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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 58	0.17 28	0.22 2	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 54	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 66	0.20 85	0.23 4	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.34 141	0.15 11	0.27 121	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.32 81	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.20 32	0.18 17	0.30 31	0.21 31	0.18 14	0.15 5	0.19 35	0.18 46	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.20 160	0.20 32	0.19 34	0.27 23	0.19 21	0.15 2	0.15 5	0.18 26	0.17 28	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.38 305	0.18 17	0.30 31	0.19 21	0.24 81	0.15 5	0.26 127	0.17 28	0.32 81	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LGtest1	0.19 20	0.14 28	0.29 98	0.34 141	0.16 32	0.26 103	0.17 7	0.32 49	0.20 28	0.21 37	0.15 5	0.23 83	0.20 85	0.32 81	0.20 36	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 149

IGEV-Stereo+	0.23 97	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 112	0.21 37	0.15 5	0.22 66	0.22 114	0.40 163	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 288	0.86 723

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.28 145	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.29 14	0.15 11	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.30 168	0.21 99	0.25 9	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 49	0.29 14	0.14 7	0.25 92	0.23 137	0.25 12	0.19 21	0.20 24	0.16 10	0.19 35	0.18 46	0.30 55	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.16 32	0.23 58	0.20 54	0.22 6	0.15 6	0.18 14	0.16 10	0.20 45	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 59	0.68 691	0.39 296	0.28 8	0.15 11	0.23 58	0.18 17	0.20 3	0.19 21	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 114	0.30 55	0.18 7	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 347	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 306	0.25 33	0.30 27	0.14 7	0.20 32	0.18 17	0.25 12	0.20 28	0.23 65	0.17 15	0.20 45	0.16 21	0.32 81	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 422	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 66	0.14 3	0.32 81	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

rgla	0.20 34	0.15 75	0.27 64	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.20 54	0.32 49	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.18 46	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test	0.19 20	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.28 144	0.20 54	0.31 39	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.19 68	0.28 21	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 160	0.16 14	0.22 103	0.20 3	0.22 33	0.14 1	0.18 17	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.10 8	0.10 67

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 285	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 33	0.24 81	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.35 121	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.10 8	0.10 67

NoBS	0.18 8	0.15 75	0.22 3	0.37 251	0.18 78	0.14 3	0.24 158	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 21	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 159	0.14 195	0.12 319	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.10 67

416test1013	0.20 34	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.29 159	0.19 34	0.32 49	0.27 84	0.25 95	0.19 21	0.19 35	0.19 68	0.29 34	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LiteMatch*	0.20 34	0.14 28	0.31 140	0.31 58	0.23 285	0.24 72	0.21 83	0.31 39	0.30 120	0.21 37	0.19 21	0.24 102	0.19 68	0.31 68	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

BridgeDepth	0.21 59	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.14 7	0.40 324	0.27 221	0.28 26	0.22 33	0.18 14	0.19 21	0.28 145	0.29 228	0.32 81	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.20 160	0.61 481	0.21 83	0.30 31	0.31 131	0.23 65	0.19 21	0.18 26	0.18 46	0.41 175	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

Anonymus	0.24 123	0.14 28	0.29 98	0.37 251	0.23 285	0.30 181	0.22 103	0.39 107	0.32 145	0.23 65	0.20 26	0.38 237	0.26 176	0.45 221	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.12 111	0.13 265

LGCAT	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.29 14	0.19 112	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 15	0.26 110	0.20 26	0.20 45	0.19 68	0.32 81	0.21 69	0.23 565	0.18 553	0.11 5	0.14 299	0.10 8	0.19 485

derf	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.21 40	0.18 17	0.30 31	0.24 53	0.17 12	0.20 26	0.28 145	0.16 21	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.25 12	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 20	0.14 28	0.27 64	0.32 86	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.30 31	0.25 71	0.18 14	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.33 100	0.21 69	0.13 128	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

LiteMatch	0.24 123	0.17 162	0.24 18	0.37 251	0.20 160	0.27 121	0.27 221	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.40 372	0.29 34	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

GeoVLM	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.20 85	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.19 68	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 59	0.14 28	0.27 64	0.37 251	0.22 230	0.21 40	0.19 34	0.43 160	0.27 84	0.20 24	0.20 26	0.29 153	0.14 3	0.41 175	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 212

dual_stereo	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.31 58	0.16 32	0.16 14	0.20 54	0.29 28	0.20 28	0.23 65	0.20 26	0.22 66	0.14 3	0.52 290	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

VeloStereo	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.31 68	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

flow	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.30 55	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

MGA	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.30 27	0.20 160	0.29 159	0.18 17	0.35 73	0.27 84	0.19 21	0.21 37	0.19 35	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

LACA3	0.20 34	0.17 162	0.25 33	0.29 14	0.15 11	0.32 221	0.25 171	0.29 28	0.22 33	0.23 65	0.21 37	0.21 58	0.22 114	0.44 216	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.26 2	0.15 11	0.35 262	0.17 7	0.40 121	0.22 33	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.24 142	0.33 100	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.21 59	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.20 160	0.26 103	0.19 34	0.38 99	0.43 251	0.21 37	0.21 37	0.27 138	0.17 28	0.36 125	0.23 138	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.17 46	0.29 159	0.20 54	0.39 107	0.22 33	0.22 55	0.21 37	0.26 127	0.20 85	0.30 55	0.20 36	0.13 128	0.12 319	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.41 132	0.34 163	0.22 55	0.21 37	0.19 35	0.18 46	0.28 21	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

Monster-pub-mixall	0.19 20	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.19 28	0.17 7	0.42 141	0.24 53	0.23 65	0.21 37	0.17 10	0.16 21	0.45 221	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 149

Replicate-Monster	0.26 165	0.15 75	1.07 653	0.30 27	0.17 46	0.38 305	0.19 34	0.43 160	0.39 226	0.23 65	0.21 37	0.23 83	0.21 99	0.45 221	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 317

AdaDepth	0.22 79	0.17 162	0.32 164	0.37 251	0.18 78	0.34 251	0.22 103	0.33 62	0.23 45	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.20 85	0.56 328	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 212

LG-G_1	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

test410_97500	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.35 262	0.16 4	0.33 62	0.22 33	0.22 55	0.22 50	0.23 83	0.18 46	0.32 81	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

over-8	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.34 68	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

over-9	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.35 73	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

Test_v1	0.20 34	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 72	0.21 83	0.39 107	0.31 131	0.21 37	0.22 50	0.17 10	0.17 28	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

asd	0.21 59	0.18 205	0.29 98	0.32 86	0.18 78	0.27 121	0.22 103	0.35 73	0.22 33	0.31 173	0.22 50	0.19 35	0.21 99	0.44 216	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

RSM++	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.36 224	0.20 160	0.28 144	0.30 281	0.51 217	0.32 145	0.25 95	0.22 50	0.37 228	0.21 99	0.50 275	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

test410	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.32 86	0.20 160	0.36 278	0.16 4	0.34 68	0.22 33	0.22 55	0.23 58	0.22 66	0.18 46	0.30 55	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 123	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.36 278	0.17 7	0.37 89	0.37 203	0.29 160	0.23 58	0.23 83	0.24 142	0.29 34	0.22 96	0.16 340	0.15 471	0.21 510	0.17 434	0.19 461	0.15 352

over v1	0.21 59	0.19 253	0.26 49	0.35 190	0.13 1	0.35 262	0.20 54	0.31 39	0.16 10	0.23 65	0.23 58	0.25 117	0.27 192	0.41 175	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 212

aanet-new-32k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 97	0.17 162	0.40 310	0.36 224	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.35 73	0.27 84	0.27 130	0.23 58	0.29 153	0.34 302	0.31 68	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

aanet-new-22k	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.31 201	0.19 34	0.46 183	0.42 246	0.25 95	0.23 58	0.25 117	0.30 247	0.32 81	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 79	0.17 162	0.35 227	0.37 251	0.17 46	0.26 103	0.18 17	0.41 132	0.37 203	0.28 145	0.23 58	0.25 117	0.26 176	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-12k	0.24 123	0.19 253	0.39 296	0.41 408	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.41 132	0.37 203	0.27 130	0.23 58	0.22 66	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 347	0.11 149

LACA2	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.30 27	0.15 11	0.29 159	0.29 260	0.30 31	0.22 33	0.21 37	0.23 58	0.28 145	0.20 85	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

HiDET	0.20 34	0.13 5	0.26 49	0.30 27	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.36 81	0.26 79	0.20 24	0.23 58	0.27 138	0.16 21	0.30 55	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

HUF	0.24 123	0.16 109	0.33 185	0.32 86	0.18 78	0.25 92	0.40 496	0.42 141	0.34 163	0.25 95	0.23 58	0.32 181	0.28 209	0.34 110	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

castereo++	0.26 165	0.16 109	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.75 559	0.20 54	0.37 89	0.47 281	0.23 65	0.23 58	0.35 214	0.28 209	0.39 151	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

fffft	0.25 146	0.17 162	0.37 260	0.36 224	0.22 230	0.28 144	0.36 421	0.42 141	0.24 53	0.36 216	0.23 58	0.27 138	0.22 114	0.52 290	0.27 244	0.12 65	0.09 28	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.12 212
1: 1. 1
U	0.45 431	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.71 711	3.55 743	0.20 54	0.41 132	0.38 213	0.26 110	0.23 58	0.24 102	0.22 114	0.26 13	0.22 96	0.15 279	0.09 28	0.88 724	0.13 255	0.13 165	0.11 149

RSM	0.25 146	0.18 205	0.33 185	0.36 224	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.51 217	0.27 84	0.26 110	0.23 58	0.39 246	0.21 99	0.56 328	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 165	0.22 394	0.36 243	0.48 563	0.22 230	0.20 32	0.29 260	0.51 217	0.44 259	0.28 145	0.23 58	0.42 283	0.26 176	0.29 34	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212
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
over-6	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.34 141	0.13 1	0.32 221	0.22 103	0.49 201	0.25 71	0.24 81	0.24 75	0.21 58	0.25 155	0.38 143	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

PointNet	0.20 34	0.15 75	0.25 33	0.32 86	0.18 78	0.29 159	0.23 137	0.25 12	0.27 84	0.15 2	0.24 75	0.28 145	0.17 28	0.34 110	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 97	0.16 109	0.45 382	0.35 190	0.17 46	0.33 233	0.27 221	0.38 99	0.26 79	0.20 24	0.24 75	0.21 58	0.35 308	0.46 240	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 97	0.17 162	0.30 116	0.35 190	0.16 32	0.35 262	0.25 171	0.40 121	0.30 120	0.25 95	0.24 75	0.25 117	0.36 337	0.41 175	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

BStereo	0.27 188	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.22 45	0.31 309	0.39 107	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

Anonymus123	0.30 231	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.64 509	0.31 309	0.54 242	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

asda	0.21 59	0.19 253	0.29 98	0.31 58	0.17 46	0.25 92	0.23 137	0.36 81	0.28 99	0.27 130	0.24 75	0.18 26	0.21 99	0.40 163	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

4w-stereo	0.21 59	0.19 253	0.31 140	0.31 58	0.17 46	0.29 159	0.19 34	0.31 39	0.21 31	0.31 173	0.24 75	0.20 45	0.24 142	0.41 175	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 146	0.31 560	0.24 18	0.51 608	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.40 121	0.37 203	0.26 110	0.24 75	0.24 102	0.31 264	0.44 216	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

AIO_rvc	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.19 112	0.26 103	0.33 352	0.40 121	0.22 33	0.26 110	0.24 75	0.34 199	0.15 9	0.51 283	0.24 159	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 557	3.08 761	2.43 724	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.32 145	0.28 145	0.24 75	0.18 26	0.18 46	0.31 68	0.22 96	1.09 735	0.08 2	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.97 732

SCION-M(vits-remse)	0.24 123	0.14 28	0.74 594	0.51 608	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.19 470	0.15 471	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 231	0.32 565	0.74 594	0.51 608	0.42 633	1.15 658	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 34	0.12 2	0.24 18	0.30 27	0.13 1	0.25 92	0.31 309	0.33 62	0.32 145	0.28 145	0.25 86	0.23 83	0.17 28	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.23 65	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

