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.

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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

derf	0.11 16	0.03 2	0.17 5	0.17 480	0.00 1	0.48 63	0.04 357	0.32 34	0.73 307	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.17 586	0.00 1	0.01 137

mm2	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.19 7	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 50	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.30 28	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 50	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.13 29	0.03 2	0.16 2	0.18 486	0.02 347	0.48 63	0.05 389	0.42 55	0.76 330	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.11 105	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.00 1	0.01 137

MGA	0.11 16	0.11 220	0.47 101	0.01 53	0.03 376	0.84 92	0.01 168	0.32 34	0.16 22	0.08 154	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

CAR	0.12 22	0.12 237	0.49 104	0.01 53	0.00 1	1.02 139	0.01 168	0.35 42	0.17 33	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 114	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MSE-Stereo	0.12 22	0.11 220	0.49 104	0.01 53	0.00 1	1.02 139	0.01 168	0.35 42	0.17 33	0.08 154	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

monster-pro	0.19 76	0.07 102	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 236	0.64 208	0.03 74	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.09 80	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

PointNet	0.11 16	0.04 14	0.23 22	0.00 1	0.00 1	0.86 98	0.00 1	0.28 25	0.62 173	0.04 99	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.02 2	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1

TS12	0.19 76	0.07 102	0.27 53	0.02 164	0.00 1	1.11 219	0.00 1	1.46 153	0.66 233	0.01 11	0.01 1	0.03 101	0.02 94	0.09 80	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

LiteMatch*	0.14 35	0.07 102	1.24 313	0.00 1	0.00 1	0.53 69	0.00 1	0.17 4	0.61 150	0.03 74	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

DN	0.33 193	0.06 63	1.21 307	0.07 383	0.27 574	1.25 344	0.01 168	1.91 206	0.20 49	0.02 35	0.01 1	0.10 238	0.01 31	0.85 316	0.21 304	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.23 612	0.01 102	0.06 471

aanet-new-90k	0.30 180	0.27 384	0.90 189	0.12 438	0.04 400	1.11 219	0.04 357	2.59 285	0.68 259	0.05 110	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546

aanet-new-60k	0.27 157	0.29 410	1.00 222	0.03 241	0.00 1	1.06 184	0.03 315	2.20 246	0.66 233	0.04 99	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

aanet-new-70k	0.28 166	0.27 384	0.81 165	0.05 327	0.01 249	1.10 213	0.04 357	2.55 279	0.65 219	0.04 99	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

aanet-new-78k	0.33 193	0.27 384	1.51 367	0.12 438	0.03 376	1.12 232	0.04 357	2.61 289	0.66 233	0.03 74	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.09 515

aanet-new-40k	0.15 45	0.29 410	0.87 179	0.02 164	0.03 376	0.88 107	0.01 168	0.45 61	0.28 82	0.06 127	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 434

aanet-new-36k	0.27 157	0.26 380	0.94 202	0.05 327	0.00 1	1.11 219	0.00 1	2.04 222	0.66 233	0.05 110	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 105	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

aanet-new-34k	0.15 45	0.30 416	0.88 182	0.01 53	0.00 1	0.86 98	0.01 168	0.15 2	0.63 192	0.05 110	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.05 26	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

aanet-32k-new	0.25 149	0.37 448	1.01 226	0.02 164	0.00 1	1.20 307	0.02 263	1.50 157	0.60 132	0.03 74	0.01 1	0.03 101	0.01 31	0.19 165	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

aanet-new-32k	0.17 57	0.30 416	1.08 263	0.04 293	0.00 1	0.86 98	0.03 315	0.26 22	0.62 173	0.03 74	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.06 42	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

aanet-new-30k	0.17 57	0.30 416	1.07 259	0.04 293	0.00 1	0.86 98	0.03 315	0.26 22	0.62 173	0.03 74	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.06 42	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

aanet-new-28k	0.18 71	0.31 421	1.03 244	0.02 164	0.00 1	0.94 123	0.00 1	0.25 21	0.63 192	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.07 50	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.00 1	0.02 285

aanet-new-24k	0.22 113	0.30 416	0.85 173	0.01 53	0.23 555	1.06 184	0.00 1	0.94 113	0.64 208	0.03 74	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.16 144	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 594	0.00 1	0.01 137

aanet-new-22k	0.15 45	0.39 461	1.05 254	0.03 241	0.04 400	0.41 50	0.00 1	0.18 6	0.64 208	0.03 74	0.01 1	0.05 166	0.00 1	0.15 138	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

aanet-new-16k	0.22 113	0.24 371	0.93 199	0.02 164	0.00 1	1.18 277	0.03 315	1.06 121	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

aanet-new-12k	0.30 180	0.06 63	0.95 209	0.03 241	0.00 1	1.19 290	0.00 1	2.68 298	0.67 249	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.22 191	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

aanet-new-14k	0.24 140	0.13 251	0.89 187	0.06 350	0.00 1	0.95 127	0.02 263	1.83 197	0.62 173	0.02 35	0.01 1	0.05 166	0.15 350	0.05 26	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

aanet-new-8k	0.27 157	0.20 338	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.19 290	0.00 1	2.10 229	0.61 150	0.03 74	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.10 96	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

aanet-new	0.22 113	0.09 155	1.06 256	0.00 1	0.21 547	1.17 265	0.00 1	0.97 115	0.61 150	0.03 74	0.01 1	0.01 3	0.11 319	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 76	0.09 155	0.93 199	0.00 1	0.17 525	1.16 258	0.00 1	0.44 58	0.57 116	0.10 192	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.07 50	0.03 11	0.00 1	0.05 563	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 193	0.11 220	1.06 256	0.03 241	0.13 495	1.06 184	0.00 1	2.59 285	0.70 291	0.08 154	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.36 650	0.01 102	0.18 588

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 157	0.11 220	1.17 292	0.04 293	0.01 249	0.84 92	0.01 168	0.38 48	0.78 344	0.07 135	0.01 1	0.02 43	0.08 285	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.01 102	1.62 657

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 140	0.08 133	0.55 119	0.03 241	0.11 484	1.04 153	0.00 1	1.92 207	0.19 41	0.14 230	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.12 114	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 652	0.01 102	0.18 588

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 410	0.09 155	13.04 666	0.03 241	0.14 503	1.05 168	0.03 315	1.77 192	0.73 307	0.07 135	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.05 563	0.00 1	0.34 647	0.01 102	0.17 580

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 86	0.09 155	0.58 125	0.03 241	0.01 249	0.82 87	0.03 315	1.27 136	0.33 88	0.10 192	0.01 1	0.01 3	0.04 194	0.17 150	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.36 650	0.01 102	0.16 572

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 86	0.11 220	0.73 154	0.04 293	0.01 249	1.05 168	0.00 1	1.21 130	0.65 219	0.02 35	0.01 1	0.03 101	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

PipStereo	0.08 4	0.10 186	0.26 51	0.03 241	0.00 1	0.07 3	0.05 389	0.35 42	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

PSi22b	0.08 4	0.10 186	0.27 53	0.03 241	0.00 1	0.08 4	0.05 389	0.34 41	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

PSi22a	0.08 4	0.08 133	0.24 30	0.01 53	0.01 249	0.06 1	0.06 420	0.29 26	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.06 186	0.03 149	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

LACA3	0.11 16	0.05 36	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.24 17	0.60 132	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

PSi22	0.36 214	0.40 467	0.78 161	0.11 434	0.00 1	0.91 110	0.00 1	2.98 328	0.65 219	0.01 11	0.01 1	0.10 238	0.04 194	0.93 320	0.12 231	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.01 137

Foundation-i1c-attn	0.19 76	0.05 36	0.26 51	0.02 164	0.00 1	0.26 19	0.03 315	2.00 218	0.89 377	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 50	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

Foundation-i1b	0.20 86	0.06 63	0.31 66	0.01 53	0.00 1	0.32 25	0.03 315	2.16 236	0.80 357	0.01 11	0.01 1	0.03 101	0.02 94	0.05 26	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.22 113	0.05 36	0.30 62	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.03 315	2.28 250	0.97 391	0.08 154	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.13 123	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

DepthFocus	0.07 3	0.12 237	0.33 76	0.02 164	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 65	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.17 57	0.44 491	0.24 30	0.28 530	0.02 347	0.56 70	0.04 357	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 491	0.07 50	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

Foundation-i32	0.12 22	0.09 155	0.27 53	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 389	0.30 28	0.61 150	0.03 74	0.01 1	0.57 337	0.01 31	0.08 66	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

Selective-IGEV-i32	0.22 113	0.06 63	0.46 95	0.05 327	0.04 400	0.34 33	0.04 357	2.18 245	0.59 119	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.18 156	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 547	0.03 311	0.09 515

GeoVLM	0.09 10	0.04 14	0.23 22	0.01 53	0.00 1	0.56 70	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.08 66	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.15 45	0.31 421	0.57 123	0.00 1	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.17 4	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.12 22	0.13 251	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.20 9	0.62 173	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 150	0.04 41	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 14	0.12 237	0.54 116	0.02 164	0.00 1	0.37 44	0.01 168	0.43 56	0.16 22	0.07 135	0.01 1	0.04 125	0.00 1	0.14 128	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 150	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

Pro-Stereo	0.21 95	0.05 36	0.20 9	0.01 53	0.00 1	1.17 265	0.01 168	0.21 14	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 31	1.55 357	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.01 102	0.01 137

BStereo	0.34 199	0.17 306	2.86 526	0.00 1	0.10 475	0.41 50	0.03 315	2.16 236	0.62 173	0.07 135	0.01 1	0.04 125	0.02 94	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.02 486	0.01 102	0.01 137

MatchStereo	0.17 57	0.17 306	0.97 218	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 121	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.05 166	0.07 267	0.14 128	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.55 300	0.17 306	2.86 526	0.00 1	0.10 475	4.86 616	0.03 315	2.09 228	0.62 173	0.07 135	0.01 1	0.04 125	0.02 94	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.02 486	0.01 102	0.01 137

WQFJA1	0.50 278	0.06 63	0.28 58	0.03 241	0.53 620	1.17 265	0.04 357	4.55 540	2.45 591	0.10 192	0.01 1	0.14 259	0.11 319	0.15 138	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 137

NLMM	0.50 278	0.06 63	0.28 58	0.03 241	0.53 620	1.17 265	0.04 357	4.54 538	2.45 591	0.10 192	0.01 1	0.14 259	0.11 319	0.15 138	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 137

MonSter++	0.09 10	0.04 14	0.24 30	0.01 53	0.00 1	0.56 70	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 50	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 35	0.04 14	0.23 22	0.01 53	0.00 1	1.14 242	0.00 1	0.51 65	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.07 50	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 35	0.04 14	0.24 30	0.02 164	0.00 1	1.15 251	0.00 1	0.44 58	0.61 150	0.08 154	0.01 1	0.01 3	0.05 217	0.08 66	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 29	0.04 14	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 240	0.00 1	0.30 28	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.08 66	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

BridgeDepth	0.11 16	0.07 102	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 81	0.00 1	0.14 1	0.62 173	0.08 154	0.01 1	0.08 219	0.04 194	0.14 128	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.18 71	0.08 133	0.45 91	0.08 398	0.11 484	1.11 219	0.12 472	0.75 101	0.16 22	0.07 135	0.01 1	0.01 3	0.06 248	0.18 156	0.09 194	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.11 535

MonStereo	0.19 76	0.07 102	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 236	0.63 192	0.03 74	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.09 80	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.03 2	0.24 30	0.01 53	0.00 1	0.91 110	0.00 1	0.20 9	0.23 64	0.14 230	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

FSD	0.09 10	0.06 63	0.25 46	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 389	0.32 34	0.61 150	0.03 74	0.01 1	0.06 186	0.02 94	0.13 123	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

Monster-pub-eth3d	0.19 76	0.07 102	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 236	0.64 208	0.03 74	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.10 96	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

GASTEREO	0.39 225	0.45 497	0.47 101	0.11 434	0.24 560	1.06 184	0.03 315	3.16 366	0.66 233	0.10 192	0.01 1	0.01 3	0.28 402	0.66 305	0.18 285	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 642	0.03 311	0.02 285

MSCF	0.38 224	0.45 497	0.49 104	0.12 438	0.24 560	1.05 168	0.03 315	3.14 358	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.23 387	0.65 304	0.18 285	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 642	0.03 311	0.02 285

S2M2_XL	0.06 1	0.19 325	0.39 85	0.04 293	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 38	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.21 95	0.08 133	0.22 14	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	1.80 193	0.74 315	0.13 224	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.10 96	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 76	0.06 63	0.22 14	0.00 1	0.00 1	0.82 87	0.00 1	1.54 162	0.78 344	0.14 230	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.04 20	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 130	0.08 133	0.24 30	0.00 1	0.00 1	1.06 184	0.00 1	2.14 231	0.79 350	0.13 224	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.09 80	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 95	0.07 102	0.23 22	0.01 53	0.00 1	0.81 85	0.00 1	2.00 218	0.75 319	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.06 42	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 173	0.04 14	0.24 30	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	3.00 332	0.71 296	0.19 258	0.01 1	0.02 43	0.28 402	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 166	0.06 63	0.35 78	0.03 241	0.00 1	1.07 192	0.00 1	2.95 323	0.67 249	0.26 265	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 113	0.06 63	0.21 12	0.01 53	0.03 376	1.06 184	0.00 1	1.73 187	0.72 305	0.19 258	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.24 201	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 35	0.05 36	0.34 77	0.01 53	0.00 1	1.09 207	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 95	0.06 63	0.29 61	0.02 164	0.00 1	1.11 219	0.02 263	1.46 153	0.70 291	0.16 241	0.01 1	0.01 3	0.04 194	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 50	0.13 251	0.42 87	0.04 293	0.00 1	1.05 168	0.15 480	0.57 82	0.38 97	0.06 127	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.19 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

LG-Stereo_L1	0.14 35	0.13 251	0.45 91	0.04 293	0.00 1	0.35 36	0.14 477	0.80 105	0.61 150	0.06 127	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 296	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MLG-Stereo_test3	0.14 35	0.10 186	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.47 63	0.69 279	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MLG-Stereo_test2	0.16 50	0.11 220	0.23 22	0.02 164	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.27 24	1.26 454	0.02 35	0.01 1	0.08 219	0.00 1	0.07 50	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MLG-Stereo_test1	0.15 45	0.06 63	0.31 66	0.02 164	0.01 249	1.05 168	0.00 1	0.19 7	1.26 454	0.02 35	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MLG-Stereo	0.17 57	0.06 63	0.25 46	0.02 164	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.50 64	1.29 465	0.01 11	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

LG-G_1	0.23 130	0.11 220	0.32 71	0.02 164	0.00 1	1.29 360	0.00 1	1.82 195	0.71 296	0.10 192	0.01 1	0.05 166	0.01 31	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

LG-G	0.23 130	0.11 220	0.32 71	0.02 164	0.00 1	1.29 360	0.00 1	1.82 195	0.71 296	0.10 192	0.01 1	0.05 166	0.01 31	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

LGtest1	0.13 29	0.14 264	0.30 62	0.01 53	0.00 1	0.40 48	0.00 1	0.54 77	0.73 307	0.06 127	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 304	0.00 1	0.05 563	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

SGD-Stereo	0.12 22	0.10 186	0.25 46	0.03 241	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.24 17	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

HI	0.54 296	0.37 448	1.50 361	0.13 448	0.00 1	1.15 251	0.00 1	1.68 181	0.62 173	1.34 445	0.01 1	2.67 519	0.66 484	0.36 254	0.20 296	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

CoSv	0.54 296	0.37 448	1.50 361	0.13 448	0.00 1	1.15 251	0.00 1	1.68 181	0.62 173	1.34 445	0.01 1	2.67 519	0.66 484	0.36 254	0.20 296	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

SCV_C0	0.34 199	0.20 338	0.96 212	0.02 164	0.00 1	0.41 50	0.02 263	3.62 442	0.65 219	0.12 216	0.01 1	0.07 211	0.09 298	0.18 156	0.13 237	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.19 594	0.12 494	0.04 408

SCV	0.42 238	0.28 400	0.68 144	0.26 522	0.16 520	0.26 19	0.05 389	4.98 580	0.63 192	0.10 192	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.26 215	0.13 237	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.18 590	0.25 589	0.18 588

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 76	0.03 2	0.46 95	0.03 241	0.00 1	0.36 43	0.02 263	1.68 181	0.67 249	0.01 11	0.01 1	0.05 166	0.00 1	0.12 114	0.22 309	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.15 565	0.01 102	0.00 1

FoundationStereo	0.08 4	0.12 237	0.24 30	0.02 164	0.01 249	0.12 6	0.04 357	0.24 17	0.59 119	0.00 1	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.11 105	0.07 151	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 333	1.49 639	1.08 263	0.01 53	0.01 249	0.37 44	0.05 389	2.93 320	0.63 192	0.08 154	0.01 1	0.00 1	0.02 94	0.17 150	0.04 41	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	6.28 666	0.01 137

AIO_rvc	0.21 95	0.32 427	0.50 107	0.09 412	0.03 376	0.43 60	0.06 420	1.25 134	0.63 192	0.03 74	0.01 1	0.09 227	0.04 194	0.28 225	0.16 268	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.10 475	0.10 527

HUF	0.25 149	0.32 427	1.18 296	0.06 350	0.11 484	0.31 21	0.08 439	0.73 97	0.62 173	0.10 192	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.16 144	0.14 249	0.00 1	0.58 663	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.37 628

AIO_test	0.17 57	0.11 220	0.55 119	0.08 398	0.06 431	0.42 59	0.06 420	0.35 42	0.38 97	0.03 74	0.01 1	0.86 386	0.03 149	0.21 188	0.10 209	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.08 542	0.03 311	0.02 285

castereo++	0.25 149	0.15 281	0.48 103	0.09 412	0.00 1	1.08 203	0.03 315	1.53 161	0.67 249	0.00 1	0.01 1	0.59 340	0.00 1	0.09 80	0.06 128	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.28 632	0.02 246	0.00 1

castereo	0.32 190	0.28 400	0.46 95	0.01 53	0.05 418	0.81 85	0.04 357	3.37 399	0.61 150	0.08 154	0.01 1	0.08 219	0.14 346	0.10 96	0.11 220	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.22 608	0.02 246	0.01 137

MonSter	0.19 76	0.07 102	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 236	0.64 208	0.03 74	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.09 80	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

GIP-stereo	0.31 186	0.03 2	0.78 161	0.00 1	0.00 1	1.06 184	0.03 315	2.98 328	0.66 233	0.05 110	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.18 156	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

fffft	0.22 113	0.03 2	0.46 95	0.01 53	0.00 1	0.93 121	0.01 168	1.42 143	0.61 150	0.02 35	0.01 1	0.04 125	0.01 31	0.21 188	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.07 494
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 35	0.04 14	0.38 81	0.05 327	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.32 34	0.63 192	0.00 1	0.01 1	0.04 125	0.03 149	0.20 178	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 71	0.06 63	0.53 112	0.02 164	0.00 1	1.03 142	0.04 357	0.38 48	0.64 208	0.07 135	0.01 1	0.04 125	0.02 94	0.26 215	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.10 527

tt45	0.47 265	0.06 63	0.70 152	0.02 164	0.00 1	1.30 366	0.05 389	0.85 110	0.60 132	0.05 110	0.01 1	0.09 227	0.03 149	5.40 523	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 137

fffy	0.14 35	0.06 63	0.88 182	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.01 168	0.79 103	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 186	0.01 31	0.16 144	0.03 11	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.06 471

dual_stereo	0.29 173	0.05 36	0.31 66	0.03 241	0.00 1	0.31 21	0.02 263	3.31 393	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.79 313	0.13 237	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.08 542	0.00 1	0.01 137

rvit_stereo_0083	0.13 29	0.02 1	0.30 62	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 168	0.56 78	1.11 426	0.05 110	0.01 1	0.04 125	0.02 94	0.25 207	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

rvit_stereo_0081_aga	0.17 57	0.11 220	0.81 165	0.00 1	0.00 1	0.80 81	0.01 168	0.79 103	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.05 166	0.03 149	0.19 165	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 57	0.04 14	0.25 46	0.00 1	0.00 1	0.75 78	0.01 168	1.22 131	0.79 350	0.07 135	0.01 1	0.03 101	0.02 94	0.17 150	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.49 274	0.26 380	2.10 460	0.03 241	0.01 249	1.69 502	0.08 439	2.63 290	0.18 38	1.02 399	0.01 1	0.61 343	0.06 248	0.86 317	0.14 249	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.16 577	0.02 246	0.01 137

ACV-stereo	1.64 548	0.27 384	2.94 529	0.04 293	0.04 400	6.31 634	0.18 493	1.81 194	0.22 60	0.23 262	0.01 1	10.52 648	5.41 645	4.07 449	0.77 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

rvit_stereo_0082	0.17 57	0.04 14	0.25 46	0.00 1	0.00 1	0.75 78	0.01 168	1.22 131	0.79 350	0.07 135	0.01 1	0.03 101	0.02 94	0.17 150	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 86	0.05 36	0.22 14	0.01 53	0.00 1	1.11 219	0.00 1	1.84 198	0.34 90	0.08 154	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.19 165	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 137

Pointernet	0.34 199	0.10 186	1.09 267	0.01 53	0.08 455	1.18 277	0.05 389	2.99 330	0.62 173	0.03 74	0.01 1	0.15 265	0.05 217	0.24 201	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.01 102	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 246	0.17 306	0.46 95	0.14 463	1.06 639	0.63 75	0.02 263	0.30 28	0.24 72	0.09 170	0.01 1	0.04 125	0.03 149	1.86 369	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	1.83 655	1.61 656

