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

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 219	0.33 149	0.18 64	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 191	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 122	0.22 165	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 239	0.24 108	0.11 9	0.43 152	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 162	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 470

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 162	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 515

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 137

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 204	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 182

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 194	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 201	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 261	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 485	0.12 334	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 249	0.23 81	0.11 9	0.62 426	0.24 288	0.79 413	0.64 419	0.44 295	0.52 365	0.28 214	0.26 239	0.50 305	0.24 202	0.11 326	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 270	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 122	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 492

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 145	0.38 204	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 431

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 545	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 219	0.34 163	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 537

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 574	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 145	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 575	0.10 103	0.23 456

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 145	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 137

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 152	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 145	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 295	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 182

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 225	0.21 145	0.32 135	0.20 121	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 355	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 301	0.30 233	0.41 401	0.81 414	0.51 441	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.09 77

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 281	0.25 310	0.52 206	0.54 317	0.28 209	0.32 214	0.29 225	0.23 188	0.59 341	0.55 456	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.08 49

xyz-stereo	3.02 673	0.29 175	30.64 716	0.23 81	0.12 21	15.52 693	0.24 288	0.51 190	0.47 251	0.59 470	7.99 686	0.64 448	0.47 466	1.39 480	0.50 435	0.09 140	0.07 75	0.34 614	0.07 103	0.13 188	0.08 49

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 170	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 238	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 111

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 626	1.82 353	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 269	0.14 4	0.11 326	0.09 268	0.08 59	0.05 1	0.76 641	0.18 367

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 152	0.24 288	0.40 68	0.56 336	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 204	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 403	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 111

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 638	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 484	0.55 637	0.06 24	0.11 292	0.13 367	0.25 445	0.49 610

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.24 288	0.40 68	0.50 272	0.35 241	0.35 237	0.47 355	0.25 219	0.35 170	0.20 121	0.08 65	0.29 602	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 137

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 289	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.30 113	0.21 141	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 540	1.76 307	0.26 175	0.12 21	0.52 272	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 225	0.22 162	0.30 113	0.20 121	0.09 140	0.17 512	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 137

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 149	0.24 202	0.09 140	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.09 77

TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 298	0.23 81	0.12 21	0.54 289	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 306	0.51 350	0.26 190	0.22 162	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 137

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 239	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 145	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 537

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 163	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 219	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 182

PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 283	0.28 230	0.13 48	0.44 163	0.14 21	0.64 290	0.51 279	0.22 114	0.28 164	0.36 264	0.22 162	0.65 370	0.27 238	0.07 26	0.14 446	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 182

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 137

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

252Zero-FE	0.62 481	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 687	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 404	0.09 140	0.12 403	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 182

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 281	0.29 263	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 182

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 504	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 277	0.44 244	0.23 176	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 188	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 229	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 223	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 183	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.26 466	0.18 367

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 241	0.23 81	0.13 48	0.54 289	0.20 133	0.48 164	0.49 261	0.25 168	0.28 164	0.37 268	0.24 204	0.38 204	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 298	0.34 400	0.13 48	0.51 253	0.17 75	0.43 98	0.50 272	0.37 251	0.49 337	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

csc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

cscssc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

111	0.48 350	1.09 601	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.59 374	0.26 333	0.83 435	0.78 550	0.48 335	0.52 365	0.56 406	0.38 368	0.49 298	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 562

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 304	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.11 326	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
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
LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 359	0.25 47	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

Lsterematch	0.39 244	0.69 459	1.65 260	0.28 230	0.14 68	0.50 242	0.21 175	0.47 150	0.58 351	0.43 288	0.59 428	0.44 326	0.37 359	0.44 244	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 137

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 229	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 298	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 605	0.08 37	0.09 77

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 218	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 294

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 204	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 111

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 149	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 135	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 194	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 111

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 191	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 260	0.60 477	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.20 403

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 276	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 350	0.25 175	0.18 94	0.31 122	0.20 121	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.08 142	0.47 610	0.08 49

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 260	0.35 170	0.27 238	0.09 140	0.39 629	0.08 59	0.15 420	0.25 445	0.45 602

ACVNet-DCA	0.42 279	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

xx1	0.46 328	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.46 347	0.36 346	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

1test111	0.44 297	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.96 431	0.30 283	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

cc1	0.47 344	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.40 592

tt1	0.44 297	0.64 436	1.83 356	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	0.88 582	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 339	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.36 570

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 355	0.23 254	0.78 398	0.62 399	0.40 269	0.44 289	0.28 214	0.35 339	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

DCANet-4	0.40 252	0.27 133	2.21 477	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.47 307	0.28 214	0.37 359	0.37 194	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

ADStereo(finetuned)	0.45 316	0.77 494	2.12 458	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.76 576	0.37 194	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

DCANet	0.42 279	0.77 494	1.95 413	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.41 401	0.36 183	0.39 370	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 338	0.25 310	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 204	0.39 212	0.23 176	0.43 626	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

HITNet	0.46 328	0.92 547	2.09 449	0.33 367	0.14 68	0.55 304	0.22 215	0.83 435	0.56 336	0.51 367	0.49 337	0.48 366	0.37 359	0.48 288	0.54 454	0.09 140	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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	0.48 350	0.89 540	1.85 361	0.29 264	0.14 68	0.59 374	0.23 254	0.72 334	0.59 359	0.66 528	0.66 497	0.55 393	0.36 346	1.03 441	0.49 430	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 137

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 256	0.25 132	0.15 97	0.46 191	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 188	0.30 113	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 586

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 229	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 326

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.08 37	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 188	0.43 235	0.53 448	0.09 140	0.09 268	0.08 59	0.10 226	0.12 154	0.11 137

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 149	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 163	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 152	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 340	0.07 26	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.24 431	0.10 111

MM-Stereo_test2	0.38 229	0.28 162	2.46 529	0.43 519	0.15 97	0.50 242	0.25 310	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 162	0.34 163	0.29 263	0.08 65	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.36 558	0.22 431

HART	0.38 229	0.53 380	1.66 266	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 365	0.38 276	0.16 61	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.68 657	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 416

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 239	0.38 204	0.37 352	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.06 1

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 288	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 244	0.70 502	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.28 483	0.20 403
1: 1. 1
fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 244	0.20 121	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 194	0.19 89	0.09 140	0.31 607	0.07 1	0.10 226	0.07 5	0.07 12

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 310	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 347	0.22 162	0.30 113	0.25 216	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.16 441	0.31 509	0.08 49

SMFormer	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.15 240	0.16 326

tta	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.11 137

qqq1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

fff1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 338	0.23 254	0.79 413	0.47 251	0.38 261	0.37 245	0.40 291	0.25 219	0.47 281	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.13 367	0.19 350	0.27 500

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 230	0.31 312	0.15 97	0.61 406	0.19 106	0.60 270	0.54 317	0.28 209	0.29 172	0.40 291	0.33 328	0.50 305	0.27 238	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.19 350	0.08 49

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 201	0.25 310	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 244	0.19 89	0.08 65	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.12 182

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 223	0.31 312	0.15 97	0.53 281	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 260	0.42 231	0.19 89	0.09 140	0.13 427	0.09 156	0.16 441	0.20 366	0.13 225

qqq	0.38 229	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 171	0.26 333	0.76 372	0.52 287	0.39 267	0.41 272	0.46 347	0.36 346	0.96 431	0.30 283	0.11 326	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 236	0.25 132	0.15 97	0.52 272	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 282	0.32 214	0.30 233	0.25 219	0.34 163	0.23 176	0.11 326	0.09 268	0.71 647	0.36 602	0.12 154	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 272	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 251	0.43 278	0.41 297	0.23 188	0.36 183	0.26 228	0.09 140	0.15 474	0.12 356	0.11 294	0.41 591	0.37 577

AFF-stereo	0.44 297	0.96 565	1.78 320	0.31 312	0.15 97	0.50 242	0.21 175	0.64 290	0.63 411	0.47 317	0.64 486	0.49 368	0.34 337	0.46 269	0.31 295	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.37 566	0.10 111

BEATNet_4x	0.47 344	0.73 477	1.91 394	0.33 367	0.15 97	0.56 320	0.25 310	0.85 455	0.58 351	0.54 400	0.51 350	0.57 413	0.42 419	0.57 331	0.61 480	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.20 366	0.16 326

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

Zero-FE251	0.56 442	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 684	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 564	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 225

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 152	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 163	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 239	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 225	0.20 132	0.58 335	0.18 64	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.26 466	0.17 347

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 338	0.18 95	0.57 243	0.49 261	0.37 251	0.44 289	0.38 276	0.24 204	0.46 269	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.43 599	0.36 570

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 212	0.21 175	0.67 309	0.48 254	0.40 269	0.34 232	0.32 242	0.33 328	0.42 231	0.27 238	0.11 326	0.12 403	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.14 252

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.18 474	0.16 277	0.22 431

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

rrr	0.46 328	0.34 241	3.08 621	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.28 378	1.09 618	0.51 279	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.29 556	0.16 277	0.25 482

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.55 327	0.19 89	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.54 323	0.19 89	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182
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
NF-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.44 528	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.45 491	0.79 524	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.16 326

OCTAStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.80 525	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

NRIStereo	0.46 328	0.25 103	1.77 316	0.47 550	0.16 127	0.95 595	0.74 618	0.51 190	0.56 336	0.48 335	0.39 265	0.59 423	0.29 295	0.77 407	0.32 308	0.11 326	0.13 427	0.11 292	0.09 187	0.21 382	0.24 470

THIR-Stereo	0.86 585	0.62 421	2.13 460	0.25 132	0.16 127	0.58 355	2.74 683	0.59 258	0.51 279	0.62 500	1.62 636	0.97 593	1.80 657	1.69 531	2.25 639	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.11 137

DRaft	0.62 481	0.38 275	1.76 307	0.24 108	0.16 127	0.64 458	0.66 601	0.53 215	0.53 304	0.67 532	0.99 593	0.38 276	1.00 610	1.44 486	2.10 634	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.14 395	0.18 329	0.21 416

RE-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

TVStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

iRAFT	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

RAFT-IKP	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.16 127	0.60 386	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.50 305	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 292	0.24 108	0.16 127	0.54 289	0.15 39	0.40 68	0.55 324	0.37 251	0.51 350	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 566	0.08 37	0.06 1
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
TestStereo	0.45 316	0.54 388	2.11 454	0.29 264	0.16 127	0.43 152	0.24 288	0.54 227	0.45 221	0.37 251	0.46 301	0.34 255	0.27 260	1.98 585	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.14 217	0.08 49

test_xeample3	0.46 328	0.34 241	2.99 615	0.37 459	0.16 127	0.49 229	0.33 455	1.06 612	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.49 298	0.56 464	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.40 612	0.17 301	0.26 492

ARAFT	0.60 468	1.23 623	3.10 624	0.28 230	0.16 127	0.64 458	0.36 475	0.90 497	0.67 457	0.61 489	0.49 337	0.55 393	0.31 315	1.24 468	0.32 308	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.37 566	0.21 416

GMStereo	0.38 229	0.99 582	1.91 394	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 399	0.38 261	0.34 232	0.25 175	0.25 219	0.39 212	0.29 263	0.14 463	0.08 180	0.10 216	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 287	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 298	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 550	0.08 37	0.27 500

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 162	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.45 620	0.08 37	0.27 500

Hybrid-DGEV-03	0.45 316	0.88 536	1.75 298	0.29 264	0.17 158	0.58 355	0.24 288	0.65 297	0.48 254	0.59 470	1.01 596	0.39 282	0.28 277	0.41 223	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.34 539	0.24 470

Hybrid-DGEV-2	0.51 396	0.84 521	1.75 298	0.32 341	0.17 158	0.73 523	0.18 95	0.83 435	0.69 468	0.52 376	0.38 256	0.53 382	0.42 419	0.99 434	0.92 535	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.25 445	0.23 456

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 252

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.17 301	0.12 182

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 171	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 249	0.15 483	0.12 403	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 281	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 242	0.17 70	0.33 149	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.13 188	0.06 1

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 304	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 359	0.34 328	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.11 137

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

test_sample2	0.41 260	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 253	0.27 358	0.81 421	0.55 324	0.44 295	0.45 293	0.46 347	0.38 368	1.51 502	0.30 283	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.14 252

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 398	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 149	0.18 64	0.15 483	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

H2IRNET	0.40 252	0.61 415	1.90 388	0.29 264	0.17 158	0.54 289	0.18 95	0.52 206	0.50 272	0.27 202	0.56 411	0.47 355	0.35 339	0.46 269	0.33 321	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.32 518	0.12 182

mmm	0.38 229	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 229	0.26 333	0.78 398	0.52 287	0.50 354	0.57 419	0.41 297	0.37 359	0.71 392	0.31 295	0.11 326	0.13 427	0.14 454	0.13 367	0.15 240	0.14 252

1111x	0.74 550	0.21 33	1.93 400	0.31 312	0.17 158	0.63 444	0.32 446	1.03 606	0.74 517	0.52 376	0.62 456	0.57 413	0.47 466	2.38 620	4.25 673	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.12 334	0.12 154	0.14 252

Any-RAFT	0.38 229	0.25 103	1.89 383	0.27 199	0.17 158	0.68 496	0.21 175	0.78 398	0.53 304	0.43 288	0.43 278	0.54 390	0.30 305	0.41 223	0.20 121	0.10 246	0.12 403	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

CASS	0.39 244	0.30 192	1.61 256	0.32 341	0.17 158	0.53 281	0.24 288	0.70 325	0.49 261	0.59 470	0.54 389	0.40 291	0.40 390	0.41 223	0.30 283	0.17 519	0.10 317	0.14 454	0.11 294	0.18 329	0.17 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 201	0.24 288	0.75 360	0.54 317	0.40 269	0.40 268	0.42 311	0.34 337	0.45 260	0.32 308	0.11 326	0.14 446	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

dd	0.42 279	0.96 565	1.77 316	0.31 312	0.17 158	0.57 338	0.26 333	0.49 171	0.68 459	0.41 277	0.40 268	0.34 255	0.27 260	0.45 260	0.40 378	0.17 519	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.21 382	0.12 182

PSM-softLoss	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KMStereo	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

PSM-adaLoss	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.60 386	0.29 402	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo_v2	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.26 333	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.49 298	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

HUI-Stereo	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.45 260	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

DEmStereo	0.68 517	0.31 206	2.25 489	0.42 515	0.17 158	0.66 478	0.89 632	0.51 190	0.59 359	0.60 480	1.01 596	0.45 335	1.26 628	1.54 506	2.26 640	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.11 137

DeepStereo_RVC	0.44 297	0.28 162	1.92 397	0.49 560	0.17 158	0.60 386	0.59 584	0.50 180	0.52 287	0.49 347	0.45 293	0.39 282	0.86 593	0.45 260	0.33 321	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

iGMRVC	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.55 327	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

CRE-IMP	0.41 260	0.22 50	1.76 307	0.48 558	0.17 158	0.79 556	0.69 610	0.52 206	0.52 287	0.47 317	0.42 276	0.45 335	0.26 239	0.41 223	0.31 295	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.23 456

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 272	0.21 94	0.24 115	0.55 393	0.22 162	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
cross-raft	0.40 252	0.27 133	2.22 481	0.30 285	0.17 158	0.49 229	0.35 468	0.71 328	0.39 148	0.43 288	0.45 293	0.64 448	0.25 219	0.32 135	0.25 216	0.08 65	0.08 180	0.09 156	0.23 526	0.11 137	0.14 252

test_xeample	0.72 538	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 374	0.28 378	1.01 596	0.70 478	0.55 418	0.67 500	0.44 326	0.39 382	1.88 575	5.17 678	0.12 387	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.15 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 279	0.86 529	1.78 320	0.28 230	0.17 158	0.52 272	0.20 133	0.62 279	0.61 381	0.50 354	0.61 451	0.39 282	0.32 323	0.35 170	0.30 283	0.07 26	0.10 317	0.09 156	0.09 187	0.35 551	0.10 111

FENet	0.44 297	0.30 192	2.42 520	0.32 341	0.17 158	0.58 355	0.22 215	0.77 383	0.59 359	0.47 317	0.42 276	0.55 393	0.38 368	0.49 298	0.47 419	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.16 326

iResNet	0.51 396	0.76 485	2.59 560	0.41 504	0.17 158	0.64 458	0.27 358	0.82 429	0.70 478	0.57 438	0.64 486	0.43 315	0.36 346	0.70 390	0.52 444	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 225