MSE-Stereo	0.19 20	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.19 21	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

monster-pro	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 123	0.16 109	0.48 434	0.36 224	0.17 46	0.39 318	0.24 158	0.36 81	0.30 120	0.24 81	0.25 86	0.26 127	0.32 270	0.45 221	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-8k	0.25 146	0.19 253	0.32 164	0.37 251	0.20 160	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.39 226	0.24 81	0.25 86	0.22 66	0.34 302	0.49 267	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 248	0.38 607	2.34 721	0.33 108	0.19 112	0.20 32	0.22 103	0.43 160	0.29 112	0.22 55	0.25 86	0.22 66	0.26 176	0.29 34	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

DepthFocus	0.19 20	0.13 5	0.31 140	0.29 14	0.23 285	0.17 18	0.20 54	0.27 23	0.18 15	0.24 81	0.25 86	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 7	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.13 165	0.10 67

Selective-IGEV-i32	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

MonStereo	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MonSter	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.38 143	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Selective-IGEV	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GELT-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.27 64	0.37 251	0.21 195	0.24 72	0.25 171	0.57 259	0.42 246	0.34 199	0.26 101	0.26 127	0.21 99	0.34 110	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 79	0.15 75	0.35 227	0.33 108	0.17 46	0.23 58	0.25 171	0.42 141	0.24 53	0.26 110	0.26 101	0.21 58	0.30 247	0.31 68	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

DispViT+	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.29 14	0.17 46	0.19 28	0.20 54	0.59 275	0.45 268	0.28 145	0.26 101	0.24 102	0.17 28	0.46 240	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

DDF-Stereo	0.26 165	0.15 75	0.30 116	0.36 224	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.32 49	0.31 131	0.26 110	0.26 101	0.29 153	0.29 228	0.38 143	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 713	0.12 212

FlowAnything_test	0.29 213	0.19 253	0.39 296	0.47 555	0.26 407	0.46 383	0.25 171	0.43 160	0.31 131	0.29 160	0.26 101	0.35 214	0.26 176	0.40 163	0.37 404	0.21 519	0.15 471	0.22 526	0.26 623	0.16 347	0.16 403

S2M2_XL	0.19 20	0.18 205	0.27 64	0.27 3	0.20 160	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 37	0.26 101	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 69	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.12 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 59	0.18 205	0.28 87	0.29 14	0.17 46	0.23 58	0.34 371	0.36 81	0.28 99	0.34 199	0.26 101	0.17 10	0.22 114	0.36 125	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.29 98	0.30 27	0.18 78	0.27 121	0.23 137	0.37 89	0.28 99	0.31 173	0.26 101	0.22 66	0.26 176	0.50 275	0.24 159	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MaDis-Stereo	0.26 165	0.18 205	0.36 243	0.36 224	0.26 407	0.27 121	0.27 221	0.43 160	0.35 176	0.27 130	0.26 101	0.41 272	0.28 209	0.40 163	0.28 267	0.16 340	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.12 212

DF_test	0.19 20	0.13 5	0.26 49	0.33 108	0.24 324	0.10 1	0.23 137	0.26 20	0.30 120	0.22 55	0.27 110	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 36	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.13 165	0.10 67

aanet-new-34k	0.23 97	0.16 109	0.37 260	0.34 141	0.16 32	0.24 72	0.24 158	0.43 160	0.36 186	0.26 110	0.27 110	0.23 83	0.35 308	0.28 21	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 97	0.16 109	0.29 98	0.35 190	0.17 46	0.39 318	0.23 137	0.35 73	0.30 120	0.30 169	0.27 110	0.25 117	0.32 270	0.30 55	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new	0.26 165	0.19 253	0.34 210	0.38 292	0.25 359	0.51 404	0.24 158	0.40 121	0.30 120	0.27 130	0.27 110	0.23 83	0.36 337	0.43 203	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 288	0.12 212

zero-FE	0.25 146	0.15 75	0.30 116	0.35 190	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.35 73	0.31 131	0.26 110	0.27 110	0.29 153	0.29 228	0.33 100	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 708	0.12 212

4.25_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 79	0.17 162	0.30 116	0.31 58	0.19 112	0.43 356	0.24 158	0.35 73	0.24 53	0.31 173	0.27 110	0.17 10	0.22 114	0.37 135	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 123	0.20 306	0.37 260	0.33 108	0.16 32	0.32 221	0.42 523	0.41 132	0.38 213	0.31 173	0.27 110	0.16 7	0.26 176	0.34 110	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 149

tt45	0.27 188	0.17 162	0.34 210	0.35 190	0.23 285	0.38 305	0.28 251	0.46 183	0.28 99	0.40 257	0.27 110	0.38 237	0.25 155	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.12 111	0.14 317

MoCha-V2	0.25 146	0.15 75	0.29 98	0.40 370	0.18 78	0.27 121	0.26 197	0.49 201	0.27 84	0.36 216	0.27 110	0.33 195	0.35 308	0.49 267	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 149

EGLCR-Stereo	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.34 141	0.20 160	0.35 262	0.20 54	0.52 227	0.36 186	0.28 145	0.27 110	0.41 272	0.18 46	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.13 165	0.11 149

CroCo-Stereo Lap2	0.28 196	0.24 458	0.39 296	0.50 592	0.29 499	0.20 32	0.31 309	0.49 201	0.38 213	0.24 81	0.27 110	0.46 313	0.31 264	0.39 151	0.30 298	0.14 195	0.15 471	0.16 278	0.13 255	0.16 347	0.15 352

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 34	0.18 205	0.22 3	0.25 1	0.20 160	0.23 58	0.23 137	0.19 2	0.19 21	0.19 21	0.28 124	0.12 1	0.22 114	0.24 5	0.26 223	0.12 65	0.14 438	0.18 384	0.27 630	0.17 390	0.19 485

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 159	0.25 171	0.30 31	0.15 6	0.21 37	0.28 124	0.21 58	0.18 46	0.24 5	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

PhaseNet	0.25 146	0.16 109	0.31 140	0.35 190	0.22 230	0.33 233	0.22 103	0.45 175	0.33 153	0.21 37	0.28 124	0.38 237	0.23 130	0.42 189	0.28 267	0.13 128	0.10 99	0.15 236	0.15 334	0.13 165	0.12 212

aanet-new-40k	0.23 97	0.17 162	0.39 296	0.34 141	0.18 78	0.38 305	0.20 54	0.36 81	0.26 79	0.24 81	0.28 124	0.25 117	0.35 308	0.25 9	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

GEAStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.28 124	0.24 102	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

GSStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

GS-Stereo							0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

4.5_new	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

3.25w_new	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

SCV	0.26 165	0.19 253	0.33 185	0.35 190	0.21 195	0.27 121	0.34 371	0.56 250	0.28 99	0.24 81	0.28 124	0.37 228	0.23 130	0.49 267	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 288	0.11 149

AIO_test	0.23 97	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.30 181	0.39 483	0.38 99	0.25 71	0.25 95	0.28 124	0.32 181	0.22 114	0.38 143	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 59	0.15 75	0.27 64	0.37 251	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.42 141	0.35 176	0.22 55	0.28 124	0.24 102	0.18 46	0.27 18	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 97	0.20 306	0.31 140	0.37 251	0.19 112	0.28 144	0.22 103	0.33 62	0.26 79	0.23 65	0.29 138	0.23 83	0.18 46	0.39 151	0.28 267	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.12 212

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.29 14	0.18 78	0.17 18	0.29 260	0.27 23	0.17 11	0.18 14	0.29 138	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

aanet-new-78k	0.24 123	0.17 162	0.51 476	0.36 224	0.16 32	0.26 103	0.29 260	0.36 81	0.29 112	0.22 55	0.29 138	0.23 83	0.37 347	0.42 189	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

Zero-FE251	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.20 160	0.44 365	0.19 34	0.37 89	0.25 71	0.27 130	0.29 138	0.38 237	0.24 142	0.32 81	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.27 64	0.31 58	0.15 11	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.29 112	0.24 81	0.29 138	0.21 58	0.27 192	0.36 125	0.25 193	0.16 340	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-32k-new	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.36 224	0.17 46	0.26 103	0.26 197	0.33 62	0.30 120	0.27 130	0.30 143	0.23 83	0.34 302	0.42 189	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 146	0.19 253	0.38 274	0.38 292	0.17 46	0.18 22	0.25 171	0.52 227	0.49 293	0.28 145	0.30 143	0.21 58	0.33 289	0.33 100	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 196	0.23 416	1.22 673	0.34 141	0.21 195	0.29 159	0.21 83	0.41 132	0.33 153	0.24 81	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.33 100	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

WQFJA1++	0.23 97	0.15 75	0.27 64	0.30 27	0.21 195	0.31 201	0.18 17	0.36 81	0.17 11	0.25 95	0.30 143	0.29 153	0.28 209	0.40 163	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 667	0.11 149

VIP-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.64 509	0.19 34	0.31 39	0.37 203	0.23 65	0.30 143	0.27 138	0.19 68	0.47 250	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

qwe	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.21 83	0.38 99	0.32 145	0.35 211	0.30 143	0.20 45	0.20 85	0.43 203	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

monsters	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.31 58	0.19 112	0.23 58	0.19 34	0.44 168	0.33 153	0.36 216	0.30 143	0.16 7	0.18 46	0.43 203	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 75	0.31 140	0.29 14	0.22 230	0.21 40	0.26 197	0.33 62	0.31 131	0.20 24	0.30 143	0.22 66	0.22 114	0.47 250	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.26 165	0.19 253	0.35 227	0.35 190	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.39 107	0.34 163	0.37 223	0.30 143	0.33 195	0.24 142	0.53 299	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.11 149

999	0.27 188	0.16 109	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.31 201	0.27 221	0.49 201	0.38 213	0.26 110	0.30 143	0.39 246	0.23 130	0.63 421	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.14 317

AIO-Stereo	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.37 251	0.18 78	0.28 144	0.30 281	0.48 195	0.27 84	0.29 160	0.30 143	0.32 181	0.17 28	0.52 290	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

IGEVStereo-DCA	0.29 213	0.22 394	0.38 274	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.12 206	0.13 165	0.15 352

rrr	0.29 213	0.22 394	0.41 321	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.32 340	0.52 227	0.42 246	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.14 317

ProNet	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.35 190	0.24 324	0.32 221	0.43 532	0.57 259	0.37 203	0.33 195	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.13 265

FAST (zero-shot)	0.28 196	0.18 205	0.46 399	0.51 608	0.57 691	0.18 22	0.25 171	0.54 242	0.22 33	0.22 55	0.31 157	0.27 138	0.25 155	0.42 189	0.24 159	0.21 519	0.18 553	0.15 236	0.17 434	0.14 219	0.17 429

aanet-new-70k	0.23 97	0.16 109	0.41 321	0.35 190	0.17 46	0.38 305	0.25 171	0.36 81	0.25 71	0.23 65	0.31 157	0.24 102	0.35 308	0.43 203	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 146	0.18 205	0.44 369	0.38 292	0.18 78	0.45 377	0.21 83	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.31 157	0.25 117	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 347	0.10 67

IGEV-RUCA	0.25 146	0.16 109	0.34 210	0.39 325	0.27 443	0.33 233	0.20 54	0.38 99	0.36 186	0.26 110	0.31 157	0.25 117	0.21 99	0.48 261	0.24 159	0.20 500	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.15 352

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 196	0.51 655	1.28 678	0.31 58	0.19 112	0.22 45	0.22 103	0.45 175	0.28 99	0.23 65	0.32 161	0.25 117	0.24 142	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

PSi22	0.30 231	0.18 205	0.30 116	0.36 224	0.19 112	0.30 181	0.19 34	0.42 141	0.73 413	0.27 130	0.32 161	0.57 371	0.43 390	0.77 535	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 149

test_xeample3	0.29 213	0.21 353	0.41 321	0.35 190	0.26 407	0.35 262	0.32 340	0.56 250	0.36 186	0.43 274	0.32 161	0.34 199	0.28 209	0.54 306	0.23 138	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.13 265

