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

LACA3	0.20 28	0.17 141	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 194	0.25 144	0.29 19	0.22 22	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 94	0.44 183	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.08 1

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 68	0.23 2	0.20 30	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.08 1

monsterstereo	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.18 66	0.21 28	0.20 46	0.37 68	0.35 147	0.33 164	0.40 183	0.19 26	0.18 38	0.45 188	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 38	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.20 137	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.08 1

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

monster-pro	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 64	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 63	0.15 2	0.24 60	0.28 120	0.17 21	0.34 91	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 76	0.16 93	0.45 336	0.35 159	0.17 37	0.33 203	0.27 187	0.38 77	0.26 59	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 271	0.46 204	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 76	0.16 93	0.41 279	0.35 159	0.17 37	0.38 268	0.25 144	0.36 60	0.25 53	0.23 51	0.31 131	0.24 82	0.35 271	0.43 171	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 101	0.17 141	0.51 426	0.36 187	0.16 23	0.26 85	0.29 222	0.36 60	0.29 88	0.22 45	0.29 114	0.23 67	0.37 305	0.42 160	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 76	0.17 141	0.39 255	0.34 116	0.18 66	0.38 268	0.20 46	0.36 60	0.26 59	0.24 63	0.28 103	0.25 97	0.35 271	0.25 4	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 76	0.17 141	0.30 92	0.35 159	0.16 23	0.35 230	0.25 144	0.40 96	0.30 96	0.25 74	0.24 60	0.25 97	0.36 298	0.41 149	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 76	0.16 93	0.37 219	0.34 116	0.16 23	0.24 57	0.24 132	0.43 135	0.36 157	0.26 85	0.27 90	0.23 67	0.35 271	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 119	0.14 24	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.44 324	0.25 144	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.35 156	0.37 195	0.35 271	0.28 15	0.26 194	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.11 34	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 76	0.14 24	0.31 113	0.33 86	0.18 66	0.21 28	0.33 309	0.52 198	0.42 214	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

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 8	0.16 10	0.30 140	0.21 80	0.25 4	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 76	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 230	0.27 187	0.45 150	0.28 76	0.28 117	0.34 148	0.40 224	0.30 216	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 287	0.26 165	0.48 170	0.25 53	0.31 142	0.33 137	0.40 224	0.30 216	0.35 101	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.09 6

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.20 68	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 137	0.29 222	0.30 22	0.22 22	0.21 31	0.23 46	0.28 120	0.20 68	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 98	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 64	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 14	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 38	0.30 46	0.21 54	0.14 176	0.10 94	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 57	0.21 71	0.39 85	0.31 107	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 230	0.17 3	0.40 96	0.22 22	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 118	0.33 81	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 98	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++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.19 54	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 28	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.36 60	0.26 59	0.20 21	0.23 46	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 45	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 137	0.26 85	0.19 28	0.38 77	0.43 218	0.21 31	0.21 30	0.27 114	0.17 21	0.36 105	0.23 117	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 137	0.20 46	0.39 85	0.22 22	0.22 45	0.21 30	0.26 106	0.20 68	0.30 46	0.20 30	0.13 116	0.12 288	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.32 68	0.21 168	0.64 460	0.19 28	0.31 28	0.37 174	0.23 51	0.30 117	0.27 114	0.19 54	0.47 213	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

MonStereo	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.18 66	0.17 11	0.21 71	0.32 36	0.23 31	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 118	0.27 13	0.21 54	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

asd	0.21 45	0.18 179	0.29 78	0.32 68	0.18 66	0.27 103	0.22 88	0.35 53	0.22 22	0.31 142	0.22 41	0.19 26	0.21 80	0.44 183	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

qwe	0.22 59	0.18 179	0.28 71	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.21 71	0.38 77	0.32 121	0.35 178	0.30 117	0.20 35	0.20 68	0.43 171	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6

4.25_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5w_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4w-stereo	0.21 45	0.19 221	0.31 113	0.31 45	0.17 37	0.29 137	0.19 28	0.31 28	0.21 20	0.31 142	0.24 60	0.20 35	0.24 118	0.41 149	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 179	0.31 113	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.25 144	0.31 28	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 129	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 179	0.28 71	0.29 12	0.17 37	0.23 44	0.34 326	0.36 60	0.28 76	0.34 168	0.26 82	0.17 6	0.22 94	0.36 105	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

3.75w	0.22 59	0.17 141	0.30 92	0.31 45	0.19 96	0.43 316	0.24 132	0.35 53	0.24 37	0.31 142	0.27 90	0.17 6	0.22 94	0.37 115	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.29 78	0.30 23	0.18 66	0.27 103	0.23 113	0.37 68	0.28 76	0.31 142	0.26 82	0.22 52	0.26 148	0.50 238	0.24 134	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

1w_stereo	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.34 116	0.18 66	0.31 175	0.41 462	0.40 96	0.43 218	0.31 142	0.38 173	0.17 6	0.24 118	0.45 188	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.34 116	0.15 4	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LG-Stereo	0.24 101	0.18 179	0.40 268	0.39 281	0.20 137	0.22 33	0.27 187	0.32 36	0.36 157	0.26 85	0.44 197	0.22 52	0.16 17	0.37 115	0.27 214	0.11 36	0.12 288	0.16 243	0.15 299	0.13 147	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 629	0.39 255	0.28 7	0.15 4	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 94	0.30 46	0.18 4	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.08 1	0.16 313	0.09 6

AIO_test	0.23 76	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.30 156	0.39 434	0.38 77	0.25 53	0.25 74	0.28 103	0.32 151	0.22 94	0.38 123	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

MonSter	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 123	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 18	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 253	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

CREStereo++_RVC	0.32 216	0.15 64	0.23 5	0.31 45	0.24 278	0.27 103	0.22 88	0.46 157	0.88 465	0.46 251	0.80 360	0.30 140	0.26 148	0.36 105	0.33 293	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.51 652	0.13 147	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
s12784h	0.36 275	0.15 64	0.24 15	0.34 116	0.15 4	0.77 513	0.29 222	0.80 397	0.83 434	0.56 287	0.57 266	0.43 252	0.40 328	0.57 299	0.33 293	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.09 12	0.14 198	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 37	0.17 11	0.20 21	0.28 120	0.16 17	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 55	0.32 68	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 53	0.18 13	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.33 81	0.21 54	0.13 116	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

quiztm	0.29 184	0.19 221	0.35 189	0.40 324	0.23 246	0.27 103	0.33 309	0.63 271	0.39 195	0.45 244	0.60 274	0.39 211	0.18 38	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

TS12	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.37 211	0.17 37	0.32 194	0.26 165	0.42 116	0.24 37	0.31 142	0.51 233	0.25 97	0.27 162	0.40 138	0.29 256	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 101	0.16 93	0.48 385	0.36 187	0.17 37	0.39 281	0.24 132	0.36 60	0.30 96	0.24 63	0.25 70	0.26 106	0.32 237	0.45 188	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.36 187	0.17 37	0.26 85	0.26 165	0.33 47	0.30 96	0.27 103	0.30 117	0.23 67	0.34 265	0.42 160	0.18 4	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 59	0.15 64	0.35 189	0.33 86	0.17 37	0.23 44	0.25 144	0.42 116	0.24 37	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 216	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new-24k	0.23 76	0.16 93	0.29 78	0.35 159	0.17 37	0.39 281	0.23 113	0.35 53	0.30 96	0.30 138	0.27 90	0.25 97	0.32 237	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.35 159	0.18 66	0.31 175	0.19 28	0.46 157	0.42 214	0.25 74	0.23 46	0.25 97	0.30 216	0.32 65	0.22 78	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 59	0.17 141	0.35 189	0.37 211	0.17 37	0.26 85	0.18 12	0.41 107	0.37 174	0.28 117	0.23 46	0.25 97	0.26 148	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 119	0.18 179	0.44 323	0.38 249	0.18 66	0.45 333	0.21 71	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.31 131	0.25 97	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.16 313	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 119	0.19 221	0.32 133	0.37 211	0.20 137	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.39 195	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 265	0.49 230	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.38 249	0.20 137	0.46 338	0.27 187	0.41 107	0.34 134	0.28 117	0.38 173	0.24 82	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.35 159	0.18 66	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.38 183	0.25 74	0.43 195	0.23 67	0.28 178	0.25 4	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.34 116	0.21 168	0.33 203	0.31 270	0.45 150	0.45 234	0.40 224	0.54 252	0.24 82	0.18 38	0.36 105	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.34 219	0.31 270	0.48 170	0.50 261	0.39 215	0.54 252	0.23 67	0.19 54	0.29 28	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 216	0.38 553	2.34 659	0.33 86	0.19 96	0.20 21	0.22 88	0.43 135	0.29 88	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 148	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

Foundation-i1a	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.25 53	0.33 164	0.35 156	0.40 224	0.30 216	0.34 91	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 113	0.29 12	0.23 246	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.13 147	0.10 60

Foundation-i1	0.26 137	0.14 24	0.25 28	0.33 86	0.21 168	0.39 281	0.26 165	0.60 251	0.38 183	0.35 178	0.38 173	0.44 261	0.29 197	0.32 65	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 137	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.21 168	0.35 230	0.36 373	0.44 143	0.41 203	0.38 202	0.54 252	0.22 52	0.21 80	0.28 15	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

DispViT+	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 46	0.59 240	0.45 234	0.28 117	0.26 82	0.24 82	0.17 21	0.46 204	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 137	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 78	0.10 14	0.09 27	0.14 159	0.13 228	0.10 8	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 246	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 22	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 101	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.10 8	0.10 60

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 71	0.32 36	0.28 76	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 56	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.38 249	0.21 168	0.34 219	0.27 187	0.57 227	0.47 246	0.28 117	0.35 156	0.29 126	0.24 118	0.42 160	0.27 214	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.12 98	0.10 60

BridgeDepth	0.21 45	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.14 2	0.40 287	0.27 187	0.28 17	0.22 22	0.18 13	0.19 18	0.28 120	0.29 197	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.41 107	0.34 134	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 38	0.28 15	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.10 60

Zero-FE251	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.20 137	0.44 324	0.19 28	0.37 68	0.25 53	0.27 103	0.29 114	0.38 204	0.24 118	0.32 65	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

DA	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

GGEV	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

water-stereo	0.28 169	0.14 24	0.29 78	0.35 159	0.19 96	0.36 244	0.23 113	0.62 263	0.38 183	0.39 215	0.62 281	0.41 233	0.35 271	0.28 15	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.12 98	0.10 60

asda	0.21 45	0.19 221	0.29 78	0.31 45	0.17 37	0.25 75	0.23 113	0.36 60	0.28 76	0.27 103	0.24 60	0.18 20	0.21 80	0.40 138	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

depthmonostereo	0.29 184	0.14 24	0.31 113	0.35 159	0.17 37	0.46 338	0.27 187	0.69 325	0.57 292	0.35 178	0.42 189	0.31 148	0.35 271	0.35 101	0.27 214	0.14 176	0.12 288	0.13 106	0.12 185	0.11 34	0.10 60

DilatedVolume-Stereo	0.30 202	0.15 64	0.34 173	0.33 86	0.20 137	0.53 371	0.25 144	0.56 219	0.43 218	0.56 287	0.50 223	0.35 183	0.29 197	0.49 230	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

2.25w	0.22 59	0.18 179	0.31 113	0.31 45	0.18 66	0.31 175	0.18 12	0.32 36	0.31 107	0.31 142	0.37 170	0.20 35	0.22 94	0.45 188	0.24 134	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

3.25w_new	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

2w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.30 92	0.32 68	0.16 23	0.28 125	0.38 412	0.38 77	0.35 147	0.32 157	0.33 137	0.17 6	0.18 38	0.29 28	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.12 98	0.10 60

monsters	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 44	0.19 28	0.44 143	0.33 127	0.36 183	0.30 117	0.16 4	0.18 38	0.43 171	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 137	0.23 44	0.19 28	0.40 96	0.29 88	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.10 60

xyz-stereo	4.23 685	0.17 141	61.76 722	0.34 116	0.16 23	12.16 696	0.37 390	0.58 235	0.68 337	1.01 563	3.36 671	0.77 453	0.82 563	1.21 603	0.40 384	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.11 147	0.13 147	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.38 268	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 63	0.15 5	0.26 106	0.17 21	0.32 65	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G_1	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.27 55	0.31 45	0.15 4	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.29 88	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 162	0.36 105	0.25 165	0.16 308	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 179	0.39 255	0.40 324	0.24 278	0.42 312	0.42 472	0.63 271	0.41 203	0.37 190	0.35 156	0.32 151	0.26 148	0.53 262	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.15 263	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 59	0.15 64	0.31 113	0.29 12	0.22 197	0.21 28	0.26 165	0.33 47	0.31 107	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 94	0.47 213	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 119	0.31 508	0.24 15	0.51 554	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.40 96	0.37 174	0.26 85	0.24 60	0.24 82	0.31 231	0.44 183	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.14 198	0.10 60

AIO_rvc	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.19 96	0.26 85	0.33 309	0.40 96	0.22 22	0.26 85	0.24 60	0.34 168	0.15 8	0.51 246	0.24 134	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

HUF	0.24 101	0.16 93	0.33 152	0.32 68	0.18 66	0.25 75	0.40 445	0.42 116	0.34 134	0.25 74	0.23 46	0.32 151	0.28 178	0.34 91	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.10 60

castereo++	0.26 137	0.16 93	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.75 506	0.20 46	0.37 68	0.47 246	0.23 51	0.23 46	0.35 183	0.28 178	0.39 129	0.19 12	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.09 12	0.11 34	0.10 60

castereo	0.28 169	0.16 93	0.32 133	0.35 159	0.21 168	0.40 287	0.42 472	0.50 185	0.66 329	0.26 85	0.41 186	0.37 195	0.36 298	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

ours_stereo	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.38 249	0.23 246	0.30 156	0.33 309	0.42 116	0.38 183	0.26 85	0.34 148	0.35 183	0.23 108	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.10 60

WCG-NET	0.28 169	0.15 64	0.33 152	0.33 86	0.19 96	0.33 203	0.27 187	0.39 85	0.80 416	0.46 251	0.49 219	0.39 211	0.25 131	0.40 138	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 64	0.27 55	0.37 211	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.42 116	0.35 147	0.22 45	0.28 103	0.24 82	0.18 38	0.27 13	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

Pointernet	0.27 161	0.14 24	0.33 152	0.35 159	0.23 246	0.35 230	0.21 71	0.72 353	0.38 183	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.25 131	0.36 105	0.25 165	0.15 252	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

AIO-Stereo	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.37 211	0.18 66	0.28 125	0.30 242	0.48 170	0.27 63	0.29 130	0.30 117	0.32 151	0.17 21	0.52 253	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.10 60

RSM++	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.36 187	0.20 137	0.28 125	0.30 242	0.51 188	0.32 121	0.25 74	0.22 41	0.37 195	0.21 80	0.50 238	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.10 60

RSM	0.25 119	0.18 179	0.33 152	0.36 187	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.51 188	0.27 63	0.26 85	0.23 46	0.39 211	0.21 80	0.56 287	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

trnet	0.27 161	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 255	0.23 113	0.52 198	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.34 168	0.26 148	0.39 129	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

testlalala	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

Selective-IGEV	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

test-3	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.22 88	0.63 271	0.78 405	0.71 382	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

test_1	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.23 113	0.63 271	0.78 405	0.68 361	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

AnonymousM	0.41 346	0.81 640	0.29 78	0.34 116	0.22 197	0.28 125	0.38 412	0.53 210	0.41 203	0.70 375	0.49 219	0.47 273	0.27 162	0.41 149	0.31 271	0.15 252	0.12 288	1.51 667	0.26 570	0.12 98	0.10 60

XX-Stereo	0.37 291	0.17 141	0.45 336	0.55 591	0.36 537	0.38 268	0.20 46	0.60 251	0.30 96	0.46 251	1.30 572	0.73 432	0.26 148	0.56 287	0.26 194	0.16 308	0.11 223	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.10 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 275	0.17 141	0.41 279	0.35 159	0.19 96	0.33 203	0.29 222	0.65 286	0.73 365	0.68 361	1.01 470	0.56 316	0.40 328	0.42 160	0.30 263	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 137	0.29 137	0.18 12	0.35 53	0.27 63	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

CAR	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

DF	0.26 137	0.15 64	0.38 233	0.35 159	0.19 96	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.27 63	0.29 130	0.49 219	0.50 289	0.22 94	0.48 224	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

LiteMatch*	0.20 28	0.14 24	0.31 113	0.31 45	0.23 246	0.24 57	0.21 71	0.31 28	0.30 96	0.21 31	0.19 18	0.24 82	0.19 54	0.31 56	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

aanet-new-12k	0.24 101	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.41 107	0.37 174	0.27 103	0.23 46	0.22 52	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.12 60	0.08 2	0.14 159	0.11 147	0.16 313	0.11 132

aanet-new-14k	0.25 119	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 37	0.18 14	0.25 144	0.52 198	0.49 257	0.28 117	0.30 117	0.21 46	0.33 253	0.33 81	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 169	0.51 598	1.28 620	0.31 45	0.19 96	0.22 33	0.22 88	0.45 150	0.28 76	0.23 51	0.32 134	0.25 97	0.24 118	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 59	0.16 93	0.35 189	0.33 86	0.18 66	0.24 57	0.24 132	0.45 150	0.27 63	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 148	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 169	0.23 370	1.22 615	0.34 116	0.21 168	0.29 137	0.21 71	0.41 107	0.33 127	0.24 63	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.33 81	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

PSi22	0.30 202	0.18 179	0.30 92	0.36 187	0.19 96	0.30 156	0.19 28	0.42 116	0.73 365	0.27 103	0.32 134	0.57 321	0.43 344	0.77 481	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 198	0.11 132

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 152	0.43 427	0.27 393	0.56 398	0.26 165	0.65 286	0.74 373	0.94 532	1.92 631	0.61 357	0.30 216	0.55 276	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.11 132

WQFJA1++	0.23 76	0.15 64	0.27 55	0.30 23	0.21 168	0.31 175	0.18 12	0.36 60	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 126	0.28 178	0.40 138	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.42 612	0.11 132

DLNR-FE	20.05 704	36.38 712	38.08 709	170.06 724	60.08 718	0.23 44	0.20 46	14.13 702	0.36 157	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.63 372	0.28 237	5.38 699	0.10 94	0.15 205	0.11 147	73.09 723	0.11 132

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 116	0.24 37	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 188	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 8	0.11 132

GASTEREO	0.25 119	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.20 137	0.22 33	0.30 242	0.43 135	0.31 107	0.37 190	0.33 137	0.22 52	0.35 271	0.41 149	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.11 132

MSCF	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.39 281	0.20 137	0.20 21	0.31 270	0.43 135	0.31 107	0.36 183	0.33 137	0.23 67	0.35 271	0.36 105	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.13 147	0.11 132