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 152	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 145	0.37 194	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 604

IGEV_i1	0.44 297	0.26 121	2.01 431	0.33 367	0.18 205	0.58 355	0.27 358	0.84 447	0.49 261	0.45 306	0.47 307	0.55 393	0.33 328	0.65 370	0.36 345	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.19 494	0.17 301	0.28 508

IGEV-FE	0.53 416	0.34 241	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.70 494	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 523	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 420	0.22 162	0.33 149	0.95 540	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.13 188	0.15 294

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 229	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 395	0.36 345	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 111

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 269	0.21 141	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.47 606

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 310	0.51 190	0.61 381	0.25 168	0.28 164	0.32 242	0.25 219	0.39 212	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.14 217	0.13 225

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 230	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 410	0.64 290	0.62 399	0.30 220	0.33 224	0.37 268	0.29 295	0.41 223	0.28 249	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.15 420	0.15 240	0.14 252

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 378	0.59 258	0.62 399	0.27 202	0.31 204	0.35 259	0.27 260	0.43 235	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.12 182

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 317	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 239	0.37 194	0.24 202	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.12 154	0.10 111

model_zeroshot	0.44 297	0.68 455	1.97 427	0.28 230	0.18 205	0.69 502	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 610	0.34 232	0.42 311	0.20 132	0.69 385	0.24 202	0.10 246	0.22 563	0.10 216	0.22 523	0.12 154	0.10 111

ITSA-stereo	0.48 350	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 386	0.29 402	0.94 535	0.80 558	0.50 354	0.49 337	0.53 382	0.59 521	1.25 469	0.64 489	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.23 456

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 241	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.12 154	0.08 49

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

test_sample6	0.52 410	0.44 329	1.81 347	0.33 367	0.18 205	0.55 304	0.27 358	0.94 535	0.66 448	0.54 400	0.62 456	0.47 355	0.36 346	1.97 584	0.38 359	0.14 463	0.10 317	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.16 326

test_sample5	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.53 387	0.59 428	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_sample1	0.40 252	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 212	0.23 254	0.78 398	0.49 261	0.44 295	0.44 289	0.45 335	0.41 401	1.39 480	0.33 321	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.13 225

DualNet	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.54 400	0.62 456	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

IGEV_Zeroshot_test	0.53 416	0.33 223	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.71 499	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

ToySt	0.44 297	0.61 415	1.89 383	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.35 468	0.67 309	0.53 304	0.39 267	0.50 345	0.59 423	0.43 430	0.51 309	0.49 430	0.10 246	0.12 403	0.13 417	0.16 441	0.24 431	0.19 384

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 298	0.24 108	0.18 205	0.45 171	0.24 288	0.57 243	0.38 135	0.41 277	0.39 265	0.55 393	0.25 219	0.38 204	0.23 176	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.07 103	0.13 188	0.12 182

DisPM	0.43 288	0.33 223	1.78 320	0.57 598	0.18 205	0.59 374	0.63 598	0.53 215	0.61 381	0.60 480	0.53 377	0.38 276	0.26 239	0.75 399	0.29 263	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.14 252

MIPNet	0.83 581	0.81 511	2.40 517	0.61 610	0.18 205	1.48 635	1.39 664	1.60 652	0.74 517	1.94 656	0.85 567	0.73 506	1.68 652	0.87 425	0.31 295	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.32 581	0.25 445	0.12 182

IPLGR	0.54 422	0.56 399	2.68 571	0.36 435	0.18 205	0.62 426	0.54 567	1.02 599	0.64 419	0.73 558	0.46 301	0.47 355	0.45 442	1.12 453	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.19 350	0.12 182

PFNet+	0.45 316	0.37 263	1.86 369	0.46 545	0.18 205	0.58 355	0.77 622	0.52 206	0.64 419	0.56 427	0.48 320	0.39 282	0.26 239	0.93 427	0.32 308	0.13 419	0.09 268	0.14 454	0.13 367	0.12 154	0.15 294

GES	0.44 297	0.28 162	1.88 376	0.30 285	0.18 205	0.61 406	0.30 410	0.88 485	0.46 232	0.47 317	0.52 365	0.39 282	0.42 419	0.58 335	0.67 495	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.15 240	0.17 347

222	0.78 565	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 426	0.24 288	1.02 599	0.70 478	0.58 456	0.66 497	0.46 347	0.42 419	1.80 554	6.53 685	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.17 347

xxxx	0.70 526	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 444	0.24 288	1.02 599	0.69 468	0.50 354	0.62 456	0.58 420	0.38 368	1.47 499	5.21 679	0.13 419	0.12 403	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.15 294

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 236	0.27 199	0.18 205	0.63 444	0.17 75	0.92 518	0.53 304	0.49 347	0.48 320	0.30 233	0.30 305	0.39 212	0.30 283	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.12 182
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	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-IGEV-i16pc	0.75 553	0.29 175	5.48 670	0.32 341	0.19 241	1.18 627	0.62 595	0.86 465	0.74 517	0.37 251	0.51 350	0.53 382	0.29 295	2.10 602	0.35 340	0.22 577	0.23 571	0.12 356	0.16 441	0.22 399	0.19 384

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 272	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 149	0.19 89	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 546

rvit_0105_3	0.39 244	0.47 351	1.46 223	0.33 367	0.19 241	0.45 171	0.35 468	0.69 317	0.65 433	0.37 251	0.37 245	0.40 291	0.31 315	0.44 244	0.30 283	0.18 531	0.17 512	0.17 525	0.18 474	0.15 240	0.15 294

UGAM	0.58 454	0.47 351	2.21 477	0.30 285	0.19 241	0.53 281	0.34 460	0.59 258	0.63 411	0.44 295	0.73 537	0.78 530	0.37 359	2.58 641	0.39 370	0.10 246	0.08 180	0.17 525	0.14 395	0.42 597	0.17 347

test_sample4	0.50 379	0.42 313	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.56 320	0.26 333	0.93 526	0.65 433	0.54 400	0.54 389	0.45 335	0.36 346	1.79 550	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_sample3	0.50 379	0.41 305	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.57 338	0.25 310	0.92 518	0.64 419	0.52 376	0.49 337	0.47 355	0.35 339	1.79 550	0.37 352	0.13 419	0.10 317	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.16 326

GMStereo_Zeroshot	0.41 260	0.36 260	1.54 243	0.41 504	0.19 241	0.52 272	0.19 106	0.59 258	0.52 287	0.57 438	0.59 428	0.63 439	0.29 295	0.58 335	0.33 321	0.15 483	0.09 268	0.16 504	0.09 187	0.24 431	0.12 182

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 466	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 219	0.45 260	0.28 249	0.11 326	0.08 180	0.13 417	0.09 187	0.42 597	0.12 182

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 320	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 204	0.19 89	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.35 562

UDGNet	0.44 297	1.02 592	1.74 292	0.35 416	0.19 241	0.58 355	0.23 254	0.49 171	0.66 448	0.41 277	0.38 256	0.34 255	0.29 295	0.53 319	0.30 283	0.24 590	0.10 317	0.37 621	0.19 494	0.27 477	0.15 294

dad	0.51 396	1.01 588	1.74 292	0.29 264	0.19 241	0.60 386	0.26 333	0.52 206	0.75 531	0.63 509	0.63 470	0.63 439	0.33 328	0.85 420	0.47 419	0.27 604	0.15 474	0.40 624	0.18 474	0.22 399	0.14 252

Pruner-Stereo	0.51 396	0.27 133	1.78 320	1.79 667	0.19 241	0.62 426	0.45 536	0.57 243	0.60 364	0.61 489	0.48 320	0.41 297	0.24 204	0.46 269	1.00 551	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.12 154	0.13 225

RAFT	0.45 316	0.92 547	1.59 250	0.34 400	0.19 241	0.46 191	0.35 468	0.65 297	0.49 261	0.49 347	0.49 337	0.70 494	0.40 390	0.47 281	0.32 308	0.11 326	0.16 492	0.14 454	0.13 367	0.51 618	0.13 225

CFNet_pseudo	0.45 316	0.46 341	2.23 485	0.25 132	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.10 317	0.15 485	0.10 226	0.17 301	0.14 252

HSM-Net_RVC	0.67 510	0.34 241	2.23 485	0.26 175	0.19 241	0.67 484	0.29 402	1.26 635	0.69 468	0.72 554	0.70 526	0.78 530	0.42 419	3.77 673	0.41 386	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.11 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 316	0.46 341	2.22 481	0.26 175	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.09 268	0.16 504	0.10 226	0.17 301	0.14 252

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 593	0.20 257	0.52 272	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 315	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.14 446	0.08 59	0.28 550	0.14 217	0.20 403

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 122	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.14 463	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.10 111

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 233	0.24 108	0.20 257	0.47 201	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 75	0.07 1	0.12 334	0.10 103	0.07 12

test_sample7	0.47 344	0.33 223	1.49 233	0.34 400	0.20 257	0.51 253	0.30 410	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.17 519	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.18 367

PCWNet_CMD	0.46 328	0.45 338	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.57 512	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.18 329	0.14 252

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 292	0.32 341	0.20 257	0.48 212	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 484	0.45 442	0.39 212	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.08 142	0.13 188	0.16 326

GwcNet-ADL	0.50 379	0.74 481	2.90 606	0.31 312	0.20 257	0.58 355	0.29 402	0.87 476	0.64 419	0.47 317	0.47 307	0.56 406	0.33 328	0.46 269	0.46 410	0.13 419	0.12 403	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 416

GANet-ADL	0.44 297	0.41 305	2.31 498	0.33 367	0.20 257	0.57 338	0.25 310	0.75 360	0.54 317	0.42 282	0.59 428	0.56 406	0.30 305	0.40 218	0.38 359	0.14 463	0.11 370	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 347

MSMDNet	0.46 328	0.44 329	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.56 506	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.13 417	0.10 226	0.18 329	0.15 294

AdaStereo	0.44 297	0.38 275	1.79 340	0.34 400	0.20 257	0.57 338	0.28 378	0.92 518	0.69 468	0.52 376	0.55 399	0.61 433	0.33 328	0.48 288	0.39 370	0.17 519	0.08 180	0.17 525	0.11 294	0.18 329	0.12 182
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.
CBMV	0.71 535	0.76 485	2.64 566	0.33 367	0.20 257	0.78 552	0.79 623	0.98 567	0.78 550	0.85 594	0.71 530	0.86 565	1.10 620	1.46 492	0.62 482	0.18 531	0.20 548	0.21 569	0.19 494	0.25 445	0.33 555
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 585	0.33 223	6.08 673	0.32 341	0.21 271	1.08 617	0.68 607	1.06 612	0.92 593	0.43 288	0.76 546	0.66 460	0.46 457	2.31 613	0.50 435	0.23 581	0.25 588	0.14 454	0.19 494	0.26 466	0.24 470

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 259	0.23 188	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 191	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 170	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.10 111

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 600	0.21 271	0.50 242	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 305	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.12 403	0.08 59	0.29 556	0.15 240	0.21 416

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 152	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 170	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 171	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 135	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

HI	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

CoSv	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 358	0.55 231	0.48 254	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 239	0.32 135	0.25 216	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.11 294	0.13 188	0.14 252

ffm	0.47 344	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

ff1	0.73 547	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

mmx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

xxx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

MIM_Stereo	0.41 260	0.60 410	1.88 376	0.31 312	0.21 271	0.50 242	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 288	0.53 377	0.43 315	0.27 260	0.51 309	0.28 249	0.08 65	0.14 446	0.11 292	0.10 226	0.26 466	0.26 492

BUS	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 590	0.23 254	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.66 460	0.30 305	0.43 235	0.32 308	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BSDual-CNN	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

test_4	0.40 252	0.37 263	2.01 431	0.29 264	0.21 271	0.50 242	0.28 378	0.47 150	0.39 148	0.42 282	0.76 546	0.38 276	0.22 162	0.52 313	0.33 321	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.15 420	0.28 483	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 422	1.01 588	2.08 448	0.27 199	0.21 271	0.49 229	0.28 378	0.73 346	0.58 351	0.40 269	0.61 451	0.62 437	0.46 457	1.78 546	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.39 583	0.12 182

psmg	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 535	0.36 475	0.90 497	0.61 381	0.59 470	0.59 428	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.13 188	0.11 137

IPLG	0.69 522	0.84 521	2.43 524	0.35 416	0.21 271	1.65 645	0.61 590	1.36 640	0.58 351	1.39 645	0.51 350	0.37 268	0.87 594	1.41 484	0.36 345	0.09 140	0.07 75	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.11 137

AACVNet	0.54 422	0.78 502	1.73 287	0.36 435	0.21 271	0.57 338	0.25 310	0.71 328	0.51 279	0.55 418	0.59 428	0.64 448	0.41 401	2.13 604	0.41 386	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.11 294	0.33 527	0.15 294

PSMNet-ADL	0.51 396	0.38 275	1.65 260	0.35 416	0.21 271	0.67 484	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.42 282	0.52 365	0.70 494	0.45 442	1.91 578	0.57 468	0.15 483	0.13 427	0.11 292	0.13 367	0.15 240	0.20 403

FTStereo	0.76 557	0.18 6	2.35 507	0.71 619	0.21 271	0.73 523	1.79 672	0.57 243	0.53 304	1.07 616	1.63 637	1.29 632	2.13 661	0.75 399	0.29 263	0.19 546	0.08 180	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.40 592

KYRaft	0.48 350	0.29 175	1.75 298	0.33 367	0.21 271	0.75 535	0.44 528	0.58 249	0.57 340	0.64 519	0.93 583	0.53 382	0.72 565	0.60 348	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.12 154	0.54 615

IRAFT_RVC	0.54 422	0.53 380	1.78 320	0.46 545	0.21 271	0.58 355	0.43 517	0.65 297	0.66 448	0.54 400	0.50 345	0.49 368	0.51 487	1.58 516	1.01 555	0.11 326	0.25 588	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.13 225

LMCR-Stereo	0.52 410	0.71 466	2.39 514	0.40 497	0.21 271	0.74 529	0.31 423	1.02 599	0.64 419	0.61 489	0.63 470	0.39 282	0.51 487	0.62 354	0.42 389	0.19 546	0.09 268	0.12 356	0.09 187	0.23 414	0.12 182

ACVNet	0.45 316	0.44 329	1.79 340	0.28 230	0.21 271	0.59 374	0.36 475	0.66 300	0.68 459	0.45 306	0.59 428	0.69 484	0.40 390	0.44 244	0.55 456	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.34 539	0.10 111

CCAANet	0.40 252	0.33 223	1.65 260	0.26 175	0.21 271	0.53 281	0.26 333	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 456	0.56 406	0.35 339	0.86 421	0.41 386	0.12 387	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.10 111

StereoDRNet-Refined	0.50 379	0.41 305	1.50 236	0.33 367	0.21 271	0.68 496	0.26 333	0.81 421	0.68 459	0.67 532	0.68 507	0.73 506	0.42 419	1.10 447	0.59 475	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.14 395	0.25 445	0.21 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 379	1.15 613	1.73 287	0.31 312	0.21 271	0.58 355	0.22 215	0.95 549	0.82 566	0.58 456	0.62 456	0.57 413	0.39 382	0.84 418	0.40 378	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 225

G2L-ROB	0.51 396	0.95 562	1.96 422	0.29 264	0.22 301	0.59 374	0.28 378	0.76 372	0.57 340	0.55 418	0.45 293	0.70 494	0.32 323	1.38 479	0.47 419	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 225

SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 359	0.19 89	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.34 539	0.29 515

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 427	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

DCVSM-stereo	0.49 368	0.29 175	2.49 538	0.29 264	0.22 301	0.53 281	0.52 559	0.58 249	0.49 261	0.69 540	0.46 301	0.79 535	0.48 475	0.53 319	0.42 389	0.13 419	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.20 366	0.20 403

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 201	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 162	0.32 135	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

DualNet (step1)	0.59 462	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.61 639	0.14 446	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample9	0.94 597	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample8	1.12 614	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.95 549	0.61 381	1.18 631	0.56 411	2.53 660	1.31 632	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 379	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 191	0.20 133	1.10 619	1.34 635	3.16 679	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 113	0.22 165	0.10 246	0.09 268	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

