Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 190	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 90	0.44 178	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 229	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 199	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 183	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 128

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 624	0.39 250	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 90	0.30 45	0.18 4	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 309	0.09 6

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 225	0.21 67	0.72 348	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 126	0.36 100	0.25 160	0.15 248	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 250	0.23 109	0.52 193	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 143	0.39 124	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 460	0.44 319	0.34 321	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 232	0.36 100	0.28 232	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 435

CAS	0.34 236	0.13 3	0.25 26	1.28 659	0.30 460	0.46 333	0.38 407	0.48 165	0.47 241	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 50	0.29 27	0.27 209	0.69 650	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 314

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 641	0.37 250	0.27 182	0.48 165	0.46 234	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 90	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 384

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 250	0.25 139	0.51 183	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 143	0.38 118	0.25 160	0.16 304	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 211	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 328	0.22 84	0.56 214	0.63 307	0.46 246	0.54 247	0.39 207	0.34 260	0.48 219	0.24 129	0.75 652	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 133	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

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

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 190	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 157	0.40 133	0.29 251	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 214	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 266	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 173	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 211	0.38 548	2.34 654	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 143	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 209	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 76	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

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

PSi22	0.30 197	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 152	0.19 26	0.42 112	0.73 360	0.27 99	0.32 130	0.57 316	0.43 339	0.77 476	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 128

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 225	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 220	0.30 211	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 220	0.30 211	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 64	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 64	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 133	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 64	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 225	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 114	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 50	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

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

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 213	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 221	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 133	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 64	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 283	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 455	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 50	0.47 208	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

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

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

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 114	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

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

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 591	0.30 23	0.17 37	0.38 263	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 76	0.45 183	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 282

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 76	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 64	0.43 166	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 171	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 90	0.45 183	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 321	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 90	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 311	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 90	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 143	0.50 233	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 97	0.20 263	0.37 214	0.33 82	0.16 23	0.32 190	0.42 467	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 143	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 128

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 171	0.41 457	0.40 92	0.43 213	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 114	0.45 183	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 183	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 166	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 144	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 188

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

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

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 263	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

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

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

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

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 64	0.32 62	0.20 30	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 128

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 90	0.47 208	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 503	0.24 15	0.51 549	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 226	0.44 178	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 440	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 173	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 501	0.20 42	0.37 64	0.47 241	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 173	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

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

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 427	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 144	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 248	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 90	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 259	0.86 654

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.72 353	0.34 164	0.52 240	0.41 229	0.28 173	0.47 208	0.28 232	0.15 248	0.11 221	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 270	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 508	0.29 217	0.80 392	0.83 429	0.56 282	0.57 261	0.43 248	0.40 323	0.57 294	0.33 288	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

XX-TBD	0.32 211	0.53 604	0.26 40	0.51 549	0.20 133	0.37 250	0.24 127	0.40 92	0.73 360	0.54 277	0.69 299	0.31 144	0.25 126	0.32 62	0.27 209	0.16 304	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 128

iResNet_ROB	0.52 466	0.21 302	0.53 434	0.37 207	0.21 164	0.61 427	0.29 217	1.51 635	1.32 611	0.90 507	1.02 474	0.80 461	0.62 457	0.76 468	0.43 398	0.16 304	0.12 283	0.13 102	0.09 12	0.15 259	0.18 402

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 133	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 228	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 284	0.22 90	0.48 219	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 50	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 331	0.35 155	0.17 37	0.33 199	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 266	0.46 199	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 380	0.36 183	0.17 37	0.39 276	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 232	0.45 183	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 274	0.35 155	0.17 37	0.38 263	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 266	0.43 166	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 421	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 300	0.42 155	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 250	0.34 112	0.18 66	0.38 263	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 266	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 225	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 293	0.41 144	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 260	0.42 155	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 211	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 276	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 232	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 171	0.19 26	0.46 153	0.42 209	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 211	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 143	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 318	0.38 244	0.18 66	0.45 328	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 309	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 228	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 252	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 248	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.11 128

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 260	0.49 225	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 305	0.51 353	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 293	0.43 166	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 259	0.12 188

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 333	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 593	1.28 615	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 114	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 143	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 365	1.22 610	0.34 112	0.21 164	0.29 133	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

RT-Monster	0.32 211	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 353	0.38 263	0.20 42	0.56 214	0.76 381	0.61 300	0.64 281	0.49 279	0.28 173	0.41 144	0.30 258	0.14 172	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 236

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

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

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 152	0.27 182	0.50 180	0.65 320	0.32 153	0.47 207	0.42 239	0.24 114	0.41 144	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 171	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 173	0.40 133	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 607	0.11 128

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 282	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 192	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 305	0.25 71	0.36 368	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 211	0.36 100	0.23 112	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.12 188

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 192	0.38 118	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 644	0.12 188

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 319	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 114	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 192	0.33 77	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 641	0.12 188

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 214	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 64	0.56 282	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 188

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 76	0.44 178	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 133	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 114	0.41 144	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 121	0.38 407	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 192	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 157	0.36 100	0.25 160	0.16 304	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 197	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 190	0.20 42	0.63 266	0.68 332	0.50 260	0.52 240	0.51 290	0.30 211	0.45 183	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 128

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 241	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 152	0.39 429	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 90	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 388	0.33 199	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 76	0.48 219	0.24 129	0.20 444	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.15 314

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 282	0.42 467	0.50 180	0.66 324	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 293	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 273	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 64	0.31 53	0.21 51	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 266	0.49 225	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 128

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 90	0.31 53	0.28 232	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 236

MSKI-zero shot	0.32 211	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 190	0.22 84	0.61 253	0.43 213	0.52 270	0.64 281	0.61 352	0.20 64	0.74 458	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 188

Any-RAFT	0.35 252	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 358	0.22 84	0.88 425	0.73 360	0.53 273	0.73 310	0.64 367	0.28 173	0.46 199	0.24 129	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 188

anonymousdsp2	0.35 252	0.20 263	0.43 308	0.37 207	0.24 273	0.48 342	0.31 265	0.86 413	0.65 320	0.55 279	0.50 218	0.50 284	0.34 260	0.56 282	0.31 266	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 309	0.14 282

TANstereo	0.30 197	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 379	0.23 109	0.44 139	0.55 278	0.59 289	0.68 298	0.37 191	0.26 143	0.35 96	0.27 209	0.15 248	0.16 456	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

pmcnn	1.23 629	0.29 489	0.96 577	0.40 319	0.23 241	0.95 556	0.69 595	1.16 550	1.28 606	1.67 638	2.33 638	11.15 692	0.86 568	0.93 547	0.88 565	0.15 248	0.12 283	0.12 44	0.10 78	0.15 259	0.15 314

quiztm	0.29 179	0.19 216	0.35 185	0.40 319	0.23 241	0.27 99	0.33 304	0.63 266	0.39 190	0.45 239	0.60 269	0.39 207	0.18 34	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 263	0.36 183	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 260	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 250	0.41 356	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 309	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 319	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 266	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 282	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 220	0.30 211	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 276	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 257	0.29 192	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

DLNR-FE	20.05 699	36.38 707	38.08 704	170.06 719	60.08 713	0.23 40	0.20 42	14.13 697	0.36 152	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.63 367	0.28 232	5.38 694	0.10 94	0.15 200	0.11 143	73.09 718	0.11 128

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 266	0.41 144	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 128

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 266	0.36 100	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 128

DilatedVolume-Stereo	0.30 197	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 366	0.25 139	0.56 214	0.43 213	0.56 282	0.50 218	0.35 179	0.29 192	0.49 225	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

xyz-stereo	4.23 680	0.17 137	61.76 717	0.34 112	0.16 23	12.16 691	0.37 385	0.58 230	0.68 332	1.01 558	3.36 666	0.77 448	0.82 558	1.21 598	0.40 379	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.11 143	0.13 143	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 190	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 284	0.41 229	0.22 90	0.55 271	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.11 143	0.15 259	0.11 128

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 273	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 64	0.57 294	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 321	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 104	0.49 225	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 259	0.11 128

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 199	0.27 182	0.39 81	0.80 411	0.46 246	0.49 214	0.39 207	0.25 126	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 279	0.25 126	0.47 208	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 188

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 121	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 248	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.15 60	0.36 197	0.32 66	0.19 96	0.35 225	0.27 182	0.51 183	0.78 400	0.45 239	0.55 256	0.48 273	0.27 157	0.54 264	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 128

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 76	0.56 282	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 301	0.80 411	0.53 273	0.51 228	0.58 325	0.20 64	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 128

DLNR_Zeroshot_test	20.09 700	36.28 706	38.04 703	169.85 718	61.80 714	0.23 40	0.20 42	13.88 696	0.37 169	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.62 356	0.28 232	5.46 695	0.10 94	0.15 200	0.11 143	72.60 717	0.11 128

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.38 244	0.19 96	0.38 263	0.23 109	0.57 222	0.41 198	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 157	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 283	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 128

RAFT-Test	0.34 236	0.18 174	0.37 214	0.38 244	0.23 241	0.50 349	0.23 109	0.69 320	0.40 194	0.60 293	0.85 389	0.61 352	0.28 173	0.46 199	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

knoymous	0.36 270	0.20 263	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 239	0.29 217	0.61 253	0.64 315	0.67 350	0.70 303	0.60 346	0.40 323	0.58 315	0.34 304	0.17 353	0.11 221	0.20 412	0.11 143	0.17 348	0.18 402

RCA-Stereo	0.35 252	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 171	0.34 321	0.68 311	1.24 594	0.45 239	0.65 284	0.47 268	0.43 339	0.38 118	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 128

DCANet-4	0.36 270	0.20 263	0.48 380	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.66 291	0.92 489	0.69 364	0.78 342	0.40 220	0.47 365	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

fff	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

ADStereo(finetuned)	0.37 286	0.16 89	0.49 393	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.69 501	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 343	0.36 197	0.48 504	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 220	0.28 113	0.23 42	0.42 239	0.26 143	0.29 27	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188
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
DCANet	0.36 270	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.57 422	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

csc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

cscssc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

iResNetv2_ROB	0.52 466	0.27 463	0.69 512	0.38 244	0.25 305	0.62 435	0.35 346	1.17 555	1.01 532	0.99 548	1.06 497	0.88 487	0.67 491	0.66 398	0.39 371	0.19 420	0.13 354	0.15 200	0.11 143	0.18 376	0.16 362

MLCV	0.47 405	0.24 403	0.61 467	0.37 207	0.17 37	0.61 427	0.33 304	0.80 392	0.87 456	0.94 527	1.13 520	0.72 416	0.43 339	0.89 529	0.51 462	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 188

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 199	0.31 265	0.45 146	0.45 229	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 214	0.31 265	0.48 165	0.50 256	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 50	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 225	0.36 368	0.44 139	0.41 198	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 76	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 239	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 276	0.41 229	0.35 266	0.28 15	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.12 94	0.10 58

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 333	0.27 182	0.69 320	0.57 287	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 266	0.35 96	0.27 209	0.14 172	0.12 283	0.13 102	0.12 181	0.11 30	0.10 58

G2L-ROB	0.47 405	0.19 216	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.57 399	0.42 467	1.14 538	0.71 351	0.84 466	0.75 321	1.09 554	0.53 395	0.74 458	0.53 472	0.17 353	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.19 435

G2L-Stereo_test	0.48 417	0.20 263	0.40 263	0.34 112	0.23 241	0.57 399	0.58 559	1.10 515	0.77 390	0.86 477	0.94 427	0.95 510	0.54 407	0.68 420	0.60 494	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.15 314

MM-Stereo_test2	0.30 197	0.18 174	0.39 250	0.40 319	0.24 273	0.42 307	0.42 467	0.63 266	0.41 198	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 143	0.53 257	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.15 259	0.10 58

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 214	0.36 183	0.22 193	0.28 121	0.36 368	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 90	0.52 248	0.27 209	0.12 60	0.09 27	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.12 188
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 114	0.53 257	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.11 128

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 273	0.31 171	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 104	0.63 367	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.14 282

mms	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 64	0.45 183	0.26 189	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.11 128

ours_stereo	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 152	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 104	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.10 58

UGAM-zero	0.46 390	0.19 216	0.62 470	0.37 207	0.23 241	0.34 214	0.21 67	1.15 542	0.39 190	0.66 345	0.61 273	1.70 630	0.91 578	0.75 464	0.25 160	0.14 172	0.11 221	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.13 236

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 121	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 76	0.50 233	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.10 58

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

qqq1	0.49 435	0.23 365	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

fff1	0.49 435	0.23 365	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

ff7	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 343	0.38 228	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.12 181	0.13 143	0.15 314

ffff	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

11t	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 214	0.40 319	0.27 388	0.30 152	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 126	0.47 208	0.34 304	0.17 353	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.14 194	0.12 188

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 590	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 300	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.11 128

anonymousdsp	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

Selective-RAFT	0.35 252	0.23 365	0.51 421	0.44 442	0.21 164	0.64 455	0.27 182	0.59 235	0.63 307	0.40 219	0.38 168	0.55 308	0.40 323	0.57 294	0.35 322	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.16 309	0.13 236

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 273	0.41 229	0.31 226	0.55 271	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.11 128

ccc-4	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 236	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.27 388	0.30 152	0.25 139	0.71 343	0.63 307	0.58 287	0.55 256	0.45 259	0.46 361	0.51 241	0.29 251	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.13 236

111	0.40 330	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.52 358	0.28 208	0.74 362	1.16 579	0.50 260	0.91 419	0.63 361	0.48 370	0.61 347	0.35 322	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.13 236

test_xeample3	0.29 179	0.21 302	0.41 274	0.35 155	0.26 353	0.35 225	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 173	0.54 264	0.23 112	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.13 236

CFNet-RSSM	0.34 236	0.17 137	0.45 331	0.39 276	0.22 193	0.35 225	0.23 109	0.73 359	0.84 434	0.65 332	0.54 247	0.57 316	0.28 173	0.46 199	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.11 128

Gwc-CoAtRS	0.34 236	0.17 137	0.44 318	0.39 276	0.23 241	0.34 214	0.22 84	0.70 335	0.75 373	0.60 293	0.59 267	0.58 325	0.29 192	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.12 188

R-Stereo Train	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236

RAFT-Stereo	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 435	0.29 489	0.79 553	0.42 401	0.21 164	0.61 427	0.40 440	0.82 398	0.99 521	0.87 485	1.12 513	0.69 399	0.53 395	0.78 481	0.51 462	0.15 248	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.15 314

DN	0.30 197	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 353	0.35 225	0.27 182	0.54 208	0.55 278	0.32 153	0.42 184	0.50 284	0.23 104	0.39 124	0.22 73	0.21 461	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.18 402

IGEV_i1	0.43 360	0.22 343	0.50 406	0.39 276	0.22 193	0.64 455	0.40 440	0.96 457	0.61 294	0.68 356	0.69 299	0.75 435	0.45 355	0.72 444	0.41 385	0.15 248	0.13 354	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.16 362

RT-IGEV	0.52 466	0.19 216	0.59 459	0.40 319	0.25 305	0.79 515	0.62 572	1.15 542	0.74 368	0.89 499	0.99 459	1.18 575	0.61 450	0.65 389	0.31 266	0.19 420	0.13 354	0.17 285	0.13 223	0.15 259	0.20 458

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 323	0.29 27	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Lsterematch	0.38 301	0.17 137	0.38 228	0.37 207	0.20 133	0.42 307	0.27 182	0.57 222	0.71 351	0.66 345	1.02 474	0.49 279	0.40 323	0.57 294	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Selective-IGEV-i1	0.44 368	0.20 263	0.53 434	0.41 356	0.22 193	0.62 435	0.50 516	1.01 480	0.88 460	0.63 312	0.81 362	0.79 452	0.38 305	0.54 264	0.38 363	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.15 314

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 223	0.10 6	0.10 58

WQFJX	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 388	0.60 424	0.30 237	0.53 205	0.47 241	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 248	0.61 347	0.40 379	0.14 172	0.17 476	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.14 282

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 353	0.16 456	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.12 188
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 270	0.19 216	0.38 228	0.32 66	0.19 96	0.82 532	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 263	0.78 342	0.43 248	0.45 355	0.69 426	0.44 417	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.13 236

xyz-stereo-finetune	0.33 228	0.18 174	0.36 197	0.33 82	0.18 66	0.57 399	0.31 265	0.58 230	0.69 339	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 248	0.56 282	0.36 338	0.12 60	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

MM-Stereo_test3	0.34 236	0.19 216	0.31 109	0.41 356	0.25 305	0.35 225	0.44 483	0.72 348	0.92 489	0.46 246	0.52 240	0.41 229	0.29 192	0.44 178	0.28 232	0.16 304	0.15 424	0.17 285	0.13 223	0.14 194	0.13 236

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 263	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 126	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.12 94	0.14 282

fffy	0.28 164	0.21 302	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.41 198	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 157	0.50 233	0.27 209	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 229	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 50	0.34 86	0.25 160	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

U	0.45 379	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 642	3.55 675	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 90	0.26 8	0.22 73	0.15 248	0.09 27	0.88 653	0.13 223	0.13 143	0.11 128

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.36 183	0.23 241	0.37 250	0.30 237	0.39 81	0.44 220	0.31 138	0.51 228	0.40 220	0.24 114	0.43 166	0.26 189	0.15 248	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.13 236

