Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.75w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.12 32	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monster-pro	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.16 68	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 196	0.18 142	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 74	0.13 345	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.09 27	0.13 196	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

aanet-new-12k	0.12 74	0.11 220	0.23 143	0.22 347	0.09 54	0.16 95	0.14 104	0.24 138	0.19 134	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.13 196	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 74	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.13 324	0.20 234	0.16 199	0.23 119	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.13 196	0.13 12	0.12 112	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 104	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.10 122	0.16 95	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.14 148	0.13 85	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.18 115	0.14 148	0.17 171	0.09 27	0.10 78	0.18 142	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.08 4	0.11 116	0.16 97	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.15 152	0.20 63	0.15 58	0.12 87	0.13 85	0.10 57	0.09 33	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.13 85	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 129	0.09 2	0.22 96	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.09 27	0.11 116	0.19 167	0.13 167	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 74	0.11 220	0.18 80	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.07 1	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.14 120	0.08 4	0.11 116	0.13 12	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 94	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 45	0.09 84	0.13 1	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.11 20	0.23 119	0.15 58	0.14 148	0.12 66	0.08 4	0.09 33	0.21 212	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.07 2	0.17 129	0.13 70	0.18 34	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.18 142	0.11 42	0.08 288	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.04 1

MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 665	0.70 566	0.17 46	0.08 23	0.15 55	0.15 152	0.18 34	0.16 68	0.13 117	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 97	0.13 167	0.35 654	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 628

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 476	0.21 278	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.28 213	0.28 296	0.23 269	0.20 218	0.20 263	0.11 116	0.19 167	0.14 204	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.06 144

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 641	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.15 168	0.19 201	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 167	0.29 647	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

test-3	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.26 305	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

test_1	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.25 293	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
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
mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

quiztm	0.15 195	0.15 427	0.25 167	0.22 347	0.14 372	0.17 129	0.17 246	0.33 286	0.21 183	0.18 234	0.21 233	0.14 171	0.10 78	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.10 122	0.15 55	0.10 8	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.14 148	0.19 201	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DF	0.13 120	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.10 122	0.17 129	0.15 152	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.22 247	0.19 253	0.11 116	0.20 187	0.14 204	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

LiteMatch*	0.11 45	0.07 4	0.22 130	0.16 20	0.10 122	0.13 26	0.13 70	0.18 34	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

aanet-new-90k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 74	0.11 220	0.32 254	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.12 66	0.11 92	0.11 116	0.19 167	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 74	0.10 140	0.27 189	0.19 150	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.21 78	0.15 58	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 74	0.12 278	0.28 207	0.19 150	0.08 23	0.17 129	0.15 152	0.22 96	0.18 115	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.19 150	0.07 2	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 293	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.07 183	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 45	0.10 140	0.26 177	0.18 94	0.09 54	0.14 37	0.14 104	0.20 63	0.13 23	0.11 57	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.15 58	0.13 117	0.16 153	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.08 23	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.19 134	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.20 224	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.12 119	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 74	0.12 278	0.27 189	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.12 87	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 74	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.08 23	0.13 26	0.14 104	0.25 155	0.21 183	0.12 87	0.15 134	0.09 27	0.14 232	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 74	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.15 152	0.26 175	0.20 163	0.11 57	0.12 66	0.10 57	0.13 196	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 120	0.11 220	0.30 231	0.20 224	0.13 324	0.20 234	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.15 251	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 74	0.10 140	0.21 115	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.21 78	0.17 95	0.12 87	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 74	0.09 84	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.21 78	0.20 163	0.10 35	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 45	0.09 84	0.17 67	0.18 94	0.10 122	0.15 55	0.16 199	0.23 119	0.15 58	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.08 318

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 120	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.23 119	0.21 183	0.16 197	0.22 247	0.10 57	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 566	0.17 46	0.12 244	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 74	0.09 84	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.13 26	0.16 199	0.25 155	0.21 183	0.11 57	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 104	0.14 5	0.13 23	0.11 57	0.09 16	0.10 57	0.10 78	0.16 97	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 159	0.13 345	0.29 221	0.19 150	0.09 54	0.17 129	0.12 32	0.28 213	0.23 226	0.13 117	0.14 120	0.22 286	0.13 196	0.29 359	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 183	0.06 144

Foundation-i1c-attn	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.15 152	0.24 138	0.17 95	0.13 117	0.15 134	0.16 213	0.13 196	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.15 134	0.17 224	0.12 150	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 157	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.16 197	0.16 153	0.18 237	0.13 196	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 74	0.13 345	0.15 22	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 359	0.14 31	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 272	0.19 150	0.10 122	0.23 315	0.17 246	0.25 155	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.24 321	0.21 359	0.23 242	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Foundation-i1	0.13 120	0.07 4	0.16 46	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.16 199	0.32 271	0.22 200	0.15 168	0.17 171	0.20 263	0.13 196	0.14 31	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.17 22	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.09 54	0.13 26	0.13 70	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 74	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.24 138	0.20 163	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 583	0.23 307	0.15 251	0.23 242	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.06 144

DispViT+	0.12 74	0.07 4	0.19 90	0.15 5	0.16 465	0.10 12	0.12 32	0.26 175	0.23 226	0.13 117	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.13 70	0.11 2	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 600	0.07 4	0.63 539	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 690	0.12 66	0.23 307	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	4.20 702	0.07 240

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.13 120	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.24 242	0.11 57	0.15 134	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.19 44	0.15 58	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 278	0.21 115	0.18 94	0.11 176	0.24 336	0.12 32	0.19 44	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.17 46	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

GS-Stereo							0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 272	0.19 150	0.13 324	0.19 192	0.15 152	0.35 318	0.22 200	0.24 283	0.24 270	0.20 263	0.14 232	0.17 115	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

DDF-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.19 90	0.19 150	0.16 465	0.12 20	0.15 152	0.18 34	0.18 115	0.11 57	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.23 242	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.21 606	0.06 144

252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 645	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 624	0.13 85	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.18 94	0.10 122	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 63	0.12 16	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 144

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 140	0.32 254	0.16 20	0.08 23	0.17 129	0.10 8	0.22 96	0.19 134	0.11 57	0.10 34	0.10 57	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.08 318

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 591	0.19 150	0.18 511	0.12 20	0.15 152	0.19 44	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.21 212	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.19 594	0.06 144

GGEV	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

AdaDepth	0.11 45	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.13 70	0.16 15	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 33	0.19 167	0.12 112	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.23 404	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.19 167	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

MSCF	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.22 347	0.10 122	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

monsterstereo	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.12 244	0.14 37	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 45	0.06 1	0.17 67	0.15 5	0.11 176	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.16 68	0.11 57	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 229	0.11 220	0.26 177	0.16 20	0.09 54	0.27 387	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.22 263	0.28 301	0.21 275	0.22 375	0.37 421	0.22 415	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.07 240

xyz-stereo	1.40 675	0.10 140	17.09 714	0.18 94	0.07 2	4.78 694	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 692	0.40 502	0.29 490	0.56 505	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.06 151	0.06 101	0.05 34

111111	0.11 45	0.07 4	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.13 26	0.11 20	0.22 96	0.15 58	0.11 57	0.12 66	0.12 119	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.06 144

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 97	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 115	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 38	0.16 46	0.17 46	0.08 23	0.16 95	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 115	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LG-G	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LGtest1	0.10 9	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.12 87	0.19 201	0.15 192	0.11 116	0.13 12	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.07 183	0.06 144

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 421	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.21 424	0.27 190	0.22 200	0.15 168	0.16 153	0.13 139	0.11 116	0.20 187	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 313	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.14 104	0.28 213	0.24 242	0.22 263	0.20 218	0.24 321	0.18 327	0.21 212	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

CoSv	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

SCV_C0	0.14 159	0.11 220	0.25 167	0.19 150	0.12 244	0.15 55	0.16 199	0.30 249	0.22 200	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.09 33	0.24 258	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.06 144

SCV	0.14 159	0.14 392	0.24 153	0.21 278	0.11 176	0.15 55	0.16 199	0.31 259	0.18 115	0.11 57	0.15 134	0.13 139	0.10 78	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 120	0.14 392	0.19 90	0.26 532	0.09 54	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.18 115	0.12 87	0.11 46	0.10 57	0.13 196	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 624	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 78	0.20 187	0.10 6	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.24 619	0.05 34

AIO_rvc	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.13 139	0.08 15	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

AIO_test	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.15 55	0.17 246	0.19 44	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

castereo++	0.13 120	0.10 140	0.18 80	0.18 94	0.10 122	0.27 387	0.13 70	0.23 119	0.23 226	0.11 57	0.13 85	0.16 213	0.10 78	0.18 142	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 159	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.10 122	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.13 117	0.18 191	0.16 213	0.16 271	0.15 69	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GIP-stereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.29 229	0.18 115	0.11 57	0.16 153	0.13 139	0.09 33	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

fffft	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.19 340	0.22 96	0.16 68	0.14 148	0.11 46	0.13 139	0.10 78	0.24 258	0.18 314	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.14 5	0.16 68	0.11 57	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 212	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.19 44	0.19 134	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.11 116	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

tt45	0.14 159	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.23 315	0.18 293	0.22 96	0.17 95	0.15 168	0.13 85	0.14 171	0.10 78	0.30 375	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

999	0.14 159	0.08 38	0.24 153	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.24 138	0.18 115	0.13 117	0.16 153	0.14 171	0.11 116	0.36 417	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

mms	0.13 120	0.11 220	0.19 90	0.19 150	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.17 171	0.14 171	0.09 33	0.24 258	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

ours_stereo	0.13 120	0.11 220	0.23 143	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.18 293	0.20 63	0.19 134	0.13 117	0.18 191	0.14 171	0.10 78	0.23 242	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.05 34

tg	0.16 211	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.11 176	0.23 315	0.15 152	0.34 295	0.24 242	0.20 245	0.25 280	0.19 253	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

WCG-NET	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.08 23	0.18 157	0.17 246	0.21 78	0.28 296	0.18 234	0.21 233	0.15 192	0.12 150	0.18 142	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 649	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

IGEV-Stereo++	0.11 45	0.08 38	0.15 22	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.10 8	0.22 96	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

Pointernet	0.13 120	0.07 4	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.12 32	0.31 259	0.24 242	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

U	1.00 664	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 696	6.12 699	0.14 104	0.21 78	0.21 183	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	5.42 705	2.90 703	0.07 183	0.06 144

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 633

AIO-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.16 68	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

RSM++	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.20 224	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

RSM	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.23 119	0.18 115	0.13 117	0.13 85	0.15 192	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 195	0.09 84	0.26 177	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.29 315	0.24 283	0.20 218	0.19 253	0.10 78	0.18 142	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.15 5	0.07 2	0.21 265	0.12 32	0.24 138	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.15 192	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

cc1	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

ff7	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffff	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

ff1	0.29 503	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

11t	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.30 448	0.19 340	0.35 318	0.44 499	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

CASnet	0.14 159	0.12 278	0.22 130	0.22 347	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.22 263	0.20 218	0.15 192	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.11 476	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 644	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

AEACV	0.13 120	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.17 171	0.13 139	0.16 271	0.16 97	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

Any-RAFT	0.17 229	0.08 38	0.31 246	0.19 150	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.42 403	0.30 328	0.24 283	0.27 295	0.27 363	0.16 271	0.21 212	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

HanStereo	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

LoS_RVC	0.13 120	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.19 201	0.12 119	0.15 251	0.17 115	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.12 500

anonymousdsp2	0.17 229	0.10 140	0.28 207	0.20 224	0.11 176	0.25 354	0.17 246	0.41 389	0.31 341	0.23 269	0.23 256	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.07 240

anonymousdsp	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

CES	0.14 159	0.08 38	0.19 90	0.17 46	0.22 581	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.14 148	0.17 171	0.14 171	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.18 588

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.13 70	0.27 190	0.21 183	0.13 117	0.10 34	0.15 192	0.09 33	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

ProNet	0.14 159	0.12 278	0.25 167	0.19 150	0.11 176	0.19 192	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.13 85	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.07 240

MC-Stereo	0.14 159	0.09 84	0.25 167	0.21 278	0.09 54	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.18 234	0.23 256	0.16 213	0.13 196	0.22 232	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 211	0.09 84	0.25 167	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.35 390	0.20 245	0.25 280	0.17 224	0.17 301	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 492	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

ccc-4	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 465	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.31 521	0.21 212	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 272	0.25 498	0.18 511	0.23 315	0.29 558	0.40 377	0.36 403	0.24 283	0.38 428	0.18 237	0.16 271	0.32 389	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.12 532	0.09 346	0.09 382

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 341	0.26 532	0.18 511	0.25 354	0.29 558	0.40 377	0.37 414	0.29 354	0.40 452	0.25 331	0.22 375	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.10 439

test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 283	0.23 404	0.12 244	0.18 157	0.22 451	0.26 175	0.24 242	0.24 283	0.47 530	0.22 286	0.13 196	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.07 183	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 496	0.21 278	0.12 244	0.28 407	0.17 246	0.42 403	0.30 328	0.33 439	0.32 350	0.15 192	0.17 301	0.50 468	0.21 395	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 492	0.21 278	0.12 244	0.27 387	0.20 393	0.45 435	0.37 414	0.30 386	0.23 256	0.19 253	0.24 407	0.27 326	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

test_3	0.18 253	0.11 220	0.32 254	0.24 458	0.11 176	0.22 293	0.25 516	0.31 259	0.31 341	0.25 293	0.18 191	0.23 307	0.13 196	0.25 288	0.19 347	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

