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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

LACA2	0.25 85	0.74 486	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 139	0.63 436	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 409	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 520

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 418	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

aanet-new-78k	0.33 182	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 542

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 581	0.10 107	0.23 461

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 346	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

xyz-stereo	3.02 679	0.29 180	30.64 722	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 692	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 193	0.08 51

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 632	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 647	0.18 372

WCG-NET	0.30 156	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 644	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 643	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 615

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 546	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

TANstereo	0.33 182	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 489	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 542

aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 164	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

PSi22	0.37 221	0.73 482	1.71 289	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

252Zero-FE	0.62 486	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 693	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 142	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 509	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.26 471	0.18 372

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 247	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

XX-TBD	0.34 191	0.77 499	1.75 304	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

csc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

111	0.48 355	1.09 607	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 567

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 191	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
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
LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

LiteMatch	0.25 85	0.69 464	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

Lsterematch	0.39 249	0.69 464	1.65 266	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 117	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 611	0.08 41	0.09 79

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 116	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 128	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 282	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 616	0.08 51

IGEV++	0.34 191	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 607

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

xx1	0.46 333	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

1test111	0.44 302	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

cc1	0.47 349	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 597

tt1	0.44 302	0.64 441	1.83 362	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 588	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 575

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 184	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

DCANet-4	0.40 257	0.27 138	2.21 483	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 499	2.12 464	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 582	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

DCANet	0.42 284	0.77 499	1.95 419	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 184	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

HITNet	0.46 333	0.92 553	2.09 455	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
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
MLCV	0.48 355	0.89 546	1.85 367	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 533	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 415	1.61 262	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 591

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 117	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 167	2.46 535	0.43 524	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 564	0.22 436

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 663	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 140	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.06 1

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 142	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 158	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 191	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 153	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 236	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.19 355	0.08 51

ProNet	0.30 156	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 229	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

qqq	0.38 234	0.21 37	1.34 196	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 653	0.36 608	0.12 158	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 597	0.37 582

AFF-stereo	0.44 302	0.96 571	1.78 326	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 572	0.10 116

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 482	1.91 400	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

Zero-FE251	0.56 447	0.29 180	1.27 176	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 689	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 570	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

SCV_C0	0.33 182	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.26 471	0.17 352

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 605	0.36 575

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

ff7	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 208	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

rrr	0.46 333	0.34 246	3.08 627	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 562	0.16 282	0.25 487

11t	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

anonymousdsp	0.34 191	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520

ccc-4	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 530	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

NRIStereo	0.46 333	0.25 108	1.77 322	0.47 555	0.16 131	0.95 600	0.74 624	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

THIR-Stereo	0.86 590	0.62 426	2.13 466	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 689	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 537	2.25 645	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

DRaft	0.62 486	0.38 280	1.76 313	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 607	0.53 219	0.53 310	0.67 537	0.99 599	0.38 282	1.00 616	1.44 492	2.10 640	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

RE-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

iRAFT	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 298	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 572	0.08 41	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

test_xeample3	0.46 333	0.34 246	2.99 621	0.37 462	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 618	0.17 306	0.26 497

ARAFT	0.60 473	1.23 629	3.10 630	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 572	0.21 421

GMStereo	0.38 234	0.99 588	1.91 400	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-30k	0.28 126	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 556	0.08 41	0.27 505

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 626	0.08 41	0.27 505

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 542	1.75 304	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 602	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 527	1.75 304	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 541	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 126	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.13 193	0.06 1

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 135	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 164	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 222	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

H2IRNET	0.40 257	0.61 420	1.90 394	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

mmm	0.38 234	0.21 37	1.18 156	0.35 418	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

1111x	0.74 555	0.21 37	1.93 406	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 679	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

Any-RAFT	0.38 234	0.25 108	1.89 389	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

CASS	0.39 249	0.30 197	1.61 262	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 204	0.20 21	1.36 201	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

dd	0.42 284	0.96 571	1.77 322	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

DEmStereo	0.68 522	0.31 211	2.25 495	0.42 520	0.17 162	0.66 483	0.89 638	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 602	0.45 341	1.26 634	1.54 512	2.26 646	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 167	1.92 403	0.49 565	0.17 162	0.60 391	0.59 590	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 599	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

iGMRVC	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

CRE-IMP	0.41 265	0.22 54	1.76 313	0.48 563	0.17 162	0.79 561	0.69 616	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
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
cross-raft	0.40 257	0.27 138	2.22 487	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

test_xeample	0.72 543	0.21 37	1.36 201	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 684	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 535	1.78 326	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

FENet	0.44 302	0.30 197	2.42 526	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

iResNet	0.51 401	0.76 490	2.59 566	0.41 509	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 609

IGEV_i1	0.44 302	0.26 126	2.01 437	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 513

IGEV-FE	0.53 421	0.34 246	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 268	1.21 164	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 546	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.13 193	0.15 299

999	0.29 139	0.25 108	1.05 133	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 611

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 125	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 236	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 227	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

model_zeroshot	0.44 302	0.68 460	1.97 433	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 615	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 228	1.20 162	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

RAStereo	0.28 126	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 228	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

ToySt	0.44 302	0.61 420	1.89 389	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 304	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

DisPM	0.43 293	0.33 228	1.78 326	0.57 603	0.18 209	0.59 379	0.63 604	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

MIPNet	0.83 586	0.81 516	2.40 523	0.61 615	0.18 209	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 523	1.94 661	0.85 573	0.73 512	1.68 658	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 587	0.25 450	0.12 187

IPLGR	0.54 427	0.56 404	2.68 577	0.36 438	0.18 209	0.62 431	0.54 573	1.02 605	0.64 425	0.73 563	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

PFNet+	0.45 321	0.37 268	1.86 375	0.46 550	0.18 209	0.58 360	0.77 628	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

GES	0.44 302	0.28 167	1.88 382	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 501	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

222	0.78 570	0.23 76	1.23 168	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 691	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

xxxx	0.70 531	0.21 37	1.33 191	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 685	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 246	1.50 242	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 180	5.48 676	0.32 343	0.19 245	1.18 632	0.62 601	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 404	1.05 133	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 551

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 536	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 603	0.17 352

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample3	0.50 384	0.41 310	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 265	1.54 249	0.41 509	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 603	0.12 187

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 121	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 567

UDGNet	0.44 302	1.02 598	1.74 298	0.35 418	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 627	0.19 499	0.27 482	0.15 299

dad	0.51 401	1.01 594	1.74 298	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 514	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 630	0.18 479	0.22 404	0.14 257

