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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 379	0.40 73	0.25 100	0.52 197	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 248	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

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

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

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

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

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 248	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 156	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 371	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 129	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 408	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 213	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 218	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 588	0.42 65	0.64 491	0.29 198	0.48 138	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 354	1.15 323	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

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

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

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

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

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

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 371	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 363	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 171	0.40 73	0.25 100	0.47 129	0.32 147	0.73 128	1.15 434	0.76 259	0.73 230	0.58 234	0.45 173	0.60 121	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 513	0.80 272	1.21 408	0.47 162	0.37 121	0.53 87	0.44 283	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 647	0.18 197	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.58 303	0.25 193	0.64 246	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 422	1.17 419	1.60 541	1.10 438	0.71 359	0.97 266	0.43 280	0.13 26	0.11 38	0.19 212	0.19 311	0.17 154	0.14 125

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

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

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

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 181	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 269

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 156	0.60 121	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.16 111	0.13 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 305	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 343	0.62 128	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 268	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 126	0.51 83	0.27 66	0.20 315	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 397	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 336	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 268	0.20 16	0.50 170	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 283	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 225	0.12 100	0.27 475	0.22 423	0.23 393	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 606	0.51 190	0.44 322	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 192	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 636

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 253	0.54 171	0.45 171	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.32 367	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 279	0.23 133	0.71 302	0.53 340	0.28 175	0.61 272	0.40 264	0.92 217	1.05 370	1.19 428	0.68 211	0.93 369	0.44 167	1.67 451	0.39 241	0.15 79	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.14 125

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.65 349	0.40 491	0.77 359	0.48 235	0.24 75	1.05 483	0.49 383	1.76 502	1.02 356	1.18 424	1.18 394	0.89 355	0.80 398	0.85 224	0.79 463	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.17 262	0.29 478	0.15 170
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.72 388	0.34 435	1.10 506	0.51 300	0.23 54	0.91 437	0.39 249	1.33 379	1.23 483	1.46 544	1.55 527	1.01 405	0.64 332	1.95 491	0.80 468	0.18 225	0.12 100	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.17 242

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 656	1.55 578	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 139	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 269

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 543	1.32 542	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 147	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 253	0.43 119	0.29 198	0.47 129	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 346	0.30 112	0.17 176	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.20 294	0.15 170

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.57 296	0.24 159	1.06 491	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.35 184	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	1.20 551	0.84 218	0.51 345	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

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

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

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

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

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

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

AAGNet	1.83 615	0.28 279	0.72 308	0.61 462	0.32 272	0.67 319	0.51 392	0.96 245	0.98 336	1.47 545	1.20 406	1.00 398	1.18 545	2.83 554	22.77 697	0.22 381	0.13 197	0.22 340	0.19 311	0.23 393	0.15 170

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 208	0.29 109	0.77 144	1.11 403	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 139	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 343	0.27 92	0.74 134	1.04 365	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 192	0.86 228	0.35 195	1.00 646	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 170	0.40 264	1.00 258	0.94 317	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 135	0.60 121	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 235	0.29 314	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 231	0.55 435	1.02 267	0.77 258	0.98 323	0.85 261	0.94 372	0.56 278	0.85 224	0.45 298	0.20 315	0.14 256	0.26 459	0.14 163	0.23 393	0.23 408

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.85 469	0.29 314	0.91 433	0.53 340	0.43 426	0.49 155	0.68 501	0.99 254	0.87 289	0.79 270	1.34 464	1.46 522	0.91 450	5.11 606	1.11 531	0.17 176	0.14 256	0.22 340	0.18 286	0.20 294	0.20 347

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 279	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 494	0.33 410	0.72 308	0.90 621	0.31 250	0.49 155	0.36 199	1.16 330	1.06 375	1.58 575	1.12 366	1.46 522	0.69 349	6.94 649	0.49 333	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.18 286	0.20 294	0.14 125

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

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

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

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

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

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

ROB_FTStereo_v2	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.12 317	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

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

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

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

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

GrayStereo	0.82 454	0.26 221	0.58 215	0.63 482	0.37 354	0.76 370	1.86 651	1.11 317	0.87 289	1.99 617	1.89 588	1.08 425	1.82 620	1.39 393	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.21 394	0.18 197	0.39 555

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 171	0.42 103	0.23 54	0.80 397	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 156	1.70 458	0.58 381	0.15 79	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.15 170

