Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.32 64	0.20 40	0.42 69	0.37 32	0.29 203	0.36 52	0.28 104	0.56 44	0.58 184	0.28 20	0.50 138	0.29 42	0.29 56	0.84 224	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	9.45 690	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 719	61.27 724	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 722	8.88 703	0.17 158	0.13 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.29 41	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 254	0.32 152	0.60 63	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 162	0.47 70	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 79	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 395	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 654	0.18 201	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
NLCSM	0.52 243	0.28 285	0.55 191	0.52 327	0.74 585	0.72 352	0.46 356	0.96 250	0.65 221	0.63 242	0.51 144	0.48 173	0.61 322	1.32 373	0.70 434	0.19 278	0.20 458	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.20 352

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 167	0.25 197	0.48 115	0.50 274	0.20 16	0.50 176	0.36 204	0.81 174	0.80 272	0.83 289	0.68 216	0.48 173	0.31 74	0.54 95	0.32 156	0.18 230	0.12 100	0.27 481	0.22 429	0.23 399	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.40 158	0.21 69	0.44 80	0.37 32	0.22 42	0.50 176	0.40 269	1.00 263	0.94 323	0.48 177	0.66 206	0.48 173	0.40 141	0.60 127	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.16 101	0.11 12	0.14 42	0.14 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 276	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.55 286	0.45 521	0.94 452	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.39 143	0.21 69	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 214	0.29 114	0.77 148	1.11 409	0.58 225	0.71 229	0.51 192	0.41 145	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.14 129
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Foundation-i1c-attn	0.35 103	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 196	0.48 377	0.96 250	0.37 77	0.42 135	0.43 94	0.52 200	0.49 229	0.66 152	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.65 356	0.28 285	0.69 292	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 633	0.64 207	0.71 257	3.18 646	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR-FE	23.17 707	48.55 725	42.94 713	176.85 728	78.48 721	0.35 47	0.21 29	23.51 706	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 706	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

DLNR_Zeroshot_test	23.17 707	48.52 724	43.29 714	176.68 727	78.69 722	0.35 47	0.21 29	23.41 705	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 702	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 327	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Anonymous3	0.61 325	0.44 514	1.11 515	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.62 329	0.30 342	0.83 395	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 642	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.52 243	0.24 163	0.64 252	0.45 175	0.25 104	0.71 349	0.31 136	0.81 174	1.05 376	0.96 320	1.28 443	0.69 284	0.48 212	0.84 224	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

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

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

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

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

HHNet	0.62 329	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 618	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.47 219	0.24 163	0.53 164	0.48 240	0.27 152	0.60 272	0.35 189	1.02 272	1.07 386	0.99 332	0.78 249	0.76 302	0.28 52	0.76 189	0.36 212	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.65 356	0.34 441	0.86 406	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 632	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

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

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

PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

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

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

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

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-03	0.65 356	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 599	2.52 633	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

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

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

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

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

DCRE	0.82 461	0.26 225	0.70 298	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 680	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

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

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

RAFT-345	0.84 472	0.25 197	0.66 270	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 504	2.34 623	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

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

CASS	0.65 356	0.34 441	0.72 315	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 490	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 504	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 336	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 318	0.33 416	0.87 418	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

test_xeample	1.45 592	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 694	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

HITNet	0.65 356	0.40 497	0.77 366	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Reg-Stereo(zero)	0.44 194	0.22 102	0.45 95	0.43 123	0.23 54	0.38 59	0.25 73	0.76 144	1.08 392	0.90 304	0.78 249	0.90 362	0.47 198	0.70 164	0.36 212	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

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

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

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

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

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

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

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

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

Prome-Stereo	0.75 427	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 587	0.89 209	0.88 299	1.45 549	2.46 630	0.91 365	1.41 586	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 647

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

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

222	1.61 607	0.29 320	0.67 276	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 500	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 698	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.75 427	0.40 497	1.36 556	0.67 530	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.88 486	0.26 225	0.69 292	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 648	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 698	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

AAGNet	1.83 623	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 552	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 705	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

DeepStereo_LL	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 698	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.91 494	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 659	1.00 263	0.75 250	1.75 601	4.15 658	1.04 422	1.65 611	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 627

RAFT-RH_RVC	1.03 533	0.24 163	0.67 276	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 628	4.65 665	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.70 386	0.43 511	0.75 348	0.73 573	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DualNet (step1)	0.83 467	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

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

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

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

SDNR	1.62 608	0.51 545	2.17 625	0.53 346	0.56 517	3.80 669	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 513	2.41 627	1.08 431	0.96 485	11.18 695	1.16 543	0.66 643	0.63 658	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 633

