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

IGEV-Stereo+	0.45 203	0.21 69	0.43 75	0.41 93	0.39 392	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 70	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 145	1.43 408	0.30 117	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	1.16 653	1.70 669

S2M2_XL	0.24 4	0.24 163	0.39 40	0.34 5	0.24 77	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 73	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 320	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.18 201	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 179	0.20 3	0.23 51	0.36 4	0.23 8	0.28 20	0.35 55	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.17 158	0.12 21

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

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

MatchStereo	0.28 33	0.21 69	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 92	0.48 133	0.27 18	0.47 118	0.25 19	0.24 25	0.49 79	0.31 144	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 122	0.24 7	0.24 66	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 25	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.16 239	0.13 7	0.13 71

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

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

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

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

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

derf	0.25 10	0.20 40	0.40 51	0.40 75	0.23 54	0.26 13	0.19 7	0.47 12	0.32 42	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.21 8	0.47 70	0.24 14	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 203	1.43 658	0.48 115	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 122	1.27 359	0.22 1	0.21 355	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 668	0.11 3

RAStereo	0.34 91	0.21 69	0.66 270	0.47 207	0.27 152	0.26 13	0.29 114	0.69 114	0.63 202	0.32 52	0.42 82	0.45 155	0.31 74	0.45 49	0.34 189	0.17 180	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.13 71

CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 327	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
monsterstereo	0.34 91	0.20 40	0.44 80	0.45 175	0.35 324	0.27 19	0.29 114	0.53 29	0.51 154	0.44 148	0.61 186	0.26 24	0.25 28	1.19 340	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.10 1

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

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 20	0.18 2	0.58 51	0.34 60	0.36 86	0.34 51	0.26 24	0.20 5	1.40 405	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

CroCo-Stereo Lap2	0.44 194	0.34 441	0.77 366	0.61 468	0.79 603	0.28 20	0.35 189	0.75 141	0.71 242	0.38 112	0.50 138	0.72 292	0.55 277	0.57 109	0.47 325	0.17 180	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.21 344	0.20 352

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 211	1.22 648	2.46 635	0.39 62	0.30 227	0.29 23	0.28 104	0.81 174	0.34 60	0.33 58	0.47 118	0.38 117	0.44 173	0.37 11	0.25 39	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.16 215

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

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

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

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

zero-FE	0.36 119	0.22 102	0.47 110	0.45 175	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 65	0.33 51	0.33 58	0.41 80	0.37 108	0.50 238	0.64 138	0.32 156	0.22 386	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.83 637	0.16 215

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.47 110	0.48 240	0.42 419	0.31 30	0.24 66	0.53 29	0.33 51	0.33 58	0.40 73	0.37 108	0.48 212	0.91 247	0.32 156	0.23 413	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.86 639	0.16 215

S2M2_L	0.34 91	0.28 285	0.45 95	0.40 75	0.30 227	0.31 30	0.16 1	0.60 63	0.64 207	0.31 46	0.48 125	0.47 166	0.34 103	0.38 14	0.32 156	0.25 460	0.22 504	0.20 271	0.22 429	0.25 427	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 69	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 36	0.22 38	0.39 5	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 51	0.33 92	0.34 5	0.26 55	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 103	0.22 102	0.91 440	0.43 123	0.21 24	0.33 37	0.36 204	0.65 92	0.32 42	0.32 52	0.40 73	0.31 55	0.59 308	0.91 247	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

AFF-stereo	0.58 310	0.25 197	0.64 252	0.46 191	0.29 203	0.34 39	0.38 237	1.15 333	1.14 428	1.17 425	1.60 547	1.10 444	0.71 365	0.97 272	0.43 286	0.13 26	0.11 38	0.19 218	0.19 317	0.17 158	0.14 129

DLNR-FE	23.17 707	48.55 725	42.94 712	176.85 728	78.48 721	0.35 47	0.21 29	23.51 706	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 706	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

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

plain	0.46 211	0.27 258	1.01 478	0.50 274	0.40 403	0.35 47	0.37 229	0.87 199	0.56 178	0.43 142	0.76 244	0.42 137	0.40 141	1.13 326	0.45 304	0.21 355	0.15 324	0.24 407	0.19 317	0.24 414	0.16 215

MIF-Stereo (partial)	0.45 203	0.25 197	0.70 298	0.50 274	0.52 500	0.35 47	0.26 87	0.91 219	0.59 193	0.45 156	0.71 229	0.51 192	0.51 247	1.11 319	0.45 304	0.20 320	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 414	0.18 274

DLNR_Zeroshot_test	23.17 707	48.52 724	43.29 713	176.68 727	78.69 722	0.35 47	0.21 29	23.41 705	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 702	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

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

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

GREAT-IGEV	0.32 64	0.20 40	0.42 69	0.37 32	0.29 203	0.36 52	0.28 104	0.56 44	0.58 184	0.28 20	0.50 138	0.29 42	0.29 56	0.84 224	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LACA3	0.27 22	0.21 69	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 55	0.38 237	0.47 12	0.28 20	0.29 31	0.27 25	0.26 24	0.31 74	0.73 177	0.22 1	0.16 122	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 79	0.11 3

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

LG-Stereo	0.34 91	0.25 197	0.78 376	0.47 207	0.26 122	0.37 55	0.30 124	0.71 124	0.52 161	0.36 86	0.57 178	0.29 42	0.21 8	0.50 85	0.36 212	0.13 26	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.12 21

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

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

WQFJA1++	1.55 599	0.22 102	0.45 95	0.38 52	0.28 179	0.38 59	0.20 14	0.62 68	0.28 20	0.38 112	0.39 69	0.34 85	0.39 135	0.64 138	0.27 70	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.12 67	25.04 710	0.14 129

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

Reg-Stereo(zero)	0.44 194	0.22 102	0.45 95	0.43 123	0.23 54	0.38 59	0.25 73	0.76 144	1.08 392	0.90 304	0.78 249	0.90 362	0.47 198	0.70 164	0.36 212	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

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

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

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

PointNet	0.27 22	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 64	0.26 87	0.54 33	0.34 60	0.24 9	0.31 41	0.38 117	0.21 8	0.49 79	0.26 55	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.15 79	0.11 3

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

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

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

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

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

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

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

Select-FE	0.74 418	0.39 490	1.56 586	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 542	0.68 232	1.05 355	1.31 454	1.82 590	1.74 618	1.11 319	0.38 236	0.21 355	0.16 363	0.21 310	0.25 480	0.19 252	0.31 518

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

rvit_stereo_ft	0.47 219	0.35 461	0.87 418	0.67 530	0.42 419	0.40 72	0.59 473	0.81 174	0.74 249	0.46 163	0.55 169	0.57 232	0.49 229	0.65 149	0.50 346	0.25 460	0.17 395	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.17 247

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

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 270	0.25 197	0.68 280	0.43 123	0.24 77	0.40 72	0.34 179	1.04 283	1.09 400	1.32 504	1.60 547	0.80 314	0.68 351	0.67 156	0.39 247	0.13 26	0.10 9	0.18 193	0.17 268	0.17 158	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 194	1.50 664	1.55 585	0.37 32	0.33 299	0.41 79	0.26 87	0.79 158	0.35 67	0.34 67	0.46 114	0.41 134	0.41 145	0.45 49	0.24 14	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.18 274

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

IGEV-FE	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.94 378	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

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

HI	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

CoSv	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

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

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

H2IRNET	0.56 295	0.26 225	0.66 270	0.47 207	0.35 324	0.41 79	0.26 87	0.92 222	1.17 453	0.61 238	1.28 443	1.08 431	0.86 436	0.99 282	0.63 410	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.25 480	0.21 344	0.18 274

IGEV_Zeroshot_test	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.95 387	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

2.5w	0.31 56	0.23 137	0.46 107	0.39 62	0.24 77	0.42 89	0.39 254	0.61 65	0.30 28	0.37 97	0.53 156	0.24 13	0.25 28	0.77 192	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

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

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

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

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

rvit_stereo_0080	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

CAS++	0.47 219	0.31 377	0.56 200	0.47 207	0.32 277	0.42 89	0.28 104	1.76 508	0.72 244	0.71 257	0.72 233	0.37 108	0.28 52	0.69 160	0.33 174	0.27 499	0.22 504	0.26 465	0.21 400	0.29 484	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

RAFT+CT+SA	0.58 310	0.29 320	0.60 230	0.66 518	0.37 359	0.42 89	0.55 441	1.27 376	1.03 366	0.70 254	1.22 417	0.60 250	0.70 360	1.64 451	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.22 429	0.21 344	0.18 274

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

aanet-new-90k	0.34 91	0.21 69	0.77 366	0.41 93	0.23 54	0.43 98	0.36 204	0.64 82	0.30 28	0.28 20	0.40 73	0.31 55	0.50 238	0.97 272	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.11 3

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

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

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

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

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

fffft	0.38 136	0.23 137	0.51 144	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.48 377	0.76 144	0.36 70	0.44 148	0.34 51	0.38 117	0.31 74	1.31 369	0.32 156	0.14 52	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215
1: 1. 1
mms	0.40 158	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.32 277	0.43 98	0.46 356	0.70 119	0.46 125	0.35 77	0.58 181	0.44 147	0.30 65	1.36 388	0.33 174	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.19 252	0.15 174

AnonymousM	0.59 315	1.11 640	0.41 59	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.47 364	1.05 291	0.64 207	0.98 329	0.63 193	0.67 276	0.43 162	0.59 115	0.41 265	0.20 320	0.15 324	1.84 668	0.84 656	0.14 42	0.13 71

XX-Stereo	0.63 336	0.26 225	1.90 611	0.81 597	0.67 564	0.43 98	0.23 51	1.03 277	0.58 184	0.65 246	1.56 537	1.41 517	0.39 135	1.28 361	0.35 200	0.20 320	0.14 261	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.14 129

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 386	3.18 691	2.55 638	0.39 62	0.23 54	0.44 109	0.23 51	0.63 75	0.42 102	0.44 148	0.44 103	0.34 85	0.28 52	0.56 104	0.29 98	1.35 664	0.10 9	0.22 346	0.19 317	0.46 587	1.31 661

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

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

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

FE-Mocha	0.49 234	0.30 342	0.87 418	0.48 240	0.36 339	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 136	1.00 337	1.09 352	0.74 295	0.41 145	0.55 101	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.21 310	0.20 354	0.17 158	0.15 174

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 654	0.18 201	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DF	0.38 136	0.22 102	0.60 230	0.46 191	0.26 122	0.46 120	0.31 136	0.84 193	0.47 129	0.43 142	0.66 206	0.58 239	0.31 74	0.79 204	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.15 174

aanet-new-14k	0.36 119	0.24 163	0.83 395	0.46 191	0.22 42	0.46 120	0.33 165	0.66 100	0.61 196	0.39 123	0.48 125	0.29 42	0.64 338	0.41 32	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.21 344	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 167	0.19 22	0.84 399	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.41 167	0.26 225	2.03 616	0.36 18	0.21 24	0.46 120	0.23 51	0.67 108	0.48 133	0.42 135	0.27 25	0.31 55	0.30 65	0.98 275	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.28 488

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

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 395	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

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

TRStereo	0.60 318	0.60 583	0.97 464	0.74 577	0.67 564	0.46 120	0.38 237	1.85 539	0.89 302	0.79 275	0.80 260	0.88 353	0.39 135	1.10 316	0.41 265	0.23 413	0.15 324	0.23 387	0.24 466	0.17 158	0.15 174

aanet-new-28k	0.32 64	0.21 69	0.66 270	0.43 123	0.21 24	0.47 134	0.28 104	0.64 82	0.33 51	0.36 86	0.39 69	0.36 95	0.49 229	0.39 21	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.22 371	0.15 174

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

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 134	0.19 7	0.54 33	0.27 18	0.30 42	0.29 35	0.26 24	0.32 84	0.43 40	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 79	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 46	0.21 69	0.41 59	0.39 62	0.24 77	0.47 134	0.30 124	0.69 114	0.30 28	0.41 128	0.39 69	0.28 40	0.33 92	0.62 134	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

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

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

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

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

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

aanet-new-12k	0.33 78	0.23 137	0.77 366	0.48 240	0.21 24	0.48 143	0.25 73	0.80 167	0.44 115	0.38 112	0.29 35	0.32 64	0.48 212	0.39 21	0.29 98	0.14 52	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.15 174

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 158	0.67 595	0.42 69	0.64 498	0.29 203	0.48 143	0.25 73	0.85 195	0.44 115	0.38 112	0.36 58	0.30 51	0.70 360	1.15 329	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.18 201	0.12 21

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

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

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

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

TestStereo1	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

DCANet-4	0.54 270	0.26 225	1.07 503	0.42 107	0.24 77	0.48 143	0.36 204	0.99 259	1.30 525	1.10 374	1.02 320	0.56 228	0.75 375	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

fff	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

SA-5K	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

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

ASMatch	0.88 486	0.26 225	0.69 292	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 647	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

sAnonymous2	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

CroCo_RVC	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

csc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

cscssc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

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

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

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

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

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

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

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

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

rrr	0.46 211	0.28 285	0.73 327	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.38 237	0.76 144	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215

HH	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

HanStereo	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

ADStereo(finetuned)	0.57 303	0.24 163	1.06 498	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.35 189	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	1.20 557	0.84 224	0.51 351	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

iRaft-Stereo_5w	0.85 476	0.29 320	0.91 440	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 507	0.99 259	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 529	0.91 456	5.11 612	1.11 537	0.17 180	0.14 261	0.22 346	0.18 292	0.20 299	0.20 352

OMP-Stereo	0.94 501	0.33 416	0.72 315	0.90 629	0.31 255	0.49 160	0.36 204	1.16 335	1.06 381	1.58 582	1.12 371	1.46 529	0.69 355	6.94 655	0.49 339	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.18 292	0.20 299	0.14 129

raftrobust	0.52 243	0.25 197	0.56 200	0.65 512	0.52 500	0.49 160	0.34 179	0.98 257	0.91 311	1.30 490	0.87 273	0.63 262	0.81 408	0.78 199	0.41 265	0.19 278	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.16 215

DCANet	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.36 204	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	0.92 459	0.81 213	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

aanet-new-70k	0.35 103	0.20 40	0.79 379	0.42 107	0.21 24	0.50 176	0.30 124	0.65 92	0.31 32	0.33 58	0.40 73	0.31 55	0.51 247	1.00 287	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.12 21

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

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

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

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

rvit_stereo_0083	0.47 219	0.33 416	0.81 386	0.56 404	0.36 339	0.50 176	0.44 328	0.68 111	0.95 325	0.49 185	0.57 178	0.55 217	0.49 229	0.88 239	0.46 318	0.25 460	0.25 535	0.24 407	0.20 354	0.24 414	0.17 247

rvit_stereo_0081_aga	0.44 194	0.34 441	0.73 327	0.51 306	0.41 413	0.50 176	0.40 269	0.81 174	0.57 180	0.58 225	0.56 173	0.53 207	0.43 162	0.66 152	0.40 255	0.26 483	0.21 482	0.22 346	0.20 354	0.26 440	0.18 274

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.65 356	0.34 441	0.86 406	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 631	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

CASnet	0.41 167	0.25 197	0.48 115	0.50 274	0.20 16	0.50 176	0.36 204	0.81 174	0.80 272	0.83 289	0.68 216	0.48 173	0.31 74	0.54 95	0.32 156	0.18 230	0.12 100	0.27 481	0.22 429	0.23 399	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 180	0.27 258	0.53 164	0.44 157	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.89 209	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.33 377	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