LCNet	0.21 334	0.11 220	0.29 221	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.19 340	0.34 295	0.26 268	0.28 325	0.35 394	0.26 353	0.30 504	0.35 412	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.13 515	0.22 621

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 492	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 586	0.20 263	0.21 359	0.24 258	0.31 510	0.08 288	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.11 476

AAGNet	0.33 535	0.11 220	0.37 322	0.25 498	0.16 465	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.35 476	0.35 394	0.27 363	0.30 504	0.44 446	2.66 692	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 499	0.21 278	0.12 244	0.23 315	0.21 424	0.47 455	0.28 296	0.31 404	0.42 477	0.36 461	0.35 544	0.62 541	0.23 436	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 509	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.19 340	0.40 377	0.32 350	0.30 386	0.43 490	0.36 461	0.31 521	0.61 533	0.20 368	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.07 240

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 647

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.24 242	0.34 459	0.33 373	0.29 390	0.25 428	0.56 505	0.17 291	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.18 157	0.18 293	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.33 373	0.30 406	0.24 407	0.55 494	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 512	0.24 458	0.14 372	0.22 293	0.19 340	0.39 365	0.33 364	0.35 476	0.32 350	0.27 363	0.19 342	0.64 549	0.22 415	0.09 383	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.07 240

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 656	0.23 307	0.17 301	0.57 509	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.06 101	0.07 240

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.11 176	0.24 336	0.17 246	0.29 229	0.21 183	0.27 313	0.26 289	0.24 321	0.17 301	0.23 242	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.10 439

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 388	0.23 404	0.10 122	0.20 234	0.24 499	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.29 390	0.15 251	0.17 115	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.25 516	0.37 347	0.27 279	0.30 386	0.45 513	0.27 363	0.21 359	0.31 382	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 595

Prome-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.36 337	0.25 256	0.33 439	0.59 586	0.24 321	0.28 475	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.20 607

iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

s12784h	0.17 229	0.09 84	0.26 177	0.18 94	0.07 2	0.32 476	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.23 269	0.25 280	0.18 237	0.17 301	0.25 288	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

XX-TBD	0.15 195	0.18 487	0.28 207	0.22 347	0.10 122	0.22 293	0.15 152	0.22 96	0.27 279	0.22 263	0.26 289	0.14 171	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 365	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.23 389	0.20 187	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

cscssc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

111	0.20 313	0.17 473	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.24 336	0.17 246	0.41 389	0.45 511	0.23 269	0.29 313	0.29 390	0.21 359	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.08 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 229	0.14 392	0.32 254	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.25 293	0.33 373	0.20 263	0.17 301	0.19 167	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

AFF-stereo	0.18 253	0.15 427	0.32 254	0.21 278	0.10 122	0.18 157	0.18 293	0.33 286	0.27 279	0.25 293	0.37 413	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 365	0.20 224	0.11 176	0.20 234	0.15 152	0.36 337	0.30 328	0.23 269	0.21 233	0.26 353	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 322	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.32 271	0.28 296	0.23 269	0.23 256	0.27 363	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
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
PMTNet	0.15 195	0.08 38	0.23 143	0.15 5	0.09 54	0.23 315	0.16 199	0.25 155	0.23 226	0.17 216	0.21 233	0.16 213	0.14 232	0.22 232	0.13 167	0.29 647	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 411	0.19 150	0.08 23	0.27 387	0.14 104	0.42 403	0.30 328	0.29 354	0.32 350	0.27 363	0.21 359	0.28 340	0.25 457	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.29 429	0.19 340	0.38 353	0.37 414	0.38 515	0.44 501	0.31 416	0.21 359	0.41 437	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 528	0.25 498	0.11 176	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.43 484	0.33 439	0.43 490	0.27 363	0.22 375	0.34 403	0.26 471	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 673	0.18 191	0.17 224	0.12 150	0.14 31	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.08 264	0.12 500

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.18 94	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 449	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 411	0.22 347	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.43 417	0.30 328	0.29 354	0.30 326	0.31 416	0.20 351	0.33 396	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.08 318

RT-Monster	0.15 195	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.14 372	0.20 234	0.11 20	0.29 229	0.32 350	0.24 283	0.22 247	0.17 224	0.13 196	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 115	0.15 5	0.11 176	0.10 12	0.13 70	0.15 10	0.08 1	0.12 87	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.05 34

Selective-IGEV-i1	0.21 334	0.10 140	0.31 246	0.23 404	0.13 324	0.31 464	0.22 451	0.46 446	0.42 476	0.27 313	0.32 350	0.33 433	0.17 301	0.25 288	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.09 382

VMStereo-Base	0.13 120	0.08 38	0.22 130	0.15 5	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.24 138	0.25 256	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

Hybrid-DGEV-2	0.21 334	0.15 427	0.34 283	0.24 458	0.13 324	0.28 407	0.14 104	0.48 468	0.44 499	0.27 313	0.24 270	0.25 331	0.25 428	0.28 340	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.07 240

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

Wave_Phase_stereo	0.14 159	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.36 521	0.14 104	0.28 213	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.18 34	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 78	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.11 8	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

gasm-f	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.19 201	0.10 57	0.11 116	0.16 97	0.11 42	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.09 346	0.08 318

DLNR-FE	10.45 705	12.13 713	19.94 717	106.10 729	23.12 723	0.14 37	0.13 70	3.28 698	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 698	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 728	0.06 144

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

MultiAttention	1.02 668	0.13 345	0.43 411	0.35 626	0.43 648	5.36 695	1.71 696	0.69 642	0.53 578	0.36 492	0.63 604	0.55 590	0.22 375	7.60 704	0.43 568	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 632	0.26 629	0.30 644

z-ln-s-r	0.32 526	0.21 530	0.82 595	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 591	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 621	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

water-stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.14 104	0.25 155	0.19 134	0.17 216	0.23 256	0.15 192	0.15 251	0.12 5	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

depthmonostereo	0.14 159	0.09 84	0.19 90	0.19 150	0.08 23	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.23 226	0.16 197	0.18 191	0.14 171	0.17 301	0.19 167	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 159	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.14 104	0.24 138	0.21 183	0.21 256	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 388	0.19 150	0.12 244	0.27 387	0.21 424	0.47 455	0.33 364	0.34 459	0.31 341	0.41 509	0.22 375	0.49 464	0.26 471	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

xyz-stereo-finetune	0.16 211	0.12 278	0.23 143	0.16 20	0.08 23	0.23 315	0.20 393	0.29 229	0.31 341	0.19 241	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.29 359	0.20 368	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.06 144

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 465	0.22 347	0.15 433	0.25 354	0.17 246	0.39 365	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.21 275	0.17 301	0.59 522	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 341	0.19 150	0.13 324	0.27 387	0.24 499	0.49 478	0.38 428	0.37 500	0.37 413	0.40 502	0.24 407	0.52 479	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.08 318

coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 313	0.23 404	0.15 433	0.31 464	0.20 393	0.49 478	0.42 476	0.35 476	0.42 477	0.45 538	0.27 458	0.55 494	0.33 522	0.10 435	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.10 414	0.10 439

LG-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.18 293	0.21 78	0.18 115	0.11 57	0.17 171	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 357	0.23 404	0.11 176	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.29 315	0.22 263	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.06 144

AIO-test2	0.20 313	0.20 516	0.36 313	0.26 532	0.15 433	0.22 293	0.16 199	0.42 403	0.42 476	0.16 197	0.29 313	0.15 192	0.11 116	0.26 306	0.13 167	0.18 610	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.07 183	0.07 240

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 388	0.27 560	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.39 365	0.36 403	0.17 216	0.26 289	0.18 237	0.13 196	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.06 101	0.09 382

fffy	0.14 159	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.13 196	0.25 288	0.14 204	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 594	0.28 475	0.27 326	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.09 382

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 590	0.26 439	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.09 382

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 70	0.24 138	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 499	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 573	0.33 531	0.65 556	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.06 101	0.07 240

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.25 516	0.32 271	0.41 468	0.31 404	0.42 477	0.41 509	0.22 375	0.92 632	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.14 562	0.12 532	0.10 414	0.07 240

RAStereo	0.13 120	0.12 278	0.27 189	0.22 347	0.11 176	0.15 55	0.18 293	0.23 119	0.23 226	0.13 117	0.17 171	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.05 34

Occ-G	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.19 340	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.19 201	0.21 275	0.11 116	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 622	0.21 278	0.27 616	0.20 234	0.19 340	0.48 468	0.25 256	0.26 305	0.55 570	0.34 442	0.18 327	0.25 288	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.12 532	0.12 499	0.12 500

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 598	0.20 224	0.21 565	0.23 315	0.17 246	0.48 468	0.27 279	0.23 269	0.29 313	0.39 487	0.23 389	0.25 288	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.11 493	0.11 462	0.10 439

WCG-NET（raft）	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.17 46	0.08 23	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.26 268	0.18 234	0.19 201	0.20 263	0.12 150	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 293	0.21 278	0.12 244	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.30 328	0.17 216	0.31 341	0.25 331	0.20 351	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.06 144

MGS-Stereo	0.14 159	0.11 220	0.32 254	0.19 150	0.11 176	0.18 157	0.17 246	0.20 63	0.22 200	0.14 148	0.24 270	0.15 192	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.10 414	0.06 144

IGEV++	0.13 120	0.10 140	0.23 143	0.21 278	0.10 122	0.15 55	0.15 152	0.29 229	0.16 68	0.12 87	0.15 134	0.12 119	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 441	0.21 278	0.14 372	0.29 429	0.21 424	0.53 536	0.41 468	0.29 354	0.35 394	0.29 390	0.22 375	0.48 459	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

IGEVStereo-DCA	0.14 159	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 512	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.22 200	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 411	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 246	0.27 190	0.22 200	0.16 197	0.26 289	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.07 240

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 411	0.20 224	0.11 176	0.21 265	0.15 152	0.32 271	0.21 183	0.23 269	0.24 270	0.23 307	0.10 78	0.31 382	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 283	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 213	0.25 256	0.17 216	0.26 289	0.15 192	0.16 271	0.25 288	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.08 318

UniTT-Stereo	0.14 159	0.10 140	0.30 231	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.13 70	0.19 44	0.18 115	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.11 116	0.18 142	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.06 144

DLNR_Zeroshot_test	10.44 704	12.10 712	19.93 716	106.08 728	23.66 724	0.14 37	0.13 70	3.22 697	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 727	0.06 144

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 272	0.20 224	0.09 54	0.21 265	0.10 8	0.26 175	0.20 163	0.18 234	0.19 201	0.15 192	0.13 196	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.06 144

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 341	0.19 150	0.12 244	0.25 354	0.17 246	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.29 313	0.27 363	0.14 232	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 357	0.22 347	0.12 244	0.24 336	0.13 70	0.31 259	0.23 226	0.24 283	0.20 218	0.24 321	0.12 150	0.26 306	0.15 235	0.06 49	0.06 236	0.12 514	0.09 410	0.08 264	0.07 240

LoS	0.14 159	0.08 38	0.27 189	0.16 20	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.26 175	0.26 268	0.15 168	0.18 191	0.18 237	0.13 196	0.22 232	0.14 204	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.17 229	0.09 84	0.32 254	0.17 46	0.11 176	0.21 265	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.27 363	0.16 271	0.23 242	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.09 346	0.09 382

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 476	0.21 278	0.16 465	0.31 464	0.20 393	0.36 337	0.35 390	0.32 426	0.50 542	0.39 487	0.26 439	0.22 232	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.07 183	0.08 318

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.24 336	0.16 199	0.34 295	0.28 296	0.21 256	0.23 256	0.33 433	0.24 407	0.23 242	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.10 414	0.10 439

Selective-RAFT	0.17 229	0.12 278	0.30 231	0.24 458	0.10 122	0.29 429	0.15 152	0.32 271	0.31 341	0.17 216	0.17 171	0.21 275	0.18 327	0.28 340	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.06 144

TestStereo1	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.29 315	0.33 439	0.34 383	0.23 307	0.16 271	0.33 396	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.11 476

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 510	0.20 516	0.70 566	0.21 278	0.17 489	0.46 580	0.27 535	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.55 570	0.43 522	0.30 504	0.46 452	0.38 540	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.11 462	0.10 439

raft_robust	0.22 370	0.17 473	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.23 315	0.22 451	0.49 478	0.48 543	0.32 426	0.32 350	0.26 353	0.23 389	0.53 486	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.06 144

SA-5K	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.47 455	0.39 438	0.30 386	0.50 542	0.26 353	0.19 342	0.33 396	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 313	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.23 477	0.45 435	0.40 456	0.27 313	0.44 501	0.23 307	0.23 389	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 421	0.22 347	0.13 324	0.19 192	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.34 442	0.23 389	0.65 556	0.27 477	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 441	0.19 150	0.13 324	0.25 354	0.19 340	0.52 524	0.19 134	0.29 354	0.21 233	0.22 286	0.20 351	0.28 340	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.08 264	0.08 318

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 528	0.21 278	0.11 176	0.25 354	0.18 293	0.41 389	0.37 414	0.28 325	0.27 295	0.21 275	0.19 342	0.37 421	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