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

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

ACVNet	0.63 336	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IER	0.70 386	0.31 377	1.02 485	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

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

psmg	0.72 395	0.32 393	0.68 280	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

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

Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 280	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

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

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

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

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

KYRaft	0.75 427	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 588	2.21 617	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 651

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

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

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

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

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

xyz-stereo	7.16 686	0.22 102	69.90 725	0.42 107	0.21 24	32.92 714	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 531	27.04 708	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

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

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

1111x	1.70 616	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 695	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

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

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

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

xxxx	1.51 596	0.28 285	0.68 280	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 697	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

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

PWCDC_ROB	1.29 572	0.75 611	1.33 552	1.05 643	0.88 625	1.73 590	0.52 409	1.89 551	3.28 665	1.29 481	4.88 668	1.22 469	1.46 593	1.77 479	1.45 588	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoSA	4.44 674	0.92 625	6.79 669	1.58 663	2.54 681	2.29 631	14.04 700	2.33 636	2.31 644	1.85 614	10.58 694	1.32 500	13.05 695	7.07 658	11.18 688	0.67 644	1.97 691	0.88 650	3.29 693	1.69 660	2.44 682

PA-Net	1.01 527	0.57 569	1.29 544	0.64 498	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 634	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Anonymous_2	1.30 574	0.55 561	0.82 390	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 572	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 659	1.06 659	9.63 704	1.16 653	0.49 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pb	2.29 645	0.33 416	20.08 693	0.56 404	0.40 403	2.61 645	1.54 641	2.60 655	1.87 624	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

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

STTRV1_RVC	1.58 602	0.68 599	1.96 615	0.88 624	1.12 645	1.57 576	0.90 572	2.25 629	1.75 617	1.29 481	2.02 606	1.40 514	1.22 561	9.77 690	1.31 562	0.81 649	0.33 591	0.54 626	0.49 625	0.73 635	0.52 607

NaN_ROB	1.13 555	0.55 561	1.15 524	0.64 498	0.48 465	1.61 579	2.03 668	1.72 492	1.48 587	2.09 630	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 593	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

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

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

DDVS	0.78 443	0.41 504	0.94 452	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 519	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

cf-r	0.73 413	0.30 342	0.77 366	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 519	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 447	0.43 511	1.05 494	0.64 498	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 525	1.15 389	1.43 519	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.00 521	0.44 514	1.13 519	0.70 553	0.81 610	1.62 580	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 604	1.33 463	1.43 519	1.05 522	2.18 520	1.53 597	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

CBMV	0.95 503	0.44 514	0.66 270	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 649	1.69 484	1.42 580	2.00 627	1.60 547	1.43 519	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 593	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Consistency-Raft	1.25 570	0.99 631	1.93 613	1.02 642	1.21 654	0.96 466	1.01 596	1.75 501	1.92 629	1.36 522	2.12 612	1.44 524	1.01 507	1.14 328	1.40 576	0.72 646	0.82 666	0.89 651	0.98 667	1.31 659	0.95 648

StereoDRNet-Refined	0.80 450	0.41 504	0.88 427	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 549	1.44 502	1.44 524	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo	0.80 450	0.32 393	0.95 456	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 513	1.14 380	1.45 526	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

MDST_ROB	1.67 612	0.34 441	1.58 589	0.92 634	0.58 530	4.26 675	1.11 607	2.83 657	1.41 577	4.49 680	2.55 634	1.45 526	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	1.07 539	0.86 621	1.31 546	0.82 605	0.53 503	1.41 561	1.31 627	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 529	1.24 566	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 634	0.67 642	0.50 629	0.88 642	0.59 621
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	1.18 565	0.61 585	4.25 654	0.68 543	0.61 544	1.20 524	0.93 579	1.63 471	1.35 549	1.66 593	1.53 526	1.47 534	1.37 584	3.00 568	1.74 605	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

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

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

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

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

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

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

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

MFMNet_re	1.40 588	1.14 643	1.68 594	1.39 657	1.07 638	1.48 567	1.43 633	1.87 545	1.82 622	2.26 634	2.19 616	1.51 540	1.86 629	1.52 426	1.25 553	0.93 652	0.83 667	0.84 649	0.80 654	0.99 647	1.05 655

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

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

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

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

GANet	1.36 581	0.47 528	0.86 406	0.67 530	0.45 447	1.34 546	1.73 651	1.64 473	1.24 495	1.49 560	2.38 624	1.55 547	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	1.24 568	0.76 612	2.46 635	0.72 565	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 629	2.31 636	3.07 644	1.59 553	1.40 585	2.46 544	2.10 622	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

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

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

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

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

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

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

anonymousa	0.72 395	0.27 258	0.75 348	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 557	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

