0.61 328	0.19 87	0.60 206	0.54 245	0.28 138	0.29 112	0.40 215	0.33 252	0.50 234	0.27 178	0.10 188	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.19 283	0.08 37

test-3	0.43 218	0.20 19	1.70 204	0.34 324	0.32 396	0.45 120	0.23 181	0.71 255	0.46 163	0.51 286	0.29 112	0.45 258	0.21 108	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.35 516	0.29 412	0.28 445

test_1	0.43 218	0.20 19	1.70 204	0.34 324	0.32 396	0.45 120	0.23 181	0.71 255	0.46 163	0.50 273	0.29 112	0.45 258	0.21 108	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.35 516	0.29 412	0.29 451

test_3	0.44 228	0.20 19	1.70 204	0.36 359	0.32 396	0.47 146	0.30 330	0.73 271	0.49 189	0.50 273	0.30 125	0.45 258	0.22 117	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.10 252	0.11 222	0.35 516	0.29 412	0.28 445

ELAS	1.39 554	0.79 421	2.86 516	0.53 499	0.50 505	2.81 583	2.20 585	1.61 569	1.50 562	2.28 579	2.35 566	1.82 560	2.13 572	1.73 451	2.22 548	0.35 533	0.37 532	0.35 529	0.35 516	0.49 527	0.47 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 122	0.24 85	1.44 154	0.28 167	0.35 431	0.47 146	0.21 127	0.43 72	0.28 13	0.26 126	0.25 86	0.22 83	0.38 289	0.30 71	0.18 28	0.09 94	0.35 528	0.09 107	0.36 524	0.23 342	0.25 422

iRaft-Stereo_20w	0.58 378	0.39 234	1.96 349	0.45 461	0.32 396	0.92 509	0.57 494	1.14 544	0.56 263	0.81 500	0.40 192	0.55 316	0.69 475	0.65 293	1.04 479	0.09 94	0.16 412	0.09 107	0.36 524	0.17 235	0.25 422

AnonymousM	0.37 156	0.44 269	1.50 170	0.25 95	0.15 63	0.52 198	0.23 181	0.60 206	0.42 125	0.42 205	0.32 142	0.30 161	0.25 161	0.34 110	0.23 123	0.11 252	0.09 209	0.71 557	0.36 524	0.12 105	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 101	0.27 112	1.25 119	0.27 142	0.24 288	0.37 58	0.20 106	0.52 146	0.36 71	0.21 56	0.30 125	0.23 91	0.14 15	0.31 79	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.38 527	0.19 283	0.31 469

MoCha-V2	0.36 150	0.32 174	1.41 147	0.36 359	0.31 388	0.35 41	0.19 87	0.57 182	0.39 96	0.30 146	0.32 142	0.28 149	0.27 194	0.47 212	0.24 146	0.08 53	0.56 557	0.08 54	0.38 527	0.18 262	0.12 158

DLNR_Zeroshot_test	13.43 605	19.94 609	23.55 608	121.61 620	35.03 615	0.46 140	0.15 42	8.02 601	0.35 53	0.28 138	0.37 170	0.26 129	0.17 51	0.76 323	0.29 203	6.42 602	0.26 505	0.09 107	0.38 527	50.13 618	0.18 318

RAFT-Test	0.44 228	0.38 225	2.01 358	0.27 142	0.44 485	0.64 376	0.37 401	0.72 260	0.57 267	0.45 226	0.48 243	0.65 373	0.24 144	0.35 116	0.29 203	0.09 94	0.11 300	0.09 107	0.38 527	0.10 74	0.11 121

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 174	2.20 401	0.27 142	0.44 485	0.52 198	0.19 87	0.76 299	0.48 183	0.43 210	0.36 167	0.54 312	0.26 176	0.33 99	0.25 159	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.38 527	0.10 74	0.09 62

otaku	1.03 527	1.68 568	2.72 499	0.95 557	0.73 545	1.03 522	0.59 498	0.99 500	0.86 497	0.69 460	1.61 547	0.98 508	0.64 461	1.46 406	1.14 488	0.95 568	0.46 547	0.72 558	0.40 532	1.24 572	0.78 557

