Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.26 133	0.22 342	0.33 148	0.31 43	0.25 304	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 197	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 125	0.30 45	0.26 189	0.22 487	0.19 515	0.17 284	0.19 442	0.21 451	0.18 401
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 352	0.16 455	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.12 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 224	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 113	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 182	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 63	0.32 62	0.20 30	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 127

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 89	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 258	0.86 653

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 132	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 142	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 75	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 170	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 172	0.40 133	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 606	0.11 127

HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 170	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 89	0.45 182	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 262	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 623	0.39 249	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 89	0.30 45	0.18 4	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 308	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 170	0.19 26	0.46 153	0.42 208	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 210	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22	0.30 196	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 151	0.19 26	0.42 112	0.73 359	0.27 99	0.32 130	0.57 315	0.43 338	0.77 475	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 127

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 63	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.10 6	0.10 58

MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 49	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 212	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 220	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 454	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 49	0.47 207	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Select-FE	0.46 389	0.24 402	0.88 565	0.42 400	0.35 526	0.33 198	0.19 26	0.90 431	0.37 169	0.60 292	1.01 464	0.97 514	0.80 552	0.72 443	0.28 231	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.20 467	0.15 258	0.24 511

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 318	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 113	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 590	0.30 23	0.17 37	0.38 262	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 75	0.45 182	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 281

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 132	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 113	0.41 143	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 165	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 143	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 187

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 249	0.34 112	0.18 66	0.38 262	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 265	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

RT-Monster	0.32 210	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 352	0.38 262	0.20 42	0.56 214	0.76 380	0.61 299	0.64 280	0.49 278	0.28 172	0.41 143	0.30 257	0.14 172	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 235

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.13 143	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 63	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 228	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 198	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 132	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 63	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 282	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

FE-Mocha	0.32 210	0.19 216	0.50 405	0.38 244	0.27 387	0.30 151	0.20 42	0.71 342	0.36 152	0.65 331	0.56 259	0.54 302	0.25 125	0.38 118	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.16 327	0.13 143	0.12 187

DLNR-FE	20.05 698	36.38 706	38.08 703	170.06 718	60.08 712	0.23 40	0.20 42	14.13 696	0.36 152	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.63 366	0.28 231	5.38 693	0.10 94	0.15 199	0.11 143	73.09 717	0.11 127

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 191	0.38 118	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 643	0.12 187

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 191	0.33 77	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 640	0.12 187

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 182	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 156	0.36 100	0.25 160	0.16 303	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 196	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 189	0.20 42	0.63 266	0.68 331	0.50 259	0.52 240	0.51 289	0.30 210	0.45 182	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 127

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 500	0.20 42	0.37 64	0.47 240	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 172	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 387	0.33 198	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 75	0.48 218	0.24 129	0.20 443	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.15 313

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 272	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 63	0.31 53	0.21 51	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 247	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

U	0.45 378	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 641	3.55 674	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 89	0.26 8	0.22 73	0.15 247	0.09 27	0.88 652	0.13 222	0.13 143	0.11 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 497	3.08 687	2.43 656	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 663	0.08 2	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.97 662

DLNR_Zeroshot_test	20.09 699	36.28 705	38.04 702	169.85 717	61.80 713	0.23 40	0.20 42	13.88 695	0.37 169	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.62 355	0.28 231	5.46 694	0.10 94	0.15 199	0.11 143	72.60 716	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 224	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 228	0.18 34	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.13 143	0.11 127

XX-Stereo	0.37 285	0.17 137	0.45 330	0.55 585	0.36 531	0.38 262	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 245	1.30 566	0.73 426	0.26 142	0.56 281	0.26 189	0.16 303	0.11 220	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.10 58

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 49	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 317	0.38 244	0.18 66	0.45 327	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 308	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 364	1.22 609	0.34 112	0.21 164	0.29 132	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 113	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 63	0.43 165	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 191	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 426	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 143	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

UGAM-zero	0.46 389	0.19 216	0.62 469	0.37 207	0.23 241	0.34 213	0.21 67	1.15 541	0.39 190	0.66 344	0.61 272	1.70 629	0.91 577	0.75 463	0.25 160	0.14 172	0.11 220	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.13 235

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 224	0.21 67	0.72 347	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 125	0.36 100	0.25 160	0.15 247	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

IIG-Stereo	0.43 359	0.21 301	0.44 317	0.50 532	0.25 304	0.44 318	0.21 67	0.71 342	0.76 380	0.83 458	0.95 435	0.83 465	0.43 338	0.90 530	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.19 381	0.14 261	0.15 258	0.11 127

ROB_FTStereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.57 293	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

SST-Stereo	0.40 329	0.19 216	0.45 330	0.42 400	0.25 304	0.25 71	0.21 67	0.66 290	0.47 240	1.08 582	0.79 351	0.72 415	0.43 338	0.77 475	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.19 409	0.15 313

CRE-IMP	0.36 269	0.23 364	0.49 392	0.42 400	0.24 272	0.41 299	0.21 67	0.57 222	0.41 197	0.65 331	0.72 305	0.53 298	0.37 299	0.61 346	0.38 362	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.21 451	0.18 401

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 262	0.36 183	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 259	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 249	0.41 355	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 308	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 592	1.28 614	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 113	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 210	0.38 547	2.34 653	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 142	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 222	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 213	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 63	0.56 281	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 187

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 75	0.44 177	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 502	0.24 15	0.51 548	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 225	0.44 177	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 534	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 89	0.31 53	0.28 231	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 235

MSKI-zero shot	0.32 210	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 189	0.22 84	0.61 253	0.43 212	0.52 269	0.64 280	0.61 351	0.20 63	0.74 457	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 187

Any-RAFT	0.35 251	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 357	0.22 84	0.88 424	0.73 359	0.53 272	0.73 309	0.64 366	0.28 172	0.46 198	0.24 129	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 187

test-3	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.22 84	0.63 266	0.78 399	0.71 376	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

Patchmatch Stereo++	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313
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
HUI-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.50 232	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

DeepStereo_RVC	0.36 269	0.21 301	0.47 359	0.40 319	0.24 272	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 363	0.67 295	0.57 315	0.51 388	0.56 281	0.39 370	0.16 303	0.12 282	0.18 337	0.15 293	0.19 409	0.18 401

iRAFT	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

CREStereo++_RVC	0.32 210	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 272	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 459	0.46 245	0.80 354	0.30 136	0.26 142	0.36 100	0.33 287	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 646	0.13 143	0.09 6
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
Gwc-CoAtRS	0.34 235	0.17 137	0.44 317	0.39 276	0.23 241	0.34 213	0.22 84	0.70 334	0.75 372	0.60 292	0.59 267	0.58 324	0.29 191	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.12 187

PMTNet	0.32 210	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 327	0.22 84	0.56 214	0.63 306	0.46 245	0.54 247	0.39 207	0.34 259	0.48 218	0.24 129	0.75 651	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 132	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 275	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 231	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

Hybrid-DGEV-2	0.41 340	0.21 301	0.42 294	0.47 495	0.29 440	0.59 416	0.23 109	0.82 397	0.99 520	0.64 322	0.63 276	0.60 345	0.65 479	0.58 314	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.12 187

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 238	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 275	0.41 228	0.35 265	0.28 15	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.12 94	0.10 58

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 75	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 142	0.50 232	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

GCST	0.83 577	1.22 657	0.74 534	1.58 661	1.01 656	1.06 578	0.23 109	0.78 384	0.78 399	0.97 540	0.65 283	0.78 449	0.35 265	0.92 540	0.34 303	0.96 657	0.65 659	1.20 658	0.81 662	0.91 648	0.70 645

CAS++	0.32 210	0.24 402	0.36 196	0.37 207	0.26 352	0.28 120	0.23 109	0.87 419	0.50 255	0.47 251	0.45 196	0.26 106	0.21 75	0.49 224	0.24 129	0.23 504	0.19 515	0.22 468	0.17 383	0.21 451	0.16 361
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 249	0.23 109	0.52 193	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 142	0.39 124	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

H2IRNET	0.37 285	0.20 262	0.33 148	0.38 244	0.25 304	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 352	0.39 210	0.90 415	0.74 432	0.55 412	0.52 247	0.43 397	0.15 247	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.13 235

MIF-Stereo (partial)	0.31 204	0.18 174	0.37 213	0.41 355	0.31 481	0.28 120	0.23 109	0.47 157	0.42 208	0.31 138	0.63 276	0.36 189	0.35 265	0.57 293	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.14 281

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.38 244	0.19 96	0.38 262	0.23 109	0.57 222	0.41 197	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 156	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 282	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 127

RAFT-Test	0.34 235	0.18 174	0.37 213	0.38 244	0.23 241	0.50 348	0.23 109	0.69 319	0.40 193	0.60 292	0.85 388	0.61 351	0.28 172	0.46 198	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

test_1	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.23 109	0.63 266	0.78 399	0.68 355	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

PFNet+	0.40 329	0.19 216	0.49 392	0.39 276	0.25 304	0.28 120	0.23 109	0.64 279	0.70 339	0.85 469	0.79 351	0.64 366	0.35 265	0.72 443	0.34 303	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.20 467	0.16 308	0.20 457

TANstereo	0.30 196	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 378	0.23 109	0.44 139	0.55 277	0.59 288	0.68 297	0.37 191	0.26 142	0.35 96	0.27 208	0.15 247	0.16 455	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

CFNet-RSSM	0.34 235	0.17 137	0.45 330	0.39 276	0.22 193	0.35 224	0.23 109	0.73 358	0.84 433	0.65 331	0.54 247	0.57 315	0.28 172	0.46 198	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.11 127

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 379	0.36 183	0.17 37	0.39 275	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 231	0.45 182	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 213	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 265	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 304	0.51 352	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 292	0.43 165	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 258	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 142	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 310	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 89	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MIM_Stereo	0.38 300	0.17 137	0.53 433	0.37 207	0.24 272	0.27 99	0.24 127	0.70 334	0.54 270	0.72 387	1.00 461	0.63 360	0.29 191	0.64 381	0.38 362	0.13 113	0.14 392	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.11 127

CASnet	0.30 196	0.20 262	0.33 148	0.41 355	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 266	0.52 269	0.54 247	0.39 207	0.24 113	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 468	0.18 411	0.18 375	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 251	0.24 402	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.35 224	0.24 127	0.67 300	0.44 219	0.54 276	0.51 228	0.66 385	0.25 125	0.66 397	0.30 257	0.14 172	0.12 282	0.23 489	0.20 467	0.18 375	0.13 235

iRaft-Stereo_20w	0.39 317	0.19 216	0.57 453	0.37 207	0.27 387	0.31 170	0.24 127	1.44 625	0.29 84	0.69 363	0.53 244	0.60 345	0.42 332	0.83 501	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.15 258	0.13 235

Pruner-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.40 319	0.25 304	0.22 30	0.24 127	0.67 300	0.55 277	0.89 498	0.76 326	0.68 393	0.29 191	0.62 355	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.17 383	0.17 347	0.18 401

RAFT-RH_RVC	0.56 497	0.17 137	0.41 273	0.37 207	0.23 241	0.57 398	0.24 127	0.60 246	0.70 339	1.19 598	3.94 672	0.56 310	0.38 304	0.65 388	0.36 337	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.14 261	0.12 94	0.13 235

XX-TBD	0.32 210	0.53 603	0.26 40	0.51 548	0.20 133	0.37 249	0.24 127	0.40 92	0.73 359	0.54 276	0.69 298	0.31 144	0.25 125	0.32 62	0.27 208	0.16 303	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 127

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 273	0.35 155	0.17 37	0.38 262	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 265	0.43 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 224	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 292	0.41 143	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 210	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 227	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 251	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 247	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 318	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 265	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 189	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 89	0.44 177	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

IGEV-FE	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 249	0.47 495	0.26 352	0.46 332	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 142	0.40 133	0.37 353	0.21 460	0.15 423	0.22 468	0.26 564	0.16 308	0.16 361

DilatedVolume-Stereo	0.30 196	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 365	0.25 139	0.56 214	0.43 212	0.56 281	0.50 218	0.35 179	0.29 191	0.49 224	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

ISRNet	0.56 497	0.24 402	0.66 496	0.56 588	0.36 531	0.44 318	0.25 139	0.82 397	0.84 433	1.07 578	1.25 554	0.91 497	0.60 443	0.66 397	0.58 486	0.35 605	0.26 577	0.36 597	0.33 603	0.30 548	0.42 612

model_zeroshot	0.33 227	0.18 174	0.48 379	0.39 276	0.28 412	0.45 327	0.25 139	0.63 266	0.45 228	0.61 299	0.50 218	0.51 289	0.25 125	0.45 182	0.26 189	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.13 235

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

IGEV_Zeroshot_test	0.34 235	0.18 174	0.67 500	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

OMP-Stereo	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.52 561	0.24 272	0.36 238	0.25 139	0.71 342	0.78 399	0.77 413	0.64 280	0.89 490	0.39 316	0.91 537	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.20 411	0.15 293	0.15 258	0.12 187

raftrobust	0.34 235	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.27 387	0.30 151	0.25 139	0.71 342	0.63 306	0.58 286	0.55 256	0.45 258	0.46 360	0.51 240	0.29 250	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.13 235

RALAANet	0.38 300	0.23 364	0.48 379	0.42 400	0.29 440	0.35 224	0.25 139	0.86 412	0.64 314	0.67 349	0.65 283	0.60 345	0.29 191	0.60 337	0.34 303	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.21 451	0.13 235

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 249	0.25 139	0.51 183	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 142	0.38 118	0.25 160	0.16 303	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127
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
TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 189	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 156	0.40 133	0.29 250	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 227	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 283	0.22 89	0.48 218	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 259	0.42 154	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 172	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 281	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 219	0.30 210	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 275	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 256	0.29 191	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.19 216	0.33 148	0.43 421	0.27 387	0.56 392	0.26 160	0.65 280	0.74 367	0.94 526	1.92 625	0.61 351	0.30 210	0.55 270	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.11 127

4.5_new	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 189	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 283	0.41 228	0.22 89	0.55 270	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.11 143	0.15 258	0.11 127

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 89	0.47 207	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.33 227	0.18 174	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.38 262	0.26 160	0.70 334	0.56 284	0.47 251	0.65 283	0.42 238	0.24 113	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.14 194	0.11 127

DCVSM-stereo	0.49 434	0.27 462	0.53 433	0.39 276	0.29 440	0.51 352	0.26 160	0.75 368	0.75 372	1.11 588	0.75 320	1.05 541	0.72 521	0.60 337	0.47 442	0.20 443	0.19 515	0.24 506	0.20 467	0.25 513	0.30 557

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 228	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 49	0.34 86	0.25 160	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 349	0.20 262	0.74 534	0.38 244	0.43 578	0.39 275	0.26 160	0.94 445	0.49 251	0.53 272	0.77 330	0.93 505	0.45 354	0.63 366	0.24 129	0.16 303	0.10 94	0.17 284	0.18 411	0.20 427	0.20 457

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 265	0.49 224	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 127

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 272	0.41 228	0.31 225	0.55 270	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.11 127

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 441	0.19 96	0.31 170	0.26 160	0.47 157	0.43 212	0.37 185	0.47 207	0.41 228	0.23 103	0.50 232	0.34 303	0.14 172	0.18 497	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.13 235

NRIStereo	0.36 269	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.23 241	0.34 213	0.26 160	0.65 280	0.55 277	0.64 322	0.63 276	0.56 310	0.37 299	0.65 388	0.37 353	0.15 247	0.11 220	0.18 337	0.15 293	0.17 347	0.14 281

ASMatch	0.48 416	0.19 216	0.45 330	0.39 276	0.28 412	0.37 249	0.26 160	0.74 361	0.68 331	0.76 407	2.34 638	0.61 351	0.52 390	0.62 355	0.37 353	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.21 477

RAFT_R40	0.40 329	0.19 216	0.44 317	0.43 421	0.25 304	0.23 40	0.26 160	0.67 300	0.67 326	0.98 545	0.78 341	0.72 415	0.43 338	0.76 467	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.18 375	0.14 281

RAFT-345	0.40 329	0.18 174	0.40 262	0.38 244	0.22 193	0.33 198	0.26 160	0.61 253	0.51 260	0.74 398	1.79 618	0.45 258	0.33 247	0.66 397	0.36 337	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.14 261	0.13 143	0.13 235

DN	0.30 196	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 352	0.35 224	0.27 182	0.54 208	0.55 277	0.32 153	0.42 184	0.50 283	0.23 103	0.39 124	0.22 73	0.21 460	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.18 401

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 330	0.35 155	0.17 37	0.33 198	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 265	0.46 198	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 332	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 224	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 219	0.30 210	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 322	0.29 27	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Lsterematch	0.38 300	0.17 137	0.38 227	0.37 207	0.20 133	0.42 306	0.27 182	0.57 222	0.71 350	0.66 344	1.02 473	0.49 278	0.40 322	0.57 293	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 151	0.27 182	0.50 180	0.65 319	0.32 153	0.47 207	0.42 238	0.24 113	0.41 143	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 213	0.27 182	0.57 222	0.47 240	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 113	0.42 154	0.27 208	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.12 94	0.10 58

