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

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.09 52	0.08 5

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 413

CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 532	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 259	0.30 166	0.08 42	1.51 594	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

Monster-pub-mixall	0.50 225	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 213	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 397	0.41 275	0.08 42	3.28 681	0.07 1	0.73 645	0.08 31	0.55 353

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.17 257	0.16 66

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 142	0.23 75	0.08 42	0.49 437	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 368

aanet-new-40k	0.46 179	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 456	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 652

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 312

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 279	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 283	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 145	0.22 56	0.08 42	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 322

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 183	0.37 245	0.09 94	0.77 492	0.08 58	0.38 566	0.08 31	0.81 467

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 496	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 524	0.12 128	0.32 192

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 259	0.53 359	0.12 344	0.85 508	0.07 1	0.50 606	0.07 2	0.79 456

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 206	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 133	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 160	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 596	0.09 52	1.29 562

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 356	0.61 242	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.39 261	0.11 284	0.81 501	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.40 266	0.11 284	0.82 504	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 160	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 589

aanet-new-28k	0.49 217	0.88 429	3.07 563	0.26 100	0.39 419	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 146	0.42 133	0.25 105	0.08 42	0.31 393	0.08 58	0.31 516	0.12 128	1.52 580

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 150	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 212	0.24 87	0.08 42	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 355

U	3.41 675	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 698	19.65 703	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 708	12.73 701	0.11 104	0.10 15

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 254	0.11 284	0.52 445	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 413

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 419	0.49 206	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 160	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 442

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 419	0.45 158	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 146	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 259

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 158	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 221	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 605

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 366	0.20 25	0.10 183	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 427

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 136	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 268	0.34 72	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

monster-pro	0.47 187	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 225	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

aanet-new-78k	0.62 357	0.73 356	3.88 632	0.27 126	0.43 454	0.43 136	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 217	0.36 93	0.45 306	0.07 8	1.52 595	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 618

aanet-new-22k	0.48 201	0.82 404	2.10 249	0.49 468	0.51 477	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 136	0.21 37	0.07 8	0.31 393	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 642

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 427	0.26 100	0.31 329	0.43 136	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 303	0.34 72	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 483

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.52 580

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 230	0.59 389	0.09 94	0.58 460	0.07 1	0.44 584	0.07 2	0.73 433

MonStereo	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.48 329	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.80 648	0.07 2	1.01 522

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 136	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 371	0.66 424	0.06 1	1.21 548	0.07 1	0.45 586	0.06 1	0.95 510

Monster-pub-eth3d	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 349	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 217	0.45 145	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 439

4w-stereo	0.50 225	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 429	0.33 210	0.09 94	1.56 600	0.07 1	0.72 643	0.07 2	1.23 556

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 237	0.43 294	0.09 94	1.09 535	0.07 1	0.70 638	0.07 2	0.65 399

MonSter	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 443	0.52 481	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 145	0.24 87	0.08 42	0.29 389	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.77 447

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.53 583

aanet-new-90k	0.48 201	0.75 375	2.24 288	0.27 126	0.41 436	0.43 136	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.16 296	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 651

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 160	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.51 610	0.08 31	2.00 613

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 184	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 194	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

Zero-FE251	0.76 477	0.35 101	2.10 249	0.30 196	0.25 243	0.44 150	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 685	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 197	1.06 524	0.10 183	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 585

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 334	0.24 87	0.07 8	1.02 528	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 330

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 341	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.30 166	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

DF	0.70 439	0.34 89	1.60 137	2.29 664	1.43 623	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 245	0.17 66	0.83 342	0.90 488	0.10 183	2.62 672	0.08 58	0.29 495	0.09 52	0.58 368

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 395	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.19 14	0.07 8	0.29 389	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 470	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 529

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 293	0.28 152	0.24 232	0.46 170	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 186	0.32 56	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 607

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 184	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 186	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 416	0.08 58	0.46 593	0.10 80	1.56 585

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 160	0.33 64	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 586	0.08 31	2.53 648

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 283	0.60 394	0.09 94	0.80 497	0.07 1	0.55 617	0.07 2	0.93 503

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 56	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 366	0.36 234	0.07 8	1.38 574	0.07 1	0.67 637	0.07 2	0.91 496

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 186	0.69 283	0.24 87	0.06 1	1.07 532	0.07 1	0.19 417	0.07 2	0.64 396

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 273	0.44 300	0.07 8	1.12 539	0.07 1	0.81 651	0.08 31	0.53 336

IGEV-Stereo++	0.58 294	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 488	0.47 184	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 589	0.25 114	0.17 62	0.22 160	1.04 394	0.27 129	0.08 42	1.98 636	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 609

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 569	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 407	0.55 630	1.42 582	0.11 291	0.13 297	0.25 417	0.56 355

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 279	0.51 481	0.37 403	0.43 136	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 146	0.34 72	0.21 37	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 510

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 146	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 150	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 146	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 495

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 158	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 217	0.32 56	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 479

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 194	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 368

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 225	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 607	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 136	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 384	0.23 75	0.10 183	1.49 589	0.07 1	0.23 459	0.08 31	0.88 489

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 373	0.24 87	0.08 42	1.47 588	0.07 1	0.25 471	0.08 31	0.76 443

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 201	0.35 225	0.29 208	0.24 199	0.64 259	0.55 371	0.09 94	0.19 328	0.08 58	0.11 237	0.12 128	0.50 315

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 474	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 155	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.77 447

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 283	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.09 10

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 289	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 424

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 586	0.10 80	1.76 603

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 206	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 183	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 211	0.37 561	0.08 31	0.22 116

Replicate-Monster	0.58 294	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 478	0.21 37	0.11 284	2.71 673	0.07 1	0.35 549	0.08 31	1.81 606

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 308	0.24 87	0.07 8	1.53 597	0.07 1	0.46 593	0.07 2	0.92 501

2.75w_new	0.46 179	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 410	0.44 300	0.07 8	1.58 601	0.07 1	0.61 633	0.07 2	0.82 471

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 450	0.43 136	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 136	0.23 75	0.09 94	1.32 568	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 521

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 291	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 259	0.36 234	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.29 168

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 530	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 221	0.22 56	0.08 42	0.21 352	0.10 211	0.08 98	0.24 392	1.16 542

MC-Stereo	0.58 294	0.37 124	2.00 217	0.88 570	0.64 527	0.54 276	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 390	0.39 248	0.27 188	0.27 250	0.71 298	0.32 195	0.09 94	1.20 545	0.09 144	0.16 367	0.22 367	1.92 609

LACA2	0.32 33	1.15 507	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 456	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 105	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 101	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 158	0.24 277	0.60 234	0.40 103	0.42 229	0.39 248	0.54 378	0.25 217	0.41 124	0.29 155	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.07 63	0.13 163	0.20 100

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 160	0.90 364	0.24 87	0.06 1	1.52 595	0.07 1	0.44 584	0.08 31	0.83 472

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 201	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 252	0.40 266	0.08 42	0.73 490	0.08 58	0.53 614	0.09 52	0.52 330

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 225	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 312	0.37 245	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 262	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 146	0.32 56	0.31 185	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.11 104	0.12 26

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 208	0.21 146	0.33 64	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 455	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 227	0.29 289	0.64 259	0.33 210	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 315

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 277	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 155	0.69 434	0.07 8	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.30 486	0.45 291
1: 1. 1
AEACV	0.89 537	0.29 16	1.84 173	2.50 670	1.68 641	0.53 266	0.21 170	1.01 534	0.42 114	0.68 500	0.31 186	0.22 122	0.39 373	1.63 511	0.25 105	0.09 94	2.60 669	0.09 144	0.54 616	0.23 385	2.27 640

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 566	0.34 369	0.51 235	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 645	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 254

test_4	0.47 187	0.80 397	2.15 262	0.36 339	0.29 300	0.59 354	0.28 357	0.50 146	0.42 114	0.43 236	0.76 539	0.39 271	0.22 160	0.73 308	0.49 340	0.08 42	0.18 322	0.11 291	0.15 344	0.29 477	0.27 155

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 93	0.26 120	0.09 94	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.15 53

PipStereo	0.60 325	0.30 34	0.84 5	1.25 611	1.76 645	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 190	0.21 37	0.08 42	1.80 620	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 670

PSi22b	0.61 335	0.30 34	0.87 8	1.18 607	1.89 649	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 197	0.20 25	0.08 42	1.79 617	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 669

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 150	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 234	0.61 242	0.25 105	0.07 8	0.79 494	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 456

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 296	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 259

HI	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 170	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 155	0.59 389	0.07 8	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.42 259

IGEV++	0.74 461	0.70 340	2.05 233	1.11 601	1.09 598	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 250	0.98 383	0.31 185	0.10 183	2.50 668	0.08 58	0.15 344	0.27 453	2.70 654

EGLCR-Stereo	0.90 543	0.31 46	1.90 193	1.60 634	0.95 575	1.14 611	0.42 500	0.85 397	0.43 121	1.74 651	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 494	0.30 166	0.10 183	2.60 669	0.10 211	0.09 135	0.10 80	3.10 664

cross-raft	0.47 187	0.34 89	2.17 265	0.70 550	0.84 562	0.50 225	0.35 457	0.74 311	0.43 121	0.44 245	0.45 280	0.63 425	0.25 217	0.37 97	0.27 129	0.08 42	0.14 263	0.10 211	0.23 459	0.11 104	0.27 155

XX-Stereo	0.98 572	0.57 278	4.45 654	1.64 637	5.33 683	0.55 291	0.16 62	0.96 489	0.43 121	0.45 250	0.65 471	0.85 545	0.19 112	0.79 330	0.26 120	0.11 284	0.80 497	0.10 211	0.32 524	0.17 257	0.78 453

DN	0.97 569	0.30 34	4.03 637	3.02 678	0.78 553	0.72 497	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 368	0.36 253	0.18 91	1.20 434	0.91 490	0.72 642	1.86 623	0.11 291	0.34 544	0.12 128	2.60 650

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 253	0.39 144	1.30 87	0.45 443	0.21 173	0.74 510	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 609	0.38 242	0.89 560	0.23 186	0.86 347	0.94 496	0.11 284	0.49 437	0.09 144	0.40 573	0.13 163	0.50 315

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 136	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 354	0.17 66	0.30 41	0.37 245	0.10 183	0.18 322	0.11 291	0.10 184	0.24 392	0.43 270

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 72	0.20 25	0.15 466	0.13 247	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 322	0.24 277	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 199	0.41 124	0.24 87	0.42 619	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

PSi22a	0.63 372	0.32 60	0.91 11	0.96 584	1.42 621	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 306	0.39 261	0.09 94	1.75 616	0.07 1	0.42 583	0.13 163	3.64 679

GEAStereo	0.95 562	0.48 224	1.85 179	2.15 659	3.19 676	0.55 291	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 675

gasm-f	0.93 557	0.71 345	2.09 242	2.15 659	2.42 669	0.54 276	0.26 324	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.33 209	0.16 44	0.22 160	0.70 290	0.93 493	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.39 569	3.58 675

MSKI-zero shot	0.70 439	0.44 199	2.62 445	1.47 627	0.75 545	0.56 299	0.20 127	0.80 346	0.45 140	0.60 420	0.52 340	0.44 310	0.17 66	0.70 290	0.26 120	0.09 94	2.87 677	0.09 144	0.32 524	0.14 195	0.50 315

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 276	0.25 305	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 449	0.56 393	0.36 340	0.86 347	0.46 313	0.13 393	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.13 163	0.14 43

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 455	0.40 429	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 448	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 291

GCAP-BAT	1.28 613	0.35 101	9.74 682	3.41 681	5.90 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 469	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 234	0.46 150	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.21 350	0.15 53

GCAPDPT-zeroshot	1.24 609	0.35 101	9.01 679	3.41 681	5.81 684	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

GMOStereo	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

error version	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-v	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-2	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

TestStereo	0.49 217	0.88 429	2.38 319	0.30 196	0.16 61	0.43 136	0.25 305	0.55 198	0.46 145	0.38 208	0.46 285	0.34 245	0.28 268	1.96 576	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.15 211	0.13 31

DLNR-FE	13.74 697	20.13 701	23.90 703	121.61 719	34.09 712	0.46 170	0.15 44	8.04 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 326	0.36 234	7.40 698	2.94 678	0.09 144	0.38 566	51.06 719	1.95 611

MM-Stereo_test2	0.65 392	0.43 184	2.54 406	0.62 525	0.18 106	0.50 225	0.25 305	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 186	0.40 115	0.38 254	0.08 42	2.33 661	0.09 144	0.10 184	0.38 560	2.66 652

DLNR_Zeroshot_test	13.74 697	20.06 700	23.92 704	121.50 718	35.20 713	0.46 170	0.15 44	7.96 692	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 330	0.36 234	7.16 697	2.95 679	0.09 144	0.38 566	50.40 718	1.95 611

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 184	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 213	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 483	0.12 275	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 384	0.23 46	0.12 8	0.54 276	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 250	0.51 330	0.26 174	0.22 160	0.34 72	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 184	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 56	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

MLG-Stereo_test2	0.46 179	0.49 231	1.77 159	0.79 562	0.70 539	0.63 424	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 213	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 150	0.20 25	0.16 486	1.21 548	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 401

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 146	0.33 64	0.25 105	0.14 435	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.14 195	0.18 83

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 330	0.25 157	0.18 91	0.33 64	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 606	0.10 15

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 474	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 87	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 343

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 319	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 199	0.35 87	0.25 105	0.15 466	0.17 310	0.12 354	0.11 237	0.15 211	0.15 53

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 136	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 217	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 211	0.09 135	0.10 80	0.51 322

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 255	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 124	0.41 275	0.09 94	0.62 470	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 413

xyz-stereo	3.06 671	0.44 199	30.74 715	0.24 61	0.12 8	15.34 693	0.24 277	0.56 205	0.49 165	0.62 445	7.90 686	0.64 433	0.49 472	1.44 476	1.05 521	0.09 94	0.07 24	0.34 614	0.08 98	0.13 163	0.19 89

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 343	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 310	0.29 37	0.29 155	0.09 94	0.20 343	0.09 144	0.31 516	0.12 128	0.44 286

GIP-stereo	0.61 335	0.68 327	1.05 35	0.95 583	1.46 628	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 379	0.59 389	0.10 183	1.33 569	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 631

MoCha-V2	0.74 461	0.78 389	2.18 269	1.01 592	1.55 632	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 217	0.27 250	1.56 494	0.47 319	0.09 94	1.94 631	0.08 58	0.37 561	0.18 282	1.62 594

LL-Strereo2	0.62 357	1.36 569	2.47 379	1.37 619	0.96 576	0.54 276	0.28 357	0.61 240	0.49 165	0.42 229	0.34 218	0.44 310	0.21 146	0.57 221	0.53 359	0.11 284	0.26 379	0.16 504	0.14 320	0.18 282	0.98 519

test-3	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 327	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.62 385

test_1	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 317	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.63 391

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 235	0.28 152	0.41 436	0.48 194	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 250	0.39 248	0.57 398	0.26 234	0.37 97	0.28 144	0.09 94	0.19 328	0.09 144	0.31 516	0.11 104	0.25 140

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 332	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 291	0.30 217	0.41 392	0.81 338	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.12 26

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 155	0.16 486	0.12 227	0.11 291	0.12 275	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.43 143	0.73 356	2.80 513	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 217	0.48 169	0.32 195	0.12 344	0.08 72	0.13 417	0.09 135	0.43 591	0.13 31

test-1	0.61 335	0.54 263	2.09 242	0.31 221	1.37 618	0.51 235	0.28 357	0.83 375	0.50 177	0.42 229	0.55 379	0.54 378	0.24 199	0.38 101	1.25 556	0.10 183	1.08 533	0.10 211	0.17 386	0.11 104	0.77 447

iRaftStereo_RVC	0.47 187	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 201	0.43 265	0.42 294	0.23 186	0.38 101	0.28 144	0.09 94	0.70 484	0.12 354	0.11 237	0.43 591	0.77 447

raftrobust	0.52 240	1.14 501	2.15 262	0.33 267	0.99 580	0.53 266	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 336	0.36 229	0.31 227	0.33 325	0.47 155	0.42 285	0.10 183	0.55 454	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 297

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 291	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
Hybrid-DGEV-03	0.53 253	1.31 551	2.33 310	0.30 196	0.17 85	0.58 332	0.24 277	0.71 300	0.51 184	0.61 430	1.00 593	0.39 271	0.28 268	0.44 142	0.41 275	0.10 183	0.23 362	0.12 354	0.09 135	0.35 536	0.53 336

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 158	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 64	0.18 6	0.08 42	1.36 571	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 450	0.44 150	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 87	0.18 6	0.08 42	1.45 587	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

model_zeroshot	0.75 472	0.94 456	2.48 384	1.88 652	0.68 535	0.72 497	0.22 208	1.01 534	0.51 184	1.10 598	0.35 225	0.63 425	0.20 130	0.78 326	0.32 195	0.12 344	1.97 634	0.10 211	0.23 459	0.12 128	0.56 355

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 291	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

EKT-Stereo	1.56 639	0.55 272	2.60 435	2.54 672	19.66 700	0.55 291	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 219	0.36 229	0.43 295	0.27 250	0.74 312	0.42 285	0.13 393	0.17 310	0.11 291	0.16 367	0.20 335	0.50 315

4D-IteraStereo	0.62 357	1.29 548	3.04 558	0.27 126	0.30 316	0.46 170	0.26 324	0.54 186	0.51 184	0.41 222	0.31 186	0.39 271	0.19 112	0.53 207	0.65 421	0.09 94	0.47 432	0.12 354	0.11 237	0.21 350	2.14 623

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 208	0.23 186	0.34 72	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.22 367	0.15 53

RAFT_CTSACE	0.58 294	1.16 511	2.76 506	0.36 339	0.29 300	0.54 276	0.29 385	0.69 283	0.51 184	0.51 317	0.75 536	0.67 451	0.37 347	0.63 252	0.47 319	0.08 42	0.49 437	0.11 291	0.10 184	0.41 583	0.32 192