CFNet_ucs	0.48 350	0.50 368	2.32 499	0.26 175	0.22 301	0.57 338	0.22 215	0.85 455	0.65 433	0.53 387	0.64 486	0.68 477	0.44 438	0.54 323	0.31 295	0.13 419	0.12 403	0.16 504	0.11 294	0.19 350	0.17 347

gwcnet-sp	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

scenet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

ssnet_v2	0.55 434	0.60 410	1.86 369	0.32 341	0.22 301	0.72 516	0.44 528	0.94 535	0.74 517	0.63 509	0.54 389	0.81 542	0.47 466	0.77 407	0.70 502	0.16 504	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.30 501	0.30 528

ssnet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

LCNet	0.54 422	0.37 263	1.78 320	0.92 637	0.22 301	0.96 596	0.30 410	0.59 258	0.58 351	0.51 367	0.55 399	0.41 297	0.76 576	0.84 418	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.18 474	0.98 653	0.39 586

ICVP	0.46 328	0.29 175	2.41 518	0.33 367	0.22 301	0.59 374	0.55 571	0.75 360	0.50 272	0.44 295	0.60 444	0.49 368	0.35 339	0.53 319	0.37 352	0.16 504	0.16 492	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.15 294
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 510	0.80 506	1.90 388	0.28 230	0.22 301	0.69 502	0.36 475	0.85 455	0.65 433	0.56 427	0.84 563	1.03 605	0.95 608	2.32 615	0.55 456	0.23 581	0.14 446	0.41 625	0.13 367	0.24 431	0.17 347

iResNetv2_ROB	0.59 462	1.43 641	2.96 610	0.40 497	0.22 301	0.58 355	0.28 378	0.91 509	0.73 513	0.57 438	0.63 470	0.60 430	0.41 401	0.74 398	0.35 340	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.07 103	0.43 599	0.17 347

CBMV_ROB	0.76 557	0.42 313	2.68 571	0.33 367	0.22 301	0.74 529	0.47 547	0.96 554	0.76 541	1.04 615	0.96 588	0.88 571	0.93 602	2.06 594	1.19 582	0.22 577	0.24 575	0.27 595	0.25 534	0.25 445	0.28 508

DN-CSS_ROB	0.48 350	1.23 623	1.99 428	0.39 486	0.22 301	0.56 320	0.19 106	0.75 360	0.61 381	0.45 306	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.70 390	0.32 308	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.36 558	0.12 182

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 171	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 145	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 268	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 171	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 252

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 223	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 239	0.57 331	0.19 89	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

MyStereo06	0.54 422	0.41 305	2.68 571	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.81 421	0.44 206	0.84 590	0.52 365	0.78 530	0.58 518	0.48 288	1.10 567	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

MyStereo05	0.49 368	0.41 305	2.72 578	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.82 429	0.77 546	0.52 376	0.37 245	0.51 374	0.42 419	0.52 313	0.38 359	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

MyStereo04	0.48 350	0.40 295	2.65 568	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.83 435	0.75 531	0.47 317	0.36 241	0.53 382	0.42 419	0.53 319	0.39 370	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

CBFPSM	0.56 442	0.91 545	1.82 353	0.28 230	0.23 321	0.71 510	0.37 484	0.72 334	0.64 419	0.50 354	0.49 337	1.03 605	0.83 586	0.62 354	1.35 596	0.10 246	0.12 403	0.10 216	0.10 226	0.18 329	0.19 384

DCRE	0.50 379	0.63 431	2.13 460	0.30 285	0.23 321	0.45 171	0.24 288	0.59 258	0.53 304	0.50 354	2.10 647	0.42 311	0.26 239	0.35 170	0.23 176	0.09 140	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.16 277	0.15 294

CSP-Net	0.50 379	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 547	0.35 468	0.86 465	0.57 340	0.59 470	0.59 428	0.65 453	0.40 390	1.77 545	0.44 404	0.16 504	0.11 370	0.10 216	0.10 226	0.20 366	0.14 252

STrans-v2	0.67 510	0.56 399	2.64 566	0.27 199	0.23 321	0.57 338	0.33 455	0.96 554	0.69 468	0.92 602	0.85 567	0.89 573	0.93 602	1.83 559	1.21 585	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.12 182

IIG-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.54 584	0.23 321	0.61 406	0.21 175	0.73 346	0.65 433	0.64 519	0.69 516	0.69 484	0.38 368	2.09 600	1.39 599	0.11 326	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.09 77

PSM-AAD	0.63 488	0.22 50	1.77 316	0.37 459	0.23 321	0.86 578	1.17 653	0.59 258	0.60 364	0.64 519	0.71 530	0.68 477	2.93 669	0.65 370	0.31 295	0.09 140	0.07 75	0.17 525	0.15 420	0.13 188	0.33 555

GrayStereo	0.66 505	0.19 10	1.76 307	0.90 635	0.23 321	0.62 426	1.42 668	0.62 279	0.60 364	0.72 554	0.78 551	0.56 406	3.07 672	0.60 348	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.21 513	0.11 137	0.18 367

Prome-Stereo	0.49 368	0.30 192	1.76 307	0.60 609	0.23 321	0.63 444	0.42 510	0.62 279	0.60 364	0.59 470	1.03 601	0.43 315	0.72 565	0.60 348	0.33 321	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.43 599

RALAANet	0.43 288	0.98 577	1.90 388	0.32 341	0.23 321	0.48 212	0.19 106	0.67 309	0.53 304	0.48 335	0.45 293	0.39 282	0.30 305	0.48 288	0.37 352	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.14 395	0.27 477	0.10 111

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 367

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 162	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 446	0.08 59	0.51 633	0.08 37	0.39 586

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 152	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 219	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.09 187	0.10 103	0.07 12

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

DFGA-Net	0.51 396	1.06 597	1.75 298	0.30 285	0.24 336	0.54 289	0.22 215	0.63 287	0.60 364	0.48 335	0.51 350	0.35 259	0.27 260	1.82 558	0.53 448	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.12 334	0.37 566	0.15 294

G2L-Stereo_test	0.55 434	0.97 573	1.89 383	0.33 367	0.24 336	0.75 535	0.38 491	0.79 413	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.74 512	0.39 382	1.56 508	0.43 398	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 225

rvit_105_1	0.44 297	0.54 388	1.46 223	0.36 435	0.24 336	0.51 253	0.45 536	0.75 360	0.74 517	0.45 306	0.44 289	0.44 326	0.36 346	0.62 354	0.38 359	0.20 556	0.18 524	0.18 545	0.22 523	0.18 329	0.18 367

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 122	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.38 606	0.19 350	0.31 537

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 204	0.20 121	0.07 26	0.07 75	0.09 156	0.34 589	0.21 382	0.16 326

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 400	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 239	0.44 244	0.31 295	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.19 350	0.14 252

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 270	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 122	0.27 238	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

LL-Strereo2	0.41 260	0.90 544	1.83 356	0.44 526	0.24 336	0.54 289	0.27 358	0.58 249	0.45 221	0.41 277	0.33 224	0.44 326	0.21 145	0.44 244	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.16 504	0.14 395	0.17 301	0.17 347

hknet	0.47 344	0.29 175	1.70 276	0.30 285	0.24 336	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.64 419	0.63 509	0.53 377	0.80 539	0.38 368	0.77 407	0.37 352	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

GMM-Stereo	0.50 379	0.23 71	2.41 518	0.54 584	0.24 336	0.77 547	0.46 539	0.59 258	0.57 340	0.58 456	0.73 537	0.47 355	0.43 430	0.68 379	0.27 238	0.10 246	0.06 24	0.13 417	0.13 367	0.14 217	0.44 601

Anonymous3	0.42 279	0.35 250	2.09 449	0.33 367	0.24 336	0.72 516	0.31 423	0.74 350	0.55 324	0.35 241	0.40 268	0.33 249	0.29 295	0.44 244	0.28 249	0.18 531	0.18 524	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.17 347

sAnonymous2	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

CroCo_RVC	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

DMCA	0.41 260	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 374	0.26 333	0.77 383	0.63 411	0.58 456	0.48 320	0.57 413	0.35 339	0.40 218	0.50 435	0.14 463	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.15 240	0.15 294

FADNet_RVC	0.81 577	1.14 609	2.42 520	0.30 285	0.24 336	0.71 510	0.24 288	0.95 549	0.61 381	0.44 295	0.56 411	0.59 423	0.42 419	1.52 504	0.68 498	0.94 655	0.96 671	0.28 598	1.00 670	0.90 648	1.36 671

TDLM	0.67 510	0.92 547	1.76 307	0.37 459	0.24 336	0.66 478	0.56 576	0.82 429	0.74 517	1.16 623	0.62 456	0.61 433	0.48 475	2.70 649	0.50 435	0.20 556	0.11 370	0.35 615	0.14 395	0.32 518	0.16 326

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 514	0.25 132	0.25 356	0.43 152	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 305	0.33 149	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 225

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

coex_refinement	0.58 454	0.94 555	1.87 374	0.38 476	0.25 356	0.64 458	0.34 460	0.83 435	0.65 433	0.60 480	0.63 470	0.81 542	0.48 475	1.85 566	0.56 464	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.16 277	0.16 326

ACV-stereo	0.66 505	0.76 485	2.86 597	0.32 341	0.25 356	1.01 604	0.60 586	0.59 258	0.52 287	0.41 277	0.45 293	1.55 644	0.94 605	1.40 483	0.69 500	0.14 463	0.13 427	0.12 356	0.11 294	0.20 366	0.19 384

iinet-f	0.57 449	0.93 553	2.27 492	0.31 312	0.25 356	0.83 570	0.33 455	0.81 421	0.65 433	0.54 400	0.63 470	0.73 506	0.67 553	0.73 395	0.67 495	0.13 419	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.43 599	0.16 326

IER	0.43 288	0.38 275	1.69 272	0.26 175	0.25 356	0.66 478	0.26 333	0.71 328	0.55 324	0.54 400	0.59 428	0.60 430	0.53 494	0.52 313	0.39 370	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.14 217	0.11 137

NINENet	0.50 379	0.33 223	1.69 272	0.55 591	0.25 356	0.91 590	0.23 254	0.98 567	0.71 488	0.53 387	0.55 399	0.66 460	0.30 305	1.22 463	0.32 308	0.15 483	0.13 427	0.16 504	0.11 294	0.16 277	0.13 225

HHNet	0.60 468	0.65 443	2.60 562	0.36 435	0.25 356	0.64 458	0.61 590	0.64 290	0.62 399	0.55 418	1.13 612	0.32 242	0.60 525	0.42 231	1.79 620	0.15 483	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.18 329	0.15 294

GEStereo_RVC	0.54 422	0.87 532	1.95 413	0.47 550	0.25 356	0.62 426	0.37 484	1.00 588	0.74 517	0.53 387	0.54 389	0.59 423	0.44 438	1.10 447	0.46 410	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.26 466	0.19 384

PSMNet-RSSM	0.53 416	0.82 515	1.78 320	0.31 312	0.25 356	0.58 355	0.28 378	0.84 447	0.60 364	0.50 354	0.61 451	0.67 470	0.43 430	1.68 529	0.42 389	0.15 483	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.15 240	0.13 225

GwcNet-RSSM	0.57 449	0.94 555	2.13 460	0.32 341	0.25 356	0.60 386	0.30 410	0.80 417	0.66 448	0.52 376	0.64 486	0.71 499	0.40 390	1.79 550	0.50 435	0.13 419	0.09 268	0.12 356	0.12 334	0.21 382	0.15 294

GANet	0.75 553	0.84 521	2.01 431	0.40 497	0.25 356	0.74 529	0.66 601	0.87 476	0.73 513	0.71 551	1.07 607	0.84 554	0.59 521	2.71 651	1.15 575	0.17 519	0.16 492	0.44 630	0.16 441	0.31 509	0.20 403

CFNet	0.58 454	0.96 565	1.78 320	0.33 367	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.88 485	0.75 531	0.46 315	0.59 428	0.58 420	0.40 390	2.29 612	0.48 425	0.12 387	0.09 268	0.15 485	0.14 395	0.30 501	0.15 294

AANet_RVC	0.68 517	1.00 584	2.09 449	0.33 367	0.25 356	0.58 355	0.32 446	0.81 421	0.80 558	0.61 489	0.94 585	0.80 539	0.41 401	2.46 632	1.02 557	0.36 623	0.14 446	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.22 431

DLCB_ROB	0.54 422	0.55 397	1.49 233	0.36 435	0.25 356	0.65 472	0.36 475	0.80 417	0.70 478	0.72 554	0.69 516	0.83 549	0.46 457	1.53 505	0.60 477	0.13 419	0.12 403	0.14 454	0.14 395	0.14 217	0.13 225

NOSS_ROB	0.64 492	0.65 443	1.62 258	0.46 545	0.25 356	0.67 484	0.30 410	0.93 526	0.77 546	0.59 470	0.57 419	0.77 526	0.38 368	2.78 653	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.28 598	0.26 542	0.27 477	0.39 586

ETE_ROB	0.60 468	0.71 466	1.55 245	0.37 459	0.25 356	0.69 502	0.51 556	1.47 645	0.70 478	0.80 576	0.69 516	0.85 558	0.49 482	1.36 477	0.58 473	0.16 504	0.13 427	0.19 552	0.16 441	0.21 382	0.23 456

z-ln-s-r	0.64 492	0.89 540	2.23 485	0.32 341	0.26 374	0.57 338	0.37 484	0.84 447	0.76 541	0.51 367	0.81 555	0.64 448	0.45 442	2.06 594	1.27 591	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.24 431	0.13 225

MM-Stereo_test1	0.41 260	0.39 287	2.29 496	0.38 476	0.26 374	0.44 163	0.28 378	0.63 287	0.51 279	0.40 269	0.32 214	0.26 190	0.26 239	0.46 269	0.22 165	0.09 140	0.21 557	0.10 216	0.09 187	0.39 583	0.15 294

CoDeX	0.52 410	0.43 318	2.25 489	0.29 264	0.26 374	0.61 406	0.32 446	0.99 579	0.68 459	0.48 335	0.55 399	0.52 380	0.40 390	1.60 519	0.35 340	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.12 182

HBP-ISP	0.76 557	1.30 631	3.19 634	0.35 416	0.26 374	0.85 576	0.54 567	1.03 606	0.72 498	0.80 576	0.69 516	0.68 477	0.83 586	2.04 592	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.29 605	0.25 534	0.28 483	0.24 470

CRFU-Net	0.56 442	0.38 275	1.86 369	0.46 545	0.26 374	0.82 567	0.36 475	0.90 497	0.49 261	0.62 500	0.59 428	0.78 530	1.35 636	1.00 437	0.48 425	0.15 483	0.14 446	0.17 525	0.10 226	0.19 350	0.14 252

TransformOpticalFlow	0.64 492	0.56 399	2.66 569	0.44 526	0.26 374	0.62 426	0.28 378	0.83 435	0.71 488	0.76 566	0.74 540	0.91 577	0.85 590	1.83 559	0.81 526	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.11 137	0.12 182

RALCasStereoNet	0.45 316	0.88 536	1.85 361	0.30 285	0.26 374	0.49 229	0.26 333	0.58 249	0.51 279	0.36 247	0.48 320	0.36 264	0.28 277	0.55 327	0.34 328	0.10 246	0.53 644	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 559

GANet-RSSM	0.55 434	0.73 477	1.90 388	0.36 435	0.26 374	0.59 374	0.27 358	0.78 398	0.52 287	0.47 317	0.57 419	0.63 439	0.45 442	1.92 582	0.43 398	0.14 463	0.10 317	0.25 591	0.11 294	0.34 539	0.14 252

FADNet-RVC	0.61 476	1.26 628	2.12 458	0.33 367	0.26 374	0.59 374	0.29 402	0.86 465	0.62 399	0.45 306	0.50 345	0.62 437	0.46 457	1.73 537	0.55 456	0.17 519	0.20 548	0.17 525	0.18 474	0.59 626	0.28 508

SuperB	1.15 619	1.14 609	5.43 669	0.36 435	0.26 374	0.81 564	0.89 632	0.88 485	1.17 623	0.67 532	0.68 507	0.63 439	1.39 640	1.74 539	3.37 663	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	2.80 683	0.25 482