LoS	0.40 158	0.21 69	0.44 80	0.37 32	0.22 42	0.50 176	0.40 269	1.00 263	0.94 323	0.48 177	0.66 206	0.48 173	0.40 141	0.60 127	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.16 101	0.11 12	0.14 42	0.14 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 329	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 617	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

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

Foundation-i1c-attn	0.35 103	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 196	0.48 377	0.96 250	0.37 77	0.42 135	0.43 94	0.52 200	0.49 229	0.66 152	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

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

rvit_0105_6	0.53 255	0.37 478	0.98 467	0.65 512	0.38 381	0.51 196	0.51 398	0.77 148	1.20 474	0.54 212	0.55 169	0.65 268	0.53 262	0.94 260	0.44 289	0.32 543	0.32 586	0.28 496	0.24 466	0.28 473	0.21 374

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

EKT-Stereo	0.53 255	0.30 342	0.73 327	0.58 428	0.60 541	0.51 196	0.48 377	0.94 237	0.90 306	0.71 257	0.88 275	0.77 304	0.43 162	1.07 307	0.40 255	0.22 386	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.22 394

LoS_RVC	0.42 173	0.26 225	0.40 51	0.44 157	0.82 612	0.51 196	0.44 328	0.64 82	0.41 97	0.44 148	0.78 249	0.44 147	0.47 198	0.56 104	0.36 212	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.84 644

aanet-new-40k	0.33 78	0.22 102	0.81 386	0.40 75	0.25 104	0.52 203	0.23 51	0.67 108	0.32 42	0.33 58	0.47 118	0.33 77	0.52 254	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

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

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

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

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

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

GMOStereo	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

error version	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-v	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-2	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

sCroCo_RVC	0.49 234	0.40 497	1.02 485	0.65 512	0.60 541	0.52 203	0.40 269	0.83 187	0.61 196	0.44 148	0.74 240	0.49 182	0.50 238	0.63 137	0.48 330	0.26 483	0.27 549	0.23 387	0.22 429	0.29 484	0.25 441

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

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

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

rvit_0105_4	0.56 295	0.38 485	1.06 498	0.66 518	0.38 381	0.53 214	0.53 417	0.84 193	1.17 453	0.56 221	0.61 186	0.72 292	0.59 308	0.98 275	0.45 304	0.32 543	0.33 591	0.29 507	0.25 480	0.29 484	0.23 414

rvit_stereo_0075_2	0.64 348	0.46 523	1.05 494	0.66 518	0.66 560	0.53 214	0.48 377	1.20 355	1.12 413	0.76 264	0.92 282	0.78 308	0.53 262	1.03 292	0.59 390	0.37 577	0.28 556	0.40 594	0.31 560	0.37 539	0.32 525

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

GCAP-Stereo	0.40 158	0.28 285	0.68 280	0.47 207	0.25 104	0.53 214	0.32 152	0.82 182	0.58 184	0.65 246	0.69 221	0.58 239	0.42 153	0.47 70	0.29 98	0.17 180	0.14 261	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.14 129

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

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

CREStereo	0.39 143	0.21 69	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 214	0.29 114	0.77 148	1.11 409	0.58 225	0.71 229	0.51 192	0.41 145	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.14 129
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-32k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

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

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

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

FSD	0.54 270	0.52 549	0.65 259	0.62 479	0.50 476	0.54 224	0.58 464	0.65 92	0.53 168	0.54 212	0.52 149	0.56 228	0.52 254	0.57 109	0.55 376	0.51 622	0.47 639	0.50 616	0.49 625	0.50 597	0.49 598

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

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

MIM_Stereo	0.57 303	0.24 163	0.92 445	0.46 191	0.30 227	0.54 224	0.28 104	1.27 376	0.75 250	1.00 337	1.16 394	0.93 375	0.53 262	1.45 413	0.61 402	0.16 122	0.16 363	0.20 271	0.19 317	0.17 158	0.14 129

DCRE	0.82 461	0.26 225	0.70 298	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 679	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

raft_robust	0.68 380	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 122	0.54 224	0.35 189	1.33 384	1.24 495	1.16 416	1.07 342	0.60 250	0.54 269	3.58 586	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.16 215

RAFT-345	0.84 472	0.25 197	0.66 270	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 504	2.34 622	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

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

DN-CSS_ROB	0.64 348	0.32 393	1.05 494	0.55 388	0.40 403	0.54 224	0.45 348	1.21 357	0.93 319	1.03 351	1.47 512	0.69 284	0.63 334	1.76 477	0.49 339	0.18 230	0.14 261	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.20 352

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

BStereo	0.38 136	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	0.55 237	0.39 254	0.55 38	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

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

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

MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 276	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

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

CES	0.48 225	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 660	0.55 237	0.35 189	0.98 257	0.66 224	0.44 148	0.66 206	0.35 92	0.27 47	0.56 104	0.33 174	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.19 252	1.46 663

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

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

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

PSM-softLoss	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

KMStereo	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

TestStereo	0.64 348	0.39 490	0.71 309	0.51 306	0.27 152	0.56 246	0.42 291	1.03 277	0.91 311	0.80 278	1.00 307	0.68 278	0.52 254	3.25 576	0.45 304	0.22 386	0.15 324	0.24 407	0.18 292	0.27 454	0.16 215

test_xeample3	0.42 173	0.28 285	0.69 292	0.43 123	0.33 299	0.56 246	0.38 237	0.79 158	0.45 119	0.53 206	0.46 114	0.44 147	0.44 173	1.38 394	0.31 144	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.17 158	0.16 215

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

UGAM-zero	1.00 521	0.30 342	0.93 447	0.47 207	0.30 227	0.57 251	0.25 73	2.25 629	0.63 202	1.01 343	1.10 358	2.73 643	1.85 628	6.26 639	0.40 255	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.17 247

CAS	0.63 336	0.18 8	0.37 15	2.27 670	0.84 614	0.57 251	0.54 423	0.79 158	0.62 199	0.48 177	0.70 226	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.35 200	2.24 671	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 79	1.06 656

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

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

aanet-new-60k	0.34 91	0.21 69	0.76 358	0.42 107	0.22 42	0.58 254	0.31 136	0.71 124	0.33 51	0.33 58	0.39 69	0.40 126	0.43 162	0.77 192	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.12 21

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

BridgeDepth	0.29 41	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 254	0.32 152	0.60 63	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 162	0.47 70	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 79	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.34 91	0.23 137	0.51 144	0.45 175	0.29 203	0.58 254	0.24 66	0.82 182	0.34 60	0.49 185	0.38 62	0.52 200	0.42 153	0.47 70	0.27 70	0.18 230	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.13 71

rvit_0105_5	0.58 310	0.39 490	1.05 494	0.66 518	0.37 359	0.58 254	0.56 449	0.94 237	1.18 460	0.64 244	0.68 216	0.75 298	0.63 334	0.88 239	0.50 346	0.32 543	0.32 586	0.30 520	0.27 510	0.28 473	0.25 441

SA	0.66 365	0.30 342	0.82 390	0.61 468	0.30 227	0.58 254	0.38 237	1.44 413	1.30 525	0.96 320	1.36 477	0.66 272	0.95 478	1.85 487	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.25 446	0.23 452	0.21 344	0.17 247

test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 504	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_1	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.28 474	0.68 216	0.87 349	0.45 179	1.67 457	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

XX-TBD	0.46 211	0.70 603	0.35 7	0.79 591	0.25 104	0.58 254	0.26 87	0.69 114	1.27 509	0.76 264	1.00 307	0.45 155	0.33 92	0.47 70	0.37 224	0.19 278	0.15 324	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129

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

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

MyStereo04	0.67 376	0.29 320	1.07 503	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.50 430	1.40 571	0.91 308	0.91 280	0.74 295	0.86 436	1.52 426	0.62 405	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

PFNet+	0.59 315	0.28 285	0.77 366	0.53 346	0.30 227	0.59 265	0.31 136	0.92 222	1.14 428	1.33 513	1.10 358	0.79 312	0.57 296	1.31 369	0.49 339	0.25 460	0.17 395	0.28 496	0.26 498	0.21 344	0.25 441

DeepStereo_RVC	0.55 286	0.29 320	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.59 265	0.33 165	1.03 277	0.70 238	1.16 416	0.93 285	0.83 331	0.94 473	0.96 264	0.54 371	0.21 355	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.24 414	0.24 429

RAFT-IKP	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.59 265	0.36 204	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.61 322	1.22 345	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

Prome-Stereo	0.75 427	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 587	0.89 209	0.88 299	1.45 549	2.46 629	0.91 365	1.41 586	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 647

ISRNet	0.80 450	0.33 416	1.07 503	0.81 597	0.66 560	0.60 272	0.34 179	1.19 353	1.13 425	1.59 583	1.53 526	1.35 507	0.77 386	1.27 359	0.94 505	0.39 585	0.34 593	0.43 601	0.38 598	0.34 525	0.49 598

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

RAFT-Stereo-weight	0.47 219	0.24 163	0.53 164	0.48 240	0.27 152	0.60 272	0.35 189	1.02 272	1.07 386	0.99 332	0.78 249	0.76 302	0.28 52	0.76 189	0.36 212	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

GwcNet-ADL	0.64 348	0.31 377	0.79 379	0.56 404	0.41 413	0.60 272	0.58 464	1.41 404	1.26 503	1.08 360	1.13 376	0.91 365	0.60 312	1.04 298	0.78 463	0.27 499	0.18 420	0.18 193	0.18 292	0.25 427	0.29 495

EAI-Stereo	0.65 356	0.28 285	0.69 292	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 633	0.64 207	0.71 257	3.18 645	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

CFNet-RSSM	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.48 240	0.28 179	0.60 272	0.27 97	1.49 426	1.14 428	1.06 356	0.93 285	1.08 431	0.54 269	0.70 164	0.35 200	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.14 129

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

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

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

MyStereo06	0.61 325	0.28 285	0.95 456	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.78 516	0.67 226	1.03 351	1.12 371	1.13 454	0.56 284	0.78 199	0.41 265	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo05	0.66 365	0.28 285	1.07 503	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.34 389	1.41 577	1.15 406	0.91 280	0.77 304	0.80 404	1.41 407	0.63 410	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

test_3	0.55 286	0.23 137	0.71 309	0.53 346	0.28 179	0.61 278	0.40 269	0.92 222	1.05 376	1.19 434	0.68 216	0.93 375	0.44 173	1.67 457	0.39 247	0.15 82	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.14 129

IIG-Stereo	0.96 504	0.31 377	0.72 315	0.88 624	0.33 299	0.61 278	0.26 87	1.19 353	1.03 366	1.69 596	1.37 479	1.46 529	0.75 375	6.96 657	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.23 387	0.18 292	0.20 299	0.14 129

test-1	0.52 243	0.26 225	1.04 493	0.56 404	0.32 277	0.61 278	0.38 237	1.10 316	0.91 311	0.78 272	1.01 312	0.77 304	0.52 254	0.60 127	0.42 276	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.23 414

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

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

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

3.75w	0.32 64	0.23 137	0.44 80	0.37 32	0.29 203	0.62 287	0.36 204	0.59 53	0.32 42	0.41 128	0.47 118	0.25 19	0.34 103	0.64 138	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.12 21

DisPM	0.66 365	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.35 324	0.62 287	0.45 348	1.02 272	0.99 349	1.56 576	1.10 358	0.80 314	0.59 308	2.37 536	0.41 265	0.23 413	0.14 261	0.23 387	0.21 400	0.20 299	0.25 441

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 395	0.35 461	1.70 596	0.49 262	0.56 517	0.63 291	0.38 237	2.41 645	0.65 221	0.77 269	1.07 342	1.82 590	0.95 478	0.93 257	0.43 286	0.20 320	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.28 473	0.26 465

NRIStereo	0.60 318	0.29 320	0.69 292	0.53 346	0.28 179	0.63 291	0.33 165	1.08 312	0.87 295	1.14 400	0.87 273	0.91 365	0.59 308	2.24 525	0.49 339	0.20 320	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.21 344	0.17 247

Pruner-Stereo	0.62 329	0.29 320	0.70 298	0.61 468	0.31 255	0.63 291	0.43 314	1.17 337	0.99 349	1.53 566	1.08 347	0.95 387	0.55 277	1.35 383	0.51 351	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.21 344	0.23 414

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

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

rvit_0105_3	0.63 336	0.44 514	1.08 507	0.72 565	0.40 403	0.64 295	0.71 516	1.03 277	1.17 453	0.82 287	0.70 226	0.80 314	0.70 360	0.91 247	0.56 380	0.35 569	0.34 593	0.34 560	0.32 568	0.27 454	0.28 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 514	0.39 490	3.21 647	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 640	0.75 250	0.95 318	4.63 662	1.81 587	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

qqq	0.57 303	0.34 441	0.71 309	0.47 207	0.27 152	0.64 295	0.62 485	1.42 406	0.78 267	0.80 278	0.92 282	0.95 387	0.77 386	0.88 239	0.59 390	0.21 355	0.20 458	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

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

dd	0.59 315	0.48 532	0.97 464	0.55 388	0.32 277	0.64 295	0.47 364	1.02 272	1.34 540	0.78 272	0.86 268	0.58 239	0.54 269	1.01 288	0.86 491	0.28 513	0.18 420	0.26 465	0.19 317	0.32 512	0.24 429

NF-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.02 320	0.82 324	0.57 296	5.40 623	0.48 330	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

OCTAStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.82 324	0.57 296	5.35 617	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

ROB_FTStereo_v2	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.42 291	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.12 323	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.25 73	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.95 288	0.82 324	0.61 322	1.15 329	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

PFNet	0.91 494	0.26 225	1.10 513	0.63 489	0.32 277	0.64 295	0.56 449	1.17 337	0.99 349	1.47 552	1.08 347	0.98 397	0.69 355	6.62 647	0.54 371	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.19 317	0.20 299	0.17 247

RE-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

TVStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

GMStereo	0.55 286	0.45 521	0.94 452	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 280	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

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

IPLGR	0.58 310	0.27 258	1.14 523	0.48 240	0.28 179	0.65 311	0.33 165	1.22 365	1.13 425	1.18 430	1.05 336	0.69 284	0.66 349	0.96 264	0.52 358	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.18 274

Patchmatch Stereo++	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

HUI-Stereo	0.52 243	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.30 124	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	0.79 204	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

iGMRVC	0.56 295	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.38 237	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.52 426	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

IRAFT_RVC	0.88 486	0.28 285	0.76 358	0.63 489	0.31 255	0.65 311	1.02 597	1.22 365	0.94 323	1.22 447	1.04 333	1.01 411	0.98 495	5.82 633	0.53 365	0.22 386	0.12 100	0.25 446	0.20 354	0.20 299	0.19 318

iRAFT	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

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

aanet-new-10k	0.35 103	0.22 102	0.87 418	0.47 207	0.23 54	0.66 320	0.24 66	0.63 75	0.40 91	0.38 112	0.42 82	0.40 126	0.53 262	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.19 252	0.13 71

4D-IteraStereo	0.48 225	0.24 163	0.76 358	0.50 274	0.44 440	0.66 320	0.31 136	0.87 199	1.02 362	1.03 351	0.72 233	0.78 308	0.32 84	0.64 138	0.37 224	0.17 180	0.11 38	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.13 71

MIPNet	0.56 295	0.28 285	0.94 452	0.49 262	0.33 299	0.66 320	0.38 237	1.35 391	1.08 392	1.06 356	0.92 282	0.60 250	0.79 398	0.73 177	0.52 358	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

TransformOpticalFlow	0.96 504	0.28 285	0.89 433	0.52 327	0.31 255	0.66 320	0.54 423	1.75 501	1.12 413	1.09 366	1.44 502	1.37 511	1.01 507	6.70 652	0.42 276	0.19 278	0.12 100	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.19 318