DeepPruner_ROB	0.58 294	1.06 481	2.68 476	0.30 196	0.26 261	0.63 424	0.31 412	0.83 375	0.51 184	0.62 445	0.56 393	0.65 438	0.39 373	1.06 398	0.56 375	0.19 537	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.24 392	0.33 197

WQFJA1++	2.66 660	0.28 10	6.84 675	1.32 615	1.50 631	0.52 255	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 697	0.19 44	3.31 666	0.17 66	0.88 358	0.45 306	0.18 519	1.54 599	0.08 58	0.81 651	17.77 707	2.17 626

DDF-Stereo	0.65 392	0.33 74	1.69 153	0.67 542	0.82 559	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 512	0.23 186	0.68 279	1.03 517	0.20 548	1.66 611	0.09 144	0.34 544	0.34 521	2.03 616

DDVS	0.67 418	0.46 211	1.74 156	2.40 667	0.35 382	0.86 559	0.98 630	0.72 304	0.52 196	0.53 336	0.57 404	0.89 560	0.37 347	1.22 436	0.57 378	0.15 466	0.14 263	0.14 454	0.12 275	0.19 312	0.42 259

UGAM-zero	0.97 569	0.44 199	2.48 384	0.33 267	0.86 563	1.26 620	0.76 608	1.05 564	0.52 196	0.93 578	0.45 280	1.32 629	0.81 578	2.08 590	0.49 340	0.10 183	0.52 445	0.09 144	0.47 596	0.11 104	4.43 687

DCVSM-stereo	0.52 240	0.37 124	2.45 366	0.30 196	0.22 188	0.54 276	0.52 546	0.60 234	0.52 196	0.69 504	0.47 291	0.79 515	0.49 472	0.56 217	0.90 488	0.13 393	0.14 263	0.15 483	0.13 297	0.20 335	0.21 108

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 184	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 56	0.23 75	0.10 183	0.24 366	0.07 1	0.13 297	0.10 80	0.51 322

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.52 196	0.38 208	0.35 225	0.46 331	0.25 217	0.41 124	0.26 120	0.08 42	1.08 533	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 246

MIM_Stereo	0.55 268	0.92 450	2.65 456	0.32 243	1.09 598	0.51 235	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 270	0.54 368	0.43 295	0.27 250	0.57 221	0.30 166	0.08 42	0.17 310	0.11 291	0.10 184	0.28 466	0.80 460

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 276	0.24 277	0.71 300	0.52 196	0.62 445	0.55 379	0.40 282	0.41 392	0.43 136	0.33 210	0.17 506	0.10 172	0.14 454	0.11 237	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 313	0.44 199	2.44 349	0.53 488	0.59 506	0.48 194	0.30 401	0.79 340	0.52 196	0.51 317	0.30 172	0.45 323	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.25 553	0.11 291	0.35 549	0.30 486	0.62 385

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 390	0.35 320	0.13 20	0.51 235	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 208	0.51 330	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

GES	0.49 217	0.54 263	2.37 317	0.31 221	0.19 141	0.61 388	0.30 401	0.93 465	0.52 196	0.49 286	0.53 347	0.40 282	0.43 418	0.59 230	0.67 428	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.20 335	0.30 177

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 319	0.28 152	0.43 454	0.53 266	0.20 127	0.86 408	0.52 196	0.44 245	0.36 229	0.53 369	0.26 234	0.40 115	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 566	0.10 80	0.22 116

FSD					1.93 653	0.63 424	0.33 437	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 282	0.32 319	1.14 421	0.60 394	0.28 600	2.77 674	0.31 605	0.30 505	0.31 495

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 97	0.21 37	0.07 8	0.67 476	0.08 58	0.24 463	0.10 80	0.74 439

H2IRNET	0.48 201	1.04 477	2.57 422	0.31 221	0.19 141	0.54 276	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 393	0.47 340	0.35 336	0.47 155	0.40 266	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.14 320	0.37 552	0.26 148

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 266	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 261	0.24 199	0.40 115	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 201	0.33 74	2.37 317	0.34 294	0.22 188	0.60 369	0.55 556	0.79 340	0.53 209	0.45 250	0.60 426	0.49 350	0.36 340	0.55 214	0.46 313	0.16 486	0.16 296	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 325	1.33 557	2.59 427	0.53 488	1.09 598	0.49 206	0.25 305	0.67 273	0.53 209	0.41 222	0.38 242	0.33 240	0.30 303	0.68 279	0.41 275	0.10 183	1.13 540	0.13 417	0.15 344	0.20 335	0.29 168

GSStereo	1.06 588	0.48 224	1.85 179	2.42 668	3.19 676	0.55 291	0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

GS-Stereo							0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

StereoAnything_RVC	1.22 606	1.71 625	3.17 571	2.52 671	2.63 672	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 286	0.71 519	0.52 366	0.19 112	1.60 510	0.57 378	0.11 284	4.13 687	0.08 58	0.05 1	0.76 637	3.79 681

ACV-stereo	0.71 444	0.85 419	3.01 552	0.33 267	0.25 243	1.01 592	0.59 568	0.62 246	0.54 215	0.42 229	0.45 280	1.54 642	1.44 632	1.40 465	0.73 450	0.14 435	0.13 247	0.12 354	0.11 237	0.20 335	0.35 213

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 435	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 213	0.51 330	0.40 282	0.29 289	0.46 150	0.31 185	0.21 559	0.15 281	0.22 571	0.15 344	0.18 282	0.33 197

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 436	0.20 158	0.52 255	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 390	0.59 417	0.63 425	0.29 289	0.59 230	0.34 222	0.16 486	0.09 137	0.16 504	0.09 135	0.26 438	0.26 148

GCAP-Stereo	0.59 313	1.35 564	2.44 349	0.49 468	1.02 587	0.52 255	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 245	0.50 326	0.30 217	0.22 160	0.68 279	0.41 275	0.09 94	1.30 565	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 343

CRFU-Net	0.58 294	0.42 167	1.90 193	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.35 457	0.94 471	0.54 215	0.65 485	0.60 426	0.78 512	1.34 624	1.00 386	0.51 347	0.17 506	0.14 263	0.17 523	0.10 184	0.19 312	0.20 100

THIR-Stereo	0.88 529	0.85 419	2.33 310	0.26 100	0.16 61	0.59 354	2.69 675	0.62 246	0.54 215	0.62 445	1.61 635	0.96 578	1.77 648	1.67 518	2.20 621	0.10 183	0.08 72	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.21 108

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 387	0.22 160	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
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
raft+_RVC	0.62 357	1.18 519	2.43 341	0.36 339	2.08 659	0.52 255	0.25 305	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 285	0.32 233	0.28 268	0.49 183	0.43 294	0.10 183	0.91 512	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.70 424

PSi22	0.56 276	1.11 494	2.34 312	0.29 175	0.13 20	0.44 150	0.14 23	0.70 293	0.55 226	0.23 80	0.29 161	0.36 253	0.22 160	0.69 283	0.54 365	0.08 42	1.62 605	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 496

FE-Mocha	0.61 335	0.36 109	1.84 173	1.06 594	0.34 369	0.43 136	0.17 75	0.72 304	0.55 226	0.45 250	0.50 326	0.58 402	0.45 436	2.35 612	1.18 543	0.10 183	0.40 416	0.11 291	0.21 441	0.13 163	0.31 186

IGEV-FE	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 343	0.59 227	0.55 226	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 250	0.35 87	0.28 144	0.14 435	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.14 195	0.31 186

RSM	0.47 187	0.51 248	1.36 97	1.37 619	1.04 590	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 226	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 115	0.22 56	0.09 94	0.24 366	0.09 144	0.35 549	0.24 392	0.80 460

IGEV_Zeroshot_test	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

riskmin	0.96 566	0.32 60	2.07 236	1.72 643	1.61 638	1.62 637	0.57 563	1.45 633	0.55 226	0.73 522	0.89 573	0.92 564	0.45 436	1.16 424	0.60 394	0.11 284	1.30 565	0.12 354	1.38 676	0.14 195	1.51 579

AACVNet	0.61 335	1.13 500	2.47 379	0.37 352	0.21 173	0.57 322	0.25 305	0.75 315	0.55 226	0.56 367	0.60 426	0.66 447	0.44 428	2.11 595	0.49 340	0.14 435	0.11 204	0.14 454	0.11 237	0.35 536	0.23 126

RALAANet	0.52 240	1.37 574	2.63 446	0.33 267	0.23 218	0.48 194	0.19 102	0.69 283	0.55 226	0.49 286	0.46 285	0.39 271	0.31 310	0.53 207	0.53 359	0.10 183	0.33 401	0.11 291	0.17 386	0.29 477	0.13 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 235	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 234	0.40 115	0.38 254	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 471	0.12 128	0.43 270

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 322	0.18 93	0.60 234	0.56 235	0.37 201	0.44 277	0.38 267	0.24 199	0.48 169	0.28 144	0.09 94	0.30 391	0.11 291	0.11 237	0.44 595	0.77 447

RSM++	0.48 201	0.52 253	1.27 79	1.62 635	1.27 614	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 235	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 105	0.23 75	0.09 94	0.11 204	0.09 144	0.35 549	0.29 477	0.80 460

GCST	0.84 507	1.48 596	3.02 554	1.12 604	1.09 598	0.62 409	0.19 102	0.79 340	0.56 235	0.60 420	0.65 471	0.50 354	0.31 310	1.24 441	0.74 455	0.76 644	0.46 428	0.84 650	0.64 635	0.71 631	0.57 361

anonymousa	0.74 461	0.60 289	2.58 424	0.96 584	1.33 615	0.61 388	0.26 324	0.69 283	0.56 235	0.55 355	0.84 558	0.82 531	0.46 447	0.56 217	0.61 404	0.10 183	1.11 538	0.12 354	0.98 667	0.14 195	0.97 517

RALCasStereoNet	0.65 392	1.34 560	2.56 418	0.43 431	0.96 576	0.50 225	0.26 324	0.62 246	0.56 235	0.43 236	0.49 314	0.36 253	0.28 268	0.72 306	0.53 359	0.10 183	1.18 543	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 558

GANet-RSSM	0.63 372	1.14 501	2.67 469	0.38 372	0.26 261	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.56 235	0.50 305	0.57 404	0.67 451	0.50 477	1.91 572	0.50 344	0.14 435	0.10 172	0.24 585	0.12 275	0.36 544	0.28 161

252Zero-FE	1.02 580	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 242	7.97 687	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 314	0.51 347	0.09 94	5.04 692	0.07 1	0.83 656	0.09 52	0.66 401

IGEV-Stereo+	0.48 201	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 468	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 242	0.80 550	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 221	0.46 313	0.10 183	1.36 571	0.08 58	0.22 455	0.46 602	1.04 529

ProNet	0.46 179	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 532	0.49 206	0.25 305	0.53 174	0.57 242	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 197	0.22 56	0.09 94	0.47 432	0.10 211	0.09 135	0.23 385	1.33 564

GANet-ADL	0.48 201	0.56 276	2.51 397	0.34 294	0.20 158	0.58 332	0.25 305	0.80 346	0.57 242	0.43 236	0.61 434	0.56 393	0.31 310	0.44 142	0.44 300	0.14 435	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.38 231

DRaft	0.65 392	0.47 215	2.38 319	0.25 80	0.17 85	0.64 437	0.65 588	0.56 205	0.57 242	0.67 494	0.98 589	0.38 267	0.99 605	1.42 470	2.06 611	0.11 284	0.14 263	0.10 211	0.14 320	0.18 282	0.21 108

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 379	0.25 80	0.16 61	0.54 276	0.15 44	0.42 63	0.57 242	0.37 201	0.52 340	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 505	0.09 52	0.22 116
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
CFNet-ft	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 266	0.26 324	0.57 214	0.58 250	0.30 168	0.33 209	0.29 208	0.24 199	0.60 237	0.62 407	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.14 43

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 266	0.20 127	0.57 214	0.58 250	0.20 40	0.27 142	0.32 233	0.17 66	0.34 72	0.22 56	0.09 94	0.54 451	0.09 144	0.29 495	0.15 211	0.52 330

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 250	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 250	0.38 101	0.25 105	0.14 435	0.12 227	0.13 417	0.10 184	0.13 163	0.14 43

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 500	0.78 389	3.67 617	0.35 320	0.81 558	1.25 619	0.88 621	1.13 599	0.58 250	0.84 563	0.52 340	1.24 622	0.64 535	0.77 320	0.70 436	0.10 183	0.53 448	0.11 291	0.45 586	0.29 477	0.81 467

PSMNet-ADL	0.56 276	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 475	0.27 343	0.77 325	0.58 250	0.43 236	0.53 347	0.70 482	0.45 436	1.89 566	0.64 416	0.16 486	0.13 247	0.11 291	0.13 297	0.15 211	0.51 322

RAFT	0.62 357	1.35 564	2.26 295	0.62 525	0.53 488	0.47 184	0.35 457	0.70 293	0.58 250	0.50 305	0.50 326	0.79 515	0.40 380	0.49 183	0.36 234	0.11 284	0.79 494	0.14 454	0.13 297	0.52 615	0.72 429

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 279	0.27 126	0.18 106	0.63 424	0.17 75	0.94 471	0.58 250	0.49 286	0.48 299	0.30 217	0.30 303	0.40 115	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.55 268	1.16 511	2.48 384	0.31 221	0.27 275	0.65 453	0.28 357	0.76 318	0.58 250	0.51 317	0.53 347	0.67 451	0.42 405	0.91 366	0.45 306	0.16 486	0.11 204	0.17 523	0.17 386	0.20 335	0.23 126

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 158	0.16 62	0.56 205	0.59 260	0.39 213	0.37 234	0.28 197	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 270

Select-FE	0.89 537	0.94 456	2.99 549	0.50 475	1.03 588	1.31 621	0.92 626	1.40 630	0.59 260	1.11 600	0.55 379	1.16 620	0.75 569	0.91 366	1.20 547	0.11 284	0.46 428	0.11 291	0.49 602	0.14 195	1.09 538

MM-Stereo_test1	0.63 372	0.64 309	2.51 397	0.54 496	0.37 403	0.44 150	0.28 357	0.68 278	0.59 260	0.43 236	0.33 209	0.26 174	0.25 217	0.89 363	0.52 351	0.10 183	1.84 622	0.10 211	0.09 135	0.41 583	1.40 573

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.59 260	0.38 208	0.41 258	0.26 174	0.24 199	0.37 97	0.24 87	0.08 42	0.81 501	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

MyStereo8	0.73 457	1.16 511	2.89 533	0.53 488	0.34 369	0.71 491	0.20 127	1.87 656	0.59 260	0.53 336	0.66 478	0.50 354	0.33 325	1.27 450	0.62 407	0.10 183	1.19 544	0.10 211	0.21 441	0.21 350	0.61 382

DCRE	0.76 477	0.80 397	2.31 306	1.05 593	1.18 607	0.63 424	0.26 324	1.03 550	0.59 260	0.52 327	2.12 646	0.44 310	0.27 250	0.41 124	0.53 359	0.09 94	1.02 528	0.10 211	0.32 524	0.16 233	1.47 578

IER	0.49 217	0.73 356	2.12 254	0.27 126	0.25 243	0.65 453	0.27 343	0.76 318	0.59 260	0.56 367	0.59 417	0.60 414	0.53 491	0.64 259	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.18 282	0.15 53

DMCA-RVC	0.70 439	1.30 549	3.59 614	0.37 352	0.89 567	0.57 322	0.31 412	0.73 308	0.59 260	0.69 504	0.54 368	0.59 406	0.57 505	1.25 445	0.66 424	0.16 486	0.38 409	0.20 560	0.15 344	0.22 367	0.23 126

Foundation-i32	0.71 444	0.33 74	0.99 19	1.38 621	1.80 646	0.49 206	0.15 44	0.34 20	0.60 268	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 384	0.52 351	0.09 94	2.49 667	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 663

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 268	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 64	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
G2L-Stereo	0.62 357	1.27 543	2.67 469	0.31 221	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.60 268	0.56 367	0.53 347	0.71 485	0.37 347	1.74 528	0.57 378	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.11 237	0.29 477	0.34 206

AIO_rvc	0.95 562	1.02 470	2.57 422	2.80 677	1.91 652	0.37 73	0.24 277	0.52 162	0.60 268	0.98 581	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 600	0.29 155	0.11 284	1.39 578	0.08 58	0.11 237	0.26 438	2.87 656

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 484	0.21 170	0.83 375	0.60 268	0.45 250	0.43 265	0.62 421	0.30 303	0.48 169	0.24 87	0.11 284	0.40 416	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

FTStereo	0.79 491	0.32 60	2.83 522	0.70 550	0.21 173	0.73 502	1.75 668	0.61 240	0.60 268	1.07 596	1.62 636	1.28 625	2.11 659	0.75 314	0.30 166	0.19 537	0.08 72	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.39 239

Anonymous3	0.47 187	0.49 231	2.61 440	0.33 267	0.25 243	0.72 497	0.32 423	0.80 346	0.60 268	0.36 195	0.41 258	0.33 240	0.29 289	0.46 150	0.30 166	0.19 537	0.18 322	0.13 417	0.13 297	0.18 282	0.22 116

MSCF	0.88 529	0.84 414	1.67 150	2.15 659	1.87 648	0.51 235	0.21 170	0.63 254	0.61 275	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 303	1.06 398	0.67 428	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.31 516	0.19 312	3.72 680

G2L-ROB	0.59 313	1.32 552	2.59 427	0.30 196	0.22 188	0.59 354	0.28 357	0.80 346	0.61 275	0.56 367	0.45 280	0.70 482	0.35 336	1.38 462	0.72 446	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

StereoVision	0.52 240	1.12 497	2.70 490	0.34 294	0.32 345	0.47 184	0.26 324	0.73 308	0.61 275	0.33 181	0.89 573	0.45 323	0.26 234	0.52 197	0.39 261	0.14 435	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.22 367	0.14 43