3w_stereo	0.24 101	0.20 268	0.37 219	0.33 86	0.16 23	0.32 194	0.42 472	0.41 107	0.38 183	0.31 142	0.27 90	0.16 4	0.26 148	0.34 91	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.11 132

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 78	0.34 116	0.16 23	0.26 85	0.17 3	0.32 36	0.20 18	0.21 31	0.15 5	0.23 67	0.20 68	0.32 65	0.20 30	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.11 132

HART	0.29 184	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.21 168	0.32 194	0.26 165	0.62 263	0.31 107	0.33 164	0.65 289	0.41 233	0.22 94	0.55 276	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.11 147	0.15 263	0.11 132

Reg-Stereo(zero)	0.30 202	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.18 66	0.32 194	0.20 46	0.63 271	0.68 337	0.50 265	0.52 245	0.51 295	0.30 216	0.45 188	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.11 132

SCV	0.26 137	0.19 221	0.33 152	0.35 159	0.21 168	0.27 103	0.34 326	0.56 219	0.28 76	0.24 63	0.28 103	0.37 195	0.23 108	0.49 230	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.15 263	0.11 132

GIP-stereo	0.24 101	0.18 179	0.30 92	0.37 211	0.24 278	0.26 85	0.20 46	0.46 157	0.36 157	0.24 63	0.39 178	0.35 183	0.20 68	0.31 56	0.21 54	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.20 137	0.61 432	0.21 71	0.30 22	0.31 107	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 38	0.41 149	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

SMoEStereo_RVC	0.26 137	0.19 221	0.35 189	0.35 159	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.39 85	0.34 134	0.37 190	0.30 117	0.33 164	0.24 118	0.53 262	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.11 132

mms	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.33 309	0.40 96	0.32 121	0.28 117	0.34 148	0.34 168	0.20 68	0.45 188	0.26 194	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.11 132

fffy	0.28 169	0.21 307	0.34 173	0.37 211	0.23 246	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.41 203	0.32 157	0.37 170	0.39 211	0.27 162	0.50 238	0.27 214	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

tg	0.33 233	0.18 179	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.38 268	0.26 165	0.70 340	0.56 290	0.47 257	0.65 289	0.42 243	0.24 118	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.14 198	0.11 132

RAStereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.40 324	0.21 168	0.23 44	0.26 165	0.42 116	0.45 234	0.23 51	0.34 148	0.30 140	0.19 54	0.34 91	0.25 165	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

U	0.45 384	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.71 647	3.55 680	0.20 46	0.41 107	0.38 183	0.26 85	0.23 46	0.24 82	0.22 94	0.26 8	0.22 78	0.15 252	0.09 27	0.88 658	0.13 228	0.13 147	0.11 132

WCG-NET（raft）	0.31 210	0.15 64	0.36 201	0.32 68	0.19 96	0.35 230	0.27 187	0.51 188	0.78 405	0.45 244	0.55 261	0.48 278	0.27 162	0.54 269	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.12 98	0.11 132

RAFT-Stereo-weight	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.22 197	0.26 85	0.29 222	0.67 306	0.80 416	0.53 278	0.51 233	0.58 330	0.20 68	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.11 132

test_for_model	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

MoCha-V2	0.25 119	0.15 64	0.29 78	0.40 324	0.18 66	0.27 103	0.26 165	0.49 175	0.27 63	0.36 183	0.27 90	0.33 164	0.35 271	0.49 230	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.11 132

MIM_Stereo	0.38 306	0.17 141	0.53 439	0.37 211	0.24 278	0.27 103	0.24 132	0.70 340	0.54 276	0.72 393	1.00 467	0.63 366	0.29 197	0.64 387	0.38 368	0.13 116	0.14 398	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.11 132

DLNR_Zeroshot_test	20.09 705	36.28 711	38.04 708	169.85 723	61.80 719	0.23 44	0.20 46	13.88 701	0.37 174	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.62 361	0.28 237	5.46 700	0.10 94	0.15 205	0.11 147	72.60 722	0.11 132

CASnet	0.30 202	0.20 268	0.33 152	0.41 361	0.16 23	0.26 85	0.24 132	0.52 198	0.53 272	0.52 275	0.54 252	0.39 211	0.24 118	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.22 474	0.18 417	0.18 381	0.11 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 161	0.17 141	0.31 113	0.34 116	0.45 595	0.26 85	0.28 213	0.37 68	0.32 121	0.30 138	0.46 206	0.31 148	0.37 305	0.36 105	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.11 132

GCAP-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 96	0.38 268	0.23 113	0.57 227	0.41 203	0.45 244	0.49 219	0.39 211	0.27 162	0.33 81	0.23 117	0.14 176	0.12 288	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.11 132

4D-IteraStereo	0.33 233	0.18 179	0.40 268	0.40 324	0.24 278	0.32 194	0.27 187	0.58 235	0.72 358	0.65 337	0.54 252	0.42 243	0.23 108	0.45 188	0.28 237	0.14 176	0.09 27	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.11 132

LoS	0.29 184	0.15 64	0.30 92	0.29 12	0.18 66	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.72 358	0.34 168	0.52 245	0.41 233	0.28 178	0.47 213	0.28 237	0.15 252	0.11 223	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.11 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.34 116	0.20 137	0.35 230	0.20 46	0.52 198	0.36 157	0.28 117	0.27 90	0.41 233	0.18 38	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.13 147	0.11 132

MC-Stereo	0.28 169	0.17 141	0.32 133	0.38 249	0.20 137	0.26 85	0.26 165	0.49 175	0.37 174	0.37 190	0.61 278	0.41 233	0.31 231	0.55 276	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.11 132

RCA-Stereo	0.35 257	0.17 141	0.34 173	0.38 249	0.22 197	0.31 175	0.34 326	0.68 316	1.24 599	0.45 244	0.65 289	0.47 273	0.43 344	0.38 123	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.11 132

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 472	0.27 393	0.34 219	0.39 434	0.60 251	0.73 365	0.76 413	1.44 597	0.83 471	0.38 310	1.08 582	0.26 194	0.12 60	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

test_4	0.36 275	0.18 179	0.31 113	0.44 447	0.25 310	0.20 21	0.34 326	0.56 219	0.41 203	0.59 294	1.45 600	0.43 252	0.25 131	0.63 372	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.11 132

GMOStereo	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

error version	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-v	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test_3	0.36 275	0.19 221	0.44 323	0.44 447	0.23 246	0.48 347	0.36 373	0.66 296	0.82 429	0.64 328	0.45 201	0.68 399	0.25 131	0.41 149	0.31 271	0.12 60	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

TRStereo	0.37 291	0.27 468	0.59 464	0.47 501	0.41 572	0.29 137	0.30 242	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 186	0.52 300	0.26 148	0.73 456	0.27 214	0.17 357	0.12 288	0.19 387	0.19 448	0.13 147	0.11 132

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 307	0.44 323	0.50 538	0.25 310	0.44 324	0.21 71	0.71 348	0.76 386	0.83 464	0.95 441	0.83 471	0.43 344	0.90 536	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.19 387	0.14 267	0.15 263	0.11 132

test-2	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

cross-raft	0.34 241	0.20 268	0.37 219	0.44 447	0.23 246	0.32 194	0.35 351	0.74 367	0.40 199	0.60 298	0.77 336	0.57 321	0.27 162	0.43 171	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.11 132

XX-TBD	0.32 216	0.53 609	0.26 42	0.51 554	0.20 137	0.37 255	0.24 132	0.40 96	0.73 365	0.54 282	0.69 304	0.31 148	0.25 131	0.32 65	0.27 214	0.16 308	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.11 132

AFF-stereo	0.38 306	0.19 221	0.39 255	0.37 211	0.21 168	0.27 103	0.31 270	0.65 286	0.66 329	0.64 328	1.13 525	0.76 447	0.39 322	0.55 276	0.33 293	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 333	0.13 147	0.11 132

CFNet-RSSM	0.34 241	0.17 141	0.45 336	0.39 281	0.22 197	0.35 230	0.23 113	0.73 364	0.84 439	0.65 337	0.54 252	0.57 321	0.28 178	0.46 204	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.11 132

CREStereo	0.28 169	0.15 64	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 255	0.25 144	0.51 188	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.32 151	0.26 148	0.38 123	0.25 165	0.16 308	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 216	0.16 93	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 333	0.22 88	0.56 219	0.63 312	0.46 251	0.54 252	0.39 211	0.34 265	0.48 224	0.24 134	0.75 657	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132

aanet-new-28k	0.23 76	0.17 141	0.40 268	0.36 187	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.35 53	0.27 63	0.27 103	0.23 46	0.29 126	0.34 265	0.31 56	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

aanet-new	0.26 137	0.19 221	0.34 173	0.38 249	0.25 310	0.51 358	0.24 132	0.40 96	0.30 96	0.27 103	0.27 90	0.23 67	0.36 298	0.43 171	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.10 82	0.15 263	0.12 192

Hybrid-DGEV-2	0.41 346	0.21 307	0.42 300	0.47 501	0.29 446	0.59 422	0.23 113	0.82 403	0.99 526	0.64 328	0.63 282	0.60 351	0.65 485	0.58 320	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.12 192

NLSM1	0.32 216	0.18 179	0.34 173	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 187	0.57 227	0.50 261	0.37 190	0.53 249	0.29 126	0.28 178	0.54 269	0.32 280	0.16 308	0.17 481	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.12 192

GEAStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.28 103	0.24 82	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GSStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GS-Stereo							0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

gasm-f	0.24 101	0.16 93	0.27 55	0.33 86	0.25 310	0.25 75	0.36 373	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.35 156	0.24 82	0.30 216	0.36 105	0.23 117	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.12 192

FE-Mocha	0.32 216	0.19 221	0.50 411	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 348	0.36 157	0.65 337	0.56 264	0.54 308	0.25 131	0.38 123	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.16 333	0.13 147	0.12 192

IGEV-FE	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

DDF-Stereo	0.26 137	0.15 64	0.30 92	0.36 187	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.32 36	0.31 107	0.26 85	0.26 82	0.29 126	0.29 197	0.38 123	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.70 649	0.12 192

zero-FE	0.25 119	0.15 64	0.30 92	0.35 159	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.35 53	0.31 107	0.26 85	0.27 90	0.29 126	0.29 197	0.33 81	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.64 646	0.12 192

AdaDepth	0.22 59	0.17 141	0.32 133	0.37 211	0.18 66	0.34 219	0.22 88	0.33 47	0.23 31	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 68	0.56 287	0.21 54	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.12 192

S2M2_XL	0.19 16	0.18 179	0.27 55	0.27 2	0.20 137	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 54	0.17 357	0.16 461	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.12 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.33 233	0.18 179	0.36 201	0.33 86	0.18 66	0.57 404	0.31 270	0.58 235	0.69 344	0.45 244	0.54 252	0.38 204	0.33 253	0.56 287	0.36 343	0.12 60	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

111111	0.21 45	0.14 24	0.27 55	0.37 211	0.22 197	0.21 28	0.19 28	0.43 135	0.27 63	0.20 21	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.41 149	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.12 98	0.12 192

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.39 281	0.21 168	0.18 14	0.21 71	0.34 50	0.26 59	0.28 117	0.51 233	0.28 120	0.29 197	0.26 8	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

MM-Stereo_test1	0.33 233	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.23 246	0.36 244	0.45 491	0.58 235	0.54 276	0.60 298	0.50 223	0.38 204	0.37 305	0.60 343	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.12 192

SCV_C0	0.26 137	0.18 179	0.34 173	0.35 159	0.24 278	0.23 44	0.28 213	0.51 188	0.36 157	0.31 142	0.36 165	0.37 195	0.20 68	0.57 299	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

fffft	0.25 119	0.17 141	0.37 219	0.36 187	0.22 197	0.28 125	0.36 373	0.42 116	0.24 37	0.36 183	0.23 46	0.27 114	0.22 94	0.52 253	0.27 214	0.12 60	0.09 27	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.12 192
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

Occ-G	0.26 137	0.14 24	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.41 107	0.31 107	0.29 130	0.43 195	0.49 284	0.25 131	0.47 213	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.12 192

AE-Stereo	0.34 241	0.21 307	0.42 300	0.48 509	0.31 487	0.48 347	0.35 351	0.61 258	0.62 301	0.32 157	0.55 261	0.52 300	0.27 162	0.47 213	0.29 256	0.13 116	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.12 192

plain	0.31 210	0.20 268	0.50 411	0.39 281	0.29 446	0.27 103	0.30 242	0.44 143	0.35 147	0.31 142	0.66 296	0.30 140	0.31 231	0.65 394	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.17 353	0.12 192

MaDis-Stereo	0.26 137	0.18 179	0.36 201	0.36 187	0.26 358	0.27 103	0.27 187	0.43 135	0.35 147	0.27 103	0.26 82	0.41 233	0.28 178	0.40 138	0.28 237	0.16 308	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.12 192

IGEV_Zeroshot_test	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

MSKI-zero shot	0.32 216	0.17 141	0.34 173	0.39 281	0.21 168	0.32 194	0.22 88	0.61 258	0.43 218	0.52 275	0.64 286	0.61 357	0.20 68	0.74 463	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.12 98	0.12 192

UniTT-Stereo	0.27 161	0.17 141	0.37 219	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 213	0.39 85	0.31 107	0.29 130	0.46 206	0.27 114	0.25 131	0.47 213	0.34 309	0.17 357	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.14 198	0.12 192

GCAPDPT-zeroshot	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

Any-RAFT	0.35 257	0.16 93	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.52 363	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 315	0.64 372	0.28 178	0.46 204	0.24 134	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.12 192

RAFT-Test	0.34 241	0.18 179	0.37 219	0.38 249	0.23 246	0.50 354	0.23 113	0.69 325	0.40 199	0.60 298	0.85 394	0.61 357	0.28 178	0.46 204	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

HH	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

HanStereo	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

ADStereo(finetuned)	0.37 291	0.16 93	0.49 398	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.69 506	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

raft_robust	0.41 346	0.23 370	0.36 201	0.42 406	0.21 168	0.40 287	0.33 309	0.79 394	0.98 521	0.79 428	0.87 405	0.39 211	0.33 253	0.84 512	0.29 256	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.17 389	0.15 263	0.12 192

IPLG	0.39 323	0.20 268	0.59 464	0.40 324	0.24 278	0.54 378	0.27 187	0.75 374	0.63 312	0.84 471	0.81 367	0.32 151	0.32 237	0.60 343	0.45 431	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

AAGNet	1.43 645	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.25 310	0.29 137	0.31 270	0.65 286	0.68 337	0.97 546	0.86 397	0.67 398	0.62 462	0.64 387	20.63 702	0.16 308	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.19 415	0.12 192

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 385	0.40 324	0.24 278	0.55 384	0.50 521	1.07 509	0.73 365	0.65 337	1.05 495	0.72 421	0.69 506	0.72 449	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.14 267	0.13 147	0.12 192

OMP-Stereo	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.52 567	0.24 278	0.36 244	0.25 144	0.71 348	0.78 405	0.77 419	0.64 286	0.89 496	0.39 322	0.91 543	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.20 417	0.15 299	0.15 263	0.12 192

CroCo-Stereo	0.26 137	0.22 348	0.36 201	0.48 509	0.22 197	0.20 21	0.29 222	0.51 188	0.44 225	0.28 117	0.23 46	0.42 243	0.26 148	0.29 28	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 384	0.22 348	0.45 336	0.47 501	0.26 358	0.54 378	0.47 502	0.66 296	0.58 295	0.80 430	0.82 373	0.94 513	0.57 427	0.75 469	0.34 309	0.17 357	0.15 429	0.22 474	0.20 473	0.16 313	0.12 192

iRaftStereo_RVC	0.32 216	0.19 221	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.31 175	0.29 222	0.68 316	0.51 266	0.49 262	0.66 296	0.37 195	0.23 108	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.15 263	0.12 192

raft+_RVC	0.38 306	0.19 221	0.35 189	0.37 211	0.25 310	0.45 333	0.37 390	0.78 390	0.89 479	0.51 268	0.78 347	0.50 289	0.29 197	0.53 262	0.40 384	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.12 192

DCANet	0.36 275	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.57 427	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

EAI-Stereo	0.34 241	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 168	0.31 175	0.30 242	1.15 547	0.30 96	0.49 262	0.75 326	0.36 193	0.28 178	0.62 361	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.13 147	0.12 192

Gwc-CoAtRS	0.34 241	0.17 141	0.44 323	0.39 281	0.23 246	0.34 219	0.22 88	0.70 340	0.75 378	0.60 298	0.59 272	0.58 330	0.29 197	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.12 192

HITNet	0.41 346	0.26 451	0.45 336	0.33 86	0.17 37	0.63 453	0.30 242	0.93 446	0.64 320	0.71 382	0.82 373	0.64 372	0.52 396	0.59 337	0.43 403	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.19 415	0.12 192
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 410	0.24 408	0.61 472	0.37 211	0.17 37	0.61 432	0.33 309	0.80 397	0.87 461	0.94 532	1.13 525	0.72 421	0.43 344	0.89 534	0.51 467	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.14 198	0.12 192

RT-Monster	0.32 216	0.17 141	0.30 92	0.34 116	0.26 358	0.38 268	0.20 46	0.56 219	0.76 386	0.61 305	0.64 286	0.49 284	0.28 178	0.41 149	0.30 263	0.14 176	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.13 240

WQFJA1	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.50 238	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

NLMM1	0.33 233	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.25 310	0.55 384	0.33 309	0.55 215	0.63 312	0.42 234	0.44 197	0.30 140	0.25 131	0.63 372	0.38 368	0.16 308	0.18 503	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.13 240

NLMM	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.49 230	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

xyz-stereo-finetune2	0.36 275	0.19 221	0.38 233	0.32 68	0.19 96	0.82 537	0.29 222	0.52 198	0.32 121	0.51 268	0.78 347	0.43 252	0.45 360	0.69 431	0.44 422	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.13 240

MM-Stereo_test3	0.34 241	0.19 221	0.31 113	0.41 361	0.25 310	0.35 230	0.44 488	0.72 353	0.92 494	0.46 251	0.52 245	0.41 233	0.29 197	0.44 183	0.28 237	0.16 308	0.15 429	0.17 290	0.13 228	0.14 198	0.13 240

AIO-test2	0.39 323	0.21 307	0.41 279	0.47 501	0.25 310	0.45 333	0.35 351	0.77 384	1.27 609	0.36 183	0.87 405	0.37 195	0.30 216	0.47 213	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.21 459	0.23 530	0.15 263	0.13 240

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 506	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.27 187	0.95 458	0.34 134	0.68 361	0.44 197	1.91 643	0.65 485	0.62 361	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.75 506	0.33 309	0.85 414	0.34 134	0.70 375	0.46 206	1.83 638	0.63 468	0.61 352	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 475	0.37 211	0.23 246	0.34 219	0.21 71	1.15 547	0.39 195	0.66 350	0.61 278	1.70 635	0.91 583	0.75 469	0.25 165	0.14 176	0.11 223	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.13 240

