Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-eth3d	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.55 173	0.31 101	0.55 27	0.43 67	0.28 8	0.28 13	0.23 4	0.21 3	0.56 61	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

IGEV	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.37 13	0.31 195	0.45 83	0.21 22	0.59 39	0.40 58	0.31 19	0.43 53	0.26 16	0.21 3	0.43 21	0.25 12	0.13 39	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.12 1	0.12 17

MLG-Stereo_test3	0.28 20	0.18 1	0.42 36	0.40 55	0.23 26	0.47 94	0.19 10	0.61 48	0.29 13	0.35 39	0.21 2	0.35 66	0.21 3	0.60 81	0.25 12	0.15 59	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

MonSter	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.55 173	0.31 101	0.55 27	0.43 67	0.28 8	0.29 15	0.23 4	0.21 3	0.56 61	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

CAS	0.63 253	0.18 1	0.37 5	2.27 572	0.84 524	0.57 184	0.54 339	0.79 105	0.62 129	0.48 115	0.70 147	0.36 68	0.26 23	0.45 25	0.35 133	2.24 573	0.10 9	0.14 9	0.09 1	0.15 60	1.06 562

eqd_so	0.26 4	0.19 6	0.46 74	0.38 29	0.32 214	0.27 16	0.21 22	0.46 7	0.31 23	0.37 53	0.38 32	0.27 24	0.27 27	0.40 13	0.26 25	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

dwafa	0.27 8	0.19 6	0.44 46	0.37 13	0.25 62	0.41 54	0.23 38	0.65 61	0.33 36	0.28 8	0.32 22	0.33 61	0.26 23	0.44 23	0.29 56	0.12 20	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.11 3

daf	0.29 27	0.19 6	0.51 106	0.38 29	0.30 167	0.32 27	0.22 28	0.52 20	0.34 40	0.37 53	0.48 77	0.26 16	0.28 32	0.53 49	0.26 25	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

ads	0.29 27	0.19 6	0.45 62	0.39 42	0.25 62	0.45 83	0.26 62	0.58 36	0.36 47	0.37 53	0.41 38	0.26 16	0.42 117	0.37 5	0.27 38	0.12 20	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.13 55

bbb	0.26 4	0.19 6	0.44 46	0.40 55	0.34 254	0.23 3	0.20 15	0.51 17	0.29 13	0.33 29	0.39 34	0.30 47	0.29 39	0.36 4	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 35	0.19 6	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.28 18	0.18 3	0.58 36	0.34 40	0.36 44	0.34 24	0.26 16	0.20 1	1.40 318	0.24 5	0.15 59	0.11 35	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 55

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 6	0.38 8	0.40 55	0.24 45	0.38 44	0.20 15	0.59 39	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 61	0.27 27	0.90 177	0.25 12	0.14 50	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.12 17

MLG-Stereo	0.29 27	0.19 6	0.38 8	0.41 68	0.20 4	0.42 62	0.20 15	0.66 66	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 61	0.28 32	1.09 232	0.25 12	0.14 50	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.12 17

dual_stereo	0.27 8	0.19 6	0.35 1	0.39 42	0.21 10	0.25 6	0.22 28	0.48 9	0.31 23	0.32 24	0.26 10	0.37 74	0.24 12	0.83 153	0.29 56	0.16 81	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

Wavelet-Monster	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

fsefse	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

dfa	0.27 8	0.20 15	0.47 80	0.40 55	0.35 259	0.24 4	0.18 3	0.51 17	0.33 36	0.33 29	0.41 38	0.27 24	0.29 39	0.41 19	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

yyy	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

feaa	0.27 8	0.20 15	0.43 41	0.38 29	0.26 73	0.32 27	0.20 15	0.46 7	0.31 23	0.36 44	0.49 86	0.31 52	0.25 17	0.38 6	0.26 25	0.11 2	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

fesf	0.29 27	0.20 15	0.45 62	0.39 42	0.37 286	0.37 40	0.27 70	0.48 9	0.29 13	0.36 44	0.54 106	0.31 52	0.29 39	0.39 10	0.29 56	0.10 1	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

ghrstf	0.29 27	0.20 15	0.43 41	0.37 13	0.23 26	0.28 18	0.28 77	0.59 39	0.30 19	0.33 29	0.45 63	0.45 95	0.45 137	0.55 59	0.28 52	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.11 3

waafd	0.31 45	0.20 15	0.45 62	0.41 68	0.19 1	0.49 112	0.30 93	0.64 56	0.55 113	0.31 19	0.62 124	0.27 24	0.24 12	0.40 13	0.30 69	0.11 2	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.16 81	0.12 17

wdaf	0.25 3	0.20 15	0.44 46	0.38 29	0.29 144	0.29 21	0.21 22	0.45 5	0.31 23	0.28 8	0.29 15	0.38 77	0.26 23	0.38 6	0.25 12	0.11 2	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.10 1

aaaa	0.27 8	0.20 15	0.47 80	0.39 42	0.36 270	0.25 6	0.19 10	0.55 27	0.32 32	0.34 36	0.41 38	0.30 47	0.28 32	0.43 21	0.26 25	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

adal-stereo	0.27 8	0.20 15	0.46 74	0.40 55	0.40 326	0.24 4	0.18 3	0.52 20	0.32 32	0.33 29	0.43 53	0.27 24	0.30 46	0.44 23	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

SM2	0.28 20	0.20 15	0.39 14	0.38 29	0.25 62	0.26 8	0.24 45	0.61 48	0.47 82	0.39 72	0.33 23	0.26 16	0.32 59	0.52 45	0.29 56	0.13 39	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

water-stereo	0.39 85	0.20 15	0.48 86	0.44 106	0.27 102	0.50 127	0.26 62	0.92 153	0.51 99	0.53 137	0.78 168	0.55 147	0.49 173	0.42 20	0.42 203	0.16 81	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.15 117

1w_stereo	0.34 61	0.20 15	0.42 36	0.43 83	0.26 73	0.47 94	0.54 339	0.59 39	0.50 90	0.41 75	0.66 132	0.25 14	0.44 133	0.62 87	0.33 106	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

monsterstereo	0.34 61	0.20 15	0.44 46	0.45 120	0.35 259	0.27 16	0.29 83	0.53 23	0.51 99	0.44 91	0.61 121	0.26 16	0.25 17	1.19 258	0.27 38	0.13 39	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.10 1

monsters	0.34 61	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.36 270	0.34 31	0.27 70	0.66 66	0.43 67	0.47 107	0.40 36	0.22 2	0.23 10	1.33 292	0.25 12	0.13 39	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.13 55

111111	0.34 61	0.20 15	0.41 25	0.45 120	0.42 340	0.37 40	0.22 28	0.95 172	0.38 53	0.31 19	0.31 19	0.40 81	0.27 27	0.96 192	0.26 25	0.17 124	0.12 72	0.15 42	0.11 9	0.15 60	0.13 55

LG-Stereo_L2	0.29 27	0.20 15	0.45 62	0.37 13	0.25 62	0.26 8	0.20 15	0.78 100	0.28 11	0.28 8	0.26 10	0.24 8	0.26 23	0.91 178	0.23 2	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 35	0.20 15	0.44 46	0.37 13	0.26 73	0.29 21	0.21 22	0.66 66	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 8	0.22 8	1.24 270	0.23 2	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 15	0.36 3	0.37 13	0.22 20	0.35 33	0.18 3	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 64	0.20 1	0.77 130	0.23 2	0.16 81	0.11 35	0.15 42	0.11 9	0.13 14	0.11 3

LG-G_1	0.31 45	0.20 15	0.44 46	0.42 76	0.20 4	0.64 222	0.18 3	0.70 78	0.25 7	0.29 14	0.29 15	0.36 68	0.35 82	0.87 168	0.24 5	0.16 81	0.12 72	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

LG-G	0.31 45	0.20 15	0.44 46	0.42 76	0.20 4	0.64 222	0.18 3	0.70 78	0.25 7	0.29 14	0.29 15	0.36 68	0.35 82	0.87 168	0.24 5	0.16 81	0.12 72	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

SGD-Stereo	0.32 50	0.20 15	0.40 20	0.38 29	0.19 1	0.43 72	0.22 28	0.64 56	0.33 36	0.42 81	0.34 24	0.27 24	0.35 82	1.15 246	0.30 69	0.20 240	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.17 113	0.13 55

GREAT-IGEV	0.32 50	0.20 15	0.42 36	0.37 13	0.29 144	0.36 37	0.28 77	0.56 31	0.58 119	0.28 8	0.50 90	0.29 42	0.29 39	0.84 156	0.27 38	0.14 50	0.11 35	0.15 42	0.11 9	0.17 113	0.14 84

DEFOM-Stereo	0.33 58	0.20 15	0.40 20	0.42 76	0.28 127	0.80 324	0.23 38	0.48 9	0.37 51	0.37 53	0.31 19	0.23 4	0.24 12	1.20 260	0.27 38	0.16 81	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.14 84

IGEV-Stereo++	0.30 35	0.20 15	0.40 20	0.46 128	0.30 167	0.33 30	0.22 28	0.75 90	0.45 73	0.32 24	0.41 38	0.32 57	0.48 165	0.38 6	0.27 38	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.13 55

Pointernet	0.37 76	0.20 15	0.57 151	0.43 83	0.28 127	0.51 144	0.27 70	0.93 160	0.61 127	0.47 107	0.63 127	0.49 120	0.38 104	0.49 35	0.33 106	0.17 124	0.13 136	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

MoCha-V2	0.40 94	0.20 15	0.49 93	0.50 194	0.21 10	0.44 79	0.33 116	0.93 160	0.53 110	0.53 137	0.53 97	0.42 82	0.58 228	1.09 232	0.27 38	0.14 50	0.12 72	0.15 42	0.12 59	0.17 113	0.15 117

CES	0.48 152	0.20 15	0.37 5	0.39 42	1.39 564	0.55 173	0.35 136	0.98 184	0.66 153	0.44 91	0.66 132	0.35 66	0.27 27	0.56 61	0.33 106	0.15 59	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.19 185	1.46 568

s12784h	0.52 165	0.20 15	0.38 8	0.41 68	0.19 1	0.96 384	0.34 128	1.17 260	1.25 408	0.81 197	0.90 196	0.63 182	0.50 179	1.45 325	0.42 203	0.14 50	0.12 72	0.17 101	0.11 9	0.18 144	0.11 3

adfw	0.26 4	0.21 45	0.46 74	0.40 55	0.30 167	0.31 25	0.20 15	0.48 9	0.28 11	0.34 36	0.35 27	0.22 2	0.28 32	0.46 27	0.25 12	0.11 2	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

gdasf	0.28 20	0.21 45	0.45 62	0.37 13	0.26 73	0.42 62	0.20 15	0.50 16	0.35 45	0.27 7	0.31 19	0.36 68	0.35 82	0.51 41	0.25 12	0.14 50	0.12 72	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.13 55

wade	0.27 8	0.21 45	0.47 80	0.40 55	0.23 26	0.36 37	0.22 28	0.51 17	0.31 23	0.38 63	0.41 38	0.28 37	0.24 12	0.40 13	0.27 38	0.12 20	0.11 35	0.14 9	0.12 59	0.15 60	0.11 3

sdada	0.28 20	0.21 45	0.43 41	0.38 29	0.38 304	0.43 72	0.19 10	0.54 25	0.34 40	0.33 29	0.47 70	0.38 77	0.24 12	0.40 13	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.13 14	0.12 17

asd	0.30 35	0.21 45	0.41 25	0.39 42	0.24 45	0.47 94	0.30 93	0.69 74	0.30 19	0.41 75	0.39 34	0.28 37	0.33 67	0.62 87	0.27 38	0.13 39	0.09 1	0.14 9	0.12 59	0.14 36	0.12 17

qwe	0.32 50	0.21 45	0.40 20	0.37 13	0.26 73	0.49 112	0.29 83	0.64 56	0.39 54	0.49 121	0.48 77	0.26 16	0.27 27	0.80 142	0.34 123	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.15 60	0.12 17

DilatedVolume-Stereo	0.43 112	0.21 45	0.55 137	0.43 83	0.32 214	0.72 278	0.29 83	0.80 113	0.51 99	0.77 185	0.73 156	0.48 112	0.40 110	1.13 243	0.39 174	0.15 59	0.14 188	0.15 42	0.14 114	0.16 81	0.14 84

3.25w_new	0.32 50	0.21 45	0.45 62	0.38 29	0.23 26	0.52 148	0.34 128	0.65 61	0.39 54	0.47 107	0.45 63	0.32 57	0.35 82	0.61 85	0.27 38	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

3.25w	0.32 50	0.21 45	0.45 62	0.37 13	0.23 26	0.52 148	0.34 128	0.65 61	0.39 54	0.47 107	0.45 63	0.32 57	0.35 82	0.61 85	0.27 38	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

LGtest1	0.27 8	0.21 45	0.44 46	0.41 68	0.21 10	0.42 62	0.19 10	0.56 31	0.26 9	0.29 14	0.24 6	0.29 42	0.29 39	0.55 59	0.25 12	0.18 164	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.14 36	0.13 55

FoundationStereo	0.24 1	0.21 45	0.36 3	0.38 29	0.22 20	0.32 27	0.22 28	0.39 2	0.23 6	0.30 18	0.25 7	0.30 47	0.33 67	0.34 3	0.26 25	0.16 81	0.12 72	0.15 42	0.11 9	0.13 14	0.12 17

WCG-NET	0.42 106	0.21 45	0.54 127	0.40 55	0.25 62	0.47 94	0.32 109	0.73 85	1.15 352	0.76 180	0.73 156	0.58 162	0.45 137	0.60 81	0.34 123	0.15 59	0.11 35	0.16 74	0.14 114	0.15 60	0.13 55

RAStereo	0.34 61	0.21 45	0.66 202	0.47 139	0.27 102	0.26 8	0.29 83	0.69 74	0.63 132	0.32 24	0.42 44	0.45 95	0.31 53	0.45 25	0.34 123	0.17 124	0.15 246	0.19 159	0.15 132	0.18 144	0.13 55

Occ-G	0.42 106	0.21 45	0.48 86	0.41 68	0.26 73	0.42 62	0.62 397	0.77 96	0.49 86	0.43 87	0.66 132	1.02 328	0.46 145	0.78 135	0.41 192	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.13 86	0.16 81	0.16 147

U	9.45 594	0.21 45	0.58 157	0.47 139	53.11 613	61.27 618	0.24 45	0.70 78	0.52 106	0.36 44	0.28 13	0.29 42	0.35 82	0.33 2	0.26 25	0.19 205	0.11 35	60.50 615	8.88 602	0.17 113	0.13 55

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 45	0.43 41	0.41 68	0.39 315	0.15 1	0.19 10	0.44 4	0.36 47	0.26 5	0.25 7	0.31 52	0.41 113	1.43 321	0.30 69	0.17 124	0.12 72	0.15 42	0.11 9	1.16 558	1.70 573

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 45	0.55 137	0.40 55	0.24 45	0.50 127	0.36 152	0.73 85	1.09 312	0.71 172	0.76 164	0.92 289	0.51 183	0.84 156	0.34 123	0.16 81	0.12 72	0.15 42	0.14 114	0.14 36	0.14 84

trnet	0.39 85	0.21 45	0.37 5	0.36 6	0.20 4	0.53 157	0.29 83	0.78 100	1.12 325	0.59 153	0.71 150	0.53 142	0.42 117	0.54 53	0.34 123	0.18 164	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.14 36	0.13 55

LoS	0.40 94	0.21 45	0.44 46	0.37 13	0.22 20	0.50 127	0.40 201	1.00 190	0.94 239	0.48 115	0.66 132	0.48 112	0.40 110	0.60 81	0.37 155	0.18 164	0.14 188	0.16 74	0.11 9	0.14 36	0.14 84
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 45	0.38 8	0.45 120	0.38 304	0.45 83	0.25 49	0.75 90	1.29 428	0.80 193	1.21 328	0.47 107	0.37 97	0.53 49	0.44 216	0.16 81	0.11 35	0.15 42	0.80 559	0.18 144	0.11 3
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
TANstereo	0.44 123	0.21 45	0.44 46	0.41 68	0.21 10	0.65 238	0.26 62	0.79 105	0.83 203	0.93 226	0.98 220	0.51 130	0.46 145	0.54 53	0.35 133	0.18 164	0.24 434	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.26 376

CREStereo	0.39 85	0.21 45	0.38 8	0.34 1	0.22 20	0.53 157	0.29 83	0.77 96	1.11 321	0.58 145	0.71 150	0.51 130	0.41 113	0.54 53	0.34 123	0.18 164	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.14 36	0.14 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
PMTNet	0.46 138	0.21 45	0.38 8	0.37 13	0.23 26	0.71 275	0.27 70	0.74 89	1.04 285	0.64 161	0.70 147	0.55 147	0.47 154	0.86 165	0.35 133	1.00 556	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.15 60	0.13 55

zero-FE	0.36 70	0.22 68	0.47 80	0.45 120	0.43 350	0.30 23	0.24 45	0.61 48	0.33 36	0.33 29	0.41 38	0.37 74	0.50 179	0.64 91	0.32 92	0.22 300	0.11 35	0.18 136	0.12 59	0.83 544	0.16 147

AdaDepth	0.30 35	0.22 68	0.49 93	0.44 106	0.27 102	0.44 79	0.24 45	0.52 20	0.30 19	0.31 19	0.37 31	0.26 16	0.32 59	0.79 139	0.25 12	0.12 20	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.15 117

xyz-stereo	7.16 590	0.22 68	69.90 616	0.42 76	0.21 10	32.92 611	0.49 305	0.87 134	0.76 182	1.38 438	27.04 606	1.19 374	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 81	0.12 72	0.20 194	0.14 114	0.16 81	0.12 17

HART	0.45 131	0.22 68	0.54 127	0.50 194	0.26 73	0.41 54	0.29 83	1.03 202	0.50 90	0.58 145	1.45 415	0.61 174	0.35 82	1.08 231	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.14 114	0.19 185	0.14 84

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 68	0.45 62	0.43 83	0.23 26	0.38 44	0.25 49	0.76 93	1.08 304	0.90 218	0.78 168	0.90 277	0.47 154	0.70 109	0.36 143	0.15 59	0.12 72	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.15 117

AIO_test	0.35 69	0.22 68	0.44 46	0.43 83	0.27 102	0.57 184	0.44 253	0.79 105	0.41 62	0.32 24	0.47 70	0.46 100	0.30 46	0.69 105	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.13 86	0.15 60	0.12 17

castereo	0.41 102	0.22 68	0.46 74	0.44 106	0.30 167	0.61 206	0.56 365	0.97 180	0.80 194	0.38 63	0.69 143	0.45 95	0.69 269	0.51 41	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.12 17

999	0.48 152	0.22 68	0.49 93	0.48 166	0.34 254	0.75 291	0.31 101	0.85 131	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 126	0.36 92	2.45 451	0.39 174	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.16 81	0.19 238

IGEV++	0.40 94	0.22 68	0.51 106	0.52 245	0.29 144	0.45 83	0.25 49	1.65 389	0.46 79	0.37 53	0.57 113	0.46 100	0.45 137	0.50 39	0.38 166	0.19 205	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.15 117

EGLCR-Stereo	0.37 76	0.22 68	0.51 106	0.43 83	0.26 73	0.44 79	0.22 28	0.99 186	0.48 84	0.42 81	0.42 44	0.67 195	0.29 39	0.86 165	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.19 159	0.17 195	0.17 113	0.15 117

test_4	0.53 175	0.22 68	0.56 141	0.54 278	0.32 214	0.64 222	0.39 193	0.80 113	0.62 129	0.92 225	1.87 500	0.68 197	0.42 117	1.16 250	0.37 155	0.15 59	0.13 136	0.20 194	0.22 340	0.20 219	0.15 117

test-3	0.54 190	0.22 68	0.68 211	0.47 139	0.27 102	0.58 187	0.35 136	0.92 153	1.00 270	1.32 413	0.69 143	0.87 264	0.45 137	1.68 372	0.37 155	0.16 81	0.11 35	0.20 194	0.16 174	0.17 113	0.13 55

test_1	0.54 190	0.22 68	0.68 211	0.47 139	0.27 102	0.58 187	0.35 136	0.92 153	1.00 270	1.28 385	0.68 139	0.87 264	0.45 137	1.67 367	0.37 155	0.16 81	0.11 35	0.20 194	0.16 174	0.17 113	0.13 55

depthmonostereo	0.41 102	0.23 81	0.53 121	0.47 139	0.23 26	0.61 206	0.35 136	1.00 190	0.76 182	0.48 115	0.65 131	0.47 107	0.49 173	0.67 103	0.37 155	0.16 81	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.16 81	0.15 117

2.5w	0.31 45	0.23 81	0.46 74	0.39 42	0.24 45	0.42 62	0.39 193	0.61 48	0.30 19	0.37 53	0.53 97	0.24 8	0.25 17	0.77 130	0.28 52	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.12 59	0.14 36	0.12 17

2.75w_new	0.31 45	0.23 81	0.43 41	0.35 4	0.23 26	0.42 62	0.42 221	0.54 25	0.35 45	0.47 107	0.43 53	0.24 8	0.30 46	0.66 100	0.33 106	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

3.75w	0.32 50	0.23 81	0.44 46	0.37 13	0.29 144	0.62 215	0.36 152	0.59 39	0.32 32	0.41 75	0.47 70	0.25 14	0.34 74	0.64 91	0.26 25	0.12 20	0.09 1	0.14 9	0.12 59	0.13 14	0.12 17