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 263	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.13 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 371	0.73 320	0.58 422	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 263	0.47 192	0.39 21	0.34 184	0.18 225	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.19 247	0.16 210
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.64 341	0.39 484	0.71 302	0.51 300	0.27 148	0.56 240	0.42 286	1.03 272	0.91 305	0.80 272	1.00 302	0.68 272	0.52 248	3.25 570	0.45 298	0.22 381	0.15 318	0.24 401	0.18 286	0.27 448	0.16 210

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

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

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

GMStereo	0.55 279	0.45 515	0.94 445	0.50 268	0.32 272	0.64 289	0.43 308	1.00 258	1.40 565	0.82 281	0.73 230	0.51 188	0.45 173	0.85 224	0.55 370	0.24 426	0.15 318	0.20 265	0.21 394	0.31 497	0.24 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 311	0.28 279	0.63 239	0.54 357	0.33 294	0.83 414	0.38 232	1.27 371	1.07 380	1.00 331	0.86 263	0.99 397	0.85 422	0.96 258	0.68 424	0.22 381	0.15 318	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.23 408

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

DIP-Stereo	0.62 322	0.30 336	0.83 388	0.48 235	0.36 334	0.95 454	0.33 160	2.37 635	0.67 221	1.25 459	1.00 302	0.68 272	0.51 241	0.91 241	0.61 396	0.18 225	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.19 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242

RAFT-Stereo	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 379	0.43 505	0.75 341	0.73 566	0.37 354	0.92 444	0.53 411	1.85 533	1.18 454	1.12 376	1.23 415	1.07 424	0.65 340	0.96 258	0.63 404	0.31 530	0.15 318	0.32 535	0.21 394	0.29 478	0.22 388
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.80 443	0.37 472	1.71 591	0.56 398	0.37 354	0.94 450	0.64 486	1.73 487	1.34 534	1.23 447	1.42 487	1.26 478	0.92 453	1.85 481	0.56 374	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.14 163	0.24 408	0.19 313

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 443	0.41 498	0.88 420	0.62 473	0.42 414	1.33 538	0.48 371	1.52 432	1.17 447	1.45 542	1.44 496	1.44 517	0.90 447	1.26 350	1.24 546	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.24 460	0.25 421	0.28 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 248	0.32 147	0.81 170	0.84 280	0.45 152	0.52 145	0.77 298	0.35 106	0.64 132	0.33 169	0.24 426	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

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

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

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

coex_refinement	0.80 443	0.28 279	0.73 320	0.70 546	0.51 483	0.95 454	0.60 472	1.78 510	1.23 483	1.36 515	1.37 473	1.82 583	0.81 402	1.32 367	1.13 534	0.26 477	0.17 389	0.19 212	0.20 348	0.24 408	0.25 435

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.87 478	0.29 314	0.53 159	0.53 340	0.30 222	1.15 507	0.55 435	3.57 662	1.28 508	1.53 559	1.74 568	1.68 564	0.93 462	1.49 415	0.77 455	0.22 381	0.17 389	0.19 212	0.18 286	0.20 294	0.19 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 497	0.36 465	1.01 471	0.62 473	0.42 414	0.99 470	0.47 358	1.90 548	1.32 527	0.99 326	1.39 482	1.10 438	0.86 430	5.58 622	0.79 463	0.23 408	0.17 389	0.28 490	0.27 504	0.26 434	0.21 368

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

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

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 315	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 550	0.27 253	0.95 449	0.53 340	0.42 414	0.70 339	0.72 513	0.95 237	1.32 527	0.98 323	1.48 511	1.78 579	0.87 435	9.65 682	0.87 486	0.21 350	0.18 414	0.30 514	0.24 460	0.19 247	0.16 210

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.65 349	0.34 435	0.72 308	0.56 398	0.27 148	0.78 382	0.42 286	1.59 452	0.86 284	1.30 483	1.25 421	0.87 343	0.84 419	0.84 218	0.54 365	0.35 563	0.19 432	0.26 459	0.21 394	0.28 467	0.42 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 358	0.33 410	1.23 526	0.51 300	0.33 294	0.86 427	0.68 501	1.10 311	0.97 331	0.84 286	1.08 342	1.25 474	0.94 467	1.01 282	0.74 441	0.19 273	0.19 432	0.24 401	0.24 460	0.27 448	0.23 408

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 357	0.23 54	0.48 138	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 132	0.42 270	0.17 176	0.20 452	0.23 381	0.19 311	0.21 339	0.17 242