UGAM	0.52 471	0.22 348	0.46 353	0.45 472	0.25 310	0.41 305	0.52 540	0.62 263	1.16 584	0.76 413	1.13 525	1.32 599	0.57 427	1.00 565	0.53 477	0.17 357	0.14 398	0.25 525	0.21 496	0.15 263	0.13 240

rvit_stereo_0081	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

model_zeroshot	0.33 233	0.18 179	0.48 385	0.39 281	0.28 418	0.45 333	0.25 144	0.63 271	0.45 234	0.61 305	0.50 223	0.51 295	0.25 131	0.45 188	0.26 194	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.13 240

rvit_stereo_0082	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

H2IRNET	0.37 291	0.20 268	0.33 152	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 240	0.72 358	0.39 215	0.90 421	0.74 438	0.55 418	0.52 253	0.43 403	0.15 252	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.13 240

MGS-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.36 187	0.23 246	0.37 255	0.30 242	0.39 85	0.44 225	0.31 142	0.51 233	0.40 224	0.24 118	0.43 171	0.26 194	0.15 252	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.13 240

IGEV++	0.24 101	0.17 141	0.31 113	0.38 249	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.50 185	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.30 140	0.22 94	0.31 56	0.28 237	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.13 240

LL-Strereo2	0.35 257	0.24 408	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.35 230	0.24 132	0.67 306	0.44 225	0.54 282	0.51 233	0.66 391	0.25 131	0.66 403	0.30 263	0.14 176	0.12 288	0.23 495	0.20 473	0.18 381	0.13 240

DCRE	0.37 291	0.18 179	0.46 353	0.45 472	0.32 504	0.42 312	0.37 390	0.63 271	0.51 266	0.47 257	0.94 432	0.56 316	0.36 298	0.52 253	0.32 280	0.14 176	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.13 240

Selective-RAFT	0.35 257	0.23 370	0.51 426	0.44 447	0.21 168	0.64 460	0.27 187	0.59 240	0.63 312	0.40 224	0.38 173	0.55 313	0.40 328	0.57 299	0.35 327	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.16 313	0.13 240

ProNet	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.35 159	0.24 278	0.32 194	0.43 479	0.57 227	0.37 174	0.33 164	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.13 240

TestStereo1	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

DCANet-4	0.36 275	0.20 268	0.48 385	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.66 296	0.92 494	0.69 369	0.78 347	0.40 224	0.47 370	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

fff	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

SA-5K	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

Sa-1000	0.48 422	0.24 408	0.41 279	0.45 472	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.81 401	0.93 500	0.82 452	1.50 604	0.53 304	0.45 360	0.92 546	0.30 263	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

SA	0.44 373	0.25 434	0.46 353	0.46 493	0.24 278	0.43 316	0.36 373	0.75 374	0.96 514	0.59 294	1.03 484	0.48 278	0.52 396	0.94 559	0.32 280	0.16 308	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

iRaft-Stereo_20w	0.39 323	0.19 221	0.57 459	0.37 211	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 631	0.29 88	0.69 369	0.53 249	0.60 351	0.42 338	0.83 507	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.15 263	0.13 240

GLC_STEREO	0.29 184	0.19 221	0.27 55	0.44 447	0.19 96	0.31 175	0.26 165	0.47 161	0.43 218	0.37 190	0.47 212	0.41 233	0.23 108	0.50 238	0.34 309	0.14 176	0.18 503	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.13 240

MIPNet	0.37 291	0.21 307	0.59 464	0.39 281	0.25 310	0.50 354	0.28 213	0.77 384	0.70 345	0.65 337	0.60 274	0.40 224	0.49 379	0.44 183	0.37 359	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.13 240

IPLGR	0.39 323	0.21 307	0.63 485	0.39 281	0.22 197	0.49 352	0.29 222	0.76 381	0.74 373	0.78 423	0.77 336	0.44 261	0.42 338	0.47 213	0.38 368	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.13 240

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 246	0.37 255	0.47 502	0.94 451	0.76 386	0.65 337	1.14 530	0.73 432	0.56 425	0.76 473	0.32 280	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PFNet	0.42 355	0.18 179	0.58 463	0.43 427	0.24 278	0.43 316	0.32 297	0.74 367	0.78 405	1.00 558	0.74 324	0.68 399	0.39 322	0.72 449	0.37 359	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.15 299	0.16 313	0.13 240

RAFT-RH_RVC	0.56 503	0.17 141	0.41 279	0.37 211	0.23 246	0.57 404	0.24 132	0.60 251	0.70 345	1.19 604	3.94 678	0.56 316	0.38 310	0.65 394	0.36 343	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.14 267	0.12 98	0.13 240

RAFT-345	0.40 335	0.18 179	0.40 268	0.38 249	0.22 197	0.33 203	0.26 165	0.61 258	0.51 266	0.74 404	1.79 624	0.45 263	0.33 253	0.66 403	0.36 343	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.14 267	0.13 147	0.13 240

TestStereo	0.38 306	0.31 508	0.40 268	0.45 472	0.20 137	0.40 287	0.37 390	0.66 296	0.65 325	0.53 278	0.78 347	0.47 273	0.40 328	0.55 276	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.22 480	0.13 240

raftrobust	0.34 241	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 144	0.71 348	0.63 312	0.58 292	0.55 261	0.45 263	0.46 366	0.51 246	0.29 256	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.13 240

RALAANet	0.38 306	0.23 370	0.48 385	0.42 406	0.29 446	0.35 230	0.25 144	0.86 418	0.64 320	0.67 355	0.65 289	0.60 351	0.29 197	0.60 343	0.34 309	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.21 457	0.13 240

csc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

cscssc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

111	0.40 335	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.52 363	0.28 213	0.74 367	1.16 584	0.50 265	0.91 424	0.63 366	0.48 375	0.61 352	0.35 327	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.13 240

test_xeample3	0.29 184	0.21 307	0.41 279	0.35 159	0.26 358	0.35 230	0.32 297	0.56 219	0.36 157	0.43 238	0.32 134	0.34 168	0.28 178	0.54 269	0.23 117	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.13 240

ARAFT	0.47 410	0.24 408	0.79 558	0.42 406	0.25 310	0.55 384	0.55 554	0.75 374	0.81 424	0.89 504	0.75 326	0.73 432	0.47 370	0.88 528	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.23 495	0.22 514	0.14 198	0.13 240

R-Stereo Train	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240

RAFT-Stereo	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 478	0.22 348	0.52 432	0.38 249	0.22 197	0.68 479	0.38 412	0.97 466	0.88 465	0.73 399	1.04 490	1.03 541	0.92 588	0.90 536	0.86 561	0.16 308	0.14 398	0.14 159	0.17 389	0.15 263	0.13 240

LiteMatch	0.24 101	0.17 141	0.24 15	0.37 211	0.20 137	0.27 103	0.27 187	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.40 328	0.29 28	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Lsterematch	0.38 306	0.17 141	0.38 233	0.37 211	0.20 137	0.42 312	0.27 187	0.57 227	0.71 356	0.66 350	1.02 479	0.49 284	0.40 328	0.57 299	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

VMStereo-Base	0.28 169	0.16 93	0.27 55	0.30 23	0.17 37	0.30 156	0.27 187	0.50 185	0.65 325	0.32 157	0.47 212	0.42 243	0.24 118	0.41 149	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

DStereoRT	0.74 561	0.19 221	0.50 411	0.51 554	0.33 516	1.10 593	0.34 326	0.82 403	0.76 386	0.78 423	1.05 495	0.51 295	0.73 530	0.76 473	0.48 452	0.16 308	0.13 359	3.96 699	1.37 689	0.19 415	0.14 286

BStereo	0.27 161	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.22 33	0.31 270	0.39 85	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

Wave_Phase_stereo	0.30 202	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.64 460	0.31 270	0.54 213	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

WQFJX1	0.33 233	0.19 221	0.34 173	0.41 361	0.28 418	0.53 371	0.33 309	0.51 188	0.50 261	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.31 231	0.69 431	0.39 376	0.15 252	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.14 286

WQFJX	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.27 393	0.60 429	0.30 242	0.53 210	0.47 246	0.39 215	0.38 173	0.34 168	0.33 253	0.61 352	0.40 384	0.14 176	0.17 481	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Replicate-Monster	0.26 137	0.15 64	1.07 596	0.30 23	0.17 37	0.38 268	0.19 28	0.43 135	0.39 195	0.23 51	0.21 30	0.23 67	0.21 80	0.45 188	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.09 1	0.14 286

tt45	0.27 161	0.17 141	0.34 173	0.35 159	0.23 246	0.38 268	0.28 213	0.46 157	0.28 76	0.40 224	0.27 90	0.38 204	0.25 131	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.12 98	0.14 286

999	0.27 161	0.16 93	0.35 189	0.36 187	0.24 278	0.31 175	0.27 187	0.49 175	0.38 183	0.26 85	0.30 117	0.39 211	0.23 108	0.63 372	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.14 286

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.24 408	0.50 411	0.44 447	0.27 393	0.34 219	0.35 351	0.45 150	0.62 301	0.37 190	0.47 212	0.42 243	0.35 271	0.40 138	0.36 343	0.22 493	0.20 533	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.14 286

rvit_stereo_ft	0.33 233	0.25 434	0.47 365	0.52 567	0.32 504	0.33 203	0.47 502	0.49 175	0.50 261	0.34 168	0.41 186	0.41 233	0.32 237	0.48 224	0.34 309	0.22 493	0.14 398	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.14 286

tta	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.14 286

qqq1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

fff1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 398	0.42 406	0.25 310	0.75 506	0.36 373	1.27 599	0.80 416	0.82 452	0.96 445	0.62 364	0.57 427	0.60 343	0.36 343	0.17 357	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.16 313	0.14 286

rrr	0.29 184	0.22 348	0.41 279	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.32 297	0.52 198	0.42 214	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.14 286

MIF-Stereo (partial)	0.31 210	0.18 179	0.37 219	0.41 361	0.31 487	0.28 125	0.23 113	0.47 161	0.42 214	0.31 142	0.63 282	0.36 193	0.35 271	0.57 299	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.14 286

anonymousdsp2	0.35 257	0.20 268	0.43 313	0.37 211	0.24 278	0.48 347	0.31 270	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 223	0.50 289	0.34 265	0.56 287	0.31 271	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.16 313	0.14 286

anonymousa	0.49 440	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 246	0.91 552	0.35 351	0.75 374	0.62 301	0.85 475	1.54 609	1.06 549	0.66 493	0.51 246	0.43 403	0.16 308	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.16 313	0.14 286

RAFT+CT+SA	0.39 323	0.23 370	0.36 201	0.51 554	0.27 393	0.29 137	0.46 495	0.75 374	0.80 416	0.51 268	0.89 417	0.41 233	0.40 328	0.78 486	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.15 263	0.14 286

CIPLG	0.41 346	0.21 307	0.63 485	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.33 309	0.65 286	0.60 298	0.82 452	0.96 445	0.46 271	0.32 237	0.55 276	0.44 422	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

IPLGR_C	0.40 335	0.21 307	0.64 490	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.34 326	0.66 296	0.62 301	0.82 452	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.46 441	0.17 357	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

ACRE	0.40 335	0.21 307	0.65 496	0.45 472	0.33 516	0.51 358	0.33 309	0.66 296	0.63 312	0.80 430	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.45 431	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

CrosDoStereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

NRIStereo	0.36 275	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 246	0.34 219	0.26 165	0.65 286	0.55 283	0.64 328	0.63 282	0.56 316	0.37 305	0.65 394	0.37 359	0.15 252	0.11 223	0.18 343	0.15 299	0.17 353	0.14 286

DeepStereo_LL	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

RAFT_R40	0.40 335	0.19 221	0.44 323	0.43 427	0.25 310	0.23 44	0.26 165	0.67 306	0.67 332	0.98 551	0.78 347	0.72 421	0.43 344	0.76 473	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.18 381	0.14 286

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.24 278	0.27 103	0.54 549	0.74 367	0.77 395	0.76 413	0.80 360	0.73 432	0.51 394	0.70 438	0.36 343	0.17 357	0.10 94	0.21 459	0.16 333	0.16 313	0.14 286

rafts_anoy	0.37 291	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 309	0.67 306	0.90 482	0.58 292	0.66 296	0.45 263	0.33 253	0.47 213	0.39 376	0.16 308	0.11 223	0.21 459	0.23 530	0.17 353	0.14 286

TANstereo	0.30 202	0.15 64	0.31 113	0.30 23	0.17 37	0.55 384	0.23 113	0.44 143	0.55 283	0.59 294	0.68 303	0.37 195	0.26 148	0.35 101	0.27 214	0.15 252	0.16 461	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 439	0.41 361	0.22 197	0.62 440	0.50 521	1.01 485	0.88 465	0.63 317	0.81 367	0.79 457	0.38 310	0.54 269	0.38 368	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.15 318

G2L-Stereo_test	0.48 422	0.20 268	0.40 268	0.34 116	0.23 246	0.57 404	0.58 564	1.10 520	0.77 395	0.86 482	0.94 432	0.95 515	0.54 412	0.68 425	0.60 499	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.15 318

HI	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

CoSv	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

IGEV-RUCA	0.25 119	0.16 93	0.34 173	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 77	0.36 157	0.26 85	0.31 131	0.25 97	0.21 80	0.48 224	0.24 134	0.20 449	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.15 318

rvit_stereo_0081_aga	0.31 210	0.28 482	0.44 323	0.42 406	0.29 446	0.34 219	0.31 270	0.44 143	0.40 199	0.39 215	0.44 197	0.40 224	0.32 237	0.42 160	0.29 256	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.16 333	0.20 433	0.15 318

rvit_stereo_0080	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.27 468	0.45 336	0.36 187	0.25 310	0.48 347	0.30 242	0.58 235	0.90 482	0.42 234	0.36 165	0.30 140	0.29 197	0.49 230	0.30 263	0.16 308	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.18 381	0.15 318

MyStereo06	0.38 306	0.21 307	0.61 472	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.95 458	0.35 147	0.62 308	0.54 252	0.76 447	0.27 162	0.50 238	0.29 256	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MyStereo05	0.44 373	0.21 307	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.93 446	1.09 572	0.76 413	0.61 278	0.51 295	0.57 427	0.73 456	0.42 396	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

cc1	0.37 291	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.15 318

ff7	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEVStereo-DCA	0.29 184	0.22 348	0.38 233	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.12 185	0.13 147	0.15 318

ffff	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

11t	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

whm_eth	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

CAS	0.34 241	0.13 3	0.25 28	1.28 664	0.30 465	0.46 338	0.38 412	0.48 170	0.47 246	0.34 168	0.52 245	0.24 82	0.19 54	0.29 28	0.27 214	0.69 655	0.08 2	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.15 318

anonymousdsp	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

CroCo-Stereo Lap2	0.28 169	0.24 408	0.39 255	0.50 538	0.29 446	0.20 21	0.31 270	0.49 175	0.38 183	0.24 63	0.27 90	0.46 271	0.31 231	0.39 129	0.30 263	0.14 176	0.15 429	0.16 243	0.13 228	0.16 313	0.15 318

ccc-4	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IER	0.46 395	0.23 370	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.69 481	0.35 351	0.80 397	0.66 329	0.83 464	0.94 432	0.75 440	0.77 547	0.60 343	0.42 396	0.17 357	0.14 398	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

IGEV-Stereo	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 307	0.48 385	0.42 406	0.28 418	0.31 175	0.54 549	0.63 271	0.62 301	0.62 308	0.89 417	1.01 534	0.69 506	0.75 469	0.66 518	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.15 318

Patchmatch Stereo++	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.56 287	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo_v2	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.57 299	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.25 75	0.21 71	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.57 299	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

HUI-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.60 251	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.50 238	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

DEmStereo	0.48 422	0.17 141	0.50 411	0.38 249	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.63 271	0.74 373	0.89 504	1.66 616	0.58 330	1.06 610	0.60 343	0.42 396	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

SST-Stereo	0.40 335	0.19 221	0.45 336	0.42 406	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 296	0.47 246	1.08 588	0.79 357	0.72 421	0.43 344	0.77 481	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.19 415	0.15 318

THIR-Stereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.23 246	0.75 506	0.67 590	0.66 296	0.87 461	1.02 566	1.40 587	0.72 421	0.76 540	0.62 361	0.42 396	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.15 318

DRaft	0.49 440	0.17 141	0.47 365	0.37 211	0.25 310	0.58 410	0.40 445	0.65 286	0.85 447	1.02 566	1.75 623	0.50 289	0.82 563	0.63 372	0.40 384	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

iGMRVC	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.30 242	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iRAFT	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RAFT-IKP	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.28 213	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

SFCPSM	0.47 410	0.21 307	0.55 449	0.40 324	0.27 393	0.87 548	0.37 390	1.33 610	0.77 395	0.80 430	0.84 384	0.54 308	0.49 379	0.57 299	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.15 318

delet	0.55 492	0.24 408	0.55 449	0.44 447	0.33 516	1.07 585	0.50 521	1.00 475	0.86 452	0.85 475	0.96 445	0.90 501	0.63 468	0.83 507	0.74 539	0.18 392	0.18 503	0.20 417	0.21 496	0.16 313	0.15 318

UPFNet	0.53 478	0.24 408	0.51 426	0.45 472	0.38 554	0.84 543	0.49 516	0.99 471	0.75 378	0.87 490	0.88 413	0.86 481	0.64 479	0.80 493	0.71 533	0.20 449	0.20 533	0.20 417	0.20 473	0.19 415	0.15 318

ac_64	0.52 471	0.22 348	0.50 411	0.45 472	0.28 418	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.61 299	0.91 517	0.83 379	1.07 554	0.68 502	0.74 463	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.15 318

ACVNet	0.46 395	0.23 370	0.36 201	0.39 281	0.28 418	0.58 410	0.40 445	0.87 425	0.80 416	0.64 328	0.96 445	0.79 457	0.60 449	0.63 372	0.67 521	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.18 381	0.15 318

acv_ft	0.51 463	0.23 370	0.56 455	0.44 447	0.28 418	0.86 547	0.39 434	0.91 442	0.80 416	0.97 546	0.96 445	0.79 457	0.59 445	0.63 372	0.87 567	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318

cf-r	0.47 410	0.23 370	0.41 279	0.39 281	0.23 246	0.59 422	0.37 390	0.88 430	0.85 447	0.72 393	1.05 495	0.94 513	0.62 462	0.56 287	0.54 482	0.21 466	0.14 398	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.15 318

