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	0.19 7	0.12 1	0.30 62	0.32 41	0.19 63	0.19 12	0.19 24	0.30 18	0.24 32	0.27 65	0.28 58	0.22 39	0.20 40	0.27 9	0.21 24	0.10 24	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

bbb	0.19 7	0.12 1	0.28 36	0.33 60	0.19 63	0.17 6	0.18 17	0.29 11	0.24 32	0.25 41	0.28 58	0.22 39	0.22 61	0.25 2	0.18 1	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

IGEV	0.20 18	0.12 1	0.23 1	0.31 19	0.20 99	0.23 35	0.19 24	0.40 73	0.29 60	0.22 21	0.34 96	0.20 24	0.15 4	0.31 29	0.19 5	0.11 42	0.10 74	0.12 41	0.10 72	0.10 5	0.10 44

Wavelet-Monster	0.20 18	0.13 4	0.27 24	0.33 60	0.18 35	0.17 6	0.21 51	0.32 26	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 39	0.24 87	0.27 9	0.21 24	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

fsefse	0.20 18	0.13 4	0.27 24	0.33 60	0.18 35	0.17 6	0.21 51	0.32 26	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 39	0.24 87	0.27 9	0.21 24	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

dfa	0.19 7	0.13 4	0.29 45	0.33 60	0.19 63	0.16 3	0.17 4	0.29 11	0.24 32	0.25 41	0.31 80	0.21 35	0.22 61	0.28 15	0.22 46	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.08 1	0.10 5	0.09 6

adfw	0.19 7	0.13 4	0.30 62	0.34 79	0.19 63	0.22 27	0.18 17	0.27 7	0.22 16	0.25 41	0.24 30	0.18 12	0.21 51	0.31 29	0.20 14	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.10 44

yyy	0.20 18	0.13 4	0.27 24	0.33 60	0.18 35	0.17 6	0.21 51	0.32 26	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 39	0.24 87	0.27 9	0.21 24	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

wdaf	0.19 7	0.13 4	0.30 62	0.32 41	0.19 63	0.23 35	0.19 24	0.29 11	0.24 32	0.21 13	0.20 13	0.29 78	0.20 40	0.26 4	0.19 5	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.08 1

sdada	0.21 33	0.13 4	0.28 36	0.32 41	0.19 63	0.29 108	0.17 4	0.34 41	0.22 16	0.24 33	0.37 112	0.31 89	0.19 28	0.26 4	0.21 24	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

aaaa	0.19 7	0.13 4	0.29 45	0.33 60	0.19 63	0.18 10	0.17 4	0.30 18	0.24 32	0.25 41	0.28 58	0.22 39	0.22 61	0.29 17	0.22 46	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

adal-stereo	0.19 7	0.13 4	0.29 45	0.34 79	0.19 63	0.16 3	0.17 4	0.29 11	0.23 20	0.24 33	0.30 70	0.21 35	0.23 76	0.29 17	0.21 24	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 4	0.25 10	0.31 19	0.16 9	0.19 12	0.17 4	0.42 83	0.24 32	0.23 25	0.21 16	0.17 4	0.16 10	0.45 124	0.19 5	0.13 82	0.09 24	0.11 1	0.08 1	0.10 5	0.11 84

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 4	0.28 36	0.30 10	0.19 63	0.20 15	0.18 17	0.30 18	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 19	0.33 43	0.19 5	0.13 82	0.09 24	0.13 76	0.09 11	0.10 5	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 4	0.28 36	0.30 10	0.20 99	0.20 15	0.19 24	0.27 7	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 43	0.19 5	0.13 82	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.11 29	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 18	0.13 4	0.27 24	0.33 60	0.17 20	0.38 210	0.18 17	0.30 18	0.19 8	0.24 33	0.15 3	0.26 69	0.17 12	0.32 36	0.21 24	0.13 82	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.11 29	0.10 44

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 4	0.25 10	0.31 19	0.16 9	0.24 47	0.17 4	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 39	0.14 1	0.32 36	0.19 5	0.13 82	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.11 29	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 4	0.27 24	0.33 60	0.17 20	0.24 47	0.17 4	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 56	0.15 4	0.31 29	0.20 14	0.12 53	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.10 5	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 4	0.27 24	0.34 79	0.15 1	0.27 78	0.17 4	0.28 10	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 56	0.15 4	0.32 36	0.20 14	0.11 42	0.09 24	0.13 76	0.09 11	0.10 5	0.09 6

LG-G_1	0.21 33	0.13 4	0.30 62	0.34 79	0.16 9	0.52 290	0.17 4	0.34 41	0.18 6	0.21 13	0.21 16	0.26 69	0.19 28	0.37 67	0.20 14	0.14 122	0.10 74	0.13 76	0.09 11	0.11 29	0.10 44

LG-G	0.21 33	0.13 4	0.30 62	0.34 79	0.16 9	0.52 290	0.17 4	0.34 41	0.18 6	0.21 13	0.21 16	0.26 69	0.19 28	0.37 67	0.20 14	0.14 122	0.10 74	0.13 76	0.09 11	0.11 29	0.10 44

CAS	0.34 160	0.13 4	0.25 10	1.28 569	0.30 377	0.46 267	0.38 326	0.48 110	0.47 181	0.34 106	0.52 169	0.24 61	0.19 28	0.29 17	0.27 147	0.69 560	0.08 2	0.12 41	0.08 1	0.12 66	0.15 236

feaa	0.20 18	0.14 23	0.29 45	0.32 41	0.19 63	0.22 27	0.19 24	0.29 11	0.23 20	0.27 65	0.32 84	0.25 67	0.19 28	0.27 9	0.20 14	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.10 44

dwafa	0.20 18	0.14 23	0.30 62	0.31 19	0.18 35	0.28 95	0.21 51	0.37 54	0.26 44	0.21 13	0.21 16	0.24 61	0.20 40	0.31 29	0.24 81	0.10 24	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

gdasf	0.20 18	0.14 23	0.31 75	0.31 19	0.19 63	0.32 156	0.17 4	0.33 37	0.23 20	0.20 8	0.18 11	0.28 76	0.26 112	0.32 36	0.21 24	0.12 53	0.10 74	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.11 84

ghrstf	0.21 33	0.14 23	0.26 16	0.31 19	0.18 35	0.21 21	0.22 65	0.36 50	0.23 20	0.23 25	0.31 80	0.32 93	0.30 169	0.34 48	0.22 46	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.09 1	0.09 6

ads	0.20 18	0.14 23	0.30 62	0.32 41	0.18 35	0.21 21	0.22 65	0.34 41	0.27 46	0.26 53	0.24 30	0.19 18	0.29 152	0.29 17	0.21 24	0.10 24	0.10 74	0.12 41	0.09 11	0.10 5	0.11 84

SM2	0.20 18	0.14 23	0.26 16	0.32 41	0.18 35	0.21 21	0.21 51	0.30 18	0.39 141	0.24 33	0.25 38	0.20 24	0.19 28	0.35 57	0.21 24	0.11 42	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.11 29	0.10 44

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.14 23	0.25 10	0.31 19	0.15 1	0.22 27	0.22 65	0.39 67	0.33 87	0.20 8	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

water-stereo	0.28 105	0.14 23	0.29 45	0.35 116	0.19 63	0.36 192	0.23 83	0.62 184	0.38 131	0.39 139	0.62 200	0.41 160	0.35 203	0.28 15	0.27 147	0.14 122	0.13 282	0.13 76	0.12 129	0.12 66	0.10 44

depthmonostereo	0.29 116	0.14 23	0.31 75	0.35 116	0.17 20	0.46 267	0.27 135	0.69 243	0.57 213	0.35 111	0.42 124	0.31 89	0.35 203	0.35 57	0.27 147	0.14 122	0.12 215	0.13 76	0.12 129	0.11 29	0.10 44

monsterstereo	0.22 47	0.14 23	0.26 16	0.34 79	0.18 35	0.21 21	0.20 34	0.37 54	0.35 104	0.33 103	0.40 118	0.19 18	0.18 19	0.45 124	0.21 24	0.11 42	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.13 102	0.08 1

monsters	0.22 47	0.14 23	0.26 16	0.31 19	0.19 63	0.23 35	0.19 24	0.44 99	0.33 87	0.36 115	0.30 70	0.16 2	0.18 19	0.43 109	0.19 5	0.11 42	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.10 44

111111	0.21 33	0.14 23	0.27 24	0.37 152	0.22 139	0.21 21	0.19 24	0.43 92	0.27 46	0.20 8	0.20 13	0.29 78	0.14 1	0.41 95	0.22 46	0.14 122	0.10 74	0.12 41	0.09 11	0.12 66	0.12 132

LGtest1	0.19 7	0.14 23	0.29 45	0.34 79	0.16 9	0.26 65	0.17 4	0.32 26	0.20 11	0.21 13	0.15 3	0.23 56	0.20 40	0.32 36	0.20 14	0.15 184	0.10 74	0.13 76	0.09 11	0.12 66	0.11 84

FoundationStereo	0.17 1	0.14 23	0.25 10	0.30 10	0.16 9	0.23 35	0.20 34	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 28	0.26 4	0.21 24	0.13 82	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.10 5	0.09 6

MonSter	0.20 18	0.14 23	0.25 10	0.31 19	0.15 1	0.22 27	0.22 65	0.39 67	0.33 87	0.20 8	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 23	0.24 5	0.31 19	0.16 9	0.16 3	0.20 34	0.29 11	0.20 11	0.23 25	0.20 13	0.22 39	0.14 1	0.52 179	0.24 81	0.13 82	0.10 74	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

Occ-G	0.26 87	0.14 23	0.28 36	0.34 79	0.20 99	0.27 78	0.34 244	0.41 79	0.31 70	0.29 77	0.43 127	0.49 208	0.25 97	0.47 146	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.14 105	0.11 101	0.12 66	0.12 132

Pointernet	0.27 98	0.14 23	0.33 103	0.35 116	0.23 179	0.35 183	0.21 51	0.72 270	0.38 131	0.39 139	0.36 108	0.34 110	0.25 97	0.36 60	0.25 100	0.15 184	0.10 74	0.12 41	0.08 1	0.11 29	0.10 44

IGEV-Stereo+	0.23 61	0.14 23	0.26 16	0.32 41	0.19 63	0.12 1	0.17 4	0.29 11	0.29 60	0.21 13	0.15 3	0.22 39	0.22 61	0.40 86	0.22 46	0.14 122	0.10 74	0.12 41	0.09 11	0.15 194	0.86 566

trnet	0.27 98	0.14 23	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 197	0.23 83	0.52 132	0.72 274	0.42 154	0.51 160	0.34 110	0.26 112	0.39 80	0.25 100	0.15 184	0.11 160	0.12 41	0.08 1	0.11 29	0.10 44

CES	0.28 105	0.14 23	0.23 1	0.30 10	0.70 551	0.37 197	0.27 135	0.48 110	0.46 175	0.34 106	0.48 144	0.27 73	0.22 61	0.39 80	0.23 69	0.13 82	0.11 160	0.12 41	0.08 1	0.13 102	0.17 302

fesf	0.20 18	0.15 44	0.29 45	0.33 60	0.19 63	0.29 108	0.23 83	0.27 7	0.21 13	0.25 41	0.34 96	0.24 61	0.21 51	0.25 2	0.23 69	0.09 1	0.09 24	0.12 41	0.10 72	0.10 5	0.08 1

daf	0.20 18	0.15 44	0.34 120	0.32 41	0.19 63	0.23 35	0.20 34	0.26 6	0.27 46	0.22 21	0.29 68	0.20 24	0.19 28	0.38 75	0.21 24	0.10 24	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.10 44

wade	0.20 18	0.15 44	0.32 87	0.33 60	0.18 35	0.23 35	0.19 24	0.33 37	0.23 20	0.26 53	0.32 84	0.21 35	0.18 19	0.30 25	0.20 14	0.10 24	0.09 24	0.12 41	0.10 72	0.12 66	0.09 6

waafd	0.23 61	0.15 44	0.29 45	0.34 79	0.15 1	0.29 108	0.24 98	0.53 142	0.46 175	0.23 25	0.26 42	0.22 39	0.19 28	0.30 25	0.24 81	0.09 1	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.13 102	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 87	0.15 44	1.07 509	0.30 10	0.17 20	0.38 210	0.19 24	0.43 92	0.39 141	0.23 25	0.21 16	0.23 56	0.21 51	0.45 124	0.19 5	0.11 42	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.09 1	0.14 212

zero-FE	0.25 76	0.15 44	0.30 62	0.35 116	0.29 361	0.19 12	0.20 34	0.35 46	0.31 70	0.26 53	0.27 48	0.29 78	0.29 152	0.33 43	0.24 81	0.17 273	0.10 74	0.14 105	0.10 72	0.64 553	0.12 132

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 44	0.34 120	0.33 60	0.20 99	0.53 298	0.25 107	0.56 146	0.43 158	0.56 201	0.50 151	0.35 119	0.29 152	0.49 160	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.12 41	0.11 101	0.11 29	0.10 44

1w_stereo	0.24 68	0.15 44	0.29 45	0.34 79	0.18 35	0.31 139	0.41 375	0.40 73	0.43 158	0.31 85	0.38 115	0.17 4	0.24 87	0.45 124	0.23 69	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 47	0.15 44	0.27 24	0.31 19	0.15 1	0.29 108	0.20 34	0.37 54	0.29 60	0.24 33	0.29 68	0.21 35	0.27 124	0.36 60	0.25 100	0.16 234	0.09 24	0.13 76	0.10 72	0.13 102	0.10 44

GREAT-IGEV	0.22 47	0.15 44	0.31 75	0.29 6	0.22 139	0.21 21	0.26 119	0.33 37	0.31 70	0.20 8	0.30 70	0.22 39	0.22 61	0.47 146	0.22 46	0.11 42	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.13 102	0.10 44

DEFOM-Stereo	0.22 47	0.15 44	0.26 16	0.33 60	0.20 99	0.61 354	0.21 51	0.30 18	0.31 70	0.23 25	0.19 12	0.18 12	0.18 19	0.41 95	0.22 46	0.12 53	0.10 74	0.12 41	0.09 11	0.11 29	0.11 84

WCG-NET	0.28 105	0.15 44	0.33 103	0.33 60	0.19 63	0.33 164	0.27 135	0.39 67	0.80 327	0.46 168	0.49 147	0.39 144	0.25 97	0.40 86	0.25 100	0.12 53	0.09 24	0.13 76	0.11 101	0.12 66	0.10 44

IGEV-Stereo++	0.21 33	0.15 44	0.27 24	0.37 152	0.19 63	0.22 27	0.18 17	0.42 83	0.35 104	0.22 21	0.28 58	0.24 61	0.18 19	0.27 9	0.22 46	0.12 53	0.09 24	0.12 41	0.10 72	0.12 66	0.10 44

WCG-NET（raft）	0.31 137	0.15 44	0.36 138	0.32 41	0.19 63	0.35 183	0.27 135	0.51 123	0.78 316	0.45 162	0.55 181	0.48 202	0.27 124	0.54 194	0.26 129	0.13 82	0.10 74	0.12 41	0.11 101	0.12 66	0.11 84

MoCha-V2	0.25 76	0.15 44	0.29 45	0.40 247	0.18 35	0.27 78	0.26 119	0.49 113	0.27 46	0.36 115	0.27 48	0.33 106	0.35 203	0.49 160	0.22 46	0.12 53	0.10 74	0.12 41	0.10 72	0.13 102	0.11 84

LoS	0.29 116	0.15 44	0.30 62	0.29 6	0.18 35	0.33 164	0.29 163	0.51 123	0.72 274	0.34 106	0.52 169	0.41 160	0.28 138	0.47 146	0.28 167	0.15 184	0.11 160	0.13 76	0.09 11	0.11 29	0.11 84
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 44	0.23 1	0.31 19	0.24 208	0.27 78	0.22 65	0.46 105	0.88 376	0.46 168	0.80 276	0.30 82	0.26 112	0.36 60	0.33 217	0.13 82	0.09 24	0.13 76	0.51 556	0.13 102	0.09 6
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
s12784h	0.36 193	0.15 44	0.24 5	0.34 79	0.15 1	0.77 425	0.29 163	0.80 312	0.83 345	0.56 201	0.57 187	0.43 178	0.40 246	0.57 222	0.33 217	0.12 53	0.10 74	0.14 105	0.09 11	0.14 147	0.09 6

TANstereo	0.30 131	0.15 44	0.31 75	0.30 10	0.17 20	0.55 309	0.23 83	0.44 99	0.55 205	0.59 208	0.68 220	0.37 132	0.26 112	0.35 57	0.27 147	0.15 184	0.16 378	0.12 41	0.10 72	0.13 102	0.14 212

CREStereo	0.28 105	0.15 44	0.24 5	0.27 1	0.17 20	0.37 197	0.25 107	0.51 123	0.72 274	0.42 154	0.51 160	0.32 93	0.26 112	0.38 75	0.25 100	0.16 234	0.11 160	0.12 41	0.08 1	0.12 66	0.11 84
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
GASTEREO	0.25 76	0.16 64	0.32 87	0.40 247	0.20 99	0.22 27	0.30 179	0.43 92	0.31 70	0.37 122	0.33 87	0.22 39	0.35 203	0.41 95	0.23 69	0.15 184	0.10 74	0.13 76	0.11 101	0.12 66	0.11 84

MSCF	0.25 76	0.16 64	0.33 103	0.39 210	0.20 99	0.20 15	0.31 202	0.43 92	0.31 70	0.36 115	0.33 87	0.23 56	0.35 203	0.36 60	0.23 69	0.15 184	0.10 74	0.13 76	0.11 101	0.13 102	0.11 84

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 61	0.16 64	0.32 87	0.39 210	0.21 120	0.18 10	0.21 51	0.34 41	0.26 44	0.28 70	0.51 160	0.28 76	0.29 152	0.26 4	0.24 81	0.14 122	0.10 74	0.13 76	0.10 72	0.14 147	0.12 132

HART	0.29 116	0.16 64	0.32 87	0.40 247	0.21 120	0.32 156	0.26 119	0.62 184	0.31 70	0.33 103	0.65 207	0.41 160	0.22 61	0.55 199	0.25 100	0.12 53	0.10 74	0.15 146	0.11 101	0.15 194	0.11 84

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 64	0.28 36	0.34 79	0.18 35	0.32 156	0.20 34	0.63 192	0.68 254	0.50 180	0.52 169	0.51 214	0.30 169	0.45 124	0.25 100	0.13 82	0.10 74	0.12 41	0.10 72	0.12 66	0.11 84

AIO_rvc	0.23 61	0.16 64	0.32 87	0.34 79	0.19 63	0.26 65	0.33 233	0.40 73	0.22 16	0.26 53	0.24 30	0.34 110	0.15 4	0.51 173	0.24 81	0.12 53	0.09 24	0.13 76	0.10 72	0.12 66	0.10 44

HUF	0.24 68	0.16 64	0.33 103	0.32 41	0.18 35	0.25 61	0.40 360	0.42 83	0.34 91	0.25 41	0.23 24	0.32 93	0.28 138	0.34 48	0.24 81	0.13 82	0.10 74	0.13 76	0.09 11	0.12 66	0.10 44

AIO_test	0.23 61	0.16 64	0.28 36	0.34 79	0.20 99	0.30 123	0.39 349	0.38 63	0.25 43	0.25 41	0.28 58	0.32 93	0.22 61	0.38 75	0.25 100	0.12 53	0.09 24	0.13 76	0.10 72	0.12 66	0.09 6

castereo++	0.26 87	0.16 64	0.26 16	0.33 60	0.19 63	0.75 418	0.20 34	0.37 54	0.47 181	0.23 25	0.23 24	0.35 119	0.28 138	0.39 80	0.19 5	0.14 122	0.09 24	0.14 105	0.09 11	0.11 29	0.10 44

IGEV-RUCA	0.25 76	0.16 64	0.34 120	0.39 210	0.27 312	0.33 164	0.20 34	0.38 63	0.36 112	0.26 53	0.31 80	0.25 67	0.21 51	0.48 156	0.24 81	0.20 359	0.11 160	0.13 76	0.10 72	0.17 269	0.15 236

castereo	0.28 105	0.16 64	0.32 87	0.35 116	0.21 120	0.40 222	0.42 385	0.50 121	0.66 246	0.26 53	0.41 121	0.37 132	0.36 221	0.33 43	0.24 81	0.13 82	0.09 24	0.13 76	0.10 72	0.11 29	0.10 44

999	0.27 98	0.16 64	0.35 131	0.36 136	0.24 208	0.31 139	0.27 135	0.49 113	0.38 131	0.26 53	0.30 70	0.39 144	0.23 76	0.63 290	0.25 100	0.13 82	0.10 74	0.14 105	0.12 129	0.12 66	0.14 212

U	0.45 298	0.16 64	0.32 87	0.40 247	0.71 552	3.55 583	0.20 34	0.41 79	0.38 131	0.26 53	0.23 24	0.24 61	0.22 61	0.26 4	0.22 46	0.15 184	0.09 24	0.88 562	0.13 163	0.13 102	0.11 84

Any-RAFT	0.35 175	0.16 64	0.30 62	0.34 79	0.21 120	0.52 290	0.22 65	0.88 343	0.73 281	0.53 192	0.73 231	0.64 286	0.28 138	0.46 139	0.24 81	0.15 184	0.10 74	0.13 76	0.10 72	0.13 102	0.12 132

LoS_RVC	0.27 98	0.16 64	0.27 24	0.32 41	0.30 377	0.44 254	0.34 244	0.41 79	0.33 87	0.31 85	0.51 160	0.29 78	0.32 182	0.36 60	0.28 167	0.11 42	0.10 74	0.11 1	0.08 1	0.11 29	0.19 353

EGLCR-Stereo	0.25 76	0.16 64	0.33 103	0.34 79	0.20 99	0.35 183	0.20 34	0.52 132	0.36 112	0.28 70	0.27 48	0.41 160	0.18 19	0.45 124	0.26 129	0.14 122	0.10 74	0.16 172	0.14 194	0.13 102	0.11 84

fff	0.37 210	0.16 64	0.41 207	0.34 79	0.19 63	0.29 108	0.30 179	0.69 243	1.06 471	0.69 278	0.78 263	0.42 170	0.63 379	0.46 139	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.11 29	0.13 168

ADStereo(finetuned)	0.37 210	0.16 64	0.49 324	0.34 79	0.19 63	0.30 123	0.30 179	0.68 235	0.91 399	0.70 284	0.77 252	0.43 178	0.69 416	0.45 124	0.33 217	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.13 102	0.12 132

test-3	0.34 160	0.16 64	0.43 239	0.39 210	0.21 120	0.43 246	0.22 65	0.63 192	0.78 316	0.71 291	0.45 131	0.64 286	0.27 124	0.43 109	0.31 195	0.12 53	0.09 24	0.17 210	0.13 163	0.12 66	0.10 44

test_1	0.34 160	0.16 64	0.43 239	0.39 210	0.21 120	0.43 246	0.23 83	0.63 192	0.78 316	0.68 269	0.45 131	0.64 286	0.27 124	0.43 109	0.31 195	0.12 53	0.09 24	0.17 210	0.13 163	0.12 66	0.10 44

DCANet	0.36 193	0.16 64	0.41 207	0.34 79	0.19 63	0.30 123	0.30 179	0.68 235	0.91 399	0.70 284	0.77 252	0.43 178	0.57 341	0.45 124	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.13 102	0.12 132

csc	0.37 210	0.16 64	0.41 207	0.34 79	0.19 63	0.29 108	0.30 179	0.69 243	1.06 471	0.69 278	0.78 263	0.42 170	0.63 379	0.46 139	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.11 29	0.13 168

cscssc	0.37 210	0.16 64	0.41 207	0.34 79	0.19 63	0.29 108	0.30 179	0.69 243	1.06 471	0.69 278	0.78 263	0.42 170	0.63 379	0.46 139	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.11 29	0.13 168