Ntro	1.00 524	1.68 568	2.80 513	0.95 557	0.85 552	1.06 525	0.53 478	0.98 488	0.90 510	0.62 419	0.76 462	0.93 497	0.66 468	1.66 440	0.98 464	0.99 571	0.45 545	0.75 559	0.40 532	1.19 568	0.75 554

test_xeample3	0.46 256	0.34 195	2.99 532	0.37 382	0.16 90	0.49 161	0.33 374	1.06 533	0.44 139	0.25 112	0.23 69	0.24 105	0.25 161	0.49 228	0.56 385	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.40 532	0.17 235	0.26 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 400	0.61 338	3.35 561	0.33 293	0.58 525	0.66 397	0.20 106	0.98 488	0.55 252	0.73 477	0.52 285	0.99 511	0.65 463	0.58 262	0.29 203	0.10 188	0.16 412	0.10 157	0.41 535	0.29 412	0.20 350

TRStereo	0.53 342	0.76 402	2.38 436	0.42 436	0.29 358	0.69 421	0.23 181	1.81 573	0.55 252	0.36 171	0.32 142	0.47 279	0.40 311	0.46 201	0.25 159	0.12 306	0.11 300	0.11 222	0.41 535	0.13 135	0.32 474

PASM	0.72 461	0.68 376	1.91 321	0.47 471	0.44 485	0.60 307	0.51 471	0.76 299	0.80 481	0.77 489	0.67 415	0.87 482	0.61 451	2.40 535	0.67 416	0.32 528	0.35 528	0.36 531	0.41 535	0.45 521	0.39 512

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 449	0.65 366	3.45 562	0.50 484	0.60 532	0.75 453	0.23 181	0.96 475	0.60 290	0.76 485	1.30 535	0.81 458	0.60 442	0.57 259	0.82 448	0.10 188	0.16 412	0.11 222	0.43 538	0.31 431	0.22 377

UGAM-zero	0.63 411	0.39 234	2.49 460	0.30 215	0.49 504	0.67 403	0.19 87	0.91 431	0.45 154	0.77 489	0.45 217	1.16 539	0.82 500	2.05 506	0.29 203	0.09 94	0.15 395	0.09 107	0.44 539	0.11 94	0.22 377

AE-Stereo	0.42 212	0.29 144	1.65 191	0.43 440	0.47 501	0.56 242	0.23 181	0.86 390	0.46 163	0.31 151	0.41 196	0.43 238	0.24 144	0.34 110	0.24 146	0.09 94	0.48 553	0.11 222	0.45 540	0.22 329	0.19 334

SGM_RVC	1.89 569	0.92 461	2.50 464	0.96 559	0.93 559	1.63 556	1.37 572	1.52 566	12.43 598	1.85 568	1.69 550	2.40 569	1.74 567	2.81 566	1.71 527	0.53 545	0.47 550	0.42 540	0.47 541	0.74 550	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 449	0.35 203	2.72 499	0.56 511	0.62 536	1.08 532	0.53 478	0.85 380	0.44 139	0.93 520	0.92 495	1.24 542	0.68 473	0.64 283	1.01 474	0.10 188	0.19 453	0.10 157	0.48 542	0.14 158	0.38 506

ACVNet_1	1.33 548	1.91 583	4.03 574	1.09 564	0.88 554	1.19 541	0.66 513	1.24 552	1.17 543	0.94 521	0.96 503	3.09 575	1.04 529	2.37 528	1.11 486	1.04 572	0.48 553	1.03 571	0.48 542	1.12 565	0.83 559

PAM_32	0.70 449	0.35 203	2.73 504	0.54 502	0.61 534	1.07 530	0.43 433	0.84 373	0.49 189	0.90 515	0.91 493	1.23 541	0.77 495	0.65 293	1.10 483	0.10 188	0.19 453	0.10 157	0.49 544	0.15 176	0.38 506