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.49 183	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.49 468	0.17 85	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.48 169	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 366	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.47 155	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.57 221	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.16 61	0.60 369	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

GASTEREO	0.89 537	0.83 409	1.67 150	2.15 659	1.89 649	0.52 255	0.21 170	0.62 246	0.62 286	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 310	1.11 415	0.68 431	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.29 495	0.19 312	3.79 681

ff7	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

IGEVStereo-DCA	0.74 461	0.74 368	2.09 242	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.23 248	0.49 122	0.62 286	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

ffff	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

11t	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

Selective-RAFT	0.46 179	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 388	0.19 102	0.66 268	0.62 286	0.28 150	0.30 172	0.41 289	0.33 325	0.51 192	0.32 195	0.11 284	1.09 535	0.09 144	0.35 549	0.19 312	0.37 222

ccc-4	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

CSP-Net	0.55 268	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 528	0.35 457	0.90 444	0.62 286	0.62 445	0.60 426	0.65 438	0.42 405	1.76 533	0.47 319	0.17 506	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.21 350	0.16 66

DeepStereo_RVC	0.47 187	0.37 124	2.19 272	0.55 498	0.18 106	0.60 369	0.58 565	0.52 162	0.62 286	0.49 286	0.45 280	0.39 271	0.85 586	0.47 155	0.34 222	0.12 344	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.19 89

CFNet_pseudo	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.15 483	0.10 184	0.18 282	0.33 197

ccs_rob	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.16 504	0.10 184	0.18 282	0.33 197

HITNet	0.55 268	1.28 546	2.73 498	0.35 320	0.14 33	0.56 299	0.23 248	0.89 433	0.62 286	0.52 327	0.51 330	0.49 350	0.38 356	0.52 197	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.61 382
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
Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 265	0.30 196	0.14 33	0.49 206	0.21 170	0.52 162	0.63 298	0.44 245	0.58 411	0.44 310	0.38 356	0.47 155	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

DFGA-Net	0.61 335	1.55 603	2.59 427	0.32 243	0.26 261	0.54 276	0.22 208	0.67 273	0.63 298	0.50 305	0.52 340	0.35 251	0.28 268	1.84 553	0.99 510	0.10 183	0.08 72	0.12 354	0.12 275	0.38 560	0.18 83

IPLG	0.74 461	1.09 487	2.87 530	0.36 339	0.21 173	1.63 638	0.60 572	1.39 628	0.63 298	1.39 635	0.51 330	0.40 282	0.86 588	1.40 465	0.37 245	0.09 94	0.07 24	0.14 454	0.12 275	0.34 521	0.23 126

KYRaft	0.52 240	0.35 101	2.40 328	0.34 294	0.21 173	0.75 513	0.43 507	0.62 246	0.63 298	0.64 469	0.92 578	0.53 369	0.72 558	0.60 237	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.14 320	0.13 163	0.54 343

RAFT-RH_RVC	0.65 392	0.73 356	2.78 510	0.39 389	0.29 300	0.60 369	0.18 93	0.45 88	0.63 298	0.75 532	1.89 641	0.47 340	0.29 289	1.59 507	1.21 549	0.15 466	0.07 24	0.13 417	0.13 297	0.11 104	0.10 15

GMStereo	0.44 162	1.32 552	2.65 456	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 298	0.41 222	0.36 229	0.26 174	0.25 217	0.41 124	0.30 166	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.12 275	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 294	0.95 458	2.95 542	0.37 352	0.31 329	0.62 409	0.32 423	0.81 355	0.63 298	0.61 430	0.55 379	0.67 451	0.43 418	0.87 349	0.48 329	0.16 486	0.16 296	0.17 523	0.20 430	0.17 257	0.25 140

MLCV	0.59 313	1.41 581	2.41 332	0.31 221	0.15 47	0.60 369	0.23 248	0.77 325	0.63 298	0.67 494	0.66 478	0.55 387	0.37 347	1.16 424	1.09 530	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

iRaft-Stereo_5w	0.65 392	1.35 564	2.21 279	0.30 196	0.63 522	0.49 206	0.28 357	0.78 332	0.64 306	0.41 222	0.61 434	0.62 421	0.46 447	1.79 543	0.48 329	0.10 183	0.25 375	0.11 291	0.12 275	0.40 576	0.94 507

LCNet	0.58 294	0.43 184	2.42 336	0.91 578	0.22 188	0.95 586	0.29 385	0.62 246	0.64 306	0.52 327	0.55 379	0.41 289	0.75 569	0.84 344	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.18 399	0.97 650	0.40 246

DEmStereo	0.69 432	0.40 152	2.42 336	0.42 418	0.18 106	0.66 466	0.88 621	0.54 186	0.64 306	0.60 420	1.00 593	0.45 323	1.24 622	1.53 490	2.21 622	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.11 104	0.14 43

psmorigin	1.41 626	0.91 445	13.83 695	0.37 352	0.30 316	0.63 424	0.37 469	0.80 346	0.64 306	0.98 581	0.87 568	1.16 620	0.78 574	3.95 674	1.09 530	0.19 537	0.22 355	0.17 523	0.19 417	0.25 417	0.47 299

FENet	0.48 201	0.58 280	2.46 374	0.33 267	0.18 106	0.58 332	0.22 208	0.83 375	0.64 306	0.49 286	0.42 261	0.55 387	0.38 356	0.52 197	0.51 347	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.11 237	0.17 257	0.31 186

BEATNet_4x	0.57 285	1.16 511	2.56 418	0.35 320	0.16 61	0.56 299	0.25 305	0.91 451	0.64 306	0.55 355	0.53 347	0.59 406	0.43 418	0.67 273	0.76 460	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.23 385	0.58 368

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 357	1.15 507	3.11 565	0.39 389	0.37 403	0.60 369	0.28 357	0.87 417	0.64 306	0.63 458	0.56 393	0.71 485	0.45 436	1.08 408	0.52 351	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.15 344	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.64 383	1.34 560	2.55 414	0.34 294	0.24 232	0.75 513	0.39 486	0.83 375	0.65 313	0.62 445	0.54 368	0.74 495	0.40 380	1.57 499	0.75 456	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 270

RAFT-Test	0.56 276	0.41 160	2.01 220	0.90 574	1.07 595	0.65 453	0.37 469	0.83 375	0.65 313	0.49 286	0.49 314	0.93 569	0.24 199	0.52 197	0.30 166	0.10 183	0.38 409	0.09 144	0.38 566	0.11 104	0.19 89

SACVNet	0.68 425	1.08 485	2.58 424	0.38 372	0.28 291	0.65 453	0.37 469	0.91 451	0.65 313	0.67 494	0.62 441	0.69 476	0.47 459	2.07 587	0.65 421	0.18 519	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.39 569	0.41 254

NRIStereo	0.50 225	0.34 89	2.44 349	0.52 484	0.16 61	0.94 584	0.73 606	0.52 162	0.65 313	0.48 270	0.40 257	0.59 406	0.29 289	0.78 326	0.33 210	0.11 284	0.13 247	0.11 291	0.09 135	0.22 367	0.25 140

GMM-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.89 533	0.53 488	0.24 232	0.77 528	0.46 526	0.62 246	0.65 313	0.58 390	0.73 526	0.47 340	0.43 418	0.68 279	0.29 155	0.10 183	0.06 2	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.44 286

UPFNet	0.51 237	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 453	0.37 469	0.88 425	0.65 313	0.60 420	0.53 347	0.61 416	0.41 392	0.77 320	0.55 371	0.13 393	0.13 247	0.13 417	0.13 297	0.20 335	0.16 66

PSMNet-RSSM	0.61 335	1.19 522	2.43 341	0.33 267	0.25 243	0.59 354	0.28 357	0.88 425	0.65 313	0.54 342	0.62 441	0.69 476	0.46 447	1.67 518	0.50 344	0.15 466	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.20 335	0.28 161

FADNet_RVC	0.87 526	1.51 600	2.90 535	0.31 221	0.24 232	0.71 491	0.25 305	1.00 524	0.65 313	0.45 250	0.57 404	0.61 416	0.44 428	1.53 490	0.75 456	0.94 650	0.97 516	0.28 595	1.00 668	0.89 644	1.36 570

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 324	0.56 205	0.66 321	0.26 122	0.29 161	0.33 240	0.26 234	0.41 124	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.13 297	0.15 211	0.25 140

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 332	0.23 248	0.84 384	0.66 321	0.42 229	0.44 277	0.28 197	0.35 336	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 523	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 336

test_5	0.61 335	1.25 540	2.76 506	0.39 389	0.64 527	0.58 332	0.35 457	0.85 397	0.66 321	0.49 286	0.56 393	0.55 387	0.40 380	0.79 330	0.32 195	0.10 183	0.19 328	0.12 354	0.12 275	0.33 511	0.85 479

CrosDoStereo	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

TRStereo	0.89 537	1.02 470	2.91 536	4.59 686	0.31 329	0.93 581	0.23 248	1.93 660	0.66 321	0.37 201	0.54 368	0.48 348	0.40 380	0.67 273	0.29 155	0.13 393	0.37 405	0.11 291	0.48 600	0.13 163	1.21 550

PSM-AAD	0.67 418	0.29 16	2.41 332	0.37 352	0.23 218	0.86 559	1.15 646	0.62 246	0.66 321	0.64 469	0.71 519	0.67 451	2.90 667	0.65 267	0.32 195	0.10 183	0.08 72	0.17 523	0.15 344	0.14 195	0.34 206

DeepStereo_LL	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

RAFT_R40	0.55 268	0.31 46	2.44 349	0.57 513	0.42 450	0.62 409	0.52 546	0.58 218	0.66 321	0.56 367	0.54 368	0.54 378	0.50 477	1.56 494	0.53 359	0.11 284	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.22 208	0.64 261	0.66 321	0.47 267	0.33 209	0.30 217	0.25 217	0.49 183	0.29 155	0.12 344	0.27 386	0.71 647	0.37 561	0.12 128	0.41 254

CRE-IMP	0.46 179	0.31 46	2.40 328	0.53 488	0.17 85	0.79 537	0.68 598	0.54 186	0.66 321	0.47 267	0.43 265	0.44 310	0.26 234	0.43 136	0.33 210	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.23 126

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 294	1.48 596	2.53 402	0.29 175	0.78 553	0.52 255	0.20 127	0.68 278	0.66 321	0.51 317	0.61 434	0.40 282	0.32 319	0.40 115	0.43 294	0.08 42	0.63 472	0.09 144	0.09 135	0.37 552	0.58 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 507	1.41 581	2.80 513	0.94 580	0.35 382	0.89 572	0.41 493	0.89 433	0.66 321	0.57 383	0.63 449	0.75 500	0.38 356	2.37 614	0.55 371	1.16 661	0.31 393	0.36 616	0.21 441	0.59 621	0.63 391

DN-CSS_ROB	0.56 276	1.64 619	2.75 503	0.42 418	0.22 188	0.57 322	0.19 102	0.79 340	0.66 321	0.46 263	0.62 441	0.41 289	0.32 319	0.73 308	0.49 340	0.12 344	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.17 74

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 249	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 412	0.69 283	0.67 334	0.32 176	0.34 218	0.38 267	0.30 303	0.42 133	0.30 166	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.15 211	0.30 177

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 385	0.64 261	0.67 334	0.28 150	0.32 203	0.36 253	0.28 268	0.45 145	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.14 320	0.15 211	0.25 140

RAFT-Stereo-weight	0.46 179	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 477	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.67 334	0.48 270	0.38 242	0.36 253	0.17 66	0.39 105	0.27 129	0.09 94	1.28 560	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 254

MyStereo06	0.70 439	0.72 352	3.51 607	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.90 444	0.67 334	1.48 644	0.53 347	0.84 539	0.57 505	0.60 237	1.11 533	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

AE-Stereo	0.71 444	0.32 60	2.44 349	0.44 436	0.50 474	0.58 332	0.23 248	1.08 583	0.67 334	0.67 494	0.51 330	0.47 340	0.24 199	0.63 252	0.32 195	0.09 94	2.15 652	0.11 291	0.45 586	0.22 367	2.01 614

PCWNet_CMD	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.43 270

DisPM	0.48 201	0.41 160	2.54 406	0.61 523	0.18 106	0.59 354	0.62 580	0.54 186	0.67 334	0.61 430	0.53 347	0.38 267	0.26 234	0.76 318	0.31 185	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.15 53

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.65 438	0.32 319	0.48 169	0.34 222	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 513	0.35 457	0.94 471	0.67 334	0.61 430	0.59 417	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.15 53

GwcNet-ADL	0.54 264	0.78 389	2.85 527	0.31 221	0.20 158	0.58 332	0.29 385	0.93 465	0.67 334	0.48 270	0.47 291	0.56 393	0.33 325	0.48 169	0.80 471	0.13 393	0.12 227	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 246

HHNet	0.63 372	0.67 317	3.10 564	0.37 352	0.25 243	0.64 437	0.60 572	0.70 293	0.67 334	0.55 355	1.12 608	0.32 233	0.60 524	0.43 136	1.75 593	0.16 486	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.18 282	0.22 116

PSM-softLoss	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

ASMatch	0.61 335	0.47 215	2.72 493	0.91 578	0.36 394	0.56 299	0.24 277	0.54 186	0.67 334	0.48 270	1.20 613	0.47 340	0.65 538	1.33 458	0.93 493	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.10 80	0.17 74

SST-Stereo	0.56 276	0.30 34	2.44 349	0.71 552	0.55 493	0.62 409	0.65 588	0.57 214	0.67 334	0.59 409	0.53 347	0.51 359	0.59 516	1.57 499	0.31 185	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.11 23

Pruner-Stereo	0.55 268	0.38 135	2.49 390	1.78 646	0.19 141	0.63 424	0.45 520	0.59 227	0.67 334	0.61 430	0.48 299	0.41 289	0.25 217	0.49 183	0.99 510	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.14 43

Prome-Stereo	0.53 253	0.36 109	2.39 325	0.60 517	0.23 218	0.63 424	0.41 493	0.66 268	0.67 334	0.59 409	1.02 597	0.43 295	0.71 557	0.61 242	0.34 222	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.44 286

HCRNet	0.50 225	0.75 375	2.08 238	0.39 389	0.29 300	0.58 332	0.22 208	0.79 340	0.67 334	0.49 286	0.49 314	0.48 348	0.37 347	1.13 419	0.40 266	0.15 466	0.10 172	0.15 483	0.13 297	0.21 350	0.19 89

UNet	0.56 276	0.58 280	2.81 518	0.32 243	0.33 353	0.74 510	0.27 343	0.86 408	0.67 334	0.55 355	0.55 379	0.72 487	0.55 498	0.79 330	0.58 385	0.12 344	0.09 137	0.13 417	0.11 237	0.20 335	0.19 89

ac_64	0.63 372	0.77 382	2.71 491	0.37 352	0.34 369	0.64 437	0.30 401	0.86 408	0.67 334	0.58 390	0.53 347	0.88 557	0.48 466	1.84 553	0.71 442	0.15 466	0.12 227	0.12 354	0.12 275	0.21 350	0.25 140

HGLStereo	0.61 335	1.20 524	2.59 427	0.36 339	0.40 429	0.65 453	0.30 401	0.87 417	0.67 334	0.60 420	0.70 504	0.69 476	0.56 500	1.07 407	0.59 389	0.14 435	0.13 247	0.13 417	0.12 275	0.23 385	0.23 126

hitnet-ft	0.73 457	1.09 487	2.59 427	0.28 152	0.22 188	0.71 491	0.36 466	0.89 433	0.67 334	0.58 390	0.83 556	1.03 593	0.94 602	2.31 609	0.70 436	0.23 574	0.14 263	0.41 623	0.13 297	0.24 392	0.28 161

FADNet-RVC-Resample	0.74 461	1.54 602	3.81 627	0.38 372	0.29 300	0.62 409	0.38 479	0.91 451	0.67 334	0.52 327	0.51 330	0.63 425	0.44 428	1.56 494	0.59 389	0.24 582	0.32 396	0.22 571	0.19 417	0.30 486	0.71 427

FADNet-RVC	0.69 432	1.65 620	2.74 501	0.35 320	0.26 261	0.60 369	0.29 385	0.91 451	0.67 334	0.46 263	0.51 330	0.62 421	0.46 447	1.75 530	0.81 475	0.17 506	0.20 343	0.17 523	0.18 399	0.60 622	0.39 239

MSMDNet	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.13 417	0.10 184	0.18 282	0.43 270

HSM	0.67 418	0.92 450	2.29 301	0.30 196	0.29 300	0.65 453	0.29 385	0.98 505	0.67 334	0.59 409	0.58 411	1.39 635	0.65 538	2.56 629	0.45 306	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.24 136

coex_refinement	0.67 418	1.33 557	2.48 384	0.38 372	0.26 261	0.64 437	0.34 447	0.88 425	0.68 361	0.61 430	0.63 449	0.80 523	0.48 466	1.84 553	1.09 530	0.13 393	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.18 282	0.38 231

AIO_test	1.11 597	0.77 382	2.51 397	3.32 680	2.81 674	0.35 55	0.25 305	1.29 619	0.68 361	1.28 628	0.27 142	0.32 233	0.17 66	2.86 655	0.27 129	0.12 344	1.72 614	0.08 58	0.21 441	0.15 211	2.81 655

FACV-RUCA	0.61 335	0.44 199	2.11 253	0.43 431	1.73 643	0.49 206	0.28 357	0.74 311	0.68 361	0.41 222	0.53 347	0.34 245	0.64 535	0.41 124	0.33 210	0.13 393	0.11 204	0.62 642	0.12 275	0.72 632	1.02 527

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 559	0.84 414	3.40 597	1.46 626	0.78 553	1.37 624	0.70 602	1.11 592	0.68 361	0.80 550	1.29 618	1.09 608	0.59 516	1.16 424	1.01 516	0.14 435	0.53 448	0.11 291	0.46 593	0.31 495	0.86 483

