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

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 46	0.23 181	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 50	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.10 6	0.10 37

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 46	0.20 87	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 104	0.13 166	0.10 6	0.10 37

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 108	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 74	0.12 222	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 26	0.20 87	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.10 6	0.10 37

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 204	0.23 82	0.52 138	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.34 112	0.26 117	0.39 77	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 572	0.37 204	0.27 137	0.48 114	0.46 180	0.34 109	0.48 157	0.27 70	0.22 66	0.39 77	0.23 65	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.13 102	0.17 323

CREStereo++_RVC	0.32 152	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 211	0.27 78	0.22 64	0.46 107	0.88 396	0.46 185	0.80 294	0.30 86	0.26 117	0.36 53	0.33 227	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.51 579	0.13 102	0.09 4
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
BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 186	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 38	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 60	0.27 78	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 438	0.24 9	0.51 481	0.19 60	0.29 108	0.22 64	0.40 68	0.37 126	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 187	0.44 122	0.22 36	0.14 116	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 148	0.10 37

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 26	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 189	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

s12784h	0.36 210	0.15 38	0.24 9	0.34 82	0.15 2	0.77 444	0.29 168	0.80 329	0.83 365	0.56 219	0.57 201	0.43 189	0.40 263	0.57 235	0.33 227	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.09 10	0.14 148	0.09 4

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 204	0.25 105	0.51 128	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.32 96	0.26 117	0.38 71	0.25 104	0.16 244	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83
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	0.32 152	0.16 61	0.24 9	0.29 7	0.18 40	0.45 269	0.22 64	0.56 156	0.63 246	0.46 185	0.54 190	0.39 152	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.75 585	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 87	0.26 64	0.19 20	0.38 53	0.43 161	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 53	0.23 65	0.12 40	0.11 162	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 126	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 83

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

CAS	0.34 175	0.13 3	0.25 16	1.28 593	0.30 395	0.46 273	0.38 346	0.48 114	0.47 185	0.34 109	0.52 183	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 150	0.69 583	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.15 256

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.14 1	0.40 228	0.27 137	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 161	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.18 40	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 102	0.33 106	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 126	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 26	0.19 60	0.23 29	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 124	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

castereo++	0.26 85	0.16 61	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.75 437	0.20 33	0.37 44	0.47 185	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 145	0.39 77	0.19 5	0.14 116	0.09 25	0.14 104	0.09 10	0.11 22	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.20 87	0.61 366	0.21 53	0.30 13	0.31 64	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 94	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 83

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 46	0.19 60	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 84	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 204	0.86 588

XX-TBD	0.32 152	0.53 538	0.26 24	0.51 481	0.20 87	0.37 204	0.24 97	0.40 68	0.73 299	0.54 214	0.69 239	0.31 93	0.25 100	0.32 26	0.27 150	0.16 244	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.11 83

VMBase	0.28 106	0.16 61	0.27 33	0.30 11	0.17 23	0.30 121	0.27 137	0.50 125	0.65 260	0.32 100	0.47 154	0.42 180	0.24 88	0.41 94	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 114	0.31 139	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 145	0.40 84	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.42 539	0.11 83

gasm-f	0.24 63	0.16 61	0.27 33	0.33 61	0.25 242	0.25 56	0.36 308	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 56	0.30 179	0.36 53	0.23 65	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.15 204	0.12 131

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.18 40	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_XL	0.19 9	0.18 120	0.27 33	0.27 2	0.20 87	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 290	0.16 391	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 156	0.22 139	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 62	0.12 131

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.38 217	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 82	0.15 2	0.27 78	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 26	0.15 2	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 53	0.25 104	0.16 244	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 156	0.19 60	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 102	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.10 37

LoS_RVC	0.27 98	0.16 61	0.27 33	0.32 46	0.30 395	0.44 261	0.34 261	0.41 75	0.33 83	0.31 86	0.51 174	0.29 78	0.32 193	0.36 53	0.28 173	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 373

GLC_STEREO	0.29 121	0.19 159	0.27 33	0.44 375	0.19 60	0.31 139	0.26 120	0.47 110	0.43 161	0.37 131	0.47 154	0.41 170	0.23 78	0.50 174	0.34 243	0.14 116	0.18 431	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.13 180

qwe	0.22 39	0.18 120	0.28 46	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.21 53	0.38 53	0.32 77	0.35 119	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 120	0.28 46	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 261	0.36 40	0.28 45	0.34 109	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 53	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.19 60	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.20 87	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 138	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.18 40	0.32 157	0.20 33	0.63 206	0.68 272	0.50 199	0.52 183	0.51 229	0.30 179	0.45 126	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.11 83

AIO_test	0.23 53	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.30 121	0.39 368	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 96	0.22 66	0.38 71	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.09 4

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.41 75	0.31 64	0.29 76	0.43 138	0.49 222	0.25 100	0.47 149	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.12 131

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.32 46	0.21 114	0.64 392	0.19 20	0.31 16	0.37 126	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.09 4

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 53	0.35 118	0.19 60	0.36 197	0.23 82	0.62 198	0.38 133	0.39 151	0.62 216	0.41 170	0.35 220	0.28 8	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.12 62	0.10 37

asda	0.21 25	0.19 159	0.29 53	0.31 26	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 84	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

asd	0.21 25	0.18 120	0.29 53	0.32 46	0.18 40	0.27 78	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.29 53	0.30 11	0.18 40	0.27 78	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 174	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 53	0.34 82	0.18 40	0.31 139	0.41 394	0.40 68	0.43 161	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 88	0.45 126	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 53	0.34 82	0.16 12	0.26 64	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.11 83

RAStereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.40 257	0.21 114	0.23 29	0.26 120	0.42 80	0.45 177	0.23 30	0.34 98	0.30 86	0.19 34	0.34 44	0.25 104	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 53	0.40 257	0.18 40	0.27 78	0.26 120	0.49 117	0.27 39	0.36 124	0.27 54	0.33 108	0.35 220	0.49 167	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.11 83

AnonymousM	0.41 280	0.81 570	0.29 53	0.34 82	0.22 139	0.28 96	0.38 346	0.53 149	0.41 149	0.70 304	0.49 161	0.47 211	0.27 128	0.41 94	0.31 206	0.15 188	0.12 222	1.51 594	0.26 497	0.12 62	0.10 37

NLSM3	0.26 85	0.16 61	0.30 65	0.38 186	0.21 114	0.34 176	0.27 137	0.57 163	0.47 185	0.28 68	0.35 104	0.29 78	0.24 88	0.42 103	0.27 150	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.12 62	0.10 37

GEAStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 65	0.36 138	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 64	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 161	0.38 71	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.70 578	0.12 131

Zero-FE251	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.20 87	0.44 261	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 145	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 65	0.35 118	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 64	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 161	0.33 38	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.64 575	0.12 131

3.75w	0.22 39	0.17 93	0.30 65	0.31 26	0.19 60	0.43 253	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 62	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.30 65	0.32 46	0.16 12	0.28 96	0.38 346	0.38 53	0.35 102	0.32 100	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.12 62	0.10 37

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 120	0.30 65	0.37 156	0.24 211	0.26 64	0.20 33	0.46 107	0.36 110	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.11 83

Any-RAFT	0.35 192	0.16 61	0.30 65	0.34 82	0.21 114	0.52 297	0.22 64	0.88 362	0.73 299	0.53 210	0.73 249	0.64 305	0.28 145	0.46 141	0.24 79	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.12 131

LoS	0.29 121	0.15 38	0.30 65	0.29 7	0.18 40	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.72 292	0.34 109	0.52 183	0.41 170	0.28 145	0.47 149	0.28 173	0.15 188	0.11 162	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.11 83
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DA	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

GGEV	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

depthmonostereo	0.29 121	0.14 16	0.31 78	0.35 118	0.17 23	0.46 273	0.27 137	0.69 258	0.57 228	0.35 119	0.42 132	0.31 93	0.35 220	0.35 50	0.27 150	0.14 116	0.12 222	0.13 69	0.12 129	0.11 22	0.10 37

2.25w	0.22 39	0.18 120	0.31 78	0.31 26	0.18 40	0.31 139	0.18 12	0.32 20	0.31 64	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 66	0.45 126	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4w-stereo	0.21 25	0.19 159	0.31 78	0.31 26	0.17 23	0.29 108	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 120	0.31 78	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 77	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 175	0.19 159	0.31 78	0.41 292	0.25 242	0.35 186	0.44 420	0.72 286	0.92 424	0.46 185	0.52 183	0.41 170	0.29 161	0.44 122	0.28 173	0.16 244	0.15 359	0.17 222	0.13 166	0.14 148	0.13 180

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 78	0.29 7	0.22 139	0.21 18	0.26 120	0.33 31	0.31 64	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV++	0.24 63	0.17 93	0.31 78	0.38 186	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.50 125	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 173	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.13 180

AEACV	0.27 98	0.17 93	0.31 78	0.34 82	0.45 522	0.26 64	0.28 159	0.37 44	0.32 77	0.30 83	0.46 148	0.31 93	0.37 242	0.36 53	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.11 83

knoymous	0.36 210	0.20 200	0.31 78	0.31 26	0.22 139	0.36 197	0.29 168	0.61 192	0.64 255	0.67 285	0.70 242	0.60 284	0.40 263	0.58 255	0.34 243	0.17 290	0.11 162	0.20 345	0.11 95	0.17 286	0.18 341

test_4	0.36 210	0.18 120	0.31 78	0.44 375	0.25 242	0.20 12	0.34 261	0.56 156	0.41 149	0.59 226	1.45 529	0.43 189	0.25 100	0.63 305	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.11 83

TANstereo	0.30 138	0.15 38	0.31 78	0.30 11	0.17 23	0.55 318	0.23 82	0.44 98	0.55 220	0.59 226	0.68 238	0.37 137	0.26 117	0.35 50	0.27 150	0.15 188	0.16 391	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

AdaDepth	0.22 39	0.17 93	0.32 91	0.37 156	0.18 40	0.34 176	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 222	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.12 131

GASTEREO	0.25 74	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.20 87	0.22 21	0.30 185	0.43 92	0.31 64	0.37 131	0.33 89	0.22 39	0.35 220	0.41 94	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.11 83

4.25_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.25w_new	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.39 215	0.21 114	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 174	0.28 76	0.29 161	0.26 3	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

HART	0.29 121	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.21 114	0.32 157	0.26 120	0.62 198	0.31 64	0.33 106	0.65 224	0.41 170	0.22 66	0.55 211	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.11 95	0.15 204	0.11 83

AIO_rvc	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.34 82	0.19 60	0.26 64	0.33 246	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 182	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.10 37

castereo	0.28 106	0.16 61	0.32 91	0.35 118	0.21 114	0.40 228	0.42 404	0.50 125	0.66 264	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 238	0.33 38	0.24 79	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

U	0.45 315	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.71 573	3.55 607	0.20 33	0.41 75	0.38 133	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 188	0.09 25	0.88 585	0.13 166	0.13 102	0.11 83

tt1	0.36 210	0.24 339	0.32 91	0.41 292	0.22 139	0.54 312	0.38 346	0.68 250	1.04 481	0.41 164	0.46 148	0.35 124	0.45 292	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.16 302

MC-Stereo	0.28 106	0.17 93	0.32 91	0.38 186	0.20 87	0.26 64	0.26 120	0.49 117	0.37 126	0.37 131	0.61 213	0.41 170	0.31 187	0.55 211	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.11 83

LCNet	0.41 280	0.20 200	0.32 91	0.44 375	0.24 211	0.47 278	0.29 168	0.67 240	0.53 208	0.72 322	1.03 414	0.66 323	0.60 378	0.58 255	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.36 524

Hybrid-DGEV-03	0.45 315	0.19 159	0.33 106	0.43 355	0.27 322	0.56 332	0.26 120	0.65 220	0.74 306	0.94 460	1.92 560	0.61 290	0.30 179	0.55 211	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.11 83

WQFJX	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.27 322	0.60 363	0.30 185	0.53 149	0.47 185	0.39 151	0.38 118	0.34 112	0.33 205	0.61 285	0.40 318	0.14 116	0.17 411	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.14 226

MSCF	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.39 215	0.20 87	0.20 12	0.31 213	0.43 92	0.31 64	0.36 124	0.33 89	0.23 49	0.35 220	0.36 53	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.13 102	0.11 83

S2M2_L	0.26 85	0.22 281	0.33 106	0.31 26	0.25 242	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 149	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 100	0.30 16	0.26 132	0.22 423	0.19 449	0.17 222	0.19 377	0.21 386	0.18 341
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 85	0.19 159	0.33 106	0.35 118	0.21 114	0.27 78	0.34 261	0.56 156	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 137	0.23 78	0.49 167	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.15 204	0.11 83

HUF	0.24 63	0.16 61	0.33 106	0.32 46	0.18 40	0.25 56	0.40 379	0.42 80	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 145	0.34 44	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.10 37

mms	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.33 246	0.40 68	0.32 77	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 126	0.26 132	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.11 83

ours_stereo	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.38 186	0.23 181	0.30 121	0.33 246	0.42 80	0.38 133	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 78	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.10 37

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 106	0.33 61	0.19 60	0.33 165	0.27 137	0.39 58	0.80 347	0.46 185	0.49 161	0.39 152	0.25 100	0.40 84	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.10 37

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 106	0.35 118	0.23 181	0.35 186	0.21 53	0.72 286	0.38 133	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.25 100	0.36 53	0.25 104	0.15 188	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

RSM	0.25 74	0.18 120	0.33 106	0.36 138	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.51 128	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 54	0.56 222	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.14 148	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.22 139	0.26 64	0.29 168	0.67 240	0.80 347	0.53 210	0.51 174	0.58 263	0.20 44	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.11 83

H2IRNET	0.37 226	0.20 200	0.33 106	0.38 186	0.25 242	0.27 78	0.23 82	0.59 176	0.72 292	0.39 151	0.90 353	0.74 369	0.55 349	0.52 189	0.43 335	0.15 188	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.13 180

ACVNet-DCA	0.35 192	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

xx1	0.39 257	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.65 318	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

1test111	0.36 210	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.55 211	0.45 360	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

cc1	0.37 226	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.15 256

CASnet	0.30 138	0.20 200	0.33 106	0.41 292	0.16 12	0.26 64	0.24 97	0.52 138	0.53 208	0.52 207	0.54 190	0.39 152	0.24 88	0.40 84	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.22 402	0.18 347	0.18 311	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.34 82	0.20 87	0.35 186	0.20 33	0.52 138	0.36 110	0.28 68	0.27 54	0.41 170	0.18 25	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.13 102	0.11 83

WQFJA1	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.50 174	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

WQFJX1	0.33 167	0.19 159	0.34 125	0.41 292	0.28 348	0.53 305	0.33 246	0.51 128	0.50 197	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.31 187	0.69 362	0.39 310	0.15 188	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.14 226

NLMM	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.49 167	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

NLSM1	0.32 152	0.18 120	0.34 125	0.39 215	0.25 242	0.66 403	0.27 137	0.57 163	0.50 197	0.37 131	0.53 187	0.29 78	0.28 145	0.54 205	0.32 214	0.16 244	0.17 411	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.12 131

NLCSM	0.34 175	0.21 238	0.34 125	0.44 375	0.29 376	0.54 312	0.36 308	0.52 138	0.47 185	0.46 185	0.37 115	0.34 112	0.34 216	0.71 374	0.41 323	0.16 244	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.17 286	0.16 302

DilatedVolume-Stereo	0.30 138	0.15 38	0.34 125	0.33 61	0.20 87	0.53 305	0.25 105	0.56 156	0.43 161	0.56 219	0.50 164	0.35 124	0.29 161	0.49 167	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.11 95	0.11 22	0.10 37

SCV_C0	0.26 85	0.18 120	0.34 125	0.35 118	0.24 211	0.23 29	0.28 159	0.51 128	0.36 110	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 235	0.22 36	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 61	0.34 125	0.39 215	0.27 322	0.33 165	0.20 33	0.38 53	0.36 110	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 160	0.24 79	0.20 380	0.11 162	0.13 69	0.10 60	0.17 286	0.15 256

tt45	0.27 98	0.17 93	0.34 125	0.35 118	0.23 181	0.38 217	0.28 159	0.46 107	0.28 45	0.40 160	0.27 54	0.38 145	0.25 100	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.12 62	0.14 226

fffy	0.28 106	0.21 238	0.34 125	0.37 156	0.23 181	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.41 149	0.32 100	0.37 115	0.39 152	0.27 128	0.50 174	0.27 150	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.37 156	0.18 40	0.28 96	0.30 185	0.48 114	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 96	0.17 16	0.52 189	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.10 37

RSM++	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.36 138	0.20 87	0.28 96	0.30 185	0.51 128	0.32 77	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 54	0.50 174	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.10 37

MyStereo07	0.32 152	0.22 281	0.34 125	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	0.72 286	0.37 126	0.37 131	0.34 98	0.32 96	0.31 187	0.59 271	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

MSKI-zero shot	0.32 152	0.17 93	0.34 125	0.39 215	0.21 114	0.32 157	0.22 64	0.61 192	0.43 161	0.52 207	0.64 221	0.61 290	0.20 44	0.74 393	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.12 62	0.12 131

