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

StereoAnything_RVC	0.45 203	1.43 656	0.48 115	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 122	1.27 359	0.22 1	0.21 355	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 666	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 179	0.20 3	0.23 51	0.36 4	0.23 8	0.28 20	0.35 55	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.17 158	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 122	0.24 7	0.24 66	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 25	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.16 239	0.13 7	0.13 71

252Zero-FE	0.27 22	0.22 102	0.40 51	0.41 93	0.24 77	0.29 23	0.19 7	0.59 53	0.46 125	0.31 46	0.33 46	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

monsters	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.36 339	0.34 39	0.27 97	0.66 100	0.43 107	0.47 168	0.40 73	0.22 4	0.23 23	1.33 377	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

monster-pro	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Pro-Stereo	0.31 56	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 203	0.63 291	0.21 29	0.35 3	0.28 20	0.34 67	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 440	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 193	0.17 268	0.13 7	0.12 21

MonStereo	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

3w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.52 154	0.40 75	0.21 24	0.53 214	0.54 423	0.65 92	0.46 125	0.44 148	0.48 125	0.23 6	0.45 179	0.46 59	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

MonSter	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.29 35	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 78	0.20 40	0.40 51	0.42 107	0.28 179	0.80 403	0.23 51	0.48 14	0.37 77	0.37 97	0.31 41	0.23 6	0.24 25	1.20 342	0.27 70	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.14 129

S2M2_XL	0.24 4	0.24 163	0.39 40	0.34 5	0.24 77	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 73	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 320	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.18 201	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.31 56	0.23 137	0.46 107	0.39 62	0.24 77	0.42 89	0.39 254	0.61 65	0.30 28	0.37 97	0.53 156	0.24 13	0.25 28	0.77 192	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

2.75w_new	0.31 56	0.23 137	0.43 75	0.35 11	0.23 54	0.42 89	0.42 291	0.54 33	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.24 13	0.30 65	0.66 152	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 64	0.24 163	0.45 95	0.39 62	0.22 42	0.46 120	0.47 364	0.69 114	0.42 102	0.43 142	0.50 138	0.24 13	0.45 179	0.47 70	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

LG-Stereo_L2	0.29 41	0.20 40	0.45 95	0.37 32	0.25 104	0.26 13	0.20 14	0.78 151	0.28 20	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 37	0.91 247	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 80	0.37 32	0.26 122	0.29 23	0.21 29	0.66 100	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 352	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 30	0.27 97	0.45 10	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 84	0.46 59	0.25 39	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.12 67	0.15 79	0.12 21

Test_v1	0.27 22	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 104	0.31 30	0.30 124	0.59 53	0.37 77	0.29 31	0.33 46	0.25 19	0.25 28	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.11 3

MatchStereo	0.28 33	0.21 69	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 92	0.48 133	0.27 18	0.47 118	0.25 19	0.24 25	0.49 79	0.31 144	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
3.75w	0.32 64	0.23 137	0.44 80	0.37 32	0.29 203	0.62 287	0.36 204	0.59 53	0.32 42	0.41 128	0.47 118	0.25 19	0.34 103	0.64 138	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.12 21

1w_stereo	0.34 91	0.20 40	0.42 69	0.43 123	0.26 122	0.47 134	0.54 423	0.59 53	0.50 143	0.41 128	0.66 206	0.25 19	0.44 173	0.62 134	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

LACA3	0.27 22	0.21 69	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 55	0.38 237	0.47 12	0.28 20	0.29 31	0.27 25	0.26 24	0.31 74	0.73 177	0.22 1	0.16 122	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 79	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 134	0.19 7	0.54 33	0.27 18	0.30 42	0.29 35	0.26 24	0.32 84	0.43 40	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 79	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 20	0.18 2	0.58 51	0.34 60	0.36 86	0.34 51	0.26 24	0.20 5	1.40 405	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 46	0.22 102	0.49 123	0.44 157	0.27 152	0.44 109	0.24 66	0.52 26	0.30 28	0.31 46	0.37 61	0.26 24	0.32 84	0.79 204	0.25 39	0.12 9	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

qwe	0.32 64	0.21 69	0.40 51	0.37 32	0.26 122	0.49 160	0.29 114	0.64 82	0.39 87	0.49 185	0.48 125	0.26 24	0.27 47	0.80 207	0.34 189	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 79	0.12 21

monsterstereo	0.34 91	0.20 40	0.44 80	0.45 175	0.35 324	0.27 19	0.29 114	0.53 29	0.51 154	0.44 148	0.61 186	0.26 24	0.25 28	1.19 340	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.10 1

IGEV	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 255	0.45 113	0.21 29	0.59 53	0.40 91	0.31 46	0.43 94	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 39	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.12 1	0.12 21

asda	0.30 46	0.24 163	0.42 69	0.38 52	0.23 54	0.43 98	0.34 179	0.58 51	0.37 77	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.52 90	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

2.25w	0.32 64	0.24 163	0.48 115	0.37 32	0.24 77	0.45 113	0.25 73	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.58 181	0.27 31	0.32 84	0.74 186	0.35 200	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.14 129

4.25_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5w_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5_new	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.32 42	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4w-stereo	0.30 46	0.24 163	0.44 80	0.37 32	0.23 54	0.46 120	0.27 97	0.63 75	0.31 32	0.41 128	0.44 103	0.27 31	0.36 122	0.59 115	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 64	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 98	0.22 38	0.64 82	0.33 51	0.42 135	0.34 51	0.27 31	0.35 111	1.15 329	0.30 117	0.20 320	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.17 158	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 22	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.26 122	0.26 13	0.25 73	0.49 16	0.29 24	0.36 86	0.47 118	0.28 40	0.32 84	0.49 79	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

asd	0.30 46	0.21 69	0.41 59	0.39 62	0.24 77	0.47 134	0.30 124	0.69 114	0.30 28	0.41 128	0.39 69	0.28 40	0.33 92	0.62 134	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

CAR	0.27 22	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.35 77	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.49 79	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.28 20	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

aanet-new-14k	0.36 119	0.24 163	0.83 394	0.46 191	0.22 42	0.46 120	0.33 165	0.66 100	0.61 196	0.39 123	0.48 125	0.29 42	0.64 338	0.41 32	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.21 344	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 56	0.22 102	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.41 79	0.26 87	0.76 144	0.33 51	0.33 58	0.43 94	0.29 42	0.46 187	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.18 274

3.5w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.45 95	0.37 32	0.24 77	0.54 224	0.35 189	0.66 100	0.36 70	0.43 142	0.44 103	0.29 42	0.34 103	0.77 192	0.39 247	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.13 71

LGtest1	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.42 89	0.19 7	0.56 44	0.26 15	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 56	0.55 101	0.25 39	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.14 42	0.13 71

LG-Stereo	0.34 91	0.25 197	0.78 375	0.47 207	0.26 122	0.37 55	0.30 124	0.71 124	0.52 161	0.36 86	0.57 178	0.29 42	0.21 8	0.50 85	0.36 212	0.13 26	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.12 21

GREAT-IGEV	0.32 64	0.20 40	0.42 69	0.37 32	0.29 203	0.36 52	0.28 104	0.56 44	0.58 184	0.28 20	0.50 138	0.29 42	0.29 56	0.84 224	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	9.45 688	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 716	61.27 721	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 720	8.88 702	0.17 158	0.13 71

DispViT+	0.33 78	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 517	0.30 26	0.23 51	0.72 126	0.55 175	0.33 58	0.34 51	0.30 51	0.25 28	1.12 323	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GASTEREO	0.40 158	0.25 197	0.51 144	0.48 240	0.25 104	0.65 311	0.36 204	0.81 174	0.49 136	0.51 201	0.82 261	0.30 51	0.66 349	0.62 134	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.14 129

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 158	0.67 594	0.42 69	0.64 497	0.29 203	0.48 143	0.25 73	0.85 195	0.44 115	0.38 112	0.36 58	0.30 51	0.70 360	1.15 329	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.18 201	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 69	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 36	0.22 38	0.39 5	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 51	0.33 92	0.34 5	0.26 55	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MGA	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 122	0.43 98	0.20 14	0.49 16	0.37 77	0.28 20	0.31 41	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.14 129

aanet-new-90k	0.34 91	0.21 69	0.77 365	0.41 93	0.23 54	0.43 98	0.36 204	0.64 82	0.30 28	0.28 20	0.40 73	0.31 55	0.50 238	0.97 272	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.11 3

aanet-new-70k	0.35 103	0.20 40	0.79 378	0.42 107	0.21 24	0.50 176	0.30 124	0.65 92	0.31 32	0.33 58	0.40 73	0.31 55	0.51 247	1.00 287	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 103	0.22 102	0.91 439	0.43 123	0.21 24	0.33 37	0.36 204	0.65 92	0.32 42	0.32 52	0.40 73	0.31 55	0.59 308	0.91 247	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 56	0.20 40	0.57 213	0.40 75	0.22 42	0.36 52	0.33 165	0.73 132	0.31 32	0.37 97	0.40 73	0.31 55	0.44 173	0.50 85	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.41 93	0.37 359	0.49 160	0.41 286	0.64 82	0.59 193	0.54 212	0.66 206	0.31 55	0.26 37	0.41 32	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.15 79	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 72	0.21 29	0.53 29	0.29 24	0.30 42	0.28 29	0.31 55	0.29 56	0.47 70	0.25 39	0.15 82	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 167	0.26 225	2.03 614	0.36 18	0.21 24	0.46 120	0.23 51	0.67 108	0.48 133	0.42 135	0.27 25	0.31 55	0.30 65	0.98 275	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.28 488

IGEV-Stereo+	0.45 203	0.21 69	0.43 75	0.41 93	0.39 392	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 70	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 145	1.43 408	0.30 117	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	1.16 651	1.70 666

aanet-new-12k	0.33 78	0.23 137	0.77 365	0.48 240	0.21 24	0.48 143	0.25 73	0.80 167	0.44 115	0.38 112	0.29 35	0.32 64	0.48 212	0.39 21	0.29 98	0.14 52	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.15 174

aanet-new-8k	0.35 103	0.23 137	0.50 134	0.45 175	0.25 104	0.54 224	0.36 204	0.68 111	0.49 136	0.35 77	0.42 82	0.32 64	0.62 328	0.68 159	0.28 87	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 103	0.22 102	0.56 200	0.42 107	0.35 324	0.50 176	0.45 348	0.62 68	0.49 136	0.54 212	0.66 206	0.32 64	0.30 65	0.38 14	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.14 42	0.13 71

GEAStereo	0.31 56	0.21 69	0.43 75	0.43 123	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.17 158	0.14 129

GSStereo	0.33 78	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

GS-Stereo							0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

gasm-f	0.34 91	0.22 102	0.42 69	0.43 123	0.31 255	0.39 64	0.44 328	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.64 198	0.32 64	0.46 187	0.55 101	0.28 87	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.14 129

MSCF	0.38 136	0.25 197	0.52 154	0.47 207	0.25 104	0.62 287	0.37 229	0.81 174	0.47 129	0.50 194	0.71 229	0.32 64	0.65 346	0.54 95	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.17 158	0.14 129

3.25w_new	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.38 52	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.37 32	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 51	0.46 191	0.30 227	0.33 37	0.22 38	0.75 141	0.45 119	0.32 52	0.41 80	0.32 64	0.48 212	0.38 14	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

test_for_model	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

aanet-new-40k	0.33 78	0.22 102	0.81 385	0.40 75	0.25 104	0.52 203	0.23 51	0.67 108	0.32 42	0.33 58	0.47 118	0.33 77	0.52 254	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-22k	0.32 64	0.21 69	0.54 176	0.43 123	0.22 42	0.47 134	0.23 51	0.67 108	0.50 143	0.35 77	0.46 114	0.33 77	0.50 238	0.44 47	0.29 98	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.13 71

HiDET	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 77	0.30 26	0.20 14	0.54 33	0.33 51	0.27 18	0.30 40	0.33 77	0.25 28	0.46 59	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LCMNet	0.28 33	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 77	0.31 30	0.20 14	0.57 49	0.57 180	0.28 20	0.32 45	0.33 77	0.29 56	0.54 95	0.30 117	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

MLG-Stereo_test1	0.27 22	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 77	0.38 59	0.20 14	0.59 53	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 47	0.90 246	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 41	0.19 22	0.38 31	0.41 93	0.20 16	0.42 89	0.20 14	0.66 100	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 52	1.09 313	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

testlalala	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 78	0.22 102	0.65 259	0.40 75	0.20 16	0.34 39	0.30 124	0.80 167	0.42 102	0.34 67	0.53 156	0.34 85	0.57 296	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 78	0.21 69	0.51 144	0.42 107	0.23 54	0.53 214	0.30 124	0.62 68	0.37 77	0.40 125	0.61 186	0.34 85	0.48 212	0.44 47	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.40 75	0.26 122	0.43 98	0.39 254	0.86 197	0.51 154	0.36 86	0.48 125	0.34 85	0.45 179	0.35 7	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 38	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 84	0.30 1	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 42	0.10 1

WQFJA1++	1.55 598	0.22 102	0.45 95	0.38 52	0.28 179	0.38 59	0.20 14	0.62 68	0.28 20	0.38 112	0.39 69	0.34 85	0.39 135	0.64 138	0.27 70	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.12 67	25.04 707	0.14 129

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 47	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 192	0.23 8	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 385	3.18 689	2.55 636	0.39 62	0.23 54	0.44 109	0.23 51	0.63 75	0.42 102	0.44 148	0.44 103	0.34 85	0.28 52	0.56 104	0.29 98	1.35 663	0.10 9	0.22 346	0.19 317	0.46 587	1.31 658

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 103	0.21 69	0.52 154	0.48 240	0.27 152	0.75 368	0.38 237	0.63 75	0.43 107	0.37 97	0.50 138	0.35 92	0.50 238	0.43 40	0.30 117	0.15 82	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

MLG-Stereo_test3	0.28 33	0.18 8	0.42 69	0.40 75	0.23 54	0.47 134	0.19 7	0.61 65	0.29 24	0.35 77	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 127	0.25 39	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

CES	0.48 225	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 659	0.55 237	0.35 189	0.98 257	0.66 224	0.44 148	0.66 206	0.35 92	0.27 47	0.56 104	0.33 174	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.19 252	1.46 660

TS12	0.36 119	0.20 40	0.40 51	0.43 123	0.20 16	0.58 254	0.31 136	0.89 209	0.41 97	0.40 125	0.73 235	0.36 95	0.40 141	0.73 177	0.37 224	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.16 115	0.14 129

LiteMatch*	0.27 22	0.19 22	0.49 123	0.38 52	0.27 152	0.31 30	0.23 51	0.49 16	0.38 85	0.29 31	0.28 29	0.36 95	0.29 56	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 78	0.21 69	0.52 154	0.42 107	0.21 24	0.52 203	0.32 152	0.64 82	0.36 70	0.34 67	0.38 62	0.36 95	0.56 284	0.81 213	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

aanet-32k-new	0.33 78	0.23 137	0.55 191	0.43 123	0.23 54	0.50 176	0.32 152	0.55 38	0.36 70	0.34 67	0.42 82	0.36 95	0.55 277	0.77 192	0.24 14	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.12 21

aanet-new-28k	0.32 64	0.21 69	0.66 269	0.43 123	0.21 24	0.47 134	0.28 104	0.64 82	0.33 51	0.36 86	0.39 69	0.36 95	0.49 229	0.39 21	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.22 371	0.15 174

aanet-new	0.39 143	0.25 197	0.54 176	0.47 207	0.37 359	0.74 362	0.28 104	0.62 68	0.34 60	0.37 97	0.50 138	0.36 95	0.74 372	0.98 275	0.30 117	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.42 107	0.35 324	0.46 120	0.40 269	0.62 68	0.54 172	0.56 221	0.67 213	0.36 95	0.27 47	0.49 79	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

LACA2	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.35 11	0.18 3	0.39 64	0.39 254	0.56 44	0.27 18	0.29 31	0.33 46	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 115	0.11 3

LG-G_1	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 119	0.23 137	0.54 176	0.50 274	0.28 179	0.36 52	0.22 38	1.02 272	0.39 87	0.42 135	0.64 198	0.36 95	0.51 247	0.39 21	0.29 98	0.18 230	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.18 274

UniTT-Stereo	0.36 119	0.23 137	0.59 227	0.48 240	0.36 339	0.40 72	0.32 152	0.53 29	0.49 136	0.54 212	0.55 169	0.36 95	0.31 74	0.58 113	0.51 351	0.20 320	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.15 174

CAS	0.63 335	0.18 8	0.37 15	2.27 667	0.84 614	0.57 251	0.54 423	0.79 158	0.62 199	0.48 177	0.70 226	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.35 200	2.24 670	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 79	1.06 654

aanet-new-16k	0.32 64	0.21 69	0.56 200	0.45 175	0.22 42	0.43 98	0.21 29	0.66 100	0.44 115	0.36 86	0.43 94	0.37 108	0.48 212	0.41 32	0.28 87	0.14 52	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.13 71

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 74	0.31 2	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

BStereo	0.38 136	0.25 197	1.42 564	0.42 107	0.28 179	0.55 237	0.39 254	0.55 38	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

Wave_Phase_stereo	0.45 203	0.25 197	1.42 564	0.42 107	0.28 179	1.78 597	0.39 254	0.72 126	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

VIP-Stereo	0.35 103	0.22 102	0.49 123	0.40 75	0.43 431	0.82 414	0.22 38	0.59 53	0.45 119	0.31 46	0.53 156	0.37 108	0.31 74	0.83 219	0.27 70	0.17 180	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.12 21

DDF-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.47 110	0.48 240	0.42 419	0.31 30	0.24 66	0.53 29	0.33 51	0.33 58	0.40 73	0.37 108	0.48 212	0.91 247	0.32 156	0.23 413	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.86 638	0.16 215

zero-FE	0.36 119	0.22 102	0.47 110	0.45 175	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 65	0.33 51	0.33 58	0.41 80	0.37 108	0.50 238	0.64 138	0.32 156	0.22 386	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.83 636	0.16 215

dual_stereo	0.27 22	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 38	0.48 14	0.31 32	0.32 52	0.26 17	0.37 108	0.24 25	0.83 219	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

CAS++	0.47 219	0.31 377	0.56 200	0.47 207	0.32 277	0.42 89	0.28 104	1.76 508	0.72 244	0.71 257	0.72 233	0.37 108	0.28 52	0.69 160	0.33 174	0.27 499	0.22 504	0.26 465	0.21 400	0.29 484	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PointNet	0.27 22	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 64	0.26 87	0.54 33	0.34 60	0.24 9	0.31 41	0.38 117	0.21 8	0.49 79	0.26 55	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.15 79	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 211	1.22 646	2.46 633	0.39 62	0.30 227	0.29 23	0.28 104	0.81 174	0.34 60	0.33 58	0.47 118	0.38 117	0.44 173	0.37 11	0.25 39	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.16 215

fffft	0.38 136	0.23 137	0.51 144	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.48 377	0.76 144	0.36 70	0.44 148	0.34 51	0.38 117	0.31 74	1.31 369	0.32 156	0.14 52	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215
1: 1. 1
derf	0.25 10	0.20 40	0.40 51	0.40 75	0.23 54	0.26 13	0.19 7	0.47 12	0.32 42	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.21 8	0.47 70	0.24 14	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 167	0.19 22	0.84 398	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 660

NLSM3	0.36 119	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.36 339	0.43 98	0.32 152	0.69 114	0.58 184	0.41 128	0.68 216	0.39 120	0.43 162	0.60 127	0.35 200	0.14 52	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.16 115	0.13 71

BridgeDepth	0.29 41	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 254	0.32 152	0.60 63	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 162	0.47 70	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 79	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 394	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 660