GANetREF_RVC	0.75 553	1.15 613	2.46 529	0.47 550	0.26 374	0.83 570	0.61 590	0.97 563	0.89 586	0.62 500	0.61 451	0.72 502	0.59 521	2.42 626	0.55 456	0.32 616	0.25 588	0.36 617	0.24 528	0.39 583	0.31 537
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
CVANet_RVC	0.65 500	0.80 506	2.13 460	0.36 435	0.26 374	0.62 426	0.42 510	0.84 447	0.72 498	0.69 540	0.68 507	0.68 477	0.52 492	2.64 644	0.42 389	0.19 546	0.12 403	0.22 572	0.17 461	0.37 566	0.15 294

DeepPruner_ROB	0.50 379	0.70 464	1.94 410	0.29 264	0.26 374	0.63 444	0.31 423	0.80 417	0.48 254	0.61 489	0.55 399	0.66 460	0.38 368	0.98 433	0.40 378	0.19 546	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.23 414	0.17 347

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 162	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 59	0.47 624	0.09 74	0.34 559

zh-mn7	0.80 569	1.54 646	3.00 616	0.35 416	0.27 387	0.72 516	0.41 506	0.93 526	1.11 619	1.00 610	1.28 619	0.75 518	0.57 512	1.87 567	1.18 580	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.26 466	0.21 416

w-ln-seven-2	0.68 517	1.13 607	2.46 529	0.36 435	0.27 387	0.65 472	0.44 528	0.87 476	0.83 569	0.69 540	0.75 543	0.72 502	0.63 542	1.56 508	1.15 575	0.13 419	0.13 427	0.15 485	0.14 395	0.35 551	0.19 384

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 204	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 434	0.85 526	2.18 473	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.27 358	0.77 383	0.55 324	0.54 400	0.52 365	0.71 499	0.36 346	1.75 541	0.50 435	0.13 419	0.11 370	0.13 417	0.11 294	0.29 490	0.15 294

DispNO	0.67 510	0.98 577	2.58 558	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.29 402	0.83 435	0.68 459	0.53 387	0.79 554	0.83 549	0.47 466	2.46 632	0.68 498	0.12 387	0.10 317	0.19 552	0.31 575	0.16 277	0.17 347

test-1	0.44 297	0.48 356	1.69 272	0.30 285	0.27 387	0.50 242	0.28 378	0.80 417	0.43 200	0.40 269	0.54 389	0.41 297	0.24 204	0.31 122	1.16 577	0.09 140	0.20 548	0.10 216	0.17 461	0.11 137	0.26 492

pcwnet_v2	0.64 492	0.49 360	4.41 662	0.32 341	0.27 387	0.60 386	0.25 310	0.97 563	0.88 582	0.59 470	0.70 526	0.63 439	0.55 502	0.66 375	0.37 352	0.17 519	0.15 474	0.15 485	0.14 395	0.21 382	0.23 456

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 383	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 219	0.32 135	0.24 202	0.14 463	0.16 492	0.12 356	0.12 334	0.15 240	0.13 225

SFCPSM	0.46 328	0.24 89	2.35 507	0.27 199	0.27 387	0.70 508	0.32 446	0.96 554	0.63 411	0.49 347	0.52 365	0.43 315	0.36 346	0.52 313	0.43 398	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.16 277	0.12 182

MMNet	0.50 379	0.48 356	1.93 400	0.33 367	0.27 387	0.79 556	0.28 378	0.81 421	0.74 517	0.60 480	0.56 411	0.59 423	0.55 502	0.79 412	0.59 475	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.14 252

UCFNet_RVC	0.48 350	0.82 515	1.85 361	0.30 285	0.27 387	0.64 458	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.48 335	0.53 377	0.63 439	0.41 401	0.88 426	0.38 359	0.15 483	0.10 317	0.17 525	0.17 461	0.18 329	0.15 294

SANet	1.20 623	1.21 621	3.33 643	0.38 476	0.27 387	1.73 649	0.85 629	1.10 619	2.49 671	1.16 623	1.83 641	1.72 647	1.50 646	2.37 617	2.84 652	0.18 531	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.32 518	0.32 546

XPNet_ROB	0.61 476	0.72 470	1.66 266	0.37 459	0.27 387	0.67 484	0.47 547	0.89 491	0.71 488	0.78 572	0.70 526	0.81 542	0.53 494	1.70 532	0.76 516	0.21 564	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.20 366	0.21 416

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 191	0.15 39	0.53 215	0.55 324	0.37 251	0.36 241	0.28 214	0.21 145	0.32 135	0.21 141	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 252

z-mn7	0.80 569	1.52 645	2.62 563	0.36 435	0.28 401	1.01 604	0.48 551	0.90 497	1.29 632	0.69 540	1.35 627	0.85 558	0.59 521	2.03 590	1.09 566	0.14 463	0.12 403	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.20 403

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 235	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 304	0.22 215	0.78 398	0.48 254	0.46 315	0.38 256	0.36 264	0.17 70	0.33 149	0.23 176	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

ACRE	0.56 442	1.14 609	2.77 589	0.76 624	0.28 401	0.60 386	0.56 576	0.76 372	0.58 351	0.55 418	0.62 456	0.41 297	0.29 295	0.44 244	0.39 370	0.11 326	0.19 537	0.13 417	0.14 395	0.36 558	0.18 367

SACVNet	0.60 468	0.74 481	1.90 388	0.37 459	0.28 401	0.64 458	0.37 484	0.86 465	0.61 381	0.65 526	0.62 456	0.69 484	0.44 438	2.08 598	0.42 389	0.18 531	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.38 573	0.24 470

cf-r	0.53 416	0.81 511	2.15 466	0.33 367	0.28 401	0.60 386	0.28 378	0.78 398	0.64 419	0.51 367	0.60 444	0.75 518	0.40 390	1.32 472	0.43 398	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.14 252

DSFCA	0.54 422	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 556	0.88 631	0.76 372	0.70 478	0.72 554	0.66 497	0.67 470	0.57 512	1.17 459	0.63 484	0.16 504	0.14 446	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.13 225

MeshStereo	1.21 624	1.15 613	3.01 617	0.34 400	0.28 401	1.10 619	0.69 610	1.35 639	1.01 605	2.71 673	2.41 656	2.96 663	1.45 643	2.80 655	1.40 601	0.22 577	0.22 563	0.22 572	0.19 494	0.50 616	0.26 492
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AANet	0.82 580	0.91 545	2.89 602	0.34 400	0.29 410	0.63 444	0.38 491	0.81 421	1.31 633	1.33 640	1.39 628	1.26 631	1.14 624	1.32 472	0.97 542	0.20 556	0.17 512	0.18 545	0.19 494	0.33 527	0.31 537

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 599	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 279	0.32 234	0.17 38	0.79 535	0.23 188	0.64 359	1.04 560	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.12 334	0.35 551	0.15 294

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 455	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 268	0.32 323	0.35 170	0.32 308	0.28 608	0.27 598	0.31 607	0.30 566	0.31 509

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 358	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 315	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.31 575	0.12 154	0.09 77

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 162	0.30 113	0.29 263	0.10 246	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.11 137	0.11 137

TRStereo	0.53 416	0.76 485	2.38 512	0.42 515	0.29 410	0.69 502	0.23 254	1.81 660	0.55 324	0.36 247	0.32 214	0.47 355	0.40 390	0.46 269	0.25 216	0.12 387	0.11 370	0.11 292	0.41 615	0.13 188	0.32 546

RAFT-RH_RVC	0.61 476	0.50 368	2.33 502	0.36 435	0.29 410	0.60 386	0.18 95	0.44 107	0.58 351	0.76 566	1.91 643	0.47 355	0.29 295	1.60 519	1.23 587	0.14 463	0.07 75	0.13 417	0.13 367	0.10 103	0.09 77

HCRNet	0.46 328	0.49 360	1.65 260	0.38 476	0.29 410	0.58 355	0.22 215	0.75 360	0.62 399	0.47 317	0.49 337	0.48 366	0.36 346	1.12 453	0.37 352	0.15 483	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.17 301	0.17 347

psmorigin	1.36 635	0.60 410	13.80 696	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.33 455	0.77 383	0.61 381	0.96 608	0.88 574	1.17 627	0.73 568	4.00 674	0.86 532	0.19 546	0.22 563	0.17 525	0.18 474	0.24 431	0.29 515

FAT-Stereo	0.70 526	0.54 388	2.88 599	0.36 435	0.29 410	0.62 426	0.54 567	0.97 563	0.87 578	0.76 566	0.92 579	0.94 587	0.80 582	1.84 564	0.57 468	0.18 531	0.19 537	0.17 525	0.16 441	0.22 399	0.25 482

FADNet-RVC-Resample	0.67 510	1.16 618	3.16 630	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.38 491	0.86 465	0.63 411	0.51 367	0.50 345	0.57 413	0.45 442	1.57 512	0.49 430	0.24 590	0.32 612	0.23 579	0.19 494	0.27 477	0.62 627

RTSC	0.72 538	1.00 584	2.22 481	0.40 497	0.29 410	0.82 567	0.31 423	0.96 554	1.10 617	0.92 602	0.81 555	0.78 530	0.58 518	1.23 465	1.55 608	0.18 531	0.17 512	0.14 454	0.17 461	0.43 599	0.30 528

HSM	0.62 481	0.76 485	1.72 284	0.30 285	0.29 410	0.64 458	0.28 378	0.94 535	0.62 399	0.58 456	0.57 419	1.40 638	0.64 544	2.59 642	0.42 389	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.11 137

LALA_ROB	0.60 468	0.76 485	1.69 272	0.36 435	0.29 410	0.79 556	0.55 571	0.94 535	0.77 546	0.81 582	0.67 500	0.94 587	0.49 482	0.99 434	0.73 512	0.21 564	0.15 474	0.20 561	0.18 474	0.23 414	0.21 416

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 426	0.48 212	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 225

MSAF-DinoV2	3.10 674	1.86 667	10.68 687	3.61 686	0.30 426	3.34 674	0.82 628	2.81 676	1.79 655	0.80 576	0.87 571	1.56 645	1.10 620	26.49 715	1.96 624	0.17 519	0.13 427	0.19 552	1.63 682	0.92 649	0.99 660

zh-sn7	0.89 591	1.73 659	3.09 623	0.39 486	0.30 426	0.82 567	0.63 598	0.96 554	0.87 578	0.79 574	1.12 610	0.84 554	0.87 594	2.42 626	1.63 611	0.16 504	0.17 512	0.16 504	0.16 441	0.34 539	0.29 515

MM-Stereo_test3	0.40 252	0.58 405	1.75 298	0.36 435	0.30 426	0.45 171	0.30 410	0.72 334	0.59 359	0.31 225	0.43 278	0.32 242	0.23 188	0.35 170	0.29 263	0.10 246	0.20 548	0.10 216	0.08 142	0.40 588	0.11 137

4D-IteraStereo	0.44 297	0.96 565	2.63 564	0.27 199	0.30 426	0.45 171	0.25 310	0.52 206	0.50 272	0.40 269	0.31 204	0.40 291	0.19 119	0.35 170	0.32 308	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.11 294	0.19 350	0.30 528

coex-ft	5.95 684	1.67 653	60.57 717	0.34 400	0.30 426	0.77 547	0.69 610	0.74 350	4.41 680	19.22 704	2.15 649	1.62 646	7.97 688	1.81 557	8.96 689	0.44 627	2.08 685	0.18 545	0.19 494	0.38 573	4.62 690

fast-acv-ft	0.63 488	0.88 536	3.10 624	0.38 476	0.30 426	0.79 556	0.48 551	0.69 317	0.72 498	0.58 456	0.78 551	0.76 524	0.60 525	0.67 376	0.73 512	0.15 483	0.15 474	0.18 545	0.17 461	0.37 566	0.16 326

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

Anonymous_2	0.74 550	0.32 214	1.65 260	0.33 367	0.30 426	0.67 484	0.32 446	0.69 317	0.46 232	0.48 335	0.41 272	0.84 554	0.58 518	0.51 309	0.40 378	0.32 616	0.38 622	1.43 674	3.69 692	0.80 644	0.27 500

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 449	0.87 532	2.11 454	0.32 341	0.30 426	0.84 572	0.40 500	0.88 485	0.72 498	0.65 526	0.73 537	0.66 460	0.57 512	0.93 427	0.71 505	0.13 419	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.14 252

RAFT_CTSACE	0.46 328	0.76 485	2.07 443	0.35 416	0.30 426	0.54 289	0.30 410	0.61 275	0.48 254	0.49 347	0.76 546	0.55 393	0.36 346	0.58 335	0.22 165	0.08 65	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.41 591	0.08 49

rafts_anoy	0.43 288	0.89 540	1.96 422	0.32 341	0.30 426	0.48 212	0.24 288	0.62 279	0.49 261	0.37 251	0.38 256	0.33 249	0.30 305	0.51 309	0.34 328	0.10 246	0.39 629	0.13 417	0.15 420	0.17 301	0.15 294

Syn2CoEx	0.70 526	1.07 600	2.74 584	0.43 519	0.30 426	0.64 458	0.42 510	0.99 579	0.78 550	0.62 500	0.78 551	0.74 512	0.72 565	1.92 582	0.61 480	0.20 556	0.17 512	0.19 552	0.15 420	0.29 490	0.22 431

psm_up	0.57 449	0.61 415	1.83 356	0.35 416	0.30 426	0.64 458	0.37 484	0.90 497	0.68 459	0.59 470	0.55 399	0.68 477	0.54 497	1.91 578	0.46 410	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.23 414	0.13 225

CFNet-ft	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

FADNet	0.64 492	1.22 622	2.06 441	0.32 341	0.30 426	0.66 478	0.29 402	0.88 485	0.72 498	0.44 295	0.48 320	0.66 460	0.57 512	1.84 564	0.45 409	0.46 631	0.20 548	0.17 525	0.19 494	0.59 626	0.24 470

STTStereo	0.51 396	0.69 459	2.14 465	0.36 435	0.30 426	0.61 406	0.32 446	0.77 383	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.67 470	0.43 430	0.86 421	0.42 389	0.16 504	0.15 474	0.17 525	0.20 507	0.16 277	0.15 294

CFNet_RVC	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

NCCL2	0.65 500	0.94 555	1.96 422	0.43 519	0.30 426	0.71 510	0.68 607	0.84 447	0.65 433	0.70 546	0.60 444	0.86 565	0.54 497	1.56 508	0.57 468	0.20 556	0.16 492	0.67 645	0.25 534	0.22 399	0.24 470

FBW_ROB	0.83 581	0.77 494	1.77 316	0.44 526	0.30 426	0.87 582	0.46 539	1.10 619	0.91 589	0.81 582	0.75 543	1.01 601	0.61 534	3.66 672	1.23 587	0.26 599	0.23 571	0.36 617	0.25 534	0.27 477	0.62 627

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 447	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.45 620	0.09 74	0.29 515

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 447	0.47 201	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 326

ISRNet	0.47 344	0.44 329	1.55 245	0.37 459	0.31 447	0.49 229	0.19 106	0.75 360	0.66 448	0.63 509	0.71 530	0.67 470	0.39 382	0.58 335	0.44 404	0.23 581	0.16 492	0.21 569	0.20 507	0.21 382	0.25 482

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 447	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 260	0.47 281	0.24 202	0.08 65	0.56 646	0.08 59	0.38 606	0.18 329	0.12 182

Wz-Net-TNSev	0.91 593	1.73 659	3.08 621	0.36 435	0.31 447	1.00 603	0.71 614	1.06 612	0.97 599	0.71 551	0.72 535	1.09 616	0.87 594	2.42 626	1.59 609	0.20 556	0.20 548	0.16 504	0.20 507	0.44 607	0.35 562

Wz-Net-SNSev	0.76 557	1.32 635	3.11 626	0.40 497	0.31 447	0.71 510	0.60 586	0.98 567	0.87 578	0.67 532	0.83 560	0.96 590	0.60 525	1.67 528	0.97 542	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.17 461	0.36 558	0.24 470

CIPLG	0.56 442	1.19 619	2.46 529	0.80 628	0.31 447	0.61 406	0.57 580	0.76 372	0.57 340	0.56 427	0.63 470	0.41 297	0.30 305	0.45 260	0.40 378	0.11 326	0.20 548	0.13 417	0.13 367	0.35 551	0.19 384