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 138	1.78 326	1.79 673	0.19 245	0.62 431	0.45 542	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 557	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

RAFT	0.45 321	0.92 553	1.59 256	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 624	0.13 230

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 246	2.23 491	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 641	0.69 474	0.72 559	0.70 532	0.78 536	0.42 425	3.77 679	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

GASTEREO	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.56 598	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 556	0.14 222	0.20 408

qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 137	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 239	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

test_sample7	0.47 349	0.33 228	1.49 239	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

riskmin	0.37 221	0.22 54	1.74 298	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 486	2.90 612	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

GANet-ADL	0.44 302	0.41 310	2.31 504	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

AdaStereo	0.44 302	0.38 280	1.79 346	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
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.
CBMV	0.71 540	0.76 490	2.64 572	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 629	0.98 573	0.78 556	0.85 599	0.71 536	0.86 571	1.10 626	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 560
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 590	0.33 228	6.08 679	0.32 343	0.21 275	1.08 622	0.68 613	1.06 618	0.92 599	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.10 116

MSCF	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.58 605	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 562	0.15 245	0.21 421

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

HI	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 420	1.18 156	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

ffm	0.47 349	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

ff1	0.73 552	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

mmx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 415	1.88 382	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

BUS	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.91 595	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

test_4	0.40 257	0.37 268	2.01 437	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 594	2.08 454	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 589	0.12 187

psmg	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

IPLG	0.69 527	0.84 527	2.43 530	0.35 418	0.21 275	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 357	1.39 650	0.51 356	0.37 273	0.87 600	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

AACVNet	0.54 427	0.78 507	1.73 293	0.36 438	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 280	1.65 266	0.35 418	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 624	0.21 275	0.73 528	1.79 678	0.57 248	0.53 310	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 597

KYRaft	0.48 355	0.29 180	1.75 304	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 524	0.93 589	0.53 388	0.72 571	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 620

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 550	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 561	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 471	2.39 520	0.40 501	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

CCAANet	0.40 257	0.33 228	1.65 266	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 310	1.50 242	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 537	0.68 513	0.73 512	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 384	1.15 619	1.73 293	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

G2L-ROB	0.51 401	0.95 568	1.96 428	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

SCV	0.35 204	0.59 413	1.37 206	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.34 544	0.29 520

FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 180	2.49 544	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 565	0.58 254	0.49 267	0.69 545	0.46 307	0.79 541	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 645	0.14 452	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 603	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample8	1.12 620	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 636	0.56 417	2.53 666	1.31 638	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 228	0.93 114	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 641	3.16 684	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

ssnet_v2	0.55 439	0.60 415	1.86 375	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 514	0.54 395	0.81 548	0.47 472	0.77 413	0.70 508	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 533

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

LCNet	0.54 427	0.37 268	1.78 326	0.92 642	0.22 305	0.96 601	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 582	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 659	0.39 591

ICVP	0.46 333	0.29 180	2.41 524	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 577	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 515	0.80 511	1.90 394	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 611	0.95 614	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 631	0.13 371	0.24 436	0.17 352

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 647	2.96 616	0.40 501	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 605	0.17 352

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 553	0.96 560	0.76 547	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 600	1.19 588	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 539	0.25 450	0.28 513

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 629	1.99 434	0.39 489	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 564	0.12 187

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 137	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 229	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MyStereo06	0.54 427	0.41 310	2.68 577	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 595	0.52 371	0.78 536	0.58 524	0.48 294	1.10 573	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

MyStereo05	0.49 373	0.41 310	2.72 584	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

MyStereo04	0.48 355	0.40 300	2.65 574	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

CBFPSM	0.56 447	0.91 551	1.82 359	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 611	0.83 592	0.62 360	1.35 602	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

DCRE	0.50 384	0.63 436	2.13 466	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 653	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.16 282	0.15 299

CSP-Net	0.50 384	0.39 292	1.25 171	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

STrans-v2	0.67 515	0.56 404	2.64 572	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 607	0.85 573	0.89 579	0.93 608	1.83 565	1.21 591	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.54 589	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 524	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 605	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

PSM-AAD	0.63 493	0.22 54	1.77 322	0.37 462	0.23 325	0.86 583	1.17 659	0.59 263	0.60 370	0.64 524	0.71 536	0.68 483	2.93 675	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 560

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 640	0.23 325	0.62 431	1.42 674	0.62 284	0.60 370	0.72 559	0.78 557	0.56 412	3.07 678	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 197	1.76 313	0.60 614	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 607	0.43 321	0.72 571	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 604

RALAANet	0.43 293	0.98 583	1.90 394	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 199	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 639	0.08 41	0.39 591

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

DFGA-Net	0.51 401	1.06 603	1.75 304	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 572	0.15 299

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 579	1.89 389	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 518	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 340	0.51 258	0.45 542	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 171	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 612	0.19 355	0.31 542

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 121	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 595	0.21 387	0.16 331

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 406	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 276	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 550	1.83 362	0.44 531	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

hknet	0.47 349	0.29 180	1.70 282	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 514	0.53 383	0.80 545	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 76	2.41 524	0.54 589	0.24 340	0.77 552	0.46 545	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 606

Anonymous3	0.42 284	0.35 255	2.09 455	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

sAnonymous2	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

FADNet_RVC	0.81 582	1.14 615	2.42 526	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 676

TDLM	0.67 515	0.92 553	1.76 313	0.37 462	0.24 340	0.66 483	0.56 582	0.82 435	0.74 523	1.16 628	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 655	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 621	0.14 399	0.32 523	0.16 331

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 520	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

coex_refinement	0.58 459	0.94 561	1.87 380	0.38 479	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 548	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

ACV-stereo	0.66 510	0.76 490	2.86 603	0.32 343	0.25 360	1.01 609	0.60 592	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 650	0.94 611	1.40 489	0.69 506	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

iinet-f	0.57 454	0.93 559	2.27 498	0.31 314	0.25 360	0.83 575	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 512	0.67 559	0.73 401	0.67 501	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 605	0.16 331

IER	0.43 293	0.38 280	1.69 278	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

NINENet	0.50 384	0.33 228	1.69 278	0.55 596	0.25 360	0.91 595	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

HHNet	0.60 473	0.65 448	2.60 568	0.36 438	0.25 360	0.64 463	0.61 596	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 618	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 626	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 538	1.95 419	0.47 555	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 520	1.78 326	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 561	2.13 466	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

GANet	0.75 558	0.84 527	2.01 437	0.40 501	0.25 360	0.74 534	0.66 607	0.87 482	0.73 519	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 527	2.71 657	1.15 581	0.17 525	0.16 498	0.44 636	0.16 446	0.31 514	0.20 408

