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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

iRAFT	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

rvit_stereo_0081	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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
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

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

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

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

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

rvit_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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

DStereoSA	4.44 674	0.92 625	6.79 669	1.58 663	2.54 681	2.29 631	14.04 700	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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