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

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

SGM-Forest	1.24 568	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 626	1.65 474	1.36 553	2.11 631	1.79 581	1.63 562	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 611	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 413	0.25 197	0.76 358	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 565	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

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

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

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

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

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

zh-mn7	1.70 616	1.21 647	8.30 675	0.69 547	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 639	2.41 644	2.67 637	1.68 571	1.23 563	4.49 598	2.87 638	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

HSM-Net_RVC	0.87 485	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 669	1.28 514	1.53 566	1.74 574	1.68 571	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	1.34 579	0.92 625	2.62 641	0.86 616	0.87 623	1.03 486	1.08 605	1.50 430	1.51 592	1.82 612	1.41 492	1.68 571	1.26 569	4.87 608	1.34 566	0.61 638	0.65 661	0.68 643	0.78 653	0.69 631	0.68 635

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

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

aanetorigin	1.23 567	0.79 614	2.78 645	0.70 553	0.79 603	0.99 476	1.06 603	1.06 304	1.37 557	3.52 669	2.61 635	1.72 576	1.63 609	1.99 500	1.78 607	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

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

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

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

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

ADCP+	1.99 635	0.48 532	7.73 671	0.66 518	0.91 626	2.30 632	1.05 601	1.82 529	1.34 540	1.54 572	1.32 461	1.74 579	1.61 608	2.17 517	13.37 690	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

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

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

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

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

UGAM	1.14 557	0.27 258	0.95 456	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 586	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

zh-sn7	1.76 622	1.38 652	6.58 668	0.74 577	0.72 577	1.78 598	1.31 627	1.88 548	1.56 599	1.86 616	2.47 631	1.81 587	2.08 644	5.12 613	3.80 653	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 514	0.39 490	3.21 647	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 640	0.75 250	0.95 318	4.63 663	1.81 587	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 564	0.49 535	1.24 536	0.70 553	0.97 634	1.71 587	0.92 575	1.91 558	1.46 585	1.38 531	1.14 380	1.88 594	1.30 576	4.24 593	1.87 610	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 610

LSM	6.33 682	1.10 637	13.19 683	1.41 659	68.17 720	1.64 583	1.90 661	1.92 561	2.46 648	2.99 661	3.11 645	1.88 594	1.80 624	2.61 553	2.06 621	0.41 593	0.58 655	0.50 616	0.57 638	0.64 624	17.66 711

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

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

XQC	1.37 583	0.87 622	2.56 639	0.84 609	0.69 572	1.83 604	0.89 567	2.07 599	1.88 625	1.88 617	1.53 526	1.91 599	1.55 603	2.85 562	3.05 640	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 624

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 621	0.87 622	3.56 649	0.80 594	0.75 594	3.72 666	2.44 681	1.82 529	1.82 622	1.74 600	1.91 596	1.92 602	1.26 569	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 639	0.52 620	0.77 652	0.50 597	0.50 601

CSAN	1.41 589	0.59 575	1.26 539	0.70 553	0.50 476	1.76 593	1.78 652	1.77 512	1.90 628	2.35 639	2.32 621	1.92 602	1.94 635	5.56 627	1.49 594	0.43 603	0.35 604	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

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

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

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

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

Nwc_Net	1.09 545	0.49 535	1.33 552	0.89 628	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 504	2.26 619	1.96 607	1.54 601	1.92 492	1.34 566	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

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

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

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

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

DANet	1.08 542	0.61 585	1.32 549	0.85 614	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 604	1.54 531	2.01 612	1.11 535	2.90 563	2.00 618	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.14 557	0.79 614	1.26 539	0.91 632	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 572	1.93 597	2.02 614	1.54 601	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 604	0.58 637	0.48 622	0.47 588	0.46 587

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

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

AnyNet_C32	1.96 632	1.10 637	5.17 661	0.90 629	1.11 643	2.12 625	2.37 679	1.85 539	1.48 587	2.45 645	1.70 569	2.05 617	1.64 610	2.50 548	10.28 685	0.37 577	0.34 593	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 610

ADCL	1.72 620	0.57 569	3.66 650	0.67 530	0.61 544	2.61 645	1.85 657	1.96 571	1.67 607	1.90 620	1.83 585	2.06 618	1.90 633	2.13 513	9.15 681	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

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

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

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

EDNetEfficient	2.37 648	1.10 637	8.08 673	0.74 577	0.71 575	0.98 475	1.56 642	1.46 420	4.06 674	4.90 683	2.82 640	2.25 622	3.48 671	2.95 564	9.97 682	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 625