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 211	0.36 471	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.67 325	0.35 189	0.78 151	1.12 413	0.61 238	0.62 190	0.39 120	0.39 135	0.71 168	0.39 247	0.20 320	0.17 395	0.22 346	0.18 292	0.23 399	0.19 318

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

aanet-new-60k	0.34 91	0.21 69	0.76 357	0.42 107	0.22 42	0.58 254	0.31 136	0.71 124	0.33 51	0.33 58	0.39 69	0.40 126	0.43 162	0.77 192	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 103	0.22 102	0.87 417	0.47 207	0.23 54	0.66 320	0.24 66	0.63 75	0.40 91	0.38 112	0.42 82	0.40 126	0.53 262	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.19 252	0.13 71

LiteMatch	0.32 64	0.24 163	0.37 15	0.45 175	0.25 104	0.34 39	0.31 136	0.49 16	0.32 42	0.29 31	0.27 25	0.40 126	0.48 212	0.45 49	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

GeoVLM	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

111111	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.45 175	0.42 419	0.37 55	0.22 38	0.95 242	0.38 85	0.31 46	0.31 41	0.40 126	0.27 47	0.96 264	0.26 55	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 194	1.50 662	1.55 584	0.37 32	0.33 299	0.41 79	0.26 87	0.79 158	0.35 67	0.34 67	0.46 114	0.41 134	0.41 145	0.45 49	0.24 14	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.18 274

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.44 157	0.30 227	0.40 72	0.34 179	0.73 132	0.43 107	0.37 97	0.61 186	0.41 134	0.51 247	0.36 10	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 143	0.52 549	1.32 548	0.44 157	0.38 381	0.38 59	0.23 51	0.95 242	0.41 97	0.36 86	0.43 94	0.41 134	0.42 153	0.45 49	0.29 98	0.14 52	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.14 129

qqai	0.26 13	0.20 40	0.41 59	0.40 75	0.23 54	0.28 20	0.19 7	0.51 25	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 137	0.21 8	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

SMoEStereo_RVC	0.39 143	0.25 197	0.50 134	0.45 175	0.30 227	0.61 278	0.36 204	0.72 126	0.45 119	0.46 163	0.43 94	0.42 137	0.35 111	1.39 399	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.15 193	0.16 115	0.15 174

MoCha-V2	0.40 158	0.20 40	0.49 123	0.50 274	0.21 24	0.44 109	0.33 165	0.93 231	0.53 168	0.53 206	0.53 156	0.42 137	0.58 307	1.09 313	0.27 70	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.15 174

plain	0.46 211	0.27 258	1.01 477	0.50 274	0.40 403	0.35 47	0.37 229	0.87 199	0.56 178	0.43 142	0.76 244	0.42 137	0.40 141	1.13 326	0.45 304	0.21 355	0.15 324	0.24 407	0.19 317	0.24 414	0.16 215

aanet-new-32k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 29	0.54 33	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.34 103	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 14	0.50 24	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.35 111	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MyStereo07	0.48 225	0.29 320	0.50 134	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.05 291	0.51 154	0.48 177	0.53 156	0.43 141	0.55 277	1.30 367	0.34 189	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

ProNet	0.43 180	0.28 285	0.58 221	0.43 123	0.30 227	0.56 246	0.52 409	1.00 263	0.58 184	0.44 148	0.49 135	0.43 141	0.43 162	1.28 361	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

IGEV-RUCA	0.37 129	0.23 137	0.48 115	0.49 262	0.36 339	0.60 272	0.23 51	0.64 82	0.49 136	0.39 123	0.49 135	0.44 147	0.31 74	0.85 230	0.30 117	0.24 432	0.13 201	0.16 101	0.12 67	0.20 299	0.19 318

mms	0.40 158	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.32 277	0.43 98	0.46 356	0.70 119	0.46 125	0.35 77	0.58 181	0.44 147	0.30 65	1.36 388	0.33 174	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.19 252	0.15 174

ff7	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

ffff	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

11t	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

LoS_RVC	0.42 173	0.26 225	0.40 51	0.44 157	0.82 612	0.51 196	0.44 328	0.64 82	0.41 97	0.44 148	0.78 249	0.44 147	0.47 198	0.56 104	0.36 212	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.84 642

ccc-4	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

test_xeample3	0.42 173	0.28 285	0.69 291	0.43 123	0.33 299	0.56 246	0.38 237	0.79 158	0.45 119	0.53 206	0.46 114	0.44 147	0.44 173	1.38 394	0.31 144	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.17 158	0.16 215

FlowAnything_test	0.39 143	0.26 225	0.61 235	0.59 441	0.33 299	0.62 287	0.36 204	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.36 58	0.45 155	0.37 126	0.53 92	0.48 330	0.24 432	0.18 420	0.28 496	0.33 578	0.21 344	0.19 318

castereo	0.41 167	0.22 102	0.46 107	0.44 157	0.30 227	0.61 278	0.56 449	0.97 253	0.80 272	0.38 112	0.69 221	0.45 155	0.69 355	0.51 88	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.12 21

RAStereo	0.34 91	0.21 69	0.66 269	0.47 207	0.27 152	0.26 13	0.29 114	0.69 114	0.63 202	0.32 52	0.42 82	0.45 155	0.31 74	0.45 49	0.34 189	0.17 180	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.13 71

XX-TBD	0.46 211	0.70 601	0.35 7	0.79 590	0.25 104	0.58 254	0.26 87	0.69 114	1.27 509	0.76 264	1.00 307	0.45 155	0.33 92	0.47 70	0.37 224	0.19 278	0.15 324	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129

AIO_test	0.35 103	0.22 102	0.44 80	0.43 123	0.27 152	0.57 251	0.44 328	0.79 158	0.41 97	0.32 52	0.47 118	0.46 159	0.30 65	0.69 160	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.12 21

GIP-stereo	0.34 91	0.23 137	0.45 95	0.50 274	0.36 339	0.38 59	0.23 51	0.78 151	0.52 161	0.34 67	0.51 144	0.46 159	0.38 131	0.51 88	0.27 70	0.20 320	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.14 129

ours_stereo	0.39 143	0.28 285	0.51 144	0.46 191	0.30 227	0.40 72	0.44 328	0.73 132	0.56 178	0.35 77	0.56 173	0.46 159	0.33 92	1.11 319	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.15 193	0.19 252	0.14 129

IGEV++	0.40 158	0.22 102	0.51 144	0.52 327	0.29 203	0.45 113	0.25 73	1.65 474	0.46 125	0.37 97	0.57 178	0.46 159	0.45 179	0.50 85	0.38 236	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

AEACV	0.37 129	0.24 163	0.52 154	0.47 207	0.51 488	0.37 55	0.38 237	0.65 92	0.53 168	0.42 135	0.56 173	0.46 159	0.60 312	0.53 92	0.30 117	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.14 129

sAnonymous2	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 638	0.56 612

CroCo_RVC	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 638	0.56 612

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 103	0.20 40	0.50 134	0.42 107	0.37 359	0.58 254	0.30 124	0.68 111	0.42 102	0.37 97	0.53 156	0.47 166	0.60 312	0.39 21	0.34 189	0.15 82	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.12 21

NLSM1	0.49 234	0.25 197	0.55 191	0.48 240	1.08 640	0.83 420	0.31 136	0.83 187	0.66 224	0.51 201	0.76 244	0.47 166	0.48 212	0.98 275	0.55 376	0.18 230	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.15 174

depthmonostereo	0.41 167	0.23 137	0.53 164	0.47 207	0.23 54	0.61 278	0.35 189	1.00 263	0.76 259	0.48 177	0.65 205	0.47 166	0.49 229	0.67 156	0.37 224	0.16 122	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.15 174

S2M2_L	0.34 91	0.28 285	0.45 95	0.40 75	0.30 227	0.31 30	0.16 1	0.60 63	0.64 207	0.31 46	0.48 125	0.47 166	0.34 103	0.38 14	0.32 156	0.25 460	0.22 504	0.20 271	0.22 429	0.25 427	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp	0.43 180	0.27 258	0.53 164	0.44 157	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.89 209	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.33 377	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 653	0.18 201	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
NLCSM	0.52 243	0.28 285	0.55 191	0.52 327	0.74 585	0.72 352	0.46 356	0.96 250	0.65 221	0.63 242	0.51 144	0.48 173	0.61 322	1.32 373	0.70 434	0.19 278	0.20 458	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.20 352

DilatedVolume-Stereo	0.43 180	0.21 69	0.55 191	0.43 123	0.32 277	0.72 352	0.29 114	0.80 167	0.51 154	0.77 269	0.73 235	0.48 173	0.40 141	1.13 326	0.39 247	0.15 82	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.16 115	0.14 129

ACVNet-DCA	0.56 294	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

1test111	0.54 270	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	0.88 239	0.59 390	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

cc1	0.64 347	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 662	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.19 252	0.19 318

IGEVStereo-DCA	0.46 211	0.28 285	0.56 200	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.18 274

rrr	0.46 211	0.28 285	0.73 326	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.38 237	0.76 144	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215

CASnet	0.41 167	0.25 197	0.48 115	0.50 274	0.20 16	0.50 176	0.36 204	0.81 174	0.80 272	0.83 289	0.68 216	0.48 173	0.31 74	0.54 95	0.32 156	0.18 230	0.12 100	0.27 481	0.22 429	0.23 399	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.40 158	0.21 69	0.44 80	0.37 32	0.22 42	0.50 176	0.40 269	1.00 263	0.94 323	0.48 177	0.66 206	0.48 173	0.40 141	0.60 127	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.16 101	0.11 12	0.14 42	0.14 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 275	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

AIO_rvc	0.36 119	0.23 137	0.49 123	0.43 123	0.27 152	0.59 265	0.38 237	0.94 237	0.45 119	0.33 58	0.46 114	0.49 182	0.22 21	0.84 224	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

tt45	0.45 203	0.23 137	0.46 107	0.45 175	0.33 299	0.79 394	0.32 152	0.78 151	0.41 97	0.51 201	0.44 103	0.49 182	0.37 126	2.14 514	0.34 189	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.18 274

Pointernet	0.37 129	0.20 40	0.57 213	0.43 123	0.28 179	0.51 196	0.27 97	0.93 231	0.61 196	0.47 168	0.63 193	0.49 182	0.38 131	0.49 79	0.33 174	0.17 180	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

tt1	0.62 328	0.32 393	0.51 144	0.54 363	0.26 122	1.16 515	0.48 377	0.95 242	2.47 648	0.57 223	0.77 247	0.49 182	0.81 408	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.15 193	0.19 252	0.20 352

sCroCo_RVC	0.49 234	0.40 497	1.02 484	0.65 511	0.60 541	0.52 203	0.40 269	0.83 187	0.61 196	0.44 148	0.74 240	0.49 182	0.50 238	0.63 137	0.48 330	0.26 483	0.27 549	0.23 387	0.22 429	0.29 484	0.25 441

HUF	0.36 119	0.23 137	0.52 154	0.40 75	0.22 42	0.54 224	0.47 364	0.82 182	0.43 107	0.36 86	0.43 94	0.50 188	0.42 153	0.64 138	0.29 98	0.17 180	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.14 129

999	0.48 225	0.22 102	0.49 123	0.48 240	0.34 320	0.75 368	0.31 136	0.85 195	0.55 175	0.37 97	0.48 125	0.50 188	0.36 122	2.45 541	0.39 247	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.16 115	0.19 318

rvit_stereo_0081	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

rvit_stereo_0082	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

NLMM1	0.56 294	0.27 258	0.60 230	0.47 207	0.74 585	0.68 332	0.43 314	1.83 534	1.04 371	0.59 233	0.62 190	0.51 192	0.47 198	1.33 377	0.57 383	0.18 230	0.21 482	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.15 174

AIO-test2	0.57 302	0.28 285	0.63 245	0.61 468	0.58 530	0.79 394	0.51 398	1.18 342	1.40 571	0.63 242	1.15 389	0.51 192	0.43 162	1.09 313	0.35 200	0.21 355	0.17 395	0.26 465	0.30 552	0.20 299	0.19 318

castereo++	0.38 136	0.23 137	0.41 59	0.43 123	0.31 255	0.97 470	0.22 38	0.86 197	0.58 184	0.32 52	0.44 103	0.51 192	0.39 135	0.93 257	0.24 14	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.14 129

MIF-Stereo (partial)	0.45 203	0.25 197	0.70 297	0.50 274	0.52 500	0.35 47	0.26 87	0.91 219	0.59 193	0.45 156	0.71 229	0.51 192	0.51 247	1.11 319	0.45 304	0.20 320	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 414	0.18 274

GLC_STEREO	0.39 143	0.25 197	0.41 59	0.54 363	0.23 54	0.48 143	0.30 124	0.73 132	0.58 184	0.52 205	0.73 235	0.51 192	0.31 74	0.64 138	0.42 276	0.17 180	0.20 458	0.23 387	0.19 317	0.21 344	0.17 247

TANstereo	0.44 194	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.65 311	0.26 87	0.79 158	0.83 282	0.93 311	0.98 301	0.51 192	0.46 187	0.54 95	0.35 200	0.18 230	0.24 526	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.26 465

GMStereo	0.55 285	0.45 521	0.94 451	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.39 143	0.21 69	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 214	0.29 114	0.77 148	1.11 409	0.58 225	0.71 229	0.51 192	0.41 145	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.14 129
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
Foundation-i1c-attn	0.35 103	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 196	0.48 377	0.96 250	0.37 77	0.42 135	0.43 94	0.52 200	0.49 229	0.66 152	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

Zero-FE251	0.34 91	0.23 137	0.51 144	0.45 175	0.29 203	0.58 254	0.24 66	0.82 182	0.34 60	0.49 185	0.38 62	0.52 200	0.42 153	0.47 70	0.27 70	0.18 230	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.13 71

AIO-Stereo	0.37 129	0.25 197	0.51 144	0.47 207	0.23 54	0.45 113	0.39 254	1.07 306	0.52 161	0.41 128	0.48 125	0.52 200	0.25 28	0.72 172	0.30 117	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

MGS-Stereo	0.42 173	0.26 225	0.58 221	0.44 157	0.28 179	0.50 176	0.34 179	0.57 49	0.83 282	0.46 163	1.31 454	0.52 200	0.33 92	0.65 149	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.16 215

Selective-IGEV	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

IPLG	0.69 381	0.27 258	0.97 463	0.51 306	0.43 431	0.79 394	0.33 165	1.21 357	1.06 381	1.30 489	1.10 358	0.52 200	0.55 277	3.16 574	0.63 410	0.16 122	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

WQFJA1	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.11 322	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.71 168	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

WQFJX1	0.57 302	0.26 225	0.54 176	0.48 240	0.72 577	0.68 332	0.47 364	2.46 648	0.71 242	0.54 212	0.50 138	0.53 207	0.51 247	1.36 388	0.60 398	0.18 230	0.20 458	0.20 271	0.16 239	0.20 299	0.20 352

NLMM	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.12 325	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.72 172	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

rvit_stereo_0081_aga	0.44 194	0.34 441	0.73 326	0.51 306	0.41 413	0.50 176	0.40 269	0.81 174	0.57 180	0.58 225	0.56 173	0.53 207	0.43 162	0.66 152	0.40 255	0.26 483	0.21 482	0.22 346	0.20 354	0.26 440	0.18 274

trnet	0.39 143	0.21 69	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 214	0.29 114	0.78 151	1.12 413	0.59 233	0.71 229	0.53 207	0.42 153	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.13 71

DA	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

GGEV	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

xyz-stereo-finetune	0.48 225	0.25 197	0.54 176	0.42 107	0.23 54	0.80 403	0.42 291	0.80 167	0.80 272	0.61 238	0.62 190	0.54 212	0.43 162	1.70 464	0.58 387	0.15 82	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.15 174

MM-Stereo_test1	0.49 234	0.24 163	0.56 200	0.51 306	0.30 227	0.50 176	0.54 423	0.91 219	1.03 366	0.84 292	0.69 221	0.54 212	0.60 312	1.16 333	0.33 174	0.18 230	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.15 174

SCV_C0	0.43 180	0.26 225	0.65 259	0.43 123	0.29 203	0.47 134	0.31 136	1.34 389	0.73 248	0.38 112	0.49 135	0.54 212	0.29 56	1.24 352	0.30 117	0.17 180	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.20 299	0.15 174

WQFJX	0.51 241	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.87 623	0.75 368	0.39 254	1.29 381	0.77 263	0.53 206	0.52 149	0.55 217	0.55 277	0.95 263	0.60 398	0.17 180	0.19 438	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.18 274

water-stereo	0.39 143	0.20 40	0.48 115	0.44 157	0.27 152	0.50 176	0.26 87	0.92 222	0.51 154	0.53 206	0.78 249	0.55 217	0.49 229	0.42 39	0.42 276	0.16 122	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

SCV	0.46 211	0.26 225	0.55 191	0.47 207	0.25 104	0.39 64	0.38 237	1.98 577	0.60 195	0.35 77	0.48 125	0.55 217	0.36 122	1.28 361	0.32 156	0.24 432	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.14 129

fffy	0.42 173	0.27 258	0.57 213	0.46 191	0.29 203	0.48 143	0.35 189	0.91 219	0.55 175	0.40 125	0.58 181	0.55 217	0.41 145	1.26 356	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.14 129

rvit_stereo_0083	0.47 219	0.33 416	0.81 385	0.56 404	0.36 339	0.50 176	0.44 328	0.68 111	0.95 325	0.49 185	0.57 178	0.55 217	0.49 229	0.88 239	0.46 318	0.25 460	0.25 535	0.24 407	0.20 354	0.24 414	0.17 247

GCAP-BAT	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

rvit_stereo_0080	0.44 194	0.32 393	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

whm_eth	0.44 194	0.32 393	0.71 308	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

GCAPDPT-zeroshot	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

iRaftStereo_RVC	0.47 219	0.26 225	0.64 252	0.50 274	0.29 203	0.53 214	0.33 165	1.05 291	0.77 263	0.84 292	1.00 307	0.55 217	0.37 126	0.81 213	0.40 255	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.19 252	0.15 174

PMTNet	0.46 211	0.21 69	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 349	0.27 97	0.74 138	1.04 371	0.64 244	0.70 226	0.55 217	0.47 198	0.86 234	0.35 200	1.00 652	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.15 79	0.13 71

Foundation-i1b	0.36 119	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 214	0.49 389	1.00 263	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.56 228	0.53 262	0.66 152	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.14 15	0.13 128	0.14 42	0.12 21

FSD					0.50 476	0.54 224	0.58 464	0.65 92	0.53 168	0.54 212	0.52 149	0.56 228	0.52 254	0.57 109	0.55 376	0.51 622	0.47 638	0.50 616	0.49 625	0.50 597

MC-Stereo	0.43 180	0.23 137	0.48 115	0.51 306	0.28 179	0.39 64	0.32 152	0.88 208	0.68 232	0.60 237	0.84 264	0.56 228	0.61 322	1.03 292	0.31 144	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.13 71

DCANet-4	0.54 270	0.26 225	1.07 502	0.42 107	0.24 77	0.48 143	0.36 204	0.99 259	1.30 525	1.10 374	1.02 320	0.56 228	0.75 375	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

quiztm	0.48 225	0.26 225	0.52 154	0.49 262	0.55 513	0.45 113	0.42 291	1.45 418	0.81 275	0.79 275	1.14 380	0.57 232	0.32 84	0.58 113	0.36 212	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.15 174

Foundation-i1a	0.37 129	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 196	0.47 364	1.01 270	0.42 102	0.51 201	0.44 103	0.57 232	0.57 296	0.78 199	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.13 71

rvit_stereo_ft	0.47 219	0.35 461	0.87 417	0.67 529	0.42 419	0.40 72	0.59 473	0.81 174	0.74 249	0.46 163	0.55 169	0.57 232	0.49 229	0.65 149	0.50 346	0.25 460	0.17 395	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.17 247

fff	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

csc	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

cscssc	0.53 255	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

EAI-Stereo	0.65 355	0.28 285	0.69 291	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 632	0.64 207	0.71 257	3.18 644	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

