Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.75w	0.22 59	0.17 141	0.30 92	0.31 45	0.19 96	0.43 316	0.24 132	0.35 53	0.24 37	0.31 142	0.27 90	0.17 6	0.22 94	0.37 115	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

monster-pro	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 101	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.41 107	0.37 174	0.27 103	0.23 46	0.22 52	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.12 60	0.08 2	0.14 159	0.11 147	0.16 313	0.11 132

BridgeDepth	0.21 45	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.14 2	0.40 287	0.27 187	0.28 17	0.22 22	0.18 13	0.19 18	0.28 120	0.29 197	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

asda	0.21 45	0.19 221	0.29 78	0.31 45	0.17 37	0.25 75	0.23 113	0.36 60	0.28 76	0.27 103	0.24 60	0.18 20	0.21 80	0.40 138	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

asd	0.21 45	0.18 179	0.29 78	0.32 68	0.18 66	0.27 103	0.22 88	0.35 53	0.22 22	0.31 142	0.22 41	0.19 26	0.21 80	0.44 183	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

qwe	0.22 59	0.18 179	0.28 71	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.21 71	0.38 77	0.32 121	0.35 178	0.30 117	0.20 35	0.20 68	0.43 171	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6

4.25_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5w_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4w-stereo	0.21 45	0.19 221	0.31 113	0.31 45	0.17 37	0.29 137	0.19 28	0.31 28	0.21 20	0.31 142	0.24 60	0.20 35	0.24 118	0.41 149	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 179	0.31 113	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.25 144	0.31 28	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 129	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 179	0.28 71	0.29 12	0.17 37	0.23 44	0.34 326	0.36 60	0.28 76	0.34 168	0.26 82	0.17 6	0.22 94	0.36 105	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.5w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.29 78	0.30 23	0.18 66	0.27 103	0.23 113	0.37 68	0.28 76	0.31 142	0.26 82	0.22 52	0.26 148	0.50 238	0.24 134	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3w_stereo	0.24 101	0.20 268	0.37 219	0.33 86	0.16 23	0.32 194	0.42 472	0.41 107	0.38 183	0.31 142	0.27 90	0.16 4	0.26 148	0.34 91	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.11 132

2w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.30 92	0.32 68	0.16 23	0.28 125	0.38 412	0.38 77	0.35 147	0.32 157	0.33 137	0.17 6	0.18 38	0.29 28	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.12 98	0.10 60

1w_stereo	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.34 116	0.18 66	0.31 175	0.41 462	0.40 96	0.43 218	0.31 142	0.38 173	0.17 6	0.24 118	0.45 188	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

MonSter	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 123	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 504	3.08 696	2.43 664	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.32 121	0.28 117	0.24 60	0.18 20	0.18 38	0.31 56	0.22 78	1.09 670	0.08 2	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.97 671

CAS	0.34 241	0.13 3	0.25 28	1.28 667	0.30 465	0.46 338	0.38 412	0.48 170	0.47 246	0.34 168	0.52 245	0.24 82	0.19 54	0.29 28	0.27 214	0.69 656	0.08 2	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.15 318

CAR	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

aanet-new-90k	0.23 76	0.16 93	0.45 336	0.35 159	0.17 37	0.33 203	0.27 187	0.38 77	0.26 59	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 271	0.46 204	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 76	0.16 93	0.41 279	0.35 159	0.17 37	0.38 268	0.25 144	0.36 60	0.25 53	0.23 51	0.31 131	0.24 82	0.35 271	0.43 171	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 101	0.17 141	0.51 426	0.36 187	0.16 23	0.26 85	0.29 222	0.36 60	0.29 88	0.22 45	0.29 114	0.23 67	0.37 305	0.42 160	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 76	0.17 141	0.39 255	0.34 116	0.18 66	0.38 268	0.20 46	0.36 60	0.26 59	0.24 63	0.28 103	0.25 97	0.35 271	0.25 4	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 76	0.17 141	0.30 92	0.35 159	0.16 23	0.35 230	0.25 144	0.40 96	0.30 96	0.25 74	0.24 60	0.25 97	0.36 298	0.41 149	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 76	0.16 93	0.37 219	0.34 116	0.16 23	0.24 57	0.24 132	0.43 135	0.36 157	0.26 85	0.27 90	0.23 67	0.35 271	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.36 187	0.17 37	0.26 85	0.26 165	0.33 47	0.30 96	0.27 103	0.30 117	0.23 67	0.34 265	0.42 160	0.18 4	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.10 60

aanet-new-24k	0.23 76	0.16 93	0.29 78	0.35 159	0.17 37	0.39 281	0.23 113	0.35 53	0.30 96	0.30 138	0.27 90	0.25 97	0.32 237	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 59	0.17 141	0.35 189	0.37 211	0.17 37	0.26 85	0.18 12	0.41 107	0.37 174	0.28 117	0.23 46	0.25 97	0.26 148	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 119	0.18 179	0.44 323	0.38 249	0.18 66	0.45 333	0.21 71	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.31 131	0.25 97	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.16 313	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 119	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 37	0.18 14	0.25 144	0.52 198	0.49 257	0.28 117	0.30 117	0.21 46	0.33 253	0.33 81	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.11 132

aanet-new-8k	0.25 119	0.19 221	0.32 133	0.37 211	0.20 137	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.39 195	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 265	0.49 230	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new	0.26 137	0.19 221	0.34 173	0.38 249	0.25 310	0.51 358	0.24 132	0.40 96	0.30 96	0.27 103	0.27 90	0.23 67	0.36 298	0.43 171	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.10 82	0.15 263	0.12 192

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.38 249	0.20 137	0.46 338	0.27 187	0.41 107	0.34 134	0.28 117	0.38 173	0.24 82	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 119	0.14 24	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.44 324	0.25 144	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.35 156	0.37 195	0.35 271	0.28 15	0.26 194	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.11 34	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.35 159	0.18 66	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.38 183	0.25 74	0.43 195	0.23 67	0.28 178	0.25 4	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.34 116	0.21 168	0.33 203	0.31 270	0.45 150	0.45 234	0.40 224	0.54 252	0.24 82	0.18 38	0.36 105	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.34 219	0.31 270	0.48 170	0.50 261	0.39 215	0.54 252	0.23 67	0.19 54	0.29 28	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 76	0.14 24	0.31 113	0.33 86	0.18 66	0.21 28	0.33 309	0.52 198	0.42 214	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 140	0.21 80	0.25 4	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.25 53	0.33 164	0.35 156	0.40 224	0.30 216	0.34 91	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 68	0.23 2	0.20 30	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 137	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.21 168	0.35 230	0.36 373	0.44 143	0.41 203	0.38 202	0.54 252	0.22 52	0.21 80	0.28 15	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 137	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 78	0.10 14	0.09 27	0.14 159	0.13 228	0.10 8	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 246	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 22	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 101	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.10 8	0.10 60

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 230	0.17 3	0.40 96	0.22 22	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 118	0.33 81	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.32 68	0.21 168	0.64 460	0.19 28	0.31 28	0.37 174	0.23 51	0.30 117	0.27 114	0.19 54	0.47 213	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

GSStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GS-Stereo							0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.18 66	0.17 11	0.21 71	0.32 36	0.23 31	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 118	0.27 13	0.21 54	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 116	0.24 37	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 188	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 8	0.11 132

Replicate-Monster	0.26 137	0.15 64	1.07 597	0.30 23	0.17 37	0.38 268	0.19 28	0.43 135	0.39 195	0.23 51	0.21 30	0.23 67	0.21 80	0.45 188	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.09 1	0.14 286

2.25w	0.22 59	0.18 179	0.31 113	0.31 45	0.18 66	0.31 175	0.18 12	0.32 36	0.31 107	0.31 142	0.37 170	0.20 35	0.22 94	0.45 188	0.24 134	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

monsterstereo	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.18 66	0.21 28	0.20 46	0.37 68	0.35 147	0.33 164	0.40 183	0.19 26	0.18 38	0.45 188	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.08 1

monsters	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 44	0.19 28	0.44 143	0.33 127	0.36 183	0.30 117	0.16 4	0.18 38	0.43 171	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 38	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.20 137	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.38 268	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 63	0.15 5	0.26 106	0.17 21	0.32 65	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.34 116	0.15 4	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.27 55	0.31 45	0.15 4	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.29 88	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 162	0.36 105	0.25 165	0.16 308	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 59	0.15 64	0.31 113	0.29 12	0.22 197	0.21 28	0.26 165	0.33 47	0.31 107	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 94	0.47 213	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 119	0.31 508	0.24 15	0.51 554	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.40 96	0.37 174	0.26 85	0.24 60	0.24 82	0.31 231	0.44 183	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.14 198	0.10 60

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 631	0.39 255	0.28 7	0.15 4	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 94	0.30 46	0.18 4	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.08 1	0.16 313	0.09 6

AIO_rvc	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.19 96	0.26 85	0.33 309	0.40 96	0.22 22	0.26 85	0.24 60	0.34 168	0.15 8	0.51 246	0.24 134	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

AIO_test	0.23 76	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.30 156	0.39 434	0.38 77	0.25 53	0.25 74	0.28 103	0.32 151	0.22 94	0.38 123	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

castereo++	0.26 137	0.16 93	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.75 506	0.20 46	0.37 68	0.47 246	0.23 51	0.23 46	0.35 183	0.28 178	0.39 129	0.19 12	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.09 12	0.11 34	0.10 60

castereo	0.28 169	0.16 93	0.32 133	0.35 159	0.21 168	0.40 287	0.42 472	0.50 185	0.66 329	0.26 85	0.41 186	0.37 195	0.36 298	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

fffft	0.25 119	0.17 141	0.37 219	0.36 187	0.22 197	0.28 125	0.36 373	0.42 116	0.24 37	0.36 183	0.23 46	0.27 114	0.22 94	0.52 253	0.27 214	0.12 60	0.09 27	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.12 192
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 169	0.15 64	0.33 152	0.33 86	0.19 96	0.33 203	0.27 187	0.39 85	0.80 416	0.46 251	0.49 219	0.39 211	0.25 131	0.40 138	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 64	0.27 55	0.37 211	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.42 116	0.35 147	0.22 45	0.28 103	0.24 82	0.18 38	0.27 13	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

U	0.45 384	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.71 647	3.55 682	0.20 46	0.41 107	0.38 183	0.26 85	0.23 46	0.24 82	0.22 94	0.26 8	0.22 78	0.15 252	0.09 27	0.88 659	0.13 228	0.13 147	0.11 132

gcap-zeroshot	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

test_for_model	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

testlalala	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

4D-IteraStereo	0.33 233	0.18 179	0.40 268	0.40 324	0.24 278	0.32 194	0.27 187	0.58 235	0.72 358	0.65 337	0.54 252	0.42 243	0.23 108	0.45 188	0.28 237	0.14 176	0.09 27	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.11 132

MC-Stereo	0.28 169	0.17 141	0.32 133	0.38 249	0.20 137	0.26 85	0.26 165	0.49 175	0.37 174	0.37 190	0.61 278	0.41 233	0.31 231	0.55 276	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.11 132

test-3	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.22 88	0.63 271	0.78 405	0.71 382	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

test_1	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.23 113	0.63 271	0.78 405	0.68 361	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

CREStereo++_RVC	0.32 216	0.15 64	0.23 5	0.31 45	0.24 278	0.27 103	0.22 88	0.46 157	0.88 465	0.46 251	0.80 360	0.30 140	0.26 148	0.36 105	0.33 293	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.51 653	0.13 147	0.09 6
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 275	0.17 141	0.41 279	0.35 159	0.19 96	0.33 203	0.29 222	0.65 286	0.73 365	0.68 361	1.01 470	0.56 316	0.40 328	0.42 160	0.30 263	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.10 60

AFF-stereo	0.38 306	0.19 221	0.39 255	0.37 211	0.21 168	0.27 103	0.31 270	0.65 286	0.66 329	0.64 328	1.13 525	0.76 447	0.39 322	0.55 276	0.33 293	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 333	0.13 147	0.11 132

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

quiztm	0.29 184	0.19 221	0.35 189	0.40 324	0.23 246	0.27 103	0.33 309	0.63 271	0.39 195	0.45 244	0.60 274	0.39 211	0.18 38	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 137	0.29 137	0.18 12	0.35 53	0.27 63	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

TS12	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.37 211	0.17 37	0.32 194	0.26 165	0.42 116	0.24 37	0.31 142	0.51 233	0.25 97	0.27 162	0.40 138	0.29 256	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60

DF	0.26 137	0.15 64	0.38 233	0.35 159	0.19 96	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.27 63	0.29 130	0.49 219	0.50 289	0.22 94	0.48 224	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

aanet-new-60k	0.24 101	0.16 93	0.48 385	0.36 187	0.17 37	0.39 281	0.24 132	0.36 60	0.30 96	0.24 63	0.25 70	0.26 106	0.32 237	0.45 188	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 76	0.17 141	0.40 268	0.36 187	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.35 53	0.27 63	0.27 103	0.23 46	0.29 126	0.34 265	0.31 56	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 59	0.15 64	0.35 189	0.33 86	0.17 37	0.23 44	0.25 144	0.42 116	0.24 37	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 216	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.35 159	0.18 66	0.31 175	0.19 28	0.46 157	0.42 214	0.25 74	0.23 46	0.25 97	0.30 216	0.32 65	0.22 78	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 119	0.14 24	0.74 541	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 59	0.16 93	0.35 189	0.33 86	0.18 66	0.24 57	0.24 132	0.45 150	0.27 63	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 148	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 216	0.38 553	2.34 661	0.33 86	0.19 96	0.20 21	0.22 88	0.43 135	0.29 88	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 148	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 28	0.17 141	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 194	0.25 144	0.29 19	0.22 22	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 94	0.44 183	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.08 1

PSi22	0.30 202	0.18 179	0.30 92	0.36 187	0.19 96	0.30 156	0.19 28	0.42 116	0.73 365	0.27 103	0.32 134	0.57 321	0.43 344	0.77 481	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 198	0.11 132

Foundation-i1c-attn	0.23 76	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 230	0.27 187	0.45 150	0.28 76	0.28 117	0.34 148	0.40 224	0.30 216	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 287	0.26 165	0.48 170	0.25 53	0.31 142	0.33 137	0.40 224	0.30 216	0.35 101	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.09 6

LiteMatch	0.24 101	0.17 141	0.24 15	0.37 211	0.20 137	0.27 103	0.27 187	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.40 328	0.29 28	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Lsterematch	0.38 306	0.17 141	0.38 233	0.37 211	0.20 137	0.42 312	0.27 187	0.57 227	0.71 356	0.66 350	1.02 479	0.49 284	0.40 328	0.57 299	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Foundation-i1	0.26 137	0.14 24	0.25 28	0.33 86	0.21 168	0.39 281	0.26 165	0.60 251	0.38 183	0.35 178	0.38 173	0.44 261	0.29 197	0.32 65	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.20 68	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 137	0.29 222	0.30 22	0.22 22	0.21 31	0.23 46	0.28 120	0.20 68	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 98	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 64	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 14	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 38	0.30 46	0.21 54	0.14 176	0.10 94	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 57	0.21 71	0.39 85	0.31 107	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 152	0.43 427	0.27 393	0.56 398	0.26 165	0.65 286	0.74 373	0.94 532	1.92 633	0.61 357	0.30 216	0.55 276	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.11 132

DispViT+	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 46	0.59 240	0.45 234	0.28 117	0.26 82	0.24 82	0.17 21	0.46 204	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 76	0.15 64	0.27 55	0.30 23	0.21 168	0.31 175	0.18 12	0.36 60	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 126	0.28 178	0.40 138	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.42 612	0.11 132

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 71	0.32 36	0.28 76	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 56	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.38 249	0.21 168	0.34 219	0.27 187	0.57 227	0.47 246	0.28 117	0.35 156	0.29 126	0.24 118	0.42 160	0.27 214	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.12 98	0.10 60

MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.19 54	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 28	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.36 60	0.26 59	0.20 21	0.23 46	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

GEAStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.28 103	0.24 82	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

gasm-f	0.24 101	0.16 93	0.27 55	0.33 86	0.25 310	0.25 75	0.36 373	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.35 156	0.24 82	0.30 216	0.36 105	0.23 117	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.12 192

FE-Mocha	0.32 216	0.19 221	0.50 411	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 348	0.36 157	0.65 337	0.56 264	0.54 308	0.25 131	0.38 123	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.16 333	0.13 147	0.12 192

DLNR-FE	20.05 708	36.38 715	38.08 713	170.06 728	60.08 721	0.23 44	0.20 46	14.13 705	0.36 157	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.63 372	0.28 237	5.38 701	0.10 94	0.15 205	0.11 147	73.09 726	0.11 132

IGEV-FE	0.34 241	0.18 179	0.67 507	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

DDF-Stereo	0.26 137	0.15 64	0.30 92	0.36 187	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.32 36	0.31 107	0.26 85	0.26 82	0.29 126	0.29 197	0.38 123	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.70 651	0.12 192

252Zero-FE	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.41 107	0.34 134	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 38	0.28 15	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.10 60

Zero-FE251	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.20 137	0.44 324	0.19 28	0.37 68	0.25 53	0.27 103	0.29 114	0.38 204	0.24 118	0.32 65	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

zero-FE	0.25 119	0.15 64	0.30 92	0.35 159	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.35 53	0.31 107	0.26 85	0.27 90	0.29 126	0.29 197	0.33 81	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.64 648	0.12 192

AdaDepth	0.22 59	0.17 141	0.32 133	0.37 211	0.18 66	0.34 219	0.22 88	0.33 47	0.23 31	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 68	0.56 287	0.21 54	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.12 192

GASTEREO	0.25 119	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.20 137	0.22 33	0.30 242	0.43 135	0.31 107	0.37 190	0.33 137	0.22 52	0.35 271	0.41 149	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.11 132

MSCF	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.39 281	0.20 137	0.20 21	0.31 270	0.43 135	0.31 107	0.36 183	0.33 137	0.23 67	0.35 271	0.36 105	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.13 147	0.11 132

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 137	0.23 44	0.19 28	0.40 96	0.29 88	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.10 60

xyz-stereo	4.23 687	0.17 141	61.76 726	0.34 116	0.16 23	12.16 698	0.37 390	0.58 235	0.68 337	1.01 564	3.36 673	0.77 453	0.82 563	1.21 603	0.40 384	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.11 147	0.13 147	0.10 60

111111	0.21 45	0.14 24	0.27 55	0.37 211	0.22 197	0.21 28	0.19 28	0.43 135	0.27 63	0.20 21	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.41 149	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.12 98	0.12 192

LG-G_1	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 78	0.34 116	0.16 23	0.26 85	0.17 3	0.32 36	0.20 18	0.21 31	0.15 5	0.23 67	0.20 68	0.32 65	0.20 30	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.11 132

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.39 281	0.21 168	0.18 14	0.21 71	0.34 50	0.26 59	0.28 117	0.51 233	0.28 120	0.29 197	0.26 8	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 179	0.39 255	0.40 324	0.24 278	0.42 312	0.42 472	0.63 271	0.41 203	0.37 190	0.35 156	0.32 151	0.26 148	0.53 262	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.15 263	0.10 60

HART	0.29 184	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.21 168	0.32 194	0.26 165	0.62 263	0.31 107	0.33 164	0.65 289	0.41 233	0.22 94	0.55 276	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.11 147	0.15 263	0.11 132

Reg-Stereo(zero)	0.30 202	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.18 66	0.32 194	0.20 46	0.63 271	0.68 337	0.50 265	0.52 245	0.51 295	0.30 216	0.45 188	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.11 132

HI	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 560	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

CoSv	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 560	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

SCV_C0	0.26 137	0.18 179	0.34 173	0.35 159	0.24 278	0.23 44	0.28 213	0.51 188	0.36 157	0.31 142	0.36 165	0.37 195	0.20 68	0.57 299	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