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

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

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

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

G-Net	1.66 611	0.63 590	1.56 586	1.11 648	0.74 585	2.98 658	0.91 573	1.55 451	1.22 486	2.76 654	8.18 687	2.32 627	2.53 659	1.92 492	1.87 610	0.48 617	0.44 630	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 618

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

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

ADCMid	1.89 630	0.73 606	5.06 659	0.72 565	0.67 564	2.00 618	1.14 611	1.97 575	1.48 587	2.86 657	1.81 584	2.37 629	2.05 641	2.24 525	10.39 686	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

ADCS	2.25 642	0.99 631	5.55 662	0.81 597	0.74 585	2.19 627	1.80 653	2.27 632	2.14 640	2.80 656	2.13 613	2.40 631	2.03 638	2.64 555	13.69 691	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 614

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

MultiAttention	4.51 675	0.33 416	0.82 390	0.73 573	0.45 447	30.98 711	4.50 693	2.18 621	1.40 571	1.61 584	2.41 627	2.43 633	0.70 360	38.42 715	1.36 570	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

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

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

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

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

RTS	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 667	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 641	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 667	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 641	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

ACVNet-4b	2.15 639	1.41 656	1.64 591	2.80 677	2.31 676	2.31 633	1.24 620	2.32 635	2.14 640	1.26 469	2.39 625	2.66 640	1.48 596	5.95 637	1.06 525	3.20 683	0.45 634	2.37 674	0.89 659	2.83 678	2.37 679

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 638	1.15 644	3.10 646	1.05 643	0.76 597	5.03 681	2.40 680	2.16 613	2.62 655	1.89 619	2.28 620	2.69 641	1.65 611	9.35 684	2.04 619	0.64 642	0.51 647	0.68 643	0.71 650	1.09 652	0.67 633

AnyNet_C01	2.26 643	1.78 670	10.22 679	0.93 635	0.74 585	2.92 656	2.20 674	2.29 634	1.80 620	2.53 647	2.41 627	2.71 642	1.73 617	3.41 580	6.72 668	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 627

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

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

SPS-STEREO	1.67 612	1.04 634	1.23 533	1.21 651	1.13 648	1.82 603	1.11 607	2.16 613	1.52 593	3.07 665	2.32 621	2.82 645	1.80 624	4.11 592	2.04 619	1.03 657	0.99 678	0.97 653	0.94 663	1.03 650	1.02 651
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.69 658	3.22 692	11.53 682	1.44 660	1.12 645	3.19 660	1.81 654	2.85 658	2.37 645	1.68 595	2.07 610	2.85 646	2.18 647	7.41 664	5.23 662	0.79 648	0.76 664	0.69 645	0.65 646	0.98 645	0.95 648

PAM	0.76 433	0.29 320	1.08 507	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 647	1.43 588	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

AANet	1.64 609	1.27 651	5.08 660	0.67 530	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 661	3.11 667	3.20 647	2.91 648	2.06 642	2.49 547	2.10 622	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

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

IMH-64-1	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 662	2.10 669	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 655	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

IMH-64	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 662	2.10 669	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 655	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

NVStereoNet_ROB	1.88 627	1.07 635	1.45 573	1.07 646	1.17 650	1.47 566	1.48 637	1.89 551	1.93 631	1.94 622	4.67 666	3.08 652	1.80 624	6.51 645	1.65 601	1.06 659	0.86 673	1.08 660	1.32 673	0.93 643	1.26 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.57 692	1.47 661	177.42 728	0.67 530	0.53 503	1.58 577	1.16 614	1.90 554	3.37 667	4.71 682	3.38 649	3.10 653	2.69 661	3.13 573	3.58 650	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 637	0.81 642

PWCK	2.88 664	2.05 679	5.72 664	2.08 668	1.11 643	3.55 664	3.90 690	2.86 659	3.54 671	3.03 664	3.63 653	3.10 653	2.31 652	8.15 677	3.09 641	2.12 670	0.91 676	1.75 666	0.98 667	2.57 672	1.18 659

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

ACVNet_1	2.18 640	1.45 659	1.72 599	2.85 679	2.33 678	2.28 630	1.46 635	3.08 662	2.22 643	1.82 612	2.05 609	3.56 656	1.98 637	3.09 572	1.40 576	3.17 680	0.60 656	2.40 678	0.92 661	2.91 681	2.37 679