PStereo	0.50 506	0.75 698	0.42 342	0.37 251	0.28 468	0.55 432	0.46 549	0.54 242	0.88 518	0.53 324	0.33 164	0.51 342	0.51 444	0.78 540	0.67 574	0.51 707	0.25 634	0.30 637	0.27 630	0.59 704	0.49 700

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 97	0.14 28	0.31 140	0.33 108	0.18 78	0.21 40	0.33 352	0.52 227	0.42 246	0.26 110	0.33 164	0.19 35	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.40 324	0.26 197	0.48 195	0.25 71	0.31 173	0.33 164	0.40 260	0.30 247	0.35 121	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

GASTEREO	0.25 146	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.20 160	0.22 45	0.30 281	0.43 160	0.31 131	0.37 223	0.33 164	0.22 66	0.35 308	0.41 175	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 149

MSCF	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.39 325	0.20 160	0.20 32	0.31 309	0.43 160	0.31 131	0.36 216	0.33 164	0.23 83	0.35 308	0.36 125	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 149

2w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.30 116	0.32 86	0.16 32	0.28 144	0.38 461	0.38 99	0.35 176	0.32 188	0.33 164	0.17 10	0.18 46	0.29 34	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

ff7	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

ffff	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

11t	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

anonymousdsp	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

ccc-4	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

IGEV-Stereo	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonStereo	0.31 240	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.23 285	0.28 144	0.34 371	0.64 326	0.49 293	0.43 274	0.34 176	0.55 361	0.32 270	0.54 306	0.23 138	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.17 390	0.13 265

DNS	0.75 621	1.52 739	0.28 87	0.28 8	0.17 46	0.18 22	0.23 137	0.48 195	0.27 84	0.26 110	0.34 176	0.30 168	0.23 130	2.70 734	1.46 691	0.16 340	0.13 396	0.16 278	0.09 15	3.27 760	2.57 758

Foundation-i1c-attn	0.23 97	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.35 262	0.27 221	0.45 175	0.28 99	0.28 145	0.34 176	0.40 260	0.30 247	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.18 78	0.17 18	0.21 83	0.32 49	0.23 45	0.25 95	0.34 176	0.22 66	0.24 142	0.27 18	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV	0.20 34	0.12 2	0.23 8	0.31 58	0.20 160	0.23 58	0.19 34	0.40 121	0.29 112	0.22 55	0.34 176	0.20 45	0.15 9	0.31 68	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

mms	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.33 352	0.40 121	0.32 145	0.28 145	0.34 176	0.34 199	0.20 85	0.45 221	0.26 223	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.11 149

ours_stereo	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.38 292	0.23 285	0.30 181	0.33 352	0.42 141	0.38 213	0.26 110	0.34 176	0.35 214	0.23 130	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.10 67

RAStereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.40 370	0.21 195	0.23 58	0.26 197	0.42 141	0.45 268	0.23 65	0.34 176	0.30 168	0.19 68	0.34 110	0.25 193	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

MyStereo07	0.32 248	0.22 394	0.34 210	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	0.72 401	0.37 203	0.37 223	0.34 176	0.32 181	0.31 264	0.59 381	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

EE1	0.28 196	0.15 75	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.18 22	0.26 197	0.59 275	0.38 213	0.34 199	0.35 185	0.47 316	0.35 308	0.54 306	0.22 96	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.12 212

GEAR-Net	0.24 123	0.20 306	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 265

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 146	0.14 28	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.44 365	0.25 171	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.35 185	0.37 228	0.35 308	0.28 21	0.26 223	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 79	0.16 109	0.35 227	0.33 108	0.18 78	0.24 72	0.24 158	0.45 175	0.27 84	0.23 65	0.35 185	0.20 45	0.26 176	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

Foundation-i1a	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.25 71	0.33 195	0.35 185	0.40 260	0.30 247	0.34 110	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MatchStereo	0.19 20	0.14 28	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.18 22	0.21 83	0.32 49	0.28 99	0.20 24	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.31 68	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.38 292	0.21 195	0.34 251	0.27 221	0.57 259	0.47 281	0.28 145	0.35 185	0.29 153	0.24 142	0.42 189	0.27 244	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.12 111	0.10 67

gasm-f	0.24 123	0.16 109	0.27 64	0.33 108	0.25 359	0.25 92	0.36 421	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.35 185	0.24 102	0.30 247	0.36 125	0.23 138	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.12 212

2.5w	0.21 59	0.18 205	0.31 140	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.25 171	0.31 39	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.39 151	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 231	0.18 205	0.39 296	0.40 370	0.24 324	0.42 351	0.42 523	0.63 311	0.41 235	0.37 223	0.35 185	0.32 181	0.26 176	0.53 299	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.15 288	0.10 67

IGEV++	0.24 123	0.17 162	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 265

DNSM	0.82 636	1.54 740	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.27 121	0.25 171	0.49 201	0.25 71	0.34 199	0.36 196	0.29 153	0.26 176	2.84 736	1.96 712	0.16 340	0.12 319	0.12 63	0.10 97	3.66 763	2.58 759

anonymous	0.20 34	0.16 109	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.14 3	0.21 83	0.24 10	0.28 99	0.25 95	0.36 196	0.18 26	0.16 21	0.27 18	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.10 67

WQFJX1	0.33 268	0.19 253	0.34 210	0.41 408	0.28 468	0.53 418	0.33 352	0.51 217	0.50 300	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.31 264	0.69 480	0.39 422	0.15 279	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.14 317

S2M2_L	0.26 165	0.22 394	0.33 185	0.31 58	0.25 359	0.24 72	0.13 1	0.35 73	0.41 235	0.25 95	0.36 196	0.30 168	0.25 155	0.30 55	0.26 223	0.22 547	0.19 573	0.17 328	0.19 497	0.21 508	0.18 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 165	0.18 205	0.34 210	0.35 190	0.24 324	0.23 58	0.28 251	0.51 217	0.36 186	0.31 173	0.36 196	0.37 228	0.20 85	0.57 340	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

Pointernet	0.27 188	0.14 28	0.33 185	0.35 190	0.23 285	0.35 262	0.21 83	0.72 401	0.38 213	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.25 155	0.36 125	0.25 193	0.15 279	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 280	0.27 519	0.45 382	0.36 224	0.25 359	0.48 392	0.30 281	0.58 268	0.90 537	0.42 270	0.36 196	0.30 168	0.29 228	0.49 267	0.30 298	0.16 340	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.18 422	0.15 352

depth_test_26	0.21 59	0.14 28	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.16 14	0.20 54	0.30 31	0.23 45	0.27 130	0.37 203	0.22 66	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.18 435	0.14 438	0.15 236	0.15 334	0.15 288	0.14 317

NLCSM	0.34 280	0.21 353	0.34 210	0.44 500	0.29 499	0.54 425	0.36 421	0.52 227	0.47 281	0.46 291	0.37 203	0.34 199	0.34 302	0.71 493	0.41 436	0.16 340	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.16 403

2.25w	0.22 79	0.18 205	0.31 140	0.31 58	0.18 78	0.31 201	0.18 17	0.32 49	0.31 131	0.31 173	0.37 203	0.20 45	0.22 114	0.45 221	0.24 159	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

fffy	0.28 196	0.21 353	0.34 210	0.37 251	0.23 285	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.41 235	0.32 188	0.37 203	0.39 246	0.27 192	0.50 275	0.27 244	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.38 292	0.20 160	0.46 383	0.27 221	0.41 132	0.34 163	0.28 145	0.38 207	0.24 102	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

Foundation-i1	0.26 165	0.14 28	0.25 33	0.33 108	0.21 195	0.39 318	0.26 197	0.60 288	0.38 213	0.35 211	0.38 207	0.44 303	0.29 228	0.32 81	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

WQFJX	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.27 443	0.60 478	0.30 281	0.53 239	0.47 281	0.39 248	0.38 207	0.34 199	0.33 289	0.61 397	0.40 430	0.14 195	0.17 528	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.14 317

1w_stereo	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.34 141	0.18 78	0.31 201	0.41 512	0.40 121	0.43 251	0.31 173	0.38 207	0.17 10	0.24 142	0.45 221	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Selective-RAFT	0.35 299	0.23 416	0.51 476	0.44 500	0.21 195	0.64 509	0.27 221	0.59 275	0.63 356	0.40 257	0.38 207	0.55 361	0.40 372	0.57 340	0.35 367	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.16 347	0.13 265

Weightmod_eth	0.31 240	0.19 253	0.31 140	0.35 190	0.18 78	0.45 377	0.35 398	0.62 301	0.39 226	0.44 278	0.39 212	0.48 322	0.41 381	0.45 221	0.23 138	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.14 299	0.15 288	0.09 6

WQFJA1	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.50 275	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

NLMM	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.49 267	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

DA	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GGEV	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GIP-stereo	0.24 123	0.18 205	0.30 116	0.37 251	0.24 324	0.26 103	0.20 54	0.46 183	0.36 186	0.24 81	0.39 212	0.35 214	0.20 85	0.31 68	0.21 69	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

monsterstereo	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.18 78	0.21 40	0.20 54	0.37 89	0.35 176	0.33 195	0.40 218	0.19 35	0.18 46	0.45 221	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

rvit_stereo_0082	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

castereo	0.28 196	0.16 109	0.32 164	0.35 190	0.21 195	0.40 324	0.42 523	0.50 213	0.66 373	0.26 110	0.41 221	0.37 228	0.36 337	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

rvit_stereo_ft	0.33 268	0.25 484	0.47 413	0.52 624	0.32 559	0.33 233	0.47 557	0.49 201	0.50 300	0.34 199	0.41 221	0.41 272	0.32 270	0.48 261	0.34 348	0.22 547	0.14 438	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.14 317

TRStereo	0.37 335	0.27 519	0.59 517	0.47 555	0.41 627	0.29 159	0.30 281	0.84 464	0.59 337	0.52 321	0.41 221	0.52 348	0.26 176	0.73 506	0.27 244	0.17 399	0.12 319	0.19 432	0.19 497	0.13 165	0.11 149

DN	0.30 231	0.17 162	0.33 185	0.37 251	0.26 407	0.35 262	0.27 221	0.54 242	0.55 324	0.32 188	0.42 224	0.50 336	0.23 130	0.39 151	0.22 96	0.21 519	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.18 450

depthmonostereo	0.29 213	0.14 28	0.31 140	0.35 190	0.17 46	0.46 383	0.27 221	0.69 369	0.57 334	0.35 211	0.42 224	0.31 178	0.35 308	0.35 121	0.27 244	0.14 195	0.12 319	0.13 122	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

rvit_stereo_0080	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

whm_eth	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

GCAPDPT-zeroshot	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.35 190	0.18 78	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.38 213	0.25 95	0.43 230	0.23 83	0.28 209	0.25 9	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Occ-G	0.26 165	0.14 28	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.41 132	0.31 131	0.29 160	0.43 230	0.49 330	0.25 155	0.47 250	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 212

NLMM1	0.33 268	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.25 359	0.55 432	0.33 352	0.55 246	0.63 356	0.42 270	0.44 232	0.30 168	0.25 155	0.63 421	0.38 414	0.16 340	0.18 553	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.13 265

LG-Stereo	0.24 123	0.18 205	0.40 310	0.39 325	0.20 160	0.22 45	0.27 221	0.32 49	0.36 186	0.26 110	0.44 232	0.22 66	0.16 21	0.37 135	0.27 244	0.11 39	0.12 319	0.16 278	0.15 334	0.13 165	0.09 6

PAM_32	0.46 442	0.19 253	0.67 560	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.27 221	0.95 513	0.34 163	0.68 415	0.44 232	1.91 702	0.65 539	0.62 407	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.13 265

rvit_stereo_0081_aga	0.31 240	0.28 533	0.44 369	0.42 456	0.29 499	0.34 251	0.31 309	0.44 168	0.40 231	0.39 248	0.44 232	0.40 260	0.32 270	0.42 189	0.29 290	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.16 373	0.20 482	0.15 352

rvit_0105_6	0.38 352	0.28 533	0.64 544	0.50 592	0.30 518	0.39 318	0.38 461	0.51 217	0.67 378	0.40 257	0.45 236	0.50 336	0.41 381	0.54 306	0.36 385	0.27 608	0.26 642	0.24 564	0.21 547	0.22 533	0.16 403