CrosDoStereo	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 690	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.52 524	0.28 296	0.20 245	0.19 201	0.21 275	0.13 196	0.24 258	0.13 167	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.06 101	0.06 144

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 293	0.29 585	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.29 585	0.12 244	0.23 315	0.14 104	0.38 353	0.31 341	0.34 459	0.37 413	0.33 433	0.21 359	0.70 570	0.26 471	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NF-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

OCTAStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

KMStereo	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.24 336	0.20 393	0.29 229	0.26 268	0.26 305	0.25 280	0.25 331	0.18 327	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

PSM-adaLoss	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 615	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 651	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 616

FTStereo	0.28 492	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 653	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 645	0.30 406	0.56 622	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 595

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

HUI-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.22 232	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 486	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 614	0.27 363	0.26 439	0.50 468	0.22 415	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.11 476

DeepStereo_LL	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 690	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 449	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 583	0.25 331	0.48 609	0.53 486	0.44 573	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

THIR-Stereo	0.29 503	0.12 278	0.41 388	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 667	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 607	0.34 442	0.50 612	0.57 509	0.45 576	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 598	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 567	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 642	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 651	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

RE-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 283	0.29 585	0.12 244	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.32 350	0.25 331	0.15 251	0.24 258	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.09 382

TVStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 365	0.21 278	0.11 176	0.19 192	0.16 199	0.28 213	0.22 200	0.27 313	0.27 295	0.23 307	0.28 475	0.24 258	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.10 439

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 357	0.26 532	0.11 176	0.18 157	0.24 499	0.40 377	0.37 414	0.31 404	0.30 326	0.29 390	0.24 407	0.55 494	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 441	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 609	0.21 275	0.16 271	0.55 494	0.21 395	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

AnonymousM	0.17 229	0.19 503	0.24 153	0.18 94	0.10 122	0.18 157	0.17 246	0.30 249	0.23 226	0.26 305	0.20 218	0.18 237	0.14 232	0.19 167	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.38 652	0.15 583	0.06 101	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
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
test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 365	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.34 295	0.26 268	0.20 245	0.24 270	0.22 286	0.14 232	0.16 97	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.08 318

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 365	0.25 498	0.10 122	0.22 293	0.21 424	0.31 259	0.31 341	0.23 269	0.34 383	0.22 286	0.18 327	0.62 541	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.11 462	0.06 144

raft+_RVC	0.18 253	0.14 392	0.32 254	0.21 278	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.38 353	0.34 374	0.21 256	0.28 301	0.20 263	0.15 251	0.24 258	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.08 318

raftrobust	0.16 211	0.13 345	0.29 221	0.22 347	0.15 433	0.19 192	0.13 70	0.32 271	0.26 268	0.26 305	0.20 218	0.19 253	0.17 301	0.21 212	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.19 150	0.13 324	0.26 377	0.16 199	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 322	0.23 404	0.14 372	0.23 315	0.13 70	0.37 347	0.29 315	0.28 325	0.26 289	0.25 331	0.15 251	0.26 306	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.06 144

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 598	0.26 532	0.17 489	0.23 315	0.13 70	0.40 377	0.18 115	0.20 245	0.41 460	0.31 416	0.10 78	0.32 389	0.12 112	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 509	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.20 163	0.16 197	0.12 66	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.07 240

ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 578	0.22 347	0.12 244	0.29 429	0.24 499	0.43 417	0.32 350	0.33 439	0.28 301	0.28 379	0.19 342	0.49 464	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.09 346	0.06 144

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 365	0.21 278	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.29 229	0.40 456	0.25 293	0.23 256	0.16 213	0.15 251	0.25 288	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 272	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 638	0.46 446	0.20 163	0.25 293	0.50 542	0.17 224	0.16 271	0.24 258	0.23 436	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.10 454	0.06 101	0.07 240

FENet	0.21 334	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.26 377	0.17 246	0.41 389	0.35 390	0.30 386	0.31 341	0.29 390	0.23 389	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.22 451	0.42 403	0.40 456	0.30 386	0.42 477	0.42 518	0.26 439	0.43 442	0.25 457	0.11 474	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 318

CCAANet	0.21 334	0.09 84	0.34 283	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.19 340	0.39 365	0.27 279	0.24 283	0.47 530	0.30 406	0.25 428	0.36 417	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.08 318

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 272	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.12 32	0.42 403	0.25 256	0.27 313	0.32 350	0.21 275	0.17 301	0.25 288	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.08 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 449	0.22 347	0.10 122	0.28 407	0.14 104	0.46 446	0.32 350	0.31 404	0.34 383	0.31 416	0.25 428	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.10 414	0.08 318

R-Stereo Train	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.20 224	0.13 324	0.26 377	0.17 246	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 322	0.24 458	0.12 244	0.32 476	0.17 246	0.54 545	0.42 476	0.33 439	0.38 428	0.35 456	0.21 359	0.30 375	0.22 415	0.14 557	0.06 236	0.13 535	0.08 307	0.11 462	0.08 318
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.
iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 571	0.23 404	0.13 324	0.29 429	0.18 293	0.52 524	0.49 552	0.37 500	0.45 513	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.12 499	0.09 382

HSM	0.28 492	0.16 454	0.35 293	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 629	0.31 521	0.89 627	0.23 436	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.08 318

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 293	0.25 498	0.14 372	0.37 527	0.21 424	0.47 455	0.41 468	0.44 572	0.51 548	0.41 509	0.28 475	0.45 449	0.37 538	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 365	0.20 224	0.12 244	0.30 448	0.16 199	0.55 555	0.53 578	0.38 515	0.43 490	0.37 467	0.26 439	0.38 426	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.09 346	0.09 382

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 449	0.24 458	0.14 372	0.25 354	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 354	0.42 477	0.22 286	0.20 351	0.33 396	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.07 240

pmcnn	0.50 618	0.20 516	0.78 578	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 614	1.23 659	2.52 687	0.37 557	0.77 601	0.95 645	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

DN	0.15 195	0.08 38	0.27 189	0.19 150	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.24 242	0.14 148	0.16 153	0.18 237	0.10 78	0.21 212	0.13 167	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.10 439

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 459	0.22 347	0.14 372	0.31 464	0.28 551	0.53 536	0.39 438	0.36 492	0.41 460	0.44 533	0.30 504	0.28 340	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.10 439

DStereoRT	0.35 549	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.42 561	0.19 340	0.48 468	0.39 438	0.30 386	0.39 441	0.24 321	0.39 567	0.64 549	0.30 502	0.08 288	0.07 370	1.54 694	0.41 661	0.08 264	0.11 476

Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 578	0.22 347	0.18 511	0.22 293	0.13 70	0.43 417	0.26 268	0.28 325	0.33 373	0.39 487	0.29 490	0.27 326	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.13 560	0.08 264	0.12 500

FlowAnything_test	0.14 159	0.11 220	0.21 115	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.15 168	0.13 85	0.15 192	0.14 232	0.18 142	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.09 382

MSAF-DinoV2	0.76 654	0.44 637	1.98 673	0.49 653	0.16 465	0.58 618	0.31 574	0.81 659	0.83 646	0.41 549	0.52 556	0.98 654	0.58 626	4.97 699	1.03 649	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 632	0.27 634	0.26 638

S2M2_XL	0.10 9	0.09 84	0.21 115	0.14 2	0.10 122	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 229	0.12 278	0.29 221	0.23 404	0.14 372	0.19 192	0.22 451	0.39 365	0.36 403	0.16 197	0.24 270	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.06 144

HART	0.15 195	0.11 220	0.30 231	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.16 199	0.30 249	0.19 134	0.15 168	0.25 280	0.17 224	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.07 370	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.06 144

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FACV-RUCA	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.23 404	0.23 594	0.26 377	0.19 340	0.39 365	0.34 374	0.25 293	0.32 350	0.21 275	0.24 407	0.24 258	0.19 347	0.10 435	0.07 370	0.15 577	0.08 307	0.16 555	0.13 518

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 357	0.20 224	0.12 244	0.24 336	0.15 152	0.34 295	0.22 200	0.30 386	0.20 218	0.22 286	0.12 150	0.24 258	0.14 204	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.07 240

rvit_stereo_ft	0.17 229	0.14 392	0.30 231	0.25 498	0.14 372	0.17 129	0.21 424	0.28 213	0.26 268	0.16 197	0.19 201	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.17 291	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.07 240

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 388	0.21 278	0.11 176	0.30 448	0.22 451	0.51 505	0.35 390	0.33 439	0.43 490	0.30 406	0.24 407	0.57 509	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.10 439

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.32 426	0.41 460	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 411	0.20 224	0.12 244	0.32 476	0.21 424	0.51 505	0.34 374	0.31 404	0.37 413	0.28 379	0.23 389	0.53 486	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 411	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.20 393	0.50 488	0.34 374	0.31 404	0.33 373	0.29 390	0.22 375	0.53 486	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

test_sample2	0.21 334	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.11 176	0.27 387	0.21 424	0.43 417	0.29 315	0.26 305	0.31 341	0.30 406	0.24 407	0.45 449	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

test_sample1	0.20 313	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.12 244	0.28 407	0.19 340	0.41 389	0.25 256	0.26 305	0.31 341	0.29 390	0.26 439	0.44 446	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

MoCha-V2	0.13 120	0.08 38	0.26 177	0.23 404	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.16 68	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.14 232	0.20 187	0.11 42	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 536	0.23 404	0.17 489	0.25 354	0.22 451	0.45 435	0.41 468	0.32 426	0.39 441	0.38 475	0.27 458	0.77 601	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 318

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 229	0.13 345	0.24 153	0.19 150	0.13 324	0.24 336	0.17 246	0.30 249	0.37 414	0.43 565	0.17 171	0.13 139	0.12 150	0.19 167	0.15 235	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 539	0.21 278	0.17 489	0.31 464	0.16 199	0.36 337	0.32 350	0.28 325	0.36 404	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.28 482	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.12 500

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.07 240

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

MyStereo07	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.29 229	0.21 183	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.13 196	0.25 288	0.13 167	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.40 377	0.21 183	0.30 386	0.24 270	0.31 416	0.18 327	0.22 232	0.18 314	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.49 478	0.52 573	0.28 325	0.23 256	0.27 363	0.23 389	0.30 375	0.22 415	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

mmm	0.21 334	0.12 278	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.28 407	0.21 424	0.41 389	0.27 279	0.29 354	0.38 428	0.29 390	0.24 407	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.10 414	0.09 382

11t1	0.18 253	0.10 140	0.30 231	0.20 224	0.11 176	0.27 387	0.17 246	0.35 318	0.23 226	0.25 293	0.23 256	0.23 307	0.23 389	0.25 288	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.33 439	0.43 490	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

mmx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

xxx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 433	0.26 532	0.13 324	0.28 407	0.15 152	0.39 365	0.35 390	0.37 500	0.43 490	0.40 502	0.17 301	0.34 403	0.20 368	0.12 513	0.07 370	0.13 535	0.07 225	0.16 555	0.09 382

MaDis-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.26 177	0.19 150	0.14 372	0.16 95	0.13 70	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.14 120	0.14 171	0.11 116	0.17 115	0.17 291	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

EKT-Stereo	0.38 571	0.12 278	0.38 341	0.42 642	3.88 698	0.21 265	0.17 246	0.35 318	0.28 296	0.20 245	0.20 218	0.23 307	0.15 251	0.28 340	0.16 262	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 341	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.35 318	0.25 256	0.27 313	0.35 394	0.23 307	0.13 196	0.27 326	0.16 262	0.06 49	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.06 144

LL-Strereo	0.29 503	0.25 562	0.58 517	0.25 498	0.21 565	0.23 315	0.24 499	0.55 555	0.42 476	0.34 459	0.32 350	0.41 509	0.40 572	0.94 636	0.23 436	0.08 288	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.09 346	0.09 382

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 365	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 631	0.23 307	0.16 271	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.07 370	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

CroCo-Stereo Lap2	0.15 195	0.15 427	0.28 207	0.25 498	0.18 511	0.11 14	0.19 340	0.28 213	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

qqq	0.20 313	0.12 278	0.31 246	0.20 224	0.11 176	0.23 315	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.24 283	0.28 301	0.28 379	0.24 407	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

x	0.19 296	0.11 220	0.29 221	0.20 224	0.11 176	0.26 377	0.18 293	0.41 389	0.29 315	0.25 293	0.29 313	0.28 379	0.24 407	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.43 570	0.17 246	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.32 426	0.20 351	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 357	0.20 224	0.14 372	0.31 464	0.19 340	0.42 403	0.36 403	0.33 439	0.40 452	0.32 426	0.33 531	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.08 318

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 388	0.25 498	0.15 433	0.22 293	0.24 499	0.32 271	0.28 296	0.33 439	0.51 548	0.29 390	0.17 301	0.32 389	0.13 167	0.06 49	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.06 144

BSDual-CNN	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.37 414	0.34 459	0.35 394	0.43 522	0.27 458	0.37 421	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 505	0.23 404	0.15 433	0.25 354	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.33 373	0.22 286	0.15 251	0.26 306	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