ACVNet-DCA	0.35 252	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

1test111	0.36 270	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.55 271	0.45 426	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

cc1	0.37 286	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.15 314

11t1	0.36 270	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.62 435	0.29 217	0.69 320	0.43 213	0.60 293	0.53 244	0.53 299	0.48 370	0.56 282	0.40 379	0.18 388	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.17 384

rrr	0.29 179	0.22 343	0.41 274	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.32 292	0.52 193	0.42 209	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.14 282

tt1	0.36 270	0.24 403	0.32 129	0.41 356	0.22 193	0.54 373	0.38 407	0.68 311	1.04 546	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 355	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.16 362

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 197	0.36 183	0.26 353	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 229	0.28 173	0.40 133	0.28 232	0.16 304	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.12 188

riskmin	0.38 301	0.20 263	0.39 250	0.32 66	0.23 241	0.53 366	0.30 237	0.63 266	0.80 411	0.49 257	0.56 259	0.73 427	0.58 432	0.55 271	0.36 338	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.13 223	0.19 410	0.20 458

ProNet	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.35 155	0.24 273	0.32 190	0.43 474	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.13 236

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 403	0.39 250	0.50 533	0.29 441	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 266	0.31 226	0.39 124	0.30 258	0.14 172	0.15 424	0.16 238	0.13 223	0.16 309	0.15 314

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 528	0.28 477	0.99 581	0.40 319	0.30 460	1.03 573	0.56 555	1.10 515	0.99 521	0.97 541	1.22 547	1.06 544	0.69 501	1.07 574	0.95 584	0.19 420	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.22 475	0.21 478

iRaft-Stereo_20w	0.39 318	0.19 216	0.57 454	0.37 207	0.27 388	0.31 171	0.24 127	1.44 626	0.29 84	0.69 364	0.53 244	0.60 346	0.42 333	0.83 502	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.15 259	0.13 236

IPLG	0.39 318	0.20 263	0.59 459	0.40 319	0.24 273	0.54 373	0.27 182	0.75 369	0.63 307	0.84 466	0.81 362	0.32 147	0.32 232	0.60 338	0.45 426	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

MIPNet	0.37 286	0.21 302	0.59 459	0.39 276	0.25 305	0.50 349	0.28 208	0.77 379	0.70 340	0.65 332	0.60 269	0.40 220	0.49 374	0.44 178	0.37 354	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.13 236

test-3	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.22 84	0.63 266	0.78 400	0.71 377	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.23 109	0.63 266	0.78 400	0.68 356	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

GANet-ADL	0.42 350	0.25 429	0.45 331	0.43 422	0.29 441	0.54 373	0.35 346	0.89 427	0.86 447	0.63 312	0.72 306	0.68 394	0.42 333	0.52 248	0.41 385	0.21 461	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.19 435

cross-raft	0.34 236	0.20 263	0.37 214	0.44 442	0.23 241	0.32 190	0.35 346	0.74 362	0.40 194	0.60 293	0.77 331	0.57 316	0.27 157	0.43 166	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.11 128

RALCasStereoNet	0.36 270	0.21 302	0.37 214	0.42 401	0.26 353	0.35 225	0.38 407	0.63 266	0.64 315	0.50 260	0.72 306	0.51 290	0.29 192	0.59 332	0.36 338	0.16 304	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.17 348	0.16 362

EAI-Stereo	0.34 236	0.19 216	0.44 318	0.39 276	0.21 164	0.31 171	0.30 237	1.15 542	0.30 92	0.49 257	0.75 321	0.36 189	0.28 173	0.62 356	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.13 143	0.12 188

AANet_RVC	0.57 506	0.32 507	0.54 439	0.45 467	0.27 388	0.57 399	0.48 505	1.00 470	1.28 606	0.86 477	1.33 571	0.87 482	0.58 432	1.07 574	0.75 535	0.18 388	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.18 402

HITNet	0.41 341	0.26 446	0.45 331	0.33 82	0.17 37	0.63 448	0.30 237	0.93 441	0.64 315	0.71 377	0.82 368	0.64 367	0.52 391	0.59 332	0.43 398	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.19 410	0.12 188
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
Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.10 6	0.10 58

WQFJA1	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.50 233	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

WQFJX1	0.33 228	0.19 216	0.34 169	0.41 356	0.28 413	0.53 366	0.33 304	0.51 183	0.50 256	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 226	0.69 426	0.39 371	0.15 248	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.14 282

NLMM1	0.33 228	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.25 305	0.55 379	0.33 304	0.55 210	0.63 307	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 126	0.63 367	0.38 363	0.16 304	0.18 498	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.13 236

NLMM	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.49 225	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

IGEV-FE	0.34 236	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

z-ln-s-r	0.66 533	0.36 531	1.30 619	0.39 276	0.26 353	0.57 399	0.63 574	0.80 392	1.03 540	0.80 425	1.43 589	0.91 498	0.76 535	1.08 577	1.87 645	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.14 262	0.20 428	0.16 362

MM-Stereo_test1	0.33 228	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.23 241	0.36 239	0.45 486	0.58 230	0.54 271	0.60 293	0.50 218	0.38 200	0.37 300	0.60 338	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.12 188

PAM	0.46 390	0.19 216	0.70 516	0.40 319	0.26 353	0.75 501	0.33 304	0.85 409	0.34 129	0.70 370	0.46 201	1.83 633	0.63 463	0.61 347	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

model_zeroshot	0.33 228	0.18 174	0.48 380	0.39 276	0.28 413	0.45 328	0.25 139	0.63 266	0.45 229	0.61 300	0.50 218	0.51 290	0.25 126	0.45 183	0.26 189	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.13 236

MyStereo8	0.40 330	0.20 263	0.54 439	0.41 356	0.29 441	0.53 366	0.29 217	0.65 281	0.49 252	0.71 377	0.98 454	0.58 325	0.43 339	0.50 233	0.51 462	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.19 410	0.19 435

IGEV_Zeroshot_test	0.34 236	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

HH	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

HanStereo	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 225	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 229	0.18 34	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.13 143	0.11 128

DCRE	0.37 286	0.18 174	0.46 348	0.45 467	0.32 499	0.42 307	0.37 385	0.63 266	0.51 261	0.47 252	0.94 427	0.56 311	0.36 293	0.52 248	0.32 275	0.14 172	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.13 236

CIPLG	0.41 341	0.21 302	0.63 480	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.33 304	0.65 281	0.60 293	0.82 447	0.96 440	0.46 266	0.32 232	0.55 271	0.44 417	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR_C	0.40 330	0.21 302	0.64 485	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.34 321	0.66 291	0.62 296	0.82 447	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.46 436	0.17 353	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR	0.39 318	0.21 302	0.63 480	0.39 276	0.22 193	0.49 347	0.29 217	0.76 376	0.74 368	0.78 418	0.77 331	0.44 257	0.42 333	0.47 208	0.38 363	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.13 236

ACRE	0.40 330	0.21 302	0.65 491	0.45 467	0.33 511	0.51 353	0.33 304	0.66 291	0.63 307	0.80 425	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.45 426	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

GwcNet-ADL	0.44 368	0.22 343	0.48 380	0.45 467	0.30 460	0.40 282	0.37 385	0.92 439	0.97 512	0.71 377	0.78 342	0.61 352	0.42 333	0.62 356	0.50 452	0.19 420	0.14 393	0.15 200	0.14 262	0.18 376	0.18 402

STrans-v2	0.46 390	0.20 263	0.48 380	0.40 319	0.24 273	0.55 379	0.50 516	1.07 504	0.73 360	0.65 332	1.05 490	0.72 416	0.69 501	0.72 444	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.14 262	0.13 143	0.12 188

IIG-Stereo	0.43 360	0.21 302	0.44 318	0.50 533	0.25 305	0.44 319	0.21 67	0.71 343	0.76 381	0.83 459	0.95 436	0.83 466	0.43 339	0.90 531	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.19 382	0.14 262	0.15 259	0.11 128

RAFT-RH_RVC	0.56 498	0.17 137	0.41 274	0.37 207	0.23 241	0.57 399	0.24 127	0.60 246	0.70 340	1.19 599	3.94 673	0.56 311	0.38 305	0.65 389	0.36 338	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.14 262	0.12 94	0.13 236

RAFT-345	0.40 330	0.18 174	0.40 263	0.38 244	0.22 193	0.33 199	0.26 160	0.61 253	0.51 261	0.74 399	1.79 619	0.45 259	0.33 248	0.66 398	0.36 338	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.14 262	0.13 143	0.13 236

test-1	0.36 270	0.19 216	0.71 521	0.46 488	0.26 353	0.44 319	0.36 368	0.60 246	0.59 291	0.48 255	0.67 296	0.53 299	0.36 293	0.40 133	0.29 251	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.16 362

Prome-Stereo	0.46 390	0.19 216	0.35 185	0.44 442	0.26 353	0.40 282	0.45 486	0.68 311	0.44 220	0.96 536	1.84 622	0.59 340	0.67 491	0.61 347	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.29 549

LMCR-Stereo	0.53 473	0.30 498	0.53 434	0.58 597	0.30 460	0.83 535	0.36 368	1.19 559	0.76 381	0.88 495	1.04 485	0.56 311	0.62 457	0.82 494	0.67 516	0.19 420	0.15 424	0.19 382	0.14 262	0.23 492	0.17 384

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 270	0.17 137	0.41 274	0.35 155	0.19 96	0.33 199	0.29 217	0.65 281	0.73 360	0.68 356	1.01 465	0.56 311	0.40 323	0.42 155	0.30 258	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.10 58

DIP-Stereo	0.39 318	0.21 302	0.50 406	0.41 356	0.28 413	0.62 435	0.27 182	0.77 379	0.40 194	0.64 323	0.86 392	0.52 295	0.33 248	0.66 398	0.42 391	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.15 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 390	0.32 507	0.56 450	0.37 207	0.19 96	0.63 448	0.35 346	1.01 480	0.72 353	0.77 414	0.83 374	0.70 403	0.59 440	0.68 420	0.53 472	0.16 304	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.24 505	0.16 362

HSM	0.51 458	0.24 403	0.41 274	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.40 440	1.22 574	0.75 373	0.81 438	0.91 419	1.21 576	0.69 501	0.87 520	0.46 436	0.17 353	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.17 348	0.17 384

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 214	0.27 182	0.57 222	0.47 241	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 114	0.42 155	0.27 209	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.12 94	0.10 58

NLSM1	0.32 211	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 305	0.66 467	0.27 182	0.57 222	0.50 256	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 173	0.54 264	0.32 275	0.16 304	0.17 476	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.12 188

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 263	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 209	0.11 36	0.12 283	0.16 238	0.15 294	0.13 143	0.09 6

PAM_32	0.46 390	0.19 216	0.67 501	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.27 182	0.95 453	0.34 129	0.68 356	0.44 192	1.91 638	0.65 480	0.62 356	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.14 194	0.13 236

test_sample1	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.34 112	0.23 241	0.58 405	0.35 346	0.99 466	0.49 252	0.62 303	0.75 321	0.69 399	0.61 450	0.58 315	0.44 417	0.18 388	0.14 393	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.17 384

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 236	0.27 463	0.45 331	0.36 183	0.25 305	0.48 342	0.30 237	0.58 230	0.90 477	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 192	0.49 225	0.30 258	0.16 304	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.18 376	0.15 314

CoDeX	0.47 405	0.20 263	0.49 393	0.42 401	0.25 305	0.75 501	0.36 368	1.27 594	0.80 411	0.82 447	0.96 440	0.62 359	0.57 422	0.60 338	0.36 338	0.17 353	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.16 309	0.14 282

GMStereo_Zeroshot	0.49 435	0.44 574	0.74 535	0.49 519	0.27 388	0.56 393	0.29 217	0.73 359	0.76 381	0.86 477	0.94 427	0.91 498	0.36 293	0.74 458	0.43 398	0.26 537	0.14 393	0.26 539	0.15 294	0.36 585	0.18 402

plain	0.31 205	0.20 263	0.50 406	0.39 276	0.29 441	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 291	0.30 136	0.31 226	0.65 389	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.17 348	0.12 188

EKT-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.39 250	0.43 422	0.29 441	0.38 263	0.31 265	0.69 320	0.64 315	0.45 239	0.63 277	0.49 279	0.27 157	0.56 282	0.33 288	0.18 388	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.16 309	0.16 362

iinet-f	0.67 538	0.26 446	2.15 651	0.39 276	0.31 482	1.19 603	0.56 555	0.84 406	0.84 434	0.80 425	1.17 538	1.05 542	0.84 565	0.71 438	1.21 614	0.20 444	0.18 498	0.17 285	0.15 294	0.20 428	0.20 458

TestStereo1	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

x	0.39 318	0.24 403	0.41 274	0.34 112	0.23 241	0.52 358	0.32 292	0.86 413	0.52 264	0.57 285	0.70 303	0.59 340	0.50 384	0.49 225	0.46 436	0.17 353	0.15 424	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.16 362

SA-5K	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

iRaft-Stereo_5w	0.45 379	0.21 302	0.48 380	0.42 401	0.28 413	0.31 171	0.54 544	0.63 266	0.62 296	0.62 303	0.89 412	1.01 529	0.69 501	0.75 464	0.66 513	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.15 314

dd	0.43 360	0.38 548	0.55 444	0.44 442	0.25 305	0.47 339	0.38 407	0.70 335	1.05 550	0.59 289	0.65 284	0.42 239	0.39 317	0.66 398	0.50 452	0.24 517	0.15 424	0.21 454	0.15 294	0.22 475	0.18 402

DAS	0.51 458	0.25 429	0.60 465	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.82 494	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

SepStereo	0.51 458	0.25 429	0.60 465	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.93 547	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

HHNet	0.41 341	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.37 539	0.33 199	0.34 321	0.69 320	0.75 373	0.86 477	1.30 567	0.52 295	0.32 232	0.52 248	0.35 322	0.15 248	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.15 259	0.24 512

AAGNet	1.43 640	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.25 305	0.29 133	0.31 265	0.65 281	0.68 332	0.97 541	0.86 392	0.67 393	0.62 457	0.64 382	20.63 697	0.16 304	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.19 410	0.12 188

TransformOpticalFlow	0.44 368	0.20 263	0.47 360	0.41 356	0.23 241	0.37 250	0.47 497	0.94 446	0.76 381	0.65 332	1.14 525	0.73 427	0.56 420	0.76 468	0.32 275	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.13 236

OMP-Stereo	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.52 562	0.24 273	0.36 239	0.25 139	0.71 343	0.78 400	0.77 414	0.64 281	0.89 491	0.39 317	0.91 538	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.20 412	0.15 294	0.15 259	0.12 188

NRIStereo	0.36 270	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.23 241	0.34 214	0.26 160	0.65 281	0.55 278	0.64 323	0.63 277	0.56 311	0.37 300	0.65 389	0.37 354	0.15 248	0.11 221	0.18 338	0.15 294	0.17 348	0.14 282

ASMatch	0.48 417	0.19 216	0.45 331	0.39 276	0.28 413	0.37 250	0.26 160	0.74 362	0.68 332	0.76 408	2.34 639	0.61 352	0.52 391	0.62 356	0.37 354	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.21 478

PFNet	0.42 350	0.18 174	0.58 458	0.43 422	0.24 273	0.43 311	0.32 292	0.74 362	0.78 400	1.00 553	0.74 319	0.68 394	0.39 317	0.72 444	0.37 354	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.15 294	0.16 309	0.13 236

DeepStereo_RVC	0.36 270	0.21 302	0.47 360	0.40 319	0.24 273	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 364	0.67 296	0.57 316	0.51 389	0.56 282	0.39 371	0.16 304	0.12 283	0.18 338	0.15 294	0.19 410	0.18 402

CRE-IMP	0.36 270	0.23 365	0.49 393	0.42 401	0.24 273	0.41 300	0.21 67	0.57 222	0.41 198	0.65 332	0.72 306	0.53 299	0.37 300	0.61 347	0.38 363	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.21 452	0.18 402

TestStereo	0.38 301	0.31 503	0.40 263	0.45 467	0.20 133	0.40 282	0.37 385	0.66 291	0.65 320	0.53 273	0.78 342	0.47 268	0.40 323	0.55 271	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.22 475	0.13 236

raft+_RVC	0.38 301	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 305	0.45 328	0.37 385	0.78 385	0.89 474	0.51 263	0.78 342	0.50 284	0.29 192	0.53 257	0.40 379	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.12 188

RALAANet	0.38 301	0.23 365	0.48 380	0.42 401	0.29 441	0.35 225	0.25 139	0.86 413	0.64 315	0.67 350	0.65 284	0.60 346	0.29 192	0.60 338	0.34 304	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.21 452	0.13 236

ACVNet	0.46 390	0.23 365	0.36 197	0.39 276	0.28 413	0.58 405	0.40 440	0.87 420	0.80 411	0.64 323	0.96 440	0.79 452	0.60 444	0.63 367	0.67 516	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.18 376	0.15 314

acv_ft	0.51 458	0.23 365	0.56 450	0.44 442	0.28 413	0.86 542	0.39 429	0.91 437	0.80 411	0.97 541	0.96 440	0.79 452	0.59 440	0.63 367	0.87 562	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314

SuperB	1.04 606	0.37 538	4.81 673	0.43 422	0.31 482	0.99 566	0.46 490	1.02 484	2.09 652	1.09 585	1.09 506	0.75 435	0.81 554	1.06 571	1.76 638	0.19 420	0.15 424	0.17 285	0.15 294	2.82 687	0.26 525