FTStereo	0.91 494	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 659	1.00 263	0.75 250	1.75 601	4.15 657	1.04 422	1.65 611	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 627

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 211	0.36 471	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.67 325	0.35 189	0.78 151	1.12 413	0.61 238	0.62 190	0.39 120	0.39 135	0.71 168	0.39 247	0.20 320	0.17 395	0.22 346	0.18 292	0.23 399	0.19 318

AE-Stereo	0.49 234	0.27 258	0.67 276	0.60 453	0.39 392	0.67 325	0.46 356	1.18 342	1.09 400	0.47 168	0.75 242	0.69 284	0.47 198	0.59 115	0.40 255	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 174

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

CrosDoStereo	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 697	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

AAGNet	1.83 623	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 552	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 704	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

KYRaft	0.75 427	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 588	2.21 616	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 651

DeepStereo_LL	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 697	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

WQFJX1	0.57 303	0.26 225	0.54 176	0.48 240	0.72 577	0.68 332	0.47 364	2.46 649	0.71 242	0.54 212	0.50 138	0.53 207	0.51 247	1.36 388	0.60 398	0.18 230	0.20 458	0.20 271	0.16 239	0.20 299	0.20 352

NLMM1	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.47 207	0.74 585	0.68 332	0.43 314	1.83 534	1.04 371	0.59 233	0.62 190	0.51 192	0.47 198	1.33 377	0.57 383	0.18 230	0.21 482	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.15 174

GANet-ADL	0.60 318	0.35 461	0.72 315	0.64 498	0.40 403	0.68 332	0.51 398	1.49 426	1.12 413	0.95 318	1.08 347	0.91 365	0.57 296	0.76 189	0.55 376	0.26 483	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.23 399	0.25 441

STrans-v2	1.04 536	0.28 285	0.96 462	0.49 262	0.32 277	0.68 332	0.79 537	2.47 650	1.12 413	1.12 382	1.46 511	1.40 514	1.46 593	6.70 652	0.43 286	0.18 230	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.18 274

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

RAFT	0.64 348	0.30 342	0.73 327	0.59 441	0.33 299	0.68 332	0.58 464	1.04 283	0.76 259	1.08 360	1.19 407	1.65 568	0.93 468	1.06 303	0.56 380	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.24 466	0.22 371	0.17 247

model_zeroshot	0.48 225	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.36 339	0.69 338	0.37 229	1.12 325	0.62 199	0.85 297	0.84 264	0.66 272	0.37 126	0.73 177	0.34 189	0.20 320	0.16 363	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

MSKI-zero shot	0.55 286	0.26 225	0.57 213	0.51 306	0.26 122	0.69 338	0.28 104	1.18 342	0.64 207	0.91 308	1.32 461	0.82 324	0.33 92	1.92 492	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.16 215

LCNet	0.72 395	0.28 285	0.52 154	0.55 388	0.31 255	0.69 338	0.54 423	1.00 263	0.88 299	1.19 434	1.34 470	0.97 395	1.34 581	2.56 550	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.27 454	0.73 639

RAFT_R40	0.83 467	0.28 285	0.73 327	0.59 441	0.31 255	0.69 338	0.44 328	1.10 316	0.95 325	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.85 428	5.53 625	0.46 318	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.20 354	0.23 399	0.18 274

RALAANet	0.60 318	0.33 416	0.87 418	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

R-Stereo Train	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247

RAFT-Stereo	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 557	0.27 258	0.95 456	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 586	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

LL-Strereo2	0.52 243	0.33 416	0.69 292	0.52 327	0.37 359	0.70 345	0.30 124	1.13 329	0.67 226	0.94 316	0.78 249	0.91 365	0.42 153	1.05 301	0.42 276	0.17 180	0.16 363	0.29 507	0.25 480	0.21 344	0.16 215

CFNet_pseudo	0.66 365	0.32 393	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.24 476	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.33 550	0.19 317	0.36 535	0.25 441

ccs_rob	0.66 365	0.33 416	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.23 474	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.35 569	0.20 354	0.37 539	0.25 441

Lsterematch	0.52 243	0.24 163	0.64 252	0.45 175	0.25 104	0.71 349	0.31 136	0.81 174	1.05 376	0.96 320	1.28 443	0.69 284	0.48 212	0.84 224	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

RAFT_CTSACE	0.63 336	0.26 225	0.88 427	0.55 388	0.51 488	0.71 349	0.44 328	0.80 167	0.97 337	0.97 324	1.84 587	1.18 462	0.68 351	1.47 419	0.36 212	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.20 299	0.14 129

PMTNet	0.46 211	0.21 69	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 349	0.27 97	0.74 138	1.04 371	0.64 244	0.70 226	0.55 217	0.47 198	0.86 234	0.35 200	1.00 653	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.15 79	0.13 71

NLCSM	0.52 243	0.28 285	0.55 191	0.52 327	0.74 585	0.72 352	0.46 356	0.96 250	0.65 221	0.63 242	0.51 144	0.48 173	0.61 322	1.32 373	0.70 434	0.19 278	0.20 458	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.20 352

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

SST-Stereo	0.83 467	0.28 285	0.72 315	0.59 441	0.31 255	0.72 352	0.26 87	1.09 313	0.86 290	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.87 441	5.73 631	0.45 304	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.23 399	0.18 274

GMM-Stereo	0.74 418	0.25 197	0.59 227	0.54 363	0.34 320	0.72 352	0.99 592	1.01 270	0.87 295	1.36 522	1.78 580	1.12 449	0.81 408	2.09 510	0.46 318	0.18 230	0.12 100	0.25 446	0.25 480	0.20 299	0.85 645

111	0.60 318	0.23 137	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.72 352	0.42 291	1.18 342	1.41 577	0.80 278	1.38 484	1.10 444	0.79 398	0.96 264	0.58 387	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.19 318

Hybrid-DGEV-03	0.65 356	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 599	2.52 632	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

DCVSM-stereo	0.72 395	0.35 461	0.76 358	0.55 388	0.42 419	0.73 357	0.38 237	1.21 357	1.02 362	1.79 607	1.04 333	1.62 557	1.03 516	1.04 298	0.79 469	0.24 432	0.27 549	0.29 507	0.24 466	0.30 494	0.36 547

Sa-1000	0.72 395	0.29 320	0.76 358	0.59 441	0.30 227	0.73 357	0.37 229	1.62 469	1.33 537	1.28 474	2.04 608	0.86 345	0.75 375	1.84 484	0.38 236	0.19 278	0.14 261	0.25 446	0.23 452	0.20 299	0.16 215

iRaft-Stereo_20w	0.65 356	0.31 377	1.00 474	0.47 207	0.34 320	0.73 357	0.30 124	2.96 660	0.70 238	1.15 406	1.14 380	0.76 302	0.65 346	1.11 319	0.38 236	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.18 274

PSMNet-RSSM	0.72 395	0.30 342	0.61 235	0.63 489	0.42 419	0.73 357	0.56 449	1.92 561	1.10 407	1.09 366	1.37 479	1.22 469	0.98 495	1.28 361	0.72 443	0.27 499	0.19 438	0.27 481	0.29 543	0.24 414	0.24 429

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

ffm	0.72 395	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

ff1	1.37 583	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

mmx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

xxx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

CFNet_ucs	0.70 386	0.33 416	0.88 427	0.50 274	0.43 431	0.74 362	0.44 328	1.60 462	1.29 519	1.22 447	1.54 531	1.09 441	0.63 334	0.99 282	0.59 390	0.25 460	0.20 458	0.37 580	0.21 400	0.40 556	0.28 488

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

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

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

rvit_105_1	0.72 395	0.52 549	1.01 478	0.78 589	0.49 469	0.75 368	0.87 562	1.12 325	1.18 460	0.99 332	0.79 255	0.90 362	0.77 386	1.26 356	0.75 452	0.41 593	0.36 609	0.36 577	0.41 605	0.30 494	0.33 531

LL-Strereo	1.33 578	0.39 490	1.38 557	0.61 468	0.61 544	0.75 368	0.66 499	1.63 471	1.17 453	1.56 576	1.60 547	2.03 615	2.12 645	9.72 689	0.97 514	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.23 452	0.22 371	0.25 441

CIPLG	0.62 329	0.33 416	0.96 462	0.58 428	0.50 476	0.75 368	0.48 377	1.05 291	0.96 330	1.40 538	1.57 541	0.64 265	0.48 212	0.89 244	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

ACRE	0.61 325	0.33 416	1.01 478	0.58 428	0.49 469	0.75 368	0.47 364	1.06 304	0.95 325	1.37 525	1.55 533	0.62 259	0.46 187	0.83 219	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.21 374

AANet_RVC	1.16 563	0.52 549	1.49 582	0.65 512	0.45 447	0.75 368	0.69 511	1.42 406	1.55 598	1.34 517	1.87 592	1.53 544	0.78 394	7.43 665	1.38 572	0.25 460	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.22 371	0.26 465

test_sample1	0.61 325	0.29 320	0.75 348	0.50 274	0.31 255	0.76 376	0.48 377	1.59 458	0.84 286	0.90 304	0.94 287	0.88 353	0.95 478	1.16 333	0.67 426	0.22 386	0.18 420	0.20 271	0.19 317	0.21 344	0.21 374

anonymousdsp2	0.53 255	0.27 258	0.74 344	0.48 240	0.29 203	0.76 376	0.47 364	1.61 465	0.82 281	0.77 269	0.77 247	0.75 298	0.47 198	1.03 292	0.40 255	0.18 230	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.19 252	0.18 274

dad	0.86 481	0.66 594	1.06 498	0.56 404	0.37 359	0.76 376	0.44 328	1.17 337	1.50 590	1.44 547	1.27 437	1.34 506	0.75 375	2.52 549	0.84 486	0.42 597	0.27 549	0.83 648	0.26 498	0.41 559	0.29 495

IPLGR_C	0.62 329	0.33 416	0.99 468	0.58 428	0.49 469	0.76 376	0.48 377	1.10 316	0.96 330	1.40 538	1.56 537	0.62 259	0.48 212	0.80 207	0.71 440	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

AACVNet	0.86 481	0.35 461	0.79 379	0.82 605	0.39 392	0.76 376	0.49 389	1.61 465	0.81 275	1.08 360	1.33 463	1.30 495	0.93 468	4.34 597	0.74 447	0.25 460	0.21 482	0.28 496	0.22 429	0.29 484	0.25 441

GrayStereo	0.82 461	0.26 225	0.58 221	0.63 489	0.37 359	0.76 376	1.86 658	1.11 322	0.87 295	1.99 624	1.89 594	1.08 431	1.82 627	1.39 399	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.21 400	0.18 201	0.39 561

HCRNet	0.70 386	0.39 490	0.73 327	0.60 453	0.59 538	0.76 376	0.35 189	1.22 365	1.13 425	1.02 347	0.99 303	1.02 413	0.76 383	2.19 522	0.70 434	0.28 513	0.19 438	0.28 496	0.23 452	0.25 427	0.23 414

UDGNet	0.72 395	1.17 646	0.80 385	0.77 587	0.41 413	0.77 383	0.38 237	0.97 253	1.34 540	0.81 283	0.88 275	0.71 291	0.60 312	1.21 344	0.54 371	0.52 623	0.19 438	1.02 658	0.26 498	0.71 633	0.31 518

DAS	0.84 472	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.83 560	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

SepStereo	0.82 461	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.30 531	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

PSM-AAD	0.79 447	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.28 179	0.77 383	1.24 620	0.99 259	0.91 311	1.66 593	1.57 541	0.81 319	2.19 648	1.65 452	0.44 289	0.19 278	0.14 261	0.38 583	0.32 568	0.21 344	0.70 636

DMCA-RVC	0.74 418	0.40 497	1.27 542	0.66 518	0.49 469	0.77 383	0.47 364	1.35 391	1.01 358	1.53 566	1.01 312	1.29 494	0.82 413	1.31 369	0.78 463	0.27 499	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.32 512	0.24 429

z-ln-s-r	1.02 530	0.55 561	2.09 619	0.52 327	0.55 513	0.78 388	0.87 562	1.47 422	1.34 540	1.12 382	1.62 553	1.37 511	1.06 525	2.62 554	3.32 648	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.21 374

G2L-Stereo	0.80 450	0.32 393	0.95 456	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 513	1.14 380	1.45 526	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

PCWNet_CMD	0.66 365	0.32 393	0.88 427	0.49 262	0.37 359	0.78 388	0.40 269	1.42 406	1.31 529	1.16 416	1.31 454	1.25 480	0.62 328	0.89 244	0.57 383	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.19 317	0.40 556	0.25 441

CASS	0.65 356	0.34 441	0.72 315	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 490	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 413	0.30 342	0.77 366	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 519	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

GwcNet-RSSM	0.77 435	0.32 393	1.01 478	0.62 479	0.54 507	0.78 388	0.51 398	1.73 493	1.20 474	1.09 366	1.37 479	1.46 529	0.85 428	1.53 430	1.09 531	0.25 460	0.18 420	0.23 387	0.24 466	0.20 299	0.19 318

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

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

AIO-test2	0.57 303	0.28 285	0.63 245	0.61 468	0.58 530	0.79 394	0.51 398	1.18 342	1.40 571	0.63 242	1.15 389	0.51 192	0.43 162	1.09 313	0.35 200	0.21 355	0.17 395	0.26 465	0.30 552	0.20 299	0.19 318

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

IPLG	0.69 382	0.27 258	0.97 464	0.51 306	0.43 431	0.79 394	0.33 165	1.21 357	1.06 381	1.30 490	1.10 358	0.52 200	0.55 277	3.16 574	0.63 410	0.16 122	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

CRE-IMP	0.55 286	0.30 342	0.74 344	0.52 327	0.29 203	0.79 394	0.25 73	1.04 283	0.72 244	1.09 366	0.95 288	0.81 319	0.57 296	1.10 316	0.50 346	0.21 355	0.14 261	0.23 387	0.19 317	0.28 473	0.22 394

pcwnet_v2	0.97 510	0.37 478	4.33 655	0.62 479	0.54 507	0.79 394	0.45 348	2.02 589	1.58 600	1.42 546	1.64 558	1.09 441	0.79 398	1.24 352	0.67 426	0.32 543	0.25 535	0.29 507	0.27 510	0.37 539	0.35 541

MSMDNet	0.66 365	0.32 393	0.87 418	0.49 262	0.37 359	0.79 394	0.40 269	1.43 412	1.31 529	1.15 406	1.31 454	1.24 476	0.63 334	0.88 239	0.57 383	0.21 355	0.16 363	0.26 465	0.19 317	0.39 552	0.24 429

DeepPruner_ROB	0.74 418	0.48 532	0.87 418	0.57 422	0.44 440	0.79 394	0.54 423	1.73 493	0.96 330	1.38 531	1.27 437	1.24 476	0.73 370	1.43 408	0.73 446	0.34 562	0.28 556	0.27 481	0.26 498	0.31 503	0.31 518

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

AIO-test1	0.56 295	0.25 197	0.55 191	0.64 498	0.78 600	0.80 403	0.36 204	1.18 342	1.34 540	0.57 223	0.88 275	0.61 255	0.50 238	1.12 323	0.35 200	0.17 180	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.18 201	0.23 414

