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

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 285	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 434	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 187	0.17 262	0.13 5	0.12 21

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 233	0.13 5	0.13 69

Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 399	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 186	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.17 154	0.12 21

MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 129	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 121	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 369	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.12 21

MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 346	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 259	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 218	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 315	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 371	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 397	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 336	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 213	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 511	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 317	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 186	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 334	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 166	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.41 89	0.37 354	0.49 155	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.15 75	0.13 69

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 241	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

CAS	0.63 329	0.18 8	0.37 15	2.27 661	0.84 608	0.57 245	0.54 417	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 664	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 648

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.42 103	0.35 319	0.46 115	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 155	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 201	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 258	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 240	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 653	0.55 231	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.19 247	1.46 654

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 307	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 379	3.18 683	2.55 630	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 657	0.10 9	0.22 340	0.19 311	0.46 581	1.31 652

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 159	0.48 235	0.27 148	0.60 266	0.35 184	1.02 267	1.07 380	0.99 326	0.78 244	0.76 296	0.28 48	0.76 183	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

CAS++	0.47 214	0.31 371	0.56 195	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 502	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 154	0.33 169	0.27 493	0.22 498	0.26 459	0.21 394	0.29 478	0.19 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 558	0.42 103	0.28 175	0.55 231	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 558	0.42 103	0.28 175	1.78 591	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 218	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 253	0.43 119	0.29 198	0.47 129	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 346	0.30 112	0.17 176	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.20 294	0.15 170

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 270	0.29 52	0.86 228	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.17 154	0.15 170

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 195	0.42 103	0.35 319	0.50 170	0.45 342	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.14 38	0.13 69

DLNR-FE	23.17 698	48.55 716	42.94 703	176.85 718	78.48 712	0.35 43	0.21 25	23.51 697	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.55 428	0.44 283	9.85 699	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 716	0.16 210

Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 608	0.36 18	0.21 24	0.46 115	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 269	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 482

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 146	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 245	0.44 322	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 154	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

mms	0.40 153	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 350	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 382	0.33 169	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.19 247	0.15 170

DLNR_Zeroshot_test	23.17 698	48.52 715	43.29 704	176.68 717	78.69 713	0.35 43	0.21 25	23.41 696	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.56 431	0.44 283	9.57 695	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 716	0.16 210

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

DF	0.38 132	0.22 98	0.60 224	0.46 187	0.26 118	0.46 115	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 234	0.31 70	0.79 198	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 171	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 408	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 213	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 266	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 224	0.30 112	0.24 426	0.13 197	0.16 96	0.12 63	0.20 294	0.19 313

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 371	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 363	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210
1: 1. 1
RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 263	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.13 69

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 221	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 345	0.20 315	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.15 170

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 268	0.20 16	0.50 170	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 283	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 225	0.12 100	0.27 475	0.22 423	0.23 393	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 357	0.23 54	0.48 138	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 132	0.42 270	0.17 176	0.20 452	0.23 381	0.19 311	0.21 339	0.17 242

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 129	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 198	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 180	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 351	0.50 268	0.44 435	0.66 314	0.31 131	0.87 195	1.02 356	1.03 345	0.72 228	0.78 302	0.32 80	0.64 132	0.37 218	0.17 176	0.11 38	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.13 69

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 284	0.43 138	0.69 216	0.60 245	0.33 87	0.73 171	0.35 195	0.17 176	0.14 256	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 242

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 129	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 87	0.62 128	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 87	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

ours_stereo	0.39 139	0.28 279	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 322	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 87	1.11 313	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.15 187	0.19 247	0.14 125

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 129	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 263	0.33 87	1.07 301	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 215	0.44 153	0.28 175	0.50 170	0.34 174	0.57 45	0.83 276	0.46 159	1.31 448	0.52 196	0.33 87	0.65 143	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.16 210

MSKI-zero shot	0.55 279	0.26 221	0.57 208	0.51 300	0.26 118	0.69 332	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 302	1.32 455	0.82 318	0.33 87	1.92 486	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 210

XX-TBD	0.46 206	0.70 595	0.35 7	0.79 584	0.25 100	0.58 248	0.26 82	0.69 110	1.27 503	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 87	0.47 67	0.37 218	0.19 273	0.15 318	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 98	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 281	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 98	0.64 132	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 218	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 98	0.77 186	0.39 241	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

S2M2_L	0.34 87	0.28 279	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 98	0.38 14	0.32 151	0.25 454	0.22 498	0.20 265	0.22 423	0.25 421	0.22 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 248	0.32 147	0.81 170	0.84 280	0.45 152	0.52 145	0.77 298	0.35 106	0.64 132	0.33 169	0.24 426	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 106	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 106	1.15 323	0.30 112	0.20 315	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 171	0.50 268	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 499	0.61 250	0.35 106	1.08 306	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.14 163	0.19 247	0.14 125

SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 272	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 106	1.39 393	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.15 187	0.16 111	0.15 170

U	9.45 682	0.21 65	0.58 215	0.47 203	53.11 710	61.27 715	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 106	0.33 4	0.26 51	0.19 273	0.11 38	60.50 714	8.88 696	0.17 154	0.13 69

RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 170	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 245	0.35 106	1.02 285	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 115	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 117	0.59 109	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 186	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 571	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 117	1.28 355	0.32 151	0.24 426	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 650	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 117	1.27 353	0.22 1	0.21 350	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 660	0.11 3

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 362	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 117	2.45 535	0.39 241	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.16 111	0.19 313

FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 229	0.59 435	0.33 294	0.62 281	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 121	0.53 87	0.48 324	0.24 426	0.18 414	0.28 490	0.33 572	0.21 339	0.19 313

tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 388	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 121	2.14 508	0.34 184	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.18 269

model_zeroshot	0.48 220	0.29 314	0.86 399	0.51 300	0.36 334	0.69 332	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 291	0.84 259	0.66 267	0.37 121	0.73 171	0.34 184	0.20 315	0.16 357	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 246	0.50 268	0.29 198	0.53 208	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 286	1.00 302	0.55 213	0.37 121	0.81 207	0.40 249	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.19 247	0.15 170

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 513	0.80 272	1.21 408	0.47 162	0.37 121	0.53 87	0.44 283	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 647	0.18 197	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 268	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 126	0.51 83	0.27 66	0.20 315	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 208	0.43 119	0.28 175	0.51 190	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 126	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

WQFJA1++	1.55 592	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 130	0.64 132	0.27 66	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 701	0.14 125

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 464	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 130	0.93 251	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 465	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.67 319	0.35 184	0.78 147	1.12 407	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 130	0.71 162	0.39 241	0.20 315	0.17 389	0.22 340	0.18 286	0.23 393	0.19 313

TRStereo	0.60 311	0.60 576	0.97 457	0.74 570	0.67 558	0.46 115	0.38 232	1.85 533	0.89 296	0.79 270	0.80 255	0.88 347	0.39 130	1.10 310	0.41 259	0.23 408	0.15 318	0.23 381	0.24 460	0.17 154	0.15 170

XX-Stereo	0.63 329	0.26 221	1.90 604	0.81 590	0.67 558	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 531	1.41 510	0.39 130	1.28 355	0.35 195	0.20 315	0.14 256	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.14 125

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 248	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 135	0.73 171	0.37 218	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 186	0.43 119	0.32 272	0.72 346	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 135	1.13 320	0.39 241	0.15 79	0.14 256	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

plain	0.46 206	0.27 253	1.01 471	0.50 268	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 135	1.13 320	0.45 298	0.21 350	0.15 318	0.24 401	0.19 311	0.24 408	0.16 210

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 170	0.40 264	1.00 258	0.94 317	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 135	0.60 121	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 656	1.55 578	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 139	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 269

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 190	0.25 69	0.87 195	1.01 352	0.87 294	0.86 263	0.68 272	0.41 139	0.67 150	0.40 249	0.16 118	0.14 256	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 242

FE-Mocha	0.49 228	0.30 336	0.87 411	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 450	0.49 132	1.00 331	1.09 347	0.74 289	0.41 139	0.55 96	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.21 304	0.20 348	0.17 154	0.15 170

IGEV-FE	0.53 249	0.30 336	0.99 461	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.94 372	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

fffy	0.42 168	0.27 253	0.57 208	0.46 187	0.29 198	0.48 138	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 139	1.26 350	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.14 125

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 139	1.43 402	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 645	1.70 660

IGEV_Zeroshot_test	0.53 249	0.30 336	0.99 461	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.95 381	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 208	0.29 109	0.77 144	1.11 403	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 139	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 543	1.32 542	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 147	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 248	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 147	0.47 67	0.27 66	0.18 225	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MM-Stereo_test3	0.50 233	0.24 159	0.54 171	0.54 357	0.74 579	0.49 155	0.53 411	1.09 308	1.05 370	0.62 236	0.95 283	0.61 250	0.42 147	0.77 186	0.38 230	0.20 315	0.17 389	0.20 265	0.16 233	0.18 197	0.18 269

MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 269	0.51 300	0.32 272	0.55 231	0.45 342	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 147	0.80 201	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.14 125

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 218	0.47 358	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 147	0.64 132	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 208	0.29 109	0.78 147	1.12 407	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 147	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 279	0.68 273	0.47 203	0.25 100	0.53 208	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 234	0.42 147	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 256	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

LL-Strereo2	0.52 237	0.33 410	0.69 285	0.52 321	0.37 354	0.70 339	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 310	0.78 244	0.91 359	0.42 147	1.05 295	0.42 270	0.17 176	0.16 357	0.29 501	0.25 474	0.21 339	0.16 210

test_4	0.53 249	0.22 98	0.56 195	0.54 357	0.32 272	0.64 289	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 304	1.87 586	0.68 272	0.42 147	1.16 327	0.37 218	0.15 79	0.13 197	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.15 170

aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 351	0.42 103	0.22 42	0.58 248	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 156	0.77 186	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 156	0.60 121	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.16 111	0.13 69

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 248	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 156	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 171	0.42 103	0.23 54	0.80 397	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 156	1.70 458	0.58 381	0.15 79	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.15 170

AIO-test2	0.57 296	0.28 279	0.63 239	0.61 462	0.58 524	0.79 388	0.51 392	1.18 337	1.40 565	0.63 237	1.15 383	0.51 188	0.43 156	1.09 307	0.35 195	0.21 350	0.17 389	0.26 459	0.30 546	0.20 294	0.19 313

tg	0.52 237	0.24 159	0.61 229	0.49 257	0.30 222	0.90 433	0.29 109	1.07 301	0.83 276	0.83 283	1.02 315	0.62 254	0.43 156	1.35 377	0.41 259	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.17 154	0.15 170

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 435	0.73 320	0.51 300	0.41 408	0.50 170	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 156	0.66 146	0.40 249	0.26 477	0.21 476	0.22 340	0.20 348	0.26 434	0.18 269

EKT-Stereo	0.53 249	0.30 336	0.73 320	0.58 422	0.60 535	0.51 190	0.48 371	0.94 232	0.90 300	0.71 252	0.88 270	0.77 298	0.43 156	1.07 301	0.40 249	0.22 381	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.22 388

ProNet	0.43 175	0.28 279	0.58 215	0.43 119	0.30 222	0.56 240	0.52 403	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 156	1.28 355	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

AnonymousM	0.59 308	1.11 632	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 358	1.05 286	0.64 202	0.98 323	0.63 188	0.67 270	0.43 156	0.59 109	0.41 259	0.20 315	0.15 318	1.84 661	0.84 649	0.14 38	0.13 69

EAI-Stereo	0.65 349	0.28 279	0.69 285	0.53 340	0.27 148	0.60 266	0.40 264	2.28 626	0.64 202	0.71 252	3.18 638	0.57 228	0.43 156	1.06 297	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.17 262	0.17 154	0.17 242

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 208	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 167	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 640	2.46 627	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 167	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 210

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 129	0.54 417	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 167	0.62 128	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

test_3	0.55 279	0.23 133	0.71 302	0.53 340	0.28 175	0.61 272	0.40 264	0.92 217	1.05 370	1.19 428	0.68 211	0.93 369	0.44 167	1.67 451	0.39 241	0.15 79	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.14 125

RALCasStereoNet	0.54 264	0.30 336	0.66 263	0.59 435	0.51 483	0.61 272	0.52 403	0.94 232	0.93 313	0.70 249	1.01 307	0.78 302	0.44 167	1.33 371	0.47 319	0.20 315	0.16 357	0.18 187	0.16 233	0.20 294	0.19 313

test_xeample3	0.42 168	0.28 279	0.69 285	0.43 119	0.33 294	0.56 240	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 167	1.38 388	0.31 139	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.17 154	0.16 210

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 173	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 208	0.54 417	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 173	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 115	0.47 358	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 173	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 171	0.40 73	0.25 100	0.47 129	0.32 147	0.73 128	1.15 434	0.76 259	0.73 230	0.58 234	0.45 173	0.60 121	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 321	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 468	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 173	0.50 80	0.38 230	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

test-3	0.54 264	0.22 98	0.68 273	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.32 497	0.69 216	0.87 343	0.45 173	1.68 456	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

test_1	0.54 264	0.22 98	0.68 273	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.28 468	0.68 211	0.87 343	0.45 173	1.67 451	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

GMStereo	0.55 279	0.45 515	0.94 445	0.50 268	0.32 272	0.64 289	0.43 308	1.00 258	1.40 565	0.82 281	0.73 230	0.51 188	0.45 173	0.85 224	0.55 370	0.24 426	0.15 318	0.20 265	0.21 394	0.31 497	0.24 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 181	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 269

gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 322	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 181	0.55 96	0.28 82	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 479	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 407	0.46 181	0.78 193	0.41 259	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.16 111	0.16 210

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 279	0.56 195	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.18 269

rrr	0.46 206	0.28 279	0.73 320	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210

ACRE	0.61 318	0.33 410	1.01 471	0.58 422	0.49 464	0.75 362	0.47 358	1.06 299	0.95 319	1.37 518	1.55 527	0.62 254	0.46 181	0.83 213	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.21 368

cross-raft	0.54 264	0.25 193	0.61 229	0.52 321	0.29 198	0.68 326	0.37 224	1.46 414	0.76 254	1.01 337	1.06 333	1.28 485	0.46 181	0.71 162	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.14 125

TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 305	0.26 82	0.79 154	0.83 276	0.93 305	0.98 296	0.51 188	0.46 181	0.54 90	0.35 195	0.18 225	0.24 520	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 459

RALAANet	0.60 311	0.33 410	0.87 411	0.62 473	0.50 471	0.69 332	0.31 131	1.21 352	1.06 375	1.09 360	1.16 388	0.88 347	0.46 181	1.22 339	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.17 242

NLMM1	0.56 288	0.27 253	0.60 224	0.47 203	0.74 579	0.68 326	0.43 308	1.83 528	1.04 365	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 192	1.33 371	0.57 377	0.18 225	0.21 476	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.15 170

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 386	0.90 298	0.78 244	0.90 356	0.47 192	0.70 158	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 387	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

AE-Stereo	0.49 228	0.27 253	0.67 269	0.60 447	0.39 387	0.67 319	0.46 350	1.18 337	1.09 394	0.47 164	0.75 237	0.69 278	0.47 192	0.59 109	0.40 249	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.19 247	0.15 170

whm_eth	0.44 189	0.32 387	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

Any-RAFT	0.53 249	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 472	0.25 69	1.58 450	1.05 370	0.85 291	0.99 298	1.06 418	0.47 192	0.70 158	0.32 151	0.18 225	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 210

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 606	0.51 190	0.44 322	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 192	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 636

anonymousdsp2	0.53 249	0.27 253	0.74 337	0.48 235	0.29 198	0.76 370	0.47 358	1.61 459	0.82 275	0.77 264	0.77 242	0.75 292	0.47 192	1.03 286	0.40 249	0.18 225	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.19 247	0.18 269

anonymousdsp	0.43 175	0.27 253	0.53 159	0.44 153	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.33 371	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 253	0.54 171	0.45 171	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.32 367	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 371	0.73 320	0.58 422	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 263	0.47 192	0.39 21	0.34 184	0.18 225	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.19 247	0.16 210
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
PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 343	0.27 92	0.74 134	1.04 365	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 192	0.86 228	0.35 195	1.00 646	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 208	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 206	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 195	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 206	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 359	0.48 235	0.21 24	0.48 138	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 206	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.15 170

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 392	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 654

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 206	0.45 48	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

Lsterematch	0.52 237	0.24 159	0.64 246	0.45 171	0.25 100	0.71 343	0.31 131	0.81 170	1.05 370	0.96 314	1.28 437	0.69 278	0.48 206	0.84 218	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

NLSM1	0.49 228	0.25 193	0.55 186	0.48 235	1.08 634	0.83 414	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 206	0.98 269	0.55 370	0.18 225	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.15 170

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 206	0.91 241	0.32 151	0.23 408	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.86 632	0.16 210

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 206	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 388	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 654

ff7	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ffff	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

11t	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

RAFT-Test	0.54 264	0.25 193	0.64 246	0.47 203	0.30 222	0.97 464	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 314	1.12 366	1.28 485	0.48 206	0.71 162	0.36 207	0.17 176	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 210

ccc-4	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

CIPLG	0.62 322	0.33 410	0.96 455	0.58 422	0.50 471	0.75 362	0.48 371	1.05 286	0.96 324	1.40 531	1.57 535	0.64 260	0.48 206	0.89 238	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

IPLGR_C	0.62 322	0.33 410	0.99 461	0.58 422	0.49 464	0.76 370	0.48 371	1.10 311	0.96 324	1.40 531	1.56 531	0.62 254	0.48 206	0.80 201	0.71 434	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 263	0.43 119	0.21 24	0.47 129	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 223	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 365	0.15 170