SQANet	0.92 550	1.96 638	3.23 573	0.77 558	0.83 560	0.76 518	0.38 479	0.87 417	0.68 361	0.64 469	0.69 491	0.73 493	0.52 488	1.35 460	1.36 566	0.80 646	0.30 391	0.60 641	0.29 495	0.93 645	0.70 424

CBFPSM	0.62 357	1.34 560	2.12 254	0.30 196	0.23 218	0.71 491	0.38 479	0.77 325	0.68 361	0.51 317	0.49 314	1.03 593	0.82 580	0.63 252	1.35 564	0.11 284	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.19 312	0.37 222

RAFT+CT+SA	0.60 325	1.25 540	2.49 390	0.38 372	0.75 545	0.55 291	0.34 447	0.83 375	0.68 361	0.39 213	0.55 379	0.44 310	0.29 289	0.75 314	0.28 144	0.09 94	0.24 366	0.11 291	0.51 610	0.30 486	0.74 439

CIPLG	0.63 372	1.59 611	3.16 570	0.79 562	0.31 329	0.62 409	0.57 563	0.82 364	0.68 361	0.58 390	0.63 449	0.43 295	0.31 310	0.48 169	0.42 285	0.12 344	0.20 343	0.13 417	0.13 297	0.36 544	0.21 108

ACRE	0.63 372	1.55 603	3.41 599	0.76 555	0.28 291	0.60 369	0.56 560	0.82 364	0.68 361	0.57 383	0.62 441	0.43 295	0.30 303	0.47 155	0.42 285	0.12 344	0.19 328	0.13 417	0.14 320	0.36 544	0.20 100

AAGNet	0.92 550	0.40 152	2.53 402	0.60 517	1.01 585	0.62 409	0.45 520	0.52 162	0.68 361	0.58 390	0.53 347	0.50 354	0.72 558	1.22 436	7.32 686	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

AFF-stereo	0.57 285	1.51 600	2.59 427	0.33 267	0.23 218	0.51 235	0.21 170	0.69 283	0.68 361	0.49 286	0.63 449	0.49 350	0.34 333	0.50 190	0.37 245	0.08 42	0.54 451	0.10 211	0.10 184	0.40 576	0.60 381

DMCA	0.50 225	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 354	0.26 324	0.81 355	0.68 361	0.59 409	0.49 314	0.56 393	0.36 340	0.65 267	0.65 421	0.14 435	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.29 168

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 294	0.71 345	1.95 203	0.55 498	0.53 488	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 373	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 145	0.51 347	0.08 42	0.32 396	0.08 58	0.28 490	0.12 128	3.41 671

AIO-test1	0.58 294	1.37 574	2.77 508	0.66 539	1.08 596	0.50 225	0.23 248	0.86 408	0.69 373	0.31 171	0.42 261	0.29 208	0.22 160	0.77 320	0.34 222	0.13 393	0.15 281	0.12 354	0.16 367	0.31 495	0.30 177

CFNet_ucs	0.50 225	0.55 272	2.28 298	0.27 126	0.22 188	0.58 332	0.23 248	0.90 444	0.69 373	0.54 342	0.64 463	0.68 465	0.44 428	0.55 214	0.34 222	0.14 435	0.12 227	0.16 504	0.11 237	0.19 312	0.38 231

iinet-f	0.62 357	1.18 519	2.55 414	0.33 267	0.25 243	0.82 550	0.34 447	0.87 417	0.69 373	0.56 367	0.64 463	0.73 493	0.67 547	0.80 334	0.81 475	0.14 435	0.13 247	0.11 291	0.10 184	0.44 595	0.26 148

gwcnet-sp	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

UDGNet	0.50 225	1.36 569	2.44 349	0.37 352	0.19 141	0.58 332	0.23 248	0.49 122	0.69 373	0.42 229	0.39 248	0.34 245	0.29 289	0.55 214	0.32 195	0.25 589	0.10 172	0.37 618	0.19 417	0.30 486	0.17 74

IPLGR_C	0.64 383	1.66 622	3.36 586	0.80 564	0.31 329	0.60 369	0.60 572	0.82 364	0.69 373	0.58 390	0.62 441	0.44 310	0.31 310	0.47 155	0.43 294	0.12 344	0.22 355	0.13 417	0.15 344	0.35 536	0.21 108

IPLGR	0.58 294	0.64 309	3.12 566	0.37 352	0.18 106	0.62 409	0.54 552	1.06 577	0.69 373	0.73 522	0.46 285	0.50 354	0.44 428	1.12 418	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.21 350	0.20 100

SFCPSM	0.48 201	0.39 144	2.30 303	0.28 152	0.27 275	0.70 487	0.32 423	1.00 524	0.69 373	0.50 305	0.52 340	0.43 295	0.36 340	0.53 207	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.18 282	0.23 126

NCCL2	0.71 444	1.32 552	2.30 303	0.44 436	0.31 329	0.71 491	0.67 595	0.89 433	0.69 373	0.70 508	0.61 434	0.85 545	0.54 493	1.58 506	0.70 436	0.20 548	0.17 310	0.66 644	0.25 471	0.26 438	0.38 231

Selective-IGEV-i32	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 385	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.86 483

rvit_0105_3	0.46 179	0.86 424	2.24 288	0.33 267	0.19 141	0.44 150	0.35 457	0.74 311	0.70 385	0.38 208	0.38 242	0.41 289	0.33 325	0.46 150	0.32 195	0.19 537	0.17 310	0.17 523	0.18 399	0.15 211	0.22 116

test_sample2	0.59 313	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 255	0.28 357	0.86 408	0.70 385	0.47 267	0.53 347	0.46 331	0.41 392	1.51 486	0.66 424	0.12 344	0.93 514	0.11 291	0.24 463	0.16 233	1.01 522

DDUNet	0.90 543	1.63 618	2.77 508	0.77 558	0.69 537	0.83 552	0.44 516	0.90 444	0.70 385	0.68 500	0.76 539	0.92 564	0.54 493	1.14 421	1.35 564	0.61 633	0.37 405	0.96 657	0.52 613	0.77 639	0.67 408

NF-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.55 414	0.55 498	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.44 476	0.78 466	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.42 500	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.79 469	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

GrayStereo	0.71 444	0.27 3	2.40 328	0.89 571	0.23 218	0.62 409	1.40 662	0.67 273	0.70 385	0.72 520	0.77 543	0.55 387	3.03 668	0.60 237	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.21 441	0.12 128	0.37 222

RE-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

RAFT-345	0.56 276	0.37 124	2.68 476	0.40 402	0.34 369	0.58 332	0.41 493	0.49 122	0.70 385	0.51 317	0.99 592	0.43 295	0.28 268	1.56 494	0.81 475	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.11 104	0.09 10

LMCR-Stereo	0.61 335	1.00 465	2.60 435	0.42 418	0.22 188	0.74 510	0.31 412	1.06 577	0.70 385	0.62 445	0.64 463	0.40 282	0.52 488	0.84 344	1.27 559	0.20 548	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.26 438	0.16 66

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 265	0.24 61	0.11 5	0.64 437	0.24 277	0.85 397	0.70 385	0.45 250	0.54 368	0.28 197	0.27 250	0.51 192	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

aanetorigin	0.81 496	1.03 474	2.64 455	0.44 436	0.44 456	0.59 354	1.00 635	0.59 227	0.70 385	1.54 647	1.22 615	0.82 531	1.08 612	1.06 398	1.07 526	0.18 519	0.15 281	0.17 523	0.21 441	0.53 616	0.65 399

cf-r	0.62 357	1.27 543	2.99 549	0.34 294	0.28 291	0.60 369	0.28 357	0.82 364	0.70 385	0.55 355	0.61 434	0.77 507	0.41 392	1.32 455	0.52 351	0.13 393	0.09 137	0.11 291	0.12 275	0.22 367	0.27 155

G-Net	1.02 580	0.70 340	3.23 573	0.60 517	0.66 531	2.00 655	0.71 603	0.78 332	0.70 385	1.14 605	2.53 657	1.29 627	1.01 607	1.47 481	1.74 591	0.25 589	0.24 366	0.24 585	0.26 479	0.37 552	0.40 246

ISRNet	0.51 237	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 206	0.21 170	0.80 346	0.71 400	0.64 469	0.71 519	0.66 447	0.40 380	0.59 230	0.45 306	0.23 574	0.16 296	0.21 566	0.20 430	0.21 350	0.37 222

SCV_C0	0.73 457	0.68 327	2.05 233	1.50 631	0.92 571	0.45 158	0.20 127	0.96 489	0.71 400	0.65 485	0.33 209	0.31 227	0.20 130	1.25 445	0.52 351	0.09 94	1.68 613	0.08 58	0.30 505	0.27 453	1.52 580

anonymousdsp	0.86 519	0.59 288	2.65 456	1.33 616	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.13 603	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.12 665

Selective-IGEV	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 400	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.85 479

hknet	0.53 253	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.71 400	0.64 469	0.53 347	0.79 515	0.40 380	0.84 344	0.78 466	0.12 344	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

IGEV-Stereo	0.86 519	0.60 289	2.65 456	1.35 618	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.14 605	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.13 666
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 201	1.32 552	2.41 332	0.31 221	0.17 85	0.58 332	0.26 324	0.50 146	0.71 400	0.42 229	0.41 258	0.34 245	0.28 268	0.47 155	0.41 275	0.18 519	0.10 172	0.13 417	0.12 275	0.22 367	0.16 66

OMP-Stereo	0.64 383	0.87 425	2.38 319	0.56 509	0.37 403	0.60 369	0.26 324	0.75 315	0.71 400	0.65 485	0.60 426	0.68 465	0.32 319	2.07 587	1.18 543	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.28 161

IIG-Stereo	0.65 392	0.87 425	2.32 308	0.55 498	0.23 218	0.62 409	0.21 170	0.78 332	0.71 400	0.64 469	0.69 491	0.69 476	0.38 356	2.07 587	1.37 568	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.27 155

PSMNet-RUCA	0.64 383	1.12 497	2.61 440	0.59 515	0.56 496	0.64 437	0.37 469	0.89 433	0.72 409	0.53 336	0.68 486	0.53 369	0.43 418	0.61 242	0.46 313	0.35 614	0.19 328	0.44 630	0.29 495	0.49 609	0.35 213

DispNO	0.76 477	1.36 569	3.15 569	0.32 243	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.88 425	0.72 409	0.55 355	0.79 550	0.83 536	0.47 459	2.46 623	1.23 553	0.12 344	0.10 172	0.18 542	0.31 516	0.20 335	0.25 140

MyStereo07	0.56 276	0.68 327	2.42 336	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.58 218	0.72 409	1.17 609	0.26 128	0.20 105	0.27 250	1.28 451	0.28 144	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

PFNet+	0.50 225	0.43 184	2.54 406	0.49 468	0.18 106	0.58 332	0.76 608	0.54 186	0.72 409	0.56 367	0.48 299	0.39 271	0.26 234	0.94 373	0.33 210	0.14 435	0.09 137	0.14 454	0.13 297	0.12 128	0.16 66

PFNet	0.62 357	0.42 167	2.69 483	0.43 431	0.55 493	0.62 409	0.27 343	0.64 261	0.72 409	0.61 430	0.56 393	0.45 323	0.33 325	1.86 559	1.12 535	0.28 600	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.26 438	0.27 155

Hybrid-DGEV-2	0.61 335	1.16 511	2.80 513	0.33 267	0.17 85	0.73 502	0.19 102	0.89 433	0.73 414	0.61 430	0.42 261	0.53 369	0.43 418	1.00 386	0.91 490	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.25 417	0.61 382

SCV	0.69 432	0.68 327	1.95 203	0.90 574	1.04 590	0.49 206	0.24 277	0.98 505	0.73 414	0.54 342	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 455	0.26 120	0.11 284	1.59 602	0.09 144	0.32 524	0.34 521	1.58 590

AIO-test2	0.60 325	1.55 603	2.73 498	0.63 528	0.42 450	0.50 225	0.23 248	0.84 384	0.73 414	0.34 188	0.53 347	0.37 261	0.22 160	0.70 290	0.32 195	0.75 643	0.16 296	0.13 417	0.17 386	0.21 350	0.47 299

test_sample1	0.61 335	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 206	0.24 277	0.83 375	0.73 414	0.51 317	0.53 347	0.52 366	0.45 436	1.40 465	0.72 446	0.11 284	0.96 515	0.10 211	0.24 463	0.15 211	1.25 557

CoDeX	0.54 264	0.52 253	2.25 293	0.30 196	0.26 261	0.61 388	0.32 423	1.03 550	0.73 414	0.49 286	0.56 393	0.52 366	0.40 380	1.59 507	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.10 184	0.15 211	0.22 116

11t1	0.60 325	0.49 231	2.19 272	0.35 320	0.58 505	0.48 194	0.21 170	0.72 304	0.73 414	0.49 286	0.47 291	0.35 251	0.34 333	0.61 242	0.71 442	0.12 344	1.26 557	0.10 211	0.29 495	0.16 233	1.22 552

ToySt	0.67 418	0.88 429	2.61 440	0.39 389	0.73 542	0.61 388	0.38 479	0.78 332	0.73 414	0.43 236	0.70 504	0.72 487	0.45 436	0.66 270	0.62 407	0.14 435	0.63 472	0.13 417	0.33 539	0.24 392	1.18 544

TestStereo1	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

anonymity	0.86 519	0.68 327	1.44 116	0.64 532	0.83 560	0.67 475	0.52 546	0.98 505	0.73 414	0.96 580	0.70 504	0.81 528	0.86 588	1.10 410	1.34 562	0.64 634	0.72 489	0.58 638	1.44 677	0.60 622	0.91 496

SA-5K	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

IRAFT_RVC	0.59 313	0.74 368	2.42 336	0.47 454	0.21 173	0.59 354	0.42 500	0.68 278	0.73 414	0.54 342	0.50 326	0.49 350	0.51 481	1.57 499	1.00 513	0.11 284	0.25 375	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43

ARAFT	0.65 392	1.69 624	3.34 585	0.29 175	0.16 61	0.65 453	0.36 466	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.49 314	0.56 393	0.31 310	1.23 439	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.50 315

APVNet	0.76 477	1.11 494	3.23 573	0.39 389	0.36 394	0.85 558	0.44 516	0.96 489	0.73 414	0.58 390	0.69 491	0.76 505	0.56 500	2.29 607	0.82 478	0.17 506	0.18 322	0.24 585	0.19 417	0.35 536	0.27 155

psm_up	0.65 392	1.02 470	2.53 402	0.36 339	0.31 329	0.64 437	0.38 479	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.57 404	0.68 465	0.57 505	1.90 571	0.52 351	0.17 506	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.27 453	0.22 116

ACVNet	0.54 264	0.87 425	2.45 366	0.28 152	0.22 188	0.59 354	0.36 466	0.69 283	0.73 414	0.49 286	0.59 417	0.69 476	0.42 405	0.47 155	0.70 436	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.36 544	0.39 239

acv_ft	0.57 285	0.87 425	2.45 366	0.33 267	0.41 436	0.63 424	0.29 385	0.86 408	0.73 414	0.64 469	0.59 417	0.69 476	0.45 436	0.47 155	0.68 431	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.43 591	0.39 239

GwcNet-RSSM	0.64 383	1.38 578	2.69 483	0.33 267	0.26 261	0.60 369	0.32 423	0.84 384	0.73 414	0.56 367	0.65 471	0.72 487	0.42 405	1.78 539	0.60 394	0.14 435	0.10 172	0.12 354	0.13 297	0.26 438	0.26 148

DSFCA	0.62 357	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 537	0.86 618	0.81 355	0.73 414	0.73 522	0.66 478	0.67 451	0.57 505	1.17 427	1.03 517	0.16 486	0.15 281	0.13 417	0.14 320	0.19 312	0.28 161

Nwc_Net	0.75 472	1.10 492	2.96 543	0.42 418	0.39 419	0.77 528	0.39 486	1.06 577	0.73 414	0.65 485	1.00 593	0.99 585	0.74 565	1.43 471	0.99 510	0.24 582	0.15 281	0.23 579	0.26 479	0.27 453	0.30 177

HSM-Net_RVC	0.70 439	0.40 152	2.45 366	0.27 126	0.19 141	0.68 481	0.30 401	1.29 619	0.73 414	0.73 522	0.70 504	0.77 507	0.45 436	3.73 673	0.46 313	0.13 393	0.09 137	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 268	0.61 295	2.07 236	0.34 294	0.21 173	0.68 481	0.26 324	0.87 417	0.73 414	0.70 508	0.69 491	0.74 495	0.45 436	1.10 410	0.62 407	0.12 344	0.09 137	0.14 454	0.14 320	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 432	0.84 414	2.66 460	0.40 402	0.20 158	0.53 266	0.34 447	0.63 254	0.74 435	0.45 250	0.74 529	0.95 577	0.36 340	2.57 630	0.42 285	0.11 284	0.45 427	0.17 523	0.19 417	0.43 591	0.57 361

UDG	0.86 519	1.57 607	2.80 513	0.68 548	0.59 506	0.78 533	0.38 479	0.97 497	0.74 435	0.63 458	0.70 504	1.01 589	0.68 549	1.02 390	1.22 552	0.45 624	0.34 402	0.89 655	0.51 610	0.73 633	0.58 368

ccnet	0.77 486	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 468	1.05 599	0.59 568	1.02 543	0.74 435	0.90 571	0.97 586	0.82 531	0.89 593	1.68 522	1.16 542	0.32 609	0.26 379	0.32 609	0.28 490	0.35 536	0.47 299