CAS++	0.32 248	0.24 458	0.36 243	0.37 251	0.26 407	0.28 144	0.23 137	0.87 478	0.50 300	0.47 298	0.45 236	0.26 127	0.21 99	0.49 267	0.24 159	0.23 565	0.19 573	0.22 526	0.17 434	0.21 508	0.16 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.22 103	0.63 311	0.78 457	0.71 436	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.23 137	0.63 311	0.78 457	0.68 415	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

test_3	0.36 318	0.19 253	0.44 369	0.44 500	0.23 285	0.48 392	0.36 421	0.66 340	0.82 481	0.64 382	0.45 236	0.68 449	0.25 155	0.41 175	0.31 307	0.12 65	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

PAM	0.46 442	0.19 253	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.75 559	0.33 352	0.85 467	0.34 163	0.70 429	0.46 241	1.83 697	0.63 522	0.61 397	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

tt1	0.36 318	0.24 458	0.32 164	0.41 408	0.22 230	0.54 425	0.38 461	0.68 360	1.04 607	0.41 264	0.46 241	0.35 214	0.45 406	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.16 403

UniTT-Stereo	0.27 188	0.17 162	0.37 260	0.40 370	0.27 443	0.30 181	0.28 251	0.39 107	0.31 131	0.29 160	0.46 241	0.27 138	0.25 155	0.47 250	0.34 348	0.17 399	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.14 219	0.12 212

AEACV	0.27 188	0.17 162	0.31 140	0.34 141	0.45 652	0.26 103	0.28 251	0.37 89	0.32 145	0.30 169	0.46 241	0.31 178	0.37 347	0.36 125	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.11 149

sAnonymous2	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

CroCo_RVC	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

VMStereo-Base	0.28 196	0.16 109	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.30 181	0.27 221	0.50 213	0.65 369	0.32 188	0.47 247	0.42 283	0.24 142	0.41 175	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

rvit_stereo_0083	0.34 280	0.24 458	0.50 461	0.44 500	0.27 443	0.34 251	0.35 398	0.45 175	0.62 345	0.37 223	0.47 247	0.42 283	0.35 308	0.40 163	0.36 385	0.22 547	0.20 588	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.14 317

GLC_STEREO	0.29 213	0.19 253	0.27 64	0.44 500	0.19 112	0.31 201	0.26 197	0.47 187	0.43 251	0.37 223	0.47 247	0.41 272	0.23 130	0.50 275	0.34 348	0.14 195	0.18 553	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.13 265

FSD	0.48 471	0.47 642	0.53 489	0.54 641	0.46 660	0.48 392	0.52 596	0.53 239	0.48 289	0.48 301	0.48 250	0.49 330	0.48 424	0.51 283	0.49 506	0.45 694	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.46 676	0.45 686

rvit_0105_4	0.41 394	0.29 545	0.71 580	0.50 592	0.29 499	0.41 344	0.41 512	0.55 246	0.73 413	0.45 283	0.48 250	0.55 361	0.44 401	0.57 340	0.36 385	0.28 619	0.26 642	0.25 577	0.22 565	0.23 550	0.18 450

CES	0.28 196	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.70 710	0.37 292	0.27 221	0.48 195	0.46 274	0.34 199	0.48 250	0.27 138	0.22 114	0.39 151	0.23 138	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 429

sCroCo_RVC	0.35 299	0.28 533	0.69 571	0.51 608	0.39 615	0.41 344	0.31 309	0.49 201	0.45 268	0.31 173	0.48 250	0.38 237	0.32 270	0.46 240	0.32 317	0.21 519	0.22 606	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.20 511

DF	0.26 165	0.15 75	0.38 274	0.35 190	0.19 112	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.27 84	0.29 160	0.49 254	0.50 336	0.22 114	0.48 261	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

WCG-NET	0.28 196	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.33 233	0.27 221	0.39 107	0.80 468	0.46 291	0.49 254	0.39 246	0.25 155	0.40 163	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.38 292	0.19 112	0.38 305	0.23 137	0.57 259	0.41 235	0.45 283	0.49 254	0.39 246	0.27 192	0.33 100	0.23 138	0.14 195	0.12 319	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 149

AnonymousM	0.41 394	0.81 705	0.29 98	0.34 141	0.22 230	0.28 144	0.38 461	0.53 239	0.41 235	0.70 429	0.49 254	0.47 316	0.27 192	0.41 175	0.31 307	0.15 279	0.12 319	1.51 733	0.26 623	0.12 111	0.10 67

DVStereo	0.30 231	0.15 75	0.34 210	0.33 108	0.20 160	0.53 418	0.25 171	0.56 250	0.43 251	0.56 337	0.50 258	0.35 214	0.29 228	0.49 267	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

MM-Stereo_test1	0.33 268	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.23 285	0.36 278	0.45 545	0.58 268	0.54 317	0.60 349	0.50 258	0.38 237	0.37 347	0.60 387	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.12 212

model_zeroshot	0.33 268	0.18 205	0.48 434	0.39 325	0.28 468	0.45 377	0.25 171	0.63 311	0.45 268	0.61 357	0.50 258	0.51 342	0.25 155	0.45 221	0.26 223	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.13 265

gcap-zeroshot	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

ACVNet-DCA	0.35 299	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

xx1	0.39 369	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.65 436	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

1test111	0.36 318	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.55 315	0.45 481	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

cc1	0.37 335	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.15 352

testlalala	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

anonymousdsp2	0.35 299	0.20 306	0.43 357	0.37 251	0.24 324	0.48 392	0.31 309	0.86 471	0.65 369	0.55 334	0.50 258	0.50 336	0.34 302	0.56 328	0.31 307	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 347	0.14 317

noway7	0.60 582	0.29 545	4.94 743	0.43 479	0.23 285	0.44 365	0.33 352	0.73 412	0.73 413	0.51 312	0.51 268	0.75 495	0.52 448	0.43 203	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.13 265

TS12	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.37 251	0.17 46	0.32 221	0.26 197	0.42 141	0.24 53	0.31 173	0.51 268	0.25 117	0.27 192	0.40 163	0.29 290	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.39 325	0.21 195	0.18 22	0.21 83	0.34 68	0.26 79	0.28 145	0.51 268	0.28 145	0.29 228	0.26 13	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

rvit_0105_5	0.42 402	0.31 560	0.73 589	0.50 592	0.29 499	0.44 365	0.42 523	0.61 296	0.74 423	0.51 312	0.51 268	0.60 401	0.47 419	0.57 340	0.38 414	0.27 608	0.25 634	0.25 577	0.23 582	0.22 533	0.18 450

RAFT-Stereo-weight	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.22 230	0.26 103	0.29 260	0.67 350	0.80 468	0.53 324	0.51 268	0.58 380	0.20 85	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 149

test_for_model	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

trnet	0.27 188	0.14 28	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.37 292	0.23 137	0.52 227	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.34 199	0.26 176	0.39 151	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

MGS-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.36 224	0.23 285	0.37 292	0.30 281	0.39 107	0.44 259	0.31 173	0.51 268	0.40 260	0.24 142	0.43 203	0.26 223	0.15 279	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.13 265

LL-Strereo2	0.35 299	0.24 458	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.35 262	0.24 158	0.67 350	0.44 259	0.54 330	0.51 268	0.66 441	0.25 155	0.66 452	0.30 298	0.14 195	0.12 319	0.23 547	0.20 524	0.18 422	0.13 265

LoS_RVC	0.27 188	0.16 109	0.27 64	0.32 86	0.30 518	0.44 365	0.34 371	0.41 132	0.33 153	0.31 173	0.51 268	0.29 153	0.32 270	0.36 125	0.28 267	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 485

GMStereo	0.39 369	0.37 597	0.54 495	0.40 370	0.26 407	0.42 351	0.36 421	0.59 275	1.04 607	0.55 334	0.51 268	0.37 228	0.35 308	0.54 306	0.41 436	0.19 470	0.13 396	0.16 278	0.17 434	0.24 563	0.18 450
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 196	0.15 75	0.24 18	0.27 3	0.17 46	0.37 292	0.25 171	0.51 217	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.32 181	0.26 176	0.38 143	0.25 193	0.16 340	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149
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
monster_256*512	0.35 299	0.23 416	0.30 116	0.42 456	0.23 285	0.44 365	0.36 421	0.71 394	0.67 378	0.45 283	0.52 281	0.62 414	0.40 372	0.38 143	0.33 331	0.13 128	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.13 265

Weightmod	0.32 248	0.18 205	0.30 116	0.34 141	0.19 112	0.54 425	0.34 371	0.56 250	0.50 300	0.41 264	0.52 281	0.48 322	0.33 289	0.46 240	0.29 290	0.15 279	0.23 616	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.11 149

MM-Stereo_test3	0.34 280	0.19 253	0.31 140	0.41 408	0.25 359	0.35 262	0.44 542	0.72 401	0.92 549	0.46 291	0.52 281	0.41 272	0.29 228	0.44 216	0.28 267	0.16 340	0.15 471	0.17 328	0.13 255	0.14 219	0.13 265

Reg-Stereo(zero)	0.30 231	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.18 78	0.32 221	0.20 54	0.63 311	0.68 385	0.50 307	0.52 281	0.51 342	0.30 247	0.45 221	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 149

CAS	0.34 280	0.13 5	0.25 33	1.28 732	0.30 518	0.46 383	0.38 461	0.48 195	0.47 281	0.34 199	0.52 281	0.24 102	0.19 68	0.29 34	0.27 244	0.69 721	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 352

LoS	0.29 213	0.15 75	0.30 116	0.29 14	0.18 78	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.72 406	0.34 199	0.52 281	0.41 272	0.28 209	0.47 250	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLSM1	0.32 248	0.18 205	0.34 210	0.39 325	0.25 359	0.66 521	0.27 221	0.57 259	0.50 300	0.37 223	0.53 287	0.29 153	0.28 209	0.54 306	0.32 317	0.16 340	0.17 528	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.12 212

11t1	0.36 318	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.62 489	0.29 260	0.69 369	0.43 251	0.60 349	0.53 287	0.53 352	0.48 424	0.56 328	0.40 430	0.18 435	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.17 429

iRaft-Stereo_20w	0.39 369	0.19 253	0.57 511	0.37 251	0.27 443	0.31 201	0.24 158	1.44 690	0.29 112	0.69 423	0.53 287	0.60 401	0.42 384	0.83 563	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.13 265

SE	0.32 248	0.26 501	0.34 210	0.34 141	0.21 195	0.50 399	0.33 352	0.58 268	0.52 309	0.51 312	0.54 290	0.32 181	0.35 308	0.31 68	0.25 193	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.18 450

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.34 141	0.21 195	0.33 233	0.31 309	0.45 175	0.45 268	0.40 257	0.54 290	0.24 102	0.18 46	0.36 125	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.34 251	0.31 309	0.48 195	0.50 300	0.39 248	0.54 290	0.23 83	0.19 68	0.29 34	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 165	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.21 195	0.35 262	0.36 421	0.44 168	0.41 235	0.38 235	0.54 290	0.22 66	0.21 99	0.28 21	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

xyz-stereo-finetune	0.33 268	0.18 205	0.36 243	0.33 108	0.18 78	0.57 453	0.31 309	0.58 268	0.69 392	0.45 283	0.54 290	0.38 237	0.33 289	0.56 328	0.36 385	0.12 65	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

MyStereo06	0.38 352	0.21 353	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.95 513	0.35 176	0.62 361	0.54 290	0.76 503	0.27 192	0.50 275	0.29 290	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

CASnet	0.30 231	0.20 306	0.33 185	0.41 408	0.16 32	0.26 103	0.24 158	0.52 227	0.53 313	0.52 321	0.54 290	0.39 246	0.24 142	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.22 526	0.18 464	0.18 422	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 268	0.18 205	0.40 310	0.40 370	0.24 324	0.32 221	0.27 221	0.58 268	0.72 406	0.65 391	0.54 290	0.42 283	0.23 130	0.45 221	0.28 267	0.14 195	0.09 28	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.11 149