RCA-Stereo	0.35 192	0.17 93	0.34 125	0.38 186	0.22 139	0.31 139	0.34 261	0.68 250	1.24 529	0.45 179	0.65 224	0.47 211	0.43 277	0.38 71	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.11 83

gcap_with_dpt	0.30 138	0.20 200	0.35 140	0.40 257	0.26 288	0.35 186	0.29 168	0.61 192	0.52 204	0.39 151	0.57 201	0.45 200	0.27 128	0.40 84	0.30 198	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.13 180

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 159	0.35 140	0.35 118	0.22 139	0.36 197	0.32 236	0.39 58	0.34 89	0.37 131	0.30 76	0.33 108	0.24 88	0.53 198	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.11 83

999	0.27 98	0.16 61	0.35 140	0.36 138	0.24 211	0.31 139	0.27 137	0.49 117	0.38 133	0.26 49	0.30 76	0.39 152	0.23 78	0.63 305	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.14 226

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 120	0.35 140	0.35 118	0.19 60	0.27 78	0.25 105	0.55 153	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 112	0.19 34	0.58 255	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.10 37

Prome-Stereo	0.46 326	0.19 159	0.35 140	0.44 375	0.26 288	0.40 228	0.45 423	0.68 250	0.44 168	0.96 469	1.84 556	0.59 278	0.67 424	0.61 285	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.29 484

raft+_RVC	0.38 241	0.19 159	0.35 140	0.37 156	0.25 242	0.45 269	0.37 324	0.78 322	0.89 409	0.51 202	0.78 281	0.50 225	0.29 161	0.53 198	0.40 318	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.12 131

HSM-Net_RVC	0.53 409	0.22 281	0.35 140	0.37 156	0.21 114	0.85 474	0.37 324	1.23 512	0.93 430	0.90 440	1.15 465	1.26 515	0.63 396	0.72 380	0.48 381	0.17 290	0.13 294	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 372	0.26 381	0.35 140	0.39 215	0.26 288	0.64 392	0.36 308	1.15 476	0.84 370	0.67 285	0.88 345	0.88 422	0.59 374	0.58 255	0.45 360	0.24 452	0.17 411	0.27 485	0.27 504	0.25 447	0.23 439

DispViT+	0.24 63	0.21 238	0.36 148	0.36 138	0.23 181	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 83	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 62	0.35 261	0.17 290	0.12 222	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

NLMM1	0.33 167	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.25 242	0.55 318	0.33 246	0.55 153	0.63 246	0.42 169	0.44 139	0.30 86	0.25 100	0.63 305	0.38 303	0.16 244	0.18 431	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.13 180

xyz-stereo-finetune	0.33 167	0.18 120	0.36 148	0.33 61	0.18 40	0.57 338	0.31 213	0.58 170	0.69 279	0.45 179	0.54 190	0.38 145	0.33 205	0.56 222	0.36 278	0.12 40	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

MM-Stereo_test1	0.33 167	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.23 181	0.36 197	0.45 423	0.58 170	0.54 212	0.60 230	0.50 164	0.38 145	0.37 242	0.60 277	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.12 131

HI	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

CoSv	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

WCG-NET（raft）	0.31 146	0.15 38	0.36 148	0.32 46	0.19 60	0.35 186	0.27 137	0.51 128	0.78 336	0.45 179	0.55 196	0.48 216	0.27 128	0.54 205	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.11 95	0.12 62	0.11 83

CAS++	0.32 152	0.24 339	0.36 148	0.37 156	0.26 288	0.28 96	0.23 82	0.87 357	0.50 197	0.47 191	0.45 143	0.26 63	0.21 54	0.49 167	0.24 79	0.23 440	0.19 449	0.22 402	0.17 320	0.21 386	0.16 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 120	0.36 148	0.36 138	0.26 288	0.27 78	0.27 137	0.43 92	0.35 102	0.27 64	0.26 48	0.41 170	0.28 145	0.40 84	0.28 173	0.16 244	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.12 131

raft_robust	0.41 280	0.23 302	0.36 148	0.42 334	0.21 114	0.40 228	0.33 246	0.79 326	0.98 451	0.79 357	0.87 337	0.39 152	0.33 205	0.84 440	0.29 192	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.17 320	0.15 204	0.12 131

RAFT+CT+SA	0.39 257	0.23 302	0.36 148	0.51 481	0.27 322	0.29 108	0.46 427	0.75 306	0.80 347	0.51 202	0.89 349	0.41 170	0.40 263	0.78 415	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.15 204	0.14 226

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 281	0.36 148	0.48 436	0.22 139	0.20 12	0.29 168	0.51 128	0.44 168	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 117	0.29 10	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131
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
GMM-Stereo	0.44 305	0.19 159	0.36 148	0.42 334	0.25 242	0.51 293	0.47 434	0.71 281	0.53 208	0.76 342	1.37 510	0.76 377	0.38 246	0.60 277	0.33 227	0.15 188	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.16 249	0.27 470

rafts_anoy	0.37 226	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.33 246	0.67 240	0.90 412	0.58 224	0.66 231	0.45 200	0.33 205	0.47 149	0.39 310	0.16 244	0.11 162	0.21 387	0.23 458	0.17 286	0.14 226

raftrobust	0.34 175	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.27 322	0.30 121	0.25 105	0.71 281	0.63 246	0.58 224	0.55 196	0.45 200	0.46 297	0.51 182	0.29 192	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.13 180

ACVNet	0.46 326	0.23 302	0.36 148	0.39 215	0.28 348	0.58 344	0.40 379	0.87 357	0.80 347	0.64 259	0.96 377	0.79 387	0.60 378	0.63 305	0.67 449	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.18 311	0.15 256

CFNet-ft	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

CFNet_RVC	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

3w_stereo	0.24 63	0.20 200	0.37 166	0.33 61	0.16 12	0.32 157	0.42 404	0.41 75	0.38 133	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.11 83

fffft	0.25 74	0.17 93	0.37 166	0.36 138	0.22 139	0.28 96	0.36 308	0.42 80	0.24 28	0.36 124	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 189	0.27 150	0.12 40	0.09 25	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.12 131
1: 1. 1
tg	0.33 167	0.18 120	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.38 217	0.26 120	0.70 273	0.56 226	0.47 191	0.65 224	0.42 180	0.24 88	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.14 148	0.11 83

MIF-Stereo (partial)	0.31 146	0.18 120	0.37 166	0.41 292	0.31 417	0.28 96	0.23 82	0.47 110	0.42 159	0.31 86	0.63 217	0.36 135	0.35 220	0.57 235	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.14 226

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 93	0.37 166	0.40 257	0.27 322	0.30 121	0.28 159	0.39 58	0.31 64	0.29 76	0.46 148	0.27 70	0.25 100	0.47 149	0.34 243	0.17 290	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.14 148	0.12 131

RAFT-Test	0.34 175	0.18 120	0.37 166	0.38 186	0.23 181	0.50 289	0.23 82	0.69 258	0.40 145	0.60 230	0.85 326	0.61 290	0.28 145	0.46 141	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

PSM-AAD	0.48 353	0.20 200	0.37 166	0.43 355	0.23 181	0.56 332	0.50 453	0.65 220	0.70 280	1.07 513	1.12 447	0.58 263	0.92 516	0.61 285	0.32 214	0.15 188	0.11 162	0.25 453	0.26 497	0.18 311	0.43 552

FTStereo	0.56 434	0.20 200	0.37 166	0.41 292	0.25 242	0.40 228	0.79 550	0.66 230	0.43 161	1.09 519	3.27 594	0.70 339	0.73 458	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.30 493

cross-raft	0.34 175	0.20 200	0.37 166	0.44 375	0.23 181	0.32 157	0.35 286	0.74 299	0.40 145	0.60 230	0.77 270	0.57 255	0.27 128	0.43 112	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.11 83

iRaftStereo_RVC	0.32 152	0.19 159	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.31 139	0.29 168	0.68 250	0.51 201	0.49 196	0.66 231	0.37 137	0.23 78	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.15 204	0.12 131

RALCasStereoNet	0.36 210	0.21 238	0.37 166	0.42 334	0.26 288	0.35 186	0.38 346	0.63 206	0.64 255	0.50 199	0.72 245	0.51 229	0.29 161	0.59 271	0.36 278	0.16 244	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.17 286	0.16 302

GANet-RSSM	0.47 341	0.21 238	0.37 166	0.38 186	0.25 242	0.58 344	0.36 308	1.07 438	0.78 336	0.68 291	1.01 401	0.86 411	0.67 424	0.62 294	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.17 323

xyz-stereo-finetune2	0.36 210	0.19 159	0.38 178	0.32 46	0.19 60	0.82 467	0.29 168	0.52 138	0.32 77	0.51 202	0.78 281	0.43 189	0.45 292	0.69 362	0.44 351	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.13 180

AIO-test1	0.38 241	0.18 120	0.38 178	0.50 465	0.24 211	0.46 273	0.30 185	0.70 273	1.19 520	0.40 160	0.71 244	0.45 200	0.29 161	0.53 198	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.13 102	0.17 323

test_for_model	0.28 106	0.15 38	0.38 178	0.33 61	0.20 87	0.32 157	0.26 120	0.58 170	0.63 246	0.35 119	0.50 164	0.35 124	0.24 88	0.46 141	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.11 22	0.10 37

ff7	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEVStereo-DCA	0.29 121	0.22 281	0.38 178	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.12 129	0.13 102	0.15 256

ffff	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

11t	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

anonymousdsp	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

ProNet	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.35 118	0.24 211	0.32 157	0.43 411	0.57 163	0.37 126	0.33 106	0.30 76	0.32 96	0.28 145	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.13 180

ccc-4	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEV-Stereo	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

error version	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

test-v	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

KYRaft	0.48 353	0.20 200	0.38 178	0.44 375	0.23 181	0.44 261	0.37 324	0.66 230	0.41 149	0.94 460	1.73 549	0.79 387	0.41 269	0.63 305	0.31 206	0.16 244	0.11 162	0.18 272	0.22 442	0.16 249	0.78 583

test-2	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

ICVP	0.46 326	0.25 364	0.38 178	0.48 436	0.28 348	0.58 344	0.43 411	1.00 406	0.70 280	0.67 285	0.95 373	0.75 371	0.55 349	0.53 198	0.54 411	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.17 320	0.19 345	0.20 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 288	0.22 281	0.38 178	0.39 215	0.24 211	0.55 318	0.32 236	0.79 326	0.70 280	0.71 311	0.72 245	0.63 299	0.57 358	0.62 294	0.44 351	0.19 357	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.19 373

PSMNet-RSSM	0.48 353	0.22 281	0.38 178	0.42 334	0.25 242	0.50 289	0.37 324	1.10 449	0.77 326	0.70 304	1.06 431	0.84 404	0.64 407	0.62 294	0.47 377	0.23 440	0.15 359	0.23 423	0.25 483	0.20 362	0.19 373

CBMV_ROB	0.59 455	0.37 473	0.38 178	0.39 215	0.28 348	0.74 431	0.28 159	1.00 406	0.98 451	0.94 460	1.25 488	0.81 398	0.78 480	0.87 453	0.50 386	0.36 542	0.37 563	0.43 549	0.40 552	0.33 501	0.30 493

FlowAnything_test	0.29 121	0.19 159	0.39 198	0.47 428	0.26 288	0.46 273	0.25 105	0.43 92	0.31 64	0.29 76	0.26 48	0.35 124	0.26 117	0.40 84	0.37 294	0.21 397	0.15 359	0.22 402	0.26 497	0.16 249	0.16 302

coex_refinement	0.53 409	0.21 238	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.76 443	0.39 368	1.09 446	0.90 412	0.85 404	1.12 447	1.00 459	0.56 356	0.63 305	0.81 479	0.21 397	0.13 294	0.16 177	0.16 265	0.20 362	0.21 414

MM-Stereo_test2	0.30 138	0.18 120	0.39 198	0.40 257	0.24 211	0.42 250	0.42 404	0.63 206	0.41 149	0.37 131	0.35 104	0.32 96	0.26 117	0.53 198	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.15 204	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 559	0.39 198	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 249	0.09 4

EKT-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.39 198	0.43 355	0.29 376	0.38 217	0.31 213	0.69 258	0.64 255	0.45 179	0.63 217	0.49 222	0.27 128	0.56 222	0.33 227	0.18 325	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.16 249	0.16 302

riskmin	0.38 241	0.20 200	0.39 198	0.32 46	0.23 181	0.53 305	0.30 185	0.63 206	0.80 347	0.49 196	0.56 199	0.73 363	0.58 367	0.55 211	0.36 278	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.13 166	0.19 345	0.20 396

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 339	0.39 198	0.50 465	0.29 376	0.20 12	0.31 213	0.49 117	0.38 133	0.24 37	0.27 54	0.46 209	0.31 187	0.39 77	0.30 198	0.14 116	0.15 359	0.16 177	0.13 166	0.16 249	0.15 256

AFF-stereo	0.38 241	0.19 159	0.39 198	0.37 156	0.21 114	0.27 78	0.31 213	0.65 220	0.66 264	0.64 259	1.13 454	0.76 377	0.39 257	0.55 211	0.33 227	0.11 29	0.09 25	0.16 177	0.16 265	0.13 102	0.11 83

hitnet-ft	0.55 423	0.27 398	0.39 198	0.41 292	0.28 348	0.78 448	0.40 379	0.92 376	0.90 412	0.82 381	1.01 401	1.13 503	0.70 447	0.78 415	0.67 449	0.28 492	0.20 461	0.28 493	0.22 442	0.29 473	0.26 460

NOSS_ROB	0.57 441	0.39 490	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.73 430	0.54 480	1.03 422	1.08 500	0.67 285	0.87 337	0.76 377	0.57 358	0.77 411	0.47 377	0.38 546	0.38 565	0.44 552	0.42 561	0.37 522	0.34 517

SGM-Forest	0.62 461	0.32 442	0.39 198	0.43 355	0.30 395	1.02 504	0.55 484	1.09 446	1.05 485	1.06 510	1.18 474	1.10 493	0.67 424	0.88 456	0.62 435	0.31 509	0.33 555	0.33 521	0.30 518	0.30 482	0.28 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 353	0.20 200	0.40 209	0.34 82	0.23 181	0.57 338	0.58 494	1.10 449	0.77 326	0.86 411	0.94 364	0.95 445	0.54 343	0.68 356	0.60 428	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.15 256

LG-Stereo	0.24 63	0.18 120	0.40 209	0.39 215	0.20 87	0.22 21	0.27 137	0.32 20	0.36 110	0.26 49	0.44 139	0.22 39	0.16 13	0.37 62	0.27 150	0.11 29	0.12 222	0.16 177	0.15 231	0.13 102	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.36 138	0.23 181	0.37 204	0.30 185	0.39 58	0.44 168	0.31 86	0.51 174	0.40 164	0.24 88	0.43 112	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.14 148	0.13 180

whm_eth	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.38 186	0.19 60	0.38 217	0.23 82	0.57 163	0.41 149	0.45 179	0.49 161	0.39 152	0.27 128	0.33 38	0.23 65	0.14 116	0.12 222	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.11 83

4D-IteraStereo	0.33 167	0.18 120	0.40 209	0.40 257	0.24 211	0.32 157	0.27 137	0.58 170	0.72 292	0.65 269	0.54 190	0.42 180	0.23 78	0.45 126	0.28 173	0.14 116	0.09 25	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.11 83

PSMNet-ADL	0.48 353	0.27 398	0.40 209	0.48 436	0.30 395	0.68 410	0.37 324	0.90 369	0.80 347	0.61 238	0.80 294	0.92 438	0.62 390	0.72 380	0.63 438	0.23 440	0.18 431	0.18 272	0.20 402	0.22 408	0.20 396

RAFT-345	0.40 269	0.18 120	0.40 209	0.38 186	0.22 139	0.33 165	0.26 120	0.61 192	0.51 201	0.74 333	1.79 553	0.45 200	0.33 205	0.66 335	0.36 278	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.14 199	0.13 102	0.13 180

TestStereo	0.38 241	0.31 438	0.40 209	0.45 399	0.20 87	0.40 228	0.37 324	0.66 230	0.65 260	0.53 210	0.78 281	0.47 211	0.40 263	0.55 211	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.22 408	0.13 180

AIO-test2	0.39 257	0.21 238	0.41 219	0.47 428	0.25 242	0.45 269	0.35 286	0.77 316	1.27 539	0.36 124	0.87 337	0.37 137	0.30 179	0.47 149	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.21 387	0.23 458	0.15 204	0.13 180

rrr	0.29 121	0.22 281	0.41 219	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.32 236	0.52 138	0.42 159	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.14 226

TestStereo1	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

fff	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

x	0.39 257	0.24 339	0.41 219	0.34 82	0.23 181	0.52 297	0.32 236	0.86 350	0.52 204	0.57 222	0.70 242	0.59 278	0.50 320	0.49 167	0.46 370	0.17 290	0.15 359	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.16 302

SA-5K	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

Sa-1000	0.48 353	0.24 339	0.41 219	0.45 399	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.81 333	0.93 430	0.82 381	1.50 533	0.53 238	0.45 292	0.92 474	0.30 198	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

HHNet	0.41 280	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.37 472	0.33 165	0.34 261	0.69 258	0.75 310	0.86 411	1.30 500	0.52 234	0.32 193	0.52 189	0.35 261	0.15 188	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.15 204	0.24 447