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 190	0.48 371	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 223	0.66 146	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 218	0.48 371	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 234	0.49 223	0.65 143	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 170	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 223	0.42 39	0.42 270	0.16 118	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 159	0.47 203	0.23 54	0.61 272	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 223	0.67 150	0.37 218	0.16 118	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 410	0.81 379	0.56 398	0.36 334	0.50 170	0.44 322	0.68 107	0.95 319	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 223	0.88 233	0.46 312	0.25 454	0.25 529	0.24 401	0.20 348	0.24 408	0.17 242

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 455	0.87 411	0.67 523	0.42 414	0.40 68	0.59 467	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 223	0.65 143	0.50 340	0.25 454	0.17 389	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.17 242

GCST	1.08 535	1.47 653	0.93 440	1.73 656	1.14 642	1.30 533	0.31 131	1.33 379	1.16 444	1.29 475	0.97 295	0.98 391	0.49 223	2.08 503	0.46 312	1.19 656	0.70 656	1.30 656	0.85 651	1.02 641	0.89 638

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 215	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 234	0.49 223	0.52 85	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.14 125

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 359	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 232	0.97 266	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.11 3

aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 171	0.43 119	0.22 42	0.47 129	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 232	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 362	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 232	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

WQFJA1	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.71 162	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

NLMM	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.72 166	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 232	0.64 132	0.32 151	0.22 381	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.83 630	0.16 210

AIO-test1	0.56 288	0.25 193	0.55 186	0.64 491	0.78 594	0.80 397	0.36 199	1.18 337	1.34 534	0.57 219	0.88 270	0.61 250	0.50 232	1.12 317	0.35 195	0.17 176	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.18 197	0.23 408

s12784h	0.52 237	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 460	0.34 174	1.17 332	1.25 492	0.81 277	0.90 274	0.63 257	0.50 232	1.45 407	0.42 270	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

sCroCo_RVC	0.49 228	0.40 491	1.02 478	0.65 505	0.60 535	0.52 197	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 232	0.63 131	0.48 324	0.26 477	0.27 543	0.23 381	0.22 423	0.29 478	0.25 435

aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 372	0.42 103	0.21 24	0.50 170	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 241	1.00 281	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 241	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

WQFJX1	0.57 296	0.26 221	0.54 171	0.48 235	0.72 571	0.68 326	0.47 358	2.46 642	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 241	1.36 382	0.60 392	0.18 225	0.20 452	0.20 265	0.16 233	0.20 294	0.20 347

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 171	0.50 268	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 241	0.39 21	0.29 93	0.18 225	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 269

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 186	0.40 73	0.24 75	0.50 170	0.36 199	0.73 128	1.09 394	0.71 252	0.76 239	0.92 367	0.51 241	0.84 218	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 291	0.50 268	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 241	1.11 313	0.45 298	0.20 315	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.24 408	0.18 269

DIP-Stereo	0.62 322	0.30 336	0.83 388	0.48 235	0.36 334	0.95 454	0.33 160	2.37 635	0.67 221	1.25 459	1.00 302	0.68 272	0.51 241	0.91 241	0.61 396	0.18 225	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.19 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 379	0.40 73	0.25 100	0.52 197	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 248	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 115	0.22 34	0.63 71	0.99 343	0.45 152	0.64 193	0.80 308	0.52 248	1.44 406	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 247	0.15 170

FSD					0.50 471	0.54 218	0.58 458	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 248	0.57 104	0.55 370	0.51 616	0.47 632	0.50 610	0.49 619	0.50 591

DCRE	0.82 454	0.26 221	0.70 291	0.58 422	0.44 435	0.54 218	0.48 371	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 672	0.86 339	0.52 248	0.76 183	0.41 259	0.16 118	0.16 357	0.19 212	0.17 262	0.18 197	0.17 242

PSM-softLoss	0.78 436	0.31 371	0.77 359	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

KMStereo	0.78 436	0.31 371	0.77 359	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

test-1	0.52 237	0.26 221	1.04 486	0.56 398	0.32 272	0.61 272	0.38 232	1.10 311	0.91 305	0.78 267	1.01 307	0.77 298	0.52 248	0.60 121	0.42 270	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.23 408

TestStereo	0.64 341	0.39 484	0.71 302	0.51 300	0.27 148	0.56 240	0.42 286	1.03 272	0.91 305	0.80 272	1.00 302	0.68 272	0.52 248	3.25 570	0.45 298	0.22 381	0.15 318	0.24 401	0.18 286	0.27 448	0.16 210

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 411	0.47 203	0.23 54	0.66 314	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 256	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 247	0.13 69

Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 208	0.49 383	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 256	0.66 146	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

rvit_0105_6	0.53 249	0.37 472	0.98 460	0.65 505	0.38 376	0.51 190	0.51 392	0.77 144	1.20 468	0.54 208	0.55 165	0.65 263	0.53 256	0.94 254	0.44 283	0.32 537	0.32 580	0.28 490	0.24 460	0.28 467	0.21 368

rvit_stereo_0075_2	0.64 341	0.46 517	1.05 487	0.66 511	0.66 554	0.53 208	0.48 371	1.20 350	1.12 407	0.76 259	0.92 277	0.78 302	0.53 256	1.03 286	0.59 384	0.37 571	0.28 550	0.40 588	0.31 554	0.37 533	0.32 519

MIM_Stereo	0.57 296	0.24 159	0.92 438	0.46 187	0.30 222	0.54 218	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 331	1.16 388	0.93 369	0.53 256	1.45 407	0.61 396	0.16 118	0.16 357	0.20 265	0.19 311	0.17 154	0.14 125

R-Stereo Train	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242

RAFT-Stereo	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

GMStereo_Zeroshot	0.67 369	0.61 578	1.01 471	0.64 491	0.37 354	0.84 423	0.35 184	1.05 286	1.12 407	1.12 376	1.06 333	1.27 482	0.54 263	1.19 334	0.59 384	0.32 537	0.17 389	0.31 520	0.18 286	0.52 598	0.22 388

raft_robust	0.68 373	0.30 336	0.64 246	0.52 321	0.26 118	0.54 218	0.35 184	1.33 379	1.24 489	1.16 410	1.07 337	0.60 245	0.54 263	3.58 580	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.16 210

dd	0.59 308	0.48 526	0.97 457	0.55 382	0.32 272	0.64 289	0.47 358	1.02 267	1.34 534	0.78 267	0.86 263	0.58 234	0.54 263	1.01 282	0.86 485	0.28 507	0.18 414	0.26 459	0.19 311	0.32 506	0.24 423

RAFT-345	0.84 465	0.25 193	0.66 263	0.50 268	0.27 148	0.54 218	0.42 286	0.83 183	1.11 403	1.32 497	2.34 615	0.86 339	0.54 263	5.72 624	0.47 319	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.17 262	0.17 154	0.16 210

rafts_anoy	0.52 237	0.29 314	0.59 221	0.59 435	0.50 471	0.53 208	0.40 264	1.11 317	1.03 360	0.84 286	0.83 257	0.68 272	0.54 263	0.72 166	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.26 492	0.21 339	0.18 269

CFNet-RSSM	0.54 264	0.24 159	0.70 291	0.48 235	0.28 175	0.60 266	0.27 92	1.49 420	1.14 422	1.06 350	0.93 280	1.08 425	0.54 263	0.70 158	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.14 125

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 186	0.43 119	0.23 54	0.50 170	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 271	0.77 186	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.12 21

WQFJX	0.51 235	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.87 617	0.75 362	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 271	0.95 257	0.60 392	0.17 176	0.19 432	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.18 269

DFGA-Net	0.72 388	0.40 491	1.40 551	0.52 321	0.45 442	0.83 414	0.44 322	1.28 375	1.08 386	0.99 326	1.19 401	0.70 282	0.55 271	2.14 508	1.16 537	0.18 225	0.16 357	0.24 401	0.23 446	0.27 448	0.25 435

MyStereo07	0.48 220	0.29 314	0.50 130	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 271	1.30 361	0.34 184	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 435	0.77 359	0.61 462	0.79 597	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 286	0.55 271	0.57 104	0.47 319	0.17 176	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.21 339	0.20 347

IPLG	0.69 375	0.27 253	0.97 457	0.51 300	0.43 426	0.79 388	0.33 160	1.21 352	1.06 375	1.30 483	1.10 353	0.52 196	0.55 271	3.16 568	0.63 404	0.16 118	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

Pruner-Stereo	0.62 322	0.29 314	0.70 291	0.61 462	0.31 250	0.63 285	0.43 308	1.17 332	0.99 343	1.53 559	1.08 342	0.95 381	0.55 271	1.35 377	0.51 345	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.21 339	0.23 408

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 197	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 278	0.81 207	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

Selective-IGEV-i1	0.66 358	0.27 253	0.86 399	0.54 357	0.33 294	1.01 473	0.78 527	1.75 495	1.18 454	0.88 295	1.19 401	1.19 457	0.56 278	0.98 269	0.54 365	0.19 273	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.20 347

Hybrid-DGEV-03	0.65 349	0.26 221	0.56 195	0.53 340	0.36 334	0.73 351	0.39 249	0.89 205	1.15 434	1.73 592	2.52 625	0.84 334	0.56 278	0.97 266	0.44 283	0.18 225	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.14 125

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 507	0.39 484	3.21 639	0.50 268	0.63 545	0.64 289	0.39 249	2.36 633	0.75 245	0.95 312	4.63 655	1.81 580	0.56 278	0.96 258	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.26 492	0.32 506	0.35 535

MyStereo06	0.61 318	0.28 279	0.95 449	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.78 510	0.67 221	1.03 345	1.12 366	1.13 448	0.56 278	0.78 193	0.41 259	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

knoymous	0.51 235	0.29 314	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 231	0.55 435	1.02 267	0.77 258	0.98 323	0.85 261	0.94 372	0.56 278	0.85 224	0.45 298	0.20 315	0.14 256	0.26 459	0.14 163	0.23 393	0.23 408

GMOStereo	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

error version	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-v	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-2	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

raft+_RVC	0.53 249	0.26 221	0.54 171	0.60 447	0.47 459	0.54 218	0.54 417	1.27 371	0.99 343	0.76 259	1.03 325	0.70 282	0.56 278	0.93 251	0.47 319	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.18 286	0.18 197	0.15 170

Gwc-CoAtRS	0.52 237	0.24 159	0.68 273	0.48 235	0.29 198	0.64 289	0.25 69	1.16 330	1.08 386	1.01 337	1.00 302	1.12 443	0.56 278	0.69 154	0.37 218	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.15 75	0.15 170

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 253	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 290	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 190	0.47 358	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 290	0.78 193	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

StereoVision	0.65 349	0.34 435	0.86 399	0.59 435	0.40 398	0.50 170	0.41 281	1.09 308	0.93 313	0.71 252	2.50 624	0.82 318	0.57 290	1.03 286	0.49 333	0.25 454	0.28 550	0.29 501	0.28 525	0.36 529	0.20 347

GANet-ADL	0.60 311	0.35 455	0.72 308	0.64 491	0.40 398	0.68 326	0.51 392	1.49 420	1.12 407	0.95 312	1.08 342	0.91 359	0.57 290	0.76 183	0.55 370	0.26 477	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.23 393	0.25 435

PFNet+	0.59 308	0.28 279	0.77 359	0.53 340	0.30 222	0.59 259	0.31 131	0.92 217	1.14 422	1.33 506	1.10 353	0.79 306	0.57 290	1.31 363	0.49 333	0.25 454	0.17 389	0.28 490	0.26 492	0.21 339	0.25 435

NF-Stereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.02 315	0.82 318	0.57 290	5.40 617	0.48 324	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

OCTAStereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.82 318	0.57 290	5.35 611	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

RE-Stereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

TVStereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

RAFT-RH_RVC	1.03 526	0.24 159	0.67 269	0.49 257	0.28 175	0.81 406	0.33 160	0.83 183	1.08 386	2.05 621	4.65 657	1.04 416	0.57 290	5.98 632	0.50 340	0.18 225	0.13 197	0.26 459	0.20 348	0.16 111	0.17 242

CRE-IMP	0.55 279	0.30 336	0.74 337	0.52 321	0.29 198	0.79 388	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 360	0.95 283	0.81 313	0.57 290	1.10 310	0.50 340	0.21 350	0.14 256	0.23 381	0.19 311	0.28 467	0.22 388

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 268	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 301	1.09 307	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 433	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 302	0.91 241	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

rvit_0105_4	0.56 288	0.38 479	1.06 491	0.66 511	0.38 376	0.53 208	0.53 411	0.84 189	1.17 447	0.56 217	0.61 181	0.72 286	0.59 302	0.98 269	0.45 298	0.32 537	0.33 585	0.29 501	0.25 474	0.29 478	0.23 408

DisPM	0.66 358	0.28 279	0.72 308	0.61 462	0.35 319	0.62 281	0.45 342	1.02 267	0.99 343	1.56 569	1.10 353	0.80 308	0.59 302	2.37 530	0.41 259	0.23 408	0.14 256	0.23 381	0.21 394	0.20 294	0.25 435

NRIStereo	0.60 311	0.29 314	0.69 285	0.53 340	0.28 175	0.63 285	0.33 160	1.08 307	0.87 289	1.14 394	0.87 268	0.91 359	0.59 302	2.24 519	0.49 333	0.20 315	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.21 339	0.17 242

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 248	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 306	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 228	0.24 159	0.56 195	0.51 300	0.30 222	0.50 170	0.54 417	0.91 214	1.03 360	0.84 286	0.69 216	0.54 208	0.60 306	1.16 327	0.33 169	0.18 225	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.15 170

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 306	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.14 125

UDGNet	0.72 388	1.17 638	0.80 378	0.77 580	0.41 408	0.77 377	0.38 232	0.97 248	1.34 534	0.81 277	0.88 270	0.71 285	0.60 306	1.21 338	0.54 365	0.52 617	0.19 432	1.02 651	0.26 492	0.71 627	0.31 512

GwcNet-ADL	0.64 341	0.31 371	0.79 372	0.56 398	0.41 408	0.60 266	0.58 458	1.41 399	1.26 497	1.08 354	1.13 371	0.91 359	0.60 306	1.04 292	0.78 457	0.27 493	0.18 414	0.18 187	0.18 286	0.25 421	0.29 489

Patchmatch Stereo++	0.55 279	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.12 317	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

HUI-Stereo	0.52 237	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	0.79 198	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

iGMRVC	0.56 288	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.52 420	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

iRAFT	0.55 279	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

NLCSM	0.52 237	0.28 279	0.55 186	0.52 321	0.74 579	0.72 346	0.46 350	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 316	1.32 367	0.70 428	0.19 273	0.20 452	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.20 347

MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 300	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 316	1.03 286	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.13 69

HHNet	0.62 322	0.26 221	0.63 239	0.43 119	0.45 442	0.50 170	0.58 458	1.07 301	1.01 352	1.25 459	2.23 610	0.70 282	0.61 316	1.07 301	0.47 319	0.20 315	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.30 502

PSM-adaLoss	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.82 318	0.61 316	1.06 297	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ROB_FTStereo	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.95 283	0.82 318	0.61 316	1.15 323	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

RAFT-IKP	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.59 259	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.61 316	1.22 339	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 218	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 322	0.68 153	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

PCWNet_CMD	0.66 358	0.32 387	0.88 420	0.49 257	0.37 354	0.78 382	0.40 264	1.42 401	1.31 523	1.16 410	1.31 448	1.25 474	0.62 322	0.89 238	0.57 377	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.19 311	0.40 550	0.25 435

BUS	0.74 411	0.32 387	0.68 273	0.54 357	0.44 435	2.34 627	0.42 286	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.03 412	0.62 322	0.91 241	0.70 428	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

NINENet	0.77 428	0.37 472	0.78 369	0.62 473	0.51 483	2.34 627	0.42 286	1.83 528	1.04 365	1.14 394	1.23 415	1.03 412	0.62 322	1.24 346	0.70 428	0.28 507	0.23 511	0.31 520	0.21 394	0.26 434	0.25 435

sAnonymous2	0.55 279	0.56 558	1.46 568	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 632	0.56 606

CroCo_RVC	0.55 279	0.56 558	1.46 568	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 632	0.56 606

rvit_0105_5	0.58 303	0.39 484	1.05 487	0.66 511	0.37 354	0.58 248	0.56 443	0.94 232	1.18 454	0.64 239	0.68 211	0.75 292	0.63 328	0.88 233	0.50 340	0.32 537	0.32 580	0.30 514	0.27 504	0.28 467	0.25 435

CFNet_ucs	0.70 379	0.33 410	0.88 420	0.50 268	0.43 426	0.74 356	0.44 322	1.60 456	1.29 513	1.22 441	1.54 525	1.09 435	0.63 328	0.99 276	0.59 384	0.25 454	0.20 452	0.37 574	0.21 394	0.40 550	0.28 482

MSMDNet	0.66 358	0.32 387	0.87 411	0.49 257	0.37 354	0.79 388	0.40 264	1.43 407	1.31 523	1.15 400	1.31 448	1.24 470	0.63 328	0.88 233	0.57 377	0.21 350	0.16 357	0.26 459	0.19 311	0.39 546	0.24 423

DN-CSS_ROB	0.64 341	0.32 387	1.05 487	0.55 382	0.40 398	0.54 218	0.45 342	1.21 352	0.93 313	1.03 345	1.47 506	0.69 278	0.63 328	1.76 471	0.49 333	0.18 225	0.14 256	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.20 347

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 388	0.46 187	0.22 42	0.46 115	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 332	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 339	0.14 125