SCV	0.26 137	0.19 221	0.33 152	0.35 159	0.21 168	0.27 103	0.34 326	0.56 219	0.28 76	0.24 63	0.28 103	0.37 195	0.23 108	0.49 230	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.15 263	0.11 132

HUF	0.24 101	0.16 93	0.33 152	0.32 68	0.18 66	0.25 75	0.40 445	0.42 116	0.34 134	0.25 74	0.23 46	0.32 151	0.28 178	0.34 91	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.10 60

GIP-stereo	0.24 101	0.18 179	0.30 92	0.37 211	0.24 278	0.26 85	0.20 46	0.46 157	0.36 157	0.24 63	0.39 178	0.35 183	0.20 68	0.31 56	0.21 54	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.20 137	0.61 432	0.21 71	0.30 22	0.31 107	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 38	0.41 149	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

SMoEStereo_RVC	0.26 137	0.19 221	0.35 189	0.35 159	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.39 85	0.34 134	0.37 190	0.30 117	0.33 164	0.24 118	0.53 262	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.11 132

999	0.27 161	0.16 93	0.35 189	0.36 187	0.24 278	0.31 175	0.27 187	0.49 175	0.38 183	0.26 85	0.30 117	0.39 211	0.23 108	0.63 372	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.14 286

tg	0.33 233	0.18 179	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.38 268	0.26 165	0.70 340	0.56 290	0.47 257	0.65 289	0.42 243	0.24 118	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.14 198	0.11 132

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 507	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.27 187	0.95 458	0.34 134	0.68 361	0.44 197	1.91 644	0.65 485	0.62 361	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.75 506	0.33 309	0.85 414	0.34 134	0.70 375	0.46 206	1.83 639	0.63 468	0.61 352	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 18	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 253	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Pointernet	0.27 161	0.14 24	0.33 152	0.35 159	0.23 246	0.35 230	0.21 71	0.72 353	0.38 183	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.25 131	0.36 105	0.25 165	0.15 252	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 541	0.38 249	0.43 584	0.39 281	0.26 165	0.94 451	0.49 257	0.53 278	0.77 336	0.93 511	0.45 360	0.63 372	0.24 134	0.16 308	0.10 94	0.17 290	0.18 417	0.20 433	0.20 463

IGEV-Stereo+	0.23 76	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 88	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 94	0.40 138	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.15 263	0.86 662

AIO-Stereo	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.37 211	0.18 66	0.28 125	0.30 242	0.48 170	0.27 63	0.29 130	0.30 117	0.32 151	0.17 21	0.52 253	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.10 60

WCG-NET（raft）	0.31 210	0.15 64	0.36 201	0.32 68	0.19 96	0.35 230	0.27 187	0.51 188	0.78 405	0.45 244	0.55 261	0.48 278	0.27 162	0.54 269	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.12 98	0.11 132

RSM++	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.36 187	0.20 137	0.28 125	0.30 242	0.51 188	0.32 121	0.25 74	0.22 41	0.37 195	0.21 80	0.50 238	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.10 60

RSM	0.25 119	0.18 179	0.33 152	0.36 187	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.51 188	0.27 63	0.26 85	0.23 46	0.39 211	0.21 80	0.56 287	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

RAFT-Stereo-weight	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.22 197	0.26 85	0.29 222	0.67 306	0.80 416	0.53 278	0.51 233	0.58 330	0.20 68	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.11 132

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 119	0.14 24	0.74 541	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

MoCha-V2	0.25 119	0.15 64	0.29 78	0.40 324	0.18 66	0.27 103	0.26 165	0.49 175	0.27 63	0.36 183	0.27 90	0.33 164	0.35 271	0.49 230	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.11 132

IGEV++	0.24 101	0.17 141	0.31 113	0.38 249	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.50 185	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.30 140	0.22 94	0.31 56	0.28 237	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.13 240

ACVNet-DCA	0.35 257	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

xx1	0.39 323	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.65 385	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

1test111	0.36 275	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.55 276	0.45 431	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

cc1	0.37 291	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.15 318

ff7	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

ffff	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

ffm	0.44 373	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

ff1	0.49 441	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

11t	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

tt1	0.36 275	0.24 408	0.32 133	0.41 361	0.22 197	0.54 378	0.38 412	0.68 316	1.04 551	0.41 229	0.46 206	0.35 183	0.45 360	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.16 366

IGEV_Zeroshot_test	0.34 241	0.18 179	0.67 507	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

MSKI-zero shot	0.32 216	0.17 141	0.34 173	0.39 281	0.21 168	0.32 194	0.22 88	0.61 258	0.43 218	0.52 275	0.64 286	0.61 357	0.20 68	0.74 463	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.12 98	0.12 192

DLNR_Zeroshot_test	20.09 709	36.28 714	38.04 712	169.85 727	61.80 722	0.23 44	0.20 46	13.88 704	0.37 174	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.62 361	0.28 237	5.46 702	0.10 94	0.15 205	0.11 147	72.60 725	0.11 132

CASnet	0.30 202	0.20 268	0.33 152	0.41 361	0.16 23	0.26 85	0.24 132	0.52 198	0.53 272	0.52 275	0.54 252	0.39 211	0.24 118	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.22 474	0.18 417	0.18 381	0.11 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 161	0.17 141	0.31 113	0.34 116	0.45 595	0.26 85	0.28 213	0.37 68	0.32 121	0.30 138	0.46 206	0.31 148	0.37 305	0.36 105	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.11 132

Any-RAFT	0.35 257	0.16 93	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.52 363	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 315	0.64 372	0.28 178	0.46 204	0.24 134	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.12 192

LoS_RVC	0.27 161	0.16 93	0.27 55	0.32 68	0.30 465	0.44 324	0.34 326	0.41 107	0.33 127	0.31 142	0.51 233	0.29 126	0.32 237	0.36 105	0.28 237	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.19 440

anonymousdsp2	0.35 257	0.20 268	0.43 313	0.37 211	0.24 278	0.48 347	0.31 270	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 223	0.50 289	0.34 265	0.56 287	0.31 271	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.16 313	0.14 286

anonymousdsp	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

Selective-IGEV	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

EGLCR-Stereo	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.34 116	0.20 137	0.35 230	0.20 46	0.52 198	0.36 157	0.28 117	0.27 90	0.41 233	0.18 38	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.13 147	0.11 132

RCA-Stereo	0.35 257	0.17 141	0.34 173	0.38 249	0.22 197	0.31 175	0.34 326	0.68 316	1.24 600	0.45 244	0.65 289	0.47 273	0.43 344	0.38 123	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.11 132

DCANet-4	0.36 275	0.20 268	0.48 385	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.66 296	0.92 494	0.69 369	0.78 347	0.40 224	0.47 370	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

ccc-4	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

fff	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

ADStereo(finetuned)	0.37 291	0.16 93	0.49 398	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.69 506	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

test_4	0.36 275	0.18 179	0.31 113	0.44 447	0.25 310	0.20 21	0.34 326	0.56 219	0.41 203	0.59 294	1.45 601	0.43 252	0.25 131	0.63 372	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.11 132

IGEV-Stereo	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 275	0.19 221	0.44 323	0.44 447	0.23 246	0.48 347	0.36 373	0.66 296	0.82 429	0.64 328	0.45 201	0.68 399	0.25 131	0.41 149	0.31 271	0.12 60	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

LCNet	0.41 346	0.20 268	0.32 133	0.44 447	0.24 278	0.47 344	0.29 222	0.67 306	0.53 272	0.72 393	1.03 484	0.66 391	0.60 449	0.58 320	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.36 597

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 385	0.40 324	0.24 278	0.55 384	0.50 521	1.07 509	0.73 365	0.65 337	1.05 495	0.72 421	0.69 506	0.72 449	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.14 267	0.13 147	0.12 192

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 246	0.37 255	0.47 502	0.94 451	0.76 386	0.65 337	1.14 530	0.73 432	0.56 425	0.76 473	0.32 280	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PFNet	0.42 355	0.18 179	0.58 464	0.43 427	0.24 278	0.43 316	0.32 297	0.74 367	0.78 405	1.00 559	0.74 324	0.68 399	0.39 322	0.72 449	0.37 359	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.15 299	0.16 313	0.13 240

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.24 278	0.27 103	0.54 549	0.74 367	0.77 395	0.76 413	0.80 360	0.73 432	0.51 394	0.70 438	0.36 343	0.17 357	0.10 94	0.21 459	0.16 333	0.16 313	0.14 286

cross-raft	0.34 241	0.20 268	0.37 219	0.44 447	0.23 246	0.32 194	0.35 351	0.74 367	0.40 199	0.60 298	0.77 336	0.57 321	0.27 162	0.43 171	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.11 132

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 201	0.42 406	0.25 310	0.51 358	0.47 502	0.71 348	0.53 272	0.76 413	1.37 582	0.76 447	0.38 310	0.60 343	0.33 293	0.15 252	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.16 313	0.27 540

iRaftStereo_RVC	0.32 216	0.19 221	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.31 175	0.29 222	0.68 316	0.51 266	0.49 262	0.66 296	0.37 195	0.23 108	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.15 263	0.12 192

s12784h	0.36 275	0.15 64	0.24 15	0.34 116	0.15 4	0.77 513	0.29 222	0.80 397	0.83 434	0.56 287	0.57 266	0.43 252	0.40 328	0.57 299	0.33 293	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.09 12	0.14 198	0.09 6

XX-TBD	0.32 216	0.53 610	0.26 42	0.51 554	0.20 137	0.37 255	0.24 132	0.40 96	0.73 365	0.54 282	0.69 304	0.31 148	0.25 131	0.32 65	0.27 214	0.16 308	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.11 132

DCANet	0.36 275	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.57 427	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

csc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

cscssc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

111	0.40 335	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.52 363	0.28 213	0.74 367	1.16 585	0.50 265	0.91 424	0.63 366	0.48 375	0.61 352	0.35 327	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.13 240

CFNet-RSSM	0.34 241	0.17 141	0.45 336	0.39 281	0.22 197	0.35 230	0.23 113	0.73 364	0.84 439	0.65 337	0.54 252	0.57 321	0.28 178	0.46 204	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.11 132

PMTNet	0.32 216	0.16 93	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 333	0.22 88	0.56 219	0.63 312	0.46 251	0.54 252	0.39 211	0.34 265	0.48 224	0.24 134	0.75 658	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132

HITNet	0.41 346	0.26 451	0.45 336	0.33 86	0.17 37	0.63 453	0.30 242	0.93 446	0.64 320	0.71 382	0.82 373	0.64 372	0.52 396	0.59 337	0.43 403	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.19 415	0.12 192
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 410	0.24 408	0.61 473	0.37 211	0.17 37	0.61 432	0.33 309	0.80 397	0.87 461	0.94 532	1.13 525	0.72 421	0.43 344	0.89 534	0.51 467	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.14 198	0.12 192

derf	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 37	0.17 11	0.20 21	0.28 120	0.16 17	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

DNS	0.26 137	0.17 141	0.36 201	0.37 211	0.22 197	0.33 203	0.23 113	0.47 161	0.30 96	0.34 168	0.34 148	0.45 263	0.24 118	0.28 15	0.21 54	0.19 424	0.11 223	0.13 106	0.12 185	0.16 313	0.16 366

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 55	0.32 68	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 53	0.18 13	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.33 81	0.21 54	0.13 116	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

PointNet	0.20 28	0.15 64	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 63	0.15 2	0.24 60	0.28 120	0.17 21	0.34 91	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 24	0.31 113	0.31 45	0.23 246	0.24 57	0.21 71	0.31 28	0.30 96	0.21 31	0.19 18	0.24 82	0.19 54	0.31 56	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 169	0.51 599	1.28 622	0.31 45	0.19 96	0.22 33	0.22 88	0.45 150	0.28 76	0.23 51	0.32 134	0.25 97	0.24 118	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 169	0.23 370	1.22 617	0.34 116	0.21 168	0.29 137	0.21 71	0.41 107	0.33 127	0.24 63	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.33 81	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

RT-Monster	0.32 216	0.17 141	0.30 92	0.34 116	0.26 358	0.38 268	0.20 46	0.56 219	0.76 386	0.61 305	0.64 286	0.49 284	0.28 178	0.41 149	0.30 263	0.14 176	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.13 240

VMStereo-Base	0.28 169	0.16 93	0.27 55	0.30 23	0.17 37	0.30 156	0.27 187	0.50 185	0.65 325	0.32 157	0.47 212	0.42 243	0.24 118	0.41 149	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

LCMNet	0.21 45	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 137	0.26 85	0.19 28	0.38 77	0.43 218	0.21 31	0.21 30	0.27 114	0.17 21	0.36 105	0.23 117	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

DA	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

GGEV	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

DilatedVolume-Stereo	0.30 202	0.15 64	0.34 173	0.33 86	0.20 137	0.53 371	0.25 144	0.56 219	0.43 218	0.56 287	0.50 223	0.35 183	0.29 197	0.49 230	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 119	0.16 93	0.34 173	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 77	0.36 157	0.26 85	0.31 131	0.25 97	0.21 80	0.48 224	0.24 134	0.20 449	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.15 318

tt45	0.27 161	0.17 141	0.34 173	0.35 159	0.23 246	0.38 268	0.28 213	0.46 157	0.28 76	0.40 224	0.27 90	0.38 204	0.25 131	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.12 98	0.14 286

mms	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.33 309	0.40 96	0.32 121	0.28 117	0.34 148	0.34 168	0.20 68	0.45 188	0.26 194	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.11 132

ours_stereo	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.38 249	0.23 246	0.30 156	0.33 309	0.42 116	0.38 183	0.26 85	0.34 148	0.35 183	0.23 108	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.10 60

fffy	0.28 169	0.21 307	0.34 173	0.37 211	0.23 246	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.41 203	0.32 157	0.37 170	0.39 211	0.27 162	0.50 238	0.27 214	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 476	0.37 211	0.23 246	0.34 219	0.21 71	1.15 547	0.39 195	0.66 350	0.61 278	1.70 636	0.91 583	0.75 469	0.25 165	0.14 176	0.11 223	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.13 240

GCAP-BAT	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

Occ-G	0.26 137	0.14 24	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.41 107	0.31 107	0.29 130	0.43 195	0.49 284	0.25 131	0.47 213	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.12 192

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 422	0.21 307	1.26 621	0.39 281	0.51 616	0.28 125	0.30 242	1.25 595	0.44 225	0.68 361	1.11 514	0.86 481	0.33 253	0.67 414	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.20 473	0.22 480	0.24 517

trnet	0.27 161	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 255	0.23 113	0.52 198	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.34 168	0.26 148	0.39 129	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

RAFT-Test	0.34 241	0.18 179	0.37 219	0.38 249	0.23 246	0.50 354	0.23 113	0.69 325	0.40 199	0.60 298	0.85 394	0.61 357	0.28 178	0.46 204	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

HH	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

HanStereo	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

LoS	0.29 184	0.15 64	0.30 92	0.29 12	0.18 66	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.72 358	0.34 168	0.52 245	0.41 233	0.28 178	0.47 213	0.28 237	0.15 252	0.11 223	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.11 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 169	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 646	0.37 255	0.27 187	0.48 170	0.46 239	0.34 168	0.48 215	0.27 114	0.22 94	0.39 129	0.23 117	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.13 147	0.17 389

knoymous	0.36 275	0.20 268	0.31 113	0.31 45	0.22 197	0.36 244	0.29 222	0.61 258	0.64 320	0.67 355	0.70 308	0.60 351	0.40 328	0.58 320	0.34 309	0.17 357	0.11 223	0.20 417	0.11 147	0.17 353	0.18 407

riskmin	0.38 306	0.20 268	0.39 255	0.32 68	0.23 246	0.53 371	0.30 242	0.63 271	0.80 416	0.49 262	0.56 264	0.73 432	0.58 437	0.55 276	0.36 343	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.13 228	0.19 415	0.20 463

Selective-RAFT	0.35 257	0.23 370	0.51 426	0.44 447	0.21 168	0.64 460	0.27 187	0.59 240	0.63 312	0.40 224	0.38 173	0.55 313	0.40 328	0.57 299	0.35 327	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.16 313	0.13 240

ProNet	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.35 159	0.24 278	0.32 194	0.43 479	0.57 227	0.37 174	0.33 164	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.13 240

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 534	0.28 482	0.99 587	0.40 324	0.30 465	1.03 578	0.56 560	1.10 520	0.99 526	0.97 546	1.22 552	1.06 549	0.69 506	1.07 579	0.95 590	0.19 424	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.22 480	0.21 483

RAFT+CT+SA	0.39 323	0.23 370	0.36 201	0.51 554	0.27 393	0.29 137	0.46 495	0.75 374	0.80 416	0.51 268	0.89 417	0.41 233	0.40 328	0.78 486	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.15 263	0.14 286

test_5	0.43 365	0.24 408	0.43 313	0.52 567	0.28 418	0.28 125	0.42 472	0.72 353	0.82 429	0.62 308	0.91 424	0.72 421	0.55 418	0.79 492	0.35 327	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.16 366

iRaft-Stereo_20w	0.39 323	0.19 221	0.57 460	0.37 211	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 632	0.29 88	0.69 369	0.53 249	0.60 351	0.42 338	0.83 507	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.15 263	0.13 240

IPLG	0.39 323	0.20 268	0.59 465	0.40 324	0.24 278	0.54 378	0.27 187	0.75 374	0.63 312	0.84 471	0.81 367	0.32 151	0.32 237	0.60 343	0.45 431	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

MIPNet	0.37 291	0.21 307	0.59 465	0.39 281	0.25 310	0.50 354	0.28 213	0.77 384	0.70 345	0.65 337	0.60 274	0.40 224	0.49 379	0.44 183	0.37 359	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.13 240

GMOStereo	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

error version	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-v	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

HHNet	0.41 346	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.37 544	0.33 203	0.34 326	0.69 325	0.75 378	0.86 482	1.30 572	0.52 300	0.32 237	0.52 253	0.35 327	0.15 252	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.15 263	0.24 517

AAGNet	1.43 647	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.25 310	0.29 137	0.31 270	0.65 286	0.68 337	0.97 546	0.86 397	0.67 398	0.62 462	0.64 387	20.63 705	0.16 308	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.19 415	0.12 192

NRIStereo	0.36 275	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 246	0.34 219	0.26 165	0.65 286	0.55 283	0.64 328	0.63 282	0.56 316	0.37 305	0.65 394	0.37 359	0.15 252	0.11 223	0.18 343	0.15 299	0.17 353	0.14 286

PSM-AAD	0.48 422	0.20 268	0.37 219	0.43 427	0.23 246	0.56 398	0.50 521	0.65 286	0.70 345	1.07 585	1.12 518	0.58 330	0.92 588	0.61 352	0.32 280	0.15 252	0.11 223	0.25 525	0.26 570	0.18 381	0.43 625

KYRaft	0.48 422	0.20 268	0.38 233	0.44 447	0.23 246	0.44 324	0.37 390	0.66 296	0.41 203	0.94 532	1.73 622	0.79 457	0.41 336	0.63 372	0.31 271	0.16 308	0.11 223	0.18 343	0.22 514	0.16 313	0.78 657

DEmStereo	0.48 422	0.17 141	0.50 411	0.38 249	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.63 271	0.74 373	0.89 504	1.66 618	0.58 330	1.06 611	0.60 343	0.42 396	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

SST-Stereo	0.40 335	0.19 221	0.45 336	0.42 406	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 296	0.47 246	1.08 589	0.79 357	0.72 421	0.43 344	0.77 481	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.19 415	0.15 318

THIR-Stereo	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.23 246	0.75 506	0.67 591	0.66 296	0.87 461	1.02 567	1.40 588	0.72 421	0.76 540	0.62 361	0.42 396	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.15 318