CFNet-RSSM	0.34 280	0.17 162	0.45 382	0.39 325	0.22 230	0.35 262	0.23 137	0.73 412	0.84 491	0.65 391	0.54 290	0.57 371	0.28 209	0.46 240	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.11 149

PMTNet	0.32 248	0.16 109	0.24 18	0.29 14	0.18 78	0.45 377	0.22 103	0.56 250	0.63 356	0.46 291	0.54 290	0.39 246	0.34 302	0.48 261	0.24 159	0.75 723	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149

WCG-NET（raft）	0.31 240	0.15 75	0.36 243	0.32 86	0.19 112	0.35 262	0.27 221	0.51 217	0.78 457	0.45 283	0.55 300	0.48 322	0.27 192	0.54 306	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 149

AE-Stereo	0.34 280	0.21 353	0.42 342	0.48 563	0.31 542	0.48 392	0.35 398	0.61 296	0.62 345	0.32 188	0.55 300	0.52 348	0.27 192	0.47 250	0.29 290	0.13 128	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.12 212

raftrobust	0.34 280	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.27 443	0.30 181	0.25 171	0.71 394	0.63 356	0.58 343	0.55 300	0.45 306	0.46 413	0.51 283	0.29 290	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.13 265

FE-Mocha	0.32 248	0.19 253	0.50 461	0.38 292	0.27 443	0.30 181	0.20 54	0.71 394	0.36 186	0.65 391	0.56 303	0.54 356	0.25 155	0.38 143	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.16 373	0.13 165	0.12 212

riskmin	0.38 352	0.20 306	0.39 296	0.32 86	0.23 285	0.53 418	0.30 281	0.63 311	0.80 468	0.49 303	0.56 303	0.73 485	0.58 492	0.55 315	0.36 385	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.13 255	0.19 461	0.20 511

IGEV-FE	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

IGEV_Zeroshot_test	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HH	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HanStereo	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

s12784h	0.36 318	0.15 75	0.24 18	0.34 141	0.15 11	0.77 566	0.29 260	0.80 449	0.83 486	0.56 337	0.57 305	0.43 292	0.40 372	0.57 340	0.33 331	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

MyStereo04	0.44 420	0.22 394	0.44 369	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	1.00 531	1.08 628	0.62 361	0.58 310	0.55 361	0.57 482	0.71 493	0.44 472	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

rvit_0105_3	0.47 458	0.34 579	0.77 612	0.54 641	0.31 542	0.49 397	0.47 557	0.63 311	0.79 466	0.65 391	0.59 311	0.64 423	0.50 439	0.65 443	0.39 422	0.29 626	0.27 651	0.29 628	0.28 638	0.21 508	0.20 511

Gwc-CoAtRS	0.34 280	0.17 162	0.44 369	0.39 325	0.23 285	0.34 251	0.22 103	0.70 385	0.75 428	0.60 349	0.59 311	0.58 380	0.29 228	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.12 212

HLf8	0.33 268	0.17 162	0.39 296	0.30 27	0.22 230	0.43 356	0.27 221	0.71 394	0.67 378	0.44 278	0.60 313	0.36 224	0.30 247	0.58 363	0.35 367	0.18 435	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.18 450

quiztm	0.29 213	0.19 253	0.35 227	0.40 370	0.23 285	0.27 121	0.33 352	0.63 311	0.39 226	0.45 283	0.60 313	0.39 246	0.18 46	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

Anonymous_2	0.82 636	0.44 634	0.63 539	0.40 370	0.43 640	0.80 580	0.52 596	0.72 401	0.77 446	0.71 436	0.60 313	0.87 543	0.76 596	0.75 520	0.58 545	0.52 709	0.54 725	0.54 705	4.82 773	0.56 697	0.40 670

UDGNet	0.48 471	0.77 702	0.50 461	0.48 563	0.31 542	0.41 344	0.34 371	0.70 385	0.92 549	0.65 391	0.60 313	0.58 380	0.43 390	0.63 421	0.41 436	0.32 649	0.15 471	0.66 713	0.19 497	0.36 645	0.21 531

MIPNet	0.37 335	0.21 353	0.59 517	0.39 325	0.25 359	0.50 399	0.28 251	0.77 435	0.70 393	0.65 391	0.60 313	0.40 260	0.49 429	0.44 216	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.13 265

S0	0.37 335	0.18 205	0.33 185	0.40 370	0.21 195	0.79 574	0.56 616	0.63 311	0.45 268	0.53 324	0.61 318	0.44 303	0.36 337	0.45 221	0.31 307	0.22 547	0.21 598	0.26 596	0.22 565	0.16 347	0.12 212

UGAM-zero	0.46 442	0.19 253	0.62 529	0.37 251	0.23 285	0.34 251	0.21 83	1.15 604	0.39 226	0.66 404	0.61 318	1.70 694	0.91 641	0.75 520	0.25 193	0.14 195	0.11 246	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.13 265

MyStereo05	0.44 420	0.21 353	0.45 382	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.93 501	1.09 630	0.76 468	0.61 318	0.51 342	0.57 482	0.73 506	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

MC-Stereo	0.28 196	0.17 162	0.32 164	0.38 292	0.20 160	0.26 103	0.26 197	0.49 201	0.37 203	0.37 223	0.61 318	0.41 272	0.31 264	0.55 315	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.11 149

water-stereo	0.28 196	0.14 28	0.29 98	0.35 190	0.19 112	0.36 278	0.23 137	0.62 301	0.38 213	0.39 248	0.62 322	0.41 272	0.35 308	0.28 21	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.12 111	0.10 67

ManiGeoR	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf10	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

Hybrid-DGEV-2	0.41 394	0.21 353	0.42 342	0.47 555	0.29 499	0.59 471	0.23 137	0.82 455	0.99 582	0.64 382	0.63 323	0.60 401	0.65 539	0.58 363	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.12 212

MIF-Stereo (partial)	0.31 240	0.18 205	0.37 260	0.41 408	0.31 542	0.28 144	0.23 137	0.47 187	0.42 246	0.31 173	0.63 323	0.36 224	0.35 308	0.57 340	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.14 317

EKT-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.39 296	0.43 479	0.29 499	0.38 305	0.31 309	0.69 369	0.64 364	0.45 283	0.63 323	0.49 330	0.27 192	0.56 328	0.33 331	0.18 435	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.16 347	0.16 403

NRIStereo	0.36 318	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.23 285	0.34 251	0.26 197	0.65 329	0.55 324	0.64 382	0.63 323	0.56 365	0.37 347	0.65 443	0.37 404	0.15 279	0.11 246	0.18 384	0.15 334	0.17 390	0.14 317

RT-Monster	0.32 248	0.17 162	0.30 116	0.34 141	0.26 407	0.38 305	0.20 54	0.56 250	0.76 437	0.61 357	0.64 329	0.49 330	0.28 209	0.41 175	0.30 298	0.14 195	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 265

MSKI-zero shot	0.32 248	0.17 162	0.34 210	0.39 325	0.21 195	0.32 221	0.22 103	0.61 296	0.43 251	0.52 321	0.64 329	0.61 407	0.20 85	0.74 514	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 212

OMP-Stereo	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.52 624	0.24 324	0.36 278	0.25 171	0.71 394	0.78 457	0.77 474	0.64 329	0.89 552	0.39 366	0.91 599	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.20 467	0.15 334	0.15 288	0.12 212

HART	0.29 213	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.21 195	0.32 221	0.26 197	0.62 301	0.31 131	0.33 195	0.65 332	0.41 272	0.22 114	0.55 315	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.11 164	0.15 288	0.11 149

tg	0.33 268	0.18 205	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.38 305	0.26 197	0.70 385	0.56 332	0.47 298	0.65 332	0.42 283	0.24 142	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.14 219	0.11 149

GCST	0.83 643	1.22 728	0.74 594	1.58 735	1.01 729	1.06 640	0.23 137	0.78 441	0.78 457	0.97 603	0.65 332	0.78 511	0.35 308	0.92 602	0.34 348	0.96 729	0.65 731	1.20 730	0.81 734	0.91 719	0.70 714

RCA-Stereo	0.35 299	0.17 162	0.34 210	0.38 292	0.22 230	0.31 201	0.34 371	0.68 360	1.24 658	0.45 283	0.65 332	0.47 316	0.43 390	0.38 143	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 149

dd	0.43 412	0.38 607	0.55 501	0.44 500	0.25 359	0.47 389	0.38 461	0.70 385	1.05 611	0.59 345	0.65 332	0.42 283	0.39 366	0.66 452	0.50 508	0.24 578	0.15 471	0.21 510	0.15 334	0.22 533	0.18 450

Anonymous3	0.46 442	0.34 579	0.86 625	0.50 592	0.37 599	0.81 585	0.50 577	0.72 401	0.65 369	0.51 312	0.65 332	0.45 306	0.45 406	0.64 436	0.38 414	0.24 578	0.24 626	0.22 526	0.21 547	0.23 550	0.23 561

RALAANet	0.38 352	0.23 416	0.48 434	0.42 456	0.29 499	0.35 262	0.25 171	0.86 471	0.64 364	0.67 409	0.65 332	0.60 401	0.29 228	0.60 387	0.34 348	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.21 508	0.13 265

HLF11	0.34 280	0.17 162	0.42 342	0.30 27	0.23 285	0.36 278	0.22 103	0.69 369	0.48 289	0.49 303	0.66 339	0.43 292	0.37 347	0.70 487	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.17 429

DLNR-FE	20.05 777	36.38 785	38.08 782	170.06 803	60.08 794	0.23 58	0.20 54	14.13 773	0.36 186	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.63 421	0.28 267	5.38 767	0.10 99	0.15 236	0.11 164	73.09 801	0.11 149

plain	0.31 240	0.20 306	0.50 461	0.39 325	0.29 499	0.27 121	0.30 281	0.44 168	0.35 176	0.31 173	0.66 339	0.30 168	0.31 264	0.65 443	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.17 390	0.12 212

DLNR_Zeroshot_test	20.09 778	36.28 784	38.04 781	169.85 802	61.80 795	0.23 58	0.20 54	13.88 772	0.37 203	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.62 407	0.28 267	5.46 768	0.10 99	0.15 236	0.11 164	72.60 800	0.11 149

rafts_anoy	0.37 335	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.33 352	0.67 350	0.90 537	0.58 343	0.66 339	0.45 306	0.33 289	0.47 250	0.39 422	0.16 340	0.11 246	0.21 510	0.23 582	0.17 390	0.14 317

iRaftStereo_RVC	0.32 248	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.31 201	0.29 260	0.68 360	0.51 306	0.49 303	0.66 339	0.37 228	0.23 130	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.15 288	0.12 212

TestStereo-Hl	0.34 280	0.20 306	0.32 164	0.32 86	0.22 230	0.32 221	0.27 221	0.64 326	0.59 337	0.50 307	0.67 345	0.46 313	0.45 406	0.60 387	0.34 348	0.14 195	0.11 246	0.13 122	0.13 255	0.15 288	0.15 352

DeepStereo_RVC	0.36 318	0.21 353	0.47 413	0.40 370	0.24 324	0.26 103	0.22 103	0.60 288	0.38 213	0.69 423	0.67 345	0.57 371	0.51 444	0.56 328	0.39 422	0.16 340	0.12 319	0.18 384	0.15 334	0.19 461	0.18 450

test-1	0.36 318	0.19 253	0.71 580	0.46 547	0.26 407	0.44 365	0.36 421	0.60 288	0.59 337	0.48 301	0.67 345	0.53 352	0.36 337	0.40 163	0.29 290	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.16 403

TestStereo_HLe17	0.34 280	0.17 162	0.46 399	0.32 86	0.21 195	0.42 351	0.31 309	0.70 385	0.66 373	0.46 291	0.68 348	0.36 224	0.30 247	0.61 397	0.36 385	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.15 352