JetBlue	1.78 566	1.63 562	3.92 571	0.73 538	1.21 574	4.38 591	3.35 592	1.59 567	1.20 545	1.26 552	1.52 546	2.37 568	1.88 569	3.23 574	3.00 563	0.53 545	0.47 550	0.48 546	0.49 544	1.29 574	0.97 567

EAI-Stereo	0.78 487	0.25 91	1.67 197	0.54 502	0.59 527	1.95 567	2.05 584	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 544	0.50 295	0.67 470	0.59 268	1.44 515	0.09 94	0.19 453	0.09 107	0.49 544	0.13 135	0.22 377

RAFT+CT+SA	0.50 306	0.86 445	1.82 277	0.37 382	0.75 546	0.54 214	0.34 378	0.77 310	0.63 337	0.38 183	0.55 318	0.34 184	0.29 223	0.68 300	0.27 178	0.09 94	0.07 56	0.11 222	0.51 547	0.29 412	0.41 521

UDG	0.77 483	1.23 535	2.15 391	0.67 535	0.59 527	0.78 470	0.38 408	0.90 420	0.70 402	0.61 408	0.69 432	1.01 514	0.67 470	1.02 355	0.73 433	0.45 541	0.34 527	0.87 561	0.51 547	0.67 546	0.46 528

DDUNet	0.77 483	1.12 516	1.88 303	0.76 541	0.69 542	0.84 489	0.43 433	0.85 380	0.65 358	0.67 451	0.75 459	0.91 492	0.52 409	1.03 357	0.57 389	0.54 547	0.37 532	0.95 567	0.52 549	0.71 549	0.57 541

ACVNet_2	1.42 557	1.81 575	3.23 555	1.08 563	0.92 558	1.32 542	0.85 540	1.49 564	1.69 567	1.19 547	1.73 551	2.13 565	1.03 528	2.50 546	1.40 513	0.91 565	0.53 555	1.00 569	0.55 550	2.11 587	0.85 560

ACVNet-4b	1.93 570	1.85 578	4.10 576	1.07 562	0.86 553	1.15 538	0.53 478	1.06 533	1.12 540	0.64 438	1.09 521	1.99 563	0.70 477	2.20 519	9.86 600	5.62 599	0.41 544	1.03 571	0.55 550	1.86 585	0.85 560

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 526	1.67 566	2.32 423	0.47 471	0.39 459	1.47 547	0.95 546	0.95 470	0.91 511	0.84 507	0.94 500	1.05 523	0.60 442	2.95 568	0.72 430	0.41 537	0.72 574	0.32 525	0.55 550	0.74 550	1.22 580

MS	0.28 81	0.32 174	0.89 75	0.19 1	0.13 22	0.45 120	0.11 2	0.37 33	0.28 13	0.18 25	0.18 23	0.16 47	0.15 31	0.26 33	0.16 8	0.10 188	0.39 540	0.07 1	0.56 553	0.23 342	0.34 485

DualNet (step1)	0.59 386	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.11 366	0.38 286	0.61 551	0.14 368	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

test_sample9	0.94 516	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.91 491	2.55 557	0.61 551	4.16 598	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

test_sample8	1.12 531	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.95 470	0.61 307	1.18 546	0.56 329	2.53 570	1.31 545	1.91 491	2.55 557	0.61 551	4.16 598	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

RainbowNet	1.15 535	1.78 574	2.72 499	1.12 567	0.91 557	1.06 525	0.76 532	1.16 548	1.13 542	0.75 482	0.97 505	1.09 529	0.80 497	1.60 433	1.21 498	1.17 576	1.26 586	1.01 570	0.57 557	1.13 566	0.88 565