RAFT_R40	0.40 335	0.19 221	0.44 323	0.43 427	0.25 310	0.23 44	0.26 165	0.67 306	0.67 332	0.98 551	0.78 347	0.72 421	0.43 344	0.76 473	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.18 381	0.14 286

DRaft	0.49 441	0.17 141	0.47 365	0.37 211	0.25 310	0.58 410	0.40 445	0.65 286	0.85 447	1.02 567	1.75 625	0.50 289	0.82 563	0.63 372	0.40 384	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

RAFT-RH_RVC	0.56 504	0.17 141	0.41 279	0.37 211	0.23 246	0.57 404	0.24 132	0.60 251	0.70 345	1.19 605	3.94 680	0.56 316	0.38 310	0.65 394	0.36 343	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.14 267	0.12 98	0.13 240

RAFT-345	0.40 335	0.18 179	0.40 268	0.38 249	0.22 197	0.33 203	0.26 165	0.61 258	0.51 266	0.74 404	1.79 626	0.45 263	0.33 253	0.66 403	0.36 343	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.14 267	0.13 147	0.13 240

CRE-IMP	0.36 275	0.23 370	0.49 398	0.42 406	0.24 278	0.41 305	0.21 71	0.57 227	0.41 203	0.65 337	0.72 311	0.53 304	0.37 305	0.61 352	0.38 368	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.21 457	0.18 407

test-2	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-1	0.36 275	0.19 221	0.71 527	0.46 493	0.26 358	0.44 324	0.36 373	0.60 251	0.59 296	0.48 260	0.67 301	0.53 304	0.36 298	0.40 138	0.29 256	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.16 366

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 189	0.44 447	0.26 358	0.40 287	0.45 491	0.68 316	0.44 225	0.96 541	1.84 629	0.59 345	0.67 496	0.61 352	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.29 554

rafts_anoy	0.37 291	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 309	0.67 306	0.90 482	0.58 292	0.66 296	0.45 263	0.33 253	0.47 213	0.39 376	0.16 308	0.11 223	0.21 459	0.23 530	0.17 353	0.14 286

XX-Stereo	0.37 291	0.17 141	0.45 336	0.55 592	0.36 537	0.38 268	0.20 46	0.60 251	0.30 96	0.46 251	1.30 572	0.73 432	0.26 148	0.56 287	0.26 194	0.16 308	0.11 223	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.10 60

test_xeample3	0.29 184	0.21 307	0.41 279	0.35 159	0.26 358	0.35 230	0.32 297	0.56 219	0.36 157	0.43 238	0.32 134	0.34 168	0.28 178	0.54 269	0.23 117	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.13 240

EAI-Stereo	0.34 241	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 168	0.31 175	0.30 242	1.15 547	0.30 96	0.49 262	0.75 326	0.36 193	0.28 178	0.62 361	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.13 147	0.12 192

Gwc-CoAtRS	0.34 241	0.17 141	0.44 323	0.39 281	0.23 246	0.34 219	0.22 88	0.70 340	0.75 378	0.60 298	0.59 272	0.58 330	0.29 197	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.12 192

CREStereo	0.28 169	0.15 64	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 255	0.25 144	0.51 188	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.32 151	0.26 148	0.38 123	0.25 165	0.16 308	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132
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
iResNet	0.49 441	0.29 494	0.79 559	0.42 406	0.21 168	0.61 432	0.40 445	0.82 403	0.99 526	0.87 490	1.12 518	0.69 404	0.53 400	0.78 486	0.51 467	0.15 252	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.15 318

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 113	0.29 12	0.23 246	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.13 147	0.10 60

Hybrid-DGEV-2	0.41 346	0.21 307	0.42 300	0.47 501	0.29 446	0.59 422	0.23 113	0.82 403	0.99 526	0.64 328	0.63 282	0.60 351	0.65 485	0.58 320	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.12 192

BStereo	0.27 161	0.16 93	0.88 572	0.34 116	0.22 197	0.22 33	0.31 270	0.39 85	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

Wave_Phase_stereo	0.30 202	0.16 93	0.88 572	0.34 116	0.22 197	0.64 460	0.31 270	0.54 213	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 137	0.20 46	0.39 85	0.22 22	0.22 45	0.21 30	0.26 106	0.20 68	0.30 46	0.20 30	0.13 116	0.12 288	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Select-FE	0.46 395	0.24 408	0.88 572	0.42 406	0.35 532	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 174	0.60 298	1.01 470	0.97 520	0.80 558	0.72 449	0.28 237	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.20 473	0.15 263	0.24 517

MultiAttention	3.58 682	0.24 408	0.62 476	0.54 584	0.34 525	22.90 705	2.72 696	1.60 649	1.13 580	0.80 430	1.81 627	1.14 577	0.43 344	35.29 717	0.61 503	0.17 357	0.12 288	0.23 495	0.23 530	0.34 579	0.29 554

z-ln-s-r	0.66 539	0.36 536	1.30 626	0.39 281	0.26 358	0.57 404	0.63 579	0.80 397	1.03 545	0.80 430	1.43 595	0.91 503	0.76 540	1.08 582	1.87 651	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.14 267	0.20 433	0.16 366

depthmonostereo	0.29 184	0.14 24	0.31 113	0.35 159	0.17 37	0.46 338	0.27 187	0.69 325	0.57 292	0.35 178	0.42 189	0.31 148	0.35 271	0.35 101	0.27 214	0.14 176	0.12 288	0.13 106	0.12 185	0.11 34	0.10 60

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.57 404	0.42 472	1.14 543	0.71 356	0.84 471	0.75 326	1.09 560	0.53 400	0.74 463	0.53 477	0.17 357	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.19 440

xyz-stereo-finetune2	0.36 275	0.19 221	0.38 233	0.32 68	0.19 96	0.82 537	0.29 222	0.52 198	0.32 121	0.51 268	0.78 347	0.43 252	0.45 360	0.69 431	0.44 422	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.13 240

xyz-stereo-finetune	0.33 233	0.18 179	0.36 201	0.33 86	0.18 66	0.57 404	0.31 270	0.58 235	0.69 344	0.45 244	0.54 252	0.38 204	0.33 253	0.56 287	0.36 343	0.12 60	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

G2L-Stereo_test	0.48 422	0.20 268	0.40 268	0.34 116	0.23 246	0.57 404	0.58 564	1.10 520	0.77 395	0.86 482	0.94 432	0.95 515	0.54 412	0.68 425	0.60 499	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.15 318

LG-Stereo	0.24 101	0.18 179	0.40 268	0.39 281	0.20 137	0.22 33	0.27 187	0.32 36	0.36 157	0.26 85	0.44 197	0.22 52	0.16 17	0.37 115	0.27 214	0.11 36	0.12 288	0.16 243	0.15 299	0.13 147	0.09 6

RAStereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.40 324	0.21 168	0.23 44	0.26 165	0.42 116	0.45 234	0.23 51	0.34 148	0.30 140	0.19 54	0.34 91	0.25 165	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

MGS-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.36 187	0.23 246	0.37 255	0.30 242	0.39 85	0.44 225	0.31 142	0.51 233	0.40 224	0.24 118	0.43 171	0.26 194	0.15 252	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.13 240

MyStereo8	0.40 335	0.20 268	0.54 445	0.41 361	0.29 446	0.53 371	0.29 222	0.65 286	0.49 257	0.71 382	0.98 459	0.58 330	0.43 344	0.50 238	0.51 467	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.19 415	0.19 440

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 398	0.42 406	0.25 310	0.75 506	0.36 373	1.27 599	0.80 416	0.82 452	0.96 445	0.62 364	0.57 427	0.60 343	0.36 343	0.17 357	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.16 313	0.14 286

IGEVStereo-DCA	0.29 184	0.22 348	0.38 233	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.12 185	0.13 147	0.15 318

rrr	0.29 184	0.22 348	0.41 279	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.32 297	0.52 198	0.42 214	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.14 286

PCWNet_CMD	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.95 458	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.21 459	0.16 333	0.24 510	0.19 440

GCAP-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 96	0.38 268	0.23 113	0.57 227	0.41 203	0.45 244	0.49 219	0.39 211	0.27 162	0.33 81	0.23 117	0.14 176	0.12 288	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.11 132

LL-Strereo2	0.35 257	0.24 408	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.35 230	0.24 132	0.67 306	0.44 225	0.54 282	0.51 233	0.66 391	0.25 131	0.66 403	0.30 263	0.14 176	0.12 288	0.23 495	0.20 473	0.18 381	0.13 240

DisPM	0.39 323	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 270	0.65 286	0.57 292	0.87 490	0.87 405	0.60 351	0.32 237	0.76 473	0.32 280	0.18 392	0.12 288	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.20 463

raft_robust	0.41 346	0.23 370	0.36 201	0.42 406	0.21 168	0.40 287	0.33 309	0.79 394	0.98 521	0.79 428	0.87 405	0.39 211	0.33 253	0.84 512	0.29 256	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.17 389	0.15 263	0.12 192

Sa-1000	0.48 422	0.24 408	0.41 279	0.45 472	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.81 401	0.93 500	0.82 452	1.50 605	0.53 304	0.45 360	0.92 546	0.30 263	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

SA	0.44 373	0.25 434	0.46 353	0.46 493	0.24 278	0.43 316	0.36 373	0.75 374	0.96 514	0.59 294	1.03 484	0.48 278	0.52 396	0.94 559	0.32 280	0.16 308	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 307	0.48 385	0.42 406	0.28 418	0.31 175	0.54 549	0.63 271	0.62 301	0.62 308	0.89 417	1.01 534	0.69 506	0.75 469	0.66 518	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.15 318

CIPLG	0.41 346	0.21 307	0.63 486	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.33 309	0.65 286	0.60 298	0.82 452	0.96 445	0.46 271	0.32 237	0.55 276	0.44 422	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

IPLGR_C	0.40 335	0.21 307	0.64 491	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.34 326	0.66 296	0.62 301	0.82 452	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.46 441	0.17 357	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

IPLGR	0.39 323	0.21 307	0.63 486	0.39 281	0.22 197	0.49 352	0.29 222	0.76 381	0.74 373	0.78 423	0.77 336	0.44 261	0.42 338	0.47 213	0.38 368	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.13 240

ACRE	0.40 335	0.21 307	0.65 497	0.45 472	0.33 516	0.51 358	0.33 309	0.66 296	0.63 312	0.80 430	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.45 431	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

CrosDoStereo	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 657	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 582	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

TRStereo	0.37 291	0.27 468	0.59 465	0.47 501	0.41 572	0.29 137	0.30 242	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 186	0.52 300	0.26 148	0.73 456	0.27 214	0.17 357	0.12 288	0.19 387	0.19 448	0.13 147	0.11 132

Patchmatch Stereo++	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318
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
OMP-Stereo	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.52 567	0.24 278	0.36 244	0.25 144	0.71 348	0.78 405	0.77 419	0.64 286	0.89 496	0.39 322	0.91 543	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.20 417	0.15 299	0.15 263	0.12 192

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 307	0.44 323	0.50 538	0.25 310	0.44 324	0.21 71	0.71 348	0.76 386	0.83 464	0.95 441	0.83 471	0.43 344	0.90 536	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.19 387	0.14 267	0.15 263	0.11 132

NF-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.57 321	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

OCTAStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

PSM-softLoss	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

KMStereo	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

PSM-adaLoss	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.56 287	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo_v2	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.57 299	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.25 75	0.21 71	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.57 299	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

HUI-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.60 251	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.50 238	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ASMatch	0.48 422	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 255	0.26 165	0.74 367	0.68 337	0.76 413	2.34 646	0.61 357	0.52 396	0.62 361	0.37 359	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.21 483

DeepStereo_LL	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 657	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 582	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

GrayStereo	0.49 441	0.19 221	0.42 300	0.46 493	0.28 418	0.53 371	0.67 591	0.69 325	0.63 312	1.02 567	1.47 604	0.78 455	0.76 540	0.56 287	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.15 263	0.29 554

RE-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

Pruner-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 306	0.55 283	0.89 504	0.76 332	0.68 399	0.29 197	0.62 361	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.17 389	0.17 353	0.18 407

TVStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

DeepStereo_RVC	0.36 275	0.21 307	0.47 365	0.40 324	0.24 278	0.26 85	0.22 88	0.60 251	0.38 183	0.69 369	0.67 301	0.57 321	0.51 394	0.56 287	0.39 376	0.16 308	0.12 288	0.18 343	0.15 299	0.19 415	0.18 407

iGMRVC	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.30 242	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iRAFT	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

AnonymousM	0.41 346	0.81 642	0.29 78	0.34 116	0.22 197	0.28 125	0.38 412	0.53 210	0.41 203	0.70 375	0.49 219	0.47 273	0.27 162	0.41 149	0.31 271	0.15 252	0.12 288	1.51 668	0.26 570	0.12 98	0.10 60

RAFT-IKP	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.28 213	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

raft+_RVC	0.38 306	0.19 221	0.35 189	0.37 211	0.25 310	0.45 333	0.37 390	0.78 390	0.89 479	0.51 268	0.78 347	0.50 289	0.29 197	0.53 262	0.40 384	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.12 192

raftrobust	0.34 241	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 144	0.71 348	0.63 312	0.58 292	0.55 261	0.45 263	0.46 366	0.51 246	0.29 256	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.13 240

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.30 242	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.03 484	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

RALAANet	0.38 306	0.23 370	0.48 385	0.42 406	0.29 446	0.35 230	0.25 144	0.86 418	0.64 320	0.67 355	0.65 289	0.60 351	0.29 197	0.60 343	0.34 309	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.21 457	0.13 240

ARAFT	0.47 410	0.24 408	0.79 559	0.42 406	0.25 310	0.55 384	0.55 554	0.75 374	0.81 424	0.89 504	0.75 326	0.73 432	0.47 370	0.88 528	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.23 495	0.22 514	0.14 198	0.13 240

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 512	0.56 456	0.37 211	0.19 96	0.63 453	0.35 351	1.01 485	0.72 358	0.77 419	0.83 379	0.70 408	0.59 445	0.68 425	0.53 477	0.16 308	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.24 510	0.16 366

R-Stereo Train	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240

RAFT-Stereo	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.96 462	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.23 497	0.19 440

ccs_rob	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.31 270	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.02 479	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

AANet_RVC	0.57 512	0.32 512	0.54 445	0.45 472	0.27 393	0.57 404	0.48 510	1.00 475	1.28 612	0.86 482	1.33 576	0.87 487	0.58 437	1.07 579	0.75 540	0.18 392	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.18 407

AdaStereo	0.50 457	0.32 512	0.47 365	0.48 509	0.25 310	0.67 477	0.32 297	1.17 560	0.88 465	0.75 406	0.99 464	0.75 440	0.49 379	0.67 414	0.46 441	0.27 552	0.12 288	0.28 565	0.18 417	0.23 497	0.18 407
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.52 472	0.21 307	0.53 439	0.37 211	0.21 168	0.61 432	0.29 222	1.51 641	1.32 617	0.90 512	1.02 479	0.80 466	0.62 462	0.76 473	0.43 403	0.16 308	0.12 288	0.13 106	0.09 12	0.15 263	0.18 407

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 451	0.62 476	0.40 324	0.29 446	0.44 324	0.27 187	0.77 384	0.75 378	0.72 393	1.09 511	0.48 278	0.43 344	0.69 431	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.18 381	0.16 366

pmcnn	1.23 636	0.29 494	0.96 583	0.40 324	0.23 246	0.95 561	0.69 601	1.16 555	1.28 612	1.67 644	2.33 645	11.15 700	0.86 573	0.93 552	0.88 571	0.15 252	0.12 288	0.12 48	0.10 82	0.15 263	0.15 318

IGEV_i1	0.43 365	0.22 348	0.50 411	0.39 281	0.22 197	0.64 460	0.40 445	0.96 462	0.61 299	0.68 361	0.69 304	0.75 440	0.45 360	0.72 449	0.41 390	0.15 252	0.13 359	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.16 366

RT-IGEV	0.52 472	0.19 221	0.59 465	0.40 324	0.25 310	0.79 520	0.62 577	1.15 547	0.74 373	0.89 504	0.99 464	1.18 581	0.61 455	0.65 394	0.31 271	0.19 424	0.13 359	0.17 290	0.13 228	0.15 263	0.20 463

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 439	0.41 361	0.22 197	0.62 440	0.50 521	1.01 485	0.88 465	0.63 317	0.81 367	0.79 457	0.38 310	0.54 269	0.38 368	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.15 318

DStereoRT	0.74 562	0.19 221	0.50 411	0.51 554	0.33 516	1.10 593	0.34 326	0.82 403	0.76 386	0.78 423	1.05 495	0.51 295	0.73 530	0.76 473	0.48 452	0.16 308	0.13 359	3.96 700	1.37 690	0.19 415	0.14 286

water-stereo	0.28 169	0.14 24	0.29 78	0.35 159	0.19 96	0.36 244	0.23 113	0.62 263	0.38 183	0.39 215	0.62 281	0.41 233	0.35 271	0.28 15	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.12 98	0.10 60

DFGA-Net	0.45 384	0.29 494	0.80 561	0.42 406	0.32 504	0.53 371	0.35 351	0.78 390	0.89 479	0.66 350	0.75 326	0.48 278	0.39 322	0.74 463	0.60 499	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.18 417	0.20 433	0.17 389

coex_refinement	0.53 479	0.21 307	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.76 512	0.39 434	1.09 517	0.90 482	0.85 475	1.12 518	1.00 530	0.56 425	0.63 372	0.81 551	0.21 466	0.13 359	0.16 243	0.16 333	0.20 433	0.21 483

MM-Stereo_test1	0.33 233	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.23 246	0.36 244	0.45 491	0.58 235	0.54 276	0.60 298	0.50 223	0.38 204	0.37 305	0.60 343	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.12 192

AIO-test2	0.39 323	0.21 307	0.41 279	0.47 501	0.25 310	0.45 333	0.35 351	0.77 384	1.27 610	0.36 183	0.87 405	0.37 195	0.30 216	0.47 213	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.21 459	0.23 530	0.15 263	0.13 240

AIO-test1	0.38 306	0.18 179	0.38 233	0.50 538	0.24 278	0.46 338	0.30 242	0.70 340	1.19 591	0.40 224	0.71 310	0.45 263	0.29 197	0.53 262	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.13 147	0.17 389

model_zeroshot	0.33 233	0.18 179	0.48 385	0.39 281	0.28 418	0.45 333	0.25 144	0.63 271	0.45 234	0.61 305	0.50 223	0.51 295	0.25 131	0.45 188	0.26 194	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.13 240

H2IRNET	0.37 291	0.20 268	0.33 152	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 240	0.72 358	0.39 215	0.90 421	0.74 438	0.55 418	0.52 253	0.43 403	0.15 252	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.13 240

MyStereo07	0.32 216	0.22 348	0.34 173	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	0.72 353	0.37 174	0.37 190	0.34 148	0.32 151	0.31 231	0.59 337	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

MyStereo06	0.38 306	0.21 307	0.61 473	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.95 458	0.35 147	0.62 308	0.54 252	0.76 447	0.27 162	0.50 238	0.29 256	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MyStereo05	0.44 373	0.21 307	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.93 446	1.09 572	0.76 413	0.61 278	0.51 295	0.57 427	0.73 456	0.42 396	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MyStereo04	0.44 373	0.22 348	0.44 323	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	1.00 475	1.08 570	0.62 308	0.58 271	0.55 313	0.57 427	0.71 443	0.44 422	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

AE-Stereo	0.34 241	0.21 307	0.42 300	0.48 509	0.31 487	0.48 347	0.35 351	0.61 258	0.62 301	0.32 157	0.55 261	0.52 300	0.27 162	0.47 213	0.29 256	0.13 116	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.12 192

plain	0.31 210	0.20 268	0.50 411	0.39 281	0.29 446	0.27 103	0.30 242	0.44 143	0.35 147	0.31 142	0.66 296	0.30 140	0.31 231	0.65 394	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.17 353	0.12 192