DF	0.38 136	0.22 102	0.60 230	0.46 191	0.26 122	0.46 120	0.31 136	0.84 193	0.47 129	0.43 142	0.66 206	0.58 239	0.31 74	0.79 204	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.15 174

Foundation-i1	0.40 158	0.19 22	0.36 9	0.42 107	0.32 277	0.54 224	0.48 377	1.18 342	0.52 161	0.54 212	0.54 168	0.58 239	0.49 229	0.65 149	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.13 71

xyz-stereo-finetune2	0.58 309	0.27 258	0.57 213	0.40 75	0.24 77	1.09 501	0.32 152	0.79 158	0.53 168	0.65 246	1.07 342	0.58 239	0.80 404	2.47 546	0.80 474	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.16 115	0.17 247

WCG-NET	0.42 173	0.21 69	0.54 176	0.40 75	0.25 104	0.47 134	0.32 152	0.73 132	1.15 440	0.76 264	0.73 235	0.58 239	0.45 179	0.60 127	0.34 189	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.13 71

MaDis-Stereo	0.36 119	0.25 197	0.58 221	0.44 157	0.34 320	0.30 26	0.30 124	0.72 126	0.50 143	0.37 97	0.36 58	0.58 239	0.49 229	0.52 90	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.14 129

GCAP-Stereo	0.40 158	0.28 285	0.68 279	0.47 207	0.25 104	0.53 214	0.32 152	0.82 182	0.58 184	0.65 246	0.69 221	0.58 239	0.42 153	0.47 70	0.29 98	0.17 180	0.14 261	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.14 129

ADStereo(finetuned)	0.57 302	0.24 163	1.06 497	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.35 189	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	1.20 557	0.84 224	0.51 351	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

dd	0.59 314	0.48 532	0.97 463	0.55 388	0.32 277	0.64 295	0.47 364	1.02 272	1.34 540	0.78 272	0.86 268	0.58 239	0.54 269	1.01 288	0.86 491	0.28 513	0.18 420	0.26 465	0.19 317	0.32 512	0.24 429

DCANet	0.54 270	0.24 163	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.36 204	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	0.92 459	0.81 213	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

DLNR-FE	23.17 704	48.55 722	42.94 709	176.85 724	78.48 718	0.35 47	0.21 29	23.51 703	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 705	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 722	0.16 215

DLNR_Zeroshot_test	23.17 704	48.52 721	43.29 710	176.68 723	78.69 719	0.35 47	0.21 29	23.41 702	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 701	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 722	0.16 215

VMStereo-Base	0.38 136	0.23 137	0.44 80	0.36 18	0.22 42	0.39 64	0.34 179	0.70 119	0.86 290	0.43 142	0.69 221	0.60 250	0.33 92	0.73 177	0.35 200	0.17 180	0.14 261	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.17 247

RSM++	0.38 136	0.24 163	0.51 144	0.47 207	0.26 122	0.50 176	0.41 286	0.79 158	0.45 119	0.37 97	0.45 109	0.60 250	0.35 111	1.02 291	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.13 71

raft_robust	0.68 379	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 122	0.54 224	0.35 189	1.33 384	1.24 495	1.16 416	1.07 342	0.60 250	0.54 269	3.58 586	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.16 215

RAFT+CT+SA	0.58 309	0.29 320	0.60 230	0.66 517	0.37 359	0.42 89	0.55 441	1.27 376	1.03 366	0.70 254	1.22 417	0.60 250	0.70 360	1.64 451	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.22 429	0.21 344	0.18 274

MIPNet	0.56 294	0.28 285	0.94 451	0.49 262	0.33 299	0.66 320	0.38 237	1.35 391	1.08 392	1.06 356	0.92 282	0.60 250	0.79 398	0.73 177	0.52 358	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

MM-Stereo_test3	0.50 239	0.24 163	0.54 176	0.54 363	0.74 585	0.49 160	0.53 417	1.09 313	1.05 376	0.62 241	0.95 288	0.61 255	0.42 153	0.77 192	0.38 236	0.20 320	0.17 395	0.20 271	0.16 239	0.18 201	0.18 274

HART	0.45 203	0.22 102	0.54 176	0.50 274	0.26 122	0.41 79	0.29 114	1.03 277	0.50 143	0.58 225	1.45 505	0.61 255	0.35 111	1.08 312	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.14 167	0.19 252	0.14 129

AIO-test1	0.56 294	0.25 197	0.55 191	0.64 497	0.78 600	0.80 403	0.36 204	1.18 342	1.34 540	0.57 223	0.88 275	0.61 255	0.50 238	1.12 323	0.35 200	0.17 180	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.18 201	0.23 414

FACV-RUCA	0.63 335	0.34 441	0.82 389	0.62 479	0.65 556	0.81 412	0.41 286	1.44 413	1.07 386	0.86 299	1.14 380	0.61 255	0.69 355	0.80 207	0.53 365	0.28 513	0.19 438	0.47 611	0.21 400	0.35 528	0.25 441

tg	0.52 243	0.24 163	0.61 235	0.49 262	0.30 227	0.90 439	0.29 114	1.07 306	0.83 282	0.83 289	1.02 320	0.62 259	0.43 162	1.35 383	0.41 265	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.17 158	0.15 174

IPLGR_C	0.62 328	0.33 416	0.99 467	0.58 428	0.49 469	0.76 376	0.48 377	1.10 316	0.96 330	1.40 537	1.56 537	0.62 259	0.48 212	0.80 207	0.71 440	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

ACRE	0.61 324	0.33 416	1.01 477	0.58 428	0.49 469	0.75 368	0.47 364	1.06 304	0.95 325	1.37 524	1.55 533	0.62 259	0.46 187	0.83 219	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.21 374

RCA-Stereo	0.50 239	0.23 137	0.58 221	0.48 240	0.33 299	0.55 237	0.45 348	0.97 253	1.38 561	0.68 251	1.05 336	0.63 262	0.80 404	0.59 115	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.14 129

s12784h	0.52 243	0.20 40	0.38 31	0.41 93	0.19 9	0.96 466	0.34 179	1.17 337	1.25 498	0.81 283	0.90 279	0.63 262	0.50 238	1.45 413	0.42 276	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.11 12	0.18 201	0.11 3

raftrobust	0.52 243	0.25 197	0.56 200	0.65 511	0.52 500	0.49 160	0.34 179	0.98 257	0.91 311	1.30 489	0.87 273	0.63 262	0.81 408	0.78 199	0.41 265	0.19 278	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.16 215

TestStereo1	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 583	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

SA-5K	0.63 335	0.28 285	0.75 347	0.76 583	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

CIPLG	0.62 328	0.33 416	0.96 461	0.58 428	0.50 476	0.75 368	0.48 377	1.05 291	0.96 330	1.40 537	1.57 541	0.64 265	0.48 212	0.89 244	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

rvit_0105_6	0.53 255	0.37 478	0.98 466	0.65 511	0.38 381	0.51 196	0.51 398	0.77 148	1.20 474	0.54 212	0.55 169	0.65 268	0.53 262	0.94 260	0.44 289	0.32 543	0.32 586	0.28 496	0.24 466	0.28 473	0.21 374

RSM	0.39 143	0.24 163	0.49 123	0.46 191	0.26 122	0.47 134	0.40 269	0.92 222	0.44 115	0.41 128	0.42 82	0.65 268	0.33 92	1.07 307	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.13 71

CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 326	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
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
Anonymous3	0.61 324	0.44 514	1.11 514	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

DNS	0.39 143	0.27 258	0.57 213	0.47 207	0.28 179	0.49 160	0.25 73	0.90 217	0.50 143	0.59 233	0.55 169	0.66 272	0.39 135	0.43 40	0.27 70	0.23 413	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.21 344	0.20 352

model_zeroshot	0.48 225	0.29 320	0.86 405	0.51 306	0.36 339	0.69 338	0.37 229	1.12 325	0.62 199	0.85 297	0.84 264	0.66 272	0.37 126	0.73 177	0.34 189	0.20 320	0.16 363	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

SA	0.66 364	0.30 342	0.82 389	0.61 468	0.30 227	0.58 254	0.38 237	1.44 413	1.30 525	0.96 320	1.36 477	0.66 272	0.95 478	1.85 487	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.25 446	0.23 452	0.21 344	0.17 247

GES	0.66 364	0.34 441	0.90 436	0.59 441	0.38 381	0.94 456	0.57 460	2.11 603	0.86 290	1.02 347	1.11 364	0.66 272	0.79 398	0.99 282	0.61 402	0.27 499	0.19 438	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.30 508

EGLCR-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.51 144	0.43 123	0.26 122	0.44 109	0.22 38	0.99 259	0.48 133	0.42 135	0.42 82	0.67 276	0.29 56	0.86 234	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.17 158	0.15 174

AnonymousM	0.59 314	1.11 638	0.41 59	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.47 364	1.05 291	0.64 207	0.98 329	0.63 193	0.67 276	0.43 162	0.59 115	0.41 265	0.20 320	0.15 324	1.84 667	0.84 655	0.14 42	0.13 71

RT-Monster	0.45 203	0.23 137	0.47 110	0.44 157	0.40 403	0.51 196	0.25 73	0.87 199	1.01 358	0.87 300	0.86 268	0.68 278	0.41 145	0.67 156	0.40 255	0.16 122	0.14 261	0.15 50	0.13 128	0.14 42	0.17 247

11t1	0.52 243	0.28 285	0.68 279	0.51 306	0.28 179	0.83 420	0.39 254	1.22 365	0.63 202	0.84 292	0.74 240	0.68 278	0.68 351	0.91 247	0.57 383	0.21 355	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

test_4	0.53 255	0.22 102	0.56 200	0.54 363	0.32 277	0.64 295	0.39 254	0.80 167	0.62 199	0.92 310	1.87 592	0.68 278	0.42 153	1.16 333	0.37 224	0.15 82	0.13 201	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.15 174

rafts_anoy	0.52 243	0.29 320	0.59 227	0.59 441	0.50 476	0.53 214	0.40 269	1.11 322	1.03 366	0.84 292	0.83 262	0.68 278	0.54 269	0.72 172	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.26 498	0.21 344	0.18 274

TestStereo	0.64 347	0.39 490	0.71 308	0.51 306	0.27 152	0.56 246	0.42 291	1.03 277	0.91 311	0.80 278	1.00 307	0.68 278	0.52 254	3.25 576	0.45 304	0.22 386	0.15 324	0.24 407	0.18 292	0.27 454	0.16 215

DIP-Stereo	0.62 328	0.30 342	0.83 394	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 641	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.52 243	0.24 163	0.64 252	0.45 175	0.25 104	0.71 349	0.31 136	0.81 174	1.05 376	0.96 320	1.28 443	0.69 284	0.48 212	0.84 224	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

AE-Stereo	0.49 234	0.27 258	0.67 275	0.60 453	0.39 392	0.67 325	0.46 356	1.18 342	1.09 400	0.47 168	0.75 242	0.69 284	0.47 198	0.59 115	0.40 255	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 174

IPLGR	0.58 309	0.27 258	1.14 522	0.48 240	0.28 179	0.65 311	0.33 165	1.22 365	1.13 425	1.18 430	1.05 336	0.69 284	0.66 349	0.96 264	0.52 358	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.18 274

DN-CSS_ROB	0.64 347	0.32 393	1.05 493	0.55 388	0.40 403	0.54 224	0.45 348	1.21 357	0.93 319	1.03 351	1.47 512	0.69 284	0.63 334	1.76 477	0.49 339	0.18 230	0.14 261	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.20 352

DFGA-Net	0.72 394	0.40 497	1.40 557	0.52 327	0.45 447	0.83 420	0.44 328	1.28 380	1.08 392	0.99 332	1.19 407	0.70 288	0.55 277	2.14 514	1.16 543	0.18 230	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 454	0.25 441

HHNet	0.62 328	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 616	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

raft+_RVC	0.53 255	0.26 225	0.54 176	0.60 453	0.47 464	0.54 224	0.54 423	1.27 376	0.99 349	0.76 264	1.03 330	0.70 288	0.56 284	0.93 257	0.47 325	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.18 292	0.18 201	0.15 174

UDGNet	0.72 394	1.17 644	0.80 384	0.77 586	0.41 413	0.77 383	0.38 237	0.97 253	1.34 540	0.81 283	0.88 275	0.71 291	0.60 312	1.21 344	0.54 371	0.52 623	0.19 438	1.02 657	0.26 498	0.71 633	0.31 518

rvit_0105_4	0.56 294	0.38 485	1.06 497	0.66 517	0.38 381	0.53 214	0.53 417	0.84 193	1.17 453	0.56 221	0.61 186	0.72 292	0.59 308	0.98 275	0.45 304	0.32 543	0.33 591	0.29 507	0.25 480	0.29 484	0.23 414

CroCo-Stereo Lap2	0.44 194	0.34 441	0.77 365	0.61 468	0.79 603	0.28 20	0.35 189	0.75 141	0.71 242	0.38 112	0.50 138	0.72 292	0.55 277	0.57 109	0.47 325	0.17 180	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.21 344	0.20 352

DStereoRT	1.36 580	0.32 393	1.41 562	0.67 529	0.50 476	2.07 620	0.60 478	1.44 413	0.91 311	1.37 524	1.44 502	0.73 294	1.30 575	6.39 643	0.90 499	0.23 413	0.17 395	4.29 695	1.94 685	0.24 414	0.20 352

FE-Mocha	0.49 234	0.30 342	0.87 417	0.48 240	0.36 339	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 136	1.00 337	1.09 352	0.74 295	0.41 145	0.55 101	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.21 310	0.20 354	0.17 158	0.15 174

MyStereo04	0.67 375	0.29 320	1.07 502	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.50 430	1.40 571	0.91 308	0.91 280	0.74 295	0.86 436	1.52 426	0.62 405	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

LMCR-Stereo	0.82 460	0.46 523	0.88 426	0.75 580	0.43 431	1.33 544	0.56 449	2.43 646	0.98 342	1.53 565	1.49 519	0.74 295	1.00 505	1.63 449	0.89 496	0.28 513	0.17 395	0.22 346	0.17 268	0.29 484	0.20 352

rvit_0105_5	0.58 309	0.39 490	1.05 493	0.66 517	0.37 359	0.58 254	0.56 449	0.94 237	1.18 460	0.64 244	0.68 216	0.75 298	0.63 334	0.88 239	0.50 346	0.32 543	0.32 586	0.30 520	0.27 510	0.28 473	0.25 441

anonymousdsp2	0.53 255	0.27 258	0.74 343	0.48 240	0.29 203	0.76 376	0.47 364	1.61 465	0.82 281	0.77 269	0.77 247	0.75 298	0.47 198	1.03 292	0.40 255	0.18 230	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.19 252	0.18 274

R-Stereo Train	0.57 302	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 583	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247

RAFT-Stereo	0.57 302	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 583	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.47 219	0.24 163	0.53 164	0.48 240	0.27 152	0.60 272	0.35 189	1.02 272	1.07 386	0.99 332	0.78 249	0.76 302	0.28 52	0.76 189	0.36 212	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

iRaft-Stereo_20w	0.65 355	0.31 377	1.00 473	0.47 207	0.34 320	0.73 357	0.30 124	2.96 659	0.70 238	1.15 406	1.14 380	0.76 302	0.65 346	1.11 319	0.38 236	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.18 274

DN	0.42 173	0.24 163	0.49 123	0.47 207	0.41 413	0.58 254	0.32 152	0.81 174	0.84 286	0.45 156	0.52 149	0.77 304	0.35 111	0.64 138	0.33 174	0.24 432	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

MyStereo05	0.66 364	0.28 285	1.07 502	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.34 389	1.41 577	1.15 406	0.91 280	0.77 304	0.80 404	1.41 407	0.63 410	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

EKT-Stereo	0.53 255	0.30 342	0.73 326	0.58 428	0.60 541	0.51 196	0.48 377	0.94 237	0.90 306	0.71 257	0.88 275	0.77 304	0.43 162	1.07 307	0.40 255	0.22 386	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.22 394

test-1	0.52 243	0.26 225	1.04 492	0.56 404	0.32 277	0.61 278	0.38 237	1.10 316	0.91 311	0.78 272	1.01 312	0.77 304	0.52 254	0.60 127	0.42 276	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.23 414

rvit_stereo_0075_2	0.64 347	0.46 523	1.05 493	0.66 517	0.66 560	0.53 214	0.48 377	1.20 355	1.12 413	0.76 264	0.92 282	0.78 308	0.53 262	1.03 292	0.59 390	0.37 577	0.28 556	0.40 594	0.31 560	0.37 539	0.32 525

4D-IteraStereo	0.48 225	0.24 163	0.76 357	0.50 274	0.44 440	0.66 320	0.31 136	0.87 199	1.02 362	1.03 351	0.72 233	0.78 308	0.32 84	0.64 138	0.37 224	0.17 180	0.11 38	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.13 71

x	0.54 270	0.31 377	0.61 235	0.47 207	0.30 227	0.67 325	0.47 364	1.53 444	0.79 271	0.81 283	0.83 262	0.78 308	0.70 360	0.70 164	0.62 405	0.21 355	0.19 438	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.20 352

RALCasStereoNet	0.54 270	0.30 342	0.66 269	0.59 441	0.51 488	0.61 278	0.52 409	0.94 237	0.93 319	0.70 254	1.01 312	0.78 308	0.44 173	1.33 377	0.47 325	0.20 320	0.16 363	0.18 193	0.16 239	0.20 299	0.19 318

mmm	0.63 335	0.35 461	0.72 314	0.51 306	0.30 227	0.86 433	0.54 423	1.59 458	0.86 290	1.07 359	1.38 484	0.79 312	0.75 375	0.91 247	0.58 387	0.22 386	0.18 420	0.29 507	0.25 480	0.25 427	0.23 414

PFNet+	0.59 314	0.28 285	0.77 365	0.53 346	0.30 227	0.59 265	0.31 136	0.92 222	1.14 428	1.33 512	1.10 358	0.79 312	0.57 296	1.31 369	0.49 339	0.25 460	0.17 395	0.28 496	0.26 498	0.21 344	0.25 441

PSi22	0.43 180	0.25 197	0.45 95	0.45 175	0.24 77	0.46 120	0.22 38	0.63 75	0.99 349	0.45 156	0.64 198	0.80 314	0.52 254	1.44 412	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 252	0.15 174

rvit_0105_3	0.63 335	0.44 514	1.08 506	0.72 564	0.40 403	0.64 295	0.71 516	1.03 277	1.17 453	0.82 287	0.70 226	0.80 314	0.70 360	0.91 247	0.56 380	0.35 569	0.34 592	0.34 560	0.32 568	0.27 454	0.28 488

DisPM	0.66 364	0.28 285	0.72 314	0.61 468	0.35 324	0.62 287	0.45 348	1.02 272	0.99 349	1.56 575	1.10 358	0.80 314	0.59 308	2.37 536	0.41 265	0.23 413	0.14 261	0.23 387	0.21 400	0.20 299	0.25 441

DRaft	0.80 449	0.24 163	0.70 297	0.45 175	0.30 227	0.97 470	0.53 417	1.05 291	0.97 337	1.78 603	2.02 606	0.80 314	1.74 617	2.73 558	0.72 443	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.21 374

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 270	0.25 197	0.68 279	0.43 123	0.24 77	0.40 72	0.34 179	1.04 283	1.09 400	1.32 503	1.60 547	0.80 314	0.68 351	0.67 156	0.39 247	0.13 26	0.10 9	0.18 193	0.17 268	0.17 158	0.13 71