SPS-STEREO	1.07 530	1.13 519	2.88 518	0.65 533	0.69 542	0.99 515	0.68 519	1.05 532	0.87 500	1.36 555	1.23 529	1.46 552	0.94 520	1.87 480	1.72 528	0.66 555	0.61 560	0.58 549	0.57 557	0.65 544	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 508	0.93 467	3.23 555	0.99 560	0.64 537	0.77 465	0.55 485	0.98 488	0.97 519	0.61 408	1.03 515	0.65 373	1.05 530	0.79 332	1.38 510	0.44 539	0.46 547	0.51 547	0.58 559	0.65 544	0.47 529

PWCK	1.49 560	1.90 582	3.22 554	1.09 564	0.54 515	1.71 560	1.73 580	1.49 564	1.53 563	1.44 562	1.80 552	1.82 560	1.30 544	3.34 576	1.76 530	1.07 573	0.56 557	0.97 568	0.58 559	1.38 578	0.65 549

MFMNet_re	0.92 514	1.28 541	2.53 467	0.82 549	0.76 549	0.90 505	0.75 530	0.98 488	1.04 528	1.03 529	1.05 519	0.84 470	0.94 520	0.83 335	0.72 430	0.68 556	0.60 559	0.63 553	0.60 561	0.77 554	0.74 552

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 476	2.54 473	0.58 517	0.55 518	0.78 470	0.63 510	1.00 508	1.08 534	1.03 529	4.07 589	1.48 553	1.22 540	2.88 567	1.27 503	0.50 544	0.46 547	0.54 548	0.62 562	0.50 529	0.63 548
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 568	1.43 553	3.81 568	0.87 550	1.01 564	2.38 580	2.53 590	1.36 558	1.75 570	2.92 588	3.22 584	2.65 571	2.93 580	2.22 523	3.10 567	0.72 558	0.69 570	0.63 553	0.62 562	0.77 554	0.98 568

DispFullNet	1.67 565	2.10 588	5.22 583	1.53 577	8.90 595	0.86 495	0.31 343	0.96 475	0.96 518	1.37 558	1.01 511	1.13 534	1.98 571	1.51 416	0.91 455	0.54 547	0.31 520	1.18 573	0.63 564	1.13 566	0.80 558

GCST	0.72 461	1.10 514	2.15 391	1.11 566	0.59 527	0.62 348	0.19 87	0.75 286	0.53 233	0.56 347	0.63 385	0.47 279	0.31 241	1.11 366	0.33 255	0.75 561	0.45 545	0.84 560	0.64 565	0.69 547	0.54 537

IMH-64-1	1.39 554	1.64 564	1.86 296	1.36 572	1.11 570	1.39 545	1.19 565	1.76 571	1.45 560	1.16 539	2.21 563	1.53 554	1.38 551	1.98 498	1.52 518	1.29 578	0.67 564	1.27 577	0.69 566	1.29 574	0.98 568

IMH-64	1.39 554	1.64 564	1.86 296	1.36 572	1.11 570	1.39 545	1.19 565	1.76 571	1.45 560	1.16 539	2.21 563	1.53 554	1.38 551	1.98 498	1.52 518	1.29 578	0.67 564	1.27 577	0.69 566	1.29 574	0.98 568

IMH	2.02 572	2.15 593	2.69 496	1.68 578	1.12 572	1.66 559	0.92 545	2.10 579	1.92 576	1.32 554	2.66 575	2.21 567	1.69 565	5.78 590	1.68 525	5.54 598	0.96 582	1.31 579	0.71 568	1.32 577	0.99 573

WAO-7	1.48 559	1.63 562	2.49 460	0.93 555	0.75 546	1.72 561	1.10 559	1.84 575	1.96 577	1.43 561	2.54 570	1.97 562	1.61 563	3.06 570	2.08 542	0.69 557	0.66 563	0.94 566	0.74 569	0.80 556	0.69 551

Dean	1.79 567	1.83 576	3.92 571	1.29 571	1.07 569	1.55 552	1.00 552	1.95 578	2.33 579	1.47 563	4.19 590	4.26 585	1.33 548	2.21 520	1.48 517	1.14 575	0.68 568	1.18 573	0.74 569	1.24 572	0.98 568