UDGNet	0.23 387	0.31 605	0.38 341	0.24 458	0.14 372	0.24 336	0.18 293	0.32 271	0.43 484	0.29 354	0.28 301	0.24 321	0.19 342	0.29 359	0.20 368	0.15 572	0.07 370	0.21 617	0.11 493	0.14 533	0.10 439

dd	0.22 370	0.26 573	0.40 365	0.22 347	0.12 244	0.25 354	0.21 424	0.32 271	0.44 499	0.29 354	0.28 301	0.25 331	0.16 271	0.30 375	0.25 457	0.12 513	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.75 590	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SepStereo	0.26 463	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.64 549	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 525	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

GMOStereo	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 536	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 517	0.24 458	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.49 478	0.40 456	0.27 313	0.29 313	0.30 406	0.20 351	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 433	0.23 404	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 350	0.32 426	0.19 342	0.24 258	0.20 368	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 322	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.19 340	0.29 229	0.34 374	0.33 439	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.32 389	0.17 291	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.12 500

test-2	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 465	0.28 582	0.14 372	0.36 521	0.23 477	0.54 545	0.34 374	0.39 530	0.40 452	0.29 390	0.29 490	0.37 421	0.27 477	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.13 515	0.09 382

rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 293	0.22 347	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.23 269	0.25 280	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.12 532	0.09 346	0.08 318

TANstereo	0.15 195	0.09 84	0.28 207	0.16 20	0.08 23	0.25 354	0.14 104	0.23 119	0.28 296	0.24 283	0.30 326	0.16 213	0.12 150	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

CroCo_RVC	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

222	0.41 585	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.36 521	0.20 393	0.57 581	0.39 438	0.35 476	0.44 501	0.30 406	0.27 458	0.55 494	3.56 695	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

xxxx	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.37 527	0.20 393	0.58 590	0.38 428	0.29 354	0.42 477	0.38 475	0.24 407	0.46 452	2.20 688	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

test_xeample	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.33 488	0.23 477	0.55 555	0.38 428	0.32 426	0.45 513	0.29 390	0.26 439	0.57 509	2.24 690	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 486	0.21 278	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.55 555	0.39 438	0.29 354	0.32 350	0.23 307	0.21 359	0.27 326	0.19 347	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.08 318

MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 465	0.24 458	0.17 489	0.47 586	0.22 451	0.45 435	0.51 564	0.39 530	0.41 460	0.36 461	0.33 531	0.39 428	0.34 527	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

UNet	0.28 492	0.14 392	0.69 560	0.23 404	0.20 557	0.44 572	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.43 522	0.33 531	0.40 435	0.31 510	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.27 387	0.23 477	0.39 365	0.44 499	0.28 325	0.41 460	0.38 475	0.26 439	0.27 326	0.32 515	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.07 240

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.21 424	0.45 435	0.44 499	0.38 515	0.41 460	0.38 475	0.27 458	0.27 326	0.35 531	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.07 240

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.21 424	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.39 441	0.39 487	0.28 475	0.58 516	0.23 436	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.09 382

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.20 393	0.48 468	0.37 414	0.30 386	0.44 501	0.38 475	0.26 439	0.52 479	0.22 415	0.12 513	0.07 370	0.11 476	0.13 560	0.10 414	0.09 382

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 441	0.21 278	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.44 425	0.42 476	0.31 404	0.45 513	0.40 502	0.26 439	0.55 494	0.28 482	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

SuperB	0.49 614	0.28 583	2.23 676	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 583	0.47 455	0.82 642	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 594	0.68 565	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 686	0.14 540

RASNet	0.28 492	0.14 392	0.44 421	0.22 347	0.18 511	0.32 476	0.19 340	0.48 468	0.38 428	0.29 354	0.43 490	0.47 548	0.37 557	0.79 605	0.36 537	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.07 240

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 398	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 569	0.26 439	0.76 595	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.22 347	0.14 372	0.33 488	0.14 104	0.51 505	0.45 511	0.30 386	0.40 452	0.38 475	0.27 458	0.76 595	0.25 457	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.08 318

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

AANet_RVC	0.31 517	0.22 544	0.50 476	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 583	0.38 515	0.60 591	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 556	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

DISCO	0.32 526	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 595	0.37 500	0.45 513	0.62 613	0.36 548	0.64 549	0.49 587	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

WQFJX	0.18 253	0.10 140	0.17 67	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.18 293	0.53 536	0.45 511	0.17 216	0.16 153	0.14 171	0.16 271	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.08 458	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

IGEV-RUCA	0.21 334	0.08 38	0.23 143	0.19 150	0.19 538	0.28 407	0.24 499	0.23 119	0.21 183	0.20 245	0.23 256	0.28 379	0.49 610	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

rvit_stereo_0081_aga	0.16 211	0.14 392	0.28 207	0.21 278	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.23 119	0.24 242	0.17 216	0.21 233	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.14 204	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0081	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 272	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 599	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.28 475	0.49 464	0.30 502	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.13 518

rvit_stereo_0082	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0080	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

AE-Stereo	0.17 229	0.11 220	0.31 246	0.24 458	0.14 372	0.23 315	0.18 293	0.34 295	0.29 315	0.15 168	0.25 280	0.21 275	0.13 196	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

1111x	0.32 526	0.11 220	0.40 365	0.22 347	0.11 176	0.32 476	0.26 529	0.59 596	0.43 484	0.31 404	0.41 460	0.39 487	0.28 475	0.76 595	1.37 670	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

whm_eth	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 476	0.20 224	0.15 433	0.28 407	0.17 246	0.49 478	0.45 511	0.32 426	0.42 477	0.39 487	0.22 375	0.31 382	0.21 395	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.09 410	0.12 499	0.11 476

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 554	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 594	0.38 561	0.32 389	0.38 540	0.08 288	0.08 458	0.07 154	0.08 307	0.09 346	0.11 476

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

CASS	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.11 176	0.28 407	0.19 340	0.39 365	0.30 328	0.32 426	0.34 383	0.25 331	0.24 407	0.25 288	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.11 462	0.11 476
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

psmg	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.21 278	0.14 372	0.35 516	0.23 477	0.51 505	0.34 374	0.35 476	0.38 428	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

CSP-Net	0.27 471	0.15 427	0.30 231	0.21 278	0.14 372	0.44 572	0.24 499	0.50 488	0.40 456	0.41 549	0.43 490	0.42 518	0.26 439	0.66 560	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.09 382

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 322	0.22 347	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.41 389	0.31 341	0.38 515	0.42 477	0.43 522	0.28 475	0.73 581	0.25 457	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.11 476

ADLNet2	0.30 510	0.17 473	0.72 571	0.23 404	0.17 489	0.36 521	0.24 499	0.52 524	0.51 564	0.32 426	0.38 428	0.45 538	0.30 504	0.69 567	0.35 531	0.10 435	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.12 499	0.10 439

RAFT	0.21 334	0.17 473	0.32 254	0.24 458	0.12 244	0.25 354	0.27 535	0.35 318	0.28 296	0.33 439	0.33 373	0.38 475	0.22 375	0.29 359	0.17 291	0.08 288	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.10 414	0.06 144

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 583	0.34 459	0.38 428	0.34 442	0.25 428	0.51 473	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.11 476

ADLNet	0.28 492	0.15 427	0.42 398	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.23 477	0.53 536	0.43 484	0.42 559	0.41 460	0.44 533	0.27 458	0.55 494	0.35 531	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.12 500

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.14 372	0.27 387	0.19 340	0.49 478	0.33 364	0.30 386	0.36 404	0.25 331	0.23 389	0.29 359	0.22 415	0.10 435	0.08 458	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.11 476

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 272	0.34 617	0.16 465	0.27 387	0.18 293	0.43 417	0.35 390	0.30 386	0.35 394	0.32 426	0.22 375	0.44 446	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.10 414	0.09 382

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 313	0.22 347	0.14 372	0.27 387	0.20 393	0.43 417	0.38 428	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.24 407	0.24 258	0.28 482	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.11 476

ADCRef	0.38 571	0.24 557	0.88 610	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 595	0.58 583	0.35 456	0.47 603	0.48 459	1.29 669	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

ADCP+	0.45 603	0.24 557	1.15 645	0.25 498	0.22 581	0.56 614	0.39 620	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 617	0.56 505	1.89 683	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

RYNet	0.37 564	0.18 487	0.59 523	0.25 498	0.28 621	0.61 625	0.32 583	0.59 596	0.59 599	0.41 549	0.38 428	0.57 599	0.39 567	0.87 622	0.53 598	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 588

TDLM	0.30 510	0.21 530	0.38 341	0.28 582	0.15 433	0.33 488	0.32 583	0.52 524	0.47 534	0.38 515	0.43 490	0.39 487	0.29 490	0.91 631	0.28 482	0.14 557	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.12 499	0.10 439

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 523	0.25 498	0.18 511	0.29 429	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.38 515	0.41 460	0.43 522	0.27 458	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.11 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 283	0.18 94	0.15 433	0.33 488	0.16 199	0.46 446	0.35 390	0.29 354	0.35 394	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.22 415	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.14 574	0.13 515	0.12 500

NVstereo2D	0.31 517	0.16 454	0.54 499	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 592	0.28 325	0.38 428	0.40 502	0.30 504	0.71 573	0.28 482	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.10 454	0.19 594	0.16 561

DRN-Test	0.33 535	0.17 473	0.61 528	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 627	0.51 564	0.47 588	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 564	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

LE_ROB	1.76 684	0.20 516	2.68 684	0.48 650	0.52 660	0.78 648	0.96 683	0.84 662	6.61 701	7.40 705	2.08 686	2.08 679	4.83 697	1.27 665	3.79 696	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

WQFJA1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

WQFJX1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.23 404	0.17 489	0.24 336	0.19 340	0.58 590	0.52 573	0.16 197	0.16 153	0.14 171	0.15 251	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144

NLMM1	0.19 296	0.12 278	0.16 46	0.23 404	0.18 511	0.24 336	0.20 393	0.59 596	0.65 615	0.18 234	0.17 171	0.13 139	0.14 232	0.25 288	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLMM	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLSM1	0.17 229	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.18 511	0.25 354	0.17 246	0.47 455	0.40 456	0.16 197	0.21 233	0.13 139	0.15 251	0.21 212	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

NLCSM	0.19 296	0.12 278	0.18 80	0.24 458	0.19 538	0.24 336	0.21 424	0.42 403	0.40 456	0.19 241	0.18 191	0.14 171	0.16 271	0.47 456	0.19 347	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

z-mn7	0.44 600	0.40 630	1.09 638	0.25 498	0.18 511	0.61 625	0.34 596	0.56 571	0.93 658	0.43 565	0.96 646	0.53 584	0.39 567	0.94 636	0.59 606	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

S2M2_L	0.13 120	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.12 244	0.12 20	0.07 1	0.18 34	0.20 163	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.12 150	0.15 69	0.14 204	0.13 532	0.09 493	0.09 342	0.10 454	0.11 462	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 449	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.18 293	0.46 446	0.35 390	0.33 439	0.37 413	0.40 502	0.22 375	0.60 526	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.09 382

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 357	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 555	0.21 359	0.52 479	0.27 477	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.14 540

ACV-stereo	0.29 503	0.18 487	0.79 585	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 629	0.42 585	0.54 492	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.11 476

DualNet (step1)	0.28 492	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.23 624	0.09 493	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 293	0.20 224	0.14 372	0.28 407	0.21 424	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.14 557	0.09 493	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

iinet-f	0.30 510	0.18 487	1.03 633	0.20 224	0.15 433	0.44 572	0.22 451	0.45 435	0.37 414	0.35 476	0.44 501	0.41 509	0.34 540	0.34 403	0.40 556	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 459	0.21 278	0.13 324	0.29 429	0.29 558	0.39 365	0.39 438	0.27 313	0.35 394	0.39 487	0.31 521	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

Wz-Net-MNSev	0.36 554	0.26 573	0.79 585	0.26 532	0.21 565	0.59 621	0.38 615	0.55 555	0.56 592	0.48 592	0.54 566	0.53 584	0.36 548	0.60 526	0.44 573	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

GLC_STEREO	0.15 195	0.10 140	0.24 153	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.23 119	0.27 279	0.17 216	0.20 218	0.17 224	0.11 116	0.23 242	0.16 262	0.07 127	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 465	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.48 543	0.35 476	0.40 452	0.32 426	0.25 428	0.28 340	0.34 527	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.13 515	0.11 476

PSMNet-ADL	0.25 446	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.14 372	0.31 464	0.22 451	0.44 425	0.36 403	0.27 313	0.33 373	0.41 509	0.28 475	0.61 533	0.29 494	0.11 474	0.09 493	0.09 342	0.11 493	0.10 414	0.10 439

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 421	0.26 532	0.14 372	0.29 429	0.25 516	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.43 490	0.35 456	0.25 428	0.26 306	0.23 436	0.12 513	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 471	0.14 392	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.41 554	0.29 558	0.49 478	0.48 543	0.33 439	0.41 460	0.37 467	0.30 504	0.48 459	0.34 527	0.09 383	0.09 493	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.08 318

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 341	0.24 458	0.19 538	0.37 527	0.28 551	0.48 468	0.38 428	0.34 459	0.37 413	0.37 467	0.28 475	0.39 428	0.33 522	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.08 318

aanetorigin	0.39 576	0.29 591	1.09 638	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 609	0.33 286	0.47 534	0.94 656	0.82 634	0.52 579	0.54 618	0.49 464	0.50 593	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