NLSM1	0.32 210	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 304	0.66 466	0.27 182	0.57 222	0.50 255	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 172	0.54 263	0.32 274	0.16 303	0.17 475	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.12 187

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 281	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 191	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 332	0.27 182	0.69 319	0.57 286	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 265	0.35 96	0.27 208	0.14 172	0.12 282	0.13 102	0.12 180	0.11 30	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 262	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 208	0.11 36	0.12 282	0.16 237	0.15 293	0.13 143	0.09 6

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 272	0.31 170	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 103	0.63 366	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.14 281

PAM_32	0.46 389	0.19 216	0.67 500	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.27 182	0.95 452	0.34 129	0.68 355	0.44 192	1.91 637	0.65 479	0.62 355	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.14 194	0.13 235

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 198	0.27 182	0.39 81	0.80 410	0.46 245	0.49 214	0.39 207	0.25 125	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

WCG-NET（raft）	0.31 204	0.15 60	0.36 196	0.32 66	0.19 96	0.35 224	0.27 182	0.51 183	0.78 399	0.45 239	0.55 256	0.48 272	0.27 156	0.54 263	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 196	0.36 183	0.26 352	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 228	0.28 172	0.40 133	0.28 231	0.16 303	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.12 187

4D-IteraStereo	0.33 227	0.18 174	0.40 262	0.40 319	0.24 272	0.32 189	0.27 182	0.58 230	0.72 352	0.65 331	0.54 247	0.42 238	0.23 103	0.45 182	0.28 231	0.14 172	0.09 27	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.11 127

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 640	0.37 249	0.27 182	0.48 165	0.46 233	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 89	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 383

Selective-RAFT	0.35 251	0.23 364	0.51 420	0.44 441	0.21 164	0.64 454	0.27 182	0.59 235	0.63 306	0.40 219	0.38 168	0.55 307	0.40 322	0.57 293	0.35 321	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.16 308	0.13 235

IPLG	0.39 317	0.20 262	0.59 458	0.40 319	0.24 272	0.54 372	0.27 182	0.75 368	0.63 306	0.84 465	0.81 361	0.32 147	0.32 231	0.60 337	0.45 425	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

DIP-Stereo	0.39 317	0.21 301	0.50 405	0.41 355	0.28 412	0.62 434	0.27 182	0.77 378	0.40 193	0.64 322	0.86 391	0.52 294	0.33 247	0.66 397	0.42 390	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.15 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 359	0.26 445	0.62 469	0.40 319	0.29 440	0.44 318	0.27 182	0.77 378	0.75 372	0.72 387	1.09 505	0.48 272	0.43 338	0.69 425	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.18 375	0.16 361

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 272	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 63	0.57 293	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 262	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 125	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.12 94	0.14 281

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 213	0.40 319	0.27 387	0.30 151	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 125	0.47 207	0.34 303	0.17 352	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.14 194	0.12 187

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 589	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 299	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.11 127

HBP-ISP	0.59 519	0.45 577	0.43 307	0.45 466	0.33 510	0.70 480	0.28 208	1.11 520	1.00 527	0.83 458	1.18 539	0.65 379	0.68 496	0.88 522	0.52 468	0.35 605	0.38 631	0.47 623	0.41 624	0.38 593	0.31 567

MIPNet	0.37 285	0.21 301	0.59 458	0.39 276	0.25 304	0.50 348	0.28 208	0.77 378	0.70 339	0.65 331	0.60 269	0.40 219	0.49 373	0.44 177	0.37 353	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.13 235

RAFT-IKP	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

111	0.40 329	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.52 357	0.28 208	0.74 361	1.16 578	0.50 259	0.91 418	0.63 360	0.48 369	0.61 346	0.35 321	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.13 235

CBMV_ROB	0.59 519	0.37 537	0.38 227	0.39 276	0.28 412	0.74 494	0.28 208	1.00 469	0.98 515	0.94 526	1.25 554	0.81 463	0.78 546	0.87 519	0.50 451	0.36 609	0.37 629	0.43 616	0.40 619	0.33 567	0.30 557

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 420	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 299	0.42 154	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 259	0.49 224	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 219	0.30 210	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 132	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 63	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

xyz-stereo-finetune2	0.36 269	0.19 216	0.38 227	0.32 66	0.19 96	0.82 531	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 262	0.78 341	0.43 247	0.45 354	0.69 425	0.44 416	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.13 235

fffy	0.28 164	0.21 301	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.41 197	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 156	0.50 232	0.27 208	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

RAFT-Stereo-weight	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 300	0.80 410	0.53 272	0.51 228	0.58 324	0.20 63	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 127

MyStereo8	0.40 329	0.20 262	0.54 438	0.41 355	0.29 440	0.53 365	0.29 217	0.65 280	0.49 251	0.71 376	0.98 453	0.58 324	0.43 338	0.50 232	0.51 461	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.19 409	0.19 434

11t1	0.36 269	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.62 434	0.29 217	0.69 319	0.43 212	0.60 292	0.53 244	0.53 298	0.48 369	0.56 281	0.40 378	0.18 387	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.17 383

GMStereo_Zeroshot	0.49 434	0.44 573	0.74 534	0.49 518	0.27 387	0.56 392	0.29 217	0.73 358	0.76 380	0.86 476	0.94 426	0.91 497	0.36 292	0.74 457	0.43 397	0.26 536	0.14 392	0.26 538	0.15 293	0.36 584	0.18 401

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.72 352	0.34 164	0.52 240	0.41 228	0.28 172	0.47 207	0.28 231	0.15 247	0.11 220	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.36 269	0.20 262	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 238	0.29 217	0.61 253	0.64 314	0.67 349	0.70 302	0.60 345	0.40 322	0.58 314	0.34 303	0.17 352	0.11 220	0.20 411	0.11 143	0.17 347	0.18 401

IPLGR	0.39 317	0.21 301	0.63 479	0.39 276	0.22 193	0.49 346	0.29 217	0.76 375	0.74 367	0.78 417	0.77 330	0.44 256	0.42 332	0.47 207	0.38 362	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.13 235

LCNet	0.41 340	0.20 262	0.32 129	0.44 441	0.24 272	0.47 338	0.29 217	0.67 300	0.53 266	0.72 387	1.03 478	0.66 385	0.60 443	0.58 314	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.36 591

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 342	0.36 196	0.48 503	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 219	0.28 113	0.23 42	0.42 238	0.26 142	0.29 27	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187
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
iRaftStereo_RVC	0.32 210	0.19 216	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.31 170	0.29 217	0.68 310	0.51 260	0.49 256	0.66 290	0.37 191	0.23 103	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.15 258	0.12 187

s12784h	0.36 269	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 507	0.29 217	0.80 391	0.83 428	0.56 281	0.57 261	0.43 247	0.40 322	0.57 293	0.33 287	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

HCRNet	0.44 367	0.34 519	0.41 273	0.53 571	0.26 352	0.53 365	0.29 217	0.83 402	0.63 306	0.71 376	0.81 361	0.77 447	0.50 383	0.66 397	0.36 337	0.24 516	0.16 455	0.24 506	0.20 467	0.21 451	0.18 401

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 269	0.17 137	0.41 273	0.35 155	0.19 96	0.33 198	0.29 217	0.65 280	0.73 359	0.68 355	1.01 464	0.56 310	0.40 322	0.42 154	0.30 257	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.10 58

iResNet_ROB	0.52 465	0.21 301	0.53 433	0.37 207	0.21 164	0.61 426	0.29 217	1.51 634	1.32 610	0.90 506	1.02 473	0.80 460	0.62 456	0.76 467	0.43 397	0.16 303	0.12 282	0.13 102	0.09 12	0.15 258	0.18 401

WQFJA1	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.50 232	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

WQFJX	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 387	0.60 423	0.30 237	0.53 205	0.47 240	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 247	0.61 346	0.40 378	0.14 172	0.17 475	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.14 281

NLMM	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.49 224	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 265	0.41 143	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 127

AIO-test1	0.38 300	0.18 174	0.38 227	0.50 532	0.24 272	0.46 332	0.30 237	0.70 334	1.19 584	0.40 219	0.71 304	0.45 258	0.29 191	0.53 256	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.13 143	0.17 383

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 416	0.21 301	1.26 613	0.39 276	0.51 610	0.28 120	0.30 237	1.25 589	0.44 219	0.68 355	1.11 508	0.86 475	0.33 247	0.67 408	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.20 467	0.22 474	0.24 511

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 120	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 247	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 120	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 75	0.50 232	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.10 58

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.36 183	0.23 241	0.37 249	0.30 237	0.39 81	0.44 219	0.31 138	0.51 228	0.40 219	0.24 113	0.43 165	0.26 189	0.15 247	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.13 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.27 462	0.45 330	0.36 183	0.25 304	0.48 341	0.30 237	0.58 230	0.90 476	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 191	0.49 224	0.30 257	0.16 303	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.18 375	0.15 313

plain	0.31 204	0.20 262	0.50 405	0.39 276	0.29 440	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 290	0.30 136	0.31 225	0.65 388	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.17 347	0.12 187

PCWNet_CMD	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.95 452	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.21 453	0.16 327	0.24 504	0.19 434

riskmin	0.38 300	0.20 262	0.39 249	0.32 66	0.23 241	0.53 365	0.30 237	0.63 266	0.80 410	0.49 256	0.56 259	0.73 426	0.58 431	0.55 270	0.36 337	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.13 222	0.19 409	0.20 457

DCANet-4	0.36 269	0.20 262	0.48 379	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.66 290	0.92 488	0.69 363	0.78 341	0.40 219	0.47 364	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

fff	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

ADStereo(finetuned)	0.37 285	0.16 89	0.49 392	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.69 500	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

TRStereo	0.37 285	0.27 462	0.59 458	0.47 495	0.41 566	0.29 132	0.30 237	0.84 405	0.59 290	0.52 269	0.41 181	0.52 294	0.26 142	0.73 450	0.27 208	0.17 352	0.12 282	0.19 381	0.19 442	0.13 143	0.11 127

iGMRVC	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

CFNet_pseudo	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.30 237	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.03 478	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

DCANet	0.36 269	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.57 421	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

csc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

cscssc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

EAI-Stereo	0.34 235	0.19 216	0.44 317	0.39 276	0.21 164	0.31 170	0.30 237	1.15 541	0.30 92	0.49 256	0.75 320	0.36 189	0.28 172	0.62 355	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.13 143	0.12 187

MSMDNet	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.96 456	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.23 491	0.19 434

HITNet	0.41 340	0.26 445	0.45 330	0.33 82	0.17 37	0.63 447	0.30 237	0.93 440	0.64 314	0.71 376	0.82 367	0.64 366	0.52 390	0.59 331	0.43 397	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.19 409	0.12 187
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
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 198	0.31 265	0.45 146	0.45 228	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 213	0.31 265	0.48 165	0.50 255	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 49	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

Wave_Phase_stereo	0.30 196	0.16 89	0.88 565	0.34 112	0.22 193	0.64 454	0.31 265	0.54 208	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 265	0.36 100	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 127

xyz-stereo-finetune	0.33 227	0.18 174	0.36 196	0.33 82	0.18 66	0.57 398	0.31 265	0.58 230	0.69 338	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 247	0.56 281	0.36 337	0.12 60	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

HI	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

CoSv	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 553	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

rvit_stereo_0081_aga	0.31 204	0.28 476	0.44 317	0.42 400	0.29 440	0.34 213	0.31 265	0.44 139	0.40 193	0.39 210	0.44 192	0.40 219	0.32 231	0.42 154	0.29 250	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.16 327	0.20 427	0.15 313

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

EKT-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.39 249	0.43 421	0.29 440	0.38 262	0.31 265	0.69 319	0.64 314	0.45 239	0.63 276	0.49 278	0.27 156	0.56 281	0.33 287	0.18 387	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.16 308	0.16 361

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

HH	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

HanStereo	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

anonymousdsp2	0.35 251	0.20 262	0.43 307	0.37 207	0.24 272	0.48 341	0.31 265	0.86 412	0.65 319	0.55 278	0.50 218	0.50 283	0.34 259	0.56 281	0.31 265	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 308	0.14 281

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 402	0.39 249	0.50 532	0.29 440	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 265	0.31 225	0.39 124	0.30 257	0.14 172	0.15 423	0.16 237	0.13 222	0.16 308	0.15 313

DisPM	0.39 317	0.19 216	0.44 317	0.41 355	0.27 387	0.24 53	0.31 265	0.65 280	0.57 286	0.87 484	0.87 399	0.60 345	0.32 231	0.76 467	0.32 274	0.18 387	0.12 282	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.20 457

AAGNet	1.43 639	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.25 304	0.29 132	0.31 265	0.65 280	0.68 331	0.97 540	0.86 391	0.67 392	0.62 456	0.64 381	20.63 696	0.16 303	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.19 409	0.12 187

NF-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.57 315	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

OCTAStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

PSM-adaLoss	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.56 281	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo_v2	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.57 293	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

RE-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

TVStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

sCroCo_RVC	0.35 251	0.28 476	0.69 511	0.51 548	0.39 554	0.41 299	0.31 265	0.49 170	0.45 228	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 231	0.46 198	0.32 274	0.21 460	0.22 544	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.20 457

AFF-stereo	0.38 300	0.19 216	0.39 249	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 280	0.66 323	0.64 322	1.13 519	0.76 441	0.39 316	0.55 270	0.33 287	0.11 36	0.09 27	0.16 237	0.16 327	0.13 143	0.11 127

ccs_rob	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.31 265	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.02 473	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 113	0.53 256	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.11 127

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

rrr	0.29 179	0.22 342	0.41 273	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.32 292	0.52 193	0.42 208	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.14 281

x	0.39 317	0.24 402	0.41 273	0.34 112	0.23 241	0.52 357	0.32 292	0.86 412	0.52 263	0.57 284	0.70 302	0.59 339	0.50 383	0.49 224	0.46 435	0.17 352	0.15 423	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.16 361

PFNet	0.42 349	0.18 174	0.58 457	0.43 421	0.24 272	0.43 310	0.32 292	0.74 361	0.78 399	1.00 552	0.74 318	0.68 393	0.39 316	0.72 443	0.37 353	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.15 293	0.16 308	0.13 235

test_xeample3	0.29 179	0.21 301	0.41 273	0.35 155	0.26 352	0.35 224	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 172	0.54 263	0.23 112	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.13 235

FENet	0.42 349	0.22 342	0.38 227	0.39 276	0.24 272	0.55 378	0.32 292	0.79 388	0.70 339	0.71 376	0.72 305	0.63 360	0.57 421	0.62 355	0.44 416	0.19 419	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.19 434

R-Stereo Train	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235

RAFT-Stereo	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.51 457	0.29 488	0.46 347	0.41 355	0.27 387	0.70 480	0.32 292	1.13 528	1.00 527	0.72 387	1.07 499	0.85 470	0.60 443	0.76 467	0.52 468	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.16 361

AdaStereo	0.50 450	0.32 506	0.47 359	0.48 503	0.25 304	0.67 471	0.32 292	1.17 554	0.88 459	0.75 400	0.99 458	0.75 434	0.49 373	0.67 408	0.46 435	0.27 546	0.12 282	0.28 559	0.18 411	0.23 491	0.18 401
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.
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 208	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

WQFJX1	0.33 227	0.19 216	0.34 169	0.41 355	0.28 412	0.53 365	0.33 304	0.51 183	0.50 255	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 225	0.69 425	0.39 370	0.15 247	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.14 281

NLMM1	0.33 227	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.25 304	0.55 378	0.33 304	0.55 210	0.63 306	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 125	0.63 366	0.38 362	0.16 303	0.18 497	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.13 235

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 240	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

mms	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 63	0.45 182	0.26 189	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.11 127

ours_stereo	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 151	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 103	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.10 58

PAM	0.46 389	0.19 216	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.75 500	0.33 304	0.85 408	0.34 129	0.70 369	0.46 201	1.83 632	0.63 462	0.61 346	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

CFNet_ucs	0.50 450	0.24 402	0.55 443	0.38 244	0.31 481	0.58 404	0.33 304	0.98 463	0.93 494	0.88 494	1.19 543	0.80 460	0.49 373	0.63 366	0.43 397	0.21 460	0.15 423	0.26 538	0.18 411	0.26 520	0.22 495