RAFT-RH_RVC	0.56 434	0.17 93	0.41 219	0.37 156	0.23 181	0.57 338	0.24 97	0.60 186	0.70 280	1.19 533	3.94 606	0.56 250	0.38 246	0.65 327	0.36 278	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.14 199	0.12 62	0.13 180

HCRNet	0.44 305	0.34 455	0.41 219	0.53 504	0.26 288	0.53 305	0.29 168	0.83 340	0.63 246	0.71 311	0.81 301	0.77 383	0.50 320	0.66 335	0.36 278	0.24 452	0.16 391	0.24 440	0.20 402	0.21 386	0.18 341

DCANet	0.36 210	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.57 358	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

csc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

cscssc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

111	0.40 269	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.52 297	0.28 159	0.74 299	1.16 514	0.50 199	0.91 356	0.63 299	0.48 306	0.61 285	0.35 261	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.13 180

test_xeample3	0.29 121	0.21 238	0.41 219	0.35 118	0.26 288	0.35 186	0.32 236	0.56 156	0.36 110	0.43 173	0.32 88	0.34 112	0.28 145	0.54 205	0.23 65	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 210	0.17 93	0.41 219	0.35 118	0.19 60	0.33 165	0.29 168	0.65 220	0.73 299	0.68 291	1.01 401	0.56 250	0.40 263	0.42 103	0.30 198	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.10 37

cf-r	0.47 341	0.23 302	0.41 219	0.39 215	0.23 181	0.59 356	0.37 324	0.88 362	0.85 378	0.72 322	1.05 424	0.94 443	0.62 390	0.56 222	0.54 411	0.21 397	0.14 329	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.15 256

HSM	0.51 395	0.24 339	0.41 219	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.40 379	1.22 507	0.75 310	0.81 372	0.91 356	1.21 510	0.69 434	0.87 453	0.46 370	0.17 290	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.17 286	0.17 323

SGM_RVC	0.97 533	0.28 412	0.41 219	0.39 215	0.22 139	1.55 565	0.73 542	1.51 568	1.25 535	2.25 592	1.92 560	2.58 587	1.56 574	2.02 585	1.19 547	0.27 482	0.27 520	0.27 485	0.25 483	0.25 447	0.25 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 464	0.35 461	0.41 219	0.42 334	0.25 242	1.01 502	0.77 546	1.13 463	1.09 502	1.17 529	1.22 480	1.04 472	0.75 465	0.88 456	0.63 438	0.28 492	0.30 534	0.34 523	0.30 518	0.26 454	0.26 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-2	0.41 280	0.21 238	0.42 239	0.47 428	0.29 376	0.59 356	0.23 82	0.82 335	0.99 456	0.64 259	0.63 217	0.60 284	0.65 413	0.58 255	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.12 131

G2L-ROB	0.47 341	0.19 159	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.57 338	0.42 404	1.14 472	0.71 291	0.84 400	0.75 260	1.09 489	0.53 331	0.74 393	0.53 406	0.17 290	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.19 373

GCAP-BAT	0.30 138	0.21 238	0.42 239	0.33 61	0.27 322	0.26 64	0.27 137	0.45 102	0.30 59	0.60 230	0.64 221	0.45 200	0.23 78	0.56 222	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.10 60	0.12 62	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

AE-Stereo	0.34 175	0.21 238	0.42 239	0.48 436	0.31 417	0.48 281	0.35 286	0.61 192	0.62 235	0.32 100	0.55 196	0.52 234	0.27 128	0.47 149	0.29 192	0.13 74	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.12 131

11t1	0.36 210	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.62 374	0.29 168	0.69 258	0.43 161	0.60 230	0.53 187	0.53 238	0.48 306	0.56 222	0.40 318	0.18 325	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.17 286	0.17 323

testlalala	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAPDPT-zeroshot	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

CASS	0.45 315	0.27 398	0.42 239	0.48 436	0.22 139	0.61 366	0.34 261	0.97 397	0.62 235	0.71 311	0.85 326	0.61 290	0.55 349	0.57 235	0.41 323	0.29 499	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.22 408	0.28 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 372	0.20 200	0.42 239	0.38 186	0.23 181	0.91 482	0.35 286	0.75 306	0.62 235	0.85 404	1.54 538	1.06 478	0.66 421	0.51 182	0.43 335	0.16 244	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.16 249	0.14 226

GrayStereo	0.49 372	0.19 159	0.42 239	0.46 420	0.28 348	0.53 305	0.67 517	0.69 258	0.63 246	1.02 495	1.47 532	0.78 385	0.76 468	0.56 222	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.17 320	0.15 204	0.29 484

test_xeample	1.01 537	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.21 114	0.71 422	0.39 368	1.23 512	0.86 383	0.81 372	1.04 420	0.69 335	0.61 384	0.69 362	10.93 621	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.17 320	0.18 311	0.17 323

GwcNet-RSSM	0.49 372	0.24 339	0.42 239	0.40 257	0.23 181	0.55 318	0.38 346	0.93 378	0.93 430	0.71 311	1.16 470	0.86 411	0.60 378	0.62 294	0.66 446	0.21 397	0.14 329	0.19 315	0.20 402	0.16 249	0.15 256

R-Stereo Train	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 288	0.22 281	0.43 254	0.33 61	0.21 114	0.58 344	0.39 368	0.95 390	0.67 267	0.63 249	0.77 270	0.69 335	0.57 358	0.61 285	0.38 303	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.16 265	0.19 345	0.18 341

anonymousdsp2	0.35 192	0.20 200	0.43 254	0.37 156	0.24 211	0.48 281	0.31 213	0.86 350	0.65 260	0.55 216	0.50 164	0.50 225	0.34 216	0.56 222	0.31 206	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.16 249	0.14 226

HBP-ISP	0.59 455	0.45 512	0.43 254	0.45 399	0.33 444	0.70 417	0.28 159	1.11 455	1.00 463	0.83 393	1.18 474	0.65 318	0.68 430	0.88 456	0.52 403	0.35 538	0.38 565	0.47 557	0.41 557	0.38 526	0.31 501

BUS	0.45 315	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.70 417	0.34 261	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.65 318	0.49 310	0.64 320	0.51 396	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

test_5	0.43 298	0.24 339	0.43 254	0.52 494	0.28 348	0.28 96	0.42 404	0.72 286	0.82 360	0.62 240	0.91 356	0.72 352	0.55 349	0.79 420	0.35 261	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.16 302

BSDual-CNN	0.46 326	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

psmg	0.49 372	0.25 364	0.43 254	0.41 292	0.28 348	0.85 474	0.43 411	0.99 402	0.76 318	0.91 445	0.94 364	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.15 359	0.20 345	0.20 402	0.18 311	0.18 341

test-3	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.22 64	0.63 206	0.78 336	0.71 311	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

test_1	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.23 82	0.63 206	0.78 336	0.68 291	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

xxxx	1.01 537	0.22 281	0.43 254	0.36 138	0.21 114	0.82 467	0.36 308	1.32 536	0.88 396	0.71 311	0.94 364	0.97 450	0.63 396	0.64 320	10.58 620	0.20 380	0.16 391	0.18 272	0.17 320	0.19 345	0.19 373

rvit_stereo_0081_aga	0.31 146	0.28 412	0.44 264	0.42 334	0.29 376	0.34 176	0.31 213	0.44 98	0.40 145	0.39 151	0.44 139	0.40 164	0.32 193	0.42 103	0.29 192	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.16 265	0.20 362	0.15 256

MyStereo04	0.44 305	0.22 281	0.44 264	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	1.00 406	1.08 500	0.62 240	0.58 207	0.55 247	0.57 358	0.71 374	0.44 351	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

qqq	0.40 269	0.26 381	0.44 264	0.36 138	0.22 139	0.46 273	0.36 308	0.85 346	0.54 212	0.56 219	0.69 239	0.65 318	0.53 331	0.55 211	0.45 360	0.17 290	0.16 391	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

DisPM	0.39 257	0.19 159	0.44 264	0.41 292	0.27 322	0.24 41	0.31 213	0.65 220	0.57 228	0.87 419	0.87 337	0.60 284	0.32 193	0.76 403	0.32 214	0.18 325	0.12 222	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.20 396

RAFT_CTSACE	0.45 315	0.20 200	0.44 264	0.45 399	0.27 322	0.34 176	0.39 368	0.60 186	0.73 299	0.76 342	1.44 526	0.83 400	0.38 246	1.08 510	0.26 132	0.12 40	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

test_3	0.36 210	0.19 159	0.44 264	0.44 375	0.23 181	0.48 281	0.36 308	0.66 230	0.82 360	0.64 259	0.45 143	0.68 331	0.25 100	0.41 94	0.31 206	0.12 40	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

IIG-Stereo	0.43 298	0.21 238	0.44 264	0.50 465	0.25 242	0.44 261	0.21 53	0.71 281	0.76 318	0.83 393	0.95 373	0.83 400	0.43 277	0.90 464	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.19 315	0.14 199	0.15 204	0.11 83

RAFT_R40	0.40 269	0.19 159	0.44 264	0.43 355	0.25 242	0.23 29	0.26 120	0.67 240	0.67 267	0.98 479	0.78 281	0.72 352	0.43 277	0.76 403	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.18 311	0.14 226

222	1.18 560	0.22 281	0.44 264	0.37 156	0.22 139	0.79 451	0.37 324	1.31 535	0.89 409	0.92 453	1.08 437	0.72 352	0.71 451	0.66 335	13.89 624	0.20 380	0.15 359	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.19 373

EAI-Stereo	0.34 175	0.19 159	0.44 264	0.39 215	0.21 114	0.31 139	0.30 185	1.15 476	0.30 59	0.49 196	0.75 260	0.36 135	0.28 145	0.62 294	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.13 102	0.12 131

Gwc-CoAtRS	0.34 175	0.17 93	0.44 264	0.39 215	0.23 181	0.34 176	0.22 64	0.70 273	0.75 310	0.60 230	0.59 208	0.58 263	0.29 161	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.12 131

CVANet_RVC	0.57 441	0.33 450	0.44 264	0.47 428	0.32 433	0.67 408	0.61 504	1.05 430	0.93 430	0.85 404	1.04 420	1.01 463	0.73 458	0.83 435	0.52 403	0.29 499	0.19 449	0.27 485	0.25 483	0.31 488	0.21 414

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 175	0.27 398	0.45 276	0.36 138	0.25 242	0.48 281	0.30 185	0.58 170	0.90 412	0.42 169	0.36 110	0.30 86	0.29 161	0.49 167	0.30 198	0.16 244	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.18 311	0.15 256

MyStereo05	0.44 305	0.21 238	0.45 276	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.93 378	1.09 502	0.76 342	0.61 213	0.51 229	0.57 358	0.73 386	0.42 328	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

StereoVision	0.42 288	0.28 412	0.45 276	0.49 451	0.28 348	0.38 217	0.38 346	0.72 286	0.62 235	0.44 176	1.14 459	0.54 242	0.39 257	0.56 222	0.34 243	0.21 397	0.24 496	0.25 453	0.24 474	0.26 454	0.16 302

GANet-ADL	0.42 288	0.25 364	0.45 276	0.43 355	0.29 376	0.54 312	0.35 286	0.89 364	0.86 383	0.63 249	0.72 245	0.68 331	0.42 271	0.52 189	0.41 323	0.21 397	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.19 373

CrosDoStereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 582	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

NF-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.57 255	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

NRIStereo	0.36 210	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.23 181	0.34 176	0.26 120	0.65 220	0.55 220	0.64 259	0.63 217	0.56 250	0.37 242	0.65 327	0.37 294	0.15 188	0.11 162	0.18 272	0.15 231	0.17 286	0.14 226

ASMatch	0.48 353	0.19 159	0.45 276	0.39 215	0.28 348	0.37 204	0.26 120	0.74 299	0.68 272	0.76 342	2.34 573	0.61 290	0.52 327	0.62 294	0.37 294	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.21 414

DeepStereo_LL	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 582	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

SST-Stereo	0.40 269	0.19 159	0.45 276	0.42 334	0.25 242	0.25 56	0.21 53	0.66 230	0.47 185	1.08 517	0.79 291	0.72 352	0.43 277	0.77 411	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.19 345	0.15 256

THIR-Stereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.23 181	0.75 437	0.67 517	0.66 230	0.87 392	1.02 495	1.40 516	0.72 352	0.76 468	0.62 294	0.42 328	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.15 256

Pruner-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.40 257	0.25 242	0.22 21	0.24 97	0.67 240	0.55 220	0.89 433	0.76 266	0.68 331	0.29 161	0.62 294	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.17 320	0.17 286	0.18 341

RAFT	0.45 315	0.22 281	0.45 276	0.47 428	0.26 288	0.54 312	0.47 434	0.66 230	0.58 230	0.80 359	0.82 305	0.94 443	0.57 358	0.75 399	0.34 243	0.17 290	0.15 359	0.22 402	0.20 402	0.16 249	0.12 131

XX-Stereo	0.37 226	0.17 93	0.45 276	0.55 519	0.36 465	0.38 217	0.20 33	0.60 186	0.30 59	0.46 185	1.30 500	0.73 363	0.26 117	0.56 222	0.26 132	0.16 244	0.11 162	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.10 37

CFNet-RSSM	0.34 175	0.17 93	0.45 276	0.39 215	0.22 139	0.35 186	0.23 82	0.73 297	0.84 370	0.65 269	0.54 190	0.57 255	0.28 145	0.46 141	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.11 83

HITNet	0.41 280	0.26 381	0.45 276	0.33 61	0.17 23	0.63 385	0.30 185	0.93 378	0.64 255	0.71 311	0.82 305	0.64 305	0.52 327	0.59 271	0.43 335	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.19 345	0.12 131
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
UGAM	0.52 403	0.22 281	0.46 292	0.45 399	0.25 242	0.41 243	0.52 471	0.62 198	1.16 514	0.76 342	1.13 454	1.32 528	0.57 358	1.00 493	0.53 406	0.17 290	0.14 329	0.25 453	0.21 424	0.15 204	0.13 180

test_sample1	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.34 82	0.23 181	0.58 344	0.35 286	0.99 402	0.49 194	0.62 240	0.75 260	0.69 335	0.61 384	0.58 255	0.44 351	0.18 325	0.14 329	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.17 323

mmm	0.44 305	0.27 398	0.46 292	0.38 186	0.24 211	0.61 366	0.35 286	0.94 383	0.53 208	0.72 322	1.05 424	0.63 299	0.50 320	0.57 235	0.45 360	0.18 325	0.15 359	0.23 423	0.20 402	0.20 362	0.18 341

1111x	0.55 423	0.22 281	0.46 292	0.38 186	0.20 87	0.66 403	0.43 411	1.23 512	0.99 456	0.71 311	0.99 396	0.95 445	0.69 434	0.90 464	1.08 537	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.18 341

DCRE	0.37 226	0.18 120	0.46 292	0.45 399	0.32 433	0.42 250	0.37 324	0.63 206	0.51 201	0.47 191	0.94 364	0.56 250	0.36 238	0.52 189	0.32 214	0.14 116	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.13 180

SA	0.44 305	0.25 364	0.46 292	0.46 420	0.24 211	0.43 253	0.36 308	0.75 306	0.96 444	0.59 226	1.03 414	0.48 216	0.52 327	0.94 487	0.32 214	0.16 244	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

OMP-Stereo	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.52 494	0.24 211	0.36 197	0.25 105	0.71 281	0.78 336	0.77 348	0.64 221	0.89 426	0.39 257	0.91 471	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.20 345	0.15 231	0.15 204	0.12 131

OCTAStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

RE-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

TVStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

CFNet	0.51 395	0.29 424	0.46 292	0.41 292	0.27 322	0.70 417	0.32 236	1.13 463	1.00 463	0.72 322	1.07 434	0.85 406	0.60 378	0.76 403	0.52 403	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.16 302

SGM-ForestM	4.04 611	0.32 442	0.46 292	0.43 355	0.27 322	7.50 618	1.45 603	3.84 613	4.24 613	8.19 625	6.76 621	19.00 634	9.08 620	10.74 625	6.62 615	0.31 509	0.33 555	0.32 516	0.32 532	0.29 473	0.29 484

FACV-RUCA	0.43 298	0.28 412	0.47 304	0.45 399	0.33 444	0.58 344	0.34 261	0.82 335	0.73 299	0.57 222	0.84 316	0.47 211	0.50 320	0.54 205	0.39 310	0.22 423	0.15 359	0.35 525	0.16 265	0.28 469	0.21 414

rvit_stereo_0081	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

rvit_stereo_0082	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

rvit_stereo_ft	0.33 167	0.25 364	0.47 304	0.52 494	0.32 433	0.33 165	0.47 434	0.49 117	0.50 197	0.34 109	0.41 129	0.41 170	0.32 193	0.48 160	0.34 243	0.22 423	0.14 329	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.14 226

HH	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

HanStereo	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

Patchmatch Stereo++	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256
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
TransformOpticalFlow	0.44 305	0.20 200	0.47 304	0.41 292	0.23 181	0.37 204	0.47 434	0.94 383	0.76 318	0.65 269	1.14 459	0.73 363	0.56 356	0.76 403	0.32 214	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.13 180

PSM-adaLoss	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.56 222	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo_v2	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.57 235	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.25 56	0.21 53	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.57 235	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

HUI-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.60 186	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.50 174	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

DRaft	0.49 372	0.17 93	0.47 304	0.37 156	0.25 242	0.58 344	0.40 379	0.65 220	0.85 378	1.02 495	1.75 552	0.50 225	0.82 491	0.63 305	0.40 318	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