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 81	0.54 127	0.50 194	0.28 127	0.36 37	0.22 28	1.02 197	0.39 54	0.42 81	0.64 130	0.36 68	0.51 183	0.39 10	0.29 56	0.18 164	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.18 198

AIO_rvc	0.36 70	0.23 81	0.49 93	0.43 83	0.27 102	0.59 192	0.38 178	0.94 167	0.45 73	0.33 29	0.46 68	0.49 120	0.22 8	0.84 156	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.12 59	0.15 60	0.13 55

HUF	0.36 70	0.23 81	0.52 115	0.40 55	0.22 20	0.54 165	0.47 284	0.82 123	0.43 67	0.36 44	0.43 53	0.50 126	0.42 117	0.64 91	0.29 56	0.17 124	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.15 60	0.14 84

castereo++	0.38 81	0.23 81	0.41 25	0.43 83	0.31 195	0.97 388	0.22 28	0.86 133	0.58 119	0.32 24	0.44 58	0.51 130	0.39 106	0.93 186	0.24 5	0.17 124	0.11 35	0.17 101	0.12 59	0.14 36	0.14 84

IGEV-RUCA	0.37 76	0.23 81	0.48 86	0.49 182	0.36 270	0.60 200	0.23 38	0.64 56	0.49 86	0.39 72	0.49 86	0.44 87	0.31 53	0.85 161	0.30 69	0.24 342	0.13 136	0.16 74	0.12 59	0.20 219	0.19 238

GIP-stereo	0.34 61	0.23 81	0.45 62	0.50 194	0.36 270	0.38 44	0.23 38	0.78 100	0.52 106	0.34 36	0.51 93	0.46 100	0.38 104	0.51 41	0.27 38	0.20 240	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.16 81	0.14 84

fffft	0.38 81	0.23 81	0.51 106	0.44 106	0.32 214	0.43 72	0.48 295	0.76 93	0.36 47	0.44 91	0.34 24	0.38 77	0.31 53	1.31 285	0.32 92	0.14 50	0.11 35	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.16 147
1: 1. 1
tt45	0.45 131	0.23 81	0.46 74	0.45 120	0.33 236	0.79 316	0.32 109	0.78 100	0.41 62	0.51 134	0.44 58	0.49 120	0.37 97	2.14 424	0.34 123	0.16 81	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.18 198

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 81	0.59 164	0.48 166	0.36 270	0.40 50	0.32 109	0.53 23	0.49 86	0.54 140	0.55 107	0.36 68	0.31 53	0.58 68	0.51 274	0.20 240	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.19 185	0.15 117

MC-Stereo	0.43 112	0.23 81	0.48 86	0.51 224	0.28 127	0.39 48	0.32 109	0.88 142	0.68 158	0.60 155	0.84 184	0.56 155	0.61 241	1.03 214	0.31 87	0.17 124	0.11 35	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.13 55

RCA-Stereo	0.50 162	0.23 81	0.58 157	0.48 166	0.33 236	0.55 173	0.45 270	0.97 180	1.38 471	0.68 167	1.05 255	0.63 182	0.80 317	0.59 69	0.32 92	0.17 124	0.12 72	0.17 101	0.14 114	0.16 81	0.14 84

test_3	0.55 205	0.23 81	0.71 242	0.53 263	0.28 127	0.61 206	0.40 201	0.92 153	1.05 289	1.19 343	0.68 139	0.93 291	0.44 133	1.67 367	0.39 174	0.15 59	0.12 72	0.22 258	0.19 235	0.21 261	0.14 84

DEmStereo	0.97 423	0.23 81	0.79 308	0.47 139	0.32 214	1.04 404	0.56 365	0.93 160	0.89 220	1.39 444	2.14 521	1.02 328	2.07 548	5.64 538	0.77 371	0.17 124	0.15 246	0.20 194	0.20 267	0.18 144	0.20 271

111	0.60 236	0.23 81	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.72 278	0.42 221	1.18 265	1.41 486	0.80 193	1.38 395	1.10 355	0.79 311	0.96 192	0.58 306	0.18 164	0.13 136	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.19 238

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 14	0.34 1	0.24 45	0.16 2	0.18 3	0.32 1	0.22 4	0.29 14	0.40 36	0.24 8	0.23 10	0.32 1	0.26 25	0.20 240	0.18 337	0.18 136	0.16 174	0.18 144	0.14 84
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.30 35	0.24 99	0.42 36	0.38 29	0.23 26	0.43 72	0.34 128	0.58 36	0.37 51	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.52 45	0.30 69	0.11 2	0.09 1	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

2.25w	0.32 50	0.24 99	0.48 86	0.37 13	0.24 45	0.45 83	0.25 49	0.62 52	0.40 58	0.45 99	0.58 116	0.27 24	0.32 59	0.74 126	0.35 133	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.12 59	0.13 14	0.14 84

4w-stereo	0.30 35	0.24 99	0.44 46	0.37 13	0.23 26	0.46 89	0.27 70	0.63 54	0.31 23	0.41 75	0.44 58	0.27 24	0.36 92	0.59 69	0.30 69	0.11 2	0.09 1	0.15 42	0.12 59	0.13 14	0.12 17

2w_stereo	0.32 50	0.24 99	0.45 62	0.39 42	0.22 20	0.46 89	0.47 284	0.69 74	0.42 65	0.43 87	0.50 90	0.24 8	0.45 137	0.47 32	0.29 56	0.12 20	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.13 55

MM-Stereo_test3	0.50 162	0.24 99	0.54 127	0.54 278	0.74 497	0.49 112	0.53 333	1.09 239	1.05 289	0.62 159	0.95 207	0.61 174	0.42 117	0.77 130	0.38 166	0.20 240	0.17 315	0.20 194	0.16 174	0.18 144	0.18 198

MM-Stereo_test2	0.43 112	0.24 99	0.67 207	0.51 224	0.32 214	0.55 173	0.45 270	0.97 180	0.77 186	0.59 153	0.51 93	0.49 120	0.42 117	0.80 142	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.18 136	0.14 114	0.19 185	0.14 84

MM-Stereo_test1	0.49 158	0.24 99	0.56 141	0.51 224	0.30 167	0.50 127	0.54 339	0.91 150	1.03 280	0.84 206	0.69 143	0.54 144	0.60 232	1.16 250	0.33 106	0.18 164	0.16 286	0.20 194	0.17 195	0.19 185	0.15 117

tg	0.52 165	0.24 99	0.61 172	0.49 182	0.30 167	0.90 358	0.29 83	1.07 231	0.83 203	0.83 203	1.02 240	0.62 179	0.43 125	1.35 297	0.41 192	0.17 124	0.12 72	0.22 258	0.20 267	0.17 113	0.15 117

RSM++	0.38 81	0.24 99	0.51 106	0.47 139	0.26 73	0.50 127	0.41 217	0.79 105	0.45 73	0.37 53	0.45 63	0.60 170	0.35 82	1.02 213	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.17 101	0.14 114	0.18 144	0.13 55

RSM	0.39 85	0.24 99	0.49 93	0.46 128	0.26 73	0.47 94	0.40 201	0.92 153	0.44 71	0.41 75	0.42 44	0.65 188	0.33 67	1.07 227	0.29 56	0.15 59	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.13 55

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 121	0.48 166	0.27 102	0.60 200	0.35 136	1.02 197	1.07 298	0.99 245	0.78 168	0.76 218	0.28 32	0.76 127	0.36 143	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.15 117

MIM_Stereo	0.57 221	0.24 99	0.92 365	0.46 128	0.30 167	0.54 165	0.28 77	1.27 294	0.75 176	1.00 250	1.16 310	0.93 291	0.53 193	1.45 325	0.61 319	0.16 81	0.16 286	0.20 194	0.19 235	0.17 113	0.14 84

AEACV	0.37 76	0.24 99	0.52 115	0.47 139	0.51 405	0.37 40	0.38 178	0.65 61	0.53 110	0.42 81	0.56 110	0.46 100	0.60 232	0.53 49	0.30 69	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.14 84

Any-RAFT	0.53 175	0.24 99	0.47 80	0.47 139	0.27 102	1.00 396	0.25 49	1.58 372	1.05 289	0.85 211	0.99 222	1.06 337	0.47 154	0.70 109	0.32 92	0.18 164	0.13 136	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.16 147

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 290	0.50 194	0.44 358	0.66 247	0.31 101	0.87 134	1.02 276	1.03 261	0.72 154	0.78 225	0.32 59	0.64 91	0.37 155	0.17 124	0.11 35	0.23 296	0.19 235	0.19 185	0.13 55

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 99	0.50 99	0.44 106	0.25 62	0.46 89	0.33 116	1.25 292	0.40 58	0.35 39	0.45 63	0.52 137	0.30 46	1.07 227	0.30 69	0.14 50	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.13 55

fff	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

ADStereo(finetuned)	0.57 221	0.24 99	1.06 416	0.43 83	0.24 45	0.49 112	0.35 136	1.05 216	1.30 434	1.12 291	1.03 250	0.58 162	1.20 467	0.84 156	0.51 274	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.19 238

CrosDoStereo	1.58 513	0.24 99	0.72 248	0.48 166	0.29 144	0.67 251	12.49 598	1.10 242	0.98 258	1.34 425	1.75 485	1.00 319	1.89 537	6.65 555	0.81 385	0.19 205	0.15 246	0.20 194	0.22 340	0.18 144	0.19 238

DeepStereo_LL	1.58 513	0.24 99	0.72 248	0.48 166	0.29 144	0.67 251	12.49 598	1.10 242	0.98 258	1.34 425	1.75 485	1.00 319	1.89 537	6.65 555	0.81 385	0.19 205	0.15 246	0.20 194	0.22 340	0.18 144	0.19 238

DRaft	0.80 362	0.24 99	0.70 230	0.45 120	0.30 167	0.97 388	0.53 333	1.05 216	0.97 253	1.78 510	2.02 514	0.80 231	1.74 526	2.73 467	0.72 353	0.17 124	0.14 188	0.20 194	0.20 267	0.18 144	0.21 288

RAFT-RH_RVC	1.03 446	0.24 99	0.67 207	0.49 182	0.28 127	0.81 333	0.33 116	0.83 127	1.08 304	2.05 533	4.65 569	1.04 335	0.57 219	5.98 547	0.50 269	0.18 164	0.13 136	0.26 374	0.20 267	0.16 81	0.17 173

DCANet	0.54 190	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.49 112	0.36 152	1.05 216	1.30 434	1.12 291	1.03 250	0.58 162	0.92 372	0.81 148	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.19 238

csc	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

cscssc	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

CFNet-RSSM	0.54 190	0.24 99	0.70 230	0.48 166	0.28 127	0.60 200	0.27 70	1.49 341	1.14 340	1.06 265	0.93 203	1.08 343	0.54 198	0.70 109	0.35 133	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.14 84

Gwc-CoAtRS	0.52 165	0.24 99	0.68 211	0.48 166	0.29 144	0.64 222	0.25 49	1.16 258	1.08 304	1.01 253	1.00 226	1.12 360	0.56 210	0.69 105	0.37 155	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.15 132	0.15 60	0.15 117

GASTEREO	0.40 94	0.25 127	0.51 106	0.48 166	0.25 62	0.65 238	0.36 152	0.81 118	0.49 86	0.51 134	0.82 181	0.30 47	0.66 264	0.62 87	0.28 52	0.19 205	0.12 72	0.16 74	0.14 114	0.16 81	0.14 84

MSCF	0.38 81	0.25 127	0.52 115	0.47 139	0.25 62	0.62 215	0.37 171	0.81 118	0.47 82	0.50 129	0.71 150	0.32 57	0.65 261	0.54 53	0.28 52	0.19 205	0.12 72	0.17 101	0.14 114	0.17 113	0.14 84

4.5_new	0.29 27	0.25 127	0.41 25	0.36 6	0.23 26	0.52 148	0.36 152	0.56 31	0.34 40	0.45 99	0.42 44	0.27 24	0.25 17	0.40 13	0.24 5	0.13 39	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.16 81	0.12 17

4.5w-stereo	0.29 27	0.25 127	0.41 25	0.36 6	0.23 26	0.52 148	0.36 152	0.56 31	0.34 40	0.45 99	0.42 44	0.27 24	0.25 17	0.40 13	0.24 5	0.13 39	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.16 81	0.12 17

3.5w_stereo	0.33 58	0.25 127	0.45 62	0.37 13	0.24 45	0.54 165	0.35 136	0.66 66	0.36 47	0.43 87	0.44 58	0.29 42	0.34 74	0.77 130	0.39 174	0.11 2	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.13 55

3w_stereo	0.33 58	0.25 127	0.52 115	0.40 55	0.21 10	0.53 157	0.54 339	0.65 61	0.46 79	0.44 91	0.48 77	0.23 4	0.45 137	0.46 27	0.29 56	0.12 20	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.15 117

G2L-ROB	0.73 326	0.25 127	0.76 290	0.54 278	0.39 315	0.95 378	0.66 411	1.66 394	1.09 312	1.24 370	1.02 240	1.64 472	0.71 279	1.63 359	1.02 428	0.20 240	0.14 188	0.17 101	0.15 132	0.20 219	0.22 306

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 127	0.42 76	0.23 26	0.80 324	0.42 221	0.80 113	0.80 194	0.61 156	0.62 124	0.54 144	0.43 125	1.70 374	0.58 306	0.15 59	0.15 246	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.15 117

LG-Stereo	0.34 61	0.25 127	0.78 305	0.47 139	0.26 73	0.37 40	0.30 93	0.71 82	0.52 106	0.36 44	0.57 113	0.29 42	0.21 3	0.50 39	0.36 143	0.13 39	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.18 144	0.12 17

AIO-test1	0.56 214	0.25 127	0.55 137	0.64 406	0.78 510	0.80 324	0.36 152	1.18 265	1.34 449	0.57 143	0.88 192	0.61 174	0.50 179	1.12 241	0.35 133	0.17 124	0.17 315	0.22 258	0.24 376	0.18 144	0.23 326

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 127	0.50 99	0.45 120	0.30 167	0.61 206	0.36 152	0.72 83	0.45 73	0.46 104	0.43 53	0.42 82	0.35 82	1.39 312	0.29 56	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.15 132	0.16 81	0.15 117

AIO-Stereo	0.37 76	0.25 127	0.51 106	0.47 139	0.23 26	0.45 83	0.39 193	1.07 231	0.52 106	0.41 75	0.48 77	0.52 137	0.25 17	0.72 116	0.30 69	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.13 55

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 127	0.58 157	0.44 106	0.34 254	0.30 23	0.30 93	0.72 83	0.50 90	0.37 53	0.36 28	0.58 162	0.49 173	0.52 45	0.36 143	0.19 205	0.16 286	0.19 159	0.15 132	0.18 144	0.14 84

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 230	0.50 194	0.52 417	0.35 33	0.26 62	0.91 150	0.59 125	0.45 99	0.71 150	0.51 130	0.51 183	1.11 238	0.45 229	0.20 240	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.24 325	0.18 198

CASnet	0.41 102	0.25 127	0.48 86	0.50 194	0.20 4	0.50 127	0.36 152	0.81 118	0.80 194	0.83 203	0.68 139	0.48 112	0.31 53	0.54 53	0.32 92	0.18 164	0.12 72	0.27 391	0.22 340	0.23 310	0.14 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 190	0.25 127	0.64 188	0.47 139	0.30 167	0.97 388	0.27 70	1.24 290	0.81 197	0.96 235	1.12 288	1.28 401	0.48 165	0.71 113	0.36 143	0.17 124	0.13 136	0.17 101	0.14 114	0.16 81	0.16 147

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 127	0.41 25	0.54 278	0.23 26	0.48 100	0.30 93	0.73 85	0.58 119	0.52 136	0.73 156	0.51 130	0.31 53	0.64 91	0.42 203	0.17 124	0.20 373	0.23 296	0.19 235	0.21 261	0.17 173

RAFT-345	0.84 384	0.25 127	0.66 202	0.50 194	0.27 102	0.54 165	0.42 221	0.83 127	1.11 321	1.32 413	2.34 529	0.86 260	0.54 198	5.72 539	0.47 250	0.18 164	0.13 136	0.22 258	0.17 195	0.17 113	0.16 147

cross-raft	0.54 190	0.25 127	0.61 172	0.52 245	0.29 144	0.68 258	0.37 171	1.46 335	0.76 182	1.01 253	1.06 257	1.28 401	0.46 145	0.71 113	0.35 133	0.15 59	0.12 72	0.18 136	0.16 174	0.19 185	0.14 84

GMM-Stereo	0.74 331	0.25 127	0.59 164	0.54 278	0.34 254	0.72 278	0.99 499	1.01 196	0.87 213	1.36 430	1.78 488	1.12 360	0.81 321	2.09 420	0.46 243	0.18 164	0.12 72	0.25 355	0.25 391	0.20 219	0.85 551

raftrobust	0.52 165	0.25 127	0.56 141	0.65 420	0.52 417	0.49 112	0.34 128	0.98 184	0.91 229	1.30 399	0.87 190	0.63 182	0.81 321	0.78 135	0.41 192	0.19 205	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.15 60	0.16 147

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 190	0.25 127	0.68 211	0.43 83	0.24 45	0.40 50	0.34 128	1.04 208	1.09 312	1.32 413	1.60 456	0.80 231	0.68 266	0.67 103	0.39 174	0.13 39	0.10 9	0.18 136	0.17 195	0.17 113	0.13 55

AFF-stereo	0.58 227	0.25 127	0.64 188	0.46 128	0.29 144	0.34 31	0.38 178	1.15 256	1.14 340	1.17 334	1.60 456	1.10 355	0.71 279	0.97 200	0.43 213	0.13 39	0.11 35	0.19 159	0.19 235	0.17 113	0.14 84

Replicate-Monster	0.41 102	0.26 150	2.03 526	0.36 6	0.21 10	0.46 89	0.23 38	0.67 72	0.48 84	0.42 81	0.27 12	0.31 52	0.30 46	0.98 201	0.24 5	0.14 50	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.28 398

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 150	0.61 172	0.59 350	0.33 236	0.62 215	0.36 152	0.62 52	0.40 58	0.45 99	0.36 28	0.45 95	0.37 97	0.53 49	0.48 255	0.24 342	0.18 337	0.28 406	0.33 486	0.21 261	0.19 238

4.25_new	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.31 23	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

4.5w_new	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.31 23	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

4.25w-stereo	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.32 32	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

SCV_C0	0.43 112	0.26 150	0.65 195	0.43 83	0.29 144	0.47 94	0.31 101	1.34 306	0.73 173	0.38 63	0.49 86	0.54 144	0.29 39	1.24 270	0.30 69	0.17 124	0.13 136	0.16 74	0.13 86	0.20 219	0.15 117

SCV	0.46 138	0.26 150	0.55 137	0.47 139	0.25 62	0.39 48	0.38 178	1.98 487	0.60 126	0.35 39	0.48 77	0.55 147	0.36 92	1.28 279	0.32 92	0.24 342	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.14 84

H2IRNET	0.56 214	0.26 150	0.66 202	0.47 139	0.35 259	0.41 54	0.26 62	0.92 153	1.17 364	0.61 156	1.28 356	1.08 343	0.86 349	0.99 205	0.63 326	0.19 205	0.16 286	0.22 258	0.25 391	0.21 261	0.18 198

MGS-Stereo	0.42 106	0.26 150	0.58 157	0.44 106	0.28 127	0.50 127	0.34 128	0.57 35	0.83 203	0.46 104	1.31 366	0.52 137	0.33 67	0.65 98	0.36 143	0.19 205	0.16 286	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.16 147

MSKI-zero shot	0.55 205	0.26 150	0.57 151	0.51 224	0.26 73	0.69 263	0.28 77	1.18 265	0.64 136	0.91 223	1.32 372	0.82 240	0.33 67	1.92 402	0.32 92	0.17 124	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.16 147

LoS_RVC	0.42 106	0.26 150	0.40 20	0.44 106	0.82 522	0.51 144	0.44 253	0.64 56	0.41 62	0.44 91	0.78 168	0.44 87	0.47 154	0.56 61	0.36 143	0.13 39	0.12 72	0.14 9	0.10 2	0.13 14	0.84 550

DCRE	0.82 373	0.26 150	0.70 230	0.58 337	0.44 358	0.54 165	0.48 295	0.95 172	0.78 189	0.78 188	7.33 583	0.86 260	0.52 188	0.76 127	0.41 192	0.16 81	0.16 286	0.19 159	0.17 195	0.18 144	0.17 173

DCANet-4	0.54 190	0.26 150	1.07 421	0.42 76	0.24 45	0.48 100	0.36 152	0.99 186	1.30 434	1.10 283	1.02 240	0.56 155	0.75 288	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

tt	6.58 588	0.26 150	6.10 573	3.77 594	2.16 571	11.55 593	19.63 601	13.33 601	5.74 586	2.96 564	2.65 541	4.97 575	6.33 591	3.81 496	7.24 572	9.15 603	11.32 606	5.89 602	6.24 601	6.03 597	2.55 585

RAFT_CTSACE	0.63 253	0.26 150	0.88 348	0.55 302	0.51 405	0.71 275	0.44 253	0.80 113	0.97 253	0.97 238	1.84 495	1.18 373	0.68 266	1.47 331	0.36 143	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.20 267	0.20 219	0.14 84

GMOStereo	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

error version	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

test-v	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

HHNet	0.62 246	0.26 150	0.63 181	0.43 83	0.45 365	0.50 127	0.58 380	1.07 231	1.01 273	1.25 376	2.23 524	0.70 206	0.61 241	1.07 227	0.47 250	0.20 240	0.13 136	0.23 296	0.19 235	0.19 185	0.30 418