HSM-Net_RVC	0.53 473	0.22 343	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 539	0.37 385	1.23 579	0.93 495	0.90 507	1.15 531	1.26 581	0.63 463	0.72 444	0.48 447	0.17 353	0.13 354	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.45 379	0.19 216	0.33 148	0.43 422	0.27 388	0.56 393	0.26 160	0.65 281	0.74 368	0.94 527	1.92 626	0.61 352	0.30 211	0.55 271	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.11 128

Hybrid-DGEV-2	0.41 341	0.21 302	0.42 295	0.47 496	0.29 441	0.59 417	0.23 109	0.82 398	0.99 521	0.64 323	0.63 277	0.60 346	0.65 480	0.58 315	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.12 188

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

Wave_Phase_stereo	0.30 197	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.64 455	0.31 265	0.54 208	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

NLCSM	0.34 236	0.21 302	0.34 169	0.44 442	0.29 441	0.54 373	0.36 368	0.52 193	0.47 241	0.46 246	0.37 165	0.34 164	0.34 260	0.71 438	0.41 385	0.16 304	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.17 348	0.16 362

FE-Mocha	0.32 211	0.19 216	0.50 406	0.38 244	0.27 388	0.30 152	0.20 42	0.71 343	0.36 152	0.65 332	0.56 259	0.54 303	0.25 126	0.38 118	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.16 328	0.13 143	0.12 188

coex_refinement	0.53 473	0.21 302	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.76 507	0.39 429	1.09 512	0.90 477	0.85 470	1.12 513	1.00 525	0.56 420	0.63 367	0.81 546	0.21 461	0.13 354	0.16 238	0.16 328	0.20 428	0.21 478

FACV-RUCA	0.43 360	0.28 477	0.47 360	0.45 467	0.33 511	0.58 405	0.34 321	0.82 398	0.73 360	0.57 285	0.84 379	0.47 268	0.50 384	0.54 264	0.39 371	0.22 488	0.15 424	0.35 593	0.16 328	0.28 536	0.21 478

rvit_stereo_0081_aga	0.31 205	0.28 477	0.44 318	0.42 401	0.29 441	0.34 214	0.31 265	0.44 139	0.40 194	0.39 210	0.44 192	0.40 220	0.32 232	0.42 155	0.29 251	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.16 328	0.20 428	0.15 314

rvit_stereo_0081	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_0082	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_0080	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 498	3.08 688	2.43 657	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 664	0.08 2	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.97 663

test_sample2	0.42 350	0.22 343	0.43 308	0.33 82	0.21 164	0.58 405	0.39 429	0.95 453	0.67 327	0.63 312	0.77 331	0.69 399	0.57 422	0.61 347	0.38 363	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.16 328	0.19 410	0.18 402

SMFormer	0.51 458	0.23 365	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.18 402

tta	0.51 458	0.23 365	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.14 282

AE-Stereo	0.34 236	0.21 302	0.42 295	0.48 504	0.31 482	0.48 342	0.35 346	0.61 253	0.62 296	0.32 153	0.55 256	0.52 295	0.27 157	0.47 208	0.29 251	0.13 113	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.12 188

whm_eth	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

MIM_Stereo	0.38 301	0.17 137	0.53 434	0.37 207	0.24 273	0.27 99	0.24 127	0.70 335	0.54 271	0.72 388	1.00 462	0.63 361	0.29 192	0.64 382	0.38 363	0.13 113	0.14 393	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.11 128

PCWNet_CMD	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.95 453	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.21 454	0.16 328	0.24 505	0.19 435

4D-IteraStereo	0.33 228	0.18 174	0.40 263	0.40 319	0.24 273	0.32 190	0.27 182	0.58 230	0.72 353	0.65 332	0.54 247	0.42 239	0.23 104	0.45 183	0.28 232	0.14 172	0.09 27	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.11 128

CBFPSM	0.59 520	0.22 343	1.31 620	0.38 244	0.27 388	1.12 592	0.65 579	0.79 389	0.82 424	0.80 425	0.81 362	1.35 603	0.87 571	0.67 409	0.76 536	0.16 304	0.15 424	0.15 200	0.16 328	0.17 348	0.22 496

RAFT_CTSACE	0.45 379	0.20 263	0.44 318	0.45 467	0.27 388	0.34 214	0.39 429	0.60 246	0.73 360	0.76 408	1.44 592	0.83 466	0.38 305	1.08 577	0.26 189	0.12 60	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

CRFU-Net	0.57 506	0.27 463	0.57 454	0.46 488	0.30 460	1.20 604	0.52 535	1.10 515	0.56 285	1.00 553	0.98 454	1.06 544	0.79 549	0.81 491	0.71 528	0.21 461	0.19 516	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.19 435

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 442	0.19 96	0.31 171	0.26 160	0.47 157	0.43 213	0.37 185	0.47 207	0.41 229	0.23 104	0.50 233	0.34 304	0.14 172	0.18 498	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.13 236

AASNet	0.53 473	0.25 429	0.52 427	0.49 519	0.32 499	0.74 495	0.40 440	1.50 632	0.86 447	0.86 477	0.92 423	0.64 367	0.59 440	0.59 332	0.79 541	0.23 505	0.19 516	0.20 412	0.16 328	0.21 452	0.19 435

test_3	0.36 270	0.19 216	0.44 318	0.44 442	0.23 241	0.48 342	0.36 368	0.66 291	0.82 424	0.64 323	0.45 196	0.68 394	0.25 126	0.41 144	0.31 266	0.12 60	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

Patchmatch Stereo++	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314
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	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.57 316	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

OCTAStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

PSM-adaLoss	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.56 282	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo_v2	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.57 294	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.57 294	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

HUI-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.50 233	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

DEmStereo	0.48 417	0.17 137	0.50 406	0.38 244	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.63 266	0.74 368	0.89 499	1.66 611	0.58 325	1.06 605	0.60 338	0.42 391	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

SST-Stereo	0.40 330	0.19 216	0.45 331	0.42 401	0.25 305	0.25 71	0.21 67	0.66 291	0.47 241	1.08 583	0.79 352	0.72 416	0.43 339	0.77 476	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.19 410	0.15 314

RAFT_R40	0.40 330	0.19 216	0.44 318	0.43 422	0.25 305	0.23 40	0.26 160	0.67 301	0.67 327	0.98 546	0.78 342	0.72 416	0.43 339	0.76 468	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.18 376	0.14 282

DRaft	0.49 435	0.17 137	0.47 360	0.37 207	0.25 305	0.58 405	0.40 440	0.65 281	0.85 442	1.02 561	1.75 618	0.50 284	0.82 558	0.63 367	0.40 379	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

RE-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

TVStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

iGMRVC	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

IRAFT_RVC	0.42 350	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.24 273	0.27 99	0.54 544	0.74 362	0.77 390	0.76 408	0.80 355	0.73 427	0.51 389	0.70 433	0.36 338	0.17 353	0.10 94	0.21 454	0.16 328	0.16 309	0.14 282

iRAFT	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

RAFT-IKP	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

GEStereo_RVC	0.55 487	0.29 489	0.63 480	0.49 519	0.31 482	0.70 481	0.54 544	1.22 574	0.92 489	0.82 447	0.85 389	0.85 471	0.63 463	0.90 531	0.65 510	0.24 517	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.21 452	0.22 496

CFNet_pseudo	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.30 237	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.03 479	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

XX-Stereo	0.37 286	0.17 137	0.45 331	0.55 586	0.36 532	0.38 263	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 246	1.30 567	0.73 427	0.26 143	0.56 282	0.26 189	0.16 304	0.11 221	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.10 58

GES	0.44 368	0.23 365	0.57 454	0.40 319	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.96 457	0.68 332	0.74 399	0.83 374	0.47 268	0.48 370	0.67 409	0.43 398	0.22 488	0.16 456	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.23 503

222	1.18 626	0.22 343	0.44 318	0.37 207	0.22 193	0.79 515	0.37 385	1.31 602	0.89 474	0.92 520	1.08 503	0.72 416	0.71 518	0.66 398	13.89 692	0.20 444	0.15 424	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.19 435

AFF-stereo	0.38 301	0.19 216	0.39 250	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 281	0.66 324	0.64 323	1.13 520	0.76 442	0.39 317	0.55 271	0.33 288	0.11 36	0.09 27	0.16 238	0.16 328	0.13 143	0.11 128

CCAANet	0.41 341	0.18 174	0.37 214	0.37 207	0.24 273	0.62 435	0.40 440	0.73 359	0.57 287	0.51 263	1.04 485	0.65 380	0.58 432	0.60 338	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.15 200	0.16 328	0.15 259	0.15 314

DMCA	0.45 379	0.26 446	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.51 353	0.34 321	0.93 441	0.68 332	0.75 401	0.83 374	0.79 452	0.53 395	0.51 241	0.54 477	0.21 461	0.16 456	0.21 454	0.16 328	0.19 410	0.21 478

MSMDNet	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.96 457	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.23 492	0.19 435

ccs_rob	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.31 265	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.02 474	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

DISCO	0.70 545	0.26 446	0.68 506	0.44 442	0.31 482	1.14 594	0.51 532	1.23 579	1.23 592	0.81 438	1.05 490	1.50 618	0.85 566	1.82 643	1.03 597	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.24 505	0.23 503

LE_ROB	4.42 681	0.24 403	2.75 659	0.42 401	0.23 241	1.57 632	0.90 632	1.71 652	17.88 702	16.56 704	4.88 682	5.17 679	18.85 704	1.63 633	14.62 693	0.17 353	0.14 393	0.16 238	0.16 328	0.19 410	0.17 384

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.13 143	0.10 58

HI	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 554	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

CoSv	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 554	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

tg	0.33 228	0.18 174	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.38 263	0.26 160	0.70 335	0.56 285	0.47 252	0.65 284	0.42 239	0.24 114	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.14 194	0.11 128

rvit_stereo_0083	0.34 236	0.24 403	0.50 406	0.44 442	0.27 388	0.34 214	0.35 346	0.45 146	0.62 296	0.37 185	0.47 207	0.42 239	0.35 266	0.40 133	0.36 338	0.22 488	0.20 528	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.14 282

CAS++	0.32 211	0.24 403	0.36 197	0.37 207	0.26 353	0.28 121	0.23 109	0.87 420	0.50 256	0.47 252	0.45 196	0.26 106	0.21 76	0.49 225	0.24 129	0.23 505	0.19 516	0.22 469	0.17 384	0.21 452	0.16 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 211	0.22 343	0.34 169	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	0.72 348	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 226	0.59 332	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

MyStereo06	0.38 301	0.21 302	0.61 467	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.95 453	0.35 142	0.62 303	0.54 247	0.76 442	0.27 157	0.50 233	0.29 251	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo05	0.44 368	0.21 302	0.45 331	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.93 441	1.09 567	0.76 408	0.61 273	0.51 290	0.57 422	0.73 451	0.42 391	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo04	0.44 368	0.22 343	0.44 318	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	1.00 470	1.08 565	0.62 303	0.58 266	0.55 308	0.57 422	0.71 438	0.44 417	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

MIF-Stereo (partial)	0.31 205	0.18 174	0.37 214	0.41 356	0.31 482	0.28 121	0.23 109	0.47 157	0.42 209	0.31 138	0.63 277	0.36 189	0.35 266	0.57 294	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.14 282

DisPM	0.39 318	0.19 216	0.44 318	0.41 356	0.27 388	0.24 53	0.31 265	0.65 281	0.57 287	0.87 485	0.87 400	0.60 346	0.32 232	0.76 468	0.32 275	0.18 388	0.12 283	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.20 458

IER	0.46 390	0.23 365	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.69 476	0.35 346	0.80 392	0.66 324	0.83 459	0.94 427	0.75 435	0.77 542	0.60 338	0.42 391	0.17 353	0.14 393	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

raft_robust	0.41 341	0.23 365	0.36 197	0.42 401	0.21 164	0.40 282	0.33 304	0.79 389	0.98 516	0.79 423	0.87 400	0.39 207	0.33 248	0.84 507	0.29 251	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.17 384	0.15 259	0.12 188

CSP-Net	0.56 498	0.27 463	0.49 393	0.41 356	0.28 413	1.22 606	0.50 516	1.23 579	0.72 353	0.95 535	0.95 436	0.89 491	0.62 457	0.83 502	0.62 501	0.26 537	0.17 476	0.17 285	0.17 384	0.18 376	0.17 384

FTStereo	0.56 498	0.20 263	0.37 214	0.41 356	0.25 305	0.40 282	0.79 618	0.66 291	0.43 213	1.09 585	3.27 661	0.70 403	0.73 525	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.30 558

GrayStereo	0.49 435	0.19 216	0.42 295	0.46 488	0.28 413	0.53 366	0.67 585	0.69 320	0.63 307	1.02 561	1.47 598	0.78 450	0.76 535	0.56 282	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.15 259	0.29 549

Pruner-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.40 319	0.25 305	0.22 30	0.24 127	0.67 301	0.55 278	0.89 499	0.76 327	0.68 394	0.29 192	0.62 356	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.17 384	0.17 348	0.18 402

ICVP	0.46 390	0.25 429	0.38 228	0.48 504	0.28 413	0.58 405	0.43 474	1.00 470	0.70 340	0.67 350	0.95 436	0.75 435	0.55 413	0.53 257	0.54 477	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.17 384	0.19 410	0.20 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 211	0.19 216	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.31 171	0.29 217	0.68 311	0.51 261	0.49 257	0.66 291	0.37 191	0.23 104	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.15 259	0.12 188

sAnonymous2	0.40 330	0.39 556	0.85 559	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 620

CroCo_RVC	0.40 330	0.39 556	0.85 559	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 620

xxxx	1.01 601	0.22 343	0.43 308	0.36 183	0.21 164	0.82 532	0.36 368	1.32 603	0.88 460	0.71 377	0.94 427	0.97 515	0.63 463	0.64 382	10.58 688	0.20 444	0.16 456	0.18 338	0.17 384	0.19 410	0.19 435

test_xeample	1.01 601	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.21 164	0.71 486	0.39 429	1.23 579	0.86 447	0.81 438	1.04 485	0.69 399	0.61 450	0.69 426	10.93 689	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.17 384	0.18 376	0.17 384

GMStereo	0.39 318	0.37 538	0.54 439	0.40 319	0.26 353	0.42 307	0.36 368	0.59 235	1.04 546	0.55 279	0.51 228	0.37 191	0.35 266	0.54 264	0.41 385	0.19 420	0.13 354	0.16 238	0.17 384	0.24 505	0.18 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 485	0.26 446	0.66 497	0.44 442	0.40 560	0.99 566	0.41 457	0.98 464	0.75 373	0.83 459	0.89 412	1.04 538	0.72 522	0.73 451	0.62 501	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.17 384

FENet	0.42 350	0.22 343	0.38 228	0.39 276	0.24 273	0.55 379	0.32 292	0.79 389	0.70 340	0.71 377	0.72 306	0.63 361	0.57 422	0.62 356	0.44 417	0.19 420	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.19 435

RASNet	0.53 473	0.22 343	0.52 427	0.38 244	0.22 193	0.68 474	0.38 407	0.97 461	0.88 460	0.73 394	1.04 485	1.03 536	0.92 583	0.90 531	0.86 556	0.16 304	0.14 393	0.14 154	0.17 384	0.15 259	0.13 236

Selective-IGEV-i16pc	0.56 498	0.20 263	1.13 597	0.40 319	0.31 482	2.00 649	0.66 582	0.68 311	1.11 569	0.51 263	0.81 362	0.68 394	0.36 293	0.67 409	0.40 379	0.31 575	0.17 476	0.17 285	0.18 412	0.19 410	0.20 458

DFGA-Net	0.45 379	0.29 489	0.80 555	0.42 401	0.32 499	0.53 366	0.35 346	0.78 385	0.89 474	0.66 345	0.75 321	0.48 273	0.39 317	0.74 458	0.60 494	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.18 412	0.20 428	0.17 384

G2L-Stereo	0.49 435	0.23 365	0.48 380	0.43 422	0.26 353	0.47 339	0.42 467	0.93 441	0.78 400	0.84 466	0.86 392	0.91 498	0.52 391	0.78 481	0.70 523	0.20 444	0.17 476	0.22 469	0.18 412	0.17 348	0.21 478

DDVS	0.52 466	0.30 498	0.56 450	0.41 356	0.31 482	0.71 486	0.34 321	0.91 437	0.67 327	0.85 470	0.89 412	1.12 562	0.46 361	0.86 518	0.60 494	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.25 514	0.26 525

ACV-stereo	0.62 526	0.34 520	1.00 582	0.43 422	0.31 482	1.20 604	0.40 440	0.75 369	0.83 429	0.64 323	0.77 331	2.10 642	1.03 602	0.81 491	0.64 508	0.21 461	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.21 452	0.21 478

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 350	0.20 263	0.74 535	0.38 244	0.43 579	0.39 276	0.26 160	0.94 446	0.49 252	0.53 273	0.77 331	0.93 506	0.45 355	0.63 367	0.24 129	0.16 304	0.10 94	0.17 285	0.18 412	0.20 428	0.20 458

rvit_stereo_ft	0.33 228	0.25 429	0.47 360	0.52 562	0.32 499	0.33 199	0.47 497	0.49 170	0.50 256	0.34 164	0.41 181	0.41 229	0.32 232	0.48 219	0.34 304	0.22 488	0.14 393	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.14 282