Selective-IGEV-i16pc	2.07 629	0.29 314	19.83 683	0.53 340	0.39 387	2.74 642	1.51 631	1.13 324	1.28 508	0.80 272	1.21 408	1.06 418	0.64 332	7.77 665	0.79 463	0.40 582	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.22 365	0.23 408

DDVS	0.78 436	0.41 498	0.94 445	0.60 447	0.43 426	1.30 533	0.43 308	1.40 398	0.91 305	1.20 432	1.15 383	1.43 512	0.64 332	2.18 514	0.89 490	0.28 507	0.22 498	0.26 459	0.23 446	0.31 497	0.33 525

MyStereo8	0.65 349	0.29 314	1.00 467	0.58 422	0.49 464	0.91 437	0.35 184	1.18 337	1.31 523	1.16 410	1.27 431	0.90 356	0.64 332	0.72 166	0.95 503	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.18 286	0.22 365	0.26 459

CFNet_pseudo	0.66 358	0.32 387	0.86 399	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.24 470	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.33 544	0.19 311	0.36 529	0.25 435

ARAFT	0.77 428	0.36 465	1.49 575	0.51 300	0.31 250	0.90 433	0.82 542	1.90 548	1.06 375	1.62 581	1.24 417	1.02 407	0.64 332	1.84 478	0.50 340	0.18 225	0.14 256	0.28 490	0.27 504	0.17 154	0.16 210

ccs_rob	0.66 358	0.33 410	0.86 399	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.23 468	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.35 563	0.20 348	0.37 533	0.25 435

MLCV	0.72 388	0.34 435	1.10 506	0.51 300	0.23 54	0.91 437	0.39 249	1.33 379	1.23 483	1.46 544	1.55 527	1.01 405	0.64 332	1.95 491	0.80 468	0.18 225	0.12 100	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.17 242

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 281	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 340	0.54 90	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

iRaft-Stereo_20w	0.65 349	0.31 371	1.00 467	0.47 203	0.34 315	0.73 351	0.30 119	2.96 653	0.70 233	1.15 400	1.14 375	0.76 296	0.65 340	1.11 313	0.38 230	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.18 269

AdaStereo	0.70 379	0.43 505	0.75 341	0.73 566	0.37 354	0.92 444	0.53 411	1.85 533	1.18 454	1.12 376	1.23 415	1.07 424	0.65 340	0.96 258	0.63 404	0.31 530	0.15 318	0.32 535	0.21 394	0.29 478	0.22 388
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.
GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 305	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 343	0.62 128	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

IPLGR	0.58 303	0.27 253	1.14 516	0.48 235	0.28 175	0.65 305	0.33 160	1.22 360	1.13 419	1.18 424	1.05 331	0.69 278	0.66 343	0.96 258	0.52 352	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.18 269

IGEV_i1	0.66 358	0.29 314	0.89 426	0.55 382	0.28 175	0.92 444	0.60 472	1.98 571	0.83 276	1.00 331	1.04 328	1.09 435	0.68 345	1.29 359	0.62 399	0.20 315	0.17 389	0.21 304	0.17 262	0.21 339	0.21 368

11t1	0.52 237	0.28 279	0.68 273	0.51 300	0.28 175	0.83 414	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 286	0.74 235	0.68 272	0.68 345	0.91 241	0.57 377	0.21 350	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

RAFT_CTSACE	0.63 329	0.26 221	0.88 420	0.55 382	0.51 483	0.71 343	0.44 322	0.80 163	0.97 331	0.97 318	1.84 581	1.18 456	0.68 345	1.47 413	0.36 207	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.20 294	0.14 125

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 264	0.25 193	0.68 273	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 394	1.32 497	1.60 541	0.80 308	0.68 345	0.67 150	0.39 241	0.13 26	0.10 9	0.18 187	0.17 262	0.17 154	0.13 69

FACV-RUCA	0.63 329	0.34 435	0.82 383	0.62 473	0.65 550	0.81 406	0.41 281	1.44 408	1.07 380	0.86 293	1.14 375	0.61 250	0.69 349	0.80 201	0.53 359	0.28 507	0.19 432	0.47 605	0.21 394	0.35 522	0.25 435

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 272	0.56 443	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 349	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

OMP-Stereo	0.94 494	0.33 410	0.72 308	0.90 621	0.31 250	0.49 155	0.36 199	1.16 330	1.06 375	1.58 575	1.12 366	1.46 522	0.69 349	6.94 649	0.49 333	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.18 286	0.20 294	0.14 125

PFNet	0.91 487	0.26 221	1.10 506	0.63 482	0.32 272	0.64 289	0.56 443	1.17 332	0.99 343	1.47 545	1.08 342	0.98 391	0.69 349	6.62 641	0.54 365	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.19 311	0.20 294	0.17 242

Anonymous3	0.61 318	0.44 508	1.11 508	0.59 435	0.49 464	0.93 449	0.65 488	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 263	0.69 349	1.06 297	0.53 359	0.35 563	0.30 566	0.26 459	0.26 492	0.31 497	0.27 470

MultiAttention	4.51 667	0.33 410	0.82 383	0.73 566	0.45 442	30.98 702	4.50 685	2.18 615	1.40 565	1.61 577	2.41 619	2.43 626	0.70 354	38.42 706	1.36 563	0.22 381	0.15 318	0.29 501	0.30 546	0.47 582	0.43 572

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 588	0.42 65	0.64 491	0.29 198	0.48 138	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 354	1.15 323	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

rvit_0105_3	0.63 329	0.44 508	1.08 500	0.72 558	0.40 398	0.64 289	0.71 510	1.03 272	1.17 447	0.82 281	0.70 221	0.80 308	0.70 354	0.91 241	0.56 374	0.35 563	0.34 586	0.34 554	0.32 562	0.27 448	0.28 482

x	0.54 264	0.31 371	0.61 229	0.47 203	0.30 222	0.67 319	0.47 358	1.53 438	0.79 266	0.81 277	0.83 257	0.78 302	0.70 354	0.70 158	0.62 399	0.21 350	0.19 432	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.20 347

RAFT+CT+SA	0.58 303	0.29 314	0.60 224	0.66 511	0.37 354	0.42 85	0.55 435	1.27 371	1.03 360	0.70 249	1.22 411	0.60 245	0.70 354	1.64 445	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.22 423	0.21 339	0.18 269

G2L-ROB	0.73 406	0.25 193	0.76 351	0.54 357	0.39 387	0.95 454	0.66 493	1.66 473	1.09 394	1.24 454	1.02 315	1.64 558	0.71 359	1.63 443	1.02 515	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.20 294	0.22 388

test_sample3	0.68 373	0.32 387	0.88 420	0.52 321	0.30 222	0.97 464	0.52 403	1.86 536	1.15 434	1.08 354	1.11 359	0.88 347	0.71 359	1.17 331	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.25 440	0.25 474	0.25 421	0.25 435

AFF-stereo	0.58 303	0.25 193	0.64 246	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 422	1.17 419	1.60 541	1.10 438	0.71 359	0.97 266	0.43 280	0.13 26	0.11 38	0.19 212	0.19 311	0.17 154	0.14 125

G2L-Stereo_test	0.73 406	0.27 253	0.74 337	0.49 257	0.40 398	0.90 433	0.81 540	1.53 438	1.14 422	1.28 468	1.27 431	1.52 536	0.72 362	1.62 441	0.94 499	0.19 273	0.14 256	0.16 96	0.15 187	0.18 197	0.19 313

G2L-Stereo	0.80 443	0.32 387	0.95 449	0.60 447	0.42 414	0.78 382	0.69 505	1.50 424	1.09 394	1.33 506	1.14 375	1.45 519	0.72 362	2.45 535	1.10 528	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.21 394	0.20 294	0.26 459

ICVP	0.63 329	0.33 410	0.57 208	0.61 462	0.40 398	0.80 397	0.58 458	1.61 459	0.89 296	0.90 298	1.24 417	0.88 347	0.73 364	0.72 166	0.88 487	0.29 518	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.24 408	0.27 470
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DeepPruner_ROB	0.74 411	0.48 526	0.87 411	0.57 416	0.44 435	0.79 388	0.54 417	1.73 487	0.96 324	1.38 524	1.27 431	1.24 470	0.73 364	1.43 402	0.73 440	0.34 556	0.28 550	0.27 475	0.26 492	0.31 497	0.31 512

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 171	0.47 203	0.37 354	0.74 356	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 366	0.98 269	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.14 125

BSDual-CNN	0.71 386	0.32 387	0.68 273	0.54 357	0.44 435	1.27 528	0.65 488	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

psmg	0.72 388	0.32 387	0.68 273	0.50 268	0.44 435	1.48 561	0.75 519	1.94 562	0.98 336	1.21 436	1.33 457	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.19 432	0.25 440	0.25 474	0.23 393	0.22 388

test_sample4	0.69 375	0.33 410	0.91 433	0.51 300	0.30 222	0.92 444	0.52 403	1.87 539	1.15 434	1.14 394	1.18 394	0.87 343	0.75 369	1.18 333	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.26 492	0.26 434	0.25 435

mmm	0.63 329	0.35 455	0.72 308	0.51 300	0.30 222	0.86 427	0.54 417	1.59 452	0.86 284	1.07 353	1.38 478	0.79 306	0.75 369	0.91 241	0.58 381	0.22 381	0.18 414	0.29 501	0.25 474	0.25 421	0.23 408

DCANet-4	0.54 264	0.26 221	1.07 496	0.42 103	0.24 75	0.48 138	0.36 199	0.99 254	1.30 519	1.10 368	1.02 315	0.56 224	0.75 369	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

Sa-1000	0.72 388	0.29 314	0.76 351	0.59 435	0.30 222	0.73 351	0.37 224	1.62 463	1.33 531	1.28 468	2.04 601	0.86 339	0.75 369	1.84 478	0.38 230	0.19 273	0.14 256	0.25 440	0.23 446	0.20 294	0.16 210

dad	0.86 474	0.66 587	1.06 491	0.56 398	0.37 354	0.76 370	0.44 322	1.17 332	1.50 584	1.44 540	1.27 431	1.34 500	0.75 369	2.52 543	0.84 480	0.42 591	0.27 543	0.83 641	0.26 492	0.41 553	0.29 489

IIG-Stereo	0.96 497	0.31 371	0.72 308	0.88 617	0.33 294	0.61 272	0.26 82	1.19 348	1.03 360	1.69 589	1.37 473	1.46 522	0.75 369	6.96 651	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.23 381	0.18 286	0.20 294	0.14 125

DMCA	0.67 369	0.34 435	0.90 430	0.51 300	0.44 435	0.86 427	0.47 358	1.42 401	1.02 356	1.17 419	1.12 366	1.23 468	0.75 369	0.78 193	0.95 503	0.25 454	0.19 432	0.27 475	0.19 311	0.24 408	0.27 470

NOSS_ROB	1.26 564	0.46 517	0.62 236	0.56 398	0.38 376	1.06 486	0.78 527	1.73 487	1.40 565	1.01 337	1.43 491	1.10 438	0.75 369	10.62 686	0.65 409	0.45 603	0.43 620	0.48 607	0.45 609	0.44 570	0.41 561

AASNet	0.76 426	0.35 455	0.91 433	0.79 584	0.81 604	1.14 501	0.56 443	2.02 583	1.08 386	1.22 441	1.24 417	0.93 369	0.76 377	0.77 186	1.16 537	0.27 493	0.23 511	0.24 401	0.20 348	0.28 467	0.24 423

HCRNet	0.70 379	0.39 484	0.73 320	0.60 447	0.59 532	0.76 370	0.35 184	1.22 360	1.13 419	1.02 341	0.99 298	1.02 407	0.76 377	2.19 516	0.70 428	0.28 507	0.19 432	0.28 490	0.23 446	0.25 421	0.23 408

iResNet	0.75 420	0.40 491	1.36 549	0.67 523	0.29 198	0.92 444	0.59 467	1.52 432	1.25 492	1.28 468	1.48 511	0.94 372	0.76 377	1.62 441	0.78 457	0.18 225	0.14 256	0.18 187	0.15 187	0.22 365	0.23 408

ISRNet	0.80 443	0.33 410	1.07 496	0.81 590	0.66 554	0.60 266	0.34 174	1.19 348	1.13 419	1.59 576	1.53 520	1.35 501	0.77 380	1.27 353	0.94 499	0.39 579	0.34 586	0.43 595	0.38 592	0.34 519	0.49 592

rvit_105_1	0.72 388	0.52 543	1.01 471	0.78 582	0.49 464	0.75 362	0.87 556	1.12 320	1.18 454	0.99 326	0.79 250	0.90 356	0.77 380	1.26 350	0.75 446	0.41 587	0.36 602	0.36 571	0.41 599	0.30 488	0.33 525

xx1	0.67 369	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 656	0.58 221	0.79 250	0.95 381	0.77 380	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

Selective-RAFT	0.52 237	0.28 279	0.79 372	0.55 382	0.27 148	0.91 437	0.33 160	0.80 163	0.88 293	0.58 221	0.63 188	0.81 313	0.77 380	1.29 359	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.17 242

TestStereo1	0.63 329	0.28 279	0.75 341	0.76 577	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

qqq	0.57 296	0.34 435	0.71 302	0.47 203	0.27 148	0.64 289	0.62 479	1.42 401	0.78 262	0.80 272	0.92 277	0.95 381	0.77 380	0.88 233	0.59 384	0.21 350	0.20 452	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

SA-5K	0.63 329	0.28 279	0.75 341	0.76 577	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

CCAANet	0.60 311	0.24 159	0.61 229	0.47 203	0.42 414	0.94 450	0.59 467	1.20 350	0.84 280	0.70 249	1.16 388	1.02 407	0.77 380	1.30 361	0.65 409	0.20 315	0.15 318	0.19 212	0.19 311	0.18 197	0.18 269

test_sample5	0.69 375	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.11 374	1.25 421	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

DualNet	0.70 379	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.14 394	1.33 457	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

SFCPSM	0.70 379	0.28 279	1.02 478	0.51 300	0.38 376	1.37 543	0.66 493	2.00 575	1.03 360	1.17 419	1.21 408	0.82 318	0.78 388	1.03 286	0.53 359	0.21 350	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.21 339	0.19 313

AANet_RVC	1.16 556	0.52 543	1.49 575	0.65 505	0.45 442	0.75 362	0.69 505	1.42 401	1.55 592	1.34 510	1.87 586	1.53 537	0.78 388	7.43 659	1.38 565	0.25 454	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.22 365	0.26 459

test_sample6	0.71 386	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.82 408	0.58 458	1.79 516	1.15 434	1.14 394	1.33 457	0.91 359	0.79 392	1.31 363	0.74 441	0.27 493	0.21 476	0.27 475	0.29 537	0.28 467	0.27 470

MIPNet	0.56 288	0.28 279	0.94 445	0.49 257	0.33 294	0.66 314	0.38 232	1.35 386	1.08 386	1.06 350	0.92 277	0.60 245	0.79 392	0.73 171	0.52 352	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

pcwnet_v2	0.97 503	0.37 472	4.33 647	0.62 473	0.54 502	0.79 388	0.45 342	2.02 583	1.58 594	1.42 539	1.64 552	1.09 435	0.79 392	1.24 346	0.67 420	0.32 537	0.25 529	0.29 501	0.27 504	0.37 533	0.35 535

GES	0.66 358	0.34 435	0.90 430	0.59 435	0.38 376	0.94 450	0.57 454	2.11 597	0.86 284	1.02 341	1.11 359	0.66 267	0.79 392	0.99 276	0.61 396	0.27 493	0.19 432	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.30 502

111	0.60 311	0.23 133	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.72 346	0.42 286	1.18 337	1.41 571	0.80 272	1.38 478	1.10 438	0.79 392	0.96 258	0.58 381	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.19 313

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 540	1.02 625	1.00 467	0.82 598	0.67 558	1.93 605	0.93 572	1.62 463	1.11 403	1.15 400	1.25 421	1.50 531	0.79 392	1.96 492	0.76 449	1.89 660	0.34 586	0.79 640	0.36 587	1.25 649	0.83 635

xyz-stereo-finetune2	0.58 303	0.27 253	0.57 208	0.40 73	0.24 75	1.09 495	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 234	0.80 398	2.47 540	0.80 468	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.16 111	0.17 242

MyStereo05	0.66 358	0.28 279	1.07 496	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.34 384	1.41 571	1.15 400	0.91 275	0.77 298	0.80 398	1.41 401	0.63 404	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

RCA-Stereo	0.50 233	0.23 133	0.58 215	0.48 235	0.33 294	0.55 231	0.45 342	0.97 248	1.38 555	0.68 246	1.05 331	0.63 257	0.80 398	0.59 109	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

HITNet	0.65 349	0.40 491	0.77 359	0.48 235	0.24 75	1.05 483	0.49 383	1.76 502	1.02 356	1.18 424	1.18 394	0.89 355	0.80 398	0.85 224	0.79 463	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.17 262	0.29 478	0.15 170
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
coex_refinement	0.80 443	0.28 279	0.73 320	0.70 546	0.51 483	0.95 454	0.60 472	1.78 510	1.23 483	1.36 515	1.37 473	1.82 583	0.81 402	1.32 367	1.13 534	0.26 477	0.17 389	0.19 212	0.20 348	0.24 408	0.25 435

tt1	0.62 322	0.32 387	0.51 140	0.54 357	0.26 118	1.16 509	0.48 371	0.95 237	2.47 642	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 402	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.15 187	0.19 247	0.20 347

hknet	0.77 428	0.32 387	0.95 449	0.54 357	0.38 376	1.27 528	0.65 488	2.16 607	1.07 380	1.20 432	1.11 359	1.59 546	0.81 402	1.37 384	0.66 415	0.22 381	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