FTStereo	0.91 406	0.26 150	0.56 141	0.54 278	0.33 236	0.66 247	1.87 561	1.00 190	0.75 176	1.75 507	4.15 562	1.04 335	1.65 519	1.57 349	0.46 243	0.19 205	0.16 286	0.23 296	0.21 311	0.18 144	0.63 532

ASMatch	0.88 398	0.26 150	0.69 224	0.51 224	0.35 259	0.48 100	0.37 171	1.12 250	0.92 234	1.10 283	3.28 552	0.96 308	0.98 408	4.90 518	0.49 263	0.19 205	0.16 286	0.22 258	0.19 235	0.19 185	0.27 386

PFNet	0.91 406	0.26 150	1.10 431	0.63 397	0.32 214	0.64 222	0.56 365	1.17 260	0.99 265	1.47 460	1.08 266	0.98 312	0.69 269	6.62 554	0.54 294	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.19 235	0.20 219	0.17 173

GrayStereo	0.82 373	0.26 150	0.58 157	0.63 397	0.37 286	0.76 297	1.86 560	1.11 248	0.87 213	1.99 529	1.89 502	1.08 343	1.82 534	1.39 312	0.48 255	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.21 311	0.18 144	0.39 470

test-2	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

test-1	0.52 165	0.26 150	1.04 411	0.56 315	0.32 214	0.61 206	0.38 178	1.10 242	0.91 229	0.78 188	1.01 232	0.77 221	0.52 188	0.60 81	0.42 203	0.17 124	0.14 188	0.20 194	0.17 195	0.20 219	0.23 326

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 150	0.64 188	0.50 194	0.29 144	0.53 157	0.33 116	1.05 216	0.77 186	0.84 206	1.00 226	0.55 147	0.37 97	0.81 148	0.40 181	0.17 124	0.12 72	0.22 258	0.20 267	0.19 185	0.15 117

raft+_RVC	0.53 175	0.26 150	0.54 127	0.60 362	0.47 382	0.54 165	0.54 339	1.27 294	0.99 265	0.76 180	1.03 250	0.70 206	0.56 210	0.93 186	0.47 250	0.18 164	0.14 188	0.19 159	0.18 213	0.18 144	0.15 117

XX-Stereo	0.63 253	0.26 150	1.90 522	0.81 504	0.67 478	0.43 72	0.23 38	1.03 202	0.58 119	0.65 163	1.56 447	1.41 425	0.39 106	1.28 279	0.35 133	0.20 240	0.14 188	0.20 194	0.19 235	0.18 144	0.14 84

R-Stereo Train	0.57 221	0.26 150	0.63 181	0.54 278	0.36 270	0.69 263	0.54 339	1.22 284	0.72 169	1.61 491	1.50 432	0.75 214	0.53 193	0.64 91	0.44 216	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.17 173

RAFT-Stereo	0.57 221	0.26 150	0.63 181	0.54 278	0.36 270	0.69 263	0.54 339	1.22 284	0.72 169	1.61 491	1.50 432	0.75 214	0.53 193	0.64 91	0.44 216	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.17 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 227	0.27 180	0.57 151	0.40 55	0.24 45	1.09 414	0.32 109	0.79 105	0.53 110	0.65 163	1.07 261	0.58 162	0.80 317	2.47 456	0.80 383	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.16 81	0.17 173

G2L-Stereo_test	0.73 326	0.27 180	0.74 276	0.49 182	0.40 326	0.90 358	0.81 457	1.53 360	1.14 340	1.28 385	1.27 350	1.52 450	0.72 282	1.62 357	0.94 412	0.19 205	0.14 188	0.16 74	0.15 132	0.18 144	0.19 238

mms	0.40 94	0.27 180	0.52 115	0.46 128	0.32 214	0.43 72	0.46 277	0.70 78	0.46 79	0.35 39	0.58 116	0.44 87	0.30 46	1.36 302	0.33 106	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.19 185	0.15 117

fffy	0.42 106	0.27 180	0.57 151	0.46 128	0.29 144	0.48 100	0.35 136	0.91 150	0.55 113	0.40 74	0.58 116	0.55 147	0.41 113	1.26 274	0.36 143	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.14 84

UGAM	1.14 470	0.27 180	0.95 375	0.53 263	0.42 340	0.70 270	0.72 431	0.95 172	1.32 442	0.98 242	1.48 427	1.78 492	0.87 354	9.65 591	0.87 401	0.21 274	0.18 337	0.30 430	0.24 376	0.19 185	0.16 147

testlalala2	0.58 227	0.27 180	0.68 211	1.72 566	1.27 562	0.68 258	0.42 221	0.93 160	0.70 163	0.90 218	0.93 203	0.76 218	0.34 74	0.52 45	0.40 181	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.17 173

AE-Stereo	0.49 158	0.27 180	0.67 207	0.60 362	0.39 315	0.67 251	0.46 277	1.18 265	1.09 312	0.47 107	0.75 162	0.69 202	0.47 154	0.59 69	0.40 181	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.20 267	0.19 185	0.15 117

ff7	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

ffff	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

11t	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

plain	0.46 138	0.27 180	1.01 396	0.50 194	0.40 326	0.35 33	0.37 171	0.87 134	0.56 116	0.43 87	0.76 164	0.42 82	0.40 110	1.13 243	0.45 229	0.21 274	0.15 246	0.24 316	0.19 235	0.24 325	0.16 147

anonymousdsp2	0.53 175	0.27 180	0.74 276	0.48 166	0.29 144	0.76 297	0.47 284	1.61 380	0.82 202	0.77 185	0.77 166	0.75 214	0.47 154	1.03 214	0.40 181	0.18 164	0.13 136	0.18 136	0.13 86	0.19 185	0.18 198

anonymousdsp	0.43 112	0.27 180	0.53 121	0.44 106	0.32 214	0.50 127	0.42 221	0.89 143	0.51 99	0.49 121	0.53 97	0.47 107	0.47 154	1.33 292	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

anonymousa	0.72 308	0.27 180	0.75 280	0.47 139	0.63 466	1.43 474	0.45 270	1.24 290	0.89 220	1.28 385	1.75 485	1.62 464	1.13 453	0.69 105	0.59 309	0.19 205	0.16 286	0.23 296	0.25 391	0.20 219	0.18 198

riskmin	0.56 214	0.27 180	0.60 169	0.43 83	0.31 195	0.83 340	0.42 221	1.14 254	1.04 285	0.73 178	0.75 162	1.11 359	1.01 420	0.81 148	0.51 274	0.20 240	0.14 188	0.24 316	0.15 132	0.24 325	0.25 352

ccc-4	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

IGEV-Stereo	0.43 112	0.27 180	0.54 127	0.45 120	0.32 214	0.50 127	0.42 221	0.90 149	0.51 99	0.49 121	0.53 97	0.47 107	0.47 154	1.32 289	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 295	0.27 180	0.97 383	0.51 224	0.43 350	0.79 316	0.33 116	1.21 276	1.06 293	1.30 399	1.10 275	0.52 137	0.55 205	3.16 483	0.63 326	0.16 81	0.14 188	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.17 173

IPLGR	0.58 227	0.27 180	1.14 441	0.48 166	0.28 127	0.65 238	0.33 116	1.22 284	1.13 337	1.18 339	1.05 255	0.69 202	0.66 264	0.96 192	0.52 281	0.17 124	0.15 246	0.20 194	0.17 195	0.20 219	0.18 198

PSM-AAD	0.79 359	0.27 180	0.53 121	0.55 302	0.28 127	0.77 305	1.24 527	0.99 186	0.91 229	1.66 500	1.57 451	0.81 235	2.19 553	1.65 362	0.44 216	0.19 205	0.14 188	0.38 492	0.32 476	0.21 261	0.70 541

THIR-Stereo	1.02 443	0.27 180	0.69 224	0.49 182	0.28 127	0.95 378	1.34 535	1.03 202	0.97 253	1.34 425	1.90 503	1.17 370	1.58 512	6.44 552	0.78 373	0.19 205	0.14 188	0.21 229	0.22 340	0.19 185	0.20 271

Prome-Stereo	0.75 339	0.27 180	0.53 121	0.55 302	0.32 214	0.59 192	0.97 494	0.89 143	0.88 217	1.45 457	2.46 536	0.91 280	1.41 494	1.58 351	0.44 216	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.20 219	0.92 553

coex_refinement	0.80 362	0.28 202	0.73 260	0.70 460	0.51 405	0.95 378	0.60 392	1.78 429	1.23 399	1.36 430	1.37 390	1.82 496	0.81 321	1.32 289	1.13 447	0.26 392	0.17 315	0.19 159	0.20 267	0.24 325	0.25 352

S2M2_L	0.34 61	0.28 202	0.45 62	0.40 55	0.30 167	0.31 25	0.16 1	0.60 47	0.64 136	0.31 19	0.48 77	0.47 107	0.34 74	0.38 6	0.32 92	0.25 369	0.22 413	0.20 194	0.22 340	0.25 337	0.22 306
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 221	0.28 202	0.63 181	0.61 376	0.58 445	0.79 316	0.51 314	1.18 265	1.40 481	0.63 160	1.15 305	0.51 130	0.43 125	1.09 232	0.35 133	0.21 274	0.17 315	0.26 374	0.30 461	0.20 219	0.19 238

ours_stereo	0.39 85	0.28 202	0.51 106	0.46 128	0.30 167	0.40 50	0.44 253	0.73 85	0.56 116	0.35 39	0.56 110	0.46 100	0.33 67	1.11 238	0.32 92	0.16 81	0.13 136	0.19 159	0.15 132	0.19 185	0.14 84

PAM_32	0.77 347	0.28 202	1.03 407	0.52 245	0.30 167	1.32 454	0.35 136	1.97 485	0.65 151	1.02 257	1.06 257	3.05 553	1.49 506	0.96 192	0.36 143	0.19 205	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.19 185	0.19 238

gcap-zeroshot	0.53 175	0.28 202	0.89 354	0.49 182	0.28 127	0.76 297	0.37 171	1.34 306	0.73 173	0.89 216	0.67 136	1.35 416	0.51 183	0.79 139	0.33 106	0.18 164	0.15 246	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.16 147

MyStereo06	0.61 242	0.28 202	0.95 375	0.56 315	0.46 377	0.61 206	0.73 432	1.78 429	0.67 154	1.03 261	1.12 288	1.13 365	0.56 210	0.78 135	0.41 192	0.17 124	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.20 271

MyStereo05	0.66 280	0.28 202	1.07 421	0.56 315	0.46 377	0.61 206	0.73 432	1.34 306	1.41 486	1.15 315	0.91 198	0.77 221	0.80 317	1.41 320	0.63 326	0.17 124	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.20 271

11t1	0.52 165	0.28 202	0.68 211	0.51 224	0.28 127	0.83 340	0.39 193	1.22 284	0.63 132	0.84 206	0.74 160	0.68 197	0.68 266	0.91 178	0.57 303	0.21 274	0.18 337	0.19 159	0.16 174	0.20 219	0.21 288

IGEVStereo-DCA	0.46 138	0.28 202	0.56 141	0.43 83	0.33 236	0.49 112	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.47 107	0.48 77	0.48 112	0.46 145	2.03 414	0.30 69	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.18 198

rrr	0.46 138	0.28 202	0.73 260	0.43 83	0.33 236	0.49 112	0.38 178	0.76 93	0.50 90	0.47 107	0.48 77	0.48 112	0.46 145	2.03 414	0.30 69	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.16 147

testlalala	0.45 131	0.28 202	0.59 164	0.42 76	0.39 315	0.71 275	0.39 193	1.08 237	0.45 73	1.24 370	0.80 179	0.61 174	0.36 92	0.54 53	0.33 106	0.20 240	0.13 136	0.18 136	0.12 59	0.15 60	0.15 117

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 202	0.68 211	0.47 139	0.25 62	0.53 157	0.32 109	0.82 123	0.58 119	0.65 163	0.69 143	0.58 162	0.42 117	0.47 32	0.29 56	0.17 124	0.14 188	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.14 84

Selective-RAFT	0.52 165	0.28 202	0.79 308	0.55 302	0.27 102	0.91 362	0.33 116	0.80 113	0.88 217	0.58 145	0.63 127	0.81 235	0.77 300	1.29 283	0.48 255	0.19 205	0.14 188	0.17 101	0.15 132	0.19 185	0.17 173

ProNet	0.43 112	0.28 202	0.58 157	0.43 83	0.30 167	0.56 179	0.52 325	1.00 190	0.58 119	0.44 91	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 279	0.36 143	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.16 147

TestStereo1	0.63 253	0.28 202	0.75 280	0.76 491	0.31 195	0.48 100	0.43 240	1.30 299	1.21 390	0.97 238	1.31 366	0.64 185	0.77 300	1.75 381	0.42 203	0.20 240	0.15 246	0.22 258	0.18 213	0.21 261	0.17 173

DisPM	0.66 280	0.28 202	0.72 248	0.61 376	0.35 259	0.62 215	0.45 270	1.02 197	0.99 265	1.56 483	1.10 275	0.80 231	0.59 229	2.37 446	0.41 192	0.23 327	0.14 188	0.23 296	0.21 311	0.20 219	0.25 352

SA-5K	0.63 253	0.28 202	0.75 280	0.76 491	0.31 195	0.48 100	0.43 240	1.30 299	1.21 390	0.97 238	1.31 366	0.64 185	0.77 300	1.75 381	0.42 203	0.20 240	0.15 246	0.22 258	0.18 213	0.21 261	0.17 173

MIPNet	0.56 214	0.28 202	0.94 371	0.49 182	0.33 236	0.66 247	0.38 178	1.35 309	1.08 304	1.06 265	0.92 200	0.60 170	0.79 311	0.73 120	0.52 281	0.17 124	0.14 188	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.17 173

PFNet+	0.59 233	0.28 202	0.77 297	0.53 263	0.30 167	0.59 192	0.31 101	0.92 153	1.14 340	1.33 421	1.10 275	0.79 229	0.57 219	1.31 285	0.49 263	0.25 369	0.17 315	0.28 406	0.26 408	0.21 261	0.25 352

LCNet	0.72 308	0.28 202	0.52 115	0.55 302	0.31 195	0.69 263	0.54 339	1.00 190	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 310	1.34 489	2.56 459	0.45 229	0.18 164	0.13 136	0.21 229	0.25 391	0.27 363	0.73 544

AAGNet	1.83 532	0.28 202	0.72 248	0.61 376	0.32 214	0.67 251	0.51 314	0.96 179	0.98 258	1.47 460	1.20 326	1.00 319	1.18 461	2.83 469	22.77 605	0.22 300	0.13 136	0.22 258	0.19 235	0.23 310	0.15 117

STrans-v2	1.04 449	0.28 202	0.96 381	0.49 182	0.32 214	0.68 258	0.79 448	2.47 556	1.12 325	1.12 291	1.46 421	1.40 423	1.46 501	6.70 559	0.43 213	0.18 164	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.18 144	0.18 198

TransformOpticalFlow	0.96 417	0.28 202	0.89 354	0.52 245	0.31 195	0.66 247	0.54 339	1.75 415	1.12 325	1.09 275	1.44 413	1.37 421	1.01 420	6.70 559	0.42 203	0.19 205	0.12 72	0.20 194	0.19 235	0.18 144	0.19 238

KYRaft	0.75 339	0.28 202	0.62 178	0.56 315	0.29 144	0.67 251	0.86 468	0.94 167	0.84 207	1.62 495	2.21 523	1.16 369	1.02 425	1.57 349	0.40 181	0.20 240	0.13 136	0.22 258	0.28 440	0.20 219	1.02 557

SST-Stereo	0.83 379	0.28 202	0.72 248	0.59 350	0.31 195	0.72 278	0.26 62	1.09 239	0.86 209	1.47 460	1.10 275	1.00 319	0.87 354	5.73 540	0.45 229	0.22 300	0.13 136	0.23 296	0.19 235	0.23 310	0.18 198

RAFT_R40	0.83 379	0.28 202	0.73 260	0.59 350	0.31 195	0.69 263	0.44 253	1.10 242	0.95 241	1.47 460	1.10 275	1.00 319	0.85 341	5.53 534	0.46 243	0.22 300	0.13 136	0.23 296	0.20 267	0.23 310	0.18 198

IRAFT_RVC	0.88 398	0.28 202	0.76 290	0.63 397	0.31 195	0.65 238	1.02 504	1.22 284	0.94 239	1.22 356	1.04 253	1.01 326	0.98 408	5.82 542	0.53 288	0.22 300	0.12 72	0.25 355	0.20 267	0.20 219	0.19 238

test_xeample3	0.42 106	0.28 202	0.69 224	0.43 83	0.33 236	0.56 179	0.38 178	0.79 105	0.45 73	0.53 137	0.46 68	0.44 87	0.44 133	1.38 307	0.31 87	0.18 164	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.17 113	0.16 147

xxxx	1.51 508	0.28 202	0.68 211	0.54 278	0.28 127	1.16 428	0.44 253	2.19 531	1.29 428	1.09 275	1.36 388	1.22 379	0.85 341	1.79 389	15.70 597	0.24 342	0.21 395	0.21 229	0.20 267	0.22 285	0.23 326

test_xeample	1.45 504	0.28 202	0.65 195	0.51 224	0.28 127	0.94 374	0.59 388	2.14 516	1.29 428	1.24 370	1.51 434	0.88 268	0.86 349	1.46 327	15.10 594	0.22 300	0.20 373	0.22 258	0.20 267	0.22 285	0.22 306

EAI-Stereo	0.65 273	0.28 202	0.69 224	0.53 263	0.27 102	0.60 200	0.40 201	2.28 541	0.64 136	0.71 172	3.18 551	0.57 157	0.43 125	1.06 223	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.17 101	0.17 195	0.17 113	0.17 173

SFCPSM	0.70 299	0.28 202	1.02 403	0.51 224	0.38 304	1.37 461	0.66 411	2.00 490	1.03 280	1.17 334	1.21 328	0.82 240	0.78 307	1.03 214	0.53 288	0.21 274	0.17 315	0.22 258	0.24 376	0.21 261	0.19 238

FENet	0.60 236	0.28 202	0.63 181	0.54 278	0.33 236	0.83 340	0.38 178	1.27 294	1.07 298	1.00 250	0.86 187	0.99 318	0.85 341	0.96 192	0.68 341	0.22 300	0.15 246	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.23 326

GANet-RSSM	0.72 308	0.28 202	0.63 181	0.64 406	0.58 445	0.80 324	0.58 380	1.89 462	1.08 304	1.04 264	1.25 340	1.15 368	1.04 429	1.49 333	0.62 322	0.25 369	0.19 355	0.22 258	0.22 340	0.22 285	0.21 288

MS	0.46 138	0.29 237	1.75 514	0.34 1	0.23 26	0.38 44	0.17 2	0.55 27	0.31 23	0.37 53	0.38 32	0.31 52	0.32 59	0.56 61	0.26 25	0.17 124	0.13 136	0.14 9	1.52 584	0.20 219	0.80 547

PAM	0.76 345	0.29 237	1.08 425	0.52 245	0.33 236	1.38 464	0.39 193	2.01 494	0.67 154	1.06 265	0.96 210	2.89 552	1.43 496	0.86 165	0.35 133	0.19 205	0.12 72	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.20 271

model_zeroshot	0.48 152	0.29 237	0.86 330	0.51 224	0.36 270	0.69 263	0.37 171	1.12 250	0.62 129	0.85 211	0.84 184	0.66 192	0.37 97	0.73 120	0.34 123	0.20 240	0.16 286	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.16 147

test_sample2	0.62 246	0.29 237	0.74 276	0.50 194	0.28 127	0.80 324	0.61 394	1.61 380	1.00 270	0.88 215	0.99 222	0.94 294	0.83 334	1.16 250	0.51 274	0.23 327	0.18 337	0.22 258	0.21 311	0.23 310	0.22 306

test_sample1	0.61 242	0.29 237	0.75 280	0.50 194	0.31 195	0.76 297	0.48 295	1.59 373	0.84 207	0.90 218	0.94 206	0.88 268	0.95 391	1.16 250	0.67 337	0.22 300	0.18 337	0.20 194	0.19 235	0.21 261	0.21 288

MyStereo8	0.65 273	0.29 237	1.00 392	0.58 337	0.49 387	0.91 362	0.35 136	1.18 265	1.31 438	1.16 325	1.27 350	0.90 277	0.64 255	0.72 116	0.95 416	0.18 164	0.14 188	0.20 194	0.18 213	0.22 285	0.26 376

MyStereo07	0.48 152	0.29 237	0.50 99	0.55 302	0.45 365	0.59 192	0.79 448	1.05 216	0.51 99	0.48 115	0.53 97	0.43 85	0.55 205	1.30 284	0.34 123	0.17 124	0.16 286	0.24 316	0.20 267	0.23 310	0.20 271

MyStereo04	0.67 289	0.29 237	1.07 421	0.55 302	0.45 365	0.59 192	0.79 448	1.50 345	1.40 481	0.91 223	0.91 198	0.74 212	0.86 349	1.52 338	0.62 322	0.17 124	0.16 286	0.24 316	0.20 267	0.23 310	0.20 271

CoDeX	0.73 326	0.29 237	0.93 367	0.54 278	0.36 270	1.14 420	0.61 394	2.34 546	1.17 364	1.16 325	1.25 340	0.91 280	0.87 354	1.33 292	0.64 330	0.20 240	0.16 286	0.21 229	0.18 213	0.20 219	0.18 198