DispNO	0.47 405	0.23 365	0.71 521	0.39 276	0.31 482	0.60 424	0.38 407	0.89 427	0.77 390	0.75 401	0.84 379	0.72 416	0.54 407	0.73 451	0.46 436	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.17 384

CASnet	0.30 197	0.20 263	0.33 148	0.41 356	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 267	0.52 270	0.54 247	0.39 207	0.24 114	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 469	0.18 412	0.18 376	0.11 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 451	0.24 403	0.55 444	0.38 244	0.31 482	0.58 405	0.33 304	0.98 464	0.93 495	0.88 495	1.19 544	0.80 461	0.49 374	0.63 367	0.43 398	0.21 461	0.15 424	0.26 539	0.18 412	0.26 521	0.22 496

gwcnet-sp	0.48 417	0.23 365	0.70 516	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

scenet	0.48 417	0.23 365	0.70 516	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

CASS	0.45 379	0.27 463	0.42 295	0.48 504	0.22 193	0.61 427	0.34 321	0.97 461	0.62 296	0.71 377	0.85 389	0.61 352	0.55 413	0.57 294	0.41 385	0.29 565	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.22 475	0.28 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 417	0.23 365	0.70 516	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

RAFT+CT+SA	0.39 318	0.23 365	0.36 197	0.51 549	0.27 388	0.29 133	0.46 490	0.75 369	0.80 411	0.51 263	0.89 412	0.41 229	0.40 323	0.78 481	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.15 259	0.14 282

test_5	0.43 360	0.24 403	0.43 308	0.52 562	0.28 413	0.28 121	0.42 467	0.72 348	0.82 424	0.62 303	0.91 419	0.72 416	0.55 413	0.79 487	0.35 322	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.16 362

NINENet	0.50 451	0.29 489	0.51 421	0.45 467	0.32 499	0.70 481	0.34 321	1.10 515	0.88 460	0.80 425	0.94 427	0.65 380	0.49 374	0.73 451	0.51 462	0.22 488	0.20 528	0.25 520	0.18 412	0.22 475	0.21 478

GMOStereo	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

error version	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-v	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

AACVNet	0.50 451	0.23 365	0.49 393	0.46 488	0.29 441	0.52 358	0.38 407	0.90 432	0.55 278	0.81 438	1.03 479	1.00 525	0.70 514	0.83 502	0.54 477	0.21 461	0.18 498	0.24 507	0.18 412	0.23 492	0.20 458

ADLNet2	0.55 487	0.25 429	0.65 491	0.47 496	0.30 460	0.83 535	0.50 516	1.05 496	0.95 508	0.80 425	0.98 454	0.99 521	0.69 501	0.77 476	0.73 531	0.20 444	0.16 456	0.17 285	0.18 412	0.21 452	0.21 478

CrosDoStereo	0.50 451	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 650	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 576	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

PSM-softLoss	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

KMStereo	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

DeepStereo_LL	0.50 451	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 650	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 576	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

THIR-Stereo	0.50 451	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.23 241	0.75 501	0.67 585	0.66 291	0.87 456	1.02 561	1.40 582	0.72 416	0.76 535	0.62 356	0.42 391	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.15 314

test-2	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

HGLStereo	0.56 498	0.28 477	0.57 454	0.50 533	0.37 539	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.78 400	0.86 477	1.14 525	0.89 491	0.82 558	0.76 468	0.73 531	0.21 461	0.20 528	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.21 478

GANet-RSSM	0.47 405	0.21 302	0.37 214	0.38 244	0.25 305	0.58 405	0.36 368	1.07 504	0.78 400	0.68 356	1.01 465	0.86 476	0.67 491	0.62 356	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.17 384

AdaStereo	0.50 451	0.32 507	0.47 360	0.48 504	0.25 305	0.67 472	0.32 292	1.17 555	0.88 460	0.75 401	0.99 459	0.75 435	0.49 374	0.67 409	0.46 436	0.27 547	0.12 283	0.28 560	0.18 412	0.23 492	0.18 402
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.
S2M2_L	0.26 133	0.22 343	0.33 148	0.31 43	0.25 305	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 198	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 126	0.30 45	0.26 189	0.22 488	0.19 516	0.17 285	0.19 443	0.21 452	0.18 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 405	0.26 446	0.50 406	0.35 155	0.22 193	0.69 476	0.38 407	1.15 542	0.81 419	0.78 418	0.82 368	0.62 359	0.53 395	0.63 367	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.21 454	0.19 443	0.21 452	0.19 435

test_sample3	0.46 390	0.25 429	0.50 406	0.35 155	0.23 241	0.69 476	0.37 385	1.15 542	0.81 419	0.75 401	0.79 352	0.66 386	0.49 374	0.63 367	0.46 436	0.21 461	0.15 424	0.20 412	0.19 443	0.21 452	0.19 435

xx1	0.39 318	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.65 380	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

1111x	0.55 487	0.22 343	0.46 348	0.38 244	0.20 133	0.66 467	0.43 474	1.23 579	0.99 521	0.71 377	0.99 459	0.95 510	0.69 501	0.90 531	1.08 603	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.18 402

LL-Strereo	0.57 506	0.27 463	0.68 506	0.48 504	0.34 520	0.39 276	0.48 505	0.94 446	0.97 512	0.83 459	0.78 342	1.10 558	1.18 617	1.33 612	0.49 450	0.17 353	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.16 309	0.17 384

qqq	0.40 330	0.26 446	0.44 318	0.36 183	0.22 193	0.46 333	0.36 368	0.85 409	0.54 271	0.56 282	0.69 299	0.65 380	0.53 395	0.55 271	0.45 426	0.17 353	0.16 456	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

BUS	0.45 379	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.70 481	0.34 321	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.65 380	0.49 374	0.64 382	0.51 462	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

Wz-Net-LNSev	0.71 549	0.51 593	1.36 629	0.50 533	0.41 567	1.15 596	0.69 595	1.21 566	1.07 562	1.02 561	1.12 513	1.08 551	0.87 571	0.89 529	0.89 575	0.24 517	0.22 545	0.21 454	0.19 443	0.26 521	0.26 525

BSDual-CNN	0.46 390	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

hknet	0.49 435	0.25 429	0.51 421	0.45 467	0.29 441	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.83 429	0.75 401	0.80 355	0.97 515	0.61 450	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

Sa-1000	0.48 417	0.24 403	0.41 274	0.45 467	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.81 396	0.93 495	0.82 447	1.50 599	0.53 299	0.45 355	0.92 541	0.30 258	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

SA	0.44 368	0.25 429	0.46 348	0.46 488	0.24 273	0.43 311	0.36 368	0.75 369	0.96 509	0.59 289	1.03 479	0.48 273	0.52 391	0.94 554	0.32 275	0.16 304	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

test_4	0.36 270	0.18 174	0.31 109	0.44 442	0.25 305	0.20 19	0.34 321	0.56 214	0.41 198	0.59 289	1.45 595	0.43 248	0.25 126	0.63 367	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.11 128

UDGNet	0.48 417	0.77 632	0.50 406	0.48 504	0.31 482	0.41 300	0.34 321	0.70 335	0.92 489	0.65 332	0.60 269	0.58 325	0.43 339	0.63 367	0.41 385	0.32 587	0.15 424	0.66 644	0.19 443	0.36 585	0.21 478

TRStereo	0.37 286	0.27 463	0.59 459	0.47 496	0.41 567	0.29 133	0.30 237	0.84 406	0.59 291	0.52 270	0.41 181	0.52 295	0.26 143	0.73 451	0.27 209	0.17 353	0.12 283	0.19 382	0.19 443	0.13 143	0.11 128

LCNet	0.41 341	0.20 263	0.32 129	0.44 442	0.24 273	0.47 339	0.29 217	0.67 301	0.53 267	0.72 388	1.03 479	0.66 386	0.60 444	0.58 315	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.36 592

GMM-Stereo	0.44 368	0.19 216	0.36 197	0.42 401	0.25 305	0.51 353	0.47 497	0.71 343	0.53 267	0.76 408	1.37 576	0.76 442	0.38 305	0.60 338	0.33 288	0.15 248	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.16 309	0.27 535

sCroCo_RVC	0.35 252	0.28 477	0.69 512	0.51 549	0.39 555	0.41 300	0.31 265	0.49 170	0.45 229	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 232	0.46 199	0.32 275	0.21 461	0.22 545	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.20 458

MMNet	0.55 487	0.25 429	0.61 467	0.43 422	0.34 520	1.07 580	0.39 429	0.87 420	0.91 484	0.91 512	0.93 426	0.86 476	0.76 535	0.81 491	0.76 536	0.15 248	0.14 393	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.16 362

aanetorigin	0.83 578	0.56 607	1.87 646	0.49 519	0.38 549	0.56 393	0.66 582	0.70 335	1.00 528	2.42 662	2.02 632	1.31 589	1.18 617	0.93 547	1.13 610	0.20 444	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.27 532	0.30 558

EDNetEfficientorigin	9.93 689	1.15 656	175.16 719	0.48 504	0.36 532	1.04 577	0.68 590	1.24 586	2.69 666	3.17 676	2.50 645	2.30 647	2.07 662	1.76 640	2.21 652	0.20 444	0.18 498	0.24 507	0.19 443	0.51 625	0.50 637

ac_64	0.52 466	0.22 343	0.50 406	0.45 467	0.28 413	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.61 294	0.91 512	0.83 374	1.07 549	0.68 497	0.74 458	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.15 314

cf-r	0.47 405	0.23 365	0.41 274	0.39 276	0.23 241	0.59 417	0.37 385	0.88 425	0.85 442	0.72 388	1.05 490	0.94 508	0.62 457	0.56 282	0.54 477	0.21 461	0.14 393	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.15 314

DN-CSS_ROB	0.43 360	0.26 446	0.62 470	0.40 319	0.29 441	0.44 319	0.27 182	0.77 379	0.75 373	0.72 388	1.09 506	0.48 273	0.43 339	0.69 426	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.18 376	0.16 362

Selective-IGEV-i16pb	1.07 613	0.24 403	9.45 680	0.41 356	0.32 499	1.76 643	0.59 562	1.00 470	1.54 631	0.66 345	1.20 545	0.98 519	0.57 422	0.78 481	0.62 501	0.27 547	0.17 476	0.18 338	0.20 468	0.21 452	0.23 503

Select-FE	0.46 390	0.24 403	0.88 566	0.42 401	0.35 527	0.33 199	0.19 26	0.90 432	0.37 169	0.60 293	1.01 465	0.97 515	0.80 553	0.72 444	0.28 232	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.20 468	0.15 259	0.24 512

z-mn7	1.00 600	0.50 589	1.70 642	0.53 572	0.36 532	1.75 642	0.71 606	1.22 574	2.28 657	0.96 536	2.54 646	1.42 609	0.95 592	2.19 659	1.54 630	0.22 488	0.19 516	0.21 454	0.20 468	0.27 532	0.25 519

DCVSM-stereo	0.49 435	0.27 463	0.53 434	0.39 276	0.29 441	0.51 353	0.26 160	0.75 369	0.75 373	1.11 589	0.75 321	1.05 542	0.72 522	0.60 338	0.47 443	0.20 444	0.19 516	0.24 507	0.20 468	0.25 514	0.30 558

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 417	0.21 302	1.26 614	0.39 276	0.51 611	0.28 121	0.30 237	1.25 590	0.44 220	0.68 356	1.11 509	0.86 476	0.33 248	0.67 409	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.20 468	0.22 475	0.24 512

test_sample5	0.47 405	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.77 414	0.94 427	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

H2IRNET	0.37 286	0.20 263	0.33 148	0.38 244	0.25 305	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 353	0.39 210	0.90 416	0.74 433	0.55 413	0.52 248	0.43 398	0.15 248	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.13 236

mmm	0.44 368	0.27 463	0.46 348	0.38 244	0.24 273	0.61 427	0.35 346	0.94 446	0.53 267	0.72 388	1.05 490	0.63 361	0.50 384	0.57 294	0.45 426	0.18 388	0.15 424	0.23 490	0.20 468	0.20 428	0.18 402

DualNet	0.48 417	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.80 425	1.03 479	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

LL-Strereo2	0.35 252	0.24 403	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.35 225	0.24 127	0.67 301	0.44 220	0.54 277	0.51 228	0.66 386	0.25 126	0.66 398	0.30 258	0.14 172	0.12 283	0.23 490	0.20 468	0.18 376	0.13 236

ToySt	0.49 435	0.27 463	0.75 541	0.40 319	0.27 388	0.64 455	0.49 511	0.84 406	0.77 390	0.60 293	0.83 374	0.88 487	0.66 488	0.70 433	0.56 484	0.16 304	0.17 476	0.21 454	0.20 468	0.21 452	0.19 435

psmg	0.49 435	0.25 429	0.43 308	0.41 356	0.28 413	0.85 539	0.43 474	0.99 466	0.76 381	0.91 512	0.94 427	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.15 424	0.20 412	0.20 468	0.18 376	0.18 402

PSMNet-ADL	0.48 417	0.27 463	0.40 263	0.48 504	0.30 460	0.68 474	0.37 385	0.90 432	0.80 411	0.61 300	0.80 355	0.92 503	0.62 457	0.72 444	0.63 505	0.23 505	0.18 498	0.18 338	0.20 468	0.22 475	0.20 458

PFNet+	0.40 330	0.19 216	0.49 393	0.39 276	0.25 305	0.28 121	0.23 109	0.64 280	0.70 340	0.85 470	0.79 352	0.64 367	0.35 266	0.72 444	0.34 304	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.20 468	0.16 309	0.20 458

RAFT	0.45 379	0.22 343	0.45 331	0.47 496	0.26 353	0.54 373	0.47 497	0.66 291	0.58 290	0.80 425	0.82 368	0.94 508	0.57 422	0.75 464	0.34 304	0.17 353	0.15 424	0.22 469	0.20 468	0.16 309	0.12 188

HCRNet	0.44 368	0.34 520	0.41 274	0.53 572	0.26 353	0.53 366	0.29 217	0.83 403	0.63 307	0.71 377	0.81 362	0.77 448	0.50 384	0.66 398	0.36 338	0.24 517	0.16 456	0.24 507	0.20 468	0.21 452	0.18 402

SFCPSM	0.47 405	0.21 302	0.55 444	0.40 319	0.27 388	0.87 543	0.37 385	1.33 605	0.77 390	0.80 425	0.84 379	0.54 303	0.49 374	0.57 294	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.15 314

UPFNet	0.53 473	0.24 403	0.51 421	0.45 467	0.38 549	0.84 538	0.49 511	0.99 466	0.75 373	0.87 485	0.88 408	0.86 476	0.64 474	0.80 488	0.71 528	0.20 444	0.20 528	0.20 412	0.20 468	0.19 410	0.15 314

EDNetEfficient	1.46 641	0.80 634	6.12 675	0.47 496	0.39 555	0.69 476	0.83 621	0.90 432	2.77 668	3.50 679	1.96 629	1.66 628	2.03 661	1.26 604	4.18 674	0.21 461	0.18 498	0.21 454	0.20 468	0.41 603	0.39 606

GwcNet-RSSM	0.49 435	0.24 403	0.42 295	0.40 319	0.23 241	0.55 379	0.38 407	0.93 441	0.93 495	0.71 377	1.16 536	0.86 476	0.60 444	0.62 356	0.66 513	0.21 461	0.14 393	0.19 382	0.20 468	0.16 309	0.15 314

NVstereo2D	0.60 523	0.30 498	0.75 541	0.48 504	0.43 579	0.89 544	0.48 505	1.05 496	1.15 578	0.66 345	0.86 392	0.88 487	0.70 514	0.99 557	0.65 510	0.32 587	0.15 424	0.28 560	0.20 468	0.40 597	0.36 592

PWC_ROB	0.87 582	0.52 601	1.28 615	0.50 533	0.32 499	0.91 547	0.37 385	1.36 614	1.46 625	1.61 632	2.59 650	1.16 573	1.01 601	1.34 614	1.40 627	0.25 527	0.18 498	0.28 560	0.20 468	0.29 540	0.28 542

PWCDC_ROB	0.89 586	0.49 585	0.80 555	0.74 637	0.40 560	1.03 573	0.39 429	1.33 605	2.35 662	1.02 561	3.77 668	0.81 464	0.92 583	1.20 594	0.90 577	0.34 602	0.22 545	0.24 507	0.20 468	0.34 574	0.29 549

AIO-test1	0.38 301	0.18 174	0.38 228	0.50 533	0.24 273	0.46 333	0.30 237	0.70 335	1.19 585	0.40 219	0.71 305	0.45 259	0.29 192	0.53 257	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.13 143	0.17 384

rvit_0105_6	0.38 301	0.28 477	0.64 485	0.50 533	0.30 460	0.39 276	0.38 407	0.51 183	0.67 327	0.40 219	0.45 196	0.50 284	0.41 331	0.54 264	0.36 338	0.27 547	0.26 578	0.24 507	0.21 491	0.22 475	0.16 362

UGAM	0.52 466	0.22 343	0.46 348	0.45 467	0.25 305	0.41 300	0.52 535	0.62 258	1.16 579	0.76 408	1.13 520	1.32 594	0.57 422	1.00 560	0.53 472	0.17 353	0.14 393	0.25 520	0.21 491	0.15 259	0.13 236