IPLGR_C	0.58 454	1.25 626	2.72 578	0.80 628	0.31 447	0.60 386	0.61 590	0.76 372	0.58 351	0.56 427	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.43 235	0.40 378	0.11 326	0.22 563	0.13 417	0.15 420	0.35 551	0.19 384

PS-NSSS	0.63 488	1.00 584	1.81 347	0.30 285	0.31 447	0.63 444	0.34 460	0.98 567	0.69 468	0.54 400	0.74 540	0.51 374	0.41 401	2.43 629	0.48 425	0.24 590	0.17 512	0.27 595	0.18 474	0.27 477	0.21 416

PSMNet_ROB	0.66 505	1.01 588	2.33 502	0.38 476	0.31 447	0.72 516	0.55 571	0.86 465	0.69 468	0.54 400	0.60 444	0.75 518	0.47 466	2.00 589	0.82 527	0.17 519	0.13 427	0.19 552	0.19 494	0.24 431	0.27 500

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 457	0.47 201	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 188	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 457	0.48 212	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 457	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.46 623	0.10 103	0.32 546

rvit_stereo_0075_2	0.40 252	0.40 295	1.88 376	0.33 367	0.32 457	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 304	0.38 261	0.51 350	0.40 291	0.27 260	0.44 244	0.29 263	0.20 556	0.15 474	0.22 572	0.15 420	0.18 329	0.23 456

StereoVision	0.45 316	0.72 470	1.94 410	0.33 367	0.32 457	0.47 201	0.26 333	0.68 314	0.57 340	0.32 234	0.89 576	0.45 335	0.27 260	0.49 298	0.36 345	0.13 419	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.13 225

iRaft-Stereo_20w	0.58 454	0.39 287	1.96 422	0.45 540	0.32 457	0.92 592	0.57 580	1.14 624	0.56 336	0.81 582	0.40 268	0.55 393	0.69 558	0.65 370	1.04 560	0.09 140	0.16 492	0.09 156	0.36 602	0.17 301	0.25 482

test-3	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 367	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.28 508

test_1	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 354	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.29 515

test_3	0.44 297	0.20 18	1.70 276	0.36 435	0.32 457	0.47 201	0.30 410	0.73 346	0.49 261	0.50 354	0.30 187	0.45 335	0.22 162	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.10 317	0.11 292	0.35 593	0.29 490	0.28 508

CrosDoStereo	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DeepStereo_LL	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

UPFNet	0.46 328	0.28 162	1.73 287	0.33 367	0.32 457	0.65 472	0.38 491	0.83 435	0.59 359	0.57 438	0.52 365	0.61 433	0.40 390	0.75 399	0.52 444	0.13 419	0.12 403	0.13 417	0.12 334	0.15 240	0.11 137

ADCL	0.99 602	0.79 504	2.43 524	0.39 486	0.32 457	1.50 637	1.90 673	0.92 518	0.97 599	1.26 637	1.27 618	1.00 599	1.42 642	1.14 456	3.31 661	0.17 519	0.14 446	0.22 572	0.21 513	0.30 501	0.22 431

MSMD_ROB	1.34 633	0.96 565	2.38 512	0.39 486	0.32 457	1.96 655	0.62 595	0.91 509	1.43 639	2.94 677	2.60 660	4.77 679	1.95 659	2.43 629	1.33 595	0.29 610	0.26 591	0.32 611	0.32 581	0.30 501	0.30 528

SGM-Forest	1.04 610	0.42 313	3.59 649	0.41 504	0.32 457	1.05 609	1.32 659	0.94 535	0.83 569	1.16 623	2.23 653	1.03 605	1.39 640	2.49 635	2.35 642	0.21 564	0.21 557	0.20 561	0.19 494	0.23 414	0.32 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

DStereoRT	0.81 577	0.53 380	2.23 485	0.36 435	0.33 472	0.92 592	0.36 475	0.86 465	0.80 558	0.57 438	0.62 456	0.59 423	1.15 625	1.76 542	1.04 560	0.14 463	0.13 427	2.17 685	0.78 660	0.16 277	0.66 632

FE-Mocha	0.41 260	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 472	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 295	0.50 345	0.41 297	0.45 442	0.36 183	1.17 579	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.21 513	0.13 188	0.13 225

AIO-test1	0.45 316	0.87 532	2.27 492	0.33 367	0.33 472	0.50 242	0.22 215	0.74 350	0.66 448	0.29 215	0.41 272	0.29 225	0.22 162	0.73 395	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.14 395	0.30 501	0.22 431

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

MyStereo8	0.54 422	0.80 506	2.76 586	0.32 341	0.33 472	0.71 510	0.20 133	0.87 476	0.57 340	0.51 367	0.59 428	0.50 371	0.33 328	0.68 379	0.55 456	0.10 246	0.29 602	0.10 216	0.13 367	0.21 382	0.34 559

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

GASNet	0.73 547	1.47 643	3.04 618	0.47 550	0.33 472	0.57 338	0.34 460	0.91 509	0.75 531	0.58 456	0.58 425	0.74 512	0.55 502	2.03 590	0.65 491	0.21 564	0.15 474	0.19 552	0.17 461	0.51 618	0.28 508

Wz-Net-MNSev	0.65 500	0.97 573	2.19 475	0.36 435	0.33 472	0.90 588	0.60 586	0.92 518	0.81 565	0.75 563	0.72 535	0.73 506	0.65 546	1.39 480	0.71 505	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.24 431	0.18 367

AASNet	0.56 442	1.03 593	2.34 504	0.37 459	0.33 472	0.65 472	0.29 402	0.96 554	0.73 513	0.54 400	0.60 444	0.55 393	0.38 368	0.59 341	0.58 473	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.43 599	0.24 470

RAFT + AFF	0.64 492	1.20 620	1.95 413	0.34 400	0.33 472	0.67 484	0.52 559	0.99 579	0.74 517	0.53 387	0.58 425	0.57 413	0.80 582	1.76 542	0.51 441	0.12 387	0.27 598	0.15 485	0.14 395	0.43 599	0.29 515

UNet	0.54 422	0.44 329	2.83 596	0.31 312	0.33 472	0.74 529	0.27 358	0.82 429	0.61 381	0.53 387	0.54 389	0.72 502	0.54 497	0.78 411	0.56 464	0.11 326	0.09 268	0.13 417	0.11 294	0.14 217	0.12 182

w-ln-seven	0.74 550	1.05 595	2.54 552	0.37 459	0.34 485	1.03 607	0.47 547	1.00 588	1.08 614	0.90 599	0.85 567	0.85 558	0.57 512	1.37 478	1.26 590	0.14 463	0.13 427	0.16 504	0.15 420	0.31 509	0.20 403

Reg-Stereo(zero)	0.46 328	0.17 2	2.10 453	0.24 108	0.34 485	0.51 253	0.42 510	0.50 180	0.54 317	0.37 251	0.46 301	0.54 390	0.60 525	0.43 235	1.10 567	0.08 65	0.09 268	0.08 59	0.22 523	0.12 154	0.22 431

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 485	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 304	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 298	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.20 507	0.46 609	0.59 624

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 485	0.43 152	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 204	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 537

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 627	0.34 485	0.51 253	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 647	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 577

anonymousa	0.48 350	0.46 341	2.44 526	0.29 264	0.34 485	0.61 406	0.25 310	0.66 300	0.54 317	0.53 387	0.77 550	0.73 506	0.46 457	0.33 149	0.31 295	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.29 556	0.10 103	0.19 384

DAS	0.56 442	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	2.40 624	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

SepStereo	0.52 410	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	1.56 508	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

RAFT-345	0.53 416	0.30 192	2.34 504	0.38 476	0.34 485	0.58 355	0.42 510	0.47 150	0.61 381	0.51 367	1.00 595	0.43 315	0.28 277	1.57 512	0.82 527	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.10 103	0.08 49

ADLNet	0.60 468	0.71 466	1.95 413	0.35 416	0.34 485	0.67 484	0.34 460	0.90 497	0.74 517	0.68 538	0.62 456	0.80 539	0.45 442	1.78 546	0.64 489	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.29 490	0.21 416

ac_64	0.55 434	0.46 341	1.92 397	0.36 435	0.34 485	0.63 444	0.31 423	0.82 429	0.61 381	0.55 418	0.51 350	0.89 573	0.48 475	1.83 559	0.55 456	0.14 463	0.11 370	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.12 182

DISCO	0.57 449	0.34 241	1.87 374	0.45 540	0.34 485	0.84 572	0.35 468	0.84 447	0.78 550	0.59 470	0.63 470	1.06 612	0.53 494	1.10 447	0.82 527	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.18 367

WCMA_ROB	1.12 614	0.83 519	2.66 569	0.58 600	0.34 485	1.17 626	0.71 614	0.93 526	0.94 595	1.74 654	2.63 662	3.09 665	1.71 654	1.70 532	1.84 622	0.26 599	0.21 557	0.20 561	0.21 513	0.28 483	0.43 599

WQFJX1	0.45 316	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 498	0.48 212	0.25 310	1.98 668	2.08 665	0.26 186	0.26 143	0.29 225	0.28 277	0.50 305	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.14 252

DDVS	0.62 481	0.40 295	1.40 209	2.21 675	0.35 498	0.87 582	1.00 641	0.69 317	0.50 272	0.53 387	0.56 411	0.90 575	0.37 359	1.22 463	0.47 419	0.15 483	0.14 446	0.14 454	0.12 334	0.19 350	0.22 431

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 498	0.47 201	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 368	0.30 113	0.18 64	0.09 140	0.35 614	0.09 156	0.36 602	0.23 414	0.25 482

delet	0.52 410	0.54 388	1.62 258	0.31 312	0.35 498	0.74 529	0.46 539	0.85 455	0.74 517	0.55 418	0.60 444	0.67 470	0.50 485	1.12 453	0.57 468	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.12 182

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 561	1.04 594	2.06 441	0.94 639	0.35 498	0.89 587	0.40 500	0.85 455	0.63 411	0.55 418	0.63 470	0.75 518	0.38 368	2.38 620	0.48 425	1.10 663	0.31 607	0.36 617	0.21 513	0.53 622	0.55 618

XQC	0.73 547	0.98 577	2.39 514	0.46 545	0.35 498	0.81 564	0.46 539	1.00 588	1.00 603	0.80 576	0.69 516	0.88 571	0.74 573	1.32 472	1.20 583	0.24 590	0.16 492	0.23 579	0.20 507	0.41 591	0.33 555

ADCMid	0.96 601	1.32 635	2.74 584	0.38 476	0.35 498	0.99 600	0.58 582	0.94 535	0.86 575	1.23 633	1.01 596	1.01 601	1.00 610	1.05 443	3.97 668	0.21 564	0.19 537	0.42 626	0.32 581	0.40 588	0.29 515

ADCRef	0.80 569	0.96 565	2.29 496	0.37 459	0.35 498	0.96 596	0.51 556	0.87 476	0.75 531	0.88 595	0.83 560	0.61 433	1.36 637	1.02 439	3.27 659	0.13 419	0.11 370	0.17 525	0.19 494	0.25 445	0.21 416

NVstereo2D	0.58 454	0.40 295	2.03 439	0.35 416	0.35 498	0.69 502	0.39 497	0.91 509	0.80 558	0.47 317	0.53 377	0.67 470	0.46 457	1.99 588	0.48 425	0.19 546	0.11 370	0.17 525	0.13 367	0.25 445	0.25 482

NLCSM	0.46 328	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 507	0.49 229	0.27 358	1.33 638	1.59 647	0.29 215	0.29 172	0.29 225	0.31 315	1.44 486	0.35 340	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.10 226	0.35 551	0.14 252

WZ-Net	0.92 595	1.31 632	3.76 650	0.41 504	0.36 507	0.86 578	0.71 614	1.00 588	1.06 612	0.82 587	0.92 579	1.06 612	1.05 615	2.16 605	1.61 610	0.19 546	0.13 427	0.15 485	0.16 441	0.32 518	0.28 508

GMOStereo	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

error version	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-v	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

ADLNet2	0.68 517	0.84 521	3.19 634	0.33 367	0.36 507	0.64 458	0.37 484	0.89 491	0.79 555	0.54 400	0.65 495	0.93 583	0.48 475	2.07 596	0.56 464	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.33 527	0.18 367

ASMatch	0.60 468	0.43 318	2.58 558	0.91 636	0.36 507	0.56 320	0.25 310	0.52 206	0.61 381	0.47 317	1.21 615	0.47 355	0.66 551	1.34 475	0.94 538	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.10 103	0.16 326

test-2	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

APVNet	0.70 526	0.67 452	2.71 576	0.38 476	0.36 507	0.85 576	0.43 517	0.91 509	0.68 459	0.55 418	0.69 516	0.75 518	0.55 502	2.31 613	0.78 520	0.17 519	0.17 512	0.24 586	0.19 494	0.33 527	0.23 456

ADCS	1.05 611	1.36 640	2.98 614	0.42 515	0.36 507	0.96 596	0.81 627	1.06 612	1.12 620	1.25 634	0.97 590	1.08 614	0.90 600	1.25 469	4.86 677	0.21 564	0.21 557	0.22 572	0.23 526	0.36 558	0.38 580

DPSNet	0.86 585	0.60 410	2.34 504	0.58 600	0.36 507	1.07 615	0.75 619	1.30 636	1.05 609	0.70 546	0.68 507	0.94 587	1.29 629	2.08 598	1.82 621	0.26 599	0.23 571	0.16 504	0.17 461	0.48 611	0.40 592

PWCDC_ROB	0.72 538	1.06 597	2.09 449	0.47 550	0.36 507	0.78 552	0.26 333	0.98 567	1.34 635	0.61 489	2.07 645	0.64 448	0.61 534	0.83 416	0.71 505	0.31 615	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.60 629	0.21 416

AIO-test2	0.49 368	1.15 613	1.96 422	0.42 515	0.37 519	0.50 242	0.23 254	0.79 413	0.70 478	0.33 237	0.53 377	0.27 203	0.22 162	0.67 376	0.29 263	0.73 647	0.08 180	0.13 417	0.17 461	0.17 301	0.18 367

Wz-Net-LNSev	0.59 462	0.96 565	2.47 534	0.34 400	0.37 519	0.79 556	0.44 528	0.86 465	0.77 546	0.61 489	0.67 500	0.79 535	0.56 506	0.64 359	0.62 482	0.15 483	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.19 384

OMP-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.56 593	0.37 519	0.60 386	0.26 333	0.70 325	0.65 433	0.66 528	0.60 444	0.69 484	0.32 323	2.09 600	1.20 583	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.10 111

S-Stereo	0.80 569	0.69 459	3.89 653	0.39 486	0.37 519	0.69 502	0.70 613	0.94 535	0.98 602	0.62 500	0.91 577	0.83 549	0.60 525	2.37 617	0.66 492	0.18 531	0.21 557	0.17 525	0.18 474	0.30 501	0.35 562

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 434	0.92 547	2.36 510	0.38 476	0.37 519	0.60 386	0.28 378	0.82 429	0.62 399	0.62 500	0.55 399	0.72 502	0.45 442	1.00 437	0.43 398	0.15 483	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.15 240	0.16 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 628	1.12 604	3.04 618	0.51 569	0.37 519	1.06 610	1.15 652	1.22 629	1.08 614	1.17 629	1.91 643	1.04 608	1.31 632	5.96 683	2.43 645	0.26 599	0.22 563	0.24 586	0.24 528	0.31 509	0.30 528

WQFJA1	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.07 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

NLMM1	0.46 328	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 525	0.49 229	0.24 288	1.97 667	2.38 668	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 219	0.47 281	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.15 294

NLMM	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.06 663	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 230	0.25 132	0.38 525	0.46 191	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 183	0.23 176	0.07 26	0.76 664	0.07 1	0.26 542	0.21 382	1.03 663
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 227	0.32 341	0.38 525	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 225	0.23 188	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.14 252

CC-Net-ROB	0.85 584	1.15 613	2.13 460	0.88 634	0.38 525	0.88 586	0.44 528	1.06 612	0.79 555	0.58 456	0.69 516	0.65 453	0.50 485	2.74 652	0.51 441	0.93 653	0.39 629	0.87 651	0.29 556	0.54 623	0.54 615