PMTNet	0.32 143	0.16 64	0.24 5	0.29 6	0.18 35	0.45 262	0.22 65	0.56 146	0.63 231	0.46 168	0.54 175	0.39 144	0.34 200	0.48 156	0.24 81	0.75 562	0.10 74	0.12 41	0.08 1	0.12 66	0.11 84

AdaDepth	0.22 47	0.17 88	0.32 87	0.37 152	0.18 35	0.34 174	0.22 65	0.33 37	0.23 20	0.21 13	0.21 16	0.20 24	0.20 40	0.56 209	0.21 24	0.10 24	0.10 74	0.13 76	0.10 72	0.11 29	0.12 132

3.25w_new	0.23 61	0.17 88	0.32 87	0.31 19	0.17 20	0.43 246	0.20 34	0.37 54	0.30 65	0.37 122	0.28 58	0.22 39	0.25 97	0.42 103	0.22 46	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.09 1	0.10 44

3.25w	0.23 61	0.17 88	0.32 87	0.31 19	0.17 20	0.43 246	0.20 34	0.37 54	0.30 65	0.37 122	0.28 58	0.22 39	0.25 97	0.42 103	0.22 46	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.09 1	0.10 44

3.75w	0.22 47	0.17 88	0.30 62	0.31 19	0.19 63	0.43 246	0.24 98	0.35 46	0.24 32	0.31 85	0.27 48	0.17 4	0.22 61	0.37 67	0.20 14	0.10 24	0.07 1	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

xyz-stereo	4.23 590	0.17 88	61.76 617	0.34 79	0.16 9	12.16 599	0.37 304	0.58 157	0.68 254	1.01 471	3.36 576	0.77 364	0.82 471	1.21 510	0.40 303	0.12 53	0.10 74	0.16 172	0.11 101	0.13 102	0.10 44

fffft	0.25 76	0.17 88	0.37 154	0.36 136	0.22 139	0.28 95	0.36 290	0.42 83	0.24 32	0.36 115	0.23 24	0.27 73	0.22 61	0.52 179	0.27 147	0.12 53	0.09 24	0.16 172	0.12 129	0.12 66	0.12 132
1: 1. 1
tt45	0.27 98	0.17 88	0.34 120	0.35 116	0.23 179	0.38 210	0.28 153	0.46 105	0.28 53	0.40 145	0.27 48	0.38 140	0.25 97	0.57 222	0.26 129	0.13 82	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.12 66	0.14 212

RAStereo	0.24 68	0.17 88	0.29 45	0.40 247	0.21 120	0.23 35	0.26 119	0.42 83	0.45 171	0.23 25	0.34 96	0.30 82	0.19 28	0.34 48	0.25 100	0.15 184	0.12 215	0.16 172	0.13 163	0.14 147	0.11 84

IGEV++	0.24 68	0.17 88	0.31 75	0.38 182	0.22 139	0.24 47	0.22 65	0.50 121	0.23 20	0.28 70	0.35 105	0.30 82	0.22 61	0.31 29	0.28 167	0.14 122	0.10 74	0.13 76	0.10 72	0.13 102	0.13 168

MSKI-zero shot	0.32 143	0.17 88	0.34 120	0.39 210	0.21 120	0.32 156	0.22 65	0.61 178	0.43 158	0.52 189	0.64 204	0.61 271	0.20 40	0.74 373	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.10 72	0.12 66	0.12 132

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 88	0.37 154	0.40 247	0.27 312	0.30 123	0.28 153	0.39 67	0.31 70	0.29 77	0.46 136	0.27 73	0.25 97	0.47 146	0.34 232	0.17 273	0.13 282	0.13 76	0.12 129	0.14 147	0.12 132

MIM_Stereo	0.38 225	0.17 88	0.53 362	0.37 152	0.24 208	0.27 78	0.24 98	0.70 258	0.54 200	0.72 303	1.00 380	0.63 279	0.29 152	0.64 303	0.38 290	0.13 82	0.14 316	0.17 210	0.16 252	0.14 147	0.11 84

AEACV	0.27 98	0.17 88	0.31 75	0.34 79	0.45 503	0.26 65	0.28 153	0.37 54	0.32 81	0.30 84	0.46 136	0.31 89	0.37 225	0.36 60	0.24 81	0.14 122	0.10 74	0.15 146	0.12 129	0.13 102	0.11 84

MC-Stereo	0.28 105	0.17 88	0.32 87	0.38 182	0.20 99	0.26 65	0.26 119	0.49 113	0.37 126	0.37 122	0.61 197	0.41 160	0.31 177	0.55 199	0.25 100	0.13 82	0.09 24	0.14 105	0.12 129	0.12 66	0.11 84

RCA-Stereo	0.35 175	0.17 88	0.34 120	0.38 182	0.22 139	0.31 139	0.34 244	0.68 235	1.24 508	0.45 162	0.65 207	0.47 197	0.43 260	0.38 75	0.27 147	0.13 82	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.11 29	0.11 84

HHNet	0.41 264	0.17 88	0.41 207	0.34 79	0.37 453	0.33 164	0.34 244	0.69 243	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 218	0.32 182	0.52 179	0.35 249	0.15 184	0.11 160	0.19 296	0.15 220	0.15 194	0.24 427

DEmStereo	0.48 335	0.17 88	0.50 337	0.38 182	0.25 240	0.59 346	0.34 244	0.63 192	0.74 288	0.89 414	1.66 524	0.58 245	1.06 518	0.60 263	0.42 311	0.14 122	0.11 160	0.16 172	0.16 252	0.14 147	0.15 236

DRaft	0.49 353	0.17 88	0.47 292	0.37 152	0.25 240	0.58 333	0.40 360	0.65 206	0.85 358	1.02 474	1.75 531	0.50 210	0.82 471	0.63 290	0.40 303	0.13 82	0.11 160	0.16 172	0.16 252	0.14 147	0.15 236

RAFT-RH_RVC	0.56 416	0.17 88	0.41 207	0.37 152	0.23 179	0.57 327	0.24 98	0.60 172	0.70 262	1.19 512	3.94 583	0.56 232	0.38 229	0.65 310	0.36 265	0.13 82	0.11 160	0.20 326	0.14 194	0.12 66	0.13 168

XX-Stereo	0.37 210	0.17 88	0.45 263	0.55 499	0.36 446	0.38 210	0.20 34	0.60 172	0.30 65	0.46 168	1.30 480	0.73 344	0.26 112	0.56 209	0.26 129	0.16 234	0.11 160	0.17 210	0.16 252	0.14 147	0.10 44

111	0.40 253	0.17 88	0.41 207	0.34 79	0.19 63	0.52 290	0.28 153	0.74 283	1.16 493	0.50 180	0.91 338	0.63 279	0.48 289	0.61 271	0.35 249	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.12 129	0.13 102	0.13 168

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 193	0.17 88	0.41 207	0.35 116	0.19 63	0.33 164	0.29 163	0.65 206	0.73 281	0.68 269	1.01 383	0.56 232	0.40 246	0.42 103	0.30 188	0.11 42	0.09 24	0.15 146	0.14 194	0.13 102	0.10 44

CFNet-RSSM	0.34 160	0.17 88	0.45 263	0.39 210	0.22 139	0.35 183	0.23 83	0.73 281	0.84 350	0.65 248	0.54 175	0.57 237	0.28 138	0.46 139	0.26 129	0.13 82	0.10 74	0.14 105	0.12 129	0.13 102	0.11 84

Gwc-CoAtRS	0.34 160	0.17 88	0.44 251	0.39 210	0.23 179	0.34 174	0.22 65	0.70 258	0.75 291	0.60 212	0.59 192	0.58 245	0.29 152	0.45 124	0.26 129	0.14 122	0.11 160	0.14 105	0.12 129	0.12 66	0.12 132

S2M2_XL	0.19 7	0.18 112	0.27 24	0.27 1	0.20 99	0.15 2	0.16 3	0.22 2	0.15 4	0.21 13	0.26 42	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 24	0.17 273	0.16 378	0.15 146	0.13 163	0.15 194	0.12 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 33	0.18 112	0.29 45	0.32 41	0.18 35	0.27 78	0.22 65	0.35 46	0.22 16	0.31 85	0.22 22	0.19 18	0.21 51	0.44 120	0.21 24	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.10 72	0.11 29	0.09 6

qwe	0.22 47	0.18 112	0.28 36	0.31 19	0.18 35	0.29 108	0.21 51	0.38 63	0.32 81	0.35 111	0.30 70	0.20 24	0.20 40	0.43 109	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.12 66	0.09 6

2.25w	0.22 47	0.18 112	0.31 75	0.31 19	0.18 35	0.31 139	0.18 17	0.32 26	0.31 70	0.31 85	0.37 112	0.20 24	0.22 61	0.45 124	0.24 81	0.10 24	0.09 24	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.10 44

2.5w	0.21 33	0.18 112	0.31 75	0.32 41	0.18 35	0.31 139	0.25 107	0.31 24	0.23 20	0.28 70	0.35 105	0.18 12	0.17 12	0.39 80	0.21 24	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.10 72	0.11 29	0.09 6

2.75w_new	0.21 33	0.18 112	0.28 36	0.29 6	0.17 20	0.23 35	0.34 244	0.36 50	0.28 53	0.34 106	0.26 42	0.17 4	0.22 61	0.36 60	0.23 69	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.10 5	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 47	0.18 112	0.29 45	0.30 10	0.18 35	0.27 78	0.23 83	0.37 54	0.28 53	0.31 85	0.26 42	0.22 39	0.26 112	0.50 166	0.24 81	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

2w_stereo	0.22 47	0.18 112	0.30 62	0.32 41	0.16 9	0.28 95	0.38 326	0.38 63	0.35 104	0.32 98	0.33 87	0.17 4	0.18 19	0.29 17	0.22 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 72	0.12 66	0.10 44

xyz-stereo-finetune	0.33 153	0.18 112	0.36 138	0.33 60	0.18 35	0.57 327	0.31 202	0.58 157	0.69 261	0.45 162	0.54 175	0.38 140	0.33 192	0.56 209	0.36 265	0.12 53	0.12 215	0.16 172	0.13 163	0.13 102	0.12 132

LG-Stereo	0.24 68	0.18 112	0.40 197	0.39 210	0.20 99	0.22 27	0.27 135	0.32 26	0.36 112	0.26 53	0.44 128	0.22 39	0.16 10	0.37 67	0.27 147	0.11 42	0.12 215	0.16 172	0.15 220	0.13 102	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 112	0.39 185	0.40 247	0.24 208	0.42 243	0.42 385	0.63 192	0.41 148	0.37 122	0.35 105	0.32 93	0.26 112	0.53 188	0.25 100	0.12 53	0.10 74	0.15 146	0.12 129	0.15 194	0.10 44

SCV_C0	0.26 87	0.18 112	0.34 120	0.35 116	0.24 208	0.23 35	0.28 153	0.51 123	0.36 112	0.31 85	0.36 108	0.37 132	0.20 40	0.57 222	0.22 46	0.13 82	0.10 74	0.13 76	0.11 101	0.16 234	0.12 132

AIO-test1	0.38 225	0.18 112	0.38 166	0.50 447	0.24 208	0.46 267	0.30 179	0.70 258	1.19 499	0.40 145	0.71 226	0.45 186	0.29 152	0.53 188	0.27 147	0.15 184	0.13 282	0.19 296	0.21 405	0.13 102	0.17 302

GIP-stereo	0.24 68	0.18 112	0.30 62	0.37 152	0.24 208	0.26 65	0.20 34	0.46 105	0.36 112	0.24 33	0.39 117	0.35 119	0.20 40	0.31 29	0.21 24	0.15 184	0.10 74	0.13 76	0.10 72	0.12 66	0.11 84

tg	0.33 153	0.18 112	0.37 154	0.39 210	0.22 139	0.38 210	0.26 119	0.70 258	0.56 211	0.47 173	0.65 207	0.42 170	0.24 87	0.55 199	0.33 217	0.14 122	0.10 74	0.18 256	0.17 301	0.14 147	0.11 84

model_zeroshot	0.33 153	0.18 112	0.48 312	0.39 210	0.28 335	0.45 262	0.25 107	0.63 192	0.45 171	0.61 219	0.50 151	0.51 214	0.25 97	0.45 124	0.26 129	0.16 234	0.13 282	0.15 146	0.14 194	0.13 102	0.13 168

AIO-Stereo	0.25 76	0.18 112	0.34 120	0.37 152	0.18 35	0.28 95	0.30 179	0.48 110	0.27 46	0.29 77	0.30 70	0.32 93	0.17 12	0.52 179	0.23 69	0.12 53	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.13 102	0.10 44

RSM++	0.25 76	0.18 112	0.34 120	0.36 136	0.20 99	0.28 95	0.30 179	0.51 123	0.32 81	0.25 41	0.22 22	0.37 132	0.21 51	0.50 166	0.24 81	0.12 53	0.10 74	0.14 105	0.12 129	0.14 147	0.10 44

RSM	0.25 76	0.18 112	0.33 103	0.36 136	0.20 99	0.27 78	0.34 244	0.51 123	0.27 46	0.26 53	0.23 24	0.39 144	0.21 51	0.56 209	0.22 46	0.12 53	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.14 147	0.10 44

RAFT-Stereo-weight	0.32 143	0.18 112	0.33 103	0.39 210	0.22 139	0.26 65	0.29 163	0.67 225	0.80 327	0.53 192	0.51 160	0.58 245	0.20 40	0.47 146	0.27 147	0.13 82	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.13 102	0.11 84

gcap-zeroshot	0.34 160	0.18 112	0.52 354	0.38 182	0.22 139	0.49 279	0.27 135	0.52 132	0.34 91	0.64 239	0.50 151	0.83 381	0.34 200	0.48 156	0.24 81	0.13 82	0.11 160	0.15 146	0.12 129	0.13 102	0.12 132

testlalala2	0.36 193	0.18 112	0.45 263	0.89 555	0.53 527	0.44 254	0.26 119	0.61 178	0.49 184	0.68 269	0.56 184	0.44 184	0.24 87	0.34 48	0.31 195	0.15 184	0.12 215	0.14 105	0.10 72	0.13 102	0.13 168

MaDis-Stereo	0.26 87	0.18 112	0.36 138	0.36 136	0.26 281	0.27 78	0.27 135	0.43 92	0.35 104	0.27 65	0.26 42	0.41 160	0.28 138	0.40 86	0.28 167	0.16 234	0.14 316	0.16 172	0.13 163	0.14 147	0.12 132

IGEV_Zeroshot_test	0.34 160	0.18 112	0.67 427	0.39 210	0.28 335	0.30 123	0.25 107	0.74 283	0.31 70	0.62 221	0.57 187	0.54 226	0.25 97	0.53 188	0.27 147	0.14 122	0.10 74	0.15 146	0.14 194	0.14 147	0.12 132

MIF-Stereo (partial)	0.31 137	0.18 112	0.37 154	0.41 279	0.31 399	0.28 95	0.23 83	0.47 108	0.42 156	0.31 85	0.63 201	0.36 130	0.35 203	0.57 222	0.31 195	0.17 273	0.13 282	0.19 296	0.17 301	0.18 293	0.14 212

RAFT-Test	0.34 160	0.18 112	0.37 154	0.38 182	0.23 179	0.50 282	0.23 83	0.69 243	0.40 144	0.60 212	0.85 308	0.61 271	0.28 138	0.46 139	0.27 147	0.14 122	0.11 160	0.14 105	0.11 101	0.13 102	0.12 132

4D-IteraStereo	0.33 153	0.18 112	0.40 197	0.40 247	0.24 208	0.32 156	0.27 135	0.58 157	0.72 274	0.65 248	0.54 175	0.42 170	0.23 76	0.45 124	0.28 167	0.14 122	0.09 24	0.19 296	0.16 252	0.16 234	0.11 84

Selective-IGEV	0.24 68	0.18 112	0.35 131	0.35 116	0.19 63	0.27 78	0.25 107	0.55 144	0.23 20	0.27 65	0.25 38	0.34 110	0.19 28	0.58 242	0.22 46	0.12 53	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.12 66	0.10 44

DCRE	0.37 210	0.18 112	0.46 280	0.45 381	0.32 415	0.42 243	0.37 304	0.63 192	0.51 190	0.47 173	0.94 346	0.56 232	0.36 221	0.52 179	0.32 205	0.14 122	0.13 282	0.15 146	0.14 194	0.14 147	0.13 168

test_4	0.36 193	0.18 112	0.31 75	0.44 358	0.25 240	0.20 15	0.34 244	0.56 146	0.41 148	0.59 208	1.45 508	0.43 178	0.25 97	0.63 290	0.28 167	0.12 53	0.10 74	0.17 210	0.19 358	0.15 194	0.11 84

CrosDoStereo	0.50 369	0.18 112	0.45 263	0.38 182	0.24 208	0.40 222	1.18 558	0.67 225	0.86 363	0.94 441	1.37 489	0.63 279	0.77 456	0.65 310	0.45 341	0.15 184	0.12 215	0.17 210	0.18 328	0.14 147	0.14 212

DeepStereo_LL	0.50 369	0.18 112	0.45 263	0.38 182	0.24 208	0.40 222	1.18 558	0.67 225	0.86 363	0.94 441	1.37 489	0.63 279	0.77 456	0.65 310	0.45 341	0.15 184	0.12 215	0.17 210	0.18 328	0.14 147	0.14 212

THIR-Stereo	0.50 369	0.18 112	0.45 263	0.38 182	0.23 179	0.75 418	0.67 495	0.66 215	0.87 372	1.02 474	1.40 495	0.72 333	0.76 449	0.62 279	0.42 311	0.15 184	0.11 160	0.17 210	0.18 328	0.14 147	0.15 236

PFNet	0.42 271	0.18 112	0.58 385	0.43 339	0.24 208	0.43 246	0.32 223	0.74 283	0.78 316	1.00 466	0.74 240	0.68 312	0.39 240	0.72 361	0.37 281	0.16 234	0.10 74	0.20 326	0.15 220	0.16 234	0.13 168

RAFT-345	0.40 253	0.18 112	0.40 197	0.38 182	0.22 139	0.33 164	0.26 119	0.61 178	0.51 190	0.74 315	1.79 532	0.45 186	0.33 192	0.66 318	0.36 265	0.14 122	0.11 160	0.18 256	0.14 194	0.13 102	0.13 168

R-Stereo Train	0.39 241	0.18 112	0.42 228	0.42 319	0.26 281	0.40 222	0.32 223	0.72 270	0.34 91	0.89 414	1.28 473	0.57 237	0.35 203	0.42 103	0.32 205	0.15 184	0.12 215	0.14 105	0.12 129	0.14 147	0.13 168

RAFT-Stereo	0.39 241	0.18 112	0.42 228	0.42 319	0.26 281	0.40 222	0.32 223	0.72 270	0.34 91	0.89 414	1.28 473	0.57 237	0.35 203	0.42 103	0.32 205	0.15 184	0.12 215	0.14 105	0.12 129	0.14 147	0.13 168
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MS	0.33 153	0.19 149	1.24 528	0.28 3	0.18 35	0.30 123	0.15 2	0.36 50	0.27 46	0.22 21	0.24 30	0.22 39	0.19 28	0.40 86	0.20 14	0.14 122	0.09 24	0.11 1	1.19 588	0.14 147	0.45 535

FlowAnything_test	0.29 116	0.19 149	0.39 185	0.47 411	0.26 281	0.46 267	0.25 107	0.43 92	0.31 70	0.29 77	0.26 42	0.35 119	0.26 112	0.40 86	0.37 281	0.21 376	0.15 346	0.22 383	0.26 478	0.16 234	0.16 282

asda	0.21 33	0.19 149	0.29 45	0.31 19	0.17 20	0.25 61	0.23 83	0.36 50	0.28 53	0.27 65	0.24 30	0.18 12	0.21 51	0.40 86	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.10 44

4w-stereo	0.21 33	0.19 149	0.31 75	0.31 19	0.17 20	0.29 108	0.19 24	0.31 24	0.21 13	0.31 85	0.24 30	0.20 24	0.24 87	0.41 95	0.22 46	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 72	0.11 29	0.09 6

G2L-ROB	0.47 323	0.19 149	0.42 228	0.35 116	0.22 139	0.57 327	0.42 385	1.14 451	0.71 273	0.84 381	0.75 242	1.09 466	0.53 314	0.74 373	0.53 385	0.17 273	0.12 215	0.14 105	0.12 129	0.17 269	0.19 353

xyz-stereo-finetune2	0.36 193	0.19 149	0.38 166	0.32 41	0.19 63	0.82 448	0.29 163	0.52 132	0.32 81	0.51 183	0.78 263	0.43 178	0.45 275	0.69 345	0.44 332	0.13 82	0.12 215	0.17 210	0.13 163	0.12 66	0.13 168

MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 149	0.31 75	0.41 279	0.25 240	0.35 183	0.44 401	0.72 270	0.92 404	0.46 168	0.52 169	0.41 160	0.29 152	0.44 120	0.28 167	0.16 234	0.15 346	0.17 210	0.13 163	0.14 147	0.13 168

MM-Stereo_test1	0.33 153	0.19 149	0.36 138	0.41 279	0.23 179	0.36 192	0.45 404	0.58 157	0.54 200	0.60 212	0.50 151	0.38 140	0.37 225	0.60 263	0.26 129	0.15 184	0.13 282	0.17 210	0.14 194	0.15 194	0.12 132

SCV	0.26 87	0.19 149	0.33 103	0.35 116	0.21 120	0.27 78	0.34 244	0.56 146	0.28 53	0.24 33	0.28 58	0.37 132	0.23 76	0.49 160	0.22 46	0.18 306	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.15 194	0.11 84

SMoEStereo_RVC	0.26 87	0.19 149	0.35 131	0.35 116	0.22 139	0.36 192	0.32 223	0.39 67	0.34 91	0.37 122	0.30 70	0.33 106	0.24 87	0.53 188	0.24 81	0.12 53	0.10 74	0.16 172	0.12 129	0.12 66	0.11 84

PAM_32	0.46 308	0.19 149	0.67 427	0.39 210	0.24 208	0.75 418	0.27 135	0.95 370	0.34 91	0.68 269	0.44 128	1.91 549	0.65 396	0.62 279	0.26 129	0.15 184	0.10 74	0.16 172	0.15 220	0.14 147	0.13 168

PAM	0.46 308	0.19 149	0.70 441	0.40 247	0.26 281	0.75 418	0.33 233	0.85 327	0.34 91	0.70 284	0.46 136	1.83 544	0.63 379	0.61 271	0.26 129	0.15 184	0.10 74	0.16 172	0.14 194	0.14 147	0.13 168

UGAM-zero	0.46 308	0.19 149	0.62 396	0.37 152	0.23 179	0.34 174	0.21 51	1.15 455	0.39 141	0.66 260	0.61 197	1.70 541	0.91 491	0.75 379	0.25 100	0.14 122	0.11 160	0.15 146	0.12 129	0.13 102	0.13 168