MANE	2.90 583	1.14 521	2.96 527	1.03 561	1.01 564	5.01 592	2.45 588	5.36 596	6.88 595	3.58 592	4.76 593	5.99 592	4.99 590	4.23 585	4.61 586	0.56 550	0.67 564	0.44 543	0.78 571	0.51 531	1.03 575

TorneroNet-64	2.65 576	1.83 576	3.30 557	1.46 575	1.20 573	3.89 587	0.99 549	3.51 594	6.71 594	2.56 582	4.60 591	4.22 582	3.85 588	3.33 575	3.14 568	1.19 577	0.65 562	1.39 582	0.79 572	3.31 594	1.15 578

WAO-6	1.58 564	1.54 558	2.32 423	1.14 568	1.00 563	2.30 578	1.03 555	1.82 574	2.85 585	1.25 549	2.61 573	2.20 566	1.56 561	2.47 544	1.99 538	0.95 568	0.67 564	1.19 576	0.83 573	1.08 564	0.88 565

TorneroNet	5.50 594	1.92 584	3.16 547	1.47 576	1.25 576	14.07 601	1.06 557	4.90 595	20.99 614	10.17 598	16.48 606	11.88 603	6.93 595	3.34 576	4.20 582	1.30 580	0.69 570	1.45 584	0.86 574	2.61 591	1.20 579

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 570	2.50 464	0.56 511	0.40 468	2.15 576	0.99 549	1.24 552	1.26 549	1.02 528	1.10 522	1.29 544	0.88 513	3.10 572	1.08 481	1.66 586	0.83 578	0.68 556	0.88 575	1.57 579	1.80 592

WAO-8	2.80 580	2.14 591	2.89 521	1.91 586	1.04 567	3.98 588	0.96 547	3.26 590	6.17 591	2.15 575	3.37 585	3.31 577	2.41 576	11.84 599	2.03 540	2.05 590	1.86 590	1.54 585	0.92 576	1.22 569	0.87 563

Venus	2.80 580	2.14 591	2.89 521	1.91 586	1.04 567	3.98 588	0.96 547	3.26 590	6.17 591	2.15 575	3.37 585	3.31 577	2.41 576	11.84 599	2.03 540	2.05 590	1.86 590	1.54 585	0.92 576	1.22 569	0.87 563

ADCPNet	0.99 521	0.99 495	3.93 573	0.37 382	0.68 541	1.36 544	0.62 508	0.87 399	0.76 463	0.78 491	0.81 470	1.08 527	1.18 539	1.14 372	2.49 556	0.21 479	0.69 570	0.21 484	0.95 578	0.29 412	0.37 503

LE_ROB	4.43 592	1.35 551	9.38 594	2.79 593	3.93 592	2.43 581	3.46 594	2.68 584	11.19 597	11.66 602	4.73 592	5.26 590	10.46 600	4.50 588	9.49 598	0.82 564	0.69 570	1.34 580	0.98 579	0.75 552	0.76 555

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 521	2.42 443	0.30 215	0.24 288	0.71 430	0.24 214	0.95 470	0.61 307	0.44 216	0.56 329	0.59 344	0.42 339	1.52 418	0.68 419	0.94 567	0.96 582	0.28 513	1.00 580	0.90 559	1.36 583

UNDER WATER	2.74 578	1.85 578	4.54 580	1.81 584	1.44 579	2.34 579	1.40 575	3.24 589	6.60 593	2.60 583	2.76 576	5.75 591	5.24 592	3.02 569	4.01 579	1.45 582	0.81 577	1.59 588	1.06 581	1.80 583	1.51 586

UNDER WATER-64	2.47 575	1.89 581	4.86 581	1.82 585	1.44 579	3.18 585	1.57 579	2.62 582	5.64 590	2.05 570	2.13 560	4.13 581	3.76 587	2.62 553	3.42 574	1.47 583	0.85 579	1.57 587	1.07 582	1.82 584	1.49 585

notaker	2.66 577	2.07 587	3.31 559	2.61 592	1.43 577	1.76 563	1.11 560	2.76 585	1.79 572	2.26 578	11.53 602	3.96 580	4.29 589	3.09 571	2.76 561	1.55 585	0.88 580	1.70 590	1.07 582	2.00 586	1.35 582