AIO-Stereo	0.21 95	0.07 102	0.44 90	0.03 241	0.03 376	0.41 50	0.01 168	1.65 175	0.65 219	0.09 170	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.22 191	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 645	0.05 382	0.08 507

RSM++	0.17 57	0.07 102	0.42 87	0.03 241	0.00 1	0.40 48	0.00 1	1.18 129	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 217	0.20 178	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.09 459	0.07 494

RSM	0.18 71	0.05 36	0.39 85	0.03 241	0.02 347	0.38 46	0.00 1	1.33 140	0.59 119	0.09 170	0.01 1	0.03 101	0.04 194	0.19 165	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.06 402	0.04 408

test_sample1	0.61 313	0.04 14	0.90 189	0.34 552	0.00 1	1.09 207	0.00 1	3.54 431	0.88 376	0.86 365	0.01 1	0.53 333	0.34 417	3.51 420	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

CAS++	0.32 190	0.22 358	0.69 149	0.04 293	0.00 1	0.35 36	0.01 168	4.32 522	0.48 107	0.02 35	0.01 1	0.07 211	0.00 1	0.19 165	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 157	0.11 220	1.16 288	0.04 293	0.01 249	0.84 92	0.01 168	0.38 48	0.78 344	0.07 135	0.01 1	0.02 43	0.08 285	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.01 102	1.62 657

MyStereo07	0.27 157	0.27 384	0.64 135	0.02 164	0.01 249	1.64 493	0.01 168	1.41 142	0.73 307	0.10 192	0.01 1	0.03 101	0.10 307	0.24 201	0.04 41	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.06 471

11t1	0.33 193	0.05 36	0.86 177	0.44 566	0.00 1	1.04 153	0.00 1	2.45 268	0.60 132	0.44 308	0.01 1	0.05 166	0.05 217	0.43 266	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

ff7	0.23 130	0.21 348	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 319	0.09 170	0.01 1	0.04 125	0.07 267	0.44 269	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 137

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11t	0.23 130	0.21 348	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 319	0.09 170	0.01 1	0.04 125	0.07 267	0.44 269	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 137

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.22 113	0.05 36	0.66 139	0.02 164	0.03 376	0.87 104	0.00 1	1.07 123	0.15 17	0.18 253	0.01 1	0.02 43	0.72 495	0.15 138	0.09 194	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.27 628	0.08 437	0.07 494

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ProNet	0.20 86	0.25 376	0.78 161	0.01 53	0.01 249	0.95 127	0.00 1	0.70 93	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.05 166	0.03 149	0.31 235	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.04 408

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x	0.41 234	0.04 14	0.74 157	0.54 589	0.00 1	0.98 133	0.00 1	3.07 347	0.67 249	0.48 316	0.01 1	0.48 325	0.07 267	0.93 320	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.42 238	0.28 400	1.02 232	0.05 327	0.18 531	1.04 153	0.02 263	2.40 258	0.16 22	2.25 538	0.01 1	0.32 301	0.03 149	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 285

error version	0.42 238	0.28 400	1.02 232	0.05 327	0.18 531	1.04 153	0.02 263	2.40 258	0.16 22	2.25 538	0.01 1	0.32 301	0.03 149	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 285

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test_3	0.58 307	0.06 63	1.04 249	0.07 383	0.12 490	1.01 137	0.01 168	2.45 268	0.20 49	0.95 380	0.01 1	1.05 410	0.05 217	3.74 430	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 622	0.15 523	0.13 558

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CFNet-RSSM	0.51 283	0.12 237	1.26 315	0.03 241	0.14 503	1.24 334	0.02 263	4.12 500	0.15 17	0.31 274	0.01 1	1.96 478	0.04 194	0.19 165	0.25 330	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.27 628	0.01 102	0.01 137

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FENet	0.52 287	0.07 102	1.62 389	0.04 293	0.00 1	1.19 290	0.05 389	3.10 352	0.98 394	0.89 370	0.01 1	1.63 454	0.09 298	0.47 278	0.28 352	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 86	0.27 384	1.02 232	0.02 164	0.11 484	1.07 192	0.01 168	0.60 85	0.44 104	0.04 99	0.02 159	0.04 125	0.01 31	0.14 128	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 599	0.01 102	0.03 369

aanet-new-10k	0.31 186	0.27 384	0.81 165	0.06 350	0.06 431	1.19 290	0.00 1	2.60 288	0.66 233	0.08 154	0.02 159	0.04 125	0.01 31	0.33 244	0.06 128	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 153	0.06 63	0.54 116	0.02 164	0.17 525	1.16 258	0.02 263	2.57 283	0.62 173	0.03 74	0.02 159	0.01 3	0.01 31	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

VMStereo-Base	0.12 22	0.10 186	0.60 129	0.00 1	0.00 1	0.84 92	0.02 263	0.24 17	0.13 5	0.02 35	0.02 159	0.14 259	0.07 267	0.13 123	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1++	0.72 349	0.06 63	1.09 267	0.06 350	0.06 431	0.39 47	0.01 168	1.31 139	0.21 55	2.34 548	0.02 159	0.19 278	0.00 1	0.14 128	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 672	0.05 434

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 36	0.27 53	0.00 1	0.00 1	0.33 28	0.00 1	0.23 16	0.67 249	0.01 11	0.02 159	0.03 101	0.03 149	0.05 26	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.56 302	0.10 186	0.35 78	0.02 164	0.41 606	1.18 277	0.07 431	5.08 589	2.44 590	0.11 211	0.02 159	0.20 283	0.20 376	0.60 297	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.02 285

WQFJX	0.51 283	0.07 102	0.27 53	0.04 293	0.47 615	1.16 258	0.05 389	4.75 562	1.98 559	0.15 235	0.02 159	0.17 273	0.10 307	0.58 295	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.02 285

NLSM1	0.46 259	0.08 133	0.31 66	0.03 241	0.44 609	1.19 290	0.01 168	3.99 487	1.96 557	0.13 224	0.02 159	0.11 242	0.09 298	0.26 215	0.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 137

DLNR-FE	23.09 693	49.81 699	87.98 704	97.51 718	95.30 713	1.18 277	0.00 1	20.61 686	0.14 11	0.02 35	0.02 159	0.02 43	0.02 94	4.34 462	0.10 209	32.12 700	0.04 546	0.00 1	0.28 632	72.27 708	0.06 471

DDF-Stereo	0.32 190	0.09 155	0.69 149	0.05 327	0.15 512	0.91 110	0.06 420	1.58 171	0.38 97	0.04 99	0.02 159	0.17 273	0.20 376	1.46 355	0.56 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.01 102	0.02 285

252Zero-FE	0.17 57	0.09 155	0.32 71	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.00 1	0.35 42	0.68 259	1.07 412	0.02 159	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 370	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

Zero-FE251	0.22 113	0.10 186	0.95 209	0.04 293	0.00 1	1.04 153	0.04 357	0.53 69	0.19 41	0.87 366	0.02 159	0.02 43	0.01 31	0.16 144	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 434

DA	0.34 199	0.10 186	0.58 125	0.02 164	0.04 400	1.15 251	0.00 1	3.56 434	0.71 296	0.05 110	0.02 159	0.01 3	0.05 217	0.23 196	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.16 572

Monster-pub-mixall	0.14 35	0.15 281	0.32 71	0.01 53	0.01 249	0.31 21	0.00 1	0.40 54	0.24 72	0.11 211	0.02 159	0.03 101	0.00 1	0.93 320	0.21 304	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

Replicate-Monster	0.43 246	0.06 63	5.91 632	0.01 53	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.56 78	0.74 315	0.07 135	0.02 159	0.02 43	0.00 1	0.14 128	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

GGEV	0.34 199	0.10 186	0.58 125	0.02 164	0.04 400	1.15 251	0.00 1	3.56 434	0.71 296	0.05 110	0.02 159	0.01 3	0.05 217	0.23 196	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.16 572

FlowAnything_test	0.12 22	0.10 186	0.30 62	0.00 1	0.01 249	1.11 219	0.00 1	0.61 86	0.13 5	0.04 99	0.02 159	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.00 1

AdaDepth	0.17 57	0.04 14	0.65 137	0.02 164	0.00 1	1.26 349	0.01 168	0.33 38	0.27 81	0.06 127	0.02 159	0.01 3	0.08 285	0.50 282	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 590	0.01 102	0.01 137

depthmonostereo	0.29 173	0.04 14	1.15 283	0.05 327	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.67 92	0.21 55	0.04 99	0.02 159	0.17 273	0.28 402	2.00 372	0.08 175	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

3.75w	0.21 95	0.06 63	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.00 1	1.70 184	0.75 319	0.14 230	0.02 159	0.02 43	0.02 94	0.15 138	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 153	0.08 133	1.52 370	0.46 572	0.00 1	1.14 242	0.01 168	0.63 89	0.21 55	0.38 300	0.02 159	0.04 125	0.06 248	0.18 156	0.20 296	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.05 519	0.22 574	0.04 408

mms	0.11 16	0.07 102	0.45 91	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.01 168	0.38 48	0.15 17	0.05 110	0.02 159	0.06 186	0.05 217	0.20 178	0.04 41	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.14 566

ours_stereo	0.16 50	0.06 63	0.73 154	0.00 1	0.00 1	0.80 81	0.04 357	0.44 58	0.54 111	0.05 110	0.02 159	0.06 186	0.03 149	0.19 165	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.06 471

GCAP-BAT	0.40 230	0.10 186	1.89 424	0.22 502	0.39 603	1.19 290	0.01 168	3.06 343	0.77 338	0.05 110	0.02 159	0.01 3	0.02 94	0.06 42	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.09 515

U	1.74 562	0.03 2	0.99 221	0.03 241	7.39 679	10.20 658	0.00 1	0.71 95	0.20 49	0.02 35	0.02 159	0.12 247	0.02 94	0.11 105	0.04 41	0.00 1	0.00 1	9.67 674	5.13 689	0.01 102	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 180	0.23 366	1.20 304	0.00 1	0.00 1	0.90 108	0.01 168	2.79 304	0.60 132	0.02 35	0.02 159	0.06 186	0.01 31	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

test_sample2	0.63 322	0.05 36	1.13 277	0.31 540	0.01 249	1.22 318	0.00 1	3.87 478	1.03 406	0.91 375	0.02 159	0.50 330	0.13 341	3.16 405	0.26 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

IGEV++	0.36 214	0.19 325	0.57 123	0.09 412	0.00 1	0.35 36	0.03 315	4.62 548	0.24 72	0.12 216	0.02 159	0.03 101	0.17 360	0.24 201	0.23 316	0.00 1	0.05 563	0.00 1	0.04 513	0.09 459	0.08 507

MyStereo05	0.79 374	0.19 325	3.17 544	0.02 164	0.00 1	1.51 449	0.01 168	3.56 434	2.48 594	1.34 445	0.02 159	1.25 425	0.38 429	1.19 335	0.50 450	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.07 494

MyStereo04	0.78 373	0.27 384	3.19 545	0.02 164	0.01 249	1.64 493	0.01 168	3.64 445	2.20 579	0.98 393	0.02 159	1.29 427	0.57 461	1.10 332	0.53 457	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.06 471

whm_eth	0.30 180	0.23 366	1.20 304	0.00 1	0.00 1	0.90 108	0.01 168	2.79 304	0.60 132	0.02 35	0.02 159	0.06 186	0.01 31	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

MIM_Stereo	0.45 255	0.43 485	1.18 296	0.51 586	0.04 400	1.26 349	0.02 263	2.38 256	0.65 219	0.07 135	0.02 159	0.70 363	0.20 376	1.01 329	0.13 237	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.10 527

DLNR_Zeroshot_test	23.05 692	49.79 698	87.94 703	97.52 719	94.73 711	1.18 277	0.00 1	20.60 685	0.14 11	0.02 35	0.02 159	0.02 43	0.02 94	4.35 464	0.10 209	32.22 701	0.04 546	0.00 1	0.27 628	72.00 707	0.06 471

GCAPDPT-zeroshot	0.40 230	0.10 186	1.86 423	0.22 502	0.39 603	1.19 290	0.01 168	3.06 343	0.77 338	0.05 110	0.02 159	0.01 3	0.02 94	0.06 42	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.09 515

LL-Strereo2	0.36 214	0.47 511	1.08 263	0.09 412	0.03 376	1.12 232	0.07 431	1.66 179	0.93 386	0.43 307	0.02 159	0.51 332	0.08 285	0.23 196	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.04 353	0.04 408

LoS_RVC	0.19 76	0.48 513	0.51 108	0.12 438	0.10 475	1.01 137	0.01 168	0.81 107	0.19 41	0.07 135	0.02 159	0.06 186	0.05 217	0.31 235	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

CAS	0.85 395	0.09 155	0.67 141	6.43 670	0.05 418	1.12 232	0.00 1	0.88 111	0.69 279	0.02 35	0.02 159	0.06 186	0.06 248	0.26 215	0.12 231	6.37 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 602

CES	0.43 246	0.14 264	0.85 173	0.05 327	1.52 650	1.22 318	0.05 389	1.01 117	0.59 119	0.03 74	0.02 159	0.14 259	0.10 307	0.40 261	0.10 209	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	2.45 664

knoymous	0.35 210	0.05 36	1.11 271	0.05 327	0.01 249	1.15 251	0.01 168	2.06 223	0.14 11	0.40 302	0.02 159	1.67 458	0.00 1	0.31 235	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

riskmin	0.47 265	0.03 2	1.01 226	0.08 398	0.01 249	1.12 232	0.01 168	3.00 332	0.21 55	0.46 314	0.02 159	2.08 485	1.06 513	0.26 215	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

MC-Stereo	0.24 140	0.12 237	0.71 153	0.04 293	0.02 347	1.07 192	0.00 1	1.30 137	0.17 33	0.59 326	0.02 159	0.08 219	0.11 319	0.18 156	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.17 586	0.06 402	0.02 285

GLC_STEREO	0.13 29	0.08 133	0.61 130	0.01 53	0.00 1	0.94 123	0.03 315	0.29 26	0.21 55	0.05 110	0.02 159	0.06 186	0.04 194	0.26 215	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

CroCo-Stereo	0.39 225	0.40 467	1.67 401	0.07 383	0.00 1	0.19 12	0.01 168	3.55 432	0.75 319	0.08 154	0.02 159	0.46 321	0.08 285	0.28 225	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137
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
raftrobust	0.46 259	0.42 478	1.05 254	0.01 53	0.21 547	1.17 265	0.05 389	2.07 227	0.19 41	2.98 582	0.02 159	0.12 247	0.15 350	0.25 207	0.31 370	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.06 471

PMTNet	0.21 95	0.19 325	0.85 173	0.02 164	0.02 347	1.14 242	0.30 545	0.88 111	0.11 2	0.03 74	0.02 159	0.07 211	0.02 94	0.37 256	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 399	0.50 521	1.80 418	0.01 53	0.00 1	1.57 465	0.17 488	3.48 422	0.42 102	3.31 592	0.02 159	2.09 487	0.17 360	3.01 401	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.01 137

NLMM1	0.55 300	0.08 133	0.35 78	0.03 241	0.10 475	1.19 290	0.01 168	4.94 577	3.06 607	0.15 235	0.03 206	0.13 252	0.08 285	0.48 279	0.36 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.02 285

NLSM3	0.29 173	0.14 264	0.38 81	0.02 164	0.00 1	1.21 314	0.01 168	2.99 330	0.65 219	0.02 35	0.03 206	0.05 166	0.15 350	0.06 42	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

GEAStereo	0.16 50	0.08 133	0.38 81	0.08 398	0.04 400	1.11 219	0.00 1	0.75 101	0.16 22	0.07 135	0.03 206	0.01 3	0.03 149	0.14 128	0.06 128	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.11 535

GSStereo	0.30 180	0.08 133	0.38 81	0.06 350	0.04 400	1.11 219	0.00 1	2.95 323	0.59 119	0.09 170	0.03 206	0.01 3	0.03 149	0.14 128	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 529	0.16 529	0.12 546

GS-Stereo							0.00 1	2.95 323	0.59 119	0.09 170	0.03 206	0.01 3	0.03 149	0.14 128	0.06 128	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 529	0.16 529	0.12 546

2.75w_new	0.23 130	0.07 102	0.22 14	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	2.15 232	0.74 315	0.15 235	0.03 206	0.01 3	0.03 149	0.18 156	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 130	0.05 36	0.21 12	0.01 53	0.00 1	1.00 136	0.00 1	2.24 247	0.71 296	0.15 235	0.03 206	0.02 43	0.08 285	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 199	0.10 186	1.37 344	0.01 53	0.00 1	0.86 98	0.00 1	2.78 303	1.32 473	0.04 99	0.03 206	0.07 211	0.02 94	0.19 165	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 564	19.48 691	12.37 663	0.06 350	0.00 1	0.47 62	0.05 389	0.46 62	0.31 84	0.13 224	0.03 206	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.07 420	0.92 647

rvit_stereo_ft	0.31 186	0.32 427	1.63 391	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 310	0.79 350	0.02 35	0.03 206	0.08 219	0.02 94	0.19 165	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

IGEVStereo-DCA	0.46 259	0.09 155	1.02 232	0.02 164	0.00 1	0.82 87	0.00 1	0.53 69	0.75 319	0.09 170	0.03 206	0.03 101	0.06 248	5.04 504	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.05 382	0.01 137

rrr	0.62 320	0.09 155	2.07 455	0.02 164	0.00 1	0.82 87	0.06 420	2.29 251	0.85 373	0.09 170	0.03 206	0.03 101	0.06 248	5.04 504	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 594	0.05 382	0.07 494

MaDis-Stereo	0.22 113	0.29 410	0.87 179	0.05 327	0.18 531	0.41 50	0.01 168	1.24 133	0.56 113	0.02 35	0.03 206	0.13 252	0.05 217	0.32 241	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

4D-IteraStereo	0.35 210	0.60 551	1.93 427	0.02 164	0.09 465	1.03 142	0.07 431	1.25 134	0.34 90	0.02 35	0.03 206	0.84 385	0.10 307	0.31 235	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.07 494

LoS	0.28 166	0.16 295	0.95 209	0.07 383	0.01 249	1.32 372	0.07 431	1.30 137	0.60 132	0.04 99	0.03 206	0.28 297	0.11 319	0.48 279	0.11 220	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 313	0.55 536	1.84 422	0.00 1	0.00 1	0.94 123	0.00 1	1.65 175	0.23 64	0.12 216	0.03 206	0.08 219	0.06 248	6.59 580	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 149	0.60 551	1.28 320	0.01 53	0.00 1	0.48 63	0.00 1	0.74 99	1.24 452	0.16 241	0.03 206	0.07 211	0.09 298	0.22 191	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-2	0.82 382	0.81 595	1.40 347	0.03 241	0.00 1	3.50 586	0.00 1	3.55 432	1.31 470	1.26 439	0.04 223	1.58 443	0.10 307	2.37 378	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.12 494	0.05 434

DispViT+	0.27 157	0.05 36	0.43 89	0.01 53	3.12 659	0.22 14	0.00 1	1.02 119	0.17 33	0.02 35	0.04 223	0.04 125	0.02 94	0.09 80	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

NLCSM	0.64 325	0.15 281	0.32 71	0.04 293	0.48 617	1.18 277	0.09 451	3.93 482	1.65 531	0.11 211	0.04 223	0.20 283	0.22 386	3.93 444	0.25 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.02 285

xyz-stereo-finetune	0.49 274	0.22 358	0.51 108	0.03 241	0.00 1	1.30 366	0.01 168	1.97 216	0.71 296	0.04 99	0.04 223	0.08 219	0.04 194	4.32 460	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 230	0.13 251	1.31 332	0.64 604	0.07 445	0.92 119	0.03 315	3.08 349	0.80 357	0.35 290	0.04 223	0.05 166	0.02 94	0.20 178	0.13 237	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.26 592	0.02 285

RAStereo	0.17 57	0.21 348	1.18 296	0.04 293	0.01 249	0.18 10	0.00 1	0.81 107	0.34 90	0.07 135	0.04 223	0.05 166	0.05 217	0.19 165	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

AnonymousM	0.34 199	0.07 102	0.63 132	0.02 164	0.01 249	1.09 207	0.03 315	1.54 162	0.68 259	0.17 250	0.04 223	0.02 43	0.24 390	0.25 207	0.04 41	0.00 1	0.01 395	1.93 665	0.00 1	0.01 102	0.00 1

test_xeample3	0.35 210	0.10 186	1.95 432	0.02 164	0.00 1	0.93 121	0.07 431	1.70 184	0.86 375	0.09 170	0.04 223	0.05 166	0.05 217	0.23 196	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.06 402	0.08 507

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 71	0.11 220	0.69 149	0.04 293	0.04 400	0.82 87	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.04 99	0.05 231	0.01 3	0.03 149	0.10 96	0.03 11	0.00 1	0.08 596	0.00 1	0.37 652	0.01 102	0.21 604

UDGNet	0.35 210	0.50 521	1.14 279	0.02 164	0.00 1	1.12 232	0.02 263	0.70 93	1.57 522	0.31 274	0.05 231	0.06 186	0.02 94	1.45 354	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 199	0.67 569	1.55 373	0.04 293	0.01 249	1.22 318	0.03 315	0.84 109	1.16 438	0.18 253	0.05 231	0.12 247	0.05 217	0.29 228	0.44 431	0.02 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

sAnonymous2	0.37 219	0.32 427	3.21 548	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 439	1.96 214	0.90 379	0.03 74	0.05 231	0.04 125	0.11 319	0.11 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.18 588