1111x	1.70 525	0.29 237	0.86 330	0.51 224	0.27 102	1.01 397	0.68 419	2.22 535	1.28 424	1.13 306	1.40 401	1.21 377	1.10 445	5.53 534	15.20 595	0.22 300	0.21 395	0.22 258	0.22 340	0.24 325	0.22 306

knoymous	0.51 164	0.29 237	0.47 80	0.43 83	0.30 167	0.55 173	0.55 357	1.02 197	0.77 186	0.98 242	0.85 186	0.94 294	0.56 210	0.85 161	0.45 229	0.20 240	0.14 188	0.26 374	0.14 114	0.23 310	0.23 326

RAFT+CT+SA	0.58 227	0.29 237	0.60 169	0.66 427	0.37 286	0.42 62	0.55 357	1.27 294	1.03 280	0.70 170	1.22 330	0.60 170	0.70 274	1.64 361	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.22 258	0.22 340	0.21 261	0.18 198

Sa-1000	0.72 308	0.29 237	0.76 290	0.59 350	0.30 167	0.73 282	0.37 171	1.62 384	1.33 446	1.28 385	2.04 515	0.86 260	0.75 288	1.84 393	0.38 166	0.19 205	0.14 188	0.25 355	0.23 363	0.20 219	0.16 147

iRaft-Stereo_5w	0.85 388	0.29 237	0.91 361	0.53 263	0.43 350	0.49 112	0.68 419	0.99 186	0.87 213	0.79 191	1.34 381	1.46 437	0.91 369	5.11 521	1.11 444	0.17 124	0.14 188	0.22 258	0.18 213	0.20 219	0.20 271

NRIStereo	0.60 236	0.29 237	0.69 224	0.53 263	0.28 127	0.63 219	0.33 116	1.08 237	0.87 213	1.14 309	0.87 190	0.91 280	0.59 229	2.24 435	0.49 263	0.20 240	0.14 188	0.21 229	0.19 235	0.21 261	0.17 173

Pruner-Stereo	0.62 246	0.29 237	0.70 230	0.61 376	0.31 195	0.63 219	0.43 240	1.17 260	0.99 265	1.53 473	1.08 266	0.95 302	0.55 205	1.35 297	0.51 274	0.23 327	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.21 261	0.23 326

DeepStereo_RVC	0.55 205	0.29 237	0.72 248	0.51 224	0.30 167	0.59 192	0.33 116	1.03 202	0.70 163	1.16 325	0.93 203	0.83 247	0.94 386	0.96 192	0.54 294	0.21 274	0.14 188	0.21 229	0.19 235	0.24 325	0.24 340

rafts_anoy	0.52 165	0.29 237	0.59 164	0.59 350	0.50 394	0.53 157	0.40 201	1.11 248	1.03 280	0.84 206	0.83 182	0.68 197	0.54 198	0.72 116	0.51 274	0.19 205	0.14 188	0.24 316	0.26 408	0.21 261	0.18 198

222	1.61 517	0.29 237	0.67 207	0.56 315	0.29 144	1.06 408	0.42 221	2.17 527	1.31 438	1.31 409	1.52 435	0.92 289	0.94 386	1.76 386	17.65 598	0.24 342	0.20 373	0.21 229	0.19 235	0.22 285	0.23 326

ac_64	0.82 373	0.29 237	0.81 314	0.71 468	0.60 456	1.05 405	0.54 339	1.99 489	0.92 234	1.18 339	1.06 257	1.99 515	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 408	0.22 413	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.19 238

HSM-Net_RVC	0.87 397	0.29 237	0.53 121	0.53 263	0.30 167	1.15 426	0.55 357	3.57 573	1.28 424	1.53 473	1.74 482	1.68 478	0.93 381	1.49 333	0.77 371	0.22 300	0.17 315	0.19 159	0.18 213	0.20 219	0.19 238
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM-zero	1.00 434	0.30 258	0.93 367	0.47 139	0.30 167	0.57 184	0.25 49	2.25 538	0.63 132	1.01 253	1.10 275	2.73 548	1.85 535	6.26 548	0.40 181	0.17 124	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.17 173

DispNO	0.93 411	0.30 258	1.34 472	0.55 302	0.55 430	0.89 355	0.49 305	1.48 339	1.21 390	1.17 334	1.27 350	1.19 374	0.90 366	5.23 524	0.74 357	0.22 300	0.17 315	0.24 316	0.21 311	0.19 185	0.20 271

SMFormer	0.75 339	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.82 390	0.24 342	0.20 373	0.22 258	0.21 311	0.23 310	0.24 340

tta	0.75 339	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.82 390	0.24 342	0.20 373	0.22 258	0.21 311	0.18 144	0.18 198

qqq1	0.72 308	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.44 216	0.24 342	0.20 373	0.18 136	0.15 132	0.18 144	0.18 198

fff1	0.72 308	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.44 216	0.24 342	0.20 373	0.18 136	0.15 132	0.18 144	0.18 198

IGEV_Zeroshot_test	0.53 175	0.30 258	0.99 387	0.56 315	0.35 259	0.41 54	0.32 109	1.37 312	0.63 132	1.00 250	1.09 271	0.95 302	0.41 113	0.83 153	0.39 174	0.18 164	0.12 72	0.19 159	0.18 213	0.19 185	0.17 173

EKT-Stereo	0.53 175	0.30 258	0.73 260	0.58 337	0.60 456	0.51 144	0.48 295	0.94 167	0.90 224	0.71 172	0.88 192	0.77 221	0.43 125	1.07 227	0.40 181	0.22 300	0.16 286	0.21 229	0.18 213	0.20 219	0.22 306

HH	0.63 253	0.30 258	0.77 297	0.50 194	0.32 214	0.49 112	0.46 277	1.65 389	0.64 136	0.69 168	1.09 271	1.63 469	0.85 341	1.90 400	0.37 155	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.16 147

HanStereo	0.63 253	0.30 258	0.77 297	0.50 194	0.32 214	0.49 112	0.46 277	1.65 389	0.64 136	0.69 168	1.09 271	1.63 469	0.85 341	1.90 400	0.37 155	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.16 147

raft_robust	0.68 293	0.30 258	0.64 188	0.52 245	0.26 73	0.54 165	0.35 136	1.33 301	1.24 405	1.16 325	1.07 261	0.60 170	0.54 198	3.58 495	0.37 155	0.18 164	0.14 188	0.20 194	0.22 340	0.20 219	0.16 147

test_5	0.65 273	0.30 258	0.75 280	0.67 439	0.50 394	0.92 369	0.52 325	1.39 318	1.12 325	0.76 180	1.11 281	1.00 319	0.90 366	1.53 342	0.45 229	0.18 164	0.13 136	0.23 296	0.22 340	0.21 261	0.19 238

SA	0.66 280	0.30 258	0.82 317	0.61 376	0.30 167	0.58 187	0.38 178	1.44 331	1.30 434	0.96 235	1.36 388	0.66 192	0.95 391	1.85 396	0.42 203	0.19 205	0.15 246	0.25 355	0.23 363	0.21 261	0.17 173

Patchmatch Stereo++	0.55 205	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.29 83	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.37 303	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.02 240	0.82 240	0.57 219	5.40 532	0.48 255	0.23 327	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

OCTAStereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.82 240	0.57 219	5.35 526	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

PSM-adaLoss	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.41 217	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.82 240	0.61 241	1.06 223	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

ROB_FTStereo_v2	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.64 222	0.42 221	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.12 241	0.46 243	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

ROB_FTStereo	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.64 222	0.25 49	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.95 207	0.82 240	0.61 241	1.15 246	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

HUI-Stereo	0.52 165	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.30 93	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	0.79 139	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

RE-Stereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.81 235	0.57 219	5.37 529	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

TVStereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.81 235	0.57 219	5.37 529	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

iGMRVC	0.56 214	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.38 178	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.52 338	0.46 243	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

iRAFT	0.55 205	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.29 83	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.37 303	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

CRE-IMP	0.55 205	0.30 258	0.74 276	0.52 245	0.29 144	0.79 316	0.25 49	1.04 208	0.72 169	1.09 275	0.95 207	0.81 235	0.57 219	1.10 235	0.50 269	0.21 274	0.14 188	0.23 296	0.19 235	0.28 382	0.22 306

RAFT	0.64 265	0.30 258	0.73 260	0.59 350	0.33 236	0.68 258	0.58 380	1.04 208	0.76 182	1.08 269	1.19 322	1.65 475	0.93 381	1.06 223	0.56 300	0.21 274	0.18 337	0.27 391	0.24 376	0.22 285	0.17 173

RAFT-IKP	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.59 192	0.36 152	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.61 241	1.22 263	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

RALCasStereoNet	0.54 190	0.30 258	0.66 202	0.59 350	0.51 405	0.61 206	0.52 325	0.94 167	0.93 236	0.70 170	1.01 232	0.78 225	0.44 133	1.33 292	0.47 250	0.20 240	0.16 286	0.18 136	0.16 174	0.20 219	0.19 238

cf-r	0.73 326	0.30 258	0.77 297	0.55 302	0.63 466	0.78 310	0.48 295	1.79 435	1.15 352	1.13 306	1.26 347	1.43 427	0.87 354	1.40 318	0.85 398	0.25 369	0.18 337	0.22 258	0.23 363	0.19 185	0.19 238

PSMNet-RSSM	0.72 308	0.30 258	0.61 172	0.63 397	0.42 340	0.73 282	0.56 365	1.92 472	1.10 319	1.09 275	1.37 390	1.22 379	0.98 408	1.28 279	0.72 353	0.27 408	0.19 355	0.27 391	0.29 452	0.24 325	0.24 340

DIP-Stereo	0.62 246	0.30 258	0.83 322	0.48 166	0.36 270	0.95 378	0.33 116	2.37 549	0.67 154	1.25 376	1.00 226	0.68 197	0.51 183	0.91 178	0.61 319	0.18 164	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.19 185	0.19 238
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 465	0.30 258	0.91 361	0.66 427	0.77 508	0.97 388	0.57 376	1.37 312	1.35 459	1.02 257	1.34 381	2.11 524	1.43 496	7.09 564	1.39 481	0.19 205	0.17 315	0.17 101	0.19 235	0.18 144	0.16 147

iResNet_ROB	0.77 347	0.30 258	0.99 387	0.57 331	0.36 270	0.83 340	0.36 152	2.33 544	1.58 509	1.27 383	1.30 360	1.25 390	0.84 338	1.65 362	0.79 379	0.20 240	0.14 188	0.17 101	0.12 59	0.18 144	0.27 386

GCAP-BAT	0.49 158	0.31 291	0.64 188	0.41 68	0.46 377	0.70 270	0.35 136	0.77 96	0.64 136	0.86 213	1.00 226	0.77 221	0.37 97	1.18 256	0.36 143	0.18 164	0.14 188	0.18 136	0.13 86	0.17 113	0.15 117

CAS++	0.47 146	0.31 291	0.56 141	0.47 139	0.32 214	0.42 62	0.28 77	1.76 421	0.72 169	0.71 172	0.72 154	0.37 74	0.28 32	0.69 105	0.33 106	0.27 408	0.22 413	0.26 374	0.21 311	0.29 393	0.19 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 214	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	1.42 324	0.78 189	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.22 285	0.21 288

xx1	0.67 289	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	0.93 160	3.05 567	0.58 145	0.79 174	0.95 302	0.77 300	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.21 288

1test111	0.54 190	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	1.42 324	0.78 189	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	0.88 170	0.59 309	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.22 285	0.21 288

cc1	0.64 265	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	0.93 160	3.05 567	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.19 185	0.19 238

x	0.54 190	0.31 291	0.61 172	0.47 139	0.30 167	0.67 251	0.47 284	1.53 360	0.79 193	0.81 197	0.83 182	0.78 225	0.70 274	0.70 109	0.62 322	0.21 274	0.19 355	0.22 258	0.19 235	0.21 261	0.20 271

IER	0.70 299	0.31 291	1.02 403	0.48 166	0.52 417	1.34 458	0.51 314	1.17 260	0.99 265	1.23 362	1.34 381	1.12 360	1.11 446	0.99 205	0.71 350	0.20 240	0.16 286	0.21 229	0.21 311	0.20 219	0.19 238

iRaft-Stereo_20w	0.65 273	0.31 291	1.00 392	0.47 139	0.34 254	0.73 282	0.30 93	2.96 565	0.70 163	1.15 315	1.14 297	0.76 218	0.65 261	1.11 238	0.38 166	0.17 124	0.13 136	0.18 136	0.16 174	0.19 185	0.18 198

GwcNet-ADL	0.64 265	0.31 291	0.79 308	0.56 315	0.41 335	0.60 200	0.58 380	1.41 322	1.26 413	1.08 269	1.13 293	0.91 280	0.60 232	1.04 220	0.78 373	0.27 408	0.18 337	0.18 136	0.18 213	0.25 337	0.29 404

IIG-Stereo	0.96 417	0.31 291	0.72 248	0.88 531	0.33 236	0.61 206	0.26 62	1.19 273	1.03 280	1.69 503	1.37 390	1.46 437	0.75 288	6.96 563	0.51 274	0.19 205	0.14 188	0.23 296	0.18 213	0.20 219	0.14 84

PSM-softLoss	0.78 355	0.31 291	0.77 297	0.58 337	0.32 214	0.56 179	0.40 201	1.18 265	0.70 163	1.24 370	1.07 261	0.83 247	0.52 188	5.36 527	0.53 288	0.24 342	0.15 246	0.25 355	0.22 340	0.20 219	0.25 352

KMStereo	0.78 355	0.31 291	0.77 297	0.58 337	0.32 214	0.56 179	0.40 201	1.18 265	0.70 163	1.24 370	1.07 261	0.83 247	0.52 188	5.36 527	0.53 288	0.24 342	0.15 246	0.25 355	0.22 340	0.20 219	0.25 352

CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 291	0.73 260	0.58 337	0.27 102	0.26 8	0.33 116	0.95 172	0.81 197	0.42 81	0.47 70	0.65 188	0.47 154	0.39 10	0.34 123	0.18 164	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.19 185	0.16 147
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
ACVNet	0.63 253	0.31 291	0.54 127	0.54 278	0.36 270	0.80 324	0.46 277	1.37 312	1.07 298	0.93 226	1.30 360	1.08 343	0.85 341	0.80 142	0.94 412	0.21 274	0.19 355	0.21 229	0.18 213	0.22 285	0.18 198

acv_ft	0.75 339	0.31 291	0.95 375	0.70 460	0.86 529	1.24 442	0.53 333	1.44 331	1.07 298	1.24 370	1.30 360	1.08 343	0.92 372	0.80 142	1.34 472	0.21 274	0.19 355	0.21 229	0.18 213	0.21 261	0.18 198

G2L-Stereo	0.80 362	0.32 307	0.95 375	0.60 362	0.42 340	0.78 310	0.69 423	1.50 345	1.09 312	1.33 421	1.14 297	1.45 434	0.72 282	2.45 451	1.10 441	0.25 369	0.20 373	0.26 374	0.21 311	0.20 219	0.26 376

HI	0.64 265	0.32 307	0.68 211	0.47 139	0.51 405	0.41 54	0.36 152	1.04 208	0.75 176	1.31 409	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 189	0.88 402	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.20 267	0.20 219	0.18 198

CoSv	0.64 265	0.32 307	0.68 211	0.47 139	0.51 405	0.41 54	0.36 152	1.04 208	0.75 176	1.31 409	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 189	0.88 402	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.20 267	0.20 219	0.18 198

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 307	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.42 62	0.55 357	0.82 123	0.68 158	0.50 129	0.60 119	0.55 147	0.47 154	0.59 69	0.44 216	0.26 392	0.21 395	0.20 194	0.20 267	0.31 413	0.19 238

test_sample3	0.68 293	0.32 307	0.88 348	0.52 245	0.30 167	0.97 388	0.52 325	1.86 454	1.15 352	1.08 269	1.11 281	0.88 268	0.71 279	1.17 254	0.68 341	0.25 369	0.20 373	0.25 355	0.25 391	0.25 337	0.25 352

tt1	0.62 246	0.32 307	0.51 106	0.54 278	0.26 73	1.16 428	0.48 295	0.95 172	2.47 554	0.57 143	0.77 166	0.49 120	0.81 321	1.55 346	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.15 132	0.19 185	0.20 271

whm_eth	0.44 123	0.32 307	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.42 62	0.55 357	0.82 123	0.68 158	0.50 129	0.60 119	0.55 147	0.47 154	0.59 69	0.44 216	0.26 392	0.21 395	0.20 194	0.20 267	0.31 413	0.19 238

PCWNet_CMD	0.66 280	0.32 307	0.88 348	0.49 182	0.37 286	0.78 310	0.40 201	1.42 324	1.31 438	1.16 325	1.31 366	1.25 390	0.62 246	0.89 175	0.57 303	0.20 240	0.16 286	0.27 391	0.19 235	0.40 466	0.25 352

BUS	0.74 331	0.32 307	0.68 211	0.54 278	0.44 358	2.34 541	0.42 221	2.16 521	0.98 258	1.20 347	1.11 281	1.03 332	0.62 246	0.91 178	0.70 345	0.24 342	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

BSDual-CNN	0.71 306	0.32 307	0.68 211	0.54 278	0.44 358	1.27 446	0.65 406	2.16 521	0.98 258	1.20 347	1.11 281	1.12 360	0.74 286	0.91 178	0.66 334	0.24 342	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

hknet	0.77 347	0.32 307	0.95 375	0.54 278	0.38 304	1.27 446	0.65 406	2.16 521	1.07 298	1.20 347	1.11 281	1.59 460	0.81 321	1.37 303	0.66 334	0.22 300	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

psmg	0.72 308	0.32 307	0.68 211	0.50 194	0.44 358	1.48 478	0.75 437	1.94 478	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 360	0.74 286	0.91 178	0.66 334	0.24 342	0.19 355	0.25 355	0.25 391	0.23 310	0.22 306

CFNet_pseudo	0.66 280	0.32 307	0.86 330	0.48 166	0.39 315	0.70 270	0.40 201	1.33 301	1.22 396	1.16 325	1.34 381	1.24 386	0.64 255	0.98 201	0.59 309	0.21 274	0.16 286	0.33 460	0.19 235	0.36 445	0.25 352

MMNet	0.84 384	0.32 307	1.09 428	0.60 362	0.59 453	1.85 515	0.49 305	1.51 352	1.27 419	1.37 433	1.15 305	1.26 394	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 205	0.18 337	0.23 296	0.22 340	0.25 337	0.21 288

delet	0.85 388	0.32 307	0.95 375	0.65 420	0.66 474	1.64 493	0.84 461	1.75 415	1.35 459	1.32 413	1.30 360	1.30 405	0.88 359	1.68 372	1.10 441	0.21 274	0.21 395	0.24 316	0.24 376	0.21 261	0.21 288

UPFNet	0.80 362	0.32 307	0.90 358	0.59 350	0.74 497	1.26 445	0.80 454	1.52 354	1.10 319	1.30 399	1.12 288	1.30 405	0.84 338	1.67 367	1.09 438	0.24 342	0.24 434	0.24 316	0.23 363	0.25 337	0.18 198

GwcNet-RSSM	0.77 347	0.32 307	1.01 396	0.62 388	0.54 424	0.78 310	0.51 314	1.73 408	1.20 384	1.09 275	1.37 390	1.46 437	0.85 341	1.53 342	1.09 438	0.25 369	0.18 337	0.23 296	0.24 376	0.20 219	0.19 238

CFNet-ft	0.72 308	0.32 307	0.54 127	0.66 427	0.54 424	0.83 340	0.55 357	1.37 312	1.15 352	0.93 226	1.28 356	1.57 456	0.97 401	1.35 297	0.81 385	0.26 392	0.20 373	0.33 460	0.25 391	0.30 404	0.23 326

MSMDNet	0.66 280	0.32 307	0.87 341	0.49 182	0.37 286	0.79 316	0.40 201	1.43 330	1.31 438	1.15 315	1.31 366	1.24 386	0.63 251	0.88 170	0.57 303	0.21 274	0.16 286	0.26 374	0.19 235	0.39 462	0.24 340

CFNet_RVC	0.72 308	0.32 307	0.54 127	0.66 427	0.54 424	0.83 340	0.55 357	1.37 312	1.15 352	0.93 226	1.28 356	1.57 456	0.97 401	1.35 297	0.81 385	0.26 392	0.20 373	0.33 460	0.25 391	0.30 404	0.23 326

HSM	1.19 479	0.32 307	0.65 195	0.57 331	0.38 304	1.23 441	0.59 388	2.25 538	1.19 379	1.30 399	1.25 340	1.94 509	1.03 427	9.32 586	0.71 350	0.22 300	0.16 286	0.20 194	0.16 174	0.21 261	0.21 288

DN-CSS_ROB	0.64 265	0.32 307	1.05 412	0.55 302	0.40 326	0.54 165	0.45 270	1.21 276	0.93 236	1.03 261	1.47 422	0.69 202	0.63 251	1.76 386	0.49 263	0.18 164	0.14 188	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.20 271

MultiAttention	4.51 579	0.33 329	0.82 317	0.73 480	0.45 365	30.98 609	4.50 593	2.18 530	1.40 481	1.61 491	2.41 533	2.43 538	0.70 274	38.42 611	1.36 476	0.22 300	0.15 246	0.29 417	0.30 461	0.47 497	0.43 487

ISRNet	0.80 362	0.33 329	1.07 421	0.81 504	0.66 474	0.60 200	0.34 128	1.19 273	1.13 337	1.59 490	1.53 436	1.35 416	0.77 300	1.27 277	0.94 412	0.39 494	0.34 500	0.43 510	0.38 506	0.34 435	0.49 506