WQFJX	0.42 279	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 531	0.47 201	0.23 254	1.76 657	1.82 658	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 277	0.42 231	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 326

AIO_rvc	0.41 260	0.64 436	1.29 177	0.58 600	0.39 531	0.37 85	0.24 288	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 434	0.19 89	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.25 445	0.85 647

FC-DCNN v2	1.54 646	0.58 405	2.80 593	0.44 526	0.39 531	2.05 661	0.66 601	1.90 663	1.84 659	2.79 675	2.97 669	4.41 677	3.07 672	2.65 645	2.30 641	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.38 580

XX-Stereo	0.55 434	0.54 388	3.50 647	0.48 558	0.39 531	0.54 289	0.17 75	0.89 491	0.40 162	0.44 295	0.65 495	0.85 558	0.19 119	0.77 407	0.21 141	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.17 301	0.14 252

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 608	1.67 653	2.32 499	0.47 550	0.39 531	1.47 634	0.95 635	0.95 549	0.91 589	0.84 590	0.94 585	1.05 610	0.60 525	2.95 659	0.72 509	0.41 625	0.72 663	0.32 611	0.55 638	0.74 638	1.22 668

stereogan	0.69 522	0.51 371	2.44 526	0.39 486	0.39 531	1.01 604	0.41 506	0.94 535	0.92 593	0.73 558	0.85 567	1.15 624	0.69 558	1.57 512	0.53 448	0.19 546	0.18 524	0.20 561	0.16 441	0.36 558	0.24 470

Nwc_Net	0.68 517	0.83 519	2.53 546	0.41 504	0.39 531	0.77 547	0.38 491	1.01 596	0.70 478	0.60 480	0.99 593	0.98 594	0.68 556	1.41 484	0.63 484	0.23 581	0.15 474	0.23 579	0.25 534	0.23 414	0.18 367

ADCP+	0.94 597	1.12 604	3.14 628	0.34 400	0.39 531	1.06 610	0.79 623	0.89 491	0.80 558	0.66 528	0.67 500	0.85 558	1.55 647	0.93 427	4.55 675	0.13 419	0.11 370	0.16 504	0.15 420	0.26 466	0.25 482

FC-DCNN	1.49 644	0.59 408	2.88 599	0.44 526	0.39 531	1.97 657	0.66 601	1.67 654	1.70 651	2.72 674	2.89 666	4.22 673	2.97 671	2.55 640	2.19 636	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.39 586

PWC_ROB	0.70 526	0.94 555	1.88 376	0.39 486	0.39 531	0.62 426	0.30 410	0.98 567	0.94 595	0.91 601	1.29 621	0.77 526	0.62 539	1.62 523	1.03 559	0.18 531	0.11 370	0.18 545	0.13 367	0.51 618	0.22 431

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 541	0.48 212	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 264	0.18 94	0.81 414	0.54 454	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.34 589	0.12 154	0.19 384

NLSM1	0.39 244	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 541	0.49 229	0.21 175	1.44 644	1.64 648	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 239	0.40 218	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.13 225

RAFT_R40	0.50 379	0.21 33	1.76 307	0.50 564	0.40 541	0.61 406	0.53 563	0.56 237	0.60 364	0.56 427	0.54 389	0.55 393	0.51 487	1.57 512	0.53 448	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.09 77

FINET	0.65 500	0.95 562	3.06 620	0.35 416	0.40 541	0.58 355	0.48 551	0.92 518	1.10 617	0.57 438	0.68 507	0.47 355	0.44 438	1.15 458	0.60 477	0.23 581	0.21 557	0.17 525	0.15 420	0.26 466	0.25 482

HGLStereo	0.54 422	0.69 459	2.00 430	0.35 416	0.40 541	0.66 478	0.30 410	0.83 435	0.62 399	0.57 438	0.69 516	0.69 484	0.54 497	1.07 444	0.55 456	0.13 419	0.13 427	0.13 417	0.11 294	0.19 350	0.17 347

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	1.70 657	2.50 542	0.56 593	0.40 541	2.15 664	0.99 638	1.24 633	1.26 629	1.02 612	1.10 609	1.29 632	0.88 598	3.10 663	1.08 564	1.66 676	0.83 667	0.68 646	0.88 665	1.57 670	1.80 680

AF-Net	0.69 522	0.92 547	2.21 477	0.41 504	0.40 541	0.68 496	0.40 500	1.02 599	0.86 575	0.69 540	1.03 601	1.04 608	0.84 589	1.19 460	0.78 520	0.22 577	0.14 446	0.25 591	0.17 461	0.30 501	0.18 367

SHD	0.72 538	0.77 494	2.36 510	0.45 540	0.40 541	0.71 510	0.32 446	1.02 599	1.25 628	1.07 616	0.84 563	0.90 575	0.73 568	1.09 446	0.98 545	0.21 564	0.18 524	0.20 561	0.21 513	0.32 518	0.31 537

PA-Net	0.84 583	1.00 584	3.49 646	0.63 612	0.40 541	0.70 508	0.52 559	0.86 465	0.84 572	0.52 376	0.59 428	0.70 494	0.54 497	2.35 616	2.23 638	0.17 519	0.27 598	0.19 552	0.28 550	0.22 399	0.36 570
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

YMNet_1	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

HH	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

HanStereo	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

FCDSN-DC	1.29 630	0.54 388	2.50 542	0.47 550	0.41 550	1.12 620	0.60 586	1.10 619	1.27 630	2.23 664	2.87 665	3.67 670	3.12 674	2.39 623	1.69 615	0.30 613	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.35 551	0.38 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 229	0.33 223	1.92 397	0.27 199	0.41 550	0.48 212	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 288	0.39 265	0.57 413	0.26 239	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.31 575	0.11 137	0.09 77

acv_ft	0.48 350	0.44 329	1.76 307	0.32 341	0.41 550	0.63 444	0.28 378	0.81 421	0.68 459	0.61 489	0.59 428	0.69 484	0.45 442	0.44 244	0.63 484	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.41 591	0.10 111

MFN_U_SF_RVC	1.55 647	2.39 683	3.16 630	0.65 615	0.41 550	1.12 620	0.46 539	1.23 632	1.33 634	1.61 652	1.20 614	1.43 639	0.98 609	1.76 542	1.97 625	1.90 679	1.80 679	1.98 683	2.15 685	1.63 671	1.77 679

RYNet	0.70 526	0.56 399	2.25 489	0.35 416	0.41 550	0.86 578	0.43 517	0.94 535	0.82 566	0.62 500	0.53 377	0.91 577	0.60 525	2.70 649	1.00 551	0.14 463	0.11 370	0.16 504	0.14 395	0.25 445	0.27 500

MSKI-zero shot	0.46 328	0.38 275	2.47 534	0.27 199	0.43 559	0.56 320	0.20 133	0.77 383	0.43 200	0.60 480	0.51 350	0.44 326	0.17 70	0.68 379	0.21 141	0.09 140	0.29 602	0.09 156	0.32 581	0.14 217	0.10 111

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 560	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 242	0.17 70	0.39 212	0.85 531	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.29 556	0.09 74	0.20 403

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 560	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 204	0.17 53	0.11 326	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 579	0.44 560	0.54 289	0.27 358	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 162	0.36 183	0.25 216	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.38 573	0.71 634

RAFT-Test	0.44 297	0.38 275	2.01 431	0.27 199	0.44 560	0.64 458	0.37 484	0.72 334	0.57 340	0.45 306	0.48 320	0.65 453	0.24 204	0.35 170	0.29 263	0.09 140	0.11 370	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.11 137

CFNet-RSSM	0.41 260	0.32 214	2.20 476	0.27 199	0.44 560	0.52 272	0.19 106	0.76 372	0.48 254	0.43 288	0.36 241	0.54 390	0.26 239	0.33 149	0.25 216	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.09 77

aanetorigin	0.77 561	0.80 506	2.59 560	0.43 519	0.44 560	0.58 355	1.01 643	0.57 243	0.68 459	1.53 651	1.23 616	0.81 542	1.08 618	1.07 444	1.07 563	0.18 531	0.15 474	0.17 525	0.21 513	0.54 623	0.30 528

RP	0.67 510	0.82 515	1.94 410	0.43 519	0.44 560	0.65 472	0.45 536	0.89 491	0.82 566	0.66 528	0.92 579	0.99 597	0.76 576	1.55 507	0.66 492	0.25 595	0.18 524	0.23 579	0.20 507	0.31 509	0.22 431

RGC	0.71 535	0.97 573	2.18 473	0.44 526	0.44 560	0.73 523	0.40 500	0.94 535	0.71 488	0.71 551	1.04 604	1.01 601	0.71 562	1.74 539	0.70 502	0.23 581	0.18 524	0.28 598	0.26 542	0.29 490	0.27 500

PASM	0.72 538	0.68 455	1.91 394	0.47 550	0.44 560	0.60 386	0.51 556	0.76 372	0.80 558	0.77 570	0.67 500	0.87 567	0.61 534	2.40 624	0.67 495	0.32 616	0.35 614	0.36 617	0.41 615	0.45 608	0.39 586

DRN-Test	0.64 492	0.43 318	2.44 526	0.39 486	0.44 560	0.80 563	0.41 506	1.02 599	0.78 550	0.80 576	0.63 470	0.69 484	0.56 506	1.79 550	0.69 500	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.17 347

MDST_ROB	1.17 622	0.42 313	3.87 652	0.54 584	0.44 560	4.11 680	0.58 582	1.31 637	0.84 572	2.12 658	1.12 610	0.98 594	0.71 562	4.24 677	0.99 550	0.16 504	0.14 446	0.19 552	0.17 461	0.18 329	0.35 562

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 571	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 581	0.09 74	0.10 111

Selective-IGEV-i1	0.44 297	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 571	0.60 386	0.32 446	0.85 455	0.64 419	0.42 282	0.52 365	0.60 430	0.28 277	0.46 269	0.34 328	0.10 246	0.10 317	0.13 417	0.28 550	0.14 217	0.75 638

LL-Strereo	0.72 538	1.29 630	2.49 538	0.36 435	0.45 571	0.55 304	0.32 446	0.93 526	0.71 488	0.67 532	0.58 425	0.85 558	0.79 581	2.67 648	0.46 410	0.10 246	0.18 524	0.14 454	0.12 334	0.40 588	0.42 598

ccnet	0.71 535	0.41 305	1.59 250	0.40 497	0.45 571	1.06 610	0.55 571	0.98 567	0.71 488	0.88 595	0.97 590	0.82 547	0.88 598	1.68 529	0.94 538	0.32 616	0.26 591	0.32 611	0.27 547	0.34 539	0.30 528

GwcNet	0.69 522	0.71 466	3.12 627	0.36 435	0.45 571	0.81 564	0.44 528	0.86 465	0.84 572	0.60 480	0.74 540	0.82 547	0.49 482	1.65 525	0.66 492	0.16 504	0.15 474	0.15 485	0.15 420	0.31 509	0.24 470

NCC-stereo	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431

Abc-Net	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 492	0.88 536	2.35 507	0.41 504	0.45 571	0.73 523	0.47 547	0.94 535	0.74 517	0.75 563	0.54 389	0.74 512	0.47 466	1.70 532	0.72 509	0.15 483	0.14 446	0.15 485	0.14 395	0.20 366	0.19 384

RT-IGEV	0.66 505	0.25 103	2.11 454	0.56 593	0.46 579	0.62 426	0.54 567	0.99 579	0.75 531	0.79 574	0.93 583	0.85 558	0.78 580	0.59 341	1.64 613	0.12 387	0.16 492	0.11 292	0.47 624	0.28 483	0.30 528

raftrobust	0.38 229	0.68 455	1.54 243	0.32 341	0.46 579	0.52 272	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 376	0.35 237	0.31 236	0.33 328	0.37 194	0.30 283	0.10 246	0.11 370	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 384

RASNet	0.61 476	0.68 455	2.03 439	0.35 416	0.46 579	0.65 472	0.28 378	0.78 398	0.70 478	0.48 335	0.64 486	0.93 583	0.61 534	2.21 608	0.73 512	0.12 387	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.14 217	0.11 137

AE-Stereo	0.42 279	0.29 175	1.65 260	0.43 519	0.47 582	0.56 320	0.23 254	0.86 465	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 315	0.24 204	0.34 163	0.24 202	0.09 140	0.48 642	0.11 292	0.45 620	0.22 399	0.19 384

SGM-ForestM	2.98 672	1.70 657	3.52 648	0.67 617	0.47 582	5.18 683	3.36 685	3.30 682	2.86 676	4.44 682	3.79 678	9.80 690	5.50 684	6.29 684	6.52 684	0.27 604	0.36 616	0.24 586	0.27 547	0.38 573	0.58 623

DANet	0.80 569	0.65 443	2.21 477	1.19 653	0.48 584	0.74 529	1.25 656	0.89 491	1.53 644	0.89 597	0.71 530	0.96 590	0.56 506	1.83 559	0.96 541	0.18 531	0.16 492	0.19 552	0.16 441	0.26 466	0.29 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 488	0.39 287	2.49 538	0.30 285	0.49 585	0.67 484	0.19 106	0.91 509	0.45 221	0.77 570	0.45 293	1.16 626	0.82 585	2.05 593	0.29 263	0.09 140	0.15 474	0.09 156	0.44 619	0.11 137	0.22 431

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 586	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 149	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 610

PVD	0.90 592	0.85 526	2.15 466	0.53 579	0.50 586	0.99 600	0.56 576	1.15 627	1.64 648	1.41 647	1.41 631	1.11 620	1.13 623	1.35 476	1.31 593	0.26 599	0.28 601	0.28 598	0.26 542	0.37 566	0.49 610

DeepPrunerF	0.86 585	0.86 529	2.91 607	0.45 540	0.50 586	0.64 458	0.48 551	1.14 624	2.64 673	0.63 509	0.61 451	0.65 453	0.62 539	2.21 608	1.31 593	0.23 581	0.19 537	0.30 606	0.28 550	0.36 558	0.25 482

ELAS_RVC	1.37 637	0.78 502	3.21 636	0.55 591	0.50 586	1.49 636	2.48 681	1.48 646	1.71 652	2.13 661	2.09 646	2.07 652	2.56 667	1.90 577	2.02 628	0.35 621	0.36 616	0.37 621	0.34 589	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 638	0.79 504	2.86 597	0.53 579	0.50 586	2.81 671	2.20 677	1.61 653	1.50 643	2.28 666	2.35 654	1.82 648	2.13 661	1.73 537	2.22 637	0.35 621	0.37 618	0.35 615	0.35 593	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

RTSA	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

TCMNet	0.66 505	0.85 526	2.55 557	0.50 564	0.52 593	0.72 516	0.39 497	0.87 476	0.72 498	0.58 456	0.68 507	0.63 439	0.46 457	1.70 532	0.63 484	0.18 531	0.18 524	0.23 579	0.18 474	0.38 573	0.27 500

SST-Stereo	0.52 410	0.20 18	1.76 307	0.62 611	0.53 594	0.62 426	0.66 601	0.55 231	0.61 381	0.58 456	0.53 377	0.52 380	0.60 525	1.59 518	0.29 263	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.10 111

AnyNet_C01	1.14 617	1.49 644	4.23 661	0.54 584	0.53 594	1.51 638	1.37 662	1.04 610	1.07 613	1.17 629	1.33 625	1.15 624	1.08 618	1.61 522	2.74 650	0.25 595	0.22 563	0.28 598	0.24 528	0.48 611	0.40 592

raft_robust	0.55 434	0.84 521	1.73 287	0.28 230	0.54 596	0.53 281	0.25 310	0.88 485	0.75 531	0.48 335	0.46 301	0.76 524	0.75 574	1.46 492	0.27 238	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.30 566	0.26 466	0.16 326

AnyNet_C32	1.00 606	1.33 637	2.53 546	0.49 560	0.54 596	1.15 624	1.14 651	0.91 509	0.89 586	1.11 619	0.95 587	0.87 567	0.93 602	1.50 501	4.07 670	0.21 564	0.20 548	0.25 591	0.24 528	0.38 573	0.33 555