SDNR	0.86 580	0.37 537	1.47 634	0.40 319	0.38 548	3.38 673	0.33 304	0.90 431	0.98 515	0.99 547	2.09 634	0.59 339	0.71 517	1.29 606	0.70 522	0.51 638	0.56 655	0.36 597	0.26 564	0.43 607	0.46 624

raft_robust	0.41 340	0.23 364	0.36 196	0.42 400	0.21 164	0.40 281	0.33 304	0.79 388	0.98 515	0.79 422	0.87 399	0.39 207	0.33 247	0.84 506	0.29 250	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CIPLG	0.41 340	0.21 301	0.63 479	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.33 304	0.65 280	0.60 292	0.82 446	0.96 439	0.46 265	0.32 231	0.55 270	0.44 416	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

ACRE	0.40 329	0.21 301	0.65 490	0.45 466	0.33 510	0.51 352	0.33 304	0.66 290	0.63 306	0.80 424	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.45 425	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

rafts_anoy	0.37 285	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.33 304	0.67 300	0.90 476	0.58 286	0.66 290	0.45 258	0.33 247	0.47 207	0.39 370	0.16 303	0.11 220	0.21 453	0.23 524	0.17 347	0.14 281

MLCV	0.47 404	0.24 402	0.61 466	0.37 207	0.17 37	0.61 426	0.33 304	0.80 391	0.87 455	0.94 526	1.13 519	0.72 415	0.43 338	0.89 528	0.51 461	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 187

DStereoRT	0.74 555	0.19 216	0.50 405	0.51 548	0.33 510	1.10 587	0.34 320	0.82 397	0.76 380	0.78 417	1.05 489	0.51 289	0.73 524	0.76 467	0.48 446	0.16 303	0.13 353	3.96 693	1.37 683	0.19 409	0.14 281

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 320	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 89	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 320	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 103	0.49 224	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 258	0.11 127

FACV-RUCA	0.43 359	0.28 476	0.47 359	0.45 466	0.33 510	0.58 404	0.34 320	0.82 397	0.73 359	0.57 284	0.84 378	0.47 267	0.50 383	0.54 263	0.39 370	0.22 487	0.15 423	0.35 592	0.16 327	0.28 535	0.21 477

DDVS	0.52 465	0.30 497	0.56 449	0.41 355	0.31 481	0.71 485	0.34 320	0.91 436	0.67 326	0.85 469	0.89 411	1.12 561	0.46 360	0.86 517	0.60 493	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.25 513	0.26 524

ITSA-stereo	0.53 472	0.28 476	0.52 426	0.40 319	0.23 241	0.56 392	0.34 320	1.24 585	1.24 593	0.80 424	0.81 361	0.72 415	0.58 431	0.82 493	0.65 509	0.21 460	0.17 475	0.23 489	0.21 490	0.22 474	0.26 524

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 278	0.25 125	0.47 207	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 187

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 75	0.56 281	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

SMFormer	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.18 401

tta	0.51 457	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.14 281

qqq1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

fff1	0.49 434	0.23 364	0.62 469	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 459	0.44 318	0.34 320	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 231	0.36 100	0.28 231	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 434

CASS	0.45 378	0.27 462	0.42 294	0.48 503	0.22 193	0.61 426	0.34 320	0.97 460	0.62 295	0.71 376	0.85 388	0.61 351	0.55 412	0.57 293	0.41 384	0.29 564	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.22 474	0.28 541
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.35 251	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 170	0.34 320	0.68 310	1.24 593	0.45 239	0.65 283	0.47 267	0.43 338	0.38 118	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 127

BUS	0.45 378	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.70 480	0.34 320	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.65 379	0.49 373	0.64 381	0.51 461	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

NINENet	0.50 450	0.29 488	0.51 420	0.45 466	0.32 498	0.70 480	0.34 320	1.10 514	0.88 459	0.80 424	0.94 426	0.65 379	0.49 373	0.73 450	0.51 461	0.22 487	0.20 527	0.25 519	0.18 411	0.22 474	0.21 477

Sa-1000	0.48 416	0.24 402	0.41 273	0.45 466	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.81 395	0.93 494	0.82 446	1.50 598	0.53 298	0.45 354	0.92 540	0.30 257	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

test_4	0.36 269	0.18 174	0.31 109	0.44 441	0.25 304	0.20 19	0.34 320	0.56 214	0.41 197	0.59 288	1.45 594	0.43 247	0.25 125	0.63 366	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.11 127

UDGNet	0.48 416	0.77 631	0.50 405	0.48 503	0.31 481	0.41 299	0.34 320	0.70 334	0.92 488	0.65 331	0.60 269	0.58 324	0.43 338	0.63 366	0.41 384	0.32 586	0.15 423	0.66 643	0.19 442	0.36 584	0.21 477

IPLGR_C	0.40 329	0.21 301	0.64 484	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.34 320	0.66 290	0.62 295	0.82 446	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.46 435	0.17 352	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

HHNet	0.41 340	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.37 538	0.33 198	0.34 320	0.69 319	0.75 372	0.86 476	1.30 566	0.52 294	0.32 231	0.52 247	0.35 321	0.15 247	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.15 258	0.24 511

DEmStereo	0.48 416	0.17 137	0.50 405	0.38 244	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.63 266	0.74 367	0.89 498	1.66 610	0.58 324	1.06 604	0.60 337	0.42 390	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

DMCA	0.45 378	0.26 445	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.51 352	0.34 320	0.93 440	0.68 331	0.75 400	0.83 373	0.79 451	0.53 394	0.51 240	0.54 476	0.21 460	0.16 455	0.21 453	0.16 327	0.19 409	0.21 477

FADNet_RVC	0.55 486	0.37 537	1.17 603	0.44 441	0.31 481	0.56 392	0.34 320	1.06 499	0.88 459	0.67 349	0.90 415	0.61 351	0.65 479	0.93 546	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.26 538	0.23 524	0.31 554	0.28 541

DFGA-Net	0.45 378	0.29 488	0.80 554	0.42 400	0.32 498	0.53 365	0.35 345	0.78 384	0.89 473	0.66 344	0.75 320	0.48 272	0.39 316	0.74 457	0.60 493	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.18 411	0.20 427	0.17 383

AIO-test2	0.39 317	0.21 301	0.41 273	0.47 495	0.25 304	0.45 327	0.35 345	0.77 378	1.27 603	0.36 178	0.87 399	0.37 191	0.30 210	0.47 207	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.21 453	0.23 524	0.15 258	0.13 235

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.24 402	0.50 405	0.44 441	0.27 387	0.34 213	0.35 345	0.45 146	0.62 295	0.37 185	0.47 207	0.42 238	0.35 265	0.40 133	0.36 337	0.22 487	0.20 527	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.14 281

test_sample1	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.34 112	0.23 241	0.58 404	0.35 345	0.99 465	0.49 251	0.62 302	0.75 320	0.69 398	0.61 449	0.58 314	0.44 416	0.18 387	0.14 392	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.17 383

AE-Stereo	0.34 235	0.21 301	0.42 294	0.48 503	0.31 481	0.48 341	0.35 345	0.61 253	0.62 295	0.32 153	0.55 256	0.52 294	0.27 156	0.47 207	0.29 250	0.13 113	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.12 187

mmm	0.44 367	0.27 462	0.46 347	0.38 244	0.24 272	0.61 426	0.35 345	0.94 445	0.53 266	0.72 387	1.05 489	0.63 360	0.50 383	0.57 293	0.45 425	0.18 387	0.15 423	0.23 489	0.20 467	0.20 427	0.18 401

ff7	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 342	0.38 227	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.12 180	0.13 143	0.15 313

ffff	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

11t	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

anonymousdsp	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

anonymousa	0.49 434	0.20 262	0.42 294	0.38 244	0.23 241	0.91 546	0.35 345	0.75 368	0.62 295	0.85 469	1.54 603	1.06 543	0.66 487	0.51 240	0.43 397	0.16 303	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.16 308	0.14 281

ccc-4	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IER	0.46 389	0.23 364	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.69 475	0.35 345	0.80 391	0.66 323	0.83 458	0.94 426	0.75 434	0.77 541	0.60 337	0.42 390	0.17 352	0.14 392	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.42 349	0.25 428	0.45 330	0.43 421	0.29 440	0.54 372	0.35 345	0.89 426	0.86 446	0.63 311	0.72 305	0.68 393	0.42 332	0.52 247	0.41 384	0.21 460	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.19 434

PSM-softLoss	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

KMStereo	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

cross-raft	0.34 235	0.20 262	0.37 213	0.44 441	0.23 241	0.32 189	0.35 345	0.74 361	0.40 193	0.60 292	0.77 330	0.57 315	0.27 156	0.43 165	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.11 127

pcwnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.84 557	0.45 466	0.35 526	0.61 426	0.35 345	1.27 593	1.21 588	0.99 547	1.27 557	0.72 415	0.58 431	0.67 408	0.48 446	0.27 546	0.21 537	0.24 506	0.23 524	0.29 539	0.29 548

BEATNet_4x	0.46 389	0.32 506	0.56 449	0.37 207	0.19 96	0.63 447	0.35 345	1.01 479	0.72 352	0.77 413	0.83 373	0.70 402	0.59 439	0.68 419	0.53 471	0.16 303	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.24 504	0.16 361

iResNetv2_ROB	0.52 465	0.27 462	0.69 511	0.38 244	0.25 304	0.62 434	0.35 345	1.17 554	1.01 531	0.99 547	1.06 496	0.88 486	0.67 490	0.66 397	0.39 370	0.19 419	0.13 353	0.15 199	0.11 143	0.18 375	0.16 361

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 224	0.36 367	0.44 139	0.41 197	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 75	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

NLCSM	0.34 235	0.21 301	0.34 169	0.44 441	0.29 440	0.54 372	0.36 367	0.52 193	0.47 240	0.46 245	0.37 165	0.34 164	0.34 259	0.71 437	0.41 384	0.16 303	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.17 347	0.16 361

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 304	0.25 71	0.36 367	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 210	0.36 100	0.23 112	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.12 187

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 213	0.36 183	0.22 193	0.28 120	0.36 367	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 89	0.52 247	0.27 208	0.12 60	0.09 27	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.12 187
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.47 404	0.37 537	0.70 515	0.53 571	0.46 597	0.43 310	0.36 367	0.81 395	0.67 326	0.55 278	0.74 318	0.59 339	0.43 338	0.63 366	0.43 397	0.32 586	0.23 554	0.35 592	0.25 549	0.30 548	0.25 518

CoDeX	0.47 404	0.20 262	0.49 392	0.42 400	0.25 304	0.75 500	0.36 367	1.27 593	0.80 410	0.82 446	0.96 439	0.62 358	0.57 421	0.60 337	0.36 337	0.17 352	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.16 308	0.14 281

qqq	0.40 329	0.26 445	0.44 317	0.36 183	0.22 193	0.46 332	0.36 367	0.85 408	0.54 270	0.56 281	0.69 298	0.65 379	0.53 394	0.55 270	0.45 425	0.17 352	0.16 455	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

SA	0.44 367	0.25 428	0.46 347	0.46 487	0.24 272	0.43 310	0.36 367	0.75 368	0.96 508	0.59 288	1.03 478	0.48 272	0.52 390	0.94 553	0.32 274	0.16 303	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

dad	0.58 512	0.50 588	0.64 484	0.43 421	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.78 384	1.25 599	1.01 557	1.17 537	1.15 571	0.53 394	0.68 419	0.50 451	0.35 605	0.23 554	0.37 602	0.21 490	0.29 539	0.20 457

test_3	0.36 269	0.19 216	0.44 317	0.44 441	0.23 241	0.48 341	0.36 367	0.66 290	0.82 423	0.64 322	0.45 196	0.68 393	0.25 125	0.41 143	0.31 265	0.12 60	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

test-1	0.36 269	0.19 216	0.71 520	0.46 487	0.26 352	0.44 318	0.36 367	0.60 246	0.59 290	0.48 254	0.67 295	0.53 298	0.36 292	0.40 133	0.29 250	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.16 361

LMCR-Stereo	0.53 472	0.30 497	0.53 433	0.58 596	0.30 459	0.83 534	0.36 367	1.19 558	0.76 380	0.88 494	1.04 484	0.56 310	0.62 456	0.82 493	0.67 515	0.19 419	0.15 423	0.19 381	0.14 261	0.23 491	0.17 383

GES	0.44 367	0.23 364	0.57 453	0.40 319	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.96 456	0.68 331	0.74 398	0.83 373	0.47 267	0.48 369	0.67 408	0.43 397	0.22 487	0.16 455	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.23 502

xxxx	1.01 600	0.22 342	0.43 307	0.36 183	0.21 164	0.82 531	0.36 367	1.32 602	0.88 459	0.71 376	0.94 426	0.97 514	0.63 462	0.64 381	10.58 687	0.20 443	0.16 455	0.18 337	0.17 383	0.19 409	0.19 434

GMStereo	0.39 317	0.37 537	0.54 438	0.40 319	0.26 352	0.42 306	0.36 367	0.59 235	1.04 545	0.55 278	0.51 228	0.37 191	0.35 265	0.54 263	0.41 384	0.19 419	0.13 353	0.16 237	0.17 383	0.24 504	0.18 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.47 404	0.21 301	0.37 213	0.38 244	0.25 304	0.58 404	0.36 367	1.07 503	0.78 399	0.68 355	1.01 464	0.86 475	0.67 490	0.62 355	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.17 383

UCFNet_RVC	0.49 434	0.26 445	0.35 185	0.39 276	0.26 352	0.64 454	0.36 367	1.15 541	0.84 433	0.67 349	0.88 407	0.88 486	0.59 439	0.58 314	0.45 425	0.24 516	0.17 475	0.27 551	0.27 571	0.25 513	0.23 502

xyz-stereo	4.23 679	0.17 137	61.76 716	0.34 112	0.16 23	12.16 690	0.37 384	0.58 230	0.68 331	1.01 557	3.36 665	0.77 447	0.82 557	1.21 597	0.40 378	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.11 143	0.13 143	0.10 58

rvit_stereo_0081	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_0082	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

test_sample3	0.46 389	0.25 428	0.50 405	0.35 155	0.23 241	0.69 475	0.37 384	1.15 541	0.81 418	0.75 400	0.79 351	0.66 385	0.49 373	0.63 366	0.46 435	0.21 460	0.15 423	0.20 411	0.19 442	0.21 451	0.19 434

ffm	0.44 367	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

ff1	0.49 434	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

mmx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

xxx	0.53 472	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 564	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

DCRE	0.37 285	0.18 174	0.46 347	0.45 466	0.32 498	0.42 306	0.37 384	0.63 266	0.51 260	0.47 251	0.94 426	0.56 310	0.36 292	0.52 247	0.32 274	0.14 172	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.13 235

GwcNet-ADL	0.44 367	0.22 342	0.48 379	0.45 466	0.30 459	0.40 281	0.37 384	0.92 438	0.97 511	0.71 376	0.78 341	0.61 351	0.42 332	0.62 355	0.50 451	0.19 419	0.14 392	0.15 199	0.14 261	0.18 375	0.18 401

PSMNet-ADL	0.48 416	0.27 462	0.40 262	0.48 503	0.30 459	0.68 473	0.37 384	0.90 431	0.80 410	0.61 299	0.80 354	0.92 502	0.62 456	0.72 443	0.63 504	0.23 504	0.18 497	0.18 337	0.20 467	0.22 474	0.20 457

KYRaft	0.48 416	0.20 262	0.38 227	0.44 441	0.23 241	0.44 318	0.37 384	0.66 290	0.41 197	0.94 526	1.73 614	0.79 451	0.41 330	0.63 366	0.31 265	0.16 303	0.11 220	0.18 337	0.22 508	0.16 308	0.78 648

TestStereo	0.38 300	0.31 502	0.40 262	0.45 466	0.20 133	0.40 281	0.37 384	0.66 290	0.65 319	0.53 272	0.78 341	0.47 267	0.40 322	0.55 270	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.22 474	0.13 235

raft+_RVC	0.38 300	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 304	0.45 327	0.37 384	0.78 384	0.89 473	0.51 262	0.78 341	0.50 283	0.29 191	0.53 256	0.40 378	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.12 187

222	1.18 625	0.22 342	0.44 317	0.37 207	0.22 193	0.79 514	0.37 384	1.31 601	0.89 473	0.92 519	1.08 502	0.72 415	0.71 517	0.66 397	13.89 691	0.20 443	0.15 423	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.19 434

SFCPSM	0.47 404	0.21 301	0.55 443	0.40 319	0.27 387	0.87 542	0.37 384	1.33 604	0.77 389	0.80 424	0.84 378	0.54 302	0.49 373	0.57 293	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.15 313

cf-r	0.47 404	0.23 364	0.41 273	0.39 276	0.23 241	0.59 416	0.37 384	0.88 424	0.85 441	0.72 387	1.05 489	0.94 507	0.62 456	0.56 281	0.54 476	0.21 460	0.14 392	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.15 313

PSMNet-RSSM	0.48 416	0.22 342	0.38 227	0.42 400	0.25 304	0.50 348	0.37 384	1.10 514	0.77 389	0.70 369	1.06 496	0.84 468	0.64 473	0.62 355	0.47 442	0.23 504	0.15 423	0.23 489	0.25 549	0.20 427	0.19 434