TestStereo_HL2	0.33 268	0.18 205	0.33 185	0.31 58	0.22 230	0.32 221	0.25 171	0.58 268	0.61 341	0.54 330	0.68 348	0.41 272	0.36 337	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.11 246	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.16 403

GGDA	0.32 248	0.18 205	0.32 164	0.31 58	0.21 195	0.31 201	0.26 197	0.59 275	0.66 373	0.50 307	0.68 348	0.40 260	0.36 337	0.55 315	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.15 288	0.15 352

TANstereo	0.30 231	0.15 75	0.31 140	0.30 27	0.17 46	0.55 432	0.23 137	0.44 168	0.55 324	0.59 345	0.68 348	0.37 228	0.26 176	0.35 121	0.27 244	0.15 279	0.16 507	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

IGEV_i1	0.43 412	0.22 394	0.50 461	0.39 325	0.22 230	0.64 509	0.40 496	0.96 517	0.61 341	0.68 415	0.69 352	0.75 495	0.45 406	0.72 499	0.41 436	0.15 279	0.13 396	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.16 403

rvit_105_1	0.54 543	0.40 620	0.76 607	0.58 661	0.37 599	0.59 471	0.68 653	0.70 385	0.94 563	0.82 508	0.69 352	0.73 485	0.58 492	0.78 540	0.54 534	0.32 649	0.29 661	0.31 638	0.34 667	0.23 550	0.20 511

qqq	0.40 381	0.26 501	0.44 369	0.36 224	0.22 230	0.46 383	0.36 421	0.85 467	0.54 317	0.56 337	0.69 352	0.65 436	0.53 454	0.55 315	0.45 481	0.17 399	0.16 507	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

XX-TBD	0.32 248	0.53 666	0.26 49	0.51 608	0.20 160	0.37 292	0.24 158	0.40 121	0.73 413	0.54 330	0.69 352	0.31 178	0.25 155	0.32 81	0.27 244	0.16 340	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 149

zzzzzzz1	0.60 582	0.31 560	4.33 741	0.42 456	0.26 407	0.44 365	0.39 483	0.73 412	0.77 446	0.51 312	0.70 356	0.72 472	0.48 424	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.14 317

knoymous	0.36 318	0.20 306	0.31 140	0.31 58	0.22 230	0.36 278	0.29 260	0.61 296	0.64 364	0.67 409	0.70 356	0.60 401	0.40 372	0.58 363	0.34 348	0.17 399	0.11 246	0.20 467	0.11 164	0.17 390	0.18 450

x	0.39 369	0.24 458	0.41 321	0.34 141	0.23 285	0.52 410	0.32 340	0.86 471	0.52 309	0.57 341	0.70 356	0.59 395	0.50 439	0.49 267	0.46 492	0.17 399	0.15 471	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.16 403

AIO-test1	0.38 352	0.18 205	0.38 274	0.50 592	0.24 324	0.46 383	0.30 281	0.70 385	1.19 649	0.40 257	0.71 359	0.45 306	0.29 228	0.53 299	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.13 165	0.17 429

SMOE	0.36 318	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.17 46	0.63 501	0.41 512	0.65 329	0.55 324	0.54 330	0.72 360	0.49 330	0.38 353	0.40 163	0.30 298	0.19 470	0.12 319	0.28 618	0.15 334	0.19 461	0.14 317

GANet-ADL	0.42 402	0.25 484	0.45 382	0.43 479	0.29 499	0.54 425	0.35 398	0.89 486	0.86 504	0.63 370	0.72 360	0.68 449	0.42 384	0.52 290	0.41 436	0.21 519	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.19 485

CRE-IMP	0.36 318	0.23 416	0.49 447	0.42 456	0.24 324	0.41 344	0.21 83	0.57 259	0.41 235	0.65 391	0.72 360	0.53 352	0.37 347	0.61 397	0.38 414	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.21 508	0.18 450

RALCasStereoNet	0.36 318	0.21 353	0.37 260	0.42 456	0.26 407	0.35 262	0.38 461	0.63 311	0.64 364	0.50 307	0.72 360	0.51 342	0.29 228	0.59 381	0.36 385	0.16 340	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.17 390	0.16 403

FENet	0.42 402	0.22 394	0.38 274	0.39 325	0.24 324	0.55 432	0.32 340	0.79 445	0.70 393	0.71 436	0.72 360	0.63 417	0.57 482	0.62 407	0.44 472	0.19 470	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.19 485

Any-RAFT	0.35 299	0.16 109	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.52 410	0.22 103	0.88 483	0.73 413	0.53 324	0.73 365	0.64 423	0.28 209	0.46 240	0.24 159	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 212

Patchmatch Stereo++	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.56 328	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo_v2	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.57 340	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.25 92	0.21 83	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.57 340	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

HUI-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.60 288	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.50 275	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

iGMRVC	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.30 281	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

iRAFT	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

RAFT-IKP	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.28 251	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

rvit_stereo_0075_2	0.47 458	0.37 597	0.70 575	0.53 634	0.46 660	0.43 356	0.36 421	0.81 453	0.67 378	0.55 334	0.74 374	0.59 395	0.43 390	0.63 421	0.43 454	0.32 649	0.23 616	0.35 655	0.25 608	0.30 608	0.25 578

PFNet	0.42 402	0.18 205	0.58 515	0.43 479	0.24 324	0.43 356	0.32 340	0.74 418	0.78 457	1.00 617	0.74 374	0.68 449	0.39 366	0.72 499	0.37 404	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.15 334	0.16 347	0.13 265

G2L-ROB	0.47 458	0.19 253	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.57 453	0.42 523	1.14 600	0.71 404	0.84 527	0.75 376	1.09 618	0.53 454	0.74 514	0.53 529	0.17 399	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.19 485

DFGA-Net	0.45 431	0.29 545	0.80 616	0.42 456	0.32 559	0.53 418	0.35 398	0.78 441	0.89 534	0.66 404	0.75 376	0.48 322	0.39 366	0.74 514	0.60 552	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.18 464	0.20 482	0.17 429

DCVSM-stereo	0.49 490	0.27 519	0.53 489	0.39 325	0.29 499	0.51 404	0.26 197	0.75 425	0.75 428	1.11 653	0.75 376	1.05 605	0.72 582	0.60 387	0.47 499	0.20 500	0.19 573	0.24 564	0.20 524	0.25 572	0.30 619

test_sample1	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.34 141	0.23 285	0.58 459	0.35 398	0.99 526	0.49 293	0.62 361	0.75 376	0.69 454	0.61 509	0.58 363	0.44 472	0.18 435	0.14 438	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.17 429

ARAFT	0.47 458	0.24 458	0.79 614	0.42 456	0.25 359	0.55 432	0.55 610	0.75 425	0.81 476	0.89 561	0.75 376	0.73 485	0.47 419	0.88 584	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.23 547	0.22 565	0.14 219	0.13 265

EAI-Stereo	0.34 280	0.19 253	0.44 369	0.39 325	0.21 195	0.31 201	0.30 281	1.15 604	0.30 120	0.49 303	0.75 376	0.36 224	0.28 209	0.62 407	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.13 165	0.12 212

gwcnet-sp	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

scenet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

ssnet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

Pruner-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.40 370	0.25 359	0.22 45	0.24 158	0.67 350	0.55 324	0.89 561	0.76 382	0.68 449	0.29 228	0.62 407	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.17 434	0.17 390	0.18 450

SME	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.19 112	0.79 574	0.31 309	0.79 445	0.73 413	0.56 337	0.77 386	0.43 292	0.51 444	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.17 528	0.19 432	0.19 497	0.18 422	0.16 403

ACV-stereo	0.62 587	0.34 579	1.00 644	0.43 479	0.31 542	1.20 667	0.40 496	0.75 425	0.83 486	0.64 382	0.77 386	2.10 706	1.03 666	0.81 552	0.64 566	0.21 519	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.21 508	0.21 531

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 402	0.20 306	0.74 594	0.38 292	0.43 640	0.39 318	0.26 197	0.94 506	0.49 293	0.53 324	0.77 386	0.93 568	0.45 406	0.63 421	0.24 159	0.16 340	0.10 99	0.17 328	0.18 464	0.20 482	0.20 511

test_sample2	0.42 402	0.22 394	0.43 357	0.33 108	0.21 195	0.58 459	0.39 483	0.95 513	0.67 378	0.63 370	0.77 386	0.69 454	0.57 482	0.61 397	0.38 414	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.16 373	0.19 461	0.18 450

ADStereo(finetuned)	0.37 335	0.16 109	0.49 447	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.69 561	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

IPLGR	0.39 369	0.21 353	0.63 539	0.39 325	0.22 230	0.49 397	0.29 260	0.76 432	0.74 423	0.78 478	0.77 386	0.44 303	0.42 384	0.47 250	0.38 414	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.13 265

NF-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.57 371	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

OCTAStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

RE-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

TVStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

cross-raft	0.34 280	0.20 306	0.37 260	0.44 500	0.23 285	0.32 221	0.35 398	0.74 418	0.40 231	0.60 349	0.77 386	0.57 371	0.27 192	0.43 203	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.11 149

DCANet	0.36 318	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.57 482	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

MWSP-net	0.52 523	0.23 416	0.54 495	0.45 525	0.30 518	0.70 536	0.81 683	1.02 545	0.92 549	0.75 460	0.78 398	0.91 559	0.73 585	0.62 407	0.52 525	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.18 464	0.21 508	0.22 553

xyz-stereo-finetune2	0.36 318	0.19 253	0.38 274	0.32 86	0.19 112	0.82 593	0.29 260	0.52 227	0.32 145	0.51 312	0.78 398	0.43 292	0.45 406	0.69 480	0.44 472	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.13 265

LL-Strereo	0.57 565	0.27 519	0.68 565	0.48 563	0.34 580	0.39 318	0.48 565	0.94 506	0.97 573	0.83 520	0.78 398	1.10 622	1.18 681	1.33 674	0.49 506	0.17 399	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.16 347	0.17 429

DCANet-4	0.36 318	0.20 306	0.48 434	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.66 340	0.92 549	0.69 423	0.78 398	0.40 260	0.47 419	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

fff	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

GwcNet-ADL	0.44 420	0.22 394	0.48 434	0.45 525	0.30 518	0.40 324	0.37 439	0.92 499	0.97 573	0.71 436	0.78 398	0.61 407	0.42 384	0.62 407	0.50 508	0.19 470	0.14 438	0.15 236	0.14 299	0.18 422	0.18 450

RAFT_R40	0.40 381	0.19 253	0.44 369	0.43 479	0.25 359	0.23 58	0.26 197	0.67 350	0.67 378	0.98 608	0.78 398	0.72 472	0.43 390	0.76 525	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.18 422	0.14 317

TestStereo	0.38 352	0.31 560	0.40 310	0.45 525	0.20 160	0.40 324	0.37 439	0.66 340	0.65 369	0.53 324	0.78 398	0.47 316	0.40 372	0.55 315	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.22 533	0.13 265

raft+_RVC	0.38 352	0.19 253	0.35 227	0.37 251	0.25 359	0.45 377	0.37 439	0.78 441	0.89 534	0.51 312	0.78 398	0.50 336	0.29 228	0.53 299	0.40 430	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.12 212

csc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

cscssc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

test_sample3	0.46 442	0.25 484	0.50 461	0.35 190	0.23 285	0.69 531	0.37 439	1.15 604	0.81 476	0.75 460	0.79 409	0.66 441	0.49 429	0.63 421	0.46 492	0.21 519	0.15 471	0.20 467	0.19 497	0.21 508	0.19 485

PFNet+	0.40 381	0.19 253	0.49 447	0.39 325	0.25 359	0.28 144	0.23 137	0.64 326	0.70 393	0.85 531	0.79 409	0.64 423	0.35 308	0.72 499	0.34 348	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.20 524	0.16 347	0.20 511

SST-Stereo	0.40 381	0.19 253	0.45 382	0.42 456	0.25 359	0.25 92	0.21 83	0.66 340	0.47 281	1.08 647	0.79 409	0.72 472	0.43 390	0.77 535	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.19 461	0.15 352

ssnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.56 507	0.43 479	0.29 499	0.95 617	0.59 624	1.13 591	0.99 582	0.93 586	0.80 412	0.99 583	0.64 533	0.82 555	0.94 641	0.25 588	0.22 606	0.23 547	0.24 598	0.20 482	0.19 485