KSHMR	4.10 590	1.97 586	5.27 584	1.71 580	1.47 581	1.96 568	1.28 568	3.19 588	17.33 609	2.12 571	15.91 604	9.18 598	1.57 562	8.42 596	1.98 537	1.52 584	1.26 586	1.67 589	1.19 584	1.67 581	1.40 584

ktn	4.35 591	2.10 588	2.89 521	1.80 582	1.49 583	2.13 575	1.41 577	2.26 580	12.72 599	11.41 601	16.43 605	11.15 601	3.75 586	4.36 587	3.18 569	1.82 588	0.98 584	1.73 591	1.21 585	2.97 593	1.27 581

JetRed	3.29 587	4.93 597	10.17 595	1.45 574	1.72 586	7.44 595	5.05 597	3.06 587	2.12 578	2.41 581	2.39 567	2.99 574	2.37 575	3.51 579	6.44 592	1.32 581	1.90 592	1.37 581	1.23 586	2.21 588	1.76 590

anonymity	0.80 491	0.66 373	1.29 124	0.59 522	0.75 546	0.67 403	0.52 474	0.95 470	0.71 412	0.94 521	0.70 442	0.67 389	0.87 509	0.71 313	1.35 508	0.64 554	0.62 561	0.58 549	1.44 587	0.60 542	0.65 549

LVE	1.96 571	2.17 594	3.14 545	1.68 578	1.80 587	1.63 556	1.03 555	2.34 581	2.81 584	1.25 549	2.89 578	4.24 584	1.29 542	2.79 564	1.44 515	2.85 594	0.91 581	1.18 573	1.46 588	1.23 571	1.10 577

MultiAttention	2.38 574	0.50 301	1.93 327	1.80 582	2.56 590	10.86 599	2.30 586	1.22 549	0.80 481	0.62 419	1.16 526	1.13 534	0.56 423	16.09 607	1.18 493	0.20 472	0.09 209	0.43 542	1.62 589	0.94 561	1.58 588

MSAF-DinoV2	3.10 586	1.86 580	10.68 596	3.61 596	0.30 369	3.34 586	0.82 539	2.81 586	1.79 572	0.80 494	0.87 487	1.56 557	1.10 535	26.49 617	1.96 535	0.17 435	0.13 347	0.19 467	1.63 590	0.92 560	0.99 573

IGEV-RUCA	2.28 573	0.30 156	1.15 101	0.40 418	1.86 588	2.06 574	1.90 582	1.36 558	1.80 574	3.70 593	3.76 587	5.02 589	8.19 598	2.12 514	1.63 523	0.25 508	0.76 575	2.72 595	1.91 591	2.39 590	2.36 594

TCMNet-wrong-test	5.51 595	6.62 600	6.20 588	13.02 606	11.90 600	7.14 594	5.53 598	6.99 600	1.44 559	2.65 584	3.10 582	8.37 597	5.95 594	4.75 589	6.05 591	3.07 595	0.98 584	2.38 594	1.99 592	6.62 601	5.43 600

MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 595	3.16 547	0.65 533	0.41 475	1.12 534	0.46 454	1.23 551	1.33 553	1.61 565	1.20 527	1.43 551	0.98 524	1.76 456	1.97 536	1.90 589	1.80 588	1.98 592	2.15 593	1.63 580	1.77 591

PML	23.15 610	16.83 606	7.78 591	5.49 597	9.93 597	51.13 619	104.50 619	5.76 597	13.62 602	37.30 619	105.93 619	30.86 619	23.50 613	12.07 601	7.87 596	6.30 601	2.12 595	6.32 603	2.43 594	10.44 605	2.90 595