PWCK	1.49 644	1.90 669	3.22 637	1.09 648	0.54 596	1.71 647	1.73 671	1.49 647	1.53 644	1.44 649	1.80 640	1.82 648	1.30 631	3.34 667	1.76 619	1.07 662	0.56 646	0.97 659	0.58 647	1.38 669	0.65 630

Select-FE	0.65 500	0.67 452	2.76 586	0.49 560	0.55 599	0.79 556	0.16 63	0.90 497	0.53 304	0.84 590	0.55 399	0.91 577	0.75 574	0.57 331	1.16 577	0.11 326	0.18 524	0.11 292	0.49 629	0.14 217	0.31 537

PFNet	0.60 468	0.33 223	2.47 534	0.41 504	0.55 599	0.62 426	0.27 358	0.61 275	0.63 411	0.61 489	0.56 411	0.45 335	0.32 323	1.88 575	1.14 573	0.28 608	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.26 466	0.20 403

NVStereoNet_ROB	1.16 621	0.95 562	2.54 552	0.58 600	0.55 599	0.78 552	0.63 598	1.00 588	1.08 614	1.03 613	4.07 680	1.48 641	1.22 627	2.88 658	1.27 591	0.50 632	0.46 636	0.54 637	0.62 651	0.50 616	0.63 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 454	0.82 515	1.89 383	0.59 605	0.56 602	0.64 458	0.36 475	0.84 447	0.69 468	0.51 367	0.68 507	0.53 382	0.43 430	0.56 330	0.43 398	0.34 620	0.18 524	0.44 630	0.29 556	0.48 611	0.30 528

NaN_ROB	1.14 617	0.94 555	2.96 610	0.53 579	0.56 602	1.13 622	0.99 638	0.98 567	1.00 603	1.09 618	0.87 571	0.77 526	1.06 617	5.90 682	2.72 649	0.16 504	0.23 571	0.16 504	0.24 528	0.22 399	0.36 570

TestStereo1	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

SA-5K	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 476	0.61 415	3.35 644	0.33 367	0.58 606	0.66 478	0.20 133	0.98 567	0.55 324	0.73 558	0.52 365	0.99 597	0.65 546	0.58 335	0.29 263	0.10 246	0.16 492	0.10 216	0.41 615	0.29 490	0.20 403

SAMSARA	0.91 593	0.97 573	2.22 481	0.80 628	0.58 606	1.32 629	1.31 658	1.01 596	0.94 595	1.36 641	0.87 571	1.38 637	0.90 600	1.72 536	1.02 557	0.24 590	0.30 606	0.22 572	0.25 534	0.36 558	0.35 562

GCST	0.72 538	1.10 602	2.15 466	1.11 650	0.59 608	0.62 426	0.19 106	0.75 360	0.53 304	0.56 427	0.63 470	0.47 355	0.31 315	1.11 450	0.33 321	0.75 649	0.45 634	0.84 650	0.64 654	0.69 634	0.54 615

UDG	0.77 561	1.23 623	2.15 466	0.67 617	0.59 608	0.78 552	0.38 491	0.90 497	0.70 478	0.61 489	0.69 516	1.01 601	0.67 553	1.02 439	0.73 512	0.45 629	0.34 613	0.87 651	0.51 633	0.67 633	0.46 604

EAI-Stereo	0.78 565	0.25 103	1.67 268	0.54 584	0.59 608	1.95 654	2.05 675	1.11 623	0.64 419	0.95 607	1.49 632	0.50 371	0.67 553	0.59 341	1.44 603	0.09 140	0.19 537	0.09 156	0.49 629	0.13 188	0.22 431

MADNet+	1.36 635	1.93 672	5.95 671	0.81 631	0.59 608	1.57 640	1.09 647	1.39 643	1.22 626	0.84 590	1.01 596	1.25 630	1.12 622	3.19 664	2.36 643	0.45 629	0.47 639	0.38 623	0.34 589	0.59 626	0.57 621

PDISCO_ROB	0.75 553	1.06 597	2.11 454	0.64 613	0.59 608	1.13 622	0.43 517	1.14 624	1.05 609	0.64 519	0.71 530	0.96 590	0.61 534	1.21 461	0.76 516	0.37 624	0.18 524	0.27 595	0.24 528	0.56 625	0.32 546

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 579	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 634

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 526	0.65 443	3.45 645	0.50 564	0.60 613	0.75 535	0.23 254	0.96 554	0.60 364	0.76 566	1.30 622	0.81 542	0.60 525	0.57 331	0.82 527	0.10 246	0.16 492	0.11 292	0.43 618	0.31 509	0.22 431

Sa-1000	0.51 396	0.72 470	1.90 388	0.31 312	0.60 613	0.60 386	0.31 423	0.94 535	0.71 488	0.52 376	0.83 560	0.42 311	0.33 328	0.68 379	0.28 249	0.10 246	0.09 268	0.13 417	0.29 556	0.29 490	0.10 111

PAM_32	0.70 526	0.35 250	2.73 583	0.54 584	0.61 617	1.07 615	0.43 517	0.84 447	0.49 261	0.90 599	0.91 577	1.23 628	0.77 579	0.65 370	1.10 567	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.49 629	0.15 240	0.38 580

SA	0.50 379	0.75 484	1.95 413	0.31 312	0.61 617	0.57 338	0.31 423	0.91 509	0.73 513	0.42 282	0.62 456	0.38 276	0.47 466	0.68 379	0.29 263	0.09 140	0.09 268	0.13 417	0.32 581	0.30 501	0.10 111

PAM	0.70 526	0.35 250	2.72 578	0.56 593	0.62 619	1.08 617	0.53 563	0.85 455	0.44 206	0.93 604	0.92 579	1.24 629	0.68 556	0.64 359	1.01 555	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.48 627	0.14 217	0.38 580

Consistency-Raft	0.88 589	0.93 553	3.23 638	0.99 643	0.64 620	0.77 547	0.55 571	0.98 567	0.97 599	0.61 489	1.03 601	0.65 453	1.05 615	0.79 412	1.38 598	0.44 627	0.46 636	0.51 636	0.58 647	0.65 631	0.47 606

test_5	0.51 396	0.87 532	1.99 428	0.37 459	0.65 621	0.58 355	0.35 468	0.78 398	0.62 399	0.48 335	0.55 399	0.45 335	0.40 390	0.72 394	0.30 283	0.09 140	0.07 75	0.12 356	0.12 334	0.33 527	0.38 580

AIO_test	0.39 244	0.37 263	1.19 154	0.73 620	0.67 622	0.35 64	0.25 310	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 249	0.17 70	1.31 471	0.19 89	0.11 326	0.15 474	0.08 59	0.21 513	0.15 240	0.23 456

G-Net	0.99 602	0.64 436	2.76 586	0.57 598	0.67 622	2.03 660	0.72 617	0.76 372	0.67 457	1.14 622	2.56 659	1.30 635	1.02 612	1.48 500	1.74 618	0.25 595	0.24 575	0.24 586	0.26 542	0.37 566	0.31 537

ADCPNet	0.99 602	0.99 582	3.93 656	0.37 459	0.68 624	1.36 631	0.62 595	0.87 476	0.76 541	0.78 572	0.81 555	1.08 614	1.18 626	1.14 456	2.49 646	0.21 564	0.69 659	0.21 569	0.95 668	0.29 490	0.37 577

DDUNet	0.77 561	1.12 604	1.88 376	0.76 624	0.69 625	0.84 572	0.43 517	0.85 455	0.65 433	0.67 532	0.75 543	0.91 577	0.52 492	1.03 441	0.57 468	0.54 635	0.37 618	0.95 657	0.52 636	0.71 637	0.57 621

SPS-STEREO	1.07 612	1.13 607	2.88 599	0.65 615	0.69 625	0.99 600	0.68 607	1.05 611	0.87 578	1.36 641	1.23 616	1.46 640	0.94 605	1.87 567	1.72 617	0.66 643	0.61 649	0.58 639	0.57 644	0.65 631	0.77 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 297	0.67 452	1.85 361	0.34 400	0.71 627	0.51 253	0.25 310	0.64 290	0.51 279	0.35 241	0.45 293	0.32 242	0.28 277	0.43 235	0.32 308	0.09 140	0.19 537	0.10 216	0.09 187	0.20 366	0.40 592

otaku	1.03 609	1.68 655	2.72 578	0.95 640	0.73 628	1.03 607	0.59 584	0.99 579	0.86 575	0.69 540	1.61 635	0.98 594	0.64 544	1.46 492	1.14 573	0.95 656	0.46 636	0.72 648	0.40 612	1.24 663	0.78 642

WAO-7	1.48 643	1.63 649	2.49 538	0.93 638	0.75 629	1.72 648	1.10 648	1.84 662	1.96 662	1.43 648	2.54 658	1.97 650	1.61 650	3.06 661	2.08 631	0.69 645	0.66 652	0.94 656	0.74 658	0.80 644	0.69 633

anonymity	0.80 569	0.66 450	1.29 177	0.59 605	0.75 629	0.67 484	0.52 559	0.95 549	0.71 488	0.94 605	0.70 526	0.67 470	0.87 594	0.71 392	1.35 596	0.64 642	0.62 650	0.58 639	1.44 678	0.60 629	0.65 630

RAFT+CT+SA	0.50 379	0.86 529	1.82 353	0.37 459	0.75 629	0.54 289	0.34 460	0.77 383	0.63 411	0.38 261	0.55 399	0.34 255	0.29 295	0.68 379	0.27 238	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.51 633	0.29 490	0.41 597

MFMNet_re	0.92 595	1.28 629	2.53 546	0.82 632	0.76 632	0.90 588	0.75 619	0.98 567	1.04 608	1.03 613	1.05 605	0.84 554	0.94 605	0.83 416	0.72 509	0.68 644	0.60 648	0.63 643	0.60 650	0.77 642	0.74 636

HUF	0.59 462	0.65 443	2.46 529	0.45 540	0.77 633	0.34 58	0.24 288	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 376	0.18 64	0.12 387	2.03 684	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 677

SQANet	0.80 569	1.58 648	2.53 546	0.76 624	0.83 634	0.76 539	0.36 475	0.83 435	0.64 419	0.63 509	0.69 516	0.73 506	0.51 487	1.21 461	0.53 448	0.77 650	0.29 602	0.59 641	0.29 556	0.86 647	0.61 626

Ntro	1.00 606	1.68 655	2.80 593	0.95 640	0.85 635	1.06 610	0.53 563	0.98 567	0.90 588	0.62 500	0.76 546	0.93 583	0.66 551	1.66 526	0.98 545	0.99 658	0.45 634	0.75 649	0.40 612	1.19 659	0.75 638

ACVNet-4b	1.93 654	1.85 665	4.10 659	1.07 645	0.86 636	1.15 624	0.53 563	1.06 612	1.12 620	0.64 519	1.09 608	1.99 651	0.70 560	2.20 607	9.86 693	5.62 690	0.41 632	1.03 662	0.55 638	1.86 675	0.85 647

ACVNet_1	1.33 632	1.91 670	4.03 657	1.09 648	0.88 637	1.19 628	0.66 601	1.24 633	1.17 623	0.94 605	0.96 588	3.09 665	1.04 614	2.37 617	1.11 570	1.04 660	0.48 642	1.03 662	0.48 627	1.12 656	0.83 644

EDNetEfficientorigin	8.18 688	0.98 577	145.96 719	0.51 569	0.89 638	0.72 516	0.48 551	0.85 455	1.56 646	2.12 658	1.49 632	1.29 632	1.31 632	1.83 559	2.13 635	0.13 419	0.12 403	0.17 525	0.18 474	0.39 583	0.45 602

DMCA-RVC	0.62 481	0.96 565	2.63 564	0.36 435	0.90 639	0.56 320	0.31 423	0.69 317	0.57 340	0.68 538	0.52 365	0.59 423	0.56 506	1.23 465	0.53 448	0.16 504	0.38 622	0.20 561	0.15 420	0.20 366	0.15 294

RainbowNet	1.15 619	1.78 661	2.72 578	1.12 651	0.91 640	1.06 610	0.76 621	1.16 628	1.13 622	0.75 563	0.97 590	1.09 616	0.80 582	1.60 519	1.21 585	1.17 665	1.26 675	1.01 661	0.57 644	1.13 657	0.88 652

ACVNet_2	1.42 641	1.81 662	3.23 638	1.08 646	0.92 641	1.32 629	0.85 629	1.49 647	1.69 650	1.19 632	1.73 639	2.13 653	1.03 613	2.50 636	1.40 601	0.91 652	0.53 644	1.00 660	0.55 638	2.11 677	0.85 647

SGM_RVC	1.89 653	0.92 547	2.50 542	0.96 642	0.93 642	1.63 643	1.37 662	1.52 649	12.43 691	1.85 655	1.69 638	2.40 659	1.74 655	2.81 656	1.71 616	0.53 633	0.47 639	0.42 626	0.47 624	0.74 638	0.74 636
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zero-FE	0.80 569	0.27 133	8.23 679	0.49 560	0.98 643	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 631	0.17 37	0.20 62	0.77 526	0.22 162	0.60 348	0.97 542	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.10 226	0.33 527	0.14 252

AAGNet	0.88 589	0.33 223	1.79 340	0.54 584	0.98 643	0.62 426	0.46 539	0.50 180	0.60 364	0.58 456	0.53 377	0.50 371	0.73 568	1.23 465	7.48 686	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.14 217	0.09 77

EDNetEfficient	1.27 629	0.70 464	4.05 658	0.64 613	0.98 643	0.94 594	1.40 665	0.85 455	1.75 653	2.34 667	1.33 625	1.05 610	2.21 663	1.58 516	4.15 671	0.15 483	0.19 537	0.14 454	0.27 547	0.38 573	0.32 546

DStereoO	0.99 602	0.66 450	1.67 268	0.75 623	0.99 646	0.73 523	1.33 660	0.94 535	0.91 589	0.70 546	1.06 606	0.75 518	1.75 656	0.95 430	2.39 644	1.20 667	0.41 632	0.48 633	0.59 649	0.85 646	0.60 625

WAO-6	1.58 648	1.54 646	2.32 499	1.14 652	1.00 647	2.30 666	1.03 644	1.82 661	2.85 675	1.25 634	2.61 661	2.20 654	1.56 648	2.47 634	1.99 627	0.95 656	0.67 653	1.19 667	0.83 663	1.08 654	0.88 652

MANE	2.90 671	1.14 609	2.96 610	1.03 644	1.01 648	5.01 682	2.45 680	5.36 686	6.88 687	3.58 680	4.76 684	5.99 683	4.99 681	4.23 676	4.61 676	0.56 638	0.67 653	0.44 630	0.78 660	0.51 618	1.03 663

SGM+DAISY	1.83 652	1.43 641	3.81 651	0.87 633	1.01 648	2.38 668	2.53 682	1.36 640	1.75 653	2.92 676	3.22 672	2.65 661	2.93 669	2.22 611	3.10 656	0.72 646	0.69 659	0.63 643	0.62 651	0.77 642	0.98 655

MonStereo1	1.98 656	1.01 588	1.78 320	1.19 653	1.04 650	3.58 675	0.61 590	1.53 650	1.93 661	1.39 645	3.37 674	2.23 656	10.80 692	2.84 657	1.25 589	1.04 660	0.38 622	0.96 658	0.57 644	1.10 655	1.00 662

WAO-8	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

Venus	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

Dean	1.79 651	1.83 663	3.92 654	1.29 656	1.07 653	1.55 639	1.00 641	1.95 665	2.33 667	1.47 650	4.19 681	4.26 676	1.33 635	2.21 608	1.48 605	1.14 664	0.68 657	1.18 664	0.74 658	1.24 663	0.98 655

IMH-64-1	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

IMH-64	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

IMH	2.02 657	2.15 681	2.69 574	1.68 664	1.12 656	1.66 646	0.92 634	2.10 669	1.92 660	1.32 639	2.66 663	2.21 655	1.69 653	5.78 681	1.68 614	5.54 689	0.96 671	1.31 670	0.71 657	1.32 668	0.99 660

WQFJA1++	2.30 661	0.22 50	6.03 672	1.08 646	1.15 657	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 698	0.19 53	3.34 669	0.17 70	0.33 149	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.07 103	18.19 708	0.14 252