CFNet-ft	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

HSM-Net_RVC	0.53 472	0.22 342	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 538	0.37 384	1.23 578	0.93 494	0.90 506	1.15 530	1.26 580	0.63 462	0.72 443	0.48 446	0.17 352	0.13 353	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

PWC_ROB	0.87 581	0.52 600	1.28 614	0.50 532	0.32 498	0.91 546	0.37 384	1.36 613	1.46 624	1.61 631	2.59 649	1.16 572	1.01 600	1.34 613	1.40 626	0.25 526	0.18 497	0.28 559	0.20 467	0.29 539	0.28 541

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 120	0.38 406	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

rvit_0105_6	0.38 300	0.28 476	0.64 484	0.50 532	0.30 459	0.39 275	0.38 406	0.51 183	0.67 326	0.40 219	0.45 196	0.50 283	0.41 330	0.54 263	0.36 337	0.27 546	0.26 577	0.24 506	0.21 490	0.22 474	0.16 361

test_sample4	0.47 404	0.26 445	0.50 405	0.35 155	0.22 193	0.69 475	0.38 406	1.15 541	0.81 418	0.78 417	0.82 367	0.62 358	0.53 394	0.63 366	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.21 453	0.19 442	0.21 451	0.19 434

DispNO	0.47 404	0.23 364	0.71 520	0.39 276	0.31 481	0.60 423	0.38 406	0.89 426	0.77 389	0.75 400	0.84 378	0.72 415	0.54 406	0.73 450	0.46 435	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.17 383

ACVNet-DCA	0.35 251	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

xx1	0.39 317	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.65 379	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

1test111	0.36 269	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.55 270	0.45 425	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

cc1	0.37 285	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.15 313

tt1	0.36 269	0.24 402	0.32 129	0.41 355	0.22 193	0.54 372	0.38 406	0.68 310	1.04 545	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 354	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.16 361

StereoVision	0.42 349	0.28 476	0.45 330	0.49 518	0.28 412	0.38 262	0.38 406	0.72 347	0.62 295	0.44 236	1.14 524	0.54 302	0.39 316	0.56 281	0.34 303	0.21 460	0.24 563	0.25 519	0.24 540	0.26 520	0.16 361

CAS	0.34 235	0.13 3	0.25 26	1.28 658	0.30 459	0.46 332	0.38 406	0.48 165	0.47 240	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 49	0.29 27	0.27 208	0.69 649	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 313

dd	0.43 359	0.38 547	0.55 443	0.44 441	0.25 304	0.47 338	0.38 406	0.70 334	1.05 549	0.59 288	0.65 283	0.42 238	0.39 316	0.66 397	0.50 451	0.24 516	0.15 423	0.21 453	0.15 293	0.22 474	0.18 401

GMOStereo	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

error version	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

test-v	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

AACVNet	0.50 450	0.23 364	0.49 392	0.46 487	0.29 440	0.52 357	0.38 406	0.90 431	0.55 277	0.81 437	1.03 478	1.00 524	0.70 513	0.83 501	0.54 476	0.21 460	0.18 497	0.24 506	0.18 411	0.23 491	0.20 457

AnonymousM	0.41 340	0.81 634	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 120	0.38 406	0.53 205	0.41 197	0.70 369	0.49 214	0.47 267	0.27 156	0.41 143	0.31 265	0.15 247	0.12 282	1.51 661	0.26 564	0.12 94	0.10 58

test-2	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

RALCasStereoNet	0.36 269	0.21 301	0.37 213	0.42 400	0.26 352	0.35 224	0.38 406	0.63 266	0.64 314	0.50 259	0.72 305	0.51 289	0.29 191	0.59 331	0.36 337	0.16 303	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.17 347	0.16 361

GwcNet-RSSM	0.49 434	0.24 402	0.42 294	0.40 319	0.23 241	0.55 378	0.38 406	0.93 440	0.93 494	0.71 376	1.16 535	0.86 475	0.60 443	0.62 355	0.66 512	0.21 460	0.14 392	0.19 381	0.20 467	0.16 308	0.15 313

DMCA-RVC	0.51 457	0.30 497	0.59 458	0.50 532	0.32 498	0.54 372	0.38 406	0.86 412	0.68 331	0.94 526	0.86 391	0.91 497	0.68 496	0.70 432	0.59 491	0.23 504	0.18 497	0.31 577	0.23 524	0.26 520	0.19 434

RASNet	0.53 472	0.22 342	0.52 426	0.38 244	0.22 193	0.68 473	0.38 406	0.97 460	0.88 459	0.73 393	1.04 484	1.03 535	0.92 582	0.90 530	0.86 555	0.16 303	0.14 392	0.14 154	0.17 383	0.15 258	0.13 235

coex_refinement	0.53 472	0.21 301	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.76 506	0.39 428	1.09 511	0.90 476	0.85 469	1.12 512	1.00 524	0.56 419	0.63 366	0.81 545	0.21 460	0.13 353	0.16 237	0.16 327	0.20 427	0.21 477

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 151	0.39 428	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 89	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

test_sample5	0.47 404	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.77 413	0.94 426	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

test_sample2	0.42 349	0.22 342	0.43 307	0.33 82	0.21 164	0.58 404	0.39 428	0.95 452	0.67 326	0.63 311	0.77 330	0.69 398	0.57 421	0.61 346	0.38 362	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.16 327	0.19 409	0.18 401

DualNet	0.48 416	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.80 424	1.03 478	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

RAFT_CTSACE	0.45 378	0.20 262	0.44 317	0.45 466	0.27 387	0.34 213	0.39 428	0.60 246	0.73 359	0.76 407	1.44 591	0.83 465	0.38 304	1.08 576	0.26 189	0.12 60	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

test_xeample	1.01 600	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.21 164	0.71 485	0.39 428	1.23 578	0.86 446	0.81 437	1.04 484	0.69 398	0.61 449	0.69 425	10.93 688	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.17 383	0.18 375	0.17 383

MMNet	0.55 486	0.25 428	0.61 466	0.43 421	0.34 519	1.07 579	0.39 428	0.87 419	0.91 483	0.91 511	0.93 425	0.86 475	0.76 534	0.81 490	0.76 535	0.15 247	0.14 392	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.16 361

acv_ft	0.51 457	0.23 364	0.56 449	0.44 441	0.28 412	0.86 541	0.39 428	0.91 436	0.80 410	0.97 540	0.96 439	0.79 451	0.59 439	0.63 366	0.87 561	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313

FADNet-RVC	0.60 522	0.53 603	1.14 598	0.46 487	0.39 554	0.61 426	0.39 428	1.12 526	0.87 455	0.70 369	0.84 378	1.04 537	0.55 412	0.94 553	0.69 519	0.26 536	0.25 571	0.28 559	0.28 577	0.31 554	0.31 567

PWCDC_ROB	0.89 585	0.49 584	0.80 554	0.74 636	0.40 559	1.03 572	0.39 428	1.33 604	2.35 661	1.02 560	3.77 667	0.81 463	0.92 582	1.20 593	0.90 576	0.34 601	0.22 544	0.24 506	0.20 467	0.34 573	0.29 548

IGEV_i1	0.43 359	0.22 342	0.50 405	0.39 276	0.22 193	0.64 454	0.40 439	0.96 456	0.61 293	0.68 355	0.69 298	0.75 434	0.45 354	0.72 443	0.41 384	0.15 247	0.13 353	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.16 361

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 439	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 172	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

ACV-stereo	0.62 525	0.34 519	1.00 581	0.43 421	0.31 481	1.20 603	0.40 439	0.75 368	0.83 428	0.64 322	0.77 330	2.10 641	1.03 601	0.81 490	0.64 507	0.21 460	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.21 451	0.21 477

test_sample6	0.49 434	0.26 445	0.50 405	0.37 207	0.22 193	0.63 447	0.40 439	1.12 526	0.83 428	0.80 424	1.03 478	0.66 385	0.55 412	0.67 408	0.46 435	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.23 491	0.21 477

TestStereo1	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

BSDual-CNN	0.46 389	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

hknet	0.49 434	0.25 428	0.51 420	0.45 466	0.29 440	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.83 428	0.75 400	0.80 354	0.97 514	0.61 449	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

SA-5K	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

AASNet	0.53 472	0.25 428	0.52 426	0.49 518	0.32 498	0.74 494	0.40 439	1.50 631	0.86 446	0.86 476	0.92 422	0.64 366	0.59 439	0.59 331	0.79 540	0.23 504	0.19 515	0.20 411	0.16 327	0.21 451	0.19 434

DRaft	0.49 434	0.17 137	0.47 359	0.37 207	0.25 304	0.58 404	0.40 439	0.65 280	0.85 441	1.02 560	1.75 617	0.50 283	0.82 557	0.63 366	0.40 378	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

ACVNet	0.46 389	0.23 364	0.36 196	0.39 276	0.28 412	0.58 404	0.40 439	0.87 419	0.80 410	0.64 322	0.96 439	0.79 451	0.60 443	0.63 366	0.67 515	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.18 375	0.15 313

hitnet-ft	0.55 486	0.27 462	0.39 249	0.41 355	0.28 412	0.78 511	0.40 439	0.92 438	0.90 476	0.82 446	1.01 464	1.13 567	0.70 513	0.78 480	0.67 515	0.28 557	0.20 527	0.28 559	0.22 508	0.29 539	0.26 524

CCAANet	0.41 340	0.18 174	0.37 213	0.37 207	0.24 272	0.62 434	0.40 439	0.73 358	0.57 286	0.51 262	1.04 484	0.65 379	0.58 431	0.60 337	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.15 199	0.16 327	0.15 258	0.15 313

DANet	0.71 548	0.45 577	0.91 572	0.59 600	0.40 559	0.81 523	0.40 439	0.97 460	0.84 433	1.20 603	1.22 546	1.33 596	0.88 574	1.16 587	1.24 614	0.27 546	0.23 554	0.31 577	0.25 549	0.35 578	0.32 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.51 457	0.24 402	0.41 273	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.40 439	1.22 573	0.75 372	0.81 437	0.91 418	1.21 575	0.69 500	0.87 519	0.46 435	0.17 352	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.17 347	0.17 383

StereoDRNet-Refined	0.58 512	0.32 506	0.54 438	0.46 487	0.30 459	0.96 558	0.40 439	1.00 469	0.94 501	1.12 589	1.08 502	0.96 512	0.67 490	0.90 530	0.89 574	0.17 352	0.13 353	0.22 468	0.21 490	0.20 427	0.19 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.49 434	0.29 488	0.79 552	0.42 400	0.21 164	0.61 426	0.40 439	0.82 397	0.99 520	0.87 484	1.12 512	0.69 398	0.53 394	0.78 480	0.51 461	0.15 247	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.15 313

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 170	0.41 456	0.40 92	0.43 212	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 113	0.45 182	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

rvit_0105_4	0.41 340	0.29 488	0.71 520	0.50 532	0.29 440	0.41 299	0.41 456	0.55 210	0.73 359	0.45 239	0.48 210	0.55 307	0.44 349	0.57 293	0.36 337	0.28 557	0.26 577	0.25 519	0.22 508	0.23 491	0.18 401

test_sample7	0.52 465	0.29 488	0.50 405	0.36 183	0.27 387	0.62 434	0.41 456	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.26 536	0.20 527	0.27 551	0.26 564	0.27 531	0.24 511

gwcnet-sp	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

scenet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

ssnet	0.48 416	0.23 364	0.70 515	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

DAS	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.82 493	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

SepStereo	0.51 457	0.25 428	0.60 464	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.93 546	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

UNet	0.54 484	0.26 445	0.66 496	0.44 441	0.40 559	0.99 565	0.41 456	0.98 463	0.75 372	0.83 458	0.89 411	1.04 537	0.72 521	0.73 450	0.62 500	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.17 383

FADNet	0.61 524	0.51 592	1.10 592	0.45 466	0.44 585	0.65 464	0.41 456	1.19 558	1.05 549	0.70 369	0.84 378	0.98 518	0.66 487	0.82 493	0.50 451	0.29 564	0.30 600	0.27 551	0.30 585	0.46 615	0.35 589

3w_stereo	0.24 97	0.20 262	0.37 213	0.33 82	0.16 23	0.32 189	0.42 466	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 142	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 127

G2L-ROB	0.47 404	0.19 216	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.57 398	0.42 466	1.14 537	0.71 350	0.84 465	0.75 320	1.09 553	0.53 394	0.74 457	0.53 471	0.17 352	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.19 434

G2L-Stereo	0.49 434	0.23 364	0.48 379	0.43 421	0.26 352	0.47 338	0.42 466	0.93 440	0.78 399	0.84 465	0.86 391	0.91 497	0.52 390	0.78 480	0.70 522	0.20 443	0.17 475	0.22 468	0.18 411	0.17 347	0.21 477

MM-Stereo_test2	0.30 196	0.18 174	0.39 249	0.40 319	0.24 272	0.42 306	0.42 466	0.63 266	0.41 197	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 142	0.53 256	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.15 258	0.10 58

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 281	0.42 466	0.50 180	0.66 323	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 292	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

rvit_0105_5	0.42 349	0.31 502	0.73 529	0.50 532	0.29 440	0.44 318	0.42 466	0.61 253	0.74 367	0.51 262	0.51 228	0.60 345	0.47 364	0.57 293	0.38 362	0.27 546	0.25 571	0.25 519	0.23 524	0.22 474	0.18 401

test_5	0.43 359	0.24 402	0.43 307	0.52 561	0.28 412	0.28 120	0.42 466	0.72 347	0.82 423	0.62 302	0.91 418	0.72 415	0.55 412	0.79 486	0.35 321	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.16 361

DualNet (step1)	0.57 505	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.41 620	0.20 527	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

test_sample9	1.05 609	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

test_sample8	1.25 630	0.36 530	0.72 525	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.13 528	0.75 372	1.50 623	0.95 435	3.29 664	1.59 643	1.20 593	1.36 622	0.41 620	8.41 695	0.40 610	0.41 624	0.36 584	0.33 576

1111x	0.55 486	0.22 342	0.46 347	0.38 244	0.20 133	0.66 466	0.43 473	1.23 578	0.99 520	0.71 376	0.99 458	0.95 509	0.69 500	0.90 530	1.08 602	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.18 401

ProNet	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.35 155	0.24 272	0.32 189	0.43 473	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.13 235

psmg	0.49 434	0.25 428	0.43 307	0.41 355	0.28 412	0.85 538	0.43 473	0.99 465	0.76 380	0.91 511	0.94 426	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.15 423	0.20 411	0.20 467	0.18 375	0.18 401

ICVP	0.46 389	0.25 428	0.38 227	0.48 503	0.28 412	0.58 404	0.43 473	1.00 469	0.70 339	0.67 349	0.95 435	0.75 434	0.55 412	0.53 256	0.54 476	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.17 383	0.19 409	0.20 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.56 497	0.33 514	1.16 599	0.49 518	0.34 519	0.71 485	0.43 473	1.01 479	0.93 494	0.82 446	0.87 399	0.74 432	0.67 490	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.18 497	0.26 538	0.27 571	0.26 520	0.27 534

DeepPruner_ROB	0.53 472	0.34 519	0.59 458	0.41 355	0.30 459	0.50 348	0.43 473	1.19 558	0.70 339	0.85 469	1.05 489	0.86 475	0.55 412	0.84 506	0.51 461	0.29 564	0.23 554	0.22 468	0.22 508	0.26 520	0.25 518

MM-Stereo_test3	0.34 235	0.19 216	0.31 109	0.41 355	0.25 304	0.35 224	0.44 482	0.72 347	0.92 488	0.46 245	0.52 240	0.41 228	0.29 191	0.44 177	0.28 231	0.16 303	0.15 423	0.17 284	0.13 222	0.14 194	0.13 235

STTStereo	0.55 486	0.37 537	0.76 545	0.44 441	0.31 481	0.60 423	0.44 482	0.96 456	0.86 446	0.99 547	0.90 415	0.96 512	0.58 431	0.71 437	0.61 497	0.25 526	0.23 554	0.26 538	0.32 600	0.24 504	0.23 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 472	0.32 506	0.64 484	0.44 441	0.30 459	0.66 466	0.44 482	1.04 490	0.88 459	0.91 511	0.91 418	0.99 520	0.60 443	0.68 419	0.60 493	0.21 460	0.17 475	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.33 227	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.23 241	0.36 238	0.45 485	0.58 230	0.54 270	0.60 292	0.50 218	0.38 200	0.37 299	0.60 337	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.12 187

Prome-Stereo	0.46 389	0.19 216	0.35 185	0.44 441	0.26 352	0.40 281	0.45 485	0.68 310	0.44 219	0.96 535	1.84 621	0.59 339	0.67 490	0.61 346	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.29 548

ac_64	0.52 465	0.22 342	0.50 405	0.45 466	0.28 412	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.61 293	0.91 511	0.83 373	1.07 548	0.68 496	0.74 457	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.15 313