CroCo_RVC	0.37 219	0.32 427	3.21 548	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 439	1.96 214	0.90 379	0.03 74	0.05 231	0.04 125	0.11 319	0.11 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.18 588

sCroCo_RVC	0.21 95	0.14 264	1.54 371	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 357	1.10 124	0.65 219	0.10 192	0.05 231	0.03 101	0.04 194	0.23 196	0.05 74	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

VIP-Stereo	0.21 95	0.42 478	0.92 194	0.06 350	0.00 1	1.09 207	0.02 263	0.59 84	0.65 219	0.02 35	0.06 237	0.07 211	0.01 31	0.06 42	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.11 535

zero-FE	0.34 199	0.09 155	1.27 317	0.05 327	0.14 503	0.85 96	0.06 420	1.57 168	0.39 100	0.05 110	0.06 237	0.16 270	0.13 341	1.35 346	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.01 102	0.02 285

water-stereo	0.17 57	0.03 2	0.91 193	0.04 293	0.02 347	1.04 153	0.00 1	0.43 56	0.26 77	0.10 192	0.06 237	0.06 186	0.06 248	0.13 123	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.01 102	0.01 137

3.25w_new	0.20 86	0.06 63	0.19 6	0.01 53	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.64 173	0.78 344	0.10 192	0.06 237	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 86	0.06 63	0.19 6	0.01 53	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.64 173	0.78 344	0.10 192	0.06 237	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_4	0.39 225	0.16 295	1.66 397	0.01 53	0.00 1	0.85 96	0.00 1	3.15 361	1.33 475	0.07 135	0.06 237	0.10 238	0.03 149	0.29 228	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

FADNet	1.20 492	0.93 609	4.51 603	0.03 241	0.06 431	2.56 551	0.16 485	4.02 490	1.42 490	0.32 276	0.06 237	1.66 457	1.07 515	5.56 533	0.87 498	0.19 636	0.02 494	0.01 574	0.01 459	0.50 639	0.03 369

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 113	0.06 63	0.66 139	0.00 1	0.00 1	1.18 277	0.00 1	1.88 204	0.16 22	0.06 127	0.07 244	0.06 186	0.02 94	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

asda	0.22 113	0.09 155	0.28 58	0.01 53	0.00 1	1.11 219	0.00 1	1.57 168	0.76 330	0.15 235	0.07 244	0.03 101	0.08 285	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 421	0.54 533	1.97 438	0.01 53	0.00 1	1.45 429	0.00 1	3.38 402	1.31 470	1.36 456	0.07 244	3.25 564	0.01 31	4.39 469	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 137

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 214	0.14 264	1.14 279	0.04 293	0.05 418	1.39 402	0.05 389	1.87 202	0.77 338	0.13 224	0.07 244	0.48 325	0.02 94	0.41 264	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 590	0.01 102	0.10 527

plain	0.41 234	0.28 400	2.26 481	0.07 383	0.00 1	0.50 67	0.01 168	2.84 310	0.92 382	0.05 110	0.07 244	0.13 252	0.17 360	0.43 266	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 617	0.01 137

CREStereo	0.22 113	0.17 306	0.64 135	0.00 1	0.01 249	1.22 318	0.01 168	1.15 127	0.56 113	0.10 192	0.07 244	0.04 125	0.00 1	0.32 241	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1
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
FADNet-RVC	1.10 471	1.07 621	4.79 611	0.03 241	0.00 1	1.60 479	0.08 439	3.77 457	1.70 536	0.35 290	0.07 244	0.61 343	0.66 484	5.32 519	1.11 512	0.01 569	0.08 596	0.00 1	0.00 1	0.48 637	0.18 588

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 140	0.07 102	0.53 112	0.00 1	0.00 1	1.19 290	0.00 1	2.06 223	0.57 116	0.06 127	0.08 251	0.06 186	0.03 149	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

3.5w_stereo	0.20 86	0.05 36	0.19 6	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	1.54 162	0.81 363	0.01 11	0.08 251	0.02 43	0.03 149	0.09 80	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 348	0.04 14	1.69 404	0.07 383	0.01 249	1.27 353	0.04 357	1.85 199	0.14 11	3.56 600	0.08 251	3.07 548	0.60 464	1.35 346	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.02 246	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 219	0.13 251	2.43 494	0.02 164	0.00 1	1.12 232	0.02 263	1.66 179	1.15 436	0.16 241	0.08 251	0.02 43	0.05 217	0.40 261	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.10 527

gcap-zeroshot	0.26 153	0.07 102	0.68 144	0.00 1	0.00 1	1.18 277	0.00 1	2.15 232	0.63 192	0.07 135	0.08 251	0.06 186	0.03 149	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

test_for_model	0.24 140	0.07 102	0.53 112	0.00 1	0.00 1	1.19 290	0.00 1	2.06 223	0.57 116	0.06 127	0.08 251	0.06 186	0.03 149	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

trnet	0.22 113	0.14 264	0.67 141	0.00 1	0.00 1	1.24 334	0.01 168	1.16 128	0.56 113	0.09 170	0.08 251	0.05 166	0.00 1	0.29 228	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.27 157	0.18 317	1.14 279	0.01 53	0.00 1	0.43 60	0.02 263	1.97 216	0.39 100	0.11 211	0.08 251	0.07 211	0.06 248	0.44 269	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.02 285

testlalala	0.26 153	0.07 102	0.68 144	0.00 1	0.00 1	1.18 277	0.00 1	2.15 232	0.63 192	0.07 135	0.08 251	0.06 186	0.03 149	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

LG-Stereo	0.34 199	0.07 102	1.33 337	0.03 241	0.01 249	1.06 184	0.00 1	2.93 320	0.66 233	0.01 11	0.09 260	0.14 259	0.07 267	0.10 96	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 137

rvit_0105_5	0.41 234	0.20 338	1.94 431	0.01 53	0.00 1	0.91 110	0.00 1	3.18 371	1.27 460	0.08 154	0.09 260	0.10 238	0.02 94	0.35 252	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

RAFT	0.60 310	0.50 521	1.01 226	0.50 582	0.04 400	0.94 123	0.08 439	3.01 335	0.65 219	0.22 261	0.09 260	3.41 566	0.27 401	0.53 286	0.37 409	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.01 459	0.40 627	0.03 369

DMCA-RVC	0.90 419	0.64 562	3.30 553	0.03 241	0.04 400	1.30 366	0.06 420	2.65 292	0.73 307	3.21 589	0.09 260	0.99 405	0.66 484	3.14 404	0.99 508	0.01 569	0.04 546	0.02 602	0.01 459	0.07 420	0.01 137

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 113	0.06 63	0.68 144	0.02 164	0.00 1	1.18 277	0.00 1	1.87 202	0.16 22	0.09 170	0.10 264	0.06 186	0.03 149	0.02 2	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

4.25_new	0.21 95	0.07 102	0.24 30	0.01 53	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 165	0.76 330	0.16 241	0.10 264	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 95	0.07 102	0.24 30	0.01 53	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 165	0.76 330	0.16 241	0.10 264	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 95	0.07 102	0.24 30	0.01 53	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 165	0.76 330	0.16 241	0.10 264	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 504	0.85 601	6.26 638	0.02 164	0.03 376	4.02 596	0.13 473	4.21 507	1.12 431	0.77 352	0.10 264	3.60 571	1.11 519	2.68 390	1.12 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

MIPNet	0.64 325	0.42 478	2.01 443	0.08 398	0.07 445	1.29 360	0.11 463	3.47 421	1.29 465	0.67 337	0.10 264	0.63 349	0.97 511	1.25 339	0.25 330	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.01 459	0.11 486	0.04 408

UPFNet	0.87 406	0.09 155	2.05 452	0.00 1	0.00 1	1.90 519	0.11 463	3.41 409	0.83 366	2.15 529	0.10 264	1.92 473	0.09 298	3.94 445	0.70 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

gcap_with_dpt	0.24 140	0.06 63	0.67 141	0.01 53	0.00 1	1.18 277	0.00 1	2.16 236	0.37 96	0.08 154	0.11 271	0.05 166	0.02 94	0.02 2	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

G2L-Stereo_test	0.97 431	0.60 551	1.95 432	0.21 498	0.01 249	1.63 492	0.10 460	3.19 376	1.01 401	1.98 516	0.11 271	3.22 561	0.51 452	4.38 468	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.02 285

RAFT-Test	0.61 313	0.16 295	2.27 484	0.04 293	0.15 512	1.80 513	0.17 488	2.52 276	0.65 219	0.56 323	0.11 271	2.76 527	0.02 94	0.27 224	0.34 392	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.29 637	0.01 102	0.01 137

DIP-Stereo	0.58 307	0.23 366	0.90 189	0.08 398	0.00 1	1.43 420	0.01 168	6.01 633	1.38 480	0.92 377	0.11 271	0.04 125	0.19 370	0.12 114	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 137
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RT-Monster	0.29 173	0.14 264	1.16 288	0.06 350	0.03 376	1.18 277	0.03 315	1.92 207	0.89 377	0.05 110	0.12 275	0.01 3	0.04 194	0.12 114	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

WCG-NET（raft）	0.29 173	0.24 371	0.51 108	0.01 53	0.00 1	0.91 110	0.05 389	0.56 78	1.12 431	0.21 260	0.12 275	1.54 439	0.14 346	0.14 128	0.07 151	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.03 369

asd	0.14 35	0.07 102	0.23 22	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.22 15	0.75 319	0.16 241	0.13 277	0.03 101	0.05 217	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 559	0.05 36	1.31 332	0.08 398	0.03 376	1.22 318	0.01 168	3.25 383	0.19 41	0.76 350	0.13 277	2.68 522	1.99 575	0.39 260	0.13 237	0.05 608	0.25 647	3.27 668	14.54 697	3.40 659	0.01 137

S2M2_L	0.13 29	0.15 281	0.45 91	0.02 164	0.01 249	0.32 25	0.00 1	0.52 68	0.60 132	0.00 1	0.14 279	0.03 101	0.01 31	0.20 178	0.16 268	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	1.04 449	0.55 536	2.62 512	0.02 164	0.11 484	1.41 409	0.02 263	3.45 416	0.99 398	1.37 458	0.14 279	3.10 551	0.24 390	5.96 548	0.66 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.04 408

IGEV-RUCA	0.28 166	0.05 36	0.53 112	0.12 438	0.11 484	1.25 344	0.32 550	0.80 105	0.20 49	0.10 192	0.14 279	0.16 270	0.25 395	0.29 228	0.25 330	0.05 608	0.19 643	0.20 640	0.23 612	0.18 548	0.19 596

ToySt	0.47 265	0.25 376	2.47 501	0.04 293	0.01 249	1.17 265	0.00 1	2.01 220	0.63 192	0.08 154	0.14 279	1.16 420	0.05 217	0.80 315	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.10 475	0.04 408

DCANet-4	0.69 345	0.15 281	3.76 574	0.03 241	0.01 249	1.22 318	0.01 168	3.14 358	1.90 552	2.34 548	0.14 279	0.11 242	0.25 395	0.34 246	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

fff	0.66 333	0.42 478	2.21 466	0.01 53	0.01 249	1.22 318	0.02 263	3.26 385	1.04 408	2.34 548	0.14 279	0.09 227	1.83 568	0.34 246	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

csc	0.66 333	0.42 478	2.21 466	0.01 53	0.01 249	1.22 318	0.02 263	3.26 385	1.04 408	2.34 548	0.14 279	0.09 227	1.83 568	0.34 246	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

cscssc	0.66 333	0.42 478	2.21 466	0.01 53	0.01 249	1.22 318	0.02 263	3.26 385	1.04 408	2.34 548	0.14 279	0.09 227	1.83 568	0.34 246	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 434

UNet	1.13 479	0.24 371	4.21 590	0.01 53	0.02 347	2.31 539	0.02 263	3.06 343	0.76 330	1.17 424	0.14 279	2.73 525	1.58 555	4.48 479	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 287	0.06 63	1.51 367	0.10 424	0.00 1	1.19 290	0.01 168	4.32 522	0.63 192	0.33 278	0.15 288	0.78 382	0.09 298	1.01 329	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.04 353	0.05 434

CCAANet	0.56 302	0.06 63	1.44 355	0.00 1	0.00 1	1.20 307	0.00 1	2.57 283	0.14 11	0.26 265	0.15 288	1.62 450	0.03 149	3.55 421	0.13 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

DMCA	0.68 343	0.22 358	1.96 436	0.01 53	0.01 249	1.28 355	0.02 263	3.02 336	1.54 514	2.14 528	0.15 288	1.74 460	0.10 307	0.45 274	0.95 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.04 14	1.77 412	0.01 53	0.14 503	1.20 307	0.13 473	1.13 126	0.26 77	0.05 110	0.16 291	1.75 462	1.10 518	0.67 306	0.45 435	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.12 561	0.01 102	0.09 515

UniTT-Stereo	0.16 50	0.11 220	1.13 277	0.03 241	0.17 525	0.32 25	0.02 263	0.38 48	0.32 87	0.03 74	0.16 291	0.05 166	0.07 267	0.16 144	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 434	0.38 454	4.06 585	0.04 293	0.00 1	2.60 553	0.15 480	3.51 424	1.13 433	1.75 494	0.16 291	0.68 357	0.39 432	3.69 426	0.90 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

scenet	0.98 434	0.38 454	4.06 585	0.04 293	0.00 1	2.60 553	0.15 480	3.51 424	1.13 433	1.75 494	0.16 291	0.68 357	0.39 432	3.69 426	0.90 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

ssnet	0.98 434	0.38 454	4.06 585	0.04 293	0.00 1	2.60 553	0.15 480	3.51 424	1.13 433	1.75 494	0.16 291	0.68 357	0.39 432	3.69 426	0.90 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

rafts_anoy	0.39 225	0.44 491	1.15 283	0.06 350	0.03 376	1.12 232	0.04 357	2.75 301	0.33 88	0.10 192	0.16 291	0.11 242	0.19 370	0.74 311	0.31 370	0.00 1	0.14 632	0.00 1	0.01 459	0.02 246	0.05 434

HITNet	0.80 378	0.58 546	2.14 461	0.69 609	0.00 1	1.35 384	0.02 263	4.50 536	1.15 436	1.76 497	0.16 291	0.60 342	0.30 406	1.13 334	1.64 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.00 1
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
4.5_new	0.21 95	0.06 63	0.22 14	0.01 53	0.00 1	0.95 127	0.00 1	1.52 159	0.79 350	0.18 253	0.17 298	0.02 43	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 95	0.06 63	0.22 14	0.01 53	0.00 1	0.95 127	0.00 1	1.52 159	0.79 350	0.18 253	0.17 298	0.02 43	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 272	0.07 102	0.55 119	0.01 53	0.00 1	1.27 353	0.09 451	0.33 38	0.61 150	0.01 11	0.17 298	0.03 101	0.02 94	5.79 543	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

test_5	0.74 353	0.50 521	1.55 373	0.44 566	0.25 565	1.45 429	0.01 168	4.16 502	0.78 344	0.79 357	0.17 298	0.42 317	0.64 477	3.06 403	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.21 604

NRIStereo	0.74 353	0.08 133	0.88 182	0.47 576	0.05 418	1.58 469	0.49 575	1.38 141	0.61 150	0.88 367	0.17 298	0.66 356	0.03 149	6.96 613	0.22 309	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.17 580

STTStereo	0.83 387	0.34 436	2.44 496	0.24 512	0.15 512	1.41 409	0.10 460	3.02 336	1.55 515	1.34 445	0.17 298	1.77 465	0.45 443	3.42 413	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 130	0.13 251	0.62 131	0.01 53	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.63 89	0.80 357	0.76 350	0.18 304	0.09 227	0.06 248	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

Patchmatch Stereo++	0.50 278	0.09 155	1.01 226	0.06 350	0.07 445	1.60 479	0.27 525	1.45 151	0.68 259	0.98 393	0.18 304	0.77 377	0.03 149	2.58 383	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434
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	0.46 259	0.09 155	1.01 226	0.06 350	0.09 465	1.61 483	0.30 545	1.43 144	0.69 279	0.97 384	0.18 304	0.77 377	0.02 94	1.67 363	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

HUI-Stereo	0.45 255	0.09 155	1.08 263	0.06 350	0.08 455	1.61 483	0.32 550	1.43 144	0.70 291	0.97 384	0.18 304	0.77 377	0.02 94	1.44 353	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

iRAFT	0.50 278	0.09 155	1.01 226	0.06 350	0.07 445	1.60 479	0.27 525	1.45 151	0.68 259	0.98 393	0.18 304	0.77 377	0.03 149	2.58 383	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

RAFT-IKP	0.45 255	0.09 155	1.06 256	0.06 350	0.06 431	1.44 423	0.31 549	1.44 148	0.69 279	0.97 384	0.18 304	0.76 373	0.02 94	1.65 362	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

CFNet-ft	0.77 365	0.46 503	1.34 338	0.01 53	0.27 574	1.32 372	0.02 263	2.40 258	0.68 259	0.63 332	0.18 304	3.23 562	0.21 383	3.97 446	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.03 311	0.02 285

CFNet_RVC	0.77 365	0.46 503	1.34 338	0.01 53	0.27 574	1.32 372	0.02 263	2.40 258	0.68 259	0.63 332	0.18 304	3.23 562	0.21 383	3.97 446	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.03 311	0.02 285

qwe	0.21 95	0.07 102	0.24 30	0.01 53	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.65 175	0.76 330	0.16 241	0.19 312	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 246	0.09 155	1.00 222	0.06 350	0.08 455	1.57 465	0.33 553	1.44 148	0.67 249	0.97 384	0.19 312	0.77 377	0.02 94	1.23 338	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

ROB_FTStereo	0.47 265	0.09 155	1.04 249	0.06 350	0.08 455	1.59 476	0.33 553	1.43 144	0.68 259	0.97 384	0.19 312	0.76 373	0.03 149	1.86 369	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 434

iGMRVC	0.51 283	0.09 155	1.04 249	0.06 350	0.08 455	1.61 483	0.27 525	1.44 148	0.69 279	0.97 384	0.19 312	0.76 373	0.03 149	2.69 391	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

FADNet-RVC-Resample	1.08 459	1.00 615	5.32 620	0.10 424	0.14 503	1.53 457	0.25 516	3.62 442	1.18 440	0.51 321	0.19 312	1.04 409	0.28 402	5.20 511	0.44 431	0.10 623	0.16 638	0.09 626	0.06 529	0.24 581	0.21 604

DilatedVolume-Stereo	0.16 50	0.04 14	0.55 119	0.02 164	0.00 1	0.87 104	0.05 389	0.53 69	0.26 77	0.02 35	0.20 317	0.06 186	0.16 356	0.17 150	0.26 338	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.03 311	0.02 285

ADStereo(finetuned)	0.83 387	0.43 485	3.68 571	0.03 241	0.00 1	1.22 318	0.01 168	3.26 385	1.86 548	2.61 566	0.20 317	0.09 227	2.39 588	0.34 246	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.06 471

CBFPSM	1.39 517	0.61 556	4.29 594	0.01 53	0.01 249	3.64 589	0.03 315	3.39 405	0.80 357	0.64 335	0.21 319	6.18 624	3.70 620	2.38 380	1.82 552	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.01 137

LCNet	0.87 406	0.18 317	0.97 218	0.14 463	0.26 568	1.19 290	0.22 509	2.36 254	0.71 296	1.82 502	0.21 319	0.11 242	2.56 590	5.56 533	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 523	0.81 643

HCRNet	0.73 351	0.19 325	1.10 269	0.01 53	0.00 1	1.17 265	0.01 168	3.07 347	1.97 558	0.60 327	0.21 319	0.56 336	0.11 319	5.34 521	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

DCANet	0.66 333	0.43 485	2.21 466	0.03 241	0.00 1	1.22 318	0.01 168	3.26 385	1.85 547	2.61 566	0.21 319	0.09 227	0.49 450	0.33 244	0.39 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.06 471

UGAM-zero	1.60 542	0.15 281	2.43 494	0.12 438	0.28 584	1.07 192	0.04 357	5.96 632	0.26 77	1.18 426	0.22 323	8.02 637	4.54 630	6.89 606	0.27 344	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.29 637	0.01 102	0.15 569

iRaftStereo_RVC	0.36 214	0.27 384	0.76 158	0.01 53	0.00 1	1.20 307	0.01 168	2.15 232	0.62 173	0.15 235	0.22 323	0.69 360	0.12 333	0.28 225	0.18 285	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.22 608

Anonymous3	0.49 274	0.12 237	2.21 466	0.01 53	0.00 1	2.53 550	0.09 451	3.16 366	0.65 219	0.12 216	0.22 323	0.12 247	0.05 217	0.37 256	0.08 175	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

BEATNet_4x	0.97 431	0.77 587	3.36 556	0.46 572	0.01 249	1.32 372	0.09 451	4.57 545	1.26 454	1.88 507	0.22 323	1.09 416	0.42 437	1.79 367	2.09 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.06 471

Foundation-i1	0.28 166	0.10 186	0.31 66	0.01 53	0.00 1	0.31 21	0.03 315	2.94 322	0.76 330	0.02 35	0.26 327	0.63 349	0.04 194	0.09 80	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

rvit_0105_3	0.47 265	0.28 400	2.20 465	0.01 53	0.00 1	1.13 240	0.00 1	3.20 379	1.26 454	0.08 154	0.26 327	0.09 227	0.03 149	0.62 302	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

rvit_105_1	0.60 310	0.33 434	2.37 491	0.01 53	0.00 1	1.16 258	0.00 1	3.38 402	1.20 444	0.16 241	0.26 327	0.13 252	0.04 194	2.66 389	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.03 369