AdaStereo	0.48 201	0.44 199	2.18 269	0.36 339	0.20 158	0.59 354	0.29 385	0.97 497	0.74 435	0.52 327	0.55 379	0.61 416	0.33 325	0.52 197	0.44 300	0.18 519	0.08 72	0.17 523	0.11 237	0.18 282	0.24 136
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.
PS-NSSS	0.69 432	1.37 574	2.44 349	0.31 221	0.32 345	0.64 437	0.34 447	1.04 556	0.74 435	0.56 367	0.75 536	0.51 359	0.42 405	2.41 621	0.54 365	0.24 582	0.17 310	0.27 593	0.18 399	0.30 486	0.23 126

PSMNet_ROB	0.75 472	1.42 586	2.93 538	0.39 389	0.32 345	0.73 502	0.56 560	0.90 444	0.74 435	0.56 367	0.60 426	0.75 500	0.47 459	2.00 580	1.31 560	0.18 519	0.13 247	0.19 550	0.20 430	0.26 438	0.40 246

HUF	1.33 620	0.96 459	4.06 638	2.73 675	2.17 662	0.35 55	0.24 277	1.87 656	0.75 441	1.28 628	0.29 161	1.35 631	0.19 112	1.97 577	0.43 294	0.15 466	3.91 685	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 671

test_sample8	1.23 608	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	1.01 534	0.75 441	1.23 622	0.63 449	2.53 658	1.31 623	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

FADNet	0.71 444	1.60 615	2.53 402	0.33 267	0.30 316	0.67 475	0.29 385	0.92 459	0.75 441	0.45 250	0.49 314	0.66 447	0.57 505	1.85 557	0.85 482	0.46 626	0.20 343	0.17 523	0.20 430	0.60 622	0.37 222

RGC	0.78 488	1.10 492	2.55 414	0.45 443	0.45 461	0.73 502	0.40 491	1.00 524	0.75 441	0.75 532	1.04 601	1.02 592	0.73 561	1.74 528	1.15 540	0.24 582	0.19 328	0.28 595	0.26 479	0.31 495	0.38 231

NCC-stereo	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 313	1.09 487	2.54 406	0.44 436	0.18 106	0.65 453	0.29 385	0.89 433	0.75 441	0.59 409	0.64 463	0.43 295	0.39 373	0.73 308	1.24 555	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 246

XPNet_ROB	0.68 425	1.11 494	2.28 298	0.38 372	0.27 275	0.67 475	0.47 530	0.94 471	0.75 441	0.80 550	0.71 519	0.81 528	0.54 493	1.72 525	0.84 481	0.22 566	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.25 417	0.45 291

ETE_ROB	0.68 425	1.09 487	2.32 308	0.38 372	0.26 261	0.69 484	0.51 542	1.49 636	0.75 441	0.81 553	0.71 519	0.85 545	0.51 481	1.39 463	0.70 436	0.17 506	0.14 263	0.19 550	0.16 367	0.24 392	0.35 213

YMNet	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

YMNet_1	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

MM-Stereo_test3	0.59 313	0.85 419	2.28 298	0.53 488	0.31 329	0.45 158	0.30 401	0.78 332	0.76 450	0.33 181	0.43 265	0.32 233	0.23 186	0.61 242	0.54 365	0.10 183	1.65 610	0.10 211	0.08 98	0.42 586	0.68 413

test_sample4	0.62 357	0.49 231	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.57 322	0.25 305	0.98 505	0.76 450	0.56 367	0.55 379	0.45 323	0.38 356	1.78 539	0.56 375	0.13 393	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.17 257	0.76 443

test_sample3	0.61 335	0.48 224	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.58 332	0.25 305	0.97 497	0.76 450	0.54 342	0.52 340	0.46 331	0.37 347	1.78 539	0.57 378	0.13 393	0.79 494	0.12 354	0.21 441	0.17 257	0.73 433

HH	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

HanStereo	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

LL-Strereo	0.85 516	1.73 626	3.06 562	0.37 352	0.61 519	0.54 276	0.33 437	1.01 534	0.76 450	0.69 504	0.58 411	0.85 545	0.78 574	2.65 638	0.54 365	0.14 435	0.58 460	0.14 454	0.12 275	0.42 586	1.05 531

fast-acv-ft	0.67 418	1.24 537	3.26 577	0.39 389	0.30 316	0.80 541	0.48 532	0.74 311	0.76 450	0.60 420	0.78 548	0.76 505	0.60 524	0.70 290	0.78 466	0.16 486	0.15 281	0.18 542	0.17 386	0.38 560	0.24 136

Sa-1000	0.61 335	1.07 482	2.71 491	0.32 243	0.61 519	0.61 388	0.31 412	1.00 524	0.76 450	0.53 336	0.83 556	0.43 295	0.33 325	0.69 283	0.30 166	0.10 183	0.52 445	0.13 417	0.28 490	0.29 477	0.29 168

TransformOpticalFlow	0.65 392	0.61 295	2.67 469	0.45 443	0.26 261	0.62 409	0.28 357	0.88 425	0.76 450	0.76 537	0.74 529	0.90 563	0.84 583	1.82 549	0.80 471	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.19 89

RASNet	0.69 432	1.05 480	2.59 427	0.37 352	0.47 470	0.66 466	0.33 437	0.82 364	0.76 450	0.51 317	0.65 471	0.93 569	0.62 529	2.20 603	0.80 471	0.14 435	0.09 137	0.09 144	0.11 237	0.18 282	0.37 222

DLCB_ROB	0.61 335	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 453	0.37 469	0.86 408	0.76 450	0.73 522	0.70 504	0.84 539	0.47 459	1.57 499	0.72 446	0.13 393	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.18 282	0.33 197

test_sample5	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.55 355	0.63 449	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

DualNet	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.56 367	0.66 478	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

NINENet	0.54 264	0.40 152	2.19 272	0.55 498	0.26 261	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.77 463	0.54 342	0.57 404	0.65 438	0.32 319	1.22 436	0.34 222	0.16 486	0.13 247	0.16 504	0.11 237	0.16 233	0.14 43

STrans-v2	0.69 432	0.62 302	2.66 460	0.28 152	0.23 218	0.57 322	0.32 423	1.01 534	0.77 463	0.92 574	0.84 558	0.88 557	0.92 598	1.81 546	1.19 546	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.30 177

GANet	0.92 550	1.20 524	2.68 476	0.45 443	0.27 275	0.76 518	0.66 590	0.94 471	0.77 463	0.79 548	1.17 610	0.84 539	0.91 595	2.72 644	1.76 595	0.18 519	0.42 420	0.44 630	0.20 430	0.33 511	0.94 507

TCMNet	0.72 454	1.15 507	2.78 510	0.51 481	0.52 481	0.73 502	0.39 486	0.94 471	0.78 468	0.60 420	0.68 486	0.63 425	0.46 447	1.71 524	0.72 446	0.18 519	0.19 328	0.23 579	0.18 399	0.40 576	0.56 355

GREAT-IGEV	0.92 550	0.56 276	2.08 238	0.98 587	2.29 666	0.47 184	0.18 93	0.35 23	0.78 468	0.74 529	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 386	0.55 371	0.09 94	3.79 684	0.07 1	0.26 479	0.22 367	3.26 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PAM	0.91 547	0.43 184	2.67 469	0.77 558	0.89 567	1.81 646	1.22 653	1.13 599	0.78 468	1.16 608	0.91 577	1.39 635	0.68 549	0.76 318	1.06 524	0.10 183	0.98 519	0.10 211	0.50 606	0.14 195	0.66 401

Occ-G	0.68 425	0.54 263	2.08 238	0.99 591	0.74 543	0.38 85	0.25 305	0.46 98	0.78 468	0.40 219	0.36 229	0.46 331	0.22 160	0.90 364	0.70 436	0.09 94	1.53 597	0.09 144	0.16 367	0.31 495	2.06 618

HBP-ISP	0.82 500	1.57 607	3.28 579	0.50 475	0.27 275	0.86 559	0.54 552	1.09 585	0.78 468	0.81 553	0.70 504	0.68 465	1.00 606	2.02 581	0.47 319	0.24 582	0.24 366	0.29 603	0.25 471	0.28 466	0.52 330

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 306	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.55 355	0.48 299	0.28 197	0.37 347	0.40 115	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

ADStereo(finetuned)	0.50 225	0.91 445	2.43 341	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.75 569	0.40 115	0.40 266	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 291

SA	0.61 335	1.14 501	2.79 512	0.32 243	0.63 522	0.57 322	0.30 401	0.97 497	0.78 468	0.43 236	0.63 449	0.39 271	0.46 447	0.70 290	0.31 185	0.10 183	0.44 426	0.13 417	0.32 524	0.31 495	0.51 322

MIPNet	0.88 529	1.07 482	2.85 527	0.61 523	0.18 106	1.46 628	1.37 658	1.65 646	0.78 468	1.93 653	0.85 561	0.75 500	1.66 642	0.87 349	0.34 222	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.32 524	0.27 453	0.26 148

AASNet	0.66 412	1.49 598	2.97 544	0.37 352	0.33 353	0.65 453	0.30 401	1.00 524	0.78 468	0.56 367	0.60 426	0.55 387	0.39 373	0.88 358	0.96 497	0.15 466	0.12 227	0.13 417	0.11 237	0.45 598	0.35 213

DCANet	0.49 217	0.91 445	2.63 446	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.41 392	0.39 105	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 291

CVANet_RVC	0.82 500	1.18 519	3.98 634	0.40 402	0.28 291	0.63 424	0.43 507	0.90 444	0.78 468	1.14 605	0.69 491	0.68 465	0.52 488	2.62 635	0.48 329	0.20 548	0.13 247	0.22 571	0.37 561	0.37 552	0.48 306

iResNetv2_ROB	0.71 444	1.90 637	3.48 605	0.43 431	0.22 188	0.60 369	0.29 385	0.96 489	0.78 468	0.60 420	0.65 471	0.60 414	0.46 447	0.80 334	1.21 549	0.12 344	0.08 72	0.10 211	0.07 63	0.44 595	0.33 197

rvit_105_1	0.52 240	0.93 455	2.30 303	0.36 339	0.24 232	0.51 235	0.45 520	0.81 355	0.79 481	0.46 263	0.44 277	0.45 323	0.38 356	0.63 252	0.39 261	0.20 548	0.18 322	0.18 542	0.22 455	0.18 282	0.21 108

raft_robust	0.68 425	1.24 537	2.42 336	0.30 196	0.57 501	0.53 266	0.25 305	0.95 486	0.79 481	0.49 286	0.46 285	1.12 613	0.74 565	1.50 485	0.61 404	0.09 94	0.62 470	0.10 211	0.30 505	0.26 438	0.30 177

dad	0.58 294	1.35 564	2.39 325	0.31 221	0.20 158	0.62 409	0.26 324	0.56 205	0.79 481	0.66 492	0.64 463	0.64 433	0.36 340	0.87 349	0.48 329	0.28 600	0.15 281	0.40 621	0.18 399	0.24 392	0.22 116

GEStereo_RVC	0.61 335	1.19 522	2.61 440	0.48 455	0.25 243	0.63 424	0.37 469	1.05 564	0.79 481	0.55 355	0.55 379	0.59 406	0.44 428	1.10 410	0.48 329	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.27 453	0.43 270

ADLNet	0.68 425	1.02 470	2.68 476	0.35 320	0.34 369	0.67 475	0.34 447	0.95 486	0.79 481	0.70 508	0.62 441	0.80 523	0.46 447	1.77 536	0.69 434	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.54 343

RAFT + AFF	0.79 491	1.73 626	2.99 549	0.34 294	0.35 382	0.67 475	0.51 542	1.05 564	0.79 481	0.54 342	0.58 411	0.59 406	0.81 578	1.80 544	1.21 549	0.13 393	0.27 386	0.15 483	0.14 320	0.45 598	0.69 421

MMNet	0.55 268	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 537	0.28 357	0.86 408	0.79 481	0.62 445	0.58 411	0.59 406	0.56 500	0.80 334	0.61 404	0.11 284	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.21 350	0.22 116

CFNet	0.65 392	1.45 591	2.27 296	0.34 294	0.25 243	0.64 437	0.23 248	0.93 465	0.79 481	0.48 270	0.59 417	0.58 402	0.40 380	2.28 606	0.63 414	0.13 393	0.09 137	0.15 483	0.14 320	0.34 521	0.26 148

Selective-IGEV-i16pc	0.76 477	0.44 199	5.34 664	0.32 243	0.19 141	1.17 614	0.61 577	0.94 471	0.80 489	0.37 201	0.51 330	0.53 369	0.29 289	2.08 590	0.38 254	0.23 574	0.23 362	0.12 354	0.16 367	0.22 367	0.21 108

test_sample6	0.64 383	0.51 248	2.17 265	0.35 320	0.18 106	0.56 299	0.27 343	1.00 524	0.80 489	0.56 367	0.66 478	0.47 340	0.39 373	1.95 574	0.60 394	0.14 435	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.18 282	0.78 453

MyStereo04	0.57 285	0.68 327	2.66 460	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.88 425	0.80 489	0.48 270	0.37 234	0.54 378	0.42 405	0.61 242	0.71 442	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

ssnet_v2	0.64 383	0.99 464	2.67 469	0.33 267	0.22 188	0.72 497	0.45 520	1.00 524	0.80 489	0.66 492	0.54 368	0.81 528	0.48 466	0.91 366	1.08 529	0.16 486	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.33 511	0.31 186

DAS	0.61 335	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	2.38 617	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 285	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	1.55 492	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

test_xeample3	0.86 519	0.75 375	3.36 586	0.65 535	0.76 548	0.49 206	0.33 437	1.21 614	0.80 489	0.61 430	0.23 95	0.30 217	0.29 289	1.17 427	1.57 583	0.10 183	1.79 617	0.10 211	0.40 573	0.25 417	2.09 620

delet	0.60 325	0.84 414	2.45 366	0.33 267	0.35 382	0.73 502	0.46 526	0.89 433	0.80 489	0.58 390	0.62 441	0.67 451	0.51 481	1.14 421	0.64 416	0.12 344	0.12 227	0.13 417	0.14 320	0.22 367	0.29 168

TDLM	0.83 505	1.28 546	2.38 319	0.46 448	0.26 261	0.66 466	0.55 556	0.87 417	0.80 489	2.54 668	0.62 441	0.61 416	0.51 481	2.68 641	0.67 428	0.20 548	0.11 204	0.35 615	0.15 344	0.33 511	0.48 306

Reg-Stereo(zero)	0.66 412	0.26 1	2.13 260	0.25 80	1.15 606	0.99 589	0.97 629	0.57 214	0.81 498	0.52 327	0.46 285	0.54 378	0.59 516	0.47 155	1.14 538	0.08 42	0.88 510	0.08 58	0.36 559	0.12 128	0.80 460

GASNet	0.84 507	1.98 640	4.07 639	0.48 455	0.33 353	0.58 332	0.34 447	0.97 497	0.81 498	0.60 420	0.59 417	0.74 495	0.55 498	2.08 590	1.18 543	0.22 566	0.15 281	0.19 550	0.17 386	0.55 618	0.29 168

ADCRef	0.88 529	1.45 591	2.68 476	0.38 372	0.35 382	0.95 586	0.51 542	0.92 459	0.81 498	0.89 569	0.84 558	0.61 416	1.35 625	1.26 449	3.38 656	0.14 435	0.12 227	0.17 523	0.19 417	0.28 466	0.34 206

StereoDRNet	0.71 444	1.24 537	2.56 418	0.42 418	0.45 461	0.73 502	0.46 526	0.98 505	0.81 498	0.77 539	0.56 393	0.74 495	0.48 466	1.69 523	0.91 490	0.15 466	0.14 263	0.15 483	0.15 344	0.26 438	0.51 322

DISCO	0.61 335	0.63 304	1.98 212	0.46 448	0.34 369	0.84 557	0.35 457	0.88 425	0.81 498	0.61 430	0.64 463	1.06 602	0.53 491	1.11 415	0.83 480	0.13 393	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.26 438	0.37 222

CBMV_ROB	0.88 529	0.75 375	2.73 498	0.36 339	0.22 188	0.76 518	0.47 530	1.05 564	0.81 498	1.06 595	1.04 601	0.88 557	1.36 627	2.17 602	2.03 608	0.23 574	0.24 366	0.27 593	0.25 471	0.27 453	0.73 433

ITSA-stereo	0.52 240	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 369	0.29 385	0.99 514	0.82 504	0.51 317	0.48 299	0.53 369	0.59 516	1.25 445	0.73 450	0.15 466	0.12 227	0.17 523	0.16 367	0.19 312	0.32 192

MyStereo05	0.57 285	0.72 352	2.72 493	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.87 417	0.82 504	0.54 342	0.37 234	0.53 369	0.42 405	0.63 252	0.73 450	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

fff	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 392	1.15 507	2.40 328	0.33 267	0.30 316	0.83 552	0.40 491	0.94 471	0.82 504	0.67 494	0.76 539	0.68 465	0.58 513	1.13 419	1.25 556	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.28 161

csc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

cscssc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

NOSS_ROB	0.75 472	1.03 474	2.27 296	0.68 548	0.26 261	0.68 481	0.30 401	0.99 514	0.82 504	0.59 409	0.58 411	0.77 507	0.39 373	2.75 648	0.48 329	0.25 589	0.24 366	0.28 595	0.26 479	0.29 477	1.07 533

AIO-Stereo	0.64 383	0.60 289	1.63 142	1.31 613	1.45 625	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 511	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 105	0.63 414	0.10 183	1.25 553	0.09 144	0.41 578	0.21 350	1.73 600

ACVNet-DCA	0.67 418	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

1test111	0.72 454	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	1.03 392	0.75 456	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

mmm	0.66 412	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 563	0.49 206	0.27 343	0.82 364	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.47 340	0.38 356	0.81 338	0.73 450	0.12 344	1.37 573	0.14 454	0.45 586	0.18 282	1.35 568

qqq	0.65 392	0.63 304	2.10 249	0.30 196	0.64 527	0.46 170	0.27 343	0.81 355	0.83 511	0.48 270	0.56 393	0.46 331	0.37 347	1.03 392	0.75 456	0.11 284	1.41 579	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