EDNetEfficientorigin	7.51 701	0.52 652	140.47 729	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 662	1.28 671	1.02 650	0.83 644	0.84 657	0.75 590	0.99 647	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 621

EDNetEfficient	0.63 639	0.37 624	2.40 680	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 648	0.41 389	1.06 665	1.38 675	0.87 641	0.62 613	0.95 662	0.65 556	1.65 675	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 388	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 579	0.30 504	0.62 541	0.32 515	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

ADCL	0.47 608	0.22 544	1.00 628	0.27 560	0.19 538	0.74 641	0.64 662	0.54 545	0.69 625	0.56 617	0.71 619	0.55 590	0.60 629	0.60 526	1.43 671	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

CVANet_RVC	0.30 510	0.19 503	0.41 388	0.26 532	0.16 465	0.33 488	0.26 529	0.52 524	0.47 534	0.40 540	0.46 523	0.43 522	0.31 521	0.89 627	0.26 471	0.14 557	0.09 493	0.14 562	0.13 560	0.14 533	0.10 439

StereoDRNet	0.32 526	0.22 544	0.61 528	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 555	0.30 504	0.57 509	0.40 556	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

PWC_ROB	0.38 571	0.29 591	0.69 560	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 620	0.57 619	0.85 637	0.51 573	0.40 572	0.71 573	0.52 596	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	0.10 140	1.71 671	0.21 278	0.14 372	0.74 641	0.31 574	0.42 403	0.41 468	0.21 256	0.32 350	0.26 353	0.14 232	0.71 573	0.19 347	0.14 557	0.10 523	0.08 249	0.09 410	0.11 462	0.11 476

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.12 278	2.18 675	0.21 278	0.15 433	0.68 634	0.32 583	0.56 571	0.57 595	0.25 293	0.44 501	0.33 433	0.21 359	0.80 609	0.25 457	0.14 557	0.10 523	0.09 342	0.10 454	0.12 499	0.13 518

zh-mn7	0.46 605	0.45 638	1.48 662	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 642	0.65 631	0.96 646	0.49 561	0.38 561	0.88 625	0.63 616	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

w-ln-seven-2	0.36 554	0.29 591	1.06 635	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 583	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 587	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

w-ln-seven	0.42 588	0.30 598	1.18 646	0.26 532	0.22 581	0.58 618	0.31 574	0.62 618	0.81 641	0.58 620	0.61 598	0.53 584	0.36 548	0.57 509	0.65 620	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

rvit_stereo_0083	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.17 246	0.22 96	0.34 374	0.16 197	0.21 233	0.19 253	0.16 271	0.21 212	0.16 262	0.11 474	0.10 523	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 492	0.20 224	0.14 372	0.26 377	0.13 70	0.34 295	0.34 374	0.41 549	0.33 373	0.47 548	0.29 490	0.30 375	0.22 415	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.12 499	0.15 552

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GASNet	0.36 554	0.46 639	0.88 610	0.34 617	0.23 594	0.35 516	0.22 451	0.60 605	0.53 578	0.40 540	0.37 413	0.45 538	0.30 504	0.79 605	0.35 531	0.15 572	0.10 523	0.14 562	0.14 574	0.22 613	0.12 500

CRFU-Net	0.28 492	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 555	0.46 600	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 322	0.23 404	0.16 465	0.43 570	0.17 246	0.60 605	0.46 529	0.32 426	0.37 413	0.32 426	0.20 351	0.42 440	0.21 395	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.08 307	0.11 462	0.10 439

WZ-Net	0.52 626	0.38 628	1.90 672	0.30 597	0.24 602	0.57 617	0.48 646	0.62 618	0.78 638	0.50 595	0.71 619	0.68 633	0.54 618	0.98 644	0.84 636	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 607

SACVNet	0.30 510	0.20 516	0.41 388	0.25 498	0.18 511	0.34 501	0.25 516	0.52 524	0.40 456	0.41 549	0.44 501	0.46 546	0.32 528	0.71 573	0.25 457	0.13 532	0.10 523	0.12 514	0.12 532	0.16 555	0.17 574

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 272	0.21 278	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.31 259	0.25 256	0.21 256	0.29 313	0.22 286	0.15 251	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.10 523	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 476	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 594	0.52 524	0.40 456	0.28 325	0.30 326	0.30 406	0.31 521	0.62 541	0.24 447	0.09 383	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.11 476

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 441	0.24 458	0.21 565	0.33 488	0.23 477	0.50 488	0.42 476	0.35 476	0.48 537	0.41 509	0.33 531	0.45 449	0.33 522	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.12 500

hitnet-ft	0.29 503	0.17 473	0.40 365	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 584	0.34 540	0.76 595	0.32 515	0.14 557	0.10 523	0.13 535	0.10 454	0.15 547	0.13 518

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 313	0.20 224	0.17 489	0.38 535	0.31 574	0.47 455	0.43 484	0.43 565	0.37 413	0.39 487	0.29 490	0.52 479	0.32 515	0.12 513	0.10 523	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 528	0.28 582	0.17 489	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.35 390	0.40 540	0.37 413	0.39 487	0.36 548	0.43 442	0.30 502	0.13 532	0.10 523	0.15 577	0.11 493	0.13 515	0.10 439

FADNet-RVC-Resample	0.29 503	0.25 562	0.93 619	0.26 532	0.16 465	0.32 476	0.21 424	0.47 455	0.39 438	0.35 476	0.38 428	0.33 433	0.27 458	0.53 486	0.24 447	0.10 435	0.10 523	0.14 562	0.13 560	0.13 515	0.16 561

RTSC	0.39 576	0.28 583	0.78 578	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 649	0.55 616	0.53 563	0.49 561	0.36 548	0.67 564	0.82 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

DLCB_ROB	0.28 492	0.16 454	0.34 283	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 573	0.33 531	0.53 486	0.33 522	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.09 382

ETE_ROB	0.34 544	0.26 573	0.45 433	0.29 585	0.18 511	0.40 550	0.37 609	0.57 581	0.47 534	0.50 595	0.50 542	0.62 613	0.36 548	0.55 494	0.38 540	0.13 532	0.10 523	0.14 562	0.12 532	0.16 555	0.16 561

PSMNet_ROB	0.33 535	0.24 557	0.54 499	0.31 603	0.21 565	0.42 561	0.43 631	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 561	0.31 521	0.64 549	0.43 568	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

AANet	0.49 614	0.42 636	1.56 665	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 655	0.92 653	0.93 644	0.84 645	0.67 641	0.59 522	0.59 606	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

fast-acv-ft	0.31 517	0.20 516	0.81 591	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 561	0.35 544	0.37 421	0.38 540	0.11 474	0.11 547	0.11 476	0.12 532	0.12 499	0.09 382

ssnet_v2	0.28 492	0.16 454	0.44 421	0.22 347	0.15 433	0.40 550	0.30 569	0.57 581	0.46 529	0.38 515	0.36 404	0.47 548	0.29 490	0.38 426	0.39 548	0.13 532	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.11 476

Wz-Net-SNSev	0.43 594	0.41 634	1.27 654	0.30 597	0.21 565	0.44 572	0.41 626	0.61 609	0.65 615	0.46 580	0.65 607	0.62 613	0.39 567	0.74 589	0.59 606	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

Wz-Net-LNSev	0.34 544	0.29 591	0.91 615	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 583	0.44 572	0.52 556	0.50 569	0.35 544	0.39 428	0.39 548	0.11 474	0.11 547	0.10 420	0.09 410	0.14 533	0.13 518

dad	0.28 492	0.31 605	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.30 448	0.20 393	0.33 286	0.49 552	0.44 572	0.44 501	0.45 538	0.21 359	0.41 437	0.26 471	0.20 619	0.11 547	0.20 614	0.11 493	0.14 533	0.10 439

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 539	0.27 560	0.18 511	0.41 554	0.23 477	0.43 417	0.35 390	0.23 269	0.27 295	0.20 263	0.18 327	0.27 326	0.18 314	0.12 513	0.11 547	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.12 500

pcwnet_v2	0.32 526	0.15 427	1.26 653	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 603	0.36 492	0.45 513	0.35 456	0.29 490	0.36 417	0.25 457	0.14 557	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.15 552

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 465	0.27 560	0.18 511	0.22 293	0.17 246	0.27 190	0.23 226	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.14 232	0.21 212	0.15 235	0.10 435	0.11 547	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

GwcNet	0.35 549	0.23 553	0.88 610	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 595	0.38 515	0.52 556	0.51 573	0.32 528	0.60 526	0.41 564	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

AF-Net	0.37 564	0.26 573	0.56 509	0.32 609	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 614	0.42 559	0.68 614	0.65 624	0.49 610	0.57 509	0.44 573	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

RTS	0.78 655	0.48 643	4.68 691	0.34 617	0.28 621	1.12 665	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 642	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

RTSA	0.78 655	0.48 643	4.68 691	0.34 617	0.28 621	1.12 665	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 642	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

DANet	0.35 549	0.23 553	0.60 525	0.36 628	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 606	0.50 542	0.59 604	0.41 576	0.76 595	0.49 587	0.13 532	0.11 547	0.14 562	0.12 532	0.17 572	0.15 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 421	0.21 278	0.16 465	0.30 448	0.21 424	0.52 524	0.32 350	0.35 476	0.38 428	0.39 487	0.26 439	0.42 440	0.24 447	0.15 572	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.14 533	0.13 518

MDST_ROB	0.48 611	0.14 392	0.95 622	0.30 597	0.21 565	1.33 676	0.32 583	0.77 652	0.56 592	1.06 664	0.71 619	0.49 561	0.35 544	1.26 664	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

LALA_ROB	0.36 554	0.25 562	0.46 441	0.30 597	0.21 565	0.47 586	0.39 620	0.61 609	0.51 564	0.52 606	0.51 548	0.69 635	0.36 548	0.50 468	0.43 568	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

PWCDC_ROB	0.38 571	0.30 598	0.60 525	0.33 615	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 651	0.42 559	1.26 660	0.36 461	0.34 540	0.50 468	0.38 540	0.18 610	0.11 547	0.11 476	0.09 410	0.19 594	0.13 518

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 433	0.26 532	0.19 538	0.24 336	0.14 104	0.45 435	0.43 484	0.39 530	0.48 537	0.42 518	0.27 458	0.32 389	0.29 494	0.20 619	0.12 565	0.17 594	0.16 595	0.16 555	0.20 607

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 476	0.26 532	0.22 581	0.22 293	0.15 152	0.40 377	0.35 390	0.27 313	0.37 413	0.29 390	0.20 351	0.28 340	0.19 347	0.17 599	0.12 565	0.19 610	0.12 532	0.13 515	0.13 518

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 322	0.27 560	0.17 489	0.23 315	0.22 451	0.38 353	0.31 341	0.20 245	0.51 548	0.22 286	0.16 271	0.28 340	0.18 314	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.13 560	0.10 414	0.07 240

psm_up	0.29 503	0.16 454	0.41 388	0.26 532	0.17 489	0.32 476	0.26 529	0.55 555	0.43 484	0.36 492	0.40 452	0.45 538	0.37 557	0.58 516	0.30 502	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.10 414	0.10 439

STTStereo	0.28 492	0.20 516	0.61 528	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

Nwc_Net	0.37 564	0.25 562	0.68 559	0.31 603	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 627	0.50 560	0.37 500	0.69 618	0.58 602	0.45 594	0.60 526	0.40 556	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 620	0.14 533	0.13 518

XQC	0.43 594	0.37 624	0.96 624	0.34 617	0.25 610	0.53 612	0.34 596	0.60 605	0.73 633	0.51 600	0.46 523	0.57 599	0.47 603	0.70 570	0.72 626	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 628

ADCMid	0.49 614	0.34 614	1.13 643	0.26 532	0.21 565	0.51 602	0.37 609	0.57 581	0.54 583	0.75 642	0.66 609	0.62 613	0.64 640	0.64 549	1.68 676	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

SANet	0.53 627	0.28 583	0.96 624	0.26 532	0.15 433	0.69 635	0.44 634	0.67 638	1.34 675	0.67 633	0.98 649	0.94 650	0.71 646	0.89 627	0.76 627	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

XPNet_ROB	0.33 535	0.20 516	0.43 411	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 600	0.53 563	0.58 602	0.37 557	0.63 547	0.45 576	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

PDISCO_ROB	0.43 594	0.30 598	0.67 554	0.43 643	0.36 639	0.67 632	0.32 583	0.72 647	0.76 635	0.43 565	0.53 563	0.63 621	0.40 572	0.66 560	0.47 584	0.21 621	0.12 565	0.21 617	0.19 615	0.25 621	0.20 607

DispFullNet	0.66 642	0.89 674	1.59 666	0.77 671	1.21 689	0.51 602	0.23 477	0.59 596	0.72 630	0.69 636	0.61 598	0.69 635	0.91 661	0.79 605	0.48 585	0.27 640	0.12 565	0.73 671	0.30 649	0.65 669	0.40 656

zh-sn7	0.48 611	0.51 650	1.43 661	0.29 585	0.20 557	0.47 586	0.39 620	0.57 581	0.62 609	0.52 606	0.81 632	0.52 579	0.56 622	1.05 650	0.87 639	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

TCMNet	0.33 535	0.23 553	0.72 571	0.29 585	0.30 630	0.40 550	0.28 551	0.50 488	0.47 534	0.37 500	0.45 513	0.40 502	0.29 490	0.60 526	0.39 548	0.14 557	0.13 577	0.15 577	0.14 574	0.17 572	0.15 552