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

ELAS	2.37 648	0.74 609	1.54 584	0.99 639	0.92 628	4.78 678	2.33 678	3.33 665	3.37 667	5.05 686	4.77 667	3.67 658	4.53 680	3.42 581	4.50 658	0.62 639	0.53 649	0.55 631	0.53 634	0.63 622	0.64 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	1.68 614	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 629	1.18 616	2.38 643	1.68 609	3.60 670	2.67 637	3.69 659	2.42 655	8.13 675	1.90 613	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 627	0.57 569	2.18 627	0.63 489	0.40 403	2.80 653	1.57 645	2.39 644	5.88 686	2.36 641	3.57 652	3.72 660	2.97 664	4.74 604	1.76 606	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

coex-ft	8.13 688	2.13 682	98.04 727	0.67 530	0.53 503	1.71 587	1.56 642	1.65 474	11.11 693	18.17 710	3.75 654	3.88 661	7.61 691	2.98 567	6.49 667	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 601

FADE	26.59 709	4.78 694	20.96 694	1.89 667	1.92 668	2.91 654	2.00 666	5.58 684	5.04 681	2.92 658	2.16 615	4.13 662	14.18 699	10.23 693	8.46 678	188.09 729	2.77 693	123.78 726	127.92 726	1.06 651	1.10 658

WAO-7	2.66 655	1.40 655	1.73 601	1.39 657	1.17 650	3.93 670	1.94 663	4.11 675	3.88 673	2.92 658	5.50 670	4.18 663	3.00 666	7.63 669	3.71 652	1.13 662	1.00 679	1.17 661	1.13 672	1.18 655	1.09 657

JetBlue	3.97 670	2.01 676	10.19 678	1.38 656	2.84 686	10.53 690	9.54 695	3.60 670	2.41 647	2.73 652	3.39 650	4.54 664	4.31 678	7.85 674	6.84 669	0.88 650	0.93 677	0.89 651	0.91 660	1.74 661	1.91 671

ACVNet_2	2.43 652	1.41 656	2.04 617	2.62 676	2.24 673	2.63 647	1.88 660	3.31 664	3.01 662	2.19 632	3.45 651	4.62 665	2.04 639	4.50 600	1.47 592	2.55 675	0.64 659	2.22 671	0.84 656	2.69 673	2.29 677

ELAS_RVC	2.48 653	0.74 609	1.90 611	1.05 643	0.92 628	2.76 650	4.01 691	2.76 656	4.11 675	4.69 681	4.63 663	4.62 665	5.96 685	3.97 590	3.96 656	0.63 641	0.53 649	0.56 634	0.52 633	0.64 624	0.63 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 677	3.14 690	4.91 658	4.55 698	3.94 695	5.20 682	4.41 692	4.40 677	4.13 676	4.95 684	6.08 672	4.74 667	5.37 681	9.40 685	10.67 687	4.65 696	4.15 698	3.97 695	3.34 695	4.09 693	4.08 698

IMH	3.21 667	1.85 675	1.48 580	3.25 686	2.69 684	4.07 673	2.02 667	4.41 678	3.80 672	2.72 651	7.11 679	4.75 668	2.92 663	5.92 635	2.55 631	3.85 693	0.88 674	2.78 686	1.36 676	3.19 685	2.59 685

MonStereo1	3.14 666	1.66 667	1.81 605	2.43 674	2.32 677	5.80 684	1.58 646	3.52 668	4.70 680	3.09 666	8.22 688	4.76 669	3.36 669	6.52 646	2.29 628	2.33 672	0.61 657	1.91 669	1.05 671	2.44 669	2.34 678

DStereoFS	3.67 669	1.49 663	2.18 627	1.32 654	1.32 658	4.41 676	1.26 624	3.75 672	9.27 690	3.36 668	6.80 675	4.81 670	13.54 697	6.95 656	4.76 660	0.73 647	0.69 662	1.17 661	2.40 692	1.27 658	1.95 673

WAO-6	2.81 662	1.60 666	1.46 575	2.36 673	2.28 675	3.55 664	2.29 677	4.21 676	4.56 679	2.36 641	4.51 660	4.88 671	2.66 660	4.60 601	4.07 657	1.72 666	1.15 685	2.31 673	1.46 679	2.31 666	1.85 670

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

SGM+DAISY	2.41 651	1.07 635	2.14 624	1.18 650	1.10 641	2.14 626	1.36 630	1.96 571	1.66 606	5.46 689	7.07 678	4.95 673	4.32 679	5.50 624	2.26 626	1.04 658	1.02 681	0.99 656	0.97 665	1.02 648	1.04 653

tt	6.58 684	0.26 225	6.10 666	3.77 693	2.16 669	11.55 692	19.63 702	13.33 700	5.74 685	2.96 660	2.65 636	4.97 674	6.33 688	3.81 587	7.24 670	9.15 701	11.32 710	5.89 701	6.24 702	6.03 697	2.55 684