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 149	0.40 197	0.36 136	0.23 179	0.37 197	0.30 179	0.39 67	0.44 164	0.31 85	0.51 160	0.40 154	0.24 87	0.43 109	0.26 129	0.15 184	0.12 215	0.15 146	0.13 163	0.14 147	0.13 168

testlalala	0.28 105	0.19 149	0.43 239	0.34 79	0.23 179	0.45 262	0.30 179	0.43 92	0.29 60	0.68 269	0.49 147	0.35 119	0.25 97	0.32 36	0.25 100	0.14 122	0.11 160	0.14 105	0.09 11	0.11 29	0.11 84

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 149	0.40 197	0.38 182	0.19 63	0.38 210	0.23 83	0.57 151	0.41 148	0.45 162	0.49 147	0.39 144	0.27 124	0.33 43	0.23 69	0.14 122	0.12 215	0.14 105	0.11 101	0.12 66	0.11 84

DisPM	0.39 241	0.19 149	0.44 251	0.41 279	0.27 312	0.24 47	0.31 202	0.65 206	0.57 213	0.87 400	0.87 319	0.60 266	0.32 182	0.76 383	0.32 205	0.18 306	0.12 215	0.19 296	0.17 301	0.15 194	0.20 376

iRaft-Stereo_20w	0.39 241	0.19 149	0.57 381	0.37 152	0.27 312	0.31 139	0.24 98	1.44 537	0.29 60	0.69 278	0.53 173	0.60 266	0.42 254	0.83 414	0.27 147	0.14 122	0.11 160	0.14 105	0.13 163	0.15 194	0.13 168

GLC_STEREO	0.29 116	0.19 149	0.27 24	0.44 358	0.19 63	0.31 139	0.26 119	0.47 108	0.43 158	0.37 122	0.47 142	0.41 160	0.23 76	0.50 166	0.34 232	0.14 122	0.18 415	0.19 296	0.16 252	0.16 234	0.13 168

GMOStereo	0.37 210	0.19 149	0.38 166	0.43 339	0.24 208	0.37 197	0.38 326	0.52 132	0.62 220	0.87 400	0.84 298	0.64 286	0.35 203	0.37 67	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.20 326	0.18 328	0.15 194	0.11 84

error version	0.37 210	0.19 149	0.38 166	0.43 339	0.24 208	0.37 197	0.38 326	0.52 132	0.62 220	0.87 400	0.84 298	0.64 286	0.35 203	0.37 67	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.20 326	0.18 328	0.15 194	0.11 84

test-v	0.37 210	0.19 149	0.38 166	0.43 339	0.24 208	0.37 197	0.38 326	0.52 132	0.62 220	0.87 400	0.84 298	0.64 286	0.35 203	0.37 67	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.20 326	0.18 328	0.15 194	0.11 84

test_3	0.36 193	0.19 149	0.44 251	0.44 358	0.23 179	0.48 275	0.36 290	0.66 215	0.82 340	0.64 239	0.45 131	0.68 312	0.25 97	0.41 95	0.31 195	0.12 53	0.10 74	0.18 256	0.16 252	0.15 194	0.11 84

PFNet+	0.40 253	0.19 149	0.49 324	0.39 210	0.25 240	0.28 95	0.23 83	0.64 205	0.70 262	0.85 385	0.79 273	0.64 286	0.35 203	0.72 361	0.34 232	0.19 336	0.14 316	0.23 405	0.20 383	0.16 234	0.20 376

ASMatch	0.48 335	0.19 149	0.45 263	0.39 210	0.28 335	0.37 197	0.26 119	0.74 283	0.68 254	0.76 324	2.34 550	0.61 271	0.52 310	0.62 279	0.37 281	0.14 122	0.12 215	0.17 210	0.15 220	0.14 147	0.21 394

SST-Stereo	0.40 253	0.19 149	0.45 263	0.42 319	0.25 240	0.25 61	0.21 51	0.66 215	0.47 181	1.08 496	0.79 273	0.72 333	0.43 260	0.77 390	0.35 249	0.16 234	0.11 160	0.20 326	0.16 252	0.19 327	0.15 236

RAFT_R40	0.40 253	0.19 149	0.44 251	0.43 339	0.25 240	0.23 35	0.26 119	0.67 225	0.67 249	0.98 459	0.78 263	0.72 333	0.43 260	0.76 383	0.35 249	0.16 234	0.11 160	0.20 326	0.16 252	0.18 293	0.14 212

GrayStereo	0.49 353	0.19 149	0.42 228	0.46 402	0.28 335	0.53 298	0.67 495	0.69 243	0.63 231	1.02 474	1.47 511	0.78 366	0.76 449	0.56 209	0.33 217	0.14 122	0.12 215	0.17 210	0.17 301	0.15 194	0.29 464

test-2	0.37 210	0.19 149	0.38 166	0.43 339	0.24 208	0.37 197	0.38 326	0.52 132	0.62 220	0.87 400	0.84 298	0.64 286	0.35 203	0.37 67	0.28 167	0.13 82	0.11 160	0.20 326	0.18 328	0.15 194	0.11 84

test-1	0.36 193	0.19 149	0.71 446	0.46 402	0.26 281	0.44 254	0.36 290	0.60 172	0.59 216	0.48 176	0.67 218	0.53 222	0.36 221	0.40 86	0.29 182	0.14 122	0.11 160	0.16 172	0.14 194	0.15 194	0.16 282

GMM-Stereo	0.44 288	0.19 149	0.36 138	0.42 319	0.25 240	0.51 286	0.47 415	0.71 266	0.53 196	0.76 324	1.37 489	0.76 358	0.38 229	0.60 263	0.33 217	0.15 184	0.10 74	0.20 326	0.19 358	0.16 234	0.27 450

Prome-Stereo	0.46 308	0.19 149	0.35 131	0.44 358	0.26 281	0.40 222	0.45 404	0.68 235	0.44 164	0.96 449	1.84 535	0.59 260	0.67 406	0.61 271	0.32 205	0.14 122	0.11 160	0.16 172	0.14 194	0.16 234	0.29 464

iRaftStereo_RVC	0.32 143	0.19 149	0.37 154	0.39 210	0.22 139	0.31 139	0.29 163	0.68 235	0.51 190	0.49 177	0.66 214	0.37 132	0.23 76	0.45 124	0.33 217	0.14 122	0.10 74	0.18 256	0.17 301	0.15 194	0.12 132

raft+_RVC	0.38 225	0.19 149	0.35 131	0.37 152	0.25 240	0.45 262	0.37 304	0.78 305	0.89 389	0.51 183	0.78 263	0.50 210	0.29 152	0.53 188	0.40 303	0.15 184	0.12 215	0.17 210	0.15 220	0.14 147	0.12 132

raftrobust	0.34 160	0.19 149	0.36 138	0.41 279	0.27 312	0.30 123	0.25 107	0.71 266	0.63 231	0.58 206	0.55 181	0.45 186	0.46 280	0.51 173	0.29 182	0.16 234	0.12 215	0.14 105	0.12 129	0.12 66	0.13 168

AFF-stereo	0.38 225	0.19 149	0.39 185	0.37 152	0.21 120	0.27 78	0.31 202	0.65 206	0.66 246	0.64 239	1.13 435	0.76 358	0.39 240	0.55 199	0.33 217	0.11 42	0.09 24	0.16 172	0.16 252	0.13 102	0.11 84

EAI-Stereo	0.34 160	0.19 149	0.44 251	0.39 210	0.21 120	0.31 139	0.30 179	1.15 455	0.30 65	0.49 177	0.75 242	0.36 130	0.28 138	0.62 279	0.27 147	0.14 122	0.11 160	0.14 105	0.13 163	0.13 102	0.12 132

4.5_new	0.21 33	0.20 186	0.29 45	0.30 10	0.17 20	0.24 47	0.26 119	0.32 26	0.28 53	0.32 98	0.28 58	0.19 18	0.17 12	0.29 17	0.21 24	0.10 24	0.08 2	0.12 41	0.10 72	0.13 102	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 33	0.20 186	0.29 45	0.30 10	0.17 20	0.24 47	0.26 119	0.32 26	0.28 53	0.32 98	0.28 58	0.19 18	0.17 12	0.29 17	0.21 24	0.10 24	0.08 2	0.12 41	0.10 72	0.13 102	0.09 6

3w_stereo	0.24 68	0.20 186	0.37 154	0.33 60	0.16 9	0.32 156	0.42 385	0.41 79	0.38 131	0.31 85	0.27 48	0.16 2	0.26 112	0.34 48	0.22 46	0.10 24	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.12 66	0.11 84

G2L-Stereo_test	0.48 335	0.20 186	0.40 197	0.34 79	0.23 179	0.57 327	0.58 474	1.10 428	0.77 306	0.86 392	0.94 346	0.95 425	0.54 326	0.68 339	0.60 408	0.16 234	0.12 215	0.14 105	0.12 129	0.15 194	0.15 236

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 271	0.20 186	0.74 459	0.38 182	0.43 492	0.39 218	0.26 119	0.94 363	0.49 184	0.53 192	0.77 252	0.93 421	0.45 275	0.63 290	0.24 81	0.16 234	0.10 74	0.17 210	0.18 328	0.20 343	0.20 376

H2IRNET	0.37 210	0.20 186	0.33 103	0.38 182	0.25 240	0.27 78	0.23 83	0.59 162	0.72 274	0.39 139	0.90 335	0.74 350	0.55 332	0.52 179	0.43 316	0.15 184	0.13 282	0.18 256	0.20 383	0.16 234	0.13 168

MyStereo8	0.40 253	0.20 186	0.54 366	0.41 279	0.29 361	0.53 298	0.29 163	0.65 206	0.49 184	0.71 291	0.98 373	0.58 245	0.43 260	0.50 166	0.51 375	0.15 184	0.12 215	0.16 172	0.14 194	0.19 327	0.19 353

CoDeX	0.47 323	0.20 186	0.49 324	0.42 319	0.25 240	0.75 418	0.36 290	1.27 507	0.80 327	0.82 362	0.96 359	0.62 277	0.57 341	0.60 263	0.36 265	0.17 273	0.12 215	0.17 210	0.15 220	0.16 234	0.14 212

plain	0.31 137	0.20 186	0.50 337	0.39 210	0.29 361	0.27 78	0.30 179	0.44 99	0.35 104	0.31 85	0.66 214	0.30 82	0.31 177	0.65 310	0.31 195	0.17 273	0.13 282	0.20 326	0.15 220	0.17 269	0.12 132

CASnet	0.30 131	0.20 186	0.33 103	0.41 279	0.16 9	0.26 65	0.24 98	0.52 132	0.53 196	0.52 189	0.54 175	0.39 144	0.24 87	0.40 86	0.26 129	0.14 122	0.10 74	0.22 383	0.18 328	0.18 293	0.11 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 175	0.20 186	0.47 292	0.40 247	0.25 240	0.33 164	0.31 202	0.76 296	0.38 131	0.43 157	0.57 187	0.79 368	0.44 270	0.71 356	0.25 100	0.15 184	0.11 160	0.15 146	0.14 194	0.14 147	0.12 132

HanStereo	0.35 175	0.20 186	0.47 292	0.40 247	0.25 240	0.33 164	0.31 202	0.76 296	0.38 131	0.43 157	0.57 187	0.79 368	0.44 270	0.71 356	0.25 100	0.15 184	0.11 160	0.15 146	0.14 194	0.14 147	0.12 132

anonymousdsp2	0.35 175	0.20 186	0.43 239	0.37 152	0.24 208	0.48 275	0.31 202	0.86 331	0.65 243	0.55 198	0.50 151	0.50 210	0.34 200	0.56 209	0.31 195	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.10 72	0.16 234	0.14 212

knoymous	0.36 193	0.20 186	0.31 75	0.31 19	0.22 139	0.36 192	0.29 163	0.61 178	0.64 238	0.67 263	0.70 224	0.60 266	0.40 246	0.58 242	0.34 232	0.17 273	0.11 160	0.20 326	0.11 101	0.17 269	0.18 320

anonymousa	0.49 353	0.20 186	0.42 228	0.38 182	0.23 179	0.91 463	0.35 268	0.75 289	0.62 220	0.85 385	1.54 517	1.06 456	0.66 403	0.51 173	0.43 316	0.16 234	0.13 282	0.19 296	0.21 405	0.16 234	0.14 212

riskmin	0.38 225	0.20 186	0.39 185	0.32 41	0.23 179	0.53 298	0.30 179	0.63 192	0.80 327	0.49 177	0.56 184	0.73 344	0.58 350	0.55 199	0.36 265	0.17 273	0.11 160	0.19 296	0.13 163	0.19 327	0.20 376

DCANet-4	0.36 193	0.20 186	0.48 312	0.34 79	0.19 63	0.29 108	0.30 179	0.66 215	0.92 404	0.69 278	0.78 263	0.40 154	0.47 284	0.45 124	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.14 105	0.11 101	0.11 29	0.13 168

tt	6.20 595	0.20 186	5.89 586	3.55 598	2.07 586	11.26 598	19.21 602	11.74 601	5.46 589	2.69 574	2.04 545	4.87 586	6.25 595	3.70 585	7.09 592	8.32 604	11.17 608	4.93 601	5.41 603	5.74 599	2.37 595

RAFT_CTSACE	0.45 298	0.20 186	0.44 251	0.45 381	0.27 312	0.34 174	0.39 349	0.60 172	0.73 281	0.76 324	1.44 505	0.83 381	0.38 229	1.08 490	0.26 129	0.12 53	0.13 282	0.18 256	0.16 252	0.15 194	0.11 84

IPLG	0.39 241	0.20 186	0.59 386	0.40 247	0.24 208	0.54 304	0.27 135	0.75 289	0.63 231	0.84 381	0.81 283	0.32 93	0.32 182	0.60 263	0.45 341	0.13 82	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.13 102	0.12 132

LCNet	0.41 264	0.20 186	0.32 87	0.44 358	0.24 208	0.47 272	0.29 163	0.67 225	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 304	0.60 361	0.58 242	0.34 232	0.14 122	0.10 74	0.19 296	0.19 358	0.21 367	0.36 504

AAGNet	1.43 554	0.20 186	0.48 312	0.44 358	0.25 240	0.29 108	0.31 202	0.65 206	0.68 254	0.97 454	0.86 311	0.67 311	0.62 373	0.64 303	20.63 603	0.16 234	0.11 160	0.19 296	0.15 220	0.19 327	0.12 132

STrans-v2	0.46 308	0.20 186	0.48 312	0.40 247	0.24 208	0.55 309	0.50 434	1.07 418	0.73 281	0.65 248	1.05 405	0.72 333	0.69 416	0.72 361	0.33 217	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.14 194	0.13 102	0.12 132

TransformOpticalFlow	0.44 288	0.20 186	0.47 292	0.41 279	0.23 179	0.37 197	0.47 415	0.94 363	0.76 299	0.65 248	1.14 440	0.73 344	0.56 339	0.76 383	0.32 205	0.15 184	0.10 74	0.17 210	0.15 220	0.14 147	0.13 168

NF-Stereo	0.38 225	0.20 186	0.45 263	0.41 279	0.25 240	0.26 65	0.31 202	0.69 243	0.70 262	0.65 248	0.77 252	0.57 237	0.30 169	0.67 329	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.16 234	0.27 450

OCTAStereo	0.38 225	0.20 186	0.46 280	0.41 279	0.25 240	0.26 65	0.31 202	0.69 243	0.70 262	0.65 248	0.77 252	0.58 245	0.30 169	0.67 329	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.16 234	0.27 450

PSM-softLoss	0.38 225	0.20 186	0.48 312	0.41 279	0.26 281	0.30 123	0.35 268	0.69 243	0.46 175	0.62 221	0.82 287	0.59 260	0.33 192	0.70 351	0.39 296	0.19 336	0.12 215	0.20 326	0.18 328	0.16 234	0.22 412

KMStereo	0.38 225	0.20 186	0.48 312	0.41 279	0.26 281	0.30 123	0.35 268	0.69 243	0.46 175	0.62 221	0.82 287	0.59 260	0.33 192	0.70 351	0.39 296	0.19 336	0.12 215	0.20 326	0.18 328	0.16 234	0.22 412

NRIStereo	0.36 193	0.20 186	0.45 263	0.41 279	0.23 179	0.34 174	0.26 119	0.65 206	0.55 205	0.64 239	0.63 201	0.56 232	0.37 225	0.65 310	0.37 281	0.15 184	0.11 160	0.18 256	0.15 220	0.17 269	0.14 212

PSM-AAD	0.48 335	0.20 186	0.37 154	0.43 339	0.23 179	0.56 322	0.50 434	0.65 206	0.70 262	1.07 492	1.12 428	0.58 245	0.92 496	0.61 271	0.32 205	0.15 184	0.11 160	0.25 435	0.26 478	0.18 293	0.43 530

FTStereo	0.56 416	0.20 186	0.37 154	0.41 279	0.25 240	0.40 222	0.79 527	0.66 215	0.43 158	1.09 498	3.27 571	0.70 320	0.73 440	0.55 199	0.33 217	0.14 122	0.13 282	0.19 296	0.17 301	0.15 194	0.30 473

KYRaft	0.48 335	0.20 186	0.38 166	0.44 358	0.23 179	0.44 254	0.37 304	0.66 215	0.41 148	0.94 441	1.73 528	0.79 368	0.41 252	0.63 290	0.31 195	0.16 234	0.11 160	0.18 256	0.22 423	0.16 234	0.78 561

RE-Stereo	0.38 225	0.20 186	0.46 280	0.41 279	0.25 240	0.26 65	0.31 202	0.69 243	0.70 262	0.65 248	0.77 252	0.58 245	0.30 169	0.67 329	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.16 234	0.27 450

Pruner-Stereo	0.38 225	0.20 186	0.45 263	0.40 247	0.25 240	0.22 27	0.24 98	0.67 225	0.55 205	0.89 414	0.76 248	0.68 312	0.29 152	0.62 279	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.17 301	0.17 269	0.18 320

TVStereo	0.38 225	0.20 186	0.46 280	0.41 279	0.25 240	0.26 65	0.31 202	0.69 243	0.70 262	0.65 248	0.77 252	0.58 245	0.30 169	0.67 329	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.16 234	0.27 450

IRAFT_RVC	0.42 271	0.20 186	0.48 312	0.44 358	0.24 208	0.27 78	0.54 460	0.74 283	0.77 306	0.76 324	0.80 276	0.73 344	0.51 308	0.70 351	0.36 265	0.17 273	0.10 74	0.21 368	0.16 252	0.16 234	0.14 212

cross-raft	0.34 160	0.20 186	0.37 154	0.44 358	0.23 179	0.32 156	0.35 268	0.74 283	0.40 144	0.60 212	0.77 252	0.57 237	0.27 124	0.43 109	0.28 167	0.12 53	0.10 74	0.15 146	0.13 163	0.15 194	0.11 84

4.25_new	0.22 47	0.21 223	0.32 87	0.32 41	0.18 35	0.31 139	0.27 135	0.32 26	0.24 32	0.29 77	0.27 48	0.20 24	0.23 76	0.34 48	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

4.5w_new	0.22 47	0.21 223	0.32 87	0.32 41	0.18 35	0.31 139	0.27 135	0.32 26	0.24 32	0.29 77	0.27 48	0.20 24	0.23 76	0.34 48	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 47	0.21 223	0.32 87	0.32 41	0.18 35	0.31 139	0.27 135	0.32 26	0.24 32	0.29 77	0.27 48	0.20 24	0.23 76	0.34 48	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 11	0.11 29	0.09 6

coex_refinement	0.53 391	0.21 223	0.39 185	0.44 358	0.30 377	0.76 424	0.39 349	1.09 426	0.90 392	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 339	0.63 290	0.81 459	0.21 376	0.13 282	0.16 172	0.16 252	0.20 343	0.21 394

HI	0.45 298	0.21 223	0.36 138	0.34 79	0.35 442	0.28 95	0.31 202	0.72 270	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 345	0.56 397	0.12 53	0.10 74	0.17 210	0.17 301	0.17 269	0.15 236

CoSv	0.45 298	0.21 223	0.36 138	0.34 79	0.35 442	0.28 95	0.31 202	0.72 270	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 345	0.56 397	0.12 53	0.10 74	0.17 210	0.17 301	0.17 269	0.15 236

AIO-test2	0.39 241	0.21 223	0.41 207	0.47 411	0.25 240	0.45 262	0.35 268	0.77 299	1.27 518	0.36 115	0.87 319	0.37 132	0.30 169	0.47 146	0.27 147	0.15 184	0.13 282	0.21 368	0.23 439	0.15 194	0.13 168

mms	0.26 87	0.21 223	0.33 103	0.37 152	0.25 240	0.30 123	0.33 233	0.40 73	0.32 81	0.28 70	0.34 96	0.34 110	0.20 40	0.45 124	0.26 129	0.12 53	0.11 160	0.16 172	0.12 129	0.14 147	0.11 84

ours_stereo	0.26 87	0.21 223	0.33 103	0.38 182	0.23 179	0.30 123	0.33 233	0.42 83	0.38 131	0.26 53	0.34 96	0.35 119	0.23 76	0.47 146	0.27 147	0.13 82	0.11 160	0.16 172	0.12 129	0.14 147	0.10 44

fffy	0.28 105	0.21 223	0.34 120	0.37 152	0.23 179	0.33 164	0.29 163	0.51 123	0.41 148	0.32 98	0.37 112	0.39 144	0.27 124	0.50 166	0.27 147	0.12 53	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.14 147	0.11 84

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 223	0.42 228	0.33 60	0.27 312	0.26 65	0.27 135	0.45 103	0.30 65	0.60 212	0.64 204	0.45 186	0.23 76	0.56 209	0.26 129	0.15 184	0.12 215	0.15 146	0.10 72	0.12 66	0.11 84

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 335	0.21 223	1.26 531	0.39 210	0.51 522	0.28 95	0.30 179	1.25 503	0.44 164	0.68 269	1.11 424	0.86 392	0.33 192	0.67 329	0.27 147	0.15 184	0.11 160	0.17 210	0.20 383	0.22 389	0.24 427

MyStereo06	0.38 225	0.21 223	0.61 393	0.41 279	0.28 335	0.41 236	0.50 434	0.95 370	0.35 104	0.62 221	0.54 175	0.76 358	0.27 124	0.50 166	0.29 182	0.14 122	0.13 282	0.18 256	0.17 301	0.17 269	0.15 236

MyStereo05	0.44 288	0.21 223	0.45 263	0.41 279	0.28 335	0.41 236	0.50 434	0.93 358	1.09 482	0.76 324	0.61 197	0.51 214	0.57 341	0.73 366	0.42 311	0.14 122	0.13 282	0.18 256	0.17 301	0.17 269	0.15 236

AE-Stereo	0.34 160	0.21 223	0.42 228	0.48 418	0.31 399	0.48 275	0.35 268	0.61 178	0.62 220	0.32 98	0.55 181	0.52 218	0.27 124	0.47 146	0.29 182	0.13 82	0.13 282	0.18 256	0.16 252	0.15 194	0.12 132

11t1	0.36 193	0.21 223	0.42 228	0.35 116	0.22 139	0.62 362	0.29 163	0.69 243	0.43 158	0.60 212	0.53 173	0.53 222	0.48 289	0.56 209	0.40 303	0.18 306	0.14 316	0.16 172	0.13 163	0.17 269	0.17 302

ff7	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.36 136	0.26 281	0.31 139	0.35 268	0.62 184	0.34 91	0.38 131	0.33 87	0.32 93	0.29 152	0.58 242	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236

ffff	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.36 136	0.26 281	0.31 139	0.35 268	0.62 184	0.34 91	0.38 131	0.33 87	0.32 93	0.29 152	0.58 242	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236