TorneroNet-64	2.65 664	1.83 663	3.30 640	1.46 660	1.20 658	3.89 677	0.99 638	3.51 684	6.71 686	2.56 670	4.60 682	4.22 673	3.85 677	3.33 666	3.14 657	1.19 666	0.65 651	1.39 673	0.79 662	3.31 685	1.15 666

JetBlue	1.78 650	1.63 649	3.92 654	0.73 620	1.21 659	4.38 681	3.35 684	1.59 651	1.20 625	1.26 637	1.52 634	2.37 657	1.88 658	3.23 665	3.00 653	0.53 633	0.47 639	0.48 633	0.49 629	1.29 665	0.97 654

edge stereo	0.81 577	0.73 477	3.30 640	0.37 459	1.21 659	0.62 426	0.39 497	0.93 526	0.79 555	0.80 576	0.88 574	1.14 623	0.71 562	2.18 606	0.71 505	0.21 564	0.20 548	0.26 594	0.18 474	0.38 573	0.26 492

TorneroNet	5.50 682	1.92 671	3.16 630	1.47 661	1.25 661	14.07 691	1.06 646	4.90 685	20.99 709	10.17 690	16.48 700	11.88 696	6.93 686	3.34 667	4.20 672	1.30 670	0.69 659	1.45 675	0.86 664	2.61 682	1.20 667

notaker	2.66 665	2.07 674	3.31 642	2.61 680	1.43 662	1.76 650	1.11 649	2.76 675	1.79 655	2.26 665	11.53 695	3.96 671	4.29 679	3.09 662	2.76 651	1.55 675	0.88 669	1.70 681	1.07 673	2.00 676	1.35 670

pmcnn	1.32 631	1.05 595	2.77 589	0.74 622	1.43 662	0.72 516	0.56 576	0.96 554	0.91 589	0.99 609	2.92 668	6.01 684	0.70 560	2.38 620	3.32 662	0.13 419	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 431

UNDER WATER-64	2.47 663	1.89 668	4.86 664	1.82 671	1.44 664	3.18 673	1.57 670	2.62 672	5.64 682	2.05 657	2.13 648	4.13 672	3.76 676	2.62 643	3.42 664	1.47 673	0.85 668	1.57 678	1.07 673	1.82 674	1.49 673

UNDER WATER	2.74 666	1.85 665	4.54 663	1.81 670	1.44 664	2.34 667	1.40 665	3.24 679	6.60 685	2.60 671	2.76 664	5.75 682	5.24 683	3.02 660	4.01 669	1.45 672	0.81 666	1.59 679	1.06 672	1.80 673	1.51 674

KSHMR	4.10 678	1.97 673	5.27 667	1.71 666	1.47 666	1.96 655	1.28 657	3.19 678	17.33 704	2.12 658	15.91 698	9.18 689	1.57 649	8.42 687	1.98 626	1.52 674	1.26 675	1.67 680	1.19 675	1.67 672	1.40 672

SDNR	1.22 627	0.80 506	2.71 576	0.33 367	1.48 667	1.98 659	0.23 254	1.93 664	2.44 669	0.89 597	2.52 657	1.36 636	0.51 487	3.65 671	1.93 623	0.30 613	0.31 607	0.22 572	0.16 441	0.33 527	0.36 570

Selective-IGEV-i1pa	9.22 690	12.57 697	9.49 684	2.20 674	1.49 668	16.83 695	8.03 693	14.34 701	11.26 690	10.52 691	15.24 697	14.52 700	11.94 700	18.22 705	9.78 692	7.79 700	3.09 689	5.20 694	2.49 688	2.46 681	6.90 694

ktn	4.35 679	2.10 675	2.89 602	1.80 668	1.49 668	2.13 663	1.41 667	2.26 670	12.72 692	11.41 694	16.43 699	11.15 692	3.75 675	4.36 678	3.18 658	1.82 678	0.98 673	1.73 682	1.21 676	2.97 684	1.27 669

tt	4.93 681	0.27 133	4.20 660	2.29 676	1.58 670	10.20 688	16.97 698	9.42 694	5.02 681	1.67 653	1.28 619	4.68 678	5.03 682	3.37 669	5.92 681	6.16 691	9.47 702	2.82 688	3.18 690	3.60 686	1.53 675

FACV-RUCA	0.58 454	0.40 295	1.78 320	0.43 519	1.67 671	0.48 212	0.28 378	0.69 317	0.62 399	0.40 269	0.53 377	0.33 249	0.63 542	0.40 218	0.31 295	0.13 419	0.11 370	0.62 642	0.12 334	0.70 635	0.98 655

JetRed	3.29 675	4.93 686	10.17 686	1.45 659	1.72 672	7.44 685	5.05 690	3.06 677	2.12 666	2.41 669	2.39 655	2.99 664	2.37 664	3.51 670	6.44 683	1.32 671	1.90 683	1.37 672	1.23 677	2.21 678	1.76 678

LVE	1.96 655	2.17 682	3.14 628	1.68 664	1.80 673	1.63 643	1.03 644	2.34 671	2.81 674	1.25 634	2.89 666	4.24 675	1.29 629	2.79 654	1.44 603	2.85 684	0.91 670	1.18 664	1.46 679	1.23 662	1.10 665

IGEV-RUCA	2.28 660	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 674	2.06 662	1.90 673	1.36 640	1.80 657	3.70 681	3.76 677	5.02 680	8.19 689	2.12 603	1.63 611	0.25 595	0.76 664	2.72 687	1.91 683	2.39 680	2.36 685

DStereoFS	2.23 659	2.10 675	2.47 534	1.61 663	1.88 675	3.81 676	2.06 676	1.95 665	3.33 677	2.38 668	3.31 673	2.37 657	4.92 680	2.45 631	3.27 659	1.03 659	1.27 677	0.55 638	1.04 671	0.70 635	2.05 682

DStereoSA	2.12 658	0.98 577	2.80 593	1.25 655	2.23 676	1.97 657	4.62 689	1.22 629	2.54 672	1.16 623	3.84 679	1.00 599	4.05 678	2.07 596	5.29 680	0.93 653	1.48 678	0.48 633	1.51 680	0.95 652	1.95 681

MADNet++	2.79 667	2.11 678	2.97 613	2.49 678	2.28 677	2.95 672	2.31 679	2.67 673	2.47 670	3.03 678	3.13 671	2.70 662	2.92 668	4.10 675	4.48 674	2.68 683	2.24 687	3.04 690	2.44 687	2.37 679	2.34 684

Selective-IGEV-i16pa	47.65 718	67.17 719	7.20 677	2.47 677	2.32 678	116.02 720	1.42 668	90.41 721	82.69 720	32.69 719	90.10 719	60.10 720	84.41 720	129.53 721	52.52 718	50.16 718	15.10 705	18.00 709	9.63 700	0.94 650	40.09 719

MultiAttention	2.38 662	0.50 368	1.93 400	1.80 668	2.56 679	10.86 689	2.30 678	1.22 629	0.80 558	0.62 500	1.16 613	1.13 621	0.56 506	16.09 700	1.18 580	0.20 556	0.09 268	0.43 629	1.62 681	0.94 650	1.58 676

BEATNet-Init1	12.10 694	11.19 693	27.29 714	2.99 682	3.51 680	21.84 708	11.10 694	14.34 701	13.83 699	20.34 705	20.33 705	26.35 716	20.03 703	19.06 706	14.80 702	1.74 677	1.81 680	2.05 684	2.49 688	3.69 687	3.12 687

LE_ROB	4.43 680	1.35 639	9.38 682	2.79 681	3.93 681	2.43 669	3.46 686	2.68 674	11.19 689	11.66 695	4.73 683	5.26 681	10.46 691	4.50 679	9.49 690	0.82 651	0.69 659	1.34 671	0.98 669	0.75 640	0.76 640

HanzoNet	7.64 685	2.86 685	5.05 665	7.01 689	3.97 682	2.18 665	1.34 661	3.37 683	4.05 679	13.17 696	10.58 689	10.73 691	16.52 701	8.45 688	10.51 694	10.48 701	9.72 703	5.59 695	13.46 703	6.84 694	6.83 693

DGSMNet	2.89 670	0.63 431	3.18 633	3.43 685	4.17 683	2.57 670	6.98 692	0.97 563	0.83 569	0.56 427	1.86 642	0.79 535	0.62 539	1.64 524	1.39 599	4.61 688	5.01 693	5.17 693	4.71 693	4.44 690	4.19 689

GCAPDPT-zeroshot	1.09 613	0.30 192	8.70 680	3.22 683	5.88 684	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 384

GCAP-BAT	1.13 616	0.30 192	9.45 683	3.22 683	5.97 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 347

DispFullNet	1.67 649	2.10 675	5.22 666	1.53 662	8.90 686	0.86 578	0.31 423	0.96 554	0.96 598	1.37 644	1.01 596	1.13 621	1.98 660	1.51 502	0.91 534	0.54 635	0.31 607	1.18 664	0.63 653	1.13 657	0.80 643

USTest	8.10 686	7.17 690	8.96 681	9.25 691	9.05 687	15.27 692	23.78 700	9.96 695	9.47 688	5.94 686	6.75 685	7.80 687	7.48 687	8.83 689	11.21 695	2.21 682	3.56 690	2.86 689	3.20 691	5.02 691	4.16 688

light-stereo	8.15 687	2.75 684	9.83 685	12.24 695	9.63 688	19.16 701	0.44 528	6.84 690	3.57 678	13.44 697	22.94 714	23.04 707	1.65 651	17.20 704	7.61 687	3.06 685	2.25 688	0.42 626	0.52 636	4.07 688	2.31 683

PML	23.15 703	16.83 698	7.78 678	5.49 687	9.93 689	51.13 718	104.50 720	5.76 687	13.62 697	37.30 720	105.93 720	30.86 717	23.50 708	12.07 692	7.87 688	6.30 692	2.12 686	6.32 698	2.43 686	10.44 699	2.90 686

DGTPSM_ROB	8.89 689	5.62 687	12.25 691	5.92 688	11.32 690	8.54 686	24.18 701	6.40 688	13.49 695	5.15 683	11.46 693	6.19 685	10.92 693	7.00 685	13.72 696	4.47 687	7.65 694	3.92 691	7.45 698	4.38 689	7.87 697

DPSMNet_ROB	9.48 691	5.64 688	13.01 695	8.82 690	11.82 691	8.54 686	24.20 702	6.41 689	13.65 698	5.32 685	11.47 694	6.33 686	10.92 693	7.69 686	13.89 697	7.25 699	8.19 698	5.06 692	7.78 699	5.31 692	8.26 698

TCMNet-wrong-test	5.51 683	6.62 689	6.20 674	13.02 699	11.90 692	7.14 684	5.53 691	6.99 691	1.44 640	2.65 672	3.10 670	8.37 688	5.95 685	4.75 680	6.05 682	3.07 686	0.98 673	2.38 686	1.99 684	6.62 693	5.43 691

iinet-test	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

IINet	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

LRCNet_RVC	13.74 699	19.30 699	12.75 694	19.46 702	12.69 695	1.86 651	0.41 506	12.33 696	1.05 609	15.77 700	18.83 704	12.62 699	8.70 690	12.21 693	9.62 691	22.22 710	8.37 701	25.85 712	24.01 712	19.32 709	17.44 709

DPSM_ROB	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

DPSM	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

U	3.37 677	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 698	19.19 702	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 708	12.81 702	0.10 103	0.08 49

DPSimNet_ROB	17.97 700	20.20 706	24.98 708	17.62 700	15.92 699	21.53 707	21.00 699	13.70 699	15.61 702	23.89 716	14.69 696	22.87 705	24.58 716	12.70 697	14.56 700	18.48 709	12.91 704	20.21 710	12.05 701	17.76 700	14.17 702

HaxPig	19.86 701	22.40 707	22.34 702	17.95 701	17.95 700	11.77 690	11.89 695	16.02 705	15.89 703	21.10 706	21.41 706	18.74 704	18.39 702	20.08 707	19.69 705	23.63 714	23.22 713	24.06 711	23.69 711	23.00 710	23.95 711

EKT-Stereo	1.47 642	0.49 360	1.93 400	2.57 679	19.31 701	0.55 304	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 261	0.36 241	0.43 315	0.27 260	0.69 385	0.26 228	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.16 441	0.20 366	0.15 294

MEDIAN_ROB	23.96 704	27.05 715	26.39 713	22.16 703	22.13 702	16.12 694	13.97 696	20.24 706	20.05 705	25.50 717	25.31 715	22.96 706	22.63 707	24.39 708	23.24 709	28.20 715	27.23 717	28.62 713	27.75 715	27.50 711	27.76 714

AVERAGE_ROB	26.93 712	30.34 716	29.27 715	25.82 704	25.34 703	19.48 704	15.17 697	23.55 710	23.00 712	28.45 718	27.87 716	26.25 715	25.86 717	26.96 717	25.55 710	31.30 716	30.07 718	31.76 714	30.81 716	30.79 715	30.93 715

CasAABBNet	24.81 707	22.53 708	24.83 707	26.08 705	25.74 704	39.86 713	57.06 714	28.87 713	28.83 716	21.16 711	22.54 710	24.22 711	23.89 713	26.38 709	30.87 713	14.25 702	16.71 708	13.09 701	14.81 705	17.78 701	16.71 704

Hybrid-DGEV	24.86 709	22.58 712	25.22 711	26.11 708	25.76 705	39.92 715	57.06 714	29.03 717	29.01 719	21.12 707	22.64 711	24.13 708	23.91 714	26.46 714	30.82 711	14.27 706	16.70 707	13.09 701	14.83 709	17.78 701	16.71 704

RAFT-FEzeroshot	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

RAFT-FE	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

FlowAnything	24.85 708	22.54 709	25.10 709	26.11 708	25.76 705	39.86 713	57.00 712	28.89 714	28.87 717	21.31 713	22.68 713	24.22 711	23.87 709	26.39 712	30.89 717	14.26 703	16.78 712	13.10 705	14.90 710	17.78 701	16.69 703

Selective-RAFT-Error	24.87 710	22.59 713	25.14 710	26.13 710	25.82 709	39.93 716	57.03 713	28.97 715	28.95 718	21.21 712	22.65 712	24.25 713	23.98 715	26.43 713	30.83 712	14.27 706	16.71 708	13.10 705	14.82 706	17.82 706	16.76 708

Anonymous_1	22.91 702	11.20 694	12.13 690	12.75 696	26.28 710	19.43 703	27.92 708	14.08 700	13.61 696	14.96 699	10.58 689	11.26 695	11.19 697	12.55 696	14.57 701	38.28 717	7.88 697	34.96 715	63.99 717	89.57 720	10.94 701

LSM	3.31 676	1.11 603	5.29 668	9.40 692	30.65 711	0.84 572	1.12 650	0.91 509	1.22 626	1.36 641	2.19 650	0.93 583	0.83 586	1.66 526	0.90 533	0.21 564	0.31 607	0.24 586	0.28 550	0.39 583	6.33 692

DLNR-FE	13.43 697	20.01 702	23.53 703	121.73 719	33.87 712	0.46 191	0.15 39	8.09 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 399	0.29 263	6.68 694	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.82 719	0.18 367

DLNR_Zeroshot_test	13.43 697	19.94 701	23.55 704	121.61 718	35.03 713	0.46 191	0.15 39	8.02 692	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 403	0.29 263	6.42 693	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.13 718	0.18 367

xxxxx1	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

tt_ll	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

ff	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

RSGM-EC	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

acva	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

LSM0	26.58 711	22.63 714	25.88 712	30.13 711	52.21 719	39.94 717	56.74 711	28.97 715	28.72 713	21.14 708	22.26 707	24.43 714	23.88 710	26.54 716	30.87 713	14.32 708	16.55 706	13.12 707	14.71 704	17.92 707	20.60 710

test_example2	115.39 719	123.23 720	94.57 718	115.52 717	123.55 720	101.63 719	114.33 721	53.41 720	99.48 721	134.90 721	135.05 721	85.83 721	85.11 721	111.32 720	106.15 721	152.55 721	205.26 721	99.78 721	114.96 721	140.96 721	110.20 720

ccccc		297.21 721		374.70 720	380.44 721	203.92 721		216.32 722		203.37 722		215.01 722		312.78 722		412.57 722	356.13 722	256.09 722	227.69 722	428.88 722

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

ASD4		19.65 700

Low-res two-view benchmark