Any-RAFT	0.64 325	0.08 133	1.07 259	0.03 241	0.00 1	2.77 563	0.08 439	3.57 437	1.23 447	0.96 382	0.26 327	1.61 448	0.31 410	0.72 309	0.06 128	0.00 1	0.10 611	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

AACVNet	0.87 406	0.44 491	1.19 301	0.17 480	0.00 1	1.76 508	0.00 1	3.60 441	0.60 132	1.03 404	0.26 327	1.31 428	0.17 360	6.33 566	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.01 137

Selective-IGEV-i16pc	1.86 570	0.13 251	9.28 653	0.06 350	0.00 1	9.97 655	2.94 640	3.81 467	1.01 401	0.28 271	0.27 332	1.48 433	0.07 267	6.90 608	0.35 399	0.10 623	0.19 643	0.01 574	0.07 536	0.12 494	0.12 546

ICVP	0.46 259	0.08 133	1.58 383	0.01 53	0.01 249	1.10 213	0.21 503	3.80 463	0.52 110	0.42 306	0.27 332	0.33 305	0.06 248	0.57 291	0.13 237	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 603	0.98 612	8.75 651	0.07 383	0.16 520	5.93 631	2.90 639	4.00 488	1.84 544	1.52 472	0.27 332	3.81 579	3.22 609	6.05 552	17.38 677	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.30 618

PCWNet_CMD	0.65 328	0.14 264	2.02 445	0.01 53	0.01 249	1.10 213	0.00 1	2.80 307	0.97 391	0.48 316	0.28 335	2.31 506	1.50 546	1.19 335	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

MSMDNet	0.65 328	0.14 264	2.02 445	0.01 53	0.01 249	1.11 219	0.00 1	2.88 314	0.98 394	0.49 319	0.28 335	2.32 507	1.49 543	1.19 335	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

AIO-test1	0.53 293	0.38 454	1.50 361	0.02 164	0.03 376	1.12 232	0.01 168	3.13 357	0.69 279	0.44 308	0.30 337	0.06 186	0.06 248	2.52 381	0.13 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.13 502	0.09 515

CRE-IMP	0.40 230	0.06 63	1.04 249	0.07 383	0.05 418	1.45 429	0.46 569	1.48 156	0.63 192	0.90 372	0.30 337	0.88 388	0.01 31	0.26 215	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.17 580

RALCasStereoNet	0.44 251	0.44 491	1.03 244	0.03 241	0.00 1	1.10 213	0.03 315	2.46 270	0.90 379	0.07 135	0.32 339	0.12 247	0.20 376	1.28 341	0.25 330	0.00 1	0.31 653	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.12 546

GES	0.61 313	0.08 133	1.78 415	0.00 1	0.00 1	1.59 476	0.07 431	5.32 603	0.13 5	0.62 328	0.32 339	0.37 309	0.67 489	0.68 308	0.49 449	0.03 599	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.02 246	0.01 137

MMNet	1.20 492	0.27 384	3.59 567	0.09 412	0.00 1	4.15 599	0.01 168	3.63 444	1.19 442	1.93 513	0.32 339	1.35 431	1.23 527	4.42 471	1.84 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

GANet-RSSM	0.88 410	0.38 454	1.45 357	0.60 597	0.00 1	1.36 386	0.02 263	4.55 540	0.69 279	0.71 343	0.32 339	1.56 441	0.61 467	4.55 484	0.64 480	0.00 1	0.00 1	0.05 617	0.00 1	0.08 437	0.02 285

FADNet_RVC	1.15 485	1.06 620	4.34 598	0.02 164	0.06 431	2.77 563	0.04 357	3.50 423	0.80 357	0.35 290	0.32 339	0.65 353	0.09 298	5.20 511	1.56 537	0.24 642	0.34 655	0.11 632	0.33 645	0.65 646	0.60 636

GANetREF_RVC	1.10 471	0.95 610	2.98 531	0.06 350	0.00 1	2.23 534	0.18 493	3.95 485	2.53 597	0.56 323	0.32 339	1.89 472	0.66 484	5.03 503	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.04 408
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
PSMNet_ROB	1.09 467	0.69 575	2.92 528	0.03 241	0.07 445	1.68 500	0.16 485	3.44 415	1.30 468	0.96 382	0.32 339	2.81 528	0.63 473	4.23 456	2.48 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.04 408

WCG-NET	0.22 113	0.17 306	0.54 116	0.01 53	0.00 1	0.91 110	0.05 389	0.61 86	1.09 423	0.17 250	0.33 346	0.03 101	0.13 341	0.20 178	0.07 151	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.02 285

IPLGR	0.76 363	0.21 348	2.98 531	0.06 350	0.07 445	1.24 334	0.05 389	3.09 351	1.38 480	0.62 328	0.34 347	0.75 372	0.78 498	3.35 408	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.06 471

RYNet	1.52 530	0.35 438	3.38 557	0.25 515	0.04 400	2.31 539	0.03 315	4.62 548	1.47 500	1.14 419	0.34 347	4.52 600	1.38 539	6.36 568	4.23 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

NCCL2	1.30 504	0.63 561	2.31 487	0.02 164	0.03 376	1.57 465	3.41 645	3.91 481	1.39 482	3.14 587	0.34 347	3.90 581	0.30 406	3.75 431	1.19 519	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.03 311	0.05 434

ITSA-stereo	1.13 479	0.14 264	1.59 387	0.17 480	0.04 400	1.40 404	0.14 477	5.66 621	3.10 608	0.74 347	0.35 350	0.62 346	1.06 513	5.53 529	1.63 541	0.03 599	0.00 1	0.09 626	0.06 529	0.07 420	0.07 494

dad	0.88 410	0.62 558	2.26 481	0.06 350	0.01 249	1.24 334	0.00 1	0.98 116	2.17 575	1.29 440	0.35 350	0.37 309	0.04 194	5.80 544	1.06 511	0.01 569	0.00 1	1.13 658	0.11 556	0.05 382	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 449	0.55 536	2.52 504	0.56 593	1.00 636	1.37 391	0.00 1	3.43 413	1.35 477	2.24 537	0.35 350	2.18 499	0.58 463	4.28 458	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.96 429	0.41 472	2.03 447	0.02 164	0.01 249	2.14 528	0.01 168	4.31 518	1.07 419	1.35 451	0.36 353	0.70 363	0.44 439	2.58 383	0.34 392	0.53 650	0.00 1	1.82 661	1.10 672	0.02 246	0.02 285

test_sample9	2.36 593	0.41 472	2.03 447	0.02 164	0.01 249	2.14 528	0.01 168	4.31 518	1.07 419	1.35 451	0.36 353	0.70 363	0.44 439	5.58 537	8.70 646	0.53 650	16.52 699	1.82 661	1.10 672	0.02 246	0.02 285

test_sample7	0.72 349	0.18 317	1.23 311	0.55 591	0.01 249	1.21 314	0.00 1	4.31 518	1.07 419	1.35 451	0.36 353	0.70 363	0.44 439	2.58 383	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

NVstereo2D	1.09 467	0.17 306	4.40 600	0.00 1	0.00 1	1.59 476	0.18 493	4.29 516	1.40 486	0.85 364	0.36 353	2.30 504	0.62 472	5.26 514	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

iRaft-Stereo_20w	0.92 423	0.15 281	2.68 515	0.24 512	0.06 431	1.36 386	0.28 533	7.46 656	0.34 90	1.56 482	0.37 357	0.62 346	1.24 530	1.25 339	0.34 392	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.16 577	0.02 246	0.13 558

AdaStereo	0.65 328	0.09 155	1.12 273	0.02 164	0.00 1	1.45 429	0.23 513	4.38 524	1.44 495	1.17 424	0.37 357	1.56 441	0.18 364	0.56 290	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1
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.
PSM-softLoss	0.85 395	0.10 186	1.50 361	1.14 639	0.03 376	1.47 438	0.27 525	2.48 273	0.69 279	1.30 441	0.38 359	0.39 314	0.01 31	6.88 603	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

KMStereo	0.85 395	0.10 186	1.50 361	1.14 639	0.03 376	1.47 438	0.27 525	2.48 273	0.69 279	1.30 441	0.38 359	0.39 314	0.01 31	6.88 603	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

RALAANet	0.54 296	0.62 558	1.41 349	0.01 53	0.01 249	0.92 119	0.02 263	2.39 257	1.87 550	1.13 418	0.38 359	0.15 265	0.30 406	1.00 328	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.14 509	0.01 137

DNS	0.42 238	0.09 155	0.94 202	0.15 468	0.08 455	1.17 265	0.01 168	1.74 188	0.23 64	2.61 566	0.39 362	0.19 278	0.01 31	0.22 191	0.43 427	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.02 486	0.01 102	0.13 558

RAFT+CT+SA	0.66 333	0.45 497	1.22 309	0.10 424	0.30 588	1.24 334	0.02 263	4.21 507	0.67 249	0.62 328	0.39 362	0.33 305	0.05 217	2.69 391	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 649	0.13 502	0.30 618

tg	0.34 199	0.26 380	0.68 144	0.01 53	0.00 1	1.25 344	0.01 168	1.75 189	0.65 219	0.11 211	0.40 364	0.74 371	0.11 319	0.29 228	0.08 175	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.21 604

EKT-Stereo	0.74 353	0.18 317	1.23 311	0.81 618	4.25 666	1.19 290	0.03 315	2.17 244	0.13 5	0.35 290	0.40 364	0.97 403	0.08 285	2.61 388	0.09 194	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.07 536	0.04 353	0.03 369

psm_up	0.84 393	0.32 427	1.44 355	0.02 164	0.00 1	1.98 521	0.05 389	3.40 407	1.04 408	2.06 524	0.40 364	1.74 460	0.45 443	3.47 417	0.24 322	0.06 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.00 1

DSFCA	1.30 504	0.14 264	1.82 419	0.01 53	0.03 376	3.74 592	0.86 595	2.71 300	1.23 447	3.09 585	0.41 367	2.93 538	1.49 543	6.12 555	1.35 530	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

DF	0.27 157	0.10 186	0.85 173	0.03 241	0.13 495	0.49 66	0.01 168	1.93 210	0.23 64	0.03 74	0.42 368	0.09 227	0.03 149	0.43 266	0.22 309	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.20 599	0.00 1	0.08 507

Select-FE	1.23 497	0.35 438	4.62 608	0.32 544	0.26 568	1.02 139	0.00 1	4.88 573	0.70 291	1.79 500	0.42 368	4.48 598	3.90 624	0.72 309	0.46 441	0.00 1	0.10 611	0.00 1	0.37 652	0.02 246	0.19 596

raft+_RVC	0.42 238	0.48 513	1.11 271	0.51 586	0.17 525	1.16 258	0.04 357	2.25 248	0.59 119	0.12 216	0.42 368	0.08 219	0.15 350	0.60 297	0.28 352	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.19 596

GwcNet-RSSM	1.02 445	0.69 575	2.70 517	0.22 502	0.02 347	1.42 417	0.05 389	4.02 490	1.01 401	0.90 372	0.42 368	2.89 536	0.26 398	4.43 472	1.17 517	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.13 502	0.05 434

R-Stereo Train	0.44 251	0.09 155	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.24 334	0.09 451	3.65 446	0.11 2	1.87 505	0.42 368	0.06 186	0.01 31	0.25 207	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285

RAFT-Stereo	0.44 251	0.09 155	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.24 334	0.09 451	3.65 446	0.11 2	1.87 505	0.42 368	0.06 186	0.01 31	0.25 207	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 393	0.15 281	2.22 473	0.48 577	0.01 249	1.37 391	0.01 168	4.63 552	1.17 439	1.43 465	0.43 374	0.80 384	0.10 307	3.48 418	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

MoCha-V2	0.33 193	0.11 220	0.92 194	0.09 412	0.06 431	0.34 33	0.00 1	2.56 281	0.64 208	0.32 276	0.43 374	0.17 273	0.09 298	0.26 215	0.10 209	0.00 1	0.14 632	0.00 1	0.22 608	0.05 382	0.01 137

DeepPrunerF	2.50 595	0.87 603	14.90 669	0.17 480	0.31 595	1.41 409	0.29 537	5.62 618	9.97 657	1.02 399	0.43 374	2.01 479	1.65 559	6.85 599	3.99 603	0.00 1	0.01 395	0.07 620	0.10 552	0.24 581	0.12 546

GCST	0.81 380	0.64 562	1.41 349	0.44 566	0.01 249	0.91 110	0.08 439	3.75 454	1.04 408	0.12 216	0.44 377	0.27 295	0.35 422	5.12 508	0.38 412	1.19 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.05 434

GwcNet-ADL	0.62 320	0.20 338	2.03 447	0.05 327	0.01 249	1.29 360	0.02 263	3.16 366	1.39 482	0.97 384	0.44 377	1.48 433	0.23 387	0.78 312	0.27 344	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

ccs_rob	0.65 328	0.17 306	2.09 458	0.00 1	0.01 249	1.22 318	0.00 1	2.77 302	0.73 307	0.75 348	0.44 377	2.32 507	0.64 477	1.76 365	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

PASM	1.58 541	1.05 619	7.51 644	0.56 593	0.09 465	1.37 391	0.28 533	2.85 312	1.44 495	3.91 609	0.44 377	3.02 545	0.64 477	6.38 569	1.59 540	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.26 592	0.15 569

ac_64	1.12 477	0.18 317	1.64 392	0.18 486	0.25 565	1.48 444	0.02 263	4.97 579	1.47 500	0.69 340	0.45 381	4.94 610	0.46 446	4.87 496	0.74 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.00 1

PFNet+	0.54 296	0.10 186	1.31 332	0.16 477	0.05 418	1.44 423	0.56 580	1.60 172	0.98 394	1.35 451	0.46 382	0.37 309	0.01 31	2.18 377	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

Pruner-Stereo	0.53 293	0.10 186	1.02 232	0.89 628	0.10 475	1.57 465	0.36 559	2.06 223	0.63 192	2.23 536	0.46 382	0.25 290	0.01 31	0.45 274	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

CFNet_pseudo	0.66 333	0.17 306	2.08 457	0.00 1	0.01 249	1.22 318	0.00 1	2.79 304	0.73 307	0.78 355	0.46 382	2.32 507	0.63 473	1.77 366	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

GREAT-IGEV	0.24 140	0.10 186	0.92 194	0.06 350	0.33 600	1.11 219	0.06 420	0.36 47	0.19 41	0.02 35	0.47 385	0.02 43	0.06 248	0.13 123	0.16 268	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.20 599	0.09 459	0.36 627
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RCA-Stereo	0.37 219	0.14 264	0.76 158	0.01 53	0.00 1	1.17 265	0.00 1	3.14 358	0.61 150	0.71 343	0.47 385	0.05 166	0.13 341	0.19 165	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 137

PSMNet-RSSM	0.90 419	0.44 491	1.35 342	0.13 448	0.00 1	1.37 391	0.03 315	4.79 568	0.85 373	1.11 416	0.49 387	2.15 492	0.35 422	4.09 453	0.73 489	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.03 311	0.01 137

XX-Stereo	1.04 449	0.20 338	4.94 615	0.85 622	0.04 400	1.25 344	0.00 1	3.37 399	0.45 106	1.22 435	0.50 388	3.70 576	0.02 94	3.91 443	0.05 74	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.20 599	0.03 311	0.02 285

Occ-G	0.24 140	0.10 186	0.59 128	0.01 53	0.01 249	0.80 81	0.04 357	0.62 88	0.15 17	0.01 11	0.51 389	1.34 430	0.04 194	0.09 80	0.21 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.15 523	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 225	0.07 102	0.81 165	0.07 383	0.02 347	1.34 380	0.05 389	3.15 361	0.31 84	0.94 379	0.52 390	0.26 293	0.01 31	0.19 165	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

MM-Stereo_test3	0.43 246	0.33 434	0.92 194	0.75 613	0.04 400	0.96 131	0.05 389	3.11 354	0.79 350	0.12 216	0.53 391	0.26 293	0.06 248	0.26 215	0.13 237	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.28 606	0.01 137

DN-CSS_ROB	0.77 365	0.90 607	2.01 443	0.85 622	0.00 1	1.47 438	0.01 168	2.92 319	0.93 386	0.12 216	0.53 391	0.44 319	0.16 356	4.33 461	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 613	0.01 137

quiztm	0.45 255	0.43 485	0.77 160	0.20 496	0.08 455	1.20 307	0.04 357	3.88 479	0.72 305	0.30 273	0.56 393	0.06 186	0.06 248	0.20 178	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.17 538	0.01 137

SQANet	2.28 591	1.25 631	2.39 493	4.17 666	2.91 658	2.60 553	0.24 515	4.17 504	0.83 366	2.42 558	0.57 394	1.59 444	0.88 505	3.30 407	0.68 485	7.35 673	0.12 623	0.47 650	0.02 486	6.56 667	3.00 667

ARAFT	1.12 477	0.82 599	4.11 588	0.04 293	0.00 1	1.64 493	0.03 315	4.85 571	1.69 535	2.78 573	0.57 394	0.47 324	0.11 319	4.81 495	0.24 322	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.24 581	0.05 434

FE-Mocha	0.48 272	0.12 237	1.34 338	0.11 434	0.09 465	0.64 76	0.01 168	3.94 484	0.22 60	0.49 319	0.58 396	0.59 340	0.53 454	0.29 228	0.38 412	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.02 246	0.02 285

test_sample8	3.62 623	0.41 472	2.03 447	0.02 164	0.01 249	2.14 528	0.01 168	4.38 524	1.04 408	6.51 634	0.58 396	14.04 659	6.94 653	5.58 537	8.70 646	0.53 650	16.52 699	1.82 661	1.10 672	0.02 246	0.02 285

mmm	0.52 287	0.04 14	1.14 279	0.61 600	0.00 1	1.14 242	0.00 1	3.45 416	0.75 319	1.24 437	0.58 396	0.20 283	0.18 364	0.93 320	0.08 175	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

GMStereo_Zeroshot	0.63 322	0.14 264	1.54 371	0.75 613	0.00 1	1.26 349	0.01 168	1.85 199	0.31 84	1.44 468	0.58 396	1.76 463	0.19 370	2.55 382	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

iinet-f	1.68 558	0.61 556	11.37 660	0.29 534	0.03 376	4.39 606	0.04 357	3.18 371	1.10 424	1.16 423	0.58 396	2.96 542	2.76 595	2.13 375	2.46 581	0.00 1	0.02 494	0.02 602	0.00 1	0.46 633	0.01 137

Wz-Net-TNSev	3.91 629	5.20 677	20.57 676	0.15 468	0.01 249	7.14 639	3.57 647	6.70 646	3.57 615	1.74 492	0.58 396	7.39 635	4.33 627	8.86 646	7.99 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.24 581	0.16 572

NF-Stereo	0.82 382	0.10 186	1.12 273	1.19 644	0.01 249	1.52 454	0.29 537	2.67 297	0.66 233	1.20 429	0.58 396	0.24 287	0.01 31	6.38 569	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

OCTAStereo	0.82 382	0.10 186	1.15 283	1.19 644	0.01 249	1.53 457	0.29 537	2.66 293	0.66 233	1.20 429	0.58 396	0.25 290	0.01 31	6.38 569	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RE-Stereo	0.82 382	0.10 186	1.15 283	1.19 644	0.01 249	1.52 454	0.29 537	2.66 293	0.66 233	1.20 429	0.58 396	0.24 287	0.01 31	6.38 569	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

TVStereo	0.82 382	0.10 186	1.15 283	1.19 644	0.01 249	1.52 454	0.29 537	2.66 293	0.66 233	1.20 429	0.58 396	0.24 287	0.01 31	6.38 569	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

cf-r	0.98 434	0.51 525	2.04 451	0.25 515	0.01 249	1.40 404	0.03 315	4.47 534	1.65 531	0.95 380	0.58 396	2.63 517	0.24 390	4.19 455	0.58 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.04 408

xyz-stereo-finetune2	0.61 313	0.19 325	0.84 172	0.06 350	0.00 1	1.28 355	0.04 357	1.89 205	0.69 279	0.10 192	0.59 407	0.07 211	0.67 489	5.30 517	0.47 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

HH	0.88 410	0.37 448	1.93 427	0.25 515	0.10 475	0.62 73	0.00 1	3.79 460	0.18 38	0.33 278	0.59 407	3.94 582	0.81 501	4.44 473	0.09 194	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

HanStereo	0.88 410	0.37 448	1.93 427	0.25 515	0.10 475	0.62 73	0.00 1	3.79 460	0.18 38	0.33 278	0.59 407	3.94 582	0.81 501	4.44 473	0.09 194	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 534	0.68 571	4.62 608	0.01 53	0.00 1	5.13 620	0.30 545	4.64 553	1.23 447	2.39 557	0.59 407	2.12 490	2.00 576	4.94 499	2.19 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

PSMNet-ADL	0.77 365	0.08 133	0.90 189	0.07 383	0.01 249	2.01 522	0.02 263	2.55 279	1.11 426	0.33 278	0.59 407	2.15 492	0.69 493	4.07 449	0.85 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

LALA_ROB	1.33 510	0.59 549	1.74 409	0.02 164	0.06 431	3.25 574	0.50 578	3.45 416	1.39 482	3.70 602	0.59 407	4.59 602	0.25 395	3.58 423	2.79 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.02 285

IGEV_i1	0.77 365	0.09 155	2.06 453	0.42 564	0.05 418	1.39 402	0.01 168	4.94 577	0.48 107	0.26 265	0.60 413	1.51 435	0.12 333	2.93 397	0.22 309	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.28 632	0.04 353	0.06 471