DeepStereo_RVC	0.36 210	0.21 238	0.47 304	0.40 257	0.24 211	0.26 64	0.22 64	0.60 186	0.38 133	0.69 298	0.67 236	0.57 255	0.51 325	0.56 222	0.39 310	0.16 244	0.12 222	0.18 272	0.15 231	0.19 345	0.18 341

iGMRVC	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.30 185	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iRAFT	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

RAFT-IKP	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.28 159	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

psm_up	0.55 423	0.26 381	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.65 401	0.56 490	1.04 425	0.82 360	0.82 381	0.88 345	1.01 463	0.94 522	0.74 393	0.61 432	0.21 397	0.25 504	0.26 472	0.23 458	0.21 386	0.20 396

AdaStereo	0.50 388	0.32 442	0.47 304	0.48 436	0.25 242	0.67 408	0.32 236	1.17 488	0.88 396	0.75 335	0.99 396	0.75 371	0.49 310	0.67 346	0.46 370	0.27 482	0.12 222	0.28 493	0.18 347	0.23 425	0.18 341
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	0.58 448	0.28 412	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.77 444	0.50 453	0.99 402	0.92 424	1.04 504	1.14 459	1.21 510	0.69 434	0.88 456	0.69 453	0.20 380	0.20 461	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.18 341

G2L-Stereo	0.49 372	0.23 302	0.48 324	0.43 355	0.26 288	0.47 278	0.42 404	0.93 378	0.78 336	0.84 400	0.86 329	0.91 433	0.52 327	0.78 415	0.70 456	0.20 380	0.17 411	0.22 402	0.18 347	0.17 286	0.21 414

model_zeroshot	0.33 167	0.18 120	0.48 324	0.39 215	0.28 348	0.45 269	0.25 105	0.63 206	0.45 177	0.61 238	0.50 164	0.51 229	0.25 100	0.45 126	0.26 132	0.16 244	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.13 180

LL-Strereo2	0.35 192	0.24 339	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.35 186	0.24 97	0.67 240	0.44 168	0.54 214	0.51 174	0.66 323	0.25 100	0.66 335	0.30 198	0.14 116	0.12 222	0.23 423	0.20 402	0.18 311	0.13 180

DCANet-4	0.36 210	0.20 200	0.48 324	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.66 230	0.92 424	0.69 298	0.78 281	0.40 164	0.47 301	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

iRaft-Stereo_5w	0.45 315	0.21 238	0.48 324	0.42 334	0.28 348	0.31 139	0.54 480	0.63 206	0.62 235	0.62 240	0.89 349	1.01 463	0.69 434	0.75 399	0.66 446	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.15 256

GwcNet-ADL	0.44 305	0.22 281	0.48 324	0.45 399	0.30 395	0.40 228	0.37 324	0.92 376	0.97 447	0.71 311	0.78 281	0.61 290	0.42 271	0.62 294	0.50 386	0.19 357	0.14 329	0.15 148	0.14 199	0.18 311	0.18 341

AAGNet	1.43 574	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.25 242	0.29 108	0.31 213	0.65 220	0.68 272	0.97 474	0.86 329	0.67 330	0.62 390	0.64 320	20.63 629	0.16 244	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.19 345	0.12 131

STrans-v2	0.46 326	0.20 200	0.48 324	0.40 257	0.24 211	0.55 318	0.50 453	1.07 438	0.73 299	0.65 269	1.05 424	0.72 352	0.69 434	0.72 380	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.14 199	0.13 102	0.12 131

PSM-softLoss	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

KMStereo	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

IRAFT_RVC	0.42 288	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.24 211	0.27 78	0.54 480	0.74 299	0.77 326	0.76 342	0.80 294	0.73 363	0.51 325	0.70 369	0.36 278	0.17 290	0.10 63	0.21 387	0.16 265	0.16 249	0.14 226

RALAANet	0.38 241	0.23 302	0.48 324	0.42 334	0.29 376	0.35 186	0.25 105	0.86 350	0.64 255	0.67 285	0.65 224	0.60 284	0.29 161	0.60 277	0.34 243	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.21 386	0.13 180

test_sample5	0.47 341	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.77 348	0.94 364	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

CoDeX	0.47 341	0.20 200	0.49 336	0.42 334	0.25 242	0.75 437	0.36 308	1.27 527	0.80 347	0.82 381	0.96 377	0.62 297	0.57 358	0.60 277	0.36 278	0.17 290	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.16 249	0.14 226

DualNet	0.48 353	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.80 359	1.03 414	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

ffm	0.44 305	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

ff1	0.49 372	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

mmx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

xxx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

ADStereo(finetuned)	0.37 226	0.16 61	0.49 336	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.69 434	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

CSP-Net	0.56 434	0.27 398	0.49 336	0.41 292	0.28 348	1.22 541	0.50 453	1.23 512	0.72 292	0.95 468	0.95 373	0.89 426	0.62 390	0.83 435	0.62 435	0.26 472	0.17 411	0.17 222	0.17 320	0.18 311	0.17 323

AACVNet	0.50 388	0.23 302	0.49 336	0.46 420	0.29 376	0.52 297	0.38 346	0.90 369	0.55 220	0.81 372	1.03 414	1.00 459	0.70 447	0.83 435	0.54 411	0.21 397	0.18 431	0.24 440	0.18 347	0.23 425	0.20 396

PFNet+	0.40 269	0.19 159	0.49 336	0.39 215	0.25 242	0.28 96	0.23 82	0.64 219	0.70 280	0.85 404	0.79 291	0.64 305	0.35 220	0.72 380	0.34 243	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.20 402	0.16 249	0.20 396

CRE-IMP	0.36 210	0.23 302	0.49 336	0.42 334	0.24 211	0.41 243	0.21 53	0.57 163	0.41 149	0.65 269	0.72 245	0.53 238	0.37 242	0.61 285	0.38 303	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.21 386	0.18 341

TDLM	0.57 441	0.33 450	0.49 336	0.51 481	0.30 395	0.66 403	0.73 542	1.03 422	1.01 467	0.82 381	1.10 442	0.84 404	0.70 447	0.86 451	0.58 421	0.28 492	0.17 411	0.25 453	0.22 442	0.26 454	0.19 373

DStereoRT	0.74 491	0.19 159	0.50 349	0.51 481	0.33 444	1.10 522	0.34 261	0.82 335	0.76 318	0.78 352	1.05 424	0.51 229	0.73 458	0.76 403	0.48 381	0.16 244	0.13 294	3.96 625	1.37 614	0.19 345	0.14 226

FE-Mocha	0.32 152	0.19 159	0.50 349	0.38 186	0.27 322	0.30 121	0.20 33	0.71 281	0.36 110	0.65 269	0.56 199	0.54 242	0.25 100	0.38 71	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.16 265	0.13 102	0.12 131

rvit_stereo_0083	0.34 175	0.24 339	0.50 349	0.44 375	0.27 322	0.34 176	0.35 286	0.45 102	0.62 235	0.37 131	0.47 154	0.42 180	0.35 220	0.40 84	0.36 278	0.22 423	0.20 461	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.14 226

test_sample7	0.52 403	0.29 424	0.50 349	0.36 138	0.27 322	0.62 374	0.41 394	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.26 472	0.20 461	0.27 485	0.26 497	0.27 465	0.24 447

test_sample6	0.49 372	0.26 381	0.50 349	0.37 156	0.22 139	0.63 385	0.40 379	1.12 461	0.83 365	0.80 359	1.03 414	0.66 323	0.55 349	0.67 346	0.46 370	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.23 425	0.21 414

test_sample4	0.47 341	0.26 381	0.50 349	0.35 118	0.22 139	0.69 412	0.38 346	1.15 476	0.81 355	0.78 352	0.82 305	0.62 297	0.53 331	0.63 305	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.21 387	0.19 377	0.21 386	0.19 373

test_sample3	0.46 326	0.25 364	0.50 349	0.35 118	0.23 181	0.69 412	0.37 324	1.15 476	0.81 355	0.75 335	0.79 291	0.66 323	0.49 310	0.63 305	0.46 370	0.21 397	0.15 359	0.20 345	0.19 377	0.21 386	0.19 373

plain	0.31 146	0.20 200	0.50 349	0.39 215	0.29 376	0.27 78	0.30 185	0.44 98	0.35 102	0.31 86	0.66 231	0.30 86	0.31 187	0.65 327	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.17 286	0.12 131

IER	0.46 326	0.23 302	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.69 412	0.35 286	0.80 329	0.66 264	0.83 393	0.94 364	0.75 371	0.77 475	0.60 277	0.42 328	0.17 290	0.14 329	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

UDGNet	0.48 353	0.77 567	0.50 349	0.48 436	0.31 417	0.41 243	0.34 261	0.70 273	0.92 424	0.65 269	0.60 210	0.58 263	0.43 277	0.63 305	0.41 323	0.32 520	0.15 359	0.66 577	0.19 377	0.36 517	0.21 414

DEmStereo	0.48 353	0.17 93	0.50 349	0.38 186	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.63 206	0.74 306	0.89 433	1.66 545	0.58 263	1.06 539	0.60 277	0.42 328	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

ac_64	0.52 403	0.22 281	0.50 349	0.45 399	0.28 348	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.61 234	0.91 445	0.83 311	1.07 483	0.68 430	0.74 393	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.15 256

DMCA	0.45 315	0.26 381	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.51 293	0.34 261	0.93 378	0.68 272	0.75 335	0.83 311	0.79 387	0.53 331	0.51 182	0.54 411	0.21 397	0.16 391	0.21 387	0.16 265	0.19 345	0.21 414

DIP-Stereo	0.39 257	0.21 238	0.50 349	0.41 292	0.28 348	0.62 374	0.27 137	0.77 316	0.40 145	0.64 259	0.86 329	0.52 234	0.33 205	0.66 335	0.42 328	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.15 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 192	0.23 302	0.51 363	0.44 375	0.21 114	0.64 392	0.27 137	0.59 176	0.63 246	0.40 160	0.38 118	0.55 247	0.40 263	0.57 235	0.35 261	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.16 249	0.13 180

NINENet	0.50 388	0.29 424	0.51 363	0.45 399	0.32 433	0.70 417	0.34 261	1.10 449	0.88 396	0.80 359	0.94 364	0.65 318	0.49 310	0.73 386	0.51 396	0.22 423	0.20 461	0.25 453	0.18 347	0.22 408	0.21 414

hknet	0.49 372	0.25 364	0.51 363	0.45 399	0.29 376	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.83 365	0.75 335	0.80 294	0.97 450	0.61 384	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

ADLNet	0.55 423	0.27 398	0.51 363	0.44 375	0.35 460	0.78 448	0.46 427	1.08 442	0.86 383	0.99 482	0.98 391	0.92 438	0.63 396	0.69 362	0.81 479	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414

UPFNet	0.53 409	0.24 339	0.51 363	0.45 399	0.38 481	0.84 473	0.49 448	0.99 402	0.75 310	0.87 419	0.88 345	0.86 411	0.64 407	0.80 421	0.71 461	0.20 380	0.20 461	0.20 345	0.20 402	0.19 345	0.15 256

ITSA-stereo	0.53 409	0.28 412	0.52 368	0.40 257	0.23 181	0.56 332	0.34 261	1.24 519	1.24 529	0.80 359	0.81 301	0.72 352	0.58 367	0.82 427	0.65 443	0.21 397	0.17 411	0.23 423	0.21 424	0.22 408	0.26 460

gcap-zeroshot	0.34 175	0.18 120	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.49 286	0.27 137	0.52 138	0.34 89	0.64 259	0.50 164	0.83 400	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.13 74	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.12 131

PCWNet_CMD	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.95 390	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.21 387	0.16 265	0.24 438	0.19 373

AASNet	0.53 409	0.25 364	0.52 368	0.49 451	0.32 433	0.74 431	0.40 379	1.50 565	0.86 383	0.86 411	0.92 360	0.64 305	0.59 374	0.59 271	0.79 474	0.23 440	0.19 449	0.20 345	0.16 265	0.21 386	0.19 373

CFNet_pseudo	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.30 185	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.03 414	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

RASNet	0.53 409	0.22 281	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.68 410	0.38 346	0.97 397	0.88 396	0.73 328	1.04 420	1.03 470	0.92 516	0.90 464	0.86 489	0.16 244	0.14 329	0.14 104	0.17 320	0.15 204	0.13 180

MSMDNet	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.96 394	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.23 425	0.19 373

ccs_rob	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.31 213	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.02 410	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

FSD	0.48 353	0.47 515	0.53 376	0.54 511	0.46 530	0.48 281	0.52 471	0.53 149	0.48 193	0.48 194	0.48 157	0.49 222	0.48 306	0.51 182	0.49 384	0.45 560	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.46 548	0.45 557

DCVSM-stereo	0.49 372	0.27 398	0.53 376	0.39 215	0.29 376	0.51 293	0.26 120	0.75 306	0.75 310	1.11 523	0.75 260	1.05 476	0.72 455	0.60 277	0.47 377	0.20 380	0.19 449	0.24 440	0.20 402	0.25 447	0.30 493

MIM_Stereo	0.38 241	0.17 93	0.53 376	0.37 156	0.24 211	0.27 78	0.24 97	0.70 273	0.54 212	0.72 322	1.00 398	0.63 299	0.29 161	0.64 320	0.38 303	0.13 74	0.14 329	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.11 83

LMCR-Stereo	0.53 409	0.30 433	0.53 376	0.58 530	0.30 395	0.83 470	0.36 308	1.19 492	0.76 318	0.88 429	1.04 420	0.56 250	0.62 390	0.82 427	0.67 449	0.19 357	0.15 359	0.19 315	0.14 199	0.23 425	0.17 323

iResNet_ROB	0.52 403	0.21 238	0.53 376	0.37 156	0.21 114	0.61 366	0.29 168	1.51 568	1.32 546	0.90 440	1.02 410	0.80 395	0.62 390	0.76 403	0.43 335	0.16 244	0.12 222	0.13 69	0.09 10	0.15 204	0.18 341

MyStereo8	0.40 269	0.20 200	0.54 381	0.41 292	0.29 376	0.53 305	0.29 168	0.65 220	0.49 194	0.71 311	0.98 391	0.58 263	0.43 277	0.50 174	0.51 396	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.19 345	0.19 373

GMStereo	0.39 257	0.37 473	0.54 381	0.40 257	0.26 288	0.42 250	0.36 308	0.59 176	1.04 481	0.55 216	0.51 174	0.37 137	0.35 220	0.54 205	0.41 323	0.19 357	0.13 294	0.16 177	0.17 320	0.24 438	0.18 341
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 441	0.32 442	0.54 381	0.45 399	0.27 322	0.57 338	0.48 442	1.00 406	1.28 541	0.86 411	1.33 504	0.87 417	0.58 367	1.07 507	0.75 468	0.18 325	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.18 341

StereoDRNet-Refined	0.58 448	0.32 442	0.54 381	0.46 420	0.30 395	0.96 493	0.40 379	1.00 406	0.94 437	1.12 524	1.08 437	0.96 448	0.67 424	0.90 464	0.89 509	0.17 290	0.13 294	0.22 402	0.21 424	0.20 362	0.19 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 568	0.43 503	0.54 381	0.44 375	0.34 453	1.66 572	0.60 499	1.94 589	1.37 549	4.47 616	3.25 592	4.71 608	1.94 590	1.92 580	1.17 545	0.35 538	0.35 559	0.37 535	0.31 526	0.32 494	0.32 505
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
CFNet_ucs	0.50 388	0.24 339	0.55 386	0.38 186	0.31 417	0.58 344	0.33 246	0.98 400	0.93 430	0.88 429	1.19 478	0.80 395	0.49 310	0.63 305	0.43 335	0.21 397	0.15 359	0.26 472	0.18 347	0.26 454	0.22 432

dd	0.43 298	0.38 483	0.55 386	0.44 375	0.25 242	0.47 278	0.38 346	0.70 273	1.05 485	0.59 226	0.65 224	0.42 180	0.39 257	0.66 335	0.50 386	0.24 452	0.15 359	0.21 387	0.15 231	0.22 408	0.18 341

SACVNet	0.58 448	0.34 455	0.55 386	0.55 519	0.36 465	0.63 385	0.48 442	1.13 463	0.77 326	1.02 495	1.06 431	1.02 468	0.74 461	0.90 464	0.51 396	0.27 482	0.21 471	0.25 453	0.24 474	0.29 473	0.36 524

SFCPSM	0.47 341	0.21 238	0.55 386	0.40 257	0.27 322	0.87 478	0.37 324	1.33 538	0.77 326	0.80 359	0.84 316	0.54 242	0.49 310	0.57 235	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.15 256

delet	0.55 423	0.24 339	0.55 386	0.44 375	0.33 444	1.07 514	0.50 453	1.00 406	0.86 383	0.85 404	0.96 377	0.90 431	0.63 396	0.83 435	0.74 467	0.18 325	0.18 431	0.20 345	0.21 424	0.16 249	0.15 256

GANet	0.70 480	0.37 473	0.55 386	0.51 481	0.34 453	0.94 487	0.96 569	1.08 442	0.94 437	1.04 504	1.98 564	1.13 503	0.88 508	1.12 517	0.66 446	0.25 462	0.26 511	0.27 485	0.22 442	0.31 488	0.22 432