Selective-RAFT	0.52 243	0.28 285	0.79 378	0.55 388	0.27 152	0.91 443	0.33 165	0.80 167	0.88 299	0.58 225	0.63 193	0.81 319	0.77 386	1.29 365	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.17 247

PSM-AAD	0.79 446	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.28 179	0.77 383	1.24 619	0.99 259	0.91 311	1.66 592	1.57 541	0.81 319	2.19 647	1.65 452	0.44 289	0.19 278	0.14 261	0.38 583	0.32 568	0.21 344	0.70 634

RE-Stereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

TVStereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

CRE-IMP	0.55 285	0.30 342	0.74 343	0.52 327	0.29 203	0.79 394	0.25 73	1.04 283	0.72 244	1.09 366	0.95 288	0.81 319	0.57 296	1.10 316	0.50 346	0.21 355	0.14 261	0.23 387	0.19 317	0.28 473	0.22 394

MSKI-zero shot	0.55 285	0.26 225	0.57 213	0.51 306	0.26 122	0.69 338	0.28 104	1.18 342	0.64 207	0.91 308	1.32 461	0.82 324	0.33 92	1.92 492	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.16 215

StereoVision	0.65 355	0.34 441	0.86 405	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 630	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

NF-Stereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.02 320	0.82 324	0.57 296	5.40 623	0.48 330	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

OCTAStereo	0.80 449	0.30 342	0.75 347	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.82 324	0.57 296	5.35 617	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.25 73	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.95 288	0.82 324	0.61 322	1.15 329	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

SFCPSM	0.70 385	0.28 285	1.02 484	0.51 306	0.38 381	1.37 549	0.66 499	2.00 581	1.03 366	1.17 425	1.21 414	0.82 324	0.78 394	1.03 292	0.53 365	0.21 355	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.21 344	0.19 318

Patchmatch Stereo++	0.55 285	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.78 442	0.31 377	0.77 365	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

KMStereo	0.78 442	0.31 377	0.77 365	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

ROB_FTStereo_v2	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.42 291	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.12 323	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

HUI-Stereo	0.52 243	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.30 124	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	0.79 204	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

DeepStereo_RVC	0.55 285	0.29 320	0.72 314	0.51 306	0.30 227	0.59 265	0.33 165	1.03 277	0.70 238	1.16 416	0.93 285	0.83 331	0.94 473	0.96 264	0.54 371	0.21 355	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.24 414	0.24 429

iGMRVC	0.56 294	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.38 237	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.52 426	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

iRAFT	0.55 285	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

RAFT-IKP	0.54 270	0.30 342	0.73 326	0.50 274	0.27 152	0.59 265	0.36 204	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.61 322	1.22 345	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

Hybrid-DGEV-03	0.65 355	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 598	2.52 631	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

GMOStereo	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

error version	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-v	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-2	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 539	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

DCRE	0.82 460	0.26 225	0.70 297	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 678	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

HBP-ISP	0.96 503	0.58 571	0.72 314	0.61 468	0.46 459	1.64 582	0.76 528	1.86 542	1.28 514	1.30 489	1.53 526	0.86 345	0.94 473	3.27 577	0.69 433	0.45 609	0.44 629	0.54 626	0.48 622	0.47 588	0.40 562

Sa-1000	0.72 394	0.29 320	0.76 357	0.59 441	0.30 227	0.73 357	0.37 229	1.62 469	1.33 537	1.28 474	2.04 607	0.86 345	0.75 375	1.84 484	0.38 236	0.19 278	0.14 261	0.25 446	0.23 452	0.20 299	0.16 215

RAFT-345	0.84 471	0.25 197	0.66 269	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 503	2.34 621	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

test_sample4	0.69 381	0.33 416	0.91 439	0.51 306	0.30 227	0.92 450	0.52 409	1.87 545	1.15 440	1.14 400	1.18 400	0.87 349	0.75 375	1.18 339	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.26 498	0.26 440	0.25 441

CASS	0.65 355	0.34 441	0.72 314	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 489	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 279	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 503	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_1	0.54 270	0.22 102	0.68 279	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.28 474	0.68 216	0.87 349	0.45 179	1.67 457	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_sample5	0.69 381	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.11 380	1.25 427	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

test_sample3	0.68 379	0.32 393	0.88 426	0.52 327	0.30 227	0.97 470	0.52 409	1.86 542	1.15 440	1.08 360	1.11 364	0.88 353	0.71 365	1.17 337	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.25 446	0.25 480	0.25 427	0.25 441

test_sample1	0.61 324	0.29 320	0.75 347	0.50 274	0.31 255	0.76 376	0.48 377	1.59 458	0.84 286	0.90 304	0.94 287	0.88 353	0.95 478	1.16 333	0.67 426	0.22 386	0.18 420	0.20 271	0.19 317	0.21 344	0.21 374

DualNet	0.70 385	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.14 400	1.33 463	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

TRStereo	0.60 317	0.60 582	0.97 463	0.74 576	0.67 564	0.46 120	0.38 237	1.85 539	0.89 302	0.79 275	0.80 260	0.88 353	0.39 135	1.10 316	0.41 265	0.23 413	0.15 324	0.23 387	0.24 466	0.17 158	0.15 174

ICVP	0.63 335	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 317	0.33 416	0.87 417	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

test_xeample	1.45 591	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 692	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

HITNet	0.65 355	0.40 497	0.77 365	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
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
Reg-Stereo(zero)	0.44 194	0.22 102	0.45 95	0.43 123	0.23 54	0.38 59	0.25 73	0.76 144	1.08 392	0.90 304	0.78 249	0.90 362	0.47 198	0.70 164	0.36 212	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

rvit_105_1	0.72 394	0.52 549	1.01 477	0.78 588	0.49 469	0.75 368	0.87 562	1.12 325	1.18 460	0.99 332	0.79 255	0.90 362	0.77 386	1.26 356	0.75 452	0.41 593	0.36 608	0.36 577	0.41 605	0.30 494	0.33 531

MyStereo8	0.65 355	0.29 320	1.00 473	0.58 428	0.49 469	0.91 443	0.35 189	1.18 342	1.31 529	1.16 416	1.27 437	0.90 362	0.64 338	0.72 172	0.95 509	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.18 292	0.22 371	0.26 465

test_sample6	0.71 392	0.34 441	0.87 417	0.52 327	0.30 227	0.82 414	0.58 464	1.79 522	1.15 440	1.14 400	1.33 463	0.91 365	0.79 398	1.31 369	0.74 447	0.27 499	0.21 482	0.27 481	0.29 543	0.28 473	0.27 476

CoDeX	0.73 412	0.29 320	0.93 446	0.54 363	0.36 339	1.14 507	0.61 482	2.34 638	1.17 453	1.16 416	1.25 427	0.91 365	0.87 441	1.33 377	0.64 414	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.18 274

LL-Strereo2	0.52 243	0.33 416	0.69 291	0.52 327	0.37 359	0.70 345	0.30 124	1.13 329	0.67 226	0.94 316	0.78 249	0.91 365	0.42 153	1.05 301	0.42 276	0.17 180	0.16 363	0.29 507	0.25 480	0.21 344	0.16 215

GwcNet-ADL	0.64 347	0.31 377	0.79 378	0.56 404	0.41 413	0.60 272	0.58 464	1.41 404	1.26 503	1.08 360	1.13 376	0.91 365	0.60 312	1.04 298	0.78 463	0.27 499	0.18 420	0.18 193	0.18 292	0.25 427	0.29 495

GANet-ADL	0.60 317	0.35 461	0.72 314	0.64 497	0.40 403	0.68 332	0.51 398	1.49 426	1.12 413	0.95 318	1.08 347	0.91 365	0.57 296	0.76 189	0.55 376	0.26 483	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.23 399	0.25 441

NRIStereo	0.60 317	0.29 320	0.69 291	0.53 346	0.28 179	0.63 291	0.33 165	1.08 312	0.87 295	1.14 400	0.87 273	0.91 365	0.59 308	2.24 525	0.49 339	0.20 320	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.21 344	0.17 247

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 586	0.89 209	0.88 299	1.45 548	2.46 628	0.91 365	1.41 585	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 645

FADNet_RVC	0.83 466	0.51 545	1.83 608	0.54 363	0.42 419	1.19 522	0.46 356	1.51 436	1.09 400	0.89 303	1.24 423	0.91 365	0.87 441	2.11 512	1.11 537	0.27 499	0.22 504	0.31 526	0.28 531	0.43 570	0.38 558

WCG-NET（raft）	0.45 203	0.21 69	0.55 191	0.40 75	0.24 77	0.50 176	0.36 204	0.73 132	1.09 400	0.71 257	0.76 244	0.92 373	0.51 247	0.84 224	0.34 189	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.14 129

222	1.61 605	0.29 320	0.67 275	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 499	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 696	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

MIM_Stereo	0.57 302	0.24 163	0.92 444	0.46 191	0.30 227	0.54 224	0.28 104	1.27 376	0.75 250	1.00 337	1.16 394	0.93 375	0.53 262	1.45 413	0.61 402	0.16 122	0.16 363	0.20 271	0.19 317	0.17 158	0.14 129

AASNet	0.76 432	0.35 461	0.91 439	0.79 590	0.81 610	1.14 507	0.56 449	2.02 589	1.08 392	1.22 447	1.24 423	0.93 375	0.76 383	0.77 192	1.16 543	0.27 499	0.23 517	0.24 407	0.20 354	0.28 473	0.24 429

test_3	0.55 285	0.23 137	0.71 308	0.53 346	0.28 179	0.61 278	0.40 269	0.92 222	1.05 376	1.19 434	0.68 216	0.93 375	0.44 173	1.67 457	0.39 247	0.15 82	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.14 129

IGEV-FE	0.53 255	0.30 342	0.99 467	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.94 378	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

ITSA-stereo	0.82 460	0.36 471	0.82 389	0.54 363	0.31 255	0.80 403	0.47 364	2.17 619	1.67 607	1.13 397	1.13 376	0.94 378	0.86 436	2.46 544	1.00 519	0.26 483	0.23 517	0.28 496	0.27 510	0.28 473	0.36 547

test_sample2	0.62 328	0.29 320	0.74 343	0.50 274	0.28 179	0.80 403	0.61 482	1.61 465	1.00 355	0.88 301	0.99 303	0.94 378	0.83 421	1.16 333	0.51 351	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.22 394

gwcnet-sp	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

scenet	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

knoymous	0.51 241	0.29 320	0.47 110	0.43 123	0.30 227	0.55 237	0.55 441	1.02 272	0.77 263	0.98 329	0.85 266	0.94 378	0.56 284	0.85 230	0.45 304	0.20 320	0.14 261	0.26 465	0.14 167	0.23 399	0.23 414

ssnet	0.74 417	0.33 416	1.44 567	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 489	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

FINET	0.97 509	0.54 555	1.60 589	0.63 488	0.79 603	1.08 495	1.07 603	1.56 454	2.20 641	1.15 406	1.49 519	0.94 378	0.88 446	2.32 532	1.05 523	0.42 597	0.35 603	0.32 541	0.28 531	0.43 570	0.38 558

iResNet	0.75 426	0.40 497	1.36 555	0.67 529	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

xx1	0.67 375	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 662	0.58 225	0.79 255	0.95 387	0.77 386	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

IGEV_Zeroshot_test	0.53 255	0.30 342	0.99 467	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.95 387	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

qqq	0.57 302	0.34 441	0.71 308	0.47 207	0.27 152	0.64 295	0.62 485	1.42 406	0.78 267	0.80 278	0.92 282	0.95 387	0.77 386	0.88 239	0.59 390	0.21 355	0.20 458	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

DAS	0.84 471	0.34 441	1.03 488	0.64 497	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 606	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.83 560	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

SepStereo	0.82 460	0.34 441	1.03 488	0.64 497	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 606	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.30 531	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

Pruner-Stereo	0.62 328	0.29 320	0.70 297	0.61 468	0.31 255	0.63 291	0.43 314	1.17 337	0.99 349	1.53 565	1.08 347	0.95 387	0.55 277	1.35 383	0.51 351	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.21 344	0.23 414

ASMatch	0.88 485	0.26 225	0.69 291	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 646	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

BEATNet_4x	0.73 412	0.49 535	1.17 526	0.53 346	0.26 122	1.03 486	0.55 441	1.82 529	1.06 381	1.21 442	1.22 417	0.96 393	0.91 456	1.01 288	1.06 525	0.21 355	0.14 261	0.24 407	0.19 317	0.37 539	0.21 374

PSMNet-RUCA	1.02 529	0.97 626	1.44 567	1.23 651	1.10 641	1.40 556	0.62 485	1.69 484	1.38 561	0.94 316	1.53 526	0.97 395	0.83 421	1.17 337	0.93 503	0.69 645	0.34 592	0.99 655	0.60 642	0.97 643	0.64 629

LCNet	0.72 394	0.28 285	0.52 154	0.55 388	0.31 255	0.69 338	0.54 423	1.00 263	0.88 299	1.19 434	1.34 470	0.97 395	1.34 580	2.56 550	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.27 454	0.73 637

GCST	1.08 541	1.47 659	0.93 446	1.73 662	1.14 648	1.30 539	0.31 136	1.33 384	1.16 450	1.29 481	0.97 300	0.98 397	0.49 229	2.08 509	0.46 318	1.19 662	0.70 662	1.30 662	0.85 657	1.02 647	0.89 644

SMFormer	0.75 426	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.24 429

tta	0.75 426	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.18 201	0.18 274

qqq1	0.72 394	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

fff1	0.72 394	0.30 342	0.86 405	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

PFNet	0.91 493	0.26 225	1.10 512	0.63 488	0.32 277	0.64 295	0.56 449	1.17 337	0.99 349	1.47 551	1.08 347	0.98 397	0.69 355	6.62 647	0.54 371	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.19 317	0.20 299	0.17 247

FENet	0.60 317	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 299	0.83 420	0.38 237	1.27 376	1.07 386	1.00 337	0.86 268	0.99 403	0.85 428	0.96 264	0.68 430	0.22 386	0.15 324	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.23 414

test_5	0.65 355	0.30 342	0.75 347	0.67 529	0.50 476	0.92 450	0.52 409	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 364	1.00 404	0.90 453	1.53 430	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.23 387	0.22 429	0.21 344	0.19 318

CrosDoStereo	1.58 601	0.24 163	0.72 314	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 696	1.10 316	0.98 342	1.34 516	1.75 577	1.00 404	1.89 630	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

AAGNet	1.83 621	0.28 285	0.72 314	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 551	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 703	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

DeepStereo_LL	1.58 601	0.24 163	0.72 314	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 696	1.10 316	0.98 342	1.34 516	1.75 577	1.00 404	1.89 630	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

SST-Stereo	0.83 466	0.28 285	0.72 314	0.59 441	0.31 255	0.72 352	0.26 87	1.09 313	0.86 290	1.47 551	1.10 358	1.00 404	0.87 441	5.73 631	0.45 304	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.23 399	0.18 274

RAFT_R40	0.83 466	0.28 285	0.73 326	0.59 441	0.31 255	0.69 338	0.44 328	1.10 316	0.95 325	1.47 551	1.10 358	1.00 404	0.85 428	5.53 625	0.46 318	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.20 354	0.23 399	0.18 274

PS-NSSS	0.99 515	0.58 571	0.93 446	0.58 428	0.57 521	0.91 443	0.80 543	1.81 528	1.14 428	1.14 400	1.67 565	1.00 404	0.83 421	4.62 602	0.78 463	0.37 577	0.31 578	0.52 620	0.32 568	0.45 580	0.38 558

IRAFT_RVC	0.88 485	0.28 285	0.76 357	0.63 488	0.31 255	0.65 311	1.02 596	1.22 365	0.94 323	1.22 447	1.04 333	1.01 411	0.98 495	5.82 633	0.53 365	0.22 386	0.12 100	0.25 446	0.20 354	0.20 299	0.19 318

MLCV	0.72 394	0.34 441	1.10 512	0.51 306	0.23 54	0.91 443	0.39 254	1.33 384	1.23 489	1.46 550	1.55 533	1.01 411	0.64 338	1.95 497	0.80 474	0.18 230	0.12 100	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.17 247

Occ-G	0.42 173	0.21 69	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.42 89	0.62 485	0.77 148	0.49 136	0.43 142	0.66 206	1.02 413	0.46 187	0.78 199	0.41 265	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.16 115	0.16 215

DEmStereo	0.97 509	0.23 137	0.79 378	0.47 207	0.32 277	1.04 488	0.56 449	0.93 231	0.89 302	1.39 536	2.14 613	1.02 413	2.07 642	5.64 629	0.77 461	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.20 352

HCRNet	0.70 385	0.39 490	0.73 326	0.60 453	0.59 538	0.76 376	0.35 189	1.22 365	1.13 425	1.02 347	0.99 303	1.02 413	0.76 383	2.19 522	0.70 434	0.28 513	0.19 438	0.28 496	0.23 452	0.25 427	0.23 414

ARAFT	0.77 434	0.36 471	1.49 581	0.51 306	0.31 255	0.90 439	0.82 548	1.90 554	1.06 381	1.62 587	1.24 423	1.02 413	0.64 338	1.84 484	0.50 346	0.18 230	0.14 261	0.28 496	0.27 510	0.17 158	0.16 215

CCAANet	0.60 317	0.24 163	0.61 235	0.47 207	0.42 419	0.94 456	0.59 473	1.20 355	0.84 286	0.70 254	1.16 394	1.02 413	0.77 386	1.30 367	0.65 415	0.20 320	0.15 324	0.19 218	0.19 317	0.18 201	0.18 274

Hybrid-DGEV-2	0.65 355	0.31 377	0.73 326	0.60 453	0.37 359	1.08 495	0.28 104	1.45 418	1.40 571	1.32 503	0.85 266	1.03 418	1.01 507	1.05 301	0.48 330	0.18 230	0.15 324	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.15 174

BUS	0.74 417	0.32 393	0.68 279	0.54 363	0.44 440	2.34 633	0.42 291	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.03 418	0.62 328	0.91 247	0.70 434	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

NINENet	0.77 434	0.37 478	0.78 375	0.62 479	0.51 488	2.34 633	0.42 291	1.83 534	1.04 371	1.14 400	1.23 421	1.03 418	0.62 328	1.24 352	0.70 434	0.28 513	0.23 517	0.31 526	0.21 400	0.26 440	0.25 441

FADNet-RVC-Resample	0.84 471	0.47 528	2.10 618	0.61 468	0.45 447	1.07 494	0.61 482	1.59 458	1.20 474	1.08 360	0.98 301	1.03 418	0.98 495	2.17 517	0.72 443	0.23 413	0.22 504	0.30 520	0.32 568	0.35 528	0.34 536

FTStereo	0.91 493	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 658	1.00 263	0.75 250	1.75 600	4.15 656	1.04 422	1.65 610	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 625

RAFT-RH_RVC	1.03 532	0.24 163	0.67 275	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 627	4.65 663	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

Selective-IGEV-i16pc	2.07 635	0.29 320	19.83 689	0.53 346	0.39 392	2.74 648	1.51 637	1.13 329	1.28 514	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 338	7.77 671	0.79 469	0.40 588	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.22 371	0.23 414

ffm	0.72 394	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 648	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

ff1	1.37 582	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 648	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

mmx	1.39 585	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

xxx	1.39 585	0.33 416	0.85 399	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 671	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

Any-RAFT	0.53 255	0.24 163	0.47 110	0.47 207	0.27 152	1.00 478	0.25 73	1.58 456	1.05 376	0.85 297	0.99 303	1.06 424	0.47 198	0.70 164	0.32 156	0.18 230	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.16 215

AdaStereo	0.70 385	0.43 511	0.75 347	0.73 572	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
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.
DualNet (step1)	0.83 466	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

test_sample9	1.86 624	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	2.27 529	7.92 675	0.57 632	12.61 708	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

test_sample7	0.74 417	0.37 478	0.76 357	0.52 327	0.35 324	0.91 443	0.67 503	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.31 536	0.28 556	0.32 541	0.31 560	0.33 521	0.29 495