111	0.57 285	1.41 581	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.59 354	0.26 324	0.90 444	0.83 511	0.50 305	0.54 368	0.57 398	0.38 356	0.54 212	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 467

Syn2CoEx	0.78 488	1.43 589	3.54 611	0.44 436	0.31 329	0.64 437	0.43 507	1.04 556	0.83 511	0.64 469	0.77 543	0.74 495	0.74 565	1.91 572	0.64 416	0.20 548	0.17 310	0.19 550	0.15 344	0.30 486	0.59 375

edge stereo	0.84 507	0.74 368	3.42 602	0.38 372	1.21 609	0.63 424	0.41 493	0.98 505	0.83 511	0.81 553	0.88 571	1.14 616	0.73 561	2.16 600	0.89 486	0.22 566	0.20 343	0.26 592	0.18 399	0.38 560	0.43 270

ADCPNet	1.07 591	1.37 574	4.54 656	0.38 372	0.68 535	1.36 622	0.64 584	0.93 465	0.83 511	0.79 548	0.82 554	1.08 605	1.18 620	1.30 454	2.68 640	0.21 559	0.69 481	0.21 566	0.95 665	0.30 486	0.54 343

CC-Net-ROB	0.95 562	1.57 607	2.93 538	0.90 574	0.39 419	0.87 566	0.44 516	1.12 595	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.64 433	0.50 477	2.73 646	0.93 493	0.97 653	0.40 416	0.87 654	0.29 495	0.61 625	0.66 401

AANet_RVC	0.79 491	1.46 593	2.72 493	0.34 294	0.25 243	0.59 354	0.32 423	0.88 425	0.83 511	0.62 445	0.95 584	0.80 523	0.43 418	2.46 623	1.72 589	0.38 616	0.26 379	0.10 211	0.09 135	0.25 417	0.43 270

DRN-Test	0.71 444	0.79 393	2.83 522	0.40 402	0.44 456	0.80 541	0.41 493	1.07 581	0.83 511	0.82 559	0.64 463	0.68 465	0.57 505	1.78 539	0.79 469	0.16 486	0.13 247	0.17 523	0.16 367	0.24 392	0.51 322

MultiAttention	2.45 658	0.55 272	2.24 288	1.79 647	2.54 671	11.19 689	2.28 674	1.28 617	0.84 523	0.63 458	1.17 610	1.13 614	0.57 505	15.98 700	1.78 597	0.20 548	0.09 137	0.43 628	1.60 681	0.95 647	1.69 599

rrr	0.84 507	0.74 368	3.40 597	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.28 357	1.23 615	0.84 523	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.29 495	0.24 392	1.75 601

LALA_ROB	0.68 425	1.14 501	2.50 395	0.37 352	0.29 300	0.78 533	0.55 556	0.99 514	0.84 523	0.82 559	0.68 486	0.93 569	0.50 477	1.01 389	0.89 486	0.21 559	0.15 281	0.21 566	0.18 399	0.26 438	0.30 177

HART	0.75 472	0.75 375	2.22 283	0.94 580	1.59 636	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 526	0.30 168	0.52 340	0.39 271	0.16 60	0.81 338	0.43 294	0.08 42	2.61 671	0.10 211	0.07 63	0.36 544	1.61 593

SMFormer	0.64 383	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.17 257	0.84 473

tta	0.63 372	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.19 312	0.59 375

qqq1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

fff1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

test_xeample	0.98 572	0.65 314	2.12 254	0.29 175	0.67 532	0.60 369	0.28 357	1.08 583	0.85 526	0.62 445	0.70 504	0.44 310	0.41 392	1.95 574	5.45 678	0.12 344	1.33 569	0.11 291	0.31 516	0.18 282	1.42 575

iResNet_ROB	0.60 325	1.59 611	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 369	0.22 208	0.99 514	0.85 526	0.61 430	0.63 449	0.58 402	0.42 405	1.08 408	0.98 508	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

FoundationStereo	0.61 335	0.37 124	0.91 11	1.96 657	2.40 668	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 533	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 229	0.32 195	0.10 183	2.98 680	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

DualNet (step1)	0.76 477	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.65 635	1.21 548	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample9	1.07 591	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample7	0.65 392	0.41 160	2.08 238	0.36 339	0.20 158	0.52 255	0.32 423	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.18 519	1.21 548	0.16 504	0.15 344	0.19 312	1.22 552

222	1.02 580	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 477	0.62 409	0.24 277	1.09 585	0.86 533	0.64 469	0.67 483	0.47 340	0.42 405	1.86 559	6.73 684	0.13 393	1.21 548	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.44 576

ADCP+	1.03 585	1.68 623	3.83 628	0.35 320	0.39 419	1.05 599	0.79 613	0.94 471	0.86 533	0.69 504	0.68 486	0.85 545	1.53 641	1.02 390	4.56 673	0.13 393	0.12 227	0.16 504	0.15 344	0.28 466	0.44 286

Wz-Net-LNSev	0.66 412	1.30 549	2.81 518	0.35 320	0.37 403	0.80 541	0.48 532	0.91 451	0.87 539	0.63 458	0.70 504	0.80 523	0.59 516	0.67 273	0.68 431	0.15 466	0.14 263	0.12 354	0.12 275	0.24 392	0.38 231

ADLNet2	0.73 457	1.22 531	3.28 579	0.34 294	0.36 394	0.65 453	0.37 469	0.94 471	0.87 539	0.57 383	0.65 471	0.92 564	0.48 466	2.05 584	0.60 394	0.13 393	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.37 552	0.38 231

RP	0.74 461	1.01 468	2.48 384	0.44 436	0.45 461	0.66 466	0.45 520	0.95 486	0.87 539	0.70 508	0.95 584	0.99 585	0.82 580	1.55 492	0.82 478	0.26 593	0.19 328	0.23 579	0.20 430	0.34 521	0.38 231

CBMV	0.86 519	1.00 465	2.82 520	0.35 320	0.21 173	0.78 533	0.78 611	1.05 564	0.87 539	0.90 571	0.74 529	0.87 553	1.89 652	1.67 518	1.38 570	0.19 537	0.20 343	0.21 566	0.19 417	0.28 466	0.84 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 669	0.77 382	3.44 603	3.58 684	4.25 681	2.53 666	6.86 691	1.03 550	0.88 543	0.58 390	1.85 640	0.79 515	0.62 529	1.63 511	1.46 573	4.62 688	4.98 691	5.15 693	4.71 693	4.52 690	4.37 686

RYNet	0.77 486	0.91 445	2.36 315	0.37 352	0.41 436	0.88 568	0.44 516	0.99 514	0.88 543	0.65 485	0.54 368	0.92 564	0.61 527	2.70 643	1.23 553	0.15 466	0.14 263	0.17 523	0.14 320	0.27 453	0.55 353

PA-Net	0.93 557	1.36 569	4.14 641	0.64 532	0.41 436	0.70 487	0.53 549	0.91 451	0.88 543	0.53 336	0.60 426	0.70 482	0.54 493	2.40 619	2.57 637	0.17 506	0.28 388	0.19 550	0.28 490	0.25 417	0.48 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 372	0.57 278	2.29 301	0.37 352	0.35 382	0.69 484	0.49 539	0.96 489	0.88 543	0.49 286	0.54 368	0.72 487	0.46 447	1.98 578	0.50 344	0.19 537	0.20 343	0.18 542	0.16 367	0.28 466	0.34 206

SGM-Forest	1.84 647	7.91 690	10.36 685	0.42 418	0.33 353	1.04 597	1.29 656	1.01 534	0.88 543	1.19 611	2.30 653	1.03 593	1.79 649	2.60 634	2.81 646	0.22 566	0.21 352	0.21 566	0.19 417	0.25 417	0.79 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 477	1.41 581	2.84 524	0.33 267	0.27 275	0.58 332	0.37 469	0.92 459	0.89 548	0.54 342	0.81 551	0.64 433	0.48 466	2.23 604	1.74 591	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.28 466	0.40 246

otaku	1.15 601	2.10 652	3.51 607	0.98 587	0.74 543	1.02 594	0.59 568	1.03 550	0.89 548	0.70 508	1.60 634	0.98 581	0.65 538	1.63 511	1.80 599	0.99 654	0.46 428	0.73 648	0.40 573	1.30 663	0.88 489

x	0.65 392	0.62 302	2.12 254	0.36 339	0.61 519	0.48 194	0.24 277	0.80 346	0.89 548	0.50 305	0.56 393	0.44 310	0.36 340	0.62 251	0.80 471	0.11 284	1.44 583	0.11 291	0.39 571	0.16 233	1.34 566

GwcNet	0.76 477	1.09 487	3.68 618	0.38 372	0.45 461	0.81 545	0.45 520	0.91 451	0.89 548	0.63 458	0.77 543	0.82 531	0.51 481	1.64 514	0.85 482	0.17 506	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.33 511	0.34 206

PASM	0.82 500	1.00 465	2.68 476	0.52 484	0.48 472	0.65 453	0.59 568	0.83 375	0.89 548	0.82 559	0.73 526	0.89 560	0.68 549	2.39 618	0.73 450	0.35 614	0.37 405	0.36 616	0.41 578	0.45 598	0.51 322

MDST_ROB	1.28 613	0.53 260	3.84 630	0.55 498	0.45 461	4.06 676	0.60 572	1.36 625	0.89 548	2.18 659	1.17 610	0.98 581	0.72 558	4.28 676	2.12 615	0.20 548	0.16 296	0.19 550	0.17 386	0.20 335	0.84 473

xxxx	0.97 569	0.64 309	2.14 261	0.30 196	0.67 532	0.64 437	0.24 277	1.09 585	0.91 554	0.57 383	0.65 471	0.58 402	0.39 373	1.57 499	5.49 680	0.13 393	1.38 574	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.41 574

FAT-Stereo	0.72 454	0.60 289	2.86 529	0.37 352	0.29 300	0.64 437	0.55 556	1.01 534	0.91 554	0.76 537	0.94 581	0.93 569	0.79 577	1.82 549	0.60 394	0.19 537	0.19 328	0.17 523	0.16 367	0.23 385	0.47 299

DA	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

GGEV	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

mmx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

1111x	1.06 588	0.79 393	3.29 581	0.33 267	0.60 512	0.64 437	0.33 437	1.10 588	0.92 556	0.59 409	0.69 491	0.59 406	0.47 459	2.64 637	4.61 674	0.12 344	1.38 574	0.11 291	0.49 602	0.18 282	1.30 563

xxx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

pcwnet_v2	0.65 392	0.54 263	4.29 650	0.33 267	0.27 275	0.60 369	0.25 305	1.02 543	0.92 556	0.61 430	0.69 491	0.62 421	0.54 493	0.67 273	0.38 254	0.18 519	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.21 350	0.49 312

GANetREF_RVC	0.81 496	1.44 590	3.04 558	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.63 582	1.03 550	0.92 556	0.63 458	0.61 434	0.72 487	0.59 516	2.40 619	0.58 385	0.33 611	0.25 375	0.37 618	0.25 471	0.41 583	0.36 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.81 496	1.56 606	3.14 568	0.38 372	0.28 291	0.66 466	0.43 507	0.93 465	0.93 563	0.73 522	0.77 543	0.72 487	0.65 538	1.82 549	1.75 593	0.14 435	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.36 544	0.58 368

Ntro	1.11 597	2.10 652	3.52 609	0.97 586	0.87 566	1.06 602	0.54 552	1.02 543	0.93 563	0.63 458	0.76 539	0.93 569	0.67 547	1.76 533	1.71 587	1.03 655	0.46 428	0.76 649	0.41 578	1.29 661	0.86 483

zh-sn7	0.99 574	2.20 658	3.83 628	0.40 402	0.31 329	0.82 550	0.63 582	1.02 543	0.94 565	0.81 553	1.13 609	0.84 539	0.93 600	2.49 626	1.87 602	0.17 506	0.17 310	0.16 504	0.16 367	0.37 552	0.64 396

Wz-Net-SNSev	0.85 516	1.83 633	3.36 586	0.42 418	0.31 329	0.71 491	0.66 590	1.04 556	0.94 565	0.68 500	0.85 561	0.96 578	0.62 529	1.75 530	1.14 538	0.16 486	0.15 281	0.16 504	0.17 386	0.39 569	0.63 391

Wz-Net-MNSev	0.74 461	1.42 586	2.75 503	0.38 372	0.33 353	0.90 575	0.61 577	0.98 505	0.94 565	0.77 539	0.75 536	0.75 500	0.66 545	1.39 463	0.76 460	0.17 506	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.28 466	0.48 306

iRaft-Stereo_20w	1.50 633	0.42 167	4.81 657	2.24 663	2.09 660	1.36 622	1.27 655	1.38 627	0.94 565	2.07 654	0.42 261	0.85 545	0.69 554	0.87 349	1.37 568	0.10 183	4.04 686	0.09 144	0.40 573	0.17 257	4.53 688

AF-Net	0.76 477	1.14 501	2.74 501	0.42 418	0.41 436	0.70 487	0.41 493	1.07 581	0.94 565	0.73 522	1.05 603	1.04 597	0.86 588	1.23 439	1.00 513	0.23 574	0.15 281	0.25 590	0.18 399	0.32 505	0.35 213

ADCMid	1.06 588	1.82 632	3.53 610	0.39 389	0.36 394	0.99 589	0.58 565	1.01 534	0.94 565	1.23 622	1.02 597	1.01 589	1.01 607	1.11 415	4.04 668	0.22 566	0.19 328	0.42 625	0.32 524	0.42 586	0.53 336

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 595	2.01 644	2.56 418	0.49 468	0.40 429	1.49 629	0.96 628	1.02 543	0.95 571	0.85 565	0.94 581	1.06 602	0.59 516	2.92 657	1.15 540	0.43 622	0.74 491	0.32 609	0.55 617	0.74 634	1.35 568

AnyNet_C32	1.08 595	1.76 630	3.01 552	0.50 475	0.54 491	1.17 614	1.16 648	0.97 497	0.95 571	1.11 600	0.98 589	0.87 553	0.93 600	1.57 499	4.11 670	0.22 566	0.20 343	0.25 590	0.25 471	0.40 576	0.68 413

IGEV_i1	0.90 543	0.33 74	2.58 424	0.83 567	1.60 637	0.58 332	0.27 343	0.89 433	0.96 573	1.13 603	0.48 299	0.98 581	0.34 333	1.19 432	0.60 394	0.11 284	2.17 656	0.13 417	0.19 417	0.17 257	2.38 644

PAM_32	0.95 562	0.43 184	2.68 476	0.64 532	1.10 602	1.78 645	1.16 648	1.12 595	0.96 573	1.07 596	0.90 576	1.38 634	0.76 573	0.78 326	1.11 533	0.10 183	1.29 562	0.10 211	0.50 606	0.16 233	0.98 519

ffm	0.78 488	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

ff1	1.07 591	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

tt1	0.74 461	0.73 356	2.34 312	0.67 542	0.63 522	0.75 513	0.24 277	0.85 397	0.96 573	0.81 553	0.38 242	0.26 174	0.35 336	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.19 627

stereogan	0.74 461	0.68 327	2.82 520	0.40 402	0.40 429	1.05 599	0.42 500	0.99 514	0.96 573	0.78 547	0.86 566	1.15 618	0.73 561	1.57 499	0.56 375	0.20 548	0.19 328	0.20 560	0.16 367	0.37 552	0.34 206

SPS-STEREO	1.22 606	1.65 620	3.41 599	0.66 539	0.69 537	1.01 592	0.68 598	1.10 588	0.96 573	1.40 637	1.25 616	1.46 639	1.08 612	2.05 584	2.24 624	0.66 638	0.61 465	0.58 638	0.57 626	0.66 629	1.65 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.87 526	0.49 231	5.92 669	0.33 267	0.21 173	1.07 604	0.67 595	1.13 599	0.97 580	0.44 245	0.77 543	0.66 447	0.46 447	2.29 607	0.54 365	0.24 582	0.25 375	0.15 483	0.19 417	0.26 438	0.28 161

FBW_ROB	0.94 559	1.23 536	2.35 314	0.46 448	0.32 345	0.87 566	0.46 526	1.15 602	0.97 580	0.83 562	0.78 548	1.01 589	0.64 535	3.65 672	1.65 585	0.27 597	0.24 366	0.40 621	0.26 479	0.32 505	0.88 489

anonymousdsp2	0.88 529	0.31 46	1.96 208	1.06 594	1.56 633	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.98 582	1.20 616	0.37 234	0.65 438	0.26 234	1.19 432	0.46 313	0.10 183	2.40 666	0.10 211	0.13 297	0.19 312	2.96 658

DispFullNet	1.69 645	2.25 662	5.23 661	1.53 632	8.78 686	0.89 572	0.37 469	1.03 550	0.98 582	1.37 633	1.00 593	1.13 614	1.97 654	1.51 486	0.98 508	0.55 630	0.32 396	1.19 665	0.64 635	1.16 655	0.88 489

WCMA_ROB	1.29 615	1.21 526	3.13 567	0.65 535	0.36 394	1.20 618	0.78 611	1.00 524	0.98 582	1.78 652	2.62 660	3.08 665	2.01 656	1.86 559	2.35 628	0.38 616	0.38 409	0.32 609	0.32 524	0.31 495	1.06 532

SAMSARA	1.11 597	1.35 564	2.60 435	1.34 617	0.77 550	1.67 640	1.41 665	1.47 634	0.99 585	1.54 647	0.89 573	1.44 638	0.90 594	1.88 565	1.71 587	0.25 589	0.55 454	0.22 571	0.34 544	0.39 569	0.50 315

PWC_ROB	0.81 496	1.41 581	2.60 435	0.41 413	0.40 429	0.63 424	0.31 412	1.04 556	0.99 585	0.92 574	1.29 618	0.78 512	0.68 549	1.65 517	1.50 575	0.19 537	0.12 227	0.18 542	0.13 297	0.51 612	0.54 343