DDVS	0.52 403	0.30 433	0.56 392	0.41 292	0.31 417	0.71 422	0.34 261	0.91 374	0.67 267	0.85 404	0.89 349	1.12 497	0.46 297	0.86 451	0.60 428	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.25 447	0.26 460

ssnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.56 392	0.43 355	0.29 376	0.95 490	0.59 497	1.13 463	0.99 456	0.93 457	0.80 294	0.99 455	0.64 407	0.82 427	0.94 515	0.25 462	0.22 478	0.23 423	0.24 474	0.20 362	0.19 373

acv_ft	0.51 395	0.23 302	0.56 392	0.44 375	0.28 348	0.86 477	0.39 368	0.91 374	0.80 347	0.97 474	0.96 377	0.79 387	0.59 374	0.63 305	0.87 495	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256

BEATNet_4x	0.46 326	0.32 442	0.56 392	0.37 156	0.19 60	0.63 385	0.35 286	1.01 415	0.72 292	0.77 348	0.83 311	0.70 339	0.59 374	0.68 356	0.53 406	0.16 244	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.24 438	0.16 302

CRFU-Net	0.57 441	0.27 398	0.57 396	0.46 420	0.30 395	1.20 539	0.52 471	1.10 449	0.56 226	1.00 487	0.98 391	1.06 478	0.79 482	0.81 424	0.71 461	0.21 397	0.19 449	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.19 373

iRaft-Stereo_20w	0.39 257	0.19 159	0.57 396	0.37 156	0.27 322	0.31 139	0.24 97	1.44 559	0.29 55	0.69 298	0.53 187	0.60 284	0.42 271	0.83 435	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.15 204	0.13 180

GES	0.44 305	0.23 302	0.57 396	0.40 257	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.96 394	0.68 272	0.74 333	0.83 311	0.47 211	0.48 306	0.67 346	0.43 335	0.22 423	0.16 391	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.23 439

HGLStereo	0.56 434	0.28 412	0.57 396	0.50 465	0.37 472	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.78 336	0.86 411	1.14 459	0.89 426	0.82 491	0.76 403	0.73 464	0.21 397	0.20 461	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.21 414

PFNet	0.42 288	0.18 120	0.58 400	0.43 355	0.24 211	0.43 253	0.32 236	0.74 299	0.78 336	1.00 487	0.74 258	0.68 331	0.39 257	0.72 380	0.37 294	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.15 231	0.16 249	0.13 180

IPLG	0.39 257	0.20 200	0.59 401	0.40 257	0.24 211	0.54 312	0.27 137	0.75 306	0.63 246	0.84 400	0.81 301	0.32 96	0.32 193	0.60 277	0.45 360	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

MIPNet	0.37 226	0.21 238	0.59 401	0.39 215	0.25 242	0.50 289	0.28 159	0.77 316	0.70 280	0.65 269	0.60 210	0.40 164	0.49 310	0.44 122	0.37 294	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.13 180

TRStereo	0.37 226	0.27 398	0.59 401	0.47 428	0.41 499	0.29 108	0.30 185	0.84 343	0.59 231	0.52 207	0.41 129	0.52 234	0.26 117	0.73 386	0.27 150	0.17 290	0.12 222	0.19 315	0.19 377	0.13 102	0.11 83

DMCA-RVC	0.51 395	0.30 433	0.59 401	0.50 465	0.32 433	0.54 312	0.38 346	0.86 350	0.68 272	0.94 460	0.86 329	0.91 433	0.68 430	0.70 369	0.59 426	0.23 440	0.18 431	0.31 510	0.23 458	0.26 454	0.19 373

DeepPruner_ROB	0.53 409	0.34 455	0.59 401	0.41 292	0.30 395	0.50 289	0.43 411	1.19 492	0.70 280	0.85 404	1.05 424	0.86 411	0.55 349	0.84 440	0.51 396	0.29 499	0.23 488	0.22 402	0.22 442	0.26 454	0.25 454

DAS	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.82 427	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

SepStereo	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.93 480	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

MyStereo06	0.38 241	0.21 238	0.61 408	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.95 390	0.35 102	0.62 240	0.54 190	0.76 377	0.27 128	0.50 174	0.29 192	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MMNet	0.55 423	0.25 364	0.61 408	0.43 355	0.34 453	1.07 514	0.39 368	0.87 357	0.91 419	0.91 445	0.93 363	0.86 411	0.76 468	0.81 424	0.76 469	0.15 188	0.14 329	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.16 302

MLCV	0.47 341	0.24 339	0.61 408	0.37 156	0.17 23	0.61 366	0.33 246	0.80 329	0.87 392	0.94 460	1.13 454	0.72 352	0.43 277	0.89 462	0.51 396	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.14 148	0.12 131

MultiAttention	3.58 608	0.24 339	0.62 411	0.54 511	0.34 453	22.90 630	2.72 620	1.60 576	1.13 509	0.80 359	1.81 554	1.14 506	0.43 277	35.29 639	0.61 432	0.17 290	0.12 222	0.23 423	0.23 458	0.34 507	0.29 484

UGAM-zero	0.46 326	0.19 159	0.62 411	0.37 156	0.23 181	0.34 176	0.21 53	1.15 476	0.39 143	0.66 282	0.61 213	1.70 564	0.91 511	0.75 399	0.25 104	0.14 116	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.13 180

SMFormer	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.18 341

tta	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.14 226

qqq1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

fff1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

DSFCA	0.55 423	0.25 364	0.62 411	0.40 257	0.36 465	0.74 431	0.52 471	1.04 425	0.82 360	1.06 510	0.84 316	0.89 426	0.63 396	0.99 490	0.58 421	0.25 462	0.21 471	0.21 387	0.21 424	0.21 386	0.19 373

PS-NSSS	0.58 448	0.44 508	0.62 411	0.42 334	0.33 444	0.66 403	0.58 494	1.02 418	0.86 383	0.77 348	1.28 493	0.72 352	0.64 407	0.82 427	0.59 426	0.31 509	0.26 511	0.40 543	0.27 504	0.33 501	0.26 460

DN-CSS_ROB	0.43 298	0.26 381	0.62 411	0.40 257	0.29 376	0.44 261	0.27 137	0.77 316	0.75 310	0.72 322	1.09 440	0.48 216	0.43 277	0.69 362	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.18 311	0.16 302

MSMD_ROB	1.21 562	0.49 520	0.62 411	0.59 534	0.50 539	1.62 571	0.67 517	1.23 512	1.24 529	2.45 596	3.77 601	3.09 595	2.98 607	1.32 544	0.81 479	0.45 560	0.41 572	0.49 565	0.51 579	0.47 551	0.44 553

Anonymous_2	0.82 508	0.44 508	0.63 421	0.40 257	0.43 511	0.80 454	0.52 471	0.72 286	0.77 326	0.71 311	0.60 210	0.87 417	0.76 468	0.75 399	0.58 421	0.52 572	0.54 587	0.54 570	4.82 627	0.56 566	0.40 541

CIPLG	0.41 280	0.21 238	0.63 421	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.33 246	0.65 220	0.60 233	0.82 381	0.96 377	0.46 209	0.32 193	0.55 211	0.44 351	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

IPLGR	0.39 257	0.21 238	0.63 421	0.39 215	0.22 139	0.49 286	0.29 168	0.76 313	0.74 306	0.78 352	0.77 270	0.44 199	0.42 271	0.47 149	0.38 303	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.13 180

GEStereo_RVC	0.55 423	0.29 424	0.63 421	0.49 451	0.31 417	0.70 417	0.54 480	1.22 507	0.92 424	0.82 381	0.85 326	0.85 406	0.63 396	0.90 464	0.65 443	0.24 452	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.21 386	0.22 432

RP	0.76 494	0.36 466	0.63 421	0.66 557	0.58 560	0.80 454	0.55 484	1.14 472	1.22 526	0.97 474	1.65 543	1.43 545	1.32 561	1.01 494	0.84 484	0.33 528	0.30 534	0.36 530	0.30 518	0.34 507	0.34 517

rvit_0105_6	0.38 241	0.28 412	0.64 426	0.50 465	0.30 395	0.39 225	0.38 346	0.51 128	0.67 267	0.40 160	0.45 143	0.50 225	0.41 269	0.54 205	0.36 278	0.27 482	0.26 511	0.24 440	0.21 424	0.22 408	0.16 302

dad	0.58 448	0.50 524	0.64 426	0.43 355	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.78 322	1.25 535	1.01 492	1.17 472	1.15 507	0.53 331	0.68 356	0.50 386	0.35 538	0.23 488	0.37 535	0.21 424	0.29 473	0.20 396

IPLGR_C	0.40 269	0.21 238	0.64 426	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.34 261	0.66 230	0.62 235	0.82 381	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.46 370	0.17 290	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

MANE	4.13 612	0.51 528	0.64 426	0.66 557	0.56 555	6.89 617	0.99 572	7.55 621	12.04 622	6.68 623	8.57 625	10.69 625	9.45 621	7.59 622	6.39 614	0.49 568	0.43 579	0.48 562	0.98 602	0.49 554	0.48 567

RYNet	0.72 488	0.35 461	0.64 426	0.53 504	0.67 568	1.31 549	0.67 517	1.20 497	1.18 518	1.05 506	0.87 337	1.27 517	0.93 521	0.93 480	1.27 553	0.22 423	0.16 391	0.26 472	0.23 458	0.40 529	0.39 538

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 409	0.32 442	0.64 426	0.44 375	0.30 395	0.66 403	0.44 420	1.04 425	0.88 396	0.91 445	0.91 356	0.99 455	0.60 378	0.68 356	0.60 428	0.21 397	0.17 411	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 583	0.51 528	0.65 432	0.61 542	0.49 537	1.61 569	0.70 532	1.75 587	1.56 569	4.74 620	4.91 616	6.46 619	3.31 609	1.91 579	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

ACRE	0.40 269	0.21 238	0.65 432	0.45 399	0.33 444	0.51 293	0.33 246	0.66 230	0.63 246	0.80 359	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.45 360	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

ADLNet2	0.55 423	0.25 364	0.65 432	0.47 428	0.30 395	0.83 470	0.50 453	1.05 430	0.95 443	0.80 359	0.98 391	0.99 455	0.69 434	0.77 411	0.73 464	0.20 380	0.16 391	0.17 222	0.18 347	0.21 386	0.21 414

FCDSN-DC	1.39 573	0.56 541	0.65 432	0.74 571	0.59 561	1.38 552	0.63 507	1.35 544	1.39 552	3.26 610	4.50 613	4.61 606	2.63 602	1.58 562	1.03 531	0.46 562	0.42 574	0.48 562	0.47 570	0.50 556	0.50 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 488	0.41 499	0.65 432	0.64 549	0.44 518	0.98 499	1.20 584	1.11 455	1.00 463	0.98 479	0.96 377	1.49 551	0.87 504	0.90 464	0.79 474	0.31 509	0.26 511	0.39 540	0.39 549	0.32 494	0.32 505

PSMNet_ROB	0.64 464	0.37 473	0.65 432	0.56 522	0.42 505	0.97 495	0.83 553	1.21 499	0.92 424	0.79 357	1.02 410	1.08 485	0.63 396	0.82 427	0.91 513	0.29 499	0.20 461	0.31 510	0.31 526	0.26 454	0.23 439

ISRNet	0.56 434	0.24 339	0.66 438	0.56 522	0.36 465	0.44 261	0.25 105	0.82 335	0.84 370	1.07 513	1.25 488	0.91 433	0.60 378	0.66 335	0.58 421	0.35 538	0.26 511	0.36 530	0.33 535	0.30 482	0.42 546

UNet	0.54 421	0.26 381	0.66 438	0.44 375	0.40 492	0.99 500	0.41 394	0.98 400	0.75 310	0.83 393	0.89 349	1.04 472	0.72 455	0.73 386	0.62 435	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.17 323

FC-DCNN	1.59 579	0.51 528	0.66 438	0.61 542	0.49 537	1.56 566	0.70 532	1.66 581	1.53 564	4.64 617	4.62 614	5.85 615	3.34 611	1.84 577	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

DRN-Test	0.66 468	0.32 442	0.66 438	0.50 465	0.39 487	1.15 531	0.61 504	1.49 564	1.01 467	1.12 524	1.08 437	1.06 478	0.69 434	0.77 411	0.94 515	0.23 440	0.17 411	0.26 472	0.25 483	0.25 447	0.21 414

IGEV-FE	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

PAM_32	0.46 326	0.19 159	0.67 442	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.27 137	0.95 390	0.34 89	0.68 291	0.44 139	1.91 572	0.65 413	0.62 294	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.14 148	0.13 180

IGEV_Zeroshot_test	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

SQANet	0.82 508	0.74 563	0.67 442	1.13 588	0.98 586	1.11 523	0.47 434	1.07 438	0.83 365	0.91 445	1.05 424	1.03 470	0.74 461	1.01 494	0.64 441	0.61 580	0.24 496	1.03 589	0.35 540	1.18 593	0.58 577

UDG	0.88 520	0.82 573	0.67 442	1.00 583	0.96 583	1.02 504	0.57 493	1.13 463	0.99 456	0.90 440	0.97 390	1.31 523	0.99 531	0.85 446	0.84 484	0.54 577	0.32 549	1.77 598	0.40 552	0.94 585	0.66 579

LL-Strereo	0.57 441	0.27 398	0.68 447	0.48 436	0.34 453	0.39 225	0.48 442	0.94 383	0.97 447	0.83 393	0.78 281	1.10 493	1.18 551	1.33 545	0.49 384	0.17 290	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.16 249	0.17 323

DDUNet	1.06 547	2.56 619	0.68 447	1.21 590	1.26 595	1.03 507	0.69 527	1.11 455	0.94 437	0.96 469	1.22 480	1.27 517	0.82 491	0.93 480	0.72 463	0.84 588	0.38 565	1.99 601	0.60 584	1.10 592	0.85 587

AF-Net	0.81 507	0.39 490	0.68 447	0.64 549	0.54 550	0.91 482	0.51 468	1.61 578	1.31 545	0.96 469	2.02 566	1.46 546	1.26 559	1.11 516	0.99 525	0.32 520	0.24 496	0.39 540	0.27 504	0.30 482	0.25 454

StereoDRNet	0.64 464	0.33 450	0.68 447	0.51 481	0.43 511	1.03 507	0.53 476	1.47 561	0.99 456	1.10 521	0.87 337	1.07 483	0.71 451	0.82 427	0.88 499	0.23 440	0.19 449	0.25 453	0.23 458	0.27 465	0.19 373

DISCO	0.70 480	0.26 381	0.68 447	0.44 375	0.31 417	1.14 529	0.51 468	1.23 512	1.23 527	0.81 372	1.05 424	1.50 552	0.85 499	1.82 576	1.03 531	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.24 438	0.23 439

XPNet_ROB	0.70 480	0.35 461	0.68 447	0.52 494	0.40 492	0.79 451	0.85 559	1.16 483	0.94 437	1.33 550	1.15 465	1.38 539	0.83 496	1.03 501	0.90 511	0.32 520	0.25 504	0.26 472	0.24 474	0.31 488	0.28 477

sCroCo_RVC	0.35 192	0.28 412	0.69 453	0.51 481	0.39 487	0.41 243	0.31 213	0.49 117	0.45 177	0.31 86	0.48 157	0.38 145	0.32 193	0.46 141	0.32 214	0.21 397	0.22 478	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.20 396

iResNetv2_ROB	0.52 403	0.27 398	0.69 453	0.38 186	0.25 242	0.62 374	0.35 286	1.17 488	1.01 467	0.99 482	1.06 431	0.88 422	0.67 424	0.66 335	0.39 310	0.19 357	0.13 294	0.15 148	0.11 95	0.18 311	0.16 302

NaN_ROB	0.69 478	0.44 508	0.69 453	0.51 481	0.33 444	0.97 495	1.06 576	1.22 507	1.19 520	1.24 543	0.96 377	1.08 485	0.78 480	1.20 526	0.67 449	0.24 452	0.30 534	0.23 423	0.24 474	0.23 425	0.25 454

LALA_ROB	0.74 491	0.43 503	0.69 453	0.54 511	0.40 492	1.01 502	0.95 568	1.21 499	1.07 497	1.22 540	1.12 447	1.56 558	0.79 482	1.04 503	0.86 489	0.33 528	0.22 478	0.35 525	0.30 518	0.35 512	0.31 501

PAM	0.46 326	0.19 159	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.75 437	0.33 246	0.85 346	0.34 89	0.70 304	0.46 148	1.83 567	0.63 396	0.61 285	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

rvit_stereo_0075_2	0.47 341	0.37 473	0.70 457	0.53 504	0.46 530	0.43 253	0.36 308	0.81 333	0.67 267	0.55 216	0.74 258	0.59 278	0.43 277	0.63 305	0.43 335	0.32 520	0.23 488	0.35 525	0.25 483	0.30 482	0.25 454

gwcnet-sp	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

scenet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

ssnet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

rvit_0105_4	0.41 280	0.29 424	0.71 462	0.50 465	0.29 376	0.41 243	0.41 394	0.55 153	0.73 299	0.45 179	0.48 157	0.55 247	0.44 287	0.57 235	0.36 278	0.28 492	0.26 511	0.25 453	0.22 442	0.23 425	0.18 341