KSHMR	8.75 689	2.06 680	2.11 622	3.53 691	3.11 688	4.13 674	2.69 682	5.60 685	61.37 727	3.00 662	55.83 725	4.98 675	2.45 656	4.49 598	2.61 635	3.46 686	1.55 689	3.14 690	1.94 686	3.72 690	3.18 691

Dean	2.91 665	1.53 665	2.07 618	2.96 684	2.51 680	3.15 659	2.14 672	4.75 680	4.41 678	2.76 654	6.10 673	5.53 676	2.37 653	2.97 566	1.92 614	3.18 681	0.85 671	2.51 681	1.04 670	2.88 680	2.47 683

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

LVE	3.31 668	1.67 668	1.64 591	2.85 679	2.42 679	3.20 661	2.26 676	4.78 681	5.05 682	2.35 639	6.91 676	6.02 678	2.37 653	9.15 680	2.17 625	3.19 682	1.08 684	2.38 676	1.47 680	2.81 676	2.40 681

JetRed	6.91 685	8.80 698	25.96 706	2.85 679	3.25 690	13.98 698	11.87 697	6.25 690	4.28 677	4.45 679	4.56 661	6.69 679	5.46 682	7.46 666	14.05 692	2.59 676	3.31 695	2.59 682	2.29 691	4.20 694	3.36 693

WAO-8	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 687	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 685	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

Venus	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 687	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 685	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

ktn	4.70 676	2.38 685	2.12 623	3.76 692	3.24 689	4.85 679	2.95 687	5.52 683	7.37 689	4.07 676	19.32 705	7.46 682	3.47 670	7.39 663	2.95 639	4.04 694	1.85 690	3.26 692	2.22 690	3.08 682	2.65 688

MeshStereo	2.26 643	0.56 565	0.92 445	0.61 468	0.49 469	2.60 643	1.02 597	3.18 663	2.05 637	7.40 695	4.98 669	7.58 683	2.98 665	6.37 642	1.96 616	0.43 603	0.43 627	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
notaker	3.98 671	2.40 686	2.68 642	3.82 694	3.27 691	3.97 672	2.14 672	4.78 681	3.45 669	4.12 677	6.94 677	7.65 684	3.26 668	7.82 673	5.30 663	4.04 694	1.41 687	3.36 693	2.10 689	3.88 691	3.31 692

FCDSN-DC	2.32 646	0.63 590	0.81 386	0.84 609	0.75 594	2.23 628	0.94 582	2.09 602	1.80 620	5.45 688	7.72 684	7.77 685	6.93 690	3.39 578	1.80 608	0.52 623	0.48 641	0.52 620	0.51 632	0.57 613	0.58 619
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 635	0.59 575	0.89 433	0.70 553	0.61 544	3.95 671	0.94 582	1.80 525	1.79 619	4.41 678	4.43 659	8.17 686	3.66 673	3.40 579	1.33 564	0.52 623	0.48 641	0.54 626	0.58 639	0.53 606	0.50 601

LE_ROB	8.05 687	0.37 478	23.53 700	0.74 577	0.33 299	2.77 651	2.87 686	3.71 671	27.24 712	25.39 712	8.87 689	8.46 687	26.71 711	6.65 648	21.99 701	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

UNDER WATER	5.08 678	2.33 684	5.55 662	3.94 696	3.51 692	5.20 682	2.72 684	5.61 686	16.52 703	3.84 671	4.60 662	9.21 688	5.89 684	5.90 634	8.66 680	3.75 689	1.34 686	3.18 691	1.88 684	4.33 696	3.61 694

UNDER WATER-64	5.27 679	2.32 683	8.78 676	3.93 695	3.54 693	7.61 685	3.03 688	5.84 687	14.19 695	4.04 674	4.04 657	9.39 689	6.26 686	5.93 636	8.48 679	3.60 688	1.51 688	3.13 689	1.88 684	4.29 695	3.61 694

FC-DCNN	2.72 661	0.59 575	0.86 406	0.73 573	0.57 521	2.91 654	1.04 599	3.01 661	2.60 653	6.83 690	7.64 682	9.92 690	6.33 688	5.21 614	3.14 643	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

DGTPSM_ROB	13.01 697	8.23 696	21.87 696	9.51 700	18.10 699	11.56 693	32.01 709	10.63 697	16.20 699	7.03 692	19.48 706	10.15 691	16.66 701	9.83 691	22.42 702	4.75 697	8.68 702	5.37 698	10.25 707	6.16 698	11.36 703

DPSMNet_ROB	13.02 698	8.23 696	21.91 697	9.53 701	18.11 700	11.56 693	32.02 710	10.64 698	16.23 700	7.05 693	19.49 707	10.16 692	16.66 701	9.85 692	22.43 703	4.77 698	8.68 702	5.38 699	10.26 708	6.17 699	11.36 703