NINENet	1.03 447	0.22 358	1.30 328	0.10 424	0.01 249	5.85 628	0.03 315	4.41 529	1.25 453	1.55 481	0.60 413	2.39 511	0.06 248	2.72 393	0.05 74	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.00 1	0.04 353	0.00 1

StereoDRNet	1.48 526	0.75 581	4.58 607	0.05 327	0.10 475	2.49 547	1.10 606	4.62 548	1.47 500	3.38 597	0.62 415	2.29 502	0.65 482	4.52 481	2.89 592	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.01 459	0.05 382	0.07 494

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 471	0.35 438	4.53 604	0.18 486	0.37 601	0.79 80	0.00 1	5.71 624	0.74 315	0.40 302	0.64 416	4.47 597	1.41 540	1.42 348	0.30 366	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.28 632	0.17 538	0.14 566

MyStereo8	0.85 395	0.52 526	3.20 547	0.20 496	0.00 1	1.47 438	0.01 168	3.53 430	1.91 553	1.34 445	0.65 417	1.22 423	0.31 410	0.57 291	1.38 534	0.00 1	0.14 632	0.00 1	0.06 529	0.09 459	0.30 618

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 546	0.45 497	2.21 466	1.53 650	0.18 531	4.33 604	0.41 564	3.37 399	1.40 486	0.54 322	0.65 417	3.10 551	0.11 319	4.93 498	0.60 475	4.57 667	0.51 659	0.00 1	0.00 1	1.37 652	2.39 663

coex_refinement	1.13 479	0.54 533	1.58 383	0.12 438	0.02 347	1.51 449	0.06 420	4.01 489	1.51 511	2.61 566	0.66 419	4.40 594	0.48 449	3.67 424	1.30 528	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

test_sample4	0.86 399	0.16 295	2.28 485	0.50 582	0.01 249	1.42 417	0.01 168	4.65 554	1.27 460	1.52 472	0.66 419	0.69 360	0.08 285	3.50 419	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

tt1	0.88 410	0.27 384	1.25 314	0.08 398	0.00 1	3.36 580	0.02 263	3.03 338	6.40 643	0.33 278	0.66 419	0.05 166	0.40 435	1.59 358	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

BUS	0.97 431	0.10 186	0.96 212	0.01 53	0.00 1	5.85 628	0.03 315	5.40 606	0.93 386	2.26 542	0.66 419	2.39 511	0.06 248	0.61 299	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 387	0.10 186	0.96 212	0.01 53	0.00 1	3.32 577	0.21 503	5.40 606	0.93 386	2.26 542	0.66 419	1.81 468	0.10 307	0.61 299	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

hknet	1.08 459	0.13 251	2.07 455	0.01 53	0.00 1	3.32 577	0.21 503	5.40 606	0.92 382	2.26 542	0.66 419	3.43 567	0.05 217	2.81 394	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

test-1	0.52 287	0.25 376	0.94 202	0.03 241	0.22 550	1.20 307	0.08 439	4.03 492	0.25 76	0.70 341	0.66 419	0.71 367	0.03 149	0.30 234	0.43 427	0.00 1	0.18 641	0.00 1	0.07 536	0.01 102	0.25 614

ACVNet	0.57 306	0.21 348	1.34 338	0.09 412	0.00 1	1.36 386	0.22 509	2.40 258	1.05 414	0.63 332	0.66 419	1.94 475	0.26 398	0.31 235	0.79 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.00 1

acv_ft	0.79 374	0.21 348	1.28 320	0.01 53	1.08 640	1.68 500	0.01 168	3.75 454	1.05 414	1.31 444	0.66 419	1.94 475	0.46 446	0.31 235	1.68 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.00 1

CoDeX	0.94 426	0.34 436	2.09 458	0.05 327	0.20 542	1.49 445	0.20 501	5.89 628	1.57 522	0.66 336	0.67 428	1.05 410	0.32 415	3.82 438	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 471	0.42 478	1.72 408	0.28 530	0.01 249	1.37 391	0.11 463	6.25 638	0.84 369	1.05 407	0.67 428	1.61 448	0.79 499	6.11 554	0.63 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.04 408

MyStereo06	0.80 378	0.19 325	2.53 505	0.02 164	0.00 1	1.51 449	0.01 168	4.61 547	0.24 72	0.89 370	0.69 430	3.14 554	1.18 524	0.58 295	0.33 381	0.00 1	0.06 574	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.07 494

ACVNet-DCA	0.61 313	0.27 384	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 168	3.15 361	0.68 259	0.33 278	0.69 430	0.04 125	0.61 467	1.43 349	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.03 501	0.01 102	0.01 137

xx1	0.95 428	0.27 384	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 168	3.18 371	7.23 652	0.33 278	0.69 430	0.73 369	0.12 333	1.43 349	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

1test111	0.69 345	0.27 384	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 168	3.15 361	0.68 259	0.33 278	0.69 430	0.04 125	0.61 467	2.95 399	0.07 151	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.03 501	0.01 102	0.01 137

cc1	0.94 426	0.27 384	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 168	3.18 371	7.23 652	0.33 278	0.69 430	0.04 125	0.61 467	1.43 349	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.03 501	0.09 459	0.04 408

CFNet	1.08 459	0.62 558	2.26 481	0.26 522	0.03 376	1.40 404	0.04 357	4.45 533	2.09 566	0.48 316	0.69 430	1.31 428	0.24 390	6.63 584	0.83 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.04 408

CRFU-Net	1.32 509	0.27 384	2.46 500	1.17 643	0.03 376	4.08 597	0.05 389	5.61 616	0.67 249	1.53 474	0.70 436	3.47 569	2.62 593	3.24 406	0.24 322	0.01 569	0.01 395	0.11 632	0.00 1	0.13 502	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 342	0.05 36	1.30 328	0.03 241	0.16 520	1.38 397	0.03 315	4.59 546	1.35 477	0.41 304	0.71 437	2.02 482	0.07 267	0.41 264	0.12 231	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.50 658	0.03 311	0.17 580

IGEV-FE	0.74 353	0.20 338	3.00 533	0.26 522	0.02 347	1.10 213	0.05 389	3.72 451	0.19 41	0.88 367	0.71 437	2.81 528	0.63 473	0.52 283	0.33 381	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.16 577	0.04 353	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 539	0.58 546	5.36 623	0.19 495	0.01 249	1.62 488	0.06 420	3.52 427	1.56 520	1.06 410	0.71 437	1.69 459	0.24 390	5.49 527	9.29 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.01 137

IGEV_Zeroshot_test	0.74 353	0.20 338	3.00 533	0.26 522	0.02 347	1.10 213	0.05 389	3.72 451	0.19 41	0.88 367	0.71 437	2.84 531	0.63 473	0.53 286	0.33 381	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.16 577	0.04 353	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 333	0.35 438	1.20 304	0.02 164	0.30 588	1.53 457	0.01 168	3.42 411	0.67 249	1.12 417	0.73 441	1.26 426	0.20 376	1.84 368	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 543	0.23 366	3.72 572	0.18 486	0.13 495	3.34 579	0.19 499	5.93 631	2.01 564	4.14 612	0.76 442	2.12 490	1.78 565	5.22 513	2.62 589	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.01 459	0.03 311	0.01 137

HBP-ISP	1.45 522	0.75 581	3.02 535	0.30 536	0.10 475	4.28 603	1.49 615	4.68 555	1.29 465	3.43 598	0.78 443	0.93 396	1.01 512	6.48 577	0.36 407	0.04 602	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.03 369

SFCPSM	0.81 380	0.11 220	2.53 505	0.01 53	0.07 445	2.45 545	0.18 493	4.99 581	1.18 440	0.77 352	0.78 443	0.69 360	0.31 410	1.72 364	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 519	0.06 402	0.01 137

SACVNet	0.96 429	0.36 444	1.49 360	0.05 327	0.00 1	1.62 488	0.28 533	3.86 475	1.28 464	1.79 500	0.80 445	1.59 444	0.07 267	5.29 516	0.48 447	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.01 137

DDVS	0.92 423	0.16 295	1.39 346	0.21 498	0.27 574	3.17 570	0.26 521	2.56 281	0.62 173	0.70 341	0.81 446	2.17 498	0.45 443	5.26 514	0.29 358	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.00 1	0.04 353	0.02 285

IRAFT_RVC	1.02 445	0.20 338	1.58 383	1.39 648	0.26 568	1.33 378	0.32 550	2.52 276	0.66 233	1.58 483	0.81 446	1.16 420	1.58 555	6.51 578	0.43 427	0.00 1	0.12 623	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.03 369

AE-Stereo	0.47 265	0.11 220	1.03 244	0.04 293	0.09 465	1.11 219	0.03 315	4.16 502	0.34 90	0.35 290	0.82 448	0.15 265	0.16 356	0.45 274	0.05 74	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.26 625	0.09 459	0.05 434

AAGNet	1.54 534	0.07 102	0.88 182	1.04 634	0.27 574	1.47 438	0.66 587	1.57 168	0.61 150	1.68 489	0.82 448	1.62 450	2.29 581	6.18 556	11.63 662	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

MSAF-DinoV2	4.41 638	3.43 670	8.07 647	1.16 641	0.06 431	3.21 572	0.59 584	6.94 650	4.44 630	2.00 518	0.83 450	16.58 664	5.59 647	13.48 672	17.17 676	0.06 616	0.04 546	0.09 626	0.76 665	1.94 656	1.78 661

DisPM	0.86 399	0.09 155	1.10 269	0.76 616	0.02 347	1.51 449	0.57 582	1.75 189	0.70 291	2.43 560	0.83 450	0.38 313	0.01 31	6.89 606	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

CSP-Net	1.01 443	0.52 526	0.92 194	0.01 53	0.00 1	2.83 565	0.05 389	4.99 581	0.69 279	0.91 375	0.85 452	1.82 470	0.23 387	6.04 551	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.01 137

DeepStereo_RVC	0.52 287	0.08 133	1.37 344	0.06 350	0.06 431	1.34 380	0.41 564	1.43 144	0.68 259	1.03 404	0.85 452	0.49 328	1.56 551	0.79 313	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.13 558

ssnet_v2	1.14 482	0.28 400	1.77 412	0.03 241	0.00 1	2.07 525	0.37 560	5.20 593	1.87 550	2.00 518	0.87 454	3.09 550	0.55 458	1.31 342	3.02 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.12 546

DPSNet	3.38 619	0.60 551	9.55 654	0.61 600	0.46 613	5.10 619	1.44 614	11.17 667	3.92 623	2.57 563	0.88 455	5.90 621	9.68 666	7.63 633	7.25 637	0.08 619	0.16 638	0.01 574	0.07 536	0.34 617	0.17 580

test_sample5	0.86 399	0.16 295	2.25 477	0.49 579	0.01 249	1.41 409	0.01 168	4.55 540	1.27 460	1.35 451	0.89 456	0.58 338	0.11 319	3.75 431	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

111	0.79 374	0.70 579	2.21 466	0.01 53	0.01 249	1.19 290	0.16 485	3.78 459	1.98 559	1.22 435	0.91 457	2.01 479	0.32 415	0.32 241	0.64 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.17 580

DISCO	1.93 575	0.18 317	2.44 496	0.67 608	0.53 620	5.25 621	0.00 1	5.43 610	1.56 520	2.09 527	0.91 457	6.48 627	0.89 506	8.55 644	3.60 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 137

CASS	0.56 302	0.13 251	1.40 347	0.03 241	0.01 249	1.65 497	0.04 357	3.03 338	0.63 192	1.96 514	0.93 459	0.28 297	0.36 424	0.52 283	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 459	0.49 518	1.43 353	0.27 528	0.00 1	1.56 464	2.12 624	3.10 352	1.75 539	1.36 456	0.93 459	1.06 412	0.49 450	6.21 558	0.70 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.02 285

IER	0.75 359	0.12 237	1.93 427	0.01 53	0.00 1	2.31 539	0.02 263	2.96 326	0.98 394	1.30 441	0.96 461	1.40 432	1.19 525	1.31 342	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

SA	0.83 387	0.41 472	1.17 292	0.00 1	0.20 542	1.28 355	0.01 168	3.98 486	1.86 548	0.41 304	0.96 461	0.27 295	1.33 537	4.07 449	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.14 509	0.01 137

GANet-ADL	0.52 287	0.09 155	1.43 353	0.13 448	0.02 347	1.43 420	0.02 263	3.22 382	0.59 119	0.34 289	0.98 463	1.09 416	0.19 370	0.40 261	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 137

FACV-RUCA	0.49 274	0.10 186	1.30 328	0.06 350	0.12 490	1.14 242	0.07 431	3.57 437	0.92 382	0.18 253	0.99 464	0.19 278	0.31 410	0.25 207	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.08 623	0.02 486	0.24 581	0.12 546

IPLG	0.86 399	0.41 472	2.31 487	0.06 350	0.06 431	1.36 386	0.11 463	3.17 369	0.83 366	0.62 328	1.00 465	0.46 321	0.61 467	5.57 536	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.01 137

XPNet_ROB	1.17 488	0.41 472	1.68 402	0.04 293	0.01 249	1.65 497	0.17 488	3.46 419	1.39 482	3.89 608	1.01 466	1.60 446	0.53 454	4.35 464	3.07 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

XX-TBD	0.28 166	0.39 461	0.97 218	0.05 327	0.00 1	1.09 207	0.00 1	0.71 95	0.54 111	0.44 308	1.04 467	0.06 186	0.06 248	0.19 165	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 530	0.31 421	4.00 581	0.09 412	0.00 1	4.64 612	0.08 439	4.41 529	1.21 445	1.25 438	1.05 468	2.90 537	0.93 509	6.70 590	2.48 582	0.01 569	0.00 1	0.07 620	0.00 1	0.27 597	0.05 434

Lsterematch	0.41 234	0.44 491	1.31 332	0.28 530	0.02 347	0.91 110	0.04 357	1.01 117	1.02 404	0.24 263	1.06 469	0.30 299	0.68 491	0.57 291	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

w-ln-seven-2	1.97 580	1.04 618	11.90 661	0.15 468	0.06 431	1.38 397	0.48 571	3.80 463	2.17 575	2.73 571	1.06 469	2.29 502	1.69 562	6.32 565	4.15 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.17 538	0.04 408

SST-Stereo	1.04 449	0.05 36	1.16 288	0.72 611	0.23 555	1.70 504	0.58 583	1.92 207	1.46 498	1.19 427	1.09 471	1.60 446	1.93 573	6.92 611	0.21 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

iResNet	1.00 442	0.45 497	3.08 539	0.86 626	0.01 249	1.97 520	0.01 168	3.67 449	1.49 506	1.77 498	1.09 471	0.35 307	0.13 341	3.83 439	1.27 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 137

PAM	1.34 511	0.13 251	2.83 523	0.30 536	0.31 595	2.21 533	0.30 545	5.05 586	0.23 64	0.82 361	1.11 473	9.08 643	2.34 585	0.90 319	0.44 431	0.00 1	0.13 628	0.00 1	0.31 639	0.03 311	0.28 616

hitnet-ft	1.09 467	0.39 461	1.45 357	0.04 293	0.00 1	1.34 380	0.22 509	3.34 398	2.25 582	1.48 470	1.11 473	4.17 587	0.37 426	4.73 492	0.79 494	0.01 569	0.00 1	0.03 609	0.00 1	0.09 459	0.01 137

test_sample6	0.89 418	0.17 306	2.23 475	0.48 577	0.01 249	1.43 420	0.01 168	4.49 535	1.40 486	1.43 465	1.12 475	0.64 352	0.14 346	3.86 440	0.42 424	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

DualNet	0.88 410	0.16 295	2.25 477	0.49 579	0.01 249	1.41 409	0.01 168	4.55 540	1.27 460	1.43 465	1.12 475	0.58 338	0.11 319	3.75 431	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

CFNet_ucs	0.77 365	0.20 338	2.22 473	0.01 53	0.01 249	1.32 372	0.00 1	3.30 392	1.31 470	1.15 420	1.14 477	2.19 500	0.42 437	2.04 373	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

RAFT_R40	0.99 441	0.05 36	1.26 315	0.71 610	0.20 542	1.65 497	0.67 588	1.94 213	0.61 150	1.05 407	1.15 478	1.80 467	1.47 542	6.91 609	0.31 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

iResNetv2_ROB	1.08 459	1.12 623	4.68 610	1.09 638	0.00 1	1.38 397	0.05 389	3.83 469	1.11 426	0.80 359	1.15 478	1.02 408	0.12 333	4.52 481	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 614	0.03 369

OMP-Stereo	1.20 492	0.54 533	0.96 212	2.39 655	0.29 586	1.58 469	0.33 553	2.01 220	0.68 259	2.68 570	1.16 480	3.10 551	0.18 364	7.40 628	0.56 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 137

PA-Net	1.31 508	0.59 549	3.65 568	0.06 350	0.15 512	1.44 423	0.54 579	4.08 496	2.71 601	0.78 355	1.16 480	2.32 507	0.64 477	5.96 548	1.92 561	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.06 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 421	1.43 638	2.72 521	0.06 350	0.16 520	1.16 258	0.00 1	2.26 249	0.77 338	1.02 399	1.17 482	0.25 290	0.04 194	5.17 509	1.71 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.02 285

delet	1.14 482	0.32 427	1.56 380	0.03 241	0.17 525	2.86 567	1.03 603	4.25 511	2.14 573	1.03 404	1.17 482	1.64 456	0.92 508	4.35 464	1.27 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

ETE_ROB	1.16 487	0.52 526	1.71 407	0.01 53	0.02 347	1.79 512	0.22 509	4.10 498	1.32 473	4.68 622	1.18 484	2.81 528	0.08 285	3.56 422	1.12 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.06 471

iResNet_ROB	1.05 457	0.76 585	2.06 453	0.07 383	0.00 1	1.35 384	0.03 315	6.80 649	2.57 599	0.79 357	1.20 485	0.94 399	0.12 333	3.81 436	0.41 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.01 137

CVANet_RVC	1.10 471	0.39 461	1.69 404	0.28 530	0.00 1	1.45 429	0.48 571	3.26 385	1.64 530	2.93 576	1.22 486	1.51 435	0.37 426	6.09 553	0.50 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.01 137

anonymity	0.74 353	0.15 281	1.17 292	0.16 477	0.27 574	0.71 77	0.01 168	4.70 556	1.78 541	1.15 420	1.23 487	0.31 300	1.65 559	0.54 288	0.53 457	0.02 591	0.02 494	0.00 1	0.27 628	0.02 246	0.06 471

PFNet	1.06 458	0.19 325	2.95 530	1.16 641	0.56 625	1.58 469	0.25 516	1.50 157	0.60 132	2.38 556	1.23 487	0.63 349	0.30 406	6.85 599	0.43 427	0.16 633	0.01 395	0.00 1	0.07 536	0.18 548	0.18 588

Wz-Net-MNSev	1.85 569	1.19 627	5.61 628	0.01 53	0.00 1	4.74 613	2.16 626	4.93 576	1.48 504	3.77 604	1.24 489	1.77 465	2.56 590	4.94 499	2.61 588	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 137

TANstereo	0.30 180	0.28 400	0.86 177	0.03 241	0.01 249	1.14 242	0.00 1	0.53 69	0.44 104	1.06 410	1.24 489	0.06 186	0.05 217	0.25 207	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 387	0.12 237	1.18 296	0.02 164	0.01 249	1.31 371	0.00 1	3.33 395	1.07 419	1.92 509	1.24 489	2.48 514	0.18 364	1.86 369	1.67 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.05 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 173	0.19 325	0.83 171	0.05 327	0.00 1	1.19 290	0.00 1	0.66 91	0.99 398	0.25 264	1.26 492	0.05 166	0.07 267	0.20 178	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RASNet	1.53 532	0.31 421	1.97 438	0.09 412	3.20 660	1.69 502	0.06 420	3.27 391	2.12 568	0.77 352	1.29 493	5.32 619	1.69 562	6.60 581	2.17 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 285

CC-Net-ROB	1.86 570	0.64 562	2.55 507	1.42 649	0.19 538	3.38 581	0.04 357	4.41 529	2.45 591	0.90 372	1.31 494	0.98 404	0.18 364	6.60 581	0.53 457	1.14 657	1.60 670	7.16 670	0.00 1	1.33 651	0.32 623

SuperB	3.70 625	1.77 647	15.73 671	0.31 540	0.05 418	4.37 605	1.67 618	3.58 440	11.57 658	2.36 553	1.32 495	2.03 483	1.91 572	6.95 612	9.01 650	0.05 608	0.03 526	0.10 631	0.08 542	11.00 686	0.10 527

HSM	1.36 513	0.40 467	1.07 259	0.01 53	0.30 588	1.73 507	0.03 315	5.89 628	1.22 446	1.83 503	1.36 496	4.78 607	1.30 535	6.61 583	0.57 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

GASNet	1.43 520	1.53 640	4.54 606	0.31 540	0.02 347	1.49 445	0.20 501	3.86 475	1.95 556	0.75 348	1.37 497	2.11 488	1.57 554	5.82 546	2.60 587	0.00 1	0.05 563	0.00 1	0.00 1	0.43 629	0.10 527

PSMNet-RUCA	0.66 333	0.48 513	1.68 402	0.01 53	0.02 347	2.02 523	0.25 516	3.93 482	1.50 509	0.37 298	1.38 498	0.11 242	0.12 333	0.64 303	0.31 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.00 1