GwcNet-RSSM	0.49 440	0.24 408	0.42 300	0.40 324	0.23 246	0.55 384	0.38 412	0.93 446	0.93 500	0.71 382	1.16 541	0.86 481	0.60 449	0.62 361	0.66 518	0.21 466	0.14 398	0.19 387	0.20 473	0.16 313	0.15 318

CCAANet	0.41 346	0.18 179	0.37 219	0.37 211	0.24 278	0.62 440	0.40 445	0.73 364	0.57 292	0.51 268	1.04 490	0.65 385	0.58 437	0.60 343	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.15 205	0.16 333	0.15 263	0.15 318

DIP-Stereo	0.39 323	0.21 307	0.50 411	0.41 361	0.28 418	0.62 440	0.27 187	0.77 384	0.40 199	0.64 328	0.86 397	0.52 300	0.33 253	0.66 403	0.42 396	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.15 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 478	0.22 348	0.35 189	0.37 211	0.21 168	0.85 544	0.37 390	1.23 584	0.93 500	0.90 512	1.15 536	1.26 586	0.63 468	0.72 449	0.48 452	0.17 357	0.13 359	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 440	0.29 494	0.79 558	0.42 406	0.21 168	0.61 432	0.40 445	0.82 403	0.99 526	0.87 490	1.12 518	0.69 404	0.53 400	0.78 486	0.51 467	0.15 252	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.15 318

pmcnn	1.23 634	0.29 494	0.96 582	0.40 324	0.23 246	0.95 561	0.69 600	1.16 555	1.28 611	1.67 643	2.33 643	11.15 697	0.86 573	0.93 552	0.88 570	0.15 252	0.12 288	0.12 48	0.10 82	0.15 263	0.15 318

DNS	0.26 137	0.17 141	0.36 201	0.37 211	0.22 197	0.33 203	0.23 113	0.47 161	0.30 96	0.34 168	0.34 148	0.45 263	0.24 118	0.28 15	0.21 54	0.19 424	0.11 223	0.13 106	0.12 185	0.16 313	0.16 366

IGEV_i1	0.43 365	0.22 348	0.50 411	0.39 281	0.22 197	0.64 460	0.40 445	0.96 462	0.61 299	0.68 361	0.69 304	0.75 440	0.45 360	0.72 449	0.41 390	0.15 252	0.13 359	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.16 366

NLCSM	0.34 241	0.21 307	0.34 173	0.44 447	0.29 446	0.54 378	0.36 373	0.52 198	0.47 246	0.46 251	0.37 170	0.34 168	0.34 265	0.71 443	0.41 390	0.16 308	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.17 353	0.16 366

FlowAnything_test	0.29 184	0.19 221	0.39 255	0.47 501	0.26 358	0.46 338	0.25 144	0.43 135	0.31 107	0.29 130	0.26 82	0.35 183	0.26 148	0.40 138	0.37 359	0.21 466	0.15 429	0.22 474	0.26 570	0.16 313	0.16 366

z-ln-s-r	0.66 538	0.36 536	1.30 624	0.39 281	0.26 358	0.57 404	0.63 579	0.80 397	1.03 545	0.80 430	1.43 594	0.91 503	0.76 540	1.08 582	1.87 650	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.14 267	0.20 433	0.16 366

rvit_0105_6	0.38 306	0.28 482	0.64 490	0.50 538	0.30 465	0.39 281	0.38 412	0.51 188	0.67 332	0.40 224	0.45 201	0.50 289	0.41 336	0.54 269	0.36 343	0.27 552	0.26 583	0.24 512	0.21 496	0.22 480	0.16 366

CAS++	0.32 216	0.24 408	0.36 201	0.37 211	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 261	0.47 257	0.45 201	0.26 106	0.21 80	0.49 230	0.24 134	0.23 510	0.19 521	0.22 474	0.17 389	0.21 457	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 216	0.22 348	0.34 173	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	0.72 353	0.37 174	0.37 190	0.34 148	0.32 151	0.31 231	0.59 337	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

MyStereo04	0.44 373	0.22 348	0.44 323	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	1.00 475	1.08 570	0.62 308	0.58 271	0.55 313	0.57 427	0.71 443	0.44 422	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

ffm	0.44 373	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

ff1	0.49 440	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

tt1	0.36 275	0.24 408	0.32 133	0.41 361	0.22 197	0.54 378	0.38 412	0.68 316	1.04 551	0.41 229	0.46 206	0.35 183	0.45 360	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.16 366

StereoVision	0.42 355	0.28 482	0.45 336	0.49 524	0.28 418	0.38 268	0.38 412	0.72 353	0.62 301	0.44 241	1.14 530	0.54 308	0.39 322	0.56 287	0.34 309	0.21 466	0.24 569	0.25 525	0.24 546	0.26 526	0.16 366

EKT-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.39 255	0.43 427	0.29 446	0.38 268	0.31 270	0.69 325	0.64 320	0.45 244	0.63 282	0.49 284	0.27 162	0.56 287	0.33 293	0.18 392	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.16 313	0.16 366

x	0.39 323	0.24 408	0.41 279	0.34 116	0.23 246	0.52 363	0.32 297	0.86 418	0.52 269	0.57 290	0.70 308	0.59 345	0.50 389	0.49 230	0.46 441	0.17 357	0.15 429	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.16 366

test_5	0.43 365	0.24 408	0.43 313	0.52 567	0.28 418	0.28 125	0.42 472	0.72 353	0.82 429	0.62 308	0.91 424	0.72 421	0.55 418	0.79 492	0.35 327	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.16 366

test-1	0.36 275	0.19 221	0.71 526	0.46 493	0.26 358	0.44 324	0.36 373	0.60 251	0.59 296	0.48 260	0.67 301	0.53 304	0.36 298	0.40 138	0.29 256	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.16 366

RALCasStereoNet	0.36 275	0.21 307	0.37 219	0.42 406	0.26 358	0.35 230	0.38 412	0.63 271	0.64 320	0.50 265	0.72 311	0.51 295	0.29 197	0.59 337	0.36 343	0.16 308	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.17 353	0.16 366

MMNet	0.55 492	0.25 434	0.61 472	0.43 427	0.34 525	1.07 585	0.39 434	0.87 425	0.91 489	0.91 517	0.93 431	0.86 481	0.76 540	0.81 496	0.76 541	0.15 252	0.14 398	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.16 366

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 512	0.56 455	0.37 211	0.19 96	0.63 453	0.35 351	1.01 485	0.72 358	0.77 419	0.83 379	0.70 408	0.59 445	0.68 425	0.53 477	0.16 308	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.24 510	0.16 366

CFNet	0.51 463	0.29 494	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 486	0.32 297	1.13 534	1.00 533	0.72 393	1.07 505	0.85 476	0.60 449	0.76 473	0.52 474	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.16 366

iResNetv2_ROB	0.52 471	0.27 468	0.69 517	0.38 249	0.25 310	0.62 440	0.35 351	1.17 560	1.01 537	0.99 553	1.06 502	0.88 492	0.67 496	0.66 403	0.39 376	0.19 424	0.13 359	0.15 205	0.11 147	0.18 381	0.16 366

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 451	0.62 475	0.40 324	0.29 446	0.44 324	0.27 187	0.77 384	0.75 378	0.72 393	1.09 511	0.48 278	0.43 344	0.69 431	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.18 381	0.16 366

DFGA-Net	0.45 384	0.29 494	0.80 560	0.42 406	0.32 504	0.53 371	0.35 351	0.78 390	0.89 479	0.66 350	0.75 326	0.48 278	0.39 322	0.74 463	0.60 499	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.18 417	0.20 433	0.17 389

AIO-test1	0.38 306	0.18 179	0.38 233	0.50 538	0.24 278	0.46 338	0.30 242	0.70 340	1.19 590	0.40 224	0.71 310	0.45 263	0.29 197	0.53 262	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.13 147	0.17 389

test_sample1	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.34 116	0.23 246	0.58 410	0.35 351	0.99 471	0.49 257	0.62 308	0.75 326	0.69 404	0.61 455	0.58 320	0.44 422	0.18 392	0.14 398	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.17 389

DispNO	0.47 410	0.23 370	0.71 526	0.39 281	0.31 487	0.60 429	0.38 412	0.89 432	0.77 395	0.75 406	0.84 384	0.72 421	0.54 412	0.73 456	0.46 441	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.17 389

ACVNet-DCA	0.35 257	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

xx1	0.39 323	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.65 385	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

1test111	0.36 275	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.55 276	0.45 431	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

11t1	0.36 275	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.62 440	0.29 222	0.69 325	0.43 218	0.60 298	0.53 249	0.53 304	0.48 375	0.56 287	0.40 384	0.18 392	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.17 389

LL-Strereo	0.57 511	0.27 468	0.68 511	0.48 509	0.34 525	0.39 281	0.48 510	0.94 451	0.97 517	0.83 464	0.78 347	1.10 563	1.18 622	1.33 617	0.49 455	0.17 357	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.16 313	0.17 389

CES	0.28 169	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 646	0.37 255	0.27 187	0.48 170	0.46 239	0.34 168	0.48 215	0.27 114	0.22 94	0.39 129	0.23 117	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.13 147	0.17 389

qqq	0.40 335	0.26 451	0.44 323	0.36 187	0.22 197	0.46 338	0.36 373	0.85 414	0.54 276	0.56 287	0.69 304	0.65 385	0.53 400	0.55 276	0.45 431	0.17 357	0.16 461	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

CSP-Net	0.56 503	0.27 468	0.49 398	0.41 361	0.28 418	1.22 611	0.50 521	1.23 584	0.72 358	0.95 540	0.95 441	0.89 496	0.62 462	0.83 507	0.62 506	0.26 542	0.17 481	0.17 290	0.17 389	0.18 381	0.17 389

LMCR-Stereo	0.53 478	0.30 503	0.53 439	0.58 602	0.30 465	0.83 540	0.36 373	1.19 564	0.76 386	0.88 500	1.04 490	0.56 316	0.62 462	0.82 499	0.67 521	0.19 424	0.15 429	0.19 387	0.14 267	0.23 497	0.17 389

test_xeample	1.01 606	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.21 168	0.71 491	0.39 434	1.23 584	0.86 452	0.81 443	1.04 490	0.69 404	0.61 455	0.69 431	10.93 694	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.17 389	0.18 381	0.17 389

UNet	0.54 490	0.26 451	0.66 502	0.44 447	0.40 565	0.99 571	0.41 462	0.98 469	0.75 378	0.83 464	0.89 417	1.04 543	0.72 527	0.73 456	0.62 506	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.17 389

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 307	0.37 219	0.38 249	0.25 310	0.58 410	0.36 373	1.07 509	0.78 405	0.68 361	1.01 470	0.86 481	0.67 496	0.62 361	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.17 389

HSM	0.51 463	0.24 408	0.41 279	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.40 445	1.22 579	0.75 378	0.81 443	0.91 424	1.21 581	0.69 506	0.87 525	0.46 441	0.17 357	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.17 353	0.17 389

LE_ROB	4.42 686	0.24 408	2.75 664	0.42 406	0.23 246	1.57 637	0.90 637	1.71 657	17.88 707	16.56 709	4.88 687	5.17 684	18.85 709	1.63 638	14.62 698	0.17 357	0.14 398	0.16 243	0.16 333	0.19 415	0.17 389

DN	0.30 202	0.17 141	0.33 152	0.37 211	0.26 358	0.35 230	0.27 187	0.54 213	0.55 283	0.32 157	0.42 189	0.50 289	0.23 108	0.39 129	0.22 78	0.21 466	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.18 407

S2M2_L	0.26 137	0.22 348	0.33 152	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 53	0.41 203	0.25 74	0.36 165	0.30 140	0.25 131	0.30 46	0.26 194	0.22 493	0.19 521	0.17 290	0.19 448	0.21 457	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.42 355	0.31 508	0.73 535	0.50 538	0.29 446	0.44 324	0.42 472	0.61 258	0.74 373	0.51 268	0.51 233	0.60 351	0.47 370	0.57 299	0.38 368	0.27 552	0.25 577	0.25 525	0.23 530	0.22 480	0.18 407

rvit_0105_4	0.41 346	0.29 494	0.71 526	0.50 538	0.29 446	0.41 305	0.41 462	0.55 215	0.73 365	0.45 244	0.48 215	0.55 313	0.44 355	0.57 299	0.36 343	0.28 563	0.26 583	0.25 525	0.22 514	0.23 497	0.18 407

test_sample2	0.42 355	0.22 348	0.43 313	0.33 86	0.21 168	0.58 410	0.39 434	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 336	0.69 404	0.57 427	0.61 352	0.38 368	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.16 333	0.19 415	0.18 407

SMFormer	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.18 407

mmm	0.44 373	0.27 468	0.46 353	0.38 249	0.24 278	0.61 432	0.35 351	0.94 451	0.53 272	0.72 393	1.05 495	0.63 366	0.50 389	0.57 299	0.45 431	0.18 392	0.15 429	0.23 495	0.20 473	0.20 433	0.18 407

1111x	0.55 492	0.22 348	0.46 353	0.38 249	0.20 137	0.66 472	0.43 479	1.23 584	0.99 526	0.71 382	0.99 464	0.95 515	0.69 506	0.90 536	1.08 608	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.18 407

GMStereo_Zeroshot	0.49 440	0.44 579	0.74 540	0.49 524	0.27 393	0.56 398	0.29 222	0.73 364	0.76 386	0.86 482	0.94 432	0.91 503	0.36 298	0.74 463	0.43 403	0.26 542	0.14 398	0.26 544	0.15 299	0.36 590	0.18 407

gwcnet-sp	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

scenet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

knoymous	0.36 275	0.20 268	0.31 113	0.31 45	0.22 197	0.36 244	0.29 222	0.61 258	0.64 320	0.67 355	0.70 308	0.60 351	0.40 328	0.58 320	0.34 309	0.17 357	0.11 223	0.20 417	0.11 147	0.17 353	0.18 407

ssnet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

BUS	0.45 384	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.70 486	0.34 326	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.65 385	0.49 379	0.64 387	0.51 467	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

hknet	0.49 440	0.25 434	0.51 426	0.45 472	0.29 446	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.83 434	0.75 406	0.80 360	0.97 520	0.61 455	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

psmg	0.49 440	0.25 434	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 544	0.43 479	0.99 471	0.76 386	0.91 517	0.94 432	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.15 429	0.20 417	0.20 473	0.18 381	0.18 407

dd	0.43 365	0.38 553	0.55 449	0.44 447	0.25 310	0.47 344	0.38 412	0.70 340	1.05 555	0.59 294	0.65 289	0.42 243	0.39 322	0.66 403	0.50 457	0.24 522	0.15 429	0.21 459	0.15 299	0.22 480	0.18 407

DAS	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.82 499	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

SepStereo	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.93 552	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 348	0.48 385	0.45 472	0.30 465	0.40 287	0.37 390	0.92 444	0.97 517	0.71 382	0.78 347	0.61 357	0.42 338	0.62 361	0.50 457	0.19 424	0.14 398	0.15 205	0.14 267	0.18 381	0.18 407

Pruner-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 306	0.55 283	0.89 504	0.76 332	0.68 399	0.29 197	0.62 361	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.17 389	0.17 353	0.18 407

DeepStereo_RVC	0.36 275	0.21 307	0.47 365	0.40 324	0.24 278	0.26 85	0.22 88	0.60 251	0.38 183	0.69 369	0.67 301	0.57 321	0.51 394	0.56 287	0.39 376	0.16 308	0.12 288	0.18 343	0.15 299	0.19 415	0.18 407

CRE-IMP	0.36 275	0.23 370	0.49 398	0.42 406	0.24 278	0.41 305	0.21 71	0.57 227	0.41 203	0.65 337	0.72 311	0.53 304	0.37 305	0.61 352	0.38 368	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.21 457	0.18 407

HCRNet	0.44 373	0.34 525	0.41 279	0.53 577	0.26 358	0.53 371	0.29 222	0.83 408	0.63 312	0.71 382	0.81 367	0.77 453	0.50 389	0.66 403	0.36 343	0.24 522	0.16 461	0.24 512	0.20 473	0.21 457	0.18 407

RAFT + AFF	0.53 478	0.29 494	0.75 546	0.51 554	0.32 504	0.63 453	0.60 570	1.00 475	0.91 489	0.78 423	0.87 405	0.83 471	0.58 437	0.80 493	0.47 448	0.17 357	0.20 533	0.23 495	0.22 514	0.18 381	0.18 407

GMStereo	0.39 323	0.37 543	0.54 444	0.40 324	0.26 358	0.42 312	0.36 373	0.59 240	1.04 551	0.55 284	0.51 233	0.37 195	0.35 271	0.54 269	0.41 390	0.19 424	0.13 359	0.16 243	0.17 389	0.24 510	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

CFNet_RVC	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

AANet_RVC	0.57 511	0.32 512	0.54 444	0.45 472	0.27 393	0.57 404	0.48 510	1.00 475	1.28 611	0.86 482	1.33 576	0.87 487	0.58 437	1.07 579	0.75 540	0.18 392	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.18 407

AdaStereo	0.50 456	0.32 512	0.47 365	0.48 509	0.25 310	0.67 477	0.32 297	1.17 560	0.88 465	0.75 406	0.99 464	0.75 440	0.49 379	0.67 414	0.46 441	0.27 552	0.12 288	0.28 565	0.18 417	0.23 497	0.18 407
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.
DLCB_ROB	0.58 518	0.28 482	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.77 513	0.50 521	0.99 471	0.92 494	1.04 575	1.14 530	1.21 581	0.69 506	0.88 528	0.69 525	0.20 449	0.20 533	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.18 407

iResNet_ROB	0.52 471	0.21 307	0.53 439	0.37 211	0.21 168	0.61 432	0.29 222	1.51 640	1.32 616	0.90 512	1.02 479	0.80 466	0.62 462	0.76 473	0.43 403	0.16 308	0.12 288	0.13 106	0.09 12	0.15 263	0.18 407

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.57 404	0.42 472	1.14 543	0.71 356	0.84 471	0.75 326	1.09 559	0.53 400	0.74 463	0.53 477	0.17 357	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.19 440

test_sample4	0.47 410	0.26 451	0.50 411	0.35 159	0.22 197	0.69 481	0.38 412	1.15 547	0.81 424	0.78 423	0.82 373	0.62 364	0.53 400	0.63 372	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.21 459	0.19 448	0.21 457	0.19 440

test_sample3	0.46 395	0.25 434	0.50 411	0.35 159	0.23 246	0.69 481	0.37 390	1.15 547	0.81 424	0.75 406	0.79 357	0.66 391	0.49 379	0.63 372	0.46 441	0.21 466	0.15 429	0.20 417	0.19 448	0.21 457	0.19 440

MyStereo8	0.40 335	0.20 268	0.54 444	0.41 361	0.29 446	0.53 371	0.29 222	0.65 286	0.49 257	0.71 382	0.98 459	0.58 330	0.43 344	0.50 238	0.51 467	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.19 415	0.19 440