GMM-Stereo	0.74 411	0.25 193	0.59 221	0.54 357	0.34 315	0.72 346	0.99 585	1.01 265	0.87 289	1.36 515	1.78 574	1.12 443	0.81 402	2.09 504	0.46 312	0.18 225	0.12 100	0.25 440	0.25 474	0.20 294	0.85 637

raftrobust	0.52 237	0.25 193	0.56 195	0.65 505	0.52 495	0.49 155	0.34 174	0.98 252	0.91 305	1.30 483	0.87 268	0.63 257	0.81 402	0.78 193	0.41 259	0.19 273	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 210

ffm	0.72 388	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 642	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

ff1	1.37 576	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 642	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

mmx	1.39 579	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

xxx	1.39 579	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

gwcnet-sp	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

scenet	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

ssnet	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

DMCA-RVC	0.74 411	0.40 491	1.27 535	0.66 511	0.49 464	0.77 377	0.47 358	1.35 386	1.01 352	1.53 559	1.01 307	1.29 488	0.82 407	1.31 363	0.78 457	0.27 493	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.32 506	0.24 423

PSMNet-RUCA	1.02 523	0.97 620	1.44 561	1.23 645	1.10 635	1.40 550	0.62 479	1.69 478	1.38 555	0.94 310	1.53 520	0.97 389	0.83 415	1.17 331	0.93 497	0.69 639	0.34 586	0.99 649	0.60 636	0.97 637	0.64 623

test_sample2	0.62 322	0.29 314	0.74 337	0.50 268	0.28 175	0.80 397	0.61 476	1.61 459	1.00 349	0.88 295	0.99 298	0.94 372	0.83 415	1.16 327	0.51 345	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.22 388

CSP-Net	0.97 503	0.38 479	0.83 388	0.53 340	0.41 408	1.63 574	0.77 525	2.00 575	1.05 370	1.25 459	1.20 406	1.33 496	0.83 415	4.93 605	0.85 483	0.32 537	0.22 498	0.20 265	0.20 348	0.23 393	0.25 435

PS-NSSS	0.99 509	0.58 565	0.93 440	0.58 422	0.57 515	0.91 437	0.80 537	1.81 522	1.14 422	1.14 394	1.67 559	1.00 398	0.83 415	4.62 596	0.78 457	0.37 571	0.31 572	0.52 614	0.32 562	0.45 574	0.38 552

CASS	0.65 349	0.34 435	0.72 308	0.56 398	0.27 148	0.78 382	0.42 286	1.59 452	0.86 284	1.30 483	1.25 421	0.87 343	0.84 419	0.84 218	0.54 365	0.35 563	0.19 432	0.26 459	0.21 394	0.28 467	0.42 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UPFNet	0.80 443	0.32 387	0.90 430	0.59 435	0.74 579	1.26 527	0.80 537	1.52 432	1.10 401	1.30 483	1.12 366	1.30 489	0.84 419	1.67 451	1.09 525	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.23 446	0.25 421	0.18 269

iResNet_ROB	0.77 428	0.30 336	0.99 461	0.57 416	0.36 334	0.83 414	0.36 199	2.33 629	1.58 594	1.27 466	1.30 442	1.25 474	0.84 419	1.65 446	0.79 463	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 470

HH	0.63 329	0.30 336	0.77 359	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 555	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

HanStereo	0.63 329	0.30 336	0.77 359	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 555	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

RAFT_R40	0.83 460	0.28 279	0.73 320	0.59 435	0.31 250	0.69 332	0.44 322	1.10 311	0.95 319	1.47 545	1.10 353	1.00 398	0.85 422	5.53 619	0.46 312	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.20 348	0.23 393	0.18 269

xxxx	1.51 589	0.28 279	0.68 273	0.54 357	0.28 175	1.16 509	0.44 322	2.19 616	1.29 513	1.09 360	1.36 471	1.22 463	0.85 422	1.79 474	15.70 689	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.20 348	0.22 365	0.23 408

FENet	0.60 311	0.28 279	0.63 239	0.54 357	0.33 294	0.83 414	0.38 232	1.27 371	1.07 380	1.00 331	0.86 263	0.99 397	0.85 422	0.96 258	0.68 424	0.22 381	0.15 318	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.23 408

ACVNet	0.63 329	0.31 371	0.54 171	0.54 357	0.36 334	0.80 397	0.46 350	1.37 389	1.07 380	0.93 305	1.30 442	1.08 425	0.85 422	0.80 201	0.94 499	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.18 269

GwcNet-RSSM	0.77 428	0.32 387	1.01 471	0.62 473	0.54 502	0.78 382	0.51 392	1.73 487	1.20 468	1.09 360	1.37 473	1.46 522	0.85 422	1.53 424	1.09 525	0.25 454	0.18 414	0.23 381	0.24 460	0.20 294	0.19 313

STTStereo	0.78 436	0.50 536	1.22 525	0.64 491	0.54 502	0.89 430	0.54 417	1.44 408	1.11 403	1.38 524	1.09 347	1.27 482	0.85 422	1.43 402	0.83 477	0.29 518	0.27 543	0.33 544	0.39 594	0.32 506	0.30 502

ITSA-stereo	0.82 454	0.36 465	0.82 383	0.54 357	0.31 250	0.80 397	0.47 358	2.17 613	1.67 601	1.13 391	1.13 371	0.94 372	0.86 430	2.46 538	1.00 513	0.26 477	0.23 511	0.28 490	0.27 504	0.28 467	0.36 541

H2IRNET	0.56 288	0.26 221	0.66 263	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 447	0.61 233	1.28 437	1.08 425	0.86 430	0.99 276	0.63 404	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.25 474	0.21 339	0.18 269

MyStereo04	0.67 369	0.29 314	1.07 496	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.50 424	1.40 565	0.91 302	0.91 275	0.74 289	0.86 430	1.52 420	0.62 399	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

test_xeample	1.45 585	0.28 279	0.65 253	0.51 300	0.28 175	0.94 450	0.59 467	2.14 602	1.29 513	1.24 454	1.51 518	0.88 347	0.86 430	1.46 409	15.10 686	0.22 381	0.20 452	0.22 340	0.20 348	0.22 365	0.22 388

CFNet	0.96 497	0.36 465	1.01 471	0.62 473	0.42 414	0.99 470	0.47 358	1.90 548	1.32 527	0.99 326	1.39 482	1.10 438	0.86 430	5.58 622	0.79 463	0.23 408	0.17 389	0.28 490	0.27 504	0.26 434	0.21 368

UGAM	1.14 550	0.27 253	0.95 449	0.53 340	0.42 414	0.70 339	0.72 513	0.95 237	1.32 527	0.98 323	1.48 511	1.78 579	0.87 435	9.65 682	0.87 486	0.21 350	0.18 414	0.30 514	0.24 460	0.19 247	0.16 210

CoDeX	0.73 406	0.29 314	0.93 440	0.54 357	0.36 334	1.14 501	0.61 476	2.34 632	1.17 447	1.16 410	1.25 421	0.91 359	0.87 435	1.33 371	0.64 408	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.18 269

SST-Stereo	0.83 460	0.28 279	0.72 308	0.59 435	0.31 250	0.72 346	0.26 82	1.09 308	0.86 284	1.47 545	1.10 353	1.00 398	0.87 435	5.73 625	0.45 298	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.23 393	0.18 269

cf-r	0.73 406	0.30 336	0.77 359	0.55 382	0.63 545	0.78 382	0.48 371	1.79 516	1.15 434	1.13 391	1.26 428	1.43 512	0.87 435	1.40 399	0.85 483	0.25 454	0.18 414	0.22 340	0.23 446	0.19 247	0.19 313

FADNet_RVC	0.83 460	0.51 539	1.83 602	0.54 357	0.42 414	1.19 516	0.46 350	1.51 430	1.09 394	0.89 297	1.24 417	0.91 359	0.87 435	2.11 506	1.11 531	0.27 493	0.22 498	0.31 520	0.28 525	0.43 564	0.38 552

ACVNet-DCA	0.56 288	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

1test111	0.54 264	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	0.88 233	0.59 384	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

cc1	0.64 341	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 656	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.19 247	0.19 313

FINET	0.97 503	0.54 549	1.60 583	0.63 482	0.79 597	1.08 489	1.07 597	1.56 448	2.20 635	1.15 400	1.49 513	0.94 372	0.88 440	2.32 526	1.05 517	0.42 591	0.35 597	0.32 535	0.28 525	0.43 564	0.38 552

delet	0.85 469	0.32 387	0.95 449	0.65 505	0.66 554	1.64 576	0.84 546	1.75 495	1.35 543	1.32 497	1.30 442	1.30 489	0.88 440	1.68 456	1.10 528	0.21 350	0.21 476	0.24 401	0.24 460	0.21 339	0.21 368

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 440	0.43 505	1.05 487	0.64 491	0.58 524	0.95 454	0.53 411	1.53 438	1.18 454	1.37 518	1.15 383	1.43 512	0.88 440	1.61 440	0.84 480	0.25 454	0.22 498	0.27 475	0.27 504	0.29 478	0.29 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 484	0.52 543	1.17 520	0.72 558	0.61 538	1.27 528	1.12 602	1.76 502	1.12 407	1.09 360	1.28 437	1.45 519	0.89 446	1.65 446	1.42 577	0.33 546	0.25 529	0.37 574	0.39 594	0.35 522	0.29 489

DispNO	0.93 492	0.30 336	1.34 548	0.55 382	0.55 508	0.89 430	0.49 383	1.48 418	1.21 474	1.17 419	1.27 431	1.19 457	0.90 447	5.23 609	0.74 441	0.22 381	0.17 389	0.24 401	0.21 394	0.19 247	0.20 347

test_5	0.65 349	0.30 336	0.75 341	0.67 523	0.50 471	0.92 444	0.52 403	1.39 396	1.12 407	0.76 259	1.11 359	1.00 398	0.90 447	1.53 424	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.23 381	0.22 423	0.21 339	0.19 313

StereoDRNet-Refined	0.80 443	0.41 498	0.88 420	0.62 473	0.42 414	1.33 538	0.48 371	1.52 432	1.17 447	1.45 542	1.44 496	1.44 517	0.90 447	1.26 350	1.24 546	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.24 460	0.25 421	0.28 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.85 469	0.29 314	0.91 433	0.53 340	0.43 426	0.49 155	0.68 501	0.99 254	0.87 289	0.79 270	1.34 464	1.46 522	0.91 450	5.11 606	1.11 531	0.17 176	0.14 256	0.22 340	0.18 286	0.20 294	0.20 347

BEATNet_4x	0.73 406	0.49 529	1.17 520	0.53 340	0.26 118	1.03 480	0.55 435	1.82 523	1.06 375	1.21 436	1.22 411	0.96 387	0.91 450	1.01 282	1.06 519	0.21 350	0.14 256	0.24 401	0.19 311	0.37 533	0.21 368

DLCB_ROB	0.86 474	0.40 491	0.78 369	0.68 536	0.54 502	1.11 496	0.84 546	1.49 420	1.23 483	1.64 585	1.65 554	1.70 567	0.91 450	1.70 458	1.05 517	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.27 504	0.27 448	0.24 423

DualNet (step1)	0.83 460	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.57 626	0.28 550	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

test_sample9	1.86 618	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	2.27 523	7.92 669	0.57 626	12.61 702	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

test_sample7	0.74 411	0.37 472	0.76 351	0.52 321	0.35 319	0.91 437	0.67 497	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.31 530	0.28 550	0.32 535	0.31 554	0.33 515	0.29 489

ssnet_v2	0.88 479	0.36 465	1.02 478	0.62 473	0.38 376	1.32 536	0.97 580	2.07 593	1.34 534	1.37 518	1.18 394	1.54 538	0.92 453	1.10 310	1.65 594	0.30 523	0.27 543	0.30 514	0.28 525	0.27 448	0.26 459

GEStereo_RVC	0.90 484	0.37 472	0.99 461	0.64 491	0.50 471	0.95 454	0.79 531	2.42 639	1.17 447	1.16 410	1.11 359	1.26 478	0.92 453	3.24 569	0.90 493	0.29 518	0.19 432	0.23 381	0.20 348	0.27 448	0.29 489

DCANet	0.54 264	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.36 199	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	0.92 453	0.81 207	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

acv_ft	0.75 420	0.31 371	0.95 449	0.70 546	0.86 615	1.24 524	0.53 411	1.44 408	1.07 380	1.24 454	1.30 442	1.08 425	0.92 453	0.80 201	1.34 559	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.21 339	0.18 269

FADNet-RVC	0.88 479	0.67 588	1.93 606	0.60 447	0.48 460	0.91 437	0.60 472	1.71 485	1.18 454	0.90 298	0.96 286	1.36 502	0.92 453	2.25 521	1.17 540	0.30 523	0.29 561	0.32 535	0.32 562	0.41 553	0.35 535

iResNetv2_ROB	0.80 443	0.37 472	1.71 591	0.56 398	0.37 354	0.94 450	0.64 486	1.73 487	1.34 534	1.23 447	1.42 487	1.26 478	0.92 453	1.85 481	0.56 374	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.14 163	0.24 408	0.19 313

AACVNet	0.86 474	0.35 455	0.79 372	0.82 598	0.39 387	0.76 370	0.49 383	1.61 459	0.81 270	1.08 354	1.33 457	1.30 489	0.93 462	4.34 591	0.74 441	0.25 454	0.21 476	0.28 490	0.22 423	0.29 478	0.25 435

RAFT	0.64 341	0.30 336	0.73 320	0.59 435	0.33 294	0.68 326	0.58 458	1.04 278	0.76 254	1.08 354	1.19 401	1.65 561	0.93 462	1.06 297	0.56 374	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.24 460	0.22 365	0.17 242

HSM-Net_RVC	0.87 478	0.29 314	0.53 159	0.53 340	0.30 222	1.15 507	0.55 435	3.57 662	1.28 508	1.53 559	1.74 568	1.68 564	0.93 462	1.49 415	0.77 455	0.22 381	0.17 389	0.19 212	0.18 286	0.20 294	0.19 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.69 375	0.35 455	0.49 119	0.64 491	0.39 387	0.85 426	0.58 458	1.75 495	1.14 422	0.97 318	1.19 401	1.17 453	0.93 462	0.99 276	0.62 399	0.28 507	0.20 452	0.34 554	0.31 554	0.32 506	0.27 470

SGM-Forest	1.24 561	0.38 479	0.60 224	0.52 321	0.37 354	1.56 569	1.30 619	1.65 468	1.36 547	2.11 624	1.79 575	1.63 555	0.93 462	7.48 661	0.95 503	0.36 567	0.37 604	0.39 583	0.34 578	0.37 533	0.32 519
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ToySt	0.66 358	0.33 410	1.23 526	0.51 300	0.33 294	0.86 427	0.68 501	1.10 311	0.97 331	0.84 286	1.08 342	1.25 474	0.94 467	1.01 282	0.74 441	0.19 273	0.19 432	0.24 401	0.24 460	0.27 448	0.23 408

HBP-ISP	0.96 497	0.58 565	0.72 308	0.61 462	0.46 454	1.64 576	0.76 522	1.86 536	1.28 508	1.30 483	1.53 520	0.86 339	0.94 467	3.27 571	0.69 427	0.45 603	0.44 623	0.54 620	0.48 616	0.47 582	0.40 556

SACVNet	0.85 469	0.46 517	0.85 393	0.81 590	0.56 511	0.80 397	0.79 531	1.68 476	1.12 407	1.34 510	1.33 457	1.25 474	0.94 467	2.39 532	0.76 449	0.34 556	0.26 535	0.31 520	0.29 537	0.35 522	0.44 575

DeepStereo_RVC	0.55 279	0.29 314	0.72 308	0.51 300	0.30 222	0.59 259	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 410	0.93 280	0.83 325	0.94 467	0.96 258	0.54 365	0.21 350	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.24 408	0.24 423

222	1.61 599	0.29 314	0.67 269	0.56 398	0.29 198	1.06 486	0.42 286	2.17 613	1.31 523	1.31 493	1.52 519	0.92 367	0.94 467	1.76 471	17.65 690	0.24 426	0.20 452	0.21 304	0.19 311	0.22 365	0.23 408

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 388	0.35 455	1.70 589	0.49 257	0.56 511	0.63 285	0.38 232	2.41 638	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 583	0.95 472	0.93 251	0.43 280	0.20 315	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.28 467	0.26 459

test_sample1	0.61 318	0.29 314	0.75 341	0.50 268	0.31 250	0.76 370	0.48 371	1.59 452	0.84 280	0.90 298	0.94 282	0.88 347	0.95 472	1.16 327	0.67 420	0.22 381	0.18 414	0.20 265	0.19 311	0.21 339	0.21 368

SMFormer	0.75 420	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.24 423

tta	0.75 420	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.18 197	0.18 269

qqq1	0.72 388	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

fff1	0.72 388	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

SA	0.66 358	0.30 336	0.82 383	0.61 462	0.30 222	0.58 248	0.38 232	1.44 408	1.30 519	0.96 314	1.36 471	0.66 267	0.95 472	1.85 481	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.25 440	0.23 446	0.21 339	0.17 242

SDNR	1.62 600	0.51 539	2.17 617	0.53 340	0.56 511	3.80 661	0.45 342	1.54 441	1.29 513	1.33 506	2.41 619	1.08 425	0.96 479	11.18 687	1.16 537	0.66 637	0.63 651	0.43 595	0.32 562	0.64 618	0.67 625

PSMNet-ADL	0.72 388	0.35 455	0.62 236	0.69 540	0.46 454	1.14 501	0.44 322	1.37 389	1.01 352	0.83 283	1.17 392	1.33 496	0.96 479	1.43 402	0.95 503	0.33 546	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.27 448	0.29 489