ITSA-stereo	0.53 473	0.28 477	0.52 427	0.40 319	0.23 241	0.56 393	0.34 321	1.24 586	1.24 594	0.80 425	0.81 362	0.72 416	0.58 432	0.82 494	0.65 510	0.21 461	0.17 476	0.23 490	0.21 491	0.22 475	0.26 525

ffm	0.44 368	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

ff1	0.49 435	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 565	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

mmx	0.53 473	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 565	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

xxx	0.53 473	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 565	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

anonymousa	0.49 435	0.20 263	0.42 295	0.38 244	0.23 241	0.91 547	0.35 346	0.75 369	0.62 296	0.85 470	1.54 604	1.06 544	0.66 488	0.51 241	0.43 398	0.16 304	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.16 309	0.14 282

dad	0.58 513	0.50 589	0.64 485	0.43 422	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.78 385	1.25 600	1.01 558	1.17 538	1.15 572	0.53 395	0.68 420	0.50 452	0.35 606	0.23 555	0.37 603	0.21 491	0.29 540	0.20 458

Anonymous3	0.46 390	0.34 520	0.86 564	0.50 533	0.37 539	0.81 524	0.50 516	0.72 348	0.65 320	0.51 263	0.65 284	0.45 259	0.45 355	0.64 382	0.38 363	0.24 517	0.24 564	0.22 469	0.21 491	0.23 492	0.23 503

delet	0.55 487	0.24 403	0.55 444	0.44 442	0.33 511	1.07 580	0.50 516	1.00 470	0.86 447	0.85 470	0.96 440	0.90 496	0.63 463	0.83 502	0.74 534	0.18 388	0.18 498	0.20 412	0.21 491	0.16 309	0.15 314

CFNet-ft	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

DSFCA	0.55 487	0.25 429	0.62 470	0.40 319	0.36 532	0.74 495	0.52 535	1.04 491	0.82 424	1.06 576	0.84 379	0.89 491	0.63 463	0.99 557	0.58 487	0.25 527	0.21 538	0.21 454	0.21 491	0.21 452	0.19 435

ADCP+	1.06 611	0.35 526	1.51 637	0.49 519	0.51 611	1.45 625	0.55 549	1.25 590	1.03 540	1.16 594	1.15 531	1.10 558	1.07 607	1.56 627	6.75 684	0.19 420	0.16 456	0.23 490	0.21 491	0.28 536	0.21 478

CFNet_RVC	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

DPSNet	0.99 599	0.42 567	1.88 647	0.53 572	0.41 567	1.59 633	1.26 658	2.21 662	1.43 620	1.10 587	1.11 509	1.46 612	1.95 659	1.34 614	1.26 617	0.34 602	0.25 572	0.25 520	0.21 491	0.46 616	0.37 597

StereoDRNet-Refined	0.58 513	0.32 507	0.54 439	0.46 488	0.30 460	0.96 559	0.40 440	1.00 470	0.94 502	1.12 590	1.08 503	0.96 513	0.67 491	0.90 531	0.89 575	0.17 353	0.13 354	0.22 469	0.21 491	0.20 428	0.19 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.04 606	0.38 548	1.32 622	0.54 579	0.29 441	0.89 544	0.72 608	1.52 638	1.24 594	1.05 572	1.41 584	2.98 657	1.49 637	2.74 668	2.83 663	0.22 488	0.14 393	0.20 412	0.22 509	0.32 561	0.32 572

zh-mn7	1.08 616	0.65 620	4.00 669	0.52 562	0.38 549	1.16 599	0.62 572	1.15 542	1.77 644	1.74 640	2.31 636	1.17 574	0.91 578	2.10 654	1.77 639	0.24 517	0.21 538	0.22 469	0.22 509	0.25 514	0.28 542

w-ln-seven-2	0.76 559	0.43 569	2.32 653	0.52 562	0.38 549	0.90 546	0.65 579	1.11 521	1.12 573	1.19 599	1.28 560	1.09 554	0.99 597	1.07 574	0.87 562	0.20 444	0.19 516	0.23 490	0.22 509	0.26 521	0.22 496

rvit_0105_4	0.41 341	0.29 489	0.71 521	0.50 533	0.29 441	0.41 300	0.41 457	0.55 210	0.73 360	0.45 239	0.48 210	0.55 308	0.44 350	0.57 294	0.36 338	0.28 558	0.26 578	0.25 520	0.22 509	0.23 492	0.18 402

test_sample6	0.49 435	0.26 446	0.50 406	0.37 207	0.22 193	0.63 448	0.40 440	1.12 527	0.83 429	0.80 425	1.03 479	0.66 386	0.55 413	0.67 409	0.46 436	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.23 492	0.21 478

KYRaft	0.48 417	0.20 263	0.38 228	0.44 442	0.23 241	0.44 319	0.37 385	0.66 291	0.41 198	0.94 527	1.73 615	0.79 452	0.41 331	0.63 367	0.31 266	0.16 304	0.11 221	0.18 338	0.22 509	0.16 309	0.78 649

ADLNet	0.55 487	0.27 463	0.51 421	0.44 442	0.35 527	0.78 512	0.46 490	1.08 508	0.86 447	0.99 548	0.98 454	0.92 503	0.63 463	0.69 426	0.81 546	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478

ARAFT	0.47 405	0.24 403	0.79 553	0.42 401	0.25 305	0.55 379	0.55 549	0.75 369	0.81 419	0.89 499	0.75 321	0.73 427	0.47 365	0.88 523	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.23 490	0.22 509	0.14 194	0.13 236

RAFT + AFF	0.53 473	0.29 489	0.75 541	0.51 549	0.32 499	0.63 448	0.60 565	1.00 470	0.91 484	0.78 418	0.87 400	0.83 466	0.58 432	0.80 488	0.47 443	0.17 353	0.20 528	0.23 490	0.22 509	0.18 376	0.18 402

GwcNet	0.69 543	0.36 531	1.10 593	0.51 549	0.42 573	1.08 584	0.50 516	1.21 566	1.16 579	1.00 553	1.37 576	1.06 544	0.79 549	0.92 541	0.94 581	0.25 527	0.24 564	0.24 507	0.22 509	0.23 492	0.26 525

hitnet-ft	0.55 487	0.27 463	0.39 250	0.41 356	0.28 413	0.78 512	0.40 440	0.92 439	0.90 477	0.82 447	1.01 465	1.13 568	0.70 514	0.78 481	0.67 516	0.28 558	0.20 528	0.28 560	0.22 509	0.29 540	0.26 525

GANet	0.70 545	0.37 538	0.55 444	0.51 549	0.34 520	0.94 553	0.96 637	1.08 508	0.94 502	1.04 570	1.98 630	1.13 568	0.88 575	1.12 584	0.66 513	0.25 527	0.26 578	0.27 552	0.22 509	0.31 555	0.22 496

TDLM	0.57 506	0.33 515	0.49 393	0.51 549	0.30 460	0.66 467	0.73 610	1.03 488	1.01 532	0.82 447	1.10 508	0.84 469	0.70 514	0.86 518	0.58 487	0.28 558	0.17 476	0.25 520	0.22 509	0.26 521	0.19 435

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 473	0.32 507	0.64 485	0.44 442	0.30 460	0.66 467	0.44 483	1.04 491	0.88 460	0.91 512	0.91 419	0.99 521	0.60 444	0.68 420	0.60 494	0.21 461	0.17 476	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 473	0.34 520	0.59 459	0.41 356	0.30 460	0.50 349	0.43 474	1.19 559	0.70 340	0.85 470	1.05 490	0.86 476	0.55 413	0.84 507	0.51 462	0.29 565	0.23 555	0.22 469	0.22 509	0.26 521	0.25 519

DLCB_ROB	0.58 513	0.28 477	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.77 508	0.50 516	0.99 466	0.92 489	1.04 570	1.14 525	1.21 576	0.69 501	0.88 523	0.69 520	0.20 444	0.20 528	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.18 402

MultiAttention	3.58 675	0.24 403	0.62 470	0.54 579	0.34 520	22.90 697	2.72 689	1.60 643	1.13 574	0.80 425	1.81 620	1.14 571	0.43 339	35.29 709	0.61 498	0.17 353	0.12 283	0.23 490	0.23 525	0.34 574	0.29 549

AIO-test2	0.39 318	0.21 302	0.41 274	0.47 496	0.25 305	0.45 328	0.35 346	0.77 379	1.27 604	0.36 178	0.87 400	0.37 191	0.30 211	0.47 208	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.21 454	0.23 525	0.15 259	0.13 236

rvit_0105_5	0.42 350	0.31 503	0.73 530	0.50 533	0.29 441	0.44 319	0.42 467	0.61 253	0.74 368	0.51 263	0.51 228	0.60 346	0.47 365	0.57 294	0.38 363	0.27 547	0.25 572	0.25 520	0.23 525	0.22 475	0.18 402

fast-acv-ft	0.64 529	0.30 498	0.73 530	0.45 467	0.34 520	1.17 600	0.49 511	0.86 413	0.98 516	1.02 561	1.36 573	1.29 586	0.85 566	0.76 468	0.81 546	0.21 461	0.23 555	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.20 458

Wz-Net-MNSev	0.76 559	0.40 561	1.34 624	0.50 533	0.40 560	1.44 624	0.83 621	1.15 542	1.16 579	1.25 611	1.20 545	1.13 568	0.81 554	1.16 588	1.00 595	0.22 488	0.19 516	0.24 507	0.23 525	0.28 536	0.26 525

rafts_anoy	0.37 286	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.33 304	0.67 301	0.90 477	0.58 287	0.66 291	0.45 259	0.33 248	0.47 208	0.39 371	0.16 304	0.11 221	0.21 454	0.23 525	0.17 348	0.14 282

pcwnet_v2	0.58 513	0.28 477	0.84 558	0.45 467	0.35 527	0.61 427	0.35 346	1.27 594	1.21 589	0.99 548	1.27 558	0.72 416	0.58 432	0.67 409	0.48 447	0.27 547	0.21 538	0.24 507	0.23 525	0.29 540	0.29 549

psm_up	0.55 487	0.26 446	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.65 465	0.56 555	1.04 491	0.82 424	0.82 447	0.88 408	1.01 529	0.94 589	0.74 458	0.61 498	0.21 461	0.25 572	0.26 539	0.23 525	0.21 452	0.20 458

FAT-Stereo	0.73 555	0.33 515	0.75 541	0.49 519	0.37 539	0.71 486	0.59 562	1.36 614	1.30 609	1.03 569	1.40 582	1.59 627	1.15 613	0.87 520	0.86 556	0.28 558	0.28 591	0.28 560	0.23 525	0.28 536	0.38 603

DMCA-RVC	0.51 458	0.30 498	0.59 459	0.50 533	0.32 499	0.54 373	0.38 407	0.86 413	0.68 332	0.94 527	0.86 392	0.91 498	0.68 497	0.70 433	0.59 492	0.23 505	0.18 498	0.31 578	0.23 525	0.26 521	0.19 435

FADNet_RVC	0.55 487	0.37 538	1.17 604	0.44 442	0.31 482	0.56 393	0.34 321	1.06 500	0.88 460	0.67 350	0.90 416	0.61 352	0.65 480	0.93 547	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.26 539	0.23 525	0.31 555	0.28 542

ADCRef	0.80 569	0.43 569	1.32 622	0.50 533	0.45 590	1.07 580	0.51 532	1.07 504	0.98 516	1.17 595	1.42 586	0.87 482	0.91 578	0.85 513	3.19 665	0.18 388	0.16 456	0.23 490	0.23 525	0.22 475	0.21 478

RYNet	0.72 553	0.35 526	0.64 485	0.53 572	0.67 637	1.31 614	0.67 585	1.20 564	1.18 583	1.05 572	0.87 400	1.27 583	0.93 588	0.93 547	1.27 619	0.22 488	0.16 456	0.26 539	0.23 525	0.40 597	0.39 606

CFNet	0.51 458	0.29 489	0.46 348	0.41 356	0.27 388	0.70 481	0.32 292	1.13 529	1.00 528	0.72 388	1.07 500	0.85 471	0.60 444	0.76 468	0.52 469	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.16 362

StereoDRNet	0.64 529	0.33 515	0.68 506	0.51 549	0.43 579	1.03 573	0.53 540	1.47 628	0.99 521	1.10 587	0.87 400	1.07 549	0.71 518	0.82 494	0.88 565	0.23 505	0.19 516	0.25 520	0.23 525	0.27 532	0.19 435

SANet	1.07 613	0.41 565	1.06 588	0.48 504	0.30 460	1.41 620	0.94 635	1.42 623	3.36 674	1.58 629	2.43 643	2.33 649	1.70 649	1.34 614	1.07 602	0.28 558	0.24 564	0.26 539	0.23 525	0.34 574	0.30 558

StereoVision	0.42 350	0.28 477	0.45 331	0.49 519	0.28 413	0.38 263	0.38 407	0.72 348	0.62 296	0.44 236	1.14 525	0.54 303	0.39 317	0.56 282	0.34 304	0.21 461	0.24 564	0.25 520	0.24 541	0.26 521	0.16 362

coex-ft	6.43 686	1.51 668	87.33 718	0.49 519	0.38 549	1.34 615	1.21 654	1.16 550	8.09 686	12.12 694	2.79 654	2.77 656	3.31 677	1.16 588	3.15 664	0.24 517	0.23 555	0.27 552	0.24 541	0.45 613	0.37 597

ssnet_v2	0.58 513	0.28 477	0.56 450	0.43 422	0.29 441	0.95 556	0.59 562	1.13 529	0.99 521	0.93 524	0.80 355	0.99 521	0.64 474	0.82 494	0.94 581	0.25 527	0.22 545	0.23 490	0.24 541	0.20 428	0.19 435

SACVNet	0.58 513	0.34 520	0.55 444	0.55 586	0.36 532	0.63 448	0.48 505	1.13 529	0.77 390	1.02 561	1.06 497	1.02 534	0.74 528	0.90 531	0.51 462	0.27 547	0.21 538	0.25 520	0.24 541	0.29 540	0.36 592

FINET	0.67 538	0.42 567	1.00 582	0.46 488	0.43 579	0.83 535	0.89 629	1.08 508	1.50 627	0.87 485	1.14 525	0.71 407	0.68 497	0.92 541	0.70 523	0.36 610	0.30 601	0.26 539	0.24 541	0.35 579	0.33 577

Syn2CoEx	0.71 549	0.51 593	0.95 575	0.64 616	0.45 590	0.91 547	0.53 540	1.48 629	1.13 574	0.93 524	1.35 572	1.02 534	0.99 597	0.92 541	0.80 543	0.30 572	0.27 587	0.28 560	0.24 541	0.23 492	0.24 512

RTSC	0.87 582	0.48 581	1.23 611	0.52 562	0.37 539	1.13 593	0.50 516	1.34 607	1.79 645	1.51 625	1.24 553	1.12 562	0.81 554	1.62 631	2.16 651	0.25 527	0.19 516	0.23 490	0.24 541	0.30 549	0.31 568

NaN_ROB	0.69 543	0.44 574	0.69 512	0.51 549	0.33 511	0.97 561	1.06 644	1.22 574	1.19 585	1.24 609	0.96 440	1.08 551	0.78 547	1.20 594	0.67 516	0.24 517	0.30 601	0.23 490	0.24 541	0.23 492	0.25 519

XPNet_ROB	0.70 545	0.35 526	0.68 506	0.52 562	0.40 560	0.79 515	0.85 627	1.16 550	0.94 502	1.33 616	1.15 531	1.38 605	0.83 563	1.03 568	0.90 577	0.32 587	0.25 572	0.26 539	0.24 541	0.31 555	0.28 542

AANet	1.13 620	1.01 652	2.99 661	0.44 442	0.37 539	0.91 547	0.54 544	1.27 594	2.31 660	2.35 660	2.37 642	2.22 644	1.53 638	1.18 591	1.43 628	0.32 587	0.23 555	0.28 560	0.25 550	0.35 579	0.33 577

w-ln-seven	0.96 595	0.48 581	2.41 656	0.54 579	0.50 607	1.41 620	0.70 600	1.67 649	1.81 646	1.49 622	1.50 599	1.26 581	0.87 571	1.15 586	1.80 643	0.23 505	0.21 538	0.25 520	0.25 550	0.31 555	0.26 525

YMNet	0.66 533	0.38 548	0.90 571	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 597	1.29 564	1.12 562	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 610	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

YMNet_1	0.66 533	0.38 548	0.90 571	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 597	1.29 564	1.12 562	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 610	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

rvit_stereo_0075_2	0.47 405	0.37 538	0.70 516	0.53 572	0.46 598	0.43 311	0.36 368	0.81 396	0.67 327	0.55 279	0.74 319	0.59 340	0.43 339	0.63 367	0.43 398	0.32 587	0.23 555	0.35 593	0.25 550	0.30 549	0.25 519

WZ-Net	1.19 627	0.59 611	4.07 670	0.62 613	0.51 611	1.34 615	1.31 663	1.32 603	1.74 643	1.53 628	1.65 609	1.74 631	1.28 626	2.25 661	2.01 648	0.27 547	0.21 538	0.23 490	0.25 550	0.40 597	0.39 606