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

ITSA-stereo	0.82 461	0.36 471	0.82 390	0.54 363	0.31 255	0.80 403	0.47 364	2.17 619	1.67 607	1.13 397	1.13 376	0.94 378	0.86 436	2.46 544	1.00 519	0.26 483	0.23 517	0.28 496	0.27 510	0.28 473	0.36 547

test_sample2	0.62 329	0.29 320	0.74 344	0.50 274	0.28 179	0.80 403	0.61 482	1.61 465	1.00 355	0.88 301	0.99 303	0.94 378	0.83 421	1.16 333	0.51 351	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.22 394

SACVNet	0.85 476	0.46 523	0.85 400	0.81 597	0.56 517	0.80 403	0.79 537	1.68 482	1.12 413	1.34 517	1.33 463	1.25 480	0.94 473	2.39 538	0.76 455	0.34 562	0.26 541	0.31 526	0.29 543	0.35 528	0.44 581

ICVP	0.63 336	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 336	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

GANet-RSSM	0.72 395	0.28 285	0.63 245	0.64 498	0.58 530	0.80 403	0.58 464	1.89 551	1.08 392	1.04 354	1.25 427	1.15 457	1.04 518	1.49 421	0.62 405	0.25 460	0.19 438	0.22 346	0.22 429	0.22 371	0.21 374

FACV-RUCA	0.63 336	0.34 441	0.82 390	0.62 479	0.65 556	0.81 412	0.41 286	1.44 413	1.07 386	0.86 299	1.14 380	0.61 255	0.69 355	0.80 207	0.53 365	0.28 513	0.19 438	0.47 611	0.21 400	0.35 528	0.25 441

RAFT-RH_RVC	1.03 533	0.24 163	0.67 276	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 628	4.65 664	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

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

test_sample6	0.71 393	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.82 414	0.58 464	1.79 522	1.15 440	1.14 400	1.33 463	0.91 365	0.79 398	1.31 369	0.74 447	0.27 499	0.21 482	0.27 481	0.29 543	0.28 473	0.27 476

SMFormer	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.24 429

tta	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.18 201	0.18 274

qqq1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

fff1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

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

DFGA-Net	0.72 395	0.40 497	1.40 558	0.52 327	0.45 447	0.83 420	0.44 328	1.28 380	1.08 392	0.99 332	1.19 407	0.70 288	0.55 277	2.14 514	1.16 543	0.18 230	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 454	0.25 441

11t1	0.52 243	0.28 285	0.68 280	0.51 306	0.28 179	0.83 420	0.39 254	1.22 365	0.63 202	0.84 292	0.74 240	0.68 278	0.68 351	0.91 247	0.57 383	0.21 355	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

GASNet	0.99 516	0.97 628	1.72 599	0.98 638	0.68 570	0.83 420	0.67 503	1.60 462	1.28 514	1.31 500	1.22 417	1.22 469	1.21 560	2.41 539	1.41 580	0.43 603	0.26 541	0.36 577	0.34 584	0.55 610	0.31 518

riskmin	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.43 123	0.31 255	0.83 420	0.42 291	1.14 331	1.04 371	0.73 263	0.75 242	1.11 448	1.01 507	0.81 213	0.51 351	0.20 320	0.14 261	0.24 407	0.15 193	0.24 414	0.25 441

FENet	0.60 318	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 299	0.83 420	0.38 237	1.27 376	1.07 386	1.00 337	0.86 268	0.99 403	0.85 428	0.96 264	0.68 430	0.22 386	0.15 324	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.23 414

CFNet-ft	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

CFNet_RVC	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

iResNet_ROB	0.77 435	0.30 342	0.99 468	0.57 422	0.36 339	0.83 420	0.36 204	2.33 636	1.58 600	1.27 472	1.30 448	1.25 480	0.84 425	1.65 452	0.79 469	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.27 476

test_sample5	0.69 382	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.11 380	1.25 427	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

DualNet	0.70 386	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.14 400	1.33 463	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

GMStereo_Zeroshot	0.67 376	0.61 585	1.01 478	0.64 498	0.37 359	0.84 429	0.35 189	1.05 291	1.12 413	1.12 382	1.06 338	1.27 488	0.54 269	1.19 340	0.59 390	0.32 543	0.17 395	0.31 526	0.18 292	0.52 604	0.22 394

UCFNet_RVC	0.69 382	0.35 461	0.49 123	0.64 498	0.39 392	0.85 432	0.58 464	1.75 501	1.14 428	0.97 324	1.19 407	1.17 459	0.93 468	0.99 282	0.62 405	0.28 513	0.20 458	0.34 560	0.31 560	0.32 512	0.27 476

mmm	0.63 336	0.35 461	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.86 433	0.54 423	1.59 458	0.86 290	1.07 359	1.38 484	0.79 312	0.75 375	0.91 247	0.58 387	0.22 386	0.18 420	0.29 507	0.25 480	0.25 427	0.23 414

ToySt	0.66 365	0.33 416	1.23 533	0.51 306	0.33 299	0.86 433	0.68 507	1.10 316	0.97 337	0.84 292	1.08 347	1.25 480	0.94 473	1.01 288	0.74 447	0.19 278	0.19 438	0.24 407	0.24 466	0.27 454	0.23 414

DMCA	0.67 376	0.34 441	0.90 437	0.51 306	0.44 440	0.86 433	0.47 364	1.42 406	1.02 362	1.17 425	1.12 371	1.23 474	0.75 375	0.78 199	0.95 509	0.25 460	0.19 438	0.27 481	0.19 317	0.24 414	0.27 476

DispNO	0.93 499	0.30 342	1.34 555	0.55 388	0.55 513	0.89 436	0.49 389	1.48 424	1.21 480	1.17 425	1.27 437	1.19 463	0.90 453	5.23 615	0.74 447	0.22 386	0.17 395	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

STTStereo	0.78 443	0.50 542	1.22 532	0.64 498	0.54 507	0.89 436	0.54 423	1.44 413	1.11 409	1.38 531	1.09 352	1.27 488	0.85 428	1.43 408	0.83 483	0.29 524	0.27 549	0.33 550	0.39 600	0.32 512	0.30 508

TDLM	1.06 537	0.44 514	0.79 379	0.63 489	0.50 476	0.89 436	1.44 634	1.48 424	1.26 503	1.12 382	1.40 490	1.08 431	0.98 495	6.65 648	0.78 463	0.33 552	0.21 482	0.33 550	0.26 498	0.37 539	0.24 429

G2L-Stereo_test	0.73 413	0.27 258	0.74 344	0.49 262	0.40 403	0.90 439	0.81 546	1.53 444	1.14 428	1.28 474	1.27 437	1.52 543	0.72 368	1.62 447	0.94 505	0.19 278	0.14 261	0.16 101	0.15 193	0.18 201	0.19 318

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

ARAFT	0.77 435	0.36 471	1.49 582	0.51 306	0.31 255	0.90 439	0.82 548	1.90 554	1.06 381	1.62 588	1.24 423	1.02 413	0.64 338	1.84 484	0.50 346	0.18 230	0.14 261	0.28 496	0.27 510	0.17 158	0.16 215

CVANet_RVC	1.07 539	0.43 511	0.76 358	0.60 453	0.50 476	0.90 439	0.97 587	1.52 438	1.26 503	1.33 513	1.38 484	1.24 476	1.18 551	6.75 654	0.75 452	0.34 562	0.23 517	0.34 560	0.29 543	0.42 564	0.27 476

test_sample7	0.74 418	0.37 478	0.76 358	0.52 327	0.35 324	0.91 443	0.67 503	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.31 536	0.28 556	0.32 541	0.31 560	0.33 521	0.29 495

MyStereo8	0.65 356	0.29 320	1.00 474	0.58 428	0.49 469	0.91 443	0.35 189	1.18 342	1.31 529	1.16 416	1.27 437	0.90 362	0.64 338	0.72 172	0.95 509	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.18 292	0.22 371	0.26 465

Selective-RAFT	0.52 243	0.28 285	0.79 379	0.55 388	0.27 152	0.91 443	0.33 165	0.80 167	0.88 299	0.58 225	0.63 193	0.81 319	0.77 386	1.29 365	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.17 247

FADNet-RVC	0.88 486	0.67 595	1.93 613	0.60 453	0.48 465	0.91 443	0.60 478	1.71 491	1.18 460	0.90 304	0.96 291	1.36 508	0.92 459	2.25 527	1.17 546	0.30 529	0.29 567	0.32 541	0.32 568	0.41 559	0.35 541

DeepPrunerF	1.60 605	0.73 606	5.81 665	0.88 624	1.19 653	0.91 443	0.95 584	2.19 622	5.24 683	1.17 425	1.30 448	1.19 463	1.30 576	4.90 609	1.66 603	0.42 597	0.34 593	0.52 620	0.47 620	0.41 559	0.40 562

PS-NSSS	0.99 516	0.58 572	0.93 447	0.58 428	0.57 521	0.91 443	0.80 543	1.81 528	1.14 428	1.14 400	1.67 565	1.00 404	0.83 421	4.62 602	0.78 463	0.37 577	0.31 578	0.52 620	0.32 568	0.45 580	0.38 558

MLCV	0.72 395	0.34 441	1.10 513	0.51 306	0.23 54	0.91 443	0.39 254	1.33 384	1.23 489	1.46 551	1.55 533	1.01 411	0.64 338	1.95 497	0.80 474	0.18 230	0.12 100	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.17 247

IGEV_i1	0.66 365	0.29 320	0.89 433	0.55 388	0.28 179	0.92 450	0.60 478	1.98 577	0.83 282	1.00 337	1.04 333	1.09 441	0.68 351	1.29 365	0.62 405	0.20 320	0.17 395	0.21 310	0.17 268	0.21 344	0.21 374

test_sample4	0.69 382	0.33 416	0.91 440	0.51 306	0.30 227	0.92 450	0.52 409	1.87 545	1.15 440	1.14 400	1.18 400	0.87 349	0.75 375	1.18 339	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.26 498	0.26 440	0.25 441

test_5	0.65 356	0.30 342	0.75 348	0.67 530	0.50 476	0.92 450	0.52 409	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 364	1.00 404	0.90 453	1.53 430	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.23 387	0.22 429	0.21 344	0.19 318

AdaStereo	0.70 386	0.43 511	0.75 348	0.73 573	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.75 427	0.40 497	1.36 556	0.67 530	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

Anonymous3	0.61 325	0.44 514	1.11 515	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

GES	0.66 365	0.34 441	0.90 437	0.59 441	0.38 381	0.94 456	0.57 460	2.11 603	0.86 290	1.02 347	1.11 364	0.66 272	0.79 398	0.99 282	0.61 402	0.27 499	0.19 438	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.30 508

test_xeample	1.45 592	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 693	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

CCAANet	0.60 318	0.24 163	0.61 235	0.47 207	0.42 419	0.94 456	0.59 473	1.20 355	0.84 286	0.70 254	1.16 394	1.02 413	0.77 386	1.30 367	0.65 415	0.20 320	0.15 324	0.19 218	0.19 317	0.18 201	0.18 274

iResNetv2_ROB	0.80 450	0.37 478	1.71 598	0.56 404	0.37 359	0.94 456	0.64 492	1.73 493	1.34 540	1.23 453	1.42 493	1.26 484	0.92 459	1.85 487	0.56 380	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.14 167	0.24 414	0.19 318

G2L-ROB	0.73 413	0.25 197	0.76 358	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 565	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

coex_refinement	0.80 450	0.28 285	0.73 327	0.70 553	0.51 488	0.95 460	0.60 478	1.78 516	1.23 489	1.36 522	1.37 479	1.82 590	0.81 408	1.32 373	1.13 540	0.26 483	0.17 395	0.19 218	0.20 354	0.24 414	0.25 441

THIR-Stereo	1.02 530	0.27 258	0.69 292	0.49 262	0.28 179	0.95 460	1.34 629	1.03 277	0.97 337	1.34 517	1.90 595	1.17 459	1.58 604	6.44 644	0.78 463	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

GEStereo_RVC	0.90 491	0.37 478	0.99 468	0.64 498	0.50 476	0.95 460	0.79 537	2.42 646	1.17 453	1.16 416	1.11 364	1.26 484	0.92 459	3.24 575	0.90 499	0.29 524	0.19 438	0.23 387	0.20 354	0.27 454	0.29 495

DIP-Stereo	0.62 329	0.30 342	0.83 395	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 642	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 447	0.43 511	1.05 494	0.64 498	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 525	1.15 389	1.43 519	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Consistency-Raft	1.25 570	0.99 631	1.93 613	1.02 642	1.21 654	0.96 466	1.01 596	1.75 501	1.92 629	1.36 522	2.12 612	1.44 524	1.01 507	1.14 328	1.40 576	0.72 646	0.82 666	0.89 651	0.98 667	1.31 659	0.95 648

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

hitnet-ft	0.79 447	0.35 461	0.57 213	0.58 428	0.42 419	0.96 466	0.46 356	1.47 422	1.33 537	1.19 434	1.22 417	1.81 587	0.98 495	1.66 456	0.94 505	0.33 552	0.28 556	0.34 560	0.27 510	0.35 528	0.31 518

FADNet	0.92 496	0.61 585	1.81 605	0.62 479	0.55 513	0.96 466	0.57 460	1.78 516	1.33 537	0.93 311	1.01 312	1.36 508	1.01 507	2.71 557	0.75 452	0.33 552	0.34 593	0.31 526	0.34 584	0.59 617	0.40 562

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

test_sample3	0.68 380	0.32 393	0.88 427	0.52 327	0.30 227	0.97 470	0.52 409	1.86 542	1.15 440	1.08 360	1.11 364	0.88 353	0.71 365	1.17 337	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.25 446	0.25 480	0.25 427	0.25 441

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

DRaft	0.80 450	0.24 163	0.70 298	0.45 175	0.30 227	0.97 470	0.53 417	1.05 291	0.97 337	1.78 604	2.02 606	0.80 314	1.74 618	2.73 558	0.72 443	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.21 374

RASNet	1.12 552	0.30 342	0.91 440	0.66 518	0.77 598	0.97 470	0.57 460	1.37 394	1.35 549	1.02 347	1.34 470	2.11 619	1.43 588	7.09 659	1.39 575	0.19 278	0.17 395	0.17 150	0.19 317	0.18 201	0.16 215

EDNetEfficient	2.37 648	1.10 637	8.08 673	0.74 577	0.71 575	0.98 475	1.56 642	1.46 420	4.06 674	4.90 683	2.82 639	2.25 622	3.48 671	2.95 564	9.97 681	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 625

aanetorigin	1.23 567	0.79 614	2.78 645	0.70 553	0.79 603	0.99 476	1.06 603	1.06 304	1.37 557	3.52 669	2.61 634	1.72 576	1.63 609	1.99 500	1.78 607	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

CFNet	0.96 504	0.36 471	1.01 478	0.62 479	0.42 419	0.99 476	0.47 364	1.90 554	1.32 533	0.99 332	1.39 488	1.10 444	0.86 436	5.58 628	0.79 469	0.23 413	0.17 395	0.28 496	0.27 510	0.26 440	0.21 374

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

RT-IGEV	0.77 435	0.28 285	0.93 447	0.55 388	0.33 299	1.01 479	0.83 551	2.03 592	0.93 319	1.28 474	1.58 544	1.77 583	1.17 546	1.04 298	0.49 339	0.23 413	0.16 363	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.26 465

Selective-IGEV-i1	0.66 365	0.27 258	0.86 406	0.54 363	0.33 299	1.01 479	0.78 533	1.75 501	1.18 460	0.88 301	1.19 407	1.19 463	0.56 284	0.98 275	0.54 371	0.19 278	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.20 352

1111x	1.70 616	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 694	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

Anonymous_2	1.30 574	0.55 561	0.82 390	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 572	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 659	1.06 659	9.63 704	1.16 653	0.49 598