DSFCA	0.93 492	0.34 435	1.06 491	0.52 321	0.65 550	1.55 568	0.93 572	1.49 420	1.19 463	1.56 569	1.15 383	1.50 531	0.96 479	3.07 563	1.02 515	0.30 523	0.26 535	0.25 440	0.25 474	0.28 467	0.24 423

TCMNet	1.01 520	0.60 576	2.10 612	0.86 609	1.33 652	1.14 501	0.67 497	1.69 478	1.23 483	1.11 374	1.57 535	1.30 489	0.97 482	2.01 496	1.50 588	0.31 530	0.31 572	0.38 577	0.34 578	0.42 558	0.36 541

YMNet	1.00 514	0.54 549	1.40 551	0.81 590	0.85 611	1.87 601	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 583	1.99 595	1.77 576	0.97 482	1.50 417	1.45 581	0.33 546	0.37 604	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

YMNet_1	1.00 514	0.54 549	1.40 551	0.81 590	0.85 611	1.87 601	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 583	1.99 595	1.77 576	0.97 482	1.50 417	1.45 581	0.33 546	0.37 604	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

CFNet-ft	0.72 388	0.32 387	0.54 171	0.66 511	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 542	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

CFNet_RVC	0.72 388	0.32 387	0.54 171	0.66 511	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 542	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

StereoDRNet	0.98 507	0.47 522	1.70 589	0.76 577	0.94 624	1.51 564	0.91 566	1.92 555	1.32 527	1.61 577	1.13 371	1.47 527	0.97 482	1.75 466	1.46 584	0.28 507	0.23 511	0.29 501	0.27 504	0.35 522	0.27 470

MDST_ROB	1.67 604	0.34 435	1.58 582	0.92 626	0.58 524	4.26 667	1.11 600	2.83 650	1.41 571	4.49 672	2.55 626	1.45 519	0.97 482	7.79 666	1.17 540	0.31 530	0.25 529	0.37 574	0.33 572	0.31 497	0.30 502

ASMatch	0.88 479	0.26 221	0.69 285	0.51 300	0.35 319	0.48 138	0.37 224	1.12 320	0.92 311	1.10 368	3.28 640	0.96 387	0.98 489	4.90 603	0.49 333	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.19 311	0.19 247	0.27 470

IRAFT_RVC	0.88 479	0.28 279	0.76 351	0.63 482	0.31 250	0.65 305	1.02 590	1.22 360	0.94 317	1.22 441	1.04 328	1.01 405	0.98 489	5.82 627	0.53 359	0.22 381	0.12 100	0.25 440	0.20 348	0.20 294	0.19 313

DGSMNet	1.14 550	0.76 604	2.49 629	0.81 590	0.86 615	1.39 548	1.39 624	2.13 598	1.35 543	1.26 463	1.63 551	1.48 529	0.98 489	1.75 466	1.10 528	0.45 603	0.43 620	0.55 624	0.49 619	0.75 629	0.70 628

hitnet-ft	0.79 440	0.35 455	0.57 208	0.58 422	0.42 414	0.96 460	0.46 350	1.47 416	1.33 531	1.19 428	1.22 411	1.81 580	0.98 489	1.66 450	0.94 499	0.33 546	0.28 550	0.34 554	0.27 504	0.35 522	0.31 512

PSMNet-RSSM	0.72 388	0.30 336	0.61 229	0.63 482	0.42 414	0.73 351	0.56 443	1.92 555	1.10 401	1.09 360	1.37 473	1.22 463	0.98 489	1.28 355	0.72 437	0.27 493	0.19 432	0.27 475	0.29 537	0.24 408	0.24 423

FADNet-RVC-Resample	0.84 465	0.47 522	2.10 612	0.61 462	0.45 442	1.07 488	0.61 476	1.59 452	1.20 468	1.08 354	0.98 296	1.03 412	0.98 489	2.17 511	0.72 437	0.23 408	0.22 498	0.30 514	0.32 562	0.35 522	0.34 530

TDLM	1.06 530	0.44 508	0.79 372	0.63 482	0.50 471	0.89 430	1.44 627	1.48 418	1.26 497	1.12 376	1.40 484	1.08 425	0.98 489	6.65 642	0.78 457	0.33 546	0.21 476	0.33 544	0.26 492	0.37 533	0.24 423

NVstereo2D	0.92 489	0.41 498	1.48 573	0.72 558	0.72 571	1.20 518	0.87 556	1.75 495	1.38 555	0.99 326	1.13 371	1.26 478	0.98 489	2.21 518	0.89 490	0.43 597	0.20 452	0.38 577	0.24 460	0.57 607	0.63 619

ADLNet	0.85 469	0.36 465	0.89 426	0.85 607	0.72 571	1.24 524	0.76 522	1.82 523	1.36 547	1.52 557	1.35 470	1.27 482	0.99 497	1.23 341	1.15 536	0.27 493	0.20 452	0.26 459	0.25 474	0.28 467	0.30 502

CC-Net-ROB	1.49 586	1.26 642	1.27 535	0.88 617	0.79 597	1.76 586	1.00 587	1.79 516	1.26 497	1.10 368	1.61 545	1.21 461	0.99 497	8.13 669	0.84 480	1.09 653	0.41 617	2.20 663	0.46 612	1.20 648	0.48 588

LMCR-Stereo	0.82 454	0.46 517	0.88 420	0.75 574	0.43 426	1.33 538	0.56 443	2.43 640	0.98 336	1.53 559	1.49 513	0.74 289	1.00 499	1.63 443	0.89 490	0.28 507	0.17 389	0.22 340	0.17 262	0.29 478	0.20 347

PDISCO_ROB	1.32 570	0.65 586	1.44 561	1.36 647	1.46 655	2.55 634	0.92 568	2.45 641	2.07 631	1.37 518	1.49 513	1.65 561	1.00 499	2.82 553	1.35 562	1.01 647	0.27 543	0.54 620	0.47 614	0.71 627	0.73 631

Selective-IGEV-i16pb	2.29 637	0.33 410	20.08 684	0.56 398	0.40 398	2.61 638	1.54 634	2.60 648	1.87 617	0.97 318	1.68 561	1.38 507	1.01 501	8.19 672	0.92 496	0.37 571	0.21 476	0.22 340	0.26 492	0.25 421	0.28 482

Hybrid-DGEV-2	0.65 349	0.31 371	0.73 320	0.60 447	0.37 354	1.08 489	0.28 99	1.45 413	1.40 565	1.32 497	0.85 261	1.03 412	1.01 501	1.05 295	0.48 324	0.18 225	0.15 318	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.15 170

SQANet	1.31 568	0.88 616	1.08 500	1.83 658	1.44 654	1.44 558	0.75 519	1.74 492	1.09 394	1.32 497	1.26 428	1.28 485	1.01 501	1.50 417	0.83 477	2.50 667	0.34 586	1.47 657	0.55 629	2.32 659	1.57 657

riskmin	0.56 288	0.27 253	0.60 224	0.43 119	0.31 250	0.83 414	0.42 286	1.14 326	1.04 365	0.73 258	0.75 237	1.11 442	1.01 501	0.81 207	0.51 345	0.20 315	0.14 256	0.24 401	0.15 187	0.24 408	0.25 435

TransformOpticalFlow	0.96 497	0.28 279	0.89 426	0.52 321	0.31 250	0.66 314	0.54 417	1.75 495	1.12 407	1.09 360	1.44 496	1.37 505	1.01 501	6.70 646	0.42 270	0.19 273	0.12 100	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.19 313

Consistency-Raft	1.25 563	0.99 623	1.93 606	1.02 634	1.21 647	0.96 460	1.01 589	1.75 495	1.92 622	1.36 515	2.12 605	1.44 517	1.01 501	1.14 322	1.40 569	0.72 640	0.82 659	0.89 644	0.98 660	1.31 651	0.95 640

FADNet	0.92 489	0.61 578	1.81 598	0.62 473	0.55 508	0.96 460	0.57 454	1.78 510	1.33 531	0.93 305	1.01 307	1.36 502	1.01 501	2.71 551	0.75 446	0.33 546	0.34 586	0.31 520	0.34 578	0.59 611	0.40 556

KYRaft	0.75 420	0.28 279	0.62 236	0.56 398	0.29 198	0.67 319	0.86 554	0.94 232	0.84 280	1.62 581	2.21 609	1.16 452	1.02 508	1.57 432	0.40 249	0.20 315	0.13 197	0.22 340	0.28 525	0.20 294	1.02 643

LALA_ROB	1.01 520	0.59 568	1.16 518	0.67 523	0.51 483	1.63 574	1.26 617	1.69 478	1.38 555	1.81 604	1.37 473	1.94 597	1.02 508	1.58 434	1.38 565	0.37 571	0.27 543	0.43 595	0.37 590	0.43 564	0.37 546

DCVSM-stereo	0.72 388	0.35 455	0.76 351	0.55 382	0.42 414	0.73 351	0.38 232	1.21 352	1.02 356	1.79 600	1.04 328	1.62 550	1.03 510	1.04 292	0.79 463	0.24 426	0.27 543	0.29 501	0.24 460	0.30 488	0.36 541

HSM	1.19 559	0.32 387	0.65 253	0.57 416	0.38 376	1.23 523	0.59 467	2.25 623	1.19 463	1.30 483	1.25 421	1.94 597	1.03 510	9.32 677	0.71 434	0.22 381	0.16 357	0.20 265	0.16 233	0.21 339	0.21 368

DAS	0.84 465	0.34 435	1.03 482	0.64 491	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 600	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.83 554	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

SepStereo	0.82 454	0.34 435	1.03 482	0.64 491	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 600	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.30 525	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

GwcNet	1.08 535	0.51 539	2.33 623	0.79 584	1.18 645	1.76 586	0.70 508	1.68 476	1.47 580	1.41 533	1.64 552	1.74 572	1.04 512	2.20 517	1.41 573	0.30 523	0.29 561	0.29 501	0.27 504	0.30 488	0.35 535

GANet-RSSM	0.72 388	0.28 279	0.63 239	0.64 491	0.58 524	0.80 397	0.58 458	1.89 545	1.08 386	1.04 348	1.25 421	1.15 451	1.04 512	1.49 415	0.62 399	0.25 454	0.19 432	0.22 340	0.22 423	0.22 365	0.21 368

ADLNet2	0.88 479	0.34 435	1.17 520	0.77 580	0.64 548	1.12 499	0.76 522	1.74 492	1.24 489	1.21 436	1.65 554	1.71 568	1.05 516	1.67 451	1.17 540	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.22 423	0.26 434	0.29 489

DRN-Test	1.00 514	0.44 508	1.13 512	0.70 546	0.81 604	1.62 573	0.79 531	2.14 602	1.44 577	1.78 597	1.33 457	1.43 512	1.05 516	2.18 514	1.53 590	0.27 493	0.21 476	0.31 520	0.30 546	0.32 506	0.28 482

ETE_ROB	0.96 497	0.64 585	1.16 518	0.69 540	0.48 460	1.14 501	1.13 603	1.77 506	1.19 463	1.91 614	1.45 499	1.73 570	1.05 516	1.60 438	1.14 535	0.32 537	0.26 535	0.38 577	0.34 578	0.39 546	0.41 561

z-ln-s-r	1.02 523	0.55 554	2.09 611	0.52 321	0.55 508	0.78 382	0.87 556	1.47 416	1.34 534	1.12 376	1.62 547	1.37 505	1.06 519	2.62 548	3.32 641	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.21 368

fff	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

csc	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

cscssc	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

DISCO	1.03 526	0.34 435	1.11 508	0.69 540	0.45 442	2.07 614	0.84 546	2.13 598	1.50 584	1.15 400	1.33 457	2.40 624	1.07 523	2.60 546	1.51 589	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.20 348	0.31 497	0.27 470

ac_64	0.82 454	0.29 314	0.81 379	0.71 554	0.60 535	1.05 483	0.54 417	1.99 574	0.92 311	1.18 424	1.06 333	1.99 603	1.08 524	1.94 490	0.97 508	0.27 493	0.22 498	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.19 313

NaN_ROB	1.13 548	0.55 554	1.15 517	0.64 491	0.48 460	1.61 572	2.03 660	1.72 486	1.48 581	2.09 623	1.27 431	1.40 508	1.08 524	3.94 583	1.30 555	0.28 507	0.34 586	0.28 490	0.28 525	0.30 488	0.33 525

CBMV_ROB	0.90 484	0.44 508	0.63 239	0.51 300	0.37 354	1.25 526	0.49 383	1.77 506	1.27 503	1.41 533	2.00 597	1.33 496	1.08 524	2.17 511	0.76 449	0.43 597	0.42 619	0.47 605	0.44 607	0.41 553	0.36 541

anonymity	1.12 545	0.97 620	1.21 523	1.07 638	1.12 639	1.08 489	0.89 561	1.95 564	1.16 444	1.29 475	1.26 428	1.22 463	1.09 527	1.15 323	1.01 514	1.02 649	1.00 672	0.97 646	0.97 658	0.98 638	0.99 642

1111x	1.70 608	0.29 314	0.86 399	0.51 300	0.27 148	1.01 473	0.68 501	2.22 620	1.28 508	1.13 391	1.40 484	1.21 461	1.10 528	5.53 619	15.20 687	0.22 381	0.21 476	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.22 388

IER	0.70 379	0.31 371	1.02 478	0.48 235	0.52 495	1.34 540	0.51 392	1.17 332	0.99 343	1.23 447	1.34 464	1.12 443	1.11 529	0.99 276	0.71 434	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.21 394	0.20 294	0.19 313

DANet	1.08 535	0.61 578	1.32 542	0.85 607	0.72 571	1.37 543	0.51 392	1.54 441	1.15 434	1.78 597	1.54 525	2.01 605	1.11 529	2.90 557	2.00 611	0.33 546	0.30 566	0.40 588	0.30 546	0.44 570	0.45 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.96 497	0.49 529	1.09 503	0.72 558	0.57 515	1.11 496	1.14 604	1.66 473	1.23 483	1.85 607	1.39 482	1.64 558	1.11 529	1.80 475	1.42 577	0.38 576	0.30 566	0.33 544	0.29 537	0.37 533	0.34 530

HI	0.64 341	0.32 387	0.68 273	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 493	1.43 491	1.62 550	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

CoSv	0.64 341	0.32 387	0.68 273	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 493	1.43 491	1.62 550	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

DDUNet	1.50 588	2.69 680	1.12 510	1.77 657	1.88 660	1.84 598	0.92 568	1.70 483	1.16 444	1.38 524	1.79 575	1.60 548	1.12 532	1.37 384	1.08 523	1.10 654	0.76 657	2.37 667	0.94 656	2.00 655	1.37 653

UNet	0.83 460	0.34 435	1.31 539	0.58 422	0.74 579	1.58 570	0.49 383	1.41 399	1.04 365	1.21 436	1.08 342	1.54 538	1.12 532	1.65 446	1.09 525	0.23 408	0.17 389	0.25 440	0.20 348	0.25 421	0.22 388

anonymousa	0.72 388	0.27 253	0.75 341	0.47 203	0.63 545	1.43 557	0.45 342	1.24 366	0.89 296	1.28 468	1.75 571	1.62 550	1.13 536	0.69 154	0.59 384	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.25 474	0.20 294	0.18 269

APVNet	1.06 530	0.53 548	1.42 558	0.84 602	0.79 597	1.92 604	0.82 542	1.90 548	1.08 386	1.08 354	1.43 491	1.56 541	1.13 536	3.07 563	1.58 591	0.31 530	0.34 586	0.42 593	0.36 587	0.36 529	0.37 546

SuperB	2.53 646	0.59 568	18.45 682	0.69 540	0.50 471	1.87 601	0.88 559	1.67 475	2.39 639	1.50 554	1.42 487	1.14 450	1.15 538	4.28 590	5.07 654	0.24 426	0.19 432	0.22 340	0.19 311	7.86 693	0.34 530

xyz-stereo	7.16 678	0.22 98	69.90 715	0.42 103	0.21 24	32.92 705	0.49 383	0.87 195	0.76 254	1.38 524	27.04 699	1.19 457	1.16 539	4.69 597	0.97 508	0.16 118	0.12 100	0.20 265	0.14 163	0.16 111	0.12 21

RT-IGEV	0.77 428	0.28 279	0.93 440	0.55 382	0.33 294	1.01 473	0.83 545	2.03 586	0.93 313	1.28 468	1.58 538	1.77 576	1.17 540	1.04 292	0.49 333	0.23 408	0.16 357	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.26 459

w-ln-seven	1.38 578	0.70 595	3.91 645	0.75 574	0.72 571	2.69 641	0.95 577	2.02 583	1.99 626	1.99 617	1.73 566	1.82 583	1.17 540	2.45 535	2.84 630	0.28 507	0.25 529	0.31 520	0.30 546	0.41 553	0.33 525

S-Stereo	1.15 554	0.46 517	2.17 617	0.81 590	0.80 602	1.21 520	1.19 610	1.93 560	2.02 628	1.47 545	2.11 604	1.57 542	1.17 540	2.05 501	1.41 573	0.40 582	0.40 615	0.35 563	0.31 554	0.44 570	0.70 628

NCCL2	1.00 514	0.56 558	1.06 491	0.75 574	0.57 515	1.31 535	1.72 643	1.77 506	1.36 547	1.50 554	1.17 392	1.91 592	1.17 540	1.54 426	1.29 554	0.35 563	0.31 572	0.45 600	0.44 607	0.40 550	0.40 556