MIF-Stereo (partial)	0.31 210	0.18 179	0.37 219	0.41 361	0.31 487	0.28 125	0.23 113	0.47 161	0.42 214	0.31 142	0.63 282	0.36 193	0.35 271	0.57 299	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.14 286

UniTT-Stereo	0.27 161	0.17 141	0.37 219	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 213	0.39 85	0.31 107	0.29 130	0.46 206	0.27 114	0.25 131	0.47 213	0.34 309	0.17 357	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.14 198	0.12 192

DCRE	0.37 291	0.18 179	0.46 353	0.45 472	0.32 504	0.42 312	0.37 390	0.63 271	0.51 266	0.47 257	0.94 432	0.56 316	0.36 298	0.52 253	0.32 280	0.14 176	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.13 240

anonymousa	0.49 441	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 246	0.91 552	0.35 351	0.75 374	0.62 301	0.85 475	1.54 610	1.06 549	0.66 493	0.51 246	0.43 403	0.16 308	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.16 313	0.14 286

TestStereo1	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 472	0.27 393	0.34 219	0.39 434	0.60 251	0.73 365	0.76 413	1.44 598	0.83 471	0.38 310	1.08 582	0.26 194	0.12 60	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

SA-5K	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

DAS	0.51 464	0.25 434	0.60 471	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.82 499	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

SepStereo	0.51 464	0.25 434	0.60 471	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.93 552	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

FTStereo	0.56 504	0.20 268	0.37 219	0.41 361	0.25 310	0.40 287	0.79 624	0.66 296	0.43 218	1.09 591	3.27 668	0.70 408	0.73 530	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.30 563

CroCo-Stereo	0.26 137	0.22 348	0.36 201	0.48 509	0.22 197	0.20 21	0.29 222	0.51 188	0.44 225	0.28 117	0.23 46	0.42 243	0.26 148	0.29 28	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192
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
TestStereo	0.38 306	0.31 508	0.40 268	0.45 472	0.20 137	0.40 287	0.37 390	0.66 296	0.65 325	0.53 278	0.78 347	0.47 273	0.40 328	0.55 276	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.22 480	0.13 240

GMStereo	0.39 323	0.37 543	0.54 445	0.40 324	0.26 358	0.42 312	0.36 373	0.59 240	1.04 551	0.55 284	0.51 233	0.37 195	0.35 271	0.54 269	0.41 390	0.19 424	0.13 359	0.16 243	0.17 389	0.24 510	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 410	0.21 307	0.55 450	0.40 324	0.27 393	0.87 548	0.37 390	1.33 611	0.77 395	0.80 430	0.84 384	0.54 308	0.49 379	0.57 299	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.15 318

FENet	0.42 355	0.22 348	0.38 233	0.39 281	0.24 278	0.55 384	0.32 297	0.79 394	0.70 345	0.71 382	0.72 311	0.63 366	0.57 427	0.62 361	0.44 422	0.19 424	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.19 440

CCAANet	0.41 346	0.18 179	0.37 219	0.37 211	0.24 278	0.62 440	0.40 445	0.73 364	0.57 292	0.51 268	1.04 490	0.65 385	0.58 437	0.60 343	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.15 205	0.16 333	0.15 263	0.15 318

DIP-Stereo	0.39 323	0.21 307	0.50 411	0.41 361	0.28 418	0.62 440	0.27 187	0.77 384	0.40 199	0.64 328	0.86 397	0.52 300	0.33 253	0.66 403	0.42 396	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.15 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 479	0.22 348	0.35 189	0.37 211	0.21 168	0.85 544	0.37 390	1.23 584	0.93 500	0.90 512	1.15 536	1.26 587	0.63 468	0.72 449	0.48 452	0.17 357	0.13 359	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 472	0.27 468	0.69 518	0.38 249	0.25 310	0.62 440	0.35 351	1.17 560	1.01 537	0.99 554	1.06 502	0.88 492	0.67 496	0.66 403	0.39 376	0.19 424	0.13 359	0.15 205	0.11 147	0.18 381	0.16 366

HSM	0.51 464	0.24 408	0.41 279	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.40 445	1.22 579	0.75 378	0.81 443	0.91 424	1.21 582	0.69 506	0.87 525	0.46 441	0.17 357	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.17 353	0.17 389

StereoDRNet-Refined	0.58 519	0.32 512	0.54 445	0.46 493	0.30 465	0.96 564	0.40 445	1.00 475	0.94 507	1.12 596	1.08 508	0.96 518	0.67 496	0.90 536	0.89 581	0.17 357	0.13 359	0.22 474	0.21 496	0.20 433	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN	0.30 202	0.17 141	0.33 152	0.37 211	0.26 358	0.35 230	0.27 187	0.54 213	0.55 283	0.32 157	0.42 189	0.50 289	0.23 108	0.39 129	0.22 78	0.21 466	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.18 407

MSAF-DinoV2	1.04 613	0.38 553	1.32 629	0.54 584	0.29 446	0.89 549	0.72 614	1.52 644	1.24 600	1.05 578	1.41 590	2.98 664	1.49 643	2.74 674	2.83 669	0.22 493	0.14 398	0.20 417	0.22 514	0.32 566	0.32 577

UGAM	0.52 472	0.22 348	0.46 353	0.45 472	0.25 310	0.41 305	0.52 540	0.62 263	1.16 585	0.76 413	1.13 525	1.32 600	0.57 427	1.00 565	0.53 477	0.17 357	0.14 398	0.25 525	0.21 496	0.15 263	0.13 240

rvit_stereo_ft	0.33 233	0.25 434	0.47 365	0.52 567	0.32 504	0.33 203	0.47 502	0.49 175	0.50 261	0.34 168	0.41 186	0.41 233	0.32 237	0.48 224	0.34 309	0.22 493	0.14 398	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.14 286

test_sample2	0.42 355	0.22 348	0.43 313	0.33 86	0.21 168	0.58 410	0.39 434	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 336	0.69 404	0.57 427	0.61 352	0.38 368	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.16 333	0.19 415	0.18 407

test_sample1	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.34 116	0.23 246	0.58 410	0.35 351	0.99 471	0.49 257	0.62 308	0.75 326	0.69 404	0.61 455	0.58 320	0.44 422	0.18 392	0.14 398	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.17 389

DispNO	0.47 410	0.23 370	0.71 527	0.39 281	0.31 487	0.60 429	0.38 412	0.89 432	0.77 395	0.75 406	0.84 384	0.72 421	0.54 412	0.73 456	0.46 441	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.17 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.27 468	0.45 336	0.36 187	0.25 310	0.48 347	0.30 242	0.58 235	0.90 482	0.42 234	0.36 165	0.30 140	0.29 197	0.49 230	0.30 263	0.16 308	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.18 381	0.15 318

11t1	0.36 275	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.62 440	0.29 222	0.69 325	0.43 218	0.60 298	0.53 249	0.53 304	0.48 375	0.56 287	0.40 384	0.18 392	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.17 389

GMStereo_Zeroshot	0.49 441	0.44 579	0.74 541	0.49 524	0.27 393	0.56 398	0.29 222	0.73 364	0.76 386	0.86 482	0.94 432	0.91 503	0.36 298	0.74 463	0.43 403	0.26 542	0.14 398	0.26 544	0.15 299	0.36 590	0.18 407

MaDis-Stereo	0.26 137	0.18 179	0.36 201	0.36 187	0.26 358	0.27 103	0.27 187	0.43 135	0.35 147	0.27 103	0.26 82	0.41 233	0.28 178	0.40 138	0.28 237	0.16 308	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.12 192

EKT-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.39 255	0.43 427	0.29 446	0.38 268	0.31 270	0.69 325	0.64 320	0.45 244	0.63 282	0.49 284	0.27 162	0.56 287	0.33 293	0.18 392	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.16 313	0.16 366

MIM_Stereo	0.38 306	0.17 141	0.53 439	0.37 211	0.24 278	0.27 103	0.24 132	0.70 340	0.54 276	0.72 393	1.00 467	0.63 366	0.29 197	0.64 387	0.38 368	0.13 116	0.14 398	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.11 132

LL-Strereo	0.57 512	0.27 468	0.68 512	0.48 509	0.34 525	0.39 281	0.48 510	0.94 451	0.97 517	0.83 464	0.78 347	1.10 564	1.18 623	1.33 618	0.49 455	0.17 357	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.16 313	0.17 389

BUS	0.45 384	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.70 486	0.34 326	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.65 385	0.49 379	0.64 387	0.51 467	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

IER	0.46 395	0.23 370	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.69 481	0.35 351	0.80 397	0.66 329	0.83 464	0.94 432	0.75 440	0.77 547	0.60 343	0.42 396	0.17 357	0.14 398	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

hknet	0.49 441	0.25 434	0.51 426	0.45 472	0.29 446	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.83 434	0.75 406	0.80 360	0.97 520	0.61 455	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 348	0.48 385	0.45 472	0.30 465	0.40 287	0.37 390	0.92 444	0.97 517	0.71 382	0.78 347	0.61 357	0.42 338	0.62 361	0.50 457	0.19 424	0.14 398	0.15 205	0.14 267	0.18 381	0.18 407

GANet-ADL	0.42 355	0.25 434	0.45 336	0.43 427	0.29 446	0.54 378	0.35 351	0.89 432	0.86 452	0.63 317	0.72 311	0.68 399	0.42 338	0.52 253	0.41 390	0.21 466	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.19 440

PFNet+	0.40 335	0.19 221	0.49 398	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 285	0.70 345	0.85 475	0.79 357	0.64 372	0.35 271	0.72 449	0.34 309	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.20 473	0.16 313	0.20 463

sAnonymous2	0.40 335	0.39 561	0.85 565	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 626

CroCo_RVC	0.40 335	0.39 561	0.85 565	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 626

RALCasStereoNet	0.36 275	0.21 307	0.37 219	0.42 406	0.26 358	0.35 230	0.38 412	0.63 271	0.64 320	0.50 265	0.72 311	0.51 295	0.29 197	0.59 337	0.36 343	0.16 308	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.17 353	0.16 366

MMNet	0.55 493	0.25 434	0.61 473	0.43 427	0.34 525	1.07 585	0.39 434	0.87 425	0.91 489	0.91 517	0.93 431	0.86 481	0.76 540	0.81 496	0.76 541	0.15 252	0.14 398	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.16 366

UNet	0.54 491	0.26 451	0.66 503	0.44 447	0.40 565	0.99 571	0.41 462	0.98 469	0.75 378	0.83 464	0.89 417	1.04 543	0.72 527	0.73 456	0.62 506	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.17 389

cf-r	0.47 410	0.23 370	0.41 279	0.39 281	0.23 246	0.59 422	0.37 390	0.88 430	0.85 447	0.72 393	1.05 495	0.94 513	0.62 462	0.56 287	0.54 482	0.21 466	0.14 398	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.15 318

GwcNet-RSSM	0.49 441	0.24 408	0.42 300	0.40 324	0.23 246	0.55 384	0.38 412	0.93 446	0.93 500	0.71 382	1.16 541	0.86 481	0.60 449	0.62 361	0.66 518	0.21 466	0.14 398	0.19 387	0.20 473	0.16 313	0.15 318

RASNet	0.53 479	0.22 348	0.52 432	0.38 249	0.22 197	0.68 479	0.38 412	0.97 466	0.88 465	0.73 399	1.04 490	1.03 541	0.92 588	0.90 536	0.86 561	0.16 308	0.14 398	0.14 159	0.17 389	0.15 263	0.13 240

CFNet	0.51 464	0.29 494	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 486	0.32 297	1.13 534	1.00 533	0.72 393	1.07 505	0.85 476	0.60 449	0.76 473	0.52 474	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.16 366

LE_ROB	4.42 688	0.24 408	2.75 666	0.42 406	0.23 246	1.57 638	0.90 638	1.71 658	17.88 710	16.56 712	4.88 689	5.17 686	18.85 712	1.63 639	14.62 700	0.17 357	0.14 398	0.16 243	0.16 333	0.19 415	0.17 389

FlowAnything_test	0.29 184	0.19 221	0.39 255	0.47 501	0.26 358	0.46 338	0.25 144	0.43 135	0.31 107	0.29 130	0.26 82	0.35 183	0.26 148	0.40 138	0.37 359	0.21 466	0.15 429	0.22 474	0.26 570	0.16 313	0.16 366

MM-Stereo_test3	0.34 241	0.19 221	0.31 113	0.41 361	0.25 310	0.35 230	0.44 488	0.72 353	0.92 494	0.46 251	0.52 245	0.41 233	0.29 197	0.44 183	0.28 237	0.16 308	0.15 429	0.17 290	0.13 228	0.14 198	0.13 240

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 482	0.47 365	0.45 472	0.33 516	0.58 410	0.34 326	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 384	0.47 273	0.50 389	0.54 269	0.39 376	0.22 493	0.15 429	0.35 598	0.16 333	0.28 541	0.21 483

test_sample4	0.47 410	0.26 451	0.50 411	0.35 159	0.22 197	0.69 481	0.38 412	1.15 547	0.81 424	0.78 423	0.82 373	0.62 364	0.53 400	0.63 372	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.21 459	0.19 448	0.21 457	0.19 440

test_sample3	0.46 395	0.25 434	0.50 411	0.35 159	0.23 246	0.69 481	0.37 390	1.15 547	0.81 424	0.75 406	0.79 357	0.66 391	0.49 379	0.63 372	0.46 441	0.21 466	0.15 429	0.20 417	0.19 448	0.21 457	0.19 440

SMFormer	0.51 464	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.18 407

tta	0.51 464	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.14 286

qqq1	0.49 441	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

fff1	0.49 441	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

mmm	0.44 373	0.27 468	0.46 353	0.38 249	0.24 278	0.61 432	0.35 351	0.94 451	0.53 272	0.72 393	1.05 495	0.63 366	0.50 389	0.57 299	0.45 431	0.18 392	0.15 429	0.23 495	0.20 473	0.20 433	0.18 407

mmx	0.53 479	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

xxx	0.53 479	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

CFNet_ucs	0.50 457	0.24 408	0.55 450	0.38 249	0.31 487	0.58 410	0.33 309	0.98 469	0.93 500	0.88 500	1.19 549	0.80 466	0.49 379	0.63 372	0.43 403	0.21 466	0.15 429	0.26 544	0.18 417	0.26 526	0.22 501

CBFPSM	0.59 526	0.22 348	1.31 627	0.38 249	0.27 393	1.12 598	0.65 585	0.79 394	0.82 429	0.80 430	0.81 367	1.35 609	0.87 576	0.67 414	0.76 541	0.16 308	0.15 429	0.15 205	0.16 333	0.17 353	0.22 501

CroCo-Stereo Lap2	0.28 169	0.24 408	0.39 255	0.50 538	0.29 446	0.20 21	0.31 270	0.49 175	0.38 183	0.24 63	0.27 90	0.46 271	0.31 231	0.39 129	0.30 263	0.14 176	0.15 429	0.16 243	0.13 228	0.16 313	0.15 318

x	0.39 323	0.24 408	0.41 279	0.34 116	0.23 246	0.52 363	0.32 297	0.86 418	0.52 269	0.57 290	0.70 308	0.59 345	0.50 389	0.49 230	0.46 441	0.17 357	0.15 429	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.16 366

psmg	0.49 441	0.25 434	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 544	0.43 479	0.99 471	0.76 386	0.91 517	0.94 432	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.15 429	0.20 417	0.20 473	0.18 381	0.18 407

UDGNet	0.48 422	0.77 639	0.50 411	0.48 509	0.31 487	0.41 305	0.34 326	0.70 340	0.92 494	0.65 337	0.60 274	0.58 330	0.43 344	0.63 372	0.41 390	0.32 592	0.15 429	0.66 650	0.19 448	0.36 590	0.21 483

dd	0.43 365	0.38 553	0.55 450	0.44 447	0.25 310	0.47 344	0.38 412	0.70 340	1.05 555	0.59 294	0.65 289	0.42 243	0.39 322	0.66 403	0.50 457	0.24 522	0.15 429	0.21 459	0.15 299	0.22 480	0.18 407

RAFT	0.45 384	0.22 348	0.45 336	0.47 501	0.26 358	0.54 378	0.47 502	0.66 296	0.58 295	0.80 430	0.82 373	0.94 513	0.57 427	0.75 469	0.34 309	0.17 357	0.15 429	0.22 474	0.20 473	0.16 313	0.12 192

LMCR-Stereo	0.53 479	0.30 503	0.53 439	0.58 603	0.30 465	0.83 540	0.36 373	1.19 564	0.76 386	0.88 500	1.04 490	0.56 316	0.62 462	0.82 499	0.67 521	0.19 424	0.15 429	0.19 387	0.14 267	0.23 497	0.17 389

222	1.18 633	0.22 348	0.44 323	0.37 211	0.22 197	0.79 520	0.37 390	1.31 608	0.89 479	0.92 525	1.08 508	0.72 421	0.71 523	0.66 403	13.89 699	0.20 449	0.15 429	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.19 440

test_xeample	1.01 608	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.21 168	0.71 491	0.39 434	1.23 584	0.86 452	0.81 443	1.04 490	0.69 404	0.61 455	0.69 431	10.93 696	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.17 389	0.18 381	0.17 389

ACVNet	0.46 395	0.23 370	0.36 201	0.39 281	0.28 418	0.58 410	0.40 445	0.87 425	0.80 416	0.64 328	0.96 445	0.79 457	0.60 449	0.63 372	0.67 521	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.18 381	0.15 318

acv_ft	0.51 464	0.23 370	0.56 456	0.44 447	0.28 418	0.86 547	0.39 434	0.91 442	0.80 416	0.97 546	0.96 445	0.79 457	0.59 445	0.63 372	0.87 567	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 307	0.37 219	0.38 249	0.25 310	0.58 410	0.36 373	1.07 509	0.78 405	0.68 361	1.01 470	0.86 481	0.67 496	0.62 361	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.17 389

PSMNet-RSSM	0.48 422	0.22 348	0.38 233	0.42 406	0.25 310	0.50 354	0.37 390	1.10 520	0.77 395	0.70 375	1.06 502	0.84 474	0.64 479	0.62 361	0.47 448	0.23 510	0.15 429	0.23 495	0.25 555	0.20 433	0.19 440

CFNet-ft	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

SuperB	1.04 613	0.37 543	4.81 680	0.43 427	0.31 487	0.99 571	0.46 495	1.02 489	2.09 658	1.09 591	1.09 511	0.75 440	0.81 559	1.06 576	1.76 644	0.19 424	0.15 429	0.17 290	0.15 299	2.82 694	0.26 530

CFNet_RVC	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

NVstereo2D	0.60 529	0.30 503	0.75 547	0.48 509	0.43 584	0.89 549	0.48 510	1.05 501	1.15 584	0.66 350	0.86 397	0.88 492	0.70 519	0.99 562	0.65 515	0.32 592	0.15 429	0.28 565	0.20 473	0.40 602	0.36 597

DISCO	0.70 551	0.26 451	0.68 512	0.44 447	0.31 487	1.14 600	0.51 537	1.23 584	1.23 598	0.81 443	1.05 495	1.50 624	0.85 571	1.82 649	1.03 603	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.24 510	0.23 508

S2M2_XL	0.19 16	0.18 179	0.27 55	0.27 2	0.20 137	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 54	0.17 357	0.16 461	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.12 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.52 472	0.30 503	0.56 456	0.41 361	0.31 487	0.71 491	0.34 326	0.91 442	0.67 332	0.85 475	0.89 417	1.12 568	0.46 366	0.86 523	0.60 499	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.25 519	0.26 530

rvit_stereo_0081	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

rvit_stereo_0082	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

test_sample6	0.49 441	0.26 451	0.50 411	0.37 211	0.22 197	0.63 453	0.40 445	1.12 532	0.83 434	0.80 430	1.03 484	0.66 391	0.55 418	0.67 414	0.46 441	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.23 497	0.21 483

test_sample5	0.47 410	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.77 419	0.94 432	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