HGLStereo	0.56 497	0.28 476	0.57 453	0.50 532	0.37 538	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.78 399	0.86 476	1.14 524	0.89 490	0.82 557	0.76 467	0.73 530	0.21 460	0.20 527	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.21 477

rvit_stereo_0080	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

whm_eth	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

RAFT+CT+SA	0.39 317	0.23 364	0.36 196	0.51 548	0.27 387	0.29 132	0.46 489	0.75 368	0.80 410	0.51 262	0.89 411	0.41 228	0.40 322	0.78 480	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.15 258	0.14 281

sAnonymous2	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

CroCo_RVC	0.40 329	0.39 555	0.85 558	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 619

ADLNet	0.55 486	0.27 462	0.51 420	0.44 441	0.35 526	0.78 511	0.46 489	1.08 507	0.86 446	0.99 547	0.98 453	0.92 502	0.63 462	0.69 425	0.81 545	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477

SuperB	1.04 605	0.37 537	4.81 672	0.43 421	0.31 481	0.99 565	0.46 489	1.02 483	2.09 651	1.09 584	1.09 505	0.75 434	0.81 553	1.06 570	1.76 637	0.19 419	0.15 423	0.17 284	0.15 293	2.82 686	0.26 524

rvit_0105_3	0.47 404	0.34 519	0.77 550	0.54 578	0.31 481	0.49 346	0.47 496	0.63 266	0.79 408	0.65 331	0.59 267	0.64 366	0.50 383	0.65 388	0.39 370	0.29 564	0.27 586	0.29 568	0.28 577	0.21 451	0.20 457

rvit_stereo_ft	0.33 227	0.25 428	0.47 359	0.52 561	0.32 498	0.33 198	0.47 496	0.49 170	0.50 255	0.34 164	0.41 181	0.41 228	0.32 231	0.48 218	0.34 303	0.22 487	0.14 392	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.14 281

SQANet	0.82 572	0.74 627	0.67 500	1.13 653	0.98 654	1.11 588	0.47 496	1.07 503	0.83 428	0.91 511	1.05 489	1.03 535	0.74 527	1.01 560	0.64 507	0.61 646	0.24 563	1.03 656	0.35 608	1.18 659	0.58 642

GASNet	0.67 537	0.72 625	0.96 576	0.70 632	0.48 602	0.62 434	0.47 496	1.08 507	1.03 539	0.94 526	0.82 367	0.93 505	0.83 562	1.33 611	0.80 542	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.24 511

TransformOpticalFlow	0.44 367	0.20 262	0.47 359	0.41 355	0.23 241	0.37 249	0.47 496	0.94 445	0.76 380	0.65 331	1.14 524	0.73 426	0.56 419	0.76 467	0.32 274	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.13 235

RAFT	0.45 378	0.22 342	0.45 330	0.47 495	0.26 352	0.54 372	0.47 496	0.66 290	0.58 289	0.80 424	0.82 367	0.94 507	0.57 421	0.75 463	0.34 303	0.17 352	0.15 423	0.22 468	0.20 467	0.16 308	0.12 187

GMM-Stereo	0.44 367	0.19 216	0.36 196	0.42 400	0.25 304	0.51 352	0.47 496	0.71 342	0.53 266	0.76 407	1.37 575	0.76 441	0.38 304	0.60 337	0.33 287	0.15 247	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.16 308	0.27 534

DispFullNet	1.60 645	2.63 685	2.75 658	2.56 680	1.79 673	1.24 608	0.47 496	1.37 615	1.45 623	1.87 643	1.50 598	1.55 622	2.46 664	2.04 652	1.04 599	0.59 645	0.18 497	2.32 677	0.68 656	2.29 679	1.14 667

LL-Strereo	0.57 505	0.27 462	0.68 505	0.48 503	0.34 519	0.39 275	0.48 504	0.94 445	0.97 511	0.83 458	0.78 341	1.10 557	1.18 616	1.33 611	0.49 449	0.17 352	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.16 308	0.17 383

SACVNet	0.58 512	0.34 519	0.55 443	0.55 585	0.36 531	0.63 447	0.48 504	1.13 528	0.77 389	1.02 560	1.06 496	1.02 533	0.74 527	0.90 530	0.51 461	0.27 546	0.21 537	0.25 519	0.24 540	0.29 539	0.36 591

stereogan	0.80 568	0.31 502	0.71 520	0.59 600	0.50 606	1.72 640	0.48 504	1.35 610	1.37 613	1.00 552	1.46 596	1.56 623	0.95 591	1.29 606	0.84 550	0.28 557	0.29 595	0.29 568	0.25 549	0.38 593	0.38 602

SHD	0.93 592	0.50 588	1.18 604	0.59 600	0.46 597	0.97 560	0.48 504	1.70 650	2.15 652	1.58 628	1.37 575	1.42 608	1.19 618	1.31 609	1.60 631	0.31 574	0.26 577	0.32 583	0.33 603	0.40 596	0.42 612

AANet_RVC	0.57 505	0.32 506	0.54 438	0.45 466	0.27 387	0.57 398	0.48 504	1.00 469	1.28 605	0.86 476	1.33 570	0.87 481	0.58 431	1.07 573	0.75 534	0.18 387	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.18 401

NVstereo2D	0.60 522	0.30 497	0.75 540	0.48 503	0.43 578	0.89 543	0.48 504	1.05 495	1.15 577	0.66 344	0.86 391	0.88 486	0.70 513	0.99 556	0.65 509	0.32 586	0.15 423	0.28 559	0.20 467	0.40 596	0.36 591

YMNet	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

YMNet_1	0.66 532	0.38 547	0.90 570	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 596	1.29 563	1.12 561	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 609	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

fast-acv-ft	0.64 528	0.30 497	0.73 529	0.45 466	0.34 519	1.17 599	0.49 510	0.86 412	0.98 515	1.02 560	1.36 572	1.29 585	0.85 565	0.76 467	0.81 545	0.21 460	0.23 554	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.20 457

ToySt	0.49 434	0.27 462	0.75 540	0.40 319	0.27 387	0.64 454	0.49 510	0.84 405	0.77 389	0.60 292	0.83 373	0.88 486	0.66 487	0.70 432	0.56 483	0.16 303	0.17 475	0.21 453	0.20 467	0.21 451	0.19 434

UPFNet	0.53 472	0.24 402	0.51 420	0.45 466	0.38 548	0.84 537	0.49 510	0.99 465	0.75 372	0.87 484	0.88 407	0.86 475	0.64 473	0.80 487	0.71 527	0.20 443	0.20 527	0.20 411	0.20 467	0.19 409	0.15 313

Selective-IGEV-i1	0.44 367	0.20 262	0.53 433	0.41 355	0.22 193	0.62 434	0.50 515	1.01 479	0.88 459	0.63 311	0.81 361	0.79 451	0.38 304	0.54 263	0.38 362	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.15 313

PSMNet-RUCA	0.76 558	0.75 628	1.08 591	1.01 649	0.90 646	0.69 475	0.50 515	1.11 520	1.03 539	0.78 417	1.11 508	0.80 460	0.72 521	0.88 522	0.63 504	0.53 643	0.27 586	0.76 646	0.46 630	0.66 641	0.47 629

MyStereo07	0.32 210	0.22 342	0.34 169	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	0.72 347	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 225	0.59 331	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

MyStereo06	0.38 300	0.21 301	0.61 466	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.95 452	0.35 142	0.62 302	0.54 247	0.76 441	0.27 156	0.50 232	0.29 250	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo05	0.44 367	0.21 301	0.45 330	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.93 440	1.09 566	0.76 407	0.61 272	0.51 289	0.57 421	0.73 450	0.42 390	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo04	0.44 367	0.22 342	0.44 317	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	1.00 469	1.08 564	0.62 302	0.58 266	0.55 307	0.57 421	0.71 437	0.44 416	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

CSP-Net	0.56 497	0.27 462	0.49 392	0.41 355	0.28 412	1.22 605	0.50 515	1.23 578	0.72 352	0.95 534	0.95 435	0.89 490	0.62 456	0.83 501	0.62 500	0.26 536	0.17 475	0.17 284	0.17 383	0.18 375	0.17 383

ADLNet2	0.55 486	0.25 428	0.65 490	0.47 495	0.30 459	0.83 534	0.50 515	1.05 495	0.95 507	0.80 424	0.98 453	0.99 520	0.69 500	0.77 475	0.73 530	0.20 443	0.16 455	0.17 284	0.18 411	0.21 451	0.21 477

STrans-v2	0.46 389	0.20 262	0.48 379	0.40 319	0.24 272	0.55 378	0.50 515	1.07 503	0.73 359	0.65 331	1.05 489	0.72 415	0.69 500	0.72 443	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.14 261	0.13 143	0.12 187

PSM-AAD	0.48 416	0.20 262	0.37 213	0.43 421	0.23 241	0.56 392	0.50 515	0.65 280	0.70 339	1.07 578	1.12 512	0.58 324	0.92 582	0.61 346	0.32 274	0.15 247	0.11 220	0.25 519	0.26 564	0.18 375	0.43 618

Anonymous3	0.46 389	0.34 519	0.86 563	0.50 532	0.37 538	0.81 523	0.50 515	0.72 347	0.65 319	0.51 262	0.65 283	0.45 258	0.45 354	0.64 381	0.38 362	0.24 516	0.24 563	0.22 468	0.21 490	0.23 491	0.23 502

delet	0.55 486	0.24 402	0.55 443	0.44 441	0.33 510	1.07 579	0.50 515	1.00 469	0.86 446	0.85 469	0.96 439	0.90 495	0.63 462	0.83 501	0.74 533	0.18 387	0.18 497	0.20 411	0.21 490	0.16 308	0.15 313

psmorigin	0.82 572	0.51 592	2.09 648	0.49 518	0.41 566	0.85 538	0.50 515	1.04 490	0.88 459	1.45 620	1.43 588	1.50 617	1.06 604	1.22 599	0.97 586	0.31 574	0.32 615	0.27 551	0.27 571	0.33 567	0.42 612

GwcNet	0.69 542	0.36 530	1.10 592	0.51 548	0.42 572	1.08 583	0.50 515	1.21 565	1.16 578	1.00 552	1.37 575	1.06 543	0.79 548	0.92 540	0.94 580	0.25 526	0.24 563	0.24 506	0.22 508	0.23 491	0.26 524

RTSC	0.87 581	0.48 580	1.23 610	0.52 561	0.37 538	1.13 592	0.50 515	1.34 606	1.79 644	1.51 624	1.24 552	1.12 561	0.81 553	1.62 630	2.16 650	0.25 526	0.19 515	0.23 489	0.24 540	0.30 548	0.31 567

DLCB_ROB	0.58 512	0.28 476	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.77 507	0.50 515	0.99 465	0.92 488	1.04 569	1.14 524	1.21 575	0.69 500	0.88 522	0.69 519	0.20 443	0.20 527	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.18 401

AF-Net	0.81 571	0.39 555	0.68 505	0.64 615	0.54 617	0.91 546	0.51 531	1.61 644	1.31 609	0.96 535	2.02 631	1.46 611	1.26 624	1.11 582	0.99 590	0.32 586	0.24 563	0.39 607	0.27 571	0.30 548	0.25 518

ADCRef	0.80 568	0.43 568	1.32 621	0.50 532	0.45 589	1.07 579	0.51 531	1.07 503	0.98 515	1.17 594	1.42 585	0.87 481	0.91 577	0.85 512	3.19 664	0.18 387	0.16 455	0.23 489	0.23 524	0.22 474	0.21 477

DISCO	0.70 544	0.26 445	0.68 505	0.44 441	0.31 481	1.14 593	0.51 531	1.23 578	1.23 591	0.81 437	1.05 489	1.50 617	0.85 565	1.82 642	1.03 596	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.24 504	0.23 502

FSD					0.46 597	0.48 341	0.52 534	0.53 205	0.48 248	0.48 254	0.48 210	0.49 278	0.48 369	0.51 240	0.49 449	0.45 627	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.46 615

UGAM	0.52 465	0.22 342	0.46 347	0.45 466	0.25 304	0.41 299	0.52 534	0.62 258	1.16 578	0.76 407	1.13 519	1.32 593	0.57 421	1.00 559	0.53 471	0.17 352	0.14 392	0.25 519	0.21 490	0.15 258	0.13 235

Anonymous_2	0.82 572	0.44 573	0.63 479	0.40 319	0.43 578	0.80 518	0.52 534	0.72 347	0.77 389	0.71 376	0.60 269	0.87 481	0.76 534	0.75 463	0.58 486	0.52 639	0.54 653	0.54 636	4.82 695	0.56 633	0.40 608

CRFU-Net	0.57 505	0.27 462	0.57 453	0.46 487	0.30 459	1.20 603	0.52 534	1.10 514	0.56 284	1.00 552	0.98 453	1.06 543	0.79 548	0.81 490	0.71 527	0.21 460	0.19 515	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.19 434

DSFCA	0.55 486	0.25 428	0.62 469	0.40 319	0.36 531	0.74 494	0.52 534	1.04 490	0.82 423	1.06 575	0.84 378	0.89 490	0.63 462	0.99 556	0.58 486	0.25 526	0.21 537	0.21 453	0.21 490	0.21 451	0.19 434

Syn2CoEx	0.71 548	0.51 592	0.95 574	0.64 615	0.45 589	0.91 546	0.53 539	1.48 628	1.13 573	0.93 523	1.35 571	1.02 533	0.99 596	0.92 540	0.80 542	0.30 571	0.27 586	0.28 559	0.24 540	0.23 491	0.24 511

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 537	0.81 634	0.73 529	0.53 571	0.37 538	1.40 617	0.53 539	1.04 490	0.79 408	0.88 494	0.94 426	0.95 509	0.53 394	0.93 546	0.58 486	0.39 615	0.30 600	0.57 638	0.31 593	0.53 629	0.30 557

edge stereo	0.76 558	0.38 547	0.74 534	0.52 561	0.43 578	0.80 518	0.53 539	1.28 596	1.06 555	1.28 611	1.38 580	1.81 631	1.11 609	1.08 576	0.85 554	0.33 595	0.32 615	0.41 614	0.28 577	0.32 560	0.36 591

StereoDRNet	0.64 528	0.33 514	0.68 505	0.51 548	0.43 578	1.03 572	0.53 539	1.47 627	0.99 520	1.10 586	0.87 399	1.07 548	0.71 517	0.82 493	0.88 564	0.23 504	0.19 515	0.25 519	0.23 524	0.27 531	0.19 434

AANet	1.13 619	1.01 651	2.99 660	0.44 441	0.37 538	0.91 546	0.54 543	1.27 593	2.31 659	2.35 659	2.37 641	2.22 643	1.53 637	1.18 590	1.43 627	0.32 586	0.23 554	0.28 559	0.25 549	0.35 578	0.33 576

iRaft-Stereo_5w	0.45 378	0.21 301	0.48 379	0.42 400	0.28 412	0.31 170	0.54 543	0.63 266	0.62 295	0.62 302	0.89 411	1.01 528	0.69 500	0.75 463	0.66 512	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.15 313

IRAFT_RVC	0.42 349	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.24 272	0.27 99	0.54 543	0.74 361	0.77 389	0.76 407	0.80 354	0.73 426	0.51 388	0.70 432	0.36 337	0.17 352	0.10 94	0.21 453	0.16 327	0.16 308	0.14 281

GEStereo_RVC	0.55 486	0.29 488	0.63 479	0.49 518	0.31 481	0.70 480	0.54 543	1.22 573	0.92 488	0.82 446	0.85 388	0.85 470	0.63 462	0.90 530	0.65 509	0.24 516	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.21 451	0.22 495

NOSS_ROB	0.57 505	0.39 555	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.73 493	0.54 543	1.03 487	1.08 564	0.67 349	0.87 399	0.76 441	0.57 421	0.77 475	0.47 442	0.38 613	0.38 631	0.44 618	0.42 628	0.37 589	0.34 584

TCMNet	0.66 532	0.39 555	0.98 579	0.59 600	0.61 630	0.96 558	0.55 548	1.05 495	0.90 476	0.84 465	1.14 524	0.89 490	0.65 479	0.85 512	1.01 595	0.26 536	0.26 577	0.31 577	0.28 577	0.32 560	0.29 548

ARAFT	0.47 404	0.24 402	0.79 552	0.42 400	0.25 304	0.55 378	0.55 548	0.75 368	0.81 418	0.89 498	0.75 320	0.73 426	0.47 364	0.88 522	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.23 489	0.22 508	0.14 194	0.13 235

RP	0.76 558	0.36 530	0.63 479	0.66 623	0.58 627	0.80 518	0.55 548	1.14 537	1.22 590	0.97 540	1.65 608	1.43 610	1.32 626	1.01 560	0.84 550	0.33 595	0.30 600	0.36 597	0.30 585	0.34 573	0.34 584