CBMV	0.95 496	0.44 508	0.66 263	0.53 340	0.35 319	1.53 566	1.63 642	1.69 478	1.42 574	2.00 620	1.60 541	1.43 512	1.17 540	1.59 437	0.99 512	0.34 556	0.34 586	0.39 583	0.33 572	0.33 515	0.32 519
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AAGNet	1.83 615	0.28 279	0.72 308	0.61 462	0.32 272	0.67 319	0.51 392	0.96 245	0.98 336	1.47 545	1.20 406	1.00 398	1.18 545	2.83 554	22.77 697	0.22 381	0.13 197	0.22 340	0.19 311	0.23 393	0.15 170

MMNet	0.84 465	0.32 387	1.09 503	0.60 447	0.59 532	1.85 599	0.49 383	1.51 430	1.27 503	1.37 518	1.15 383	1.26 478	1.18 545	1.67 451	1.22 544	0.19 273	0.18 414	0.23 381	0.22 423	0.25 421	0.21 368

CVANet_RVC	1.07 532	0.43 505	0.76 351	0.60 447	0.50 471	0.90 433	0.97 580	1.52 432	1.26 497	1.33 506	1.38 478	1.24 470	1.18 545	6.75 648	0.75 446	0.34 556	0.23 511	0.34 554	0.29 537	0.42 558	0.27 470

otaku	1.60 597	1.11 632	1.21 523	2.20 660	1.56 656	1.97 608	1.24 613	2.07 593	1.36 547	1.44 540	1.62 547	1.73 570	1.19 548	1.73 464	0.98 511	2.89 671	0.57 647	1.74 658	0.60 636	2.78 666	1.94 663

CRFU-Net	0.86 474	0.39 484	1.00 467	0.65 505	0.57 515	1.78 591	0.86 554	2.15 604	0.81 270	1.38 524	1.18 394	1.64 558	1.19 548	1.35 377	0.90 493	0.26 477	0.22 498	0.21 304	0.19 311	0.23 393	0.24 423

PA-Net	1.01 520	0.57 562	1.29 537	0.64 491	0.74 579	1.19 516	0.84 546	1.69 478	1.43 576	1.16 410	1.19 401	1.32 494	1.19 548	3.42 575	1.25 547	0.29 518	0.45 627	0.33 544	0.49 619	0.32 506	0.47 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADStereo(finetuned)	0.57 296	0.24 159	1.06 491	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.35 184	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	1.20 551	0.84 218	0.51 345	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

HGLStereo	0.85 469	0.38 479	0.94 445	0.80 587	1.03 630	1.17 511	0.58 458	1.52 432	1.20 468	1.19 428	1.62 547	1.13 448	1.20 551	1.80 475	1.06 519	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.21 394	0.23 393	0.27 470

GANet	1.36 574	0.47 522	0.86 399	0.67 523	0.45 442	1.34 540	1.73 644	1.64 467	1.24 489	1.49 553	2.38 616	1.55 540	1.20 551	9.30 676	0.93 497	0.30 523	0.31 572	0.33 544	0.28 525	0.39 546	0.30 502

GASNet	0.99 509	0.97 620	1.72 592	0.98 630	0.68 564	0.83 414	0.67 497	1.60 456	1.28 508	1.31 493	1.22 411	1.22 463	1.21 554	2.41 533	1.41 573	0.43 597	0.26 535	0.36 571	0.34 578	0.55 604	0.31 512

Wz-Net-LNSev	1.03 526	0.67 588	2.71 635	0.64 491	0.84 608	1.75 584	1.00 587	1.80 519	1.32 527	1.28 468	1.25 421	1.65 561	1.22 555	1.39 393	1.40 569	0.28 507	0.26 535	0.24 401	0.23 446	0.33 515	0.32 519

zh-mn7	1.70 608	1.21 639	8.30 667	0.69 540	0.53 498	1.45 559	0.84 546	1.70 483	2.09 632	2.41 637	2.67 629	1.68 564	1.23 556	4.49 592	2.87 631	0.30 523	0.26 535	0.27 475	0.27 504	0.31 497	0.35 535

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 509	0.40 491	1.82 600	0.66 511	0.62 544	2.05 613	0.78 527	1.91 552	1.29 513	1.54 565	1.42 487	1.51 533	1.23 556	1.99 494	1.33 557	0.23 408	0.14 256	0.20 265	0.15 187	0.27 448	0.26 459

psm_up	0.77 428	0.34 435	0.70 291	0.66 511	0.58 524	1.05 483	0.92 568	1.52 432	1.12 407	1.26 463	1.16 388	1.31 493	1.23 556	1.20 336	0.81 470	0.25 454	0.29 561	0.31 520	0.27 504	0.27 448	0.25 435

GANetREF_RVC	1.07 532	0.86 613	1.31 539	0.82 598	0.53 498	1.41 555	1.31 620	1.76 502	1.52 587	1.27 466	1.31 448	1.46 522	1.24 559	2.03 498	0.96 507	0.56 625	0.45 627	0.67 635	0.50 622	0.88 635	0.59 613
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
fast-acv-ft	0.94 494	0.44 508	1.40 551	0.58 422	0.51 483	1.77 589	0.69 505	1.36 388	1.42 574	1.29 475	1.86 584	1.74 572	1.25 560	1.52 420	1.38 565	0.26 477	0.28 550	0.28 490	0.28 525	0.27 448	0.26 459

FBW_ROB	1.71 611	0.62 582	1.45 566	0.67 523	0.61 538	1.81 594	1.08 598	2.52 644	1.70 604	1.77 596	1.73 566	1.98 602	1.25 560	12.57 689	1.84 602	0.34 556	0.37 604	0.56 627	0.38 592	0.45 574	0.43 572

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 613	0.87 614	3.56 641	0.80 587	0.75 588	3.72 658	2.44 673	1.82 523	1.82 615	1.74 593	1.91 590	1.92 595	1.26 562	7.69 664	1.28 553	0.45 603	0.47 632	0.52 614	0.77 645	0.50 591	0.50 594

RTSC	1.29 565	0.73 598	2.44 626	0.83 601	0.57 515	1.85 599	0.65 488	1.88 542	2.00 627	2.20 626	1.66 557	1.60 548	1.26 562	2.33 527	3.92 647	0.32 537	0.23 511	0.27 475	0.29 537	0.37 533	0.37 546

PASM	1.34 572	0.92 617	2.62 633	0.86 609	0.87 617	1.03 480	1.08 598	1.50 424	1.51 586	1.82 605	1.41 486	1.68 564	1.26 562	4.87 602	1.34 559	0.61 632	0.65 654	0.68 636	0.78 646	0.69 625	0.68 627

Ntro	1.64 601	1.15 636	1.23 526	2.48 666	1.83 659	2.09 616	1.16 607	1.96 565	1.38 555	1.21 436	1.62 547	1.62 550	1.29 565	1.87 483	1.11 531	3.04 672	0.56 646	1.82 660	0.64 638	2.80 667	2.05 665

Anonymous_2	1.30 567	0.55 554	0.82 383	0.52 321	0.58 524	1.01 473	0.64 486	1.25 368	0.97 331	0.96 314	0.78 244	1.33 496	1.29 565	1.03 286	0.74 441	0.62 633	0.64 652	1.06 652	9.63 697	1.16 645	0.49 592

ccnet	1.12 545	0.67 588	1.01 471	0.78 582	0.73 578	1.72 582	0.99 585	1.84 532	1.26 497	1.47 545	1.85 583	1.75 575	1.29 565	1.75 466	1.88 605	0.57 626	0.53 642	0.57 629	0.55 629	0.59 611	0.54 602

stereogan	1.15 554	0.42 502	1.40 551	0.86 609	0.84 608	2.38 629	0.71 510	1.88 542	1.73 608	1.72 591	1.94 593	2.31 619	1.29 565	2.07 502	1.08 523	0.36 567	0.35 597	0.39 583	0.31 554	0.51 596	0.46 581

DStereoRT	1.36 574	0.32 387	1.41 556	0.67 523	0.50 471	2.07 614	0.60 472	1.44 408	0.91 305	1.37 518	1.44 496	0.73 288	1.30 569	6.39 637	0.90 493	0.23 408	0.17 389	4.29 689	1.94 679	0.24 408	0.20 347

DeepPrunerF	1.60 597	0.73 598	5.81 657	0.88 617	1.19 646	0.91 437	0.95 577	2.19 616	5.24 675	1.17 419	1.30 442	1.19 457	1.30 569	4.90 603	1.66 596	0.42 591	0.34 586	0.52 614	0.47 614	0.41 553	0.40 556

RYNet	1.17 557	0.49 529	1.24 529	0.70 546	0.97 628	1.71 580	0.92 568	1.91 552	1.46 579	1.38 524	1.14 375	1.88 587	1.30 569	4.24 587	1.87 603	0.26 477	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.55 604	0.54 602

Wz-Net-SNSev	1.49 586	1.23 641	6.27 659	0.68 536	0.67 558	1.37 543	1.41 625	2.00 575	1.39 560	1.48 551	1.61 545	2.29 617	1.32 572	3.93 582	2.14 617	0.31 530	0.28 550	0.31 520	0.33 572	0.42 558	0.36 541

Wz-Net-MNSev	1.11 543	0.58 565	2.23 621	0.66 511	0.71 569	1.95 607	1.46 628	1.98 571	1.45 578	1.79 600	1.43 491	1.49 530	1.33 573	1.97 493	1.42 577	0.27 493	0.23 511	0.28 490	0.28 525	0.34 519	0.31 512

z-mn7	1.56 594	0.84 609	4.36 649	0.71 554	0.51 483	2.60 636	1.04 592	1.73 487	2.70 651	1.53 559	2.99 635	1.94 597	1.34 574	4.78 600	2.41 623	0.29 518	0.24 520	0.27 475	0.24 460	0.34 519	0.31 512

UDG	1.41 582	2.65 679	0.99 461	1.44 652	1.64 658	1.34 540	0.80 537	1.60 456	1.23 483	1.23 447	1.71 564	2.01 605	1.34 574	1.47 413	1.41 573	0.90 644	0.54 645	2.29 665	0.75 644	1.84 654	1.04 645

LCNet	0.72 388	0.28 279	0.52 150	0.55 382	0.31 250	0.69 332	0.54 417	1.00 258	0.88 293	1.19 428	1.34 464	0.97 389	1.34 574	2.56 544	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.27 448	0.73 631

w-ln-seven-2	1.18 558	0.61 578	4.25 646	0.68 536	0.61 538	1.20 518	0.93 572	1.63 465	1.35 543	1.66 586	1.53 520	1.47 527	1.37 577	3.00 562	1.74 598	0.25 454	0.24 520	0.29 501	0.26 492	0.33 515	0.28 482

PWC_ROB	1.24 561	0.76 604	2.46 627	0.72 558	0.78 594	1.15 507	0.49 383	1.75 495	1.92 622	2.31 629	3.07 636	1.59 546	1.40 578	2.46 538	2.10 615	0.33 546	0.22 498	0.35 563	0.24 460	0.38 542	0.41 561

Prome-Stereo	0.75 420	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.32 272	0.59 259	0.97 580	0.89 205	0.88 293	1.45 542	2.46 622	0.91 359	1.41 579	1.58 434	0.44 283	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.20 294	0.92 639

ADCRef	1.35 573	0.55 554	2.37 625	0.72 558	0.77 592	1.94 606	0.78 527	1.91 552	1.27 503	1.57 573	1.59 540	1.36 502	1.41 579	1.54 426	7.53 664	0.23 408	0.20 452	0.32 535	0.30 546	0.29 478	0.29 489

PAM	0.76 426	0.29 314	1.08 500	0.52 321	0.33 294	1.38 546	0.39 249	2.01 579	0.67 221	1.06 350	0.96 286	2.89 640	1.43 581	0.86 228	0.35 195	0.19 273	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.20 347

RASNet	1.12 545	0.30 336	0.91 433	0.66 511	0.77 592	0.97 464	0.57 454	1.37 389	1.35 543	1.02 341	1.34 464	2.11 612	1.43 581	7.09 653	1.39 568	0.19 273	0.17 389	0.17 145	0.19 311	0.18 197	0.16 210

iinet-f	0.99 509	0.45 515	3.71 644	0.55 382	0.43 426	1.81 594	0.68 501	1.14 326	1.14 422	1.18 424	1.42 487	1.58 545	1.44 583	1.34 376	1.59 593	0.24 426	0.23 511	0.20 265	0.19 311	0.26 434	0.25 435

edge stereo	1.11 543	0.50 536	1.30 538	0.71 554	0.65 550	1.14 501	0.75 519	1.93 560	1.37 551	1.71 590	1.83 579	2.54 629	1.44 583	2.43 534	1.23 545	0.42 591	0.41 617	0.54 620	0.35 583	0.42 558	0.46 581

pmcnn	2.37 640	0.42 502	2.71 635	0.63 482	0.43 426	1.54 567	1.19 610	2.01 579	1.53 589	2.64 643	7.60 673	18.07 692	1.45 585	3.44 577	2.78 629	0.18 225	0.15 318	0.15 46	0.12 63	0.20 294	0.18 269

STrans-v2	1.04 529	0.28 279	0.96 455	0.49 257	0.32 272	0.68 326	0.79 531	2.47 643	1.12 407	1.12 376	1.46 505	1.40 508	1.46 586	6.70 646	0.43 280	0.18 225	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.18 269

PWCDC_ROB	1.29 565	0.75 603	1.33 545	1.05 635	0.88 619	1.73 583	0.52 403	1.89 545	3.28 658	1.29 475	4.88 660	1.22 463	1.46 586	1.77 473	1.45 581	0.60 631	0.26 535	0.29 501	0.25 474	0.52 598	0.37 546

psmorigin	1.52 590	0.69 592	10.52 673	0.68 536	0.59 532	1.13 500	0.70 508	1.57 449	1.19 463	1.99 617	1.79 575	2.26 616	1.47 588	2.09 504	1.36 563	0.39 579	0.40 615	0.34 554	0.33 572	0.43 564	0.56 606

ACVNet-4b	2.15 631	1.41 648	1.64 584	2.80 668	2.31 668	2.31 626	1.24 613	2.32 628	2.14 633	1.26 463	2.39 617	2.66 633	1.48 589	5.95 631	1.06 519	3.20 676	0.45 627	2.37 667	0.89 652	2.83 670	2.37 670

FAT-Stereo	1.07 532	0.41 498	1.32 542	0.72 558	0.58 524	1.08 489	0.89 561	1.96 565	1.65 599	1.75 594	1.98 594	2.03 608	1.48 589	2.02 497	1.18 543	0.42 591	0.35 597	0.34 554	0.29 537	0.35 522	0.53 600

PAM_32	0.77 428	0.28 279	1.03 482	0.52 321	0.30 222	1.32 536	0.35 184	1.97 569	0.65 216	1.02 341	1.06 333	3.05 642	1.49 591	0.96 258	0.36 207	0.19 273	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.19 247	0.19 313

RAFT + AFF	1.00 514	0.42 502	1.09 503	0.67 523	0.50 471	1.22 522	1.24 613	2.24 622	1.19 463	1.30 483	1.56 531	1.17 453	1.49 591	3.44 577	0.83 477	0.21 350	0.25 529	0.30 514	0.26 492	0.27 448	0.27 470

Syn2CoEx	1.14 550	0.69 592	1.66 586	0.80 587	0.67 558	1.40 550	0.88 559	2.06 592	1.54 590	1.25 459	1.58 538	1.42 511	1.50 593	4.09 585	1.40 569	0.36 567	0.32 580	0.34 554	0.29 537	0.29 478	0.34 530

RGC	1.14 550	0.79 606	1.26 532	0.91 624	0.96 627	1.52 565	0.77 525	1.92 555	1.26 497	1.54 565	1.93 591	2.02 607	1.54 594	2.25 521	1.31 556	0.44 602	0.35 597	0.58 630	0.48 616	0.47 582	0.46 581

Nwc_Net	1.09 538	0.49 529	1.33 545	0.89 620	0.80 602	1.49 563	0.66 493	2.19 616	1.27 503	1.32 497	2.26 611	1.96 600	1.54 594	1.92 486	1.34 559	0.40 582	0.30 566	0.43 595	0.45 609	0.38 542	0.37 546

XQC	1.37 576	0.87 614	2.56 631	0.84 602	0.69 566	1.83 597	0.89 561	2.07 593	1.88 618	1.88 610	1.53 520	1.91 592	1.55 596	2.85 556	3.05 633	0.48 611	0.29 561	0.44 599	0.39 594	0.69 625	0.60 616

THIR-Stereo	1.02 523	0.27 253	0.69 285	0.49 257	0.28 175	0.95 454	1.34 622	1.03 272	0.97 331	1.34 510	1.90 589	1.17 453	1.58 597	6.44 638	0.78 457	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.22 423	0.19 247	0.20 347

RTS	2.67 648	1.38 644	15.28 678	0.99 631	1.26 649	3.78 659	1.96 657	2.15 604	2.62 648	2.61 641	2.85 633	2.60 631	1.59 598	6.27 634	5.71 657	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

RTSA	2.67 648	1.38 644	15.28 678	0.99 631	1.26 649	3.78 659	1.96 657	2.15 604	2.62 648	2.61 641	2.85 633	2.60 631	1.59 598	6.27 634	5.71 657	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

SHD	1.31 568	0.71 597	2.34 624	0.86 609	0.75 588	1.77 589	0.65 488	2.22 620	2.50 645	2.40 636	1.71 564	1.91 592	1.60 600	1.93 489	2.37 622	0.38 576	0.31 572	0.38 577	0.40 598	0.48 587	0.50 594