FC-DCNN v2	2.81 662	0.59 575	0.85 400	0.73 573	0.57 521	2.97 657	1.05 601	3.39 667	2.61 654	6.98 691	7.67 683	10.38 693	6.31 687	5.75 632	3.37 649	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

TorneroNet	10.70 693	2.03 677	1.82 607	3.43 689	3.01 687	43.83 715	2.22 675	8.87 694	67.47 728	7.17 694	27.36 709	10.68 694	3.85 677	8.67 679	7.65 675	3.59 687	0.88 674	3.04 688	1.57 682	3.71 689	3.17 690

TorneroNet-64	5.30 680	2.03 677	1.74 602	3.43 689	2.81 685	10.09 689	2.12 671	9.10 695	17.12 706	4.96 685	9.27 691	10.72 695	3.70 674	9.20 681	4.55 659	3.31 684	0.84 668	2.88 687	1.55 681	3.49 688	3.04 689

ASD4	15.85 700	10.99 699	19.63 691	10.21 702	11.70 697	19.24 699	31.10 708	19.35 702	10.68 692	11.14 698	10.18 693	12.59 696	12.64 694	14.74 699	24.83 706	12.93 709	9.94 709	26.83 716	19.40 711	16.23 708	12.70 710

MANE	6.19 681	0.59 575	1.03 489	0.93 635	1.22 655	13.38 695	2.69 682	12.81 699	17.94 707	8.21 696	10.82 695	14.72 697	11.68 692	11.39 696	11.90 689	0.59 636	0.50 646	0.52 620	1.76 683	0.55 610	0.54 610

USTest	14.33 699	14.94 702	21.04 695	17.44 703	16.05 698	23.26 700	33.84 711	21.73 703	11.80 694	9.36 697	10.14 692	15.97 698	13.20 696	17.28 701	22.43 703	3.78 692	5.01 699	6.17 702	6.16 701	9.25 702	7.72 701

TCMNet-wrong-test	10.31 691	11.40 700	14.84 685	20.96 707	18.45 701	13.80 697	10.76 696	15.78 701	3.53 670	5.20 687	5.52 671	16.26 699	12.61 693	7.51 668	10.15 683	7.43 699	2.37 692	4.31 697	3.43 696	11.36 703	10.61 702

DPSimNet_ROB	11.20 695	4.98 695	35.43 710	2.90 682	4.52 696	7.89 686	17.09 701	4.66 679	6.06 687	14.89 705	10.93 696	17.29 700	36.81 716	13.18 698	15.68 696	2.86 677	6.29 701	5.75 700	5.09 700	3.91 692	7.70 700

pmcnn	2.37 648	0.42 508	2.71 643	0.63 489	0.43 431	1.54 573	1.19 617	2.01 585	1.53 595	2.64 650	7.60 681	18.07 701	1.45 592	3.44 583	2.78 636	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

iinet-test	17.98 701	18.06 703	23.82 702	20.87 705	19.70 702	26.55 701	35.70 712	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 697	20.58 702	17.79 703	20.62 703	25.11 707	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

IINet	17.98 701	18.06 703	23.81 701	20.87 705	19.70 702	26.55 701	35.70 712	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 697	20.58 702	17.79 703	20.62 703	25.11 707	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

Anonymous_1	43.04 721	18.73 705	24.79 703	21.81 708	46.26 718	27.80 703	37.60 714	28.08 711	16.14 698	14.66 704	14.30 699	20.65 704	17.88 705	21.56 705	25.94 710	117.93 727	8.92 706	100.65 723	126.50 725	158.64 729	12.08 707

DPSM_ROB	19.08 703	19.14 706	25.17 704	22.15 709	20.85 705	28.17 704	37.82 715	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 700	21.70 705	18.75 706	21.87 706	26.55 711	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

DPSM	19.08 703	19.14 706	25.17 704	22.15 709	20.85 705	28.17 704	37.82 715	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 700	21.70 705	18.75 706	21.87 706	26.55 711	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

xxxxx1	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

tt_ll	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

ff	54.10 723	25.67 708	27.13 707	113.43 724	96.96 723	30.69 708	47.44 717	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 702	21.81 707	21.02 708	24.43 709	33.82 713	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

HanzoNet	11.04 694	3.62 693	8.10 674	4.08 697	3.55 694	4.90 680	2.73 685	7.19 692	10.10 691	31.86 721	28.92 711	21.96 710	36.36 714	18.08 702	10.17 684	7.94 700	3.32 696	3.47 694	3.31 694	7.06 700	4.04 697