Nwc_Net	0.78 564	0.38 547	0.73 529	0.60 606	0.55 619	1.05 577	0.55 548	1.67 648	1.05 549	0.88 494	1.86 623	1.40 607	1.09 607	1.10 580	0.87 561	0.30 571	0.25 571	0.36 597	0.38 613	0.29 539	0.29 548

ADCP+	1.06 610	0.35 525	1.51 636	0.49 518	0.51 610	1.45 624	0.55 548	1.25 589	1.03 539	1.16 593	1.15 530	1.10 557	1.07 606	1.56 626	6.75 683	0.19 419	0.16 455	0.23 489	0.21 490	0.28 535	0.21 477

SGM-Forest	0.62 525	0.32 506	0.39 249	0.43 421	0.30 459	1.02 569	0.55 548	1.09 511	1.05 549	1.06 575	1.18 539	1.10 557	0.67 490	0.88 522	0.62 500	0.31 574	0.33 621	0.33 588	0.30 585	0.30 548	0.28 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.67 537	0.26 445	2.15 650	0.39 276	0.31 481	1.19 602	0.56 554	0.84 405	0.84 433	0.80 424	1.17 537	1.05 541	0.84 564	0.71 437	1.21 613	0.20 443	0.18 497	0.17 284	0.15 293	0.20 427	0.20 457

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 527	0.28 476	0.99 580	0.40 319	0.30 459	1.03 572	0.56 554	1.10 514	0.99 520	0.97 540	1.22 546	1.06 543	0.69 500	1.07 573	0.95 583	0.19 419	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.22 474	0.21 477

psm_up	0.55 486	0.26 445	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.65 464	0.56 554	1.04 490	0.82 423	0.82 446	0.88 407	1.01 528	0.94 588	0.74 457	0.61 497	0.21 460	0.25 571	0.26 538	0.23 524	0.21 451	0.20 457

UDG	0.88 583	0.82 637	0.67 500	1.00 648	0.96 651	1.02 569	0.57 557	1.13 528	0.99 520	0.90 506	0.97 452	1.31 588	0.99 596	0.85 512	0.84 550	0.54 644	0.32 615	1.77 665	0.40 619	0.94 650	0.66 644

G2L-Stereo_test	0.48 416	0.20 262	0.40 262	0.34 112	0.23 241	0.57 398	0.58 558	1.10 514	0.77 389	0.86 476	0.94 426	0.95 509	0.54 406	0.68 419	0.60 493	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.15 313

RGC	0.79 567	0.59 610	0.71 520	0.65 620	0.65 634	0.92 551	0.58 558	1.29 597	1.05 549	1.07 578	1.45 594	1.47 614	1.03 601	1.21 597	0.88 564	0.32 586	0.30 600	0.48 628	0.40 619	0.37 589	0.37 596

PS-NSSS	0.58 512	0.44 573	0.62 469	0.42 400	0.33 510	0.66 466	0.58 558	1.02 483	0.86 446	0.77 413	1.28 559	0.72 415	0.64 473	0.82 493	0.59 491	0.31 574	0.26 577	0.40 610	0.27 571	0.33 567	0.26 524

Selective-IGEV-i16pb	1.07 612	0.24 402	9.45 679	0.41 355	0.32 498	1.76 642	0.59 561	1.00 469	1.54 630	0.66 344	1.20 544	0.98 518	0.57 421	0.78 480	0.62 500	0.27 546	0.17 475	0.18 337	0.20 467	0.21 451	0.23 502

ssnet_v2	0.58 512	0.28 476	0.56 449	0.43 421	0.29 440	0.95 555	0.59 561	1.13 528	0.99 520	0.93 523	0.80 354	0.99 520	0.64 473	0.82 493	0.94 580	0.25 526	0.22 544	0.23 489	0.24 540	0.20 427	0.19 434

FAT-Stereo	0.73 554	0.33 514	0.75 540	0.49 518	0.37 538	0.71 485	0.59 561	1.36 613	1.30 608	1.03 568	1.40 581	1.59 626	1.15 612	0.87 519	0.86 555	0.28 557	0.28 590	0.28 559	0.23 524	0.28 535	0.38 602

LRCNet_RVC	21.24 700	31.15 704	21.41 692	28.98 702	23.82 701	3.13 672	0.60 564	20.96 704	1.59 635	25.58 705	28.15 709	21.99 704	14.79 692	21.94 704	16.41 693	28.89 714	14.87 705	33.53 711	31.28 711	29.51 712	26.16 709

RAFT + AFF	0.53 472	0.29 488	0.75 540	0.51 548	0.32 498	0.63 447	0.60 564	1.00 469	0.91 483	0.78 417	0.87 399	0.83 465	0.58 431	0.80 487	0.47 442	0.17 352	0.20 527	0.23 489	0.22 508	0.18 375	0.18 401

MFN_U_SF_RVC	1.09 616	0.59 610	1.97 647	0.67 626	0.44 585	1.93 646	0.60 564	1.85 654	1.36 611	1.61 631	1.54 603	1.95 639	1.37 629	1.64 633	1.73 634	0.40 619	0.37 629	0.45 619	0.48 639	0.44 608	0.44 619

S-Stereo	0.74 555	0.35 525	0.96 576	0.56 588	0.45 589	0.82 531	0.60 564	1.24 585	1.60 638	0.96 535	1.41 583	1.12 561	0.94 588	0.80 487	1.04 599	0.26 536	0.31 609	0.28 559	0.25 549	0.32 560	0.47 629

MeshStereo	1.34 633	0.43 568	0.54 438	0.44 441	0.34 519	1.66 636	0.60 564	1.94 655	1.37 613	4.47 682	3.25 658	4.71 673	1.94 657	1.92 646	1.17 610	0.35 605	0.35 625	0.37 602	0.31 593	0.32 560	0.32 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CVANet_RVC	0.57 505	0.33 514	0.44 317	0.47 495	0.32 498	0.67 471	0.61 569	1.05 495	0.93 494	0.85 469	1.04 484	1.01 528	0.73 524	0.83 501	0.52 468	0.29 564	0.19 515	0.27 551	0.25 549	0.31 554	0.21 477

DRN-Test	0.66 532	0.32 506	0.66 496	0.50 532	0.39 554	1.15 595	0.61 569	1.49 630	1.01 531	1.12 589	1.08 502	1.06 543	0.69 500	0.77 475	0.94 580	0.23 504	0.17 475	0.26 538	0.25 549	0.25 513	0.21 477

RT-IGEV	0.52 465	0.19 216	0.59 458	0.40 319	0.25 304	0.79 514	0.62 571	1.15 541	0.74 367	0.89 498	0.99 458	1.18 574	0.61 449	0.65 388	0.31 265	0.19 419	0.13 353	0.17 284	0.13 222	0.15 258	0.20 457

zh-mn7	1.08 615	0.65 619	4.00 668	0.52 561	0.38 548	1.16 598	0.62 571	1.15 541	1.77 643	1.74 639	2.31 635	1.17 573	0.91 577	2.10 653	1.77 638	0.24 516	0.21 537	0.22 468	0.22 508	0.25 513	0.28 541

z-ln-s-r	0.66 532	0.36 530	1.30 618	0.39 276	0.26 352	0.57 398	0.63 573	0.80 391	1.03 539	0.80 424	1.43 588	0.91 497	0.76 534	1.08 576	1.87 644	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.14 261	0.20 427	0.16 361

FCDSN-DC	1.39 638	0.56 606	0.65 490	0.74 636	0.59 628	1.38 616	0.63 573	1.35 610	1.39 616	3.26 676	4.50 679	4.61 671	2.63 669	1.58 628	1.03 596	0.46 629	0.42 640	0.48 628	0.47 637	0.50 623	0.50 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	0.91 589	0.48 580	1.06 587	0.99 646	0.97 652	1.67 638	0.63 573	1.64 646	1.59 635	1.06 575	1.18 539	1.31 588	0.79 548	1.55 624	0.97 586	0.49 635	0.22 544	0.45 619	0.40 619	0.45 612	0.37 596

light-stereo	3.53 672	1.05 652	10.69 681	9.45 693	6.82 690	2.10 651	0.64 576	3.71 679	2.70 666	4.77 687	4.98 683	6.83 685	1.32 626	6.71 685	1.35 621	1.20 665	1.29 685	0.66 643	0.77 660	1.79 668	1.85 681

G-Net	0.95 593	0.46 579	1.04 585	0.64 615	0.48 602	2.12 652	0.64 576	1.01 479	0.87 455	1.75 640	2.82 656	1.30 587	1.64 647	1.06 570	0.96 585	0.36 609	0.29 595	0.35 592	0.25 549	0.45 612	0.42 612

DStereoFS	1.87 653	0.85 639	1.03 584	0.75 639	0.62 631	2.04 650	0.65 578	1.74 652	1.55 631	1.52 626	1.90 624	2.36 649	12.92 691	3.85 677	1.74 635	0.44 625	0.31 609	0.82 651	0.46 630	0.84 646	1.10 666

w-ln-seven-2	0.76 558	0.43 568	2.32 652	0.52 561	0.38 548	0.90 545	0.65 578	1.11 520	1.12 572	1.19 598	1.28 559	1.09 553	0.99 596	1.07 573	0.87 561	0.20 443	0.19 515	0.23 489	0.22 508	0.26 520	0.22 495

CBFPSM	0.59 519	0.22 342	1.31 619	0.38 244	0.27 387	1.12 591	0.65 578	0.79 388	0.82 423	0.80 424	0.81 361	1.35 602	0.87 570	0.67 408	0.76 535	0.16 303	0.15 423	0.15 199	0.16 327	0.17 347	0.22 495

Selective-IGEV-i16pc	0.56 497	0.20 262	1.13 596	0.40 319	0.31 481	2.00 648	0.66 581	0.68 310	1.11 568	0.51 262	0.81 361	0.68 393	0.36 292	0.67 408	0.40 378	0.31 574	0.17 475	0.17 284	0.18 411	0.19 409	0.20 457

ccnet	0.82 572	0.57 608	0.75 540	0.54 578	0.59 628	1.09 586	0.66 581	1.38 616	0.94 501	1.12 589	1.44 591	1.29 585	0.92 582	0.95 555	1.24 614	0.49 635	0.42 640	0.50 633	0.47 637	0.51 624	0.46 624

aanetorigin	0.83 577	0.56 606	1.87 645	0.49 518	0.38 548	0.56 392	0.66 581	0.70 334	1.00 527	2.42 661	2.02 631	1.31 588	1.18 616	0.93 546	1.13 609	0.20 443	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.27 531	0.30 557

THIR-Stereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.23 241	0.75 500	0.67 584	0.66 290	0.87 455	1.02 560	1.40 581	0.72 415	0.76 534	0.62 355	0.42 390	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.15 313

GrayStereo	0.49 434	0.19 216	0.42 294	0.46 487	0.28 412	0.53 365	0.67 584	0.69 319	0.63 306	1.02 560	1.47 597	0.78 449	0.76 534	0.56 281	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.15 258	0.29 548

RYNet	0.72 552	0.35 525	0.64 484	0.53 571	0.67 636	1.31 613	0.67 584	1.20 563	1.18 582	1.05 571	0.87 399	1.27 582	0.93 587	0.93 546	1.27 618	0.22 487	0.16 455	0.26 538	0.23 524	0.40 596	0.39 605

MSMD_ROB	1.21 627	0.49 584	0.62 469	0.59 600	0.50 606	1.62 635	0.67 584	1.23 578	1.24 593	2.45 662	3.77 667	3.09 660	2.98 674	1.32 610	0.81 545	0.45 627	0.41 638	0.49 631	0.51 646	0.47 618	0.44 619

WCMA_ROB	1.14 620	0.36 530	0.76 545	0.49 518	0.44 585	1.23 607	0.67 584	1.11 520	1.23 591	2.84 669	3.95 673	3.28 663	1.83 654	1.25 602	0.99 590	0.44 625	0.34 623	0.34 590	0.37 610	0.41 602	0.40 608

rvit_105_1	0.54 484	0.40 560	0.76 545	0.58 596	0.37 538	0.59 416	0.68 589	0.70 334	0.94 501	0.82 446	0.69 298	0.73 426	0.58 431	0.78 480	0.54 476	0.32 586	0.29 595	0.31 577	0.34 605	0.23 491	0.20 457

APVNet	0.71 548	0.37 537	0.89 569	0.56 588	0.45 589	1.18 601	0.68 589	1.41 621	0.85 441	0.81 437	1.15 530	1.04 537	0.81 553	1.10 580	1.17 610	0.26 536	0.28 590	0.32 583	0.31 593	0.29 539	0.30 557

EDNetEfficientorigin	9.93 688	1.15 655	175.16 718	0.48 503	0.36 531	1.04 576	0.68 589	1.24 585	2.69 665	3.17 675	2.50 644	2.30 646	2.07 661	1.76 639	2.21 651	0.20 443	0.18 497	0.24 506	0.19 442	0.51 624	0.50 636

XQC	0.89 585	0.65 619	1.31 619	0.67 626	0.52 614	1.22 605	0.68 589	1.26 591	1.52 627	1.14 592	1.11 508	1.28 584	1.04 603	1.40 621	1.77 638	0.38 613	0.24 563	0.37 602	0.31 593	0.53 629	0.47 629

PA-Net	0.67 537	0.43 568	0.83 556	0.50 532	0.53 615	0.94 552	0.68 589	1.10 514	1.14 576	0.80 424	0.88 407	0.87 481	0.77 541	1.02 565	0.88 564	0.24 516	0.41 638	0.29 568	0.44 629	0.26 520	0.34 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.71 548	0.51 592	1.36 628	0.50 532	0.41 566	1.15 595	0.69 594	1.21 565	1.07 561	1.02 560	1.12 512	1.08 550	0.87 570	0.89 528	0.89 574	0.24 516	0.22 544	0.21 453	0.19 442	0.26 520	0.26 524

DDUNet	1.06 610	2.56 684	0.68 505	1.21 655	1.26 662	1.03 572	0.69 594	1.11 520	0.94 501	0.96 535	1.22 546	1.27 582	0.82 557	0.93 546	0.72 529	0.84 654	0.38 631	1.99 668	0.60 651	1.10 658	0.85 652

NCC-stereo	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576

Abc-Net	0.78 564	0.40 560	0.76 545	0.61 608	0.67 636	0.81 523	0.69 594	1.54 639	1.11 568	0.90 506	1.36 572	1.33 596	1.16 613	1.19 591	0.88 564	0.31 574	0.30 600	0.37 602	0.48 639	0.33 567	0.33 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	1.23 628	0.29 488	0.96 576	0.40 319	0.23 241	0.95 555	0.69 594	1.16 549	1.28 605	1.67 637	2.33 637	11.15 691	0.86 567	0.93 546	0.88 564	0.15 247	0.12 282	0.12 44	0.10 78	0.15 258	0.15 313

w-ln-seven	0.96 594	0.48 580	2.41 655	0.54 578	0.50 606	1.41 619	0.70 599	1.67 648	1.81 645	1.49 621	1.50 598	1.26 580	0.87 570	1.15 585	1.80 642	0.23 504	0.21 537	0.25 519	0.25 549	0.31 554	0.26 524

FC-DCNN v2	1.65 648	0.51 592	0.65 490	0.61 608	0.49 604	1.61 633	0.70 599	1.75 653	1.56 634	4.74 686	4.91 682	6.46 684	3.31 676	1.91 645	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

otaku	1.04 605	0.93 643	0.88 565	1.33 659	1.05 659	1.66 636	0.70 599	1.40 620	1.18 582	1.08 582	1.32 569	1.33 596	0.91 577	1.23 600	0.76 535	0.72 650	0.46 650	1.24 659	0.50 644	1.40 660	0.75 646

DGSMNet	0.76 558	0.55 605	1.29 617	0.58 596	0.62 631	0.94 552	0.70 599	1.26 591	1.11 568	0.83 458	1.24 552	1.00 524	0.71 517	1.03 567	0.81 545	0.34 601	0.29 595	0.41 614	0.40 619	0.57 635	0.55 641

CC-Net-ROB	0.82 572	0.96 646	0.85 558	0.58 596	0.45 589	1.27 611	0.70 599	1.17 554	1.02 534	0.83 458	1.23 550	0.90 495	0.77 541	1.06 570	0.69 519	0.46 629	0.34 623	1.71 664	0.38 613	0.59 638	0.36 591

FC-DCNN	1.59 644	0.51 592	0.66 496	0.61 608	0.49 604	1.56 630	0.70 599	1.66 647	1.53 628	4.64 683	4.62 680	5.85 680	3.34 678	1.84 643	1.11 604	0.46 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 619	0.46 624

z-mn7	1.00 599	0.50 588	1.70 641	0.53 571	0.36 531	1.75 641	0.71 605	1.22 573	2.28 656	0.96 535	2.54 645	1.42 608	0.95 591	2.19 658	1.54 629	0.22 487	0.19 515	0.21 453	0.20 467	0.27 531	0.25 518