DStereoRT	3.77 627	0.60 551	4.37 599	0.09 412	0.15 512	5.27 622	0.46 569	4.05 494	1.49 506	1.91 508	1.39 499	0.89 389	3.47 613	6.42 575	1.75 549	0.00 1	0.09 601	37.58 702	4.88 688	0.07 420	0.50 633

s12784h	0.56 302	0.14 264	1.22 309	0.02 164	0.00 1	1.14 242	0.03 315	3.43 413	1.47 500	1.02 399	1.41 500	0.05 166	0.02 94	1.08 331	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

psmg	0.83 387	0.10 186	0.96 212	0.01 53	0.00 1	3.28 575	0.27 525	4.83 570	0.93 386	1.92 509	1.46 501	1.81 468	0.10 307	0.61 299	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.01 102	0.00 1

AIO-test2	0.76 363	0.80 591	1.47 359	0.12 438	0.15 512	1.22 318	0.01 168	3.17 369	0.73 307	0.36 297	1.50 502	0.16 270	0.05 217	2.37 378	0.16 268	2.85 664	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.04 353	0.07 494

DANet	1.74 562	0.22 358	3.06 537	0.75 613	0.44 609	2.46 546	0.35 558	3.40 407	1.41 489	4.22 613	1.56 503	5.03 612	0.56 459	6.29 563	5.00 618	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.04 353	0.08 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 499	0.52 526	3.40 558	0.11 434	0.05 418	1.45 429	0.01 168	3.73 453	1.68 534	1.34 445	1.59 504	3.15 555	1.12 522	5.56 533	1.14 516	0.00 1	0.02 494	0.03 609	0.12 561	0.05 382	0.03 369

RAFT_CTSACE	0.68 343	0.52 526	1.74 409	0.50 582	0.05 418	1.16 258	0.00 1	2.68 298	0.66 233	0.68 339	1.60 505	1.76 463	0.80 500	0.94 324	0.13 237	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 351	0.13 251	1.56 380	0.02 164	0.14 503	1.34 380	0.04 357	3.00 332	0.23 64	0.67 337	1.64 506	0.89 389	0.00 1	4.55 484	0.10 209	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.21 606	0.03 311	0.01 137

FINET	1.36 513	0.46 503	4.05 584	0.22 502	0.73 631	1.03 142	0.00 1	3.57 437	5.71 638	1.59 484	1.64 506	0.49 328	0.19 370	5.53 529	1.90 558	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.03 369

GwcNet	1.67 554	0.81 595	5.52 625	0.23 510	1.21 641	4.21 601	0.62 586	3.71 450	1.57 522	1.01 398	1.65 508	3.99 584	0.52 453	5.46 525	2.30 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.35 620	0.13 558

1111x	1.53 532	0.06 63	1.77 412	0.27 528	0.00 1	2.12 527	0.01 168	5.63 619	1.65 531	1.53 474	1.67 509	0.92 391	0.64 477	6.18 556	8.17 643	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

TestStereo1	0.77 365	0.46 503	1.12 273	0.15 468	0.19 538	1.29 360	0.01 168	3.33 395	1.55 515	0.45 311	1.67 509	0.13 252	1.23 527	3.39 411	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.07 494

SA-5K	0.77 365	0.46 503	1.12 273	0.15 468	0.19 538	1.29 360	0.01 168	3.33 395	1.55 515	0.45 311	1.67 509	0.13 252	1.23 527	3.39 411	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.07 494

ADCRef	2.29 592	0.65 566	5.67 629	0.10 424	0.09 465	4.81 614	0.76 593	4.75 562	1.37 479	2.88 575	1.67 509	1.62 450	2.30 582	3.77 435	14.93 670	0.02 591	0.00 1	0.01 574	0.10 552	0.20 568	0.11 535

PDISCO_ROB	2.21 589	0.78 588	3.43 560	0.96 630	2.04 656	7.04 638	0.09 451	7.36 655	5.72 640	1.21 434	1.67 509	3.16 556	1.28 533	7.52 631	1.37 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 617	0.13 558

ISRNet	0.88 410	0.19 325	2.71 519	0.05 327	0.00 1	1.17 265	0.03 315	2.96 326	0.80 357	2.17 531	1.70 514	2.59 516	0.20 376	2.58 383	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

NaN_ROB	2.02 583	0.58 546	2.65 514	0.29 534	0.28 584	3.19 571	5.19 667	3.84 470	2.55 598	5.31 629	1.73 515	2.30 504	1.96 574	6.78 596	3.09 596	0.01 569	0.06 574	0.03 609	0.10 552	0.10 475	0.37 628

CBMV	1.56 536	0.24 371	1.92 426	0.31 540	0.03 376	2.90 568	4.33 657	3.79 460	1.81 542	4.98 626	1.73 515	2.70 523	1.68 561	3.81 436	0.92 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.08 507
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 471	0.69 575	1.95 432	0.50 582	0.01 249	2.73 558	0.09 451	6.20 637	0.64 208	2.37 554	1.76 517	0.13 252	1.59 557	2.94 398	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 502	0.22 358	1.35 342	0.64 604	0.16 520	2.56 551	0.00 1	4.14 501	2.37 586	2.29 547	1.76 517	2.84 531	0.02 94	6.80 598	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.11 535

Ntro	3.24 611	1.34 633	2.83 523	7.27 671	4.43 667	6.22 633	0.74 592	4.73 558	1.48 504	0.39 301	1.77 519	2.70 523	1.28 533	4.59 488	1.25 523	8.06 675	0.28 652	2.12 667	0.05 519	8.11 671	5.16 674

H2IRNET	0.47 265	0.22 358	1.27 317	0.15 468	0.01 249	1.18 277	0.01 168	1.65 175	0.48 107	0.02 35	1.80 520	0.46 321	0.04 194	1.62 361	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.01 459	0.16 529	0.02 285

RAFT + AFF	1.63 546	1.13 624	2.62 512	0.04 293	0.80 632	2.29 538	1.03 603	5.54 615	2.06 565	1.77 498	1.81 521	1.22 423	3.65 619	6.23 560	1.57 539	0.01 569	0.35 656	0.00 1	0.01 459	0.33 614	0.12 546

MLCV	1.01 443	0.53 531	2.17 463	0.03 241	0.00 1	1.60 479	0.03 315	2.90 316	1.30 468	2.60 565	1.85 522	1.00 406	0.40 435	4.88 497	0.74 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 137

AASNet	0.86 399	0.53 531	1.96 436	0.04 293	0.00 1	1.70 504	0.05 389	5.13 591	1.84 544	0.93 378	1.88 523	0.96 400	0.19 370	0.67 306	0.91 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.09 515

xxxx	1.78 566	0.07 102	1.02 232	0.00 1	0.01 249	1.44 423	0.00 1	5.81 627	1.53 513	1.37 458	1.91 524	1.08 414	0.05 217	4.37 467	16.98 675	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

PSM-AAD	1.15 485	0.04 14	0.88 182	0.10 424	0.27 574	1.32 372	3.25 642	2.41 265	0.64 208	2.93 576	1.92 525	0.15 265	5.39 643	3.42 413	0.19 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 434

XQC	2.57 597	1.20 628	6.33 640	0.18 486	0.01 249	3.84 593	0.33 553	5.24 595	3.83 622	4.43 616	1.94 526	4.58 601	3.19 607	7.19 623	8.67 645	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.03 501	0.27 597	0.19 596

AFF-stereo	0.65 328	0.46 503	0.82 169	0.37 559	0.00 1	1.19 290	0.00 1	3.04 342	1.42 490	0.72 345	1.95 527	1.16 420	0.26 398	0.97 326	0.31 370	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.02 285

ADCPNet	3.63 624	0.82 599	13.20 667	0.08 398	0.43 608	7.02 637	2.23 628	4.77 565	2.41 587	4.31 615	1.96 528	7.57 636	5.16 638	6.45 576	13.80 667	0.02 591	0.75 664	0.04 613	0.90 671	0.16 529	0.53 634

HART	0.44 251	0.24 371	1.41 349	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.00 1	2.91 318	0.61 150	0.26 265	1.98 529	0.35 307	0.03 149	0.20 178	0.14 249	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.05 434

pcwnet_v2	1.29 502	0.17 306	5.98 633	0.10 424	0.01 249	1.76 508	0.02 263	5.08 589	2.90 604	1.54 480	1.98 529	2.03 483	0.81 501	3.01 401	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.03 311	0.03 369

iRaft-Stereo_5w	1.08 459	0.56 541	2.70 517	0.02 164	0.02 347	1.20 307	0.01 168	3.18 371	0.63 192	0.14 230	2.00 531	1.62 450	1.54 549	6.69 589	1.01 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.01 137

DLCB_ROB	1.17 488	0.22 358	1.28 320	0.08 398	0.00 1	1.51 449	0.23 513	3.39 405	1.52 512	3.43 598	2.00 531	3.40 565	0.31 410	4.29 459	1.82 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 522	0.13 251	2.69 516	0.26 522	0.30 588	2.15 531	0.29 537	4.92 575	0.22 60	0.84 363	2.02 533	9.57 646	3.27 611	0.97 326	0.56 465	0.00 1	0.12 623	0.00 1	0.31 639	0.04 353	0.27 615

ffm	1.04 449	0.05 36	1.65 393	0.34 552	0.01 249	1.58 469	0.02 263	3.03 338	6.40 643	1.39 460	2.07 534	2.15 492	0.34 417	1.59 358	0.05 74	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

ff1	1.65 549	0.05 36	1.65 393	0.34 552	0.01 249	1.58 469	0.02 263	3.03 338	6.40 643	1.39 460	2.07 534	2.15 492	0.34 417	6.68 586	7.08 633	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

mmx	1.56 536	0.05 36	1.65 393	0.34 552	0.01 249	1.58 469	0.02 263	5.51 613	2.25 582	1.39 460	2.07 534	2.15 492	0.34 417	6.68 586	7.08 633	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

xxx	1.56 536	0.05 36	1.65 393	0.34 552	0.01 249	1.58 469	0.02 263	5.51 613	2.25 582	1.39 460	2.07 534	2.15 492	0.34 417	6.68 586	7.08 633	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

222	2.69 600	0.09 155	1.03 244	0.00 1	0.00 1	1.54 461	0.00 1	5.61 616	1.55 515	1.51 471	2.10 538	0.53 333	0.07 267	4.54 483	35.09 694	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

Wz-Net-SNSev	2.53 596	2.49 659	10.66 658	0.39 561	0.01 249	2.73 558	0.40 562	5.02 584	1.50 509	2.15 529	2.12 539	6.48 627	1.11 519	9.47 652	5.84 626	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.06 471

Syn2CoEx	1.66 550	1.17 625	4.29 594	0.04 293	0.00 1	1.44 423	0.56 580	5.33 604	1.98 559	2.01 522	2.12 539	2.08 485	2.81 597	6.55 579	2.42 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 614	0.06 471

w-ln-seven	2.97 606	1.40 637	12.49 664	0.25 515	0.14 503	7.22 640	0.48 571	5.24 595	4.82 633	4.96 625	2.13 541	4.00 585	1.33 537	5.95 547	8.81 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 523	0.02 285

SMFormer	1.04 449	0.16 295	1.55 373	0.33 546	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 595	2.12 568	1.53 474	2.16 542	0.92 391	0.02 94	4.46 475	1.24 521	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

tta	1.04 449	0.16 295	1.55 373	0.33 546	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 595	2.12 568	1.53 474	2.16 542	0.92 391	0.02 94	4.46 475	1.24 521	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 137

qqq1	0.98 434	0.16 295	1.55 373	0.33 546	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 595	2.12 568	1.53 474	2.16 542	0.92 391	0.02 94	4.46 475	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 137

fff1	0.98 434	0.16 295	1.55 373	0.33 546	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 595	2.12 568	1.53 474	2.16 542	0.92 391	0.02 94	4.46 475	0.07 151	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 137

test_xeample	1.79 567	0.08 133	1.03 244	0.02 164	0.00 1	1.44 423	0.00 1	5.48 611	1.84 544	1.65 487	2.17 546	0.37 309	0.06 248	4.00 448	17.67 678	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

Selective-IGEV-i16pb	2.59 598	0.23 366	12.90 665	0.10 424	0.00 1	8.27 649	3.43 646	6.97 651	3.73 619	0.56 323	2.20 547	2.46 513	1.32 536	7.09 620	1.35 530	0.15 631	0.26 650	0.06 618	0.13 563	0.24 581	0.24 612

ADLNet	1.20 492	0.29 410	1.98 440	0.00 1	0.02 347	2.20 532	0.11 463	4.39 527	2.52 596	2.19 534	2.20 547	2.66 518	0.70 494	3.42 413	1.25 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.04 408

anonymousa	0.79 374	0.26 380	1.91 425	0.03 241	0.29 586	1.46 437	0.02 263	3.76 456	0.97 391	0.72 345	2.25 549	3.21 559	0.56 459	0.15 138	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.00 1	0.02 285

IIG-Stereo	1.30 504	0.48 513	1.04 249	2.41 656	0.05 418	1.61 483	0.14 477	2.59 285	0.68 259	2.97 581	2.28 550	3.08 549	0.57 461	7.41 629	0.65 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 525	0.31 421	3.22 551	0.66 606	0.08 455	1.54 461	0.09 451	3.84 470	1.58 526	1.66 488	2.32 551	3.60 571	3.12 605	6.99 615	0.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

DAS	1.26 500	0.08 133	2.25 477	0.04 293	0.01 249	1.28 355	1.18 607	3.80 463	1.58 526	4.60 619	2.37 552	1.53 437	0.53 454	5.36 522	0.59 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

SepStereo	1.28 501	0.08 133	2.25 477	0.04 293	0.01 249	1.28 355	1.18 607	3.80 463	1.58 526	4.60 619	2.37 552	1.53 437	0.53 454	5.63 539	0.59 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 137

UGAM	1.08 459	0.19 325	2.83 523	0.05 327	0.01 249	1.09 207	0.11 463	2.89 315	0.64 208	0.08 154	2.46 554	3.64 573	0.08 285	6.99 615	0.25 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.27 597	0.04 408

IPLGR_C	0.75 359	0.88 604	2.58 509	0.13 448	0.02 347	1.40 404	0.27 525	3.19 376	0.84 369	1.92 509	2.46 554	0.18 277	0.11 319	0.49 281	0.26 338	0.00 1	0.05 563	0.01 574	0.05 519	0.19 557	0.06 471

ACRE	0.75 359	0.78 588	2.72 521	0.13 448	0.02 347	1.40 404	0.26 521	3.20 379	0.82 364	1.84 504	2.46 554	0.19 278	0.10 307	0.52 283	0.26 338	0.00 1	0.04 546	0.01 574	0.05 519	0.19 557	0.05 434

DGSMNet	2.23 590	0.80 591	6.10 635	0.96 630	1.73 651	3.22 573	4.12 653	5.30 602	1.11 426	1.19 427	2.48 557	3.18 557	0.65 482	4.57 487	1.33 529	1.11 656	1.37 669	1.55 659	1.26 675	1.37 652	1.28 653

otaku	3.17 610	1.32 632	2.49 502	6.07 669	3.26 661	4.62 611	2.15 625	5.35 605	1.34 476	2.00 518	2.54 558	3.50 570	1.49 543	3.68 425	1.11 512	7.89 674	0.23 646	1.88 664	0.03 501	7.74 670	4.78 672

CIPLG	0.75 359	0.81 595	2.38 492	0.13 448	0.03 376	1.41 409	0.27 525	3.19 376	0.84 369	1.98 516	2.56 559	0.19 278	0.10 307	0.54 288	0.26 338	0.00 1	0.05 563	0.01 574	0.05 519	0.19 557	0.05 434

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 310	0.36 444	0.96 212	0.03 241	0.02 347	1.21 314	0.02 263	2.80 307	1.55 515	1.08 413	2.63 560	0.43 318	0.16 356	0.37 256	0.25 330	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.01 137

PS-NSSS	1.08 459	0.45 497	1.70 406	0.02 164	0.01 249	1.37 391	0.01 168	4.38 524	2.09 566	1.15 420	2.65 561	0.65 353	0.07 267	6.35 567	0.56 465	0.16 633	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

DStereoO	3.24 611	1.24 629	4.53 604	2.49 657	1.28 642	2.49 547	3.35 643	3.86 475	3.39 611	1.92 509	2.66 562	3.72 578	9.18 662	3.46 416	4.30 608	10.11 689	0.42 658	0.03 609	0.75 664	5.03 663	0.56 635

NCC-stereo	1.67 554	0.56 541	3.10 540	0.08 398	0.22 550	2.24 535	0.13 473	5.05 586	1.42 490	2.27 545	2.72 563	4.29 591	3.53 615	5.76 541	2.01 567	0.04 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285

Abc-Net	1.67 554	0.56 541	3.10 540	0.08 398	0.22 550	2.24 535	0.13 473	5.05 586	1.42 490	2.27 545	2.72 563	4.29 591	3.53 615	5.76 541	2.01 567	0.04 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 285
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 575	0.97 611	3.83 578	0.55 591	2.19 657	1.49 445	0.05 389	4.09 497	1.00 400	2.59 564	2.77 565	5.17 615	5.63 648	7.19 623	0.63 478	0.00 1	0.10 611	0.00 1	0.00 1	0.25 589	0.20 602

FBW_ROB	2.36 593	0.36 444	3.16 543	0.37 559	0.14 503	4.42 608	0.18 493	6.64 643	3.05 606	2.98 582	2.85 566	4.86 609	1.11 519	11.00 667	4.53 611	0.16 633	0.05 563	0.37 648	0.09 547	0.19 557	0.78 642

STrans-v2	1.67 554	0.36 444	3.28 552	0.02 164	0.19 538	1.45 429	0.08 439	6.69 645	1.49 506	2.00 518	2.86 567	3.67 575	3.88 623	7.04 619	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 186	0.10 186	0.89 187	0.02 164	0.00 1	0.50 67	0.00 1	0.39 53	0.61 150	0.02 35	2.91 568	0.04 125	0.03 149	0.21 188	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 630	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 630	2.58 660	12.07 662	0.39 561	0.49 618	5.50 624	6.45 678	4.44 532	2.19 578	6.86 639	2.94 569	5.28 617	3.20 608	6.63 584	18.37 680	0.08 619	0.04 546	0.20 640	0.09 547	0.57 642	0.19 596

RT-IGEV	1.20 492	0.10 186	2.23 475	0.46 572	0.30 588	1.14 242	0.37 560	5.13 591	0.71 296	1.74 492	2.95 570	3.86 580	2.33 584	1.50 356	0.64 480	0.00 1	0.11 615	0.00 1	0.25 622	0.10 475	0.18 588

TCMNet	1.49 528	0.57 544	5.20 618	0.13 448	1.39 646	1.81 514	0.17 488	4.03 492	1.26 454	1.72 491	2.98 571	1.95 477	0.46 446	5.01 502	2.55 586	0.00 1	0.06 574	0.06 618	0.00 1	0.37 624	0.16 572

RainbowNet	4.74 641	3.21 668	3.07 538	9.34 678	6.01 670	4.89 617	3.60 648	7.09 652	4.39 628	1.63 486	3.01 572	4.72 606	2.96 601	5.53 529	1.19 519	8.95 677	2.12 673	8.48 673	0.19 594	8.75 675	5.73 675

HGLStereo	1.03 447	0.18 317	1.50 361	0.01 53	0.01 249	1.41 409	0.01 168	3.41 409	0.82 364	1.05 407	3.09 573	2.11 488	1.24 530	4.51 480	1.18 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

GMM-Stereo	1.09 467	0.05 36	1.62 389	0.13 448	0.22 550	1.41 409	0.87 596	2.31 252	0.62 173	2.75 572	3.14 574	0.54 335	0.90 507	5.33 520	0.13 237	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.01 102	1.80 662

psmorigin	2.01 582	0.37 448	10.25 656	0.22 502	0.03 376	1.62 488	0.19 499	3.31 393	1.05 414	4.92 624	3.14 574	5.85 620	2.21 580	5.31 518	1.71 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.02 285

RTSC	2.66 599	1.24 629	6.04 634	0.18 486	0.02 347	4.40 607	0.08 439	4.29 516	4.98 634	6.00 632	3.15 576	2.97 543	1.56 551	6.71 591	10.89 658	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.05 519	0.40 627	0.24 612

ADLNet2	1.38 516	0.39 461	3.13 542	0.00 1	0.70 630	1.23 333	0.26 521	4.19 505	2.36 585	1.45 469	3.16 577	4.23 590	0.82 504	4.56 486	0.88 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 502	0.02 285

DDUNet	3.28 614	10.54 687	2.29 486	3.50 662	3.31 662	4.21 601	0.21 503	3.77 457	1.03 406	2.54 562	3.17 578	3.20 558	0.21 383	3.89 442	0.69 486	1.94 661	0.05 563	9.87 675	3.53 681	5.03 663	2.55 665

MFN_U_SF_RVC	3.76 626	1.77 647	9.85 655	0.84 619	0.27 574	9.50 653	0.49 575	8.07 658	3.41 612	4.81 623	3.28 579	9.40 644	3.49 614	7.76 637	8.31 644	0.41 646	0.54 660	0.52 652	0.80 668	0.89 647	0.84 644

SAMSARA	3.32 618	1.07 621	6.25 637	0.86 626	0.31 595	7.55 644	3.87 651	5.26 601	4.20 625	7.43 643	3.35 580	10.04 647	3.83 622	6.98 614	4.83 615	0.00 1	0.14 632	0.00 1	0.05 519	0.17 538	0.22 608