MADNet++	2.79 579	2.11 590	2.97 530	2.49 590	2.28 589	2.95 584	2.31 587	2.67 583	2.47 581	3.03 590	3.13 583	2.70 572	2.92 579	4.10 584	4.48 584	2.68 593	2.24 596	3.04 598	2.44 595	2.37 589	2.34 593

BEATNet-Init1	12.10 602	11.19 602	27.29 615	2.99 594	3.51 591	21.84 614	11.10 600	14.34 607	13.83 604	20.34 610	20.33 611	26.35 618	20.03 608	19.06 611	14.80 607	1.74 587	1.81 589	2.05 593	2.49 596	3.69 596	3.12 596

tt	4.93 593	0.27 112	4.20 577	2.29 589	1.58 584	10.20 598	16.97 604	9.42 602	5.02 589	1.67 566	1.28 532	4.68 587	5.03 591	3.37 578	5.92 590	6.16 600	9.47 607	2.82 596	3.18 597	3.60 595	1.53 587

USTest	8.10 598	7.17 601	8.96 593	9.25 601	9.05 596	15.27 602	23.78 606	9.96 603	9.47 596	5.94 597	6.75 594	7.80 596	7.48 596	8.83 598	11.21 602	2.21 592	3.56 597	2.86 597	3.20 598	5.02 599	4.16 597

Anonymous_2	0.74 473	0.32 174	1.65 191	0.33 293	0.30 369	0.67 403	0.32 366	0.69 245	0.46 163	0.48 254	0.41 196	0.84 470	0.58 435	0.51 237	0.40 305	0.32 528	0.38 534	1.43 583	3.69 599	0.80 556	0.27 439

DGSMNet	2.89 582	0.63 355	3.18 550	3.43 595	4.17 594	2.57 582	6.98 599	0.97 484	0.83 491	0.56 347	1.86 554	0.79 452	0.62 456	1.64 438	1.39 511	4.61 597	5.01 600	5.17 601	4.71 600	4.44 598	4.19 598

DPSM_ROB	12.34 603	11.21 604	12.51 599	12.91 604	12.80 602	19.84 611	28.28 613	14.38 608	14.28 605	10.58 599	11.26 598	12.03 604	11.85 604	13.15 605	15.34 608	7.11 603	8.31 604	6.50 604	7.35 601	8.84 603	8.31 605

DPSM	12.34 603	11.21 604	12.51 599	12.91 604	12.80 602	19.84 611	28.28 613	14.38 608	14.28 605	10.58 599	11.26 598	12.03 604	11.85 604	13.15 605	15.34 608	7.11 603	8.31 604	6.50 604	7.35 601	8.84 603	8.31 605

DGTPSM_ROB	8.89 600	5.62 598	12.25 598	5.92 598	11.32 598	8.54 596	24.18 607	6.40 598	13.49 600	5.15 595	11.46 600	6.19 594	10.92 601	7.00 594	13.72 603	4.47 596	7.65 601	3.92 599	7.45 603	4.38 597	7.87 603

DPSMNet_ROB	9.48 601	5.64 599	13.01 602	8.82 600	11.82 599	8.54 596	24.20 608	6.41 599	13.65 603	5.32 596	11.47 601	6.33 595	10.92 601	7.69 595	13.89 604	7.25 605	8.19 603	5.06 600	7.78 604	5.31 600	8.26 604

DPSimNet_ROB	17.97 607	20.20 613	24.98 610	17.62 607	15.92 605	21.53 613	21.00 605	13.70 605	15.61 607	23.89 616	14.69 603	22.87 611	24.58 618	12.70 604	14.56 605	18.48 611	12.91 609	20.21 611	12.05 605	17.76 606	14.17 608

U	3.37 589	0.17 1	0.91 77	0.26 126	13.79 604	19.19 608	0.15 42	0.41 56	0.31 28	0.17 16	0.18 23	0.27 140	0.15 31	0.21 2	0.16 8	0.09 94	0.06 21	17.88 610	12.81 606	0.10 74	0.08 37