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 283	0.23 404	0.14 372	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.37 414	0.18 234	0.22 247	0.23 307	0.17 301	0.26 306	0.17 291	0.15 572	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.24 499	0.36 337	0.39 438	0.21 256	0.23 256	0.26 353	0.19 342	0.26 306	0.19 347	0.15 572	0.13 577	0.12 514	0.12 532	0.10 414	0.09 382

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.14 372	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.39 438	0.19 241	0.24 270	0.25 331	0.19 342	0.27 326	0.17 291	0.16 588	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.24 336	0.28 551	0.38 353	0.41 468	0.25 293	0.25 280	0.28 379	0.21 359	0.28 340	0.20 368	0.15 572	0.13 577	0.14 562	0.15 583	0.10 414	0.09 382

SHD	0.42 588	0.27 580	0.81 591	0.31 603	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 633	0.94 660	0.63 627	0.60 591	0.59 604	0.47 603	0.59 522	0.58 605	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 621

GANet	0.36 554	0.22 544	0.49 465	0.29 585	0.17 489	0.41 554	0.38 615	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 625	0.55 590	0.40 572	0.94 636	0.41 564	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

DPSNet	0.47 608	0.24 557	0.93 619	0.27 560	0.20 557	0.75 644	0.57 656	0.84 662	0.79 639	0.47 588	0.51 548	0.60 607	0.69 644	0.87 622	0.71 625	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 616

NCCL2	0.35 549	0.26 573	0.49 465	0.36 628	0.22 581	0.41 554	0.41 626	0.53 536	0.42 476	0.47 588	0.46 523	0.61 611	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 617	0.21 620	0.16 555	0.16 561

PSMNet-RUCA	0.37 564	0.41 634	0.66 553	0.46 648	0.41 645	0.34 501	0.25 516	0.57 581	0.45 511	0.39 530	0.52 556	0.43 522	0.33 531	0.41 437	0.29 494	0.25 634	0.14 587	0.33 649	0.21 620	0.31 642	0.22 621

rvit_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 441	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 600	0.44 425	0.51 564	0.31 404	0.31 341	0.31 416	0.26 439	0.35 412	0.25 457	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.11 462	0.10 439

APVNet	0.36 554	0.20 516	0.70 566	0.26 532	0.22 581	0.52 611	0.35 600	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 555	0.38 561	0.84 618	0.46 582	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

Syn2CoEx	0.36 554	0.31 605	0.78 578	0.34 617	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 591	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

FAT-Stereo	0.36 554	0.18 487	0.73 575	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 599	0.46 580	0.60 591	0.60 607	0.50 612	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 588

FADNet_RVC	0.30 510	0.28 583	0.83 598	0.23 404	0.15 433	0.30 448	0.17 246	0.49 478	0.37 414	0.30 386	0.38 428	0.30 406	0.27 458	0.52 479	0.31 510	0.14 557	0.14 587	0.14 562	0.16 595	0.21 606	0.23 628

FADNet-RVC	0.31 517	0.35 616	0.78 578	0.25 498	0.20 557	0.33 488	0.20 393	0.49 478	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.41 509	0.29 490	0.63 547	0.31 510	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.15 583	0.19 594	0.19 595

G-Net	0.46 605	0.25 562	0.86 607	0.34 617	0.28 621	0.90 657	0.35 600	0.47 455	0.45 511	0.68 634	1.22 658	0.64 623	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 595

NCC-stereo	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561

stereogan	0.37 564	0.17 473	0.65 548	0.27 560	0.22 581	0.62 627	0.26 529	0.59 596	0.63 613	0.43 565	0.60 591	0.67 629	0.42 585	0.68 565	0.35 531	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.12 532	0.19 594	0.17 574

edge stereo	0.39 576	0.22 544	0.81 591	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 583	0.53 612	0.60 591	0.71 638	0.50 612	0.78 603	0.40 556	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

Abc-Net	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 600	0.29 591	1.29 656	0.33 615	0.30 630	0.35 516	0.36 605	0.62 618	1.15 671	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 596	0.18 610	0.14 587	0.23 624	0.21 620	0.17 572	0.17 574

AnyNet_C32	0.51 622	0.40 630	1.10 642	0.29 585	0.28 621	0.59 621	0.58 657	0.54 545	0.60 603	0.62 625	0.66 609	0.54 588	0.54 618	0.78 603	1.74 680	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 607

PS-NSSS	0.32 526	0.30 598	0.46 441	0.23 404	0.17 489	0.33 488	0.24 499	0.57 581	0.41 468	0.37 500	0.52 556	0.35 456	0.30 504	0.80 609	0.30 502	0.17 599	0.14 587	0.21 617	0.15 583	0.15 547	0.13 518

SQANet	0.40 583	0.48 643	0.67 554	0.48 650	0.39 642	0.48 592	0.22 451	0.51 505	0.43 484	0.40 540	0.47 530	0.47 548	0.33 531	0.54 492	0.32 515	0.36 655	0.15 602	0.40 655	0.21 620	0.45 655	0.31 647

coex-ft	3.44 692	0.73 666	48.55 727	0.24 458	0.19 538	0.50 601	0.43 631	0.47 455	2.40 688	7.03 704	1.20 657	0.97 653	2.23 689	0.73 581	1.92 684	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 658

Wz-Net-TNSev	0.51 622	0.58 655	1.61 669	0.25 498	0.21 565	0.65 629	0.45 635	0.63 625	0.69 625	0.51 600	0.54 566	0.71 638	0.60 629	1.00 645	0.77 630	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 607

S-Stereo	0.38 571	0.20 516	1.05 634	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 583	0.55 555	0.66 617	0.39 530	0.59 586	0.49 561	0.41 576	0.75 590	0.40 556	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 616

RP	0.35 549	0.22 544	0.51 486	0.31 603	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 598	0.40 540	0.63 604	0.61 611	0.47 603	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

RGC	0.39 576	0.32 610	0.64 547	0.34 617	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 606	0.62 613	0.45 594	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 617	0.20 617	0.18 586	0.19 595

WCMA_ROB	0.51 622	0.21 530	0.65 548	0.25 498	0.21 565	0.58 618	0.32 583	0.54 545	0.55 589	0.95 658	1.40 665	1.28 665	0.81 654	0.73 581	0.62 613	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 595

YMNet	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

FADNet	0.32 526	0.36 619	0.74 576	0.23 404	0.22 581	0.37 527	0.19 340	0.53 536	0.48 543	0.32 426	0.36 404	0.43 522	0.32 528	0.64 549	0.25 457	0.16 588	0.16 609	0.14 562	0.16 595	0.24 619	0.19 595

ADCS	0.58 633	0.40 630	1.35 659	0.29 585	0.24 602	0.55 613	0.45 635	0.67 638	0.83 646	0.76 644	0.71 619	0.68 633	0.60 629	0.76 595	2.23 689	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 621

AnyNet_C01	0.65 641	0.58 655	2.60 683	0.32 609	0.26 614	0.88 655	0.61 660	0.63 625	0.62 609	0.68 634	0.96 646	0.76 641	0.60 629	0.96 640	1.43 671	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 628

SGM_RVC	0.50 618	0.19 503	0.50 476	0.25 498	0.15 433	0.69 635	0.39 620	0.68 641	0.82 642	0.95 658	0.84 636	1.13 657	0.76 649	1.16 657	0.60 610	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.16 595	0.16 555	0.17 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 535	0.21 530	0.54 499	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 594	0.53 536	0.48 543	0.52 606	0.49 539	0.50 569	0.41 576	0.56 505	0.31 510	0.15 572	0.16 609	0.18 602	0.16 595	0.13 515	0.13 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 544	0.27 580	0.80 588	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 596	0.54 545	0.72 630	0.39 530	0.47 530	0.32 426	0.30 504	0.51 473	0.32 515	0.19 616	0.17 616	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

psmorigin	0.50 618	0.25 562	3.03 685	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 629	0.68 614	0.71 638	0.51 615	0.85 619	0.45 576	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 616

FBW_ROB	0.43 594	0.26 573	0.54 499	0.31 603	0.20 557	0.51 602	0.32 583	0.70 644	0.60 603	0.59 621	0.55 570	0.65 624	0.41 576	1.40 671	0.51 595	0.13 532	0.17 616	0.21 617	0.16 595	0.17 572	0.18 588

CSAN	0.50 618	0.35 616	0.78 578	0.36 628	0.23 594	0.56 614	0.59 659	0.61 609	0.70 627	0.64 629	0.78 629	0.65 624	0.60 629	1.38 670	0.62 613	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 617	0.18 586	0.18 588

SGM-Forest	0.36 554	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 626	0.55 555	0.48 543	0.52 606	0.60 591	0.52 579	0.41 576	0.85 619	0.50 593	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.15 583	0.15 547	0.15 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 633	0.27 580	0.67 554	0.22 347	0.17 489	0.66 631	0.37 609	0.78 653	0.61 607	1.47 686	1.30 661	1.65 673	0.79 651	1.12 655	0.59 606	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.14 574	0.17 572	0.14 540
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
DStereoO	0.46 605	0.32 610	0.51 486	0.36 628	0.29 629	0.38 535	0.45 635	0.55 555	0.60 603	0.47 588	0.49 539	0.48 555	0.73 648	0.59 522	0.69 624	0.81 679	0.18 622	0.38 652	0.19 615	0.46 656	0.20 607

PVD	0.58 633	0.34 614	0.84 603	0.39 638	0.31 633	0.59 621	0.47 642	0.80 657	1.25 672	0.92 653	1.09 652	0.79 642	0.82 655	0.85 619	0.76 627	0.21 621	0.18 622	0.22 623	0.18 610	0.27 634	0.35 652

ADCPNet	0.48 611	0.29 591	1.60 667	0.27 560	0.23 594	0.70 638	0.38 615	0.53 536	0.51 564	0.51 600	0.59 586	0.67 629	0.56 622	0.60 526	1.14 657	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 630	0.19 594	0.19 595

SGM-ForestM	1.36 674	0.28 583	0.79 585	0.26 532	0.16 465	2.26 688	1.00 685	1.42 678	1.46 680	2.38 692	2.05 685	5.95 700	2.66 693	2.95 690	2.46 691	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 588

NaN_ROB	0.41 585	0.28 583	0.62 536	0.30 597	0.19 538	0.51 602	0.47 642	0.58 590	0.59 599	0.56 617	0.47 530	0.49 561	0.41 576	1.21 661	0.64 618	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

HBP-ISP	0.33 535	0.30 598	0.72 571	0.22 347	0.16 465	0.32 476	0.22 451	0.54 545	0.44 499	0.41 549	0.49 539	0.33 433	0.38 561	0.73 581	0.25 457	0.18 610	0.19 627	0.24 626	0.20 617	0.16 555	0.13 518

UDG	0.40 583	0.46 639	0.49 465	0.40 640	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 604	0.44 591	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 659	0.22 628	0.34 646	0.26 638

ccnet	0.42 588	0.31 605	0.48 459	0.27 560	0.32 634	0.60 624	0.32 583	0.65 627	0.46 529	0.53 612	0.66 609	0.56 594	0.45 594	0.72 579	0.61 611	0.26 635	0.19 627	0.24 626	0.21 620	0.26 629	0.22 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 554	0.36 619	0.53 496	0.34 617	0.19 538	0.51 602	0.24 499	0.55 555	0.38 428	0.41 549	0.47 530	0.47 548	0.27 458	0.73 581	0.30 502	0.36 655	0.19 627	0.27 629	0.17 604	0.26 629	0.23 628

CBMV_ROB	0.33 535	0.18 487	0.53 496	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 600	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 624	0.21 620	0.14 533	0.15 552

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.20 163	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.11 116	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.20 632	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.14 540

NOSS_ROB	0.31 517	0.20 516	0.35 293	0.24 458	0.16 465	0.32 476	0.19 340	0.52 524	0.48 543	0.33 439	0.36 404	0.42 518	0.28 475	0.93 634	0.24 447	0.19 616	0.20 632	0.24 626	0.22 628	0.17 572	0.17 574

ACVNet-4b	0.72 648	0.81 669	1.33 658	0.72 669	0.50 657	0.80 650	0.31 574	0.71 646	0.80 640	0.50 595	0.72 623	0.95 652	0.43 589	0.96 640	1.20 665	1.13 691	0.21 634	0.76 673	0.45 662	0.65 669	0.46 663

DDUNet	0.41 585	0.50 648	0.48 459	0.44 645	0.39 642	0.46 580	0.32 583	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 599	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 652	0.21 634	0.55 663	0.25 637	0.37 650	0.32 650

STTRV1_RVC	0.42 588	0.32 610	0.89 613	0.29 585	0.36 639	0.49 597	0.31 574	0.61 609	0.53 578	0.46 580	0.56 577	0.47 548	0.43 589	1.00 645	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.20 614	0.18 610	0.25 621	0.17 574

GANetREF_RVC	0.43 594	0.47 641	0.69 560	0.38 636	0.20 557	0.51 602	0.48 646	0.66 633	0.66 617	0.46 580	0.46 523	0.50 569	0.44 591	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 646	0.18 610	0.27 634	0.22 621
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
MSMD_ROB	0.60 637	0.33 613	0.61 528	0.30 597	0.25 610	0.86 654	0.35 600	0.55 555	0.67 620	1.10 666	1.49 670	1.76 676	0.97 665	0.88 625	0.49 587	0.23 624	0.21 634	0.27 629	0.27 645	0.25 621	0.24 633