PCWNet_CMD	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.95 458	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.21 459	0.16 333	0.24 510	0.19 440

LoS_RVC	0.27 161	0.16 93	0.27 55	0.32 68	0.30 465	0.44 324	0.34 326	0.41 107	0.33 127	0.31 142	0.51 233	0.29 126	0.32 237	0.36 105	0.28 237	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.19 440

ToySt	0.49 440	0.27 468	0.75 546	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 516	0.84 411	0.77 395	0.60 298	0.83 379	0.88 492	0.66 493	0.70 438	0.56 489	0.16 308	0.17 481	0.21 459	0.20 473	0.21 457	0.19 440

ssnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.56 455	0.43 427	0.29 446	0.95 561	0.59 567	1.13 534	0.99 526	0.93 529	0.80 360	0.99 526	0.64 479	0.82 499	0.94 586	0.25 532	0.22 550	0.23 495	0.24 546	0.20 433	0.19 440

CRFU-Net	0.57 511	0.27 468	0.57 459	0.46 493	0.30 465	1.20 609	0.52 540	1.10 520	0.56 290	1.00 558	0.98 459	1.06 549	0.79 554	0.81 496	0.71 533	0.21 466	0.19 521	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.19 440

AASNet	0.53 478	0.25 434	0.52 432	0.49 524	0.32 504	0.74 500	0.40 445	1.50 637	0.86 452	0.86 482	0.92 428	0.64 372	0.59 445	0.59 337	0.79 546	0.23 510	0.19 521	0.20 417	0.16 333	0.21 457	0.19 440

GANet-ADL	0.42 355	0.25 434	0.45 336	0.43 427	0.29 446	0.54 378	0.35 351	0.89 432	0.86 452	0.63 317	0.72 311	0.68 399	0.42 338	0.52 253	0.41 390	0.21 466	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.19 440

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.30 242	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.03 484	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

222	1.18 631	0.22 348	0.44 323	0.37 211	0.22 197	0.79 520	0.37 390	1.31 607	0.89 479	0.92 525	1.08 508	0.72 421	0.71 523	0.66 403	13.89 697	0.20 449	0.15 429	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.19 440

xxxx	1.01 606	0.22 348	0.43 313	0.36 187	0.21 168	0.82 537	0.36 373	1.32 608	0.88 465	0.71 382	0.94 432	0.97 520	0.63 468	0.64 387	10.58 693	0.20 449	0.16 461	0.18 343	0.17 389	0.19 415	0.19 440

FENet	0.42 355	0.22 348	0.38 233	0.39 281	0.24 278	0.55 384	0.32 297	0.79 394	0.70 345	0.71 382	0.72 311	0.63 366	0.57 427	0.62 361	0.44 422	0.19 424	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.19 440

PSMNet-RSSM	0.48 422	0.22 348	0.38 233	0.42 406	0.25 310	0.50 354	0.37 390	1.10 520	0.77 395	0.70 375	1.06 502	0.84 474	0.64 479	0.62 361	0.47 448	0.23 510	0.15 429	0.23 495	0.25 555	0.20 433	0.19 440

DSFCA	0.55 492	0.25 434	0.62 475	0.40 324	0.36 537	0.74 500	0.52 540	1.04 496	0.82 429	1.06 581	0.84 384	0.89 496	0.63 468	0.99 562	0.58 492	0.25 532	0.21 543	0.21 459	0.21 496	0.21 457	0.19 440

DMCA-RVC	0.51 463	0.30 503	0.59 464	0.50 538	0.32 504	0.54 378	0.38 412	0.86 418	0.68 337	0.94 532	0.86 397	0.91 503	0.68 502	0.70 438	0.59 497	0.23 510	0.18 503	0.31 583	0.23 530	0.26 526	0.19 440

MSMDNet	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.96 462	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.23 497	0.19 440

TDLM	0.57 511	0.33 520	0.49 398	0.51 554	0.30 465	0.66 472	0.73 615	1.03 493	1.01 537	0.82 452	1.10 513	0.84 474	0.70 519	0.86 523	0.58 492	0.28 563	0.17 481	0.25 525	0.22 514	0.26 526	0.19 440

ccs_rob	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.31 270	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.02 479	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

StereoDRNet-Refined	0.58 518	0.32 512	0.54 444	0.46 493	0.30 465	0.96 564	0.40 445	1.00 475	0.94 507	1.12 595	1.08 508	0.96 518	0.67 496	0.90 536	0.89 580	0.17 357	0.13 359	0.22 474	0.21 496	0.20 433	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 534	0.33 520	0.68 511	0.51 554	0.43 584	1.03 578	0.53 545	1.47 633	0.99 526	1.10 592	0.87 405	1.07 554	0.71 523	0.82 499	0.88 570	0.23 510	0.19 521	0.25 525	0.23 530	0.27 537	0.19 440

RT-IGEV	0.52 471	0.19 221	0.59 464	0.40 324	0.25 310	0.79 520	0.62 577	1.15 547	0.74 373	0.89 504	0.99 464	1.18 580	0.61 455	0.65 394	0.31 271	0.19 424	0.13 359	0.17 290	0.13 228	0.15 263	0.20 463

Selective-IGEV-i16pc	0.56 503	0.20 268	1.13 602	0.40 324	0.31 487	2.00 654	0.66 587	0.68 316	1.11 574	0.51 268	0.81 367	0.68 399	0.36 298	0.67 414	0.40 384	0.31 580	0.17 481	0.17 290	0.18 417	0.19 415	0.20 463

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 525	0.77 556	0.54 584	0.31 487	0.49 352	0.47 502	0.63 271	0.79 414	0.65 337	0.59 272	0.64 372	0.50 389	0.65 394	0.39 376	0.29 570	0.27 592	0.29 574	0.28 583	0.21 457	0.20 463

rvit_105_1	0.54 490	0.40 566	0.76 551	0.58 602	0.37 544	0.59 422	0.68 595	0.70 340	0.94 507	0.82 452	0.69 304	0.73 432	0.58 437	0.78 486	0.54 482	0.32 592	0.29 601	0.31 583	0.34 611	0.23 497	0.20 463

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 540	0.38 249	0.43 584	0.39 281	0.26 165	0.94 451	0.49 257	0.53 278	0.77 336	0.93 511	0.45 360	0.63 372	0.24 134	0.16 308	0.10 94	0.17 290	0.18 417	0.20 433	0.20 463

test_sample5	0.47 410	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.77 419	0.94 432	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

DualNet	0.48 422	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.80 430	1.03 484	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

mmx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

xxx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

fast-acv-ft	0.64 534	0.30 503	0.73 535	0.45 472	0.34 525	1.17 605	0.49 516	0.86 418	0.98 521	1.02 566	1.36 578	1.29 591	0.85 571	0.76 473	0.81 551	0.21 466	0.23 560	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.20 463

iinet-f	0.67 543	0.26 451	2.15 656	0.39 281	0.31 487	1.19 608	0.56 560	0.84 411	0.84 439	0.80 430	1.17 543	1.05 547	0.84 570	0.71 443	1.21 619	0.20 449	0.18 503	0.17 290	0.15 299	0.20 433	0.20 463

riskmin	0.38 306	0.20 268	0.39 255	0.32 68	0.23 246	0.53 371	0.30 242	0.63 271	0.80 416	0.49 262	0.56 264	0.73 432	0.58 437	0.55 276	0.36 343	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.13 228	0.19 415	0.20 463

DisPM	0.39 323	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 270	0.65 286	0.57 292	0.87 490	0.87 405	0.60 351	0.32 237	0.76 473	0.32 280	0.18 392	0.12 288	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.20 463

dad	0.58 518	0.50 594	0.64 490	0.43 427	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.78 390	1.25 605	1.01 563	1.17 543	1.15 577	0.53 400	0.68 425	0.50 457	0.35 611	0.23 560	0.37 608	0.21 496	0.29 545	0.20 463

AACVNet	0.50 456	0.23 370	0.49 398	0.46 493	0.29 446	0.52 363	0.38 412	0.90 437	0.55 283	0.81 443	1.03 484	1.00 530	0.70 519	0.83 507	0.54 482	0.21 466	0.18 503	0.24 512	0.18 417	0.23 497	0.20 463

PSMNet-ADL	0.48 422	0.27 468	0.40 268	0.48 509	0.30 465	0.68 479	0.37 390	0.90 437	0.80 416	0.61 305	0.80 360	0.92 508	0.62 462	0.72 449	0.63 510	0.23 510	0.18 503	0.18 343	0.20 473	0.22 480	0.20 463

PFNet+	0.40 335	0.19 221	0.49 398	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 285	0.70 345	0.85 475	0.79 357	0.64 372	0.35 271	0.72 449	0.34 309	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.20 473	0.16 313	0.20 463

ICVP	0.46 395	0.25 434	0.38 233	0.48 509	0.28 418	0.58 410	0.43 479	1.00 475	0.70 345	0.67 355	0.95 441	0.75 440	0.55 418	0.53 262	0.54 482	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.17 389	0.19 415	0.20 463
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 257	0.28 482	0.69 517	0.51 554	0.39 560	0.41 305	0.31 270	0.49 175	0.45 234	0.31 142	0.48 215	0.38 204	0.32 237	0.46 204	0.32 280	0.21 466	0.22 550	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.20 463

psm_up	0.55 492	0.26 451	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.65 470	0.56 560	1.04 496	0.82 429	0.82 452	0.88 413	1.01 534	0.94 594	0.74 463	0.61 503	0.21 466	0.25 577	0.26 544	0.23 530	0.21 457	0.20 463

coex_refinement	0.53 478	0.21 307	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.76 512	0.39 434	1.09 517	0.90 482	0.85 475	1.12 518	1.00 530	0.56 425	0.63 372	0.81 551	0.21 466	0.13 359	0.16 243	0.16 333	0.20 433	0.21 483

G2L-Stereo	0.49 440	0.23 370	0.48 385	0.43 427	0.26 358	0.47 344	0.42 472	0.93 446	0.78 405	0.84 471	0.86 397	0.91 503	0.52 396	0.78 486	0.70 528	0.20 449	0.17 481	0.22 474	0.18 417	0.17 353	0.21 483

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 482	0.47 365	0.45 472	0.33 516	0.58 410	0.34 326	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 384	0.47 273	0.50 389	0.54 269	0.39 376	0.22 493	0.15 429	0.35 598	0.16 333	0.28 541	0.21 483

ACV-stereo	0.62 531	0.34 525	1.00 587	0.43 427	0.31 487	1.20 609	0.40 445	0.75 374	0.83 434	0.64 328	0.77 336	2.10 647	1.03 607	0.81 496	0.64 513	0.21 466	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.21 457	0.21 483

test_sample6	0.49 440	0.26 451	0.50 411	0.37 211	0.22 197	0.63 453	0.40 445	1.12 532	0.83 434	0.80 430	1.03 484	0.66 391	0.55 418	0.67 414	0.46 441	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.23 497	0.21 483

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 533	0.28 482	0.99 586	0.40 324	0.30 465	1.03 578	0.56 560	1.10 520	0.99 526	0.97 546	1.22 552	1.06 549	0.69 506	1.07 579	0.95 589	0.19 424	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.22 480	0.21 483

NINENet	0.50 456	0.29 494	0.51 426	0.45 472	0.32 504	0.70 486	0.34 326	1.10 520	0.88 465	0.80 430	0.94 432	0.65 385	0.49 379	0.73 456	0.51 467	0.22 493	0.20 533	0.25 525	0.18 417	0.22 480	0.21 483

UDGNet	0.48 422	0.77 637	0.50 411	0.48 509	0.31 487	0.41 305	0.34 326	0.70 340	0.92 494	0.65 337	0.60 274	0.58 330	0.43 344	0.63 372	0.41 390	0.32 592	0.15 429	0.66 649	0.19 448	0.36 590	0.21 483

ADLNet2	0.55 492	0.25 434	0.65 496	0.47 501	0.30 465	0.83 540	0.50 521	1.05 501	0.95 513	0.80 430	0.98 459	0.99 526	0.69 506	0.77 481	0.73 536	0.20 449	0.16 461	0.17 290	0.18 417	0.21 457	0.21 483

ASMatch	0.48 422	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 255	0.26 165	0.74 367	0.68 337	0.76 413	2.34 644	0.61 357	0.52 396	0.62 361	0.37 359	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.21 483

ADLNet	0.55 492	0.27 468	0.51 426	0.44 447	0.35 532	0.78 517	0.46 495	1.08 513	0.86 452	0.99 553	0.98 459	0.92 508	0.63 468	0.69 431	0.81 551	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483

HGLStereo	0.56 503	0.28 482	0.57 459	0.50 538	0.37 544	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.78 405	0.86 482	1.14 530	0.89 496	0.82 563	0.76 473	0.73 536	0.21 466	0.20 533	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.21 483

DMCA	0.45 384	0.26 451	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.51 358	0.34 326	0.93 446	0.68 337	0.75 406	0.83 379	0.79 457	0.53 400	0.51 246	0.54 482	0.21 466	0.16 461	0.21 459	0.16 333	0.19 415	0.21 483

ADCRef	0.80 574	0.43 574	1.32 627	0.50 538	0.45 595	1.07 585	0.51 537	1.07 509	0.98 521	1.17 600	1.42 591	0.87 487	0.91 583	0.85 518	3.19 670	0.18 392	0.16 461	0.23 495	0.23 530	0.22 480	0.21 483

ADCP+	1.06 616	0.35 531	1.51 642	0.49 524	0.51 616	1.45 630	0.55 554	1.25 595	1.03 545	1.16 599	1.15 536	1.10 563	1.07 612	1.56 632	6.75 689	0.19 424	0.16 461	0.23 495	0.21 496	0.28 541	0.21 483

CVANet_RVC	0.57 511	0.33 520	0.44 323	0.47 501	0.32 504	0.67 477	0.61 575	1.05 501	0.93 500	0.85 475	1.04 490	1.01 534	0.73 530	0.83 507	0.52 474	0.29 570	0.19 521	0.27 557	0.25 555	0.31 560	0.21 483

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 478	0.32 512	0.64 490	0.44 447	0.30 465	0.66 472	0.44 488	1.04 496	0.88 465	0.91 517	0.91 424	0.99 526	0.60 449	0.68 425	0.60 499	0.21 466	0.17 481	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 538	0.32 512	0.66 502	0.50 538	0.39 560	1.15 601	0.61 575	1.49 636	1.01 537	1.12 595	1.08 508	1.06 549	0.69 506	0.77 481	0.94 586	0.23 510	0.17 481	0.26 544	0.25 555	0.25 519	0.21 483

w-ln-seven-2	0.76 564	0.43 574	2.32 658	0.52 567	0.38 554	0.90 551	0.65 584	1.11 526	1.12 578	1.19 604	1.28 565	1.09 559	0.99 602	1.07 579	0.87 567	0.20 449	0.19 521	0.23 495	0.22 514	0.26 526	0.22 501

CFNet_ucs	0.50 456	0.24 408	0.55 449	0.38 249	0.31 487	0.58 410	0.33 309	0.98 469	0.93 500	0.88 500	1.19 549	0.80 466	0.49 379	0.63 372	0.43 403	0.21 466	0.15 429	0.26 544	0.18 417	0.26 526	0.22 501

CBFPSM	0.59 525	0.22 348	1.31 625	0.38 249	0.27 393	1.12 597	0.65 584	0.79 394	0.82 429	0.80 430	0.81 367	1.35 608	0.87 576	0.67 414	0.76 541	0.16 308	0.15 429	0.15 205	0.16 333	0.17 353	0.22 501

PSM-softLoss	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

KMStereo	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

GEStereo_RVC	0.55 492	0.29 494	0.63 485	0.49 524	0.31 487	0.70 486	0.54 549	1.22 579	0.92 494	0.82 452	0.85 394	0.85 476	0.63 468	0.90 536	0.65 515	0.24 522	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.21 457	0.22 501

GANet	0.70 550	0.37 543	0.55 449	0.51 554	0.34 525	0.94 558	0.96 642	1.08 513	0.94 507	1.04 575	1.98 635	1.13 573	0.88 580	1.12 589	0.66 518	0.25 532	0.26 583	0.27 557	0.22 514	0.31 560	0.22 501

Selective-IGEV-i16pb	1.07 618	0.24 408	9.45 685	0.41 361	0.32 504	1.76 648	0.59 567	1.00 475	1.54 636	0.66 350	1.20 550	0.98 524	0.57 427	0.78 486	0.62 506	0.27 552	0.17 481	0.18 343	0.20 473	0.21 457	0.23 508

YMNet	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

YMNet_1	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

Anonymous3	0.46 395	0.34 525	0.86 569	0.50 538	0.37 544	0.81 529	0.50 521	0.72 353	0.65 325	0.51 268	0.65 289	0.45 263	0.45 360	0.64 387	0.38 368	0.24 522	0.24 569	0.22 474	0.21 496	0.23 497	0.23 508

GES	0.44 373	0.23 370	0.57 459	0.40 324	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.96 462	0.68 337	0.74 404	0.83 379	0.47 273	0.48 375	0.67 414	0.43 403	0.22 493	0.16 461	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.23 508

STTStereo	0.55 492	0.37 543	0.76 551	0.44 447	0.31 487	0.60 429	0.44 488	0.96 462	0.86 452	0.99 553	0.90 421	0.96 518	0.58 437	0.71 443	0.61 503	0.25 532	0.23 560	0.26 544	0.32 606	0.24 510	0.23 508

UCFNet_RVC	0.49 440	0.26 451	0.35 189	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 373	1.15 547	0.84 439	0.67 355	0.88 413	0.88 492	0.59 445	0.58 320	0.45 431	0.24 522	0.17 481	0.27 557	0.27 577	0.25 519	0.23 508

DISCO	0.70 550	0.26 451	0.68 511	0.44 447	0.31 487	1.14 599	0.51 537	1.23 584	1.23 597	0.81 443	1.05 495	1.50 623	0.85 571	1.82 648	1.03 602	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.24 510	0.23 508

PSMNet_ROB	0.64 534	0.37 543	0.65 496	0.56 594	0.42 578	0.97 566	0.83 626	1.21 571	0.92 494	0.79 428	1.02 479	1.08 556	0.63 468	0.82 499	0.91 584	0.29 570	0.20 533	0.31 583	0.31 599	0.26 526	0.23 508

Select-FE	0.46 395	0.24 408	0.88 571	0.42 406	0.35 532	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 174	0.60 298	1.01 470	0.97 520	0.80 558	0.72 449	0.28 237	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.20 473	0.15 263	0.24 517

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 422	0.21 307	1.26 619	0.39 281	0.51 616	0.28 125	0.30 242	1.25 595	0.44 225	0.68 361	1.11 514	0.86 481	0.33 253	0.67 414	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.20 473	0.22 480	0.24 517

test_sample7	0.52 471	0.29 494	0.50 411	0.36 187	0.27 393	0.62 440	0.41 462	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.26 542	0.20 533	0.27 557	0.26 570	0.27 537	0.24 517