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 329	0.81 314	0.56 315	0.36 270	0.50 127	0.44 253	0.68 73	0.95 241	0.49 121	0.57 113	0.55 147	0.49 173	0.88 170	0.46 243	0.25 369	0.25 443	0.24 316	0.20 267	0.24 325	0.17 173

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 329	0.64 188	0.54 278	0.35 259	0.41 54	0.44 253	0.66 66	0.95 241	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 151	0.44 216	0.25 369	0.20 373	0.22 258	0.19 235	0.25 337	0.17 173

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 329	0.64 188	0.54 278	0.35 259	0.41 54	0.44 253	0.66 66	0.95 241	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 151	0.44 216	0.25 369	0.20 373	0.22 258	0.19 235	0.25 337	0.17 173

test_sample4	0.69 295	0.33 329	0.91 361	0.51 224	0.30 167	0.92 369	0.52 325	1.87 456	1.15 352	1.14 309	1.18 315	0.87 264	0.75 288	1.18 256	0.68 341	0.25 369	0.20 373	0.26 374	0.26 408	0.26 349	0.25 352

ffm	0.72 308	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	0.95 172	2.47 554	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	1.55 346	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.31 436	0.27 419	0.19 185	0.20 271

ff1	1.37 496	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	0.95 172	2.47 554	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.20 240	0.12 72	0.31 436	0.27 419	0.19 185	0.20 271

mmx	1.39 499	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	2.13 512	1.37 467	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.24 342	0.19 355	0.31 436	0.27 419	0.30 404	0.25 352

xxx	1.39 499	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	2.13 512	1.37 467	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.24 342	0.19 355	0.31 436	0.27 419	0.30 404	0.25 352

CFNet_ucs	0.70 299	0.33 329	0.88 348	0.50 194	0.43 350	0.74 286	0.44 253	1.60 377	1.29 428	1.22 356	1.54 441	1.09 353	0.63 251	0.99 205	0.59 309	0.25 369	0.20 373	0.37 489	0.21 311	0.40 466	0.28 398

LL-Strereo2	0.52 165	0.33 329	0.69 224	0.52 245	0.37 286	0.70 270	0.30 93	1.13 253	0.67 154	0.94 231	0.78 168	0.91 280	0.42 117	1.05 222	0.42 203	0.17 124	0.16 286	0.29 417	0.25 391	0.21 261	0.16 147

CBFPSM	0.92 408	0.33 329	1.86 521	0.49 182	0.38 304	1.75 501	0.84 461	1.39 318	1.12 325	1.09 275	0.99 222	2.37 534	1.66 523	1.32 289	1.42 490	0.19 205	0.18 337	0.20 194	0.20 267	0.21 261	0.33 440

gwcnet-sp	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

scenet	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

ToySt	0.66 280	0.33 329	1.23 451	0.51 224	0.33 236	0.86 352	0.68 419	1.10 242	0.97 253	0.84 206	1.08 266	1.25 390	0.94 386	1.01 210	0.74 357	0.19 205	0.19 355	0.24 316	0.24 376	0.27 363	0.23 326

ssnet	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

CIPLG	0.62 246	0.33 329	0.96 381	0.58 337	0.50 394	0.75 291	0.48 295	1.05 216	0.96 246	1.40 445	1.57 451	0.64 185	0.48 165	0.89 175	0.70 345	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.19 185	0.21 288

IPLGR_C	0.62 246	0.33 329	0.99 387	0.58 337	0.49 387	0.76 297	0.48 295	1.10 242	0.96 246	1.40 445	1.56 447	0.62 179	0.48 165	0.80 142	0.71 350	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.19 185	0.21 288

ACRE	0.61 242	0.33 329	1.01 396	0.58 337	0.49 387	0.75 291	0.47 284	1.06 229	0.95 241	1.37 433	1.55 443	0.62 179	0.46 145	0.83 153	0.70 345	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.21 288

OMP-Stereo	0.94 413	0.33 329	0.72 248	0.90 535	0.31 195	0.49 112	0.36 152	1.16 258	1.06 293	1.58 489	1.12 288	1.46 437	0.69 269	6.94 562	0.49 263	0.19 205	0.14 188	0.24 316	0.18 213	0.20 219	0.14 84

ICVP	0.63 253	0.33 329	0.57 151	0.61 376	0.40 326	0.80 324	0.58 380	1.61 380	0.89 220	0.90 218	1.24 336	0.88 268	0.73 284	0.72 116	0.88 402	0.29 433	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.24 325	0.27 386
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 236	0.33 329	0.87 341	0.62 388	0.50 394	0.69 263	0.31 101	1.21 276	1.06 293	1.09 275	1.16 310	0.88 268	0.46 145	1.22 263	0.42 203	0.19 205	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.27 363	0.17 173

ccs_rob	0.66 280	0.33 329	0.86 330	0.48 166	0.39 315	0.70 270	0.40 201	1.33 301	1.22 396	1.16 325	1.34 381	1.23 384	0.64 255	0.98 201	0.59 309	0.21 274	0.16 286	0.35 478	0.20 267	0.37 449	0.25 352

FACV-RUCA	0.63 253	0.34 353	0.82 317	0.62 388	0.65 471	0.81 333	0.41 217	1.44 331	1.07 298	0.86 213	1.14 297	0.61 174	0.69 269	0.80 142	0.53 288	0.28 422	0.19 355	0.47 520	0.21 311	0.35 438	0.25 352

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 353	0.73 260	0.51 224	0.41 335	0.50 127	0.40 201	0.81 118	0.57 118	0.58 145	0.56 110	0.53 142	0.43 125	0.66 100	0.40 181	0.26 392	0.21 395	0.22 258	0.20 267	0.26 349	0.18 198

test_sample6	0.71 306	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.82 335	0.58 380	1.79 435	1.15 352	1.14 309	1.33 374	0.91 280	0.79 311	1.31 285	0.74 357	0.27 408	0.21 395	0.27 391	0.29 452	0.28 382	0.27 386

test_sample5	0.69 295	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.84 348	0.54 339	1.83 447	1.14 340	1.11 289	1.25 340	0.88 268	0.78 307	1.23 265	0.65 331	0.26 392	0.20 373	0.27 391	0.27 419	0.27 363	0.26 376

DualNet	0.70 299	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.84 348	0.54 339	1.83 447	1.14 340	1.14 309	1.33 374	0.88 268	0.78 307	1.23 265	0.65 331	0.26 392	0.20 373	0.27 391	0.27 419	0.27 363	0.26 376

ttt	0.94 413	0.34 353	0.59 164	0.61 376	0.37 286	0.94 374	0.50 313	2.17 527	1.34 449	1.23 362	1.61 460	0.91 280	0.76 296	1.85 396	3.97 559	0.30 438	0.26 449	0.26 374	0.24 376	0.29 393	0.29 404

StereoVision	0.65 273	0.34 353	0.86 330	0.59 350	0.40 326	0.50 127	0.41 217	1.09 239	0.93 236	0.71 172	2.50 538	0.82 240	0.57 219	1.03 214	0.49 263	0.25 369	0.28 465	0.29 417	0.28 440	0.36 445	0.20 271

CASS	0.65 273	0.34 353	0.72 248	0.56 315	0.27 102	0.78 310	0.42 221	1.59 373	0.86 209	1.30 399	1.25 340	0.87 264	0.84 338	0.84 156	0.54 294	0.35 479	0.19 355	0.26 374	0.21 311	0.28 382	0.42 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 353	0.77 297	0.61 376	0.79 513	0.28 18	0.35 136	0.75 90	0.71 168	0.38 63	0.50 90	0.72 210	0.55 205	0.57 67	0.47 250	0.17 124	0.18 337	0.19 159	0.16 174	0.21 261	0.20 271

qqq	0.57 221	0.34 353	0.71 242	0.47 139	0.27 102	0.64 222	0.62 397	1.42 324	0.78 189	0.80 193	0.92 200	0.95 302	0.77 300	0.88 170	0.59 309	0.21 274	0.20 373	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.21 288

DAS	0.84 384	0.34 353	1.03 407	0.64 406	0.69 486	0.77 305	0.63 402	1.54 363	1.20 384	1.79 513	1.55 443	0.95 302	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 274	0.16 286	0.25 355	0.18 213	0.27 363	0.22 306

SepStereo	0.82 373	0.34 353	1.03 407	0.64 406	0.69 486	0.77 305	0.63 402	1.54 363	1.20 384	1.79 513	1.55 443	0.95 302	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 274	0.16 286	0.25 355	0.18 213	0.27 363	0.22 306

ADLNet2	0.88 398	0.34 353	1.17 445	0.77 494	0.64 469	1.12 418	0.76 440	1.74 413	1.24 405	1.21 351	1.65 470	1.71 482	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 342	0.21 395	0.21 229	0.22 340	0.26 349	0.29 404

GES	0.66 280	0.34 353	0.90 358	0.59 350	0.38 304	0.94 374	0.57 376	2.11 511	0.86 209	1.02 257	1.11 281	0.66 192	0.79 311	0.99 205	0.61 319	0.27 408	0.19 355	0.20 194	0.20 267	0.21 261	0.30 418

psm_up	0.77 347	0.34 353	0.70 230	0.66 427	0.58 445	1.05 405	0.92 482	1.52 354	1.12 325	1.26 380	1.16 310	1.31 409	1.23 472	1.20 260	0.81 385	0.25 369	0.29 476	0.31 436	0.27 419	0.27 363	0.25 352

UNet	0.83 379	0.34 353	1.31 464	0.58 337	0.74 497	1.58 487	0.49 305	1.41 322	1.04 285	1.21 351	1.08 266	1.54 452	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 327	0.17 315	0.25 355	0.20 267	0.25 337	0.22 306

DSFCA	0.93 411	0.34 353	1.06 416	0.52 245	0.65 471	1.55 485	0.93 486	1.49 341	1.19 379	1.56 483	1.15 305	1.50 446	0.96 398	3.07 478	1.02 428	0.30 438	0.26 449	0.25 355	0.25 391	0.28 382	0.24 340

DMCA	0.67 289	0.34 353	0.90 358	0.51 224	0.44 358	0.86 352	0.47 284	1.42 324	1.02 276	1.17 334	1.12 288	1.23 384	0.75 288	0.78 135	0.95 416	0.25 369	0.19 355	0.27 391	0.19 235	0.24 325	0.27 386

MLCV	0.72 308	0.34 353	1.10 431	0.51 224	0.23 26	0.91 362	0.39 193	1.33 301	1.23 399	1.46 459	1.55 443	1.01 326	0.64 255	1.95 407	0.80 383	0.18 164	0.12 72	0.18 136	0.14 114	0.19 185	0.17 173

DISCO	1.03 446	0.34 353	1.11 433	0.69 454	0.45 365	2.07 530	0.84 461	2.13 512	1.50 499	1.15 315	1.33 374	2.40 536	1.07 440	2.60 461	1.51 502	0.23 327	0.18 337	0.22 258	0.20 267	0.31 413	0.27 386

MDST_ROB	1.67 521	0.34 353	1.58 501	0.92 540	0.58 445	4.26 579	1.11 514	2.83 562	1.41 486	4.49 581	2.55 539	1.45 434	0.97 401	7.79 576	1.17 453	0.31 446	0.25 443	0.37 489	0.33 486	0.31 413	0.30 418

DCVSM-stereo	0.72 308	0.35 374	0.76 290	0.55 302	0.42 340	0.73 282	0.38 178	1.21 276	1.02 276	1.79 513	1.04 253	1.62 464	1.03 427	1.04 220	0.79 379	0.24 342	0.27 458	0.29 417	0.24 376	0.30 404	0.36 456

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 308	0.35 374	1.70 507	0.49 182	0.56 433	0.63 219	0.38 178	2.41 552	0.65 151	0.77 185	1.07 261	1.82 496	0.95 391	0.93 186	0.43 213	0.20 240	0.13 136	0.21 229	0.25 391	0.28 382	0.26 376

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 374	0.87 341	0.67 439	0.42 340	0.40 50	0.59 388	0.81 118	0.74 175	0.46 104	0.55 107	0.57 157	0.49 173	0.65 98	0.50 269	0.25 369	0.17 315	0.22 258	0.22 340	0.24 325	0.17 173

mmm	0.63 253	0.35 374	0.72 248	0.51 224	0.30 167	0.86 352	0.54 339	1.59 373	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 229	0.75 288	0.91 178	0.58 306	0.22 300	0.18 337	0.29 417	0.25 391	0.25 337	0.23 326

AASNet	0.76 345	0.35 374	0.91 361	0.79 498	0.81 520	1.14 420	0.56 365	2.02 498	1.08 304	1.22 356	1.24 336	0.93 291	0.76 296	0.77 130	1.16 450	0.27 408	0.23 425	0.24 316	0.20 267	0.28 382	0.24 340

AACVNet	0.86 393	0.35 374	0.79 308	0.82 512	0.39 315	0.76 297	0.49 305	1.61 380	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 405	0.93 381	4.34 506	0.74 357	0.25 369	0.21 395	0.28 406	0.22 340	0.29 393	0.25 352

PSMNet-ADL	0.72 308	0.35 374	0.62 178	0.69 454	0.46 377	1.14 420	0.44 253	1.37 312	1.01 273	0.83 203	1.17 313	1.33 411	0.96 398	1.43 321	0.95 416	0.33 462	0.22 413	0.21 229	0.23 363	0.27 363	0.29 404

GANet-ADL	0.60 236	0.35 374	0.72 248	0.64 406	0.40 326	0.68 258	0.51 314	1.49 341	1.12 325	0.95 233	1.08 266	0.91 280	0.57 219	0.76 127	0.55 298	0.26 392	0.18 337	0.18 136	0.16 174	0.23 310	0.25 352

hitnet-ft	0.79 359	0.35 374	0.57 151	0.58 337	0.42 340	0.96 384	0.46 277	1.47 337	1.33 446	1.19 343	1.22 330	1.81 493	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 462	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 438	0.31 428

UCFNet_RVC	0.69 295	0.35 374	0.49 93	0.64 406	0.39 315	0.85 351	0.58 380	1.75 415	1.14 340	0.97 238	1.19 322	1.17 370	0.93 381	0.99 205	0.62 322	0.28 422	0.20 373	0.34 470	0.31 468	0.32 422	0.27 386

ITSA-stereo	0.82 373	0.36 384	0.82 317	0.54 278	0.31 195	0.80 324	0.47 284	2.17 527	1.67 515	1.13 306	1.13 293	0.94 294	0.86 349	2.46 454	1.00 426	0.26 392	0.23 425	0.28 406	0.27 419	0.28 382	0.36 456

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 138	0.36 384	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.67 251	0.35 136	0.78 100	1.12 325	0.61 156	0.62 124	0.39 80	0.39 106	0.71 113	0.39 174	0.20 240	0.17 315	0.22 258	0.18 213	0.23 310	0.19 238

ssnet_v2	0.88 398	0.36 384	1.02 403	0.62 388	0.38 304	1.32 454	0.97 494	2.07 507	1.34 449	1.37 433	1.18 315	1.54 452	0.92 372	1.10 235	1.65 507	0.30 438	0.27 458	0.30 430	0.28 440	0.27 363	0.26 376

ADLNet	0.85 388	0.36 384	0.89 354	0.85 521	0.72 491	1.24 442	0.76 440	1.82 442	1.36 463	1.52 472	1.35 387	1.27 398	0.99 416	1.23 265	1.15 449	0.27 408	0.20 373	0.26 374	0.25 391	0.28 382	0.30 418

ARAFT	0.77 347	0.36 384	1.49 496	0.51 224	0.31 195	0.90 358	0.82 459	1.90 465	1.06 293	1.62 495	1.24 336	1.02 328	0.64 255	1.84 393	0.50 269	0.18 164	0.14 188	0.28 406	0.27 419	0.17 113	0.16 147

CFNet	0.96 417	0.36 384	1.01 396	0.62 388	0.42 340	0.99 394	0.47 284	1.90 465	1.32 442	0.99 245	1.39 399	1.10 355	0.86 349	5.58 537	0.79 379	0.23 327	0.17 315	0.28 406	0.27 419	0.26 349	0.21 288

SGM_RVC	1.68 523	0.36 384	0.61 172	0.59 350	0.29 144	2.25 537	1.18 523	2.38 550	1.68 517	3.60 571	2.67 542	3.69 563	2.42 560	8.13 579	1.90 518	0.31 446	0.31 486	0.30 430	0.28 440	0.30 404	0.29 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 175	0.37 391	0.98 386	0.65 420	0.38 304	0.51 144	0.51 314	0.77 96	1.20 384	0.54 140	0.55 107	0.65 188	0.53 193	0.94 189	0.44 216	0.32 453	0.32 494	0.28 406	0.24 376	0.28 382	0.21 288

test_sample7	0.74 331	0.37 391	0.76 290	0.52 245	0.35 259	0.91 362	0.67 415	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	1.23 265	0.67 337	0.31 446	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 431	0.29 404

NINENet	0.77 347	0.37 391	0.78 305	0.62 388	0.51 405	2.34 541	0.42 221	1.83 447	1.04 285	1.14 309	1.23 334	1.03 332	0.62 246	1.24 270	0.70 345	0.28 422	0.23 425	0.31 436	0.21 311	0.26 349	0.25 352

GEStereo_RVC	0.90 403	0.37 391	0.99 387	0.64 406	0.50 394	0.95 378	0.79 448	2.42 553	1.17 364	1.16 325	1.11 281	1.26 394	0.92 372	3.24 484	0.90 408	0.29 433	0.19 355	0.23 296	0.20 267	0.27 363	0.29 404

pcwnet_v2	0.97 423	0.37 391	4.33 563	0.62 388	0.54 424	0.79 316	0.45 270	2.02 498	1.58 509	1.42 453	1.64 468	1.09 353	0.79 311	1.24 270	0.67 337	0.32 453	0.25 443	0.29 417	0.27 419	0.37 449	0.35 450

iResNetv2_ROB	0.80 362	0.37 391	1.71 509	0.56 315	0.37 286	0.94 374	0.64 404	1.73 408	1.34 449	1.23 362	1.42 404	1.26 394	0.92 372	1.85 396	0.56 300	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.14 114	0.24 325	0.19 238

LE_ROB	8.05 591	0.37 391	23.53 599	0.74 484	0.33 236	2.77 556	2.87 587	3.71 575	27.24 608	25.39 608	8.87 591	8.46 588	26.71 608	6.65 555	21.99 601	0.21 274	0.19 355	0.20 194	0.21 311	0.25 337	0.22 306

rvit_0105_4	0.56 214	0.38 398	1.06 416	0.66 427	0.38 304	0.53 157	0.53 333	0.84 130	1.17 364	0.56 142	0.61 121	0.72 210	0.59 229	0.98 201	0.45 229	0.32 453	0.33 499	0.29 417	0.25 391	0.29 393	0.23 326

CSP-Net	0.97 423	0.38 398	0.83 322	0.53 263	0.41 335	1.63 491	0.77 443	2.00 490	1.05 289	1.25 376	1.20 326	1.33 411	0.83 334	4.93 520	0.85 398	0.32 453	0.22 413	0.20 194	0.20 267	0.23 310	0.25 352

HGLStereo	0.85 388	0.38 398	0.94 371	0.80 501	1.03 542	1.17 430	0.58 380	1.52 354	1.20 384	1.19 343	1.62 463	1.13 365	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 342	0.24 434	0.24 316	0.21 311	0.23 310	0.27 386

SGM-ForestM	6.52 587	0.38 398	1.26 457	0.63 397	0.35 259	13.59 597	5.32 594	6.32 593	6.70 589	11.14 599	9.18 592	22.51 609	13.93 598	16.89 600	20.07 600	0.36 483	0.37 518	0.36 486	0.35 497	0.36 445	0.34 445

SGM-Forest	1.24 481	0.38 398	0.60 169	0.52 245	0.37 286	1.56 486	1.30 532	1.65 389	1.36 463	2.11 536	1.79 489	1.63 469	0.93 381	7.48 572	0.95 416	0.36 483	0.37 518	0.39 498	0.34 492	0.37 449	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.58 227	0.39 403	1.05 412	0.66 427	0.37 286	0.58 187	0.56 365	0.94 167	1.18 371	0.64 161	0.68 139	0.75 214	0.63 251	0.88 170	0.50 269	0.32 453	0.32 494	0.30 430	0.27 419	0.28 382	0.25 352

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 427	0.39 403	3.21 555	0.50 194	0.63 466	0.64 222	0.39 193	2.36 547	0.75 176	0.95 233	4.63 567	1.81 493	0.56 210	0.96 192	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.21 229	0.26 408	0.32 422	0.35 450

LL-Strereo	1.33 492	0.39 403	1.38 474	0.61 376	0.61 459	0.75 291	0.66 411	1.63 386	1.17 364	1.56 483	1.60 456	2.03 520	2.12 550	9.72 592	0.97 421	0.21 274	0.18 337	0.27 391	0.23 363	0.22 285	0.25 352

CRFU-Net	0.86 393	0.39 403	1.00 392	0.65 420	0.57 436	1.78 508	0.86 468	2.15 518	0.81 197	1.38 438	1.18 315	1.64 472	1.19 464	1.35 297	0.90 408	0.26 392	0.22 413	0.21 229	0.19 235	0.23 310	0.24 340

TestStereo	0.64 265	0.39 403	0.71 242	0.51 224	0.27 102	0.56 179	0.42 221	1.03 202	0.91 229	0.80 193	1.00 226	0.68 197	0.52 188	3.25 485	0.45 229	0.22 300	0.15 246	0.24 316	0.18 213	0.27 363	0.16 147