DispNO	0.47 341	0.23 302	0.71 462	0.39 215	0.31 417	0.60 363	0.38 346	0.89 364	0.77 326	0.75 335	0.84 316	0.72 352	0.54 343	0.73 386	0.46 370	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.17 323

test-1	0.36 210	0.19 159	0.71 462	0.46 420	0.26 288	0.44 261	0.36 308	0.60 186	0.59 231	0.48 194	0.67 236	0.53 238	0.36 238	0.40 84	0.29 192	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.16 302

RGC	0.79 503	0.59 545	0.71 462	0.65 554	0.65 567	0.92 486	0.58 494	1.29 530	1.05 485	1.07 513	1.45 529	1.47 549	1.03 536	1.21 530	0.88 499	0.32 520	0.30 534	0.48 562	0.40 552	0.37 522	0.37 529

stereogan	0.80 504	0.31 438	0.71 462	0.59 534	0.50 539	1.72 576	0.48 442	1.35 544	1.37 549	1.00 487	1.46 531	1.56 558	0.95 525	1.29 540	0.84 484	0.28 492	0.29 529	0.29 501	0.25 483	0.38 526	0.38 535

DStereoO	0.96 531	0.70 560	0.72 467	0.62 546	0.45 522	0.74 431	0.92 566	1.09 446	1.29 543	1.19 533	1.23 484	0.99 455	1.71 582	1.29 540	0.99 525	2.01 613	0.35 559	0.77 580	0.30 518	1.42 595	0.38 535

DualNet (step1)	0.57 441	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.41 553	0.20 461	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

test_sample9	1.05 546	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

test_sample8	1.25 565	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.13 463	0.75 310	1.50 558	0.95 373	3.29 599	1.59 576	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

rvit_0105_5	0.42 288	0.31 438	0.73 471	0.50 465	0.29 376	0.44 261	0.42 404	0.61 192	0.74 306	0.51 202	0.51 174	0.60 284	0.47 301	0.57 235	0.38 303	0.27 482	0.25 504	0.25 453	0.23 458	0.22 408	0.18 341

fast-acv-ft	0.64 464	0.30 433	0.73 471	0.45 399	0.34 453	1.17 535	0.49 448	0.86 350	0.98 451	1.02 495	1.36 507	1.29 520	0.85 499	0.76 403	0.81 479	0.21 397	0.23 488	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.20 396

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 473	0.81 570	0.73 471	0.53 504	0.37 472	1.40 553	0.53 476	1.04 425	0.79 345	0.88 429	0.94 364	0.95 445	0.53 331	0.93 480	0.58 421	0.39 548	0.30 534	0.57 572	0.31 526	0.53 562	0.30 493

Nwc_Net	0.78 500	0.38 483	0.73 471	0.60 540	0.55 552	1.05 512	0.55 484	1.67 582	1.05 485	0.88 429	1.86 558	1.40 542	1.09 542	1.10 514	0.87 495	0.30 506	0.25 504	0.36 530	0.38 545	0.29 473	0.29 484

ETE_ROB	0.70 480	0.49 520	0.73 471	0.56 522	0.36 465	0.79 451	0.87 560	1.14 472	0.93 430	1.19 533	1.18 474	1.39 540	0.82 491	0.99 490	0.80 476	0.26 472	0.21 471	0.31 510	0.26 497	0.33 501	0.34 517

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 288	0.20 200	0.74 476	0.38 186	0.43 511	0.39 225	0.26 120	0.94 383	0.49 194	0.53 210	0.77 270	0.93 441	0.45 292	0.63 305	0.24 79	0.16 244	0.10 63	0.17 222	0.18 347	0.20 362	0.20 396

GCST	0.83 514	1.22 591	0.74 476	1.58 596	1.01 589	1.06 513	0.23 82	0.78 322	0.78 336	0.97 474	0.65 224	0.78 385	0.35 220	0.92 474	0.34 243	0.96 591	0.65 593	1.20 591	0.81 594	0.91 583	0.70 580

GMStereo_Zeroshot	0.49 372	0.44 508	0.74 476	0.49 451	0.27 322	0.56 332	0.29 168	0.73 297	0.76 318	0.86 411	0.94 364	0.91 433	0.36 238	0.74 393	0.43 335	0.26 472	0.14 329	0.26 472	0.15 231	0.36 517	0.18 341

edge stereo	0.76 494	0.38 483	0.74 476	0.52 494	0.43 511	0.80 454	0.53 476	1.28 529	1.06 491	1.28 546	1.38 515	1.81 566	1.11 544	1.08 510	0.85 488	0.33 528	0.32 549	0.41 547	0.28 510	0.32 494	0.36 524

ToySt	0.49 372	0.27 398	0.75 480	0.40 257	0.27 322	0.64 392	0.49 448	0.84 343	0.77 326	0.60 230	0.83 311	0.88 422	0.66 421	0.70 369	0.56 418	0.16 244	0.17 411	0.21 387	0.20 402	0.21 386	0.19 373

RAFT + AFF	0.53 409	0.29 424	0.75 480	0.51 481	0.32 433	0.63 385	0.60 499	1.00 406	0.91 419	0.78 352	0.87 337	0.83 400	0.58 367	0.80 421	0.47 377	0.17 290	0.20 461	0.23 423	0.22 442	0.18 311	0.18 341

ccnet	0.82 508	0.57 543	0.75 480	0.54 511	0.59 561	1.09 521	0.66 515	1.38 550	0.94 437	1.12 524	1.44 526	1.29 520	0.92 516	0.95 489	1.24 549	0.49 568	0.42 574	0.50 567	0.47 570	0.51 557	0.46 559

FAT-Stereo	0.73 490	0.33 450	0.75 480	0.49 451	0.37 472	0.71 422	0.59 497	1.36 547	1.30 544	1.03 503	1.40 516	1.59 561	1.15 547	0.87 453	0.86 489	0.28 492	0.28 524	0.28 493	0.23 458	0.28 469	0.38 535

NVstereo2D	0.60 458	0.30 433	0.75 480	0.48 436	0.43 511	0.89 479	0.48 442	1.05 430	1.15 513	0.66 282	0.86 329	0.88 422	0.70 447	0.99 490	0.65 443	0.32 520	0.15 359	0.28 493	0.20 402	0.40 529	0.36 524

rvit_105_1	0.54 421	0.40 495	0.76 485	0.58 530	0.37 472	0.59 356	0.68 522	0.70 273	0.94 437	0.82 381	0.69 239	0.73 363	0.58 367	0.78 415	0.54 411	0.32 520	0.29 529	0.31 510	0.34 537	0.23 425	0.20 396

STTStereo	0.55 423	0.37 473	0.76 485	0.44 375	0.31 417	0.60 363	0.44 420	0.96 394	0.86 383	0.99 482	0.90 353	0.96 448	0.58 367	0.71 374	0.61 432	0.25 462	0.23 488	0.26 472	0.32 532	0.24 438	0.23 439

NCC-stereo	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510

Abc-Net	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 555	0.36 466	0.76 485	0.49 451	0.44 518	1.23 543	0.67 517	1.11 455	1.23 527	2.84 603	3.95 607	3.28 598	1.83 587	1.25 535	0.99 525	0.44 558	0.34 557	0.34 523	0.37 542	0.41 535	0.40 541

rvit_0105_3	0.47 341	0.34 455	0.77 490	0.54 511	0.31 417	0.49 286	0.47 434	0.63 206	0.79 345	0.65 269	0.59 208	0.64 305	0.50 320	0.65 327	0.39 310	0.29 499	0.27 520	0.29 501	0.28 510	0.21 386	0.20 396

CSAN	0.83 514	0.49 520	0.77 490	0.60 540	0.41 499	1.14 529	1.06 576	1.19 492	1.46 560	1.32 548	1.43 523	1.37 538	1.19 553	1.27 539	0.86 489	0.39 548	0.31 543	0.36 530	0.37 542	0.35 512	0.34 517

ARAFT	0.47 341	0.24 339	0.79 492	0.42 334	0.25 242	0.55 318	0.55 484	0.75 306	0.81 355	0.89 433	0.75 260	0.73 363	0.47 301	0.88 456	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.23 423	0.22 442	0.14 148	0.13 180

iResNet	0.49 372	0.29 424	0.79 492	0.42 334	0.21 114	0.61 366	0.40 379	0.82 335	0.99 456	0.87 419	1.12 447	0.69 335	0.53 331	0.78 415	0.51 396	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.15 256

DFGA-Net	0.45 315	0.29 424	0.80 494	0.42 334	0.32 433	0.53 305	0.35 286	0.78 322	0.89 409	0.66 282	0.75 260	0.48 216	0.39 257	0.74 393	0.60 428	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.18 347	0.20 362	0.17 323

PWCDC_ROB	0.89 522	0.49 520	0.80 494	0.74 571	0.40 492	1.03 507	0.39 368	1.33 538	2.35 595	1.02 495	3.77 601	0.81 398	0.92 516	1.20 526	0.90 511	0.34 534	0.22 478	0.24 440	0.20 402	0.34 507	0.29 484

PA-Net	0.67 473	0.43 503	0.83 496	0.50 465	0.53 548	0.94 487	0.68 522	1.10 449	1.14 512	0.80 359	0.88 345	0.87 417	0.77 475	1.02 499	0.88 499	0.24 452	0.41 572	0.29 501	0.44 562	0.26 454	0.34 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.84 497	0.45 399	0.35 460	0.61 366	0.35 286	1.27 527	1.21 524	0.99 482	1.27 491	0.72 352	0.58 367	0.67 346	0.48 381	0.27 482	0.21 471	0.24 440	0.23 458	0.29 473	0.29 484

sAnonymous2	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

CroCo_RVC	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

CC-Net-ROB	0.82 508	0.96 582	0.85 498	0.58 530	0.45 522	1.27 547	0.70 532	1.17 488	1.02 470	0.83 393	1.23 484	0.90 431	0.77 475	1.06 504	0.69 453	0.46 562	0.34 557	1.71 597	0.38 545	0.59 572	0.36 524

MDST_ROB	0.91 526	0.27 398	0.85 498	0.63 548	0.41 499	2.53 589	0.71 538	1.60 576	1.13 509	2.83 602	1.73 549	0.97 450	0.69 434	1.61 563	0.73 464	0.25 462	0.22 478	0.32 516	0.28 510	0.25 447	0.24 447

FBW_ROB	0.88 520	0.50 524	0.85 498	0.55 519	0.40 492	1.17 535	0.78 548	1.50 565	1.37 549	1.33 550	1.27 491	1.48 550	1.00 534	2.57 600	0.98 524	0.25 462	0.32 549	0.45 553	0.30 518	0.34 507	0.28 477

Anonymous3	0.46 326	0.34 455	0.86 503	0.50 465	0.37 472	0.81 459	0.50 453	0.72 286	0.65 260	0.51 202	0.65 224	0.45 200	0.45 292	0.64 320	0.38 303	0.24 452	0.24 496	0.22 402	0.21 424	0.23 425	0.23 439

GANetREF_RVC	0.80 504	0.75 564	0.86 503	0.66 557	0.42 505	1.15 531	0.98 570	1.14 472	1.19 520	1.01 492	1.02 410	1.10 493	0.90 510	1.15 519	0.76 469	0.48 566	0.39 569	0.57 572	0.38 545	0.63 574	0.46 559
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
BStereo	0.27 98	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.22 21	0.31 213	0.39 58	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

Wave_Phase_stereo	0.30 138	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.64 392	0.31 213	0.54 152	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

Select-FE	0.46 326	0.24 339	0.88 505	0.42 334	0.35 460	0.33 165	0.19 20	0.90 369	0.37 126	0.60 230	1.01 401	0.97 450	0.80 486	0.72 380	0.28 173	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.20 402	0.15 204	0.24 447

otaku	1.04 542	0.93 579	0.88 505	1.33 594	1.05 592	1.66 572	0.70 532	1.40 554	1.18 518	1.08 517	1.32 503	1.33 531	0.91 511	1.23 533	0.76 469	0.72 584	0.46 584	1.24 592	0.50 577	1.40 594	0.75 581

APVNet	0.71 484	0.37 473	0.89 509	0.56 522	0.45 522	1.18 537	0.68 522	1.41 555	0.85 378	0.81 372	1.15 465	1.04 472	0.81 487	1.10 514	1.17 545	0.26 472	0.28 524	0.32 516	0.31 526	0.29 473	0.30 493

YMNet	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

YMNet_1	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

Ntro	1.09 552	0.97 585	0.91 512	1.44 595	1.19 594	1.69 575	0.80 551	1.35 544	1.25 535	1.00 487	1.29 497	1.31 523	0.97 529	1.26 536	0.84 484	0.84 588	0.43 579	1.36 593	0.50 577	1.56 596	0.78 583

DANet	0.71 484	0.45 512	0.91 512	0.59 534	0.40 492	0.81 459	0.40 379	0.97 397	0.84 370	1.20 538	1.22 480	1.33 531	0.88 508	1.16 521	1.24 549	0.27 482	0.23 488	0.31 510	0.25 483	0.35 512	0.32 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 484	0.51 528	0.95 514	0.64 549	0.45 522	0.91 482	0.53 476	1.48 562	1.13 509	0.93 457	1.35 506	1.02 468	0.99 531	0.92 474	0.80 476	0.30 506	0.27 520	0.28 493	0.24 474	0.23 425	0.24 447

ELAS	1.63 582	0.61 549	0.95 514	0.68 564	0.55 552	3.01 604	1.55 604	2.39 597	2.33 594	3.64 613	3.89 605	2.75 589	2.90 606	2.15 590	2.27 589	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 473	0.72 561	0.96 516	0.70 567	0.48 535	0.62 374	0.47 434	1.08 442	1.03 475	0.94 460	0.82 305	0.93 441	0.83 496	1.33 545	0.80 476	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.28 510	0.44 541	0.24 447

S-Stereo	0.74 491	0.35 461	0.96 516	0.56 522	0.45 522	0.82 467	0.60 499	1.24 519	1.60 573	0.96 469	1.41 518	1.12 497	0.94 522	0.80 421	1.04 534	0.26 472	0.31 543	0.28 493	0.25 483	0.32 494	0.47 564

pmcnn	1.23 563	0.29 424	0.96 516	0.40 257	0.23 181	0.95 490	0.69 527	1.16 483	1.28 541	1.67 572	2.33 572	11.15 626	0.86 501	0.93 480	0.88 499	0.15 188	0.12 222	0.12 32	0.10 60	0.15 204	0.15 256

TCMNet	0.66 468	0.39 490	0.98 519	0.59 534	0.61 563	0.96 493	0.55 484	1.05 430	0.90 412	0.84 400	1.14 459	0.89 426	0.65 413	0.85 446	1.01 530	0.26 472	0.26 511	0.31 510	0.28 510	0.32 494	0.29 484

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 463	0.28 412	0.99 520	0.40 257	0.30 395	1.03 507	0.56 490	1.10 449	0.99 456	0.97 474	1.22 480	1.06 478	0.69 434	1.07 507	0.95 518	0.19 357	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.22 408	0.21 414

ACV-stereo	0.62 461	0.34 455	1.00 521	0.43 355	0.31 417	1.20 539	0.40 379	0.75 306	0.83 365	0.64 259	0.77 270	2.10 576	1.03 536	0.81 424	0.64 441	0.21 397	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.21 386	0.21 414

FINET	0.67 473	0.42 501	1.00 521	0.46 420	0.43 511	0.83 470	0.89 561	1.08 442	1.50 562	0.87 419	1.14 459	0.71 343	0.68 430	0.92 474	0.70 456	0.36 542	0.30 534	0.26 472	0.24 474	0.35 512	0.33 510

ELAS_RVC	1.60 580	0.61 549	1.01 523	0.70 567	0.56 555	2.00 583	1.89 613	1.96 590	2.65 598	3.33 611	3.26 593	3.03 592	3.41 612	2.49 598	2.09 582	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 588	0.85 575	1.03 524	0.75 574	0.62 564	2.04 584	0.65 512	1.74 586	1.55 566	1.52 561	1.90 559	2.36 583	12.92 625	3.85 611	1.74 568	0.44 558	0.31 543	0.82 584	0.46 563	0.84 581	1.10 601

G-Net	0.95 530	0.46 514	1.04 525	0.64 549	0.48 535	2.12 585	0.64 511	1.01 415	0.87 392	1.75 575	2.82 590	1.30 522	1.64 580	1.06 504	0.96 520	0.36 542	0.29 529	0.35 525	0.25 483	0.45 545	0.42 546

anonymity	0.97 533	0.89 577	1.05 526	0.92 579	1.03 590	0.97 495	0.81 552	1.29 530	0.91 419	1.07 513	0.98 391	1.00 459	0.95 525	1.02 499	0.92 514	0.96 591	0.95 613	0.90 586	0.91 601	0.92 584	0.94 591

SANet	1.07 549	0.41 499	1.06 527	0.48 436	0.30 395	1.41 555	0.94 567	1.42 556	3.36 606	1.58 563	2.43 576	2.33 582	1.70 581	1.34 547	1.07 536	0.28 492	0.24 496	0.26 472	0.23 458	0.34 507	0.30 493

PDISCO_ROB	0.91 526	0.48 516	1.06 527	0.99 581	0.97 584	1.67 574	0.63 507	1.64 580	1.59 570	1.06 510	1.18 474	1.31 523	0.79 482	1.55 558	0.97 521	0.49 568	0.22 478	0.45 553	0.40 552	0.45 545	0.37 529