SHD	3.01 607	1.02 617	5.52 625	0.45 571	0.39 603	4.12 598	0.17 488	6.68 644	12.04 660	7.20 641	3.36 581	4.40 594	2.58 592	4.69 489	7.17 636	0.01 569	0.04 546	0.00 1	0.03 501	0.22 574	0.17 580

ADCL	3.30 615	0.81 595	6.76 642	0.25 515	0.25 565	6.93 636	4.65 661	4.79 568	2.62 600	4.61 621	3.36 581	5.22 616	4.55 631	5.54 532	14.91 669	0.05 608	0.01 395	0.11 632	0.13 563	0.28 606	0.10 527

test_4	0.51 283	0.10 186	1.27 317	0.01 53	0.06 431	0.97 132	0.03 315	1.12 125	0.16 22	0.27 269	3.42 583	0.65 353	0.09 298	1.59 358	0.26 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 542	0.14 509	0.00 1

WZ-Net	4.16 635	1.75 646	23.59 679	0.08 398	0.04 400	2.62 557	2.16 626	5.89 628	4.74 632	5.73 631	3.51 584	6.99 634	4.89 636	10.82 663	10.11 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.11 535

fast-acv-ft	1.41 519	0.46 503	4.29 594	0.10 424	0.13 495	3.97 594	0.29 537	2.42 266	1.91 553	0.81 360	3.55 585	3.02 545	1.26 532	3.35 408	2.05 570	0.04 602	0.01 395	0.04 613	0.04 513	0.39 626	0.05 434

ADCMid	3.95 632	1.34 633	10.91 659	0.18 486	0.38 602	5.02 618	1.27 612	4.87 572	2.94 605	11.15 660	3.60 586	6.76 631	5.21 641	6.40 574	16.96 674	0.12 627	0.08 596	0.55 654	0.46 655	0.53 641	0.19 596

HSM-Net_RVC	1.40 518	0.07 102	1.58 383	0.00 1	0.01 249	1.88 517	0.05 389	7.24 653	1.71 538	3.63 601	3.63 587	3.21 559	0.36 424	4.25 457	0.44 431	0.01 569	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 602	8.81 684	1.57 382	2.60 658	0.89 635	2.39 543	0.11 463	3.42 411	1.02 404	2.18 533	3.64 588	5.04 613	1.60 558	4.17 454	2.09 571	1.21 659	0.04 546	7.69 671	3.67 682	4.10 661	0.93 649

CrosDoStereo	1.66 550	0.15 281	1.66 397	0.02 164	0.07 445	1.38 397	6.16 674	3.12 355	1.06 417	0.97 384	3.74 589	0.96 400	4.79 634	7.00 617	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 550	0.15 281	1.66 397	0.02 164	0.07 445	1.38 397	6.16 674	3.12 355	1.06 417	0.97 384	3.74 589	0.96 400	4.79 634	7.00 617	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

SGM-Forest	1.84 568	0.08 133	1.31 332	0.15 468	0.22 550	3.52 587	2.46 635	3.85 472	2.16 574	5.29 628	3.90 591	3.71 577	1.56 551	6.28 562	1.90 558	0.01 569	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.30 618
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 577	0.40 467	3.82 577	0.15 468	0.09 465	1.81 514	0.45 568	4.77 565	2.21 580	3.36 593	3.94 592	8.39 639	1.72 564	5.75 540	1.69 546	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.17 538	0.01 137

ccnet	1.70 560	0.20 338	1.95 432	0.26 522	0.18 531	3.72 591	1.22 609	4.22 510	1.43 494	2.37 554	3.96 593	3.45 568	1.51 547	4.69 489	4.47 610	0.06 616	0.00 1	0.09 626	0.01 459	0.10 475	0.01 137

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 615	2.61 661	7.84 645	0.09 412	0.26 568	12.92 663	7.62 682	4.25 511	3.64 618	2.95 580	3.99 594	4.61 605	1.22 526	8.36 641	1.77 550	0.59 653	1.15 668	0.04 613	0.85 670	0.48 637	0.67 640

GrayStereo	1.46 524	0.03 2	0.87 179	0.63 603	0.20 542	1.24 334	4.61 660	2.85 312	0.62 173	4.98 626	4.00 595	0.45 320	4.67 632	3.37 410	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 658	0.01 102	0.01 137

THIR-Stereo	1.48 526	0.29 410	1.51 367	0.01 53	0.02 347	1.05 168	4.32 656	2.11 230	0.22 60	1.08 413	4.24 596	1.93 474	4.19 626	6.76 594	1.87 556	0.00 1	0.00 1	0.04 613	0.00 1	0.05 382	0.00 1

AANet_RVC	1.66 550	0.88 604	3.52 563	0.06 350	0.00 1	1.22 318	0.00 1	3.25 383	2.51 595	2.21 535	4.49 597	3.65 574	0.20 376	7.10 621	3.42 599	0.50 649	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.05 434

RGC	1.86 570	0.67 569	3.45 562	0.07 383	0.26 568	3.29 576	0.11 463	4.78 567	1.46 498	3.26 591	4.51 598	5.14 614	2.68 594	5.46 525	1.94 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.09 515

stereogan	2.13 586	0.31 421	3.75 573	0.01 53	0.09 465	7.44 643	0.60 585	4.27 514	3.29 610	3.91 609	4.62 599	6.41 625	1.84 571	5.17 509	0.58 471	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.00 1	0.24 581	0.05 434

FAT-Stereo	1.86 570	0.19 325	3.31 554	0.17 480	0.03 376	1.78 511	0.97 600	4.76 564	2.79 602	4.22 613	4.87 600	5.31 618	2.83 599	5.06 506	0.90 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 137

YMNet	1.62 543	0.68 571	3.67 569	0.14 463	0.30 588	4.52 609	0.21 503	3.52 427	1.23 447	2.94 578	4.94 601	4.18 588	0.38 429	2.85 395	2.12 573	0.05 608	0.13 628	0.08 623	0.01 459	0.44 630	0.09 515

YMNet_1	1.62 543	0.68 571	3.67 569	0.14 463	0.30 588	4.52 609	0.21 503	3.52 427	1.23 447	2.94 578	4.94 601	4.18 588	0.38 429	2.85 395	2.12 573	0.05 608	0.13 628	0.08 623	0.01 459	0.44 630	0.09 515

DispFullNet	7.91 660	23.96 694	13.67 668	14.71 688	7.88 680	4.83 615	0.04 357	5.01 583	2.89 603	8.86 654	4.96 603	6.11 622	10.72 668	10.18 659	3.51 601	2.44 663	0.33 654	15.15 685	4.65 685	12.33 688	5.95 676

CBMV_ROB	1.70 560	0.11 220	1.98 440	0.46 572	0.00 1	2.85 566	0.91 599	4.27 514	2.21 580	4.02 611	5.00 604	2.97 543	2.32 583	5.40 523	1.35 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.06 471

RP	1.76 565	0.55 536	2.59 511	0.22 502	0.60 628	1.70 504	0.98 602	4.31 518	1.99 562	3.12 586	5.04 605	4.41 596	2.96 601	4.72 491	1.90 558	0.01 569	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.14 509	0.01 137

STTRV1_RVC	1.94 577	0.35 438	4.85 613	0.32 544	0.01 249	2.41 544	0.34 557	5.79 625	3.55 614	0.82 361	5.11 606	1.63 454	1.08 516	7.63 633	1.41 535	0.91 654	2.53 682	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

DRaft	1.34 511	0.12 237	1.19 301	0.06 350	0.01 249	1.64 493	0.43 566	1.86 201	0.14 11	3.76 603	5.27 607	0.41 316	4.38 629	5.49 527	1.68 544	0.01 569	0.06 574	0.00 1	0.07 536	0.07 420	0.11 535

Sa-1000	1.04 449	0.39 461	1.17 292	0.00 1	0.20 542	1.33 378	0.03 315	4.19 505	1.81 542	0.99 397	5.33 608	0.61 343	0.15 350	4.07 449	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.13 502	0.00 1

ACVNet_1	6.16 651	1.86 651	4.43 601	9.52 680	7.22 678	7.59 645	2.37 631	9.99 665	6.71 647	3.84 606	5.35 609	13.23 657	4.90 637	6.25 561	1.94 565	9.06 679	2.40 677	10.88 681	0.11 556	9.58 683	6.03 678

EAI-Stereo	1.14 482	0.12 237	1.19 301	0.21 498	0.32 598	1.84 516	2.32 630	5.42 609	1.19 442	1.02 399	5.66 610	0.48 325	0.60 464	0.86 317	0.62 477	0.00 1	0.13 628	0.00 1	0.65 663	0.02 246	0.17 580

S-Stereo	2.00 581	0.30 416	5.74 630	0.24 512	0.23 555	2.51 549	1.90 620	4.74 559	5.15 635	2.42 558	5.80 611	2.85 533	0.72 495	5.08 507	2.17 575	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.04 408

HHNet	0.87 406	0.25 376	1.78 415	0.16 477	0.08 455	1.30 366	0.44 567	1.93 210	0.64 208	1.41 464	5.92 612	0.14 259	1.79 566	0.35 252	0.95 506	0.05 608	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.14 509	0.01 137

MADNet+	10.71 671	14.57 689	70.07 700	0.58 596	0.47 615	19.89 679	4.20 654	11.05 666	6.87 648	3.03 584	5.99 613	9.01 642	6.35 651	31.95 695	28.31 693	0.22 637	0.26 650	0.01 574	0.04 513	0.46 633	0.87 645

ADCS	5.09 645	2.15 654	16.58 673	0.34 552	0.07 445	5.91 630	4.26 655	6.73 647	6.99 649	9.44 655	6.09 614	6.57 629	5.17 640	9.54 653	21.38 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 622	0.23 611

Consistency-Raft	1.36 513	0.65 566	4.81 612	0.33 546	0.32 598	1.62 488	0.11 463	3.65 446	3.80 621	0.33 278	6.12 615	0.86 386	2.14 579	0.94 324	1.25 523	0.02 591	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.24 581	0.01 137

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 539	0.69 575	7.27 643	0.30 536	0.44 609	0.87 104	0.02 263	6.19 635	0.84 369	0.45 311	6.17 616	4.35 593	1.17 523	1.32 345	0.48 447	0.00 1	0.09 601	0.00 1	0.34 647	0.26 592	0.12 546

CSAN	2.70 601	0.75 581	3.41 559	0.18 486	0.12 490	4.18 600	4.05 652	4.11 499	4.36 626	6.03 633	6.24 617	4.60 603	4.74 633	7.29 626	3.43 600	0.02 591	0.03 526	0.01 574	0.02 486	0.18 548	0.22 608

DEmStereo	1.51 529	0.08 133	2.17 463	0.09 412	0.02 347	1.76 508	0.90 598	1.47 155	0.60 132	2.46 561	6.42 618	1.08 414	5.16 638	6.21 558	1.86 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 137

ACVNet-4b	5.67 647	1.65 643	4.43 601	9.46 679	7.11 677	8.72 652	1.68 619	6.61 642	5.76 641	0.27 269	6.49 619	11.67 649	2.43 589	8.40 642	1.56 537	9.06 679	2.34 675	10.49 679	0.02 486	9.22 681	5.98 677

StereoVision	0.86 399	0.38 454	1.75 411	0.03 241	0.01 249	1.14 242	0.02 263	3.38 402	0.92 382	0.13 224	6.89 620	0.50 330	0.12 333	1.10 332	0.78 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.02 285

MFMNet_re	2.02 583	0.98 612	4.27 593	2.74 660	0.88 633	1.47 438	0.15 480	4.21 507	3.18 609	6.63 637	6.93 621	1.87 471	3.63 618	2.13 375	0.99 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.05 434

KYRaft	1.19 490	0.05 36	0.94 202	0.06 350	0.24 560	1.25 344	0.78 594	2.48 273	0.61 150	3.23 590	7.13 622	1.00 406	2.77 596	1.43 349	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	1.71 659

DCRE	0.69 345	0.35 438	1.16 288	0.06 350	0.02 347	0.91 110	0.00 1	1.05 120	0.30 83	0.98 393	7.63 623	0.72 368	0.02 94	0.16 144	0.07 151	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.21 606	0.02 246	0.03 369

RAFT-345	1.19 490	0.06 63	1.55 373	0.54 589	0.13 495	1.53 457	0.25 516	0.56 78	1.76 540	1.20 429	7.85 624	0.93 396	0.05 217	6.87 602	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

Nwc_Net	1.94 577	0.55 536	3.79 575	0.07 383	0.08 455	2.73 558	0.04 357	6.75 648	1.11 426	2.03 523	7.92 625	4.82 608	2.11 578	4.78 493	2.01 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.01 137

MultiAttention	6.26 653	0.14 264	1.30 328	1.04 634	1.50 649	42.66 695	15.75 694	6.19 635	1.92 555	3.14 587	7.95 626	6.41 625	0.37 426	28.21 693	3.39 598	0.13 629	0.01 395	0.67 656	0.81 669	1.99 657	1.71 659

SPS-STEREO	3.08 609	0.49 518	2.49 502	0.21 498	0.24 560	3.67 590	1.24 610	5.80 626	2.43 589	10.68 658	8.00 627	9.48 645	3.59 617	8.11 640	5.08 619	0.01 569	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.11 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 621	0.07 102	3.94 579	2.66 659	1.46 647	12.94 664	0.97 600	7.32 654	2.42 588	14.82 675	8.08 628	2.74 526	1.51 547	8.44 643	2.48 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.11 535

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 646	2.33 655	8.42 648	0.33 546	0.27 574	24.60 688	8.84 686	5.50 612	9.75 656	3.82 605	8.16 629	8.53 640	1.82 567	9.44 651	5.18 620	1.02 655	1.65 671	0.33 647	0.47 657	1.06 649	0.90 646

AnyNet_C01	6.59 656	4.31 674	36.24 689	0.96 630	0.46 613	9.96 654	5.74 671	6.02 634	3.63 617	7.59 644	8.56 630	8.83 641	3.14 606	13.74 674	20.83 687	0.12 627	0.08 596	0.25 645	0.09 547	1.01 648	0.34 624

Prome-Stereo	1.23 497	0.06 63	0.93 199	0.12 438	0.24 560	1.26 349	0.67 588	2.53 278	0.69 279	2.08 526	8.70 631	0.76 373	2.91 600	2.12 374	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 655

DStereoFS	6.87 657	4.36 675	5.33 621	4.05 665	3.78 665	10.15 657	3.17 641	7.95 657	7.68 654	7.62 645	8.86 632	11.78 650	20.97 688	15.16 675	8.10 642	2.06 662	3.13 688	1.72 660	5.49 690	1.19 650	4.86 673

Hybrid-DGEV-03	0.92 423	0.40 467	1.07 259	0.01 53	0.00 1	1.24 334	0.03 315	2.90 316	0.36 95	2.06 524	9.12 633	0.15 265	0.14 346	0.34 246	0.30 366	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.08 507

SGM_RVC	4.07 633	0.38 454	1.98 440	0.84 619	0.26 568	6.20 632	2.37 631	6.45 640	3.57 615	11.56 663	9.27 634	15.55 662	6.78 652	10.07 658	4.60 613	0.22 637	0.25 647	0.20 640	0.23 612	0.26 592	0.34 624
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 574	0.43 485	1.83 420	0.39 561	0.00 1	2.24 535	3.37 644	3.90 480	1.44 495	2.17 531	9.66 635	2.57 515	1.09 517	6.88 603	1.81 551	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.10 475	0.03 369

EDNetEfficient	6.54 655	1.17 625	33.15 684	0.66 606	1.96 653	2.07 525	3.72 649	2.80 307	14.85 668	20.02 684	9.69 636	6.59 630	10.19 667	7.19 623	15.49 672	0.03 599	0.10 611	0.01 574	0.20 599	0.62 645	0.29 617

zh-sn7	3.94 631	3.36 669	15.78 672	0.13 448	0.00 1	4.01 595	2.24 629	4.54 538	2.00 563	3.86 607	9.77 637	4.11 586	5.45 646	9.93 657	13.33 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 574	0.12 546

AF-Net	2.17 588	0.65 566	3.53 564	0.00 1	0.09 465	2.02 523	0.48 571	6.44 639	1.70 536	3.36 593	10.22 638	4.95 611	2.81 597	4.34 462	2.66 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 502	0.01 137

aanetorigin	2.87 603	0.73 580	8.74 650	0.23 510	0.23 555	1.61 483	2.07 622	1.76 191	1.10 424	14.21 673	10.25 639	2.93 538	3.38 612	4.98 501	4.06 604	0.10 623	0.05 563	0.09 626	0.11 556	0.57 642	0.15 569

tt	68.65 703	0.15 281	99.57 713	50.64 700	14.90 692	100.00 715	100.00 715	100.00 719	99.76 714	27.80 691	10.52 640	99.97 721	98.63 713	99.61 714	100.00 719	90.62 709	98.21 712	46.66 704	52.02 705	62.86 705	21.04 700

SDNR	3.31 617	0.91 608	6.28 639	0.44 566	0.02 347	26.11 689	0.01 168	3.81 467	1.62 529	2.82 574	11.06 641	2.93 538	0.60 464	7.95 638	1.52 536	0.01 569	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.12 546

pmcnn	3.61 622	0.68 571	5.38 624	0.61 600	1.46 647	2.75 562	1.26 611	5.04 585	1.57 522	8.77 653	11.67 642	18.69 669	2.38 587	6.03 550	5.61 624	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.07 494

ASMatch	1.44 521	0.14 264	2.15 462	0.60 597	0.21 547	1.21 314	0.26 521	0.96 114	0.66 233	0.29 272	11.75 643	0.93 396	2.37 586	6.73 592	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.04 408

G-Net	3.49 620	0.47 511	4.03 583	1.61 651	1.91 652	10.78 660	1.92 621	3.06 343	1.26 454	8.59 652	12.06 644	6.13 623	7.82 657	4.78 493	4.77 614	0.08 619	0.12 623	0.07 620	0.15 565	0.16 529	0.11 535

PWCK	8.72 663	5.37 678	16.61 674	5.74 668	0.12 490	19.88 678	11.41 690	11.31 668	13.42 663	14.07 670	12.84 645	13.20 656	8.05 659	15.44 676	10.25 655	5.95 670	0.22 645	2.09 666	0.05 519	7.50 668	0.92 647

SANet	4.63 640	0.89 606	5.34 622	0.30 536	0.09 465	7.43 642	3.75 650	6.53 641	16.16 671	6.79 638	13.29 646	12.44 653	7.74 655	7.38 627	4.11 605	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.31 622

LSM	7.38 658	1.68 644	22.24 678	3.99 664	40.72 698	3.54 588	4.79 665	4.74 559	6.65 646	10.25 657	13.51 647	4.49 599	3.81 621	6.91 609	5.31 621	0.00 1	0.04 546	0.00 1	0.00 1	0.26 592	14.60 695

AANet	4.76 642	1.55 641	16.94 675	0.08 398	0.02 347	1.55 463	0.28 533	4.62 548	13.81 665	13.14 668	13.93 648	12.23 652	5.40 644	5.81 545	5.54 623	0.00 1	0.01 395	0.01 574	0.02 486	0.23 577	0.06 471

SGM+DAISY	4.39 637	1.34 633	5.18 617	1.01 633	0.88 633	5.61 626	2.86 638	4.88 573	3.53 613	13.29 669	13.95 649	12.66 654	7.55 654	7.98 639	5.39 622	0.23 641	0.18 641	0.15 637	0.24 616	0.29 608	0.64 638

NVStereoNet_ROB	3.25 613	0.46 503	2.71 519	0.34 552	0.56 625	2.36 542	0.87 596	4.56 544	4.47 631	4.55 618	14.09 650	11.93 651	3.23 610	9.79 655	3.14 597	0.43 647	0.03 526	0.53 653	0.31 639	0.36 622	0.38 630
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 636	0.09 155	35.65 688	0.02 164	0.00 1	17.93 674	0.01 168	1.93 210	0.42 102	1.61 485	14.74 651	2.67 519	0.15 350	7.15 622	1.87 556	0.00 1	0.01 395	0.24 644	0.00 1	0.04 353	0.01 137

DStereoSA	6.36 654	2.38 657	9.01 652	3.89 663	5.88 669	5.84 627	7.80 684	5.63 619	5.71 638	4.45 617	15.09 652	2.93 538	16.15 680	8.58 645	10.70 657	1.64 660	4.94 691	0.39 649	6.56 693	3.39 658	6.28 680

EDNetEfficientorigin	10.31 670	1.90 652	98.96 712	0.22 502	0.23 555	2.73 558	0.71 590	4.50 536	16.94 672	18.72 677	15.36 653	12.74 655	10.73 669	8.96 647	11.94 663	0.01 569	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.25 589	1.31 654

PWC_ROB	2.90 605	1.01 616	6.12 636	0.53 588	0.57 627	1.30 366	0.40 562	3.85 472	4.42 629	7.37 642	15.40 654	3.03 547	1.55 550	6.31 564	5.74 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 633	0.05 434

zh-mn7	3.86 628	3.10 666	15.43 670	0.10 424	0.05 418	1.45 429	0.29 537	4.05 494	6.06 642	7.81 646	15.68 655	2.86 534	0.76 497	10.58 660	8.76 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.02 285

coex-ft	12.01 677	5.60 679	80.23 702	0.15 468	0.15 512	1.88 517	0.73 591	2.66 293	30.12 686	49.31 699	16.59 656	15.97 663	14.42 676	6.79 597	14.50 668	0.05 608	0.08 596	0.01 574	0.05 519	0.37 624	0.61 637

light-stereo	11.29 675	3.16 667	24.06 680	24.68 697	20.24 696	10.39 659	0.25 516	15.08 672	14.15 666	17.95 676	16.96 657	22.77 674	4.34 628	17.38 681	5.86 627	3.06 665	6.95 693	0.11 632	0.26 625	8.83 679	9.33 690