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

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

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

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

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

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

UCFNet_RVC	0.69 375	0.35 455	0.49 119	0.64 491	0.39 387	0.85 426	0.58 458	1.75 495	1.14 422	0.97 318	1.19 401	1.17 453	0.93 462	0.99 276	0.62 399	0.28 507	0.20 452	0.34 554	0.31 554	0.32 506	0.27 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 329	0.33 410	0.57 208	0.61 462	0.40 398	0.80 397	0.58 458	1.61 459	0.89 296	0.90 298	1.24 417	0.88 347	0.73 364	0.72 166	0.88 487	0.29 518	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.24 408	0.27 470
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 589	0.28 279	0.68 273	0.54 357	0.28 175	1.16 509	0.44 322	2.19 616	1.29 513	1.09 360	1.36 471	1.22 463	0.85 422	1.79 474	15.70 689	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.20 348	0.22 365	0.23 408

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.34 87	0.28 279	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 98	0.38 14	0.32 151	0.25 454	0.22 498	0.20 265	0.22 423	0.25 421	0.22 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 436	0.41 498	0.94 445	0.60 447	0.43 426	1.30 533	0.43 308	1.40 398	0.91 305	1.20 432	1.15 383	1.43 512	0.64 332	2.18 514	0.89 490	0.28 507	0.22 498	0.26 459	0.23 446	0.31 497	0.33 525

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

CAS++	0.47 214	0.31 371	0.56 195	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 502	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 154	0.33 169	0.27 493	0.22 498	0.26 459	0.21 394	0.29 478	0.19 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 474	0.39 484	1.00 467	0.65 505	0.57 515	1.78 591	0.86 554	2.15 604	0.81 270	1.38 524	1.18 394	1.64 558	1.19 548	1.35 377	0.90 493	0.26 477	0.22 498	0.21 304	0.19 311	0.23 393	0.24 423

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 440	0.43 505	1.05 487	0.64 491	0.58 524	0.95 454	0.53 411	1.53 438	1.18 454	1.37 518	1.15 383	1.43 512	0.88 440	1.61 440	0.84 480	0.25 454	0.22 498	0.27 475	0.27 504	0.29 478	0.29 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 561	0.76 604	2.46 627	0.72 558	0.78 594	1.15 507	0.49 383	1.75 495	1.92 622	2.31 629	3.07 636	1.59 546	1.40 578	2.46 538	2.10 615	0.33 546	0.22 498	0.35 563	0.24 460	0.38 542	0.41 561

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UPFNet	0.80 443	0.32 387	0.90 430	0.59 435	0.74 579	1.26 527	0.80 537	1.52 432	1.10 401	1.30 483	1.12 366	1.30 489	0.84 419	1.67 451	1.09 525	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.23 446	0.25 421	0.18 269

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet_ROB	0.90 484	0.52 543	1.17 520	0.72 558	0.61 538	1.27 528	1.12 602	1.76 502	1.12 407	1.09 360	1.28 437	1.45 519	0.89 446	1.65 446	1.42 577	0.33 546	0.25 529	0.37 574	0.39 594	0.35 522	0.29 489

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.94 494	0.44 508	1.40 551	0.58 422	0.51 483	1.77 589	0.69 505	1.36 388	1.42 574	1.29 475	1.86 584	1.74 572	1.25 560	1.52 420	1.38 565	0.26 477	0.28 550	0.28 490	0.28 525	0.27 448	0.26 459

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

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

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

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

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

DeepPruner_ROB	0.74 411	0.48 526	0.87 411	0.57 416	0.44 435	0.79 388	0.54 417	1.73 487	0.96 324	1.38 524	1.27 431	1.24 470	0.73 364	1.43 402	0.73 440	0.34 556	0.28 550	0.27 475	0.26 492	0.31 497	0.31 512

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

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

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

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

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

coex-ft	8.13 680	2.13 674	98.04 717	0.67 523	0.53 498	1.71 580	1.56 635	1.65 468	11.11 684	18.17 701	3.75 646	3.88 654	7.61 684	2.98 561	6.49 660	0.30 523	0.30 566	0.32 535	0.31 554	0.66 622	0.50 594