CFNet	0.58 459	0.96 571	1.78 326	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

AANet_RVC	0.68 522	1.00 590	2.09 455	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 591	0.80 545	0.41 407	2.46 638	1.02 563	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 559	0.69 522	0.83 555	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 448	1.62 264	0.46 550	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 532	0.38 374	2.78 659	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 604	0.26 547	0.27 482	0.39 591

ETE_ROB	0.60 473	0.71 471	1.55 251	0.37 462	0.25 360	0.69 507	0.51 562	1.47 651	0.70 484	0.80 581	0.69 522	0.85 564	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 546	2.23 491	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 597	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 292	2.29 502	0.38 479	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 589	0.15 299

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

HBP-ISP	0.76 562	1.30 637	3.19 640	0.35 418	0.26 378	0.85 581	0.54 573	1.03 612	0.72 504	0.80 581	0.69 522	0.68 483	0.83 592	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 611	0.25 539	0.28 488	0.24 475

CRFU-Net	0.56 447	0.38 280	1.86 375	0.46 550	0.26 378	0.82 572	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 536	1.35 642	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 404	2.66 575	0.44 531	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 571	0.74 546	0.91 583	0.85 596	1.83 565	0.81 532	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 542	1.85 367	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 564

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 482	1.90 394	0.36 438	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 634	2.12 464	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 632	0.28 513

SuperB	1.15 625	1.14 615	5.43 675	0.36 438	0.26 378	0.81 569	0.89 638	0.88 491	1.17 629	0.67 537	0.68 513	0.63 445	1.39 646	1.74 545	3.37 669	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 689	0.25 487

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 619	2.46 535	0.47 555	0.26 378	0.83 575	0.61 596	0.97 569	0.89 592	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 623	0.24 533	0.39 589	0.31 542
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
CVANet_RVC	0.65 505	0.80 511	2.13 466	0.36 438	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 545	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 572	0.15 299

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 469	1.94 416	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

DNS	0.93 602	0.22 54	1.33 191	1.53 667	0.27 391	2.18 670	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 692	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 681

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 630	0.09 78	0.34 564

zh-mn7	0.80 574	1.54 652	3.00 622	0.35 418	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 518	1.87 573	1.18 586	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 613	2.46 535	0.36 438	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 575	0.69 545	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 581	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 532	2.18 479	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

DispNO	0.67 515	0.98 583	2.58 564	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 555	0.47 472	2.46 638	0.68 504	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 581	0.16 282	0.17 352

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 583	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 668	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 588	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 389	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

SFCPSM	0.46 333	0.24 94	2.35 513	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 520	1.85 367	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

SANet	1.20 629	1.21 627	3.33 649	0.38 479	0.27 391	1.73 654	0.85 635	1.10 625	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 623	2.84 658	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 551

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 475	1.66 272	0.37 462	0.27 391	0.67 489	0.47 553	0.89 497	0.71 494	0.78 577	0.70 532	0.81 548	0.53 500	1.70 538	0.76 522	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 117	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

z-mn7	0.80 574	1.52 651	2.62 569	0.36 438	0.28 406	1.01 609	0.48 557	0.90 503	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 527	2.03 596	1.09 572	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 222	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

ACRE	0.56 447	1.14 615	2.77 595	0.76 629	0.28 406	0.60 391	0.56 582	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 564	0.18 372

SACVNet	0.60 473	0.74 486	1.90 394	0.37 462	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 531	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 579	0.24 475

cf-r	0.53 421	0.81 516	2.15 472	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 524	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

DSFCA	0.54 427	0.35 255	1.41 216	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 637	0.76 378	0.70 484	0.72 559	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

MeshStereo	1.21 630	1.15 619	3.01 623	0.34 402	0.28 406	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 622	0.26 497
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
quiztm	0.37 221	0.82 520	1.45 227	0.40 501	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

AANet	0.82 585	0.91 551	2.89 608	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 478	0.97 548	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 542

BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.98 604	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 138	0.79 82	0.39 489	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 541	0.23 194	0.64 365	1.04 566	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

FSD					0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 613	0.30 572	0.31 514

castereo	0.30 156	0.44 334	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 581	0.12 158	0.09 79

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

TRStereo	0.53 421	0.76 490	2.38 518	0.42 520	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 666	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 621	0.13 193	0.32 551

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 571	1.91 649	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 593	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

psmorigin	1.36 641	0.60 415	13.80 702	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 613	0.88 580	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 520

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 415	0.62 431	0.54 573	0.97 569	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 624	3.16 636	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 632

RTSC	0.72 543	1.00 590	2.22 487	0.40 501	0.29 415	0.82 572	0.31 429	0.96 560	1.10 623	0.92 607	0.81 561	0.78 536	0.58 524	1.23 471	1.55 614	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 605	0.30 533

HSM	0.62 486	0.76 490	1.72 290	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 644	0.64 550	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

LALA_ROB	0.60 473	0.76 490	1.69 278	0.36 438	0.29 415	0.79 561	0.55 577	0.94 541	0.77 552	0.81 587	0.67 506	0.94 593	0.49 488	0.99 440	0.73 518	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 125	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

MSAF-DinoV2	3.10 680	1.86 673	10.68 693	3.61 692	0.30 432	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 577	1.56 651	1.10 626	26.49 721	1.96 630	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 688	0.92 655	0.99 665

zh-sn7	0.89 596	1.73 665	3.09 629	0.39 489	0.30 432	0.82 572	0.63 604	0.96 560	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 632	1.63 617	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 520

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 410	1.75 304	0.36 438	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 594	0.11 142

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 571	2.63 570	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 533

coex-ft	5.95 690	1.67 659	60.57 723	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 616	0.74 356	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 563	8.96 695	0.44 633	2.08 691	0.18 551	0.19 499	0.38 579	4.62 696

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 542	3.10 630	0.38 479	0.30 432	0.79 561	0.48 557	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 530	0.60 531	0.67 382	0.73 518	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 572	0.16 331

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

Anonymous_2	0.74 555	0.32 219	1.65 266	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 560	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 538	2.11 460	0.32 343	0.30 432	0.84 577	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 531	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 511	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 490	2.07 449	0.35 418	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 597	0.08 51

rafts_anoy	0.43 293	0.89 546	1.96 428	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 606	2.74 590	0.43 524	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 518	0.72 571	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

psm_up	0.57 454	0.61 420	1.83 362	0.35 418	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

CFNet-ft	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

FADNet	0.64 497	1.22 628	2.06 447	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 632	0.24 475