H2IRNET	0.56 294	0.26 225	0.66 269	0.47 207	0.35 324	0.41 79	0.26 87	0.92 222	1.17 453	0.61 238	1.28 443	1.08 431	0.86 436	0.99 282	0.63 410	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.25 480	0.21 344	0.18 274

SDNR	1.62 606	0.51 545	2.17 623	0.53 346	0.56 517	3.80 667	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 512	2.41 625	1.08 431	0.96 485	11.18 693	1.16 543	0.66 643	0.63 657	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 631

GrayStereo	0.82 460	0.26 225	0.58 221	0.63 488	0.37 359	0.76 376	1.86 657	1.11 322	0.87 295	1.99 623	1.89 594	1.08 431	1.82 626	1.39 399	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.21 400	0.18 201	0.39 561

CFNet-RSSM	0.54 270	0.24 163	0.70 297	0.48 240	0.28 179	0.60 272	0.27 97	1.49 426	1.14 428	1.06 356	0.93 285	1.08 431	0.54 269	0.70 164	0.35 200	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.14 129

ACVNet	0.63 335	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

acv_ft	0.75 426	0.31 377	0.95 455	0.70 552	0.86 621	1.24 530	0.53 417	1.44 413	1.07 386	1.24 460	1.30 448	1.08 431	0.92 459	0.80 207	1.34 565	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.21 344	0.18 274

TDLM	1.06 536	0.44 514	0.79 378	0.63 488	0.50 476	0.89 436	1.44 633	1.48 424	1.26 503	1.12 382	1.40 490	1.08 431	0.98 495	6.65 648	0.78 463	0.33 552	0.21 482	0.33 550	0.26 498	0.37 539	0.24 429

IGEV_i1	0.66 364	0.29 320	0.89 432	0.55 388	0.28 179	0.92 450	0.60 478	1.98 577	0.83 282	1.00 337	1.04 333	1.09 441	0.68 351	1.29 365	0.62 405	0.20 320	0.17 395	0.21 310	0.17 268	0.21 344	0.21 374

CFNet_ucs	0.70 385	0.33 416	0.88 426	0.50 274	0.43 431	0.74 362	0.44 328	1.60 462	1.29 519	1.22 447	1.54 531	1.09 441	0.63 334	0.99 282	0.59 390	0.25 460	0.20 458	0.37 580	0.21 400	0.40 556	0.28 488

pcwnet_v2	0.97 509	0.37 478	4.33 653	0.62 479	0.54 507	0.79 394	0.45 348	2.02 589	1.58 600	1.42 545	1.64 558	1.09 441	0.79 398	1.24 352	0.67 426	0.32 543	0.25 535	0.29 507	0.27 510	0.37 539	0.35 541

111	0.60 317	0.23 137	0.70 297	0.43 123	0.24 77	0.72 352	0.42 291	1.18 342	1.41 577	0.80 278	1.38 484	1.10 444	0.79 398	0.96 264	0.58 387	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.19 318

AFF-stereo	0.58 309	0.25 197	0.64 252	0.46 191	0.29 203	0.34 39	0.38 237	1.15 333	1.14 428	1.17 425	1.60 547	1.10 444	0.71 365	0.97 272	0.43 286	0.13 26	0.11 38	0.19 218	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CFNet	0.96 503	0.36 471	1.01 477	0.62 479	0.42 419	0.99 476	0.47 364	1.90 554	1.32 533	0.99 332	1.39 488	1.10 444	0.86 436	5.58 628	0.79 469	0.23 413	0.17 395	0.28 496	0.27 510	0.26 440	0.21 374

NOSS_ROB	1.26 570	0.46 523	0.62 242	0.56 404	0.38 381	1.06 492	0.78 533	1.73 493	1.40 571	1.01 343	1.43 497	1.10 444	0.75 375	10.62 692	0.65 415	0.45 609	0.43 626	0.48 613	0.45 615	0.44 576	0.41 567

riskmin	0.56 294	0.27 258	0.60 230	0.43 123	0.31 255	0.83 420	0.42 291	1.14 331	1.04 371	0.73 263	0.75 242	1.11 448	1.01 507	0.81 213	0.51 351	0.20 320	0.14 261	0.24 407	0.15 193	0.24 414	0.25 441

IER	0.70 385	0.31 377	1.02 484	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

BSDual-CNN	0.71 392	0.32 393	0.68 279	0.54 363	0.44 440	1.27 534	0.65 494	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

psmg	0.72 394	0.32 393	0.68 279	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

GMM-Stereo	0.74 417	0.25 197	0.59 227	0.54 363	0.34 320	0.72 352	0.99 591	1.01 270	0.87 295	1.36 521	1.78 580	1.12 449	0.81 408	2.09 510	0.46 318	0.18 230	0.12 100	0.25 446	0.25 480	0.20 299	0.85 643

Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 279	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

MyStereo06	0.61 324	0.28 285	0.95 455	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.78 516	0.67 226	1.03 351	1.12 371	1.13 454	0.56 284	0.78 199	0.41 265	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

HGLStereo	0.85 475	0.38 485	0.94 451	0.80 593	1.03 636	1.17 517	0.58 464	1.52 438	1.20 474	1.19 434	1.62 553	1.13 454	1.20 557	1.80 481	1.06 525	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.21 400	0.23 399	0.27 476

SuperB	2.53 652	0.59 574	18.45 688	0.69 546	0.50 476	1.87 607	0.88 565	1.67 481	2.39 645	1.50 560	1.42 493	1.14 456	1.15 544	4.28 596	5.07 660	0.24 432	0.19 438	0.22 346	0.19 317	7.86 699	0.34 536

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 285	0.63 245	0.64 497	0.58 530	0.80 403	0.58 464	1.89 551	1.08 392	1.04 354	1.25 427	1.15 457	1.04 518	1.49 421	0.62 405	0.25 460	0.19 438	0.22 346	0.22 429	0.22 371	0.21 374

KYRaft	0.75 426	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 587	2.21 615	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 649

THIR-Stereo	1.02 529	0.27 258	0.69 291	0.49 262	0.28 179	0.95 460	1.34 628	1.03 277	0.97 337	1.34 516	1.90 595	1.17 459	1.58 603	6.44 644	0.78 463	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

RAFT + AFF	1.00 520	0.42 508	1.09 509	0.67 529	0.50 476	1.22 528	1.24 619	2.24 628	1.19 469	1.30 489	1.56 537	1.17 459	1.49 597	3.44 583	0.83 483	0.21 355	0.25 535	0.30 520	0.26 498	0.27 454	0.27 476

UCFNet_RVC	0.69 381	0.35 461	0.49 123	0.64 497	0.39 392	0.85 432	0.58 464	1.75 501	1.14 428	0.97 324	1.19 407	1.17 459	0.93 468	0.99 282	0.62 405	0.28 513	0.20 458	0.34 560	0.31 560	0.32 512	0.27 476

RAFT_CTSACE	0.63 335	0.26 225	0.88 426	0.55 388	0.51 488	0.71 349	0.44 328	0.80 167	0.97 337	0.97 324	1.84 587	1.18 462	0.68 351	1.47 419	0.36 212	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.20 299	0.14 129

Selective-IGEV-i1	0.66 364	0.27 258	0.86 405	0.54 363	0.33 299	1.01 479	0.78 533	1.75 501	1.18 460	0.88 301	1.19 407	1.19 463	0.56 284	0.98 275	0.54 371	0.19 278	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.20 352

xyz-stereo	7.16 684	0.22 102	69.90 721	0.42 107	0.21 24	32.92 711	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 530	27.04 705	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

DispNO	0.93 498	0.30 342	1.34 554	0.55 388	0.55 513	0.89 436	0.49 389	1.48 424	1.21 480	1.17 425	1.27 437	1.19 463	0.90 453	5.23 615	0.74 447	0.22 386	0.17 395	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

DeepPrunerF	1.60 603	0.73 604	5.81 663	0.88 623	1.19 652	0.91 443	0.95 583	2.19 622	5.24 681	1.17 425	1.30 448	1.19 463	1.30 575	4.90 609	1.66 602	0.42 597	0.34 592	0.52 620	0.47 620	0.41 559	0.40 562

1111x	1.70 614	0.29 320	0.86 405	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 693	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

CC-Net-ROB	1.49 592	1.26 648	1.27 541	0.88 623	0.79 603	1.76 592	1.00 593	1.79 522	1.26 503	1.10 374	1.61 551	1.21 467	0.99 503	8.13 675	0.84 486	1.09 659	0.41 623	2.20 669	0.46 618	1.20 654	0.48 594

GASNet	0.99 515	0.97 626	1.72 598	0.98 636	0.68 570	0.83 420	0.67 503	1.60 462	1.28 514	1.31 499	1.22 417	1.22 469	1.21 560	2.41 539	1.41 579	0.43 603	0.26 541	0.36 577	0.34 584	0.55 610	0.31 518

anonymity	1.12 551	0.97 626	1.21 529	1.07 644	1.12 645	1.08 495	0.89 567	1.95 570	1.16 450	1.29 481	1.26 434	1.22 469	1.09 533	1.15 329	1.01 520	1.02 655	1.00 678	0.97 652	0.97 664	0.98 644	0.99 648

xxxx	1.51 595	0.28 285	0.68 279	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 695	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

PSMNet-RSSM	0.72 394	0.30 342	0.61 235	0.63 488	0.42 419	0.73 357	0.56 449	1.92 561	1.10 407	1.09 366	1.37 479	1.22 469	0.98 495	1.28 361	0.72 443	0.27 499	0.19 438	0.27 481	0.29 543	0.24 414	0.24 429

PWCDC_ROB	1.29 571	0.75 609	1.33 551	1.05 641	0.88 625	1.73 589	0.52 409	1.89 551	3.28 664	1.29 481	4.88 666	1.22 469	1.46 592	1.77 479	1.45 587	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

DMCA	0.67 375	0.34 441	0.90 436	0.51 306	0.44 440	0.86 433	0.47 364	1.42 406	1.02 362	1.17 425	1.12 371	1.23 474	0.75 375	0.78 199	0.95 509	0.25 460	0.19 438	0.27 481	0.19 317	0.24 414	0.27 476

ccs_rob	0.66 364	0.33 416	0.86 405	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.23 474	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.35 569	0.20 354	0.37 539	0.25 441

CFNet_pseudo	0.66 364	0.32 393	0.86 405	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.24 476	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.33 550	0.19 317	0.36 535	0.25 441

MSMDNet	0.66 364	0.32 393	0.87 417	0.49 262	0.37 359	0.79 394	0.40 269	1.43 412	1.31 529	1.15 406	1.31 454	1.24 476	0.63 334	0.88 239	0.57 383	0.21 355	0.16 363	0.26 465	0.19 317	0.39 552	0.24 429

CVANet_RVC	1.07 538	0.43 511	0.76 357	0.60 453	0.50 476	0.90 439	0.97 586	1.52 438	1.26 503	1.33 512	1.38 484	1.24 476	1.18 551	6.75 654	0.75 452	0.34 562	0.23 517	0.34 560	0.29 543	0.42 564	0.27 476

DeepPruner_ROB	0.74 417	0.48 532	0.87 417	0.57 422	0.44 440	0.79 394	0.54 423	1.73 493	0.96 330	1.38 530	1.27 437	1.24 476	0.73 370	1.43 408	0.73 446	0.34 562	0.28 556	0.27 481	0.26 498	0.31 503	0.31 518

PCWNet_CMD	0.66 364	0.32 393	0.88 426	0.49 262	0.37 359	0.78 388	0.40 269	1.42 406	1.31 529	1.16 416	1.31 454	1.25 480	0.62 328	0.89 244	0.57 383	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.19 317	0.40 556	0.25 441

ToySt	0.66 364	0.33 416	1.23 532	0.51 306	0.33 299	0.86 433	0.68 507	1.10 316	0.97 337	0.84 292	1.08 347	1.25 480	0.94 473	1.01 288	0.74 447	0.19 278	0.19 438	0.24 407	0.24 466	0.27 454	0.23 414

SACVNet	0.85 475	0.46 523	0.85 399	0.81 596	0.56 517	0.80 403	0.79 537	1.68 482	1.12 413	1.34 516	1.33 463	1.25 480	0.94 473	2.39 538	0.76 455	0.34 562	0.26 541	0.31 526	0.29 543	0.35 528	0.44 581

iResNet_ROB	0.77 434	0.30 342	0.99 467	0.57 422	0.36 339	0.83 420	0.36 204	2.33 635	1.58 600	1.27 472	1.30 448	1.25 480	0.84 425	1.65 452	0.79 469	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.27 476

GEStereo_RVC	0.90 490	0.37 478	0.99 467	0.64 497	0.50 476	0.95 460	0.79 537	2.42 645	1.17 453	1.16 416	1.11 364	1.26 484	0.92 459	3.24 575	0.90 499	0.29 524	0.19 438	0.23 387	0.20 354	0.27 454	0.29 495

MMNet	0.84 471	0.32 393	1.09 509	0.60 453	0.59 538	1.85 605	0.49 389	1.51 436	1.27 509	1.37 524	1.15 389	1.26 484	1.18 551	1.67 457	1.22 550	0.19 278	0.18 420	0.23 387	0.22 429	0.25 427	0.21 374

NVstereo2D	0.92 495	0.41 504	1.48 579	0.72 564	0.72 577	1.20 524	0.87 562	1.75 501	1.38 561	0.99 332	1.13 376	1.26 484	0.98 495	2.21 524	0.89 496	0.43 603	0.20 458	0.38 583	0.24 466	0.57 613	0.63 625

iResNetv2_ROB	0.80 449	0.37 478	1.71 597	0.56 404	0.37 359	0.94 456	0.64 492	1.73 493	1.34 540	1.23 453	1.42 493	1.26 484	0.92 459	1.85 487	0.56 380	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.14 167	0.24 414	0.19 318

GMStereo_Zeroshot	0.67 375	0.61 584	1.01 477	0.64 497	0.37 359	0.84 429	0.35 189	1.05 291	1.12 413	1.12 382	1.06 338	1.27 488	0.54 269	1.19 340	0.59 390	0.32 543	0.17 395	0.31 526	0.18 292	0.52 604	0.22 394

ADLNet	0.85 475	0.36 471	0.89 432	0.85 613	0.72 577	1.24 530	0.76 528	1.82 529	1.36 553	1.52 563	1.35 476	1.27 488	0.99 503	1.23 347	1.15 542	0.27 499	0.20 458	0.26 465	0.25 480	0.28 473	0.30 508

STTStereo	0.78 442	0.50 542	1.22 531	0.64 497	0.54 507	0.89 436	0.54 423	1.44 413	1.11 409	1.38 530	1.09 352	1.27 488	0.85 428	1.43 408	0.83 483	0.29 524	0.27 549	0.33 550	0.39 600	0.32 512	0.30 508

SQANet	1.31 574	0.88 622	1.08 506	1.83 664	1.44 660	1.44 564	0.75 525	1.74 498	1.09 400	1.32 503	1.26 434	1.28 491	1.01 507	1.50 423	0.83 483	2.50 673	0.34 592	1.47 663	0.55 635	2.32 665	1.57 663

RAFT-Test	0.54 270	0.25 197	0.64 252	0.47 207	0.30 227	0.97 470	0.27 97	1.24 371	0.81 275	0.96 320	1.12 371	1.28 491	0.48 212	0.71 168	0.36 212	0.17 180	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.16 215

cross-raft	0.54 270	0.25 197	0.61 235	0.52 327	0.29 203	0.68 332	0.37 229	1.46 420	0.76 259	1.01 343	1.06 338	1.28 491	0.46 187	0.71 168	0.35 200	0.15 82	0.12 100	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.14 129

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 497	1.27 541	0.66 517	0.49 469	0.77 383	0.47 364	1.35 391	1.01 358	1.53 565	1.01 312	1.29 494	0.82 413	1.31 369	0.78 463	0.27 499	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.32 512	0.24 429

TCMNet	1.01 526	0.60 582	2.10 618	0.86 615	1.33 658	1.14 507	0.67 503	1.69 484	1.23 489	1.11 380	1.57 541	1.30 495	0.97 488	2.01 502	1.50 594	0.31 536	0.31 578	0.38 583	0.34 584	0.42 564	0.36 547

AACVNet	0.86 480	0.35 461	0.79 378	0.82 604	0.39 392	0.76 376	0.49 389	1.61 465	0.81 275	1.08 360	1.33 463	1.30 495	0.93 468	4.34 597	0.74 447	0.25 460	0.21 482	0.28 496	0.22 429	0.29 484	0.25 441

delet	0.85 475	0.32 393	0.95 455	0.65 511	0.66 560	1.64 582	0.84 552	1.75 501	1.35 549	1.32 503	1.30 448	1.30 495	0.88 446	1.68 462	1.10 534	0.21 355	0.21 482	0.24 407	0.24 466	0.21 344	0.21 374

UPFNet	0.80 449	0.32 393	0.90 436	0.59 441	0.74 585	1.26 533	0.80 543	1.52 438	1.10 407	1.30 489	1.12 371	1.30 495	0.84 425	1.67 457	1.09 531	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.23 452	0.25 427	0.18 274

psm_up	0.77 434	0.34 441	0.70 297	0.66 517	0.58 530	1.05 489	0.92 574	1.52 438	1.12 413	1.26 469	1.16 394	1.31 499	1.23 562	1.20 342	0.81 476	0.25 460	0.29 567	0.31 526	0.27 510	0.27 454	0.25 441

DStereoSA	4.44 672	0.92 623	6.79 667	1.58 661	2.54 679	2.29 630	14.04 698	2.33 635	2.31 643	1.85 613	10.58 691	1.32 500	13.05 693	7.07 658	11.18 686	0.67 644	1.97 690	0.88 649	3.29 692	1.69 658	2.44 679

PA-Net	1.01 526	0.57 568	1.29 543	0.64 497	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 633	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Anonymous_2	1.30 573	0.55 560	0.82 389	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 571	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 658	1.06 658	9.63 703	1.16 651	0.49 598

CSP-Net	0.97 509	0.38 485	0.83 394	0.53 346	0.41 413	1.63 580	0.77 531	2.00 581	1.05 376	1.25 465	1.20 412	1.33 502	0.83 421	4.93 611	0.85 489	0.32 543	0.22 504	0.20 271	0.20 354	0.23 399	0.25 441

PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 461	0.62 242	0.69 546	0.46 459	1.14 507	0.44 328	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 502	0.96 485	1.43 408	0.95 509	0.33 552	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.27 454	0.29 495

CBMV_ROB	0.90 490	0.44 514	0.63 245	0.51 306	0.37 359	1.25 532	0.49 389	1.77 512	1.27 509	1.41 539	2.00 603	1.33 502	1.08 530	2.17 517	0.76 455	0.43 603	0.42 625	0.47 611	0.44 613	0.41 559	0.36 547

dad	0.86 480	0.66 593	1.06 497	0.56 404	0.37 359	0.76 376	0.44 328	1.17 337	1.50 590	1.44 546	1.27 437	1.34 506	0.75 375	2.52 549	0.84 486	0.42 597	0.27 549	0.83 647	0.26 498	0.41 559	0.29 495

ISRNet	0.80 449	0.33 416	1.07 502	0.81 596	0.66 560	0.60 272	0.34 179	1.19 353	1.13 425	1.59 582	1.53 526	1.35 507	0.77 386	1.27 359	0.94 505	0.39 585	0.34 592	0.43 601	0.38 598	0.34 525	0.49 598

FADNet-RVC	0.88 485	0.67 594	1.93 612	0.60 453	0.48 465	0.91 443	0.60 478	1.71 491	1.18 460	0.90 304	0.96 291	1.36 508	0.92 459	2.25 527	1.17 546	0.30 529	0.29 567	0.32 541	0.32 568	0.41 559	0.35 541