Consistency-Raft	0.92 550	1.21 526	3.50 606	0.98 587	0.63 522	0.77 528	0.54 552	1.02 543	1.01 587	0.62 445	1.03 599	0.65 438	1.04 609	0.81 338	1.36 566	0.45 624	0.47 432	0.51 636	0.59 629	0.65 628	0.47 299

dual_stereo	0.94 559	0.31 46	1.80 165	0.90 574	2.52 670	0.54 276	0.15 44	0.69 283	1.02 588	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 252	0.35 230	0.09 94	3.76 683	0.07 1	0.47 596	0.07 2	4.59 689

Wz-Net-TNSev	1.02 580	2.26 664	3.69 619	0.38 372	0.31 329	1.00 591	0.71 603	1.12 595	1.02 588	0.74 529	0.73 526	1.09 608	0.91 595	2.46 623	2.15 618	0.21 559	0.20 343	0.16 504	0.20 430	0.48 607	0.62 385

EAI-Stereo	1.16 602	0.29 16	1.94 202	0.55 498	0.97 579	1.96 651	7.94 693	1.34 624	1.03 590	1.01 588	1.48 630	0.51 359	0.66 545	0.65 267	1.42 571	0.09 94	0.23 362	0.09 144	0.53 614	0.13 163	0.49 312

S-Stereo	0.82 500	0.73 356	3.79 623	0.40 402	0.37 403	0.70 487	0.69 600	1.00 524	1.03 590	0.63 458	0.92 578	0.82 531	0.59 516	2.35 612	0.71 442	0.18 519	0.22 355	0.17 523	0.18 399	0.30 486	0.67 408

NaN_ROB	1.25 610	1.46 593	3.84 630	0.54 496	0.56 496	1.12 609	0.99 631	1.05 564	1.03 590	1.10 598	0.87 568	0.77 507	1.07 611	5.85 682	2.98 649	0.16 486	0.23 362	0.16 504	0.24 463	0.28 466	0.66 401

ADCL	1.07 591	1.22 531	2.80 513	0.40 402	0.33 353	1.50 630	1.87 671	0.97 497	1.04 593	1.26 626	1.28 617	0.99 585	1.41 631	1.36 461	3.51 659	0.17 506	0.14 263	0.22 571	0.21 441	0.32 505	0.43 270

xx1	0.71 444	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.46 331	0.37 347	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

cc1	0.74 461	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.20 630

pmcnn	1.44 628	1.25 540	3.57 612	0.74 553	1.42 621	0.72 497	0.56 560	1.04 556	1.06 596	1.03 590	2.89 667	6.01 683	0.75 569	2.54 628	3.60 660	0.14 435	0.11 204	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 467

XQC	0.84 507	1.32 552	2.61 440	0.78 561	0.44 456	0.89 572	0.53 549	1.16 605	1.07 597	0.85 565	0.69 491	0.92 564	0.73 561	1.40 465	1.44 572	0.24 582	0.35 403	0.23 579	0.26 479	0.45 598	0.39 239

MeshStereo	1.29 615	1.34 560	3.04 558	0.35 320	0.28 291	1.10 608	0.69 600	1.42 632	1.07 597	2.71 672	2.43 655	2.95 661	1.50 638	2.92 657	2.03 608	0.23 574	0.22 355	0.22 571	0.19 417	0.50 610	0.69 421
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 507	1.46 593	2.84 524	0.65 535	0.59 506	1.17 614	0.48 532	1.19 610	1.08 599	0.67 494	0.72 524	1.00 588	0.61 527	1.24 441	1.05 521	0.38 616	0.18 322	0.28 595	0.24 463	0.58 620	0.44 286

RT-IGEV	0.87 526	0.33 74	2.66 460	0.59 515	0.55 493	0.93 581	0.81 614	1.19 610	1.10 600	1.05 592	0.93 580	1.11 612	0.78 574	0.75 314	1.67 586	0.12 344	0.47 432	0.11 291	0.49 602	0.28 466	1.56 585

LRCNet_RVC	13.78 699	19.34 699	13.01 693	19.47 701	12.67 695	1.85 648	0.42 500	12.28 696	1.10 600	15.76 699	18.69 703	12.52 699	8.65 689	12.22 693	9.64 689	22.29 709	8.38 701	25.92 712	24.06 712	19.72 709	17.59 708

MFMNet_re	1.01 579	1.73 626	3.04 558	0.85 569	0.76 548	0.93 581	0.81 614	1.02 543	1.10 600	1.05 592	1.06 604	0.84 539	0.96 603	0.93 372	0.97 499	0.68 640	0.61 465	0.63 643	0.60 631	0.77 639	0.80 460

WZ-Net	1.04 586	1.83 633	4.20 644	0.42 418	0.36 394	0.88 568	0.71 603	1.05 564	1.11 603	0.84 563	0.94 581	1.06 602	1.17 619	2.37 614	2.24 624	0.20 548	0.14 263	0.15 483	0.16 367	0.36 544	0.53 336

CSAN	1.38 624	1.74 629	4.12 640	0.53 488	0.38 413	1.06 602	1.15 646	1.29 619	1.12 604	1.19 611	1.90 642	1.04 597	1.44 632	5.92 683	2.82 647	0.26 593	0.22 355	0.24 585	0.25 471	0.35 536	0.54 343

Selective-IGEV-i1	0.99 574	0.36 109	1.98 212	1.72 643	2.18 663	0.62 409	0.33 437	0.91 451	1.13 605	0.60 420	0.53 347	1.36 633	0.29 289	0.71 298	1.00 513	0.11 284	1.94 631	0.13 417	0.30 505	0.14 195	3.51 674

w-ln-seven	0.86 519	1.50 599	3.03 557	0.38 372	0.35 382	1.02 594	0.48 532	1.06 577	1.13 605	0.92 574	0.86 566	0.86 552	0.60 524	1.67 518	1.89 603	0.15 466	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.35 536	0.57 361

AnyNet_C01	1.20 605	1.89 636	4.25 646	0.55 498	0.54 491	1.57 633	1.39 661	1.10 588	1.13 605	1.19 611	1.34 625	1.15 618	1.11 614	1.73 526	2.89 648	0.26 593	0.24 366	0.28 595	0.24 463	0.50 610	0.68 413

RTSC	0.84 507	1.40 580	2.67 469	0.50 475	0.40 429	0.83 552	0.33 437	1.11 592	1.14 608	0.93 578	0.82 554	0.84 539	0.58 513	1.34 459	1.82 600	0.18 519	0.49 437	0.14 454	0.30 505	0.46 602	0.42 259

DPSNet	1.02 580	0.72 352	2.84 524	0.60 517	0.39 419	1.08 605	0.75 607	1.41 631	1.14 608	0.74 529	0.69 491	1.05 601	1.67 643	2.09 594	2.22 623	0.27 597	0.61 465	0.20 560	0.50 606	0.48 607	1.03 528

zh-mn7	0.92 550	2.02 646	3.80 624	0.35 320	0.28 291	0.73 502	0.41 493	1.00 524	1.15 610	1.03 590	1.30 620	0.75 500	0.62 529	1.98 578	1.55 582	0.17 506	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.57 361

RainbowNet	1.27 611	2.22 660	3.58 613	1.14 605	0.92 571	1.08 605	0.76 608	1.19 610	1.15 610	0.77 539	0.97 586	1.08 605	0.83 582	1.64 514	1.72 589	1.20 663	1.30 565	1.01 661	0.58 627	1.23 658	0.97 517

ACVNet-4b	2.00 651	2.19 656	4.85 658	1.09 596	0.86 563	1.15 612	0.53 549	1.11 592	1.15 610	0.65 485	1.09 605	1.97 649	0.69 554	2.31 609	9.78 691	5.73 690	0.42 420	1.03 662	0.55 617	1.89 673	0.92 501

DStereoRT	1.00 578	0.72 352	2.87 530	0.36 339	0.38 413	0.92 580	0.35 457	0.92 459	1.17 613	0.57 383	0.64 463	1.04 597	1.13 616	1.75 530	1.04 520	0.15 466	0.59 462	2.18 685	0.80 648	0.16 233	2.28 641

ADCS	1.14 600	2.02 646	3.36 586	0.43 431	0.37 403	0.96 588	0.81 614	1.12 595	1.17 613	1.25 625	0.98 589	1.08 605	0.92 598	1.41 469	4.97 676	0.23 574	0.21 352	0.22 571	0.23 459	0.40 576	0.67 408

ACVNet_1	1.47 632	2.27 665	4.92 659	1.11 601	0.89 567	1.19 617	0.66 590	1.28 617	1.19 615	0.98 581	0.97 586	3.06 664	1.48 637	2.37 614	1.82 600	1.08 657	0.49 437	1.03 662	0.48 600	1.20 657	0.95 510

SuperB	1.19 604	1.62 616	5.29 663	0.37 352	0.26 261	0.81 545	0.87 619	0.94 471	1.19 615	0.68 500	0.68 486	0.63 425	1.37 628	1.73 526	3.30 653	0.16 486	0.12 227	0.17 523	0.16 367	2.74 683	0.63 391

zero-FE	1.27 611	0.33 74	9.38 680	1.30 612	2.25 664	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 617	0.32 176	0.22 76	0.77 507	0.22 160	0.69 283	0.96 497	0.21 559	2.25 657	0.09 144	0.61 633	0.32 505	3.25 667

JetBlue	1.89 648	2.09 651	4.16 642	0.74 553	1.23 610	4.52 680	3.86 682	1.68 648	1.26 617	1.28 628	1.54 632	2.36 656	1.86 651	3.35 666	3.37 655	0.54 628	0.49 437	0.48 632	0.49 602	1.39 667	1.21 550

LSM	3.40 674	1.42 586	5.81 668	9.98 692	30.74 711	0.86 559	1.14 644	0.99 514	1.26 617	1.40 637	2.18 649	0.93 569	0.85 586	1.76 533	1.03 517	0.22 566	0.35 403	0.24 585	0.29 495	0.40 576	6.21 692

FCDSN-DC	1.45 630	1.12 497	3.30 582	0.48 455	0.41 436	1.13 610	0.60 572	1.17 608	1.28 620	2.25 662	2.85 665	3.65 669	3.34 673	2.58 632	2.44 630	0.31 608	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.37 552	0.78 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 625	2.04 649	3.02 554	0.58 514	0.41 436	2.15 660	1.00 635	1.31 622	1.29 621	1.05 592	1.10 606	1.29 627	0.91 595	3.07 660	1.34 562	1.65 676	0.84 507	0.68 646	0.88 662	1.55 670	1.91 608

SHD	0.84 507	1.14 501	2.54 406	0.80 564	0.52 481	0.76 518	0.34 447	1.16 605	1.29 621	1.11 600	0.85 561	0.98 581	0.74 565	1.25 445	1.48 574	0.22 566	0.37 405	0.20 560	0.27 488	0.36 544	0.41 254

MADNet+	1.44 628	2.19 656	6.00 670	0.89 571	0.70 539	1.58 634	1.11 641	1.56 642	1.30 623	0.89 569	1.03 599	1.25 623	1.12 615	3.29 664	2.80 645	0.48 627	0.57 458	0.39 620	0.36 559	0.63 626	0.69 421

z-mn7	0.90 543	2.01 644	3.02 554	0.37 352	0.29 300	1.02 594	0.48 532	0.97 497	1.33 624	0.71 517	1.36 626	0.85 545	0.62 529	2.15 598	1.50 575	0.15 466	0.13 247	0.14 454	0.13 297	0.34 521	0.53 336

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 240	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.20 127	1.10 588	1.33 624	3.13 678	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 72	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 291	0.09 135	0.17 257	0.21 108

MFN_U_SF_RVC	1.57 640	2.56 679	3.30 582	0.66 539	0.41 436	1.15 612	0.51 542	1.27 616	1.35 626	1.61 649	1.20 613	1.43 637	0.97 604	1.80 544	2.10 613	1.88 679	1.79 617	1.97 683	2.14 685	1.61 671	1.76 603

PWCDC_ROB	0.83 505	1.57 607	2.63 446	0.48 455	0.37 403	0.78 533	0.29 385	1.04 556	1.36 627	0.63 458	2.05 645	0.64 433	0.70 556	1.10 410	1.20 547	0.33 611	0.14 263	0.15 483	0.12 275	0.63 626	0.46 297

DStereoO	1.34 621	0.76 381	2.18 269	1.19 609	2.07 658	0.79 537	3.84 681	1.01 534	1.42 628	0.72 520	1.11 607	0.80 523	1.97 654	0.96 380	2.44 630	1.25 666	0.99 521	0.48 632	0.60 631	0.96 649	1.34 566

MSMD_ROB	1.41 626	1.03 474	2.75 503	0.41 413	0.32 345	2.00 655	0.61 577	0.96 489	1.43 629	2.97 676	2.63 661	4.76 678	2.04 657	2.44 622	1.78 597	0.30 606	0.26 379	0.32 609	0.32 524	0.32 505	0.63 391

RTS	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

RTSA	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

IMH-64-1	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

IMH-64	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

Foundation-i1	0.60 325	0.35 101	1.13 55	0.89 571	0.41 436	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 634	0.34 188	0.31 186	0.59 406	0.23 186	0.87 349	0.57 378	0.09 94	2.03 637	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 543

NVStereoNet_ROB	1.45 630	1.62 616	3.59 614	1.09 596	0.70 539	0.86 559	0.67 595	1.19 610	1.51 635	1.20 616	4.05 678	1.61 644	1.94 653	2.97 659	2.07 612	0.67 639	0.69 481	0.55 637	0.70 638	0.57 619	0.67 408
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 516	0.68 327	2.41 332	1.18 607	0.48 472	0.77 528	1.23 654	0.93 465	1.53 636	0.90 571	0.72 524	0.97 580	0.57 505	1.86 559	1.05 521	0.18 519	0.16 296	0.19 550	0.16 367	0.26 438	0.67 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 643	2.32 669	4.27 647	1.11 601	0.56 496	1.81 646	1.84 669	1.55 640	1.54 637	1.45 640	1.81 638	1.82 647	1.38 629	3.34 665	2.14 617	1.09 659	0.57 458	0.98 659	0.59 629	1.50 669	0.79 456

EDNetEfficientorigin	8.19 687	1.27 543	145.54 719	0.51 481	0.96 576	0.75 513	0.49 539	0.86 408	1.57 638	2.12 657	1.49 631	1.28 625	1.35 625	1.84 553	2.15 618	0.14 435	0.13 247	0.17 523	0.18 399	0.39 569	0.64 396

TCMNet-wrong-test	5.56 682	6.73 688	6.40 672	13.05 698	11.91 692	7.29 684	5.47 688	7.17 691	1.58 639	2.68 671	3.15 670	8.30 688	5.87 685	4.80 680	6.10 682	3.08 686	0.98 519	2.37 686	1.99 684	6.69 693	5.63 691

ELAS	1.52 637	0.92 450	2.91 536	0.62 525	0.57 501	3.13 668	2.21 673	1.67 647	1.58 639	2.42 666	2.43 655	1.87 648	2.49 664	1.85 557	2.70 641	0.42 619	0.43 425	0.41 623	0.40 573	0.51 612	0.85 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NLCSM	0.53 253	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 206	0.28 357	1.39 628	1.68 641	0.31 171	0.30 172	0.30 217	0.31 310	1.43 471	0.39 261	0.11 284	0.12 227	0.11 291	0.10 184	0.35 536	0.53 336

PVD	1.05 587	1.21 526	2.36 315	0.84 568	0.91 570	1.04 597	0.64 584	1.32 623	1.68 641	1.43 639	1.41 629	1.14 616	1.15 617	1.49 484	1.77 596	0.27 597	0.65 474	0.28 595	0.35 549	0.40 576	0.73 433

FC-DCNN	1.60 642	0.85 419	3.44 603	0.46 448	0.39 419	1.96 651	0.66 590	1.72 649	1.70 643	2.75 674	2.91 668	4.20 672	3.15 670	2.72 644	2.66 639	0.30 606	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 429	0.49 206	0.21 170	1.54 639	1.71 644	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 234	0.41 124	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.22 367	0.23 126

ACVNet_2	1.54 638	2.20 658	4.42 653	1.10 598	0.93 574	1.37 624	0.87 619	1.53 637	1.71 644	1.22 620	1.72 637	2.12 652	1.06 610	2.58 632	1.93 604	0.94 650	0.54 451	1.00 660	0.56 620	2.11 677	0.96 514

Foundation-i1c-attn	0.59 313	0.29 16	1.10 45	0.53 488	0.59 506	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 646	0.45 250	0.26 128	0.34 245	0.25 217	0.83 342	0.54 365	0.09 94	1.87 624	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 601

EDNetEfficient	1.29 615	0.78 389	4.27 647	0.65 535	1.03 588	0.94 584	1.38 660	0.87 417	1.75 647	2.33 665	1.32 623	1.04 597	2.21 661	1.59 507	4.07 669	0.16 486	0.19 328	0.15 483	0.27 488	0.38 560	0.40 246

ELAS_RVC	1.51 636	0.88 429	3.36 586	0.63 528	0.56 496	1.53 631	2.73 676	1.53 637	1.76 648	2.26 663	2.21 652	2.10 651	3.07 669	2.08 590	2.52 633	0.42 619	0.42 420	0.42 625	0.37 561	0.51 612	0.84 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 657	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 651	2.03 658	1.86 670	1.37 626	1.78 649	3.73 680	3.72 675	5.06 679	8.09 688	2.15 598	1.63 584	0.26 593	0.77 492	2.71 687	1.91 683	2.43 680	2.42 645

MSAF-DinoV2	3.17 672	2.52 676	10.79 686	3.57 683	0.30 316	3.28 669	0.81 614	2.81 673	1.80 650	0.81 553	0.87 568	1.59 643	1.15 617	26.18 709	2.61 638	0.18 519	0.13 247	0.19 550	1.61 682	0.94 646	1.22 552

notaker	2.77 664	2.35 670	4.02 636	2.61 674	1.44 624	1.77 644	1.14 644	2.77 672	1.81 651	2.30 664	11.41 693	3.95 670	4.70 679	3.24 663	3.01 650	1.58 675	0.88 510	1.71 681	1.08 670	2.10 676	1.44 576