DualNet (step1)	0.83 467	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample9	1.86 626	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample8	2.19 641	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.82 529	1.15 440	2.26 634	1.30 448	4.94 672	2.52 658	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

BEATNet_4x	0.73 413	0.49 535	1.17 527	0.53 346	0.26 122	1.03 486	0.55 441	1.82 529	1.06 381	1.21 442	1.22 417	0.96 393	0.91 456	1.01 288	1.06 525	0.21 355	0.14 261	0.24 407	0.19 317	0.37 539	0.21 374

PASM	1.34 579	0.92 625	2.62 641	0.86 616	0.87 623	1.03 486	1.08 605	1.50 430	1.51 592	1.82 612	1.41 492	1.68 571	1.26 569	4.87 608	1.34 566	0.61 638	0.65 661	0.68 643	0.78 653	0.69 631	0.68 635

DEmStereo	0.97 510	0.23 137	0.79 379	0.47 207	0.32 277	1.04 488	0.56 449	0.93 231	0.89 302	1.39 537	2.14 614	1.02 413	2.07 643	5.64 629	0.77 461	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.20 352

psm_up	0.77 435	0.34 441	0.70 298	0.66 518	0.58 530	1.05 489	0.92 575	1.52 438	1.12 413	1.26 469	1.16 394	1.31 499	1.23 563	1.20 342	0.81 476	0.25 460	0.29 567	0.31 526	0.27 510	0.27 454	0.25 441

ac_64	0.82 461	0.29 320	0.81 386	0.71 561	0.60 541	1.05 489	0.54 423	1.99 580	0.92 317	1.18 430	1.06 338	1.99 610	1.08 530	1.94 496	0.97 514	0.27 499	0.22 504	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.19 318

HITNet	0.65 356	0.40 497	0.77 366	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
222	1.61 607	0.29 320	0.67 276	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 500	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 697	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

NOSS_ROB	1.26 571	0.46 523	0.62 242	0.56 404	0.38 381	1.06 492	0.78 533	1.73 493	1.40 571	1.01 343	1.43 497	1.10 444	0.75 375	10.62 694	0.65 415	0.45 609	0.43 627	0.48 613	0.45 615	0.44 576	0.41 567

FADNet-RVC-Resample	0.84 472	0.47 528	2.10 620	0.61 468	0.45 447	1.07 494	0.61 482	1.59 458	1.20 474	1.08 360	0.98 301	1.03 418	0.98 495	2.17 517	0.72 443	0.23 413	0.22 504	0.30 520	0.32 568	0.35 528	0.34 536

Hybrid-DGEV-2	0.65 356	0.31 377	0.73 327	0.60 453	0.37 359	1.08 495	0.28 104	1.45 418	1.40 571	1.32 504	0.85 266	1.03 418	1.01 507	1.05 301	0.48 330	0.18 230	0.15 324	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.15 174

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

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

anonymity	1.12 552	0.97 628	1.21 530	1.07 646	1.12 645	1.08 495	0.89 567	1.95 570	1.16 450	1.29 481	1.26 434	1.22 469	1.09 533	1.15 329	1.01 520	1.02 656	1.00 679	0.97 653	0.97 665	0.98 645	0.99 650

FINET	0.97 510	0.54 556	1.60 590	0.63 489	0.79 603	1.08 495	1.07 604	1.56 454	2.20 642	1.15 406	1.49 519	0.94 378	0.88 446	2.32 532	1.05 523	0.42 597	0.35 604	0.32 541	0.28 531	0.43 570	0.38 558

FAT-Stereo	1.07 539	0.41 504	1.32 549	0.72 565	0.58 530	1.08 495	0.89 567	1.96 571	1.65 605	1.75 601	1.98 600	2.03 615	1.48 596	2.02 503	1.18 549	0.42 597	0.35 604	0.34 560	0.29 543	0.35 528	0.53 608

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

RP	1.09 545	0.50 542	1.12 517	0.90 629	1.04 637	1.11 502	0.84 552	1.80 525	1.62 602	1.55 575	2.00 603	1.90 598	1.78 622	1.84 484	1.25 553	0.52 623	0.36 609	0.48 613	0.36 593	0.45 580	0.43 578

DLCB_ROB	0.86 481	0.40 497	0.78 376	0.68 543	0.54 507	1.11 502	0.84 552	1.49 426	1.23 489	1.64 592	1.65 560	1.70 574	0.91 456	1.70 464	1.05 523	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.27 510	0.27 454	0.24 429

XPNet_ROB	0.96 504	0.49 535	1.09 510	0.72 565	0.57 521	1.11 502	1.14 611	1.66 479	1.23 489	1.85 614	1.39 488	1.64 565	1.11 535	1.80 481	1.42 584	0.38 582	0.30 572	0.33 550	0.29 543	0.37 539	0.34 536

ADLNet2	0.88 486	0.34 441	1.17 527	0.77 587	0.64 554	1.12 505	0.76 528	1.74 498	1.24 495	1.21 442	1.65 560	1.71 575	1.05 522	1.67 457	1.17 546	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.22 429	0.26 440	0.29 495

psmorigin	1.52 597	0.69 600	10.52 681	0.68 543	0.59 538	1.13 506	0.70 514	1.57 455	1.19 469	1.99 624	1.79 581	2.26 623	1.47 595	2.09 510	1.36 570	0.39 585	0.40 622	0.34 560	0.33 578	0.43 570	0.56 614

TCMNet	1.01 527	0.60 583	2.10 620	0.86 616	1.33 659	1.14 507	0.67 503	1.69 484	1.23 489	1.11 380	1.57 541	1.30 495	0.97 488	2.01 502	1.50 595	0.31 536	0.31 578	0.38 583	0.34 584	0.42 564	0.36 547

CoDeX	0.73 413	0.29 320	0.93 447	0.54 363	0.36 339	1.14 507	0.61 482	2.34 639	1.17 453	1.16 416	1.25 427	0.91 365	0.87 441	1.33 377	0.64 414	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.18 274

AASNet	0.76 433	0.35 461	0.91 440	0.79 591	0.81 610	1.14 507	0.56 449	2.02 589	1.08 392	1.22 447	1.24 423	0.93 375	0.76 383	0.77 192	1.16 543	0.27 499	0.23 517	0.24 407	0.20 354	0.28 473	0.24 429

PSMNet-ADL	0.72 395	0.35 461	0.62 242	0.69 547	0.46 459	1.14 507	0.44 328	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 502	0.96 485	1.43 408	0.95 509	0.33 552	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.27 454	0.29 495

edge stereo	1.11 550	0.50 542	1.30 545	0.71 561	0.65 556	1.14 507	0.75 525	1.93 566	1.37 557	1.71 597	1.83 585	2.54 636	1.44 590	2.43 540	1.23 551	0.42 597	0.41 624	0.54 626	0.35 589	0.42 564	0.46 587

ETE_ROB	0.96 504	0.64 592	1.16 525	0.69 547	0.48 465	1.14 507	1.13 610	1.77 512	1.19 469	1.91 621	1.45 505	1.73 577	1.05 522	1.60 444	1.14 541	0.32 543	0.26 541	0.38 583	0.34 584	0.39 552	0.41 567

HSM-Net_RVC	0.87 485	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 669	1.28 514	1.53 566	1.74 574	1.68 571	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 568	0.76 612	2.46 635	0.72 565	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 629	2.31 636	3.07 643	1.59 553	1.40 585	2.46 544	2.10 622	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

tt1	0.62 329	0.32 393	0.51 144	0.54 363	0.26 122	1.16 515	0.48 377	0.95 242	2.47 649	0.57 223	0.77 247	0.49 182	0.81 408	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.15 193	0.19 252	0.20 352

xxxx	1.51 596	0.28 285	0.68 280	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 696	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

HGLStereo	0.85 476	0.38 485	0.94 452	0.80 594	1.03 636	1.17 517	0.58 464	1.52 438	1.20 474	1.19 434	1.62 553	1.13 454	1.20 557	1.80 481	1.06 525	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.21 400	0.23 399	0.27 476

ACVNet-DCA	0.56 295	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

xx1	0.67 376	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.95 387	0.77 386	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

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

cc1	0.64 348	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.19 252	0.19 318

FADNet_RVC	0.83 467	0.51 545	1.83 609	0.54 363	0.42 419	1.19 522	0.46 356	1.51 436	1.09 400	0.89 303	1.24 423	0.91 365	0.87 441	2.11 512	1.11 537	0.27 499	0.22 504	0.31 526	0.28 531	0.43 570	0.38 558

PA-Net	1.01 527	0.57 569	1.29 544	0.64 498	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 634	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	1.18 565	0.61 585	4.25 654	0.68 543	0.61 544	1.20 524	0.93 579	1.63 471	1.35 549	1.66 593	1.53 526	1.47 534	1.37 584	3.00 568	1.74 605	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

NVstereo2D	0.92 496	0.41 504	1.48 580	0.72 565	0.72 577	1.20 524	0.87 562	1.75 501	1.38 561	0.99 332	1.13 376	1.26 484	0.98 495	2.21 524	0.89 496	0.43 603	0.20 458	0.38 583	0.24 466	0.57 613	0.63 627

DStereoO	1.44 591	1.11 640	1.69 595	1.16 649	0.72 577	1.21 526	1.56 642	1.74 498	1.63 604	1.52 564	1.67 565	1.51 540	3.16 667	1.73 470	1.72 604	2.35 673	0.45 634	0.97 653	0.42 608	2.01 664	0.53 608

S-Stereo	1.15 561	0.46 523	2.17 625	0.81 597	0.80 608	1.21 526	1.19 617	1.93 566	2.02 635	1.47 552	2.11 611	1.57 549	1.17 546	2.05 507	1.41 580	0.40 588	0.40 622	0.35 569	0.31 560	0.44 576	0.70 636

RAFT + AFF	1.00 521	0.42 508	1.09 510	0.67 530	0.50 476	1.22 528	1.24 620	2.24 628	1.19 469	1.30 490	1.56 537	1.17 459	1.49 598	3.44 583	0.83 483	0.21 355	0.25 535	0.30 520	0.26 498	0.27 454	0.27 476

HSM	1.19 566	0.32 393	0.65 259	0.57 422	0.38 381	1.23 529	0.59 473	2.25 629	1.19 469	1.30 490	1.25 427	1.94 604	1.03 516	9.32 683	0.71 440	0.22 386	0.16 363	0.20 271	0.16 239	0.21 344	0.21 374

ADLNet	0.85 476	0.36 471	0.89 433	0.85 614	0.72 577	1.24 530	0.76 528	1.82 529	1.36 553	1.52 564	1.35 476	1.27 488	0.99 503	1.23 347	1.15 542	0.27 499	0.20 458	0.26 465	0.25 480	0.28 473	0.30 508

acv_ft	0.75 427	0.31 377	0.95 456	0.70 553	0.86 621	1.24 530	0.53 417	1.44 413	1.07 386	1.24 460	1.30 448	1.08 431	0.92 459	0.80 207	1.34 566	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.21 344	0.18 274

CBMV_ROB	0.90 491	0.44 514	0.63 245	0.51 306	0.37 359	1.25 532	0.49 389	1.77 512	1.27 509	1.41 540	2.00 603	1.33 502	1.08 530	2.17 517	0.76 455	0.43 603	0.42 626	0.47 611	0.44 613	0.41 559	0.36 547

UPFNet	0.80 450	0.32 393	0.90 437	0.59 441	0.74 585	1.26 533	0.80 543	1.52 438	1.10 407	1.30 490	1.12 371	1.30 495	0.84 425	1.67 457	1.09 531	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.23 452	0.25 427	0.18 274

BSDual-CNN	0.71 393	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	1.27 534	0.65 494	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

hknet	0.77 435	0.32 393	0.95 456	0.54 363	0.38 381	1.27 534	0.65 494	2.16 613	1.07 386	1.20 438	1.11 364	1.59 553	0.81 408	1.37 390	0.66 421	0.22 386	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

PSMNet_ROB	0.90 491	0.52 549	1.17 527	0.72 565	0.61 544	1.27 534	1.12 609	1.76 508	1.12 413	1.09 366	1.28 443	1.45 526	0.89 452	1.65 452	1.42 584	0.33 552	0.25 535	0.37 580	0.39 600	0.35 528	0.29 495

NCC-stereo	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571

Abc-Net	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 443	0.41 504	0.94 452	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 519	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

GCST	1.08 542	1.47 661	0.93 447	1.73 664	1.14 649	1.30 539	0.31 136	1.33 384	1.16 450	1.29 481	0.97 300	0.98 397	0.49 229	2.08 509	0.46 318	1.19 663	0.70 663	1.30 663	0.85 658	1.02 648	0.89 646

NCCL2	1.00 521	0.56 565	1.06 498	0.75 581	0.57 521	1.31 541	1.72 650	1.77 512	1.36 553	1.50 561	1.17 398	1.91 599	1.17 546	1.54 432	1.29 560	0.35 569	0.31 578	0.45 606	0.44 613	0.40 556	0.40 562

PAM_32	0.77 435	0.28 285	1.03 489	0.52 327	0.30 227	1.32 542	0.35 189	1.97 575	0.65 221	1.02 347	1.06 338	3.05 649	1.49 598	0.96 264	0.36 212	0.19 278	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.19 252	0.19 318

ssnet_v2	0.88 486	0.36 471	1.02 485	0.62 479	0.38 381	1.32 542	0.97 587	2.07 599	1.34 540	1.37 525	1.18 400	1.54 545	0.92 459	1.10 316	1.65 601	0.30 529	0.27 549	0.30 520	0.28 531	0.27 454	0.26 465

LMCR-Stereo	0.82 461	0.46 523	0.88 427	0.75 581	0.43 431	1.33 544	0.56 449	2.43 647	0.98 342	1.53 566	1.49 519	0.74 295	1.00 505	1.63 449	0.89 496	0.28 513	0.17 395	0.22 346	0.17 268	0.29 484	0.20 352

StereoDRNet-Refined	0.80 450	0.41 504	0.88 427	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 549	1.44 502	1.44 524	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 386	0.31 377	1.02 485	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

UDG	1.41 589	2.65 687	0.99 468	1.44 660	1.64 665	1.34 546	0.80 543	1.60 462	1.23 489	1.23 453	1.71 570	2.01 612	1.34 581	1.47 419	1.41 580	0.90 651	0.54 652	2.29 672	0.75 651	1.84 662	1.04 653

GANet	1.36 581	0.47 528	0.86 406	0.67 530	0.45 447	1.34 546	1.73 651	1.64 473	1.24 495	1.49 560	2.38 623	1.55 547	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

Wz-Net-SNSev	1.49 593	1.23 649	6.27 667	0.68 543	0.67 564	1.37 549	1.41 632	2.00 581	1.39 566	1.48 558	1.61 551	2.29 624	1.32 579	3.93 588	2.14 624	0.31 536	0.28 556	0.31 526	0.33 578	0.42 564	0.36 547

SFCPSM	0.70 386	0.28 285	1.02 485	0.51 306	0.38 381	1.37 549	0.66 499	2.00 581	1.03 366	1.17 425	1.21 414	0.82 324	0.78 394	1.03 292	0.53 365	0.21 355	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.21 344	0.19 318

DANet	1.08 542	0.61 585	1.32 549	0.85 614	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 604	1.54 531	2.01 612	1.11 535	2.90 563	2.00 618	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 433	0.29 320	1.08 507	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 647	1.43 588	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

AF-Net	1.13 555	0.52 549	1.33 552	0.86 616	0.91 626	1.38 552	0.71 516	2.16 613	1.62 602	1.56 576	2.40 625	1.99 610	1.65 611	1.81 483	1.48 593	0.48 617	0.28 556	0.49 615	0.33 578	0.39 552	0.32 525