ADCP+	1.99 627	0.48 526	7.73 663	0.66 511	0.91 620	2.30 625	1.05 594	1.82 523	1.34 534	1.54 565	1.32 455	1.74 572	1.61 601	2.17 511	13.37 682	0.24 426	0.21 476	0.32 535	0.28 525	0.37 533	0.29 489

aanetorigin	1.23 560	0.79 606	2.78 637	0.70 546	0.79 597	0.99 470	1.06 596	1.06 299	1.37 551	3.52 661	2.61 627	1.72 569	1.63 602	1.99 494	1.78 600	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.25 474	0.38 542	0.45 577

AnyNet_C32	1.96 624	1.10 629	5.17 653	0.90 621	1.11 637	2.12 618	2.37 671	1.85 533	1.48 581	2.45 638	1.70 563	2.05 610	1.64 603	2.50 542	10.28 677	0.37 571	0.34 586	0.35 563	0.41 599	0.49 590	0.54 602

RainbowNet	1.97 625	1.76 661	1.57 581	2.81 669	2.21 664	1.98 610	1.81 647	2.54 645	1.89 619	1.50 554	1.84 581	1.96 600	1.65 604	2.14 508	1.25 547	3.33 678	0.85 664	2.39 670	0.98 660	2.82 669	2.22 666

FTStereo	0.91 487	0.26 221	0.56 195	0.54 357	0.33 294	0.66 314	1.87 652	1.00 258	0.75 245	1.75 594	4.15 650	1.04 416	1.65 604	1.57 432	0.46 312	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.21 394	0.18 197	0.63 619

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 630	1.15 636	3.10 638	1.05 635	0.76 591	5.03 673	2.40 672	2.16 607	2.62 648	1.89 612	2.28 612	2.69 634	1.65 604	9.35 678	2.04 612	0.64 636	0.51 640	0.68 636	0.71 643	1.09 644	0.67 625

AF-Net	1.13 548	0.52 543	1.33 545	0.86 609	0.91 620	1.38 546	0.71 510	2.16 607	1.62 596	1.56 569	2.40 618	1.99 603	1.65 604	1.81 477	1.48 586	0.48 611	0.28 550	0.49 609	0.33 572	0.39 546	0.32 519

CBFPSM	0.92 489	0.33 410	1.86 603	0.49 257	0.38 376	1.75 584	0.84 546	1.39 396	1.12 407	1.09 360	0.99 298	2.37 622	1.66 608	1.32 367	1.42 577	0.19 273	0.18 414	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.33 525

SAMSARA	1.55 592	0.84 609	2.61 632	1.22 644	1.07 632	2.50 633	1.93 655	2.05 587	1.89 619	2.75 646	1.66 557	2.81 637	1.69 609	3.08 565	1.97 610	0.46 609	0.51 640	0.42 593	0.46 612	0.58 609	0.59 613

AnyNet_C01	2.26 635	1.78 662	10.22 671	0.93 627	0.74 579	2.92 648	2.20 666	2.29 627	1.80 613	2.53 640	2.41 619	2.71 635	1.73 610	3.41 574	6.72 661	0.41 587	0.39 613	0.40 588	0.42 602	0.67 623	0.63 619

Select-FE	0.74 411	0.39 484	1.56 579	0.55 382	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 536	0.68 227	1.05 349	1.31 448	1.82 583	1.74 611	1.11 313	0.38 230	0.21 350	0.16 357	0.21 304	0.25 474	0.19 247	0.31 512

DRaft	0.80 443	0.24 159	0.70 291	0.45 171	0.30 222	0.97 464	0.53 411	1.05 286	0.97 331	1.78 597	2.02 600	0.80 308	1.74 611	2.73 552	0.72 437	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.21 368

NCC-stereo	1.10 540	0.54 549	1.24 529	0.84 602	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 497	1.74 568	1.88 587	1.74 611	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 604	0.45 600	0.58 632	0.42 558	0.42 565

Abc-Net	1.10 540	0.54 549	1.24 529	0.84 602	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 497	1.74 568	1.88 587	1.74 611	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 604	0.45 600	0.58 632	0.42 558	0.42 565
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	1.09 538	0.50 536	1.12 510	0.90 621	1.04 631	1.11 496	0.84 546	1.80 519	1.62 596	1.55 568	2.00 597	1.90 591	1.78 615	1.84 478	1.25 547	0.52 617	0.36 602	0.48 607	0.36 587	0.45 574	0.43 572

MFN_U_SF_RVC	1.52 590	0.84 609	3.42 640	0.87 616	0.66 554	2.56 635	0.95 577	2.36 633	1.70 604	1.98 616	1.86 584	2.45 627	1.79 616	2.95 558	2.58 625	0.52 617	0.48 634	0.55 624	0.59 635	0.59 611	0.61 617

LSM	6.33 674	1.10 629	13.19 675	1.41 651	68.17 711	1.64 576	1.90 654	1.92 555	2.46 641	2.99 653	3.11 637	1.88 587	1.80 617	2.61 547	2.06 614	0.41 587	0.58 648	0.50 610	0.57 631	0.64 618	17.66 701

NVStereoNet_ROB	1.88 619	1.07 627	1.45 566	1.07 638	1.17 643	1.47 560	1.48 630	1.89 545	1.93 624	1.94 615	4.67 658	3.08 645	1.80 617	6.51 639	1.65 594	1.06 652	0.86 666	1.08 653	1.32 666	0.93 636	1.26 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.67 604	1.04 626	1.23 526	1.21 643	1.13 641	1.82 596	1.11 600	2.16 607	1.52 587	3.07 657	2.32 613	2.82 638	1.80 617	4.11 586	2.04 612	1.03 650	0.99 671	0.97 646	0.94 656	1.03 643	1.02 643
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GrayStereo	0.82 454	0.26 221	0.58 215	0.63 482	0.37 354	0.76 370	1.86 651	1.11 317	0.87 289	1.99 617	1.89 588	1.08 425	1.82 620	1.39 393	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.21 394	0.18 197	0.39 555

UGAM-zero	1.00 514	0.30 336	0.93 440	0.47 203	0.30 222	0.57 245	0.25 69	2.25 623	0.63 197	1.01 337	1.10 353	2.73 636	1.85 621	6.26 633	0.40 249	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.17 242

MFMNet_re	1.40 581	1.14 635	1.68 587	1.39 649	1.07 632	1.48 561	1.43 626	1.87 539	1.82 615	2.26 627	2.19 608	1.51 533	1.86 622	1.52 420	1.25 547	0.93 645	0.83 660	0.84 642	0.80 647	0.99 640	1.05 647

light-stereo	12.42 688	1.45 651	18.02 681	17.94 694	23.64 698	11.13 683	0.82 542	9.91 688	5.73 676	15.42 697	42.83 711	55.24 715	1.88 623	28.77 704	2.26 619	1.61 658	3.00 686	0.78 639	0.93 655	3.48 679	3.62 687

CrosDoStereo	1.58 595	0.24 159	0.72 308	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 690	1.10 311	0.98 336	1.34 510	1.75 571	1.00 398	1.89 624	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

DeepStereo_LL	1.58 595	0.24 159	0.72 308	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 690	1.10 311	0.98 336	1.34 510	1.75 571	1.00 398	1.89 624	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

Wz-Net-TNSev	1.88 619	2.08 673	7.66 662	0.67 523	0.64 548	2.42 630	1.83 649	2.33 629	1.74 610	1.57 573	1.56 531	2.58 630	1.90 626	4.86 601	3.12 635	0.39 579	0.37 604	0.33 544	0.37 590	0.53 600	0.58 611

ADCL	1.72 612	0.57 562	3.66 642	0.67 523	0.61 538	2.61 638	1.85 650	1.96 565	1.67 601	1.90 613	1.83 579	2.06 611	1.90 626	2.13 507	9.15 673	0.26 477	0.24 520	0.34 554	0.32 562	0.38 542	0.35 535

CSAN	1.41 582	0.59 568	1.26 532	0.70 546	0.50 471	1.76 586	1.78 645	1.77 506	1.90 621	2.35 632	2.32 613	1.92 595	1.94 628	5.56 621	1.49 587	0.43 597	0.35 597	0.40 588	0.41 599	0.43 564	0.41 561

WZ-Net	1.95 623	0.95 619	10.10 669	0.86 609	0.78 594	1.69 579	1.60 640	2.20 619	1.98 625	2.08 622	1.93 591	2.30 618	1.97 629	5.30 610	3.17 638	0.34 556	0.26 535	0.29 501	0.31 554	0.51 596	0.47 585

ACVNet_1	2.18 632	1.45 651	1.72 592	2.85 670	2.33 670	2.28 623	1.46 628	3.08 655	2.22 636	1.82 605	2.05 602	3.56 649	1.98 630	3.09 566	1.40 569	3.17 673	0.60 649	2.40 671	0.92 654	2.91 673	2.37 670

ADCS	2.25 634	0.99 623	5.55 654	0.81 590	0.74 579	2.19 620	1.80 646	2.27 625	2.14 633	2.80 649	2.13 606	2.40 624	2.03 631	2.64 549	13.69 683	0.41 587	0.39 613	0.40 588	0.45 609	0.58 609	0.56 606

ACVNet_2	2.43 644	1.41 648	2.04 609	2.62 667	2.24 665	2.63 640	1.88 653	3.31 657	3.01 655	2.19 625	3.45 643	4.62 657	2.04 632	4.50 594	1.47 585	2.55 668	0.64 652	2.22 664	0.84 649	2.69 665	2.29 668

ADCPNet	1.85 617	0.69 592	8.07 664	0.71 554	0.58 524	2.79 645	1.22 612	1.94 562	1.54 590	1.88 610	1.69 562	2.46 628	2.04 632	2.37 530	6.48 659	0.38 576	0.37 604	0.38 577	0.43 605	0.47 582	0.45 577

ADCMid	1.89 622	0.73 598	5.06 651	0.72 558	0.67 558	2.00 611	1.14 604	1.97 569	1.48 581	2.86 650	1.81 578	2.37 622	2.05 634	2.24 519	10.39 678	0.33 546	0.31 572	0.39 583	0.43 605	0.50 591	0.44 575

AANet	1.64 601	1.27 643	5.08 652	0.67 523	0.65 550	1.41 555	0.84 546	1.92 555	2.90 654	3.11 659	3.20 639	2.91 641	2.06 635	2.49 541	2.10 615	0.42 591	0.29 561	0.34 554	0.30 546	0.45 574	0.45 577

DEmStereo	0.97 503	0.23 133	0.79 372	0.47 203	0.32 272	1.04 482	0.56 443	0.93 226	0.89 296	1.39 530	2.14 607	1.02 407	2.07 636	5.64 623	0.77 455	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.20 347

zh-sn7	1.76 614	1.38 644	6.58 660	0.74 570	0.72 571	1.78 591	1.31 620	1.88 542	1.56 593	1.86 609	2.47 623	1.81 580	2.08 637	5.12 607	3.80 646	0.32 537	0.32 580	0.32 535	0.32 562	0.44 570	0.40 556

LL-Strereo	1.33 571	0.39 484	1.38 550	0.61 462	0.61 538	0.75 362	0.66 493	1.63 465	1.17 447	1.56 569	1.60 541	2.03 608	2.12 638	9.72 683	0.97 508	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.23 446	0.22 365	0.25 435

ACV-stereo	0.99 509	0.51 539	1.41 556	0.56 398	0.41 408	2.43 631	0.57 454	1.15 328	1.18 454	0.81 277	1.01 307	3.39 648	2.14 639	1.60 438	1.07 522	0.27 493	0.22 498	0.22 340	0.22 423	0.28 467	0.32 519

MADNet+	2.69 650	3.22 684	11.53 674	1.44 652	1.12 639	3.19 652	1.81 647	2.85 651	2.37 638	1.68 588	2.07 603	2.85 639	2.18 640	7.41 658	5.23 655	0.79 642	0.76 657	0.69 638	0.65 639	0.98 638	0.95 640

PSM-AAD	0.79 440	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.28 175	0.77 377	1.24 613	0.99 254	0.91 305	1.66 586	1.57 535	0.81 313	2.19 641	1.65 446	0.44 283	0.19 273	0.14 256	0.38 577	0.32 562	0.21 339	0.70 628

MSAF-DinoV2	1.97 625	0.80 608	10.38 672	0.86 609	0.48 460	1.39 548	0.97 580	2.55 646	1.72 607	1.53 559	1.65 554	3.59 650	2.20 642	5.39 616	3.94 648	0.27 493	0.17 389	0.26 459	0.28 525	0.47 582	0.46 581

IMH-64-1	2.70 651	1.79 663	1.46 568	3.26 678	2.66 674	3.23 654	2.10 661	4.08 666	2.75 652	2.34 630	3.81 647	3.06 643	2.22 643	4.25 588	2.59 626	3.75 682	0.84 661	2.75 677	1.35 667	3.15 675	2.60 677

IMH-64	2.70 651	1.79 663	1.46 568	3.26 678	2.66 674	3.23 654	2.10 661	4.08 666	2.75 652	2.34 630	3.81 647	3.06 643	2.22 643	4.25 588	2.59 626	3.75 682	0.84 661	2.75 677	1.35 667	3.15 675	2.60 677

PWCK	2.88 656	2.05 671	5.72 656	2.08 659	1.11 637	3.55 656	3.90 682	2.86 652	3.54 664	3.03 656	3.63 645	3.10 646	2.31 645	8.15 671	3.09 634	2.12 663	0.91 669	1.75 659	0.98 660	2.57 664	1.18 650

LVE	3.31 660	1.67 660	1.64 584	2.85 670	2.42 671	3.20 653	2.26 668	4.78 674	5.05 674	2.35 632	6.91 668	6.02 670	2.37 646	9.15 674	2.17 618	3.19 675	1.08 677	2.38 669	1.47 673	2.81 668	2.40 672

Dean	2.91 657	1.53 657	2.07 610	2.96 675	2.51 672	3.15 651	2.14 664	4.75 673	4.41 671	2.76 647	6.10 665	5.53 668	2.37 646	2.97 560	1.92 607	3.18 674	0.85 664	2.51 674	1.04 663	2.88 672	2.47 674

SGM_RVC	1.68 606	0.36 465	0.61 229	0.59 435	0.29 198	2.25 622	1.18 609	2.38 636	1.68 603	3.60 662	2.67 629	3.69 652	2.42 648	8.13 669	1.90 606	0.31 530	0.31 572	0.30 514	0.28 525	0.30 488	0.29 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	8.75 681	2.06 672	2.11 614	3.53 682	3.11 680	4.13 666	2.69 674	5.60 677	61.37 718	3.00 654	55.83 716	4.98 667	2.45 649	4.49 592	2.61 628	3.46 679	1.55 682	3.14 683	1.94 679	3.72 682	3.18 682

PVD	1.70 608	0.84 609	2.26 622	0.94 629	0.83 607	2.48 632	0.97 580	2.59 647	3.35 659	3.01 655	2.77 631	2.34 621	2.47 650	2.67 550	3.14 636	0.47 610	0.45 627	0.59 631	0.48 616	0.59 611	0.75 633

test_sample8	2.19 633	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.82 523	1.15 434	2.26 627	1.30 442	4.94 664	2.52 651	2.27 523	7.92 669	0.57 626	12.61 702	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

G-Net	1.66 603	0.63 583	1.56 579	1.11 640	0.74 579	2.98 650	0.91 566	1.55 445	1.22 480	2.76 647	8.18 679	2.32 620	2.53 652	1.92 486	1.87 603	0.48 611	0.44 623	0.45 600	0.31 554	0.60 615	0.57 610

WAO-6	2.81 654	1.60 658	1.46 568	2.36 664	2.28 667	3.55 656	2.29 669	4.21 669	4.56 672	2.36 634	4.51 652	4.88 663	2.66 653	4.60 595	4.07 650	1.72 659	1.15 678	2.31 666	1.46 672	2.31 658	1.85 661

EDNetEfficientorigin	10.57 684	1.47 653	177.42 718	0.67 523	0.53 498	1.58 570	1.16 607	1.90 548	3.37 660	4.71 674	3.38 641	3.10 646	2.69 654	3.13 567	3.58 643	0.25 454	0.23 511	0.33 544	0.27 504	0.83 630	0.81 634

DPSNet	1.69 607	0.59 568	4.33 647	0.70 546	0.57 515	2.02 612	1.62 641	3.35 659	1.78 611	1.48 551	1.38 478	2.17 613	2.84 655	4.77 599	3.66 644	0.48 611	0.31 572	0.29 501	0.25 474	0.64 618	0.48 588

IMH	3.21 659	1.85 667	1.48 573	3.25 677	2.69 676	4.07 665	2.02 659	4.41 671	3.80 665	2.72 644	7.11 671	4.75 660	2.92 656	5.92 629	2.55 624	3.85 686	0.88 667	2.78 679	1.36 669	3.19 677	2.59 676

SANet	1.88 619	0.57 562	2.18 619	0.63 482	0.40 398	2.80 646	1.57 638	2.39 637	5.88 678	2.36 634	3.57 644	3.72 653	2.97 657	4.74 598	1.76 599	0.34 556	0.30 566	0.32 535	0.29 537	0.48 587	0.37 546

MeshStereo	2.26 635	0.56 558	0.92 438	0.61 462	0.49 464	2.60 636	1.02 590	3.18 656	2.05 630	7.40 687	4.98 661	7.58 675	2.98 658	6.37 636	1.96 609	0.43 597	0.43 620	0.45 600	0.39 594	0.43 564	0.42 565
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
WAO-7	2.66 647	1.40 647	1.73 594	1.39 649	1.17 643	3.93 662	1.94 656	4.11 668	3.88 666	2.92 651	5.50 662	4.18 655	3.00 659	7.63 663	3.71 645	1.13 655	1.00 672	1.17 654	1.13 665	1.18 647	1.09 649