STTStereo	0.51 401	0.69 464	2.14 471	0.36 438	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

NCCL2	0.65 505	0.94 561	1.96 428	0.43 524	0.30 432	0.71 515	0.68 613	0.84 453	0.65 439	0.70 551	0.60 450	0.86 571	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 651	0.25 539	0.22 404	0.24 475

FBW_ROB	0.83 586	0.77 499	1.77 322	0.44 531	0.30 432	0.87 587	0.46 545	1.10 625	0.91 595	0.81 587	0.75 549	1.01 607	0.61 540	3.66 678	1.23 593	0.26 605	0.23 577	0.36 623	0.25 539	0.27 482	0.62 632

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 410	0.98 123	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 626	0.09 78	0.29 520

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 125	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 514	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 216	0.36 438	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 612	0.18 334	0.12 187

Wz-Net-TNSev	0.91 598	1.73 665	3.08 627	0.36 438	0.31 453	1.00 608	0.71 620	1.06 618	0.97 605	0.71 556	0.72 541	1.09 622	0.87 600	2.42 632	1.59 615	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 613	0.35 567

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 641	3.11 632	0.40 501	0.31 453	0.71 515	0.60 592	0.98 573	0.87 584	0.67 537	0.83 566	0.96 596	0.60 531	1.67 534	0.97 548	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 564	0.24 475

CIPLG	0.56 447	1.19 625	2.46 535	0.80 633	0.31 453	0.61 411	0.57 586	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

IPLGR_C	0.58 459	1.25 632	2.72 584	0.80 633	0.31 453	0.60 391	0.61 596	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

PS-NSSS	0.63 493	1.00 590	1.81 353	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 594	2.33 508	0.38 479	0.31 453	0.72 521	0.55 577	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 524	0.47 472	2.00 595	0.82 533	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 629	0.10 107	0.32 551

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 300	1.88 382	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

StereoVision	0.45 321	0.72 475	1.94 416	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 292	1.96 428	0.45 545	0.32 463	0.92 597	0.57 586	1.14 630	0.56 342	0.81 587	0.40 273	0.55 399	0.69 564	0.65 376	1.04 566	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 608	0.17 306	0.25 487

test-3	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.29 520

test_3	0.44 302	0.20 21	1.70 282	0.36 438	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 599	0.29 495	0.28 513

CrosDoStereo	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

UPFNet	0.46 333	0.28 167	1.73 293	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

ADCL	0.99 608	0.79 509	2.43 530	0.39 489	0.32 463	1.50 642	1.90 679	0.92 524	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 462	3.31 667	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

MSMD_ROB	1.34 639	0.96 571	2.38 518	0.39 489	0.32 463	1.96 660	0.62 601	0.91 515	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 685	1.95 665	2.43 635	1.33 601	0.29 616	0.26 597	0.32 617	0.32 587	0.30 506	0.30 533

SGM-Forest	1.04 616	0.42 318	3.59 655	0.41 509	0.32 463	1.05 614	1.32 665	0.94 541	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 641	2.35 648	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

DStereoRT	0.81 582	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 478	0.92 597	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 631	1.76 548	1.04 566	0.14 469	0.13 433	2.17 691	0.78 666	0.16 282	0.66 637

FE-Mocha	0.41 265	0.31 211	1.44 224	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 585	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

AIO-test1	0.45 321	0.87 538	2.27 498	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

MyStereo8	0.54 427	0.80 511	2.76 592	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 564

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

GASNet	0.73 552	1.47 649	3.04 624	0.47 555	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 518	0.55 508	2.03 596	0.65 497	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 624	0.28 513

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 579	2.19 481	0.36 438	0.33 478	0.90 593	0.60 592	0.92 524	0.81 571	0.75 568	0.72 541	0.73 512	0.65 552	1.39 486	0.71 511	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

AASNet	0.56 447	1.03 599	2.34 510	0.37 462	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 605	0.24 475

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 626	1.95 419	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 565	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 588	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 605	0.29 520

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

w-ln-seven	0.74 555	1.05 601	2.54 558	0.37 462	0.34 491	1.03 612	0.47 553	1.00 594	1.08 620	0.90 604	0.85 573	0.85 564	0.57 518	1.37 484	1.26 596	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 573	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 615	0.59 629

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 158	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 542

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 184	0.79 632	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 582

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 512	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 562	0.10 107	0.19 389

DAS	0.56 447	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SepStereo	0.52 415	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

RAFT-345	0.53 421	0.30 197	2.34 510	0.38 479	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 601	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

ADLNet	0.60 473	0.71 471	1.95 419	0.35 418	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 543	0.62 462	0.80 545	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 579	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

DISCO	0.57 454	0.34 246	1.87 380	0.45 545	0.34 491	0.84 577	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 618	0.53 500	1.10 453	0.82 533	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

WCMA_ROB	1.12 620	0.83 525	2.66 575	0.58 605	0.34 491	1.17 631	0.71 620	0.93 532	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 671	1.71 660	1.70 538	1.84 628	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 604

WQFJX1	0.45 321	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 674	2.08 671	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

DDVS	0.62 486	0.40 300	1.40 214	2.21 681	0.35 504	0.87 587	1.00 647	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 581	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 224	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 608	0.23 419	0.25 487

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 545	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 600	2.06 447	0.94 644	0.35 504	0.89 592	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 524	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 669	0.31 613	0.36 623	0.21 518	0.53 628	0.55 623

XQC	0.73 552	0.98 583	2.39 520	0.46 550	0.35 504	0.81 569	0.46 545	1.00 594	1.00 609	0.80 581	0.69 522	0.88 577	0.74 579	1.32 478	1.20 589	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 597	0.33 560

ADCMid	0.96 607	1.32 641	2.74 590	0.38 479	0.35 504	0.99 605	0.58 588	0.94 541	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 449	3.97 674	0.21 570	0.19 543	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

ADCRef	0.80 574	0.96 571	2.29 502	0.37 462	0.35 504	0.96 601	0.51 562	0.87 482	0.75 537	0.88 600	0.83 566	0.61 439	1.36 643	1.02 445	3.27 665	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

NVstereo2D	0.58 459	0.40 300	2.03 445	0.35 418	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

NLCSM	0.46 333	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 644	1.59 653	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

WZ-Net	0.92 600	1.31 638	3.76 656	0.41 509	0.36 513	0.86 583	0.71 620	1.00 594	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 611	1.61 616	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 513