PSMNet-RSSM	0.48 417	0.22 343	0.38 228	0.42 401	0.25 305	0.50 349	0.37 385	1.10 515	0.77 390	0.70 370	1.06 497	0.84 469	0.64 474	0.62 356	0.47 443	0.23 505	0.15 424	0.23 490	0.25 550	0.20 428	0.19 435

S-Stereo	0.74 556	0.35 526	0.96 577	0.56 589	0.45 590	0.82 532	0.60 565	1.24 586	1.60 639	0.96 536	1.41 584	1.12 562	0.94 589	0.80 488	1.04 600	0.26 537	0.31 610	0.28 560	0.25 550	0.32 561	0.47 630

G-Net	0.95 594	0.46 580	1.04 586	0.64 616	0.48 603	2.12 653	0.64 577	1.01 480	0.87 456	1.75 641	2.82 657	1.30 588	1.64 648	1.06 571	0.96 586	0.36 610	0.29 596	0.35 593	0.25 550	0.45 613	0.42 613

stereogan	0.80 569	0.31 503	0.71 521	0.59 601	0.50 607	1.72 641	0.48 505	1.35 611	1.37 614	1.00 553	1.46 597	1.56 624	0.95 592	1.29 607	0.84 551	0.28 558	0.29 596	0.29 569	0.25 550	0.38 594	0.38 603

ADCL	1.04 606	0.38 548	1.35 625	0.50 533	0.39 555	1.61 634	0.89 629	1.29 598	1.39 617	1.29 613	1.50 599	1.24 579	1.24 622	1.37 620	4.87 677	0.21 461	0.19 516	0.25 520	0.25 550	0.29 540	0.27 535

DANet	0.71 549	0.45 578	0.91 573	0.59 601	0.40 560	0.81 524	0.40 440	0.97 461	0.84 434	1.20 604	1.22 547	1.33 597	0.88 575	1.16 588	1.24 615	0.27 547	0.23 555	0.31 578	0.25 550	0.35 579	0.32 572
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 506	0.33 515	0.44 318	0.47 496	0.32 499	0.67 472	0.61 570	1.05 496	0.93 495	0.85 470	1.04 485	1.01 529	0.73 525	0.83 502	0.52 469	0.29 565	0.19 516	0.27 552	0.25 550	0.31 555	0.21 478

DRN-Test	0.66 533	0.32 507	0.66 497	0.50 533	0.39 555	1.15 596	0.61 570	1.49 631	1.01 532	1.12 590	1.08 503	1.06 544	0.69 501	0.77 476	0.94 581	0.23 505	0.17 476	0.26 539	0.25 550	0.25 514	0.21 478

SGM_RVC	0.97 597	0.28 477	0.41 274	0.39 276	0.22 193	1.55 630	0.73 610	1.51 635	1.25 600	2.25 658	1.92 626	2.58 654	1.56 642	2.02 652	1.19 613	0.27 547	0.27 587	0.27 552	0.25 550	0.25 514	0.25 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 250	0.47 496	0.26 353	0.46 333	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 143	0.40 133	0.37 354	0.21 461	0.15 424	0.22 469	0.26 565	0.16 309	0.16 362

test_sample7	0.52 466	0.29 489	0.50 406	0.36 183	0.27 388	0.62 435	0.41 457	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.26 537	0.20 528	0.27 552	0.26 565	0.27 532	0.24 512

SDNR	0.86 581	0.37 538	1.47 635	0.40 319	0.38 549	3.38 674	0.33 304	0.90 432	0.98 516	0.99 548	2.09 635	0.59 340	0.71 518	1.29 607	0.70 523	0.51 639	0.56 656	0.36 598	0.26 565	0.43 608	0.46 625

Wz-Net-SNSev	0.91 590	0.73 627	2.13 650	0.56 589	0.45 590	0.95 556	1.13 649	1.34 607	1.24 594	1.02 561	1.30 567	1.46 612	0.86 568	1.81 642	1.50 629	0.25 527	0.23 555	0.25 520	0.26 565	0.32 561	0.29 549

PSM-AAD	0.48 417	0.20 263	0.37 214	0.43 422	0.23 241	0.56 393	0.50 516	0.65 281	0.70 340	1.07 579	1.12 513	0.58 325	0.92 583	0.61 347	0.32 275	0.15 248	0.11 221	0.25 520	0.26 565	0.18 376	0.43 619

AnonymousM	0.41 341	0.81 635	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 121	0.38 407	0.53 205	0.41 198	0.70 370	0.49 214	0.47 268	0.27 157	0.41 144	0.31 266	0.15 248	0.12 283	1.51 662	0.26 565	0.12 94	0.10 58

ETE_ROB	0.70 545	0.49 585	0.73 530	0.56 589	0.36 532	0.79 515	0.87 628	1.14 538	0.93 495	1.19 599	1.18 540	1.39 606	0.82 558	0.99 557	0.80 543	0.26 537	0.21 538	0.31 578	0.26 565	0.33 568	0.34 585

zh-sn7	1.09 617	0.75 629	3.23 663	0.57 595	0.42 573	1.11 589	0.89 629	1.19 559	1.27 604	1.41 620	1.98 630	1.25 580	1.47 636	1.99 651	2.62 660	0.26 537	0.26 578	0.26 539	0.27 572	0.35 579	0.30 558

psmorigin	0.82 573	0.51 593	2.09 649	0.49 519	0.41 567	0.85 539	0.50 516	1.04 491	0.88 460	1.45 621	1.43 589	1.50 618	1.06 605	1.22 600	0.97 587	0.31 575	0.32 616	0.27 552	0.27 572	0.33 568	0.42 613

FADNet-RVC-Resample	0.56 498	0.33 515	1.16 600	0.49 519	0.34 520	0.71 486	0.43 474	1.01 480	0.93 495	0.82 447	0.87 400	0.74 433	0.67 491	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.18 498	0.26 539	0.27 572	0.26 521	0.27 535

AF-Net	0.81 572	0.39 556	0.68 506	0.64 616	0.54 618	0.91 547	0.51 532	1.61 645	1.31 610	0.96 536	2.02 632	1.46 612	1.26 625	1.11 583	0.99 591	0.32 587	0.24 564	0.39 608	0.27 572	0.30 549	0.25 519

UCFNet_RVC	0.49 435	0.26 446	0.35 185	0.39 276	0.26 353	0.64 455	0.36 368	1.15 542	0.84 434	0.67 350	0.88 408	0.88 487	0.59 440	0.58 315	0.45 426	0.24 517	0.17 476	0.27 552	0.27 572	0.25 514	0.23 503

PS-NSSS	0.58 513	0.44 574	0.62 470	0.42 401	0.33 511	0.66 467	0.58 559	1.02 484	0.86 447	0.77 414	1.28 560	0.72 416	0.64 474	0.82 494	0.59 492	0.31 575	0.26 578	0.40 611	0.27 572	0.33 568	0.26 525

TCMNet	0.66 533	0.39 556	0.98 580	0.59 601	0.61 631	0.96 559	0.55 549	1.05 496	0.90 477	0.84 466	1.14 525	0.89 491	0.65 480	0.85 513	1.01 596	0.26 537	0.26 578	0.31 578	0.28 578	0.32 561	0.29 549

rvit_0105_3	0.47 405	0.34 520	0.77 551	0.54 579	0.31 482	0.49 347	0.47 497	0.63 266	0.79 409	0.65 332	0.59 267	0.64 367	0.50 384	0.65 389	0.39 371	0.29 565	0.27 587	0.29 569	0.28 578	0.21 452	0.20 458

GASNet	0.67 538	0.72 626	0.96 577	0.70 633	0.48 603	0.62 435	0.47 497	1.08 508	1.03 540	0.94 527	0.82 368	0.93 506	0.83 563	1.33 612	0.80 543	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.28 578	0.44 609	0.24 512

FADNet-RVC	0.60 523	0.53 604	1.14 599	0.46 488	0.39 555	0.61 427	0.39 429	1.12 527	0.87 456	0.70 370	0.84 379	1.04 538	0.55 413	0.94 554	0.69 520	0.26 537	0.25 572	0.28 560	0.28 578	0.31 555	0.31 568

edge stereo	0.76 559	0.38 548	0.74 535	0.52 562	0.43 579	0.80 519	0.53 540	1.28 597	1.06 556	1.28 612	1.38 581	1.81 632	1.11 610	1.08 577	0.85 555	0.33 596	0.32 616	0.41 615	0.28 578	0.32 561	0.36 592

MDST_ROB	0.91 590	0.27 463	0.85 559	0.63 615	0.41 567	2.53 657	0.71 606	1.60 643	1.13 574	2.83 669	1.73 615	0.97 515	0.69 501	1.61 630	0.73 531	0.25 527	0.22 545	0.32 584	0.28 578	0.25 514	0.24 512

RTS	1.98 657	0.96 647	11.36 684	0.65 621	0.57 626	2.77 663	1.40 667	1.39 618	2.26 655	1.89 645	2.56 647	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 672	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

RTSA	1.98 657	0.96 647	11.36 684	0.65 621	0.57 626	2.77 663	1.40 667	1.39 618	2.26 655	1.89 645	2.56 647	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 672	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

DStereoO	0.96 595	0.70 625	0.72 526	0.62 613	0.45 590	0.74 495	0.92 634	1.09 512	1.29 608	1.19 599	1.23 551	0.99 521	1.71 650	1.29 607	0.99 591	2.01 681	0.35 626	0.77 648	0.30 586	1.42 662	0.38 603

Wz-Net-TNSev	1.14 621	1.06 655	4.32 672	0.49 519	0.42 573	1.51 628	1.11 648	1.48 629	1.40 619	1.22 606	1.26 557	1.58 626	1.43 634	1.76 640	1.70 634	0.32 587	0.31 610	0.26 539	0.30 586	0.41 603	0.41 612

FADNet	0.61 525	0.51 593	1.10 593	0.45 467	0.44 586	0.65 465	0.41 457	1.19 559	1.05 550	0.70 370	0.84 379	0.98 519	0.66 488	0.82 494	0.50 452	0.29 565	0.30 601	0.27 552	0.30 586	0.46 616	0.35 590

RP	0.76 559	0.36 531	0.63 480	0.66 624	0.58 628	0.80 519	0.55 549	1.14 538	1.22 591	0.97 541	1.65 609	1.43 611	1.32 627	1.01 561	0.84 551	0.33 596	0.30 601	0.36 598	0.30 586	0.34 574	0.34 585

FBW_ROB	0.88 584	0.50 589	0.85 559	0.55 586	0.40 560	1.17 600	0.78 616	1.50 632	1.37 614	1.33 616	1.27 558	1.48 616	1.00 600	2.57 667	0.98 590	0.25 527	0.32 616	0.45 620	0.30 586	0.34 574	0.28 542

LALA_ROB	0.74 556	0.43 569	0.69 512	0.54 579	0.40 560	1.01 568	0.95 636	1.21 566	1.07 562	1.22 606	1.12 513	1.56 624	0.79 549	1.04 570	0.86 556	0.33 596	0.22 545	0.35 593	0.30 586	0.35 579	0.31 568

SGM-Forest	0.62 526	0.32 507	0.39 250	0.43 422	0.30 460	1.02 570	0.55 549	1.09 512	1.05 550	1.06 576	1.18 540	1.10 558	0.67 491	0.88 523	0.62 501	0.31 575	0.33 622	0.33 589	0.30 586	0.30 549	0.28 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 529	0.35 526	0.41 274	0.42 401	0.25 305	1.01 568	0.77 614	1.13 529	1.09 567	1.17 595	1.22 547	1.04 538	0.75 532	0.88 523	0.63 505	0.28 558	0.30 601	0.34 591	0.30 586	0.26 521	0.26 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pa	78.59 719	120.99 720	16.46 688	1.04 651	0.66 636	181.07 721	2.17 684	153.90 722	139.75 722	56.45 720	153.05 720	107.32 721	157.92 722	200.46 722	96.57 719	94.09 721	1.23 684	2.69 686	0.31 594	0.96 653	84.68 720

APVNet	0.71 549	0.37 538	0.89 570	0.56 589	0.45 590	1.18 602	0.68 590	1.41 622	0.85 442	0.81 438	1.15 531	1.04 538	0.81 554	1.10 581	1.17 611	0.26 537	0.28 591	0.32 584	0.31 594	0.29 540	0.30 558

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 538	0.81 635	0.73 530	0.53 572	0.37 539	1.40 618	0.53 540	1.04 491	0.79 409	0.88 495	0.94 427	0.95 510	0.53 395	0.93 547	0.58 487	0.39 616	0.30 601	0.57 639	0.31 594	0.53 630	0.30 558

XQC	0.89 586	0.65 620	1.31 620	0.67 627	0.52 615	1.22 606	0.68 590	1.26 592	1.52 628	1.14 593	1.11 509	1.28 585	1.04 604	1.40 622	1.77 639	0.38 614	0.24 564	0.37 603	0.31 594	0.53 630	0.47 630

ADCMid	1.14 621	0.52 601	2.23 652	0.53 572	0.43 579	1.07 580	0.75 612	1.23 579	1.05 550	2.15 654	1.44 592	1.50 618	1.43 634	1.56 627	5.01 678	0.26 537	0.24 564	0.29 569	0.31 594	0.37 590	0.33 577

PSMNet_ROB	0.64 529	0.37 538	0.65 491	0.56 589	0.42 573	0.97 561	0.83 621	1.21 566	0.92 489	0.79 423	1.02 474	1.08 551	0.63 463	0.82 494	0.91 579	0.29 565	0.20 528	0.31 578	0.31 594	0.26 521	0.23 503

MeshStereo	1.34 634	0.43 569	0.54 439	0.44 442	0.34 520	1.66 637	0.60 565	1.94 656	1.37 614	4.47 683	3.25 659	4.71 674	1.94 658	1.92 647	1.17 611	0.35 606	0.35 626	0.37 603	0.31 594	0.32 561	0.32 572
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
STTStereo	0.55 487	0.37 538	0.76 546	0.44 442	0.31 482	0.60 424	0.44 483	0.96 457	0.86 447	0.99 548	0.90 416	0.96 513	0.58 432	0.71 438	0.61 498	0.25 527	0.23 555	0.26 539	0.32 601	0.24 505	0.23 503

ADCPNet	1.03 605	0.48 581	2.70 658	0.54 579	0.42 573	1.40 618	0.75 612	1.13 529	1.07 562	1.22 606	1.42 586	1.68 629	1.09 608	1.36 619	3.45 669	0.30 572	0.28 591	0.29 569	0.32 601	0.37 590	0.35 590

SGM-ForestM	4.04 678	0.32 507	0.46 348	0.43 422	0.27 388	7.50 686	1.45 671	3.84 681	4.24 681	8.19 692	6.76 689	19.00 702	9.08 688	10.74 693	6.62 683	0.31 575	0.33 622	0.32 584	0.32 601	0.29 540	0.29 549

ISRNet	0.56 498	0.24 403	0.66 497	0.56 589	0.36 532	0.44 319	0.25 139	0.82 398	0.84 434	1.07 579	1.25 555	0.91 498	0.60 444	0.66 398	0.58 487	0.35 606	0.26 578	0.36 598	0.33 604	0.30 549	0.42 613

SHD	0.93 593	0.50 589	1.18 605	0.59 601	0.46 598	0.97 561	0.48 505	1.70 651	2.15 653	1.58 629	1.37 576	1.42 609	1.19 619	1.31 610	1.60 632	0.31 575	0.26 578	0.32 584	0.33 604	0.40 597	0.42 613

rvit_105_1	0.54 485	0.40 561	0.76 546	0.58 597	0.37 539	0.59 417	0.68 590	0.70 335	0.94 502	0.82 447	0.69 299	0.73 427	0.58 432	0.78 481	0.54 477	0.32 587	0.29 596	0.31 578	0.34 606	0.23 492	0.20 458

AnyNet_C01	1.56 644	1.05 653	7.45 677	0.64 616	0.54 618	1.99 648	1.38 666	1.43 625	1.36 612	1.63 635	1.92 626	1.84 634	1.33 629	2.40 663	4.03 671	0.33 596	0.32 616	0.32 584	0.34 606	0.44 609	0.45 624

AnyNet_C32	1.16 625	0.62 617	2.40 655	0.57 595	0.55 620	1.41 620	1.34 664	1.18 558	1.24 594	1.49 622	1.42 586	1.39 606	1.20 621	1.55 625	4.82 676	0.29 565	0.28 591	0.29 569	0.34 606	0.38 594	0.42 613

SQANet	0.82 573	0.74 628	0.67 501	1.13 654	0.98 655	1.11 589	0.47 497	1.07 504	0.83 429	0.91 512	1.05 490	1.03 536	0.74 528	1.01 561	0.64 508	0.61 647	0.24 564	1.03 657	0.35 609	1.18 660	0.58 643

ADCS	1.51 643	0.61 614	3.42 664	0.59 601	0.51 611	1.27 612	1.08 647	1.59 642	1.81 646	1.91 648	1.66 611	1.51 621	1.42 633	1.94 649	8.60 686	0.33 596	0.32 616	0.33 589	0.36 610	0.44 609	0.42 613

PVD	1.28 633	0.67 623	1.28 615	0.74 637	0.62 632	1.50 627	0.84 624	1.99 658	2.96 669	2.18 655	2.36 641	1.85 636	1.95 659	1.92 647	1.94 646	0.39 616	0.36 629	0.49 632	0.37 611	0.51 625	0.64 644