MDST_ROB	0.91 589	0.27 462	0.85 558	0.63 614	0.41 566	2.53 656	0.71 605	1.60 642	1.13 573	2.83 668	1.73 614	0.97 514	0.69 500	1.61 629	0.73 530	0.25 526	0.22 544	0.32 583	0.28 577	0.25 513	0.24 511

MSAF-DinoV2	1.04 605	0.38 547	1.32 621	0.54 578	0.29 440	0.89 543	0.72 607	1.52 637	1.24 593	1.05 571	1.41 583	2.98 656	1.49 636	2.74 667	2.83 662	0.22 487	0.14 392	0.20 411	0.22 508	0.32 560	0.32 571

DeepPrunerF	0.89 585	0.52 600	3.43 664	0.68 629	0.81 643	0.72 492	0.72 607	1.22 573	1.99 650	0.93 523	1.01 464	0.87 481	0.86 567	1.08 576	0.95 583	0.34 601	0.28 590	0.43 616	0.39 617	0.30 548	0.32 571

TDLM	0.57 505	0.33 514	0.49 392	0.51 548	0.30 459	0.66 466	0.73 609	1.03 487	1.01 531	0.82 446	1.10 507	0.84 468	0.70 513	0.86 517	0.58 486	0.28 557	0.17 475	0.25 519	0.22 508	0.26 520	0.19 434

SGM_RVC	0.97 596	0.28 476	0.41 273	0.39 276	0.22 193	1.55 629	0.73 609	1.51 634	1.25 599	2.25 657	1.92 625	2.58 653	1.56 641	2.02 651	1.19 612	0.27 546	0.27 586	0.27 551	0.25 549	0.25 513	0.25 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	1.14 620	0.52 600	2.23 651	0.53 571	0.43 578	1.07 579	0.75 611	1.23 578	1.05 549	2.15 653	1.44 591	1.50 617	1.43 633	1.56 626	5.01 677	0.26 536	0.24 563	0.29 568	0.31 593	0.37 589	0.33 576

ADCPNet	1.03 604	0.48 580	2.70 657	0.54 578	0.42 572	1.40 617	0.75 611	1.13 528	1.07 561	1.22 605	1.42 585	1.68 628	1.09 607	1.36 618	3.45 668	0.30 571	0.28 590	0.29 568	0.32 600	0.37 589	0.35 589

ACVNet-4b	1.35 635	1.31 660	1.10 592	1.90 670	1.59 665	1.92 645	0.77 613	1.52 637	1.62 639	1.05 571	1.60 607	2.11 642	0.94 588	1.64 633	0.77 539	1.30 669	0.35 625	2.03 672	0.67 655	1.88 673	0.84 651

CBMV	0.64 528	0.35 525	0.41 273	0.42 400	0.25 304	1.01 567	0.77 613	1.13 528	1.09 566	1.17 594	1.22 546	1.04 537	0.75 531	0.88 522	0.63 504	0.28 557	0.30 600	0.34 590	0.30 585	0.26 520	0.26 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	1.98 656	1.48 664	1.43 633	1.81 668	1.69 671	2.88 667	0.78 615	2.47 664	3.47 674	2.20 655	4.36 678	3.39 666	2.50 666	2.18 657	1.58 630	1.19 664	0.54 653	1.65 663	0.87 664	1.78 667	1.29 676

FBW_ROB	0.88 583	0.50 588	0.85 558	0.55 585	0.40 559	1.17 599	0.78 615	1.50 631	1.37 613	1.33 615	1.27 557	1.48 615	1.00 599	2.57 666	0.98 589	0.25 526	0.32 615	0.45 619	0.30 585	0.34 573	0.28 541

FTStereo	0.56 497	0.20 262	0.37 213	0.41 355	0.25 304	0.40 281	0.79 617	0.66 290	0.43 212	1.09 584	3.27 660	0.70 402	0.73 524	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.30 557

Ntro	1.09 616	0.97 649	0.91 572	1.44 660	1.19 661	1.69 639	0.80 618	1.35 610	1.25 599	1.00 552	1.29 563	1.31 588	0.97 594	1.26 603	0.84 550	0.84 654	0.43 645	1.36 660	0.50 644	1.56 662	0.78 648

anonymity	0.97 596	0.89 641	1.05 586	0.92 644	1.03 657	0.97 560	0.81 619	1.29 597	0.91 483	1.07 578	0.98 453	1.00 524	0.95 591	1.02 565	0.92 579	0.96 657	0.95 679	0.90 653	0.91 669	0.92 649	0.94 656

Wz-Net-MNSev	0.76 558	0.40 560	1.34 623	0.50 532	0.40 559	1.44 623	0.83 620	1.15 541	1.16 578	1.25 610	1.20 544	1.13 567	0.81 553	1.16 587	1.00 594	0.22 487	0.19 515	0.24 506	0.23 524	0.28 535	0.26 524

EDNetEfficient	1.46 640	0.80 633	6.12 674	0.47 495	0.39 554	0.69 475	0.83 620	0.90 431	2.77 667	3.50 678	1.96 628	1.66 627	2.03 660	1.26 603	4.18 673	0.21 460	0.18 497	0.21 453	0.20 467	0.41 602	0.39 605

PSMNet_ROB	0.64 528	0.37 537	0.65 490	0.56 588	0.42 572	0.97 560	0.83 620	1.21 565	0.92 488	0.79 422	1.02 473	1.08 550	0.63 462	0.82 493	0.91 578	0.29 564	0.20 527	0.31 577	0.31 593	0.26 520	0.23 502

Consistency-Raft	1.01 600	0.81 634	1.24 611	0.84 641	0.97 652	0.81 523	0.84 623	1.30 600	1.59 635	1.05 571	1.68 613	1.12 561	0.91 577	0.92 540	1.11 604	0.65 647	0.74 663	0.79 649	0.90 666	1.06 657	0.79 650

PVD	1.28 632	0.67 622	1.28 614	0.74 636	0.62 631	1.50 626	0.84 623	1.99 657	2.96 668	2.18 654	2.36 640	1.85 635	1.95 658	1.92 646	1.94 645	0.39 615	0.36 628	0.49 631	0.37 610	0.51 624	0.64 643

PASM	0.90 588	0.64 618	1.69 639	0.69 631	0.69 639	0.78 511	0.84 623	1.03 487	1.26 602	1.19 598	1.15 530	1.31 588	0.98 595	1.24 601	1.03 596	0.52 639	0.56 655	0.59 641	0.66 654	0.56 633	0.54 640

XPNet_ROB	0.70 544	0.35 525	0.68 505	0.52 561	0.40 559	0.79 514	0.85 626	1.16 549	0.94 501	1.33 615	1.15 530	1.38 604	0.83 562	1.03 567	0.90 576	0.32 586	0.25 571	0.26 538	0.24 540	0.31 554	0.28 541

ETE_ROB	0.70 544	0.49 584	0.73 529	0.56 588	0.36 531	0.79 514	0.87 627	1.14 537	0.93 494	1.19 598	1.18 539	1.39 605	0.82 557	0.99 556	0.80 542	0.26 536	0.21 537	0.31 577	0.26 564	0.33 567	0.34 584

zh-sn7	1.09 616	0.75 628	3.23 662	0.57 594	0.42 572	1.11 588	0.89 628	1.19 558	1.27 603	1.41 619	1.98 629	1.25 579	1.47 635	1.99 650	2.62 659	0.26 536	0.26 577	0.26 538	0.27 571	0.35 578	0.30 557

FINET	0.67 537	0.42 566	1.00 581	0.46 487	0.43 578	0.83 534	0.89 628	1.08 507	1.50 626	0.87 484	1.14 524	0.71 406	0.68 496	0.92 540	0.70 522	0.36 609	0.30 600	0.26 538	0.24 540	0.35 578	0.33 576

ADCL	1.04 605	0.38 547	1.35 624	0.50 532	0.39 554	1.61 633	0.89 628	1.29 597	1.39 616	1.29 612	1.50 598	1.24 578	1.24 621	1.37 619	4.87 676	0.21 460	0.19 515	0.25 519	0.25 549	0.29 539	0.27 534

LE_ROB	4.42 680	0.24 402	2.75 658	0.42 400	0.23 241	1.57 631	0.90 631	1.71 651	17.88 701	16.56 703	4.88 681	5.17 678	18.85 703	1.63 632	14.62 692	0.17 352	0.14 392	0.16 237	0.16 327	0.19 409	0.17 383

SPS-STEREO	1.25 630	0.93 643	1.06 587	1.04 650	1.03 657	1.41 619	0.91 632	1.51 634	1.19 584	2.09 651	1.83 620	1.94 638	1.39 630	1.62 630	1.39 625	0.97 659	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 652	0.96 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoO	0.96 594	0.70 624	0.72 525	0.62 612	0.45 589	0.74 494	0.92 633	1.09 511	1.29 607	1.19 598	1.23 550	0.99 520	1.71 649	1.29 606	0.99 590	2.01 680	0.35 625	0.77 647	0.30 585	1.42 661	0.38 602

SANet	1.07 612	0.41 564	1.06 587	0.48 503	0.30 459	1.41 619	0.94 634	1.42 622	3.36 673	1.58 628	2.43 642	2.33 648	1.70 648	1.34 613	1.07 601	0.28 557	0.24 563	0.26 538	0.23 524	0.34 573	0.30 557

LALA_ROB	0.74 555	0.43 568	0.69 511	0.54 578	0.40 559	1.01 567	0.95 635	1.21 565	1.07 561	1.22 605	1.12 512	1.56 623	0.79 548	1.04 569	0.86 555	0.33 595	0.22 544	0.35 592	0.30 585	0.35 578	0.31 567

GANet	0.70 544	0.37 537	0.55 443	0.51 548	0.34 519	0.94 552	0.96 636	1.08 507	0.94 501	1.04 569	1.98 629	1.13 567	0.88 574	1.12 583	0.66 512	0.25 526	0.26 577	0.27 551	0.22 508	0.31 554	0.22 495

ACVNet_1	1.46 640	1.33 661	1.12 595	1.91 671	1.62 666	1.83 644	0.98 637	2.00 658	1.85 647	1.39 618	1.53 602	2.32 647	1.53 637	1.34 613	1.11 604	1.30 669	0.50 652	2.06 674	0.58 650	1.93 675	0.95 658

GANetREF_RVC	0.80 568	0.75 628	0.86 563	0.66 623	0.42 572	1.15 595	0.98 637	1.14 537	1.19 584	1.01 557	1.02 473	1.10 557	0.90 576	1.15 585	0.76 535	0.48 633	0.39 635	0.57 638	0.38 613	0.63 639	0.46 624
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
MANE	4.13 678	0.51 592	0.64 484	0.66 623	0.56 622	6.89 684	0.99 639	7.55 688	12.04 688	6.68 690	8.57 691	10.69 690	9.45 688	7.59 689	6.39 681	0.49 635	0.43 645	0.48 628	0.98 670	0.49 621	0.48 632

NVStereoNet_ROB	1.24 629	0.90 642	1.13 596	0.86 642	0.88 645	1.11 588	0.99 639	1.42 622	1.53 628	1.59 630	2.48 643	2.24 645	1.53 637	1.96 649	1.30 619	0.76 652	0.70 660	0.78 648	1.00 672	0.71 644	0.88 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.74 682	0.77 631	10.16 680	0.70 632	56.56 711	1.02 569	1.00 641	1.24 585	1.62 639	2.04 649	2.34 638	1.33 596	1.17 615	1.38 620	1.09 603	0.33 595	0.49 651	0.39 607	0.46 630	0.51 624	10.09 694

SGM+DAISY	1.35 635	0.94 645	1.25 612	0.96 645	1.00 655	1.52 628	1.02 642	1.34 606	1.21 588	2.64 664	2.65 651	2.44 650	1.56 641	1.64 633	1.26 616	0.97 659	0.95 679	0.90 653	0.90 666	0.94 650	0.96 659

NaN_ROB	0.69 542	0.44 573	0.69 511	0.51 548	0.33 510	0.97 560	1.06 643	1.22 573	1.19 584	1.24 608	0.96 439	1.08 550	0.78 546	1.20 593	0.67 515	0.24 516	0.30 600	0.23 489	0.24 540	0.23 491	0.25 518

CSAN	0.83 577	0.49 584	0.77 550	0.60 606	0.41 566	1.14 593	1.06 643	1.19 558	1.46 624	1.32 613	1.43 588	1.37 603	1.19 618	1.27 605	0.86 555	0.39 615	0.31 609	0.36 597	0.37 610	0.35 578	0.34 584

RainbowNet	1.35 635	1.49 665	1.19 605	1.88 669	1.45 663	1.48 625	1.07 645	1.61 644	1.55 631	1.20 603	1.59 606	1.54 621	1.13 610	1.34 613	0.97 586	1.36 672	0.70 660	1.82 666	0.79 661	1.71 665	1.07 665

ADCS	1.51 642	0.61 613	3.42 663	0.59 600	0.51 610	1.27 611	1.08 646	1.59 641	1.81 645	1.91 647	1.66 610	1.51 620	1.42 632	1.94 648	8.60 685	0.33 595	0.32 615	0.33 588	0.36 609	0.44 608	0.42 612

Wz-Net-TNSev	1.14 620	1.06 654	4.32 671	0.49 518	0.42 572	1.51 627	1.11 647	1.48 628	1.40 618	1.22 605	1.26 556	1.58 625	1.43 633	1.76 639	1.70 633	0.32 586	0.31 609	0.26 538	0.30 585	0.41 602	0.41 611

Wz-Net-SNSev	0.91 589	0.73 626	2.13 649	0.56 588	0.45 589	0.95 555	1.13 648	1.34 606	1.24 593	1.02 560	1.30 566	1.46 611	0.86 567	1.81 641	1.50 628	0.25 526	0.23 554	0.25 519	0.26 564	0.32 560	0.29 548

CrosDoStereo	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

DeepStereo_LL	0.50 450	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 649	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 575	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

ACVNet_2	1.65 648	1.27 659	1.41 631	1.75 665	1.62 666	2.22 653	1.20 651	2.30 662	2.62 663	1.78 641	2.56 646	3.03 657	1.61 644	1.54 623	1.12 608	1.06 662	0.58 657	1.82 666	0.70 657	1.82 669	0.96 659

NCCL2	0.72 552	0.41 564	0.65 490	0.64 615	0.44 585	0.98 564	1.20 651	1.11 520	1.00 527	0.98 545	0.96 439	1.49 616	0.87 570	0.90 530	0.79 540	0.31 574	0.26 577	0.39 607	0.39 617	0.32 560	0.32 571

coex-ft	6.43 685	1.51 667	87.33 717	0.49 518	0.38 548	1.34 614	1.21 653	1.16 549	8.09 685	12.12 693	2.79 653	2.77 655	3.31 676	1.16 587	3.15 663	0.24 516	0.23 554	0.27 551	0.24 540	0.45 612	0.37 596

WAO-8	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.07 675	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

Venus	2.92 667	1.55 668	1.35 624	1.79 666	1.63 668	5.23 680	1.22 654	4.58 683	12.56 690	2.84 669	4.06 674	4.83 674	2.72 671	3.49 672	2.25 654	1.27 666	0.91 674	1.99 668	1.15 680	1.86 670	1.15 668

MFMNet_re	1.14 620	0.97 649	1.19 605	0.99 646	0.95 650	1.25 609	1.22 654	1.39 617	1.55 631	1.69 638	1.67 612	1.21 575	1.53 637	1.12 583	0.99 590	0.87 656	0.75 667	0.79 649	0.75 658	0.90 647	0.94 656

DPSNet	0.99 598	0.42 566	1.88 646	0.53 571	0.41 566	1.59 632	1.26 657	2.21 661	1.43 619	1.10 586	1.11 508	1.46 611	1.95 658	1.34 613	1.26 616	0.34 601	0.25 571	0.25 519	0.21 490	0.46 615	0.37 596

DStereoSA	1.73 650	0.63 617	1.57 638	0.80 640	0.79 642	1.26 610	1.30 658	1.34 606	1.43 619	1.24 608	7.52 689	0.92 502	7.68 686	1.65 637	2.29 657	0.41 620	0.29 595	0.63 642	0.60 651	1.04 655	1.18 672

IMH-64-1	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

IMH-64	1.86 651	1.62 670	1.16 599	2.20 674	1.89 675	2.33 654	1.30 658	2.89 667	2.29 657	1.66 635	2.80 654	2.49 651	1.61 644	2.10 653	1.78 640	1.60 673	0.74 663	2.43 678	1.02 673	2.12 676	1.17 670

IMH	2.04 660	1.62 670	1.20 608	2.20 674	1.89 675	2.91 670	1.30 658	3.11 670	3.03 669	1.81 642	3.35 664	3.03 657	1.90 655	2.48 663	1.80 642	1.66 676	0.77 669	2.45 680	1.04 676	2.15 678	1.19 674