GASNet	0.67 543	0.72 631	0.96 582	0.70 638	0.48 608	0.62 440	0.47 502	1.08 513	1.03 545	0.94 532	0.82 373	0.93 511	0.83 568	1.33 617	0.80 548	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.28 583	0.44 614	0.24 517

HHNet	0.41 346	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.37 544	0.33 203	0.34 326	0.69 325	0.75 378	0.86 482	1.30 572	0.52 300	0.32 237	0.52 253	0.35 327	0.15 252	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.15 263	0.24 517

Syn2CoEx	0.71 554	0.51 598	0.95 580	0.64 621	0.45 595	0.91 552	0.53 545	1.48 634	1.13 579	0.93 529	1.35 577	1.02 539	0.99 602	0.92 546	0.80 548	0.30 577	0.27 592	0.28 565	0.24 546	0.23 497	0.24 517

MDST_ROB	0.91 595	0.27 468	0.85 564	0.63 620	0.41 572	2.53 662	0.71 611	1.60 648	1.13 579	2.83 674	1.73 620	0.97 520	0.69 506	1.61 635	0.73 536	0.25 532	0.22 550	0.32 589	0.28 583	0.25 519	0.24 517

z-mn7	1.00 605	0.50 594	1.70 647	0.53 577	0.36 537	1.75 647	0.71 611	1.22 579	2.28 662	0.96 541	2.54 651	1.42 614	0.95 597	2.19 664	1.54 635	0.22 493	0.19 521	0.21 459	0.20 473	0.27 537	0.25 524

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 543	0.70 521	0.53 577	0.46 603	0.43 316	0.36 373	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 324	0.59 345	0.43 344	0.63 372	0.43 403	0.32 592	0.23 560	0.35 598	0.25 555	0.30 554	0.25 524

AF-Net	0.81 577	0.39 561	0.68 511	0.64 621	0.54 623	0.91 552	0.51 537	1.61 650	1.31 615	0.96 541	2.02 637	1.46 617	1.26 630	1.11 588	0.99 596	0.32 592	0.24 569	0.39 613	0.27 577	0.30 554	0.25 524

DeepPruner_ROB	0.53 478	0.34 525	0.59 464	0.41 361	0.30 465	0.50 354	0.43 479	1.19 564	0.70 345	0.85 475	1.05 495	0.86 481	0.55 418	0.84 512	0.51 467	0.29 570	0.23 560	0.22 474	0.22 514	0.26 526	0.25 524

NaN_ROB	0.69 548	0.44 579	0.69 517	0.51 554	0.33 516	0.97 566	1.06 649	1.22 579	1.19 590	1.24 614	0.96 445	1.08 556	0.78 552	1.20 599	0.67 521	0.24 522	0.30 606	0.23 495	0.24 546	0.23 497	0.25 524

SGM_RVC	0.97 602	0.28 482	0.41 279	0.39 281	0.22 197	1.55 635	0.73 615	1.51 640	1.25 605	2.25 663	1.92 631	2.58 659	1.56 647	2.02 657	1.19 618	0.27 552	0.27 592	0.27 557	0.25 555	0.25 519	0.25 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.96 600	0.48 586	2.41 661	0.54 584	0.50 612	1.41 625	0.70 605	1.67 654	1.81 651	1.49 627	1.50 604	1.26 586	0.87 576	1.15 591	1.80 648	0.23 510	0.21 543	0.25 525	0.25 555	0.31 560	0.26 530

DDVS	0.52 471	0.30 503	0.56 455	0.41 361	0.31 487	0.71 491	0.34 326	0.91 442	0.67 332	0.85 475	0.89 417	1.12 567	0.46 366	0.86 523	0.60 499	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.25 519	0.26 530

ITSA-stereo	0.53 478	0.28 482	0.52 432	0.40 324	0.23 246	0.56 398	0.34 326	1.24 591	1.24 599	0.80 430	0.81 367	0.72 421	0.58 437	0.82 499	0.65 515	0.21 466	0.17 481	0.23 495	0.21 496	0.22 480	0.26 530

Wz-Net-LNSev	0.71 554	0.51 598	1.36 634	0.50 538	0.41 572	1.15 601	0.69 600	1.21 571	1.07 567	1.02 566	1.12 518	1.08 556	0.87 576	0.89 534	0.89 580	0.24 522	0.22 550	0.21 459	0.19 448	0.26 526	0.26 530

Wz-Net-MNSev	0.76 564	0.40 566	1.34 629	0.50 538	0.40 565	1.44 629	0.83 626	1.15 547	1.16 584	1.25 616	1.20 550	1.13 573	0.81 559	1.16 593	1.00 600	0.22 493	0.19 521	0.24 512	0.23 530	0.28 541	0.26 530

GwcNet	0.69 548	0.36 536	1.10 598	0.51 554	0.42 578	1.08 589	0.50 521	1.21 571	1.16 584	1.00 558	1.37 581	1.06 549	0.79 554	0.92 546	0.94 586	0.25 532	0.24 569	0.24 512	0.22 514	0.23 497	0.26 530

hitnet-ft	0.55 492	0.27 468	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 517	0.40 445	0.92 444	0.90 482	0.82 452	1.01 470	1.13 573	0.70 519	0.78 486	0.67 521	0.28 563	0.20 533	0.28 565	0.22 514	0.29 545	0.26 530

SuperB	1.04 611	0.37 543	4.81 678	0.43 427	0.31 487	0.99 571	0.46 495	1.02 489	2.09 657	1.09 590	1.09 511	0.75 440	0.81 559	1.06 576	1.76 643	0.19 424	0.15 429	0.17 290	0.15 299	2.82 692	0.26 530

PS-NSSS	0.58 518	0.44 579	0.62 475	0.42 406	0.33 516	0.66 472	0.58 564	1.02 489	0.86 452	0.77 419	1.28 565	0.72 421	0.64 479	0.82 499	0.59 497	0.31 580	0.26 583	0.40 616	0.27 577	0.33 573	0.26 530

CBMV	0.64 534	0.35 531	0.41 279	0.42 406	0.25 310	1.01 573	0.77 619	1.13 534	1.09 572	1.17 600	1.22 552	1.04 543	0.75 537	0.88 528	0.63 510	0.28 563	0.30 606	0.34 596	0.30 591	0.26 526	0.26 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.57 321	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

OCTAStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

RE-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

TVStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 201	0.42 406	0.25 310	0.51 358	0.47 502	0.71 348	0.53 272	0.76 413	1.37 581	0.76 447	0.38 310	0.60 343	0.33 293	0.15 252	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.16 313	0.27 540

FADNet-RVC-Resample	0.56 503	0.33 520	1.16 605	0.49 524	0.34 525	0.71 491	0.43 479	1.01 485	0.93 500	0.82 452	0.87 405	0.74 438	0.67 496	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.18 503	0.26 544	0.27 577	0.26 526	0.27 540

ADCL	1.04 611	0.38 553	1.35 630	0.50 538	0.39 560	1.61 639	0.89 634	1.29 603	1.39 622	1.29 618	1.50 604	1.24 584	1.24 627	1.37 625	4.87 682	0.21 466	0.19 521	0.25 525	0.25 555	0.29 545	0.27 540

zh-mn7	1.08 621	0.65 625	4.00 674	0.52 567	0.38 554	1.16 604	0.62 577	1.15 547	1.77 649	1.74 645	2.31 641	1.17 579	0.91 583	2.10 659	1.77 644	0.24 522	0.21 543	0.22 474	0.22 514	0.25 519	0.28 547

CASS	0.45 384	0.27 468	0.42 300	0.48 509	0.22 197	0.61 432	0.34 326	0.97 466	0.62 301	0.71 382	0.85 394	0.61 357	0.55 418	0.57 299	0.41 390	0.29 570	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.22 480	0.28 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 492	0.37 543	1.17 609	0.44 447	0.31 487	0.56 398	0.34 326	1.06 505	0.88 465	0.67 355	0.90 421	0.61 357	0.65 485	0.93 552	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.26 544	0.23 530	0.31 560	0.28 547

FBW_ROB	0.88 589	0.50 594	0.85 564	0.55 591	0.40 565	1.17 605	0.78 621	1.50 637	1.37 619	1.33 621	1.27 563	1.48 621	1.00 605	2.57 672	0.98 595	0.25 532	0.32 621	0.45 625	0.30 591	0.34 579	0.28 547

XPNet_ROB	0.70 550	0.35 531	0.68 511	0.52 567	0.40 565	0.79 520	0.85 632	1.16 555	0.94 507	1.33 621	1.15 536	1.38 610	0.83 568	1.03 573	0.90 582	0.32 592	0.25 577	0.26 544	0.24 546	0.31 560	0.28 547

PWC_ROB	0.87 587	0.52 606	1.28 620	0.50 538	0.32 504	0.91 552	0.37 390	1.36 619	1.46 630	1.61 637	2.59 655	1.16 578	1.01 606	1.34 619	1.40 632	0.25 532	0.18 503	0.28 565	0.20 473	0.29 545	0.28 547

SGM-Forest	0.62 531	0.32 512	0.39 255	0.43 427	0.30 465	1.02 575	0.55 554	1.09 517	1.05 555	1.06 581	1.18 545	1.10 563	0.67 496	0.88 528	0.62 506	0.31 580	0.33 627	0.33 594	0.30 591	0.30 554	0.28 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MultiAttention	3.58 680	0.24 408	0.62 475	0.54 584	0.34 525	22.90 702	2.72 694	1.60 648	1.13 579	0.80 430	1.81 625	1.14 576	0.43 344	35.29 714	0.61 503	0.17 357	0.12 288	0.23 495	0.23 530	0.34 579	0.29 554

TCMNet	0.66 538	0.39 561	0.98 585	0.59 606	0.61 636	0.96 564	0.55 554	1.05 501	0.90 482	0.84 471	1.14 530	0.89 496	0.65 485	0.85 518	1.01 601	0.26 542	0.26 583	0.31 583	0.28 583	0.32 566	0.29 554

Wz-Net-SNSev	0.91 595	0.73 632	2.13 655	0.56 594	0.45 595	0.95 561	1.13 654	1.34 612	1.24 599	1.02 566	1.30 572	1.46 617	0.86 573	1.81 647	1.50 634	0.25 532	0.23 560	0.25 525	0.26 570	0.32 566	0.29 554

GrayStereo	0.49 440	0.19 221	0.42 300	0.46 493	0.28 418	0.53 371	0.67 590	0.69 325	0.63 312	1.02 566	1.47 603	0.78 455	0.76 540	0.56 287	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.15 263	0.29 554

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 189	0.44 447	0.26 358	0.40 287	0.45 491	0.68 316	0.44 225	0.96 541	1.84 627	0.59 345	0.67 496	0.61 352	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.29 554

pcwnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.84 563	0.45 472	0.35 532	0.61 432	0.35 351	1.27 599	1.21 594	0.99 553	1.27 563	0.72 421	0.58 437	0.67 414	0.48 452	0.27 552	0.21 543	0.24 512	0.23 530	0.29 545	0.29 554

Nwc_Net	0.78 570	0.38 553	0.73 535	0.60 612	0.55 625	1.05 583	0.55 554	1.67 654	1.05 555	0.88 500	1.86 629	1.40 613	1.09 613	1.10 586	0.87 567	0.30 577	0.25 577	0.36 603	0.38 619	0.29 545	0.29 554

SGM-ForestM	4.04 683	0.32 512	0.46 353	0.43 427	0.27 393	7.50 691	1.45 676	3.84 686	4.24 686	8.19 697	6.76 694	19.00 707	9.08 693	10.74 698	6.62 688	0.31 580	0.33 627	0.32 589	0.32 606	0.29 545	0.29 554

PWCDC_ROB	0.89 591	0.49 590	0.80 560	0.74 642	0.40 565	1.03 578	0.39 434	1.33 610	2.35 667	1.02 566	3.77 673	0.81 469	0.92 588	1.20 599	0.90 582	0.34 607	0.22 550	0.24 512	0.20 473	0.34 579	0.29 554

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

zh-sn7	1.09 622	0.75 634	3.23 668	0.57 600	0.42 578	1.11 594	0.89 634	1.19 564	1.27 609	1.41 625	1.98 635	1.25 585	1.47 641	1.99 656	2.62 665	0.26 542	0.26 583	0.26 544	0.27 577	0.35 584	0.30 563

DCVSM-stereo	0.49 440	0.27 468	0.53 439	0.39 281	0.29 446	0.51 358	0.26 165	0.75 374	0.75 378	1.11 594	0.75 326	1.05 547	0.72 527	0.60 343	0.47 448	0.20 449	0.19 521	0.24 512	0.20 473	0.25 519	0.30 563

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

FTStereo	0.56 503	0.20 268	0.37 219	0.41 361	0.25 310	0.40 287	0.79 623	0.66 296	0.43 218	1.09 590	3.27 666	0.70 408	0.73 530	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.30 563

APVNet	0.71 554	0.37 543	0.89 575	0.56 594	0.45 595	1.18 607	0.68 595	1.41 627	0.85 447	0.81 443	1.15 536	1.04 543	0.81 559	1.10 586	1.17 616	0.26 542	0.28 596	0.32 589	0.31 599	0.29 545	0.30 563

aanetorigin	0.83 583	0.56 612	1.87 651	0.49 524	0.38 554	0.56 398	0.66 587	0.70 340	1.00 533	2.42 667	2.02 637	1.31 594	1.18 622	0.93 552	1.13 615	0.20 449	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.27 537	0.30 563

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 543	0.81 640	0.73 535	0.53 577	0.37 544	1.40 623	0.53 545	1.04 496	0.79 414	0.88 500	0.94 432	0.95 515	0.53 400	0.93 552	0.58 492	0.39 621	0.30 606	0.57 644	0.31 599	0.53 635	0.30 563

CBMV_ROB	0.59 525	0.37 543	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 500	0.28 213	1.00 475	0.98 521	0.94 532	1.25 560	0.81 469	0.78 552	0.87 525	0.50 457	0.36 615	0.37 635	0.43 622	0.40 625	0.33 573	0.30 563

SANet	1.07 618	0.41 570	1.06 593	0.48 509	0.30 465	1.41 625	0.94 640	1.42 628	3.36 679	1.58 634	2.43 648	2.33 654	1.70 654	1.34 619	1.07 607	0.28 563	0.24 569	0.26 544	0.23 530	0.34 579	0.30 563

HBP-ISP	0.59 525	0.45 583	0.43 313	0.45 472	0.33 516	0.70 486	0.28 213	1.11 526	1.00 533	0.83 464	1.18 545	0.65 385	0.68 502	0.88 528	0.52 474	0.35 611	0.38 637	0.47 629	0.41 630	0.38 599	0.31 573

FADNet-RVC	0.60 528	0.53 609	1.14 604	0.46 493	0.39 560	0.61 432	0.39 434	1.12 532	0.87 461	0.70 375	0.84 384	1.04 543	0.55 418	0.94 559	0.69 525	0.26 542	0.25 577	0.28 565	0.28 583	0.31 560	0.31 573

RTSC	0.87 587	0.48 586	1.23 616	0.52 567	0.37 544	1.13 598	0.50 521	1.34 612	1.79 650	1.51 630	1.24 558	1.12 567	0.81 559	1.62 636	2.16 656	0.25 532	0.19 521	0.23 495	0.24 546	0.30 554	0.31 573

LALA_ROB	0.74 561	0.43 574	0.69 517	0.54 584	0.40 565	1.01 573	0.95 641	1.21 571	1.07 567	1.22 611	1.12 518	1.56 629	0.79 554	1.04 575	0.86 561	0.33 601	0.22 550	0.35 598	0.30 591	0.35 584	0.31 573

MSAF-DinoV2	1.04 611	0.38 553	1.32 627	0.54 584	0.29 446	0.89 549	0.72 613	1.52 643	1.24 599	1.05 577	1.41 589	2.98 662	1.49 642	2.74 673	2.83 668	0.22 493	0.14 398	0.20 417	0.22 514	0.32 566	0.32 577

DeepPrunerF	0.89 591	0.52 606	3.43 670	0.68 635	0.81 649	0.72 498	0.72 613	1.22 579	1.99 656	0.93 529	1.01 470	0.87 487	0.86 573	1.08 582	0.95 589	0.34 607	0.28 596	0.43 622	0.39 623	0.30 554	0.32 577

DANet	0.71 554	0.45 583	0.91 578	0.59 606	0.40 565	0.81 529	0.40 445	0.97 466	0.84 439	1.20 609	1.22 552	1.33 602	0.88 580	1.16 593	1.24 620	0.27 552	0.23 560	0.31 583	0.25 555	0.35 584	0.32 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 558	0.41 570	0.65 496	0.64 621	0.44 591	0.98 570	1.20 657	1.11 526	1.00 533	0.98 551	0.96 445	1.49 622	0.87 576	0.90 536	0.79 546	0.31 580	0.26 583	0.39 613	0.39 623	0.32 566	0.32 577

MeshStereo	1.34 639	0.43 574	0.54 444	0.44 447	0.34 525	1.66 642	0.60 570	1.94 661	1.37 619	4.47 688	3.25 664	4.71 679	1.94 663	1.92 652	1.17 616	0.35 611	0.35 631	0.37 608	0.31 599	0.32 566	0.32 577
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
AANet	1.13 625	1.01 657	2.99 666	0.44 447	0.37 544	0.91 552	0.54 549	1.27 599	2.31 665	2.35 665	2.37 647	2.22 649	1.53 643	1.18 596	1.43 633	0.32 592	0.23 560	0.28 565	0.25 555	0.35 584	0.33 582

DualNet (step1)	0.57 511	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.41 626	0.20 533	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample9	1.05 615	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample8	1.25 636	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.13 534	0.75 378	1.50 629	0.95 441	3.29 670	1.59 649	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

FINET	0.67 543	0.42 572	1.00 587	0.46 493	0.43 584	0.83 540	0.89 634	1.08 513	1.50 632	0.87 490	1.14 530	0.71 412	0.68 502	0.92 546	0.70 528	0.36 615	0.30 606	0.26 544	0.24 546	0.35 584	0.33 582

NCC-stereo	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582

Abc-Net	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 626	0.52 606	2.23 657	0.53 577	0.43 584	1.07 585	0.75 617	1.23 584	1.05 555	2.15 659	1.44 597	1.50 623	1.43 639	1.56 632	5.01 683	0.26 542	0.24 569	0.29 574	0.31 599	0.37 595	0.33 582

RP	0.76 564	0.36 536	0.63 485	0.66 629	0.58 633	0.80 524	0.55 554	1.14 543	1.22 596	0.97 546	1.65 614	1.43 616	1.32 632	1.01 566	0.84 556	0.33 601	0.30 606	0.36 603	0.30 591	0.34 579	0.34 590