DStereoO	1.44 584	1.11 632	1.69 588	1.16 641	0.72 571	1.21 520	1.56 635	1.74 492	1.63 598	1.52 557	1.67 559	1.51 533	3.16 660	1.73 464	1.72 597	2.35 666	0.45 627	0.97 646	0.42 602	2.01 656	0.53 600

notaker	3.98 663	2.40 678	2.68 634	3.82 685	3.27 683	3.97 664	2.14 664	4.78 674	3.45 662	4.12 669	6.94 669	7.65 676	3.26 661	7.82 667	5.30 656	4.04 687	1.41 680	3.36 686	2.10 682	3.88 683	3.31 683

MonStereo1	3.14 658	1.66 659	1.81 598	2.43 665	2.32 669	5.80 676	1.58 639	3.52 661	4.70 673	3.09 658	8.22 680	4.76 661	3.36 662	6.52 640	2.29 621	2.33 665	0.61 650	1.91 662	1.05 664	2.44 661	2.34 669

ktn	4.70 668	2.38 677	2.12 615	3.76 683	3.24 681	4.85 671	2.95 679	5.52 676	7.37 681	4.07 668	19.32 696	7.46 674	3.47 663	7.39 657	2.95 632	4.04 687	1.85 683	3.26 685	2.22 683	3.08 674	2.65 679

EDNetEfficient	2.37 640	1.10 629	8.08 665	0.74 570	0.71 569	0.98 469	1.56 635	1.46 414	4.06 667	4.90 675	2.82 632	2.25 615	3.48 664	2.95 558	9.97 674	0.26 477	0.24 520	0.26 459	0.30 546	0.68 624	0.61 617

WCMA_ROB	1.84 616	0.47 522	1.31 539	0.69 540	0.57 515	2.11 617	1.14 604	1.87 539	1.73 608	4.04 666	6.43 666	5.62 669	3.61 665	2.59 545	1.94 608	0.52 617	0.44 623	0.39 583	0.42 602	0.48 587	0.47 585

MSMD_ROB	1.99 627	0.59 568	0.89 426	0.70 546	0.61 538	3.95 663	0.94 575	1.80 519	1.79 612	4.41 670	4.43 651	8.17 678	3.66 666	3.40 573	1.33 557	0.52 617	0.48 634	0.54 620	0.58 632	0.53 600	0.50 594

TorneroNet-64	5.30 672	2.03 669	1.74 595	3.43 680	2.81 677	10.09 681	2.12 663	9.10 687	17.12 697	4.96 677	9.27 683	10.72 687	3.70 667	9.20 675	4.55 652	3.31 677	0.84 661	2.88 680	1.55 674	3.49 680	3.04 680

WAO-8	4.40 664	1.82 665	1.79 596	2.34 662	2.20 662	9.19 679	1.53 632	6.09 680	16.46 692	3.94 664	7.84 677	7.32 672	3.72 668	9.41 680	3.31 639	2.00 661	1.07 675	2.44 672	1.37 670	2.50 662	1.68 658

Venus	4.40 664	1.82 665	1.79 596	2.34 662	2.20 662	9.19 679	1.53 632	6.09 680	16.46 692	3.94 664	7.84 677	7.32 672	3.72 668	9.41 680	3.31 639	2.00 661	1.07 675	2.44 672	1.37 670	2.50 662	1.68 658

TorneroNet	10.70 685	2.03 669	1.82 600	3.43 680	3.01 679	43.83 706	2.22 667	8.87 686	67.47 719	7.17 686	27.36 700	10.68 686	3.85 670	8.67 673	7.65 668	3.59 680	0.88 667	3.04 681	1.57 675	3.71 681	3.17 681

JetBlue	3.97 662	2.01 668	10.19 670	1.38 648	2.84 678	10.53 682	9.54 687	3.60 663	2.41 640	2.73 645	3.39 642	4.54 656	4.31 671	7.85 668	6.84 662	0.88 643	0.93 670	0.89 644	0.91 653	1.74 653	1.91 662

SGM+DAISY	2.41 643	1.07 627	2.14 616	1.18 642	1.10 635	2.14 619	1.36 623	1.96 565	1.66 600	5.46 681	7.07 670	4.95 665	4.32 672	5.50 618	2.26 619	1.04 651	1.02 674	0.99 649	0.97 658	1.02 641	1.04 645

ELAS	2.37 640	0.74 601	1.54 577	0.99 631	0.92 622	4.78 670	2.33 670	3.33 658	3.37 660	5.05 678	4.77 659	3.67 651	4.53 673	3.42 575	4.50 651	0.62 633	0.53 642	0.55 624	0.53 627	0.63 616	0.64 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 669	3.14 682	4.91 650	4.55 689	3.94 687	5.20 674	4.41 684	4.40 670	4.13 669	4.95 676	6.08 664	4.74 659	5.37 674	9.40 679	10.67 679	4.65 689	4.15 690	3.97 688	3.34 688	4.09 685	4.08 689

JetRed	6.91 677	8.80 689	25.96 696	2.85 670	3.25 682	13.98 690	11.87 689	6.25 682	4.28 670	4.45 671	4.56 653	6.69 671	5.46 675	7.46 660	14.05 684	2.59 669	3.31 687	2.59 675	2.29 684	4.20 686	3.36 684

DispFullNet	2.34 639	2.85 681	3.66 642	3.08 676	2.27 666	1.97 608	0.67 497	2.00 575	1.70 604	2.52 639	2.00 597	2.23 614	5.86 676	3.44 577	1.58 591	1.01 647	0.32 580	2.64 676	1.94 679	2.85 671	2.24 667

UNDER WATER	5.08 670	2.33 676	5.55 654	3.94 687	3.51 684	5.20 674	2.72 676	5.61 678	16.52 694	3.84 663	4.60 654	9.21 680	5.89 677	5.90 628	8.66 672	3.75 682	1.34 679	3.18 684	1.88 677	4.33 688	3.61 685

ELAS_RVC	2.48 645	0.74 601	1.90 604	1.05 635	0.92 622	2.76 643	4.01 683	2.76 649	4.11 668	4.69 673	4.63 655	4.62 657	5.96 678	3.97 584	3.96 649	0.63 635	0.53 642	0.56 627	0.52 626	0.64 618	0.63 619
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.27 671	2.32 675	8.78 668	3.93 686	3.54 685	7.61 677	3.03 680	5.84 679	14.19 686	4.04 666	4.04 649	9.39 681	6.26 679	5.93 630	8.48 671	3.60 681	1.51 681	3.13 682	1.88 677	4.29 687	3.61 685

FC-DCNN v2	2.81 654	0.59 568	0.85 393	0.73 566	0.57 515	2.97 649	1.05 594	3.39 660	2.61 647	6.98 683	7.67 675	10.38 685	6.31 680	5.75 626	3.37 642	0.53 623	0.48 634	0.51 612	0.50 622	0.53 600	0.51 598

tt	6.58 676	0.26 221	6.10 658	3.77 684	2.16 661	11.55 684	19.63 694	13.33 692	5.74 677	2.96 652	2.65 628	4.97 666	6.33 681	3.81 581	7.24 663	9.15 694	11.32 701	5.89 694	6.24 695	6.03 689	2.55 675

FC-DCNN	2.72 653	0.59 568	0.86 399	0.73 566	0.57 515	2.91 647	1.04 592	3.01 654	2.60 646	6.83 682	7.64 674	9.92 682	6.33 681	5.21 608	3.14 636	0.53 623	0.48 634	0.51 612	0.50 622	0.53 600	0.51 598

FCDSN-DC	2.32 638	0.63 583	0.81 379	0.84 602	0.75 588	2.23 621	0.94 575	2.09 596	1.80 613	5.45 680	7.72 676	7.77 677	6.93 683	3.39 572	1.80 601	0.52 617	0.48 634	0.52 614	0.51 625	0.57 607	0.58 611
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
coex-ft	8.13 680	2.13 674	98.04 717	0.67 523	0.53 498	1.71 580	1.56 635	1.65 468	11.11 684	18.17 701	3.75 646	3.88 654	7.61 684	2.98 561	6.49 660	0.30 523	0.30 566	0.32 535	0.31 554	0.66 622	0.50 594

MANE	6.19 673	0.59 568	1.03 482	0.93 627	1.22 648	13.38 687	2.69 674	12.81 691	17.94 698	8.21 688	10.82 686	14.72 688	11.68 685	11.39 688	11.90 681	0.59 630	0.50 639	0.52 614	1.76 676	0.55 604	0.54 602

TCMNet-wrong-test	10.31 683	11.40 691	14.84 677	20.96 697	18.45 692	13.80 689	10.76 688	15.78 693	3.53 663	5.20 679	5.52 663	16.26 690	12.61 686	7.51 662	10.15 675	7.43 692	2.37 685	4.31 690	3.43 689	11.36 695	10.61 693

DStereoSA	4.44 666	0.92 617	6.79 661	1.58 655	2.54 673	2.29 624	14.04 692	2.33 629	2.31 637	1.85 607	10.58 685	1.32 494	13.05 687	7.07 652	11.18 680	0.67 638	1.97 684	0.88 643	3.29 686	1.69 652	2.44 673

USTest	14.33 691	14.94 693	21.04 685	17.44 693	16.05 689	23.26 691	33.84 702	21.73 694	11.80 685	9.36 689	10.14 684	15.97 689	13.20 688	17.28 692	22.43 695	3.78 685	5.01 691	6.17 695	6.16 694	9.25 694	7.72 692

DStereoFS	3.67 661	1.49 655	2.18 619	1.32 646	1.32 651	4.41 668	1.26 617	3.75 665	9.27 682	3.36 660	6.80 667	4.81 662	13.54 689	6.95 650	4.76 653	0.73 641	0.69 655	1.17 654	2.40 685	1.27 650	1.95 664

SGM-ForestM	6.52 675	0.38 479	1.26 532	0.63 482	0.35 319	13.59 688	5.32 686	6.32 683	6.70 680	11.14 690	9.18 682	22.51 702	13.93 690	16.89 691	20.07 692	0.36 567	0.37 604	0.36 571	0.35 583	0.36 529	0.34 530

LRCNet_RVC	22.74 697	32.10 703	21.97 688	29.84 701	26.23 699	4.42 669	0.81 540	22.66 695	2.02 628	26.93 704	29.26 703	23.06 703	15.59 691	23.84 699	18.88 691	31.75 710	19.90 712	34.65 710	32.13 711	30.54 709	28.32 709

DPSMNet_ROB	13.02 690	8.23 687	21.91 687	9.53 692	18.11 691	11.56 685	32.02 701	10.64 690	16.23 691	7.05 685	19.49 698	10.16 684	16.66 692	9.85 685	22.43 695	4.77 691	8.68 694	5.38 692	10.26 701	6.17 691	11.36 694

DGTPSM_ROB	13.01 689	8.23 687	21.87 686	9.51 691	18.10 690	11.56 685	32.01 700	10.63 689	16.20 690	7.03 684	19.48 697	10.15 683	16.66 692	9.83 684	22.42 694	4.75 690	8.68 694	5.37 691	10.25 700	6.16 690	11.36 694

iinet-test	17.98 692	18.06 694	23.82 692	20.87 695	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 696	8.78 696	9.88 697	9.85 698	13.23 696	11.95 696

IINet	17.98 692	18.06 694	23.81 691	20.87 695	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 696	8.78 696	9.88 697	9.85 698	13.23 696	11.95 696

Anonymous_1	43.04 711	18.73 696	24.79 693	21.81 698	46.26 709	27.80 694	37.60 705	28.08 702	16.14 689	14.66 695	14.30 690	20.65 695	17.88 696	21.56 696	25.94 701	117.93 719	8.92 698	100.65 715	126.50 717	158.64 720	12.08 698

DPSM_ROB	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 699	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 700	9.30 699	10.47 699	10.42 702	14.03 698	12.61 699

DPSM	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 699	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 700	9.30 699	10.47 699	10.42 702	14.03 698	12.61 699

xxxxx1	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

tt_ll	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

ff	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

LE_ROB	8.05 679	0.37 472	23.53 690	0.74 570	0.33 294	2.77 644	2.87 678	3.71 664	27.24 703	25.39 703	8.87 681	8.46 679	26.71 702	6.65 642	21.99 693	0.21 350	0.19 432	0.20 265	0.21 394	0.25 421	0.22 388

Selective-IGEV-i1pa	19.94 696	26.52 702	23.52 689	2.94 674	1.59 657	31.97 704	20.54 695	30.88 704	25.25 699	23.87 702	27.58 701	33.01 704	26.91 703	32.38 705	25.47 700	20.69 709	5.85 692	12.49 701	4.43 691	3.35 678	19.48 702

HaxPig	38.92 707	41.40 712	41.64 701	29.95 702	32.27 700	28.90 697	27.60 697	29.73 703	37.71 713	43.82 713	43.87 712	33.17 705	35.56 704	41.53 707	40.37 709	43.94 714	47.51 717	45.82 711	47.08 713	42.38 710	44.15 712

HanzoNet	11.04 686	3.62 685	8.10 666	4.08 688	3.55 686	4.90 672	2.73 677	7.19 684	10.10 683	31.86 712	28.92 702	21.96 701	36.36 705	18.08 693	10.17 676	7.94 693	3.32 688	3.47 687	3.31 687	7.06 692	4.04 688

AVERAGE_ROB	40.43 708	42.37 713	42.73 702	36.96 704	35.58 702	30.50 698	27.61 698	36.71 710	38.39 714	44.91 714	44.36 713	37.45 707	36.70 706	41.88 708	40.35 708	45.43 715	46.81 716	47.11 712	46.35 712	42.51 711	43.87 711

DPSimNet_ROB	11.20 687	4.98 686	35.43 700	2.90 673	4.52 688	7.89 678	17.09 693	4.66 672	6.06 679	14.89 696	10.93 687	17.29 691	36.81 707	13.18 690	15.68 688	2.86 670	6.29 693	5.75 693	5.09 693	3.91 684	7.70 691

LSM0	42.82 710	38.75 711	50.81 712	47.07 711	109.38 719	57.00 713	76.02 711	53.74 717	33.71 706	29.02 711	30.41 710	43.87 714	37.22 708	43.91 715	53.54 717	20.52 708	18.62 705	21.10 708	21.11 709	28.41 708	42.22 710

RAFT-FEzeroshot	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 706	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 703	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.25 704	25.35 706

RAFT-FE	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 706	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 703	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.25 704	25.35 706

CasAABBNet	38.33 703	38.46 708	50.35 709	44.75 708	41.84 703	56.68 709	76.37 714	53.22 711	33.83 710	28.31 709	29.54 706	43.62 711	37.71 711	43.84 713	53.41 714	20.30 702	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.24 703	25.34 704

FlowAnything	38.37 705	38.41 705	50.38 710	44.76 709	41.94 707	56.64 707	76.34 712	53.28 716	34.23 712	28.25 705	29.72 707	43.60 709	37.79 712	43.83 710	53.38 712	20.39 707	18.71 711	21.07 703	21.14 710	28.23 702	25.29 703

Hybrid-DGEV	38.35 704	38.46 708	50.28 706	44.82 710	41.90 706	56.66 708	76.35 713	53.24 712	33.80 709	28.29 706	29.84 708	43.58 708	37.86 713	43.84 713	53.39 713	20.34 705	18.69 706	21.06 702	21.00 704	28.25 704	25.34 704

Selective-RAFT-Error	38.39 706	38.47 710	50.44 711	44.73 705	41.97 708	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.92 711	28.34 710	29.85 709	43.60 709	38.20 714	43.75 709	53.34 711	20.38 706	18.70 707	21.09 707	21.05 705	28.30 707	25.43 708

MEDIAN_ROB	42.00 709	44.40 714	44.29 705	35.15 703	34.95 701	31.28 703	29.60 699	35.88 709	40.02 715	47.20 717	46.64 714	37.37 706	38.48 715	44.35 716	42.45 710	48.03 716	49.39 718	49.71 713	49.03 714	45.14 712	46.65 713

BEATNet-Init1	26.87 700	13.43 692	70.68 716	0.91 624	0.68 564	57.02 714	21.06 696	32.82 708	32.67 705	52.12 718	53.61 715	66.05 716	49.56 716	48.79 717	34.71 707	0.49 615	0.44 623	0.53 619	0.53 627	0.63 616	0.59 613

PML	51.67 712	36.25 704	13.28 676	7.46 690	20.81 695	108.69 718	232.22 721	8.72 685	27.82 704	87.01 719	269.67 721	69.67 717	61.95 717	24.76 703	14.20 685	9.74 698	3.40 689	9.62 696	4.70 692	18.74 700	4.72 690

RSGM-EC	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 712	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 717	59.55 719	113.88 716	53.02 715	92.89 718	56.17 714

acva	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 712	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 717	59.55 719	113.88 716	53.02 715	92.89 718	56.17 714

test_example2	192.40 719	210.76 720	206.48 719	199.83 719	204.73 720	172.94 719	183.52 720	133.93 720	133.41 720	191.38 721	196.19 720	187.13 721	178.77 720	205.33 720	208.00 721	222.09 721	238.72 721	186.54 721	190.54 721	227.34 721	170.31 720

Selective-IGEV-i16pa	97.29 718	136.83 719	17.95 680	1.52 654	1.00 629	188.16 720	3.63 681	183.02 721	169.43 721	88.01 720	178.60 719	119.35 720	191.45 721	226.33 721	135.51 718	131.38 720	17.89 704	32.25 709	3.46 690	2.02 657	117.94 719

ccccc		492.34 721		530.87 720	530.37 721	478.08 721		491.76 722		448.18 722		476.12 722		541.64 722		663.49 722	459.54 722	353.94 722	309.79 722	586.66 722

ASD4		10.99 690

Low-res two-view benchmark