11t	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.36 136	0.26 281	0.31 139	0.35 268	0.62 184	0.34 91	0.38 131	0.33 87	0.32 93	0.29 152	0.58 242	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236

anonymousdsp	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.37 152	0.25 240	0.30 123	0.35 268	0.63 192	0.35 104	0.39 139	0.33 87	0.33 106	0.28 138	0.59 257	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236

ProNet	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.35 116	0.24 208	0.32 156	0.43 392	0.57 151	0.37 126	0.33 103	0.30 70	0.32 93	0.28 138	0.57 222	0.26 129	0.13 82	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.13 102	0.13 168

ccc-4	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.36 136	0.26 281	0.31 139	0.35 268	0.62 184	0.34 91	0.38 131	0.33 87	0.32 93	0.29 152	0.58 242	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236

IGEV-Stereo	0.29 116	0.21 223	0.38 166	0.37 152	0.25 240	0.30 123	0.35 268	0.63 192	0.35 104	0.39 139	0.33 87	0.33 106	0.28 138	0.59 257	0.25 100	0.14 122	0.10 74	0.17 210	0.12 129	0.14 147	0.15 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 298	0.21 223	0.48 312	0.42 319	0.28 335	0.31 139	0.54 460	0.63 192	0.62 220	0.62 221	0.89 331	1.01 441	0.69 416	0.75 379	0.66 426	0.13 82	0.12 215	0.17 210	0.15 220	0.14 147	0.15 236

CIPLG	0.41 264	0.21 223	0.63 406	0.45 381	0.33 426	0.52 290	0.33 233	0.65 206	0.60 218	0.82 362	0.96 359	0.46 194	0.32 182	0.55 199	0.44 332	0.16 234	0.12 215	0.15 146	0.14 194	0.13 102	0.14 212

IPLGR_C	0.40 253	0.21 223	0.64 411	0.45 381	0.33 426	0.52 290	0.34 244	0.66 215	0.62 220	0.82 362	0.92 342	0.45 186	0.32 182	0.52 179	0.46 351	0.17 273	0.12 215	0.15 146	0.14 194	0.13 102	0.14 212

MIPNet	0.37 210	0.21 223	0.59 386	0.39 210	0.25 240	0.50 282	0.28 153	0.77 299	0.70 262	0.65 248	0.60 194	0.40 154	0.49 292	0.44 120	0.37 281	0.14 122	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.14 147	0.13 168

IPLGR	0.39 241	0.21 223	0.63 406	0.39 210	0.22 139	0.49 279	0.29 163	0.76 296	0.74 288	0.78 334	0.77 252	0.44 184	0.42 254	0.47 146	0.38 290	0.13 82	0.12 215	0.16 172	0.14 194	0.15 194	0.13 168

ACRE	0.40 253	0.21 223	0.65 417	0.45 381	0.33 426	0.51 286	0.33 233	0.66 215	0.63 231	0.80 340	0.92 342	0.45 186	0.32 182	0.52 179	0.45 341	0.16 234	0.12 215	0.15 146	0.14 194	0.13 102	0.14 212

IIG-Stereo	0.43 281	0.21 223	0.44 251	0.50 447	0.25 240	0.44 254	0.21 51	0.71 266	0.76 299	0.83 374	0.95 355	0.83 381	0.43 260	0.90 444	0.35 249	0.15 184	0.12 215	0.19 296	0.14 194	0.15 194	0.11 84

DeepStereo_RVC	0.36 193	0.21 223	0.47 292	0.40 247	0.24 208	0.26 65	0.22 65	0.60 172	0.38 131	0.69 278	0.67 218	0.57 237	0.51 308	0.56 209	0.39 296	0.16 234	0.12 215	0.18 256	0.15 220	0.19 327	0.18 320

rafts_anoy	0.37 210	0.21 223	0.36 138	0.41 279	0.26 281	0.30 123	0.33 233	0.67 225	0.90 392	0.58 206	0.66 214	0.45 186	0.33 192	0.47 146	0.39 296	0.16 234	0.11 160	0.21 368	0.23 439	0.17 269	0.14 212

RALCasStereoNet	0.36 193	0.21 223	0.37 154	0.42 319	0.26 281	0.35 183	0.38 326	0.63 192	0.64 238	0.50 180	0.72 227	0.51 214	0.29 152	0.59 257	0.36 265	0.16 234	0.14 316	0.15 146	0.13 163	0.17 269	0.16 282

test_xeample3	0.29 116	0.21 223	0.41 207	0.35 116	0.26 281	0.35 183	0.32 223	0.56 146	0.36 112	0.43 157	0.32 84	0.34 110	0.28 138	0.54 194	0.23 69	0.14 122	0.11 160	0.16 172	0.12 129	0.14 147	0.13 168

test_xeample	1.01 517	0.21 223	0.42 228	0.35 116	0.21 120	0.71 406	0.39 349	1.23 492	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 316	0.61 367	0.69 345	10.93 596	0.19 336	0.15 346	0.18 256	0.17 301	0.18 293	0.17 302

SFCPSM	0.47 323	0.21 223	0.55 371	0.40 247	0.27 312	0.87 459	0.37 304	1.33 517	0.77 306	0.80 340	0.84 298	0.54 226	0.49 292	0.57 222	0.37 281	0.18 306	0.13 282	0.18 256	0.20 383	0.16 234	0.15 236

GANet-RSSM	0.47 323	0.21 223	0.37 154	0.38 182	0.25 240	0.58 333	0.36 290	1.07 418	0.78 316	0.68 269	1.01 383	0.86 392	0.67 406	0.62 279	0.44 332	0.21 376	0.15 346	0.18 256	0.18 328	0.18 293	0.17 302

DIP-Stereo	0.39 241	0.21 223	0.50 337	0.41 279	0.28 335	0.62 362	0.27 135	0.77 299	0.40 144	0.64 239	0.86 311	0.52 218	0.33 192	0.66 318	0.42 311	0.15 184	0.13 282	0.17 210	0.14 194	0.15 194	0.15 236
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 385	0.21 223	0.53 362	0.37 152	0.21 120	0.61 354	0.29 163	1.51 546	1.32 524	0.90 421	1.02 391	0.80 376	0.62 373	0.76 383	0.43 316	0.16 234	0.12 215	0.13 76	0.09 11	0.15 194	0.18 320

S2M2_L	0.26 87	0.22 262	0.33 103	0.31 19	0.25 240	0.24 47	0.13 1	0.35 46	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 82	0.25 97	0.30 25	0.26 129	0.22 402	0.19 429	0.17 210	0.19 358	0.21 367	0.18 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 385	0.22 262	0.46 280	0.45 381	0.25 240	0.41 236	0.52 452	0.62 184	1.16 493	0.76 324	1.13 435	1.32 505	0.57 341	1.00 473	0.53 385	0.17 273	0.14 316	0.25 435	0.21 405	0.15 194	0.13 168

test_sample2	0.42 271	0.22 262	0.43 239	0.33 60	0.21 120	0.58 333	0.39 349	0.95 370	0.67 249	0.63 229	0.77 252	0.69 316	0.57 341	0.61 271	0.38 290	0.19 336	0.14 316	0.18 256	0.16 252	0.19 327	0.18 320

test_sample1	0.42 271	0.22 262	0.46 280	0.34 79	0.23 179	0.58 333	0.35 268	0.99 382	0.49 184	0.62 221	0.75 242	0.69 316	0.61 367	0.58 242	0.44 332	0.18 306	0.14 316	0.17 210	0.15 220	0.17 269	0.17 302

MyStereo07	0.32 143	0.22 262	0.34 120	0.42 319	0.28 335	0.40 222	0.50 434	0.72 270	0.37 126	0.37 122	0.34 96	0.32 93	0.31 177	0.59 257	0.27 147	0.14 122	0.13 282	0.18 256	0.17 301	0.17 269	0.16 282

MyStereo04	0.44 288	0.22 262	0.44 251	0.42 319	0.28 335	0.40 222	0.50 434	1.00 386	1.08 480	0.62 221	0.58 191	0.55 229	0.57 341	0.71 356	0.44 332	0.14 122	0.13 282	0.18 256	0.17 301	0.17 269	0.16 282

IGEVStereo-DCA	0.29 116	0.22 262	0.38 166	0.35 116	0.27 312	0.37 197	0.35 268	0.62 184	0.34 91	0.38 131	0.30 70	0.35 119	0.27 124	0.51 173	0.22 46	0.15 184	0.12 215	0.16 172	0.12 129	0.13 102	0.15 236

rrr	0.29 116	0.22 262	0.41 207	0.35 116	0.27 312	0.37 197	0.32 223	0.52 132	0.42 156	0.38 131	0.30 70	0.35 119	0.27 124	0.51 173	0.22 46	0.15 184	0.12 215	0.16 172	0.13 163	0.13 102	0.14 212

1111x	0.55 405	0.22 262	0.46 280	0.38 182	0.20 99	0.66 388	0.43 392	1.23 492	0.99 436	0.71 291	0.99 378	0.95 425	0.69 416	0.90 444	1.08 515	0.18 306	0.17 398	0.18 256	0.19 358	0.20 343	0.18 320

CBFPSM	0.59 437	0.22 262	1.31 536	0.38 182	0.27 312	1.12 506	0.65 491	0.79 309	0.82 340	0.80 340	0.81 283	1.35 514	0.87 484	0.67 329	0.76 449	0.16 234	0.15 346	0.15 146	0.16 252	0.17 269	0.22 412

GwcNet-ADL	0.44 288	0.22 262	0.48 312	0.45 381	0.30 377	0.40 222	0.37 304	0.92 356	0.97 427	0.71 291	0.78 263	0.61 271	0.42 254	0.62 279	0.50 365	0.19 336	0.14 316	0.15 146	0.14 194	0.18 293	0.18 320

OMP-Stereo	0.42 271	0.22 262	0.46 280	0.52 475	0.24 208	0.36 192	0.25 107	0.71 266	0.78 316	0.77 330	0.64 204	0.89 407	0.39 240	0.91 451	0.35 249	0.15 184	0.12 215	0.20 326	0.15 220	0.15 194	0.12 132

CroCo-Stereo	0.26 87	0.22 262	0.36 138	0.48 418	0.22 139	0.20 15	0.29 163	0.51 123	0.44 164	0.28 70	0.23 24	0.42 170	0.26 112	0.29 17	0.26 129	0.15 184	0.13 282	0.13 76	0.11 101	0.16 234	0.12 132
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
RAFT	0.45 298	0.22 262	0.45 263	0.47 411	0.26 281	0.54 304	0.47 415	0.66 215	0.58 215	0.80 340	0.82 287	0.94 423	0.57 341	0.75 379	0.34 232	0.17 273	0.15 346	0.22 383	0.20 383	0.16 234	0.12 132

222	1.18 540	0.22 262	0.44 251	0.37 152	0.22 139	0.79 432	0.37 304	1.31 514	0.89 389	0.92 434	1.08 417	0.72 333	0.71 433	0.66 318	13.89 599	0.20 359	0.15 346	0.17 210	0.16 252	0.18 293	0.19 353

xxxx	1.01 517	0.22 262	0.43 239	0.36 136	0.21 120	0.82 448	0.36 290	1.32 515	0.88 376	0.71 291	0.94 346	0.97 430	0.63 379	0.64 303	10.58 595	0.20 359	0.16 378	0.18 256	0.17 301	0.19 327	0.19 353

FENet	0.42 271	0.22 262	0.38 166	0.39 210	0.24 208	0.55 309	0.32 223	0.79 309	0.70 262	0.71 291	0.72 227	0.63 279	0.57 341	0.62 279	0.44 332	0.19 336	0.13 282	0.19 296	0.17 301	0.18 293	0.19 353

ac_64	0.52 385	0.22 262	0.50 337	0.45 381	0.28 335	0.80 435	0.45 404	1.02 398	0.61 219	0.91 426	0.83 293	1.07 461	0.68 412	0.74 373	0.70 436	0.21 376	0.18 415	0.20 326	0.19 358	0.18 293	0.15 236

PSMNet-RSSM	0.48 335	0.22 262	0.38 166	0.42 319	0.25 240	0.50 282	0.37 304	1.10 428	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 385	0.64 390	0.62 279	0.47 358	0.23 419	0.15 346	0.23 405	0.25 464	0.20 343	0.19 353

RASNet	0.53 391	0.22 262	0.52 354	0.38 182	0.22 139	0.68 394	0.38 326	0.97 377	0.88 376	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 496	0.90 444	0.86 469	0.16 234	0.14 316	0.14 105	0.17 301	0.15 194	0.13 168

HSM-Net_RVC	0.53 391	0.22 262	0.35 131	0.37 152	0.21 120	0.85 455	0.37 304	1.23 492	0.93 410	0.90 421	1.15 446	1.26 492	0.63 379	0.72 361	0.48 362	0.17 273	0.13 282	0.16 172	0.15 220	0.17 269	0.15 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 353	0.23 283	0.48 312	0.43 339	0.26 281	0.47 272	0.42 385	0.93 358	0.78 316	0.84 381	0.86 311	0.91 414	0.52 310	0.78 394	0.70 436	0.20 359	0.17 398	0.22 383	0.18 328	0.17 269	0.21 394

DispNO	0.47 323	0.23 283	0.71 446	0.39 210	0.31 399	0.60 352	0.38 326	0.89 345	0.77 306	0.75 317	0.84 298	0.72 333	0.54 326	0.73 366	0.46 351	0.19 336	0.14 316	0.20 326	0.18 328	0.16 234	0.17 302

SMFormer	0.51 376	0.23 283	0.62 396	0.34 79	0.20 99	0.62 362	0.34 244	1.21 479	1.02 449	0.81 353	1.01 383	0.71 324	0.65 396	0.84 419	0.55 395	0.19 336	0.15 346	0.18 256	0.16 252	0.18 293	0.18 320

tta	0.51 376	0.23 283	0.62 396	0.34 79	0.20 99	0.62 362	0.34 244	1.21 479	1.02 449	0.81 353	1.01 383	0.71 324	0.65 396	0.84 419	0.55 395	0.19 336	0.15 346	0.18 256	0.16 252	0.15 194	0.14 212

qqq1	0.49 353	0.23 283	0.62 396	0.34 79	0.20 99	0.62 362	0.34 244	1.21 479	1.02 449	0.81 353	1.01 383	0.71 324	0.65 396	0.84 419	0.34 232	0.19 336	0.15 346	0.14 105	0.12 129	0.15 194	0.14 212

fff1	0.49 353	0.23 283	0.62 396	0.34 79	0.20 99	0.62 362	0.34 244	1.21 479	1.02 449	0.81 353	1.01 383	0.71 324	0.65 396	0.84 419	0.34 232	0.19 336	0.15 346	0.14 105	0.12 129	0.15 194	0.14 212

ACVNet-DCA	0.35 175	0.23 283	0.33 103	0.41 279	0.22 139	0.55 309	0.38 326	0.85 327	0.54 200	0.41 149	0.50 151	0.34 110	0.49 292	0.57 222	0.25 100	0.16 234	0.10 74	0.19 296	0.13 163	0.18 293	0.17 302

xx1	0.39 241	0.23 283	0.33 103	0.41 279	0.22 139	0.55 309	0.38 326	0.67 225	1.06 471	0.41 149	0.50 151	0.65 299	0.53 314	0.57 222	0.25 100	0.16 234	0.10 74	0.20 326	0.19 358	0.18 293	0.17 302

1test111	0.36 193	0.23 283	0.33 103	0.41 279	0.22 139	0.55 309	0.38 326	0.85 327	0.54 200	0.41 149	0.50 151	0.34 110	0.49 292	0.55 199	0.45 341	0.16 234	0.10 74	0.19 296	0.13 163	0.18 293	0.17 302

cc1	0.37 210	0.23 283	0.33 103	0.41 279	0.22 139	0.55 309	0.38 326	0.67 225	1.06 471	0.41 149	0.50 151	0.34 110	0.49 292	0.57 222	0.25 100	0.16 234	0.10 74	0.19 296	0.13 163	0.16 234	0.15 236

EKT-Stereo	0.35 175	0.23 283	0.39 185	0.43 339	0.29 361	0.38 210	0.31 202	0.69 243	0.64 238	0.45 162	0.63 201	0.49 208	0.27 124	0.56 209	0.33 217	0.18 306	0.14 316	0.18 256	0.15 220	0.16 234	0.16 282

gwcnet-sp	0.48 335	0.23 283	0.70 441	0.40 247	0.26 281	0.81 440	0.41 375	0.89 345	0.84 350	0.91 426	0.76 248	0.66 304	0.61 367	0.66 318	0.50 365	0.18 306	0.17 398	0.18 256	0.18 328	0.18 293	0.18 320

scenet	0.48 335	0.23 283	0.70 441	0.40 247	0.26 281	0.81 440	0.41 375	0.89 345	0.84 350	0.91 426	0.76 248	0.66 304	0.61 367	0.66 318	0.50 365	0.18 306	0.17 398	0.18 256	0.18 328	0.18 293	0.18 320

Selective-RAFT	0.35 175	0.23 283	0.51 349	0.44 358	0.21 120	0.64 378	0.27 135	0.59 162	0.63 231	0.40 145	0.38 115	0.55 229	0.40 246	0.57 222	0.35 249	0.13 82	0.11 160	0.14 105	0.12 129	0.16 234	0.13 168

ssnet	0.48 335	0.23 283	0.70 441	0.40 247	0.26 281	0.81 440	0.41 375	0.89 345	0.84 350	0.91 426	0.76 248	0.66 304	0.61 367	0.66 318	0.50 365	0.18 306	0.17 398	0.18 256	0.18 328	0.18 293	0.18 320

TestStereo1	0.43 281	0.23 283	0.41 207	0.51 463	0.24 208	0.34 174	0.40 360	0.77 299	0.90 392	0.68 269	0.96 359	0.48 202	0.46 280	0.91 451	0.32 205	0.16 234	0.13 282	0.18 256	0.15 220	0.14 147	0.13 168

IER	0.46 308	0.23 283	0.50 337	0.38 182	0.28 335	0.69 396	0.35 268	0.80 312	0.66 246	0.83 374	0.94 346	0.75 352	0.77 456	0.60 263	0.42 311	0.17 273	0.14 316	0.17 210	0.17 301	0.17 269	0.15 236

raft_robust	0.41 264	0.23 283	0.36 138	0.42 319	0.21 120	0.40 222	0.33 233	0.79 309	0.98 431	0.79 338	0.87 319	0.39 144	0.33 192	0.84 419	0.29 182	0.13 82	0.12 215	0.16 172	0.17 301	0.15 194	0.12 132

RAFT+CT+SA	0.39 241	0.23 283	0.36 138	0.51 463	0.27 312	0.29 108	0.46 408	0.75 289	0.80 327	0.51 183	0.89 331	0.41 160	0.40 246	0.78 394	0.32 205	0.14 122	0.11 160	0.18 256	0.18 328	0.15 194	0.14 212

SA-5K	0.43 281	0.23 283	0.41 207	0.51 463	0.24 208	0.34 174	0.40 360	0.77 299	0.90 392	0.68 269	0.96 359	0.48 202	0.46 280	0.91 451	0.32 205	0.16 234	0.13 282	0.18 256	0.15 220	0.14 147	0.13 168

AACVNet	0.50 369	0.23 283	0.49 324	0.46 402	0.29 361	0.52 290	0.38 326	0.90 350	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 429	0.83 414	0.54 390	0.21 376	0.18 415	0.24 422	0.18 328	0.23 406	0.20 376

Patchmatch Stereo++	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.22 65	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.58 242	0.36 265	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236
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
PSM-adaLoss	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.31 202	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.56 209	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

ROB_FTStereo_v2	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.31 202	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.57 237	0.38 229	0.57 222	0.36 265	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

ROB_FTStereo	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.25 61	0.21 51	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.57 222	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

HUI-Stereo	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.22 65	0.60 172	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.50 166	0.35 249	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

iGMRVC	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.30 179	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.58 242	0.36 265	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

iRAFT	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.22 65	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.58 245	0.38 229	0.58 242	0.36 265	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

CRE-IMP	0.36 193	0.23 283	0.49 324	0.42 319	0.24 208	0.41 236	0.21 51	0.57 151	0.41 148	0.65 248	0.72 227	0.53 222	0.37 225	0.61 271	0.38 290	0.17 273	0.11 160	0.19 296	0.15 220	0.21 367	0.18 320

RAFT-IKP	0.35 175	0.23 283	0.47 292	0.41 279	0.22 139	0.24 47	0.28 153	0.59 162	0.36 112	0.63 229	0.73 231	0.57 237	0.38 229	0.58 242	0.36 265	0.18 306	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.20 343	0.15 236

RALAANet	0.38 225	0.23 283	0.48 312	0.42 319	0.29 361	0.35 183	0.25 107	0.86 331	0.64 238	0.67 263	0.65 207	0.60 266	0.29 152	0.60 263	0.34 232	0.15 184	0.12 215	0.17 210	0.15 220	0.21 367	0.13 168

GES	0.44 288	0.23 283	0.57 381	0.40 247	0.30 377	0.59 346	0.36 290	0.96 374	0.68 254	0.74 315	0.83 293	0.47 197	0.48 289	0.67 329	0.43 316	0.22 402	0.16 378	0.17 210	0.16 252	0.18 293	0.23 419

ACVNet	0.46 308	0.23 283	0.36 138	0.39 210	0.28 335	0.58 333	0.40 360	0.87 338	0.80 327	0.64 239	0.96 359	0.79 368	0.60 361	0.63 290	0.67 429	0.17 273	0.15 346	0.16 172	0.15 220	0.18 293	0.15 236

acv_ft	0.51 376	0.23 283	0.56 377	0.44 358	0.28 335	0.86 458	0.39 349	0.91 354	0.80 327	0.97 454	0.96 359	0.79 368	0.59 357	0.63 290	0.87 475	0.17 273	0.15 346	0.16 172	0.15 220	0.17 269	0.15 236

cf-r	0.47 323	0.23 283	0.41 207	0.39 210	0.23 179	0.59 346	0.37 304	0.88 343	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 423	0.62 373	0.56 209	0.54 390	0.21 376	0.14 316	0.17 210	0.19 358	0.15 194	0.15 236

CFNet-ft	0.48 335	0.23 283	0.36 138	0.40 247	0.26 281	0.64 378	0.37 304	0.87 338	0.85 358	0.64 239	1.00 380	1.01 441	0.64 390	0.61 271	0.53 385	0.23 419	0.15 346	0.24 422	0.21 405	0.23 406	0.18 320

CFNet_RVC	0.48 335	0.23 283	0.36 138	0.40 247	0.26 281	0.64 378	0.37 304	0.87 338	0.85 358	0.64 239	1.00 380	1.01 441	0.64 390	0.61 271	0.53 385	0.23 419	0.15 346	0.24 422	0.21 405	0.23 406	0.18 320

MultiAttention	3.58 585	0.24 320	0.62 396	0.54 492	0.34 435	22.90 605	2.72 595	1.60 554	1.13 488	0.80 340	1.81 533	1.14 483	0.43 260	35.29 613	0.61 412	0.17 273	0.12 215	0.23 405	0.23 439	0.34 489	0.29 464