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

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

DANet	1.08 535	0.61 578	1.32 542	0.85 607	0.72 571	1.37 543	0.51 392	1.54 441	1.15 434	1.78 597	1.54 525	2.01 605	1.11 529	2.90 557	2.00 611	0.33 546	0.30 566	0.40 588	0.30 546	0.44 570	0.45 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 619	0.57 562	2.18 619	0.63 482	0.40 398	2.80 646	1.57 638	2.39 637	5.88 678	2.36 634	3.57 644	3.72 653	2.97 657	4.74 598	1.76 599	0.34 556	0.30 566	0.32 535	0.29 537	0.48 587	0.37 546

XPNet_ROB	0.96 497	0.49 529	1.09 503	0.72 558	0.57 515	1.11 496	1.14 604	1.66 473	1.23 483	1.85 607	1.39 482	1.64 558	1.11 529	1.80 475	1.42 577	0.38 576	0.30 566	0.33 544	0.29 537	0.37 533	0.34 530

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.68 606	0.36 465	0.61 229	0.59 435	0.29 198	2.25 622	1.18 609	2.38 636	1.68 603	3.60 662	2.67 629	3.69 652	2.42 648	8.13 669	1.90 606	0.31 530	0.31 572	0.30 514	0.28 525	0.30 488	0.29 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 614	1.38 644	6.58 660	0.74 570	0.72 571	1.78 591	1.31 620	1.88 542	1.56 593	1.86 609	2.47 623	1.81 580	2.08 637	5.12 607	3.80 646	0.32 537	0.32 580	0.32 535	0.32 562	0.44 570	0.40 556

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.95 496	0.44 508	0.66 263	0.53 340	0.35 319	1.53 566	1.63 642	1.69 478	1.42 574	2.00 620	1.60 541	1.43 512	1.17 540	1.59 437	0.99 512	0.34 556	0.34 586	0.39 583	0.33 572	0.33 515	0.32 519
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 503	0.54 549	1.60 583	0.63 482	0.79 597	1.08 489	1.07 597	1.56 448	2.20 635	1.15 400	1.49 513	0.94 372	0.88 440	2.32 526	1.05 517	0.42 591	0.35 597	0.32 535	0.28 525	0.43 564	0.38 552

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

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

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

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

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

RP	1.09 538	0.50 536	1.12 510	0.90 621	1.04 631	1.11 496	0.84 546	1.80 519	1.62 596	1.55 568	2.00 597	1.90 591	1.78 615	1.84 478	1.25 547	0.52 617	0.36 602	0.48 607	0.36 587	0.45 574	0.43 572

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

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

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

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

Abc-Net	1.10 540	0.54 549	1.24 529	0.84 602	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 497	1.74 568	1.88 587	1.74 611	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 604	0.45 600	0.58 632	0.42 558	0.42 565
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 617	0.69 592	8.07 664	0.71 554	0.58 524	2.79 645	1.22 612	1.94 562	1.54 590	1.88 610	1.69 562	2.46 628	2.04 632	2.37 530	6.48 659	0.38 576	0.37 604	0.38 577	0.43 605	0.47 582	0.45 577

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

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

SGM-Forest	1.24 561	0.38 479	0.60 224	0.52 321	0.37 354	1.56 569	1.30 619	1.65 468	1.36 547	2.11 624	1.79 575	1.63 555	0.93 462	7.48 661	0.95 503	0.36 567	0.37 604	0.39 583	0.34 578	0.37 533	0.32 519
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 634	0.99 623	5.55 654	0.81 590	0.74 579	2.19 620	1.80 646	2.27 625	2.14 633	2.80 649	2.13 606	2.40 624	2.03 631	2.64 549	13.69 683	0.41 587	0.39 613	0.40 588	0.45 609	0.58 609	0.56 606

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.26 635	0.56 558	0.92 438	0.61 462	0.49 464	2.60 636	1.02 590	3.18 656	2.05 630	7.40 687	4.98 661	7.58 675	2.98 658	6.37 636	1.96 609	0.43 597	0.43 620	0.45 600	0.39 594	0.43 564	0.42 565
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.96 497	0.58 565	0.72 308	0.61 462	0.46 454	1.64 576	0.76 522	1.86 536	1.28 508	1.30 483	1.53 520	0.86 339	0.94 467	3.27 571	0.69 427	0.45 603	0.44 623	0.54 620	0.48 616	0.47 582	0.40 556