DualNet	0.48 422	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.80 430	1.03 484	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

CASS	0.45 384	0.27 468	0.42 300	0.48 509	0.22 197	0.61 432	0.34 326	0.97 466	0.62 301	0.71 382	0.85 394	0.61 357	0.55 418	0.57 299	0.41 390	0.29 570	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.22 480	0.28 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 335	0.26 451	0.44 323	0.36 187	0.22 197	0.46 338	0.36 373	0.85 414	0.54 276	0.56 287	0.69 304	0.65 385	0.53 400	0.55 276	0.45 431	0.17 357	0.16 461	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

ADLNet2	0.55 493	0.25 434	0.65 497	0.47 501	0.30 465	0.83 540	0.50 521	1.05 501	0.95 513	0.80 430	0.98 459	0.99 526	0.69 506	0.77 481	0.73 536	0.20 449	0.16 461	0.17 290	0.18 417	0.21 457	0.21 483

GEStereo_RVC	0.55 493	0.29 494	0.63 486	0.49 524	0.31 487	0.70 486	0.54 549	1.22 579	0.92 494	0.82 452	0.85 394	0.85 476	0.63 468	0.90 536	0.65 515	0.24 522	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.21 457	0.22 501

TANstereo	0.30 202	0.15 64	0.31 113	0.30 23	0.17 37	0.55 384	0.23 113	0.44 143	0.55 283	0.59 294	0.68 303	0.37 195	0.26 148	0.35 101	0.27 214	0.15 252	0.16 461	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

ADLNet	0.55 493	0.27 468	0.51 426	0.44 447	0.35 532	0.78 517	0.46 495	1.08 513	0.86 452	0.99 554	0.98 459	0.92 508	0.63 468	0.69 431	0.81 551	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483

GES	0.44 373	0.23 370	0.57 460	0.40 324	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.96 462	0.68 337	0.74 404	0.83 379	0.47 273	0.48 375	0.67 414	0.43 403	0.22 493	0.16 461	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.23 508

HCRNet	0.44 373	0.34 525	0.41 279	0.53 577	0.26 358	0.53 371	0.29 222	0.83 408	0.63 312	0.71 382	0.81 367	0.77 453	0.50 389	0.66 403	0.36 343	0.24 522	0.16 461	0.24 512	0.20 473	0.21 457	0.18 407

xxxx	1.01 608	0.22 348	0.43 313	0.36 187	0.21 168	0.82 537	0.36 373	1.32 609	0.88 465	0.71 382	0.94 432	0.97 520	0.63 468	0.64 387	10.58 695	0.20 449	0.16 461	0.18 343	0.17 389	0.19 415	0.19 440

DMCA	0.45 384	0.26 451	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.51 358	0.34 326	0.93 446	0.68 337	0.75 406	0.83 379	0.79 457	0.53 400	0.51 246	0.54 482	0.21 466	0.16 461	0.21 459	0.16 333	0.19 415	0.21 483

ADCRef	0.80 575	0.43 574	1.32 629	0.50 538	0.45 595	1.07 585	0.51 537	1.07 509	0.98 521	1.17 601	1.42 592	0.87 487	0.91 583	0.85 518	3.19 671	0.18 392	0.16 461	0.23 495	0.23 530	0.22 480	0.21 483

ADCP+	1.06 618	0.35 531	1.51 644	0.49 524	0.51 616	1.45 631	0.55 554	1.25 595	1.03 545	1.16 600	1.15 536	1.10 564	1.07 613	1.56 633	6.75 691	0.19 424	0.16 461	0.23 495	0.21 496	0.28 541	0.21 483

RYNet	0.72 559	0.35 531	0.64 491	0.53 577	0.67 642	1.31 620	0.67 591	1.20 569	1.18 589	1.05 578	0.87 405	1.27 589	0.93 593	0.93 552	1.27 625	0.22 493	0.16 461	0.26 544	0.23 530	0.40 602	0.39 611

Selective-IGEV-i16pc	0.56 504	0.20 268	1.13 603	0.40 324	0.31 487	2.00 655	0.66 588	0.68 316	1.11 574	0.51 268	0.81 367	0.68 399	0.36 298	0.67 414	0.40 384	0.31 580	0.17 481	0.17 290	0.18 417	0.19 415	0.20 463

Selective-IGEV-i16pb	1.07 620	0.24 408	9.45 687	0.41 361	0.32 504	1.76 649	0.59 567	1.00 475	1.54 637	0.66 350	1.20 550	0.98 524	0.57 427	0.78 486	0.62 506	0.27 552	0.17 481	0.18 343	0.20 473	0.21 457	0.23 508

WQFJX	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.27 393	0.60 429	0.30 242	0.53 210	0.47 246	0.39 215	0.38 173	0.34 168	0.33 253	0.61 352	0.40 384	0.14 176	0.17 481	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.14 286

NLSM1	0.32 216	0.18 179	0.34 173	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 187	0.57 227	0.50 261	0.37 190	0.53 249	0.29 126	0.28 178	0.54 269	0.32 280	0.16 308	0.17 481	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.12 192

NLCSM	0.34 241	0.21 307	0.34 173	0.44 447	0.29 446	0.54 378	0.36 373	0.52 198	0.47 246	0.46 251	0.37 170	0.34 168	0.34 265	0.71 443	0.41 390	0.16 308	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.17 353	0.16 366

G2L-Stereo	0.49 441	0.23 370	0.48 385	0.43 427	0.26 358	0.47 344	0.42 472	0.93 446	0.78 405	0.84 471	0.86 397	0.91 503	0.52 396	0.78 486	0.70 528	0.20 449	0.17 481	0.22 474	0.18 417	0.17 353	0.21 483

rvit_stereo_0081_aga	0.31 210	0.28 482	0.44 323	0.42 406	0.29 446	0.34 219	0.31 270	0.44 143	0.40 199	0.39 215	0.44 197	0.40 224	0.32 237	0.42 160	0.29 256	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ACV-stereo	0.62 532	0.34 525	1.00 588	0.43 427	0.31 487	1.20 610	0.40 445	0.75 374	0.83 434	0.64 328	0.77 336	2.10 648	1.03 608	0.81 496	0.64 513	0.21 466	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.21 457	0.21 483

ITSA-stereo	0.53 479	0.28 482	0.52 432	0.40 324	0.23 246	0.56 398	0.34 326	1.24 591	1.24 600	0.80 430	0.81 367	0.72 421	0.58 437	0.82 499	0.65 515	0.21 466	0.17 481	0.23 495	0.21 496	0.22 480	0.26 530

rvit_stereo_0080	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

1111x	0.55 493	0.22 348	0.46 353	0.38 249	0.20 137	0.66 472	0.43 479	1.23 584	0.99 526	0.71 382	0.99 464	0.95 515	0.69 506	0.90 536	1.08 609	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.18 407

whm_eth	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

gwcnet-sp	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

scenet	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

ToySt	0.49 441	0.27 468	0.75 547	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 516	0.84 411	0.77 395	0.60 298	0.83 379	0.88 492	0.66 493	0.70 438	0.56 489	0.16 308	0.17 481	0.21 459	0.20 473	0.21 457	0.19 440

ssnet	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

CSP-Net	0.56 504	0.27 468	0.49 398	0.41 361	0.28 418	1.22 612	0.50 521	1.23 584	0.72 358	0.95 540	0.95 441	0.89 496	0.62 462	0.83 507	0.62 506	0.26 542	0.17 481	0.17 290	0.17 389	0.18 381	0.17 389

ICVP	0.46 395	0.25 434	0.38 233	0.48 509	0.28 418	0.58 410	0.43 479	1.00 475	0.70 345	0.67 355	0.95 441	0.75 440	0.55 418	0.53 262	0.54 482	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.17 389	0.19 415	0.20 463
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 512	0.33 520	0.49 398	0.51 554	0.30 465	0.66 472	0.73 616	1.03 493	1.01 537	0.82 452	1.10 513	0.84 474	0.70 519	0.86 523	0.58 492	0.28 563	0.17 481	0.25 525	0.22 514	0.26 526	0.19 440

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 479	0.32 512	0.64 491	0.44 447	0.30 465	0.66 472	0.44 488	1.04 496	0.88 465	0.91 517	0.91 424	0.99 526	0.60 449	0.68 425	0.60 499	0.21 466	0.17 481	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 441	0.26 451	0.35 189	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 373	1.15 547	0.84 439	0.67 355	0.88 413	0.88 492	0.59 445	0.58 320	0.45 431	0.24 522	0.17 481	0.27 557	0.27 577	0.25 519	0.23 508

DRN-Test	0.66 539	0.32 512	0.66 503	0.50 538	0.39 560	1.15 602	0.61 575	1.49 637	1.01 537	1.12 596	1.08 508	1.06 549	0.69 506	0.77 481	0.94 587	0.23 510	0.17 481	0.26 544	0.25 555	0.25 519	0.21 483

WQFJA1	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.50 238	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

WQFJX1	0.33 233	0.19 221	0.34 173	0.41 361	0.28 418	0.53 371	0.33 309	0.51 188	0.50 261	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.31 231	0.69 431	0.39 376	0.15 252	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.14 286

NLMM1	0.33 233	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.25 310	0.55 384	0.33 309	0.55 215	0.63 312	0.42 234	0.44 197	0.30 140	0.25 131	0.63 372	0.38 368	0.16 308	0.18 503	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.13 240

NLMM	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.49 230	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

iinet-f	0.67 544	0.26 451	2.15 658	0.39 281	0.31 487	1.19 609	0.56 560	0.84 411	0.84 439	0.80 430	1.17 543	1.05 547	0.84 570	0.71 443	1.21 620	0.20 449	0.18 503	0.17 290	0.15 299	0.20 433	0.20 463

GLC_STEREO	0.29 184	0.19 221	0.27 55	0.44 447	0.19 96	0.31 175	0.26 165	0.47 161	0.43 218	0.37 190	0.47 212	0.41 233	0.23 108	0.50 238	0.34 309	0.14 176	0.18 503	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.13 240

AACVNet	0.50 457	0.23 370	0.49 398	0.46 493	0.29 446	0.52 363	0.38 412	0.90 437	0.55 283	0.81 443	1.03 484	1.00 530	0.70 519	0.83 507	0.54 482	0.21 466	0.18 503	0.24 512	0.18 417	0.23 497	0.20 463

PSMNet-ADL	0.48 422	0.27 468	0.40 268	0.48 509	0.30 465	0.68 479	0.37 390	0.90 437	0.80 416	0.61 305	0.80 360	0.92 508	0.62 462	0.72 449	0.63 510	0.23 510	0.18 503	0.18 343	0.20 473	0.22 480	0.20 463

delet	0.55 493	0.24 408	0.55 450	0.44 447	0.33 516	1.07 585	0.50 521	1.00 475	0.86 452	0.85 475	0.96 445	0.90 501	0.63 468	0.83 507	0.74 539	0.18 392	0.18 503	0.20 417	0.21 496	0.16 313	0.15 318

aanetorigin	0.83 585	0.56 613	1.87 653	0.49 524	0.38 554	0.56 398	0.66 588	0.70 340	1.00 533	2.42 669	2.02 639	1.31 595	1.18 623	0.93 552	1.13 616	0.20 449	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.27 537	0.30 563

EDNetEfficientorigin	9.93 697	1.15 663	175.16 728	0.48 509	0.36 537	1.04 582	0.68 596	1.24 591	2.69 672	3.17 683	2.50 652	2.30 653	2.07 668	1.76 646	2.21 658	0.20 449	0.18 503	0.24 512	0.19 448	0.51 630	0.50 644

EDNetEfficient	1.46 648	0.80 641	6.12 682	0.47 501	0.39 560	0.69 481	0.83 627	0.90 437	2.77 674	3.50 686	1.96 636	1.66 634	2.03 667	1.26 609	4.18 681	0.21 466	0.18 503	0.21 459	0.20 473	0.41 608	0.39 611

ac_64	0.52 472	0.22 348	0.50 411	0.45 472	0.28 418	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.61 299	0.91 517	0.83 379	1.07 554	0.68 502	0.74 463	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.15 318

DMCA-RVC	0.51 464	0.30 503	0.59 465	0.50 538	0.32 504	0.54 378	0.38 412	0.86 418	0.68 337	0.94 532	0.86 397	0.91 503	0.68 502	0.70 438	0.59 497	0.23 510	0.18 503	0.31 583	0.23 530	0.26 526	0.19 440

FADNet-RVC-Resample	0.56 504	0.33 520	1.16 606	0.49 524	0.34 525	0.71 491	0.43 479	1.01 485	0.93 500	0.82 452	0.87 405	0.74 438	0.67 496	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.18 503	0.26 544	0.27 577	0.26 526	0.27 540

FADNet_RVC	0.55 493	0.37 543	1.17 611	0.44 447	0.31 487	0.56 398	0.34 326	1.06 505	0.88 465	0.67 355	0.90 421	0.61 357	0.65 485	0.93 552	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.26 544	0.23 530	0.31 560	0.28 547

DispFullNet	1.60 653	2.63 694	2.75 666	2.56 689	1.79 681	1.24 615	0.47 502	1.37 622	1.45 630	1.87 651	1.50 605	1.55 629	2.46 671	2.04 659	1.04 606	0.59 652	0.18 503	2.32 684	0.68 663	2.29 687	1.14 676

PWC_ROB	0.87 589	0.52 607	1.28 622	0.50 538	0.32 504	0.91 552	0.37 390	1.36 620	1.46 631	1.61 638	2.59 657	1.16 579	1.01 607	1.34 620	1.40 633	0.25 532	0.18 503	0.28 565	0.20 473	0.29 545	0.28 547

z-mn7	1.00 607	0.50 595	1.70 649	0.53 577	0.36 537	1.75 648	0.71 612	1.22 579	2.28 663	0.96 541	2.54 653	1.42 615	0.95 597	2.19 665	1.54 636	0.22 493	0.19 521	0.21 459	0.20 473	0.27 537	0.25 524

w-ln-seven-2	0.76 565	0.43 574	2.32 660	0.52 567	0.38 554	0.90 551	0.65 585	1.11 526	1.12 579	1.19 605	1.28 565	1.09 560	0.99 603	1.07 579	0.87 567	0.20 449	0.19 521	0.23 495	0.22 514	0.26 526	0.22 501

S2M2_L	0.26 137	0.22 348	0.33 152	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 53	0.41 203	0.25 74	0.36 165	0.30 140	0.25 131	0.30 46	0.26 194	0.22 493	0.19 521	0.17 290	0.19 448	0.21 457	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.49 441	0.27 468	0.53 439	0.39 281	0.29 446	0.51 358	0.26 165	0.75 374	0.75 378	1.11 595	0.75 326	1.05 547	0.72 527	0.60 343	0.47 448	0.20 449	0.19 521	0.24 512	0.20 473	0.25 519	0.30 563

CAS++	0.32 216	0.24 408	0.36 201	0.37 211	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 261	0.47 257	0.45 201	0.26 106	0.21 80	0.49 230	0.24 134	0.23 510	0.19 521	0.22 474	0.17 389	0.21 457	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 565	0.40 566	1.34 631	0.50 538	0.40 565	1.44 630	0.83 627	1.15 547	1.16 585	1.25 617	1.20 550	1.13 574	0.81 559	1.16 593	1.00 601	0.22 493	0.19 521	0.24 512	0.23 530	0.28 541	0.26 530

CRFU-Net	0.57 512	0.27 468	0.57 460	0.46 493	0.30 465	1.20 610	0.52 540	1.10 520	0.56 290	1.00 559	0.98 459	1.06 549	0.79 554	0.81 496	0.71 533	0.21 466	0.19 521	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.19 440

AASNet	0.53 479	0.25 434	0.52 432	0.49 524	0.32 504	0.74 500	0.40 445	1.50 638	0.86 452	0.86 482	0.92 428	0.64 372	0.59 445	0.59 337	0.79 546	0.23 510	0.19 521	0.20 417	0.16 333	0.21 457	0.19 440

RTSC	0.87 589	0.48 587	1.23 618	0.52 567	0.37 544	1.13 599	0.50 521	1.34 613	1.79 651	1.51 631	1.24 558	1.12 568	0.81 559	1.62 637	2.16 657	0.25 532	0.19 521	0.23 495	0.24 546	0.30 554	0.31 573

ADCL	1.04 613	0.38 553	1.35 632	0.50 538	0.39 560	1.61 640	0.89 635	1.29 603	1.39 623	1.29 619	1.50 605	1.24 585	1.24 628	1.37 626	4.87 684	0.21 466	0.19 521	0.25 525	0.25 555	0.29 545	0.27 540

CVANet_RVC	0.57 512	0.33 520	0.44 323	0.47 501	0.32 504	0.67 477	0.61 575	1.05 501	0.93 500	0.85 475	1.04 490	1.01 534	0.73 530	0.83 507	0.52 474	0.29 570	0.19 521	0.27 557	0.25 555	0.31 560	0.21 483

StereoDRNet	0.64 535	0.33 520	0.68 512	0.51 554	0.43 584	1.03 578	0.53 545	1.47 634	0.99 526	1.10 593	0.87 405	1.07 554	0.71 523	0.82 499	0.88 571	0.23 510	0.19 521	0.25 525	0.23 530	0.27 537	0.19 440

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.24 408	0.50 411	0.44 447	0.27 393	0.34 219	0.35 351	0.45 150	0.62 301	0.37 190	0.47 212	0.42 243	0.35 271	0.40 138	0.36 343	0.22 493	0.20 533	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.14 286

DualNet (step1)	0.57 512	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.41 626	0.20 533	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

test_sample7	0.52 472	0.29 494	0.50 411	0.36 187	0.27 393	0.62 440	0.41 462	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.26 542	0.20 533	0.27 557	0.26 570	0.27 537	0.24 517

NINENet	0.50 457	0.29 494	0.51 426	0.45 472	0.32 504	0.70 486	0.34 326	1.10 520	0.88 465	0.80 430	0.94 432	0.65 385	0.49 379	0.73 456	0.51 467	0.22 493	0.20 533	0.25 525	0.18 417	0.22 480	0.21 483

RAFT + AFF	0.53 479	0.29 494	0.75 547	0.51 554	0.32 504	0.63 453	0.60 570	1.00 475	0.91 489	0.78 423	0.87 405	0.83 471	0.58 437	0.80 493	0.47 448	0.17 357	0.20 533	0.23 495	0.22 514	0.18 381	0.18 407

UPFNet	0.53 479	0.24 408	0.51 426	0.45 472	0.38 554	0.84 543	0.49 516	0.99 471	0.75 378	0.87 490	0.88 413	0.86 481	0.64 479	0.80 493	0.71 533	0.20 449	0.20 533	0.20 417	0.20 473	0.19 415	0.15 318

HGLStereo	0.56 504	0.28 482	0.57 460	0.50 538	0.37 544	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.78 405	0.86 482	1.14 530	0.89 496	0.82 563	0.76 473	0.73 536	0.21 466	0.20 533	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.21 483

hitnet-ft	0.55 493	0.27 468	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 517	0.40 445	0.92 444	0.90 482	0.82 452	1.01 470	1.13 574	0.70 519	0.78 486	0.67 521	0.28 563	0.20 533	0.28 565	0.22 514	0.29 545	0.26 530

DLCB_ROB	0.58 519	0.28 482	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.77 513	0.50 521	0.99 471	0.92 494	1.04 576	1.14 530	1.21 582	0.69 506	0.88 528	0.69 525	0.20 449	0.20 533	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.18 407