HCRNet	0.70 299	0.39 403	0.73 260	0.60 362	0.59 453	0.76 297	0.35 136	1.22 284	1.13 337	1.02 257	0.99 222	1.02 328	0.76 296	2.19 432	0.70 345	0.28 422	0.19 355	0.28 406	0.23 363	0.25 337	0.23 326

DFGA-Net	0.72 308	0.40 409	1.40 475	0.52 245	0.45 365	0.83 340	0.44 253	1.28 298	1.08 304	0.99 245	1.19 322	0.70 206	0.55 205	2.14 424	1.16 450	0.18 164	0.16 286	0.24 316	0.23 363	0.27 363	0.25 352

testlalala_base	0.77 347	0.40 409	0.70 230	0.65 420	0.50 394	0.79 316	0.28 77	1.50 345	0.51 99	0.73 178	0.90 196	0.69 202	0.54 198	0.66 100	0.40 181	2.82 578	0.14 188	0.17 101	0.12 59	2.68 573	0.19 238

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 429	0.40 409	1.82 518	0.66 427	0.62 465	2.05 529	0.78 445	1.91 469	1.29 428	1.54 479	1.42 404	1.51 448	1.23 472	1.99 410	1.33 470	0.23 327	0.14 188	0.20 194	0.15 132	0.27 363	0.26 376

sCroCo_RVC	0.49 158	0.40 409	1.02 403	0.65 420	0.60 456	0.52 148	0.40 201	0.83 127	0.61 127	0.44 91	0.74 160	0.49 120	0.50 179	0.63 90	0.48 255	0.26 392	0.27 458	0.23 296	0.22 340	0.29 393	0.25 352

DMCA-RVC	0.74 331	0.40 409	1.27 460	0.66 427	0.49 387	0.77 305	0.47 284	1.35 309	1.01 273	1.53 473	1.01 232	1.29 404	0.82 326	1.31 285	0.78 373	0.27 408	0.21 395	0.35 478	0.27 419	0.32 422	0.24 340

HITNet	0.65 273	0.40 409	0.77 297	0.48 166	0.24 45	1.05 405	0.49 305	1.76 421	1.02 276	1.18 339	1.18 315	0.89 276	0.80 317	0.85 161	0.79 379	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.17 195	0.29 393	0.15 117
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
iResNet	0.75 339	0.40 409	1.36 473	0.67 439	0.29 144	0.92 369	0.59 388	1.52 354	1.25 408	1.28 385	1.48 427	0.94 294	0.76 296	1.62 357	0.78 373	0.18 164	0.14 188	0.18 136	0.15 132	0.22 285	0.23 326

DLCB_ROB	0.86 393	0.40 409	0.78 305	0.68 450	0.54 424	1.11 415	0.84 461	1.49 341	1.23 399	1.64 499	1.65 470	1.70 481	0.91 369	1.70 374	1.05 430	0.25 369	0.24 434	0.26 374	0.27 419	0.27 363	0.24 340

DDVS	0.78 355	0.41 417	0.94 371	0.60 362	0.43 350	1.30 451	0.43 240	1.40 320	0.91 229	1.20 347	1.15 305	1.43 427	0.64 255	2.18 430	0.89 405	0.28 422	0.22 413	0.26 374	0.23 363	0.31 413	0.33 440

FAT-Stereo	1.07 452	0.41 417	1.32 467	0.72 472	0.58 445	1.08 411	0.89 475	1.96 481	1.65 513	1.75 507	1.98 508	2.03 520	1.48 504	2.02 413	1.18 456	0.42 505	0.35 511	0.34 470	0.29 452	0.35 438	0.53 514

NVstereo2D	0.92 408	0.41 417	1.48 494	0.72 472	0.72 491	1.20 437	0.87 470	1.75 415	1.38 471	0.99 245	1.13 293	1.26 394	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 510	0.20 373	0.38 492	0.24 376	0.57 521	0.63 532

StereoDRNet-Refined	0.80 362	0.41 417	0.88 348	0.62 388	0.42 340	1.33 456	0.48 295	1.52 354	1.17 364	1.45 457	1.44 413	1.44 432	0.90 366	1.26 274	1.24 459	0.20 240	0.16 286	0.27 391	0.24 376	0.25 337	0.28 398
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 434	0.42 421	1.09 428	0.67 439	0.50 394	1.22 440	1.24 527	2.24 537	1.19 379	1.30 399	1.56 447	1.17 370	1.49 506	3.44 492	0.83 392	0.21 274	0.25 443	0.30 430	0.26 408	0.27 363	0.27 386

stereogan	1.15 474	0.42 421	1.40 475	0.86 523	0.84 524	2.38 543	0.71 428	1.88 459	1.73 522	1.72 505	1.94 507	2.31 531	1.29 481	2.07 418	1.08 436	0.36 483	0.35 511	0.39 498	0.31 468	0.51 510	0.46 495

pmcnn	2.37 555	0.42 421	2.71 551	0.63 397	0.43 350	1.54 484	1.19 524	2.01 494	1.53 504	2.64 555	7.60 584	18.07 601	1.45 500	3.44 492	2.78 538	0.18 164	0.15 246	0.15 42	0.12 59	0.20 219	0.18 198

CVANet_RVC	1.07 452	0.43 424	0.76 290	0.60 362	0.50 394	0.90 358	0.97 494	1.52 354	1.26 413	1.33 421	1.38 395	1.24 386	1.18 461	6.75 561	0.75 362	0.34 472	0.23 425	0.34 470	0.29 452	0.42 474	0.27 386

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 359	0.43 424	1.05 412	0.64 406	0.58 445	0.95 378	0.53 333	1.53 360	1.18 371	1.37 433	1.15 305	1.43 427	0.88 359	1.61 356	0.84 395	0.25 369	0.22 413	0.27 391	0.27 419	0.29 393	0.29 404
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 299	0.43 424	0.75 280	0.73 480	0.37 286	0.92 369	0.53 333	1.85 451	1.18 371	1.12 291	1.23 334	1.07 342	0.65 261	0.96 192	0.63 326	0.31 446	0.15 246	0.32 451	0.21 311	0.29 393	0.22 306
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.
rvit_0105_3	0.63 253	0.44 427	1.08 425	0.72 472	0.40 326	0.64 222	0.71 428	1.03 202	1.17 364	0.82 201	0.70 147	0.80 231	0.70 274	0.91 178	0.56 300	0.35 479	0.34 500	0.34 470	0.32 476	0.27 363	0.28 398

fast-acv-ft	0.94 413	0.44 427	1.40 475	0.58 337	0.51 405	1.77 506	0.69 423	1.36 311	1.42 489	1.29 391	1.86 498	1.74 486	1.25 476	1.52 338	1.38 478	0.26 392	0.28 465	0.28 406	0.28 440	0.27 363	0.26 376

Anonymous3	0.61 242	0.44 427	1.11 433	0.59 350	0.49 387	0.93 373	0.65 406	0.93 160	0.81 197	0.72 177	0.88 192	0.65 188	0.69 269	1.06 223	0.53 288	0.35 479	0.30 480	0.26 374	0.26 408	0.31 413	0.27 386

TDLM	1.06 450	0.44 427	0.79 308	0.63 397	0.50 394	0.89 355	1.44 540	1.48 339	1.26 413	1.12 291	1.40 401	1.08 343	0.98 408	6.65 555	0.78 373	0.33 462	0.21 395	0.33 460	0.26 408	0.37 449	0.24 340

DRN-Test	1.00 434	0.44 427	1.13 437	0.70 460	0.81 520	1.62 490	0.79 448	2.14 516	1.44 492	1.78 510	1.33 374	1.43 427	1.05 433	2.18 430	1.53 503	0.27 408	0.21 395	0.31 436	0.30 461	0.32 422	0.28 398

CBMV_ROB	0.90 403	0.44 427	0.63 181	0.51 224	0.37 286	1.25 444	0.49 305	1.77 425	1.27 419	1.41 447	2.00 511	1.33 411	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 510	0.42 533	0.47 520	0.44 520	0.41 469	0.36 456

CBMV	0.95 416	0.44 427	0.66 202	0.53 263	0.35 259	1.53 483	1.63 551	1.69 399	1.42 489	2.00 532	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 472	0.34 500	0.39 498	0.33 486	0.33 431	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 429	0.45 434	3.71 560	0.55 302	0.43 350	1.81 510	0.68 419	1.14 254	1.14 340	1.18 339	1.42 404	1.58 459	1.44 498	1.34 296	1.59 506	0.24 342	0.23 425	0.20 194	0.19 235	0.26 349	0.25 352

GMStereo	0.55 205	0.45 434	0.94 371	0.50 194	0.32 214	0.64 222	0.43 240	1.00 190	1.40 481	0.82 201	0.73 156	0.51 130	0.45 137	0.85 161	0.55 298	0.24 342	0.15 246	0.20 194	0.21 311	0.31 413	0.24 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 265	0.46 436	1.05 412	0.66 427	0.66 474	0.53 157	0.48 295	1.20 275	1.12 325	0.76 180	0.92 200	0.78 225	0.53 193	1.03 214	0.59 309	0.37 487	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 449	0.32 434

SACVNet	0.85 388	0.46 436	0.85 324	0.81 504	0.56 433	0.80 324	0.79 448	1.68 397	1.12 325	1.34 425	1.33 374	1.25 390	0.94 386	2.39 448	0.76 365	0.34 472	0.26 449	0.31 436	0.29 452	0.35 438	0.44 490

LMCR-Stereo	0.82 373	0.46 436	0.88 348	0.75 488	0.43 350	1.33 456	0.56 365	2.43 554	0.98 258	1.53 473	1.49 429	0.74 212	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 422	0.17 315	0.22 258	0.17 195	0.29 393	0.20 271

S-Stereo	1.15 474	0.46 436	2.17 535	0.81 504	0.80 518	1.21 439	1.19 524	1.93 476	2.02 541	1.47 460	2.11 518	1.57 456	1.17 457	2.05 417	1.41 486	0.40 497	0.40 529	0.35 478	0.31 468	0.44 486	0.70 541

NOSS_ROB	1.26 484	0.46 436	0.62 178	0.56 315	0.38 304	1.06 408	0.78 445	1.73 408	1.40 481	1.01 253	1.43 408	1.10 355	0.75 288	10.62 595	0.65 331	0.45 516	0.43 534	0.48 522	0.45 522	0.44 486	0.41 476

FADNet-RVC-Resample	0.84 384	0.47 441	2.10 530	0.61 376	0.45 365	1.07 410	0.61 394	1.59 373	1.20 384	1.08 269	0.98 220	1.03 332	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 327	0.22 413	0.30 430	0.32 476	0.35 438	0.34 445

GANet	1.36 495	0.47 441	0.86 330	0.67 439	0.45 365	1.34 458	1.73 553	1.64 388	1.24 405	1.49 468	2.38 530	1.55 454	1.20 467	9.30 585	0.93 410	0.30 438	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 462	0.30 418

StereoDRNet	0.98 427	0.47 441	1.70 507	0.76 491	0.94 537	1.51 481	0.91 480	1.92 472	1.32 442	1.61 491	1.13 293	1.47 442	0.97 401	1.75 381	1.46 497	0.28 422	0.23 425	0.29 417	0.27 419	0.35 438	0.27 386

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 441	1.31 464	0.69 454	0.57 436	2.11 532	1.14 518	1.87 456	1.73 522	4.04 575	6.43 578	5.62 578	3.61 575	2.59 460	1.94 520	0.52 529	0.44 537	0.39 498	0.42 516	0.48 502	0.47 499

dd	0.59 233	0.48 445	0.97 383	0.55 302	0.32 214	0.64 222	0.47 284	1.02 197	1.34 449	0.78 188	0.86 187	0.58 162	0.54 198	1.01 210	0.86 400	0.28 422	0.18 337	0.26 374	0.19 235	0.32 422	0.24 340

ADCP+	1.99 544	0.48 445	7.73 577	0.66 427	0.91 533	2.30 539	1.05 508	1.82 442	1.34 449	1.54 479	1.32 372	1.74 486	1.61 516	2.17 427	13.37 590	0.24 342	0.21 395	0.32 451	0.28 440	0.37 449	0.29 404

DeepPruner_ROB	0.74 331	0.48 445	0.87 341	0.57 331	0.44 358	0.79 316	0.54 339	1.73 408	0.96 246	1.38 438	1.27 350	1.24 386	0.73 284	1.43 321	0.73 356	0.34 472	0.28 465	0.27 391	0.26 408	0.31 413	0.31 428

DualNet (step1)	0.83 379	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	1.23 265	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

test_sample9	1.86 535	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	2.27 439	7.92 578	0.57 538	12.61 607	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

test_sample8	2.19 549	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.82 442	1.15 352	2.26 539	1.30 360	4.94 573	2.52 563	2.27 439	7.92 578	0.57 538	12.61 607	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

BEATNet_4x	0.73 326	0.49 448	1.17 445	0.53 263	0.26 73	1.03 402	0.55 357	1.82 442	1.06 293	1.21 351	1.22 330	0.96 308	0.91 369	1.01 210	1.06 432	0.21 274	0.14 188	0.24 316	0.19 235	0.37 449	0.21 288

Nwc_Net	1.09 458	0.49 448	1.33 469	0.89 534	0.80 518	1.49 480	0.66 411	2.19 531	1.27 419	1.32 413	2.26 525	1.96 512	1.54 509	1.92 402	1.34 472	0.40 497	0.30 480	0.43 510	0.45 522	0.38 458	0.37 461

RYNet	1.17 477	0.49 448	1.24 454	0.70 460	0.97 541	1.71 497	0.92 482	1.91 469	1.46 494	1.38 438	1.14 297	1.88 499	1.30 485	4.24 502	1.87 515	0.26 392	0.21 395	0.35 478	0.27 419	0.55 518	0.54 515

XPNet_ROB	0.96 417	0.49 448	1.09 428	0.72 472	0.57 436	1.11 415	1.14 518	1.66 394	1.23 399	1.85 520	1.39 399	1.64 472	1.11 446	1.80 390	1.42 490	0.38 491	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 449	0.34 445

STTStereo	0.78 355	0.50 455	1.22 450	0.64 406	0.54 424	0.89 355	0.54 339	1.44 331	1.11 321	1.38 438	1.09 271	1.27 398	0.85 341	1.43 321	0.83 392	0.29 433	0.27 458	0.33 460	0.39 508	0.32 422	0.30 418

RP	1.09 458	0.50 455	1.12 435	0.90 535	1.04 543	1.11 415	0.84 461	1.80 438	1.62 511	1.55 482	2.00 511	1.90 503	1.78 529	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 516	0.48 522	0.36 501	0.45 490	0.43 487

edge stereo	1.11 463	0.50 455	1.30 463	0.71 468	0.65 471	1.14 420	0.75 437	1.93 476	1.37 467	1.71 504	1.83 493	2.54 541	1.44 498	2.43 450	1.23 458	0.42 505	0.41 531	0.54 534	0.35 497	0.42 474	0.46 495

ACV-stereo	0.99 429	0.51 458	1.41 480	0.56 315	0.41 335	2.43 545	0.57 376	1.15 256	1.18 371	0.81 197	1.01 232	3.39 559	2.14 551	1.60 354	1.07 435	0.27 408	0.22 413	0.22 258	0.22 340	0.28 382	0.32 434

SDNR	1.62 518	0.51 458	2.17 535	0.53 263	0.56 433	3.80 573	0.45 270	1.54 363	1.29 428	1.33 421	2.41 533	1.08 343	0.96 398	11.18 596	1.16 450	0.66 549	0.63 562	0.43 510	0.32 476	0.64 532	0.67 538

GwcNet	1.08 455	0.51 458	2.33 540	0.79 498	1.18 556	1.76 503	0.70 426	1.68 397	1.47 495	1.41 447	1.64 468	1.74 486	1.04 429	2.20 433	1.41 486	0.30 438	0.29 476	0.29 417	0.27 419	0.30 404	0.35 450

FADNet_RVC	0.83 379	0.51 458	1.83 520	0.54 278	0.42 340	1.19 435	0.46 277	1.51 352	1.09 312	0.89 216	1.24 336	0.91 280	0.87 354	2.11 422	1.11 444	0.27 408	0.22 413	0.31 436	0.28 440	0.43 480	0.38 467

rvit_105_1	0.72 308	0.52 462	1.01 396	0.78 496	0.49 387	0.75 291	0.87 470	1.12 250	1.18 371	0.99 245	0.79 174	0.90 277	0.77 300	1.26 274	0.75 362	0.41 501	0.36 516	0.36 486	0.41 513	0.30 404	0.33 440

AF-Net	1.13 468	0.52 462	1.33 469	0.86 523	0.91 533	1.38 464	0.71 428	2.16 521	1.62 511	1.56 483	2.40 532	1.99 515	1.65 519	1.81 392	1.48 499	0.48 524	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 462	0.32 434

AANet_RVC	1.16 476	0.52 462	1.49 496	0.65 420	0.45 365	0.75 291	0.69 423	1.42 324	1.55 507	1.34 425	1.87 500	1.53 451	0.78 307	7.43 570	1.38 478	0.25 369	0.17 315	0.19 159	0.16 174	0.22 285	0.26 376

PSMNet_ROB	0.90 403	0.52 462	1.17 445	0.72 472	0.61 459	1.27 446	1.12 516	1.76 421	1.12 325	1.09 275	1.28 356	1.45 434	0.89 365	1.65 362	1.42 490	0.33 462	0.25 443	0.37 489	0.39 508	0.35 438	0.29 404

APVNet	1.06 450	0.53 466	1.42 481	0.84 516	0.79 513	1.92 520	0.82 459	1.90 465	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 455	1.13 453	3.07 478	1.58 504	0.31 446	0.34 500	0.42 508	0.36 501	0.36 445	0.37 461

YMNet	1.00 434	0.54 467	1.40 475	0.81 504	0.85 527	1.87 517	0.62 397	1.55 367	1.18 371	1.63 497	1.99 509	1.77 490	0.97 401	1.50 335	1.45 494	0.33 462	0.37 518	0.31 436	0.32 476	0.32 422	0.29 404

YMNet_1	1.00 434	0.54 467	1.40 475	0.81 504	0.85 527	1.87 517	0.62 397	1.55 367	1.18 371	1.63 497	1.99 509	1.77 490	0.97 401	1.50 335	1.45 494	0.33 462	0.37 518	0.31 436	0.32 476	0.32 422	0.29 404

FINET	0.97 423	0.54 467	1.60 502	0.63 397	0.79 513	1.08 411	1.07 511	1.56 370	2.20 548	1.15 315	1.49 429	0.94 294	0.88 359	2.32 442	1.05 430	0.42 505	0.35 511	0.32 451	0.28 440	0.43 480	0.38 467

NCC-stereo	1.10 460	0.54 467	1.24 454	0.84 516	0.94 537	1.29 449	0.89 475	2.01 494	1.34 449	1.32 413	1.74 482	1.88 499	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 516	0.37 518	0.45 515	0.58 544	0.42 474	0.42 480

Abc-Net	1.10 460	0.54 467	1.24 454	0.84 516	0.94 537	1.29 449	0.89 475	2.01 494	1.34 449	1.32 413	1.74 482	1.88 499	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 516	0.37 518	0.45 515	0.58 544	0.42 474	0.42 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-ln-s-r	1.02 443	0.55 472	2.09 529	0.52 245	0.55 430	0.78 310	0.87 470	1.47 337	1.34 449	1.12 291	1.62 463	1.37 421	1.06 436	2.62 463	3.32 550	0.19 205	0.14 188	0.21 229	0.17 195	0.27 363	0.21 288

Anonymous_2	1.30 487	0.55 472	0.82 317	0.52 245	0.58 445	1.01 397	0.64 404	1.25 292	0.97 253	0.96 235	0.78 168	1.33 411	1.29 481	1.03 214	0.74 357	0.62 545	0.64 563	1.06 563	9.63 603	1.16 558	0.49 506

ADCRef	1.35 494	0.55 472	2.37 542	0.72 472	0.77 508	1.94 522	0.78 445	1.91 469	1.27 419	1.57 487	1.59 455	1.36 418	1.41 494	1.54 344	7.53 573	0.23 327	0.20 373	0.32 451	0.30 461	0.29 393	0.29 404

NaN_ROB	1.13 468	0.55 472	1.15 442	0.64 406	0.48 383	1.61 489	2.03 569	1.72 407	1.48 496	2.09 535	1.27 350	1.40 423	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 422	0.34 500	0.28 406	0.28 440	0.30 404	0.33 440

sAnonymous2	0.55 205	0.56 476	1.46 489	0.60 362	0.51 405	0.48 100	0.52 325	0.79 105	0.68 158	0.50 129	0.67 136	0.46 100	0.62 246	0.59 69	0.40 181	0.22 300	0.17 315	0.22 258	0.21 311	0.86 546	0.56 519

CroCo_RVC	0.55 205	0.56 476	1.46 489	0.60 362	0.51 405	0.48 100	0.52 325	0.79 105	0.68 158	0.50 129	0.67 136	0.46 100	0.62 246	0.59 69	0.40 181	0.22 300	0.17 315	0.22 258	0.21 311	0.86 546	0.56 519

NCCL2	1.00 434	0.56 476	1.06 416	0.75 488	0.57 436	1.31 453	1.72 552	1.77 425	1.36 463	1.50 469	1.17 313	1.91 504	1.17 457	1.54 344	1.29 467	0.35 479	0.31 486	0.45 515	0.44 520	0.40 466	0.40 471