ISRNet	0.56 416	0.24 320	0.66 423	0.56 502	0.36 446	0.44 254	0.25 107	0.82 318	0.84 350	1.07 492	1.25 468	0.91 414	0.60 361	0.66 318	0.58 400	0.35 519	0.26 491	0.36 512	0.33 515	0.30 464	0.42 524

rvit_stereo_0083	0.34 160	0.24 320	0.50 337	0.44 358	0.27 312	0.34 174	0.35 268	0.45 103	0.62 220	0.37 122	0.47 142	0.42 170	0.35 203	0.40 86	0.36 265	0.22 402	0.20 441	0.20 326	0.17 301	0.20 343	0.14 212

rvit_stereo_0081	0.32 143	0.24 320	0.47 292	0.43 339	0.26 281	0.30 123	0.37 304	0.42 83	0.55 205	0.36 115	0.40 118	0.39 144	0.35 203	0.43 109	0.33 217	0.22 402	0.16 378	0.19 296	0.16 252	0.19 327	0.13 168

rvit_stereo_0082	0.32 143	0.24 320	0.47 292	0.43 339	0.26 281	0.30 123	0.37 304	0.42 83	0.55 205	0.36 115	0.40 118	0.39 144	0.35 203	0.43 109	0.33 217	0.22 402	0.16 378	0.19 296	0.16 252	0.19 327	0.13 168

CAS++	0.32 143	0.24 320	0.36 138	0.37 152	0.26 281	0.28 95	0.23 83	0.87 338	0.50 188	0.47 173	0.45 131	0.26 69	0.21 51	0.49 160	0.24 81	0.23 419	0.19 429	0.22 383	0.17 301	0.21 367	0.16 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 193	0.24 320	0.32 87	0.41 279	0.22 139	0.54 304	0.38 326	0.68 235	1.04 460	0.41 149	0.46 136	0.35 119	0.45 275	0.57 222	0.25 100	0.16 234	0.10 74	0.19 296	0.13 163	0.16 234	0.16 282

PCWNet_CMD	0.48 335	0.24 320	0.52 354	0.39 210	0.27 312	0.63 371	0.30 179	0.95 370	0.96 424	0.86 392	1.07 414	0.79 368	0.44 270	0.57 222	0.43 316	0.17 273	0.12 215	0.21 368	0.16 252	0.24 419	0.19 353

CFNet_ucs	0.50 369	0.24 320	0.55 371	0.38 182	0.31 399	0.58 333	0.33 233	0.98 380	0.93 410	0.88 410	1.19 459	0.80 376	0.49 292	0.63 290	0.43 316	0.21 376	0.15 346	0.26 454	0.18 328	0.26 436	0.22 412

LL-Strereo2	0.35 175	0.24 320	0.48 312	0.41 279	0.26 281	0.35 183	0.24 98	0.67 225	0.44 164	0.54 196	0.51 160	0.66 304	0.25 97	0.66 318	0.30 188	0.14 122	0.12 215	0.23 405	0.20 383	0.18 293	0.13 168

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 320	0.39 185	0.50 447	0.29 361	0.20 15	0.31 202	0.49 113	0.38 131	0.24 33	0.27 48	0.46 194	0.31 177	0.39 80	0.30 188	0.14 122	0.15 346	0.16 172	0.13 163	0.16 234	0.15 236

x	0.39 241	0.24 320	0.41 207	0.34 79	0.23 179	0.52 290	0.32 223	0.86 331	0.52 193	0.57 204	0.70 224	0.59 260	0.50 303	0.49 160	0.46 351	0.17 273	0.15 346	0.17 210	0.15 220	0.17 269	0.16 282

test_5	0.43 281	0.24 320	0.43 239	0.52 475	0.28 335	0.28 95	0.42 385	0.72 270	0.82 340	0.62 221	0.91 338	0.72 333	0.55 332	0.79 399	0.35 249	0.14 122	0.11 160	0.18 256	0.18 328	0.18 293	0.16 282

Sa-1000	0.48 335	0.24 320	0.41 207	0.45 381	0.25 240	0.59 346	0.34 244	0.81 316	0.93 410	0.82 362	1.50 512	0.53 222	0.45 275	0.92 454	0.30 188	0.15 184	0.12 215	0.21 368	0.19 358	0.15 194	0.13 168

CFNet_pseudo	0.46 308	0.24 320	0.52 354	0.37 152	0.27 312	0.58 333	0.30 179	0.86 331	0.88 376	0.82 362	1.03 395	0.75 352	0.47 284	0.58 242	0.44 332	0.17 273	0.12 215	0.24 422	0.16 252	0.24 419	0.19 353

ARAFT	0.47 323	0.24 320	0.79 475	0.42 319	0.25 240	0.55 309	0.55 464	0.75 289	0.81 335	0.89 414	0.75 242	0.73 344	0.47 284	0.88 436	0.37 281	0.15 184	0.12 215	0.23 405	0.22 423	0.14 147	0.13 168

delet	0.55 405	0.24 320	0.55 371	0.44 358	0.33 426	1.07 495	0.50 434	1.00 386	0.86 363	0.85 385	0.96 359	0.90 412	0.63 379	0.83 414	0.74 447	0.18 306	0.18 415	0.20 326	0.21 405	0.16 234	0.15 236

UPFNet	0.53 391	0.24 320	0.51 349	0.45 381	0.38 462	0.84 454	0.49 429	0.99 382	0.75 291	0.87 400	0.88 327	0.86 392	0.64 390	0.80 400	0.71 441	0.20 359	0.20 441	0.20 326	0.20 383	0.19 327	0.15 236

GwcNet-RSSM	0.49 353	0.24 320	0.42 228	0.40 247	0.23 179	0.55 309	0.38 326	0.93 358	0.93 410	0.71 291	1.16 451	0.86 392	0.60 361	0.62 279	0.66 426	0.21 376	0.14 316	0.19 296	0.20 383	0.16 234	0.15 236

MSMDNet	0.48 335	0.24 320	0.52 354	0.39 210	0.27 312	0.63 371	0.30 179	0.96 374	0.96 424	0.86 392	1.07 414	0.79 368	0.44 270	0.57 222	0.43 316	0.17 273	0.12 215	0.20 326	0.16 252	0.23 406	0.19 353

ccs_rob	0.46 308	0.24 320	0.52 354	0.37 152	0.27 312	0.58 333	0.31 202	0.86 331	0.88 376	0.82 362	1.02 391	0.75 352	0.47 284	0.58 242	0.44 332	0.17 273	0.12 215	0.24 422	0.16 252	0.24 419	0.19 353

MLCV	0.47 323	0.24 320	0.61 393	0.37 152	0.17 20	0.61 354	0.33 233	0.80 312	0.87 372	0.94 441	1.13 435	0.72 333	0.43 260	0.89 442	0.51 375	0.13 82	0.10 74	0.13 76	0.11 101	0.14 147	0.12 132

HSM	0.51 376	0.24 320	0.41 207	0.39 210	0.24 208	0.75 418	0.40 360	1.22 487	0.75 291	0.81 353	0.91 338	1.21 487	0.69 416	0.87 433	0.46 351	0.17 273	0.13 282	0.17 210	0.14 194	0.17 269	0.17 302

LE_ROB	4.42 591	0.24 320	2.75 572	0.42 319	0.23 179	1.57 545	0.90 541	1.71 563	17.88 607	16.56 609	4.88 591	5.17 587	18.85 609	1.63 544	14.62 600	0.17 273	0.14 316	0.16 172	0.16 252	0.19 327	0.17 302

rvit_stereo_0080	0.31 137	0.25 344	0.40 197	0.39 210	0.28 335	0.27 78	0.46 408	0.49 113	0.44 164	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 138	0.41 95	0.33 217	0.22 402	0.17 398	0.17 210	0.16 252	0.22 389	0.15 236

rvit_stereo_ft	0.33 153	0.25 344	0.47 292	0.52 475	0.32 415	0.33 164	0.47 415	0.49 113	0.50 188	0.34 106	0.41 121	0.41 160	0.32 182	0.48 156	0.34 232	0.22 402	0.14 316	0.19 296	0.18 328	0.19 327	0.14 212

test_sample3	0.46 308	0.25 344	0.50 337	0.35 116	0.23 179	0.69 396	0.37 304	1.15 455	0.81 335	0.75 317	0.79 273	0.66 304	0.49 292	0.63 290	0.46 351	0.21 376	0.15 346	0.20 326	0.19 358	0.21 367	0.19 353

ttt	0.51 376	0.25 344	0.43 239	0.38 182	0.24 208	0.65 385	0.38 326	1.18 470	1.05 464	0.72 303	1.08 417	0.63 279	0.49 292	0.84 419	0.59 405	0.24 431	0.21 451	0.22 383	0.20 383	0.24 419	0.24 427

whm_eth	0.31 137	0.25 344	0.40 197	0.39 210	0.28 335	0.27 78	0.46 408	0.49 113	0.44 164	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 138	0.41 95	0.33 217	0.22 402	0.17 398	0.17 210	0.16 252	0.22 389	0.15 236

testlalala_base	0.46 308	0.25 344	0.41 207	0.46 402	0.33 426	0.58 333	0.25 107	0.57 151	0.34 91	0.51 183	0.56 184	0.46 194	0.30 169	0.43 109	0.31 195	1.47 582	0.11 160	0.14 105	0.09 11	1.59 571	0.13 168

BUS	0.45 298	0.25 344	0.43 239	0.45 381	0.28 335	0.70 401	0.34 244	0.94 363	0.76 299	0.75 317	0.80 276	0.65 299	0.49 292	0.64 303	0.51 375	0.20 359	0.14 316	0.22 383	0.19 358	0.18 293	0.18 320

BSDual-CNN	0.46 308	0.25 344	0.43 239	0.45 381	0.28 335	0.77 425	0.40 360	0.94 363	0.76 299	0.75 317	0.80 276	0.76 358	0.54 326	0.64 303	0.43 316	0.20 359	0.14 316	0.22 383	0.19 358	0.18 293	0.18 320

hknet	0.49 353	0.25 344	0.51 349	0.45 381	0.29 361	0.77 425	0.40 360	0.94 363	0.83 345	0.75 317	0.80 276	0.97 430	0.61 367	0.73 366	0.45 341	0.18 306	0.14 316	0.22 383	0.19 358	0.18 293	0.18 320

SA	0.44 288	0.25 344	0.46 280	0.46 402	0.24 208	0.43 246	0.36 290	0.75 289	0.96 424	0.59 208	1.03 395	0.48 202	0.52 310	0.94 467	0.32 205	0.16 234	0.12 215	0.21 368	0.19 358	0.15 194	0.13 168

psmg	0.49 353	0.25 344	0.43 239	0.41 279	0.28 335	0.85 455	0.43 392	0.99 382	0.76 299	0.91 426	0.94 346	0.76 358	0.54 326	0.64 303	0.43 316	0.20 359	0.15 346	0.20 326	0.20 383	0.18 293	0.18 320

DAS	0.51 376	0.25 344	0.60 391	0.48 418	0.31 399	0.58 333	0.41 375	0.83 321	0.97 427	0.89 414	1.12 428	0.70 320	0.75 446	0.82 406	0.43 316	0.17 273	0.13 282	0.18 256	0.15 220	0.20 343	0.18 320

SepStereo	0.51 376	0.25 344	0.60 391	0.48 418	0.31 399	0.58 333	0.41 375	0.83 321	0.97 427	0.89 414	1.12 428	0.70 320	0.75 446	0.93 460	0.43 316	0.17 273	0.13 282	0.18 256	0.15 220	0.20 343	0.18 320

AASNet	0.53 391	0.25 344	0.52 354	0.49 433	0.32 415	0.74 415	0.40 360	1.50 543	0.86 363	0.86 392	0.92 342	0.64 286	0.59 357	0.59 257	0.79 454	0.23 419	0.19 429	0.20 326	0.16 252	0.21 367	0.19 353

GANet-ADL	0.42 271	0.25 344	0.45 263	0.43 339	0.29 361	0.54 304	0.35 268	0.89 345	0.86 363	0.63 229	0.72 227	0.68 312	0.42 254	0.52 179	0.41 307	0.21 376	0.14 316	0.15 146	0.13 163	0.18 293	0.19 353

ADLNet2	0.55 405	0.25 344	0.65 417	0.47 411	0.30 377	0.83 451	0.50 434	1.05 410	0.95 423	0.80 340	0.98 373	0.99 434	0.69 416	0.77 390	0.73 444	0.20 359	0.16 378	0.17 210	0.18 328	0.21 367	0.21 394

ICVP	0.46 308	0.25 344	0.38 166	0.48 418	0.28 335	0.58 333	0.43 392	1.00 386	0.70 262	0.67 263	0.95 355	0.75 352	0.55 332	0.53 188	0.54 390	0.23 419	0.17 398	0.19 296	0.17 301	0.19 327	0.20 376
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 405	0.25 344	0.61 393	0.43 339	0.34 435	1.07 495	0.39 349	0.87 338	0.91 399	0.91 426	0.93 345	0.86 392	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 184	0.14 316	0.18 256	0.19 358	0.20 343	0.16 282

DSFCA	0.55 405	0.25 344	0.62 396	0.40 247	0.36 446	0.74 415	0.52 452	1.04 405	0.82 340	1.06 489	0.84 298	0.89 407	0.63 379	0.99 470	0.58 400	0.25 442	0.21 451	0.21 368	0.21 405	0.21 367	0.19 353

test_sample6	0.49 353	0.26 363	0.50 337	0.37 152	0.22 139	0.63 371	0.40 360	1.12 440	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 304	0.55 332	0.67 329	0.46 351	0.22 402	0.16 378	0.22 383	0.22 423	0.23 406	0.21 394

test_sample5	0.47 323	0.26 363	0.49 324	0.36 136	0.22 139	0.64 378	0.39 349	1.13 442	0.81 335	0.77 330	0.94 346	0.64 286	0.54 326	0.65 310	0.43 316	0.21 376	0.16 378	0.22 383	0.20 383	0.22 389	0.20 376

test_sample4	0.47 323	0.26 363	0.50 337	0.35 116	0.22 139	0.69 396	0.38 326	1.15 455	0.81 335	0.78 334	0.82 287	0.62 277	0.53 314	0.63 290	0.44 332	0.21 376	0.15 346	0.21 368	0.19 358	0.21 367	0.19 353

DualNet	0.48 335	0.26 363	0.49 324	0.36 136	0.22 139	0.64 378	0.39 349	1.13 442	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 286	0.54 326	0.65 310	0.43 316	0.21 376	0.16 378	0.22 383	0.20 383	0.22 389	0.20 376

ffm	0.44 288	0.26 363	0.49 324	0.37 152	0.25 240	0.55 309	0.37 304	0.68 235	1.04 460	0.73 310	0.96 359	0.71 324	0.53 314	0.57 222	0.25 100	0.16 234	0.10 74	0.25 435	0.21 405	0.16 234	0.16 282

ff1	0.49 353	0.26 363	0.49 324	0.37 152	0.25 240	0.55 309	0.37 304	0.68 235	1.04 460	0.73 310	0.96 359	0.71 324	0.53 314	1.01 474	0.88 478	0.16 234	0.10 74	0.25 435	0.21 405	0.16 234	0.16 282

mmx	0.53 391	0.26 363	0.49 324	0.37 152	0.25 240	0.55 309	0.37 304	1.16 462	1.03 454	0.73 310	0.96 359	0.71 324	0.53 314	1.01 474	0.88 478	0.20 359	0.15 346	0.25 435	0.21 405	0.22 389	0.20 376

xxx	0.53 391	0.26 363	0.49 324	0.37 152	0.25 240	0.55 309	0.37 304	1.16 462	1.03 454	0.73 310	0.96 359	0.71 324	0.53 314	1.01 474	0.88 478	0.20 359	0.15 346	0.25 435	0.21 405	0.22 389	0.20 376

iinet-f	0.67 455	0.26 363	2.15 565	0.39 210	0.31 399	1.19 517	0.56 470	0.84 324	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 478	0.71 356	1.21 526	0.20 359	0.18 415	0.17 210	0.15 220	0.20 343	0.20 376

qqq	0.40 253	0.26 363	0.44 251	0.36 136	0.22 139	0.46 267	0.36 290	0.85 327	0.54 200	0.56 201	0.69 221	0.65 299	0.53 314	0.55 199	0.45 341	0.17 273	0.16 378	0.20 326	0.19 358	0.18 293	0.17 302

psm_up	0.55 405	0.26 363	0.47 292	0.49 433	0.32 415	0.65 385	0.56 470	1.04 405	0.82 340	0.82 362	0.88 327	1.01 441	0.94 502	0.74 373	0.61 412	0.21 376	0.25 485	0.26 454	0.23 439	0.21 367	0.20 376

UNet	0.54 403	0.26 363	0.66 423	0.44 358	0.40 473	0.99 481	0.41 375	0.98 380	0.75 291	0.83 374	0.89 331	1.04 450	0.72 437	0.73 366	0.62 415	0.19 336	0.14 316	0.20 326	0.17 301	0.20 343	0.17 302

DMCA	0.45 298	0.26 363	0.50 337	0.38 182	0.28 335	0.51 286	0.34 244	0.93 358	0.68 254	0.75 317	0.83 293	0.79 368	0.53 314	0.51 173	0.54 390	0.21 376	0.16 378	0.21 368	0.16 252	0.19 327	0.21 394

UCFNet_RVC	0.49 353	0.26 363	0.35 131	0.39 210	0.26 281	0.64 378	0.36 290	1.15 455	0.84 350	0.67 263	0.88 327	0.88 403	0.59 357	0.58 242	0.45 341	0.24 431	0.17 398	0.27 467	0.27 485	0.25 429	0.23 419

HITNet	0.41 264	0.26 363	0.45 263	0.33 60	0.17 20	0.63 371	0.30 179	0.93 358	0.64 238	0.71 291	0.82 287	0.64 286	0.52 310	0.59 257	0.43 316	0.14 122	0.10 74	0.15 146	0.13 163	0.19 327	0.12 132
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
DISCO	0.70 462	0.26 363	0.68 431	0.44 358	0.31 399	1.14 508	0.51 449	1.23 492	1.23 506	0.81 353	1.05 405	1.50 529	0.85 479	1.82 553	1.03 509	0.19 336	0.15 346	0.18 256	0.16 252	0.24 419	0.23 419

DN-CSS_ROB	0.43 281	0.26 363	0.62 396	0.40 247	0.29 361	0.44 254	0.27 135	0.77 299	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 202	0.43 260	0.69 345	0.37 281	0.15 184	0.12 215	0.21 368	0.19 358	0.18 293	0.16 282

DCVSM-stereo	0.49 353	0.27 380	0.53 362	0.39 210	0.29 361	0.51 286	0.26 119	0.75 289	0.75 291	1.11 502	0.75 242	1.05 454	0.72 437	0.60 263	0.47 358	0.20 359	0.19 429	0.24 422	0.20 383	0.25 429	0.30 473

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 160	0.27 380	0.45 263	0.36 136	0.25 240	0.48 275	0.30 179	0.58 157	0.90 392	0.42 154	0.36 108	0.30 82	0.29 152	0.49 160	0.30 188	0.16 234	0.14 316	0.18 256	0.15 220	0.18 293	0.15 236

mmm	0.44 288	0.27 380	0.46 280	0.38 182	0.24 208	0.61 354	0.35 268	0.94 363	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 279	0.50 303	0.57 222	0.45 341	0.18 306	0.15 346	0.23 405	0.20 383	0.20 343	0.18 320

LL-Strereo	0.57 423	0.27 380	0.68 431	0.48 418	0.34 435	0.39 218	0.48 423	0.94 363	0.97 427	0.83 374	0.78 263	1.10 470	1.18 530	1.33 523	0.49 364	0.17 273	0.14 316	0.22 383	0.19 358	0.16 234	0.17 302

CASS	0.45 298	0.27 380	0.42 228	0.48 418	0.22 139	0.61 354	0.34 244	0.97 377	0.62 220	0.71 291	0.85 308	0.61 271	0.55 332	0.57 222	0.41 307	0.29 479	0.16 378	0.22 383	0.18 328	0.22 389	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 353	0.27 380	0.75 463	0.40 247	0.27 312	0.64 378	0.49 429	0.84 324	0.77 306	0.60 212	0.83 293	0.88 403	0.66 403	0.70 351	0.56 397	0.16 234	0.17 398	0.21 368	0.20 383	0.21 367	0.19 353

CRFU-Net	0.57 423	0.27 380	0.57 381	0.46 402	0.30 377	1.20 518	0.52 452	1.10 428	0.56 211	1.00 466	0.98 373	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 376	0.19 429	0.18 256	0.16 252	0.18 293	0.19 353

CSP-Net	0.56 416	0.27 380	0.49 324	0.41 279	0.28 335	1.22 520	0.50 434	1.23 492	0.72 274	0.95 448	0.95 355	0.89 407	0.62 373	0.83 414	0.62 415	0.26 452	0.17 398	0.17 210	0.17 301	0.18 293	0.17 302

PSMNet-ADL	0.48 335	0.27 380	0.40 197	0.48 418	0.30 377	0.68 394	0.37 304	0.90 350	0.80 327	0.61 219	0.80 276	0.92 419	0.62 373	0.72 361	0.63 418	0.23 419	0.18 415	0.18 256	0.20 383	0.22 389	0.20 376

TRStereo	0.37 210	0.27 380	0.59 386	0.47 411	0.41 480	0.29 108	0.30 179	0.84 324	0.59 216	0.52 189	0.41 121	0.52 218	0.26 112	0.73 366	0.27 147	0.17 273	0.12 215	0.19 296	0.19 358	0.13 102	0.11 84

ADLNet	0.55 405	0.27 380	0.51 349	0.44 358	0.35 442	0.78 429	0.46 408	1.08 422	0.86 363	0.99 461	0.98 373	0.92 419	0.63 379	0.69 345	0.81 459	0.22 402	0.16 378	0.22 383	0.22 423	0.21 367	0.21 394

hitnet-ft	0.55 405	0.27 380	0.39 185	0.41 279	0.28 335	0.78 429	0.40 360	0.92 356	0.90 392	0.82 362	1.01 383	1.13 480	0.70 429	0.78 394	0.67 429	0.28 472	0.20 441	0.28 475	0.22 423	0.29 455	0.26 440

iResNetv2_ROB	0.52 385	0.27 380	0.69 437	0.38 182	0.25 240	0.62 362	0.35 268	1.17 467	1.01 446	0.99 461	1.06 411	0.88 403	0.67 406	0.66 318	0.39 296	0.19 336	0.13 282	0.15 146	0.11 101	0.18 293	0.16 282

MDST_ROB	0.91 507	0.27 380	0.85 481	0.63 527	0.41 480	2.53 566	0.71 516	1.60 554	1.13 488	2.83 577	1.73 528	0.97 430	0.69 416	1.61 541	0.73 444	0.25 442	0.22 459	0.32 498	0.28 491	0.25 429	0.24 427

FACV-RUCA	0.43 281	0.28 394	0.47 292	0.45 381	0.33 426	0.58 333	0.34 244	0.82 318	0.73 281	0.57 204	0.84 298	0.47 197	0.50 303	0.54 194	0.39 296	0.22 402	0.15 346	0.35 507	0.16 252	0.28 451	0.21 394

rvit_0105_6	0.38 225	0.28 394	0.64 411	0.50 447	0.30 377	0.39 218	0.38 326	0.51 123	0.67 249	0.40 145	0.45 131	0.50 210	0.41 252	0.54 194	0.36 265	0.27 462	0.26 491	0.24 422	0.21 405	0.22 389	0.16 282

rvit_stereo_0081_aga	0.31 137	0.28 394	0.44 251	0.42 319	0.29 361	0.34 174	0.31 202	0.44 99	0.40 144	0.39 139	0.44 128	0.40 154	0.32 182	0.42 103	0.29 182	0.23 419	0.17 398	0.19 296	0.16 252	0.20 343	0.15 236