PSMNet_ROB	0.64 535	0.37 543	0.65 497	0.56 595	0.42 578	0.97 566	0.83 627	1.21 571	0.92 494	0.79 428	1.02 479	1.08 556	0.63 468	0.82 499	0.91 585	0.29 570	0.20 533	0.31 583	0.31 599	0.26 526	0.23 508

zh-mn7	1.08 623	0.65 627	4.00 676	0.52 567	0.38 554	1.16 605	0.62 577	1.15 547	1.77 650	1.74 646	2.31 643	1.17 580	0.91 583	2.10 660	1.77 645	0.24 522	0.21 543	0.22 474	0.22 514	0.25 519	0.28 547

w-ln-seven	0.96 602	0.48 587	2.41 663	0.54 584	0.50 612	1.41 626	0.70 606	1.67 655	1.81 652	1.49 628	1.50 605	1.26 587	0.87 576	1.15 591	1.80 649	0.23 510	0.21 543	0.25 525	0.25 555	0.31 560	0.26 530

WZ-Net	1.19 634	0.59 617	4.07 677	0.62 619	0.51 616	1.34 621	1.31 670	1.32 609	1.74 649	1.53 634	1.65 616	1.74 637	1.28 632	2.25 667	2.01 654	0.27 552	0.21 543	0.23 495	0.25 555	0.40 602	0.39 611

SACVNet	0.58 519	0.34 525	0.55 450	0.55 592	0.36 537	0.63 453	0.48 510	1.13 534	0.77 395	1.02 567	1.06 502	1.02 539	0.74 533	0.90 536	0.51 467	0.27 552	0.21 543	0.25 525	0.24 546	0.29 545	0.36 597

pcwnet_v2	0.58 519	0.28 482	0.84 564	0.45 472	0.35 532	0.61 432	0.35 351	1.27 599	1.21 595	0.99 554	1.27 563	0.72 421	0.58 437	0.67 414	0.48 452	0.27 552	0.21 543	0.24 512	0.23 530	0.29 545	0.29 554

DSFCA	0.55 493	0.25 434	0.62 476	0.40 324	0.36 537	0.74 500	0.52 540	1.04 496	0.82 429	1.06 582	0.84 384	0.89 496	0.63 468	0.99 562	0.58 492	0.25 532	0.21 543	0.21 459	0.21 496	0.21 457	0.19 440

ETE_ROB	0.70 551	0.49 591	0.73 536	0.56 595	0.36 537	0.79 520	0.87 634	1.14 543	0.93 500	1.19 605	1.18 545	1.39 612	0.82 563	0.99 562	0.80 548	0.26 542	0.21 543	0.31 583	0.26 570	0.33 573	0.34 590

GASNet	0.67 544	0.72 633	0.96 583	0.70 640	0.48 608	0.62 440	0.47 502	1.08 513	1.03 545	0.94 532	0.82 373	0.93 511	0.83 568	1.33 618	0.80 548	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.28 583	0.44 614	0.24 517

ssnet_v2	0.58 519	0.28 482	0.56 456	0.43 427	0.29 446	0.95 561	0.59 567	1.13 534	0.99 526	0.93 529	0.80 360	0.99 526	0.64 479	0.82 499	0.94 587	0.25 532	0.22 550	0.23 495	0.24 546	0.20 433	0.19 440

Wz-Net-LNSev	0.71 555	0.51 599	1.36 636	0.50 538	0.41 572	1.15 602	0.69 601	1.21 571	1.07 567	1.02 567	1.12 518	1.08 556	0.87 576	0.89 534	0.89 581	0.24 522	0.22 550	0.21 459	0.19 448	0.26 526	0.26 530

sCroCo_RVC	0.35 257	0.28 482	0.69 518	0.51 554	0.39 560	0.41 305	0.31 270	0.49 175	0.45 234	0.31 142	0.48 215	0.38 204	0.32 237	0.46 204	0.32 280	0.21 466	0.22 550	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.20 463

RTS	1.98 664	0.96 654	11.36 691	0.65 627	0.57 631	2.77 670	1.40 674	1.39 624	2.26 661	1.89 652	2.56 654	1.32 600	1.25 629	5.20 688	4.05 679	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

RTSA	1.98 664	0.96 654	11.36 691	0.65 627	0.57 631	2.77 670	1.40 674	1.39 624	2.26 661	1.89 652	2.56 654	1.32 600	1.25 629	5.20 688	4.05 679	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

MDST_ROB	0.91 597	0.27 468	0.85 565	0.63 621	0.41 572	2.53 664	0.71 612	1.60 649	1.13 580	2.83 676	1.73 622	0.97 520	0.69 506	1.61 636	0.73 536	0.25 532	0.22 550	0.32 589	0.28 583	0.25 519	0.24 517

PDISCO_ROB	0.91 597	0.48 587	1.06 594	0.99 654	0.97 659	1.67 645	0.63 579	1.64 653	1.59 642	1.06 582	1.18 545	1.31 595	0.79 554	1.55 631	0.97 593	0.49 641	0.22 550	0.45 626	0.40 626	0.45 618	0.37 602

LALA_ROB	0.74 562	0.43 574	0.69 518	0.54 584	0.40 565	1.01 573	0.95 643	1.21 571	1.07 567	1.22 612	1.12 518	1.56 630	0.79 554	1.04 575	0.86 561	0.33 601	0.22 550	0.35 598	0.30 591	0.35 584	0.31 573

PWCDC_ROB	0.89 593	0.49 591	0.80 561	0.74 644	0.40 565	1.03 578	0.39 434	1.33 611	2.35 668	1.02 567	3.77 675	0.81 469	0.92 588	1.20 599	0.90 583	0.34 607	0.22 550	0.24 512	0.20 473	0.34 579	0.29 554

AANet	1.13 627	1.01 659	2.99 668	0.44 447	0.37 544	0.91 552	0.54 549	1.27 599	2.31 666	2.35 667	2.37 649	2.22 650	1.53 644	1.18 596	1.43 634	0.32 592	0.23 560	0.28 565	0.25 555	0.35 584	0.33 582

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 543	0.70 522	0.53 577	0.46 603	0.43 316	0.36 373	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 324	0.59 345	0.43 344	0.63 372	0.43 403	0.32 592	0.23 560	0.35 598	0.25 555	0.30 554	0.25 524

coex-ft	6.43 694	1.51 675	87.33 727	0.49 524	0.38 554	1.34 621	1.21 661	1.16 555	8.09 693	12.12 702	2.79 661	2.77 663	3.31 683	1.16 593	3.15 670	0.24 522	0.23 560	0.27 557	0.24 546	0.45 618	0.37 602

fast-acv-ft	0.64 535	0.30 503	0.73 536	0.45 472	0.34 525	1.17 606	0.49 516	0.86 418	0.98 521	1.02 567	1.36 579	1.29 592	0.85 571	0.76 473	0.81 551	0.21 466	0.23 560	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.20 463

Wz-Net-SNSev	0.91 597	0.73 634	2.13 657	0.56 595	0.45 595	0.95 561	1.13 656	1.34 613	1.24 600	1.02 567	1.30 572	1.46 618	0.86 573	1.81 648	1.50 635	0.25 532	0.23 560	0.25 525	0.26 570	0.32 566	0.29 554

dad	0.58 519	0.50 595	0.64 491	0.43 427	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.78 390	1.25 606	1.01 564	1.17 543	1.15 578	0.53 400	0.68 425	0.50 457	0.35 611	0.23 560	0.37 608	0.21 496	0.29 545	0.20 463

STTStereo	0.55 493	0.37 543	0.76 552	0.44 447	0.31 487	0.60 429	0.44 488	0.96 462	0.86 452	0.99 554	0.90 421	0.96 518	0.58 437	0.71 443	0.61 503	0.25 532	0.23 560	0.26 544	0.32 606	0.24 510	0.23 508

DANet	0.71 555	0.45 583	0.91 579	0.59 607	0.40 565	0.81 529	0.40 445	0.97 466	0.84 439	1.20 610	1.22 552	1.33 603	0.88 580	1.16 593	1.24 621	0.27 552	0.23 560	0.31 583	0.25 555	0.35 584	0.32 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 479	0.34 525	0.59 465	0.41 361	0.30 465	0.50 354	0.43 479	1.19 564	0.70 345	0.85 475	1.05 495	0.86 481	0.55 418	0.84 512	0.51 467	0.29 570	0.23 560	0.22 474	0.22 514	0.26 526	0.25 524

StereoVision	0.42 355	0.28 482	0.45 336	0.49 524	0.28 418	0.38 268	0.38 412	0.72 353	0.62 301	0.44 241	1.14 530	0.54 308	0.39 322	0.56 287	0.34 309	0.21 466	0.24 569	0.25 525	0.24 546	0.26 526	0.16 366

SQANet	0.82 579	0.74 635	0.67 507	1.13 662	0.98 661	1.11 594	0.47 502	1.07 509	0.83 434	0.91 517	1.05 495	1.03 541	0.74 533	1.01 566	0.64 513	0.61 653	0.24 569	1.03 663	0.35 614	1.18 667	0.58 650

Anonymous3	0.46 395	0.34 525	0.86 570	0.50 538	0.37 544	0.81 529	0.50 521	0.72 353	0.65 325	0.51 268	0.65 289	0.45 263	0.45 360	0.64 387	0.38 368	0.24 522	0.24 569	0.22 474	0.21 496	0.23 497	0.23 508

GwcNet	0.69 549	0.36 536	1.10 599	0.51 554	0.42 578	1.08 589	0.50 521	1.21 571	1.16 585	1.00 559	1.37 582	1.06 549	0.79 554	0.92 546	0.94 587	0.25 532	0.24 569	0.24 512	0.22 514	0.23 497	0.26 530

AF-Net	0.81 578	0.39 561	0.68 512	0.64 622	0.54 623	0.91 552	0.51 537	1.61 651	1.31 616	0.96 541	2.02 639	1.46 618	1.26 631	1.11 588	0.99 597	0.32 592	0.24 569	0.39 613	0.27 577	0.30 554	0.25 524

XQC	0.89 593	0.65 627	1.31 627	0.67 633	0.52 620	1.22 612	0.68 596	1.26 597	1.52 634	1.14 599	1.11 514	1.28 591	1.04 610	1.40 628	1.77 645	0.38 619	0.24 569	0.37 608	0.31 599	0.53 635	0.47 637

ADCMid	1.14 628	0.52 607	2.23 659	0.53 577	0.43 584	1.07 585	0.75 618	1.23 584	1.05 555	2.15 661	1.44 598	1.50 624	1.43 640	1.56 633	5.01 685	0.26 542	0.24 569	0.29 574	0.31 599	0.37 595	0.33 582

SANet	1.07 620	0.41 570	1.06 594	0.48 509	0.30 465	1.41 626	0.94 642	1.42 629	3.36 681	1.58 635	2.43 650	2.33 655	1.70 655	1.34 620	1.07 608	0.28 563	0.24 569	0.26 544	0.23 530	0.34 579	0.30 563

rvit_0105_5	0.42 355	0.31 508	0.73 536	0.50 538	0.29 446	0.44 324	0.42 472	0.61 258	0.74 373	0.51 268	0.51 233	0.60 351	0.47 370	0.57 299	0.38 368	0.27 552	0.25 577	0.25 525	0.23 530	0.22 480	0.18 407

psm_up	0.55 493	0.26 451	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.65 470	0.56 560	1.04 496	0.82 429	0.82 452	0.88 413	1.01 534	0.94 594	0.74 463	0.61 503	0.21 466	0.25 577	0.26 544	0.23 530	0.21 457	0.20 463

FADNet-RVC	0.60 529	0.53 610	1.14 605	0.46 493	0.39 560	0.61 432	0.39 434	1.12 532	0.87 461	0.70 375	0.84 384	1.04 543	0.55 418	0.94 559	0.69 525	0.26 542	0.25 577	0.28 565	0.28 583	0.31 560	0.31 573

Nwc_Net	0.78 571	0.38 553	0.73 536	0.60 613	0.55 625	1.05 583	0.55 554	1.67 655	1.05 555	0.88 500	1.86 631	1.40 614	1.09 614	1.10 586	0.87 567	0.30 577	0.25 577	0.36 603	0.38 619	0.29 545	0.29 554

STTRV1_RVC	0.82 579	0.59 617	1.16 606	0.67 633	0.81 649	1.11 594	0.63 579	1.30 606	1.11 574	0.98 551	1.33 576	1.08 556	0.95 597	1.26 609	0.87 567	0.55 651	0.25 577	0.43 622	0.39 623	0.58 644	0.40 614

DPSNet	0.99 606	0.42 572	1.88 654	0.53 577	0.41 572	1.59 639	1.26 665	2.21 668	1.43 626	1.10 593	1.11 514	1.46 618	1.95 665	1.34 620	1.26 623	0.34 607	0.25 577	0.25 525	0.21 496	0.46 621	0.37 602

XPNet_ROB	0.70 551	0.35 531	0.68 512	0.52 567	0.40 565	0.79 520	0.85 633	1.16 555	0.94 507	1.33 622	1.15 536	1.38 611	0.83 568	1.03 573	0.90 583	0.32 592	0.25 577	0.26 544	0.24 546	0.31 560	0.28 547

zh-sn7	1.09 624	0.75 636	3.23 670	0.57 601	0.42 578	1.11 594	0.89 635	1.19 564	1.27 610	1.41 626	1.98 637	1.25 586	1.47 642	1.99 657	2.62 666	0.26 542	0.26 584	0.26 544	0.27 577	0.35 584	0.30 563

TCMNet	0.66 539	0.39 561	0.98 586	0.59 607	0.61 636	0.96 564	0.55 554	1.05 501	0.90 482	0.84 471	1.14 530	0.89 496	0.65 485	0.85 518	1.01 602	0.26 542	0.26 584	0.31 583	0.28 583	0.32 566	0.29 554

ISRNet	0.56 504	0.24 408	0.66 503	0.56 595	0.36 537	0.44 324	0.25 144	0.82 403	0.84 439	1.07 585	1.25 560	0.91 503	0.60 449	0.66 403	0.58 492	0.35 611	0.26 584	0.36 603	0.33 609	0.30 554	0.42 619

rvit_0105_6	0.38 306	0.28 482	0.64 491	0.50 538	0.30 465	0.39 281	0.38 412	0.51 188	0.67 332	0.40 224	0.45 201	0.50 289	0.41 336	0.54 269	0.36 343	0.27 552	0.26 584	0.24 512	0.21 496	0.22 480	0.16 366

rvit_0105_4	0.41 346	0.29 494	0.71 527	0.50 538	0.29 446	0.41 305	0.41 462	0.55 215	0.73 365	0.45 244	0.48 215	0.55 313	0.44 355	0.57 299	0.36 343	0.28 563	0.26 584	0.25 525	0.22 514	0.23 497	0.18 407

SHD	0.93 600	0.50 595	1.18 612	0.59 607	0.46 603	0.97 566	0.48 510	1.70 657	2.15 659	1.58 635	1.37 582	1.42 615	1.19 625	1.31 616	1.60 638	0.31 580	0.26 584	0.32 589	0.33 609	0.40 602	0.42 619

GANet	0.70 551	0.37 543	0.55 450	0.51 554	0.34 525	0.94 558	0.96 644	1.08 513	0.94 507	1.04 576	1.98 637	1.13 574	0.88 580	1.12 589	0.66 518	0.25 532	0.26 584	0.27 557	0.22 514	0.31 560	0.22 501

PS-NSSS	0.58 519	0.44 579	0.62 476	0.42 406	0.33 516	0.66 472	0.58 564	1.02 489	0.86 452	0.77 419	1.28 565	0.72 421	0.64 479	0.82 499	0.59 497	0.31 580	0.26 584	0.40 616	0.27 577	0.33 573	0.26 530

NCCL2	0.72 559	0.41 570	0.65 497	0.64 622	0.44 591	0.98 570	1.20 659	1.11 526	1.00 533	0.98 551	0.96 445	1.49 623	0.87 576	0.90 536	0.79 546	0.31 580	0.26 584	0.39 613	0.39 623	0.32 566	0.32 577

PSMNet-RUCA	0.76 565	0.75 636	1.08 598	1.01 657	0.90 653	0.69 481	0.50 521	1.11 526	1.03 545	0.78 423	1.11 514	0.80 466	0.72 527	0.88 528	0.63 510	0.53 649	0.27 593	0.76 653	0.46 637	0.66 649	0.47 637

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 525	0.77 557	0.54 584	0.31 487	0.49 352	0.47 502	0.63 271	0.79 414	0.65 337	0.59 272	0.64 372	0.50 389	0.65 394	0.39 376	0.29 570	0.27 593	0.29 574	0.28 583	0.21 457	0.20 463

Syn2CoEx	0.71 555	0.51 599	0.95 581	0.64 622	0.45 595	0.91 552	0.53 545	1.48 635	1.13 580	0.93 529	1.35 578	1.02 539	0.99 603	0.92 546	0.80 548	0.30 577	0.27 593	0.28 565	0.24 546	0.23 497	0.24 517

SGM_RVC	0.97 604	0.28 482	0.41 279	0.39 281	0.22 197	1.55 636	0.73 616	1.51 641	1.25 606	2.25 665	1.92 633	2.58 660	1.56 648	2.02 658	1.19 619	0.27 552	0.27 593	0.27 557	0.25 555	0.25 519	0.25 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 555	0.37 543	0.89 576	0.56 595	0.45 595	1.18 608	0.68 596	1.41 628	0.85 447	0.81 443	1.15 536	1.04 543	0.81 559	1.10 586	1.17 617	0.26 542	0.28 597	0.32 589	0.31 599	0.29 545	0.30 563

FAT-Stereo	0.73 561	0.33 520	0.75 547	0.49 524	0.37 544	0.71 491	0.59 567	1.36 620	1.30 615	1.03 575	1.40 588	1.59 633	1.15 619	0.87 525	0.86 561	0.28 563	0.28 597	0.28 565	0.23 530	0.28 541	0.38 608

DeepPrunerF	0.89 593	0.52 607	3.43 672	0.68 637	0.81 649	0.72 498	0.72 614	1.22 579	1.99 657	0.93 529	1.01 470	0.87 487	0.86 573	1.08 582	0.95 590	0.34 607	0.28 597	0.43 622	0.39 623	0.30 554	0.32 577

AnyNet_C32	1.16 632	0.62 624	2.40 662	0.57 601	0.55 625	1.41 626	1.34 671	1.18 563	1.24 600	1.49 628	1.42 592	1.39 612	1.20 627	1.55 631	4.82 683	0.29 570	0.28 597	0.29 574	0.34 611	0.38 599	0.42 619

ADCPNet	1.03 612	0.48 587	2.70 665	0.54 584	0.42 578	1.40 624	0.75 618	1.13 534	1.07 567	1.22 612	1.42 592	1.68 635	1.09 614	1.36 625	3.45 675	0.30 577	0.28 597	0.29 574	0.32 606	0.37 595	0.35 595

DStereoSA	1.73 658	0.63 625	1.57 646	0.80 648	0.79 648	1.26 617	1.30 666	1.34 613	1.43 626	1.24 615	7.52 698	0.92 508	7.68 694	1.65 644	2.29 664	0.41 626	0.29 602	0.63 649	0.60 658	1.04 663	1.18 681

rvit_105_1	0.54 491	0.40 566	0.76 552	0.58 603	0.37 544	0.59 422	0.68 596	0.70 340	0.94 507	0.82 452	0.69 304	0.73 432	0.58 437	0.78 486	0.54 482	0.32 592	0.29 602	0.31 583	0.34 611	0.23 497	0.20 463

DGSMNet	0.76 565	0.55 612	1.29 625	0.58 603	0.62 637	0.94 558	0.70 606	1.26 597	1.11 574	0.83 464	1.24 558	1.00 530	0.71 523	1.03 573	0.81 551	0.34 607	0.29 602	0.41 620	0.40 626	0.57 641	0.55 649