FSD	0.27 471	0.28 583	0.32 254	0.27 560	0.24 602	0.27 387	0.27 535	0.31 259	0.29 315	0.26 305	0.27 295	0.28 379	0.27 458	0.28 340	0.26 471	0.23 624	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.25 621	0.24 633

FC-DCNN v2	0.71 647	0.30 598	0.67 554	0.32 609	0.27 616	0.84 652	0.39 620	0.84 662	0.85 650	1.44 682	1.64 676	2.09 680	1.28 676	1.06 651	0.80 634	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.25 636

FCDSN-DC	0.63 639	0.31 605	0.61 528	0.36 628	0.30 630	0.65 629	0.37 609	0.66 633	0.68 623	1.14 668	1.54 673	1.71 675	1.26 674	0.92 632	0.64 618	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.27 634	0.27 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 629	0.39 629	0.80 588	0.60 662	0.46 653	1.00 661	1.23 693	0.67 638	0.68 623	0.71 637	0.54 566	0.89 649	0.57 625	0.81 613	0.62 613	0.19 616	0.22 639	0.18 602	0.18 610	0.27 634	0.25 636

FC-DCNN	0.70 646	0.30 598	0.69 560	0.32 609	0.27 616	0.81 651	0.39 620	0.79 656	0.82 642	1.41 678	1.58 675	1.98 678	1.26 674	1.02 648	0.77 630	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.26 638

PA-Net	0.37 564	0.28 583	0.83 598	0.31 603	0.28 621	0.39 544	0.42 629	0.51 505	0.55 589	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 587	0.12 513	0.23 644	0.16 588	0.23 630	0.12 499	0.18 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 594	0.47 641	0.65 548	0.37 634	0.23 594	0.51 602	0.29 558	0.66 633	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 555	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 653	0.23 644	0.55 663	0.25 637	0.31 642	0.20 607

SDNR	0.42 588	0.21 530	0.82 595	0.21 278	0.18 511	1.27 673	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 632	0.38 475	0.27 458	1.19 658	0.38 540	0.23 624	0.24 646	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 607

LSM	1.64 683	0.40 630	2.56 682	2.02 695	17.61 712	0.51 602	0.52 651	0.61 609	0.76 635	0.82 647	1.11 654	0.63 621	0.54 618	0.75 590	0.49 587	0.16 588	0.24 646	0.18 602	0.21 620	0.25 621	2.42 699

ELAS_RVC	0.74 652	0.36 619	1.00 628	0.37 634	0.33 635	0.88 655	0.93 682	0.83 661	1.08 667	1.35 673	1.33 664	1.24 663	1.33 678	1.06 651	0.95 645	0.27 640	0.25 648	0.29 641	0.27 645	0.30 641	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 652	0.36 619	0.85 606	0.36 628	0.33 635	1.36 677	0.77 673	0.93 666	0.92 655	1.41 678	1.53 672	1.16 661	1.17 670	0.95 639	1.03 649	0.26 635	0.25 648	0.28 637	0.28 648	0.31 642	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 629	0.51 650	1.19 647	0.38 636	0.22 581	0.69 635	0.27 535	0.80 657	0.67 620	0.73 638	0.74 624	0.87 646	0.61 638	0.81 613	0.76 627	0.29 647	0.27 650	0.32 646	0.37 656	0.32 645	0.31 647

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 622	0.50 648	0.86 607	0.39 638	0.24 602	0.84 652	0.55 654	0.56 571	0.62 609	0.60 622	0.68 614	0.62 613	0.42 585	1.13 656	0.43 568	0.23 624	0.27 650	0.27 629	0.35 652	0.25 621	0.29 643

MANE	1.41 676	0.36 619	0.74 576	0.43 643	0.41 645	2.16 687	0.80 675	2.39 695	3.38 691	2.22 691	3.06 693	3.54 693	2.73 695	2.15 686	1.94 685	0.28 644	0.27 650	0.30 643	0.46 663	0.28 639	0.34 651

BEATNet-Init1	4.73 697	2.61 695	13.29 713	0.58 660	0.53 661	10.12 703	3.33 700	4.83 700	5.01 699	8.75 706	8.51 703	14.08 715	7.60 705	7.70 705	5.34 700	0.28 644	0.28 653	0.34 650	0.37 656	0.57 662	0.45 660

Anonymous_2	0.37 564	0.21 530	0.47 449	0.20 224	0.21 565	0.42 561	0.26 529	0.38 353	0.29 315	0.33 439	0.30 326	0.44 533	0.38 561	0.36 417	0.29 494	0.26 635	0.29 654	0.44 657	1.41 695	0.34 646	0.21 616

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 644	0.64 660	1.06 635	0.45 646	0.27 616	1.40 680	0.58 657	0.78 653	0.92 655	0.84 648	0.86 638	0.88 648	0.68 643	1.33 669	0.68 623	0.37 657	0.29 654	0.34 650	0.36 655	0.43 653	0.37 653

PASM	0.45 603	0.35 616	0.90 614	0.35 626	0.33 635	0.39 544	0.38 615	0.50 488	0.61 607	0.52 606	0.51 548	0.62 613	0.45 594	0.93 634	0.48 585	0.26 635	0.29 654	0.29 641	0.33 650	0.29 640	0.26 638

ACVNet_1	0.72 648	0.81 669	1.37 660	0.72 669	0.53 661	0.77 645	0.42 629	0.85 665	0.90 653	0.74 641	0.75 625	1.32 667	0.72 647	1.02 648	0.55 599	0.54 663	0.31 657	0.71 670	0.35 652	0.64 668	0.45 660

Ntro	0.58 633	0.64 660	0.92 617	0.66 665	0.50 657	0.77 645	0.36 605	0.66 633	0.70 627	0.50 595	0.59 586	0.65 624	0.51 615	0.75 590	0.45 576	0.56 665	0.32 658	0.56 666	0.34 651	0.63 666	0.46 663

MonStereo1	0.93 663	0.56 654	0.82 595	0.69 666	0.58 664	1.37 678	0.35 600	0.94 667	1.25 672	0.93 655	1.90 681	1.52 671	2.10 688	1.27 665	0.77 630	0.69 671	0.33 659	0.75 672	0.47 665	0.70 673	0.57 670

otaku	0.57 632	0.62 659	0.87 609	0.63 664	0.44 651	0.73 639	0.37 609	0.65 627	0.66 617	0.51 600	0.75 625	0.66 628	0.45 594	0.69 567	0.46 582	0.53 661	0.34 660	0.55 663	0.35 652	0.60 664	0.45 660

DStereoFS	0.84 658	0.66 662	0.80 588	0.53 659	0.50 657	1.23 671	0.55 654	0.94 667	1.32 674	0.89 650	1.32 662	1.04 656	2.32 691	1.29 667	1.14 657	0.31 650	0.35 661	0.30 643	0.39 659	0.34 646	0.60 674

JetBlue	1.14 672	0.76 667	2.36 678	0.59 661	0.75 673	3.04 691	1.78 697	1.11 671	0.90 653	0.94 656	1.10 653	1.66 674	1.28 676	2.09 684	1.72 679	0.43 660	0.36 662	0.38 652	0.38 658	0.58 663	0.56 668

NVStereoNet_ROB	0.67 643	0.49 647	0.83 598	0.48 650	0.40 644	0.51 602	0.46 638	0.70 644	0.77 637	0.84 648	1.72 678	1.02 655	0.83 656	1.23 662	0.79 633	0.32 651	0.38 663	0.40 655	0.46 663	0.36 649	0.41 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 628	0.48 643	1.02 631	0.45 646	0.49 656	0.49 597	0.47 642	0.72 647	0.72 630	0.45 576	0.82 634	0.47 548	0.60 629	0.50 468	0.63 616	0.39 659	0.39 664	0.44 657	0.51 669	0.52 659	0.37 653

MADNet+	1.01 666	1.16 686	4.72 693	0.70 667	0.47 654	1.24 672	0.96 683	0.97 669	0.89 651	0.65 631	0.77 628	0.87 646	0.85 659	2.09 684	1.68 676	0.38 658	0.39 664	0.31 645	0.27 645	0.43 653	0.39 655

GCST	0.47 608	0.60 657	0.57 512	1.04 683	0.48 655	0.38 535	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 549	0.34 383	0.29 390	0.17 301	0.46 452	0.19 347	0.69 671	0.42 666	0.79 676	0.62 679	0.62 665	0.46 663

DStereoSA	0.81 657	0.37 624	1.08 637	0.51 655	0.65 669	0.67 632	1.44 695	0.74 649	1.06 665	0.54 614	1.67 677	0.49 561	1.78 684	0.96 640	1.69 678	0.28 644	0.43 667	0.27 629	0.51 669	0.40 652	0.58 671

ACVNet_2	0.89 660	0.87 673	1.25 652	0.82 673	0.62 667	0.97 660	0.62 661	1.14 672	1.42 677	1.00 661	1.40 665	1.47 670	0.84 657	1.11 653	0.66 621	0.61 668	0.43 667	0.78 674	0.49 666	0.75 675	0.52 666

TCMNet-wrong-test	4.29 693	5.57 701	4.65 690	11.33 710	10.39 705	5.73 697	4.48 702	4.13 699	1.02 661	1.91 688	2.39 690	6.16 702	3.62 696	3.84 696	4.50 699	1.99 695	0.47 669	1.97 698	1.69 697	5.69 704	4.31 704

TorneroNet-64	1.43 677	1.03 680	1.20 648	1.10 684	0.86 683	2.26 688	0.73 668	1.84 686	3.84 696	1.25 670	2.25 689	2.69 689	1.42 679	1.76 681	1.43 671	0.76 676	0.50 670	1.09 684	0.66 680	1.23 690	0.76 687

PWCK	1.00 664	1.17 687	1.70 670	0.91 676	0.41 645	1.19 669	0.92 681	1.10 670	1.14 670	1.16 669	1.14 655	1.25 664	0.88 660	1.75 680	1.04 651	0.87 682	0.50 670	0.87 677	0.53 672	0.96 685	0.52 666

IMH-64-1	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 658	0.71 665	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 667	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

IMH-64	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 658	0.71 665	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 667	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

SPS-STEREO	0.69 645	0.61 658	0.98 626	0.52 658	0.57 663	0.74 641	0.50 649	0.78 653	0.62 609	0.95 658	0.86 638	0.94 650	0.70 645	1.01 647	0.87 639	0.58 667	0.51 672	0.50 660	0.50 668	0.55 661	0.58 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 629	0.54 653	0.70 566	0.47 649	0.61 666	0.56 614	0.43 631	0.69 642	0.49 552	0.63 627	0.55 570	0.54 588	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.55 664	0.53 675	0.50 660	0.54 673	0.51 658	0.56 668

SGM+DAISY	0.87 659	0.66 662	1.30 657	0.51 655	0.60 665	1.03 662	0.84 679	0.76 651	0.73 633	1.39 676	1.51 671	1.31 666	1.22 672	1.11 653	1.08 652	0.57 666	0.53 675	0.51 662	0.51 669	0.54 660	0.61 678

TorneroNet	2.22 687	1.08 683	1.24 651	1.14 688	0.90 684	5.58 696	0.80 675	2.12 692	8.69 704	2.58 693	5.42 698	3.88 694	1.97 686	1.78 683	1.87 682	0.86 681	0.54 677	1.15 688	0.74 685	1.23 690	0.85 688

WAO-6	1.07 670	0.93 677	0.92 617	0.96 677	0.78 677	1.28 674	0.75 670	1.34 675	2.00 686	1.02 663	1.54 673	1.59 672	1.22 672	1.31 668	1.14 657	0.78 677	0.55 678	1.02 683	0.75 686	0.83 677	0.69 681

IMH	1.05 669	0.95 678	1.00 628	1.01 680	0.78 677	1.11 664	0.68 664	1.38 676	1.43 678	1.00 661	1.72 678	1.43 668	1.14 667	1.73 679	0.89 641	1.09 688	0.55 678	0.99 681	0.57 676	0.87 680	0.62 680

RainbowNet	0.72 648	0.89 674	1.02 631	0.82 673	0.63 668	0.78 648	0.52 651	0.81 659	0.93 658	0.60 622	0.79 630	0.80 643	0.60 629	0.80 609	0.57 600	0.78 677	0.55 678	0.78 674	0.49 666	0.76 676	0.58 671

MFMNet_re	0.72 648	0.76 667	0.99 627	0.62 663	0.70 671	0.77 645	0.67 663	0.75 650	0.83 646	0.78 646	0.86 638	0.69 635	0.78 650	0.71 573	0.61 611	0.66 670	0.59 681	0.61 667	0.58 677	0.68 672	0.71 682

Dean	1.17 673	1.04 681	1.49 664	1.03 682	0.78 677	1.20 670	0.77 673	1.48 681	1.96 684	1.28 671	1.99 684	2.15 681	1.14 667	1.25 663	1.00 648	0.81 679	0.60 682	1.01 682	0.69 682	0.92 684	0.74 685