SPS-STEREO	1.25 565	0.93 579	1.06 527	1.04 586	1.03 590	1.41 555	0.91 565	1.51 568	1.19 520	2.09 586	1.83 555	1.94 573	1.39 564	1.62 564	1.39 559	0.97 593	0.94 612	0.90 586	0.89 597	0.96 587	0.96 594
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 530	0.30 11	0.17 23	0.38 217	0.19 20	0.43 92	0.39 143	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 126	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 226

PSMNet-RUCA	0.76 494	0.75 564	1.08 531	1.01 584	0.90 578	0.69 412	0.50 453	1.11 455	1.03 475	0.78 352	1.11 443	0.80 395	0.72 455	0.88 456	0.63 438	0.53 576	0.27 520	0.76 579	0.46 563	0.66 576	0.47 564

ACVNet-4b	1.35 570	1.31 594	1.10 532	1.90 604	1.59 598	1.92 580	0.77 546	1.52 571	1.62 574	1.05 506	1.60 542	2.11 577	0.94 522	1.64 567	0.77 473	1.30 602	0.35 559	2.03 605	0.67 588	1.88 605	0.84 586

GwcNet	0.69 478	0.36 466	1.10 532	0.51 481	0.42 505	1.08 518	0.50 453	1.21 499	1.16 514	1.00 487	1.37 510	1.06 478	0.79 482	0.92 474	0.94 515	0.25 462	0.24 496	0.24 440	0.22 442	0.23 425	0.26 460

FADNet	0.61 460	0.51 528	1.10 532	0.45 399	0.44 518	0.65 401	0.41 394	1.19 492	1.05 485	0.70 304	0.84 316	0.98 454	0.66 421	0.82 427	0.50 386	0.29 499	0.30 534	0.27 485	0.30 518	0.46 548	0.35 522

ACVNet_1	1.46 575	1.33 595	1.12 535	1.91 605	1.62 599	1.83 579	0.98 570	2.00 592	1.85 582	1.39 553	1.53 537	2.32 581	1.53 571	1.34 547	1.11 539	1.30 602	0.50 586	2.06 607	0.58 583	1.93 607	0.95 593

NVStereoNet_ROB	1.24 564	0.90 578	1.13 536	0.86 577	0.88 577	1.11 523	0.99 572	1.42 556	1.53 564	1.59 565	2.48 577	2.24 579	1.53 571	1.96 583	1.30 554	0.76 586	0.70 594	0.78 581	1.00 603	0.71 579	0.88 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 458	0.53 538	1.14 537	0.46 420	0.39 487	0.61 366	0.39 368	1.12 461	0.87 392	0.70 304	0.84 316	1.04 472	0.55 349	0.94 487	0.69 453	0.26 472	0.25 504	0.28 493	0.28 510	0.31 488	0.31 501

WAO-6	2.04 595	1.50 600	1.16 538	1.70 598	1.67 603	2.69 591	1.44 602	3.06 603	3.63 610	1.98 583	3.27 594	3.54 604	2.07 594	2.36 595	2.22 586	1.31 604	0.91 608	2.04 606	1.22 613	1.73 599	1.27 610

IMH-64-1	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 587	1.30 591	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 588	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 605

IMH-64	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 587	1.30 591	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 588	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 605

FADNet-RVC-Resample	0.56 434	0.33 450	1.16 538	0.49 451	0.34 453	0.71 422	0.43 411	1.01 415	0.93 430	0.82 381	0.87 337	0.74 369	0.67 424	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.18 431	0.26 472	0.27 504	0.26 454	0.27 470

STTRV1_RVC	0.82 508	0.59 545	1.16 538	0.67 560	0.81 575	1.11 523	0.63 507	1.30 533	1.11 504	0.98 479	1.33 504	1.08 485	0.95 525	1.26 536	0.87 495	0.55 578	0.25 504	0.43 549	0.39 549	0.58 571	0.40 541

FADNet_RVC	0.55 423	0.37 473	1.17 543	0.44 375	0.31 417	0.56 332	0.34 261	1.06 434	0.88 396	0.67 285	0.90 353	0.61 290	0.65 413	0.93 480	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.26 472	0.23 458	0.31 488	0.28 477

SHD	0.93 529	0.50 524	1.18 544	0.59 534	0.46 530	0.97 495	0.48 442	1.70 584	2.15 587	1.58 563	1.37 510	1.42 543	1.19 553	1.31 543	1.60 564	0.31 509	0.26 511	0.32 516	0.33 535	0.40 529	0.42 546

RainbowNet	1.35 570	1.49 599	1.19 545	1.88 603	1.45 596	1.48 561	1.07 578	1.61 578	1.55 566	1.20 538	1.59 541	1.54 556	1.13 545	1.34 547	0.97 521	1.36 605	0.70 594	1.82 599	0.79 593	1.71 598	1.07 600

SAMSARA	1.07 549	0.65 555	1.19 545	1.06 587	0.90 578	1.76 578	1.76 610	1.46 560	1.44 558	1.51 559	1.16 470	2.00 575	1.14 546	1.48 556	1.31 555	0.39 548	0.44 581	0.35 525	0.38 545	0.49 554	0.49 570

MFMNet_re	1.14 555	0.97 585	1.19 545	0.99 581	0.95 582	1.25 545	1.22 587	1.39 551	1.55 566	1.69 573	1.67 547	1.21 510	1.53 571	1.12 517	0.99 525	0.87 590	0.75 601	0.79 582	0.75 591	0.90 582	0.94 591

IMH	2.04 595	1.62 604	1.20 548	2.20 608	1.89 608	2.91 603	1.30 591	3.11 604	3.03 602	1.81 577	3.35 598	3.03 592	1.90 588	2.48 597	1.80 575	1.66 609	0.77 603	2.45 613	1.04 607	2.15 610	1.19 609

RTSC	0.87 518	0.48 516	1.23 549	0.52 494	0.37 472	1.13 528	0.50 453	1.34 540	1.79 579	1.51 559	1.24 486	1.12 497	0.81 487	1.62 564	2.16 583	0.25 462	0.19 449	0.23 423	0.24 474	0.30 482	0.31 501

Consistency-Raft	1.01 537	0.81 570	1.24 550	0.84 576	0.97 584	0.81 459	0.84 556	1.30 533	1.59 570	1.05 506	1.68 548	1.12 497	0.91 511	0.92 474	1.11 539	0.65 581	0.74 597	0.79 582	0.90 598	1.06 591	0.79 585

SGM+DAISY	1.35 570	0.94 581	1.25 551	0.96 580	1.00 588	1.52 564	1.02 575	1.34 540	1.21 524	2.64 598	2.65 585	2.44 584	1.56 574	1.64 567	1.26 551	0.97 593	0.95 613	0.90 586	0.90 598	0.94 585	0.96 594

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 353	0.21 238	1.26 552	0.39 215	0.51 543	0.28 96	0.30 185	1.25 523	0.44 168	0.68 291	1.11 443	0.86 411	0.33 205	0.67 346	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.20 402	0.22 408	0.24 447

PVD	1.28 567	0.67 558	1.28 553	0.74 571	0.62 564	1.50 562	0.84 556	1.99 591	2.96 601	2.18 589	2.36 575	1.85 570	1.95 591	1.92 580	1.94 578	0.39 548	0.36 562	0.49 565	0.37 542	0.51 557	0.64 578

PWC_ROB	0.87 518	0.52 535	1.28 553	0.50 465	0.32 433	0.91 482	0.37 324	1.36 547	1.46 560	1.61 566	2.59 583	1.16 508	1.01 535	1.34 547	1.40 560	0.25 462	0.18 431	0.28 493	0.20 402	0.29 473	0.28 477

DGSMNet	0.76 494	0.55 540	1.29 555	0.58 530	0.62 564	0.94 487	0.70 532	1.26 525	1.11 504	0.83 393	1.24 486	1.00 459	0.71 451	1.03 501	0.81 479	0.34 534	0.29 529	0.41 547	0.40 552	0.57 568	0.55 576

z-ln-s-r	0.66 468	0.36 466	1.30 556	0.39 215	0.26 288	0.57 338	0.63 507	0.80 329	1.03 475	0.80 359	1.43 523	0.91 433	0.76 468	1.08 510	1.87 577	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.14 199	0.20 362	0.16 302

CBFPSM	0.59 455	0.22 281	1.31 557	0.38 186	0.27 322	1.12 527	0.65 512	0.79 326	0.82 360	0.80 359	0.81 301	1.35 537	0.87 504	0.67 346	0.76 469	0.16 244	0.15 359	0.15 148	0.16 265	0.17 286	0.22 432

XQC	0.89 522	0.65 555	1.31 557	0.67 560	0.52 547	1.22 541	0.68 522	1.26 525	1.52 563	1.14 527	1.11 443	1.28 519	1.04 538	1.40 555	1.77 571	0.38 546	0.24 496	0.37 535	0.31 526	0.53 562	0.47 564

MSAF-DinoV2	1.04 542	0.38 483	1.32 559	0.54 511	0.29 376	0.89 479	0.72 540	1.52 571	1.24 529	1.05 506	1.41 518	2.98 591	1.49 570	2.74 601	2.83 595	0.22 423	0.14 329	0.20 345	0.22 442	0.32 494	0.32 505

ADCRef	0.80 504	0.43 503	1.32 559	0.50 465	0.45 522	1.07 514	0.51 468	1.07 438	0.98 451	1.17 529	1.42 520	0.87 417	0.91 511	0.85 446	3.19 597	0.18 325	0.16 391	0.23 423	0.23 458	0.22 408	0.21 414

Wz-Net-MNSev	0.76 494	0.40 495	1.34 561	0.50 465	0.40 492	1.44 559	0.83 553	1.15 476	1.16 514	1.25 545	1.20 479	1.13 503	0.81 487	1.16 521	1.00 529	0.22 423	0.19 449	0.24 440	0.23 458	0.28 469	0.26 460

WAO-8	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 613	1.22 587	4.58 616	12.56 624	2.84 603	4.07 609	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 603

WAO-7	1.90 589	1.20 590	1.35 562	1.27 592	1.06 593	2.84 597	1.56 605	3.23 606	3.06 604	2.23 591	3.33 597	3.17 596	2.28 596	3.12 602	2.21 584	1.02 595	0.91 608	1.06 590	1.03 606	1.04 589	0.97 597

Venus	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 613	1.22 587	4.58 616	12.56 624	2.84 603	4.06 608	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 603

ADCL	1.04 542	0.38 483	1.35 562	0.50 465	0.39 487	1.61 569	0.89 561	1.29 530	1.39 552	1.29 547	1.50 533	1.24 513	1.24 556	1.37 553	4.87 609	0.21 397	0.19 449	0.25 453	0.25 483	0.29 473	0.27 470

LVE	2.12 597	1.44 597	1.36 566	1.99 606	1.78 605	2.75 593	1.79 611	2.82 600	3.95 612	1.90 581	4.33 611	3.52 603	1.81 584	2.24 593	1.74 568	1.74 610	0.87 606	2.06 607	1.13 609	1.91 606	1.35 612

Dean	1.98 591	1.36 596	1.36 566	2.12 607	1.81 607	2.74 592	1.36 597	3.37 610	3.80 611	2.08 585	3.32 596	3.21 597	1.82 585	1.71 572	1.67 565	1.27 599	0.77 603	1.99 601	0.90 598	1.86 602	1.03 599

Wz-Net-LNSev	0.71 484	0.51 528	1.36 566	0.50 465	0.41 499	1.15 531	0.69 527	1.21 499	1.07 497	1.02 495	1.12 447	1.08 485	0.87 504	0.89 462	0.89 509	0.24 452	0.22 478	0.21 387	0.19 377	0.26 454	0.26 460

ACVNet_2	1.65 583	1.27 593	1.41 569	1.75 599	1.62 599	2.22 586	1.20 584	2.30 596	2.62 597	1.78 576	2.56 580	3.03 592	1.61 577	1.54 557	1.12 543	1.06 596	0.58 591	1.82 599	0.70 590	1.82 601	0.96 594

TorneroNet-64	3.44 605	1.86 608	1.42 570	2.58 615	2.28 613	6.87 616	1.68 607	4.70 618	12.03 621	2.31 593	5.59 620	8.25 621	2.55 601	3.97 612	2.73 593	1.81 611	0.74 597	2.57 615	1.07 608	2.35 612	1.44 613

MonStereo1	1.98 591	1.48 598	1.43 571	1.81 602	1.69 604	2.88 600	0.78 548	2.47 598	3.47 607	2.20 590	4.36 612	3.39 601	2.50 599	2.18 591	1.58 563	1.19 598	0.54 587	1.65 596	0.87 596	1.78 600	1.29 611

SDNR	0.86 517	0.37 473	1.47 572	0.40 257	0.38 481	3.38 606	0.33 246	0.90 369	0.98 451	0.99 482	2.09 569	0.59 278	0.71 451	1.29 540	0.70 456	0.51 571	0.56 589	0.36 530	0.26 497	0.43 540	0.46 559

TorneroNet	4.53 615	1.89 609	1.48 573	2.55 613	2.27 612	13.78 626	1.69 608	4.84 620	23.73 638	2.89 606	7.70 624	7.06 620	2.69 603	4.26 614	3.42 600	1.84 612	0.77 603	2.68 617	1.13 609	2.42 613	1.47 614

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 540	0.57 543	1.51 574	0.67 560	0.50 539	2.57 590	1.66 606	1.20 497	1.43 555	1.38 552	1.57 540	1.33 531	0.92 516	1.64 567	0.88 499	0.37 545	0.39 569	0.46 556	0.60 584	0.41 535	0.40 541

ADCP+	1.06 547	0.35 461	1.51 574	0.49 451	0.51 543	1.45 560	0.55 484	1.25 523	1.03 475	1.16 528	1.15 465	1.10 493	1.07 541	1.56 560	6.75 616	0.19 357	0.16 391	0.23 423	0.21 424	0.28 469	0.21 414

DStereoSA	1.73 585	0.63 553	1.57 576	0.80 575	0.79 574	1.26 546	1.30 591	1.34 540	1.43 555	1.24 543	7.52 623	0.92 438	7.68 619	1.65 571	2.29 590	0.41 553	0.29 529	0.63 576	0.60 584	1.04 589	1.18 607

KSHMR	2.57 599	1.93 610	1.69 577	2.63 616	2.42 615	2.86 599	2.07 614	3.27 608	6.50 616	2.49 597	3.36 599	3.41 602	1.92 589	2.49 598	1.94 578	2.13 616	1.40 618	2.79 620	1.50 617	2.73 616	1.77 615

PASM	0.90 525	0.64 554	1.69 577	0.69 566	0.69 571	0.78 448	0.84 556	1.03 422	1.26 538	1.19 533	1.15 465	1.31 523	0.98 530	1.24 534	1.03 531	0.52 572	0.56 589	0.59 575	0.66 587	0.56 566	0.54 575

z-mn7	1.00 536	0.50 524	1.70 579	0.53 504	0.36 465	1.75 577	0.71 538	1.22 507	2.28 591	0.96 469	2.54 579	1.42 543	0.95 525	2.19 592	1.54 562	0.22 423	0.19 449	0.21 387	0.20 402	0.27 465	0.25 454

ktn	2.98 604	2.25 614	1.73 580	2.84 617	2.53 618	3.76 610	2.15 615	3.70 612	5.47 615	2.75 600	5.17 619	5.94 616	2.48 598	3.23 603	2.46 591	2.34 620	1.44 619	2.78 619	2.03 620	2.45 614	2.01 618

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 568	0.87 576	1.76 581	0.86 577	0.56 555	4.29 611	1.79 611	1.50 565	1.98 584	1.61 566	1.85 557	1.84 568	1.41 565	1.89 578	1.36 556	0.48 566	0.40 571	0.56 571	0.57 582	0.69 577	0.48 567

notaker	2.76 600	2.29 615	1.80 582	2.96 618	2.58 619	2.90 602	1.75 609	3.24 607	3.05 603	2.78 601	4.24 610	6.15 618	2.51 600	3.34 604	2.75 594	2.31 618	1.18 616	3.00 621	1.65 618	2.84 619	1.97 616

aanetorigin	0.83 514	0.56 541	1.87 583	0.49 451	0.38 481	0.56 332	0.66 515	0.70 273	1.00 463	2.42 595	2.02 566	1.31 523	1.18 551	0.93 480	1.13 544	0.20 380	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.27 465	0.30 493

DPSNet	0.99 535	0.42 501	1.88 584	0.53 504	0.41 499	1.59 568	1.26 590	2.21 595	1.43 555	1.10 521	1.11 443	1.46 546	1.95 591	1.34 547	1.26 551	0.34 534	0.25 504	0.25 453	0.21 424	0.46 548	0.37 529

MFN_U_SF_RVC	1.09 552	0.59 545	1.97 585	0.67 560	0.44 518	1.93 581	0.60 499	1.85 588	1.36 547	1.61 566	1.54 538	1.95 574	1.37 563	1.64 567	1.73 567	0.40 552	0.37 563	0.45 553	0.48 572	0.44 541	0.44 553

psmorigin	0.82 508	0.51 528	2.09 586	0.49 451	0.41 499	0.85 474	0.50 453	1.04 425	0.88 396	1.45 555	1.43 523	1.50 552	1.06 539	1.22 532	0.97 521	0.31 509	0.32 549	0.27 485	0.27 504	0.33 501	0.42 546