GMOStereo	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

ADLNet2	0.68 522	0.84 527	3.19 640	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 589	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 641	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 621	0.47 361	0.66 557	1.34 481	0.94 544	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

test-2	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

APVNet	0.70 531	0.67 457	2.71 582	0.38 479	0.36 513	0.85 581	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 524	0.55 508	2.31 619	0.78 526	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

ADCS	1.05 617	1.36 646	2.98 620	0.42 520	0.36 513	0.96 601	0.81 633	1.06 618	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 475	4.86 683	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 564	0.38 585

DPSNet	0.86 590	0.60 415	2.34 510	0.58 605	0.36 513	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 513	0.94 593	1.29 635	2.08 604	1.82 627	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 617	0.40 597

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 603	2.09 455	0.47 555	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 641	0.61 494	2.07 651	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 511	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 635	0.21 421

AIO-test2	0.49 373	1.15 619	1.96 428	0.42 520	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 653	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 571	2.47 540	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 541	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.56 598	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 533	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 589	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

S-Stereo	0.80 574	0.69 464	3.89 659	0.39 489	0.37 525	0.69 507	0.70 619	0.94 541	0.98 608	0.62 505	0.91 583	0.83 555	0.60 531	2.37 623	0.66 498	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 567

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 553	2.36 516	0.38 479	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 634	1.12 610	3.04 624	0.51 574	0.37 525	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 533

WQFJA1	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.07 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

NLMM1	0.46 333	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 673	2.38 674	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

NLMM	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.06 669	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 167	1.48 236	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 387	1.03 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 420	1.47 233	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

CC-Net-ROB	0.85 589	1.15 619	2.13 466	0.88 639	0.38 531	0.88 591	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 658	0.51 446	0.93 659	0.39 635	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 620

WQFJX	0.42 284	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 663	1.82 664	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

AIO_rvc	0.41 265	0.64 441	1.29 181	0.58 605	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 652

FC-DCNN v2	1.54 652	0.58 410	2.80 599	0.44 531	0.39 537	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 683	3.07 678	2.65 651	2.30 647	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.38 585

XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 653	0.48 563	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 564	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.17 306	0.14 257

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 614	1.67 659	2.32 505	0.47 555	0.39 537	1.47 639	0.95 641	0.95 555	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 531	2.95 665	0.72 515	0.41 631	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 673

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 537	1.01 609	0.41 512	0.94 541	0.92 599	0.73 563	0.85 573	1.15 630	0.69 564	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 564	0.24 475

Nwc_Net	0.68 522	0.83 525	2.53 552	0.41 509	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 539	0.23 419	0.18 372

ADCP+	0.94 603	1.12 610	3.14 634	0.34 402	0.39 537	1.06 615	0.79 629	0.89 497	0.80 564	0.66 533	0.67 506	0.85 564	1.55 653	0.93 433	4.55 681	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

FC-DCNN	1.49 650	0.59 413	2.88 605	0.44 531	0.39 537	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 679	2.97 677	2.55 646	2.19 642	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.39 591

PWC_ROB	0.70 531	0.94 561	1.88 382	0.39 489	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 545	1.62 529	1.03 565	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 624	0.22 436

DN	0.37 221	0.23 76	1.40 214	0.37 462	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 595	0.12 158	0.19 389

NLSM1	0.39 249	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 650	1.64 654	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

RAFT_R40	0.50 384	0.21 37	1.76 313	0.50 569	0.40 547	0.61 411	0.53 569	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

FINET	0.65 505	0.95 568	3.06 626	0.35 418	0.40 547	0.58 360	0.48 557	0.92 524	1.10 623	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

HGLStereo	0.54 427	0.69 464	2.00 436	0.35 418	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	1.70 663	2.50 548	0.56 598	0.40 547	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 686

AF-Net	0.69 527	0.92 553	2.21 483	0.41 509	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 466	0.78 526	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

SHD	0.72 543	0.77 499	2.36 516	0.45 545	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 634	1.07 621	0.84 569	0.90 581	0.73 574	1.09 452	0.98 551	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 542

PA-Net	0.84 588	1.00 590	3.49 652	0.63 617	0.40 547	0.70 513	0.52 565	0.86 471	0.84 578	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 644	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 556	0.22 404	0.36 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

YMNet_1	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

FCDSN-DC	1.29 636	0.54 393	2.50 548	0.47 555	0.41 556	1.12 625	0.60 592	1.10 625	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 676	3.12 680	2.39 629	1.69 621	0.30 619	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.35 557	0.38 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 228	1.92 403	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 581	0.11 141	0.09 79

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 597	0.10 116

MFN_U_SF_RVC	1.55 653	2.39 689	3.16 636	0.65 620	0.41 556	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 548	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 685

RYNet	0.70 531	0.56 404	2.25 495	0.35 418	0.41 556	0.86 583	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 583	0.60 531	2.70 655	1.00 557	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 280	2.47 540	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 587	0.14 222	0.10 116

DF	0.34 191	0.29 180	0.95 117	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 537	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 562	0.09 78	0.20 408

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 123	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 145	0.53 584	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 579	0.71 639

RAFT-Test	0.44 302	0.38 280	2.01 437	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.11 142

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 219	2.20 482	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.09 79

aanetorigin	0.77 566	0.80 511	2.59 566	0.43 524	0.44 566	0.58 360	1.01 649	0.57 248	0.68 465	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 450	1.07 569	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 629	0.30 533

RP	0.67 515	0.82 520	1.94 416	0.43 524	0.44 566	0.65 477	0.45 542	0.89 497	0.82 572	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 513	0.66 498	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

RGC	0.71 540	0.97 579	2.18 479	0.44 531	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 545	0.70 508	0.23 587	0.18 530	0.28 604	0.26 547	0.29 495	0.27 505

PASM	0.72 543	0.68 460	1.91 400	0.47 555	0.44 566	0.60 391	0.51 562	0.76 378	0.80 564	0.77 575	0.67 506	0.87 573	0.61 540	2.40 630	0.67 501	0.32 622	0.35 620	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 591

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 566	0.80 568	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 581	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 506	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

MDST_ROB	1.17 628	0.42 318	3.87 658	0.54 589	0.44 566	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 567

aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 144	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 587	0.09 78	0.10 116

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 76	1.30 184	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 556	0.14 222	0.75 643

LL-Strereo	0.72 543	1.29 636	2.49 544	0.36 438	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 537	0.58 431	0.85 564	0.79 587	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 594	0.42 603

ccnet	0.71 540	0.41 310	1.59 256	0.40 501	0.45 577	1.06 615	0.55 577	0.98 573	0.71 494	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 535	0.94 544	0.32 622	0.26 597	0.32 617	0.27 552	0.34 544	0.30 533