G-Net	0.95 601	0.46 585	1.04 592	0.64 622	0.48 608	2.12 660	0.64 583	1.01 485	0.87 461	1.75 647	2.82 664	1.30 594	1.64 654	1.06 576	0.96 592	0.36 615	0.29 602	0.35 598	0.25 555	0.45 618	0.42 619

stereogan	0.80 575	0.31 508	0.71 527	0.59 607	0.50 612	1.72 647	0.48 510	1.35 617	1.37 620	1.00 559	1.46 603	1.56 630	0.95 597	1.29 613	0.84 556	0.28 563	0.29 602	0.29 574	0.25 555	0.38 599	0.38 608

FINET	0.67 544	0.42 572	1.00 588	0.46 493	0.43 584	0.83 540	0.89 635	1.08 513	1.50 633	0.87 490	1.14 530	0.71 412	0.68 502	0.92 546	0.70 528	0.36 615	0.30 607	0.26 544	0.24 546	0.35 584	0.33 582

FADNet	0.61 531	0.51 599	1.10 599	0.45 472	0.44 591	0.65 470	0.41 462	1.19 564	1.05 555	0.70 375	0.84 384	0.98 524	0.66 493	0.82 499	0.50 457	0.29 570	0.30 607	0.27 557	0.30 591	0.46 621	0.35 595

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 544	0.81 642	0.73 536	0.53 577	0.37 544	1.40 624	0.53 545	1.04 496	0.79 414	0.88 500	0.94 432	0.95 515	0.53 400	0.93 552	0.58 492	0.39 621	0.30 607	0.57 645	0.31 599	0.53 635	0.30 563

RP	0.76 565	0.36 536	0.63 486	0.66 630	0.58 633	0.80 524	0.55 554	1.14 543	1.22 597	0.97 546	1.65 616	1.43 617	1.32 633	1.01 566	0.84 556	0.33 601	0.30 607	0.36 603	0.30 591	0.34 579	0.34 590

RGC	0.79 574	0.59 617	0.71 527	0.65 627	0.65 640	0.92 557	0.58 564	1.29 603	1.05 555	1.07 585	1.45 601	1.47 621	1.03 608	1.21 603	0.88 571	0.32 592	0.30 607	0.48 635	0.40 626	0.37 595	0.37 602

NCC-stereo	0.78 571	0.40 566	0.76 552	0.61 615	0.67 642	0.81 529	0.69 601	1.54 646	1.11 574	0.90 512	1.36 579	1.33 603	1.16 620	1.19 597	0.88 571	0.31 580	0.30 607	0.37 608	0.48 646	0.33 573	0.33 582

Abc-Net	0.78 571	0.40 566	0.76 552	0.61 615	0.67 642	0.81 529	0.69 601	1.54 646	1.11 574	0.90 512	1.36 579	1.33 603	1.16 620	1.19 597	0.88 571	0.31 580	0.30 607	0.37 608	0.48 646	0.33 573	0.33 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 549	0.44 579	0.69 518	0.51 554	0.33 516	0.97 566	1.06 651	1.22 579	1.19 591	1.24 615	0.96 445	1.08 556	0.78 552	1.20 599	0.67 521	0.24 522	0.30 607	0.23 495	0.24 546	0.23 497	0.25 524

CBMV	0.64 535	0.35 531	0.41 279	0.42 406	0.25 310	1.01 573	0.77 620	1.13 534	1.09 572	1.17 601	1.22 552	1.04 543	0.75 537	0.88 528	0.63 510	0.28 563	0.30 607	0.34 596	0.30 591	0.26 526	0.26 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoFS	1.87 661	0.85 647	1.03 591	0.75 647	0.62 637	2.04 657	0.65 585	1.74 659	1.55 638	1.52 633	1.90 632	2.36 656	12.92 700	3.85 684	1.74 642	0.44 631	0.31 616	0.82 658	0.46 637	0.84 654	1.10 675

YMNet	0.66 539	0.38 553	0.90 577	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 603	1.29 569	1.12 568	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 616	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

YMNet_1	0.66 539	0.38 553	0.90 577	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 603	1.29 569	1.12 568	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 616	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

Wz-Net-TNSev	1.14 628	1.06 662	4.32 679	0.49 524	0.42 578	1.51 634	1.11 655	1.48 635	1.40 625	1.22 612	1.26 562	1.58 632	1.43 640	1.76 646	1.70 640	0.32 592	0.31 616	0.26 544	0.30 591	0.41 608	0.41 618

S-Stereo	0.74 562	0.35 531	0.96 583	0.56 595	0.45 595	0.82 537	0.60 570	1.24 591	1.60 645	0.96 541	1.41 590	1.12 568	0.94 594	0.80 493	1.04 606	0.26 542	0.31 616	0.28 565	0.25 555	0.32 566	0.47 637

CSAN	0.83 585	0.49 591	0.77 557	0.60 613	0.41 572	1.14 600	1.06 651	1.19 564	1.46 631	1.32 620	1.43 595	1.37 610	1.19 625	1.27 612	0.86 561	0.39 621	0.31 616	0.36 603	0.37 616	0.35 584	0.34 590

UDG	0.88 591	0.82 645	0.67 507	1.00 656	0.96 658	1.02 575	0.57 563	1.13 534	0.99 526	0.90 512	0.97 458	1.31 595	0.99 603	0.85 518	0.84 556	0.54 650	0.32 622	1.77 672	0.40 626	0.94 658	0.66 653

psmorigin	0.82 579	0.51 599	2.09 656	0.49 524	0.41 572	0.85 544	0.50 521	1.04 496	0.88 465	1.45 627	1.43 595	1.50 624	1.06 611	1.22 605	0.97 593	0.31 580	0.32 622	0.27 557	0.27 577	0.33 573	0.42 619

edge stereo	0.76 565	0.38 553	0.74 541	0.52 567	0.43 584	0.80 524	0.53 545	1.28 602	1.06 561	1.28 618	1.38 587	1.81 638	1.11 616	1.08 582	0.85 560	0.33 601	0.32 622	0.41 620	0.28 583	0.32 566	0.36 597

ADCS	1.51 650	0.61 621	3.42 671	0.59 607	0.51 616	1.27 618	1.08 654	1.59 648	1.81 652	1.91 655	1.66 618	1.51 627	1.42 639	1.94 655	8.60 693	0.33 601	0.32 622	0.33 594	0.36 615	0.44 614	0.42 619

AnyNet_C01	1.56 651	1.05 660	7.45 684	0.64 622	0.54 623	1.99 654	1.38 673	1.43 631	1.36 618	1.63 641	1.92 633	1.84 640	1.33 635	2.40 669	4.03 678	0.33 601	0.32 622	0.32 589	0.34 611	0.44 614	0.45 630

FBW_ROB	0.88 591	0.50 595	0.85 565	0.55 592	0.40 565	1.17 606	0.78 622	1.50 638	1.37 620	1.33 622	1.27 563	1.48 622	1.00 606	2.57 673	0.98 596	0.25 532	0.32 622	0.45 626	0.30 591	0.34 579	0.28 547

SGM-ForestM	4.04 685	0.32 512	0.46 353	0.43 427	0.27 393	7.50 693	1.45 678	3.84 687	4.24 688	8.19 700	6.76 696	19.00 710	9.08 695	10.74 700	6.62 690	0.31 580	0.33 628	0.32 589	0.32 606	0.29 545	0.29 554

SGM-Forest	0.62 532	0.32 512	0.39 255	0.43 427	0.30 465	1.02 575	0.55 554	1.09 517	1.05 555	1.06 582	1.18 545	1.10 564	0.67 496	0.88 528	0.62 506	0.31 580	0.33 628	0.33 594	0.30 591	0.30 554	0.28 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 579	0.96 654	0.85 565	0.58 603	0.45 595	1.27 618	0.70 606	1.17 560	1.02 540	0.83 464	1.23 556	0.90 501	0.77 547	1.06 576	0.69 525	0.46 635	0.34 630	1.71 671	0.38 619	0.59 645	0.36 597

WCMA_ROB	1.14 628	0.36 536	0.76 552	0.49 524	0.44 591	1.23 614	0.67 591	1.11 526	1.23 598	2.84 677	3.95 681	3.28 671	1.83 661	1.25 608	0.99 597	0.44 631	0.34 630	0.34 596	0.37 616	0.41 608	0.40 614

DStereoO	0.96 602	0.70 632	0.72 532	0.62 619	0.45 595	0.74 500	0.92 641	1.09 517	1.29 614	1.19 605	1.23 556	0.99 526	1.71 656	1.29 613	0.99 597	2.01 687	0.35 632	0.77 654	0.30 591	1.42 669	0.38 608

ACVNet-4b	1.35 643	1.31 668	1.10 599	1.90 679	1.59 673	1.92 652	0.77 620	1.52 644	1.62 646	1.05 578	1.60 614	2.11 649	0.94 594	1.64 640	0.77 545	1.30 676	0.35 632	2.03 679	0.67 662	1.88 681	0.84 660

MeshStereo	1.34 641	0.43 574	0.54 445	0.44 447	0.34 525	1.66 643	0.60 570	1.94 662	1.37 620	4.47 690	3.25 666	4.71 681	1.94 664	1.92 653	1.17 617	0.35 611	0.35 632	0.37 608	0.31 599	0.32 566	0.32 577
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
PVD	1.28 640	0.67 630	1.28 622	0.74 644	0.62 637	1.50 633	0.84 630	1.99 664	2.96 675	2.18 662	2.36 648	1.85 642	1.95 665	1.92 653	1.94 652	0.39 621	0.36 635	0.49 638	0.37 616	0.51 630	0.64 651

MFN_U_SF_RVC	1.09 624	0.59 617	1.97 655	0.67 633	0.44 591	1.93 653	0.60 570	1.85 661	1.36 618	1.61 638	1.54 610	1.95 646	1.37 636	1.64 640	1.73 641	0.40 625	0.37 636	0.45 626	0.48 646	0.44 614	0.44 626

CBMV_ROB	0.59 526	0.37 543	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 500	0.28 213	1.00 475	0.98 521	0.94 532	1.25 560	0.81 469	0.78 552	0.87 525	0.50 457	0.36 615	0.37 636	0.43 622	0.40 626	0.33 573	0.30 563

HBP-ISP	0.59 526	0.45 583	0.43 313	0.45 472	0.33 516	0.70 486	0.28 213	1.11 526	1.00 533	0.83 464	1.18 545	0.65 385	0.68 502	0.88 528	0.52 474	0.35 611	0.38 638	0.47 630	0.41 631	0.38 599	0.31 573

DDUNet	1.06 618	2.56 693	0.68 512	1.21 664	1.26 670	1.03 578	0.69 601	1.11 526	0.94 507	0.96 541	1.22 552	1.27 589	0.82 563	0.93 552	0.72 535	0.84 661	0.38 638	1.99 675	0.60 658	1.10 666	0.85 661

BEATNet-Init1	15.13 702	0.82 645	50.86 725	0.72 643	0.53 621	38.10 717	7.03 700	11.83 702	14.25 702	29.78 722	30.17 722	48.21 725	22.64 714	26.78 714	18.11 703	0.42 630	0.38 638	0.47 630	0.46 637	0.51 630	0.48 640

NOSS_ROB	0.57 512	0.39 561	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.73 499	0.54 549	1.03 493	1.08 570	0.67 355	0.87 405	0.76 447	0.57 427	0.77 481	0.47 448	0.38 619	0.38 638	0.44 625	0.42 635	0.37 595	0.34 590

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 611	0.57 615	1.51 644	0.67 633	0.50 612	2.57 665	1.66 681	1.20 569	1.43 626	1.38 624	1.57 612	1.33 603	0.92 588	1.64 640	0.88 571	0.37 618	0.39 642	0.46 629	0.60 658	0.41 608	0.40 614

GANetREF_RVC	0.80 575	0.75 636	0.86 570	0.66 630	0.42 578	1.15 602	0.98 645	1.14 543	1.19 591	1.01 564	1.02 479	1.10 564	0.90 582	1.15 591	0.76 541	0.48 639	0.39 642	0.57 645	0.38 619	0.63 647	0.46 632
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 641	0.87 648	1.76 651	0.86 650	0.56 628	4.29 686	1.79 686	1.50 638	1.98 656	1.61 638	1.85 630	1.84 640	1.41 638	1.89 651	1.36 629	0.48 639	0.40 644	0.56 644	0.57 656	0.69 650	0.48 640

PA-Net	0.67 544	0.43 574	0.83 563	0.50 538	0.53 621	0.94 558	0.68 596	1.10 520	1.14 583	0.80 430	0.88 413	0.87 487	0.77 547	1.02 571	0.88 571	0.24 522	0.41 645	0.29 574	0.44 636	0.26 526	0.34 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 635	0.49 591	0.62 476	0.59 607	0.50 612	1.62 642	0.67 591	1.23 584	1.24 600	2.45 670	3.77 675	3.09 668	2.98 681	1.32 617	0.81 551	0.45 633	0.41 645	0.49 638	0.51 653	0.47 624	0.44 626

FSD	0.48 422	0.47 586	0.53 439	0.54 584	0.46 603	0.48 347	0.52 540	0.53 210	0.48 254	0.48 260	0.48 215	0.49 284	0.48 375	0.51 246	0.49 455	0.45 633	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.46 621	0.45 630

FC-DCNN v2	1.65 656	0.51 599	0.65 497	0.61 615	0.49 610	1.61 640	0.70 606	1.75 660	1.56 641	4.74 694	4.91 690	6.46 692	3.31 683	1.91 652	1.11 611	0.46 635	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.48 625	0.46 632

ccnet	0.82 579	0.57 615	0.75 547	0.54 584	0.59 634	1.09 592	0.66 588	1.38 623	0.94 507	1.12 596	1.44 598	1.29 592	0.92 588	0.95 561	1.24 621	0.49 641	0.42 647	0.50 640	0.47 644	0.51 630	0.46 632

FCDSN-DC	1.39 646	0.56 613	0.65 497	0.74 644	0.59 634	1.38 623	0.63 579	1.35 617	1.39 623	3.26 684	4.50 687	4.61 679	2.63 676	1.58 635	1.03 603	0.46 635	0.42 647	0.48 635	0.47 644	0.50 629	0.50 644
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 652	0.51 599	0.66 503	0.61 615	0.49 610	1.56 637	0.70 606	1.66 654	1.53 635	4.64 691	4.62 688	5.85 688	3.34 685	1.84 650	1.11 611	0.46 635	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.48 625	0.46 632

Ntro	1.09 624	0.97 657	0.91 579	1.44 669	1.19 669	1.69 646	0.80 625	1.35 617	1.25 606	1.00 559	1.29 569	1.31 595	0.97 601	1.26 609	0.84 556	0.84 661	0.43 652	1.36 667	0.50 651	1.56 670	0.78 657

MANE	4.13 686	0.51 599	0.64 491	0.66 630	0.56 628	6.89 692	0.99 647	7.55 696	12.04 697	6.68 698	8.57 700	10.69 699	9.45 696	7.59 697	6.39 689	0.49 641	0.43 652	0.48 635	0.98 677	0.49 627	0.48 640

SAMSARA	1.07 620	0.65 627	1.19 613	1.06 661	0.90 653	1.76 649	1.76 685	1.46 633	1.44 629	1.51 631	1.16 541	2.00 647	1.14 618	1.48 629	1.31 627	0.39 621	0.44 654	0.35 598	0.38 619	0.49 627	0.49 643

ELAS_RVC	1.60 653	0.61 621	1.01 590	0.70 640	0.56 628	2.00 655	1.89 688	1.96 663	2.65 671	3.33 685	3.26 667	3.03 665	3.41 686	2.49 671	2.09 656	0.52 645	0.45 655	0.50 640	0.48 646	0.54 637	0.52 646
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 655	0.61 621	0.95 581	0.68 637	0.55 625	3.01 679	1.55 679	2.39 670	2.33 667	3.64 687	3.89 679	2.75 662	2.90 680	2.15 663	2.27 663	0.52 645	0.45 655	0.50 640	0.48 646	0.54 637	0.52 646
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 613	0.93 651	0.88 572	1.33 668	1.05 667	1.66 643	0.70 606	1.40 627	1.18 589	1.08 589	1.32 575	1.33 603	0.91 583	1.23 606	0.76 541	0.72 657	0.46 657	1.24 666	0.50 651	1.40 668	0.75 655

LSM	4.74 690	0.77 639	10.16 688	0.70 640	56.56 720	1.02 575	1.00 649	1.24 591	1.62 646	2.04 657	2.34 646	1.33 603	1.17 622	1.38 627	1.09 610	0.33 601	0.49 658	0.39 613	0.46 637	0.51 630	10.09 704

ACVNet_1	1.46 648	1.33 669	1.12 602	1.91 680	1.62 674	1.83 651	0.98 645	2.00 665	1.85 654	1.39 625	1.53 609	2.32 654	1.53 644	1.34 620	1.11 611	1.30 676	0.50 659	2.06 681	0.58 657	1.93 683	0.95 667

MonStereo1	1.98 664	1.48 672	1.43 641	1.81 677	1.69 679	2.88 675	0.78 622	2.47 671	3.47 682	2.20 663	4.36 686	3.39 674	2.50 673	2.18 664	1.58 637	1.19 671	0.54 660	1.65 670	0.87 671	1.78 675	1.29 685

Anonymous_2	0.82 579	0.44 579	0.63 486	0.40 324	0.43 584	0.80 524	0.52 540	0.72 353	0.77 395	0.71 382	0.60 274	0.87 487	0.76 540	0.75 469	0.58 492	0.52 645	0.54 660	0.54 643	4.82 703	0.56 639	0.40 614

SDNR	0.86 588	0.37 543	1.47 642	0.40 324	0.38 554	3.38 681	0.33 309	0.90 437	0.98 521	0.99 554	2.09 642	0.59 345	0.71 523	1.29 613	0.70 528	0.51 644	0.56 662	0.36 603	0.26 570	0.43 613	0.46 632

PASM	0.90 596	0.64 626	1.69 647	0.69 639	0.69 645	0.78 517	0.84 630	1.03 493	1.26 609	1.19 605	1.15 536	1.31 595	0.98 602	1.24 607	1.03 603	0.52 645	0.56 662	0.59 648	0.66 661	0.56 639	0.54 648

ACVNet_2	1.65 656	1.27 667	1.41 639	1.75 674	1.62 674	2.22 661	1.20 659	2.30 669	2.62 670	1.78 649	2.56 654	3.03 665	1.61 651	1.54 630	1.12 615	1.06 669	0.58 664	1.82 673	0.70 664	1.82 677	0.96 668

MADNet+	2.23 671	2.43 690	10.85 690	1.22 665	0.91 655	2.76 669	1.40 674	2.12 667	1.67 648	1.32 620	1.74 624	1.86 643	1.74 657	6.25 691	4.41 682	0.65 654	0.64 665	0.58 647	0.54 655	0.80 653	0.76 656

GCST	0.83 585	1.22 665	0.74 541	1.58 670	1.01 664	1.06 584	0.23 113	0.78 390	0.78 405	0.97 546	0.65 289	0.78 455	0.35 271	0.92 546	0.34 309	0.96 664	0.65 666	1.20 665	0.81 669	0.91 656	0.70 654

RainbowNet	1.35 643	1.49 673	1.19 613	1.88 678	1.45 671	1.48 632	1.07 653	1.61 651	1.55 638	1.20 610	1.59 613	1.54 628	1.13 617	1.34 620	0.97 593	1.36 679	0.70 667	1.82 673	0.79 668	1.71 673	1.07 674