MSAF-DinoV2	1.97 633	0.80 616	10.38 680	0.86 616	0.48 465	1.39 554	0.97 587	2.55 653	1.72 613	1.53 566	1.65 560	3.59 657	2.20 649	5.39 622	3.94 655	0.27 499	0.17 395	0.26 465	0.28 531	0.47 588	0.46 587

DGSMNet	1.14 557	0.76 612	2.49 637	0.81 597	0.86 621	1.39 554	1.39 631	2.13 604	1.35 549	1.26 469	1.63 557	1.48 536	0.98 495	1.75 472	1.10 534	0.45 609	0.43 627	0.55 631	0.49 625	0.75 636	0.70 636

PSMNet-RUCA	1.02 530	0.97 628	1.44 568	1.23 653	1.10 641	1.40 556	0.62 485	1.69 484	1.38 561	0.94 316	1.53 526	0.97 395	0.83 421	1.17 337	0.93 503	0.69 645	0.34 593	0.99 656	0.60 643	0.97 644	0.64 631

gwcnet-sp	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

scenet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

ssnet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

Syn2CoEx	1.14 557	0.69 600	1.66 593	0.80 594	0.67 564	1.40 556	0.88 565	2.06 598	1.54 596	1.25 465	1.58 544	1.42 518	1.50 600	4.09 591	1.40 576	0.36 573	0.32 586	0.34 560	0.29 543	0.29 484	0.34 536

AANet	1.64 609	1.27 651	5.08 660	0.67 530	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 661	3.11 667	3.20 646	2.91 648	2.06 642	2.49 547	2.10 622	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

GANetREF_RVC	1.07 539	0.86 621	1.31 546	0.82 605	0.53 503	1.41 561	1.31 627	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 529	1.24 566	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 634	0.67 642	0.50 629	0.88 642	0.59 621
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
anonymousa	0.72 395	0.27 258	0.75 348	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 557	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

SQANet	1.31 575	0.88 624	1.08 507	1.83 666	1.44 661	1.44 564	0.75 525	1.74 498	1.09 400	1.32 504	1.26 434	1.28 491	1.01 507	1.50 423	0.83 483	2.50 674	0.34 593	1.47 664	0.55 636	2.32 667	1.57 666

zh-mn7	1.70 616	1.21 647	8.30 675	0.69 547	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 639	2.41 644	2.67 636	1.68 571	1.23 563	4.49 598	2.87 638	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

NVStereoNet_ROB	1.88 627	1.07 635	1.45 573	1.07 646	1.17 650	1.47 566	1.48 637	1.89 551	1.93 631	1.94 622	4.67 665	3.08 652	1.80 624	6.51 645	1.65 601	1.06 659	0.86 673	1.08 660	1.32 673	0.93 643	1.26 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmg	0.72 395	0.32 393	0.68 280	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

MFMNet_re	1.40 588	1.14 643	1.68 594	1.39 657	1.07 638	1.48 567	1.43 633	1.87 545	1.82 622	2.26 634	2.19 615	1.51 540	1.86 629	1.52 426	1.25 553	0.93 652	0.83 667	0.84 649	0.80 654	0.99 647	1.05 655

Nwc_Net	1.09 545	0.49 535	1.33 552	0.89 628	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 504	2.26 618	1.96 607	1.54 601	1.92 492	1.34 566	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

StereoDRNet	0.98 514	0.47 528	1.70 596	0.76 584	0.94 630	1.51 570	0.91 573	1.92 561	1.32 533	1.61 584	1.13 376	1.47 534	0.97 488	1.75 472	1.46 591	0.28 513	0.23 517	0.29 507	0.27 510	0.35 528	0.27 476

RGC	1.14 557	0.79 614	1.26 539	0.91 632	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 572	1.93 597	2.02 614	1.54 601	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 604	0.58 637	0.48 622	0.47 588	0.46 587

CBMV	0.95 503	0.44 514	0.66 270	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 649	1.69 484	1.42 580	2.00 627	1.60 547	1.43 519	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 593	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 648	0.42 508	2.71 643	0.63 489	0.43 431	1.54 573	1.19 617	2.01 585	1.53 595	2.64 650	7.60 680	18.07 701	1.45 592	3.44 583	2.78 636	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

DSFCA	0.93 499	0.34 441	1.06 498	0.52 327	0.65 556	1.55 574	0.93 579	1.49 426	1.19 469	1.56 576	1.15 389	1.50 538	0.96 485	3.07 569	1.02 521	0.30 529	0.26 541	0.25 446	0.25 480	0.28 473	0.24 429

SGM-Forest	1.24 568	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 626	1.65 474	1.36 553	2.11 631	1.79 581	1.63 562	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 611	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STTRV1_RVC	1.58 602	0.68 599	1.96 615	0.88 624	1.12 645	1.57 576	0.90 572	2.25 629	1.75 617	1.29 481	2.02 606	1.40 514	1.22 561	9.77 690	1.31 562	0.81 649	0.33 591	0.54 626	0.49 625	0.73 635	0.52 607

UNet	0.83 467	0.34 441	1.31 546	0.58 428	0.74 585	1.58 577	0.49 389	1.41 404	1.04 371	1.21 442	1.08 347	1.54 545	1.12 538	1.65 452	1.09 531	0.23 413	0.17 395	0.25 446	0.20 354	0.25 427	0.22 394

EDNetEfficientorigin	10.57 692	1.47 661	177.42 727	0.67 530	0.53 503	1.58 577	1.16 614	1.90 554	3.37 667	4.71 682	3.38 648	3.10 653	2.69 661	3.13 573	3.58 650	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 637	0.81 642

NaN_ROB	1.13 555	0.55 561	1.15 524	0.64 498	0.48 465	1.61 579	2.03 667	1.72 492	1.48 587	2.09 630	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 593	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

DRN-Test	1.00 521	0.44 514	1.13 519	0.70 553	0.81 610	1.62 580	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 604	1.33 463	1.43 519	1.05 522	2.18 520	1.53 597	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

CSP-Net	0.97 510	0.38 485	0.83 395	0.53 346	0.41 413	1.63 581	0.77 531	2.00 581	1.05 376	1.25 465	1.20 412	1.33 502	0.83 421	4.93 611	0.85 489	0.32 543	0.22 504	0.20 271	0.20 354	0.23 399	0.25 441

LALA_ROB	1.01 527	0.59 575	1.16 525	0.67 530	0.51 488	1.63 581	1.26 624	1.69 484	1.38 561	1.81 611	1.37 479	1.94 604	1.02 514	1.58 440	1.38 572	0.37 577	0.27 549	0.43 601	0.37 596	0.43 570	0.37 552

HBP-ISP	0.96 504	0.58 572	0.72 315	0.61 468	0.46 459	1.64 583	0.76 528	1.86 542	1.28 514	1.30 490	1.53 526	0.86 345	0.94 473	3.27 577	0.69 433	0.45 609	0.44 630	0.54 626	0.48 622	0.47 588	0.40 562

delet	0.85 476	0.32 393	0.95 456	0.65 512	0.66 560	1.64 583	0.84 552	1.75 501	1.35 549	1.32 504	1.30 448	1.30 495	0.88 446	1.68 462	1.10 534	0.21 355	0.21 482	0.24 407	0.24 466	0.21 344	0.21 374

LSM	6.33 682	1.10 637	13.19 683	1.41 659	68.17 720	1.64 583	1.90 661	1.92 561	2.46 648	2.99 661	3.11 644	1.88 594	1.80 624	2.61 553	2.06 621	0.41 593	0.58 655	0.50 616	0.57 638	0.64 624	17.66 711

WZ-Net	1.95 631	0.95 627	10.10 677	0.86 616	0.78 600	1.69 586	1.60 647	2.20 625	1.98 632	2.08 629	1.93 597	2.30 625	1.97 636	5.30 616	3.17 645	0.34 562	0.26 541	0.29 507	0.31 560	0.51 602	0.47 591

coex-ft	8.13 688	2.13 682	98.04 726	0.67 530	0.53 503	1.71 587	1.56 642	1.65 474	11.11 693	18.17 710	3.75 653	3.88 661	7.61 691	2.98 567	6.49 667	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 601

RYNet	1.17 564	0.49 535	1.24 536	0.70 553	0.97 634	1.71 587	0.92 575	1.91 558	1.46 585	1.38 531	1.14 380	1.88 594	1.30 576	4.24 593	1.87 610	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 610

ccnet	1.12 552	0.67 595	1.01 478	0.78 589	0.73 584	1.72 589	0.99 592	1.84 538	1.26 503	1.47 552	1.85 589	1.75 582	1.29 572	1.75 472	1.88 612	0.57 632	0.53 649	0.57 636	0.55 636	0.59 617	0.54 610

PWCDC_ROB	1.29 572	0.75 611	1.33 552	1.05 643	0.88 625	1.73 590	0.52 409	1.89 551	3.28 665	1.29 481	4.88 667	1.22 469	1.46 593	1.77 479	1.45 588	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

CBFPSM	0.92 496	0.33 416	1.86 610	0.49 262	0.38 381	1.75 591	0.84 552	1.39 401	1.12 413	1.09 366	0.99 303	2.37 629	1.66 615	1.32 373	1.42 584	0.19 278	0.18 420	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.33 531

Wz-Net-LNSev	1.03 533	0.67 595	2.71 643	0.64 498	0.84 614	1.75 591	1.00 594	1.80 525	1.32 533	1.28 474	1.25 427	1.65 568	1.22 561	1.39 399	1.40 576	0.28 513	0.26 541	0.24 407	0.23 452	0.33 521	0.32 525

GwcNet	1.08 542	0.51 545	2.33 631	0.79 591	1.18 652	1.76 593	0.70 514	1.68 482	1.47 586	1.41 540	1.64 558	1.74 579	1.04 518	2.20 523	1.41 580	0.30 529	0.29 567	0.29 507	0.27 510	0.30 494	0.35 541

CC-Net-ROB	1.49 593	1.26 650	1.27 542	0.88 624	0.79 603	1.76 593	1.00 594	1.79 522	1.26 503	1.10 374	1.61 551	1.21 467	0.99 503	8.13 675	0.84 486	1.09 660	0.41 624	2.20 670	0.46 618	1.20 656	0.48 594

CSAN	1.41 589	0.59 575	1.26 539	0.70 553	0.50 476	1.76 593	1.78 652	1.77 512	1.90 628	2.35 639	2.32 620	1.92 602	1.94 635	5.56 627	1.49 594	0.43 603	0.35 604	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

fast-acv-ft	0.94 501	0.44 514	1.40 558	0.58 428	0.51 488	1.77 596	0.69 511	1.36 393	1.42 580	1.29 481	1.86 590	1.74 579	1.25 567	1.52 426	1.38 572	0.26 483	0.28 556	0.28 496	0.28 531	0.27 454	0.26 465

SHD	1.31 575	0.71 605	2.34 632	0.86 616	0.75 594	1.77 596	0.65 494	2.22 626	2.50 652	2.40 643	1.71 570	1.91 599	1.60 607	1.93 495	2.37 629	0.38 582	0.31 578	0.38 583	0.40 604	0.48 593	0.50 601

Wave_Phase_stereo	0.45 203	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	1.78 598	0.39 254	0.72 126	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

zh-sn7	1.76 622	1.38 652	6.58 668	0.74 577	0.72 577	1.78 598	1.31 627	1.88 548	1.56 599	1.86 616	2.47 630	1.81 587	2.08 644	5.12 613	3.80 653	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

CRFU-Net	0.86 481	0.39 490	1.00 474	0.65 512	0.57 521	1.78 598	0.86 560	2.15 610	0.81 275	1.38 531	1.18 400	1.64 565	1.19 554	1.35 383	0.90 499	0.26 483	0.22 504	0.21 310	0.19 317	0.23 399	0.24 429

iinet-f	0.99 516	0.45 521	3.71 652	0.55 388	0.43 431	1.81 601	0.68 507	1.14 331	1.14 428	1.18 430	1.42 493	1.58 552	1.44 590	1.34 382	1.59 600	0.24 432	0.23 517	0.20 271	0.19 317	0.26 440	0.25 441

FBW_ROB	1.71 619	0.62 589	1.45 573	0.67 530	0.61 544	1.81 601	1.08 605	2.52 651	1.70 610	1.77 603	1.73 572	1.98 609	1.25 567	12.57 697	1.84 609	0.34 562	0.37 611	0.56 634	0.38 598	0.45 580	0.43 578

SPS-STEREO	1.67 612	1.04 634	1.23 533	1.21 651	1.13 648	1.82 603	1.11 607	2.16 613	1.52 593	3.07 665	2.32 620	2.82 645	1.80 624	4.11 592	2.04 619	1.03 657	0.99 678	0.97 653	0.94 663	1.03 650	1.02 651
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 583	0.87 622	2.56 639	0.84 609	0.69 572	1.83 604	0.89 567	2.07 599	1.88 625	1.88 617	1.53 526	1.91 599	1.55 603	2.85 562	3.05 640	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 624

DDUNet	1.50 595	2.69 688	1.12 517	1.77 665	1.88 667	1.84 605	0.92 575	1.70 489	1.16 450	1.38 531	1.79 581	1.60 555	1.12 538	1.37 390	1.08 529	1.10 661	0.76 664	2.37 674	0.94 663	2.00 663	1.37 662

MMNet	0.84 472	0.32 393	1.09 510	0.60 453	0.59 538	1.85 606	0.49 389	1.51 436	1.27 509	1.37 525	1.15 389	1.26 484	1.18 551	1.67 457	1.22 550	0.19 278	0.18 420	0.23 387	0.22 429	0.25 427	0.21 374

RTSC	1.29 572	0.73 606	2.44 634	0.83 608	0.57 521	1.85 606	0.65 494	1.88 548	2.00 634	2.20 633	1.66 563	1.60 555	1.26 569	2.33 533	3.92 654	0.32 543	0.23 517	0.27 481	0.29 543	0.37 539	0.37 552

YMNet	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

YMNet_1	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

SuperB	2.53 654	0.59 575	18.45 690	0.69 547	0.50 476	1.87 608	0.88 565	1.67 481	2.39 646	1.50 561	1.42 493	1.14 456	1.15 544	4.28 596	5.07 661	0.24 432	0.19 438	0.22 346	0.19 317	7.86 701	0.34 536

APVNet	1.06 537	0.53 555	1.42 565	0.84 609	0.79 603	1.92 611	0.82 548	1.90 554	1.08 392	1.08 360	1.43 497	1.56 548	1.13 542	3.07 569	1.58 598	0.31 536	0.34 593	0.42 599	0.36 593	0.36 535	0.37 552

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 547	1.02 633	1.00 474	0.82 605	0.67 564	1.93 612	0.93 579	1.62 469	1.11 409	1.15 406	1.25 427	1.50 538	0.79 398	1.96 498	0.76 455	1.89 667	0.34 593	0.79 647	0.36 593	1.25 657	0.83 643

ADCRef	1.35 580	0.55 561	2.37 633	0.72 565	0.77 598	1.94 613	0.78 533	1.91 558	1.27 509	1.57 580	1.59 546	1.36 508	1.41 586	1.54 432	7.53 671	0.23 413	0.20 458	0.32 541	0.30 552	0.29 484	0.29 495

Wz-Net-MNSev	1.11 550	0.58 572	2.23 629	0.66 518	0.71 575	1.95 614	1.46 635	1.98 577	1.45 584	1.79 607	1.43 497	1.49 537	1.33 580	1.97 499	1.42 584	0.27 499	0.23 517	0.28 496	0.28 531	0.34 525	0.31 518

otaku	1.60 605	1.11 640	1.21 530	2.20 669	1.56 663	1.97 615	1.24 620	2.07 599	1.36 553	1.44 547	1.62 553	1.73 577	1.19 554	1.73 470	0.98 517	2.89 678	0.57 654	1.74 665	0.60 643	2.78 674	1.94 672