GwcNet	0.69 527	0.71 471	3.12 633	0.36 438	0.45 577	0.81 569	0.44 534	0.86 471	0.84 578	0.60 485	0.74 546	0.82 553	0.49 488	1.65 531	0.66 498	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

NCC-stereo	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 497	0.88 542	2.35 513	0.41 509	0.45 577	0.73 528	0.47 553	0.94 541	0.74 523	0.75 568	0.54 395	0.74 518	0.47 472	1.70 538	0.72 515	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

RT-IGEV	0.66 510	0.25 108	2.11 460	0.56 598	0.46 585	0.62 431	0.54 573	0.99 585	0.75 537	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 347	1.64 619	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 630	0.28 488	0.30 533

raftrobust	0.38 234	0.68 460	1.54 249	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

RASNet	0.61 481	0.68 460	2.03 445	0.35 418	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 589	0.61 540	2.21 614	0.73 518	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

AE-Stereo	0.42 284	0.29 180	1.65 266	0.43 524	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 626	0.22 404	0.19 389

SGM-ForestM	2.98 678	1.70 663	3.52 654	0.67 622	0.47 588	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 696	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 552	0.38 579	0.58 628

DANet	0.80 574	0.65 448	2.21 483	1.19 658	0.48 590	0.74 534	1.25 662	0.89 497	1.53 650	0.89 602	0.71 536	0.96 596	0.56 512	1.83 565	0.96 547	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 493	0.39 292	2.49 544	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 575	0.45 299	1.16 632	0.82 591	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 625	0.11 141	0.22 436

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 615

PVD	0.90 597	0.85 532	2.15 472	0.53 584	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 633	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 482	1.31 599	0.26 605	0.28 607	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 615

DeepPrunerF	0.86 590	0.86 535	2.91 613	0.45 545	0.50 592	0.64 463	0.48 557	1.14 630	2.64 679	0.63 514	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 599	0.23 587	0.19 543	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 487

ELAS_RVC	1.37 643	0.78 507	3.21 642	0.55 596	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 583	2.02 634	0.35 627	0.36 622	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 644	0.79 509	2.86 603	0.53 584	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 543	2.22 643	0.35 627	0.37 624	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

RTSA	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

TCMNet	0.66 510	0.85 532	2.55 563	0.50 569	0.52 599	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 579	0.27 505

SST-Stereo	0.52 415	0.20 21	1.76 313	0.62 616	0.53 600	0.62 431	0.66 607	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

AnyNet_C01	1.14 623	1.49 650	4.23 667	0.54 589	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 616	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 528	2.74 656	0.25 601	0.22 569	0.28 604	0.24 533	0.48 617	0.40 597

raft_robust	0.55 439	0.84 527	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 530	0.75 580	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 572	0.26 471	0.16 331

AnyNet_C32	1.00 612	1.33 643	2.53 552	0.49 565	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 515	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 507	4.07 676	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 579	0.33 560

PWCK	1.49 650	1.90 675	3.22 643	1.09 653	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 652	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 635

Select-FE	0.65 505	0.67 457	2.76 592	0.49 565	0.55 605	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 595	0.55 405	0.91 583	0.75 580	0.57 337	1.16 583	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 635	0.14 222	0.31 542

PFNet	0.60 473	0.33 228	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 579	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

NVStereoNet_ROB	1.16 627	0.95 568	2.54 558	0.58 605	0.55 605	0.78 557	0.63 604	1.00 594	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 642	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 520	1.89 389	0.59 610	0.56 608	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 533

NaN_ROB	1.14 623	0.94 561	2.96 616	0.53 584	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 573	1.00 609	1.09 623	0.87 577	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 575

TestStereo1	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

SA-5K	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 420	3.35 650	0.33 369	0.58 612	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 563	0.52 371	0.99 603	0.65 552	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 621	0.29 495	0.20 408

SAMSARA	0.91 598	0.97 579	2.22 487	0.80 633	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 602	0.94 601	1.36 646	0.87 577	1.38 643	0.90 606	1.72 542	1.02 563	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 539	0.36 564	0.35 567

GCST	0.72 543	1.10 608	2.15 472	1.11 655	0.59 614	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 655	0.45 640	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 620

UDG	0.77 566	1.23 629	2.15 472	0.67 622	0.59 614	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 607	0.67 559	1.02 445	0.73 518	0.45 635	0.34 619	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 609

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 108	1.67 274	0.54 589	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 629	0.64 425	0.95 612	1.49 638	0.50 377	0.67 559	0.59 347	1.44 609	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 635	0.13 193	0.22 436

MADNet+	1.36 641	1.93 678	5.95 677	0.81 636	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 635	0.47 645	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 626

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 603	2.11 460	0.64 618	0.59 614	1.13 627	0.43 523	1.14 630	1.05 615	0.64 524	0.71 536	0.96 596	0.61 540	1.21 467	0.76 522	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 631	0.32 551

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 154	0.53 584	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 639

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 448	3.45 651	0.50 569	0.60 619	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 531	0.57 337	0.82 533	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 624	0.31 514	0.22 436

Sa-1000	0.51 401	0.72 475	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 562	0.29 495	0.10 116

PAM_32	0.70 531	0.35 255	2.73 589	0.54 589	0.61 623	1.07 620	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 376	1.10 573	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 635	0.15 245	0.38 585

SA	0.50 384	0.75 489	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 587	0.30 506	0.10 116

PAM	0.70 531	0.35 255	2.72 584	0.56 598	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 461	0.44 211	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 365	1.01 561	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 633	0.14 222	0.38 585

Consistency-Raft	0.88 594	0.93 559	3.23 644	0.99 648	0.64 626	0.77 552	0.55 577	0.98 573	0.97 605	0.61 494	1.03 607	0.65 459	1.05 621	0.79 418	1.38 604	0.44 633	0.46 642	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 611

test_5	0.51 401	0.87 538	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 585

AIO_test	0.39 249	0.37 268	1.19 158	0.73 625	0.67 628	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

G-Net	0.99 608	0.64 441	2.76 592	0.57 603	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 378	0.67 463	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 506	1.74 624	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 547	0.37 572	0.31 542

ADCPNet	0.99 608	0.99 588	3.93 662	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 482	0.76 547	0.78 577	0.81 561	1.08 620	1.18 632	1.14 462	2.49 652	0.21 570	0.69 665	0.21 575	0.95 674	0.29 495	0.37 582

DDUNet	0.77 566	1.12 610	1.88 382	0.76 629	0.69 631	0.84 577	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 537	0.75 549	0.91 583	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 641	0.37 624	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 626