DGSMNet	0.61 638	0.29 591	0.91 615	0.51 655	0.70 671	0.62 627	1.38 694	0.59 596	0.55 589	0.37 500	0.61 598	0.52 579	0.33 531	0.65 556	0.43 568	0.53 661	0.60 682	0.67 668	0.61 678	0.63 666	0.61 678

LVE	1.13 671	1.02 679	1.28 655	1.01 680	0.80 680	1.29 675	0.81 677	1.47 680	1.96 684	1.07 665	1.90 681	1.90 677	1.01 666	1.48 672	0.91 642	0.93 685	0.61 684	0.94 678	0.69 682	0.87 680	0.75 686

WAO-7	1.01 666	0.89 674	0.93 619	0.83 675	0.66 670	1.18 667	0.81 677	1.40 677	1.57 682	1.11 667	1.76 680	1.45 669	1.19 671	1.50 673	1.14 657	0.61 668	0.62 685	0.70 669	0.68 681	0.66 671	0.60 674

UNDER WATER	1.59 682	1.22 689	2.36 678	1.38 690	1.03 686	1.67 683	1.10 689	1.54 684	3.63 692	1.44 682	1.47 669	2.85 690	2.25 690	1.67 677	1.94 685	1.06 687	0.62 685	1.31 690	0.93 691	1.21 689	1.02 692

WAO-8	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 684	0.75 670	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 687	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

Venus	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 684	0.75 670	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 687	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

UNDER WATER-64	1.55 681	1.19 688	2.52 681	1.31 689	0.95 685	2.12 686	1.21 692	1.45 679	3.19 690	1.43 681	1.32 662	2.64 688	2.04 687	1.63 676	1.83 681	1.11 689	0.67 689	1.28 689	0.92 690	1.19 687	1.02 692

notaker	1.45 678	1.34 690	1.48 662	1.40 691	1.07 687	1.18 667	0.85 680	1.48 681	1.40 676	1.51 687	3.46 694	2.40 686	1.81 685	1.76 681	1.45 674	1.11 689	0.69 690	1.38 691	0.87 689	1.31 692	0.97 691

light-stereo	2.37 690	0.69 664	3.61 686	3.84 699	3.41 695	4.04 692	0.31 574	2.13 693	1.45 679	3.61 696	6.33 701	6.90 704	0.63 639	4.83 698	1.28 668	0.71 673	0.74 691	0.32 646	0.39 659	1.20 688	0.96 689

ktn	1.77 685	1.36 691	1.22 649	1.43 692	1.14 688	1.52 681	1.08 688	1.51 683	3.96 697	2.77 695	4.69 696	3.35 692	1.46 682	1.69 678	1.25 667	1.43 693	0.77 692	1.45 692	0.99 692	1.32 693	0.96 689

Selective-IGEV-i1pa	5.57 698	7.99 703	4.76 694	0.80 672	0.45 652	12.99 706	3.60 701	9.25 707	7.43 703	6.97 703	9.87 707	8.94 705	7.26 704	14.66 716	5.65 701	3.55 700	1.08 693	1.93 696	0.72 684	0.73 674	2.79 701

KSHMR	1.89 686	1.36 691	1.60 667	1.47 693	1.22 690	1.38 679	1.06 687	1.79 685	5.97 700	1.42 680	5.65 700	2.98 691	1.14 667	2.23 687	1.20 665	1.27 692	1.12 694	1.46 693	1.10 694	1.32 693	1.15 694

JetRed	2.30 689	2.64 696	6.12 696	1.12 687	1.38 692	5.85 698	3.29 699	1.99 690	1.67 683	1.98 689	1.95 683	2.16 684	1.60 683	2.48 688	4.10 697	1.05 686	1.60 695	1.09 684	1.01 693	1.67 695	1.28 695

test_sample9	0.42 588	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample8	0.49 614	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 625	0.38 428	1.15 660	0.67 641	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

MADNet++	2.26 688	1.80 694	2.06 674	2.13 697	1.97 694	2.61 690	1.79 698	2.38 694	2.16 687	2.75 694	2.65 691	2.38 685	2.43 692	3.17 691	3.21 693	2.17 696	1.95 698	1.94 697	1.63 696	2.06 696	2.01 698

PML	16.10 714	12.82 714	6.78 697	5.23 700	7.76 701	33.92 720	66.56 729	5.30 701	10.28 706	26.12 728	68.59 729	20.51 717	13.49 716	10.06 707	6.78 704	5.96 706	2.00 699	6.04 710	2.18 699	8.96 710	2.60 700

HanzoNet	2.97 691	1.69 693	2.29 677	1.74 694	1.33 691	1.53 682	1.03 686	1.99 690	2.64 689	5.51 700	5.16 697	5.90 699	6.82 703	4.32 697	3.29 694	3.16 699	2.02 700	1.92 695	2.87 702	2.24 697	1.89 697

DPSimNet_ROB	4.34 695	4.23 697	6.89 698	3.67 698	3.68 696	4.75 693	5.21 703	2.67 696	3.68 693	5.82 701	3.95 695	5.57 696	6.72 702	3.46 695	4.48 698	4.05 703	2.88 701	4.68 704	3.12 704	3.69 699	3.62 703

USTest	6.88 699	5.23 700	5.63 695	7.22 704	7.29 700	14.34 708	22.76 709	8.48 705	9.32 705	5.42 699	6.39 702	6.29 703	6.64 701	6.92 702	8.62 705	1.94 694	3.29 702	2.16 699	2.55 701	3.85 700	3.29 702

Selective-IGEV-i16pa	30.47 728	41.93 728	4.02 688	0.49 653	0.37 641	96.94 729	0.74 669	60.26 730	58.76 729	17.24 716	64.39 728	38.26 729	49.53 729	106.11 730	26.15 720	19.96 722	3.42 703	4.39 703	1.81 698	0.39 651	14.22 717

ASD4	7.23 700	6.65 702	7.69 699	5.24 701	5.62 699	11.85 705	20.36 708	7.57 704	7.14 702	6.55 702	5.47 699	5.99 701	5.78 699	7.22 703	9.24 706	4.85 704	4.44 704	6.40 711	5.19 705	6.53 705	4.89 705

FADE	4.32 694	1.06 682	4.35 689	0.71 668	0.76 676	0.73 639	0.50 649	1.85 689	1.52 681	0.75 642	0.66 609	1.17 662	2.69 694	2.83 689	1.96 687	24.23 725	4.70 705	17.35 720	17.61 719	0.49 657	0.44 659

LRCNet_RVC	10.90 708	14.34 715	9.35 700	15.35 711	8.04 702	1.08 663	0.34 596	8.78 706	0.70 627	12.63 715	16.05 715	9.85 706	6.54 700	8.57 706	6.34 703	20.27 723	5.40 706	23.70 722	21.88 723	14.87 714	13.83 716

DGTPSM_ROB	8.34 702	5.10 698	10.37 711	5.31 702	10.18 703	8.33 700	23.60 713	6.06 702	13.41 713	4.90 697	10.87 711	5.65 697	10.44 706	6.17 700	12.59 707	3.74 701	7.55 707	3.69 701	7.26 710	4.14 701	7.46 708

DPSMNet_ROB	8.40 703	5.11 699	10.49 712	5.58 703	10.25 704	8.34 701	23.62 714	6.07 703	13.45 714	4.93 698	10.88 712	5.66 698	10.44 706	6.24 701	12.64 708	3.98 702	7.61 708	3.76 702	7.30 711	4.20 702	7.51 709

iinet-test	10.78 706	9.29 704	9.70 701	10.48 705	10.68 706	17.98 713	25.98 715	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 708	10.06 707	10.61 709	11.22 712	12.70 709	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

IINet	10.78 706	9.29 704	9.70 701	10.48 705	10.68 706	17.98 713	25.98 715	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 708	10.06 707	10.61 709	11.22 712	12.70 709	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

Anonymous_1	16.62 715	9.35 706	9.84 703	10.66 707	14.64 710	18.66 715	27.12 717	12.64 714	13.51 715	10.76 714	10.30 710	10.13 709	10.60 708	11.06 711	12.74 711	15.87 721	7.74 709	16.92 719	43.48 726	58.66 729	7.68 710

DPSM_ROB	11.49 709	9.87 710	10.35 709	11.13 708	11.31 708	19.11 716	27.51 718	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 713	10.96 713	11.27 714	11.96 714	13.59 712	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

DPSM	11.49 709	9.87 710	10.35 709	11.13 708	11.31 708	19.11 716	27.51 718	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 713	10.96 713	11.27 714	11.96 714	13.59 712	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

tt	4.71 696	0.10 140	3.94 687	2.06 696	1.53 693	10.14 704	16.88 707	9.27 708	4.98 698	1.39 676	1.02 650	4.68 695	4.90 698	3.35 694	5.86 702	5.76 705	9.15 714	2.24 700	2.53 700	3.10 698	1.32 696

xxxxx1	15.27 711	9.54 707	10.31 706	20.13 714	18.88 713	17.08 709	23.03 710	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 704	10.74 710	10.61 709	10.72 708	13.89 714	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

tt_ll	15.27 711	9.54 707	10.31 706	20.13 714	18.88 713	17.08 709	23.03 710	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 704	10.74 710	10.61 709	10.72 708	13.89 714	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

ff	15.27 711	9.54 707	10.31 706	20.13 714	18.88 713	17.08 709	23.03 710	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 704	10.74 710	10.61 709	10.72 708	13.89 714	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

LSM0	24.24 724	19.98 724	22.32 724	24.22 723	40.14 728	38.48 725	55.20 722	26.95 726	28.57 722	20.49 720	21.83 717	22.26 725	22.75 722	24.22 725	27.30 721	13.66 720	16.32 718	12.19 718	14.15 712	16.10 721	17.66 724

Hybrid-DGEV	23.16 722	19.94 723	20.96 723	22.49 718	22.75 719	38.51 726	55.52 728	27.09 728	28.90 728	20.58 721	22.25 722	22.00 719	22.80 724	24.11 724	27.33 722	13.60 717	16.47 719	12.14 712	14.30 717	15.95 715	15.54 720

RAFT-FEzeroshot	23.10 718	19.88 720	20.56 718	22.49 718	22.75 719	38.38 721	55.50 725	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 719	22.05 720	22.74 720	24.00 721	27.37 725	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

RAFT-FE	23.10 718	19.88 720	20.56 718	22.49 718	22.75 719	38.38 721	55.50 725	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 719	22.05 720	22.74 720	24.00 721	27.37 725	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

Selective-RAFT-Error	23.16 722	19.93 722	20.87 722	22.54 722	22.81 722	38.52 727	55.47 724	27.01 727	28.83 727	20.66 725	22.25 722	22.09 724	22.80 724	24.09 723	27.36 723	13.61 719	16.48 720	12.15 716	14.28 714	15.99 720	15.57 723

CasAABBNet	23.10 718	19.86 718	20.64 720	22.47 717	22.73 717	38.41 724	55.50 725	26.89 724	28.70 725	20.61 724	22.15 721	22.08 723	22.75 722	23.99 719	27.36 723	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.27 713	15.95 715	15.53 719

FlowAnything	23.14 721	19.87 719	20.79 721	22.50 721	22.74 718	38.39 723	55.46 723	26.89 724	28.72 726	20.77 726	22.29 724	22.07 722	22.72 719	23.99 719	27.41 727	13.60 717	16.55 724	12.15 716	14.36 718	15.97 719	15.52 718

HaxPig	17.72 716	20.22 725	19.73 715	16.53 712	16.51 711	9.27 702	9.33 704	14.34 717	13.27 710	18.65 717	18.70 716	17.35 716	16.77 717	17.04 717	16.45 717	22.05 724	20.89 725	22.27 721	21.53 722	21.29 722	22.13 727

MEDIAN_ROB	21.21 717	24.62 726	23.47 725	19.58 713	19.65 716	13.22 707	10.96 705	17.88 718	17.00 718	22.14 727	22.02 718	20.86 718	20.36 718	21.06 718	19.71 718	25.63 726	24.13 726	26.21 723	25.20 724	25.17 723	25.38 728

AVERAGE_ROB	25.43 725	29.06 727	27.24 726	24.63 724	24.20 725	17.73 712	12.61 706	22.29 721	21.39 721	26.79 729	26.16 727	25.20 726	24.64 728	25.07 726	23.53 719	29.96 727	28.40 727	30.60 724	29.58 725	29.72 724	29.84 729

RSGM-EC	29.65 726	17.75 716	10.04 704	35.31 725	33.15 726	26.42 718	46.65 720	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 725	30.14 727	23.59 726	41.87 727	45.99 728	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

acva	29.65 726	17.75 716	10.04 704	35.31 725	33.15 726	26.42 718	46.65 720	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 725	30.14 727	23.59 726	41.87 727	45.99 728	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

test_example2	101.33 729	108.28 729	68.15 728	98.43 727	106.93 729	89.75 728	102.43 730	36.80 729	97.65 730	129.04 730	130.15 730	65.26 730	66.62 730	92.11 729	80.24 730	144.10 730	199.48 730	81.81 730	103.01 730	125.01 730	101.27 730

ccccc	256.34 730	256.29 730	313.62 730	354.40 730	364.36 730	149.10 730	168.46 731	152.89 731	131.30 731	153.93 731	155.56 731	164.00 731	204.39 731	268.02 731	295.19 731	390.55 731	349.22 731	244.59 731	219.82 731	412.30 731	378.83 731

Low-res two-view benchmark