DispFullNet	2.34 647	2.85 689	3.66 650	3.08 685	2.27 674	1.97 615	0.67 503	2.00 581	1.70 610	2.52 646	2.00 603	2.23 621	5.86 683	3.44 583	1.58 598	1.01 654	0.32 586	2.64 683	1.94 686	2.85 679	2.24 676

RainbowNet	1.97 633	1.76 669	1.57 588	2.81 678	2.21 672	1.98 617	1.81 654	2.54 652	1.89 626	1.50 561	1.84 587	1.96 607	1.65 611	2.14 514	1.25 553	3.33 685	0.85 671	2.39 677	0.98 667	2.82 677	2.22 675

ADCMid	1.89 630	0.73 606	5.06 659	0.72 565	0.67 564	2.00 618	1.14 611	1.97 575	1.48 587	2.86 657	1.81 584	2.37 629	2.05 641	2.24 525	10.39 685	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

DPSNet	1.69 615	0.59 575	4.33 655	0.70 553	0.57 521	2.02 619	1.62 648	3.35 666	1.78 618	1.48 558	1.38 484	2.17 620	2.84 662	4.77 605	3.66 651	0.48 617	0.31 578	0.29 507	0.25 480	0.64 624	0.48 594

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 516	0.40 497	1.82 607	0.66 518	0.62 550	2.05 620	0.78 533	1.91 558	1.29 519	1.54 572	1.42 493	1.51 540	1.23 563	1.99 500	1.33 564	0.23 413	0.14 261	0.20 271	0.15 193	0.27 454	0.26 465

DStereoRT	1.36 581	0.32 393	1.41 563	0.67 530	0.50 476	2.07 621	0.60 478	1.44 413	0.91 311	1.37 525	1.44 502	0.73 294	1.30 576	6.39 643	0.90 499	0.23 413	0.17 395	4.29 696	1.94 686	0.24 414	0.20 352

DISCO	1.03 533	0.34 441	1.11 515	0.69 547	0.45 447	2.07 621	0.84 552	2.13 604	1.50 590	1.15 406	1.33 463	2.40 631	1.07 529	2.60 552	1.51 596	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.20 354	0.31 503	0.27 476

Ntro	1.64 609	1.15 644	1.23 533	2.48 675	1.83 666	2.09 623	1.16 614	1.96 571	1.38 561	1.21 442	1.62 553	1.62 557	1.29 572	1.87 489	1.11 537	3.04 679	0.56 653	1.82 667	0.64 645	2.80 675	2.05 674

WCMA_ROB	1.84 624	0.47 528	1.31 546	0.69 547	0.57 521	2.11 624	1.14 611	1.87 545	1.73 614	4.04 674	6.43 673	5.62 677	3.61 672	2.59 551	1.94 615	0.52 623	0.44 630	0.39 589	0.42 608	0.48 593	0.47 591

AnyNet_C32	1.96 632	1.10 637	5.17 661	0.90 629	1.11 643	2.12 625	2.37 678	1.85 539	1.48 587	2.45 645	1.70 569	2.05 617	1.64 610	2.50 548	10.28 684	0.37 577	0.34 593	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 610

SGM+DAISY	2.41 651	1.07 635	2.14 624	1.18 650	1.10 641	2.14 626	1.36 630	1.96 571	1.66 606	5.46 689	7.07 677	4.95 673	4.32 679	5.50 624	2.26 626	1.04 658	1.02 681	0.99 656	0.97 665	1.02 648	1.04 653

ADCS	2.25 642	0.99 631	5.55 662	0.81 597	0.74 585	2.19 627	1.80 653	2.27 632	2.14 640	2.80 656	2.13 613	2.40 631	2.03 638	2.64 555	13.69 690	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 614

FCDSN-DC	2.32 646	0.63 590	0.81 386	0.84 609	0.75 594	2.23 628	0.94 582	2.09 602	1.80 620	5.45 688	7.72 683	7.77 685	6.93 690	3.39 578	1.80 608	0.52 623	0.48 641	0.52 620	0.51 632	0.57 613	0.58 619
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 614	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 629	1.18 616	2.38 643	1.68 609	3.60 670	2.67 636	3.69 659	2.42 655	8.13 675	1.90 613	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 640	1.45 659	1.72 599	2.85 679	2.33 678	2.28 630	1.46 635	3.08 662	2.22 643	1.82 612	2.05 609	3.56 656	1.98 637	3.09 572	1.40 576	3.17 680	0.60 656	2.40 678	0.92 661	2.91 681	2.37 679

DStereoSA	4.44 674	0.92 625	6.79 669	1.58 663	2.54 681	2.29 631	14.04 699	2.33 636	2.31 644	1.85 614	10.58 693	1.32 500	13.05 695	7.07 658	11.18 687	0.67 644	1.97 691	0.88 650	3.29 693	1.69 660	2.44 682

ADCP+	1.99 635	0.48 532	7.73 671	0.66 518	0.91 626	2.30 632	1.05 601	1.82 529	1.34 540	1.54 572	1.32 461	1.74 579	1.61 608	2.17 517	13.37 689	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

ACVNet-4b	2.15 639	1.41 656	1.64 591	2.80 677	2.31 676	2.31 633	1.24 620	2.32 635	2.14 640	1.26 469	2.39 624	2.66 640	1.48 596	5.95 637	1.06 525	3.20 683	0.45 634	2.37 674	0.89 659	2.83 678	2.37 679

BUS	0.74 418	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	2.34 634	0.42 291	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.03 418	0.62 328	0.91 247	0.70 434	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

NINENet	0.77 435	0.37 478	0.78 376	0.62 479	0.51 488	2.34 634	0.42 291	1.83 534	1.04 371	1.14 400	1.23 421	1.03 418	0.62 328	1.24 352	0.70 434	0.28 513	0.23 517	0.31 526	0.21 400	0.26 440	0.25 441

stereogan	1.15 561	0.42 508	1.40 558	0.86 616	0.84 614	2.38 636	0.71 516	1.88 548	1.73 614	1.72 598	1.94 599	2.31 626	1.29 572	2.07 508	1.08 529	0.36 573	0.35 604	0.39 589	0.31 560	0.51 602	0.46 587

Wz-Net-TNSev	1.88 627	2.08 681	7.66 670	0.67 530	0.64 554	2.42 637	1.83 656	2.33 636	1.74 616	1.57 580	1.56 537	2.58 637	1.90 633	4.86 607	3.12 642	0.39 585	0.37 611	0.33 550	0.37 596	0.53 606	0.58 619

ACV-stereo	0.99 516	0.51 545	1.41 563	0.56 404	0.41 413	2.43 638	0.57 460	1.15 333	1.18 460	0.81 283	1.01 312	3.39 655	2.14 646	1.60 444	1.07 528	0.27 499	0.22 504	0.22 346	0.22 429	0.28 473	0.32 525

PVD	1.70 616	0.84 617	2.26 630	0.94 637	0.83 613	2.48 639	0.97 587	2.59 654	3.35 666	3.01 663	2.77 638	2.34 628	2.47 657	2.67 556	3.14 643	0.47 616	0.45 634	0.59 638	0.48 622	0.59 617	0.75 641

SAMSARA	1.55 599	0.84 617	2.61 640	1.22 652	1.07 638	2.50 640	1.93 662	2.05 593	1.89 626	2.75 653	1.66 563	2.81 644	1.69 616	3.08 571	1.97 617	0.46 615	0.51 647	0.42 599	0.46 618	0.58 615	0.59 621

PDISCO_ROB	1.32 577	0.65 593	1.44 568	1.36 655	1.46 662	2.55 641	0.92 575	2.45 648	2.07 638	1.37 525	1.49 519	1.65 568	1.00 505	2.82 559	1.35 569	1.01 654	0.27 549	0.54 626	0.47 620	0.71 633	0.73 639

MFN_U_SF_RVC	1.52 597	0.84 617	3.42 648	0.87 623	0.66 560	2.56 642	0.95 584	2.36 640	1.70 610	1.98 623	1.86 590	2.45 634	1.79 623	2.95 564	2.58 632	0.52 623	0.48 641	0.55 631	0.59 642	0.59 617	0.61 625

z-mn7	1.56 601	0.84 617	4.36 657	0.71 561	0.51 488	2.60 643	1.04 599	1.73 493	2.70 658	1.53 566	2.99 642	1.94 604	1.34 581	4.78 606	2.41 630	0.29 524	0.24 526	0.27 481	0.24 466	0.34 525	0.31 518

MeshStereo	2.26 643	0.56 565	0.92 445	0.61 468	0.49 469	2.60 643	1.02 597	3.18 663	2.05 637	7.40 695	4.98 668	7.58 683	2.98 665	6.37 642	1.96 616	0.43 603	0.43 627	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pb	2.29 645	0.33 416	20.08 693	0.56 404	0.40 403	2.61 645	1.54 641	2.60 655	1.87 624	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

ADCL	1.72 620	0.57 569	3.66 650	0.67 530	0.61 544	2.61 645	1.85 657	1.96 571	1.67 607	1.90 620	1.83 585	2.06 618	1.90 633	2.13 513	9.15 680	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

ACVNet_2	2.43 652	1.41 656	2.04 617	2.62 676	2.24 673	2.63 647	1.88 660	3.31 664	3.01 662	2.19 632	3.45 650	4.62 665	2.04 639	4.50 600	1.47 592	2.55 675	0.64 659	2.22 671	0.84 656	2.69 673	2.29 677

w-ln-seven	1.38 585	0.70 603	3.91 653	0.75 581	0.72 577	2.69 648	0.95 584	2.02 589	1.99 633	1.99 624	1.73 572	1.82 590	1.17 546	2.45 541	2.84 637	0.28 513	0.25 535	0.31 526	0.30 552	0.41 559	0.33 531

Selective-IGEV-i16pc	2.07 637	0.29 320	19.83 692	0.53 346	0.39 392	2.74 649	1.51 638	1.13 329	1.28 514	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 338	7.77 671	0.79 469	0.40 588	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.22 371	0.23 414

ELAS_RVC	2.48 653	0.74 609	1.90 611	1.05 643	0.92 628	2.76 650	4.01 690	2.76 656	4.11 675	4.69 681	4.63 662	4.62 665	5.96 685	3.97 590	3.96 656	0.63 641	0.53 649	0.56 634	0.52 633	0.64 624	0.63 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 687	0.37 478	23.53 699	0.74 577	0.33 299	2.77 651	2.87 685	3.71 671	27.24 712	25.39 712	8.87 688	8.46 687	26.71 710	6.65 648	21.99 700	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

ADCPNet	1.85 625	0.69 600	8.07 672	0.71 561	0.58 530	2.79 652	1.22 619	1.94 568	1.54 596	1.88 617	1.69 568	2.46 635	2.04 639	2.37 536	6.48 666	0.38 582	0.37 611	0.38 583	0.43 611	0.47 588	0.45 583

SANet	1.88 627	0.57 569	2.18 627	0.63 489	0.40 403	2.80 653	1.57 645	2.39 644	5.88 686	2.36 641	3.57 651	3.72 660	2.97 664	4.74 604	1.76 606	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

FC-DCNN	2.72 661	0.59 575	0.86 406	0.73 573	0.57 521	2.91 654	1.04 599	3.01 661	2.60 653	6.83 690	7.64 681	9.92 690	6.33 688	5.21 614	3.14 643	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

AnyNet_C01	2.26 643	1.78 670	10.22 679	0.93 635	0.74 585	2.92 655	2.20 673	2.29 634	1.80 620	2.53 647	2.41 626	2.71 642	1.73 617	3.41 580	6.72 668	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 627

FC-DCNN v2	2.81 662	0.59 575	0.85 400	0.73 573	0.57 521	2.97 656	1.05 601	3.39 667	2.61 654	6.98 691	7.67 682	10.38 693	6.31 687	5.75 632	3.37 649	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

G-Net	1.66 611	0.63 590	1.56 586	1.11 648	0.74 585	2.98 657	0.91 573	1.55 451	1.22 486	2.76 654	8.18 686	2.32 627	2.53 659	1.92 492	1.87 610	0.48 617	0.44 630	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 618

Dean	2.91 665	1.53 665	2.07 618	2.96 684	2.51 680	3.15 658	2.14 671	4.75 680	4.41 678	2.76 654	6.10 672	5.53 676	2.37 653	2.97 566	1.92 614	3.18 681	0.85 671	2.51 681	1.04 670	2.88 680	2.47 683

MADNet+	2.69 658	3.22 692	11.53 682	1.44 660	1.12 645	3.19 659	1.81 654	2.85 658	2.37 645	1.68 595	2.07 610	2.85 646	2.18 647	7.41 664	5.23 662	0.79 648	0.76 664	0.69 645	0.65 646	0.98 645	0.95 648

LVE	3.31 668	1.67 668	1.64 591	2.85 679	2.42 679	3.20 660	2.26 675	4.78 681	5.05 682	2.35 639	6.91 675	6.02 678	2.37 653	9.15 680	2.17 625	3.19 682	1.08 684	2.38 676	1.47 680	2.81 676	2.40 681

IMH-64-1	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

IMH-64	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

WAO-6	2.81 662	1.60 666	1.46 575	2.36 673	2.28 675	3.55 663	2.29 676	4.21 676	4.56 679	2.36 641	4.51 659	4.88 671	2.66 660	4.60 601	4.07 657	1.72 666	1.15 685	2.31 673	1.46 679	2.31 666	1.85 670

PWCK	2.88 664	2.05 679	5.72 664	2.08 668	1.11 643	3.55 663	3.90 689	2.86 659	3.54 671	3.03 664	3.63 652	3.10 653	2.31 652	8.15 677	3.09 641	2.12 670	0.91 676	1.75 666	0.98 667	2.57 672	1.18 659

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 621	0.87 622	3.56 649	0.80 594	0.75 594	3.72 665	2.44 680	1.82 529	1.82 622	1.74 600	1.91 596	1.92 602	1.26 569	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 639	0.52 620	0.77 652	0.50 597	0.50 601

RTS	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

SDNR	1.62 608	0.51 545	2.17 625	0.53 346	0.56 517	3.80 668	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 513	2.41 626	1.08 431	0.96 485	11.18 695	1.16 543	0.66 643	0.63 658	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 633

WAO-7	2.66 655	1.40 655	1.73 601	1.39 657	1.17 650	3.93 669	1.94 663	4.11 675	3.88 673	2.92 658	5.50 669	4.18 663	3.00 666	7.63 669	3.71 652	1.13 662	1.00 679	1.17 661	1.13 672	1.18 655	1.09 657

MSMD_ROB	1.99 635	0.59 575	0.89 433	0.70 553	0.61 544	3.95 670	0.94 582	1.80 525	1.79 619	4.41 678	4.43 658	8.17 686	3.66 673	3.40 579	1.33 564	0.52 623	0.48 641	0.54 626	0.58 639	0.53 606	0.50 601

notaker	3.98 671	2.40 686	2.68 642	3.82 694	3.27 691	3.97 671	2.14 671	4.78 681	3.45 669	4.12 677	6.94 676	7.65 684	3.26 668	7.82 673	5.30 663	4.04 694	1.41 687	3.36 693	2.10 689	3.88 691	3.31 692