SPS-STEREO	1.07 618	1.13 613	2.88 605	0.65 620	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 617	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 573	1.72 623	0.66 649	0.61 655	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 302	0.67 457	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 597

otaku	1.03 615	1.68 661	2.72 584	0.95 645	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 585	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 498	1.14 579	0.95 662	0.46 642	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 647

WAO-7	1.48 649	1.63 655	2.49 544	0.93 643	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 638

anonymity	0.80 574	0.66 455	1.29 181	0.59 610	0.75 635	0.67 489	0.52 565	0.95 555	0.71 494	0.94 610	0.70 532	0.67 476	0.87 600	0.71 398	1.35 602	0.64 648	0.62 656	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 635

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 535	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 639	0.29 495	0.41 602

MFMNet_re	0.92 600	1.28 635	2.53 552	0.82 637	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 573	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 422	0.72 515	0.68 650	0.60 654	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 641

HUF	0.59 467	0.65 448	2.46 535	0.45 545	0.77 639	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 690	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 683

SQANet	0.80 574	1.58 654	2.53 552	0.76 629	0.83 640	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 514	0.69 522	0.73 512	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 656	0.29 608	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 631

Ntro	1.00 612	1.68 661	2.80 599	0.95 645	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 573	0.90 594	0.62 505	0.76 552	0.93 589	0.66 557	1.66 532	0.98 551	0.99 664	0.45 640	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 643

ACVNet-4b	1.93 660	1.85 671	4.10 665	1.07 650	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 618	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 613	9.86 699	5.62 696	0.41 638	1.03 668	0.55 644	1.86 681	0.85 652

ACVNet_1	1.33 638	1.91 676	4.03 663	1.09 653	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 671	1.04 620	2.37 623	1.11 576	1.04 666	0.48 648	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 649

EDNetEfficientorigin	8.18 694	0.98 583	145.96 725	0.51 574	0.89 644	0.72 521	0.48 557	0.85 461	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 565	2.13 641	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 589	0.45 607

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 571	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 543	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

RainbowNet	1.15 625	1.78 667	2.72 584	1.12 656	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 525	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 657

ACVNet_2	1.42 647	1.81 668	3.23 644	1.08 651	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 642	1.40 607	0.91 658	0.53 650	1.00 666	0.55 644	2.11 683	0.85 652

SGM_RVC	1.89 659	0.92 553	2.50 548	0.96 647	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 645	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zero-FE	0.80 574	0.27 138	8.23 685	0.49 565	0.98 649	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 637	0.17 41	0.20 66	0.77 532	0.22 168	0.60 354	0.97 548	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

AAGNet	0.88 594	0.33 228	1.79 346	0.54 589	0.98 649	0.62 431	0.46 545	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 574	1.23 471	7.48 692	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

EDNetEfficient	1.27 635	0.70 469	4.05 664	0.64 618	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 461	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 522	4.15 677	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 552	0.38 579	0.32 551

DStereoO	0.99 608	0.66 455	1.67 274	0.75 628	0.99 652	0.73 528	1.33 666	0.94 541	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 436	2.39 650	1.20 673	0.41 638	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 630

WAO-6	1.58 654	1.54 652	2.32 505	1.14 657	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 640	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 657

MANE	2.90 677	1.14 615	2.96 616	1.03 649	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 689	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 668

SGM+DAISY	1.83 658	1.43 647	3.81 657	0.87 638	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 617	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 660

MonStereo1	1.98 662	1.01 594	1.78 326	1.19 658	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 628	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 667

WAO-8	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

Venus	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

Dean	1.79 657	1.83 669	3.92 660	1.29 661	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 682	1.33 641	2.21 614	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 660

IMH-64-1	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH-64	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH	2.02 663	2.15 687	2.69 580	1.68 670	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 665

WQFJA1++	2.30 667	0.22 54	6.03 678	1.08 651	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 704	0.19 57	3.34 675	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 714	0.14 257

TorneroNet-64	2.65 670	1.83 669	3.30 646	1.46 665	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 679	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 691	1.15 671

JetBlue	1.78 656	1.63 655	3.92 660	0.73 625	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 645	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 659

edge stereo	0.81 582	0.73 482	3.30 646	0.37 462	1.21 665	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 581	0.88 580	1.14 629	0.71 568	2.18 612	0.71 511	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 579	0.26 497

TorneroNet	5.50 688	1.92 677	3.16 636	1.47 666	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 715	10.17 696	16.48 706	11.88 702	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 688	1.20 672

notaker	2.66 671	2.07 680	3.31 648	2.61 686	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 677	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 682	1.35 675

pmcnn	1.32 637	1.05 601	2.77 595	0.74 627	1.43 668	0.72 521	0.56 582	0.96 560	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 690	0.70 566	2.38 626	3.32 668	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

UNDER WATER-64	2.47 669	1.89 674	4.86 670	1.82 677	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 678	3.76 682	2.62 649	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 680	1.49 678

UNDER WATER	2.74 672	1.85 671	4.54 669	1.81 676	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 688	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 679	1.51 679

KSHMR	4.10 684	1.97 679	5.27 673	1.71 672	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 704	9.18 695	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 678	1.40 677

SDNR	1.22 633	0.80 511	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 259	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 493	3.65 677	1.93 629	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 575

Selective-IGEV-i1pa	9.22 696	12.57 703	9.49 690	2.20 680	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 703	14.52 706	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 687	6.90 700

ktn	4.35 685	2.10 681	2.89 608	1.80 674	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 705	11.15 698	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 690	1.27 674

tt	4.93 687	0.27 138	4.20 666	2.29 682	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 684	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 692	1.53 680

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 300	1.78 326	0.43 524	1.67 677	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 660

JetRed	3.29 681	4.93 692	10.17 692	1.45 664	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 684	1.76 684

LVE	1.96 661	2.17 688	3.14 634	1.68 670	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 681	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 670

IGEV-RUCA	2.28 666	0.30 197	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 686	8.19 695	2.12 609	1.63 617	0.25 601	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 686	2.36 691

DStereoFS	2.23 665	2.10 681	2.47 540	1.61 669	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 637	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 688

DStereoSA	2.12 664	0.98 583	2.80 599	1.25 660	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 602	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 687

MADNet++	2.79 673	2.11 684	2.97 619	2.49 684	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 685	2.34 690

Selective-IGEV-i16pa	47.65 724	67.17 725	7.20 683	2.47 683	2.32 684	116.02 726	1.42 674	90.41 727	82.69 726	32.69 725	90.10 725	60.10 726	84.41 726	129.53 727	52.52 724	50.16 724	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 725