BUS	0.45 431	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.70 536	0.34 371	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.65 436	0.49 429	0.64 436	0.51 518	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

BSDual-CNN	0.46 442	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

hknet	0.49 490	0.25 484	0.51 476	0.45 525	0.29 499	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.83 486	0.75 460	0.80 412	0.97 577	0.61 509	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

PSMNet-ADL	0.48 471	0.27 519	0.40 310	0.48 563	0.30 518	0.68 529	0.37 439	0.90 491	0.80 468	0.61 357	0.80 412	0.92 565	0.62 516	0.72 499	0.63 563	0.23 565	0.18 553	0.18 384	0.20 524	0.22 533	0.20 511

IRAFT_RVC	0.42 402	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.24 324	0.27 121	0.54 605	0.74 418	0.77 446	0.76 468	0.80 412	0.73 485	0.51 444	0.70 487	0.36 385	0.17 399	0.10 99	0.21 510	0.16 373	0.16 347	0.14 317

CREStereo++_RVC	0.32 248	0.15 75	0.23 8	0.31 58	0.24 324	0.27 121	0.22 103	0.46 183	0.88 518	0.46 291	0.80 412	0.30 168	0.26 176	0.36 125	0.33 331	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 716	0.13 165	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Selective-IGEV-i16pc	0.56 557	0.20 306	1.13 659	0.40 370	0.31 542	2.00 715	0.66 645	0.68 360	1.11 632	0.51 312	0.81 419	0.68 449	0.36 337	0.67 463	0.40 430	0.31 637	0.17 528	0.17 328	0.18 464	0.19 461	0.20 511

Selective-IGEV-i1	0.44 420	0.20 306	0.53 489	0.41 408	0.22 230	0.62 489	0.50 577	1.01 541	0.88 518	0.63 370	0.81 419	0.79 513	0.38 353	0.54 306	0.38 414	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.15 352

ITSA-stereo	0.53 531	0.28 533	0.52 482	0.40 370	0.23 285	0.56 447	0.34 371	1.24 649	1.24 658	0.80 486	0.81 419	0.72 472	0.58 492	0.82 555	0.65 568	0.21 519	0.17 528	0.23 547	0.21 547	0.22 533	0.26 584

CBFPSM	0.59 579	0.22 394	1.31 683	0.38 292	0.27 443	1.12 654	0.65 642	0.79 445	0.82 481	0.80 486	0.81 419	1.35 667	0.87 634	0.67 463	0.76 595	0.16 340	0.15 471	0.15 236	0.16 373	0.17 390	0.22 553

IPLG	0.39 369	0.20 306	0.59 517	0.40 370	0.24 324	0.54 425	0.27 221	0.75 425	0.63 356	0.84 527	0.81 419	0.32 181	0.32 270	0.60 387	0.45 481	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

HCRNet	0.44 420	0.34 579	0.41 321	0.53 634	0.26 407	0.53 418	0.29 260	0.83 460	0.63 356	0.71 436	0.81 419	0.77 509	0.50 439	0.66 452	0.36 385	0.24 578	0.16 507	0.24 564	0.20 524	0.21 508	0.18 450

test_sample4	0.47 458	0.26 501	0.50 461	0.35 190	0.22 230	0.69 531	0.38 461	1.15 604	0.81 476	0.78 478	0.82 425	0.62 414	0.53 454	0.63 421	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.21 510	0.19 497	0.21 508	0.19 485

GASNet	0.67 599	0.72 695	0.96 639	0.70 699	0.48 666	0.62 489	0.47 557	1.08 570	1.03 601	0.94 589	0.82 425	0.93 568	0.83 625	1.33 674	0.80 602	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.28 638	0.44 669	0.24 570

PSM-softLoss	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

KMStereo	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

RAFT	0.45 431	0.22 394	0.45 382	0.47 555	0.26 407	0.54 425	0.47 557	0.66 340	0.58 336	0.80 486	0.82 425	0.94 570	0.57 482	0.75 520	0.34 348	0.17 399	0.15 471	0.22 526	0.20 524	0.16 347	0.12 212

HITNet	0.41 394	0.26 501	0.45 382	0.33 108	0.17 46	0.63 501	0.30 281	0.93 501	0.64 364	0.71 436	0.82 425	0.64 423	0.52 448	0.59 381	0.43 454	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.19 461	0.12 212
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
TestStereo_HL3	0.37 335	0.19 253	0.49 447	0.34 141	0.24 324	0.51 404	0.39 483	0.60 288	0.43 251	0.61 357	0.83 431	0.56 365	0.46 413	0.55 315	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.14 219	0.17 429

ToySt	0.49 490	0.27 519	0.75 602	0.40 370	0.27 443	0.64 509	0.49 572	0.84 464	0.77 446	0.60 349	0.83 431	0.88 548	0.66 547	0.70 487	0.56 541	0.16 340	0.17 528	0.21 510	0.20 524	0.21 508	0.19 485

GES	0.44 420	0.23 416	0.57 511	0.40 370	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.96 517	0.68 385	0.74 458	0.83 431	0.47 316	0.48 424	0.67 463	0.43 454	0.22 547	0.16 507	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.23 561

ac_64	0.52 523	0.22 394	0.50 461	0.45 525	0.28 468	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.61 341	0.91 574	0.83 431	1.07 612	0.68 557	0.74 514	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.15 352

DMCA	0.45 431	0.26 501	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.51 404	0.34 371	0.93 501	0.68 385	0.75 460	0.83 431	0.79 513	0.53 454	0.51 283	0.54 534	0.21 519	0.16 507	0.21 510	0.16 373	0.19 461	0.21 531

BEATNet_4x	0.46 442	0.32 565	0.56 507	0.37 251	0.19 112	0.63 501	0.35 398	1.01 541	0.72 406	0.77 474	0.83 431	0.70 459	0.59 499	0.68 474	0.53 529	0.16 340	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.24 563	0.16 403

FACV-RUCA	0.43 412	0.28 533	0.47 413	0.45 525	0.33 571	0.58 459	0.34 371	0.82 455	0.73 413	0.57 341	0.84 437	0.47 316	0.50 439	0.54 306	0.39 422	0.22 547	0.15 471	0.35 655	0.16 373	0.28 595	0.21 531

DispNO	0.47 458	0.23 416	0.71 580	0.39 325	0.31 542	0.60 478	0.38 461	0.89 486	0.77 446	0.75 460	0.84 437	0.72 472	0.54 466	0.73 506	0.46 492	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.17 429

GMOStereo	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

error version	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-v	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-2	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

SFCPSM	0.47 458	0.21 353	0.55 501	0.40 370	0.27 443	0.87 604	0.37 439	1.33 669	0.77 446	0.80 486	0.84 437	0.54 356	0.49 429	0.57 340	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.15 352

DSFCA	0.55 546	0.25 484	0.62 529	0.40 370	0.36 592	0.74 553	0.52 596	1.04 553	0.82 481	1.06 640	0.84 437	0.89 552	0.63 522	0.99 618	0.58 545	0.25 588	0.21 598	0.21 510	0.21 547	0.21 508	0.19 485

FADNet-RVC	0.60 582	0.53 666	1.14 661	0.46 547	0.39 615	0.61 481	0.39 483	1.12 589	0.87 514	0.70 429	0.84 437	1.04 600	0.55 472	0.94 615	0.69 579	0.26 598	0.25 634	0.28 618	0.28 638	0.31 615	0.31 629

FADNet	0.61 586	0.51 655	1.10 655	0.45 525	0.44 647	0.65 519	0.41 512	1.19 622	1.05 611	0.70 429	0.84 437	0.98 581	0.66 547	0.82 555	0.50 508	0.29 626	0.30 666	0.27 610	0.30 646	0.46 676	0.35 651

MWDA-net	0.50 506	0.23 416	0.58 515	0.41 408	0.30 518	0.78 570	0.48 565	0.83 460	0.86 504	0.98 608	0.85 447	0.72 472	0.81 615	0.75 520	0.42 444	0.19 470	0.13 396	0.18 384	0.18 464	0.19 461	0.21 531

RAFT-Test	0.34 280	0.18 205	0.37 260	0.38 292	0.23 285	0.50 399	0.23 137	0.69 369	0.40 231	0.60 349	0.85 447	0.61 407	0.28 209	0.46 240	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

CASS	0.45 431	0.27 519	0.42 342	0.48 563	0.22 230	0.61 481	0.34 371	0.97 521	0.62 345	0.71 436	0.85 447	0.61 407	0.55 472	0.57 340	0.41 436	0.29 626	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.22 533	0.28 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 546	0.29 545	0.63 539	0.49 578	0.31 542	0.70 536	0.54 605	1.22 637	0.92 549	0.82 508	0.85 447	0.85 532	0.63 522	0.90 592	0.65 568	0.24 578	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.22 553

G2L-Stereo	0.49 490	0.23 416	0.48 434	0.43 479	0.26 407	0.47 389	0.42 523	0.93 501	0.78 457	0.84 527	0.86 451	0.91 559	0.52 448	0.78 540	0.70 582	0.20 500	0.17 528	0.22 526	0.18 464	0.17 390	0.21 531

DualNet (step1)	0.57 565	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.41 685	0.20 588	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample9	1.05 675	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample7	0.52 523	0.29 545	0.50 461	0.36 224	0.27 443	0.62 489	0.41 512	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.26 598	0.20 588	0.27 610	0.26 623	0.27 591	0.24 570

AAGNet	1.43 706	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.25 359	0.29 159	0.31 309	0.65 329	0.68 385	0.97 603	0.86 451	0.67 448	0.62 516	0.64 436	20.63 774	0.16 340	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.19 461	0.12 212

DMCA-RVC	0.51 515	0.30 555	0.59 517	0.50 592	0.32 559	0.54 425	0.38 461	0.86 471	0.68 385	0.94 589	0.86 451	0.91 559	0.68 557	0.70 487	0.59 550	0.23 565	0.18 553	0.31 638	0.23 582	0.26 580	0.19 485

DIP-Stereo	0.39 369	0.21 353	0.50 461	0.41 408	0.28 468	0.62 489	0.27 221	0.77 435	0.40 231	0.64 382	0.86 451	0.52 348	0.33 289	0.66 452	0.42 444	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.15 352
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 582	0.30 555	0.75 602	0.48 563	0.43 640	0.89 605	0.48 565	1.05 558	1.15 642	0.66 404	0.86 451	0.88 548	0.70 574	0.99 618	0.65 568	0.32 649	0.15 471	0.28 618	0.20 524	0.40 657	0.36 653

AIO-test2	0.39 369	0.21 353	0.41 321	0.47 555	0.25 359	0.45 377	0.35 398	0.77 435	1.27 669	0.36 216	0.87 459	0.37 228	0.30 247	0.47 250	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.21 510	0.23 582	0.15 288	0.13 265

DisPM	0.39 369	0.19 253	0.44 369	0.41 408	0.27 443	0.24 72	0.31 309	0.65 329	0.57 334	0.87 547	0.87 459	0.60 401	0.32 270	0.76 525	0.32 317	0.18 435	0.12 319	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.20 511

raft_robust	0.41 394	0.23 416	0.36 243	0.42 456	0.21 195	0.40 324	0.33 352	0.79 445	0.98 577	0.79 483	0.87 459	0.39 246	0.33 289	0.84 568	0.29 290	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.17 434	0.15 288	0.12 212

RAFT + AFF	0.53 531	0.29 545	0.75 602	0.51 608	0.32 559	0.63 501	0.60 627	1.00 531	0.91 544	0.78 478	0.87 459	0.83 527	0.58 492	0.80 549	0.47 499	0.17 399	0.20 588	0.23 547	0.22 565	0.18 422	0.18 450

FADNet-RVC-Resample	0.56 557	0.33 574	1.16 662	0.49 578	0.34 580	0.71 542	0.43 532	1.01 541	0.93 556	0.82 508	0.87 459	0.74 492	0.67 550	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.18 553	0.26 596	0.27 630	0.26 580	0.27 595