MeshStereo	2.26 551	0.56 476	0.92 365	0.61 376	0.49 387	2.60 550	1.02 504	3.18 568	2.05 543	7.40 596	4.98 573	7.58 584	2.98 570	6.37 551	1.96 521	0.43 510	0.43 534	0.45 515	0.39 508	0.43 480	0.42 480
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
ADCL	1.72 529	0.57 480	3.66 558	0.67 439	0.61 459	2.61 552	1.85 559	1.96 481	1.67 515	1.90 525	1.83 493	2.06 523	1.90 539	2.13 423	9.15 582	0.26 392	0.24 434	0.34 470	0.32 476	0.38 458	0.35 450

PA-Net	1.01 440	0.57 480	1.29 462	0.64 406	0.74 497	1.19 435	0.84 461	1.69 399	1.43 491	1.16 325	1.19 322	1.32 410	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 433	0.45 541	0.33 460	0.49 532	0.32 422	0.47 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 536	0.57 480	2.18 537	0.63 397	0.40 326	2.80 558	1.57 548	2.39 551	5.88 587	2.36 546	3.57 556	3.72 564	2.97 569	4.74 513	1.76 511	0.34 472	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 502	0.37 461

HBP-ISP	0.96 417	0.58 483	0.72 248	0.61 376	0.46 377	1.64 493	0.76 440	1.86 454	1.28 424	1.30 399	1.53 436	0.86 260	0.94 386	3.27 486	0.69 344	0.45 516	0.44 537	0.54 534	0.48 529	0.47 497	0.40 471

Wz-Net-MNSev	1.11 463	0.58 483	2.23 538	0.66 427	0.71 489	1.95 523	1.46 541	1.98 487	1.45 493	1.79 513	1.43 408	1.49 445	1.33 488	1.97 409	1.42 490	0.27 408	0.23 425	0.28 406	0.28 440	0.34 435	0.31 428

PS-NSSS	0.99 429	0.58 483	0.93 367	0.58 337	0.57 436	0.91 362	0.80 454	1.81 441	1.14 340	1.14 309	1.67 475	1.00 319	0.83 334	4.62 511	0.78 373	0.37 487	0.31 486	0.52 528	0.32 476	0.45 490	0.38 467

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 486	0.85 324	0.73 480	0.57 436	2.97 561	1.05 508	3.39 572	2.61 559	6.98 592	7.67 586	10.38 594	6.31 590	5.75 541	3.37 551	0.53 535	0.48 546	0.51 526	0.50 534	0.53 514	0.51 512

SuperB	2.53 561	0.59 486	18.45 594	0.69 454	0.50 394	1.87 517	0.88 473	1.67 396	2.39 551	1.50 469	1.42 404	1.14 367	1.15 455	4.28 505	5.07 563	0.24 342	0.19 355	0.22 258	0.19 235	7.86 601	0.34 445

MANE	6.19 585	0.59 486	1.03 407	0.93 541	1.22 559	13.38 596	2.69 583	12.81 600	17.94 604	8.21 597	10.82 595	14.72 597	11.68 595	11.39 597	11.90 589	0.59 542	0.50 551	0.52 528	1.76 587	0.55 518	0.54 515

FC-DCNN	2.72 568	0.59 486	0.86 330	0.73 480	0.57 436	2.91 559	1.04 506	3.01 566	2.60 558	6.83 591	7.64 585	9.92 591	6.33 591	5.21 523	3.14 545	0.53 535	0.48 546	0.51 526	0.50 534	0.53 514	0.51 512

DPSNet	1.69 524	0.59 486	4.33 563	0.70 460	0.57 436	2.02 528	1.62 550	3.35 571	1.78 525	1.48 466	1.38 395	2.17 525	2.84 567	4.77 514	3.66 553	0.48 524	0.31 486	0.29 417	0.25 391	0.64 532	0.48 502

CSAN	1.41 502	0.59 486	1.26 457	0.70 460	0.50 394	1.76 503	1.78 554	1.77 425	1.90 534	2.35 544	2.32 527	1.92 507	1.94 541	5.56 536	1.49 500	0.43 510	0.35 511	0.40 503	0.41 513	0.43 480	0.41 476

LALA_ROB	1.01 440	0.59 486	1.16 443	0.67 439	0.51 405	1.63 491	1.26 531	1.69 399	1.38 471	1.81 517	1.37 390	1.94 509	1.02 425	1.58 351	1.38 478	0.37 487	0.27 458	0.43 510	0.37 504	0.43 480	0.37 461

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 486	0.89 354	0.70 460	0.61 459	3.95 575	0.94 489	1.80 438	1.79 526	4.41 579	4.43 563	8.17 587	3.66 576	3.40 488	1.33 470	0.52 529	0.48 546	0.54 534	0.58 544	0.53 514	0.50 508

TCMNet	1.01 440	0.60 494	2.10 530	0.86 523	1.33 563	1.14 420	0.67 415	1.69 399	1.23 399	1.11 289	1.57 451	1.30 405	0.97 401	2.01 412	1.50 501	0.31 446	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 474	0.36 456

TRStereo	0.60 236	0.60 494	0.97 383	0.74 484	0.67 478	0.46 89	0.38 178	1.85 451	0.89 220	0.79 191	0.80 179	0.88 268	0.39 106	1.10 235	0.41 192	0.23 327	0.15 246	0.23 296	0.24 376	0.17 113	0.15 117

w-ln-seven-2	1.18 478	0.61 496	4.25 562	0.68 450	0.61 459	1.20 437	0.93 486	1.63 386	1.35 459	1.66 500	1.53 436	1.47 442	1.37 492	3.00 477	1.74 510	0.25 369	0.24 434	0.29 417	0.26 408	0.33 431	0.28 398

GMStereo_Zeroshot	0.67 289	0.61 496	1.01 396	0.64 406	0.37 286	0.84 348	0.35 136	1.05 216	1.12 325	1.12 291	1.06 257	1.27 398	0.54 198	1.19 258	0.59 309	0.32 453	0.17 315	0.31 436	0.18 213	0.52 512	0.22 306

FADNet	0.92 408	0.61 496	1.81 517	0.62 388	0.55 430	0.96 384	0.57 376	1.78 429	1.33 446	0.93 226	1.01 232	1.36 418	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 462	0.34 500	0.31 436	0.34 492	0.59 525	0.40 471

DANet	1.08 455	0.61 496	1.32 467	0.85 521	0.72 491	1.37 461	0.51 314	1.54 363	1.15 352	1.78 510	1.54 441	2.01 517	1.11 446	2.90 472	2.00 523	0.33 462	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 486	0.45 492
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 528	0.62 500	1.45 487	0.67 439	0.61 459	1.81 510	1.08 512	2.52 557	1.70 518	1.77 509	1.73 480	1.98 514	1.25 476	12.57 598	1.84 514	0.34 472	0.37 518	0.56 541	0.38 506	0.45 490	0.43 487

FCDSN-DC	2.32 553	0.63 501	0.81 314	0.84 516	0.75 504	2.23 536	0.94 489	2.09 510	1.80 527	5.45 589	7.72 587	7.77 586	6.93 593	3.39 487	1.80 513	0.52 529	0.48 546	0.52 528	0.51 537	0.57 521	0.58 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 520	0.63 501	1.56 499	1.11 554	0.74 497	2.98 562	0.91 480	1.55 367	1.22 396	2.76 559	8.18 590	2.32 532	2.53 564	1.92 402	1.87 515	0.48 524	0.44 537	0.45 515	0.31 468	0.60 529	0.57 523

ETE_ROB	0.96 417	0.64 503	1.16 443	0.69 454	0.48 383	1.14 420	1.13 517	1.77 425	1.19 379	1.91 526	1.45 415	1.73 484	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 453	0.26 449	0.38 492	0.34 492	0.39 462	0.41 476

PDISCO_ROB	1.32 491	0.65 504	1.44 482	1.36 559	1.46 566	2.55 548	0.92 482	2.45 555	2.07 544	1.37 433	1.49 429	1.65 475	1.00 418	2.82 468	1.35 475	1.01 557	0.27 458	0.54 534	0.47 527	0.71 541	0.73 544

dad	0.86 393	0.66 505	1.06 416	0.56 315	0.37 286	0.76 297	0.44 253	1.17 260	1.50 499	1.44 455	1.27 350	1.34 415	0.75 288	2.52 458	0.84 395	0.42 505	0.27 458	0.83 554	0.26 408	0.41 469	0.29 404

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 506	0.42 36	0.64 406	0.29 144	0.48 100	0.25 49	0.85 131	0.44 71	0.38 63	0.36 28	0.30 47	0.70 274	1.15 246	0.29 56	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.18 144	0.12 17

Wz-Net-LNSev	1.03 446	0.67 506	2.71 551	0.64 406	0.84 524	1.75 501	1.00 501	1.80 438	1.32 442	1.28 385	1.25 340	1.65 475	1.22 471	1.39 312	1.40 482	0.28 422	0.26 449	0.24 316	0.23 363	0.33 431	0.32 434

ccnet	1.12 465	0.67 506	1.01 396	0.78 496	0.73 496	1.72 499	0.99 499	1.84 450	1.26 413	1.47 460	1.85 497	1.75 489	1.29 481	1.75 381	1.88 517	0.57 538	0.53 554	0.57 543	0.55 541	0.59 525	0.54 515

FADNet-RVC	0.88 398	0.67 506	1.93 524	0.60 362	0.48 383	0.91 362	0.60 392	1.71 406	1.18 371	0.90 218	0.96 210	1.36 418	0.92 372	2.25 437	1.17 453	0.30 438	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 469	0.35 450

Syn2CoEx	1.14 470	0.69 510	1.66 505	0.80 501	0.67 478	1.40 468	0.88 473	2.06 506	1.54 505	1.25 376	1.58 454	1.42 426	1.50 508	4.09 500	1.40 482	0.36 483	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 393	0.34 445

psmorigin	1.52 509	0.69 510	10.52 587	0.68 450	0.59 453	1.13 419	0.70 426	1.57 371	1.19 379	1.99 529	1.79 489	2.26 528	1.47 503	2.09 420	1.36 476	0.39 494	0.40 529	0.34 470	0.33 486	0.43 480	0.56 519

ADCPNet	1.85 534	0.69 510	8.07 578	0.71 468	0.58 445	2.79 557	1.22 526	1.94 478	1.54 505	1.88 522	1.69 476	2.46 540	2.04 545	2.37 446	6.48 568	0.38 491	0.37 518	0.38 492	0.43 518	0.47 497	0.45 492

w-ln-seven	1.38 498	0.70 513	3.91 561	0.75 488	0.72 491	2.69 554	0.95 491	2.02 498	1.99 539	1.99 529	1.73 480	1.82 496	1.17 457	2.45 451	2.84 539	0.28 422	0.25 443	0.31 436	0.30 461	0.41 469	0.33 440

XX-TBD	0.46 138	0.70 513	0.35 1	0.79 498	0.25 62	0.58 187	0.26 62	0.69 74	1.27 419	0.76 180	1.00 226	0.45 95	0.33 67	0.47 32	0.37 155	0.19 205	0.15 246	0.15 42	0.11 9	0.17 113	0.14 84

SHD	1.31 489	0.71 515	2.34 541	0.86 523	0.75 504	1.77 506	0.65 406	2.22 535	2.50 557	2.40 548	1.71 478	1.91 504	1.60 515	1.93 405	2.37 531	0.38 491	0.31 486	0.38 492	0.40 512	0.48 502	0.50 508

RTSC	1.29 485	0.73 516	2.44 543	0.83 515	0.57 436	1.85 515	0.65 406	1.88 459	2.00 540	2.20 538	1.66 473	1.60 462	1.26 478	2.33 443	3.92 556	0.32 453	0.23 425	0.27 391	0.29 452	0.37 449	0.37 461

ADCMid	1.89 539	0.73 516	5.06 567	0.72 472	0.67 478	2.00 527	1.14 518	1.97 485	1.48 496	2.86 562	1.81 492	2.37 534	2.05 547	2.24 435	10.39 587	0.33 462	0.31 486	0.39 498	0.43 518	0.50 506	0.44 490

DeepPrunerF	1.60 515	0.73 516	5.81 572	0.88 531	1.19 557	0.91 362	0.95 491	2.19 531	5.24 585	1.17 334	1.30 360	1.19 374	1.30 485	4.90 518	1.66 509	0.42 505	0.34 500	0.52 528	0.47 527	0.41 469	0.40 471

ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 535	2.76 555	4.01 591	2.76 561	4.11 579	4.69 582	4.63 567	4.62 568	5.96 588	3.97 499	3.96 558	0.63 547	0.53 554	0.56 541	0.52 538	0.64 532	0.63 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 498	0.99 545	0.92 535	4.78 581	2.33 579	3.33 570	3.37 571	5.05 587	4.77 571	3.67 562	4.53 583	3.42 490	4.50 561	0.62 545	0.53 554	0.55 538	0.53 539	0.63 530	0.64 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 485	0.75 521	1.33 469	1.05 549	0.88 532	1.73 500	0.52 325	1.89 462	3.28 569	1.29 391	4.88 572	1.22 379	1.46 501	1.77 388	1.45 494	0.60 543	0.26 449	0.29 417	0.25 391	0.52 512	0.37 461

DGSMNet	1.14 470	0.76 522	2.49 545	0.81 504	0.86 529	1.39 466	1.39 537	2.13 512	1.35 459	1.26 380	1.63 467	1.48 444	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 516	0.43 534	0.55 538	0.49 532	0.75 543	0.70 541

PWC_ROB	1.24 481	0.76 522	2.46 544	0.72 472	0.78 510	1.15 426	0.49 305	1.75 415	1.92 535	2.31 541	3.07 549	1.59 460	1.40 493	2.46 454	2.10 527	0.33 462	0.22 413	0.35 478	0.24 376	0.38 458	0.41 476

aanetorigin	1.23 480	0.79 524	2.78 553	0.70 460	0.79 513	0.99 394	1.06 510	1.06 229	1.37 467	3.52 570	2.61 540	1.72 483	1.63 517	1.99 410	1.78 512	0.25 369	0.24 434	0.26 374	0.25 391	0.38 458	0.45 492

RGC	1.14 470	0.79 524	1.26 457	0.91 538	0.96 540	1.52 482	0.77 443	1.92 472	1.26 413	1.54 479	1.93 505	2.02 519	1.54 509	2.25 437	1.31 469	0.44 515	0.35 511	0.58 544	0.48 529	0.47 497	0.46 495

MSAF-DinoV2	1.97 542	0.80 526	10.38 586	0.86 523	0.48 383	1.39 466	0.97 494	2.55 559	1.72 521	1.53 473	1.65 470	3.59 561	2.20 554	5.39 531	3.94 557	0.27 408	0.17 315	0.26 374	0.28 440	0.47 497	0.46 495

z-mn7	1.56 512	0.84 527	4.36 565	0.71 468	0.51 405	2.60 550	1.04 506	1.73 408	2.70 563	1.53 473	2.99 548	1.94 509	1.34 489	4.78 515	2.41 532	0.29 433	0.24 434	0.27 391	0.24 376	0.34 435	0.31 428

MFN_U_SF_RVC	1.52 509	0.84 527	3.42 556	0.87 530	0.66 474	2.56 549	0.95 491	2.36 547	1.70 518	1.98 528	1.86 498	2.45 539	1.79 530	2.95 473	2.58 534	0.52 529	0.48 546	0.55 538	0.59 547	0.59 525	0.61 530

PVD	1.70 525	0.84 527	2.26 539	0.94 543	0.83 523	2.48 546	0.97 494	2.59 560	3.35 570	3.01 567	2.77 544	2.34 533	2.47 562	2.67 465	3.14 545	0.47 523	0.45 541	0.59 545	0.48 529	0.59 525	0.75 546

SAMSARA	1.55 511	0.84 527	2.61 548	1.22 557	1.07 544	2.50 547	1.93 564	2.05 501	1.89 532	2.75 558	1.66 473	2.81 549	1.69 524	3.08 480	1.97 522	0.46 522	0.51 552	0.42 508	0.46 525	0.58 523	0.59 526

GANetREF_RVC	1.07 452	0.86 531	1.31 464	0.82 512	0.53 420	1.41 473	1.31 533	1.76 421	1.52 502	1.27 383	1.31 366	1.46 437	1.24 475	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 541	0.67 549	0.50 534	0.88 548	0.59 526
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 530	0.87 532	3.56 557	0.80 501	0.75 504	3.72 570	2.44 582	1.82 442	1.82 529	1.74 506	1.91 504	1.92 507	1.26 478	7.69 575	1.28 466	0.45 516	0.47 545	0.52 528	0.77 557	0.50 506	0.50 508

XQC	1.37 496	0.87 532	2.56 547	0.84 516	0.69 486	1.83 513	0.89 475	2.07 507	1.88 531	1.88 522	1.53 436	1.91 504	1.55 511	2.85 471	3.05 542	0.48 524	0.29 476	0.44 514	0.39 508	0.69 539	0.60 529

SQANet	1.31 489	0.88 534	1.08 425	1.83 569	1.44 565	1.44 475	0.75 437	1.74 413	1.09 312	1.32 413	1.26 347	1.28 401	1.01 420	1.50 335	0.83 392	2.50 575	0.34 500	1.47 567	0.55 541	2.32 568	1.57 570

PASM	1.34 493	0.92 535	2.62 549	0.86 523	0.87 531	1.03 402	1.08 512	1.50 345	1.51 501	1.82 518	1.41 403	1.68 478	1.26 478	4.87 517	1.34 472	0.61 544	0.65 565	0.68 550	0.78 558	0.69 539	0.68 540

WZ-Net	1.95 540	0.95 536	10.10 583	0.86 523	0.78 510	1.69 496	1.60 549	2.20 534	1.98 538	2.08 534	1.93 505	2.30 530	1.97 542	5.30 525	3.17 547	0.34 472	0.26 449	0.29 417	0.31 468	0.51 510	0.47 499

PSMNet-RUCA	1.02 443	0.97 537	1.44 482	1.23 558	1.10 546	1.40 468	0.62 397	1.69 399	1.38 471	0.94 231	1.53 436	0.97 310	0.83 334	1.17 254	0.93 410	0.69 550	0.34 500	0.99 560	0.60 548	0.97 550	0.64 536

GASNet	0.99 429	0.97 537	1.72 510	0.98 544	0.68 484	0.83 340	0.67 415	1.60 377	1.28 424	1.31 409	1.22 330	1.22 379	1.21 470	2.41 449	1.41 486	0.43 510	0.26 449	0.36 486	0.34 492	0.55 518	0.31 428

anonymity	1.12 465	0.97 537	1.21 448	1.07 552	1.12 550	1.08 411	0.89 475	1.95 480	1.16 361	1.29 391	1.26 347	1.22 379	1.09 444	1.15 246	1.01 427	1.02 559	1.00 582	0.97 558	0.97 569	0.98 551	0.99 556

Consistency-Raft	1.25 483	0.99 540	1.93 524	1.02 548	1.21 558	0.96 384	1.01 503	1.75 415	1.92 535	1.36 430	2.12 519	1.44 432	1.01 420	1.14 245	1.40 482	0.72 551	0.82 569	0.89 556	0.98 571	1.31 563	0.95 554

ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 569	0.81 504	0.74 497	2.19 535	1.80 555	2.27 540	2.14 546	2.80 561	2.13 520	2.40 536	2.03 544	2.64 464	13.69 591	0.41 501	0.39 527	0.40 503	0.45 522	0.58 523	0.56 519

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 460	1.02 542	1.00 392	0.82 512	0.67 478	1.93 521	0.93 486	1.62 384	1.11 321	1.15 315	1.25 340	1.50 446	0.79 311	1.96 408	0.76 365	1.89 569	0.34 500	0.79 553	0.36 501	1.25 562	0.83 549

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 451	1.21 556	1.13 552	1.82 512	1.11 514	2.16 521	1.52 502	3.07 569	2.32 527	2.82 550	1.80 531	4.11 501	2.04 524	1.03 560	0.99 581	0.97 558	0.94 567	1.03 556	1.02 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 487	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 543	1.89 462	1.93 537	1.94 527	4.67 570	3.08 556	1.80 531	6.51 553	1.65 507	1.06 562	0.86 576	1.08 564	1.32 576	0.93 549	1.26 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 534	1.18 555	1.10 546	2.14 534	1.36 536	1.96 481	1.66 514	5.46 590	7.07 581	4.95 574	4.32 582	5.50 533	2.26 530	1.04 561	1.02 584	0.99 560	0.97 569	1.02 554	1.04 559

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 579	0.74 484	0.71 489	0.98 393	1.56 546	1.46 335	4.06 578	4.90 584	2.82 545	2.25 527	3.48 574	2.95 473	9.97 583	0.26 392	0.24 434	0.26 374	0.30 461	0.68 538	0.61 530

AnyNet_C32	1.96 541	1.10 546	5.17 568	0.90 535	1.11 548	2.12 533	2.37 580	1.85 451	1.48 496	2.45 550	1.70 477	2.05 522	1.64 518	2.50 457	10.28 586	0.37 487	0.34 500	0.35 478	0.41 513	0.49 505	0.54 515

LSM	6.33 586	1.10 546	13.19 589	1.41 563	68.17 614	1.64 493	1.90 563	1.92 472	2.46 553	2.99 565	3.11 550	1.88 499	1.80 531	2.61 462	2.06 526	0.41 501	0.58 560	0.50 525	0.57 543	0.64 532	17.66 608

otaku	1.60 515	1.11 549	1.21 448	2.20 571	1.56 567	1.97 524	1.24 527	2.07 507	1.36 463	1.44 455	1.62 463	1.73 484	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 580	0.57 559	1.74 568	0.60 548	2.78 575	1.94 576