ITSA-stereo	0.53 391	0.28 394	0.52 354	0.40 247	0.23 179	0.56 322	0.34 244	1.24 499	1.24 508	0.80 340	0.81 283	0.72 333	0.58 350	0.82 406	0.65 423	0.21 376	0.17 398	0.23 405	0.21 405	0.22 389	0.26 440

StereoVision	0.42 271	0.28 394	0.45 263	0.49 433	0.28 335	0.38 210	0.38 326	0.72 270	0.62 220	0.44 160	1.14 440	0.54 226	0.39 240	0.56 209	0.34 232	0.21 376	0.24 477	0.25 435	0.24 455	0.26 436	0.16 282

ssnet_v2	0.58 430	0.28 394	0.56 377	0.43 339	0.29 361	0.95 471	0.59 477	1.13 442	0.99 436	0.93 438	0.80 276	0.99 434	0.64 390	0.82 406	0.94 494	0.25 442	0.22 459	0.23 405	0.24 455	0.20 343	0.19 353

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 445	0.28 394	0.99 500	0.40 247	0.30 377	1.03 488	0.56 470	1.10 428	0.99 436	0.97 454	1.22 461	1.06 456	0.69 416	1.07 487	0.95 497	0.19 336	0.11 160	0.16 172	0.13 163	0.22 389	0.21 394

pcwnet_v2	0.58 430	0.28 394	0.84 480	0.45 381	0.35 442	0.61 354	0.35 268	1.27 507	1.21 503	0.99 461	1.27 471	0.72 333	0.58 350	0.67 329	0.48 362	0.27 462	0.21 451	0.24 422	0.23 439	0.29 455	0.29 464

sCroCo_RVC	0.35 175	0.28 394	0.69 437	0.51 463	0.39 468	0.41 236	0.31 202	0.49 113	0.45 171	0.31 85	0.48 144	0.38 140	0.32 182	0.46 139	0.32 205	0.21 376	0.22 459	0.19 296	0.19 358	0.21 367	0.20 376

HGLStereo	0.56 416	0.28 394	0.57 381	0.50 447	0.37 453	0.80 435	0.45 404	1.02 398	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 407	0.82 471	0.76 383	0.73 444	0.21 376	0.20 441	0.19 296	0.18 328	0.19 327	0.21 394

DLCB_ROB	0.58 430	0.28 394	0.47 292	0.49 433	0.32 415	0.77 425	0.50 434	0.99 382	0.92 404	1.04 483	1.14 440	1.21 487	0.69 416	0.88 436	0.69 433	0.20 359	0.20 441	0.22 383	0.22 423	0.21 367	0.18 320

SGM_RVC	0.97 513	0.28 394	0.41 207	0.39 210	0.22 139	1.55 543	0.73 520	1.51 546	1.25 514	2.25 567	1.92 538	2.58 563	1.56 553	2.02 562	1.19 525	0.27 462	0.27 500	0.27 467	0.25 464	0.25 429	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 298	0.29 406	0.80 477	0.42 319	0.32 415	0.53 298	0.35 268	0.78 305	0.89 389	0.66 260	0.75 242	0.48 202	0.39 240	0.74 373	0.60 408	0.15 184	0.13 282	0.19 296	0.18 328	0.20 343	0.17 302

rvit_0105_4	0.41 264	0.29 406	0.71 446	0.50 447	0.29 361	0.41 236	0.41 375	0.55 144	0.73 281	0.45 162	0.48 144	0.55 229	0.44 270	0.57 222	0.36 265	0.28 472	0.26 491	0.25 435	0.22 423	0.23 406	0.18 320

test_sample7	0.52 385	0.29 406	0.50 337	0.36 136	0.27 312	0.62 362	0.41 375	1.06 414	0.88 376	0.92 434	0.86 311	0.85 387	0.69 416	0.68 339	0.50 365	0.26 452	0.20 441	0.27 467	0.26 478	0.27 447	0.24 427

NINENet	0.50 369	0.29 406	0.51 349	0.45 381	0.32 415	0.70 401	0.34 244	1.10 428	0.88 376	0.80 340	0.94 346	0.65 299	0.49 292	0.73 366	0.51 375	0.22 402	0.20 441	0.25 435	0.18 328	0.22 389	0.21 394

GEStereo_RVC	0.55 405	0.29 406	0.63 406	0.49 433	0.31 399	0.70 401	0.54 460	1.22 487	0.92 404	0.82 362	0.85 308	0.85 387	0.63 379	0.90 444	0.65 423	0.24 431	0.16 378	0.19 296	0.16 252	0.21 367	0.22 412

RAFT + AFF	0.53 391	0.29 406	0.75 463	0.51 463	0.32 415	0.63 371	0.60 479	1.00 386	0.91 399	0.78 334	0.87 319	0.83 381	0.58 350	0.80 400	0.47 358	0.17 273	0.20 441	0.23 405	0.22 423	0.18 293	0.18 320

CFNet	0.51 376	0.29 406	0.46 280	0.41 279	0.27 312	0.70 401	0.32 223	1.13 442	1.00 442	0.72 303	1.07 414	0.85 387	0.60 361	0.76 383	0.52 382	0.19 336	0.14 316	0.23 405	0.23 439	0.21 367	0.16 282

iResNet	0.49 353	0.29 406	0.79 475	0.42 319	0.21 120	0.61 354	0.40 360	0.82 318	0.99 436	0.87 400	1.12 428	0.69 316	0.53 314	0.78 394	0.51 375	0.15 184	0.11 160	0.14 105	0.12 129	0.17 269	0.15 236

pmcnn	1.23 543	0.29 406	0.96 496	0.40 247	0.23 179	0.95 471	0.69 505	1.16 462	1.28 520	1.67 548	2.33 549	11.15 599	0.86 481	0.93 460	0.88 478	0.15 184	0.12 215	0.12 41	0.10 72	0.15 194	0.15 236

DDVS	0.52 385	0.30 415	0.56 377	0.41 279	0.31 399	0.71 406	0.34 244	0.91 354	0.67 249	0.85 385	0.89 331	1.12 474	0.46 280	0.86 431	0.60 408	0.22 402	0.16 378	0.22 383	0.18 328	0.25 429	0.26 440

fast-acv-ft	0.64 446	0.30 415	0.73 454	0.45 381	0.34 435	1.17 514	0.49 429	0.86 331	0.98 431	1.02 474	1.36 486	1.29 497	0.85 479	0.76 383	0.81 459	0.21 376	0.23 469	0.23 405	0.23 439	0.21 367	0.20 376

LMCR-Stereo	0.53 391	0.30 415	0.53 362	0.58 510	0.30 377	0.83 451	0.36 290	1.19 472	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 232	0.62 373	0.82 406	0.67 429	0.19 336	0.15 346	0.19 296	0.14 194	0.23 406	0.17 302

DMCA-RVC	0.51 376	0.30 415	0.59 386	0.50 447	0.32 415	0.54 304	0.38 326	0.86 331	0.68 254	0.94 441	0.86 311	0.91 414	0.68 412	0.70 351	0.59 405	0.23 419	0.18 415	0.31 492	0.23 439	0.26 436	0.19 353

NVstereo2D	0.60 440	0.30 415	0.75 463	0.48 418	0.43 492	0.89 460	0.48 423	1.05 410	1.15 492	0.66 260	0.86 311	0.88 403	0.70 429	0.99 470	0.65 423	0.32 500	0.15 346	0.28 475	0.20 383	0.40 511	0.36 504

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 76	0.31 420	0.24 5	0.51 463	0.19 63	0.29 108	0.22 65	0.40 73	0.37 126	0.26 53	0.24 30	0.24 61	0.31 177	0.44 120	0.22 46	0.14 122	0.09 24	0.12 41	0.09 11	0.14 147	0.10 44

rvit_0105_5	0.42 271	0.31 420	0.73 454	0.50 447	0.29 361	0.44 254	0.42 385	0.61 178	0.74 288	0.51 183	0.51 160	0.60 266	0.47 284	0.57 222	0.38 290	0.27 462	0.25 485	0.25 435	0.23 439	0.22 389	0.18 320

TestStereo	0.38 225	0.31 420	0.40 197	0.45 381	0.20 99	0.40 222	0.37 304	0.66 215	0.65 243	0.53 192	0.78 263	0.47 197	0.40 246	0.55 199	0.37 281	0.18 306	0.13 282	0.20 326	0.15 220	0.22 389	0.13 168

stereogan	0.80 485	0.31 420	0.71 446	0.59 514	0.50 518	1.72 554	0.48 423	1.35 522	1.37 527	1.00 466	1.46 510	1.56 535	0.95 505	1.29 519	0.84 464	0.28 472	0.29 509	0.29 483	0.25 464	0.38 508	0.38 515

BEATNet_4x	0.46 308	0.32 424	0.56 377	0.37 152	0.19 63	0.63 371	0.35 268	1.01 395	0.72 274	0.77 330	0.83 293	0.70 320	0.59 357	0.68 339	0.53 385	0.16 234	0.12 215	0.16 172	0.14 194	0.24 419	0.16 282

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 391	0.32 424	0.64 411	0.44 358	0.30 377	0.66 388	0.44 401	1.04 405	0.88 376	0.91 426	0.91 338	0.99 434	0.60 361	0.68 339	0.60 408	0.21 376	0.17 398	0.22 383	0.22 423	0.21 367	0.21 394
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 423	0.32 424	0.54 366	0.45 381	0.27 312	0.57 327	0.48 423	1.00 386	1.28 520	0.86 392	1.33 484	0.87 398	0.58 350	1.07 487	0.75 448	0.18 306	0.12 215	0.15 146	0.13 163	0.18 293	0.18 320

AdaStereo	0.50 369	0.32 424	0.47 292	0.48 418	0.25 240	0.67 392	0.32 223	1.17 467	0.88 376	0.75 317	0.99 378	0.75 352	0.49 292	0.67 329	0.46 351	0.27 462	0.12 215	0.28 475	0.18 328	0.23 406	0.18 320
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.
SGM-ForestM	4.04 588	0.32 424	0.46 280	0.43 339	0.27 312	7.50 594	1.45 578	3.84 589	4.24 588	8.19 599	6.76 597	19.00 607	9.08 596	10.74 600	6.62 590	0.31 489	0.33 533	0.32 498	0.32 512	0.29 455	0.29 464

StereoDRNet-Refined	0.58 430	0.32 424	0.54 366	0.46 402	0.30 377	0.96 474	0.40 360	1.00 386	0.94 417	1.12 503	1.08 417	0.96 428	0.67 406	0.90 444	0.89 488	0.17 273	0.13 282	0.22 383	0.21 405	0.20 343	0.19 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 450	0.32 424	0.66 423	0.50 447	0.39 468	1.15 510	0.61 484	1.49 542	1.01 446	1.12 503	1.08 417	1.06 456	0.69 416	0.77 390	0.94 494	0.23 419	0.17 398	0.26 454	0.25 464	0.25 429	0.21 394

SGM-Forest	0.62 443	0.32 424	0.39 185	0.43 339	0.30 377	1.02 485	0.55 464	1.09 426	1.05 464	1.06 489	1.18 455	1.10 470	0.67 406	0.88 436	0.62 415	0.31 489	0.33 533	0.33 503	0.30 499	0.30 464	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 472	0.33 432	0.75 463	0.49 433	0.37 453	0.71 406	0.59 477	1.36 525	1.30 522	1.03 482	1.40 495	1.59 538	1.15 526	0.87 433	0.86 469	0.28 472	0.28 504	0.28 475	0.23 439	0.28 451	0.38 515

FADNet-RVC-Resample	0.56 416	0.33 432	1.16 517	0.49 433	0.34 435	0.71 406	0.43 392	1.01 395	0.93 410	0.82 362	0.87 319	0.74 350	0.67 406	0.73 366	0.45 341	0.18 306	0.18 415	0.26 454	0.27 485	0.26 436	0.27 450

TDLM	0.57 423	0.33 432	0.49 324	0.51 463	0.30 377	0.66 388	0.73 520	1.03 402	1.01 446	0.82 362	1.10 423	0.84 385	0.70 429	0.86 431	0.58 400	0.28 472	0.17 398	0.25 435	0.22 423	0.26 436	0.19 353

CVANet_RVC	0.57 423	0.33 432	0.44 251	0.47 411	0.32 415	0.67 392	0.61 484	1.05 410	0.93 410	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 440	0.83 414	0.52 382	0.29 479	0.19 429	0.27 467	0.25 464	0.31 470	0.21 394

StereoDRNet	0.64 446	0.33 432	0.68 431	0.51 463	0.43 492	1.03 488	0.53 456	1.47 539	0.99 436	1.10 500	0.87 319	1.07 461	0.71 433	0.82 406	0.88 478	0.23 419	0.19 429	0.25 435	0.23 439	0.27 447	0.19 353

rvit_0105_3	0.47 323	0.34 437	0.77 473	0.54 492	0.31 399	0.49 279	0.47 415	0.63 192	0.79 325	0.65 248	0.59 192	0.64 286	0.50 303	0.65 310	0.39 296	0.29 479	0.27 500	0.29 483	0.28 491	0.21 367	0.20 376

ACV-stereo	0.62 443	0.34 437	1.00 501	0.43 339	0.31 399	1.20 518	0.40 360	0.75 289	0.83 345	0.64 239	0.77 252	2.10 553	1.03 515	0.81 403	0.64 421	0.21 376	0.17 398	0.18 256	0.18 328	0.21 367	0.21 394

SACVNet	0.58 430	0.34 437	0.55 371	0.55 499	0.36 446	0.63 371	0.48 423	1.13 442	0.77 306	1.02 474	1.06 411	1.02 446	0.74 442	0.90 444	0.51 375	0.27 462	0.21 451	0.25 435	0.24 455	0.29 455	0.36 504

Anonymous3	0.46 308	0.34 437	0.86 486	0.50 447	0.37 453	0.81 440	0.50 434	0.72 270	0.65 243	0.51 183	0.65 207	0.45 186	0.45 275	0.64 303	0.38 290	0.24 431	0.24 477	0.22 383	0.21 405	0.23 406	0.23 419

HCRNet	0.44 288	0.34 437	0.41 207	0.53 485	0.26 281	0.53 298	0.29 163	0.83 321	0.63 231	0.71 291	0.81 283	0.77 364	0.50 303	0.66 318	0.36 265	0.24 431	0.16 378	0.24 422	0.20 383	0.21 367	0.18 320

DeepPruner_ROB	0.53 391	0.34 437	0.59 386	0.41 279	0.30 377	0.50 282	0.43 392	1.19 472	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 392	0.55 332	0.84 419	0.51 375	0.29 479	0.23 469	0.22 383	0.22 423	0.26 436	0.25 434

S-Stereo	0.74 473	0.35 443	0.96 496	0.56 502	0.45 503	0.82 448	0.60 479	1.24 499	1.60 549	0.96 449	1.41 497	1.12 474	0.94 502	0.80 400	1.04 512	0.26 452	0.31 522	0.28 475	0.25 464	0.32 476	0.47 542

ADCP+	1.06 527	0.35 443	1.51 552	0.49 433	0.51 522	1.45 538	0.55 464	1.25 503	1.03 454	1.16 507	1.15 446	1.10 470	1.07 520	1.56 538	6.75 591	0.19 336	0.16 378	0.23 405	0.21 405	0.28 451	0.21 394

RYNet	0.72 470	0.35 443	0.64 411	0.53 485	0.67 547	1.31 527	0.67 495	1.20 477	1.18 497	1.05 485	0.87 319	1.27 494	0.93 501	0.93 460	1.27 531	0.22 402	0.16 378	0.26 454	0.23 439	0.40 511	0.39 517

XPNet_ROB	0.70 462	0.35 443	0.68 431	0.52 475	0.40 473	0.79 432	0.85 536	1.16 462	0.94 417	1.33 527	1.15 446	1.38 516	0.83 476	1.03 481	0.90 490	0.32 500	0.25 485	0.26 454	0.24 455	0.31 470	0.28 457

CBMV	0.64 446	0.35 443	0.41 207	0.42 319	0.25 240	1.01 483	0.77 524	1.13 442	1.09 482	1.17 508	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 472	0.30 513	0.34 505	0.30 499	0.26 436	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 450	0.36 448	1.30 535	0.39 210	0.26 281	0.57 327	0.63 487	0.80 312	1.03 454	0.80 340	1.43 502	0.91 414	0.76 449	1.08 490	1.87 553	0.16 234	0.12 215	0.17 210	0.14 194	0.20 343	0.16 282

DualNet (step1)	0.57 423	0.36 448	0.72 451	0.38 182	0.30 377	0.71 406	0.43 392	1.06 414	0.88 376	0.92 434	0.86 311	0.85 387	0.69 416	0.68 339	0.50 365	0.41 534	0.20 441	0.40 525	0.41 536	0.36 499	0.33 490

test_sample9	1.05 526	0.36 448	0.72 451	0.38 182	0.30 377	0.71 406	0.43 392	1.06 414	0.88 376	0.92 434	0.86 311	0.85 387	0.69 416	1.20 506	1.36 534	0.41 534	8.41 601	0.40 525	0.41 536	0.36 499	0.33 490

test_sample8	1.25 545	0.36 448	0.72 451	0.38 182	0.30 377	0.71 406	0.43 392	1.13 442	0.75 291	1.50 535	0.95 355	3.29 574	1.59 555	1.20 506	1.36 534	0.41 534	8.41 601	0.40 525	0.41 536	0.36 499	0.33 490

GwcNet	0.69 460	0.36 448	1.10 511	0.51 463	0.42 486	1.08 499	0.50 434	1.21 479	1.16 493	1.00 466	1.37 489	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 494	0.25 442	0.24 477	0.24 422	0.22 423	0.23 406	0.26 440

RP	0.76 475	0.36 448	0.63 406	0.66 536	0.58 540	0.80 435	0.55 464	1.14 451	1.22 505	0.97 454	1.65 522	1.43 522	1.32 540	1.01 474	0.84 464	0.33 508	0.30 513	0.36 512	0.30 499	0.34 489	0.34 497

WCMA_ROB	1.14 535	0.36 448	0.76 468	0.49 433	0.44 499	1.23 522	0.67 495	1.11 434	1.23 506	2.84 578	3.95 584	3.28 573	1.83 565	1.25 515	0.99 504	0.44 538	0.34 535	0.34 505	0.37 522	0.41 517	0.40 520

rvit_stereo_0075_2	0.47 323	0.37 455	0.70 441	0.53 485	0.46 510	0.43 246	0.36 290	0.81 316	0.67 249	0.55 198	0.74 240	0.59 260	0.43 260	0.63 290	0.43 316	0.32 500	0.23 469	0.35 507	0.25 464	0.30 464	0.25 434

SDNR	0.86 498	0.37 455	1.47 550	0.40 247	0.38 462	3.38 582	0.33 233	0.90 350	0.98 431	0.99 461	2.09 546	0.59 260	0.71 433	1.29 519	0.70 436	0.51 549	0.56 564	0.36 512	0.26 478	0.43 521	0.46 537

GMStereo	0.39 241	0.37 455	0.54 366	0.40 247	0.26 281	0.42 243	0.36 290	0.59 162	1.04 460	0.55 198	0.51 160	0.37 132	0.35 203	0.54 194	0.41 307	0.19 336	0.13 282	0.16 172	0.17 301	0.24 419	0.18 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 466	0.37 455	0.89 489	0.56 502	0.45 503	1.18 516	0.68 500	1.41 533	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 467	1.10 494	1.17 523	0.26 452	0.28 504	0.32 498	0.31 506	0.29 455	0.30 473

FADNet_RVC	0.55 405	0.37 455	1.17 521	0.44 358	0.31 399	0.56 322	0.34 244	1.06 414	0.88 376	0.67 263	0.90 335	0.61 271	0.65 396	0.93 460	0.70 436	0.21 376	0.18 415	0.26 454	0.23 439	0.31 470	0.28 457

STTStereo	0.55 405	0.37 455	0.76 468	0.44 358	0.31 399	0.60 352	0.44 401	0.96 374	0.86 363	0.99 461	0.90 335	0.96 428	0.58 350	0.71 356	0.61 412	0.25 442	0.23 469	0.26 454	0.32 512	0.24 419	0.23 419

SuperB	1.04 522	0.37 455	4.81 585	0.43 339	0.31 399	0.99 481	0.46 408	1.02 398	2.09 562	1.09 498	1.09 421	0.75 352	0.81 467	1.06 484	1.76 546	0.19 336	0.15 346	0.17 210	0.15 220	2.82 592	0.26 440

GANet	0.70 462	0.37 455	0.55 371	0.51 463	0.34 435	0.94 468	0.96 545	1.08 422	0.94 417	1.04 483	1.98 541	1.13 480	0.88 488	1.12 497	0.66 426	0.25 442	0.26 491	0.27 467	0.22 423	0.31 470	0.22 412

CBMV_ROB	0.59 437	0.37 455	0.38 166	0.39 210	0.28 335	0.74 415	0.28 153	1.00 386	0.98 431	0.94 441	1.25 468	0.81 379	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 523	0.37 540	0.43 531	0.40 531	0.33 483	0.30 473

PSMNet_ROB	0.64 446	0.37 455	0.65 417	0.56 502	0.42 486	0.97 476	0.83 530	1.21 479	0.92 404	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 379	0.82 406	0.91 492	0.29 479	0.20 441	0.31 492	0.31 506	0.26 436	0.23 419

MSAF-DinoV2	1.04 522	0.38 465	1.32 538	0.54 492	0.29 361	0.89 460	0.72 518	1.52 549	1.24 508	1.05 485	1.41 497	2.98 566	1.49 549	2.74 577	2.83 570	0.22 402	0.14 316	0.20 326	0.22 423	0.32 476	0.32 485

YMNet	0.66 450	0.38 465	0.90 490	0.52 475	0.46 510	1.08 499	0.49 429	1.00 386	0.77 306	1.18 510	1.29 477	1.12 474	0.74 442	0.85 426	0.86 469	0.27 462	0.31 522	0.25 435	0.25 464	0.24 419	0.23 419

YMNet_1	0.66 450	0.38 465	0.90 490	0.52 475	0.46 510	1.08 499	0.49 429	1.00 386	0.77 306	1.18 510	1.29 477	1.12 474	0.74 442	0.85 426	0.86 469	0.27 462	0.31 522	0.25 435	0.25 464	0.24 419	0.23 419

dd	0.43 281	0.38 465	0.55 371	0.44 358	0.25 240	0.47 272	0.38 326	0.70 258	1.05 464	0.59 208	0.65 207	0.42 170	0.39 240	0.66 318	0.50 365	0.24 431	0.15 346	0.21 368	0.15 220	0.22 389	0.18 320

edge stereo	0.76 475	0.38 465	0.74 459	0.52 475	0.43 492	0.80 435	0.53 456	1.28 509	1.06 471	1.28 523	1.38 494	1.81 543	1.11 523	1.08 490	0.85 468	0.33 508	0.32 527	0.41 529	0.28 491	0.32 476	0.36 504

Nwc_Net	0.78 481	0.38 465	0.73 454	0.60 520	0.55 532	1.05 493	0.55 464	1.67 560	1.05 464	0.88 410	1.86 537	1.40 519	1.09 521	1.10 494	0.87 475	0.30 486	0.25 485	0.36 512	0.38 525	0.29 455	0.29 464

ADCL	1.04 522	0.38 465	1.35 541	0.50 447	0.39 468	1.61 547	0.89 538	1.29 510	1.39 530	1.29 524	1.50 512	1.24 490	1.24 535	1.37 531	4.87 584	0.21 376	0.19 429	0.25 435	0.25 464	0.29 455	0.27 450