PA-Net	0.67 543	0.43 574	0.83 562	0.50 538	0.53 621	0.94 558	0.68 595	1.10 520	1.14 582	0.80 430	0.88 413	0.87 487	0.77 547	1.02 571	0.88 570	0.24 522	0.41 644	0.29 574	0.44 635	0.26 526	0.34 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 583	0.49 590	0.77 556	0.60 612	0.41 572	1.14 599	1.06 649	1.19 564	1.46 630	1.32 619	1.43 594	1.37 609	1.19 624	1.27 611	0.86 561	0.39 621	0.31 615	0.36 603	0.37 616	0.35 584	0.34 590

NOSS_ROB	0.57 511	0.39 561	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.73 499	0.54 549	1.03 493	1.08 570	0.67 355	0.87 405	0.76 447	0.57 427	0.77 481	0.47 448	0.38 619	0.38 637	0.44 624	0.42 634	0.37 595	0.34 590

ETE_ROB	0.70 550	0.49 590	0.73 535	0.56 594	0.36 537	0.79 520	0.87 633	1.14 543	0.93 500	1.19 604	1.18 545	1.39 611	0.82 563	0.99 562	0.80 548	0.26 542	0.21 543	0.31 583	0.26 570	0.33 573	0.34 590

FADNet	0.61 530	0.51 598	1.10 598	0.45 472	0.44 591	0.65 470	0.41 462	1.19 564	1.05 555	0.70 375	0.84 384	0.98 524	0.66 493	0.82 499	0.50 457	0.29 570	0.30 606	0.27 557	0.30 591	0.46 621	0.35 595

ADCPNet	1.03 610	0.48 586	2.70 663	0.54 584	0.42 578	1.40 623	0.75 617	1.13 534	1.07 567	1.22 611	1.42 591	1.68 634	1.09 613	1.36 624	3.45 674	0.30 577	0.28 596	0.29 574	0.32 606	0.37 595	0.35 595

SACVNet	0.58 518	0.34 525	0.55 449	0.55 591	0.36 537	0.63 453	0.48 510	1.13 534	0.77 395	1.02 566	1.06 502	1.02 539	0.74 533	0.90 536	0.51 467	0.27 552	0.21 543	0.25 525	0.24 546	0.29 545	0.36 597

LCNet	0.41 346	0.20 268	0.32 133	0.44 447	0.24 278	0.47 344	0.29 222	0.67 306	0.53 272	0.72 393	1.03 484	0.66 391	0.60 449	0.58 320	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.36 597

edge stereo	0.76 564	0.38 553	0.74 540	0.52 567	0.43 584	0.80 524	0.53 545	1.28 602	1.06 561	1.28 617	1.38 586	1.81 637	1.11 615	1.08 582	0.85 560	0.33 601	0.32 621	0.41 620	0.28 583	0.32 566	0.36 597

CC-Net-ROB	0.82 578	0.96 652	0.85 564	0.58 602	0.45 595	1.27 617	0.70 605	1.17 560	1.02 540	0.83 464	1.23 556	0.90 501	0.77 547	1.06 576	0.69 525	0.46 635	0.34 629	1.71 670	0.38 619	0.59 644	0.36 597

NVstereo2D	0.60 528	0.30 503	0.75 546	0.48 509	0.43 584	0.89 549	0.48 510	1.05 501	1.15 583	0.66 350	0.86 397	0.88 492	0.70 519	0.99 562	0.65 515	0.32 592	0.15 429	0.28 565	0.20 473	0.40 602	0.36 597

coex-ft	6.43 691	1.51 673	87.33 723	0.49 524	0.38 554	1.34 620	1.21 659	1.16 555	8.09 691	12.12 699	2.79 659	2.77 661	3.31 682	1.16 593	3.15 669	0.24 522	0.23 560	0.27 557	0.24 546	0.45 618	0.37 602

RGC	0.79 573	0.59 616	0.71 526	0.65 626	0.65 640	0.92 557	0.58 564	1.29 603	1.05 555	1.07 584	1.45 600	1.47 620	1.03 607	1.21 603	0.88 570	0.32 592	0.30 606	0.48 634	0.40 625	0.37 595	0.37 602

RTS	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

RTSA	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

DPSNet	0.99 604	0.42 572	1.88 652	0.53 577	0.41 572	1.59 638	1.26 663	2.21 667	1.43 625	1.10 592	1.11 514	1.46 617	1.95 664	1.34 619	1.26 622	0.34 607	0.25 577	0.25 525	0.21 496	0.46 621	0.37 602

PDISCO_ROB	0.91 595	0.48 586	1.06 593	0.99 652	0.97 658	1.67 644	0.63 579	1.64 652	1.59 641	1.06 581	1.18 545	1.31 594	0.79 554	1.55 630	0.97 592	0.49 641	0.22 550	0.45 625	0.40 625	0.45 618	0.37 602

DStereoO	0.96 600	0.70 630	0.72 531	0.62 618	0.45 595	0.74 500	0.92 639	1.09 517	1.29 613	1.19 604	1.23 556	0.99 526	1.71 655	1.29 612	0.99 596	2.01 686	0.35 631	0.77 653	0.30 591	1.42 667	0.38 608

FAT-Stereo	0.73 560	0.33 520	0.75 546	0.49 524	0.37 544	0.71 491	0.59 567	1.36 619	1.30 614	1.03 574	1.40 587	1.59 632	1.15 618	0.87 525	0.86 561	0.28 563	0.28 596	0.28 565	0.23 530	0.28 541	0.38 608

stereogan	0.80 574	0.31 508	0.71 526	0.59 606	0.50 612	1.72 646	0.48 510	1.35 616	1.37 619	1.00 558	1.46 602	1.56 629	0.95 597	1.29 612	0.84 556	0.28 563	0.29 601	0.29 574	0.25 555	0.38 599	0.38 608

WZ-Net	1.19 632	0.59 616	4.07 675	0.62 618	0.51 616	1.34 620	1.31 668	1.32 608	1.74 648	1.53 633	1.65 614	1.74 636	1.28 631	2.25 666	2.01 653	0.27 552	0.21 543	0.23 495	0.25 555	0.40 602	0.39 611

EDNetEfficient	1.46 646	0.80 639	6.12 680	0.47 501	0.39 560	0.69 481	0.83 626	0.90 437	2.77 673	3.50 684	1.96 634	1.66 633	2.03 666	1.26 609	4.18 679	0.21 466	0.18 503	0.21 459	0.20 473	0.41 608	0.39 611

RYNet	0.72 558	0.35 531	0.64 490	0.53 577	0.67 642	1.31 619	0.67 590	1.20 569	1.18 588	1.05 577	0.87 405	1.27 588	0.93 593	0.93 552	1.27 624	0.22 493	0.16 461	0.26 544	0.23 530	0.40 602	0.39 611

Anonymous_2	0.82 578	0.44 579	0.63 485	0.40 324	0.43 584	0.80 524	0.52 540	0.72 353	0.77 395	0.71 382	0.60 274	0.87 487	0.76 540	0.75 469	0.58 492	0.52 645	0.54 659	0.54 642	4.82 701	0.56 639	0.40 614

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 609	0.57 614	1.51 642	0.67 632	0.50 612	2.57 663	1.66 679	1.20 569	1.43 625	1.38 623	1.57 611	1.33 602	0.92 588	1.64 639	0.88 570	0.37 618	0.39 641	0.46 628	0.60 657	0.41 608	0.40 614

WCMA_ROB	1.14 626	0.36 536	0.76 551	0.49 524	0.44 591	1.23 613	0.67 590	1.11 526	1.23 597	2.84 675	3.95 679	3.28 669	1.83 660	1.25 608	0.99 596	0.44 631	0.34 629	0.34 596	0.37 616	0.41 608	0.40 614

Wz-Net-TNSev	1.14 626	1.06 660	4.32 677	0.49 524	0.42 578	1.51 633	1.11 653	1.48 634	1.40 624	1.22 611	1.26 562	1.58 631	1.43 639	1.76 645	1.70 639	0.32 592	0.31 615	0.26 544	0.30 591	0.41 608	0.41 617

ISRNet	0.56 503	0.24 408	0.66 502	0.56 594	0.36 537	0.44 324	0.25 144	0.82 403	0.84 439	1.07 584	1.25 560	0.91 503	0.60 449	0.66 403	0.58 492	0.35 611	0.26 583	0.36 603	0.33 609	0.30 554	0.42 618

psmorigin	0.82 578	0.51 598	2.09 654	0.49 524	0.41 572	0.85 544	0.50 521	1.04 496	0.88 465	1.45 626	1.43 594	1.50 623	1.06 610	1.22 605	0.97 592	0.31 580	0.32 621	0.27 557	0.27 577	0.33 573	0.42 618

G-Net	0.95 599	0.46 585	1.04 591	0.64 621	0.48 608	2.12 658	0.64 582	1.01 485	0.87 461	1.75 646	2.82 662	1.30 593	1.64 653	1.06 576	0.96 591	0.36 615	0.29 601	0.35 598	0.25 555	0.45 618	0.42 618

SHD	0.93 598	0.50 594	1.18 610	0.59 606	0.46 603	0.97 566	0.48 510	1.70 656	2.15 658	1.58 634	1.37 581	1.42 614	1.19 624	1.31 615	1.60 637	0.31 580	0.26 583	0.32 589	0.33 609	0.40 602	0.42 618

ADCS	1.51 648	0.61 619	3.42 669	0.59 606	0.51 616	1.27 617	1.08 652	1.59 647	1.81 651	1.91 653	1.66 616	1.51 626	1.42 638	1.94 654	8.60 691	0.33 601	0.32 621	0.33 594	0.36 615	0.44 614	0.42 618

AnyNet_C32	1.16 630	0.62 622	2.40 660	0.57 600	0.55 625	1.41 625	1.34 669	1.18 563	1.24 599	1.49 627	1.42 591	1.39 611	1.20 626	1.55 630	4.82 681	0.29 570	0.28 596	0.29 574	0.34 611	0.38 599	0.42 618

PSM-AAD	0.48 422	0.20 268	0.37 219	0.43 427	0.23 246	0.56 398	0.50 521	0.65 286	0.70 345	1.07 584	1.12 518	0.58 330	0.92 588	0.61 352	0.32 280	0.15 252	0.11 223	0.25 525	0.26 570	0.18 381	0.43 624

sAnonymous2	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

CroCo_RVC	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

MFN_U_SF_RVC	1.09 622	0.59 616	1.97 653	0.67 632	0.44 591	1.93 652	0.60 570	1.85 660	1.36 617	1.61 637	1.54 609	1.95 645	1.37 635	1.64 639	1.73 640	0.40 625	0.37 635	0.45 625	0.48 645	0.44 614	0.44 625

MSMD_ROB	1.21 633	0.49 590	0.62 475	0.59 606	0.50 612	1.62 641	0.67 590	1.23 584	1.24 599	2.45 668	3.77 673	3.09 666	2.98 680	1.32 616	0.81 551	0.45 633	0.41 644	0.49 637	0.51 652	0.47 624	0.44 625

AnyNet_C01	1.56 649	1.05 658	7.45 682	0.64 621	0.54 623	1.99 653	1.38 671	1.43 630	1.36 617	1.63 640	1.92 631	1.84 639	1.33 634	2.40 668	4.03 676	0.33 601	0.32 621	0.32 589	0.34 611	0.44 614	0.45 629

FC-DCNN v2	1.65 654	0.51 598	0.65 496	0.61 614	0.49 610	1.61 639	0.70 605	1.75 659	1.56 640	4.74 692	4.91 688	6.46 690	3.31 682	1.91 651	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

SDNR	0.86 586	0.37 543	1.47 640	0.40 324	0.38 554	3.38 679	0.33 309	0.90 437	0.98 521	0.99 553	2.09 640	0.59 345	0.71 523	1.29 612	0.70 528	0.51 644	0.56 661	0.36 603	0.26 570	0.43 613	0.46 630

ccnet	0.82 578	0.57 614	0.75 546	0.54 584	0.59 634	1.09 592	0.66 587	1.38 622	0.94 507	1.12 595	1.44 597	1.29 591	0.92 588	0.95 561	1.24 620	0.49 641	0.42 646	0.50 639	0.47 643	0.51 630	0.46 630

GANetREF_RVC	0.80 574	0.75 634	0.86 569	0.66 629	0.42 578	1.15 601	0.98 643	1.14 543	1.19 590	1.01 563	1.02 479	1.10 563	0.90 582	1.15 591	0.76 541	0.48 639	0.39 641	0.57 644	0.38 619	0.63 645	0.46 630
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
FC-DCNN	1.59 650	0.51 598	0.66 502	0.61 614	0.49 610	1.56 636	0.70 605	1.66 653	1.53 634	4.64 689	4.62 686	5.85 686	3.34 684	1.84 649	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

PSMNet-RUCA	0.76 564	0.75 634	1.08 597	1.01 655	0.90 652	0.69 481	0.50 521	1.11 526	1.03 545	0.78 423	1.11 514	0.80 466	0.72 527	0.88 528	0.63 510	0.53 649	0.27 592	0.76 652	0.46 636	0.66 647	0.47 635

S-Stereo	0.74 561	0.35 531	0.96 582	0.56 594	0.45 595	0.82 537	0.60 570	1.24 591	1.60 644	0.96 541	1.41 589	1.12 567	0.94 594	0.80 493	1.04 605	0.26 542	0.31 615	0.28 565	0.25 555	0.32 566	0.47 635

XQC	0.89 591	0.65 625	1.31 625	0.67 632	0.52 620	1.22 611	0.68 595	1.26 597	1.52 633	1.14 598	1.11 514	1.28 590	1.04 609	1.40 627	1.77 644	0.38 619	0.24 569	0.37 608	0.31 599	0.53 635	0.47 635

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	0.87 646	1.76 649	0.86 648	0.56 628	4.29 684	1.79 684	1.50 637	1.98 655	1.61 637	1.85 628	1.84 639	1.41 637	1.89 650	1.36 628	0.48 639	0.40 643	0.56 643	0.57 655	0.69 648	0.48 638

BEATNet-Init1	15.13 698	0.82 643	50.86 721	0.72 641	0.53 621	38.10 714	7.03 698	11.83 699	14.25 699	29.78 719	30.17 719	48.21 722	22.64 711	26.78 711	18.11 701	0.42 630	0.38 637	0.47 629	0.46 636	0.51 630	0.48 638

MANE	4.13 684	0.51 598	0.64 490	0.66 629	0.56 628	6.89 690	0.99 645	7.55 694	12.04 694	6.68 696	8.57 697	10.69 696	9.45 694	7.59 695	6.39 687	0.49 641	0.43 651	0.48 634	0.98 676	0.49 627	0.48 638

SAMSARA	1.07 618	0.65 625	1.19 611	1.06 658	0.90 652	1.76 648	1.76 683	1.46 632	1.44 628	1.51 630	1.16 541	2.00 646	1.14 617	1.48 628	1.31 626	0.39 621	0.44 653	0.35 598	0.38 619	0.49 627	0.49 641

FCDSN-DC	1.39 644	0.56 612	0.65 496	0.74 642	0.59 634	1.38 622	0.63 579	1.35 616	1.39 622	3.26 682	4.50 685	4.61 677	2.63 675	1.58 634	1.03 602	0.46 635	0.42 646	0.48 634	0.47 643	0.50 629	0.50 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 694	1.15 661	175.16 724	0.48 509	0.36 537	1.04 582	0.68 595	1.24 591	2.69 671	3.17 681	2.50 650	2.30 652	2.07 667	1.76 645	2.21 657	0.20 449	0.18 503	0.24 512	0.19 448	0.51 630	0.50 642

ELAS_RVC	1.60 651	0.61 619	1.01 589	0.70 638	0.56 628	2.00 654	1.89 686	1.96 662	2.65 670	3.33 683	3.26 665	3.03 663	3.41 685	2.49 670	2.09 655	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 653	0.61 619	0.95 580	0.68 635	0.55 625	3.01 677	1.55 677	2.39 669	2.33 666	3.64 685	3.89 677	2.75 660	2.90 679	2.15 662	2.27 662	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 594	0.64 624	1.69 645	0.69 637	0.69 645	0.78 517	0.84 629	1.03 493	1.26 608	1.19 604	1.15 536	1.31 594	0.98 601	1.24 607	1.03 602	0.52 645	0.56 661	0.59 647	0.66 660	0.56 639	0.54 646

DGSMNet	0.76 564	0.55 611	1.29 623	0.58 602	0.62 637	0.94 558	0.70 605	1.26 597	1.11 574	0.83 464	1.24 558	1.00 530	0.71 523	1.03 573	0.81 551	0.34 607	0.29 601	0.41 620	0.40 625	0.57 641	0.55 647

SQANet	0.82 578	0.74 633	0.67 506	1.13 659	0.98 660	1.11 594	0.47 502	1.07 509	0.83 434	0.91 517	1.05 495	1.03 541	0.74 533	1.01 566	0.64 513	0.61 652	0.24 569	1.03 662	0.35 614	1.18 665	0.58 648

PVD	1.28 638	0.67 628	1.28 620	0.74 642	0.62 637	1.50 632	0.84 629	1.99 663	2.96 674	2.18 660	2.36 646	1.85 641	1.95 664	1.92 652	1.94 651	0.39 621	0.36 634	0.49 637	0.37 616	0.51 630	0.64 649

UDG	0.88 589	0.82 643	0.67 506	1.00 654	0.96 657	1.02 575	0.57 563	1.13 534	0.99 526	0.90 512	0.97 458	1.31 594	0.99 602	0.85 518	0.84 556	0.54 650	0.32 621	1.77 671	0.40 625	0.94 656	0.66 650

GCST	0.83 583	1.22 663	0.74 540	1.58 667	1.01 662	1.06 584	0.23 113	0.78 390	0.78 405	0.97 546	0.65 289	0.78 455	0.35 271	0.92 546	0.34 309	0.96 663	0.65 665	1.20 664	0.81 668	0.91 654	0.70 651

otaku	1.04 611	0.93 649	0.88 571	1.33 665	1.05 665	1.66 642	0.70 605	1.40 626	1.18 588	1.08 588	1.32 575	1.33 602	0.91 583	1.23 606	0.76 541	0.72 656	0.46 656	1.24 665	0.50 650	1.40 666	0.75 652

MADNet+	2.23 669	2.43 687	10.85 688	1.22 662	0.91 654	2.76 667	1.40 672	2.12 666	1.67 647	1.32 619	1.74 622	1.86 642	1.74 656	6.25 689	4.41 680	0.65 653	0.64 664	0.58 646	0.54 654	0.80 651	0.76 653

Ntro	1.09 622	0.97 655	0.91 578	1.44 666	1.19 667	1.69 645	0.80 624	1.35 616	1.25 605	1.00 558	1.29 569	1.31 594	0.97 600	1.26 609	0.84 556	0.84 660	0.43 651	1.36 666	0.50 650	1.56 668	0.78 654