AnonymousM	0.59 233	1.11 549	0.41 25	0.44 106	0.32 214	0.43 72	0.47 284	1.05 216	0.64 136	0.98 242	0.63 127	0.67 195	0.43 125	0.59 69	0.41 192	0.20 240	0.15 246	1.84 571	0.84 561	0.14 36	0.13 55

MFMNet_re	1.40 501	1.14 551	1.68 506	1.39 561	1.07 544	1.48 478	1.43 539	1.87 456	1.82 529	2.26 539	2.19 522	1.51 448	1.86 536	1.52 338	1.25 460	0.93 555	0.83 570	0.84 555	0.80 559	0.99 553	1.05 561

Ntro	1.64 519	1.15 552	1.23 451	2.48 576	1.83 569	2.09 531	1.16 521	1.96 481	1.38 471	1.21 351	1.62 463	1.62 464	1.29 481	1.87 399	1.11 444	3.04 581	0.56 558	1.82 570	0.64 550	2.80 576	2.05 577

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 554	1.05 549	0.76 507	5.03 584	2.40 581	2.16 521	2.62 560	1.89 524	2.28 526	2.69 546	1.65 519	9.35 587	2.04 524	0.64 548	0.51 552	0.68 550	0.71 555	1.09 557	0.67 538

UDGNet	0.72 308	1.17 554	0.80 313	0.77 494	0.41 335	0.77 305	0.38 178	0.97 180	1.34 449	0.81 197	0.88 192	0.71 209	0.60 232	1.21 262	0.54 294	0.52 529	0.19 355	1.02 562	0.26 408	0.71 541	0.31 428

zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 581	0.69 454	0.53 420	1.45 476	0.84 461	1.70 404	2.09 545	2.41 549	2.67 542	1.68 478	1.23 472	4.49 507	2.87 540	0.30 438	0.26 449	0.27 391	0.27 419	0.31 413	0.35 450

Wz-Net-SNSev	1.49 505	1.23 556	6.27 574	0.68 450	0.67 478	1.37 461	1.41 538	2.00 490	1.39 476	1.48 466	1.61 460	2.29 529	1.32 487	3.93 497	2.14 528	0.31 446	0.28 465	0.31 436	0.33 486	0.42 474	0.36 456

CC-Net-ROB	1.49 505	1.26 557	1.27 460	0.88 531	0.79 513	1.76 503	1.00 501	1.79 435	1.26 413	1.10 283	1.61 460	1.21 377	0.99 416	8.13 579	0.84 395	1.09 563	0.41 531	2.20 572	0.46 525	1.20 561	0.48 502

zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 575	0.74 484	0.72 491	1.78 508	1.31 533	1.88 459	1.56 508	1.86 521	2.47 537	1.81 493	2.08 549	5.12 522	3.80 555	0.32 453	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 486	0.40 471

RTS	2.67 563	1.38 558	15.28 592	0.99 545	1.26 560	3.78 571	1.96 566	2.15 518	2.62 560	2.61 553	2.85 546	2.60 543	1.59 513	6.27 549	5.71 566	0.40 497	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 506	0.48 502

RTSA	2.67 563	1.38 558	15.28 592	0.99 545	1.26 560	3.78 571	1.96 566	2.15 518	2.62 560	2.61 553	2.85 546	2.60 543	1.59 513	6.27 549	5.71 566	0.40 497	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 506	0.48 502

WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 574	1.94 565	4.11 578	3.88 577	2.92 563	5.50 574	4.18 566	3.00 571	7.63 574	3.71 554	1.13 565	1.00 582	1.17 565	1.13 575	1.18 560	1.09 563

ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 527	2.62 577	2.24 575	2.63 553	1.88 562	3.31 569	3.01 566	2.19 537	3.45 555	4.62 568	2.04 545	4.50 509	1.47 498	2.55 576	0.64 563	2.22 573	0.84 561	2.69 574	2.29 580

ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 503	2.80 578	2.31 578	2.31 540	1.24 527	2.32 543	2.14 546	1.26 380	2.39 531	2.66 545	1.48 504	5.95 546	1.06 432	3.20 585	0.45 541	2.37 576	0.89 564	2.83 579	2.37 581

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 564	0.48 86	0.35 4	0.20 4	0.26 8	0.21 22	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 92	1.27 277	0.22 1	0.21 274	0.11 35	0.14 9	0.10 2	2.37 569	0.11 3

ACVNet_1	2.18 548	1.45 565	1.72 510	2.85 580	2.33 579	2.28 538	1.46 541	3.08 567	2.22 549	1.82 518	2.05 516	3.56 560	1.98 543	3.09 481	1.40 482	3.17 582	0.60 561	2.40 580	0.92 566	2.91 582	2.37 581

GCST	1.08 455	1.47 566	0.93 367	1.73 567	1.14 553	1.30 451	0.31 101	1.33 301	1.16 361	1.29 391	0.97 219	0.98 312	0.49 173	2.08 419	0.46 243	1.19 566	0.70 566	1.30 566	0.85 563	1.02 554	0.89 552

EDNetEfficientorigin	10.57 596	1.47 566	177.42 619	0.67 439	0.53 420	1.58 487	1.16 521	1.90 465	3.37 571	4.71 583	3.38 553	3.10 557	2.69 566	3.13 482	3.58 552	0.25 369	0.23 425	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 548

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 528	2.96 584	2.51 581	3.15 563	2.14 573	4.75 583	4.41 582	2.76 559	6.10 577	5.53 577	2.37 558	2.97 475	1.92 519	3.18 583	0.85 574	2.51 583	1.04 574	2.88 581	2.47 584

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 489	2.36 575	2.28 577	3.55 568	2.29 578	4.21 579	4.56 583	2.36 546	4.51 564	4.88 572	2.66 565	4.60 510	4.07 560	1.72 568	1.15 588	2.31 575	1.46 582	2.31 567	1.85 574

LVE	3.31 574	1.67 570	1.64 503	2.85 580	2.42 580	3.20 565	2.26 577	4.78 584	5.05 584	2.35 544	6.91 579	6.02 579	2.37 558	9.15 583	2.17 529	3.19 584	1.08 587	2.38 578	1.47 583	2.81 577	2.40 583

RainbowNet	1.97 542	1.76 571	1.57 500	2.81 579	2.21 574	1.98 526	1.81 556	2.54 558	1.89 532	1.50 469	1.84 495	1.96 512	1.65 519	2.14 424	1.25 460	3.33 587	0.85 574	2.39 579	0.98 571	2.82 578	2.22 578

AnyNet_C01	2.26 551	1.78 572	10.22 585	0.93 541	0.74 497	2.92 560	2.20 575	2.29 542	1.80 527	2.53 552	2.41 533	2.71 547	1.73 525	3.41 489	6.72 570	0.41 501	0.39 527	0.40 503	0.42 516	0.67 537	0.63 532

IMH-64-1	2.70 566	1.79 573	1.46 489	3.26 588	2.66 582	3.23 566	2.10 570	4.08 576	2.75 564	2.34 542	3.81 559	3.06 554	2.22 555	4.25 503	2.59 535	3.75 591	0.84 571	2.75 586	1.35 577	3.15 584	2.60 587

IMH-64	2.70 566	1.79 573	1.46 489	3.26 588	2.66 582	3.23 566	2.10 570	4.08 576	2.75 564	2.34 542	3.81 559	3.06 554	2.22 555	4.25 503	2.59 535	3.75 591	0.84 571	2.75 586	1.35 577	3.15 584	2.60 587

WAO-8	4.40 577	1.82 575	1.79 515	2.34 573	2.20 572	9.19 589	1.53 544	6.09 590	16.46 598	3.94 573	7.84 588	7.32 581	3.72 578	9.41 589	3.31 548	2.00 570	1.07 585	2.44 581	1.37 580	2.50 570	1.68 571

Venus	4.40 577	1.82 575	1.79 515	2.34 573	2.20 572	9.19 589	1.53 544	6.09 590	16.46 598	3.94 573	7.84 588	7.32 581	3.72 578	9.41 589	3.31 548	2.00 570	1.07 585	2.44 581	1.37 580	2.50 570	1.68 571

IMH	3.21 573	1.85 577	1.48 494	3.25 587	2.69 584	4.07 577	2.02 568	4.41 581	3.80 576	2.72 556	7.11 582	4.75 571	2.92 568	5.92 544	2.55 533	3.85 595	0.88 577	2.78 588	1.36 579	3.19 586	2.59 586

JetBlue	3.97 575	2.01 578	10.19 584	1.38 560	2.84 586	10.53 592	9.54 595	3.60 574	2.41 552	2.73 557	3.39 554	4.54 567	4.31 581	7.85 578	6.84 571	0.88 553	0.93 580	0.89 556	0.91 565	1.74 564	1.91 575

TorneroNet-64	5.30 584	2.03 579	1.74 513	3.43 590	2.81 585	10.09 591	2.12 572	9.10 597	17.12 603	4.96 586	9.27 593	10.72 596	3.70 577	9.20 584	4.55 562	3.31 586	0.84 571	2.88 589	1.55 585	3.49 587	3.04 590

TorneroNet	10.70 597	2.03 579	1.82 518	3.43 590	3.01 588	43.83 612	2.22 576	8.87 596	67.47 619	7.17 595	27.36 607	10.68 595	3.85 580	8.67 582	7.65 577	3.59 589	0.88 577	3.04 590	1.57 586	3.71 588	3.17 591

PWCK	2.88 571	2.05 581	5.72 571	2.08 570	1.11 548	3.55 568	3.90 590	2.86 564	3.54 575	3.03 568	3.63 557	3.10 557	2.31 557	8.15 581	3.09 543	2.12 572	0.91 579	1.75 569	0.98 571	2.57 572	1.18 564

KSHMR	8.75 593	2.06 582	2.11 532	3.53 592	3.11 589	4.13 578	2.69 583	5.60 587	61.37 618	3.00 566	55.83 618	4.98 576	2.45 561	4.49 507	2.61 537	3.46 588	1.55 592	3.14 592	1.94 590	3.72 589	3.18 592

Wz-Net-TNSev	1.88 536	2.08 583	7.66 576	0.67 439	0.64 469	2.42 544	1.83 558	2.33 544	1.74 524	1.57 487	1.56 447	2.58 542	1.90 539	4.86 516	3.12 544	0.39 494	0.37 518	0.33 460	0.37 504	0.53 514	0.58 524

coex-ft	8.13 592	2.13 584	98.04 618	0.67 439	0.53 420	1.71 497	1.56 546	1.65 389	11.11 592	18.17 607	3.75 558	3.88 565	7.61 594	2.98 476	6.49 569	0.30 438	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 536	0.50 508

UNDER WATER-64	5.27 583	2.32 585	8.78 582	3.93 596	3.54 594	7.61 587	3.03 589	5.84 589	14.19 594	4.04 575	4.04 561	9.39 590	6.26 589	5.93 545	8.48 580	3.60 590	1.51 591	3.13 591	1.88 588	4.29 594	3.61 595

UNDER WATER	5.08 582	2.33 586	5.55 569	3.94 597	3.51 593	5.20 585	2.72 585	5.61 588	16.52 600	3.84 572	4.60 566	9.21 589	5.89 587	5.90 543	8.66 581	3.75 591	1.34 589	3.18 593	1.88 588	4.33 595	3.61 595

ktn	4.70 580	2.38 587	2.12 533	3.76 593	3.24 590	4.85 582	2.95 588	5.52 586	7.37 590	4.07 577	19.32 603	7.46 583	3.47 573	7.39 568	2.95 541	4.04 596	1.85 593	3.26 594	2.22 593	3.08 583	2.65 589

notaker	3.98 576	2.40 588	2.68 550	3.82 595	3.27 592	3.97 576	2.14 573	4.78 584	3.45 573	4.12 578	6.94 580	7.65 585	3.26 572	7.82 577	5.30 565	4.04 596	1.41 590	3.36 595	2.10 592	3.88 590	3.31 593

UDG	1.41 502	2.65 589	0.99 387	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 377	1.23 399	1.23 362	1.71 478	2.01 517	1.34 489	1.47 331	1.41 486	0.90 554	0.54 557	2.29 574	0.75 556	1.84 565	1.04 559

DDUNet	1.50 507	2.69 590	1.12 435	1.77 568	1.88 570	1.84 514	0.92 482	1.70 404	1.16 361	1.38 438	1.79 489	1.60 462	1.12 449	1.37 303	1.08 436	1.10 564	0.76 567	2.37 576	0.94 567	2.00 566	1.37 567

DispFullNet	2.34 554	2.85 591	3.66 558	3.08 585	2.27 576	1.97 524	0.67 415	2.00 490	1.70 518	2.52 551	2.00 511	2.23 526	5.86 586	3.44 492	1.58 504	1.01 557	0.32 494	2.64 585	1.94 590	2.85 580	2.24 579

MADNet++	5.01 581	3.14 592	4.91 566	4.55 599	3.94 596	5.20 585	4.41 592	4.40 580	4.13 580	4.95 585	6.08 576	4.74 570	5.37 584	9.40 588	10.67 588	4.65 598	4.15 598	3.97 597	3.34 596	4.09 592	4.08 598

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 299	3.18 593	2.55 546	0.39 42	0.23 26	0.44 79	0.23 38	0.63 54	0.42 65	0.44 91	0.44 58	0.34 64	0.28 32	0.56 61	0.29 56	1.35 567	0.10 9	0.22 258	0.19 235	0.46 496	1.31 566

MADNet+	2.69 565	3.22 594	11.53 588	1.44 564	1.12 550	3.19 564	1.81 556	2.85 563	2.37 550	1.68 502	2.07 517	2.85 551	2.18 552	7.41 569	5.23 564	0.79 552	0.76 567	0.69 552	0.65 551	0.98 551	0.95 554

HanzoNet	11.04 598	3.62 595	8.10 580	4.08 598	3.55 595	4.90 583	2.73 586	7.19 594	10.10 591	31.86 614	28.92 608	21.96 608	36.36 610	18.08 602	10.17 585	7.94 602	3.32 596	3.47 596	3.31 595	7.06 600	4.04 597

test_for_model	1.30 487	3.71 596	0.58 157	3.22 586	2.84 586	0.59 192	0.33 116	1.40 320	0.83 203	1.42 453	0.61 121	0.52 137	0.37 97	0.51 41	0.33 106	2.46 574	0.15 246	0.16 74	0.11 9	4.39 596	1.50 569

DPSimNet_ROB	11.20 599	4.98 597	35.43 607	2.90 583	4.52 597	7.89 588	17.09 600	4.66 582	6.06 588	14.89 603	10.93 596	17.29 600	36.81 612	13.18 599	15.68 596	2.86 579	6.29 600	5.75 601	5.09 599	3.91 591	7.70 600

DPSMNet_ROB	13.02 601	8.23 598	21.91 597	9.53 602	18.11 600	11.56 594	32.02 607	10.64 599	16.23 597	7.05 594	19.49 605	10.16 593	16.66 600	9.85 594	22.43 603	4.77 600	8.68 601	5.38 600	10.26 605	6.17 599	11.36 603

DGTPSM_ROB	13.01 600	8.23 598	21.87 596	9.51 601	18.10 599	11.56 594	32.01 606	10.63 598	16.20 596	7.03 593	19.48 604	10.15 592	16.66 600	9.83 593	22.42 602	4.75 599	8.68 601	5.37 599	10.25 604	6.16 598	11.36 603

JetRed	6.91 589	8.80 600	25.96 603	2.85 580	3.25 591	13.98 599	11.87 597	6.25 592	4.28 581	4.45 580	4.56 565	6.69 580	5.46 585	7.46 571	14.05 592	2.59 577	3.31 595	2.59 584	2.29 594	4.20 593	3.36 594

ASD4		10.99 601

TCMNet-wrong-test	10.31 595	11.40 602	14.84 591	20.96 604	18.45 601	13.80 598	10.76 596	15.78 602	3.53 574	5.20 588	5.52 575	16.26 599	12.61 596	7.51 573	10.15 584	7.43 601	2.37 594	4.31 598	3.43 597	11.36 603	10.61 602

BEATNet-Init1	26.87 607	13.43 603	70.68 617	0.91 538	0.68 484	57.02 617	21.06 602	32.82 613	32.67 610	52.12 618	53.61 617	66.05 618	49.56 618	48.79 619	34.71 612	0.49 528	0.44 537	0.53 533	0.53 539	0.63 530	0.59 526

USTest	14.33 602	14.94 604	21.04 595	17.44 603	16.05 598	23.26 600	33.84 608	21.73 603	11.80 593	9.36 598	10.14 594	15.97 598	13.20 597	17.28 601	22.43 603	3.78 594	5.01 599	6.17 603	6.16 600	9.25 602	7.72 601

Anonymous_1	43.04 615	18.73 605	24.79 600	21.81 605	46.26 612	27.80 601	37.60 609	28.08 608	16.14 595	14.66 602	14.30 597	20.65 602	17.88 602	21.56 603	25.94 606	117.93 619	8.92 603	100.65 616	126.50 616	158.64 619	12.08 605

DPSM_ROB	19.08 603	19.14 606	25.17 601	22.15 606	20.85 603	28.17 602	37.82 610	26.56 606	16.85 601	14.14 600	14.84 598	21.70 603	18.75 603	21.87 604	26.55 607	10.16 606	9.30 604	10.47 605	10.42 606	14.03 604	12.61 606

DPSM	19.08 603	19.14 606	25.17 601	22.15 606	20.85 603	28.17 602	37.82 610	26.56 606	16.85 601	14.14 600	14.84 598	21.70 603	18.75 603	21.87 604	26.55 607	10.16 606	9.30 604	10.47 605	10.42 606	14.03 604	12.61 606

xxxxx1	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

tt_ll	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

ff	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

LRCNet_RVC	22.74 605	32.10 611	21.97 598	29.84 608	26.23 605	4.42 580	0.81 457	22.66 604	2.02 541	26.93 609	29.26 609	23.06 610	15.59 599	23.84 606	18.88 599	31.75 612	19.90 613	34.65 611	32.13 612	30.54 611	28.32 612

PML	51.67 616	36.25 612	13.28 590	7.46 600	20.81 602	108.69 619	232.22 620	8.72 595	27.82 609	87.01 619	269.67 620	69.67 619	61.95 619	24.76 610	14.20 593	9.74 605	3.40 597	9.62 604	4.70 598	18.74 606	4.72 599

FlowAnything	38.37 609	38.41 613	50.38 613	44.76 614	41.94 610	56.64 613	76.34 616	53.28 618	34.23 614	28.25 610	29.72 611	43.60 614	37.79 615	43.83 615	53.38 617	20.39 610	18.71 612	21.07 607	21.14 611	28.23 607	25.29 609

CasAABBNet	38.33 608	38.46 614	50.35 612	44.75 613	41.84 609	56.68 614	76.37 617	53.22 616	33.83 612	28.31 611	29.54 610	43.62 616	37.71 614	43.84 616	53.41 618	20.30 608	18.70 610	21.07 607	21.07 609	28.24 608	25.34 610

Selective-RAFT-Error	38.39 610	38.47 615	50.44 614	44.73 612	41.97 611	56.68 614	76.38 618	53.24 617	33.92 613	28.34 612	29.85 612	43.60 614	38.20 616	43.75 614	53.34 616	20.38 609	18.70 610	21.09 609	21.05 608	28.30 609	25.43 611

LSM0	42.82 614	38.75 616	50.81 615	47.07 615	109.38 619	57.00 616	76.02 615	53.74 619	33.71 611	29.02 613	30.41 613	43.87 617	37.22 613	43.91 617	53.54 619	20.52 611	18.62 609	21.10 610	21.11 610	28.41 610	42.22 613

HaxPig	38.92 611	41.40 617	41.64 608	29.95 609	32.27 606	28.90 604	27.60 603	29.73 609	37.71 615	43.82 615	43.87 614	33.17 611	35.56 609	41.53 612	40.37 614	43.94 616	47.51 618	45.82 612	47.08 614	42.38 612	44.15 615

AVERAGE_ROB	40.43 612	42.37 618	42.73 609	36.96 611	35.58 608	30.50 605	27.61 604	36.71 615	38.39 616	44.91 616	44.36 615	37.45 613	36.70 611	41.88 613	40.35 613	45.43 617	46.81 617	47.11 613	46.35 613	42.51 613	43.87 614

MEDIAN_ROB	42.00 613	44.40 619	44.29 611	35.15 610	34.95 607	31.28 610	29.60 605	35.88 614	40.02 617	47.20 617	46.64 616	37.37 612	38.48 617	44.35 618	42.45 615	48.03 618	49.39 619	49.71 614	49.03 615	45.14 614	46.65 616

DLNR_Zeroshot_test	23.17 606	48.52 620	43.29 610	176.68 619	78.69 615	0.35 33	0.21 22	23.41 605	0.75 176	0.66 166	0.86 187	0.59 169	0.30 46	1.56 348	0.44 216	9.57 604	0.12 72	0.18 136	0.14 114	76.92 618	0.16 147

test_example2	192.40 620	210.76 621	206.48 620	199.83 620	204.73 620	172.94 620	183.52 619	133.93 620	133.41 620	191.38 620	196.19 619	187.13 620	178.77 620	205.33 620	208.00 620	222.09 620	238.72 620	186.54 620	190.54 620	227.34 620	170.31 620

ccccc		492.34 622		530.87 621	530.37 621	478.08 621		491.76 621		448.18 621		476.12 621		541.64 621		663.49 621	459.54 621	353.94 621	309.79 621	586.66 621

Low-res two-view benchmark