Foundation-i1b	0.56 276	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 652	0.46 263	0.23 95	0.39 271	0.23 186	0.67 273	0.48 329	0.09 94	1.97 634	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 583

FC-DCNN v2	1.65 644	0.85 419	3.39 592	0.46 448	0.39 419	2.02 657	0.66 590	1.94 661	1.84 653	2.81 675	2.99 669	4.39 676	3.25 671	2.81 652	2.75 644	0.29 605	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

Foundation-i1a	0.59 313	0.27 3	1.10 45	0.55 498	0.63 522	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 654	0.40 219	0.24 101	0.36 253	0.25 217	0.87 349	0.47 319	0.09 94	1.74 615	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 596

WQFJX	0.49 217	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 419	0.47 184	0.23 248	1.85 654	1.92 655	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 268	0.43 136	0.36 234	0.10 183	0.12 227	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.54 343

MonStereo1	2.06 652	1.22 531	2.39 325	1.22 610	1.04 590	3.53 673	0.62 580	1.55 640	1.93 656	1.50 645	3.36 674	2.24 655	10.67 691	2.85 654	1.50 575	1.08 657	0.39 415	0.96 657	0.58 627	1.16 655	1.39 571

IMH	2.14 656	2.46 674	3.60 616	1.70 641	1.13 605	1.65 639	0.93 627	2.13 666	1.93 656	1.37 633	2.64 662	2.19 653	1.82 650	5.77 681	2.18 620	5.70 689	1.05 531	1.31 670	0.72 643	1.39 667	1.13 541

WAO-7	1.58 641	2.04 649	3.25 576	0.94 580	0.75 545	1.75 643	1.13 643	1.87 656	1.97 658	1.46 643	2.53 657	1.98 650	1.75 646	3.13 661	2.48 632	0.69 641	0.67 476	0.94 656	0.74 646	0.80 642	0.77 447

WQFJA1	0.49 217	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

NLMM	0.49 217	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

WQFJX1	0.51 237	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 194	0.25 305	2.07 664	2.18 661	0.27 135	0.26 128	0.30 217	0.28 268	0.51 192	0.33 210	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.45 291

JetRed	3.37 673	4.96 685	10.08 684	1.48 628	1.73 643	7.63 685	5.47 688	3.47 681	2.20 662	2.42 666	2.40 654	2.98 662	2.35 663	3.52 670	6.60 683	1.33 667	1.90 625	1.38 672	1.23 674	2.30 678	2.02 615

AANet	1.18 603	1.16 511	2.94 540	0.35 320	1.41 620	0.66 466	0.38 479	0.82 364	2.26 663	1.34 632	1.54 632	1.27 624	1.21 621	1.32 455	1.26 558	0.59 632	1.95 633	0.18 542	0.39 571	0.34 521	2.25 637

Anonymous_2	1.36 623	0.49 231	2.03 227	1.71 642	1.58 634	2.49 665	0.58 565	1.59 643	2.31 664	0.77 539	0.88 571	1.03 593	0.58 513	1.20 434	0.66 424	0.32 609	1.38 574	1.42 674	3.87 692	0.78 641	1.56 585

Dean	1.92 649	2.31 668	5.03 660	1.31 613	1.08 596	1.55 632	0.99 631	1.98 663	2.33 665	1.51 646	4.15 679	4.23 675	1.39 630	2.31 609	2.10 613	1.18 662	0.69 481	1.18 664	0.75 647	1.30 663	1.07 533

NLMM1	0.53 253	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 206	0.24 277	2.08 665	2.47 666	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 217	0.48 169	0.35 230	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.24 392	0.57 361

SANet	1.35 622	1.80 631	4.39 652	0.41 413	0.29 300	1.72 642	0.89 623	1.17 608	2.47 666	1.22 620	1.82 639	1.72 646	1.70 645	2.57 630	3.30 653	0.18 519	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.34 521	0.62 385

FINET	1.92 649	1.96 638	4.49 655	1.62 635	1.39 619	3.51 672	4.39 683	2.89 674	2.58 668	1.39 635	1.98 643	1.35 631	2.12 660	1.64 514	2.12 615	0.84 648	1.03 530	0.18 542	0.29 495	0.54 617	2.12 622

SDNR	2.06 652	2.93 682	2.94 540	1.55 633	5.13 682	1.98 654	0.24 277	1.95 662	2.62 669	0.92 574	2.71 663	5.76 682	0.68 549	3.61 671	3.84 664	0.33 611	0.38 409	0.22 571	0.17 386	1.13 653	2.04 617

DeepPrunerF	0.92 550	1.33 557	3.41 599	0.46 448	0.51 477	0.64 437	0.49 539	1.16 605	2.62 669	0.65 485	0.61 434	0.65 438	0.62 529	2.23 604	1.31 560	0.23 574	0.19 328	0.30 604	0.28 490	0.39 569	0.34 206

MADNet++	2.94 670	2.17 655	3.27 578	2.55 673	2.28 665	3.29 671	3.37 677	2.76 671	2.67 671	3.10 677	3.20 671	2.78 660	3.25 671	4.11 675	4.68 675	2.72 683	2.27 658	3.03 690	2.43 687	2.34 679	2.59 649

LVE	2.10 654	2.61 680	4.30 651	1.79 647	1.81 647	1.68 641	1.04 638	2.35 668	2.78 672	1.27 627	2.87 666	4.21 674	1.46 634	2.83 653	2.02 607	2.87 684	0.92 513	1.19 665	1.47 678	1.29 661	1.18 544

WAO-6	1.69 645	1.87 635	3.21 572	1.15 606	1.01 585	2.29 661	1.06 640	1.85 654	2.84 673	1.30 631	2.59 659	2.19 653	1.67 643	2.62 635	2.52 633	0.96 652	0.68 478	1.19 665	0.84 659	1.13 653	0.95 510

SGM+DAISY	2.67 662	2.14 654	4.28 649	1.92 654	2.11 661	4.36 679	5.22 687	3.17 676	3.00 674	3.24 679	3.81 676	3.03 663	3.61 674	2.53 627	3.79 663	1.15 660	1.29 562	0.66 644	0.71 642	0.95 647	2.44 646

DStereoSA	2.66 660	1.38 578	3.38 591	2.11 658	2.88 675	3.99 675	6.44 690	1.48 635	3.47 675	1.23 622	4.33 681	1.33 630	4.54 678	2.05 584	5.45 678	1.23 664	1.83 621	0.49 634	1.54 679	1.11 652	2.96 658

SGM-ForestM	3.67 677	2.70 681	5.34 664	1.65 638	1.72 642	6.02 683	5.08 686	4.10 684	3.47 675	4.59 682	4.21 680	9.81 690	5.79 684	6.44 684	6.97 685	0.88 649	1.09 535	0.33 613	0.45 586	0.68 630	2.10 621

light-stereo	9.15 689	2.97 683	11.37 687	14.69 699	10.60 689	21.61 707	1.04 638	6.76 690	3.83 677	15.91 700	23.10 714	24.79 713	2.04 657	17.93 704	7.82 687	3.04 685	7.02 693	0.43 628	1.55 680	4.10 687	2.50 647

HanzoNet	7.85 685	3.30 684	5.75 667	7.47 689	3.97 679	2.34 662	1.37 658	3.47 681	4.02 678	13.30 696	10.49 689	10.86 691	16.67 701	8.50 688	10.51 693	10.80 701	9.84 703	5.83 695	13.69 702	7.24 694	7.51 693

DStereoFS	2.88 666	2.40 672	3.33 584	2.36 666	2.63 672	5.25 681	4.98 685	3.05 675	4.10 679	2.71 672	3.88 677	2.77 659	5.31 681	2.69 642	3.64 661	1.35 670	1.67 612	0.58 638	1.10 672	0.88 643	3.02 662

coex-ft	6.14 684	1.98 640	60.80 717	0.34 294	0.30 316	0.80 541	1.17 650	0.76 318	4.34 680	19.82 704	2.15 648	1.61 644	8.77 690	1.82 549	10.36 692	0.44 623	2.05 638	0.18 542	0.19 417	0.39 569	4.61 690

tt	4.94 681	0.32 60	4.22 645	2.29 664	1.58 634	10.19 688	16.94 698	9.44 694	5.03 681	1.69 650	1.33 624	4.68 677	5.02 680	3.38 667	5.91 681	6.15 691	9.47 702	2.80 688	3.16 690	3.54 686	1.58 590

UNDER WATER-64	2.59 659	2.28 666	5.63 666	1.85 651	1.45 625	3.28 669	1.60 667	2.62 669	5.57 682	2.09 655	2.12 646	4.10 671	4.21 677	2.74 647	3.64 661	1.49 673	0.86 509	1.58 678	1.09 671	1.91 674	1.62 594

WAO-8	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

Venus	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

UNDER WATER	2.84 665	2.25 662	5.25 662	1.84 650	1.45 625	2.36 663	1.44 666	3.23 678	6.51 685	2.61 669	2.73 664	5.69 681	5.64 683	3.14 662	4.18 671	1.48 672	0.81 501	1.60 679	1.07 669	1.91 674	1.67 598

TorneroNet-64	2.74 663	2.23 661	4.18 643	1.48 628	1.20 608	3.88 674	1.01 637	3.48 683	6.61 686	2.62 670	4.55 682	4.20 672	3.84 676	3.39 668	3.40 657	1.23 664	0.66 475	1.39 673	0.80 648	3.42 685	1.27 558

MANE	3.51 676	2.03 648	3.88 632	1.89 653	2.01 657	5.98 682	4.72 684	5.87 687	7.13 687	3.80 681	5.10 684	6.11 684	5.34 682	4.39 677	5.05 677	1.07 656	1.28 560	0.50 635	0.85 660	0.76 637	2.36 643

USTest	8.06 686	7.11 689	8.76 678	9.20 691	9.03 687	15.20 692	23.57 699	10.01 695	9.45 688	5.97 686	6.79 685	7.77 687	7.51 687	8.75 689	11.06 695	2.24 682	3.58 682	2.87 689	3.21 691	4.93 691	4.21 685

LE_ROB	4.55 680	2.43 673	9.94 683	2.79 676	4.03 680	2.40 664	3.54 678	2.72 670	11.04 689	11.64 695	4.69 683	5.25 680	10.74 692	4.52 679	9.73 690	0.82 647	0.70 484	1.34 671	0.97 666	0.74 634	0.94 507

Selective-IGEV-i1pa	9.63 691	12.74 696	9.48 681	4.50 685	1.98 656	17.44 695	7.90 692	14.58 703	11.39 690	10.82 693	15.33 696	15.03 700	12.26 700	18.50 705	10.60 694	7.78 700	4.13 687	5.21 694	2.66 689	2.49 681	7.76 694

SGM_RVC	2.11 655	1.07 482	2.87 530	0.98 587	0.92 571	2.72 667	1.88 672	1.91 659	12.27 691	2.09 655	1.99 644	2.47 657	2.24 662	2.87 656	2.03 608	0.54 628	0.47 432	0.42 625	0.47 596	0.74 634	1.22 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 679	2.47 675	3.70 620	1.82 649	1.49 630	2.11 659	1.40 662	2.30 667	12.56 692	11.36 694	16.25 698	11.30 695	3.77 675	4.41 678	3.47 658	1.86 678	0.99 521	1.74 682	1.21 673	3.28 684	1.39 571

iinet-test	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.25 688	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.31 699	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

IINet	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.24 687	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.30 698	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

PML	22.99 702	17.34 698	8.24 677	5.48 687	9.84 688	50.35 718	102.65 720	5.84 686	13.52 695	37.08 720	104.84 720	30.61 717	23.20 708	12.09 692	7.96 688	6.27 692	2.12 647	6.31 698	2.42 686	10.67 699	2.95 657

DGTPSM_ROB	8.97 688	5.94 686	13.01 693	5.95 688	11.34 690	8.54 686	24.06 700	6.47 688	13.52 695	5.19 683	11.52 694	6.18 685	11.04 693	7.02 685	13.92 696	4.47 687	7.66 694	3.90 691	7.43 698	4.34 689	7.98 697

Anonymous_1	22.76 701	11.11 693	11.93 690	12.73 695	26.05 710	19.39 701	27.77 707	14.18 699	13.64 697	14.92 698	10.66 690	11.26 694	11.24 697	12.48 696	14.45 700	37.82 717	7.87 697	34.92 715	63.61 717	87.51 720	11.75 701

DPSMNet_ROB	9.58 690	5.96 687	13.98 696	8.88 690	11.87 691	8.54 686	24.08 701	6.48 689	13.67 698	5.35 684	11.53 695	6.31 686	11.04 693	7.69 686	14.09 697	7.61 699	8.23 698	5.03 692	7.75 699	5.24 692	8.36 698

BEATNet-Init1	12.32 694	12.82 697	28.66 713	3.22 679	3.71 678	21.59 706	11.42 694	14.54 702	13.73 699	20.24 705	20.16 704	26.14 714	19.85 703	19.08 706	15.33 703	1.81 677	1.93 630	2.05 684	2.48 688	4.25 688	3.41 671

DPSM_ROB	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

DPSM	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

HaxPig	19.88 700	22.39 706	22.30 702	17.98 700	17.98 699	12.06 690	12.06 695	16.25 704	15.97 702	21.05 706	21.41 705	18.85 704	18.35 702	20.07 707	19.64 705	23.57 713	23.19 713	24.07 711	23.71 711	22.95 710	23.72 711

KSHMR	4.19 678	2.37 671	6.24 671	1.73 645	1.48 629	1.97 653	1.29 656	3.18 677	17.06 703	2.15 658	15.74 697	9.09 689	1.75 646	8.33 687	2.37 629	1.55 674	1.29 562	1.70 680	1.23 674	1.75 672	1.60 592

MEDIAN_ROB	23.95 703	26.96 714	26.29 712	22.14 702	22.09 701	16.18 694	14.23 696	20.47 705	20.09 704	25.43 716	25.22 715	22.96 705	22.54 707	24.33 708	23.18 709	28.15 715	27.16 717	28.60 713	27.73 715	27.59 711	27.58 712

xxxxx1	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

tt_ll	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

ff	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

TorneroNet	5.60 683	2.30 667	3.98 634	1.49 630	1.26 613	14.47 691	1.11 641	4.85 685	20.66 708	10.12 690	16.30 699	11.78 696	7.35 686	3.41 669	4.38 672	1.36 671	0.70 484	1.46 675	0.87 661	2.73 682	1.33 564

RSGM-EC	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

acva	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

AVERAGE_ROB	26.91 712	30.28 715	29.18 714	25.78 703	25.30 703	19.49 702	15.38 697	23.70 710	23.02 711	28.38 718	27.78 716	26.23 715	25.76 716	26.95 717	25.55 710	31.27 716	30.02 718	31.76 714	30.80 716	30.88 715	30.77 715

LSM0	26.57 711	22.53 712	25.76 711	30.62 711	52.30 719	39.86 717	56.49 711	29.18 715	28.76 712	21.26 711	22.46 706	24.42 712	23.97 710	26.42 716	30.66 717	14.29 708	16.56 705	13.06 707	14.65 704	17.62 706	20.52 709

RAFT-FEzeroshot	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

RAFT-FE	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

CasAABBNet	24.76 705	22.38 705	24.44 707	26.05 705	25.75 704	39.79 713	56.76 714	29.10 713	28.88 715	21.22 710	22.69 709	24.21 709	23.99 714	26.23 710	30.62 713	14.22 702	16.71 709	13.03 701	14.75 705	17.49 700	16.97 706

DPSimNet_ROB	24.35 704	23.81 713	31.38 716	25.93 704	22.83 702	31.30 708	34.38 710	20.78 706	28.92 716	27.39 717	22.99 713	28.29 716	35.76 719	15.47 699	17.82 704	24.28 714	17.90 712	22.23 710	14.12 703	19.38 708	22.12 710

FlowAnything	24.80 708	22.39 706	24.71 708	26.07 706	25.75 704	39.80 714	56.70 712	29.12 714	28.95 717	21.38 713	22.83 712	24.22 710	23.96 709	26.24 713	30.65 716	14.23 705	16.78 710	13.04 705	14.84 710	17.49 700	16.93 703

Selective-RAFT-Error	24.83 710	22.44 710	24.80 709	26.10 708	25.82 707	39.85 715	56.72 713	29.21 716	29.03 718	21.29 712	22.80 711	24.25 711	24.07 715	26.28 714	30.60 712	14.24 707	16.85 711	13.04 705	14.75 705	17.53 705	17.02 707

Hybrid-DGEV	24.81 709	22.45 711	24.99 710	26.07 706	25.76 706	39.85 715	56.77 715	29.26 717	29.07 719	21.18 707	22.77 710	24.12 706	23.98 711	26.30 715	30.57 711	14.23 705	16.70 706	13.03 701	14.77 709	17.49 700	16.92 702

Selective-IGEV-i16pa	48.64 718	66.79 718	7.52 676	2.47 669	2.37 667	116.47 720	1.40 662	91.24 721	84.66 720	33.04 719	91.67 719	61.93 720	89.44 721	130.51 721	54.29 718	50.76 718	16.25 704	17.95 709	10.05 700	0.98 651	43.03 719

test_example2	115.17 719	122.38 719	93.45 718	115.38 717	123.53 720	101.24 719	113.11 721	54.67 720	99.94 721	135.50 721	136.43 721	85.67 721	85.40 720	110.44 720	104.91 721	152.17 721	205.21 721	99.17 721	114.27 721	138.55 721	112.04 720

ccccc		297.53 720		372.50 720	377.87 721	200.30 721		217.33 722		202.36 722		213.34 722		312.79 722		409.97 722	354.33 722	255.69 722	227.31 722	431.13 722

Low-res two-view benchmark