HanzoNet	7.64 597	2.86 596	5.05 582	7.01 599	3.97 593	2.18 577	1.34 571	3.37 593	4.05 587	13.17 603	10.58 596	10.73 600	16.52 606	8.45 597	10.51 601	10.48 606	9.72 608	5.59 602	13.46 607	6.84 602	6.83 602

LSM0	26.58 615	22.63 618	25.88 613	30.13 615	52.21 619	39.94 618	56.74 615	28.97 618	28.72 616	21.14 612	22.26 613	24.43 616	23.88 615	26.54 618	30.87 617	14.32 610	16.55 610	13.12 609	14.71 608	17.92 610	20.60 613

CasAABBNet	24.81 612	22.53 615	24.83 609	26.08 612	25.74 610	39.86 615	57.06 618	28.87 616	28.83 617	21.16 613	22.54 614	24.22 613	23.89 616	26.38 614	30.87 617	14.25 607	16.71 611	13.09 606	14.81 609	17.78 607	16.71 610

Selective-RAFT-Error	24.87 614	22.59 617	25.14 612	26.13 614	25.82 612	39.93 617	57.03 617	28.97 618	28.95 619	21.21 614	22.65 615	24.25 615	23.98 617	26.43 616	30.83 616	14.27 609	16.71 611	13.10 607	14.82 610	17.82 609	16.76 611

FlowAnything	24.85 613	22.54 616	25.10 611	26.11 613	25.76 611	39.86 615	57.00 616	28.89 617	28.87 618	21.31 615	22.68 616	24.22 613	23.87 614	26.39 615	30.89 619	14.26 608	16.78 613	13.10 607	14.90 611	17.78 607	16.69 609

HaxPig	19.86 608	22.40 614	22.34 607	17.95 608	17.95 606	11.77 600	11.89 601	16.02 610	15.89 608	21.10 611	21.41 612	18.74 610	18.39 607	20.08 612	19.69 610	23.63 616	23.22 614	24.06 612	23.69 612	23.00 612	23.95 614

LRCNet_RVC	13.74 606	19.30 607	12.75 601	19.46 609	12.69 601	1.86 564	0.41 422	12.33 604	1.05 529	15.77 605	18.83 610	12.62 606	8.70 599	12.21 602	9.62 599	22.22 612	8.37 606	25.85 613	24.01 613	19.32 611	17.44 612

MEDIAN_ROB	23.96 611	27.05 619	26.39 614	22.16 610	22.13 608	16.12 604	13.97 602	20.24 611	20.05 610	25.50 617	25.31 617	22.96 612	22.63 612	24.39 613	23.24 614	28.20 617	27.23 618	28.62 614	27.75 614	27.50 613	27.76 615

AVERAGE_ROB	26.93 616	30.34 620	29.27 616	25.82 611	25.34 609	19.48 610	15.17 603	23.55 615	23.00 615	28.45 618	27.87 618	26.25 617	25.86 619	26.96 619	25.55 615	31.30 618	30.07 619	31.76 615	30.81 615	30.79 617	30.93 616

Anonymous_1	22.91 609	11.20 603	12.13 597	12.75 603	26.28 613	19.43 609	27.92 612	14.08 606	13.61 601	14.96 604	10.58 596	11.26 602	11.19 603	12.55 603	14.57 606	38.28 619	7.88 602	34.96 616	63.99 616	89.57 619	10.94 607

xxxxx1	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

tt_ll	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

ff	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

test_example2	115.39 620	123.23 621	94.57 619	115.52 619	123.55 620	101.63 620	114.33 620	53.41 620	99.48 620	134.90 620	135.05 620	85.83 620	85.11 620	111.32 620	106.15 620	152.55 620	205.26 620	99.78 620	114.96 620	140.96 620	110.20 620

ccccc		297.21 622		374.70 621	380.44 621	203.92 621		216.32 621		203.37 621		215.01 621		312.78 621		412.57 621	356.13 621	256.09 621	227.69 621	428.88 621

ASD4		19.65 608

Low-res two-view benchmark