TCMNet	0.66 450	0.39 472	0.98 499	0.59 514	0.61 543	0.96 474	0.55 464	1.05 410	0.90 392	0.84 381	1.14 440	0.89 407	0.65 396	0.85 426	1.01 508	0.26 452	0.26 491	0.31 492	0.28 491	0.32 476	0.29 464

sAnonymous2	0.40 253	0.39 472	0.85 481	0.48 418	0.37 453	0.40 222	0.46 408	0.57 151	0.52 193	0.38 131	0.46 136	0.35 119	0.42 254	0.43 109	0.30 188	0.19 336	0.14 316	0.18 256	0.17 301	0.57 548	0.44 531

CroCo_RVC	0.40 253	0.39 472	0.85 481	0.48 418	0.37 453	0.40 222	0.46 408	0.57 151	0.52 193	0.38 131	0.46 136	0.35 119	0.42 254	0.43 109	0.30 188	0.19 336	0.14 316	0.18 256	0.17 301	0.57 548	0.44 531

AF-Net	0.81 488	0.39 472	0.68 431	0.64 528	0.54 530	0.91 463	0.51 449	1.61 556	1.31 523	0.96 449	2.02 543	1.46 523	1.26 538	1.11 496	0.99 504	0.32 500	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 464	0.25 434

NOSS_ROB	0.57 423	0.39 472	0.39 185	0.44 358	0.30 377	0.73 414	0.54 460	1.03 402	1.08 480	0.67 263	0.87 319	0.76 358	0.57 341	0.77 390	0.47 358	0.38 527	0.38 542	0.44 533	0.42 540	0.37 504	0.34 497

rvit_105_1	0.54 403	0.40 477	0.76 468	0.58 510	0.37 453	0.59 346	0.68 500	0.70 258	0.94 417	0.82 362	0.69 221	0.73 344	0.58 350	0.78 394	0.54 390	0.32 500	0.29 509	0.31 492	0.34 517	0.23 406	0.20 376

Wz-Net-MNSev	0.76 475	0.40 477	1.34 540	0.50 447	0.40 473	1.44 537	0.83 530	1.15 455	1.16 493	1.25 522	1.20 460	1.13 480	0.81 467	1.16 501	1.00 507	0.22 402	0.19 429	0.24 422	0.23 439	0.28 451	0.26 440

NCC-stereo	0.78 481	0.40 477	0.76 468	0.61 522	0.67 547	0.81 440	0.69 505	1.54 551	1.11 484	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 527	1.19 504	0.88 478	0.31 489	0.30 513	0.37 517	0.48 549	0.33 483	0.33 490

Abc-Net	0.78 481	0.40 477	0.76 468	0.61 522	0.67 547	0.81 440	0.69 505	1.54 551	1.11 484	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 527	1.19 504	0.88 478	0.31 489	0.30 513	0.37 517	0.48 549	0.33 483	0.33 490
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 470	0.41 481	0.65 417	0.64 528	0.44 499	0.98 480	1.20 560	1.11 434	1.00 442	0.98 459	0.96 359	1.49 528	0.87 484	0.90 444	0.79 454	0.31 489	0.26 491	0.39 522	0.39 529	0.32 476	0.32 485

SANet	1.07 529	0.41 481	1.06 506	0.48 418	0.30 377	1.41 533	0.94 543	1.42 534	3.36 582	1.58 539	2.43 553	2.33 559	1.70 560	1.34 525	1.07 514	0.28 472	0.24 477	0.26 454	0.23 439	0.34 489	0.30 473

FINET	0.67 455	0.42 483	1.00 501	0.46 402	0.43 492	0.83 451	0.89 538	1.08 422	1.50 539	0.87 400	1.14 440	0.71 324	0.68 412	0.92 454	0.70 436	0.36 523	0.30 513	0.26 454	0.24 455	0.35 494	0.33 490

DPSNet	0.99 515	0.42 483	1.88 561	0.53 485	0.41 480	1.59 546	1.26 566	2.21 572	1.43 533	1.10 500	1.11 424	1.46 523	1.95 569	1.34 525	1.26 529	0.34 514	0.25 485	0.25 435	0.21 405	0.46 529	0.37 509

w-ln-seven-2	0.76 475	0.43 485	2.32 567	0.52 475	0.38 462	0.90 462	0.65 491	1.11 434	1.12 487	1.19 512	1.28 473	1.09 466	0.99 510	1.07 487	0.87 475	0.20 359	0.19 429	0.23 405	0.22 423	0.26 436	0.22 412

ADCRef	0.80 485	0.43 485	1.32 538	0.50 447	0.45 503	1.07 495	0.51 449	1.07 418	0.98 431	1.17 508	1.42 499	0.87 398	0.91 491	0.85 426	3.19 572	0.18 306	0.16 378	0.23 405	0.23 439	0.22 389	0.21 394

PA-Net	0.67 455	0.43 485	0.83 479	0.50 447	0.53 527	0.94 468	0.68 500	1.10 428	1.14 491	0.80 340	0.88 327	0.87 398	0.77 456	1.02 479	0.88 478	0.24 431	0.41 549	0.29 483	0.44 541	0.26 436	0.34 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 473	0.43 485	0.69 437	0.54 492	0.40 473	1.01 483	0.95 544	1.21 479	1.07 477	1.22 518	1.12 428	1.56 535	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 508	0.22 459	0.35 507	0.30 499	0.35 494	0.31 481

MeshStereo	1.34 548	0.43 485	0.54 366	0.44 358	0.34 435	1.66 550	0.60 479	1.94 566	1.37 527	4.47 591	3.25 569	4.71 582	1.94 568	1.92 557	1.17 523	0.35 519	0.35 537	0.37 517	0.31 506	0.32 476	0.32 485
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 353	0.44 490	0.74 459	0.49 433	0.27 312	0.56 322	0.29 163	0.73 281	0.76 299	0.86 392	0.94 346	0.91 414	0.36 221	0.74 373	0.43 316	0.26 452	0.14 316	0.26 454	0.15 220	0.36 499	0.18 320

Anonymous_2	0.82 489	0.44 490	0.63 406	0.40 247	0.43 492	0.80 435	0.52 452	0.72 270	0.77 306	0.71 291	0.60 194	0.87 398	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 563	0.54 550	4.82 601	0.56 546	0.40 520

PS-NSSS	0.58 430	0.44 490	0.62 396	0.42 319	0.33 426	0.66 388	0.58 474	1.02 398	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 333	0.64 390	0.82 406	0.59 405	0.31 489	0.26 491	0.40 525	0.27 485	0.33 483	0.26 440

NaN_ROB	0.69 460	0.44 490	0.69 437	0.51 463	0.33 426	0.97 476	1.06 552	1.22 487	1.19 499	1.24 521	0.96 359	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 431	0.30 513	0.23 405	0.24 455	0.23 406	0.25 434

HBP-ISP	0.59 437	0.45 494	0.43 239	0.45 381	0.33 426	0.70 401	0.28 153	1.11 434	1.00 442	0.83 374	1.18 455	0.65 299	0.68 412	0.88 436	0.52 382	0.35 519	0.38 542	0.47 538	0.41 536	0.38 508	0.31 481

DANet	0.71 466	0.45 494	0.91 492	0.59 514	0.40 473	0.81 440	0.40 360	0.97 377	0.84 350	1.20 516	1.22 461	1.33 508	0.88 488	1.16 501	1.24 527	0.27 462	0.23 469	0.31 492	0.25 464	0.35 494	0.32 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 511	0.46 496	1.04 504	0.64 528	0.48 514	2.12 562	0.64 490	1.01 395	0.87 372	1.75 551	2.82 567	1.30 499	1.64 559	1.06 484	0.96 499	0.36 523	0.29 509	0.35 507	0.25 464	0.45 526	0.42 524

w-ln-seven	0.96 512	0.48 497	2.41 569	0.54 492	0.50 518	1.41 533	0.70 510	1.67 560	1.81 556	1.49 533	1.50 512	1.26 492	0.87 484	1.15 499	1.80 551	0.23 419	0.21 451	0.25 435	0.25 464	0.31 470	0.26 440

RTSC	0.87 499	0.48 497	1.23 527	0.52 475	0.37 453	1.13 507	0.50 434	1.34 519	1.79 555	1.51 536	1.24 466	1.12 474	0.81 467	1.62 542	2.16 559	0.25 442	0.19 429	0.23 405	0.24 455	0.30 464	0.31 481

ADCPNet	1.03 521	0.48 497	2.70 571	0.54 492	0.42 486	1.40 531	0.75 522	1.13 442	1.07 477	1.22 518	1.42 499	1.68 540	1.09 521	1.36 530	3.45 576	0.30 486	0.28 504	0.29 483	0.32 512	0.37 504	0.35 502

PDISCO_ROB	0.91 507	0.48 497	1.06 506	0.99 558	0.97 561	1.67 552	0.63 487	1.64 558	1.59 546	1.06 489	1.18 455	1.31 500	0.79 463	1.55 536	0.97 500	0.49 546	0.22 459	0.45 534	0.40 531	0.45 526	0.37 509

CSAN	0.83 495	0.49 501	0.77 473	0.60 520	0.41 480	1.14 508	1.06 552	1.19 472	1.46 537	1.32 525	1.43 502	1.37 515	1.19 532	1.27 518	0.86 469	0.39 529	0.31 522	0.36 512	0.37 522	0.35 494	0.34 497

ETE_ROB	0.70 462	0.49 501	0.73 454	0.56 502	0.36 446	0.79 432	0.87 537	1.14 451	0.93 410	1.19 512	1.18 455	1.39 517	0.82 471	0.99 470	0.80 456	0.26 452	0.21 451	0.31 492	0.26 478	0.33 483	0.34 497

MSMD_ROB	1.21 542	0.49 501	0.62 396	0.59 514	0.50 518	1.62 549	0.67 495	1.23 492	1.24 508	2.45 571	3.77 578	3.09 570	2.98 584	1.32 522	0.81 459	0.45 539	0.41 549	0.49 545	0.51 556	0.47 531	0.44 531

PWCDC_ROB	0.89 503	0.49 501	0.80 477	0.74 549	0.40 473	1.03 488	0.39 349	1.33 517	2.35 571	1.02 474	3.77 578	0.81 379	0.92 496	1.20 506	0.90 490	0.34 514	0.22 459	0.24 422	0.20 383	0.34 489	0.29 464

z-mn7	1.00 516	0.50 505	1.70 556	0.53 485	0.36 446	1.75 555	0.71 516	1.22 487	2.28 567	0.96 449	2.54 556	1.42 520	0.95 505	2.19 568	1.54 540	0.22 402	0.19 429	0.21 368	0.20 383	0.27 447	0.25 434

dad	0.58 430	0.50 505	0.64 411	0.43 339	0.30 377	0.59 346	0.36 290	0.78 305	1.25 514	1.01 471	1.17 453	1.15 484	0.53 314	0.68 339	0.50 365	0.35 519	0.23 469	0.37 517	0.21 405	0.29 455	0.20 376

SHD	0.93 510	0.50 505	1.18 522	0.59 514	0.46 510	0.97 476	0.48 423	1.70 562	2.15 563	1.58 539	1.37 489	1.42 520	1.19 532	1.31 521	1.60 541	0.31 489	0.26 491	0.32 498	0.33 515	0.40 511	0.42 524

FBW_ROB	0.88 501	0.50 505	0.85 481	0.55 499	0.40 473	1.17 514	0.78 526	1.50 543	1.37 527	1.33 527	1.27 471	1.48 527	1.00 513	2.57 576	0.98 503	0.25 442	0.32 527	0.45 534	0.30 499	0.34 489	0.28 457

FC-DCNN v2	1.65 563	0.51 509	0.65 417	0.61 522	0.49 516	1.61 547	0.70 510	1.75 564	1.56 545	4.74 595	4.91 592	6.46 593	3.31 586	1.91 556	1.11 517	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 542	0.48 532	0.46 537

Wz-Net-LNSev	0.71 466	0.51 509	1.36 545	0.50 447	0.41 480	1.15 510	0.69 505	1.21 479	1.07 477	1.02 474	1.12 428	1.08 463	0.87 484	0.89 442	0.89 488	0.24 431	0.22 459	0.21 368	0.19 358	0.26 436	0.26 440

Syn2CoEx	0.71 466	0.51 509	0.95 494	0.64 528	0.45 503	0.91 463	0.53 456	1.48 540	1.13 488	0.93 438	1.35 485	1.02 446	0.99 510	0.92 454	0.80 456	0.30 486	0.27 500	0.28 475	0.24 455	0.23 406	0.24 427

psmorigin	0.82 489	0.51 509	2.09 563	0.49 433	0.41 480	0.85 455	0.50 434	1.04 405	0.88 376	1.45 532	1.43 502	1.50 529	1.06 518	1.22 512	0.97 500	0.31 489	0.32 527	0.27 467	0.27 485	0.33 483	0.42 524

FADNet	0.61 442	0.51 509	1.10 511	0.45 381	0.44 499	0.65 385	0.41 375	1.19 472	1.05 464	0.70 284	0.84 298	0.98 433	0.66 403	0.82 406	0.50 365	0.29 479	0.30 513	0.27 467	0.30 499	0.46 529	0.35 502

MANE	4.13 589	0.51 509	0.64 411	0.66 536	0.56 535	6.89 593	0.99 548	7.55 597	12.04 596	6.68 598	8.57 599	10.69 598	9.45 597	7.59 597	6.39 589	0.49 546	0.43 555	0.48 542	0.98 577	0.49 534	0.48 545

FC-DCNN	1.59 559	0.51 509	0.66 423	0.61 522	0.49 516	1.56 544	0.70 510	1.66 559	1.53 541	4.64 592	4.62 590	5.85 589	3.34 588	1.84 554	1.11 517	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 542	0.48 532	0.46 537

ADCMid	1.14 535	0.52 516	2.23 566	0.53 485	0.43 492	1.07 495	0.75 522	1.23 492	1.05 464	2.15 564	1.44 505	1.50 529	1.43 546	1.56 538	5.01 585	0.26 452	0.24 477	0.29 483	0.31 506	0.37 504	0.33 490

DeepPrunerF	0.89 503	0.52 516	3.43 577	0.68 542	0.81 553	0.72 413	0.72 518	1.22 487	1.99 561	0.93 438	1.01 383	0.87 398	0.86 481	1.08 490	0.95 497	0.34 514	0.28 504	0.43 531	0.39 529	0.30 464	0.32 485

PWC_ROB	0.87 499	0.52 516	1.28 532	0.50 447	0.32 415	0.91 463	0.37 304	1.36 525	1.46 537	1.61 542	2.59 560	1.16 485	1.01 514	1.34 525	1.40 538	0.25 442	0.18 415	0.28 475	0.20 383	0.29 455	0.28 457

XX-TBD	0.32 143	0.53 519	0.26 16	0.51 463	0.20 99	0.37 197	0.24 98	0.40 73	0.73 281	0.54 196	0.69 221	0.31 89	0.25 97	0.32 36	0.27 147	0.16 234	0.10 74	0.12 41	0.09 11	0.13 102	0.11 84

FADNet-RVC	0.60 440	0.53 519	1.14 516	0.46 402	0.39 468	0.61 354	0.39 349	1.12 440	0.87 372	0.70 284	0.84 298	1.04 450	0.55 332	0.94 467	0.69 433	0.26 452	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 470	0.31 481

DGSMNet	0.76 475	0.55 521	1.29 534	0.58 510	0.62 544	0.94 468	0.70 510	1.26 505	1.11 484	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 433	1.03 481	0.81 459	0.34 514	0.29 509	0.41 529	0.40 531	0.57 548	0.55 554

FCDSN-DC	1.39 553	0.56 522	0.65 417	0.74 549	0.59 541	1.38 530	0.63 487	1.35 522	1.39 530	3.26 585	4.50 589	4.61 580	2.63 579	1.58 540	1.03 509	0.46 540	0.42 551	0.48 542	0.47 547	0.50 536	0.50 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 495	0.56 522	1.87 560	0.49 433	0.38 462	0.56 322	0.66 493	0.70 258	1.00 442	2.42 570	2.02 543	1.31 500	1.18 530	0.93 460	1.13 522	0.20 359	0.18 415	0.20 326	0.19 358	0.27 447	0.30 473

ccnet	0.82 489	0.57 524	0.75 463	0.54 492	0.59 541	1.09 502	0.66 493	1.38 528	0.94 417	1.12 503	1.44 505	1.29 497	0.92 496	0.95 469	1.24 527	0.49 546	0.42 551	0.50 547	0.47 547	0.51 537	0.46 537

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 520	0.57 524	1.51 552	0.67 539	0.50 518	2.57 567	1.66 581	1.20 477	1.43 533	1.38 529	1.57 519	1.33 508	0.92 496	1.64 545	0.88 478	0.37 526	0.39 546	0.46 537	0.60 561	0.41 517	0.40 520

WZ-Net	1.19 541	0.59 526	4.07 582	0.62 526	0.51 522	1.34 528	1.31 570	1.32 515	1.74 553	1.53 538	1.65 522	1.74 542	1.28 539	2.25 570	2.01 556	0.27 462	0.21 451	0.23 405	0.25 464	0.40 511	0.39 517

MFN_U_SF_RVC	1.09 532	0.59 526	1.97 562	0.67 539	0.44 499	1.93 559	0.60 479	1.85 565	1.36 525	1.61 542	1.54 517	1.95 551	1.37 542	1.64 545	1.73 544	0.40 533	0.37 540	0.45 534	0.48 549	0.44 522	0.44 531

RGC	0.79 484	0.59 526	0.71 446	0.65 533	0.65 546	0.92 467	0.58 474	1.29 510	1.05 464	1.07 492	1.45 508	1.47 526	1.03 515	1.21 510	0.88 478	0.32 500	0.30 513	0.48 542	0.40 531	0.37 504	0.37 509

ADCS	1.51 557	0.61 529	3.42 576	0.59 514	0.51 522	1.27 525	1.08 555	1.59 553	1.81 556	1.91 558	1.66 524	1.51 532	1.42 545	1.94 559	8.60 593	0.33 508	0.32 527	0.33 503	0.36 521	0.44 522	0.42 524

ELAS_RVC	1.60 560	0.61 529	1.01 503	0.70 545	0.56 535	2.00 561	1.89 588	1.96 567	2.65 574	3.33 586	3.26 570	3.03 567	3.41 589	2.49 574	2.09 558	0.52 550	0.45 558	0.50 547	0.48 549	0.54 544	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 562	0.61 529	0.95 494	0.68 542	0.55 532	3.01 580	1.55 579	2.39 574	2.33 570	3.64 588	3.89 582	2.75 564	2.90 583	2.15 567	2.27 565	0.52 550	0.45 558	0.50 547	0.48 549	0.54 544	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 539	0.62 532	2.40 568	0.57 508	0.55 532	1.41 533	1.34 571	1.18 470	1.24 508	1.49 533	1.42 499	1.39 517	1.20 534	1.55 536	4.82 583	0.29 479	0.28 504	0.29 483	0.34 517	0.38 508	0.42 524

PASM	0.90 506	0.64 533	1.69 554	0.69 544	0.69 550	0.78 429	0.84 533	1.03 402	1.26 517	1.19 512	1.15 446	1.31 500	0.98 509	1.24 514	1.03 509	0.52 550	0.56 564	0.59 555	0.66 563	0.56 546	0.54 553

zh-mn7	1.08 531	0.65 534	4.00 581	0.52 475	0.38 462	1.16 513	0.62 486	1.15 455	1.77 554	1.74 550	2.31 547	1.17 486	0.91 491	2.10 564	1.77 547	0.24 431	0.21 451	0.22 383	0.22 423	0.25 429	0.28 457

SAMSARA	1.07 529	0.65 534	1.19 523	1.06 563	0.90 555	1.76 556	1.76 585	1.46 538	1.44 535	1.51 536	1.16 451	2.00 552	1.14 525	1.48 534	1.31 533	0.39 529	0.44 557	0.35 507	0.38 525	0.49 534	0.49 548

XQC	0.89 503	0.65 534	1.31 536	0.67 539	0.52 526	1.22 520	0.68 500	1.26 505	1.52 540	1.14 506	1.11 424	1.28 496	1.04 517	1.40 533	1.77 547	0.38 527	0.24 477	0.37 517	0.31 506	0.53 542	0.47 542

PVD	1.28 547	0.67 537	1.28 532	0.74 549	0.62 544	1.50 540	0.84 533	1.99 568	2.96 577	2.18 565	2.36 552	1.85 547	1.95 569	1.92 557	1.94 554	0.39 529	0.36 539	0.49 545	0.37 522	0.51 537	0.64 556

StereoAnything_RVC	0.21 33	0.68 538	0.39 185	0.28 3	0.15 1	0.23 35	0.18 17	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 61	0.30 25	0.18 1	0.16 234	0.09 24	0.12 41	0.08 1	0.16 234	0.09 6

GASNet	0.67 455	0.72 539	0.96 496	0.70 545	0.48 514	0.62 362	0.47 415	1.08 422	1.03 454	0.94 441	0.82 287	0.93 421	0.83 476	1.33 523	0.80 456	0.31 489	0.22 459	0.29 483	0.28 491	0.44 522	0.24 427

Wz-Net-SNSev	0.91 507	0.73 540	2.13 564	0.56 502	0.45 503	0.95 471	1.13 557	1.34 519	1.24 508	1.02 474	1.30 480	1.46 523	0.86 481	1.81 552	1.50 539	0.25 442	0.23 469	0.25 435	0.26 478	0.32 476	0.29 464

SQANet	0.82 489	0.74 541	0.67 427	1.13 564	0.98 563	1.11 503	0.47 415	1.07 418	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 442	1.01 474	0.64 421	0.61 557	0.24 477	1.03 566	0.35 520	1.18 568	0.58 555

zh-sn7	1.09 532	0.75 542	3.23 575	0.57 508	0.42 486	1.11 503	0.89 538	1.19 472	1.27 518	1.41 531	1.98 541	1.25 491	1.47 548	1.99 561	2.62 567	0.26 452	0.26 491	0.26 454	0.27 485	0.35 494	0.30 473

PSMNet-RUCA	0.76 475	0.75 542	1.08 510	1.01 561	0.90 555	0.69 396	0.50 434	1.11 434	1.03 454	0.78 334	1.11 424	0.80 376	0.72 437	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 500	0.76 558	0.46 542	0.66 554	0.47 542

GANetREF_RVC	0.80 485	0.75 542	0.86 486	0.66 536	0.42 486	1.15 510	0.98 546	1.14 451	1.19 499	1.01 471	1.02 391	1.10 470	0.90 490	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 546	0.57 552	0.38 525	0.63 552	0.46 537
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
UDGNet	0.48 335	0.77 545	0.50 337	0.48 418	0.31 399	0.41 236	0.34 244	0.70 258	0.92 404	0.65 248	0.60 194	0.58 245	0.43 260	0.63 290	0.41 307	0.32 500	0.15 346	0.66 556	0.19 358	0.36 499	0.21 394

LSM	4.74 593	0.77 545	10.16 592	0.70 545	56.56 614	1.02 485	1.00 550	1.24 499	1.62 550	2.04 560	2.34 550	1.33 508	1.17 529	1.38 532	1.09 516	0.33 508	0.49 561	0.39 522	0.46 542	0.51 537	10.09 603

EDNetEfficient	1.46 555	0.80 547	6.12 587	0.47 411	0.39 468	0.69 396	0.83 530	0.90 350	2.77 576	3.50 587	1.96 540	1.66 539	2.03 571	1.26 516	4.18 581	0.21 376	0.18 415	0.21 368	0.20 383	0.41 517	0.39 517