Wz-Net-SNSev	0.91 526	0.73 562	2.13 587	0.56 522	0.45 522	0.95 490	1.13 581	1.34 540	1.24 529	1.02 495	1.30 500	1.46 546	0.86 501	1.81 575	1.50 561	0.25 462	0.23 488	0.25 453	0.26 497	0.32 494	0.29 484

iinet-f	0.67 473	0.26 381	2.15 588	0.39 215	0.31 417	1.19 538	0.56 490	0.84 343	0.84 370	0.80 359	1.17 472	1.05 476	0.84 498	0.71 374	1.21 548	0.20 380	0.18 431	0.17 222	0.15 231	0.20 362	0.20 396

ADCMid	1.14 555	0.52 535	2.23 589	0.53 504	0.43 511	1.07 514	0.75 544	1.23 512	1.05 485	2.15 588	1.44 526	1.50 552	1.43 567	1.56 560	5.01 610	0.26 472	0.24 496	0.29 501	0.31 526	0.37 522	0.33 510

w-ln-seven-2	0.76 494	0.43 503	2.32 590	0.52 494	0.38 481	0.90 481	0.65 512	1.11 455	1.12 508	1.19 533	1.28 493	1.09 489	0.99 531	1.07 507	0.87 495	0.20 380	0.19 449	0.23 423	0.22 442	0.26 454	0.22 432

AnyNet_C32	1.16 559	0.62 552	2.40 591	0.57 528	0.55 552	1.41 555	1.34 596	1.18 491	1.24 529	1.49 556	1.42 520	1.39 540	1.20 555	1.55 558	4.82 608	0.29 499	0.28 524	0.29 501	0.34 537	0.38 526	0.42 546

w-ln-seven	0.96 531	0.48 516	2.41 592	0.54 511	0.50 539	1.41 555	0.70 532	1.67 582	1.81 580	1.49 556	1.50 533	1.26 515	0.87 504	1.15 519	1.80 575	0.23 440	0.21 471	0.25 453	0.25 483	0.31 488	0.26 460

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 434	3.08 622	2.43 593	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.32 77	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 597	0.08 2	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.97 597

ADCPNet	1.03 541	0.48 516	2.70 594	0.54 511	0.42 505	1.40 553	0.75 544	1.13 463	1.07 497	1.22 540	1.42 520	1.68 563	1.09 542	1.36 552	3.45 601	0.30 506	0.28 524	0.29 501	0.32 532	0.37 522	0.35 522

LE_ROB	4.42 614	0.24 339	2.75 595	0.42 334	0.23 181	1.57 567	0.90 564	1.71 585	17.88 633	16.56 635	4.88 615	5.17 613	18.85 635	1.63 566	14.62 625	0.17 290	0.14 329	0.16 177	0.16 265	0.19 345	0.17 323

DispFullNet	1.60 580	2.63 620	2.75 595	2.56 614	1.79 606	1.24 544	0.47 434	1.37 549	1.45 559	1.87 578	1.50 533	1.55 557	2.46 597	2.04 586	1.04 534	0.59 579	0.18 431	2.32 610	0.68 589	2.29 611	1.14 602

PWCK	1.92 590	1.66 607	3.12 597	1.65 597	0.91 580	2.84 597	2.26 616	2.10 593	2.41 596	2.36 594	2.31 570	2.22 578	1.82 585	3.43 605	2.03 581	1.61 608	0.71 596	1.51 594	0.82 595	1.69 597	0.91 590

zh-sn7	1.09 552	0.75 564	3.23 598	0.57 528	0.42 505	1.11 523	0.89 561	1.19 492	1.27 539	1.41 554	1.98 564	1.25 514	1.47 569	1.99 584	2.62 592	0.26 472	0.26 511	0.26 472	0.27 504	0.35 512	0.30 493

ADCS	1.51 577	0.61 549	3.42 599	0.59 534	0.51 543	1.27 547	1.08 579	1.59 575	1.81 580	1.91 582	1.66 545	1.51 555	1.42 566	1.94 582	8.60 618	0.33 528	0.32 549	0.33 521	0.36 541	0.44 541	0.42 546

DeepPrunerF	0.89 522	0.52 535	3.43 600	0.68 564	0.81 575	0.72 429	0.72 540	1.22 507	1.99 585	0.93 457	1.01 401	0.87 417	0.86 501	1.08 510	0.95 518	0.34 534	0.28 524	0.43 549	0.39 549	0.30 482	0.32 505

MADNet++	4.03 610	2.70 621	3.44 601	3.72 623	3.44 622	4.44 612	3.52 621	3.95 614	3.61 609	4.46 615	4.98 617	4.10 605	4.58 616	7.00 620	5.89 612	3.74 622	3.67 625	3.27 623	2.71 623	3.70 623	3.66 624

UNDER WATER	3.46 606	2.07 613	3.64 602	3.09 619	2.48 616	3.75 609	2.42 618	3.31 609	13.77 626	2.90 607	2.95 591	5.84 614	3.69 613	3.69 608	3.48 602	2.07 615	1.11 615	2.70 618	1.40 615	2.84 619	1.98 617

UNDER WATER-64	3.53 607	2.01 611	3.94 603	3.22 621	2.49 617	5.41 615	2.60 619	3.43 611	12.41 623	3.03 608	2.68 586	6.07 617	4.04 614	3.79 610	3.33 598	2.02 614	1.24 617	2.63 616	1.46 616	2.78 617	2.08 619

zh-mn7	1.08 551	0.65 555	4.00 604	0.52 494	0.38 481	1.16 534	0.62 506	1.15 476	1.77 578	1.74 574	2.31 570	1.17 509	0.91 511	2.10 587	1.77 571	0.24 452	0.21 471	0.22 402	0.22 442	0.25 447	0.28 477

WZ-Net	1.19 561	0.59 545	4.07 605	0.62 546	0.51 543	1.34 550	1.31 595	1.32 536	1.74 577	1.53 562	1.65 543	1.74 565	1.28 560	2.25 594	2.01 580	0.27 482	0.21 471	0.23 423	0.25 483	0.40 529	0.39 538

HanzoNet	6.76 620	2.45 617	4.22 606	3.19 620	2.94 621	3.62 608	2.28 617	4.79 619	7.20 617	14.00 631	13.19 630	17.49 632	22.30 636	13.25 627	6.19 613	4.20 624	1.93 621	3.10 622	2.56 622	3.35 621	2.88 623

Wz-Net-TNSev	1.14 555	1.06 588	4.32 607	0.49 451	0.42 505	1.51 563	1.11 580	1.48 562	1.40 554	1.22 540	1.26 490	1.58 560	1.43 567	1.76 573	1.70 566	0.32 520	0.31 543	0.26 472	0.30 518	0.41 535	0.41 545

SuperB	1.04 542	0.37 473	4.81 608	0.43 355	0.31 417	0.99 500	0.46 427	1.02 418	2.09 586	1.09 519	1.09 440	0.75 371	0.81 487	1.06 504	1.76 570	0.19 357	0.15 359	0.17 222	0.15 231	2.82 618	0.26 460

tt	6.20 618	0.20 200	5.89 609	3.55 622	2.07 611	11.26 622	19.21 627	11.74 626	5.46 614	2.69 599	2.04 568	4.87 612	6.25 618	3.70 609	7.09 617	8.32 630	11.17 635	4.93 626	5.41 629	5.74 625	2.37 620

EDNetEfficient	1.46 575	0.80 569	6.12 610	0.47 428	0.39 487	0.69 412	0.83 553	0.90 369	2.77 600	3.50 612	1.96 563	1.66 562	2.03 593	1.26 536	4.18 606	0.21 397	0.18 431	0.21 387	0.20 402	0.41 535	0.39 538

JetBlue	2.78 601	1.26 592	7.04 611	1.16 589	1.48 597	8.00 619	6.02 623	2.60 599	1.92 583	2.12 587	2.64 584	3.34 600	3.05 608	6.49 618	3.39 599	0.78 587	0.76 602	0.75 578	0.76 592	0.97 588	1.18 607

AnyNet_C01	1.56 578	1.05 587	7.45 612	0.64 549	0.54 550	1.99 582	1.38 598	1.43 558	1.36 547	1.63 569	1.92 560	1.84 568	1.33 562	2.40 596	4.03 603	0.33 528	0.32 549	0.32 516	0.34 537	0.44 541	0.45 557

DPSimNet_ROB	3.58 608	2.45 617	8.57 613	2.53 612	2.37 614	2.88 600	3.77 622	3.14 605	3.23 605	4.71 619	3.86 604	4.68 607	4.87 617	4.07 613	5.62 611	2.33 619	2.33 622	2.47 614	2.52 621	2.51 615	2.64 621

TCMNet-wrong-test	8.97 621	10.42 627	8.74 614	19.56 629	17.61 628	12.53 625	9.01 625	13.59 628	2.18 588	4.64 617	5.11 618	14.63 628	11.09 624	7.19 621	9.73 619	5.56 629	0.89 607	3.77 624	3.11 624	10.34 629	9.80 628

LSM	4.74 616	0.77 567	10.16 615	0.70 567	56.56 642	1.02 504	1.00 574	1.24 519	1.62 574	2.04 584	2.34 573	1.33 531	1.17 550	1.38 554	1.09 538	0.33 528	0.49 585	0.39 540	0.46 563	0.51 557	10.09 629

MADNet+	2.23 598	2.43 616	10.85 616	1.22 591	0.91 580	2.76 594	1.40 599	2.12 594	1.67 576	1.32 548	1.74 551	1.86 571	1.74 583	6.25 617	4.41 607	0.65 581	0.64 592	0.58 574	0.54 581	0.80 580	0.76 582

RTS	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 595	1.40 599	1.39 551	2.26 589	1.89 579	2.56 580	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 604	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

RTSA	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 595	1.40 599	1.39 551	2.26 589	1.89 579	2.56 580	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 604	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

PML	40.80 647	29.24 635	11.87 619	7.20 625	14.47 624	92.13 649	213.69 651	7.63 622	23.35 637	74.72 650	190.14 651	50.17 649	26.15 638	21.39 632	12.70 623	8.76 631	2.92 623	8.45 631	3.25 625	13.26 630	4.42 625

JetRed	5.27 617	5.84 623	12.81 620	2.36 611	2.83 620	12.23 624	10.50 626	4.46 615	3.60 608	3.86 614	3.83 603	4.85 611	4.18 615	6.78 619	11.96 622	2.17 617	2.96 624	2.18 609	1.97 619	3.38 622	2.68 622

ASD4	9.96 623	8.86 626	17.78 621	7.17 624	9.80 623	16.08 627	28.92 631	9.77 625	8.20 619	7.02 624	7.08 622	8.47 622	9.57 622	11.17 626	20.26 628	4.12 623	4.14 626	5.57 630	4.74 626	5.53 624	4.90 626

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 628	14.97 625	20.80 629	31.95 634	16.20 631	10.91 620	8.79 626	9.48 626	13.94 627	10.50 623	16.11 628	21.44 630	3.17 621	4.82 627	5.08 627	5.36 628	8.81 628	7.13 627

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 626	16.78 626	10.67 620	30.87 632	9.01 623	15.16 628	6.50 621	15.41 634	9.04 623	14.85 627	9.25 623	21.67 631	4.57 625	8.57 630	5.08 627	9.28 630	5.90 626	10.95 630

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 627	16.79 627	10.67 620	30.89 633	9.02 624	15.17 629	6.51 622	15.41 634	9.04 623	14.85 627	9.27 624	21.67 631	4.58 626	8.57 630	5.09 629	9.29 631	5.90 626	10.95 630

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 634	23.82 632	3.13 605	0.60 499	20.96 636	1.59 570	25.58 636	28.15 640	21.99 637	14.79 626	21.94 636	16.41 626	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 641

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 630	21.28 631	25.59 631	35.94 635	22.01 639	15.57 630	13.33 628	13.49 631	18.08 633	15.29 629	20.36 629	24.60 633	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 632

xxxxx1	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

tt_ll	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

ff	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 631	19.47 629	25.97 632	36.21 636	21.23 637	16.24 631	13.38 629	14.06 632	19.18 635	16.30 630	20.78 630	25.67 634	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 631	19.47 629	25.97 632	36.21 636	21.23 637	16.24 631	13.38 629	14.06 632	19.18 635	16.30 630	20.78 630	25.67 634	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 633

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 633	24.88 633	18.26 628	19.86 628	20.64 635	28.52 639	35.97 645	38.75 645	25.57 638	28.72 639	33.88 638	34.39 639	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 646

DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 649	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 629	0.37 126	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.62 294	0.28 173	5.46 628	0.10 63	0.15 148	0.11 95	72.60 647	0.11 83

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 650	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 630	0.36 110	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.63 305	0.28 173	5.38 627	0.10 63	0.15 148	0.11 95	73.09 648	0.11 83

AVERAGE_ROB	37.58 645	40.13 647	40.15 635	34.81 636	33.82 635	28.55 638	25.10 630	32.02 641	34.06 648	41.28 648	40.66 646	34.46 640	34.81 648	39.18 640	37.57 641	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 647

MEDIAN_ROB	37.38 644	40.85 648	40.60 636	32.31 635	31.85 634	27.20 634	24.55 629	29.10 640	33.19 647	42.09 649	41.76 647	33.35 639	34.39 647	39.78 641	37.07 640	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 648

RSGM-EC	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 647	92.11 649	74.93 647	114.81 648	53.77 649	38.96 649	39.88 646	48.98 648	90.73 650	64.81 649	139.63 649	128.53 649	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

acva	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 647	92.11 649	74.93 647	114.81 648	53.77 649	38.96 649	39.88 646	48.98 648	90.73 650	64.81 649	139.63 649	128.53 649	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

LSM0	38.95 646	37.60 646	48.58 639	43.57 643	91.06 648	52.57 646	72.57 641	43.17 648	32.63 645	26.97 643	27.97 639	38.65 645	32.94 644	41.86 648	51.78 648	18.89 645	18.41 637	19.13 634	19.63 635	27.29 639	33.77 642

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 639	39.22 638	52.25 641	73.13 645	42.62 644	32.59 641	26.71 638	27.70 636	38.57 642	32.57 640	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 637

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 639	39.22 638	52.25 641	73.13 645	42.62 644	32.59 641	26.71 638	27.70 636	38.57 642	32.57 640	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 637

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 642	42.22 638	39.20 636	52.24 640	73.12 644	42.61 643	32.62 644	26.78 641	27.95 638	38.58 644	32.60 642	41.67 643	51.65 645	18.74 639	18.57 642	19.15 635	19.77 636	27.20 634	23.98 637

FlowAnything	35.81 639	37.53 645	48.80 643	42.20 637	39.22 638	52.25 641	73.16 647	42.56 642	32.89 646	26.76 640	28.30 641	38.69 646	33.09 645	41.63 642	51.62 644	18.76 642	18.59 646	19.21 640	19.92 641	27.16 633	23.91 635

Selective-RAFT-Error	35.84 640	37.49 643	48.83 644	42.26 642	39.24 641	52.30 644	73.09 642	42.66 647	32.61 643	26.80 642	28.30 641	38.84 647	33.51 646	41.68 645	51.59 643	18.82 644	18.58 643	19.17 638	19.80 639	27.28 638	24.05 640

Hybrid-DGEV	35.78 638	37.50 644	48.96 645	42.25 641	39.20 636	52.33 645	73.10 643	42.63 646	32.52 640	26.62 637	28.31 643	38.50 641	32.87 643	41.67 643	51.55 642	18.77 643	18.56 641	19.18 639	19.83 640	27.20 634	23.97 636

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 573	50.86 646	0.72 570	0.53 548	38.10 639	7.03 624	11.83 627	14.25 627	29.78 644	30.17 644	48.21 648	22.64 637	26.78 637	18.11 627	0.42 557	0.38 565	0.47 557	0.46 563	0.51 557	0.48 567

xyz-stereo	4.23 613	0.17 93	61.76 647	0.34 82	0.16 12	12.16 623	0.37 324	0.58 170	0.68 272	1.01 492	3.36 599	0.77 383	0.82 491	1.21 530	0.40 318	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.11 95	0.13 102	0.10 37

coex-ft	6.43 619	1.51 601	87.33 648	0.49 451	0.38 481	1.34 550	1.21 586	1.16 483	8.09 618	12.12 627	2.79 587	2.77 590	3.31 609	1.16 521	3.15 596	0.24 452	0.23 488	0.27 485	0.24 474	0.45 545	0.37 529

EDNetEfficientorigin	9.93 622	1.15 589	175.16 649	0.48 436	0.36 465	1.04 511	0.68 522	1.24 519	2.69 599	3.17 609	2.50 578	2.30 580	2.07 594	1.76 573	2.21 584	0.20 380	0.18 431	0.24 440	0.19 377	0.51 557	0.50 571

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 651	190.98 651	152.67 650	170.61 650	94.86 651	123.55 651	178.88 651	179.48 650	158.94 652	141.34 651	192.61 651	198.96 651	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

ccccc	429.48 651	429.19 652	527.00 651	507.10 652	501.20 652	356.95 651	342.70 652	380.82 652	297.90 652	334.51 652	389.17 652	372.86 653	449.39 652	499.17 652	553.56 652	561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653	489.46 652

GS-Stereo							0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

FADE		2.05 612		1.03 585	0.99 587							2.73 588				11.57 634	1.70 620	23.09 641	15.86 634	0.62 573

Low-res two-view benchmark