CSAN	0.83 578	0.49 585	0.77 551	0.60 607	0.41 567	1.14 594	1.06 644	1.19 559	1.46 625	1.32 614	1.43 589	1.37 604	1.19 619	1.27 606	0.86 556	0.39 616	0.31 610	0.36 598	0.37 611	0.35 579	0.34 585

WCMA_ROB	1.14 621	0.36 531	0.76 546	0.49 519	0.44 586	1.23 608	0.67 585	1.11 521	1.23 592	2.84 670	3.95 674	3.28 664	1.83 655	1.25 603	0.99 591	0.44 626	0.34 624	0.34 591	0.37 611	0.41 603	0.40 609

Nwc_Net	0.78 565	0.38 548	0.73 530	0.60 607	0.55 620	1.05 578	0.55 549	1.67 649	1.05 550	0.88 495	1.86 624	1.40 608	1.09 608	1.10 581	0.87 562	0.30 572	0.25 572	0.36 598	0.38 614	0.29 540	0.29 549

SAMSARA	1.07 613	0.65 620	1.19 606	1.06 653	0.90 647	1.76 643	1.76 678	1.46 627	1.44 623	1.51 625	1.16 536	2.00 641	1.14 612	1.48 623	1.31 621	0.39 616	0.44 648	0.35 593	0.38 614	0.49 622	0.49 636

CC-Net-ROB	0.82 573	0.96 647	0.85 559	0.58 597	0.45 590	1.27 612	0.70 600	1.17 555	1.02 535	0.83 459	1.23 551	0.90 496	0.77 542	1.06 571	0.69 520	0.46 630	0.34 624	1.71 665	0.38 614	0.59 639	0.36 592

GANetREF_RVC	0.80 569	0.75 629	0.86 564	0.66 624	0.42 573	1.15 596	0.98 638	1.14 538	1.19 585	1.01 558	1.02 474	1.10 558	0.90 577	1.15 586	0.76 536	0.48 634	0.39 636	0.57 639	0.38 614	0.63 640	0.46 625
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
DeepPrunerF	0.89 586	0.52 601	3.43 665	0.68 630	0.81 644	0.72 493	0.72 608	1.22 574	1.99 651	0.93 524	1.01 465	0.87 482	0.86 568	1.08 577	0.95 584	0.34 602	0.28 591	0.43 617	0.39 618	0.30 549	0.32 572

NCCL2	0.72 553	0.41 565	0.65 491	0.64 616	0.44 586	0.98 565	1.20 652	1.11 521	1.00 528	0.98 546	0.96 440	1.49 617	0.87 571	0.90 531	0.79 541	0.31 575	0.26 578	0.39 608	0.39 618	0.32 561	0.32 572

UDG	0.88 584	0.82 638	0.67 501	1.00 649	0.96 652	1.02 570	0.57 558	1.13 529	0.99 521	0.90 507	0.97 453	1.31 589	0.99 597	0.85 513	0.84 551	0.54 645	0.32 616	1.77 666	0.40 620	0.94 651	0.66 645

DGSMNet	0.76 559	0.55 606	1.29 618	0.58 597	0.62 632	0.94 553	0.70 600	1.26 592	1.11 569	0.83 459	1.24 553	1.00 525	0.71 518	1.03 568	0.81 546	0.34 602	0.29 596	0.41 615	0.40 620	0.57 636	0.55 642

RGC	0.79 568	0.59 611	0.71 521	0.65 621	0.65 635	0.92 552	0.58 559	1.29 598	1.05 550	1.07 579	1.45 595	1.47 615	1.03 602	1.21 598	0.88 565	0.32 587	0.30 601	0.48 629	0.40 620	0.37 590	0.37 597

CBMV_ROB	0.59 520	0.37 538	0.38 228	0.39 276	0.28 413	0.74 495	0.28 208	1.00 470	0.98 516	0.94 527	1.25 555	0.81 464	0.78 547	0.87 520	0.50 452	0.36 610	0.37 630	0.43 617	0.40 620	0.33 568	0.30 558

PDISCO_ROB	0.91 590	0.48 581	1.06 588	0.99 647	0.97 653	1.67 639	0.63 574	1.64 647	1.59 636	1.06 576	1.18 540	1.31 589	0.79 549	1.55 625	0.97 587	0.49 636	0.22 545	0.45 620	0.40 620	0.45 613	0.37 597

DualNet (step1)	0.57 506	0.36 531	0.72 526	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.41 621	0.20 528	0.40 611	0.41 625	0.36 585	0.33 577

test_sample9	1.05 610	0.36 531	0.72 526	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	1.20 594	1.36 623	0.41 621	8.41 696	0.40 611	0.41 625	0.36 585	0.33 577

test_sample8	1.25 631	0.36 531	0.72 526	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.13 529	0.75 373	1.50 624	0.95 436	3.29 665	1.59 644	1.20 594	1.36 623	0.41 621	8.41 696	0.40 611	0.41 625	0.36 585	0.33 577

HBP-ISP	0.59 520	0.45 578	0.43 308	0.45 467	0.33 511	0.70 481	0.28 208	1.11 521	1.00 528	0.83 459	1.18 540	0.65 380	0.68 497	0.88 523	0.52 469	0.35 606	0.38 632	0.47 624	0.41 625	0.38 594	0.31 568

NOSS_ROB	0.57 506	0.39 556	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.73 494	0.54 544	1.03 488	1.08 565	0.67 350	0.87 400	0.76 442	0.57 422	0.77 476	0.47 443	0.38 614	0.38 632	0.44 619	0.42 629	0.37 590	0.34 585

PA-Net	0.67 538	0.43 569	0.83 557	0.50 533	0.53 616	0.94 553	0.68 590	1.10 515	1.14 577	0.80 425	0.88 408	0.87 482	0.77 542	1.02 566	0.88 565	0.24 517	0.41 639	0.29 569	0.44 630	0.26 521	0.34 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 654	0.85 640	1.03 585	0.75 640	0.62 632	2.04 651	0.65 579	1.74 653	1.55 632	1.52 627	1.90 625	2.36 650	12.92 692	3.85 678	1.74 636	0.44 626	0.31 610	0.82 652	0.46 631	0.84 647	1.10 667

FSD					0.46 598	0.48 342	0.52 535	0.53 205	0.48 249	0.48 255	0.48 210	0.49 279	0.48 370	0.51 241	0.49 450	0.45 628	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.46 616

PSMNet-RUCA	0.76 559	0.75 629	1.08 592	1.01 650	0.90 647	0.69 476	0.50 516	1.11 521	1.03 540	0.78 418	1.11 509	0.80 461	0.72 522	0.88 523	0.63 505	0.53 644	0.27 587	0.76 647	0.46 631	0.66 642	0.47 630

FC-DCNN v2	1.65 649	0.51 593	0.65 491	0.61 609	0.49 605	1.61 634	0.70 600	1.75 654	1.56 635	4.74 687	4.91 683	6.46 685	3.31 677	1.91 646	1.11 605	0.46 630	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 620	0.46 625

BEATNet-Init1	15.13 693	0.82 638	50.86 716	0.72 636	0.53 616	38.10 709	7.03 693	11.83 694	14.25 694	29.78 714	30.17 714	48.21 717	22.64 706	26.78 706	18.11 696	0.42 625	0.38 632	0.47 624	0.46 631	0.51 625	0.48 633

FC-DCNN	1.59 645	0.51 593	0.66 497	0.61 609	0.49 605	1.56 631	0.70 600	1.66 648	1.53 629	4.64 684	4.62 681	5.85 681	3.34 679	1.84 644	1.11 605	0.46 630	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 620	0.46 625

LSM	4.74 683	0.77 632	10.16 681	0.70 633	56.56 712	1.02 570	1.00 642	1.24 586	1.62 640	2.04 650	2.34 639	1.33 597	1.17 616	1.38 621	1.09 604	0.33 596	0.49 652	0.39 608	0.46 631	0.51 625	10.09 695

ccnet	0.82 573	0.57 609	0.75 541	0.54 579	0.59 629	1.09 587	0.66 582	1.38 617	0.94 502	1.12 590	1.44 592	1.29 586	0.92 583	0.95 556	1.24 615	0.49 636	0.42 641	0.50 634	0.47 638	0.51 625	0.46 625

FCDSN-DC	1.39 639	0.56 607	0.65 491	0.74 637	0.59 629	1.38 617	0.63 574	1.35 611	1.39 617	3.26 677	4.50 680	4.61 672	2.63 670	1.58 629	1.03 597	0.46 630	0.42 641	0.48 629	0.47 638	0.50 624	0.50 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 617	0.59 611	1.97 648	0.67 627	0.44 586	1.93 647	0.60 565	1.85 655	1.36 612	1.61 632	1.54 604	1.95 640	1.37 630	1.64 634	1.73 635	0.40 620	0.37 630	0.45 620	0.48 640	0.44 609	0.44 620

NCC-stereo	0.78 565	0.40 561	0.76 546	0.61 609	0.67 637	0.81 524	0.69 595	1.54 640	1.11 569	0.90 507	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 592	0.88 565	0.31 575	0.30 601	0.37 603	0.48 640	0.33 568	0.33 577

Abc-Net	0.78 565	0.40 561	0.76 546	0.61 609	0.67 637	0.81 524	0.69 595	1.54 640	1.11 569	0.90 507	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 592	0.88 565	0.31 575	0.30 601	0.37 603	0.48 640	0.33 568	0.33 577
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 646	0.61 614	1.01 584	0.70 633	0.56 623	2.00 649	1.89 681	1.96 657	2.65 665	3.33 678	3.26 660	3.03 658	3.41 680	2.49 665	2.09 650	0.52 640	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 632	0.52 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 648	0.61 614	0.95 575	0.68 630	0.55 620	3.01 672	1.55 672	2.39 664	2.33 661	3.64 680	3.89 672	2.75 655	2.90 674	2.15 657	2.27 657	0.52 640	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 632	0.52 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 606	0.93 644	0.88 566	1.33 660	1.05 660	1.66 637	0.70 600	1.40 621	1.18 583	1.08 583	1.32 570	1.33 597	0.91 578	1.23 601	0.76 536	0.72 651	0.46 651	1.24 660	0.50 645	1.40 661	0.75 647

Ntro	1.09 617	0.97 650	0.91 573	1.44 661	1.19 662	1.69 640	0.80 619	1.35 611	1.25 600	1.00 553	1.29 564	1.31 589	0.97 595	1.26 604	0.84 551	0.84 655	0.43 646	1.36 661	0.50 645	1.56 663	0.78 649

CREStereo++_RVC	0.32 211	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 273	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 460	0.46 246	0.80 355	0.30 136	0.26 143	0.36 100	0.33 288	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 647	0.13 143	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMD_ROB	1.21 628	0.49 585	0.62 470	0.59 601	0.50 607	1.62 636	0.67 585	1.23 579	1.24 594	2.45 663	3.77 668	3.09 661	2.98 675	1.32 611	0.81 546	0.45 628	0.41 639	0.49 632	0.51 647	0.47 619	0.44 620

MADNet+	2.23 664	2.43 682	10.85 683	1.22 657	0.91 649	2.76 662	1.40 667	2.12 661	1.67 642	1.32 614	1.74 617	1.86 637	1.74 651	6.25 684	4.41 675	0.65 648	0.64 659	0.58 641	0.54 649	0.80 646	0.76 648

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 634	0.87 641	1.76 644	0.86 643	0.56 623	4.29 679	1.79 679	1.50 632	1.98 650	1.61 632	1.85 623	1.84 634	1.41 632	1.89 645	1.36 623	0.48 634	0.40 638	0.56 638	0.57 650	0.69 643	0.48 633

ACVNet_1	1.46 641	1.33 662	1.12 596	1.91 672	1.62 667	1.83 645	0.98 638	2.00 659	1.85 648	1.39 619	1.53 603	2.32 648	1.53 638	1.34 614	1.11 605	1.30 670	0.50 653	2.06 675	0.58 651	1.93 676	0.95 659

DStereoSA	1.73 651	0.63 618	1.57 639	0.80 641	0.79 643	1.26 611	1.30 659	1.34 607	1.43 620	1.24 609	7.52 690	0.92 503	7.68 687	1.65 638	2.29 658	0.41 621	0.29 596	0.63 643	0.60 652	1.04 656	1.18 673

DDUNet	1.06 611	2.56 685	0.68 506	1.21 656	1.26 663	1.03 573	0.69 595	1.11 521	0.94 502	0.96 536	1.22 547	1.27 583	0.82 558	0.93 547	0.72 530	0.84 655	0.38 632	1.99 669	0.60 652	1.10 659	0.85 653

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 604	0.57 609	1.51 637	0.67 627	0.50 607	2.57 658	1.66 674	1.20 564	1.43 620	1.38 618	1.57 606	1.33 597	0.92 583	1.64 634	0.88 565	0.37 613	0.39 636	0.46 623	0.60 652	0.41 603	0.40 609

PASM	0.90 589	0.64 619	1.69 640	0.69 632	0.69 640	0.78 512	0.84 624	1.03 488	1.26 603	1.19 599	1.15 531	1.31 589	0.98 596	1.24 602	1.03 597	0.52 640	0.56 656	0.59 642	0.66 655	0.56 634	0.54 641

ACVNet-4b	1.35 636	1.31 661	1.10 593	1.90 671	1.59 666	1.92 646	0.77 614	1.52 638	1.62 640	1.05 572	1.60 608	2.11 643	0.94 589	1.64 634	0.77 540	1.30 670	0.35 626	2.03 673	0.67 656	1.88 674	0.84 652

DispFullNet	1.60 646	2.63 686	2.75 659	2.56 681	1.79 674	1.24 609	0.47 497	1.37 616	1.45 624	1.87 644	1.50 599	1.55 623	2.46 665	2.04 653	1.04 600	0.59 646	0.18 498	2.32 678	0.68 657	2.29 680	1.14 668

ACVNet_2	1.65 649	1.27 660	1.41 632	1.75 666	1.62 667	2.22 654	1.20 652	2.30 663	2.62 664	1.78 642	2.56 647	3.03 658	1.61 645	1.54 624	1.12 609	1.06 663	0.58 658	1.82 667	0.70 658	1.82 670	0.96 660

MFMNet_re	1.14 621	0.97 650	1.19 606	0.99 647	0.95 651	1.25 610	1.22 655	1.39 618	1.55 632	1.69 639	1.67 613	1.21 576	1.53 638	1.12 584	0.99 591	0.87 657	0.75 668	0.79 650	0.75 659	0.90 648	0.94 657

JetBlue	2.78 667	1.26 659	7.04 676	1.16 655	1.48 665	8.00 687	6.02 692	2.60 666	1.92 649	2.12 653	2.64 651	3.34 666	3.05 676	6.49 685	3.39 667	0.78 654	0.76 669	0.75 646	0.76 660	0.97 655	1.18 673

light-stereo	3.53 673	1.05 653	10.69 682	9.45 694	6.82 691	2.10 652	0.64 577	3.71 680	2.70 667	4.77 688	4.98 684	6.83 686	1.32 627	6.71 686	1.35 622	1.20 666	1.29 686	0.66 644	0.77 661	1.79 669	1.85 682

RainbowNet	1.35 636	1.49 666	1.19 606	1.88 670	1.45 664	1.48 626	1.07 646	1.61 645	1.55 632	1.20 604	1.59 607	1.54 622	1.13 611	1.34 614	0.97 587	1.36 673	0.70 661	1.82 667	0.79 662	1.71 666	1.07 666

GCST	0.83 578	1.22 658	0.74 535	1.58 662	1.01 657	1.06 579	0.23 109	0.78 385	0.78 400	0.97 541	0.65 284	0.78 450	0.35 266	0.92 541	0.34 304	0.96 658	0.65 660	1.20 659	0.81 663	0.91 649	0.70 646

PWCK	1.92 656	1.66 674	3.12 662	1.65 663	0.91 649	2.84 665	2.26 685	2.10 660	2.41 663	2.36 661	2.31 636	2.22 644	1.82 653	3.43 672	2.03 649	1.61 676	0.71 663	1.51 662	0.82 664	1.69 665	0.91 656

MonStereo1	1.98 657	1.48 665	1.43 634	1.81 669	1.69 672	2.88 668	0.78 616	2.47 665	3.47 675	2.20 656	4.36 679	3.39 667	2.50 667	2.18 658	1.58 631	1.19 665	0.54 654	1.65 664	0.87 665	1.78 668	1.29 677

SPS-STEREO	1.25 631	0.93 644	1.06 588	1.04 651	1.03 658	1.41 620	0.91 633	1.51 635	1.19 585	2.09 652	1.83 621	1.94 639	1.39 631	1.62 631	1.39 626	0.97 660	0.94 679	0.90 654	0.89 666	0.96 653	0.96 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 657	1.36 663	1.36 629	2.12 674	1.81 675	2.74 660	1.36 665	3.37 677	3.80 679	2.08 651	3.32 663	3.21 663	1.82 653	1.71 639	1.67 633	1.27 667	0.77 670	1.99 669	0.90 667	1.86 671	1.03 665

Consistency-Raft	1.01 601	0.81 635	1.24 612	0.84 642	0.97 653	0.81 524	0.84 624	1.30 601	1.59 636	1.05 572	1.68 614	1.12 562	0.91 578	0.92 541	1.11 605	0.65 648	0.74 664	0.79 650	0.90 667	1.06 658	0.79 651