FADNet	0.92 495	0.61 584	1.81 604	0.62 479	0.55 513	0.96 466	0.57 460	1.78 516	1.33 537	0.93 311	1.01 312	1.36 508	1.01 507	2.71 557	0.75 452	0.33 552	0.34 592	0.31 526	0.34 584	0.59 617	0.40 562

ADCRef	1.35 579	0.55 560	2.37 631	0.72 564	0.77 598	1.94 612	0.78 533	1.91 558	1.27 509	1.57 579	1.59 546	1.36 508	1.41 585	1.54 432	7.53 670	0.23 413	0.20 458	0.32 541	0.30 552	0.29 484	0.29 495

z-ln-s-r	1.02 529	0.55 560	2.09 617	0.52 327	0.55 513	0.78 388	0.87 562	1.47 422	1.34 540	1.12 382	1.62 553	1.37 511	1.06 525	2.62 554	3.32 647	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.21 374

TransformOpticalFlow	0.96 503	0.28 285	0.89 432	0.52 327	0.31 255	0.66 320	0.54 423	1.75 501	1.12 413	1.09 366	1.44 502	1.37 511	1.01 507	6.70 652	0.42 276	0.19 278	0.12 100	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.19 318

Selective-IGEV-i16pb	2.29 643	0.33 416	20.08 690	0.56 404	0.40 403	2.61 644	1.54 640	2.60 654	1.87 623	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

STrans-v2	1.04 535	0.28 285	0.96 461	0.49 262	0.32 277	0.68 332	0.79 537	2.47 649	1.12 413	1.12 382	1.46 511	1.40 514	1.46 592	6.70 652	0.43 286	0.18 230	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.18 274

NaN_ROB	1.13 554	0.55 560	1.15 523	0.64 497	0.48 465	1.61 578	2.03 666	1.72 492	1.48 587	2.09 629	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 592	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

XX-Stereo	0.63 335	0.26 225	1.90 610	0.81 596	0.67 564	0.43 98	0.23 51	1.03 277	0.58 184	0.65 246	1.56 537	1.41 516	0.39 135	1.28 361	0.35 200	0.20 320	0.14 261	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.14 129

Syn2CoEx	1.14 556	0.69 598	1.66 592	0.80 593	0.67 564	1.40 556	0.88 565	2.06 598	1.54 596	1.25 465	1.58 544	1.42 517	1.50 599	4.09 591	1.40 575	0.36 573	0.32 586	0.34 560	0.29 543	0.29 484	0.34 536

DDVS	0.78 442	0.41 504	0.94 451	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 518	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

cf-r	0.73 412	0.30 342	0.77 365	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 518	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 446	0.43 511	1.05 493	0.64 497	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 524	1.15 389	1.43 518	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.00 520	0.44 514	1.13 518	0.70 552	0.81 610	1.62 579	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 603	1.33 463	1.43 518	1.05 522	2.18 520	1.53 596	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

CBMV	0.95 502	0.44 514	0.66 269	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 648	1.69 484	1.42 580	2.00 626	1.60 547	1.43 518	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 592	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Consistency-Raft	1.25 569	0.99 629	1.93 612	1.02 640	1.21 653	0.96 466	1.01 595	1.75 501	1.92 628	1.36 521	2.12 611	1.44 523	1.01 507	1.14 328	1.40 575	0.72 646	0.82 665	0.89 650	0.98 666	1.31 657	0.95 646

StereoDRNet-Refined	0.80 449	0.41 504	0.88 426	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 548	1.44 502	1.44 523	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo	0.80 449	0.32 393	0.95 455	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 512	1.14 380	1.45 525	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

MDST_ROB	1.67 610	0.34 441	1.58 588	0.92 632	0.58 530	4.26 673	1.11 606	2.83 656	1.41 577	4.49 678	2.55 632	1.45 525	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

PSMNet_ROB	0.90 490	0.52 549	1.17 526	0.72 564	0.61 544	1.27 534	1.12 608	1.76 508	1.12 413	1.09 366	1.28 443	1.45 525	0.89 452	1.65 452	1.42 583	0.33 552	0.25 535	0.37 580	0.39 600	0.35 528	0.29 495

iRaft-Stereo_5w	0.85 475	0.29 320	0.91 439	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 507	0.99 259	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 528	0.91 456	5.11 612	1.11 537	0.17 180	0.14 261	0.22 346	0.18 292	0.20 299	0.20 352

OMP-Stereo	0.94 500	0.33 416	0.72 314	0.90 627	0.31 255	0.49 160	0.36 204	1.16 335	1.06 381	1.58 581	1.12 371	1.46 528	0.69 355	6.94 655	0.49 339	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.18 292	0.20 299	0.14 129

IIG-Stereo	0.96 503	0.31 377	0.72 314	0.88 623	0.33 299	0.61 278	0.26 87	1.19 353	1.03 366	1.69 595	1.37 479	1.46 528	0.75 375	6.96 657	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.23 387	0.18 292	0.20 299	0.14 129

GwcNet-RSSM	0.77 434	0.32 393	1.01 477	0.62 479	0.54 507	0.78 388	0.51 398	1.73 493	1.20 474	1.09 366	1.37 479	1.46 528	0.85 428	1.53 430	1.09 531	0.25 460	0.18 420	0.23 387	0.24 466	0.20 299	0.19 318

GANetREF_RVC	1.07 538	0.86 619	1.31 545	0.82 604	0.53 503	1.41 561	1.31 626	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 528	1.24 565	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 633	0.67 641	0.50 628	0.88 641	0.59 619
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
w-ln-seven-2	1.18 564	0.61 584	4.25 652	0.68 542	0.61 544	1.20 524	0.93 578	1.63 471	1.35 549	1.66 592	1.53 526	1.47 533	1.37 583	3.00 568	1.74 604	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

StereoDRNet	0.98 513	0.47 528	1.70 595	0.76 583	0.94 630	1.51 570	0.91 572	1.92 561	1.32 533	1.61 583	1.13 376	1.47 533	0.97 488	1.75 472	1.46 590	0.28 513	0.23 517	0.29 507	0.27 510	0.35 528	0.27 476

DGSMNet	1.14 556	0.76 610	2.49 635	0.81 596	0.86 621	1.39 554	1.39 630	2.13 604	1.35 549	1.26 469	1.63 557	1.48 535	0.98 495	1.75 472	1.10 534	0.45 609	0.43 626	0.55 630	0.49 625	0.75 635	0.70 634

Wz-Net-MNSev	1.11 549	0.58 571	2.23 627	0.66 517	0.71 575	1.95 613	1.46 634	1.98 577	1.45 584	1.79 606	1.43 497	1.49 536	1.33 579	1.97 499	1.42 583	0.27 499	0.23 517	0.28 496	0.28 531	0.34 525	0.31 518

DSFCA	0.93 498	0.34 441	1.06 497	0.52 327	0.65 556	1.55 574	0.93 578	1.49 426	1.19 469	1.56 575	1.15 389	1.50 537	0.96 485	3.07 569	1.02 521	0.30 529	0.26 541	0.25 446	0.25 480	0.28 473	0.24 429

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 546	1.02 631	1.00 473	0.82 604	0.67 564	1.93 611	0.93 578	1.62 469	1.11 409	1.15 406	1.25 427	1.50 537	0.79 398	1.96 498	0.76 455	1.89 666	0.34 592	0.79 646	0.36 593	1.25 655	0.83 641

DStereoO	1.44 590	1.11 638	1.69 594	1.16 647	0.72 577	1.21 526	1.56 641	1.74 498	1.63 604	1.52 563	1.67 565	1.51 539	3.16 666	1.73 470	1.72 603	2.35 672	0.45 633	0.97 652	0.42 608	2.01 662	0.53 606

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 515	0.40 497	1.82 606	0.66 517	0.62 550	2.05 619	0.78 533	1.91 558	1.29 519	1.54 571	1.42 493	1.51 539	1.23 562	1.99 500	1.33 563	0.23 413	0.14 261	0.20 271	0.15 193	0.27 454	0.26 465

MFMNet_re	1.40 587	1.14 641	1.68 593	1.39 655	1.07 638	1.48 567	1.43 632	1.87 545	1.82 621	2.26 633	2.19 614	1.51 539	1.86 628	1.52 426	1.25 553	0.93 651	0.83 666	0.84 648	0.80 653	0.99 646	1.05 653

G2L-Stereo_test	0.73 412	0.27 258	0.74 343	0.49 262	0.40 403	0.90 439	0.81 546	1.53 444	1.14 428	1.28 474	1.27 437	1.52 542	0.72 368	1.62 447	0.94 505	0.19 278	0.14 261	0.16 101	0.15 193	0.18 201	0.19 318

AANet_RVC	1.16 562	0.52 549	1.49 581	0.65 511	0.45 447	0.75 368	0.69 511	1.42 406	1.55 598	1.34 516	1.87 592	1.53 543	0.78 394	7.43 665	1.38 571	0.25 460	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.22 371	0.26 465

ssnet_v2	0.88 485	0.36 471	1.02 484	0.62 479	0.38 381	1.32 542	0.97 586	2.07 599	1.34 540	1.37 524	1.18 400	1.54 544	0.92 459	1.10 316	1.65 600	0.30 529	0.27 549	0.30 520	0.28 531	0.27 454	0.26 465

UNet	0.83 466	0.34 441	1.31 545	0.58 428	0.74 585	1.58 576	0.49 389	1.41 404	1.04 371	1.21 442	1.08 347	1.54 544	1.12 538	1.65 452	1.09 531	0.23 413	0.17 395	0.25 446	0.20 354	0.25 427	0.22 394

GANet	1.36 580	0.47 528	0.86 405	0.67 529	0.45 447	1.34 546	1.73 650	1.64 473	1.24 495	1.49 559	2.38 622	1.55 546	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

APVNet	1.06 536	0.53 554	1.42 564	0.84 608	0.79 603	1.92 610	0.82 548	1.90 554	1.08 392	1.08 360	1.43 497	1.56 547	1.13 542	3.07 569	1.58 597	0.31 536	0.34 592	0.42 599	0.36 593	0.36 535	0.37 552

CFNet-ft	0.72 394	0.32 393	0.54 176	0.66 517	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 548	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

S-Stereo	1.15 560	0.46 523	2.17 623	0.81 596	0.80 608	1.21 526	1.19 616	1.93 566	2.02 634	1.47 551	2.11 610	1.57 548	1.17 546	2.05 507	1.41 579	0.40 588	0.40 621	0.35 569	0.31 560	0.44 576	0.70 634

CFNet_RVC	0.72 394	0.32 393	0.54 176	0.66 517	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 548	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

iinet-f	0.99 515	0.45 521	3.71 650	0.55 388	0.43 431	1.81 600	0.68 507	1.14 331	1.14 428	1.18 430	1.42 493	1.58 551	1.44 589	1.34 382	1.59 599	0.24 432	0.23 517	0.20 271	0.19 317	0.26 440	0.25 441

hknet	0.77 434	0.32 393	0.95 455	0.54 363	0.38 381	1.27 534	0.65 494	2.16 613	1.07 386	1.20 438	1.11 364	1.59 552	0.81 408	1.37 390	0.66 421	0.22 386	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

PWC_ROB	1.24 567	0.76 610	2.46 633	0.72 564	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 628	2.31 635	3.07 642	1.59 552	1.40 584	2.46 544	2.10 621	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

DDUNet	1.50 594	2.69 686	1.12 516	1.77 663	1.88 666	1.84 604	0.92 574	1.70 489	1.16 450	1.38 530	1.79 581	1.60 554	1.12 538	1.37 390	1.08 529	1.10 660	0.76 663	2.37 673	0.94 662	2.00 661	1.37 659

RTSC	1.29 571	0.73 604	2.44 632	0.83 607	0.57 521	1.85 605	0.65 494	1.88 548	2.00 633	2.20 632	1.66 563	1.60 554	1.26 568	2.33 533	3.92 653	0.32 543	0.23 517	0.27 481	0.29 543	0.37 539	0.37 552

HI	0.64 347	0.32 393	0.68 279	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 499	1.43 497	1.62 556	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

CoSv	0.64 347	0.32 393	0.68 279	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 499	1.43 497	1.62 556	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 461	0.76 357	0.55 388	0.42 419	0.73 357	0.38 237	1.21 357	1.02 362	1.79 606	1.04 333	1.62 556	1.03 516	1.04 298	0.79 469	0.24 432	0.27 549	0.29 507	0.24 466	0.30 494	0.36 547

Ntro	1.64 607	1.15 642	1.23 532	2.48 672	1.83 665	2.09 622	1.16 613	1.96 571	1.38 561	1.21 442	1.62 553	1.62 556	1.29 571	1.87 489	1.11 537	3.04 678	0.56 652	1.82 666	0.64 644	2.80 673	2.05 671

anonymousa	0.72 394	0.27 258	0.75 347	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 556	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

HH	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 561	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

HanStereo	0.63 335	0.30 342	0.77 365	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 561	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

SGM-Forest	1.24 567	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 625	1.65 474	1.36 553	2.11 630	1.79 581	1.63 561	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 610	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 412	0.25 197	0.76 357	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 564	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

CRFU-Net	0.86 480	0.39 490	1.00 473	0.65 511	0.57 521	1.78 597	0.86 560	2.15 610	0.81 275	1.38 530	1.18 400	1.64 564	1.19 554	1.35 383	0.90 499	0.26 483	0.22 504	0.21 310	0.19 317	0.23 399	0.24 429

XPNet_ROB	0.96 503	0.49 535	1.09 509	0.72 564	0.57 521	1.11 502	1.14 610	1.66 479	1.23 489	1.85 613	1.39 488	1.64 564	1.11 535	1.80 481	1.42 583	0.38 582	0.30 572	0.33 550	0.29 543	0.37 539	0.34 536

Wz-Net-LNSev	1.03 532	0.67 594	2.71 641	0.64 497	0.84 614	1.75 590	1.00 593	1.80 525	1.32 533	1.28 474	1.25 427	1.65 567	1.22 561	1.39 399	1.40 575	0.28 513	0.26 541	0.24 407	0.23 452	0.33 521	0.32 525

RAFT	0.64 347	0.30 342	0.73 326	0.59 441	0.33 299	0.68 332	0.58 464	1.04 283	0.76 259	1.08 360	1.19 407	1.65 567	0.93 468	1.06 303	0.56 380	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.24 466	0.22 371	0.17 247

PDISCO_ROB	1.32 576	0.65 592	1.44 567	1.36 653	1.46 661	2.55 640	0.92 574	2.45 647	2.07 637	1.37 524	1.49 519	1.65 567	1.00 505	2.82 559	1.35 568	1.01 653	0.27 549	0.54 626	0.47 620	0.71 633	0.73 637

zh-mn7	1.70 614	1.21 645	8.30 673	0.69 546	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 638	2.41 643	2.67 635	1.68 570	1.23 562	4.49 598	2.87 637	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

HSM-Net_RVC	0.87 484	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 668	1.28 514	1.53 565	1.74 574	1.68 570	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	1.34 578	0.92 623	2.62 639	0.86 615	0.87 623	1.03 486	1.08 604	1.50 430	1.51 592	1.82 611	1.41 492	1.68 570	1.26 568	4.87 608	1.34 565	0.61 638	0.65 660	0.68 642	0.78 652	0.69 631	0.68 633

DLCB_ROB	0.86 480	0.40 497	0.78 375	0.68 542	0.54 507	1.11 502	0.84 552	1.49 426	1.23 489	1.64 591	1.65 560	1.70 573	0.91 456	1.70 464	1.05 523	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.27 510	0.27 454	0.24 429

ADLNet2	0.88 485	0.34 441	1.17 526	0.77 586	0.64 554	1.12 505	0.76 528	1.74 498	1.24 495	1.21 442	1.65 560	1.71 574	1.05 522	1.67 457	1.17 546	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.22 429	0.26 440	0.29 495

aanetorigin	1.23 566	0.79 612	2.78 643	0.70 552	0.79 603	0.99 476	1.06 602	1.06 304	1.37 557	3.52 667	2.61 633	1.72 575	1.63 608	1.99 500	1.78 606	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

otaku	1.60 603	1.11 638	1.21 529	2.20 666	1.56 662	1.97 614	1.24 619	2.07 599	1.36 553	1.44 546	1.62 553	1.73 576	1.19 554	1.73 470	0.98 517	2.89 677	0.57 653	1.74 664	0.60 642	2.78 672	1.94 669

ETE_ROB	0.96 503	0.64 591	1.16 524	0.69 546	0.48 465	1.14 507	1.13 609	1.77 512	1.19 469	1.91 620	1.45 505	1.73 576	1.05 522	1.60 444	1.14 541	0.32 543	0.26 541	0.38 583	0.34 584	0.39 552	0.41 567

fast-acv-ft	0.94 500	0.44 514	1.40 557	0.58 428	0.51 488	1.77 595	0.69 511	1.36 393	1.42 580	1.29 481	1.86 590	1.74 578	1.25 566	1.52 426	1.38 571	0.26 483	0.28 556	0.28 496	0.28 531	0.27 454	0.26 465

GwcNet	1.08 541	0.51 545	2.33 629	0.79 590	1.18 651	1.76 592	0.70 514	1.68 482	1.47 586	1.41 539	1.64 558	1.74 578	1.04 518	2.20 523	1.41 579	0.30 529	0.29 567	0.29 507	0.27 510	0.30 494	0.35 541

ADCP+	1.99 633	0.48 532	7.73 669	0.66 517	0.91 626	2.30 631	1.05 600	1.82 529	1.34 540	1.54 571	1.32 461	1.74 578	1.61 607	2.17 517	13.37 688	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

ccnet	1.12 551	0.67 594	1.01 477	0.78 588	0.73 584	1.72 588	0.99 591	1.84 538	1.26 503	1.47 551	1.85 589	1.75 581	1.29 571	1.75 472	1.88 611	0.57 632	0.53 648	0.57 635	0.55 635	0.59 617	0.54 608

RT-IGEV	0.77 434	0.28 285	0.93 446	0.55 388	0.33 299	1.01 479	0.83 551	2.03 592	0.93 319	1.28 474	1.58 544	1.77 582	1.17 546	1.04 298	0.49 339	0.23 413	0.16 363	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.26 465

YMNet	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 617	1.87 607	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 589	1.99 601	1.77 582	0.97 488	1.50 423	1.45 587	0.33 552	0.37 610	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

YMNet_1	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 617	1.87 607	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 589	1.99 601	1.77 582	0.97 488	1.50 423	1.45 587	0.33 552	0.37 610	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

UGAM	1.14 556	0.27 258	0.95 455	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 585	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

zh-sn7	1.76 620	1.38 650	6.58 666	0.74 576	0.72 577	1.78 597	1.31 626	1.88 548	1.56 599	1.86 615	2.47 629	1.81 586	2.08 643	5.12 613	3.80 652	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 513	0.39 490	3.21 645	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 639	0.75 250	0.95 318	4.63 661	1.81 586	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

hitnet-ft	0.79 446	0.35 461	0.57 213	0.58 428	0.42 419	0.96 466	0.46 356	1.47 422	1.33 537	1.19 434	1.22 417	1.81 586	0.98 495	1.66 456	0.94 505	0.33 552	0.28 556	0.34 560	0.27 510	0.35 528	0.31 518

Select-FE	0.74 417	0.39 490	1.56 585	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 542	0.68 232	1.05 355	1.31 454	1.82 589	1.74 617	1.11 319	0.38 236	0.21 355	0.16 363	0.21 310	0.25 480	0.19 252	0.31 518

w-ln-seven	1.38 584	0.70 601	3.91 651	0.75 580	0.72 577	2.69 647	0.95 583	2.02 589	1.99 632	1.99 623	1.73 572	1.82 589	1.17 546	2.45 541	2.84 636	0.28 513	0.25 535	0.31 526	0.30 552	0.41 559	0.33 531

coex_refinement	0.80 449	0.28 285	0.73 326	0.70 552	0.51 488	0.95 460	0.60 478	1.78 516	1.23 489	1.36 521	1.37 479	1.82 589	0.81 408	1.32 373	1.13 540	0.26 483	0.17 395	0.19 218	0.20 354	0.24 414	0.25 441