MultiAttention	2.38 668	0.50 373	1.93 406	1.80 674	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 564	0.62 505	1.16 619	1.13 627	0.56 512	16.09 706	1.18 586	0.20 562	0.09 273	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 682

BEATNet-Init1	12.10 700	11.19 699	27.29 720	2.99 688	3.51 686	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 711	26.35 722	20.03 709	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 693	3.12 693

LE_ROB	4.43 686	1.35 645	9.38 688	2.79 687	3.93 687	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 687	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 645

HanzoNet	7.64 691	2.86 691	5.05 671	7.01 695	3.97 688	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 697	16.52 707	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 700	6.83 699

DGSMNet	2.89 676	0.63 436	3.18 639	3.43 691	4.17 689	2.57 676	6.98 698	0.97 569	0.83 575	0.56 432	1.86 648	0.79 541	0.62 545	1.64 530	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 696	4.19 695

GCAPDPT-zeroshot	1.09 619	0.30 197	8.70 686	3.22 689	5.88 690	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

GCAP-BAT	1.13 622	0.30 197	9.45 689	3.22 689	5.97 691	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

DispFullNet	1.67 655	2.10 681	5.22 672	1.53 667	8.90 692	0.86 583	0.31 429	0.96 560	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 508	0.91 540	0.54 641	0.31 613	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 648

USTest	8.10 692	7.17 696	8.96 687	9.25 697	9.05 693	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 693	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 697	4.16 694

light-stereo	8.15 693	2.75 690	9.83 691	12.24 701	9.63 694	19.16 707	0.44 534	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 720	23.04 713	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 694	2.31 689

PML	23.15 709	16.83 704	7.78 684	5.49 693	9.93 695	51.13 724	104.50 726	5.76 693	13.62 703	37.30 726	105.93 726	30.86 723	23.50 714	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 705	2.90 692

DGTPSM_ROB	8.89 695	5.62 693	12.25 697	5.92 694	11.32 696	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 691	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 695	7.87 703

DPSMNet_ROB	9.48 697	5.64 694	13.01 701	8.82 696	11.82 697	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 692	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 698	8.26 704

TCMNet-wrong-test	5.51 689	6.62 695	6.20 680	13.02 705	11.90 698	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 694	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 699	5.43 697

iinet-test	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

IINet	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

LRCNet_RVC	13.74 705	19.30 705	12.75 700	19.46 708	12.69 701	1.86 656	0.41 512	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 710	12.62 705	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 716	8.37 707	25.85 718	24.01 718	19.32 715	17.44 715

DPSM_ROB	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DPSM	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

U	3.37 683	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 704	19.19 708	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 107	0.08 51

DPSimNet_ROB	17.97 706	20.20 712	24.98 714	17.62 706	15.92 705	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 702	22.87 711	24.58 722	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 706	14.17 708

HaxPig	19.86 707	22.40 713	22.34 708	17.95 707	17.95 706	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 712	18.74 710	18.39 708	20.08 713	19.69 711	23.63 720	23.22 719	24.06 717	23.69 717	23.00 716	23.95 717

EKT-Stereo	1.47 648	0.49 365	1.93 406	2.57 685	19.31 707	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

MEDIAN_ROB	23.96 710	27.05 721	26.39 719	22.16 709	22.13 708	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 711	25.50 723	25.31 721	22.96 712	22.63 713	24.39 714	23.24 715	28.20 721	27.23 723	28.62 719	27.75 721	27.50 717	27.76 720

AVERAGE_ROB	26.93 718	30.34 722	29.27 721	25.82 710	25.34 709	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 718	28.45 724	27.87 722	26.25 721	25.86 723	26.96 723	25.55 716	31.30 722	30.07 724	31.76 720	30.81 722	30.79 721	30.93 721

CasAABBNet	24.81 713	22.53 714	24.83 713	26.08 711	25.74 710	39.86 719	57.06 720	28.87 719	28.83 722	21.16 717	22.54 716	24.22 717	23.89 719	26.38 715	30.87 719	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 707	16.71 710

Hybrid-DGEV	24.86 715	22.58 718	25.22 717	26.11 714	25.76 711	39.92 721	57.06 720	29.03 723	29.01 725	21.12 713	22.64 717	24.13 714	23.91 720	26.46 720	30.82 717	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 707	16.71 710

RAFT-FEzeroshot	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

RAFT-FE	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

FlowAnything	24.85 714	22.54 715	25.10 715	26.11 714	25.76 711	39.86 719	57.00 718	28.89 720	28.87 723	21.31 719	22.68 719	24.22 717	23.87 715	26.39 718	30.89 723	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 707	16.69 709

Selective-RAFT-Error	24.87 716	22.59 719	25.14 716	26.13 716	25.82 715	39.93 722	57.03 719	28.97 721	28.95 724	21.21 718	22.65 718	24.25 719	23.98 721	26.43 719	30.83 718	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 712	16.76 714

Anonymous_1	22.91 708	11.20 700	12.13 696	12.75 702	26.28 716	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 701	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 723	7.88 703	34.96 721	63.99 723	89.57 726	10.94 707

LSM	3.31 682	1.11 609	5.29 674	9.40 698	30.65 717	0.84 577	1.12 656	0.91 515	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 532	0.90 539	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 556	0.39 589	6.33 698

DLNR-FE	13.43 703	20.01 708	23.53 709	121.73 725	33.87 718	0.46 196	0.15 42	8.09 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 700	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.82 725	0.18 372

DLNR_Zeroshot_test	13.43 703	19.94 707	23.55 710	121.61 724	35.03 719	0.46 196	0.15 42	8.02 698	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 699	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.13 724	0.18 372

xxxxx1	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

tt_ll	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

ff	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

RSGM-EC	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

acva	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

LSM0	26.58 717	22.63 720	25.88 718	30.13 717	52.21 725	39.94 723	56.74 717	28.97 721	28.72 719	21.14 714	22.26 713	24.43 720	23.88 716	26.54 722	30.87 719	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 713	20.60 716

test_example2	115.39 725	123.23 726	94.57 724	115.52 723	123.55 726	101.63 725	114.33 727	53.41 726	99.48 727	134.90 727	135.05 727	85.83 727	85.11 727	111.32 726	106.15 727	152.55 727	205.26 727	99.78 727	114.96 727	140.96 727	110.20 726

ccccc		297.21 727		374.70 726	380.44 727	203.92 727		216.32 728		203.37 728		215.01 728		312.78 728		412.57 728	356.13 728	256.09 728	227.69 728	428.88 728

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

ASD4		19.65 706

Low-res two-view benchmark