SGM-ForestM	6.52 683	0.38 485	1.26 539	0.63 489	0.35 324	13.59 696	5.32 694	6.32 691	6.70 688	11.14 698	9.18 690	22.51 711	13.93 698	16.89 700	20.07 700	0.36 573	0.37 611	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

LRCNet_RVC	22.74 706	32.10 712	21.97 698	29.84 711	26.23 708	4.42 677	0.81 546	22.66 704	2.02 635	26.93 713	29.26 712	23.06 712	15.59 700	23.84 708	18.88 699	31.75 718	19.90 721	34.65 718	32.13 719	30.54 718	28.32 719

Selective-IGEV-i1pa	19.94 705	26.52 711	23.52 699	2.94 683	1.59 664	31.97 713	20.54 703	30.88 713	25.25 708	23.87 711	27.58 710	33.01 713	26.91 712	32.38 714	25.47 709	20.69 717	5.85 700	12.49 708	4.43 698	3.35 686	19.48 712

HaxPig	38.92 717	41.40 721	41.64 711	29.95 712	32.27 709	28.90 706	27.60 705	29.73 712	37.71 722	43.82 722	43.87 721	33.17 714	35.56 713	41.53 716	40.37 718	43.94 722	47.51 726	45.82 719	47.08 721	42.38 719	44.15 722

MEDIAN_ROB	42.00 719	44.40 723	44.29 715	35.15 713	34.95 710	31.28 712	29.60 707	35.88 718	40.02 724	47.20 726	46.64 723	37.37 715	38.48 724	44.35 725	42.45 719	48.03 724	49.39 727	49.71 721	49.03 722	45.14 721	46.65 723

AVERAGE_ROB	40.43 718	42.37 722	42.73 712	36.96 714	35.58 711	30.50 707	27.61 706	36.71 719	38.39 723	44.91 723	44.36 722	37.45 716	36.70 715	41.88 717	40.35 717	45.43 723	46.81 725	47.11 720	46.35 720	42.51 720	43.87 721

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

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

Selective-RAFT-Error	38.39 716	38.47 719	50.44 721	44.73 715	41.97 717	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.92 720	28.34 719	29.85 718	43.60 718	38.20 723	43.75 718	53.34 720	20.38 714	18.70 716	21.09 714	21.05 713	28.30 716	25.43 718

CasAABBNet	38.33 713	38.46 717	50.35 719	44.75 718	41.84 712	56.68 718	76.37 723	53.22 720	33.83 719	28.31 718	29.54 715	43.62 720	37.71 720	43.84 722	53.41 723	20.30 710	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.24 712	25.34 714

RAFT-FEzeroshot	38.32 711	38.45 715	50.28 716	44.74 716	41.87 713	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 713	43.69 721	37.66 718	43.83 719	53.41 723	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

RAFT-FE	38.32 711	38.45 715	50.28 716	44.74 716	41.87 713	56.68 718	76.38 724	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 713	43.69 721	37.66 718	43.83 719	53.41 723	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

LSM0	42.82 720	38.75 720	50.81 722	47.07 721	109.38 728	57.00 722	76.02 720	53.74 726	33.71 715	29.02 720	30.41 719	43.87 723	37.22 717	43.91 724	53.54 726	20.52 716	18.62 714	21.10 715	21.11 717	28.41 717	42.22 720

light-stereo	12.42 696	1.45 659	18.02 689	17.94 704	23.64 707	11.13 691	0.82 548	9.91 696	5.73 684	15.42 706	42.83 720	55.24 724	1.88 630	28.77 713	2.26 626	1.61 665	3.00 694	0.78 646	0.93 662	3.48 687	3.62 696

BEATNet-Init1	26.87 710	13.43 701	70.68 726	0.91 632	0.68 570	57.02 723	21.06 704	32.82 717	32.67 714	52.12 727	53.61 724	66.05 725	49.56 725	48.79 726	34.71 716	0.49 621	0.44 630	0.53 625	0.53 634	0.63 622	0.59 621

PML	51.67 722	36.25 713	13.28 684	7.46 699	20.81 704	108.69 727	232.22 730	8.72 693	27.82 713	87.01 728	269.67 730	69.67 726	61.95 726	24.76 712	14.20 693	9.74 705	3.40 697	9.62 703	4.70 699	18.74 709	4.72 699

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

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

Selective-IGEV-i16pa	97.29 728	136.83 728	17.95 688	1.52 662	1.00 635	188.16 729	3.63 689	183.02 730	169.43 730	88.01 729	178.60 728	119.35 729	191.45 730	226.33 730	135.51 727	131.38 728	17.89 713	32.25 717	3.46 697	2.02 665	117.94 729

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

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

Low-res two-view benchmark