Consistency-Raft	1.01 517	0.81 548	1.24 528	0.84 552	0.97 561	0.81 440	0.84 533	1.30 513	1.59 546	1.05 485	1.68 527	1.12 474	0.91 491	0.92 454	1.11 517	0.65 558	0.74 572	0.79 560	0.90 573	1.06 566	0.79 563

AnonymousM	0.41 264	0.81 548	0.29 45	0.34 79	0.22 139	0.28 95	0.38 326	0.53 142	0.41 148	0.70 284	0.49 147	0.47 197	0.27 124	0.41 95	0.31 195	0.15 184	0.12 215	1.51 571	0.26 478	0.12 66	0.10 44

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 455	0.81 548	0.73 454	0.53 485	0.37 453	1.40 531	0.53 456	1.04 405	0.79 325	0.88 410	0.94 346	0.95 425	0.53 314	0.93 460	0.58 400	0.39 529	0.30 513	0.57 552	0.31 506	0.53 542	0.30 473

UDG	0.88 501	0.82 551	0.67 427	1.00 560	0.96 560	1.02 485	0.57 473	1.13 442	0.99 436	0.90 421	0.97 372	1.31 500	0.99 510	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 527	1.77 574	0.40 531	0.94 561	0.66 557

BEATNet-Init1	15.13 603	0.82 551	50.86 616	0.72 548	0.53 527	38.10 614	7.03 599	11.83 602	14.25 601	29.78 615	30.17 615	48.21 618	22.64 611	26.78 611	18.11 602	0.42 537	0.38 542	0.47 538	0.46 542	0.51 537	0.48 545

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 548	0.87 553	1.76 558	0.86 553	0.56 535	4.29 587	1.79 586	1.50 543	1.98 560	1.61 542	1.85 536	1.84 545	1.41 544	1.89 555	1.36 534	0.48 544	0.40 548	0.56 551	0.57 559	0.69 555	0.48 545

anonymity	0.97 513	0.89 554	1.05 505	0.92 556	1.03 566	0.97 476	0.81 529	1.29 510	0.91 399	1.07 492	0.98 373	1.00 437	0.95 505	1.02 479	0.92 493	0.96 568	0.95 588	0.90 563	0.91 576	0.92 560	0.94 569

NVStereoNet_ROB	1.24 544	0.90 555	1.13 515	0.86 553	0.88 554	1.11 503	0.99 548	1.42 534	1.53 541	1.59 541	2.48 554	2.24 556	1.53 550	1.96 560	1.30 532	0.76 563	0.70 569	0.78 559	1.00 578	0.71 556	0.88 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 522	0.93 556	0.88 488	1.33 570	1.05 568	1.66 550	0.70 510	1.40 532	1.18 497	1.08 496	1.32 483	1.33 508	0.91 491	1.23 513	0.76 449	0.72 561	0.46 560	1.24 569	0.50 554	1.40 569	0.75 559

SPS-STEREO	1.25 545	0.93 556	1.06 506	1.04 562	1.03 566	1.41 533	0.91 542	1.51 546	1.19 499	2.09 562	1.83 534	1.94 550	1.39 543	1.62 542	1.39 537	0.97 570	0.94 587	0.90 563	0.89 572	0.96 563	0.96 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 550	0.94 558	1.25 530	0.96 557	1.00 564	1.52 542	1.02 551	1.34 519	1.21 503	2.64 573	2.65 562	2.44 560	1.56 553	1.64 545	1.26 529	0.97 570	0.95 588	0.90 563	0.90 573	0.94 561	0.96 572

RTS	1.98 569	0.96 559	11.36 594	0.65 533	0.57 538	2.77 572	1.40 574	1.39 529	2.26 565	1.89 555	2.56 557	1.32 505	1.25 536	5.20 590	4.05 579	0.31 489	0.22 459	0.29 483	0.29 497	0.40 511	0.37 509

RTSA	1.98 569	0.96 559	11.36 594	0.65 533	0.57 538	2.77 572	1.40 574	1.39 529	2.26 565	1.89 555	2.56 557	1.32 505	1.25 536	5.20 590	4.05 579	0.31 489	0.22 459	0.29 483	0.29 497	0.40 511	0.37 509

CC-Net-ROB	0.82 489	0.96 559	0.85 481	0.58 510	0.45 503	1.27 525	0.70 510	1.17 467	1.02 449	0.83 374	1.23 465	0.90 412	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 535	1.71 573	0.38 525	0.59 551	0.36 504

Ntro	1.09 532	0.97 562	0.91 492	1.44 571	1.19 570	1.69 553	0.80 528	1.35 522	1.25 514	1.00 466	1.29 477	1.31 500	0.97 508	1.26 516	0.84 464	0.84 565	0.43 555	1.36 570	0.50 554	1.56 570	0.78 561

MFMNet_re	1.14 535	0.97 562	1.19 523	0.99 558	0.95 559	1.25 524	1.22 563	1.39 529	1.55 543	1.69 549	1.67 526	1.21 487	1.53 550	1.12 497	0.99 504	0.87 567	0.75 576	0.79 560	0.75 567	0.90 558	0.94 569

AnyNet_C01	1.56 558	1.05 564	7.45 589	0.64 528	0.54 530	1.99 560	1.38 573	1.43 536	1.36 525	1.63 545	1.92 538	1.84 545	1.33 541	2.40 572	4.03 578	0.33 508	0.32 527	0.32 498	0.34 517	0.44 522	0.45 535

Wz-Net-TNSev	1.14 535	1.06 565	4.32 584	0.49 433	0.42 486	1.51 541	1.11 556	1.48 540	1.40 532	1.22 518	1.26 470	1.58 537	1.43 546	1.76 550	1.70 543	0.32 500	0.31 522	0.26 454	0.30 499	0.41 517	0.41 523

EDNetEfficientorigin	9.93 599	1.15 566	175.16 619	0.48 418	0.36 446	1.04 492	0.68 500	1.24 499	2.69 575	3.17 584	2.50 555	2.30 557	2.07 572	1.76 550	2.21 560	0.20 359	0.18 415	0.24 422	0.19 358	0.51 537	0.50 549

WAO-7	1.90 567	1.20 567	1.35 541	1.27 568	1.06 569	2.84 574	1.56 580	3.23 582	3.06 580	2.23 566	3.33 574	3.17 571	2.28 574	3.12 578	2.21 560	1.02 572	0.91 583	1.06 567	1.03 581	1.04 565	0.97 575

GCST	0.83 495	1.22 568	0.74 459	1.58 572	1.01 565	1.06 494	0.23 83	0.78 305	0.78 316	0.97 454	0.65 207	0.78 366	0.35 203	0.92 454	0.34 232	0.96 568	0.65 568	1.20 568	0.81 570	0.91 559	0.70 558

JetBlue	2.78 578	1.26 569	7.04 588	1.16 565	1.48 573	8.00 595	6.02 598	2.60 575	1.92 559	2.12 563	2.64 561	3.34 575	3.05 585	6.49 593	3.39 574	0.78 564	0.76 577	0.75 557	0.76 568	0.97 564	1.18 584

ACVNet_2	1.65 563	1.27 570	1.41 548	1.75 575	1.62 575	2.22 563	1.20 560	2.30 573	2.62 573	1.78 552	2.56 557	3.03 567	1.61 556	1.54 535	1.12 521	1.06 573	0.58 566	1.82 575	0.70 566	1.82 575	0.96 572

ACVNet-4b	1.35 550	1.31 571	1.10 511	1.90 579	1.59 574	1.92 558	0.77 524	1.52 549	1.62 550	1.05 485	1.60 521	2.11 554	0.94 502	1.64 545	0.77 453	1.30 578	0.35 537	2.03 581	0.67 564	1.88 579	0.84 564

ACVNet_1	1.46 555	1.33 572	1.12 514	1.91 580	1.62 575	1.83 557	0.98 546	2.00 569	1.85 558	1.39 530	1.53 516	2.32 558	1.53 550	1.34 525	1.11 517	1.30 578	0.50 562	2.06 583	0.58 560	1.93 581	0.95 571

Dean	1.98 569	1.36 573	1.36 545	2.12 582	1.81 582	2.74 569	1.36 572	3.37 586	3.80 586	2.08 561	3.32 573	3.21 572	1.82 563	1.71 549	1.67 542	1.27 575	0.77 578	1.99 577	0.90 573	1.86 576	1.03 577

LVE	2.12 574	1.44 574	1.36 545	1.99 581	1.78 580	2.75 570	1.79 586	2.82 576	3.95 587	1.90 557	4.33 588	3.52 577	1.81 562	2.24 569	1.74 545	1.74 587	0.87 581	2.06 583	1.13 584	1.91 580	1.35 587

RainbowNet	1.35 550	1.49 575	1.19 523	1.88 578	1.45 572	1.48 539	1.07 554	1.61 556	1.55 543	1.20 516	1.59 520	1.54 533	1.13 524	1.34 525	0.97 500	1.36 581	0.70 569	1.82 575	0.79 569	1.71 573	1.07 578

WAO-6	2.04 572	1.50 576	1.16 517	1.70 574	1.67 579	2.69 568	1.44 577	3.06 579	3.63 585	1.98 559	3.27 571	3.54 578	2.07 572	2.36 571	2.22 562	1.31 580	0.91 583	2.04 582	1.22 589	1.73 574	1.27 586

coex-ft	6.43 596	1.51 577	87.33 618	0.49 433	0.38 462	1.34 528	1.21 562	1.16 462	8.09 593	12.12 601	2.79 564	2.77 565	3.31 586	1.16 501	3.15 571	0.24 431	0.23 469	0.27 467	0.24 455	0.45 526	0.37 509

WAO-8	2.92 579	1.55 578	1.35 541	1.79 576	1.63 577	5.23 589	1.22 563	4.58 592	12.56 598	2.84 578	4.07 586	4.83 583	2.72 581	3.49 582	2.25 563	1.27 575	0.91 583	1.99 577	1.15 586	1.86 576	1.15 580

Venus	2.92 579	1.55 578	1.35 541	1.79 576	1.63 577	5.23 589	1.22 563	4.58 592	12.56 598	2.84 578	4.06 585	4.83 583	2.72 581	3.49 582	2.25 563	1.27 575	0.91 583	1.99 577	1.15 586	1.86 576	1.15 580

IMH-64-1	1.86 565	1.62 580	1.16 517	2.20 583	1.89 583	2.33 564	1.30 567	2.89 577	2.29 568	1.66 546	2.80 565	2.49 561	1.61 556	2.10 564	1.78 549	1.60 583	0.74 572	2.43 587	1.02 579	2.12 582	1.17 582

IMH-64	1.86 565	1.62 580	1.16 517	2.20 583	1.89 583	2.33 564	1.30 567	2.89 577	2.29 568	1.66 546	2.80 565	2.49 561	1.61 556	2.10 564	1.78 549	1.60 583	0.74 572	2.43 587	1.02 579	2.12 582	1.17 582

IMH	2.04 572	1.62 580	1.20 526	2.20 583	1.89 583	2.91 579	1.30 567	3.11 580	3.03 578	1.81 553	3.35 575	3.03 567	1.90 566	2.48 573	1.80 551	1.66 586	0.77 578	2.45 589	1.04 582	2.15 584	1.19 585

PWCK	1.92 568	1.66 583	3.12 574	1.65 573	0.91 557	2.84 574	2.26 591	2.10 570	2.41 572	2.36 569	2.31 547	2.22 555	1.82 563	3.43 581	2.03 557	1.61 585	0.71 571	1.51 571	0.82 571	1.69 572	0.91 568

TorneroNet-64	3.44 582	1.86 584	1.42 549	2.58 591	2.28 589	6.87 592	1.68 582	4.70 594	12.03 595	2.31 568	5.59 596	8.25 595	2.55 578	3.97 587	2.73 568	1.81 588	0.74 572	2.57 591	1.07 583	2.35 586	1.44 588

TorneroNet	4.53 592	1.89 585	1.48 551	2.55 589	2.27 588	13.78 602	1.69 583	4.84 596	23.73 612	2.89 581	7.70 598	7.06 594	2.69 580	4.26 589	3.42 575	1.84 589	0.77 578	2.68 593	1.13 584	2.42 587	1.47 589

KSHMR	2.57 576	1.93 586	1.69 554	2.63 592	2.42 591	2.86 576	2.07 589	3.27 584	6.50 591	2.49 572	3.36 576	3.41 576	1.92 567	2.49 574	1.94 554	2.13 592	1.40 593	2.79 596	1.50 592	2.73 590	1.77 590

UNDER WATER-64	3.53 584	2.01 587	3.94 580	3.22 597	2.49 593	5.41 591	2.60 594	3.43 587	12.41 597	3.03 583	2.68 563	6.07 591	4.04 591	3.79 586	3.33 573	2.02 590	1.24 592	2.63 592	1.46 591	2.78 591	2.08 594

UNDER WATER	3.46 583	2.07 588	3.64 579	3.09 595	2.48 592	3.75 585	2.42 593	3.31 585	13.77 600	2.90 582	2.95 568	5.84 588	3.69 590	3.69 584	3.48 577	2.07 591	1.11 590	2.70 594	1.40 590	2.84 593	1.98 592

ktn	2.98 581	2.25 589	1.73 557	2.84 593	2.53 594	3.76 586	2.15 590	3.70 588	5.47 590	2.75 575	5.17 595	5.94 590	2.48 576	3.23 579	2.46 566	2.34 596	1.44 594	2.78 595	2.03 595	2.45 588	2.01 593

notaker	2.76 577	2.29 590	1.80 559	2.96 594	2.58 595	2.90 578	1.75 584	3.24 583	3.05 579	2.78 576	4.24 587	6.15 592	2.51 577	3.34 580	2.75 569	2.31 594	1.18 591	3.00 597	1.65 593	2.84 593	1.97 591

MADNet+	2.23 575	2.43 591	10.85 593	1.22 567	0.91 557	2.76 571	1.40 574	2.12 571	1.67 552	1.32 525	1.74 530	1.86 548	1.74 561	6.25 592	4.41 582	0.65 558	0.64 567	0.58 554	0.54 558	0.80 557	0.76 560

HanzoNet	6.76 597	2.45 592	4.22 583	3.19 596	2.94 597	3.62 584	2.28 592	4.79 595	7.20 592	14.00 605	13.19 604	17.49 605	22.30 610	13.25 601	6.19 588	4.20 599	1.93 595	3.10 598	2.56 597	3.35 595	2.88 598

DPSimNet_ROB	3.58 585	2.45 592	8.57 590	2.53 588	2.37 590	2.88 577	3.77 597	3.14 581	3.23 581	4.71 594	3.86 581	4.68 581	4.87 594	4.07 588	5.62 586	2.33 595	2.33 596	2.47 590	2.52 596	2.51 589	2.64 596

DDUNet	1.06 527	2.56 594	0.68 431	1.21 566	1.26 571	1.03 488	0.69 505	1.11 434	0.94 417	0.96 449	1.22 461	1.27 494	0.82 471	0.93 460	0.72 443	0.84 565	0.38 542	1.99 577	0.60 561	1.10 567	0.85 565

DispFullNet	1.60 560	2.63 595	2.75 572	2.56 590	1.79 581	1.24 523	0.47 415	1.37 527	1.45 536	1.87 554	1.50 512	1.55 534	2.46 575	2.04 563	1.04 512	0.59 556	0.18 415	2.32 586	0.68 565	2.29 585	1.14 579

MADNet++	4.03 587	2.70 596	3.44 578	3.72 599	3.44 598	4.44 588	3.52 596	3.95 590	3.61 584	4.46 590	4.98 593	4.10 579	4.58 593	7.00 595	5.89 587	3.74 598	3.67 599	3.27 599	2.71 598	3.70 598	3.66 599

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 416	3.08 597	2.43 570	0.31 19	0.18 35	0.29 108	0.20 34	0.37 54	0.32 81	0.28 70	0.24 30	0.18 12	0.18 19	0.31 29	0.22 46	1.09 574	0.08 2	0.17 210	0.16 252	0.14 147	0.97 575

test_for_model	0.82 489	3.60 598	0.39 185	2.35 586	2.07 586	0.39 218	0.28 153	0.42 83	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 82	0.27 124	0.34 48	0.25 100	0.34 514	0.11 160	0.13 76	0.09 11	3.49 597	0.18 320

JetRed	5.27 594	5.84 599	12.81 597	2.36 587	2.83 596	12.23 600	10.50 601	4.46 591	3.60 583	3.86 589	3.83 580	4.85 585	4.18 592	6.78 594	11.96 597	2.17 593	2.96 598	2.18 585	1.97 594	3.38 596	2.68 597

DPSMNet_ROB	12.08 601	8.00 600	21.00 600	8.97 602	16.79 602	10.67 596	30.89 607	9.02 600	15.17 603	6.51 597	15.41 608	9.04 596	14.85 601	9.27 599	21.67 605	4.58 601	8.57 603	5.09 604	9.29 605	5.90 600	10.95 604

DGTPSM_ROB	12.07 600	8.00 600	20.99 599	8.93 601	16.78 601	10.67 596	30.87 606	9.01 599	15.16 602	6.50 596	15.41 608	9.04 596	14.85 601	9.25 598	21.67 605	4.57 600	8.57 603	5.08 602	9.28 604	5.90 600	10.95 604

ASD4		8.86 602

TCMNet-wrong-test	8.97 598	10.42 603	8.74 591	19.56 604	17.61 603	12.53 601	9.01 600	13.59 603	2.18 564	4.64 592	5.11 594	14.63 601	11.09 599	7.19 596	9.73 594	5.56 603	0.89 582	3.77 600	3.11 599	10.34 603	9.80 602

USTest	12.99 602	14.18 604	20.00 598	16.24 603	14.97 600	20.80 604	31.95 608	16.20 605	10.91 594	8.79 600	9.48 600	13.94 600	10.50 598	16.11 602	21.44 604	3.17 597	4.82 600	5.08 602	5.36 602	8.81 602	7.13 601

Anonymous_1	33.25 609	18.26 605	23.92 602	20.54 605	21.28 606	25.59 606	35.94 609	22.01 613	15.57 604	13.33 602	13.49 605	18.08 606	15.29 603	20.36 603	24.60 607	16.28 611	8.84 605	66.59 616	118.00 616	155.73 619	11.23 606

DPSM_ROB	17.78 604	18.63 606	24.31 606	20.90 606	19.47 604	25.97 607	36.21 610	21.23 611	16.24 605	13.38 603	14.06 606	19.18 608	16.30 604	20.78 604	25.67 608	9.38 606	9.23 606	9.49 606	9.82 606	13.51 605	11.91 607

DPSM	17.78 604	18.63 606	24.31 606	20.90 606	19.47 604	25.97 607	36.21 610	21.23 611	16.24 605	13.38 603	14.06 606	19.18 608	16.30 604	20.78 604	25.67 608	9.38 606	9.23 606	9.49 606	9.82 606	13.51 605	11.91 607

xxxxx1	36.64 613	19.51 608	24.21 603	61.66 616	64.63 616	27.28 610	40.10 612	20.25 606	18.63 608	14.07 606	12.97 601	17.26 602	17.36 606	21.70 607	27.93 610	13.18 608	18.50 611	111.26 617	133.37 617	29.24 611	39.73 614

tt_ll	36.64 613	19.51 608	24.21 603	61.66 616	64.63 616	27.28 610	40.10 612	20.25 606	18.63 608	14.07 606	12.97 601	17.26 602	17.36 606	21.70 607	27.93 610	13.18 608	18.50 611	111.26 617	133.37 617	29.24 611	39.73 614

ff	36.64 613	19.51 608	24.21 603	61.66 616	64.63 616	27.28 610	40.10 612	20.25 606	18.63 608	14.07 606	12.97 601	17.26 602	17.36 606	21.70 607	27.93 610	13.18 608	18.50 611	111.26 617	133.37 617	29.24 611	39.73 614

PML	40.80 619	29.24 611	11.87 596	7.20 600	14.47 599	92.13 619	213.69 620	7.63 598	23.35 611	74.72 619	190.14 620	50.17 619	26.15 612	21.39 606	12.70 598	8.76 605	2.92 597	8.45 605	3.25 600	13.26 604	4.42 600

LRCNet_RVC	21.24 607	31.15 612	21.41 601	28.98 609	23.82 607	3.13 581	0.60 479	20.96 610	1.59 546	25.58 610	28.15 612	21.99 610	14.79 600	21.94 610	16.41 601	28.89 616	14.87 609	33.53 612	31.28 612	29.51 614	26.16 612

DLNR_Zeroshot_test	20.09 606	36.28 613	38.04 609	169.85 619	61.80 615	0.23 35	0.20 34	13.88 604	0.37 126	0.44 160	0.66 214	0.43 178	0.21 51	0.62 279	0.28 167	5.46 602	0.10 74	0.15 146	0.11 101	72.60 618	0.11 84

HaxPig	31.96 608	37.24 614	34.27 608	24.37 608	24.88 608	18.26 603	19.86 603	20.64 609	28.52 613	35.97 616	38.75 616	25.57 611	28.72 613	33.88 612	34.39 613	35.94 617	38.87 617	37.80 613	40.48 613	39.68 615	41.15 617

CasAABBNet	35.74 610	37.43 615	48.72 613	42.22 613	39.20 611	52.24 615	73.12 617	42.61 617	32.62 615	26.78 612	27.95 610	38.58 614	32.60 614	41.67 617	51.65 618	18.74 612	18.57 614	19.15 609	19.77 609	27.20 608	23.98 610

Selective-RAFT-Error	35.84 612	37.49 616	48.83 615	42.26 614	39.24 613	52.30 617	73.09 616	42.66 618	32.61 614	26.80 613	28.30 613	38.84 617	33.51 617	41.68 618	51.59 616	18.82 614	18.58 615	19.17 610	19.80 610	27.28 609	24.05 611

FlowAnything	35.81 611	37.53 617	48.80 614	42.20 612	39.22 612	52.25 616	73.16 618	42.56 616	32.89 617	26.76 611	28.30 613	38.69 616	33.09 616	41.63 616	51.62 617	18.76 613	18.59 616	19.21 611	19.92 611	27.16 607	23.91 609

LSM0	38.95 618	37.60 618	48.58 612	43.57 615	91.06 619	52.57 618	72.57 615	43.17 619	32.63 616	26.97 614	27.97 611	38.65 615	32.94 615	41.86 619	51.78 619	18.89 615	18.41 610	19.13 608	19.63 608	27.29 610	33.77 613

AVERAGE_ROB	37.58 617	40.13 619	40.15 610	34.81 611	33.82 610	28.55 613	25.10 605	32.02 615	34.06 619	41.28 617	40.66 617	34.46 613	34.81 619	39.18 614	37.57 615	42.78 618	43.44 618	43.82 614	43.03 614	40.47 616	41.51 618

MEDIAN_ROB	37.38 616	40.85 620	40.60 611	32.31 610	31.85 609	27.20 609	24.55 604	29.10 614	33.19 618	42.09 618	41.76 618	33.35 612	34.39 618	39.78 615	37.07 614	43.64 619	44.10 619	44.12 615	43.40 615	41.51 617	42.76 619

test_example2	176.61 620	205.14 621	198.86 620	188.60 620	190.98 620	152.67 620	170.61 619	94.86 620	123.55 620	178.88 620	179.48 619	158.94 620	141.34 620	192.61 620	198.96 620	203.76 620	236.37 620	164.13 620	173.55 620	218.58 620	160.41 620

ccccc		429.19 622		507.10 621	501.20 621	356.95 621		380.82 621		334.51 621		372.86 621		499.17 621		561.44 621	431.22 621	334.28 621	290.86 621	540.88 621

Low-res two-view benchmark