KYRaft	0.48 422	0.20 268	0.38 233	0.44 447	0.23 246	0.44 324	0.37 390	0.66 296	0.41 203	0.94 532	1.73 620	0.79 457	0.41 336	0.63 372	0.31 271	0.16 308	0.11 223	0.18 343	0.22 514	0.16 313	0.78 654

Consistency-Raft	1.01 606	0.81 640	1.24 617	0.84 647	0.97 658	0.81 529	0.84 629	1.30 606	1.59 641	1.05 577	1.68 619	1.12 567	0.91 583	0.92 546	1.11 610	0.65 653	0.74 669	0.79 655	0.90 672	1.06 663	0.79 656

ACVNet-4b	1.35 641	1.31 666	1.10 598	1.90 676	1.59 671	1.92 651	0.77 619	1.52 643	1.62 645	1.05 577	1.60 613	2.11 648	0.94 594	1.64 639	0.77 545	1.30 675	0.35 631	2.03 678	0.67 661	1.88 679	0.84 657

DDUNet	1.06 616	2.56 690	0.68 511	1.21 661	1.26 668	1.03 578	0.69 600	1.11 526	0.94 507	0.96 541	1.22 552	1.27 588	0.82 563	0.93 552	0.72 535	0.84 660	0.38 637	1.99 674	0.60 657	1.10 664	0.85 658

IGEV-Stereo+	0.23 76	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 88	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 94	0.40 138	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.15 263	0.86 659

NVStereoNet_ROB	1.24 635	0.90 648	1.13 602	0.86 648	0.88 651	1.11 594	0.99 645	1.42 628	1.53 634	1.59 636	2.48 649	2.24 651	1.53 643	1.96 655	1.30 625	0.76 658	0.70 666	0.78 654	1.00 678	0.71 650	0.88 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 661	1.66 679	3.12 667	1.65 668	0.91 654	2.84 670	2.26 690	2.10 665	2.41 668	2.36 666	2.31 641	2.22 649	1.82 658	3.43 677	2.03 654	1.61 681	0.71 668	1.51 667	0.82 669	1.69 670	0.91 661

anonymity	0.97 602	0.89 647	1.05 592	0.92 650	1.03 663	0.97 566	0.81 625	1.29 603	0.91 489	1.07 584	0.98 459	1.00 530	0.95 597	1.02 571	0.92 585	0.96 663	0.95 685	0.90 659	0.91 675	0.92 655	0.94 662

MFMNet_re	1.14 626	0.97 655	1.19 611	0.99 652	0.95 656	1.25 615	1.22 660	1.39 623	1.55 637	1.69 644	1.67 618	1.21 581	1.53 643	1.12 589	0.99 596	0.87 662	0.75 673	0.79 655	0.75 664	0.90 653	0.94 662

ACVNet_1	1.46 646	1.33 667	1.12 601	1.91 677	1.62 672	1.83 650	0.98 643	2.00 664	1.85 653	1.39 624	1.53 608	2.32 653	1.53 643	1.34 619	1.11 610	1.30 675	0.50 658	2.06 680	0.58 656	1.93 681	0.95 664

ACVNet_2	1.65 654	1.27 665	1.41 637	1.75 671	1.62 672	2.22 659	1.20 657	2.30 668	2.62 669	1.78 647	2.56 652	3.03 663	1.61 650	1.54 629	1.12 614	1.06 668	0.58 663	1.82 672	0.70 663	1.82 675	0.96 665

SPS-STEREO	1.25 636	0.93 649	1.06 593	1.04 656	1.03 663	1.41 625	0.91 638	1.51 640	1.19 590	2.09 657	1.83 626	1.94 644	1.39 636	1.62 636	1.39 631	0.97 665	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 658	0.96 665
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 641	0.94 651	1.25 618	0.96 651	1.00 661	1.52 634	1.02 648	1.34 612	1.21 594	2.64 670	2.65 657	2.44 656	1.56 647	1.64 639	1.26 622	0.97 665	0.95 685	0.90 659	0.90 672	0.94 656	0.96 665

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 503	3.08 693	2.43 662	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.32 121	0.28 117	0.24 60	0.18 20	0.18 38	0.31 56	0.22 78	1.09 669	0.08 2	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.97 668

WAO-7	1.90 660	1.20 662	1.35 630	1.27 663	1.06 666	2.84 670	1.56 678	3.23 678	3.06 677	2.23 662	3.33 669	3.17 667	2.28 669	3.12 674	2.21 657	1.02 667	0.91 680	1.06 663	1.03 681	1.04 661	0.97 668

Dean	1.98 662	1.36 668	1.36 634	2.12 679	1.81 680	2.74 665	1.36 670	3.37 682	3.80 684	2.08 656	3.32 668	3.21 668	1.82 658	1.71 644	1.67 638	1.27 672	0.77 675	1.99 674	0.90 672	1.86 676	1.03 670

RainbowNet	1.35 641	1.49 671	1.19 611	1.88 675	1.45 669	1.48 631	1.07 651	1.61 650	1.55 637	1.20 609	1.59 612	1.54 627	1.13 616	1.34 619	0.97 592	1.36 678	0.70 666	1.82 672	0.79 667	1.71 671	1.07 671

DStereoFS	1.87 659	0.85 645	1.03 590	0.75 645	0.62 637	2.04 656	0.65 584	1.74 658	1.55 637	1.52 632	1.90 630	2.36 655	12.92 697	3.85 683	1.74 641	0.44 631	0.31 615	0.82 657	0.46 636	0.84 652	1.10 672

DispFullNet	1.60 651	2.63 691	2.75 664	2.56 686	1.79 679	1.24 614	0.47 502	1.37 621	1.45 629	1.87 649	1.50 604	1.55 628	2.46 670	2.04 658	1.04 605	0.59 651	0.18 503	2.32 683	0.68 662	2.29 685	1.14 673

WAO-8	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.07 681	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

Venus	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.06 680	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

IMH-64-1	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

IMH-64	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

DStereoSA	1.73 656	0.63 623	1.57 644	0.80 646	0.79 648	1.26 616	1.30 664	1.34 612	1.43 625	1.24 614	7.52 695	0.92 508	7.68 692	1.65 643	2.29 663	0.41 626	0.29 601	0.63 648	0.60 657	1.04 661	1.18 678

JetBlue	2.78 672	1.26 664	7.04 681	1.16 660	1.48 670	8.00 692	6.02 697	2.60 671	1.92 654	2.12 658	2.64 656	3.34 671	3.05 681	6.49 690	3.39 672	0.78 659	0.76 674	0.75 651	0.76 665	0.97 660	1.18 678

IMH	2.04 666	1.62 676	1.20 614	2.20 680	1.89 681	2.91 676	1.30 664	3.11 676	3.03 675	1.81 648	3.35 670	3.03 663	1.90 661	2.48 669	1.80 648	1.66 682	0.77 675	2.45 686	1.04 682	2.15 684	1.19 680

WAO-6	2.04 666	1.50 672	1.16 605	1.70 669	1.67 676	2.69 664	1.44 675	3.06 675	3.63 683	1.98 654	3.27 666	3.54 675	2.07 667	2.36 667	2.22 659	1.31 677	0.91 680	2.04 679	1.22 688	1.73 672	1.27 681

MonStereo1	1.98 662	1.48 670	1.43 639	1.81 674	1.69 677	2.88 673	0.78 621	2.47 670	3.47 680	2.20 661	4.36 684	3.39 672	2.50 672	2.18 663	1.58 636	1.19 670	0.54 659	1.65 669	0.87 670	1.78 673	1.29 682

LVE	2.12 668	1.44 669	1.36 634	1.99 678	1.78 678	2.75 666	1.79 684	2.82 672	3.95 685	1.90 652	4.33 683	3.52 674	1.81 657	2.24 665	1.74 641	1.74 683	0.87 678	2.06 680	1.13 684	1.91 680	1.35 683

TorneroNet-64	3.44 676	1.86 680	1.42 638	2.58 687	2.28 686	6.87 689	1.68 680	4.70 691	12.03 693	2.31 664	5.59 693	8.25 693	2.55 674	3.97 684	2.73 666	1.81 684	0.74 669	2.57 688	1.07 683	2.35 686	1.44 684

TorneroNet	4.53 687	1.89 681	1.48 641	2.55 685	2.27 685	13.78 699	1.69 681	4.84 693	23.73 713	2.89 678	7.70 696	7.06 692	2.69 676	4.26 686	3.42 673	1.84 685	0.77 675	2.68 690	1.13 684	2.42 687	1.47 685

KSHMR	2.57 670	1.93 682	1.69 645	2.63 688	2.42 688	2.86 672	2.07 687	3.27 680	6.50 689	2.49 669	3.36 671	3.41 673	1.92 662	2.49 670	1.94 651	2.13 689	1.40 692	2.79 694	1.50 692	2.73 690	1.77 686

light-stereo	3.53 678	1.05 658	10.69 687	9.45 699	6.82 696	2.10 657	0.64 582	3.71 685	2.70 672	4.77 693	4.98 689	6.83 691	1.32 632	6.71 691	1.35 627	1.20 671	1.29 691	0.66 649	0.77 666	1.79 674	1.85 687

notaker	2.76 671	2.29 686	1.80 650	2.96 690	2.58 692	2.90 675	1.75 682	3.24 679	3.05 676	2.78 673	4.24 682	6.15 689	2.51 673	3.34 676	2.75 667	2.31 691	1.18 688	3.00 695	1.65 693	2.84 693	1.97 688

UNDER WATER	3.46 677	2.07 684	3.64 672	3.09 691	2.48 689	3.75 682	2.42 692	3.31 681	13.77 698	2.90 679	2.95 663	5.84 685	3.69 686	3.69 680	3.48 675	2.07 688	1.11 687	2.70 692	1.40 690	2.84 693	1.98 689

ktn	2.98 675	2.25 685	1.73 648	2.84 689	2.53 691	3.76 683	2.15 688	3.70 684	5.47 688	2.75 672	5.17 692	5.94 687	2.48 671	3.23 675	2.46 664	2.34 693	1.44 693	2.78 693	2.03 695	2.45 688	2.01 690

UNDER WATER-64	3.53 678	2.01 683	3.94 673	3.22 693	2.49 690	5.41 688	2.60 693	3.43 683	12.41 695	3.03 680	2.68 658	6.07 688	4.04 687	3.79 682	3.33 671	2.02 687	1.24 690	2.63 689	1.46 691	2.78 691	2.08 691

tt	6.20 690	0.20 268	5.89 679	3.55 694	2.07 684	11.26 695	19.21 702	11.74 698	5.46 687	2.69 671	2.04 639	4.87 683	6.25 691	3.70 681	7.09 690	8.32 702	11.17 710	4.93 700	5.41 703	5.74 698	2.37 692

DPSimNet_ROB	3.58 680	2.45 688	8.57 683	2.53 684	2.37 687	2.88 673	3.77 696	3.14 677	3.23 678	4.71 691	3.86 676	4.68 678	4.87 690	4.07 685	5.62 684	2.33 692	2.33 695	2.47 687	2.52 696	2.51 689	2.64 693

JetRed	5.27 689	5.84 694	12.81 692	2.36 683	2.83 693	12.23 697	10.50 700	4.46 688	3.60 681	3.86 686	3.83 675	4.85 682	4.18 688	6.78 692	11.96 695	2.17 690	2.96 698	2.18 682	1.97 694	3.38 696	2.68 694

HanzoNet	6.76 692	2.45 688	4.22 676	3.19 692	2.94 694	3.62 681	2.28 691	4.79 692	7.20 690	14.00 705	13.19 704	17.49 703	22.30 710	13.25 699	6.19 686	4.20 696	1.93 694	3.10 696	2.56 697	3.35 695	2.88 695

MADNet++	4.03 682	2.70 692	3.44 671	3.72 695	3.44 695	4.44 685	3.52 695	3.95 687	3.61 682	4.46 687	4.98 689	4.10 676	4.58 689	7.00 693	5.89 685	3.74 695	3.67 699	3.27 697	2.71 698	3.70 697	3.66 696

PML	40.80 721	29.24 709	11.87 691	7.20 696	14.47 697	92.13 724	213.69 727	7.63 695	23.35 712	74.72 726	190.14 727	50.17 723	26.15 713	21.39 706	12.70 696	8.76 703	2.92 697	8.45 705	3.25 700	13.26 705	4.42 697

USTest	12.99 697	14.18 699	20.00 695	16.24 700	14.97 698	20.80 701	31.95 708	16.20 703	10.91 692	8.79 698	9.48 698	13.94 698	10.50 695	16.11 700	21.44 703	3.17 694	4.82 700	5.08 701	5.36 702	8.81 701	7.13 698

TCMNet-wrong-test	8.97 693	10.42 698	8.74 684	19.56 701	17.61 701	12.53 698	9.01 699	13.59 700	2.18 659	4.64 689	5.11 691	14.63 699	11.09 696	7.19 694	9.73 692	5.56 701	0.89 679	3.77 698	3.11 699	10.34 702	9.80 699

LSM	4.74 688	0.77 637	10.16 686	0.70 638	56.56 717	1.02 575	1.00 647	1.24 591	1.62 645	2.04 655	2.34 644	1.33 602	1.17 621	1.38 626	1.09 609	0.33 601	0.49 657	0.39 613	0.46 636	0.51 630	10.09 700

DPSMNet_ROB	12.08 696	8.00 695	21.00 697	8.97 698	16.79 700	10.67 693	30.89 707	9.02 697	15.17 701	6.51 695	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.27 697	21.67 704	4.58 698	8.57 703	5.09 703	9.29 707	5.90 699	10.95 701

DGTPSM_ROB	12.07 695	8.00 695	20.99 696	8.93 697	16.78 699	10.67 693	30.87 706	9.01 696	15.16 700	6.50 694	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.25 696	21.67 704	4.57 697	8.57 703	5.08 701	9.28 704	5.90 699	10.95 701

Anonymous_1	33.25 708	18.26 702	23.92 701	20.54 704	21.28 706	25.59 705	35.94 711	22.01 713	15.57 704	13.33 702	13.49 705	18.08 704	15.29 701	20.36 703	24.60 708	16.28 712	8.84 707	66.59 721	118.00 723	155.73 726	11.23 703

iinet-test	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

IINet	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

DPSM_ROB	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

DPSM	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

Selective-IGEV-i1pa	15.35 699	22.27 708	18.31 694	1.71 670	0.87 650	28.61 713	12.26 701	25.48 714	20.48 711	19.78 710	22.75 710	28.20 712	22.64 711	29.07 712	17.31 700	12.88 708	2.88 696	6.84 704	0.99 677	1.67 669	12.03 708

FlowAnything	35.81 713	37.53 719	48.80 718	42.20 711	39.22 713	52.25 716	73.16 723	42.56 717	32.89 721	26.76 715	28.30 716	38.69 720	33.09 720	41.63 717	51.62 719	18.76 716	18.59 721	19.21 716	19.92 716	27.16 708	23.91 709

Hybrid-DGEV	35.78 712	37.50 718	48.96 720	42.25 715	39.20 711	52.33 720	73.10 719	42.63 721	32.52 715	26.62 712	28.31 718	38.50 715	32.87 718	41.67 718	51.55 717	18.77 717	18.56 716	19.18 715	19.83 715	27.20 709	23.97 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

RAFT-FE	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

CasAABBNet	35.74 711	37.43 714	48.72 717	42.22 712	39.20 711	52.24 715	73.12 720	42.61 718	32.62 719	26.78 716	27.95 713	38.58 718	32.60 717	41.67 718	51.65 720	18.74 713	18.57 717	19.15 711	19.77 711	27.20 709	23.98 711

Selective-RAFT-Error	35.84 714	37.49 717	48.83 719	42.26 716	39.24 716	52.30 719	73.09 718	42.66 722	32.61 718	26.80 717	28.30 716	38.84 721	33.51 721	41.68 720	51.59 718	18.82 718	18.58 718	19.17 714	19.80 714	27.28 713	24.05 714

LRCNet_RVC	21.24 706	31.15 710	21.41 698	28.98 708	23.82 707	3.13 678	0.60 570	20.96 710	1.59 641	25.58 711	28.15 715	21.99 710	14.79 698	21.94 710	16.41 699	28.89 720	14.87 711	33.53 717	31.28 717	29.51 718	26.16 715

LSM0	38.95 720	37.60 720	48.58 714	43.57 717	91.06 723	52.57 721	72.57 717	43.17 723	32.63 720	26.97 718	27.97 714	38.65 719	32.94 719	41.86 723	51.78 723	18.89 719	18.41 712	19.13 710	19.63 710	27.29 714	33.77 716

xxxxx1	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

tt_ll	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

ff	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

HaxPig	31.96 707	37.24 713	34.27 707	24.37 707	24.88 708	18.26 700	19.86 703	20.64 709	28.52 714	35.97 720	38.75 720	25.57 711	28.72 714	33.88 713	34.39 714	35.94 721	38.87 722	37.80 718	40.48 720	39.68 719	41.15 720

AVERAGE_ROB	37.58 719	40.13 721	40.15 710	34.81 710	33.82 710	28.55 712	25.10 705	32.02 716	34.06 723	41.28 723	40.66 721	34.46 714	34.81 723	39.18 715	37.57 716	42.78 722	43.44 723	43.82 719	43.03 721	40.47 720	41.51 721

MEDIAN_ROB	37.38 718	40.85 722	40.60 711	32.31 709	31.85 709	27.20 708	24.55 704	29.10 715	33.19 722	42.09 724	41.76 722	33.35 713	34.39 722	39.78 716	37.07 715	43.64 723	44.10 724	44.12 720	43.40 722	41.51 721	42.76 722

RSGM-EC	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

acva	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

Selective-IGEV-i16pa	78.59 724	120.99 725	16.46 693	1.04 656	0.66 641	181.07 726	2.17 689	153.90 727	139.75 727	56.45 725	153.05 725	107.32 726	157.92 727	200.46 727	96.57 724	94.09 726	1.23 689	2.69 691	0.31 599	0.96 658	84.68 725

test_example2	176.61 725	205.14 726	198.86 725	188.60 725	190.98 726	152.67 725	170.61 726	94.86 726	123.55 726	178.88 727	179.48 726	158.94 727	141.34 726	192.61 726	198.96 727	203.76 727	236.37 727	164.13 727	173.55 727	218.58 727	160.41 726

FSD					0.46 603	0.48 347	0.52 540	0.53 210	0.48 254	0.48 260	0.48 215	0.49 284	0.48 375	0.51 246	0.49 455	0.45 633	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.46 621

ccccc		429.19 727		507.10 726	501.20 727	356.95 727		380.82 728		334.51 728		372.86 728		499.17 728		561.44 728	431.22 728	334.28 728	290.86 728	540.88 728

ASD4		8.86 697

Low-res two-view benchmark