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 394	0.35 461	1.70 595	0.49 262	0.56 517	0.63 291	0.38 237	2.41 644	0.65 221	0.77 269	1.07 342	1.82 589	0.95 478	0.93 257	0.43 286	0.20 320	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.28 473	0.26 465

NCC-stereo	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 503	1.74 574	1.88 593	1.74 617	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 610	0.45 606	0.58 638	0.42 564	0.42 571

Abc-Net	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 503	1.74 574	1.88 593	1.74 617	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 610	0.45 606	0.58 638	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 563	0.49 535	1.24 535	0.70 552	0.97 634	1.71 586	0.92 574	1.91 558	1.46 585	1.38 530	1.14 380	1.88 593	1.30 575	4.24 593	1.87 609	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 608

LSM	6.33 680	1.10 635	13.19 681	1.41 657	68.17 717	1.64 582	1.90 660	1.92 561	2.46 647	2.99 659	3.11 643	1.88 593	1.80 623	2.61 553	2.06 620	0.41 593	0.58 654	0.50 616	0.57 637	0.64 624	17.66 707

RP	1.09 544	0.50 542	1.12 516	0.90 627	1.04 637	1.11 502	0.84 552	1.80 525	1.62 602	1.55 574	2.00 603	1.90 597	1.78 621	1.84 484	1.25 553	0.52 623	0.36 608	0.48 613	0.36 593	0.45 580	0.43 578

SHD	1.31 574	0.71 603	2.34 630	0.86 615	0.75 594	1.77 595	0.65 494	2.22 626	2.50 651	2.40 642	1.71 570	1.91 598	1.60 606	1.93 495	2.37 628	0.38 582	0.31 578	0.38 583	0.40 604	0.48 593	0.50 600

XQC	1.37 582	0.87 620	2.56 637	0.84 608	0.69 572	1.83 603	0.89 567	2.07 599	1.88 624	1.88 616	1.53 526	1.91 598	1.55 602	2.85 562	3.05 639	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 622

NCCL2	1.00 520	0.56 564	1.06 497	0.75 580	0.57 521	1.31 541	1.72 649	1.77 512	1.36 553	1.50 560	1.17 398	1.91 598	1.17 546	1.54 432	1.29 560	0.35 569	0.31 578	0.45 606	0.44 613	0.40 556	0.40 562

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 619	0.87 620	3.56 647	0.80 593	0.75 594	3.72 664	2.44 679	1.82 529	1.82 621	1.74 599	1.91 596	1.92 601	1.26 568	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 638	0.52 620	0.77 651	0.50 597	0.50 600

CSAN	1.41 588	0.59 574	1.26 538	0.70 552	0.50 476	1.76 592	1.78 651	1.77 512	1.90 627	2.35 638	2.32 619	1.92 601	1.94 634	5.56 627	1.49 593	0.43 603	0.35 603	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

z-mn7	1.56 600	0.84 615	4.36 655	0.71 560	0.51 488	2.60 642	1.04 598	1.73 493	2.70 657	1.53 565	2.99 641	1.94 603	1.34 580	4.78 606	2.41 629	0.29 524	0.24 526	0.27 481	0.24 466	0.34 525	0.31 518

HSM	1.19 565	0.32 393	0.65 259	0.57 422	0.38 381	1.23 529	0.59 473	2.25 629	1.19 469	1.30 489	1.25 427	1.94 603	1.03 516	9.32 683	0.71 440	0.22 386	0.16 363	0.20 271	0.16 239	0.21 344	0.21 374

LALA_ROB	1.01 526	0.59 574	1.16 524	0.67 529	0.51 488	1.63 580	1.26 623	1.69 484	1.38 561	1.81 610	1.37 479	1.94 603	1.02 514	1.58 440	1.38 571	0.37 577	0.27 549	0.43 601	0.37 596	0.43 570	0.37 552

RainbowNet	1.97 631	1.76 667	1.57 587	2.81 675	2.21 670	1.98 616	1.81 653	2.54 651	1.89 625	1.50 560	1.84 587	1.96 606	1.65 610	2.14 514	1.25 553	3.33 684	0.85 670	2.39 676	0.98 666	2.82 675	2.22 672

Nwc_Net	1.09 544	0.49 535	1.33 551	0.89 626	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 503	2.26 617	1.96 606	1.54 600	1.92 492	1.34 565	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

FBW_ROB	1.71 617	0.62 588	1.45 572	0.67 529	0.61 544	1.81 600	1.08 604	2.52 650	1.70 610	1.77 602	1.73 572	1.98 608	1.25 566	12.57 695	1.84 608	0.34 562	0.37 610	0.56 633	0.38 598	0.45 580	0.43 578

ac_64	0.82 460	0.29 320	0.81 385	0.71 560	0.60 541	1.05 489	0.54 423	1.99 580	0.92 317	1.18 430	1.06 338	1.99 609	1.08 530	1.94 496	0.97 514	0.27 499	0.22 504	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.19 318

AF-Net	1.13 554	0.52 549	1.33 551	0.86 615	0.91 626	1.38 552	0.71 516	2.16 613	1.62 602	1.56 575	2.40 624	1.99 609	1.65 610	1.81 483	1.48 592	0.48 617	0.28 556	0.49 615	0.33 578	0.39 552	0.32 525

UDG	1.41 588	2.65 685	0.99 467	1.44 658	1.64 664	1.34 546	0.80 543	1.60 462	1.23 489	1.23 453	1.71 570	2.01 611	1.34 580	1.47 419	1.41 579	0.90 650	0.54 651	2.29 671	0.75 650	1.84 660	1.04 651

DANet	1.08 541	0.61 584	1.32 548	0.85 613	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 603	1.54 531	2.01 611	1.11 535	2.90 563	2.00 617	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.14 556	0.79 612	1.26 538	0.91 630	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 571	1.93 597	2.02 613	1.54 600	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 603	0.58 636	0.48 622	0.47 588	0.46 587

LL-Strereo	1.33 577	0.39 490	1.38 556	0.61 468	0.61 544	0.75 368	0.66 499	1.63 471	1.17 453	1.56 575	1.60 547	2.03 614	2.12 644	9.72 689	0.97 514	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.23 452	0.22 371	0.25 441

FAT-Stereo	1.07 538	0.41 504	1.32 548	0.72 564	0.58 530	1.08 495	0.89 567	1.96 571	1.65 605	1.75 600	1.98 600	2.03 614	1.48 595	2.02 503	1.18 549	0.42 597	0.35 603	0.34 560	0.29 543	0.35 528	0.53 606

AnyNet_C32	1.96 630	1.10 635	5.17 659	0.90 627	1.11 643	2.12 624	2.37 677	1.85 539	1.48 587	2.45 644	1.70 569	2.05 616	1.64 609	2.50 548	10.28 683	0.37 577	0.34 592	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 608

ADCL	1.72 618	0.57 568	3.66 648	0.67 529	0.61 544	2.61 644	1.85 656	1.96 571	1.67 607	1.90 619	1.83 585	2.06 617	1.90 632	2.13 513	9.15 679	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

RASNet	1.12 551	0.30 342	0.91 439	0.66 517	0.77 598	0.97 470	0.57 460	1.37 394	1.35 549	1.02 347	1.34 470	2.11 618	1.43 587	7.09 659	1.39 574	0.19 278	0.17 395	0.17 150	0.19 317	0.18 201	0.16 215

DPSNet	1.69 613	0.59 574	4.33 653	0.70 552	0.57 521	2.02 618	1.62 647	3.35 665	1.78 617	1.48 557	1.38 484	2.17 619	2.84 661	4.77 605	3.66 650	0.48 617	0.31 578	0.29 507	0.25 480	0.64 624	0.48 594

DispFullNet	2.34 645	2.85 687	3.66 648	3.08 682	2.27 672	1.97 614	0.67 503	2.00 581	1.70 610	2.52 645	2.00 603	2.23 620	5.86 682	3.44 583	1.58 597	1.01 653	0.32 586	2.64 682	1.94 685	2.85 677	2.24 673

EDNetEfficient	2.37 646	1.10 635	8.08 671	0.74 576	0.71 575	0.98 475	1.56 641	1.46 420	4.06 673	4.90 681	2.82 638	2.25 621	3.48 670	2.95 564	9.97 680	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 623

psmorigin	1.52 596	0.69 598	10.52 679	0.68 542	0.59 538	1.13 506	0.70 514	1.57 455	1.19 469	1.99 623	1.79 581	2.26 622	1.47 594	2.09 510	1.36 569	0.39 585	0.40 621	0.34 560	0.33 578	0.43 570	0.56 612

Wz-Net-SNSev	1.49 592	1.23 647	6.27 665	0.68 542	0.67 564	1.37 549	1.41 631	2.00 581	1.39 566	1.48 557	1.61 551	2.29 623	1.32 578	3.93 588	2.14 623	0.31 536	0.28 556	0.31 526	0.33 578	0.42 564	0.36 547

WZ-Net	1.95 629	0.95 625	10.10 675	0.86 615	0.78 600	1.69 585	1.60 646	2.20 625	1.98 631	2.08 628	1.93 597	2.30 624	1.97 635	5.30 616	3.17 644	0.34 562	0.26 541	0.29 507	0.31 560	0.51 602	0.47 591

stereogan	1.15 560	0.42 508	1.40 557	0.86 615	0.84 614	2.38 635	0.71 516	1.88 548	1.73 614	1.72 597	1.94 599	2.31 625	1.29 571	2.07 508	1.08 529	0.36 573	0.35 603	0.39 589	0.31 560	0.51 602	0.46 587

G-Net	1.66 609	0.63 589	1.56 585	1.11 646	0.74 585	2.98 656	0.91 572	1.55 451	1.22 486	2.76 653	8.18 685	2.32 626	2.53 658	1.92 492	1.87 609	0.48 617	0.44 629	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 616

PVD	1.70 614	0.84 615	2.26 628	0.94 635	0.83 613	2.48 638	0.97 586	2.59 653	3.35 665	3.01 661	2.77 637	2.34 627	2.47 656	2.67 556	3.14 642	0.47 616	0.45 633	0.59 637	0.48 622	0.59 617	0.75 639

CBFPSM	0.92 495	0.33 416	1.86 609	0.49 262	0.38 381	1.75 590	0.84 552	1.39 401	1.12 413	1.09 366	0.99 303	2.37 628	1.66 614	1.32 373	1.42 583	0.19 278	0.18 420	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.33 531

ADCMid	1.89 628	0.73 604	5.06 657	0.72 564	0.67 564	2.00 617	1.14 610	1.97 575	1.48 587	2.86 656	1.81 584	2.37 628	2.05 640	2.24 525	10.39 684	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

ADCS	2.25 640	0.99 629	5.55 660	0.81 596	0.74 585	2.19 626	1.80 652	2.27 631	2.14 639	2.80 655	2.13 612	2.40 630	2.03 637	2.64 555	13.69 689	0.41 593	0.39 619	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 612

DISCO	1.03 532	0.34 441	1.11 514	0.69 546	0.45 447	2.07 620	0.84 552	2.13 604	1.50 590	1.15 406	1.33 463	2.40 630	1.07 529	2.60 552	1.51 595	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.20 354	0.31 503	0.27 476

MultiAttention	4.51 673	0.33 416	0.82 389	0.73 572	0.45 447	30.98 708	4.50 691	2.18 621	1.40 571	1.61 583	2.41 625	2.43 632	0.70 360	38.42 712	1.36 569	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

MFN_U_SF_RVC	1.52 596	0.84 615	3.42 646	0.87 622	0.66 560	2.56 641	0.95 583	2.36 639	1.70 610	1.98 622	1.86 590	2.45 633	1.79 622	2.95 564	2.58 631	0.52 623	0.48 640	0.55 630	0.59 641	0.59 617	0.61 623

ADCPNet	1.85 623	0.69 598	8.07 670	0.71 560	0.58 530	2.79 651	1.22 618	1.94 568	1.54 596	1.88 616	1.69 568	2.46 634	2.04 638	2.37 536	6.48 665	0.38 582	0.37 610	0.38 583	0.43 611	0.47 588	0.45 583

edge stereo	1.11 549	0.50 542	1.30 544	0.71 560	0.65 556	1.14 507	0.75 525	1.93 566	1.37 557	1.71 596	1.83 585	2.54 635	1.44 589	2.43 540	1.23 551	0.42 597	0.41 623	0.54 626	0.35 589	0.42 564	0.46 587

Wz-Net-TNSev	1.88 625	2.08 679	7.66 668	0.67 529	0.64 554	2.42 636	1.83 655	2.33 635	1.74 616	1.57 579	1.56 537	2.58 636	1.90 632	4.86 607	3.12 641	0.39 585	0.37 610	0.33 550	0.37 596	0.53 606	0.58 617

RTS	2.67 654	1.38 650	15.28 684	0.99 637	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 610	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 640	5.71 663	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 654	1.38 650	15.28 684	0.99 637	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 610	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 640	5.71 663	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

ACVNet-4b	2.15 637	1.41 654	1.64 590	2.80 674	2.31 674	2.31 632	1.24 619	2.32 634	2.14 639	1.26 469	2.39 623	2.66 639	1.48 595	5.95 637	1.06 525	3.20 682	0.45 633	2.37 673	0.89 658	2.83 676	2.37 676

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 636	1.15 642	3.10 644	1.05 641	0.76 597	5.03 679	2.40 678	2.16 613	2.62 654	1.89 618	2.28 618	2.69 640	1.65 610	9.35 684	2.04 618	0.64 642	0.51 646	0.68 642	0.71 649	1.09 650	0.67 631

AnyNet_C01	2.26 641	1.78 668	10.22 677	0.93 633	0.74 585	2.92 654	2.20 672	2.29 633	1.80 619	2.53 646	2.41 625	2.71 641	1.73 616	3.41 580	6.72 667	0.41 593	0.39 619	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 625

UGAM-zero	1.00 520	0.30 342	0.93 446	0.47 207	0.30 227	0.57 251	0.25 73	2.25 629	0.63 202	1.01 343	1.10 358	2.73 642	1.85 627	6.26 639	0.40 255	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.17 247

SAMSARA	1.55 598	0.84 615	2.61 638	1.22 650	1.07 638	2.50 639	1.93 661	2.05 593	1.89 625	2.75 652	1.66 563	2.81 643	1.69 615	3.08 571	1.97 616	0.46 615	0.51 646	0.42 599	0.46 618	0.58 615	0.59 619

SPS-STEREO	1.67 610	1.04 632	1.23 532	1.21 649	1.13 647	1.82 602	1.11 606	2.16 613	1.52 593	3.07 663	2.32 619	2.82 644	1.80 623	4.11 592	2.04 618	1.03 656	0.99 677	0.97 652	0.94 662	1.03 649	1.02 649
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.69 656	3.22 690	11.53 680	1.44 658	1.12 645	3.19 658	1.81 653	2.85 657	2.37 644	1.68 594	2.07 609	2.85 645	2.18 646	7.41 664	5.23 661	0.79 648	0.76 663	0.69 644	0.65 645	0.98 644	0.95 646

PAM	0.76 432	0.29 320	1.08 506	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 646	1.43 587	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

AANet	1.64 607	1.27 649	5.08 658	0.67 529	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 660	3.11 665	3.20 645	2.91 647	2.06 641	2.49 547	2.10 621	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

PAM_32	0.77 434	0.28 285	1.03 488	0.52 327	0.30 227	1.32 542	0.35 189	1.97 575	0.65 221	1.02 347	1.06 338	3.05 648	1.49 597	0.96 264	0.36 212	0.19 278	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.19 252	0.19 318

IMH-64-1	2.70 657	1.79 669	1.46 574	3.26 684	2.66 680	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 594	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 681	2.60 683

IMH-64	2.70 657	1.79 669	1.46 574	3.26 684	2.66 680	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 594	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 681	2.60 683

NVStereoNet_ROB	1.88 625	1.07 633	1.45 572	1.07 644	1.17 649	1.47 566	1.48 636	1.89 551	1.93 630	1.94 621	4.67 664	3.08 651	1.80 623	6.51 645	1.65 600	1.06 658	0.86 672	1.08 659	1.32 672	0.93 642	1.26 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.57 690	1.47 659	177.42 724	0.67 529	0.53 503	1.58 576	1.16 613	1.90 554	3.37 666	4.71 680	3.38 647	3.10 652	2.69 660	3.13 573	3.58 649	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 636	0.81 640

PWCK	2.88 662	2.05 677	5.72 662	2.08 665	1.11 643	3.55 662	3.90 688	2.86 658	3.54 670	3.03 662	3.63 651	3.10 652	2.31 651	8.15 677	3.09 640	2.12 669	0.91 675	1.75 665	0.98 666	2.57 670	1.18 656

ACV-stereo	0.99 515	0.51 545	1.41 562	0.56 404	0.41 413	2.43 637	0.57 460	1.15 333	1.18 460	0.81 283	1.01 312	3.39 654	2.14 645	1.60 444	1.07 528	0.27 499	0.22 504	0.22 346	0.22 429	0.28 473	0.32 525

ACVNet_1	2.18 638	1.45 657	1.72 598	2.85 676	2.33 676	2.28 629	1.46 634	3.08 661	2.22 642	1.82 611	2.05 608	3.56 655	1.98 636	3.09 572	1.40 575	3.17 679	0.60 655	2.40 677	0.92 660	2.91 679	2.37 676

MSAF-DinoV2	1.97 631	0.80 614	10.38 678	0.86 615	0.48 465	1.39 554	0.97 586	2.55 652	1.72 613	1.53 565	1.65 560	3.59 656	2.20 648	5.39 622	3.94 654	0.27 499	0.17 395	0.26 465	0.28 531	0.47 588	0.46 587

ELAS	2.37 646	0.74 607	1.54 583	0.99 637	0.92 628	4.78 676	2.33 676	3.33 664	3.37 666	5.05 684	4.77 665	3.67 657	4.53 679	3.42 581	4.50 657	0.62 639	0.53 648	0.55 630	0.53 633	0.63 622	0.64 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	1.68 612	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 628	1.18 615	2.38 642	1.68 609	3.60 668	2.67 635	3.69 658	2.42 654	8.13 675	1.90 612	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 625	0.57 568	2.18 625	0.63 488	0.40 403	2.80 652	1.57 644	2.39 643	5.88 684	2.36 640	3.57 650	3.72 659	2.97 663	4.74 604	1.76 605	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

coex-ft	8.13 686	2.13 680	98.04 723	0.67 529	0.53 503	1.71 586	1.56 641	1.65 474	11.11 690	18.17 707	3.75 652	3.88 660	7.61 690	2.98 567	6.49 666	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 600

WAO-7	2.66 653	1.40 653	1.73 600	1.39 655	1.17 649	3.93 668	1.94 662	4.11 674	3.88 672	2.92 657	5.50 668	4.18 661	3.00 665	7.63 669	3.71 651	1.13 661	1.00 678	1.17 660	1.13 671	1.18 653	1.09 655

JetBlue	3.97 668	2.01 674	10.19 676	1.38 654	2.84 684	10.53 688	9.54 693	3.60 669	2.41 646	2.73 651	3.39 648	4.54 662	4.31 677	7.85 674	6.84 668	0.88 649	0.93 676	0.89 650	0.91 659	1.74 659	1.91 668

ACVNet_2	2.43 650	1.41 654	2.04 615	2.62 673	2.24 671	2.63 646	1.88 659	3.31 663	3.01 661	2.19 631	3.45 649	4.62 663	2.04 638	4.50 600	1.47 591	2.55 674	0.64 658	2.22 670	0.84 655	2.69 671	2.29 674