WZ-Net	1.19 626	0.59 610	4.07 669	0.62 612	0.51 610	1.34 614	1.31 662	1.32 602	1.74 642	1.53 627	1.65 608	1.74 630	1.28 625	2.25 660	2.01 647	0.27 546	0.21 537	0.23 489	0.25 549	0.40 596	0.39 605

AnyNet_C32	1.16 624	0.62 616	2.40 654	0.57 594	0.55 619	1.41 619	1.34 663	1.18 557	1.24 593	1.49 621	1.42 585	1.39 605	1.20 620	1.55 624	4.82 675	0.29 564	0.28 590	0.29 568	0.34 605	0.38 593	0.42 612

Dean	1.98 656	1.36 662	1.36 628	2.12 673	1.81 674	2.74 659	1.36 664	3.37 676	3.80 678	2.08 650	3.32 662	3.21 662	1.82 652	1.71 638	1.67 632	1.27 666	0.77 669	1.99 668	0.90 666	1.86 670	1.03 664

AnyNet_C01	1.56 643	1.05 652	7.45 676	0.64 615	0.54 617	1.99 647	1.38 665	1.43 624	1.36 611	1.63 634	1.92 625	1.84 633	1.33 628	2.40 662	4.03 670	0.33 595	0.32 615	0.32 583	0.34 605	0.44 608	0.45 623

RTS	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

RTSA	1.98 656	0.96 646	11.36 683	0.65 620	0.57 625	2.77 662	1.40 666	1.39 617	2.26 654	1.89 644	2.56 646	1.32 593	1.25 622	5.20 681	4.05 671	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

MADNet+	2.23 663	2.43 681	10.85 682	1.22 656	0.91 648	2.76 661	1.40 666	2.12 660	1.67 641	1.32 613	1.74 616	1.86 636	1.74 650	6.25 683	4.41 674	0.65 647	0.64 658	0.58 640	0.54 648	0.80 645	0.76 647

WAO-6	2.04 660	1.50 666	1.16 599	1.70 663	1.67 670	2.69 658	1.44 669	3.06 669	3.63 677	1.98 648	3.27 660	3.54 669	2.07 661	2.36 661	2.22 653	1.31 671	0.91 674	2.04 673	1.22 682	1.73 666	1.27 675

SGM-ForestM	4.04 677	0.32 506	0.46 347	0.43 421	0.27 387	7.50 685	1.45 670	3.84 680	4.24 680	8.19 691	6.76 688	19.00 701	9.08 687	10.74 692	6.62 682	0.31 574	0.33 621	0.32 583	0.32 600	0.29 539	0.29 548

ELAS	1.63 647	0.61 613	0.95 574	0.68 629	0.55 619	3.01 671	1.55 671	2.39 663	2.33 660	3.64 679	3.89 671	2.75 654	2.90 673	2.15 656	2.27 656	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.90 654	1.20 656	1.35 624	1.27 657	1.06 660	2.84 664	1.56 672	3.23 672	3.06 671	2.23 656	3.33 663	3.17 661	2.28 663	3.12 668	2.21 651	1.02 661	0.91 674	1.06 657	1.03 675	1.04 655	0.97 662

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 603	0.57 608	1.51 636	0.67 626	0.50 606	2.57 657	1.66 673	1.20 563	1.43 619	1.38 617	1.57 605	1.33 596	0.92 582	1.64 633	0.88 564	0.37 612	0.39 635	0.46 622	0.60 651	0.41 602	0.40 608

TorneroNet-64	3.44 670	1.86 674	1.42 632	2.58 681	2.28 680	6.87 683	1.68 674	4.70 685	12.03 687	2.31 658	5.59 687	8.25 687	2.55 668	3.97 678	2.73 660	1.81 678	0.74 663	2.57 682	1.07 677	2.35 680	1.44 678

TorneroNet	4.53 681	1.89 675	1.48 635	2.55 679	2.27 679	13.78 693	1.69 675	4.84 687	23.73 707	2.89 672	7.70 690	7.06 686	2.69 670	4.26 680	3.42 667	1.84 679	0.77 669	2.68 684	1.13 678	2.42 681	1.47 679

notaker	2.76 665	2.29 680	1.80 644	2.96 684	2.58 686	2.90 669	1.75 676	3.24 673	3.05 670	2.78 667	4.24 676	6.15 683	2.51 667	3.34 670	2.75 661	2.31 685	1.18 682	3.00 689	1.65 687	2.84 687	1.97 682

SAMSARA	1.07 612	0.65 619	1.19 605	1.06 652	0.90 646	1.76 642	1.76 677	1.46 626	1.44 622	1.51 624	1.16 535	2.00 640	1.14 611	1.48 622	1.31 620	0.39 615	0.44 647	0.35 592	0.38 613	0.49 621	0.49 635

LVE	2.12 662	1.44 663	1.36 628	1.99 672	1.78 672	2.75 660	1.79 678	2.82 666	3.95 679	1.90 646	4.33 677	3.52 668	1.81 651	2.24 659	1.74 635	1.74 677	0.87 672	2.06 674	1.13 678	1.91 674	1.35 677

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	0.87 640	1.76 643	0.86 642	0.56 622	4.29 678	1.79 678	1.50 631	1.98 649	1.61 631	1.85 622	1.84 633	1.41 631	1.89 644	1.36 622	0.48 633	0.40 637	0.56 637	0.57 649	0.69 642	0.48 632

ELAS_RVC	1.60 645	0.61 613	1.01 583	0.70 632	0.56 622	2.00 648	1.89 680	1.96 656	2.65 664	3.33 677	3.26 659	3.03 657	3.41 679	2.49 664	2.09 649	0.52 639	0.45 648	0.50 633	0.48 639	0.54 631	0.52 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	2.57 664	1.93 676	1.69 639	2.63 682	2.42 682	2.86 666	2.07 681	3.27 674	6.50 683	2.49 663	3.36 665	3.41 667	1.92 656	2.49 664	1.94 645	2.13 683	1.40 686	2.79 688	1.50 686	2.73 684	1.77 680

ktn	2.98 669	2.25 679	1.73 642	2.84 683	2.53 685	3.76 677	2.15 682	3.70 678	5.47 682	2.75 666	5.17 686	5.94 681	2.48 665	3.23 669	2.46 658	2.34 687	1.44 687	2.78 687	2.03 689	2.45 682	2.01 684

Selective-IGEV-i16pa	78.59 718	120.99 719	16.46 687	1.04 650	0.66 635	181.07 720	2.17 683	153.90 721	139.75 721	56.45 719	153.05 719	107.32 720	157.92 721	200.46 721	96.57 718	94.09 720	1.23 683	2.69 685	0.31 593	0.96 652	84.68 719

PWCK	1.92 655	1.66 673	3.12 661	1.65 662	0.91 648	2.84 664	2.26 684	2.10 659	2.41 662	2.36 660	2.31 635	2.22 643	1.82 652	3.43 671	2.03 648	1.61 675	0.71 662	1.51 661	0.82 663	1.69 664	0.91 655

HanzoNet	6.76 686	2.45 682	4.22 670	3.19 686	2.94 688	3.62 675	2.28 685	4.79 686	7.20 684	14.00 699	13.19 698	17.49 697	22.30 704	13.25 693	6.19 680	4.20 690	1.93 688	3.10 690	2.56 691	3.35 689	2.88 689

UNDER WATER	3.46 671	2.07 678	3.64 666	3.09 685	2.48 683	3.75 676	2.42 686	3.31 675	13.77 692	2.90 673	2.95 657	5.84 679	3.69 680	3.69 674	3.48 669	2.07 682	1.11 681	2.70 686	1.40 684	2.84 687	1.98 683

UNDER WATER-64	3.53 672	2.01 677	3.94 667	3.22 687	2.49 684	5.41 682	2.60 687	3.43 677	12.41 689	3.03 674	2.68 652	6.07 682	4.04 681	3.79 676	3.33 665	2.02 681	1.24 684	2.63 683	1.46 685	2.78 685	2.08 685

MultiAttention	3.58 674	0.24 402	0.62 469	0.54 578	0.34 519	22.90 696	2.72 688	1.60 642	1.13 573	0.80 424	1.81 619	1.14 570	0.43 338	35.29 708	0.61 497	0.17 352	0.12 282	0.23 489	0.23 524	0.34 573	0.29 548

MADNet++	4.03 676	2.70 686	3.44 665	3.72 689	3.44 689	4.44 679	3.52 689	3.95 681	3.61 676	4.46 681	4.98 683	4.10 670	4.58 683	7.00 687	5.89 679	3.74 689	3.67 693	3.27 691	2.71 692	3.70 691	3.66 690

DPSimNet_ROB	3.58 674	2.45 682	8.57 677	2.53 678	2.37 681	2.88 667	3.77 690	3.14 671	3.23 672	4.71 685	3.86 670	4.68 672	4.87 684	4.07 679	5.62 678	2.33 686	2.33 689	2.47 681	2.52 690	2.51 683	2.64 687

JetBlue	2.78 666	1.26 658	7.04 675	1.16 654	1.48 664	8.00 686	6.02 691	2.60 665	1.92 648	2.12 652	2.64 650	3.34 665	3.05 675	6.49 684	3.39 666	0.78 653	0.76 668	0.75 645	0.76 659	0.97 654	1.18 672

BEATNet-Init1	15.13 692	0.82 637	50.86 715	0.72 635	0.53 615	38.10 708	7.03 692	11.83 693	14.25 693	29.78 713	30.17 713	48.21 716	22.64 705	26.78 705	18.11 695	0.42 624	0.38 631	0.47 623	0.46 630	0.51 624	0.48 632

TCMNet-wrong-test	8.97 687	10.42 692	8.74 678	19.56 695	17.61 695	12.53 692	9.01 693	13.59 694	2.18 653	4.64 683	5.11 685	14.63 693	11.09 690	7.19 688	9.73 686	5.56 695	0.89 673	3.77 692	3.11 693	10.34 696	9.80 693

JetRed	5.27 683	5.84 688	12.81 686	2.36 677	2.83 687	12.23 691	10.50 694	4.46 682	3.60 675	3.86 680	3.83 669	4.85 676	4.18 682	6.78 686	11.96 689	2.17 684	2.96 692	2.18 676	1.97 688	3.38 690	2.68 688

Selective-IGEV-i1pa	15.35 693	22.27 702	18.31 688	1.71 664	0.87 644	28.61 707	12.26 695	25.48 708	20.48 705	19.78 704	22.75 704	28.20 706	22.64 705	29.07 706	17.31 694	12.88 702	2.88 690	6.84 698	0.99 671	1.67 663	12.03 702

tt	6.20 684	0.20 262	5.89 673	3.55 688	2.07 678	11.26 689	19.21 696	11.74 692	5.46 681	2.69 665	2.04 633	4.87 677	6.25 685	3.70 675	7.09 684	8.32 696	11.17 704	4.93 694	5.41 697	5.74 692	2.37 686

HaxPig	31.96 701	37.24 707	34.27 701	24.37 701	24.88 702	18.26 694	19.86 697	20.64 703	28.52 708	35.97 714	38.75 714	25.57 705	28.72 708	33.88 707	34.39 708	35.94 715	38.87 716	37.80 712	40.48 714	39.68 713	41.15 714

MEDIAN_ROB	37.38 712	40.85 716	40.60 705	32.31 703	31.85 703	27.20 702	24.55 698	29.10 709	33.19 716	42.09 718	41.76 716	33.35 707	34.39 716	39.78 710	37.07 709	43.64 717	44.10 718	44.12 714	43.40 716	41.51 715	42.76 716

AVERAGE_ROB	37.58 713	40.13 715	40.15 704	34.81 704	33.82 704	28.55 706	25.10 699	32.02 710	34.06 717	41.28 717	40.66 715	34.46 708	34.81 717	39.18 709	37.57 710	42.78 716	43.44 717	43.82 713	43.03 715	40.47 714	41.51 715

DGTPSM_ROB	12.07 689	8.00 689	20.99 690	8.93 691	16.78 693	10.67 687	30.87 700	9.01 690	15.16 694	6.50 688	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.25 690	21.67 698	4.57 691	8.57 697	5.08 695	9.28 698	5.90 693	10.95 695

DPSMNet_ROB	12.08 690	8.00 689	21.00 691	8.97 692	16.79 694	10.67 687	30.89 701	9.02 691	15.17 695	6.51 689	15.41 702	9.04 688	14.85 693	9.27 691	21.67 698	4.58 692	8.57 697	5.09 697	9.29 701	5.90 693	10.95 695

USTest	12.99 691	14.18 693	20.00 689	16.24 694	14.97 692	20.80 695	31.95 702	16.20 697	10.91 686	8.79 692	9.48 692	13.94 692	10.50 689	16.11 694	21.44 697	3.17 688	4.82 694	5.08 695	5.36 696	8.81 695	7.13 692

iinet-test	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

IINet	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 696	18.39 696	24.48 697	34.18 703	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 693	18.13 699	15.39 696	19.59 695	24.25 700	8.86 698	8.72 699	8.95 700	9.28 698	12.74 697	11.26 698

Anonymous_1	33.25 702	18.26 696	23.92 695	20.54 698	21.28 700	25.59 699	35.94 705	22.01 707	15.57 698	13.33 696	13.49 699	18.08 698	15.29 695	20.36 697	24.60 702	16.28 706	8.84 701	66.59 715	118.00 717	155.73 720	11.23 697

DPSM_ROB	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

DPSM	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 699	19.47 698	25.97 700	36.21 706	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 700	19.18 702	16.30 698	20.78 698	25.67 703	9.38 700	9.23 702	9.49 702	9.82 702	13.51 700	11.91 700

xxxxx1	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

tt_ll	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

ff	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 712	64.63 714	27.28 703	40.10 708	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 695	17.26 694	17.36 700	21.70 701	27.93 705	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 711

LSM0	38.95 714	37.60 714	48.58 708	43.57 711	91.06 717	52.57 715	72.57 711	43.17 717	32.63 714	26.97 712	27.97 708	38.65 713	32.94 713	41.86 717	51.78 717	18.89 713	18.41 706	19.13 704	19.63 704	27.29 708	33.77 710

Selective-RAFT-Error	35.84 708	37.49 711	48.83 713	42.26 710	39.24 710	52.30 713	73.09 712	42.66 716	32.61 712	26.80 711	28.30 710	38.84 715	33.51 715	41.68 714	51.59 712	18.82 712	18.58 712	19.17 708	19.80 708	27.28 707	24.05 708

Hybrid-DGEV	35.78 706	37.50 712	48.96 714	42.25 709	39.20 705	52.33 714	73.10 713	42.63 715	32.52 709	26.62 706	28.31 712	38.50 709	32.87 712	41.67 712	51.55 711	18.77 711	18.56 710	19.18 709	19.83 709	27.20 703	23.97 704

CasAABBNet	35.74 705	37.43 708	48.72 711	42.22 706	39.20 705	52.24 709	73.12 714	42.61 712	32.62 713	26.78 710	27.95 707	38.58 712	32.60 711	41.67 712	51.65 714	18.74 707	18.57 711	19.15 705	19.77 705	27.20 703	23.98 705

RAFT-FEzeroshot	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

RAFT-FE	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 707	39.22 707	52.25 710	73.13 715	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 705	38.57 710	32.57 709	41.68 714	51.67 715	18.75 708	18.58 712	19.15 705	19.78 706	27.21 705	23.98 705

FlowAnything	35.81 707	37.53 713	48.80 712	42.20 705	39.22 707	52.25 710	73.16 717	42.56 711	32.89 715	26.76 709	28.30 710	38.69 714	33.09 714	41.63 711	51.62 713	18.76 710	18.59 715	19.21 710	19.92 710	27.16 702	23.91 703

RSGM-EC	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

acva	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 715	92.11 718	74.93 716	114.81 718	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 717	90.73 718	64.81 718	139.63 718	128.53 719	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 717

test_example2	176.61 719	205.14 720	198.86 719	188.60 719	190.98 720	152.67 719	170.61 720	94.86 720	123.55 720	178.88 721	179.48 720	158.94 721	141.34 720	192.61 720	198.96 721	203.76 721	236.37 721	164.13 721	173.55 721	218.58 721	160.41 720

PML	40.80 715	29.24 703	11.87 685	7.20 690	14.47 691	92.13 718	213.69 721	7.63 689	23.35 706	74.72 720	190.14 721	50.17 717	26.15 707	21.39 700	12.70 690	8.76 697	2.92 691	8.45 699	3.25 694	13.26 699	4.42 691

ccccc		429.19 721		507.10 720	501.20 721	356.95 721		380.82 722		334.51 722		372.86 722		499.17 722		561.44 722	431.22 722	334.28 722	290.86 722	540.88 722

ASD4		8.86 691

Low-res two-view benchmark