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 520	0.57 562	1.29 537	0.64 491	0.74 579	1.19 516	0.84 546	1.69 478	1.43 576	1.16 410	1.19 401	1.32 494	1.19 548	3.42 575	1.25 547	0.29 518	0.45 627	0.33 544	0.49 619	0.32 506	0.47 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 532	0.86 613	1.31 539	0.82 598	0.53 498	1.41 555	1.31 620	1.76 502	1.52 587	1.27 466	1.31 448	1.46 522	1.24 559	2.03 498	0.96 507	0.56 625	0.45 627	0.67 635	0.50 622	0.88 635	0.59 613
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FSD					0.50 471	0.54 218	0.58 458	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 248	0.57 104	0.55 370	0.51 616	0.47 632	0.50 610	0.49 619	0.50 591

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

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

FCDSN-DC	2.32 638	0.63 583	0.81 379	0.84 602	0.75 588	2.23 621	0.94 575	2.09 596	1.80 613	5.45 680	7.72 676	7.77 677	6.93 683	3.39 572	1.80 601	0.52 617	0.48 634	0.52 614	0.51 625	0.57 607	0.58 611
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 590	0.84 609	3.42 640	0.87 616	0.66 554	2.56 635	0.95 577	2.36 633	1.70 604	1.98 616	1.86 584	2.45 627	1.79 616	2.95 558	2.58 625	0.52 617	0.48 634	0.55 624	0.59 635	0.59 611	0.61 617

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.48 645	0.74 601	1.90 604	1.05 635	0.92 622	2.76 643	4.01 683	2.76 649	4.11 668	4.69 673	4.63 655	4.62 657	5.96 678	3.97 584	3.96 649	0.63 635	0.53 642	0.56 627	0.52 626	0.64 618	0.63 619
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 640	0.74 601	1.54 577	0.99 631	0.92 622	4.78 670	2.33 670	3.33 658	3.37 660	5.05 678	4.77 659	3.67 651	4.53 673	3.42 575	4.50 651	0.62 633	0.53 642	0.55 624	0.53 627	0.63 616	0.64 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 582	2.65 679	0.99 461	1.44 652	1.64 658	1.34 540	0.80 537	1.60 456	1.23 483	1.23 447	1.71 564	2.01 605	1.34 574	1.47 413	1.41 573	0.90 644	0.54 645	2.29 665	0.75 644	1.84 654	1.04 645

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.88 619	1.07 627	1.45 566	1.07 638	1.17 643	1.47 560	1.48 630	1.89 545	1.93 624	1.94 615	4.67 658	3.08 645	1.80 617	6.51 639	1.65 594	1.06 652	0.86 666	1.08 653	1.32 666	0.93 636	1.26 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 685	2.03 669	1.82 600	3.43 680	3.01 679	43.83 706	2.22 667	8.87 686	67.47 719	7.17 686	27.36 700	10.68 686	3.85 670	8.67 673	7.65 668	3.59 680	0.88 667	3.04 681	1.57 675	3.71 681	3.17 681

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

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

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

SPS-STEREO	1.67 604	1.04 626	1.23 526	1.21 643	1.13 641	1.82 596	1.11 600	2.16 607	1.52 587	3.07 657	2.32 613	2.82 638	1.80 617	4.11 586	2.04 612	1.03 650	0.99 671	0.97 646	0.94 656	1.03 643	1.02 643
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 647	1.40 647	1.73 594	1.39 649	1.17 643	3.93 662	1.94 656	4.11 668	3.88 666	2.92 651	5.50 662	4.18 655	3.00 659	7.63 663	3.71 645	1.13 655	1.00 672	1.17 654	1.13 665	1.18 647	1.09 649

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

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

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

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

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

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

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

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

UNDER WATER-64	5.27 671	2.32 675	8.78 668	3.93 686	3.54 685	7.61 677	3.03 680	5.84 679	14.19 686	4.04 666	4.04 649	9.39 681	6.26 679	5.93 630	8.48 671	3.60 681	1.51 681	3.13 682	1.88 677	4.29 687	3.61 685

KSHMR	8.75 681	2.06 672	2.11 614	3.53 682	3.11 680	4.13 666	2.69 674	5.60 677	61.37 718	3.00 654	55.83 716	4.98 667	2.45 649	4.49 592	2.61 628	3.46 679	1.55 682	3.14 683	1.94 679	3.72 682	3.18 682

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	5.01 669	3.14 682	4.91 650	4.55 689	3.94 687	5.20 674	4.41 684	4.40 670	4.13 669	4.95 676	6.08 664	4.74 659	5.37 674	9.40 679	10.67 679	4.65 689	4.15 690	3.97 688	3.34 688	4.09 685	4.08 689

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 690

Low-res two-view benchmark