IMH	3.21 667	1.85 675	1.48 580	3.25 686	2.69 684	4.07 672	2.02 666	4.41 678	3.80 672	2.72 651	7.11 678	4.75 668	2.92 663	5.92 635	2.55 631	3.85 693	0.88 674	2.78 686	1.36 676	3.19 685	2.59 685

KSHMR	8.75 689	2.06 680	2.11 622	3.53 691	3.11 688	4.13 673	2.69 681	5.60 685	61.37 727	3.00 662	55.83 724	4.98 675	2.45 656	4.49 598	2.61 635	3.46 686	1.55 689	3.14 690	1.94 686	3.72 690	3.18 691

MDST_ROB	1.67 612	0.34 441	1.58 589	0.92 634	0.58 530	4.26 674	1.11 607	2.83 657	1.41 577	4.49 680	2.55 633	1.45 526	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

DStereoFS	3.67 669	1.49 663	2.18 627	1.32 654	1.32 658	4.41 675	1.26 624	3.75 672	9.27 690	3.36 668	6.80 674	4.81 670	13.54 697	6.95 656	4.76 660	0.73 647	0.69 662	1.17 661	2.40 692	1.27 658	1.95 673

LRCNet_RVC	22.74 706	32.10 712	21.97 697	29.84 711	26.23 708	4.42 676	0.81 546	22.66 704	2.02 635	26.93 713	29.26 711	23.06 712	15.59 699	23.84 708	18.88 698	31.75 718	19.90 721	34.65 718	32.13 719	30.54 718	28.32 719

ELAS	2.37 648	0.74 609	1.54 584	0.99 639	0.92 628	4.78 677	2.33 677	3.33 665	3.37 667	5.05 686	4.77 666	3.67 658	4.53 680	3.42 581	4.50 658	0.62 639	0.53 649	0.55 631	0.53 634	0.63 622	0.64 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 676	2.38 685	2.12 623	3.76 692	3.24 689	4.85 678	2.95 686	5.52 683	7.37 689	4.07 676	19.32 704	7.46 682	3.47 670	7.39 663	2.95 639	4.04 694	1.85 690	3.26 692	2.22 690	3.08 682	2.65 688

HanzoNet	11.04 694	3.62 693	8.10 674	4.08 697	3.55 694	4.90 679	2.73 684	7.19 692	10.10 691	31.86 721	28.92 710	21.96 710	36.36 713	18.08 702	10.17 683	7.94 700	3.32 696	3.47 694	3.31 694	7.06 700	4.04 697

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 638	1.15 644	3.10 646	1.05 643	0.76 597	5.03 680	2.40 679	2.16 613	2.62 655	1.89 619	2.28 619	2.69 641	1.65 611	9.35 684	2.04 619	0.64 642	0.51 647	0.68 643	0.71 650	1.09 652	0.67 633

UNDER WATER	5.08 678	2.33 684	5.55 662	3.94 696	3.51 692	5.20 681	2.72 683	5.61 686	16.52 703	3.84 671	4.60 661	9.21 688	5.89 684	5.90 634	8.66 679	3.75 689	1.34 686	3.18 691	1.88 684	4.33 696	3.61 694

MADNet++	5.01 677	3.14 690	4.91 658	4.55 698	3.94 695	5.20 681	4.41 691	4.40 677	4.13 676	4.95 684	6.08 671	4.74 667	5.37 681	9.40 685	10.67 686	4.65 696	4.15 698	3.97 695	3.34 695	4.09 693	4.08 698

MonStereo1	3.14 666	1.66 667	1.81 605	2.43 674	2.32 677	5.80 683	1.58 646	3.52 668	4.70 680	3.09 666	8.22 687	4.76 669	3.36 669	6.52 646	2.29 628	2.33 672	0.61 657	1.91 669	1.05 671	2.44 669	2.34 678

UNDER WATER-64	5.27 679	2.32 683	8.78 676	3.93 695	3.54 693	7.61 684	3.03 687	5.84 687	14.19 695	4.04 674	4.04 656	9.39 689	6.26 686	5.93 636	8.48 678	3.60 688	1.51 688	3.13 689	1.88 684	4.29 695	3.61 694

DPSimNet_ROB	11.20 695	4.98 695	35.43 709	2.90 682	4.52 696	7.89 685	17.09 700	4.66 679	6.06 687	14.89 705	10.93 695	17.29 700	36.81 715	13.18 698	15.68 695	2.86 677	6.29 701	5.75 700	5.09 700	3.91 692	7.70 700

WAO-8	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 686	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 684	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

Venus	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 686	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 684	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

TorneroNet-64	5.30 680	2.03 677	1.74 602	3.43 689	2.81 685	10.09 688	2.12 670	9.10 695	17.12 706	4.96 685	9.27 690	10.72 695	3.70 674	9.20 681	4.55 659	3.31 684	0.84 668	2.88 687	1.55 681	3.49 688	3.04 689

JetBlue	3.97 670	2.01 676	10.19 678	1.38 656	2.84 686	10.53 689	9.54 694	3.60 670	2.41 647	2.73 652	3.39 649	4.54 664	4.31 678	7.85 674	6.84 669	0.88 650	0.93 677	0.89 651	0.91 660	1.74 661	1.91 671

light-stereo	12.42 696	1.45 659	18.02 689	17.94 704	23.64 707	11.13 690	0.82 548	9.91 696	5.73 684	15.42 706	42.83 719	55.24 724	1.88 630	28.77 713	2.26 626	1.61 665	3.00 694	0.78 646	0.93 662	3.48 687	3.62 696

tt	6.58 684	0.26 225	6.10 666	3.77 693	2.16 669	11.55 691	19.63 701	13.33 700	5.74 685	2.96 660	2.65 635	4.97 674	6.33 688	3.81 587	7.24 670	9.15 701	11.32 710	5.89 701	6.24 702	6.03 697	2.55 684

DPSMNet_ROB	13.02 698	8.23 696	21.91 696	9.53 701	18.11 700	11.56 692	32.02 709	10.64 698	16.23 700	7.05 693	19.49 706	10.16 692	16.66 700	9.85 692	22.43 702	4.77 698	8.68 702	5.38 699	10.26 708	6.17 699	11.36 703

DGTPSM_ROB	13.01 697	8.23 696	21.87 695	9.51 700	18.10 699	11.56 692	32.01 708	10.63 697	16.20 699	7.03 692	19.48 705	10.15 691	16.66 700	9.83 691	22.42 701	4.75 697	8.68 702	5.37 698	10.25 707	6.16 698	11.36 703

MANE	6.19 681	0.59 575	1.03 489	0.93 635	1.22 655	13.38 694	2.69 681	12.81 699	17.94 707	8.21 696	10.82 694	14.72 697	11.68 692	11.39 696	11.90 688	0.59 636	0.50 646	0.52 620	1.76 683	0.55 610	0.54 610

SGM-ForestM	6.52 683	0.38 485	1.26 539	0.63 489	0.35 324	13.59 695	5.32 693	6.32 691	6.70 688	11.14 698	9.18 689	22.51 711	13.93 698	16.89 700	20.07 699	0.36 573	0.37 611	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

TCMNet-wrong-test	10.31 691	11.40 700	14.84 685	20.96 707	18.45 701	13.80 696	10.76 695	15.78 701	3.53 670	5.20 687	5.52 670	16.26 699	12.61 693	7.51 668	10.15 682	7.43 699	2.37 692	4.31 697	3.43 696	11.36 703	10.61 702

JetRed	6.91 685	8.80 698	25.96 705	2.85 679	3.25 690	13.98 697	11.87 696	6.25 690	4.28 677	4.45 679	4.56 660	6.69 679	5.46 682	7.46 666	14.05 691	2.59 676	3.31 695	2.59 682	2.29 691	4.20 694	3.36 693

ASD4	15.85 700	10.99 699	19.63 691	10.21 702	11.70 697	19.24 698	31.10 707	19.35 702	10.68 692	11.14 698	10.18 692	12.59 696	12.64 694	14.74 699	24.83 705	12.93 709	9.94 709	26.83 716	19.40 711	16.23 708	12.70 710

USTest	14.33 699	14.94 702	21.04 694	17.44 703	16.05 698	23.26 699	33.84 710	21.73 703	11.80 694	9.36 697	10.14 691	15.97 698	13.20 696	17.28 701	22.43 702	3.78 692	5.01 699	6.17 702	6.16 701	9.25 702	7.72 701

iinet-test	17.98 701	18.06 703	23.82 701	20.87 705	19.70 702	26.55 700	35.70 711	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 696	20.58 702	17.79 702	20.62 703	25.11 706	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

IINet	17.98 701	18.06 703	23.81 700	20.87 705	19.70 702	26.55 700	35.70 711	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 696	20.58 702	17.79 702	20.62 703	25.11 706	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

Anonymous_1	43.04 720	18.73 705	24.79 702	21.81 708	46.26 718	27.80 702	37.60 713	28.08 711	16.14 698	14.66 704	14.30 698	20.65 704	17.88 704	21.56 705	25.94 709	117.93 727	8.92 706	100.65 723	126.50 725	158.64 729	12.08 707

DPSM_ROB	19.08 703	19.14 706	25.17 703	22.15 709	20.85 705	28.17 703	37.82 714	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 699	21.70 705	18.75 705	21.87 706	26.55 710	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

DPSM	19.08 703	19.14 706	25.17 703	22.15 709	20.85 705	28.17 703	37.82 714	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 699	21.70 705	18.75 705	21.87 706	26.55 710	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

HaxPig	38.92 716	41.40 721	41.64 710	29.95 712	32.27 709	28.90 705	27.60 704	29.73 712	37.71 722	43.82 722	43.87 720	33.17 714	35.56 712	41.53 716	40.37 717	43.94 722	47.51 726	45.82 719	47.08 721	42.38 719	44.15 722

AVERAGE_ROB	40.43 717	42.37 722	42.73 711	36.96 714	35.58 711	30.50 706	27.61 705	36.71 719	38.39 723	44.91 723	44.36 721	37.45 716	36.70 714	41.88 717	40.35 716	45.43 723	46.81 725	47.11 720	46.35 720	42.51 720	43.87 721

xxxxx1	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

tt_ll	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

ff	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

MultiAttention	4.51 675	0.33 416	0.82 390	0.73 573	0.45 447	30.98 710	4.50 692	2.18 621	1.40 571	1.61 584	2.41 626	2.43 633	0.70 360	38.42 715	1.36 570	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

MEDIAN_ROB	42.00 718	44.40 723	44.29 714	35.15 713	34.95 710	31.28 711	29.60 706	35.88 718	40.02 724	47.20 726	46.64 722	37.37 715	38.48 723	44.35 725	42.45 718	48.03 724	49.39 727	49.71 721	49.03 722	45.14 721	46.65 723

Selective-IGEV-i1pa	19.94 705	26.52 711	23.52 698	2.94 683	1.59 664	31.97 712	20.54 702	30.88 713	25.25 708	23.87 711	27.58 709	33.01 713	26.91 711	32.38 714	25.47 708	20.69 717	5.85 700	12.49 708	4.43 698	3.35 686	19.48 712

xyz-stereo	7.16 686	0.22 102	69.90 724	0.42 107	0.21 24	32.92 713	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 531	27.04 707	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

TorneroNet	10.70 693	2.03 677	1.82 607	3.43 689	3.01 687	43.83 714	2.22 674	8.87 694	67.47 728	7.17 694	27.36 708	10.68 694	3.85 677	8.67 679	7.65 675	3.59 687	0.88 674	3.04 688	1.57 682	3.71 689	3.17 690

FlowAnything	38.37 714	38.41 714	50.38 719	44.76 719	41.94 716	56.64 715	76.34 720	53.28 725	34.23 721	28.25 714	29.72 715	43.60 718	37.79 720	43.83 719	53.38 720	20.39 715	18.71 720	21.07 710	21.14 718	28.23 711	25.29 713

Hybrid-DGEV	38.35 713	38.46 717	50.28 715	44.82 720	41.90 715	56.66 716	76.35 721	53.24 721	33.80 718	28.29 715	29.84 716	43.58 717	37.86 721	43.84 722	53.39 721	20.34 713	18.69 715	21.06 709	21.00 712	28.25 713	25.34 714

RAFT-FEzeroshot	38.32 710	38.45 715	50.28 715	44.74 716	41.87 713	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 712	43.69 721	37.66 717	43.83 719	53.41 722	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

RAFT-FE	38.32 710	38.45 715	50.28 715	44.74 716	41.87 713	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 712	43.69 721	37.66 717	43.83 719	53.41 722	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

Selective-RAFT-Error	38.39 715	38.47 719	50.44 720	44.73 715	41.97 717	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.92 720	28.34 719	29.85 717	43.60 718	38.20 722	43.75 718	53.34 719	20.38 714	18.70 716	21.09 714	21.05 713	28.30 716	25.43 718

CasAABBNet	38.33 712	38.46 717	50.35 718	44.75 718	41.84 712	56.68 717	76.37 722	53.22 720	33.83 719	28.31 718	29.54 714	43.62 720	37.71 719	43.84 722	53.41 722	20.30 710	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.24 712	25.34 714

LSM0	42.82 719	38.75 720	50.81 721	47.07 721	109.38 728	57.00 721	76.02 719	53.74 726	33.71 715	29.02 720	30.41 718	43.87 723	37.22 716	43.91 724	53.54 725	20.52 716	18.62 714	21.10 715	21.11 717	28.41 717	42.22 720

BEATNet-Init1	26.87 709	13.43 701	70.68 725	0.91 632	0.68 570	57.02 722	21.06 703	32.82 717	32.67 714	52.12 727	53.61 723	66.05 725	49.56 724	48.79 726	34.71 715	0.49 621	0.44 630	0.53 625	0.53 634	0.63 622	0.59 621

U	9.45 690	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 719	61.27 723	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 722	8.88 703	0.17 158	0.13 71

RSGM-EC	88.84 725	82.86 726	51.22 722	105.38 722	99.51 726	94.51 724	125.67 726	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 725	101.22 727	88.55 726	154.40 727	153.26 727	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

acva	88.84 725	82.86 726	51.22 722	105.38 722	99.51 726	94.51 724	125.67 726	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 725	101.22 727	88.55 726	154.40 727	153.26 727	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

PML	51.67 721	36.25 713	13.28 684	7.46 699	20.81 704	108.69 726	232.22 729	8.72 693	27.82 713	87.01 728	269.67 729	69.67 726	61.95 725	24.76 712	14.20 692	9.74 705	3.40 697	9.62 703	4.70 699	18.74 709	4.72 699

test_example2	192.40 728	210.76 729	206.48 728	199.83 729	204.73 729	172.94 727	183.52 728	133.93 729	133.41 729	191.38 730	196.19 728	187.13 730	178.77 728	205.33 729	208.00 729	222.09 730	238.72 730	186.54 730	190.54 730	227.34 730	170.31 730

Selective-IGEV-i16pa	97.29 727	136.83 728	17.95 688	1.52 662	1.00 635	188.16 728	3.63 688	183.02 730	169.43 730	88.01 729	178.60 727	119.35 729	191.45 729	226.33 730	135.51 726	131.38 728	17.89 713	32.25 717	3.46 697	2.02 665	117.94 729

ccccc	497.63 729	492.34 730	595.97 729	530.87 730	530.37 730	478.08 729	442.62 730	491.76 731	343.70 731	448.18 731	520.80 730	476.12 731	550.57 730	541.64 731	605.32 730	663.49 731	459.54 731	353.94 731	309.79 731	586.66 731	530.90 731

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

FADE		4.78 694		1.89 667	1.92 668			5.58 684	5.04 681	2.92 658		4.13 662		10.23 693		188.09 729	2.77 693	123.78 726	127.92 726	1.06 651	1.10 658

Low-res two-view benchmark