JetBlue	13.83 680	5.03 676	33.82 686	0.84 619	6.92 675	50.14 696	20.02 696	15.09 673	8.92 655	11.33 661	17.05 658	28.25 683	18.01 686	32.60 696	18.53 682	0.32 644	0.12 623	0.15 637	0.23 612	4.59 662	4.64 671

UNDER WATER-64	20.03 691	10.28 686	31.50 683	20.05 692	13.64 689	32.81 693	23.45 697	16.01 674	33.44 690	22.01 689	17.25 659	40.58 694	32.20 696	24.50 687	22.36 691	10.06 687	2.70 686	18.37 690	4.24 684	14.84 692	10.24 694

z-mn7	4.12 634	2.40 658	8.71 649	0.13 448	0.00 1	8.56 651	0.49 575	3.85 472	13.78 664	3.36 593	17.56 660	4.60 603	0.95 510	10.97 665	6.77 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.06 471

FTStereo	2.16 587	0.03 2	1.42 352	0.17 480	0.13 495	1.42 417	4.67 662	2.44 267	0.63 192	3.36 593	17.95 661	0.78 382	4.17 625	4.41 470	0.14 249	0.15 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	1.25 652

IMH-64-1	9.55 665	2.76 664	2.44 496	11.17 683	9.13 683	12.03 661	5.45 668	18.33 678	15.78 669	6.59 635	18.69 662	16.95 665	6.20 649	10.63 661	8.06 640	9.46 682	2.46 678	15.42 687	1.61 676	10.89 684	6.88 684

IMH-64	9.55 665	2.76 664	2.44 496	11.17 683	9.13 683	12.03 661	5.45 668	18.33 678	15.78 669	6.59 635	18.69 662	16.95 665	6.20 649	10.63 661	8.06 640	9.46 682	2.46 678	15.42 687	1.61 676	10.89 684	6.88 684

RTS	9.75 667	2.69 662	65.25 698	0.85 622	1.99 654	14.36 666	4.75 663	5.69 622	17.29 673	7.97 647	19.00 664	6.83 632	3.02 603	26.15 691	18.62 683	0.00 1	0.15 636	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.16 572

RTSA	9.75 667	2.69 662	65.25 698	0.85 622	1.99 654	14.36 666	4.75 663	5.69 622	17.29 673	7.97 647	19.00 664	6.83 632	3.02 603	26.15 691	18.62 683	0.00 1	0.15 636	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.16 572

WCMA_ROB	4.54 639	0.48 513	3.19 545	0.49 579	0.63 629	5.38 623	2.57 636	4.70 556	3.77 620	14.17 672	19.02 666	15.47 661	9.03 661	6.73 592	4.85 616	0.01 569	0.05 563	0.01 574	0.01 459	0.08 437	0.16 572

MeshStereo	5.78 648	0.75 581	3.04 536	0.25 515	0.14 503	7.88 647	2.09 623	9.64 662	5.18 636	20.48 685	19.06 667	22.80 675	9.54 665	9.64 654	4.88 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.03 369
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
UNDER WATER	19.61 690	12.37 688	31.14 682	20.44 693	14.31 690	28.63 692	18.15 695	16.43 675	34.24 691	20.82 686	19.14 668	38.83 691	30.09 692	24.31 686	20.97 688	10.09 688	2.68 685	19.51 693	4.70 687	15.52 693	9.93 692

PVD	5.81 649	0.99 614	5.56 627	0.72 611	0.51 619	6.72 635	0.18 493	9.90 664	23.69 678	11.45 662	19.26 669	8.18 638	9.46 664	9.24 649	9.49 653	0.02 591	0.16 638	0.00 1	0.08 542	0.18 548	0.40 631

WAO-6	11.09 672	1.69 645	3.21 548	7.54 672	7.10 676	16.34 671	6.63 679	20.12 683	38.64 694	9.67 656	19.28 670	27.53 682	10.97 670	12.43 670	11.57 661	4.26 666	2.35 676	10.54 680	0.02 486	7.59 669	4.29 670

ACVNet_2	8.69 662	1.80 650	5.09 616	8.55 677	6.72 674	13.47 665	4.34 658	13.70 670	23.86 679	6.89 640	19.74 671	20.52 670	5.36 642	7.70 636	2.48 582	8.53 676	1.67 672	7.99 672	0.32 642	8.79 678	6.29 682

ELAS_RVC	7.69 659	0.80 591	4.90 614	1.06 636	1.02 637	10.00 656	9.43 687	9.75 663	14.69 667	21.83 688	20.27 672	17.88 667	16.41 681	13.01 671	10.44 656	0.22 637	0.55 661	0.28 646	0.19 594	0.35 620	0.65 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 585	0.15 281	1.66 397	0.60 597	0.27 574	1.49 445	0.02 263	0.58 83	0.65 219	5.35 630	21.66 673	1.06 412	0.07 267	6.85 599	0.57 469	0.04 602	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.01 102	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 644	0.15 281	1.83 420	0.22 502	0.44 609	5.60 625	1.66 617	5.22 594	4.37 627	14.49 674	21.86 674	20.65 672	11.88 671	7.66 635	4.55 612	0.02 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.05 434
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 650	0.18 317	2.35 490	0.42 564	0.53 620	7.80 646	1.42 613	8.14 659	7.07 650	19.05 682	22.10 675	22.85 676	13.84 674	9.42 650	6.44 629	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.06 471

Dean	11.46 676	2.03 653	5.20 618	10.73 682	8.20 682	18.71 677	5.73 670	21.10 688	41.49 697	11.12 659	22.16 676	25.92 680	7.74 655	7.52 631	4.31 609	9.01 678	2.27 674	9.95 678	0.61 662	9.18 680	6.22 679

KSHMR	14.27 684	6.95 682	5.79 631	15.08 689	12.84 688	17.44 672	10.61 688	18.88 680	30.94 687	18.81 679	22.21 677	28.54 684	8.85 660	15.56 677	9.24 651	10.34 690	3.60 689	21.61 694	4.68 686	14.48 691	8.94 689

FC-DCNN v2	6.25 652	0.19 325	2.31 487	0.44 566	0.55 624	8.05 648	1.51 616	8.71 660	7.22 651	19.24 683	22.98 678	24.00 679	13.47 673	9.80 656	6.51 630	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 434

LVE	11.10 673	2.36 656	3.34 555	9.94 681	8.13 681	21.22 681	7.75 683	16.47 676	32.55 689	8.55 651	23.64 679	23.22 677	7.93 658	10.98 666	6.65 631	9.45 681	2.55 684	11.08 683	0.58 661	9.35 682	6.28 680

PWCDC_ROB	3.06 608	1.38 636	3.81 576	0.14 463	0.00 1	3.14 569	0.02 263	4.40 528	12.35 661	1.08 413	23.69 680	2.01 479	2.01 577	3.87 441	2.43 580	0.24 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 644	0.08 507

IMH	11.11 674	3.50 671	2.56 508	11.25 685	9.13 683	14.49 668	5.10 666	20.68 687	26.30 682	8.28 649	23.85 681	20.63 671	9.19 663	12.39 669	7.96 638	9.50 684	2.50 680	15.28 686	1.66 678	11.07 687	6.96 686

LE_ROB	12.79 679	0.64 562	10.26 657	2.13 653	1.29 643	7.25 641	5.81 672	9.09 661	49.27 700	57.55 700	24.58 682	23.68 678	31.13 694	9.00 648	23.57 692	0.04 602	0.06 574	0.13 636	0.20 599	0.08 437	0.11 535

MSMD_ROB	4.94 643	0.43 485	2.58 509	0.12 438	0.01 249	8.43 650	1.09 605	4.25 511	4.11 624	13.11 667	26.36 683	13.95 658	13.88 675	7.45 630	2.92 593	0.10 623	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 285

ktn	19.15 689	18.52 690	6.39 641	22.64 695	17.26 693	24.47 686	12.11 691	24.52 695	34.74 692	18.75 678	27.70 684	32.54 685	17.85 685	15.71 678	16.67 673	22.09 694	3.64 690	28.95 698	10.91 696	17.40 695	10.22 693

notaker	17.52 687	21.54 693	7.84 645	18.05 691	14.44 691	17.58 673	6.43 677	20.13 684	24.44 681	21.34 687	27.71 685	39.12 692	18.78 687	19.63 684	20.40 686	11.95 691	2.71 687	25.51 696	5.85 692	17.10 694	9.78 691

ELAS	8.05 661	0.76 585	4.02 582	0.95 629	1.02 637	14.85 670	6.99 681	12.80 669	11.73 659	22.43 690	27.75 686	17.88 667	15.19 677	10.96 664	11.31 659	0.22 637	0.56 662	0.23 643	0.22 608	0.50 639	0.71 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 664	1.79 649	3.55 566	0.80 617	0.15 512	18.67 676	4.36 659	23.07 694	26.68 683	12.59 666	27.90 687	22.52 673	13.03 672	13.53 673	11.47 660	0.09 622	0.03 526	0.58 655	0.10 552	0.47 636	0.34 624

TorneroNet-64	15.45 685	5.66 680	3.44 561	13.86 686	12.03 687	28.15 691	6.27 676	19.89 682	38.68 695	12.16 665	28.06 688	35.76 690	15.44 678	19.56 683	15.40 671	9.71 685	2.52 681	19.13 691	2.70 679	12.55 689	7.94 688

DPSimNet_ROB	25.03 694	19.56 692	24.93 681	24.36 696	17.85 694	22.25 683	25.93 698	28.52 696	29.10 685	32.61 693	28.25 689	32.87 686	26.42 689	24.51 688	40.42 695	16.75 693	13.93 698	25.19 695	22.38 699	19.96 696	24.75 701

MonStereo1	9.96 669	1.60 642	3.97 580	7.74 673	6.62 673	14.53 669	2.83 637	14.16 671	22.18 676	11.83 664	28.49 690	26.76 681	16.14 679	11.07 668	6.43 628	6.17 671	0.03 526	3.80 669	0.46 655	8.16 673	6.30 683

SGM-ForestM	12.56 678	0.80 591	4.31 597	1.07 637	0.41 606	21.56 682	8.57 685	17.42 677	19.67 675	29.93 692	28.49 690	45.83 696	27.22 691	26.05 690	18.40 681	0.14 630	0.25 647	0.18 639	0.28 632	0.18 548	0.42 632

TorneroNet	16.10 686	5.74 681	4.12 589	13.88 687	11.97 686	26.89 690	6.85 680	21.13 689	38.32 693	14.15 671	33.36 692	33.52 689	17.49 684	18.89 682	19.64 685	9.77 686	2.53 682	19.43 692	3.35 680	13.21 690	7.86 687

WAO-8	13.93 681	3.75 672	4.23 591	7.74 673	6.54 671	22.81 684	2.39 633	22.66 691	45.98 698	18.88 680	35.42 693	33.21 687	16.91 682	16.55 679	12.78 664	5.01 668	0.81 666	9.89 676	0.77 666	8.77 677	3.61 668

Venus	13.93 681	3.75 672	4.23 591	7.74 673	6.54 671	22.81 684	2.39 633	22.66 691	45.98 698	18.88 680	35.42 693	33.21 687	16.91 682	16.55 679	12.78 664	5.01 668	0.81 666	9.89 676	0.77 666	8.76 676	3.61 668

BEATNet-Init1	17.91 688	7.45 683	36.82 690	1.88 652	1.38 645	37.29 694	14.71 693	21.90 690	24.20 680	38.07 695	36.59 695	50.41 697	32.00 695	29.42 694	21.83 690	0.33 645	0.39 657	0.47 650	0.54 660	1.50 654	1.07 651

MANE	14.02 683	0.85 601	3.53 564	2.13 653	3.75 663	18.44 675	6.14 673	22.67 693	27.90 684	33.01 694	41.08 696	41.26 695	30.90 693	23.39 685	17.99 679	0.47 648	0.76 665	0.91 657	4.04 683	0.17 538	1.00 650

HanzoNet	29.69 695	29.33 695	21.66 677	21.75 694	19.07 695	24.58 687	12.99 692	28.87 697	40.49 696	43.09 697	44.02 697	55.65 699	44.93 698	43.17 698	44.44 696	27.88 698	9.47 696	29.77 699	15.86 698	20.94 697	15.84 697

JetRed	34.54 696	39.28 697	62.16 696	15.62 690	26.51 697	69.20 698	40.79 701	31.43 698	32.41 688	46.06 698	44.55 698	40.19 693	26.50 690	38.43 697	56.06 700	12.76 692	37.49 704	13.23 684	9.38 695	29.52 698	19.34 699

TCMNet-wrong-test	55.95 701	78.75 707	71.85 701	90.95 708	89.50 708	78.08 699	71.33 702	38.19 699	12.35 661	40.71 696	51.28 699	59.53 702	35.38 697	64.04 702	52.16 698	38.10 702	6.00 692	47.22 705	41.12 703	82.64 709	69.84 708

MADNet++	47.78 699	34.15 696	37.11 691	42.94 698	41.23 699	64.94 697	30.63 700	60.79 704	53.26 701	72.08 704	61.65 700	57.68 701	54.96 701	58.03 699	59.24 701	43.01 703	36.17 703	36.07 700	22.50 700	47.50 700	41.67 703

ASD4	55.28 700	67.10 706	50.57 694	44.24 699	57.82 701	92.00 705	98.23 713	54.95 700	86.61 707	58.30 701	64.61 701	50.57 698	63.33 703	58.83 700	67.37 703	25.76 697	29.60 701	26.82 697	29.01 701	42.42 699	37.42 702

Selective-IGEV-i1pa	40.68 697	57.40 703	33.39 685	8.30 676	3.75 663	82.83 700	29.61 699	60.13 702	65.07 702	63.77 703	70.36 702	56.61 700	49.84 699	85.92 709	52.37 699	29.08 699	12.73 697	17.95 689	7.74 694	8.68 674	18.01 698

Selective-IGEV-i16pa	40.86 698	51.67 700	34.61 687	3.07 661	1.33 644	89.22 704	10.65 689	60.73 703	84.73 706	63.74 702	79.54 703	61.32 703	52.55 700	90.03 710	62.63 702	25.32 696	8.92 695	10.93 682	5.64 691	5.06 665	15.56 696

xxxxx1	76.92 705	82.43 708	93.26 707	61.67 701	66.92 702	95.84 708	95.11 708	75.84 705	80.96 703	82.71 706	86.75 704	89.18 708	87.35 706	85.27 706	87.18 707	55.08 705	54.60 705	60.31 706	72.71 707	62.51 702	62.73 705

tt_ll	76.92 705	82.43 708	93.26 707	61.67 701	66.92 702	95.84 708	95.11 708	75.84 705	80.96 703	82.71 706	86.75 704	89.18 708	87.35 706	85.27 706	87.18 707	55.08 705	54.60 705	60.31 706	72.71 707	62.51 702	62.73 705

ff	76.92 705	82.43 708	93.26 707	61.67 701	66.92 702	95.84 708	95.11 708	75.84 705	80.96 703	82.71 706	86.75 704	89.18 708	87.35 706	85.27 706	87.18 707	55.08 705	54.60 705	60.31 706	72.71 707	62.51 702	62.73 705

LRCNet_RVC	60.63 702	63.16 705	62.94 697	69.09 704	50.21 700	19.92 680	0.07 431	58.32 701	5.21 637	75.67 705	86.75 704	74.68 704	62.48 702	59.01 701	49.80 697	93.38 714	56.36 708	93.48 712	92.95 712	67.44 706	71.73 710

PML	89.08 710	99.72 714	92.85 706	94.72 710	94.92 712	99.54 713	97.42 712	93.50 710	95.96 712	99.77 717	92.33 708	95.35 712	93.51 710	99.96 719	91.15 710	99.98 726	31.71 702	100.00 718	45.94 704	93.46 713	69.88 709

ccccc	98.51 714	94.69 711	100.00 718	100.00 728	100.00 720	92.59 706	97.15 711	98.75 715	95.78 711	98.59 716	95.17 709	98.60 714	99.67 714	99.86 717	99.84 714	100.00 728	100.00 717	99.91 716	99.54 715	100.00 728	100.00 728

RSGM-EC	80.84 708	55.04 701	42.42 692	74.68 706	80.19 706	84.60 701	87.59 703	88.17 708	89.98 708	86.62 709	95.72 710	81.57 706	74.73 704	73.44 703	69.93 704	92.23 710	97.38 710	85.31 709	90.67 710	84.14 710	82.34 711

acva	80.84 708	55.04 701	42.42 692	74.68 706	80.19 706	84.60 701	87.59 703	88.17 708	89.98 708	86.62 709	95.72 710	81.57 706	74.73 704	73.44 703	69.93 704	92.23 710	97.38 710	85.31 709	90.67 710	84.14 710	82.34 711

MEDIAN_ROB	96.83 711	99.41 712	98.66 711	94.75 711	94.23 710	93.08 707	90.54 706	95.61 712	94.75 710	97.65 714	97.73 712	98.30 713	96.57 712	94.51 711	93.74 712	99.78 725	98.24 713	99.99 717	99.89 716	99.48 718	99.67 718

USTest	75.36 704	57.99 704	56.43 695	72.82 705	69.93 705	99.96 714	100.00 715	98.57 714	99.18 713	94.19 711	97.90 713	78.26 705	95.05 711	75.90 705	76.21 706	48.70 704	80.65 709	39.01 703	52.97 706	57.66 701	55.76 704

Anonymous_1	97.10 712	99.72 714	99.64 714	92.33 709	93.91 709	100.00 715	100.00 715	99.20 716	99.90 715	98.57 715	99.75 714	99.14 715	99.94 715	98.50 713	99.54 713	87.90 708	98.87 714	90.88 711	96.91 713	92.22 712	95.12 713

HaxPig	97.68 713	99.63 713	91.34 705	99.82 725	99.97 718	88.15 703	88.00 705	98.28 713	99.93 716	99.98 718	99.99 715	99.95 720	99.99 716	96.29 712	92.24 711	99.99 727	99.98 716	100.00 718	99.99 719	100.00 728	99.98 726

iinet-test	98.92 716	100.00 720	100.00 718	95.24 712	98.00 714	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	99.94 718	100.00 717	100.00 721	100.00 719	92.94 712	100.00 717	100.00 718	99.97 717	95.07 714	97.30 714

IINet	98.92 716	100.00 720	100.00 718	95.24 712	98.00 714	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	99.94 718	100.00 717	100.00 721	100.00 719	92.94 712	100.00 717	100.00 718	99.97 717	95.07 714	97.31 715

Hybrid-DGEV	99.96 727	100.00 720	100.00 718	99.75 724	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.43 723	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.97 722	99.95 720

RAFT-FEzeroshot	99.94 723	100.00 720	100.00 718	99.72 720	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.21 719	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.97 722	99.95 720

RAFT-FE	99.94 723	100.00 720	100.00 718	99.72 720	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.21 719	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.97 722	99.95 720

FlowAnything	99.97 728	100.00 720	100.00 718	99.74 723	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.71 724	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.98 725	99.95 720

Selective-RAFT-Error	100.00 729	100.00 720	100.00 718	100.00 728	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	100.00 728	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.99 726	99.95 720

CasAABBNet	99.94 723	100.00 720	100.00 718	99.72 720	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.21 719	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.96 721	99.95 720

test_example2	98.83 715	99.97 719	99.97 715	99.96 727	99.97 718	99.46 712	99.97 714	95.54 711	100.00 717	100.00 719	100.00 716	93.37 711	93.47 709	99.93 718	99.91 715	100.00 728	99.79 715	96.64 713	98.71 714	100.00 728	100.00 728

LSM0	99.94 723	100.00 720	100.00 718	99.84 726	100.00 720	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	99.22 722	100.00 717	100.00 718	100.00 720	99.99 726	99.83 719

DPSMNet_ROB	99.46 722	99.94 717	99.98 716	96.59 717	100.00 720	100.00 715	100.00 715	99.81 717	100.00 717	95.87 713	100.00 716	99.32 716	100.00 717	99.79 715	99.99 717	98.46 718	100.00 717	99.86 714	100.00 720	99.52 719	100.00 728

DGTPSM_ROB	99.45 721	99.94 717	99.98 716	96.58 716	100.00 720	100.00 715	100.00 715	99.81 717	100.00 717	95.86 712	100.00 716	99.32 716	100.00 717	99.79 715	99.99 717	98.34 717	100.00 717	99.86 714	100.00 720	99.52 719	99.99 727

DPSM_ROB	99.17 718	100.00 720	100.00 718	96.28 714	98.84 716	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	93.66 715	100.00 717	100.00 718	100.00 720	96.31 716	98.27 716

DPSM	99.17 718	100.00 720	100.00 718	96.28 714	98.84 716	100.00 715	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	100.00 721	100.00 719	93.66 715	100.00 717	100.00 718	100.00 720	96.31 716	98.27 716

AVERAGE_ROB	99.23 720	99.81 716	97.56 710	100.00 728	100.00 720	96.24 711	91.02 707	100.00 719	100.00 717	100.00 719	100.00 716	100.00 722	100.00 717	99.98 720	99.97 716	100.00 728	100.00 717	100.00 718	100.00 720	100.00 728	100.00 728

FADE		10.20 685		4.76 667	4.82 668			19.13 681	23.28 677	8.35 650		14.63 660		25.45 689		24.52 695	8.46 694	36.14 701	36.87 702	3.46 660	2.72 666

Low-res two-view benchmark