ELAS_RVC	2.48 651	0.74 607	1.90 610	1.05 641	0.92 628	2.76 649	4.01 689	2.76 655	4.11 674	4.69 679	4.63 661	4.62 663	5.96 684	3.97 590	3.96 655	0.63 641	0.53 648	0.56 633	0.52 632	0.64 624	0.63 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 675	3.14 688	4.91 656	4.55 695	3.94 693	5.20 680	4.41 690	4.40 676	4.13 675	4.95 682	6.08 670	4.74 665	5.37 680	9.40 685	10.67 685	4.65 695	4.15 696	3.97 694	3.34 694	4.09 691	4.08 695

IMH	3.21 665	1.85 673	1.48 579	3.25 683	2.69 682	4.07 671	2.02 665	4.41 677	3.80 671	2.72 650	7.11 677	4.75 666	2.92 662	5.92 635	2.55 630	3.85 692	0.88 673	2.78 685	1.36 675	3.19 683	2.59 682

MonStereo1	3.14 664	1.66 665	1.81 604	2.43 671	2.32 675	5.80 682	1.58 645	3.52 667	4.70 679	3.09 664	8.22 686	4.76 667	3.36 668	6.52 646	2.29 627	2.33 671	0.61 656	1.91 668	1.05 670	2.44 667	2.34 675

DStereoFS	3.67 667	1.49 661	2.18 625	1.32 652	1.32 657	4.41 674	1.26 623	3.75 671	9.27 688	3.36 666	6.80 673	4.81 668	13.54 695	6.95 656	4.76 659	0.73 647	0.69 661	1.17 660	2.40 691	1.27 656	1.95 670

WAO-6	2.81 660	1.60 664	1.46 574	2.36 670	2.28 673	3.55 662	2.29 675	4.21 675	4.56 678	2.36 640	4.51 658	4.88 669	2.66 659	4.60 601	4.07 656	1.72 665	1.15 684	2.31 672	1.46 678	2.31 664	1.85 667

test_sample8	2.19 639	0.49 535	1.13 518	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.82 529	1.15 440	2.26 633	1.30 448	4.94 670	2.52 657	2.27 529	7.92 675	0.57 632	12.61 708	0.62 638	0.67 646	0.45 580	0.42 571

SGM+DAISY	2.41 649	1.07 633	2.14 622	1.18 648	1.10 641	2.14 625	1.36 629	1.96 571	1.66 606	5.46 687	7.07 676	4.95 671	4.32 678	5.50 624	2.26 625	1.04 657	1.02 680	0.99 655	0.97 664	1.02 647	1.04 651

tt	6.58 682	0.26 225	6.10 664	3.77 690	2.16 667	11.55 690	19.63 700	13.33 698	5.74 683	2.96 658	2.65 634	4.97 672	6.33 687	3.81 587	7.24 669	9.15 700	11.32 707	5.89 700	6.24 701	6.03 695	2.55 681

KSHMR	8.75 687	2.06 678	2.11 620	3.53 688	3.11 686	4.13 672	2.69 680	5.60 683	61.37 724	3.00 660	55.83 722	4.98 673	2.45 655	4.49 598	2.61 634	3.46 685	1.55 688	3.14 689	1.94 685	3.72 688	3.18 688

Dean	2.91 663	1.53 663	2.07 616	2.96 681	2.51 678	3.15 657	2.14 670	4.75 679	4.41 677	2.76 653	6.10 671	5.53 674	2.37 652	2.97 566	1.92 613	3.18 680	0.85 670	2.51 680	1.04 669	2.88 678	2.47 680

WCMA_ROB	1.84 622	0.47 528	1.31 545	0.69 546	0.57 521	2.11 623	1.14 610	1.87 545	1.73 614	4.04 672	6.43 672	5.62 675	3.61 671	2.59 551	1.94 614	0.52 623	0.44 629	0.39 589	0.42 608	0.48 593	0.47 591

LVE	3.31 666	1.67 666	1.64 590	2.85 676	2.42 677	3.20 659	2.26 674	4.78 680	5.05 680	2.35 638	6.91 674	6.02 676	2.37 652	9.15 680	2.17 624	3.19 681	1.08 683	2.38 675	1.47 679	2.81 674	2.40 678

JetRed	6.91 683	8.80 695	25.96 702	2.85 676	3.25 688	13.98 696	11.87 695	6.25 688	4.28 676	4.45 677	4.56 659	6.69 677	5.46 681	7.46 666	14.05 690	2.59 675	3.31 693	2.59 681	2.29 690	4.20 692	3.36 690

WAO-8	4.40 670	1.82 671	1.79 602	2.34 668	2.20 668	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 698	3.94 670	7.84 683	7.32 678	3.72 674	9.41 686	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 668	1.68 664

Venus	4.40 670	1.82 671	1.79 602	2.34 668	2.20 668	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 698	3.94 670	7.84 683	7.32 678	3.72 674	9.41 686	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 668	1.68 664

ktn	4.70 674	2.38 683	2.12 621	3.76 689	3.24 687	4.85 677	2.95 685	5.52 682	7.37 687	4.07 674	19.32 702	7.46 680	3.47 669	7.39 663	2.95 638	4.04 693	1.85 689	3.26 691	2.22 689	3.08 680	2.65 685

MeshStereo	2.26 641	0.56 564	0.92 444	0.61 468	0.49 469	2.60 642	1.02 596	3.18 662	2.05 636	7.40 693	4.98 667	7.58 681	2.98 664	6.37 642	1.96 615	0.43 603	0.43 626	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
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
notaker	3.98 669	2.40 684	2.68 640	3.82 691	3.27 689	3.97 670	2.14 670	4.78 680	3.45 668	4.12 675	6.94 675	7.65 682	3.26 667	7.82 673	5.30 662	4.04 693	1.41 686	3.36 692	2.10 688	3.88 689	3.31 689

FCDSN-DC	2.32 644	0.63 589	0.81 385	0.84 608	0.75 594	2.23 627	0.94 581	2.09 602	1.80 619	5.45 686	7.72 682	7.77 683	6.93 689	3.39 578	1.80 607	0.52 623	0.48 640	0.52 620	0.51 631	0.57 613	0.58 617
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 633	0.59 574	0.89 432	0.70 552	0.61 544	3.95 669	0.94 581	1.80 525	1.79 618	4.41 676	4.43 657	8.17 684	3.66 672	3.40 579	1.33 563	0.52 623	0.48 640	0.54 626	0.58 638	0.53 606	0.50 600

LE_ROB	8.05 685	0.37 478	23.53 696	0.74 576	0.33 299	2.77 650	2.87 684	3.71 670	27.24 709	25.39 709	8.87 687	8.46 685	26.71 708	6.65 648	21.99 699	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

UNDER WATER	5.08 676	2.33 682	5.55 660	3.94 693	3.51 690	5.20 680	2.72 682	5.61 684	16.52 700	3.84 669	4.60 660	9.21 686	5.89 683	5.90 634	8.66 678	3.75 688	1.34 685	3.18 690	1.88 683	4.33 694	3.61 691

UNDER WATER-64	5.27 677	2.32 681	8.78 674	3.93 692	3.54 691	7.61 683	3.03 686	5.84 685	14.19 692	4.04 672	4.04 655	9.39 687	6.26 685	5.93 636	8.48 677	3.60 687	1.51 687	3.13 688	1.88 683	4.29 693	3.61 691

FC-DCNN	2.72 659	0.59 574	0.86 405	0.73 572	0.57 521	2.91 653	1.04 598	3.01 660	2.60 652	6.83 688	7.64 680	9.92 688	6.33 687	5.21 614	3.14 642	0.53 629	0.48 640	0.51 618	0.50 628	0.53 606	0.51 604

DGTPSM_ROB	13.01 695	8.23 693	21.87 692	9.51 697	18.10 696	11.56 691	32.01 706	10.63 695	16.20 696	7.03 690	19.48 703	10.15 689	16.66 698	9.83 690	22.42 700	4.75 696	8.68 700	5.37 697	10.25 706	6.16 696	11.36 700

DPSMNet_ROB	13.02 696	8.23 693	21.91 693	9.53 698	18.11 697	11.56 691	32.02 707	10.64 696	16.23 697	7.05 691	19.49 704	10.16 690	16.66 698	9.85 691	22.43 701	4.77 697	8.68 700	5.38 698	10.26 707	6.17 697	11.36 700

FC-DCNN v2	2.81 660	0.59 574	0.85 399	0.73 572	0.57 521	2.97 655	1.05 600	3.39 666	2.61 653	6.98 689	7.67 681	10.38 691	6.31 686	5.75 632	3.37 648	0.53 629	0.48 640	0.51 618	0.50 628	0.53 606	0.51 604

TorneroNet	10.70 691	2.03 675	1.82 606	3.43 686	3.01 685	43.83 712	2.22 673	8.87 692	67.47 725	7.17 692	27.36 706	10.68 692	3.85 676	8.67 679	7.65 674	3.59 686	0.88 673	3.04 687	1.57 681	3.71 687	3.17 687

TorneroNet-64	5.30 678	2.03 675	1.74 601	3.43 686	2.81 683	10.09 687	2.12 669	9.10 693	17.12 703	4.96 683	9.27 689	10.72 693	3.70 673	9.20 681	4.55 658	3.31 683	0.84 667	2.88 686	1.55 680	3.49 686	3.04 686

MANE	6.19 679	0.59 574	1.03 488	0.93 633	1.22 654	13.38 693	2.69 680	12.81 697	17.94 704	8.21 694	10.82 692	14.72 694	11.68 691	11.39 694	11.90 687	0.59 636	0.50 645	0.52 620	1.76 682	0.55 610	0.54 608

USTest	14.33 697	14.94 699	21.04 691	17.44 699	16.05 695	23.26 697	33.84 708	21.73 700	11.80 691	9.36 695	10.14 690	15.97 695	13.20 694	17.28 698	22.43 701	3.78 691	5.01 697	6.17 701	6.16 700	9.25 700	7.72 698

TCMNet-wrong-test	10.31 689	11.40 697	14.84 683	20.96 703	18.45 698	13.80 695	10.76 694	15.78 699	3.53 669	5.20 685	5.52 669	16.26 696	12.61 692	7.51 668	10.15 681	7.43 698	2.37 691	4.31 696	3.43 695	11.36 701	10.61 699

DPSimNet_ROB	11.20 693	4.98 692	35.43 706	2.90 679	4.52 694	7.89 684	17.09 699	4.66 678	6.06 685	14.89 702	10.93 693	17.29 697	36.81 713	13.18 696	15.68 694	2.86 676	6.29 699	5.75 699	5.09 699	3.91 690	7.70 697

pmcnn	2.37 646	0.42 508	2.71 641	0.63 488	0.43 431	1.54 573	1.19 616	2.01 585	1.53 595	2.64 649	7.60 679	18.07 698	1.45 591	3.44 583	2.78 635	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

iinet-test	17.98 698	18.06 700	23.82 698	20.87 701	19.70 699	26.55 698	35.70 709	25.04 704	15.93 693	13.33 697	13.25 694	20.58 699	17.79 700	20.62 700	25.11 704	9.58 702	8.78 702	9.88 703	9.85 704	13.23 702	11.95 702

IINet	17.98 698	18.06 700	23.81 697	20.87 701	19.70 699	26.55 698	35.70 709	25.04 704	15.93 693	13.33 697	13.25 694	20.58 699	17.79 700	20.62 700	25.11 704	9.58 702	8.78 702	9.88 703	9.85 704	13.23 702	11.95 702

Anonymous_1	43.04 717	18.73 702	24.79 699	21.81 704	46.26 715	27.80 700	37.60 711	28.08 708	16.14 695	14.66 701	14.30 696	20.65 701	17.88 702	21.56 702	25.94 707	117.93 725	8.92 704	100.65 721	126.50 723	158.64 726	12.08 704

DPSM_ROB	19.08 700	19.14 703	25.17 700	22.15 705	20.85 702	28.17 701	37.82 712	26.56 706	16.85 701	14.14 699	14.84 697	21.70 702	18.75 703	21.87 703	26.55 708	10.16 706	9.30 705	10.47 705	10.42 708	14.03 704	12.61 705

DPSM	19.08 700	19.14 703	25.17 700	22.15 705	20.85 702	28.17 701	37.82 712	26.56 706	16.85 701	14.14 699	14.84 697	21.70 702	18.75 703	21.87 703	26.55 708	10.16 706	9.30 705	10.47 705	10.42 708	14.03 704	12.61 705

xxxxx1	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

tt_ll	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

ff	54.10 719	25.67 705	27.13 703	113.43 720	96.96 720	30.69 705	47.44 714	32.38 711	25.60 706	17.75 704	17.27 699	21.81 704	21.02 705	24.43 706	33.82 710	33.37 717	40.54 719	157.71 724	175.86 724	66.16 719	72.93 722

HanzoNet	11.04 692	3.62 691	8.10 672	4.08 694	3.55 692	4.90 678	2.73 683	7.19 690	10.10 689	31.86 718	28.92 708	21.96 707	36.36 711	18.08 699	10.17 682	7.94 699	3.32 694	3.47 693	3.31 693	7.06 698	4.04 694

SGM-ForestM	6.52 681	0.38 485	1.26 538	0.63 488	0.35 324	13.59 694	5.32 692	6.32 689	6.70 686	11.14 696	9.18 688	22.51 708	13.93 696	16.89 697	20.07 698	0.36 573	0.37 610	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

LRCNet_RVC	22.74 703	32.10 709	21.97 694	29.84 707	26.23 705	4.42 675	0.81 546	22.66 701	2.02 634	26.93 710	29.26 709	23.06 709	15.59 697	23.84 705	18.88 697	31.75 716	19.90 718	34.65 716	32.13 717	30.54 715	28.32 715

Selective-IGEV-i1pa	19.94 702	26.52 708	23.52 695	2.94 680	1.59 663	31.97 710	20.54 701	30.88 710	25.25 705	23.87 708	27.58 707	33.01 710	26.91 709	32.38 711	25.47 706	20.69 715	5.85 698	12.49 707	4.43 697	3.35 684	19.48 708

HaxPig	38.92 713	41.40 718	41.64 707	29.95 708	32.27 706	28.90 703	27.60 703	29.73 709	37.71 719	43.82 719	43.87 718	33.17 711	35.56 710	41.53 713	40.37 715	43.94 720	47.51 723	45.82 717	47.08 719	42.38 716	44.15 718

MEDIAN_ROB	42.00 715	44.40 720	44.29 711	35.15 709	34.95 707	31.28 709	29.60 705	35.88 715	40.02 721	47.20 723	46.64 720	37.37 712	38.48 721	44.35 722	42.45 716	48.03 722	49.39 724	49.71 719	49.03 720	45.14 718	46.65 719

AVERAGE_ROB	40.43 714	42.37 719	42.73 708	36.96 710	35.58 708	30.50 704	27.61 704	36.71 716	38.39 720	44.91 720	44.36 719	37.45 713	36.70 712	41.88 714	40.35 714	45.43 721	46.81 722	47.11 718	46.35 718	42.51 717	43.87 717

Hybrid-DGEV	38.35 710	38.46 714	50.28 712	44.82 716	41.90 712	56.66 714	76.35 719	53.24 718	33.80 715	28.29 712	29.84 714	43.58 714	37.86 719	43.84 719	53.39 719	20.34 711	18.69 712	21.06 708	21.00 710	28.25 710	25.34 710

FlowAnything	38.37 711	38.41 711	50.38 716	44.76 715	41.94 713	56.64 713	76.34 718	53.28 722	34.23 718	28.25 711	29.72 713	43.60 715	37.79 718	43.83 716	53.38 718	20.39 713	18.71 717	21.07 709	21.14 716	28.23 708	25.29 709

Selective-RAFT-Error	38.39 712	38.47 716	50.44 717	44.73 711	41.97 714	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.92 717	28.34 716	29.85 715	43.60 715	38.20 720	43.75 715	53.34 717	20.38 712	18.70 713	21.09 713	21.05 711	28.30 713	25.43 714

CasAABBNet	38.33 709	38.46 714	50.35 715	44.75 714	41.84 709	56.68 715	76.37 720	53.22 717	33.83 716	28.31 715	29.54 712	43.62 717	37.71 717	43.84 719	53.41 720	20.30 708	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.24 709	25.34 710

RAFT-FEzeroshot	38.32 707	38.45 712	50.28 712	44.74 712	41.87 710	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.76 713	28.29 712	29.37 710	43.69 718	37.66 715	43.83 716	53.41 720	20.32 709	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.25 710	25.35 712

RAFT-FE	38.32 707	38.45 712	50.28 712	44.74 712	41.87 710	56.68 715	76.38 721	53.24 718	33.76 713	28.29 712	29.37 710	43.69 718	37.66 715	43.83 716	53.41 720	20.32 709	18.70 713	21.07 709	21.07 712	28.25 710	25.35 712

LSM0	42.82 716	38.75 717	50.81 718	47.07 717	109.38 725	57.00 719	76.02 717	53.74 723	33.71 712	29.02 717	30.41 716	43.87 720	37.22 714	43.91 721	53.54 723	20.52 714	18.62 711	21.10 714	21.11 715	28.41 714	42.22 716

light-stereo	12.42 694	1.45 657	18.02 687	17.94 700	23.64 704	11.13 689	0.82 548	9.91 694	5.73 682	15.42 703	42.83 717	55.24 721	1.88 629	28.77 710	2.26 625	1.61 664	3.00 692	0.78 645	0.93 661	3.48 685	3.62 693

BEATNet-Init1	26.87 706	13.43 698	70.68 722	0.91 630	0.68 570	57.02 720	21.06 702	32.82 714	32.67 711	52.12 724	53.61 721	66.05 722	49.56 722	48.79 723	34.71 713	0.49 621	0.44 629	0.53 625	0.53 633	0.63 622	0.59 619

PML	51.67 718	36.25 710	13.28 682	7.46 696	20.81 701	108.69 724	232.22 727	8.72 691	27.82 710	87.01 725	269.67 727	69.67 723	61.95 723	24.76 709	14.20 691	9.74 704	3.40 695	9.62 702	4.70 698	18.74 706	4.72 696

RSGM-EC	88.84 722	82.86 723	51.22 719	105.38 718	99.51 723	94.51 722	125.67 724	90.02 724	46.43 722	45.14 721	57.50 723	101.22 724	88.55 724	154.40 724	153.26 725	105.54 723	59.55 725	113.88 722	53.02 721	92.89 724	56.17 720

acva	88.84 722	82.86 723	51.22 719	105.38 718	99.51 723	94.51 722	125.67 724	90.02 724	46.43 722	45.14 721	57.50 723	101.22 724	88.55 724	154.40 724	153.26 725	105.54 723	59.55 725	113.88 722	53.02 721	92.89 724	56.17 720

Selective-IGEV-i16pa	97.29 724	136.83 725	17.95 686	1.52 660	1.00 635	188.16 726	3.63 687	183.02 727	169.43 727	88.01 726	178.60 725	119.35 726	191.45 727	226.33 727	135.51 724	131.38 726	17.89 710	32.25 715	3.46 696	2.02 663	117.94 725

test_example2	192.40 725	210.76 726	206.48 725	199.83 725	204.73 726	172.94 725	183.52 726	133.93 726	133.41 726	191.38 727	196.19 726	187.13 727	178.77 726	205.33 726	208.00 727	222.09 727	238.72 727	186.54 727	190.54 727	227.34 727	170.31 726

ccccc		492.34 727		530.87 726	530.37 727	478.08 727		491.76 728		448.18 728		476.12 728		541.64 728		663.49 728	459.54 728	353.94 728	309.79 728	586.66 728

ASD4		10.99 696

Low-res two-view benchmark