NVStereoNet_ROB	1.24 637	0.90 650	1.13 603	0.86 650	0.88 652	1.11 594	0.99 647	1.42 629	1.53 635	1.59 637	2.48 651	2.24 652	1.53 644	1.96 656	1.30 626	0.76 659	0.70 667	0.78 655	1.00 679	0.71 652	0.88 663
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 663	1.66 681	3.12 669	1.65 671	0.91 655	2.84 672	2.26 692	2.10 666	2.41 669	2.36 668	2.31 643	2.22 650	1.82 659	3.43 678	2.03 655	1.61 682	0.71 669	1.51 668	0.82 670	1.69 672	0.91 664

IMH-64-1	1.86 659	1.62 678	1.16 606	2.20 683	1.89 683	2.33 662	1.30 666	2.89 674	2.29 664	1.66 642	2.80 662	2.49 658	1.61 651	2.10 660	1.78 647	1.60 680	0.74 670	2.43 685	1.02 680	2.12 684	1.17 679

IMH-64	1.86 659	1.62 678	1.16 606	2.20 683	1.89 683	2.33 662	1.30 666	2.89 674	2.29 664	1.66 642	2.80 662	2.49 658	1.61 651	2.10 660	1.78 647	1.60 680	0.74 670	2.43 685	1.02 680	2.12 684	1.17 679

TorneroNet-64	3.44 678	1.86 682	1.42 640	2.58 690	2.28 688	6.87 691	1.68 682	4.70 693	12.03 696	2.31 666	5.59 695	8.25 695	2.55 675	3.97 685	2.73 667	1.81 685	0.74 670	2.57 689	1.07 684	2.35 688	1.44 687

Consistency-Raft	1.01 608	0.81 642	1.24 619	0.84 649	0.97 659	0.81 529	0.84 630	1.30 606	1.59 642	1.05 578	1.68 621	1.12 568	0.91 583	0.92 546	1.11 611	0.65 654	0.74 670	0.79 656	0.90 673	1.06 665	0.79 659

MFMNet_re	1.14 628	0.97 657	1.19 613	0.99 654	0.95 657	1.25 616	1.22 662	1.39 624	1.55 638	1.69 645	1.67 620	1.21 582	1.53 644	1.12 589	0.99 597	0.87 663	0.75 674	0.79 656	0.75 665	0.90 655	0.94 665

JetBlue	2.78 674	1.26 666	7.04 683	1.16 663	1.48 672	8.00 694	6.02 699	2.60 672	1.92 655	2.12 660	2.64 658	3.34 673	3.05 682	6.49 692	3.39 673	0.78 660	0.76 675	0.75 652	0.76 666	0.97 662	1.18 681

TorneroNet	4.53 689	1.89 683	1.48 643	2.55 688	2.27 687	13.78 701	1.69 683	4.84 695	23.73 716	2.89 680	7.70 699	7.06 694	2.69 677	4.26 687	3.42 674	1.84 686	0.77 676	2.68 691	1.13 685	2.42 689	1.47 688

IMH	2.04 668	1.62 678	1.20 616	2.20 683	1.89 683	2.91 678	1.30 666	3.11 677	3.03 677	1.81 650	3.35 672	3.03 665	1.90 662	2.48 670	1.80 649	1.66 683	0.77 676	2.45 687	1.04 683	2.15 686	1.19 683

Dean	1.98 664	1.36 670	1.36 636	2.12 682	1.81 682	2.74 667	1.36 672	3.37 683	3.80 686	2.08 658	3.32 670	3.21 670	1.82 659	1.71 645	1.67 639	1.27 673	0.77 676	1.99 675	0.90 673	1.86 678	1.03 673

LVE	2.12 670	1.44 671	1.36 636	1.99 681	1.78 680	2.75 668	1.79 686	2.82 673	3.95 687	1.90 654	4.33 685	3.52 676	1.81 658	2.24 666	1.74 642	1.74 684	0.87 679	2.06 681	1.13 685	1.91 682	1.35 686

TCMNet-wrong-test	8.97 696	10.42 701	8.74 686	19.56 705	17.61 704	12.53 700	9.01 701	13.59 703	2.18 660	4.64 691	5.11 693	14.63 702	11.09 699	7.19 696	9.73 694	5.56 703	0.89 680	3.77 699	3.11 700	10.34 705	9.80 703

WAO-8	2.92 675	1.55 676	1.35 632	1.79 675	1.63 676	5.23 688	1.22 662	4.58 691	12.56 699	2.84 677	4.07 683	4.83 682	2.72 678	3.49 679	2.25 661	1.27 673	0.91 681	1.99 675	1.15 687	1.86 678	1.15 677

WAO-7	1.90 662	1.20 664	1.35 632	1.27 666	1.06 668	2.84 672	1.56 680	3.23 679	3.06 679	2.23 664	3.33 671	3.17 669	2.28 670	3.12 675	2.21 658	1.02 668	0.91 681	1.06 664	1.03 682	1.04 663	0.97 671

WAO-6	2.04 668	1.50 674	1.16 606	1.70 672	1.67 678	2.69 666	1.44 677	3.06 676	3.63 685	1.98 656	3.27 668	3.54 677	2.07 668	2.36 668	2.22 660	1.31 678	0.91 681	2.04 680	1.22 689	1.73 674	1.27 684

Venus	2.92 675	1.55 676	1.35 632	1.79 675	1.63 676	5.23 688	1.22 662	4.58 691	12.56 699	2.84 677	4.06 682	4.83 682	2.72 678	3.49 679	2.25 661	1.27 673	0.91 681	1.99 675	1.15 687	1.86 678	1.15 677

SPS-STEREO	1.25 638	0.93 651	1.06 594	1.04 659	1.03 665	1.41 626	0.91 639	1.51 641	1.19 591	2.09 659	1.83 628	1.94 645	1.39 637	1.62 637	1.39 632	0.97 666	0.94 685	0.90 660	0.89 672	0.96 660	0.96 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 604	0.89 649	1.05 593	0.92 652	1.03 665	0.97 566	0.81 626	1.29 603	0.91 489	1.07 585	0.98 459	1.00 530	0.95 597	1.02 571	0.92 586	0.96 664	0.95 686	0.90 660	0.91 676	0.92 657	0.94 665

SGM+DAISY	1.35 643	0.94 653	1.25 620	0.96 653	1.00 663	1.52 635	1.02 650	1.34 613	1.21 595	2.64 672	2.65 659	2.44 657	1.56 648	1.64 640	1.26 623	0.97 666	0.95 686	0.90 660	0.90 673	0.94 658	0.96 668

UNDER WATER	3.46 679	2.07 687	3.64 674	3.09 694	2.48 691	3.75 684	2.42 694	3.31 682	13.77 701	2.90 681	2.95 665	5.84 687	3.69 687	3.69 681	3.48 676	2.07 689	1.11 688	2.70 693	1.40 691	2.84 695	1.98 692

notaker	2.76 673	2.29 689	1.80 652	2.96 693	2.58 694	2.90 677	1.75 684	3.24 680	3.05 678	2.78 675	4.24 684	6.15 691	2.51 674	3.34 677	2.75 668	2.31 692	1.18 689	3.00 696	1.65 694	2.84 695	1.97 691

Selective-IGEV-i16pa	78.59 728	120.99 728	16.46 696	1.04 659	0.66 641	181.07 729	2.17 691	153.90 730	139.75 730	56.45 728	153.05 728	107.32 729	157.92 730	200.46 730	96.57 727	94.09 729	1.23 690	2.69 692	0.31 599	0.96 660	84.68 729

UNDER WATER-64	3.53 680	2.01 685	3.94 675	3.22 696	2.49 692	5.41 690	2.60 695	3.43 684	12.41 698	3.03 682	2.68 660	6.07 690	4.04 688	3.79 683	3.33 672	2.02 688	1.24 691	2.63 690	1.46 692	2.78 693	2.08 694

light-stereo	3.53 680	1.05 660	10.69 689	9.45 703	6.82 698	2.10 659	0.64 583	3.71 686	2.70 673	4.77 695	4.98 691	6.83 693	1.32 633	6.71 693	1.35 628	1.20 672	1.29 692	0.66 650	0.77 667	1.79 676	1.85 690

KSHMR	2.57 672	1.93 684	1.69 647	2.63 691	2.42 690	2.86 674	2.07 689	3.27 681	6.50 691	2.49 671	3.36 673	3.41 675	1.92 663	2.49 671	1.94 652	2.13 690	1.40 693	2.79 695	1.50 693	2.73 692	1.77 689

ktn	2.98 677	2.25 688	1.73 650	2.84 692	2.53 693	3.76 685	2.15 690	3.70 685	5.47 690	2.75 674	5.17 694	5.94 689	2.48 672	3.23 676	2.46 665	2.34 694	1.44 694	2.78 694	2.03 696	2.45 690	2.01 693

FADE	5.17 691	2.05 686	13.14 695	1.03 658	0.99 662	2.09 658	0.91 639	3.91 688	3.00 676	1.76 648	1.60 614	2.73 661	6.73 693	5.95 690	3.95 677	11.57 710	1.70 695	23.09 719	15.86 712	0.62 646	0.65 652

HanzoNet	6.76 695	2.45 691	4.22 678	3.19 695	2.94 696	3.62 683	2.28 693	4.79 694	7.20 692	14.00 708	13.19 707	17.49 706	22.30 713	13.25 702	6.19 688	4.20 698	1.93 696	3.10 697	2.56 698	3.35 697	2.88 698

DPSimNet_ROB	3.58 682	2.45 691	8.57 685	2.53 687	2.37 689	2.88 675	3.77 698	3.14 678	3.23 680	4.71 693	3.86 678	4.68 680	4.87 691	4.07 686	5.62 686	2.33 693	2.33 697	2.47 688	2.52 697	2.51 691	2.64 696

Selective-IGEV-i1pa	15.35 703	22.27 711	18.31 698	1.71 673	0.87 651	28.61 716	12.26 703	25.48 717	20.48 714	19.78 713	22.75 713	28.20 715	22.64 714	29.07 715	17.31 702	12.88 711	2.88 698	6.84 706	0.99 678	1.67 671	12.03 712

PML	40.80 725	29.24 712	11.87 693	7.20 700	14.47 700	92.13 727	213.69 730	7.63 697	23.35 715	74.72 729	190.14 730	50.17 726	26.15 716	21.39 709	12.70 698	8.76 705	2.92 699	8.45 707	3.25 701	13.26 708	4.42 700

JetRed	5.27 692	5.84 697	12.81 694	2.36 686	2.83 695	12.23 699	10.50 702	4.46 690	3.60 683	3.86 688	3.83 677	4.85 684	4.18 689	6.78 694	11.96 697	2.17 691	2.96 700	2.18 683	1.97 695	3.38 698	2.68 697

MADNet++	4.03 684	2.70 695	3.44 673	3.72 698	3.44 697	4.44 687	3.52 697	3.95 689	3.61 684	4.46 689	4.98 691	4.10 678	4.58 690	7.00 695	5.89 687	3.74 696	3.67 701	3.27 698	2.71 699	3.70 699	3.66 699

ASD4	9.96 698	8.86 700	17.78 697	7.17 699	9.80 699	16.08 702	28.92 708	9.77 700	8.20 694	7.02 699	7.08 697	8.47 696	9.57 697	11.17 701	20.26 704	4.12 697	4.14 702	5.57 705	4.74 702	5.53 700	4.90 701

USTest	12.99 701	14.18 702	20.00 699	16.24 704	14.97 701	20.80 704	31.95 711	16.20 706	10.91 695	8.79 701	9.48 701	13.94 701	10.50 698	16.11 703	21.44 706	3.17 695	4.82 703	5.08 702	5.36 704	8.81 704	7.13 702

test_sample9	1.05 617	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	1.20 599	1.36 629	0.41 626	8.41 704	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

test_sample8	1.25 638	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.13 534	0.75 378	1.50 630	0.95 441	3.29 672	1.59 650	1.20 599	1.36 629	0.41 626	8.41 704	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

DPSMNet_ROB	12.08 700	8.00 698	21.00 701	8.97 702	16.79 703	10.67 695	30.89 710	9.02 699	15.17 704	6.51 697	15.41 711	9.04 697	14.85 702	9.27 699	21.67 707	4.58 700	8.57 706	5.09 704	9.29 709	5.90 702	10.95 705

DGTPSM_ROB	12.07 699	8.00 698	20.99 700	8.93 701	16.78 702	10.67 695	30.87 709	9.01 698	15.16 703	6.50 696	15.41 711	9.04 697	14.85 702	9.25 698	21.67 707	4.57 699	8.57 706	5.08 702	9.28 706	5.90 702	10.95 705

iinet-test	16.76 704	17.57 703	22.97 703	19.69 706	18.39 705	24.48 706	34.18 712	20.02 707	15.35 705	12.55 703	12.85 702	18.13 708	15.39 705	19.59 704	24.25 709	8.86 706	8.72 708	8.95 708	9.28 706	12.74 706	11.26 708

IINet	16.76 704	17.57 703	22.97 703	19.69 706	18.39 705	24.48 706	34.18 712	20.02 707	15.35 705	12.55 703	12.85 702	18.13 708	15.39 705	19.59 704	24.25 709	8.86 706	8.72 708	8.95 708	9.28 706	12.74 706	11.26 708

Anonymous_1	33.25 712	18.26 705	23.92 705	20.54 708	21.28 709	25.59 708	35.94 714	22.01 716	15.57 707	13.33 705	13.49 708	18.08 707	15.29 704	20.36 706	24.60 711	16.28 715	8.84 710	66.59 724	118.00 726	155.73 729	11.23 707

DPSM_ROB	17.78 706	18.63 706	24.31 709	20.90 709	19.47 707	25.97 709	36.21 715	21.23 714	16.24 708	13.38 706	14.06 709	19.18 711	16.30 707	20.78 707	25.67 712	9.38 708	9.23 711	9.49 710	9.82 710	13.51 709	11.91 710

DPSM	17.78 706	18.63 706	24.31 709	20.90 709	19.47 707	25.97 709	36.21 715	21.23 714	16.24 708	13.38 706	14.06 709	19.18 711	16.30 707	20.78 707	25.67 712	9.38 708	9.23 711	9.49 710	9.82 710	13.51 709	11.91 710

tt	6.20 693	0.20 268	5.89 681	3.55 697	2.07 686	11.26 697	19.21 704	11.74 701	5.46 689	2.69 673	2.04 641	4.87 685	6.25 692	3.70 682	7.09 692	8.32 704	11.17 713	4.93 701	5.41 705	5.74 701	2.37 695

LRCNet_RVC	21.24 710	31.15 713	21.41 702	28.98 712	23.82 710	3.13 680	0.60 570	20.96 713	1.59 642	25.58 714	28.15 718	21.99 713	14.79 701	21.94 713	16.41 701	28.89 723	14.87 714	33.53 720	31.28 720	29.51 721	26.16 719

LSM0	38.95 724	37.60 723	48.58 718	43.57 721	91.06 726	52.57 724	72.57 720	43.17 726	32.63 723	26.97 721	27.97 717	38.65 722	32.94 722	41.86 726	51.78 726	18.89 722	18.41 715	19.13 712	19.63 713	27.29 717	33.77 720

xxxxx1	36.64 719	19.51 708	24.21 706	61.66 722	64.63 723	27.28 712	40.10 717	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 704	17.26 703	17.36 709	21.70 710	27.93 714	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

tt_ll	36.64 719	19.51 708	24.21 706	61.66 722	64.63 723	27.28 712	40.10 717	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 704	17.26 703	17.36 709	21.70 710	27.93 714	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

ff	36.64 719	19.51 708	24.21 706	61.66 722	64.63 723	27.28 712	40.10 717	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 704	17.26 703	17.36 709	21.70 710	27.93 714	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

Hybrid-DGEV	35.78 716	37.50 721	48.96 724	42.25 719	39.20 714	52.33 723	73.10 722	42.63 724	32.52 718	26.62 715	28.31 721	38.50 718	32.87 721	41.67 721	51.55 720	18.77 720	18.56 719	19.18 717	19.83 718	27.20 712	23.97 714

CasAABBNet	35.74 715	37.43 717	48.72 721	42.22 716	39.20 714	52.24 718	73.12 723	42.61 721	32.62 722	26.78 719	27.95 716	38.58 721	32.60 720	41.67 721	51.65 723	18.74 716	18.57 720	19.15 713	19.77 714	27.20 712	23.98 715

RAFT-FEzeroshot	35.73 713	37.45 718	48.67 719	42.23 717	39.22 716	52.25 719	73.13 724	42.62 722	32.59 719	26.71 716	27.70 714	38.57 719	32.57 718	41.68 723	51.67 724	18.75 717	18.58 721	19.15 713	19.78 715	27.21 714	23.98 715

RAFT-FE	35.73 713	37.45 718	48.67 719	42.23 717	39.22 716	52.25 719	73.13 724	42.62 722	32.59 719	26.71 716	27.70 714	38.57 719	32.57 718	41.68 723	51.67 724	18.75 717	18.58 721	19.15 713	19.78 715	27.21 714	23.98 715

Selective-RAFT-Error	35.84 718	37.49 720	48.83 723	42.26 720	39.24 719	52.30 722	73.09 721	42.66 725	32.61 721	26.80 720	28.30 719	38.84 724	33.51 724	41.68 723	51.59 721	18.82 721	18.58 721	19.17 716	19.80 717	27.28 716	24.05 718

FlowAnything	35.81 717	37.53 722	48.80 722	42.20 715	39.22 716	52.25 719	73.16 726	42.56 720	32.89 724	26.76 718	28.30 719	38.69 723	33.09 723	41.63 720	51.62 722	18.76 719	18.59 724	19.21 718	19.92 719	27.16 711	23.91 713

HaxPig	31.96 711	37.24 716	34.27 711	24.37 711	24.88 711	18.26 703	19.86 705	20.64 712	28.52 717	35.97 723	38.75 723	25.57 714	28.72 717	33.88 716	34.39 717	35.94 724	38.87 725	37.80 721	40.48 723	39.68 722	41.15 724

AVERAGE_ROB	37.58 723	40.13 724	40.15 714	34.81 714	33.82 713	28.55 715	25.10 707	32.02 719	34.06 726	41.28 726	40.66 724	34.46 717	34.81 726	39.18 718	37.57 719	42.78 725	43.44 726	43.82 722	43.03 724	40.47 723	41.51 725

MEDIAN_ROB	37.38 722	40.85 725	40.60 715	32.31 713	31.85 712	27.20 711	24.55 706	29.10 718	33.19 725	42.09 727	41.76 725	33.35 716	34.39 725	39.78 719	37.07 718	43.64 726	44.10 727	44.12 723	43.40 725	41.51 724	42.76 726

RSGM-EC	74.81 726	63.03 726	41.60 716	97.74 725	92.11 727	74.93 725	114.81 727	53.77 727	38.96 727	39.88 724	48.98 726	90.73 727	64.81 727	139.63 727	128.53 728	93.27 727	53.96 728	95.12 725	38.31 721	81.45 727	44.63 727

acva	74.81 726	63.03 726	41.60 716	97.74 725	92.11 727	74.93 725	114.81 727	53.77 727	38.96 727	39.88 724	48.98 726	90.73 727	64.81 727	139.63 727	128.53 728	93.27 727	53.96 728	95.12 725	38.31 721	81.45 727	44.63 727

test_example2	176.61 729	205.14 729	198.86 729	188.60 729	190.98 729	152.67 728	170.61 729	94.86 729	123.55 729	178.88 730	179.48 729	158.94 730	141.34 729	192.61 729	198.96 730	203.76 730	236.37 730	164.13 730	173.55 730	218.58 730	160.41 730

ccccc	429.48 730	429.19 730	527.00 730	507.10 730	501.20 730	356.95 730	342.70 731	380.82 731	297.90 731	334.51 731	389.17 731	372.86 731	449.39 731	499.17 731	553.56 731	561.44 731	431.22 731	334.28 731	290.86 731	540.88 731	489.46 731

Low-res two-view benchmark