SGM+DAISY	1.35 636	0.94 646	1.25 613	0.96 646	1.00 656	1.52 629	1.02 643	1.34 607	1.21 589	2.64 665	2.65 652	2.44 651	1.56 642	1.64 634	1.26 617	0.97 660	0.95 680	0.90 654	0.90 667	0.94 651	0.96 660

anonymity	0.97 597	0.89 642	1.05 587	0.92 645	1.03 658	0.97 561	0.81 620	1.29 598	0.91 484	1.07 579	0.98 454	1.00 525	0.95 592	1.02 566	0.92 580	0.96 658	0.95 680	0.90 654	0.91 670	0.92 650	0.94 657

MANE	4.13 679	0.51 593	0.64 485	0.66 624	0.56 623	6.89 685	0.99 640	7.55 689	12.04 689	6.68 691	8.57 692	10.69 691	9.45 689	7.59 690	6.39 682	0.49 636	0.43 646	0.48 629	0.98 671	0.49 622	0.48 633

Selective-IGEV-i1pa	15.35 694	22.27 703	18.31 689	1.71 665	0.87 645	28.61 708	12.26 696	25.48 709	20.48 706	19.78 705	22.75 705	28.20 707	22.64 706	29.07 707	17.31 695	12.88 703	2.88 691	6.84 699	0.99 672	1.67 664	12.03 703

NVStereoNet_ROB	1.24 630	0.90 643	1.13 597	0.86 643	0.88 646	1.11 589	0.99 640	1.42 623	1.53 629	1.59 631	2.48 644	2.24 646	1.53 638	1.96 650	1.30 620	0.76 653	0.70 661	0.78 649	1.00 673	0.71 645	0.88 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 652	1.62 671	1.16 600	2.20 675	1.89 676	2.33 655	1.30 659	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 655	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 677	1.17 671

IMH-64	1.86 652	1.62 671	1.16 600	2.20 675	1.89 676	2.33 655	1.30 659	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 655	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 677	1.17 671

WAO-7	1.90 655	1.20 657	1.35 625	1.27 658	1.06 661	2.84 665	1.56 673	3.23 673	3.06 672	2.23 657	3.33 664	3.17 662	2.28 664	3.12 669	2.21 652	1.02 662	0.91 675	1.06 658	1.03 676	1.04 656	0.97 663

IMH	2.04 661	1.62 671	1.20 609	2.20 675	1.89 676	2.91 671	1.30 659	3.11 671	3.03 670	1.81 643	3.35 665	3.03 658	1.90 656	2.48 664	1.80 643	1.66 677	0.77 670	2.45 681	1.04 677	2.15 679	1.19 675

TorneroNet-64	3.44 671	1.86 675	1.42 633	2.58 682	2.28 681	6.87 684	1.68 675	4.70 686	12.03 688	2.31 659	5.59 688	8.25 688	2.55 669	3.97 679	2.73 661	1.81 679	0.74 664	2.57 683	1.07 678	2.35 681	1.44 679

TorneroNet	4.53 682	1.89 676	1.48 636	2.55 680	2.27 680	13.78 694	1.69 676	4.84 688	23.73 708	2.89 673	7.70 691	7.06 687	2.69 671	4.26 681	3.42 668	1.84 680	0.77 670	2.68 685	1.13 679	2.42 682	1.47 680

LVE	2.12 663	1.44 664	1.36 629	1.99 673	1.78 673	2.75 661	1.79 679	2.82 667	3.95 680	1.90 647	4.33 678	3.52 669	1.81 652	2.24 660	1.74 636	1.74 678	0.87 673	2.06 675	1.13 679	1.91 675	1.35 678

WAO-8	2.92 668	1.55 669	1.35 625	1.79 667	1.63 669	5.23 681	1.22 655	4.58 684	12.56 691	2.84 670	4.07 676	4.83 675	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 671	1.15 669

Venus	2.92 668	1.55 669	1.35 625	1.79 667	1.63 669	5.23 681	1.22 655	4.58 684	12.56 691	2.84 670	4.06 675	4.83 675	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 671	1.15 669

WAO-6	2.04 661	1.50 667	1.16 600	1.70 664	1.67 671	2.69 659	1.44 670	3.06 670	3.63 678	1.98 649	3.27 661	3.54 670	2.07 662	2.36 662	2.22 654	1.31 672	0.91 675	2.04 674	1.22 683	1.73 667	1.27 676

DStereoRT	0.74 556	0.19 216	0.50 406	0.51 549	0.33 511	1.10 588	0.34 321	0.82 398	0.76 381	0.78 418	1.05 490	0.51 290	0.73 525	0.76 468	0.48 447	0.16 304	0.13 354	3.96 694	1.37 684	0.19 410	0.14 282

UNDER WATER	3.46 672	2.07 679	3.64 667	3.09 686	2.48 684	3.75 677	2.42 687	3.31 676	13.77 693	2.90 674	2.95 658	5.84 680	3.69 681	3.69 675	3.48 670	2.07 683	1.11 682	2.70 687	1.40 685	2.84 688	1.98 684

UNDER WATER-64	3.53 673	2.01 678	3.94 668	3.22 688	2.49 685	5.41 683	2.60 688	3.43 678	12.41 690	3.03 675	2.68 653	6.07 683	4.04 682	3.79 677	3.33 666	2.02 682	1.24 685	2.63 684	1.46 686	2.78 686	2.08 686

KSHMR	2.57 665	1.93 677	1.69 640	2.63 683	2.42 683	2.86 667	2.07 682	3.27 675	6.50 684	2.49 664	3.36 666	3.41 668	1.92 657	2.49 665	1.94 646	2.13 684	1.40 687	2.79 689	1.50 687	2.73 685	1.77 681

notaker	2.76 666	2.29 681	1.80 645	2.96 685	2.58 687	2.90 670	1.75 677	3.24 674	3.05 671	2.78 668	4.24 677	6.15 684	2.51 668	3.34 671	2.75 662	2.31 686	1.18 683	3.00 690	1.65 688	2.84 688	1.97 683

JetRed	5.27 684	5.84 689	12.81 687	2.36 678	2.83 688	12.23 692	10.50 695	4.46 683	3.60 676	3.86 681	3.83 670	4.85 677	4.18 683	6.78 687	11.96 690	2.17 685	2.96 693	2.18 677	1.97 689	3.38 691	2.68 689

ktn	2.98 670	2.25 680	1.73 643	2.84 684	2.53 686	3.76 678	2.15 683	3.70 679	5.47 683	2.75 667	5.17 687	5.94 682	2.48 666	3.23 670	2.46 659	2.34 688	1.44 688	2.78 688	2.03 690	2.45 683	2.01 685

DPSimNet_ROB	3.58 675	2.45 683	8.57 678	2.53 679	2.37 682	2.88 668	3.77 691	3.14 672	3.23 673	4.71 686	3.86 671	4.68 673	4.87 685	4.07 680	5.62 679	2.33 687	2.33 690	2.47 682	2.52 691	2.51 684	2.64 688

HanzoNet	6.76 687	2.45 683	4.22 671	3.19 687	2.94 689	3.62 676	2.28 686	4.79 687	7.20 685	14.00 700	13.19 699	17.49 698	22.30 705	13.25 694	6.19 681	4.20 691	1.93 689	3.10 691	2.56 692	3.35 690	2.88 690

MADNet++	4.03 677	2.70 687	3.44 666	3.72 690	3.44 690	4.44 680	3.52 690	3.95 682	3.61 677	4.46 682	4.98 684	4.10 671	4.58 684	7.00 688	5.89 680	3.74 690	3.67 694	3.27 692	2.71 693	3.70 692	3.66 691

TCMNet-wrong-test	8.97 688	10.42 693	8.74 679	19.56 696	17.61 696	12.53 693	9.01 694	13.59 695	2.18 654	4.64 684	5.11 686	14.63 694	11.09 691	7.19 689	9.73 687	5.56 696	0.89 674	3.77 693	3.11 694	10.34 697	9.80 694

PML	40.80 716	29.24 704	11.87 686	7.20 691	14.47 692	92.13 719	213.69 722	7.63 690	23.35 707	74.72 721	190.14 722	50.17 718	26.15 708	21.39 701	12.70 691	8.76 698	2.92 692	8.45 700	3.25 695	13.26 700	4.42 692

Anonymous_2	0.82 573	0.44 574	0.63 480	0.40 319	0.43 579	0.80 519	0.52 535	0.72 348	0.77 390	0.71 377	0.60 269	0.87 482	0.76 535	0.75 464	0.58 487	0.52 640	0.54 654	0.54 637	4.82 696	0.56 634	0.40 609

USTest	12.99 692	14.18 694	20.00 690	16.24 695	14.97 693	20.80 696	31.95 703	16.20 698	10.91 687	8.79 693	9.48 693	13.94 693	10.50 690	16.11 695	21.44 698	3.17 689	4.82 695	5.08 696	5.36 697	8.81 696	7.13 693

tt	6.20 685	0.20 263	5.89 674	3.55 689	2.07 679	11.26 690	19.21 697	11.74 693	5.46 682	2.69 666	2.04 634	4.87 678	6.25 686	3.70 676	7.09 685	8.32 697	11.17 705	4.93 695	5.41 698	5.74 693	2.37 687

iinet-test	16.76 695	17.57 695	22.97 694	19.69 697	18.39 697	24.48 698	34.18 704	20.02 699	15.35 697	12.55 695	12.85 694	18.13 700	15.39 697	19.59 696	24.25 701	8.86 699	8.72 700	8.95 701	9.28 699	12.74 698	11.26 699

IINet	16.76 695	17.57 695	22.97 694	19.69 697	18.39 697	24.48 698	34.18 704	20.02 699	15.35 697	12.55 695	12.85 694	18.13 700	15.39 697	19.59 696	24.25 701	8.86 699	8.72 700	8.95 701	9.28 699	12.74 698	11.26 699

DGTPSM_ROB	12.07 690	8.00 690	20.99 691	8.93 692	16.78 694	10.67 688	30.87 701	9.01 691	15.16 695	6.50 689	15.41 703	9.04 689	14.85 694	9.25 691	21.67 699	4.57 692	8.57 698	5.08 696	9.28 699	5.90 694	10.95 696

DPSMNet_ROB	12.08 691	8.00 690	21.00 692	8.97 693	16.79 695	10.67 688	30.89 702	9.02 692	15.17 696	6.51 690	15.41 703	9.04 689	14.85 694	9.27 692	21.67 699	4.58 693	8.57 698	5.09 698	9.29 702	5.90 694	10.95 696

DPSM_ROB	17.78 697	18.63 698	24.31 700	20.90 700	19.47 699	25.97 701	36.21 707	21.23 706	16.24 700	13.38 698	14.06 701	19.18 703	16.30 699	20.78 699	25.67 704	9.38 701	9.23 703	9.49 703	9.82 703	13.51 701	11.91 701

DPSM	17.78 697	18.63 698	24.31 700	20.90 700	19.47 699	25.97 701	36.21 707	21.23 706	16.24 700	13.38 698	14.06 701	19.18 703	16.30 699	20.78 699	25.67 704	9.38 701	9.23 703	9.49 703	9.82 703	13.51 701	11.91 701

LSM0	38.95 715	37.60 715	48.58 709	43.57 712	91.06 718	52.57 716	72.57 712	43.17 718	32.63 715	26.97 713	27.97 709	38.65 714	32.94 714	41.86 718	51.78 718	18.89 714	18.41 707	19.13 705	19.63 705	27.29 709	33.77 711

CasAABBNet	35.74 706	37.43 709	48.72 712	42.22 707	39.20 706	52.24 710	73.12 715	42.61 713	32.62 714	26.78 711	27.95 708	38.58 713	32.60 712	41.67 713	51.65 715	18.74 708	18.57 712	19.15 706	19.77 706	27.20 704	23.98 706

RAFT-FEzeroshot	35.73 704	37.45 710	48.67 710	42.23 708	39.22 708	52.25 711	73.13 716	42.62 714	32.59 711	26.71 708	27.70 706	38.57 711	32.57 710	41.68 715	51.67 716	18.75 709	18.58 713	19.15 706	19.78 707	27.21 706	23.98 706

RAFT-FE	35.73 704	37.45 710	48.67 710	42.23 708	39.22 708	52.25 711	73.13 716	42.62 714	32.59 711	26.71 708	27.70 706	38.57 711	32.57 710	41.68 715	51.67 716	18.75 709	18.58 713	19.15 706	19.78 707	27.21 706	23.98 706

Selective-RAFT-Error	35.84 709	37.49 712	48.83 714	42.26 711	39.24 711	52.30 714	73.09 713	42.66 717	32.61 713	26.80 712	28.30 711	38.84 716	33.51 716	41.68 715	51.59 713	18.82 713	18.58 713	19.17 709	19.80 709	27.28 708	24.05 709

Hybrid-DGEV	35.78 707	37.50 713	48.96 715	42.25 710	39.20 706	52.33 715	73.10 714	42.63 716	32.52 710	26.62 707	28.31 713	38.50 710	32.87 713	41.67 713	51.55 712	18.77 712	18.56 711	19.18 710	19.83 710	27.20 704	23.97 705

FlowAnything	35.81 708	37.53 714	48.80 713	42.20 706	39.22 708	52.25 711	73.16 718	42.56 712	32.89 716	26.76 710	28.30 711	38.69 715	33.09 715	41.63 712	51.62 714	18.76 711	18.59 716	19.21 711	19.92 711	27.16 703	23.91 704

LRCNet_RVC	21.24 701	31.15 705	21.41 693	28.98 703	23.82 702	3.13 673	0.60 565	20.96 705	1.59 636	25.58 706	28.15 710	21.99 705	14.79 693	21.94 705	16.41 694	28.89 715	14.87 706	33.53 712	31.28 712	29.51 713	26.16 710

RSGM-EC	74.81 717	63.03 718	41.60 707	97.74 716	92.11 719	74.93 717	114.81 719	53.77 719	38.96 719	39.88 716	48.98 718	90.73 719	64.81 719	139.63 719	128.53 720	93.27 719	53.96 720	95.12 717	38.31 713	81.45 719	44.63 718

acva	74.81 717	63.03 718	41.60 707	97.74 716	92.11 719	74.93 717	114.81 719	53.77 719	38.96 719	39.88 716	48.98 718	90.73 719	64.81 719	139.63 719	128.53 720	93.27 719	53.96 720	95.12 717	38.31 713	81.45 719	44.63 718

HaxPig	31.96 702	37.24 708	34.27 702	24.37 702	24.88 703	18.26 695	19.86 698	20.64 704	28.52 709	35.97 715	38.75 715	25.57 706	28.72 709	33.88 708	34.39 709	35.94 716	38.87 717	37.80 713	40.48 715	39.68 714	41.15 715

AVERAGE_ROB	37.58 714	40.13 716	40.15 705	34.81 705	33.82 705	28.55 707	25.10 700	32.02 711	34.06 718	41.28 718	40.66 716	34.46 709	34.81 718	39.18 710	37.57 711	42.78 717	43.44 718	43.82 714	43.03 716	40.47 715	41.51 716

MEDIAN_ROB	37.38 713	40.85 717	40.60 706	32.31 704	31.85 704	27.20 703	24.55 699	29.10 710	33.19 717	42.09 719	41.76 717	33.35 708	34.39 717	39.78 711	37.07 710	43.64 718	44.10 719	44.12 715	43.40 717	41.51 716	42.76 717

Anonymous_1	33.25 703	18.26 697	23.92 696	20.54 699	21.28 701	25.59 700	35.94 706	22.01 708	15.57 699	13.33 697	13.49 700	18.08 699	15.29 696	20.36 698	24.60 703	16.28 707	8.84 702	66.59 716	118.00 718	155.73 721	11.23 698

xxxxx1	36.64 710	19.51 700	24.21 697	61.66 713	64.63 715	27.28 704	40.10 709	20.25 701	18.63 703	14.07 701	12.97 696	17.26 695	17.36 701	21.70 702	27.93 706	13.18 704	18.50 708	111.26 719	133.37 719	29.24 710	39.73 712

tt_ll	36.64 710	19.51 700	24.21 697	61.66 713	64.63 715	27.28 704	40.10 709	20.25 701	18.63 703	14.07 701	12.97 696	17.26 695	17.36 701	21.70 702	27.93 706	13.18 704	18.50 708	111.26 719	133.37 719	29.24 710	39.73 712

ff	36.64 710	19.51 700	24.21 697	61.66 713	64.63 715	27.28 704	40.10 709	20.25 701	18.63 703	14.07 701	12.97 696	17.26 695	17.36 701	21.70 702	27.93 706	13.18 704	18.50 708	111.26 719	133.37 719	29.24 710	39.73 712

test_example2	176.61 720	205.14 721	198.86 720	188.60 720	190.98 721	152.67 720	170.61 721	94.86 721	123.55 721	178.88 722	179.48 721	158.94 722	141.34 721	192.61 721	198.96 722	203.76 722	236.37 722	164.13 722	173.55 722	218.58 722	160.41 721

ccccc		429.19 722		507.10 721	501.20 722	356.95 722		380.82 723		334.51 723		372.86 723		499.17 723		561.44 723	431.22 723	334.28 723	290.86 723	540.88 723

ASD4		8.86 692

Low-res two-view benchmark