RYNet	0.72 615	0.35 585	0.64 544	0.53 634	0.67 706	1.31 678	0.67 648	1.20 627	1.18 647	1.05 636	0.87 459	1.27 647	0.93 651	0.93 608	1.27 680	0.22 547	0.16 507	0.26 596	0.23 582	0.40 657	0.39 667

StereoDRNet	0.64 590	0.33 574	0.68 565	0.51 608	0.43 640	1.03 634	0.53 601	1.47 692	0.99 582	1.10 651	0.87 459	1.07 612	0.71 578	0.82 555	0.88 625	0.23 565	0.19 573	0.25 577	0.23 582	0.27 591	0.19 485

NOSS_ROB	0.57 565	0.39 615	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.73 552	0.54 605	1.03 550	1.08 628	0.67 409	0.87 459	0.76 503	0.57 482	0.77 535	0.47 499	0.38 676	0.38 699	0.44 683	0.42 696	0.37 650	0.34 646

psm_up	0.55 546	0.26 501	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.65 519	0.56 616	1.04 553	0.82 481	0.82 508	0.88 467	1.01 591	0.94 652	0.74 514	0.61 556	0.21 519	0.25 634	0.26 596	0.23 582	0.21 508	0.20 511

UPFNet	0.53 531	0.24 458	0.51 476	0.45 525	0.38 609	0.84 599	0.49 572	0.99 526	0.75 428	0.87 547	0.88 467	0.86 537	0.64 533	0.80 549	0.71 587	0.20 500	0.20 588	0.20 467	0.20 524	0.19 461	0.15 352

PA-Net	0.67 599	0.43 629	0.83 618	0.50 592	0.53 679	0.94 614	0.68 653	1.10 577	1.14 641	0.80 486	0.88 467	0.87 543	0.77 603	1.02 627	0.88 625	0.24 578	0.41 708	0.29 628	0.44 698	0.26 580	0.34 646
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 490	0.26 501	0.35 227	0.39 325	0.26 407	0.64 509	0.36 421	1.15 604	0.84 491	0.67 409	0.88 467	0.88 548	0.59 499	0.58 363	0.45 481	0.24 578	0.17 528	0.27 610	0.27 630	0.25 572	0.23 561

DDVS	0.52 523	0.30 555	0.56 507	0.41 408	0.31 542	0.71 542	0.34 371	0.91 496	0.67 378	0.85 531	0.89 471	1.12 626	0.46 413	0.86 579	0.60 552	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.25 572	0.26 584

RAFT+CT+SA	0.39 369	0.23 416	0.36 243	0.51 608	0.27 443	0.29 159	0.46 549	0.75 425	0.80 468	0.51 312	0.89 471	0.41 272	0.40 372	0.78 540	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.15 288	0.14 317

iRaft-Stereo_5w	0.45 431	0.21 353	0.48 434	0.42 456	0.28 468	0.31 201	0.54 605	0.63 311	0.62 345	0.62 361	0.89 471	1.01 591	0.69 561	0.75 520	0.66 571	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.15 352

UNet	0.54 543	0.26 501	0.66 556	0.44 500	0.40 620	0.99 627	0.41 512	0.98 524	0.75 428	0.83 520	0.89 471	1.04 600	0.72 582	0.73 506	0.62 559	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.17 429

H2IRNET	0.37 335	0.20 306	0.33 185	0.38 292	0.25 359	0.27 121	0.23 137	0.59 275	0.72 406	0.39 248	0.90 475	0.74 492	0.55 472	0.52 290	0.43 454	0.15 279	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.13 265

FADNet_RVC	0.55 546	0.37 597	1.17 667	0.44 500	0.31 542	0.56 447	0.34 371	1.06 562	0.88 518	0.67 409	0.90 475	0.61 407	0.65 539	0.93 608	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.26 596	0.23 582	0.31 615	0.28 602

STTStereo	0.55 546	0.37 597	0.76 607	0.44 500	0.31 542	0.60 478	0.44 542	0.96 517	0.86 504	0.99 612	0.90 475	0.96 575	0.58 492	0.71 493	0.61 556	0.25 588	0.23 616	0.26 596	0.32 662	0.24 563	0.23 561

test_5	0.43 412	0.24 458	0.43 357	0.52 624	0.28 468	0.28 144	0.42 523	0.72 401	0.82 481	0.62 361	0.91 478	0.72 472	0.55 472	0.79 547	0.35 367	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.16 403

111	0.40 381	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.52 410	0.28 251	0.74 418	1.16 643	0.50 307	0.91 478	0.63 417	0.48 424	0.61 397	0.35 367	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.13 265

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 531	0.32 565	0.64 544	0.44 500	0.30 518	0.66 521	0.44 542	1.04 553	0.88 518	0.91 574	0.91 478	0.99 583	0.60 503	0.68 474	0.60 552	0.21 519	0.17 528	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 515	0.24 458	0.41 321	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.40 496	1.22 637	0.75 428	0.81 499	0.91 478	1.21 640	0.69 561	0.87 581	0.46 492	0.17 399	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.17 390	0.17 429

IPLGR_C	0.40 381	0.21 353	0.64 544	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.34 371	0.66 340	0.62 345	0.82 508	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.46 492	0.17 399	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

AASNet	0.53 531	0.25 484	0.52 482	0.49 578	0.32 559	0.74 553	0.40 496	1.50 697	0.86 504	0.86 539	0.92 482	0.64 423	0.59 499	0.59 381	0.79 600	0.23 565	0.19 573	0.20 467	0.16 373	0.21 508	0.19 485

ACRE	0.40 381	0.21 353	0.65 550	0.45 525	0.33 571	0.51 404	0.33 352	0.66 340	0.63 356	0.80 486	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.45 481	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

MMNet	0.55 546	0.25 484	0.61 525	0.43 479	0.34 580	1.07 641	0.39 483	0.87 478	0.91 544	0.91 574	0.93 485	0.86 537	0.76 596	0.81 552	0.76 595	0.15 279	0.14 438	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.16 403

MEA-ACV	0.54 543	0.23 416	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.71 542	0.43 532	1.18 620	0.88 518	0.85 531	0.94 486	1.04 600	0.85 628	0.73 506	0.57 544	0.18 435	0.17 528	0.20 467	0.24 598	0.18 422	0.21 531

G2L-Stereo_test	0.48 471	0.20 306	0.40 310	0.34 141	0.23 285	0.57 453	0.58 621	1.10 577	0.77 446	0.86 539	0.94 486	0.95 572	0.54 466	0.68 474	0.60 552	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.15 352

test_sample5	0.47 458	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.77 474	0.94 486	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

GMStereo_Zeroshot	0.49 490	0.44 634	0.74 594	0.49 578	0.27 443	0.56 447	0.29 260	0.73 412	0.76 437	0.86 539	0.94 486	0.91 559	0.36 337	0.74 514	0.43 454	0.26 598	0.14 438	0.26 596	0.15 334	0.36 645	0.18 450

DCRE	0.37 335	0.18 205	0.46 399	0.45 525	0.32 559	0.42 351	0.37 439	0.63 311	0.51 306	0.47 298	0.94 486	0.56 365	0.36 337	0.52 290	0.32 317	0.14 195	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.13 265

IER	0.46 442	0.23 416	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.69 531	0.35 398	0.80 449	0.66 373	0.83 520	0.94 486	0.75 495	0.77 603	0.60 387	0.42 444	0.17 399	0.14 438	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

NINENet	0.50 506	0.29 545	0.51 476	0.45 525	0.32 559	0.70 536	0.34 371	1.10 577	0.88 518	0.80 486	0.94 486	0.65 436	0.49 429	0.73 506	0.51 518	0.22 547	0.20 588	0.25 577	0.18 464	0.22 533	0.21 531

psmg	0.49 490	0.25 484	0.43 357	0.41 408	0.28 468	0.85 600	0.43 532	0.99 526	0.76 437	0.91 574	0.94 486	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.15 471	0.20 467	0.20 524	0.18 422	0.18 450

xxxx	1.01 666	0.22 394	0.43 357	0.36 224	0.21 195	0.82 593	0.36 421	1.32 667	0.88 518	0.71 436	0.94 486	0.97 577	0.63 522	0.64 436	10.58 763	0.20 500	0.16 507	0.18 384	0.17 434	0.19 461	0.19 485

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 599	0.81 705	0.73 589	0.53 634	0.37 599	1.40 682	0.53 601	1.04 553	0.79 466	0.88 557	0.94 486	0.95 572	0.53 454	0.93 608	0.58 545	0.39 679	0.30 666	0.57 707	0.31 654	0.53 692	0.30 619

test_sample8	1.25 697	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.13 591	0.75 428	1.50 689	0.95 496	3.29 733	1.59 709	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

CSP-Net	0.56 557	0.27 519	0.49 447	0.41 408	0.28 468	1.22 669	0.50 577	1.23 642	0.72 406	0.95 597	0.95 496	0.89 552	0.62 516	0.83 563	0.62 559	0.26 598	0.17 528	0.17 328	0.17 434	0.18 422	0.17 429

IIG-Stereo	0.43 412	0.21 353	0.44 369	0.50 592	0.25 359	0.44 365	0.21 83	0.71 394	0.76 437	0.83 520	0.95 496	0.83 527	0.43 390	0.90 592	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.19 432	0.14 299	0.15 288	0.11 149

ICVP	0.46 442	0.25 484	0.38 274	0.48 563	0.28 468	0.58 459	0.43 532	1.00 531	0.70 393	0.67 409	0.95 496	0.75 495	0.55 472	0.53 299	0.54 534	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.17 434	0.19 461	0.20 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 458	0.20 306	0.49 447	0.42 456	0.25 359	0.75 559	0.36 421	1.27 657	0.80 468	0.82 508	0.96 500	0.62 414	0.57 482	0.60 387	0.36 385	0.17 399	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.14 317

ffm	0.44 420	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

ff1	0.49 490	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

mmx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

xxx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

TestStereo1	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SA-5K	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

CIPLG	0.41 394	0.21 353	0.63 539	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.33 352	0.65 329	0.60 340	0.82 508	0.96 500	0.46 313	0.32 270	0.55 315	0.44 472	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

delet	0.55 546	0.24 458	0.55 501	0.44 500	0.33 571	1.07 641	0.50 577	1.00 531	0.86 504	0.85 531	0.96 500	0.90 557	0.63 522	0.83 563	0.74 593	0.18 435	0.18 553	0.20 467	0.21 547	0.16 347	0.15 352

ACVNet	0.46 442	0.23 416	0.36 243	0.39 325	0.28 468	0.58 459	0.40 496	0.87 478	0.80 468	0.64 382	0.96 500	0.79 513	0.60 503	0.63 421	0.67 574	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.18 422	0.15 352

acv_ft	0.51 515	0.23 416	0.56 507	0.44 500	0.28 468	0.86 603	0.39 483	0.91 496	0.80 468	0.97 603	0.96 500	0.79 513	0.59 499	0.63 421	0.87 621	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352

NCCL2	0.72 615	0.41 625	0.65 550	0.64 680	0.44 647	0.98 626	1.20 718	1.11 583	1.00 589	0.98 608	0.96 500	1.49 681	0.87 634	0.90 592	0.79 600	0.31 637	0.26 642	0.39 670	0.39 683	0.32 621	0.32 633

NaN_ROB	0.69 605	0.44 634	0.69 571	0.51 608	0.33 571	0.97 622	1.06 709	1.22 637	1.19 649	1.24 673	0.96 500	1.08 614	0.78 608	1.20 655	0.67 574	0.24 578	0.30 666	0.23 547	0.24 598	0.23 550	0.25 578

S	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.39 325	0.24 324	0.71 542	0.42 523	0.62 301	0.61 341	0.60 349	0.97 513	0.39 246	0.46 413	0.42 189	0.32 317	0.30 633	0.17 528	0.31 638	0.31 654	0.18 422	0.13 265

UDG	0.88 649	0.82 708	0.67 560	1.00 721	0.96 723	1.02 631	0.57 620	1.13 591	0.99 582	0.90 569	0.97 513	1.31 653	0.99 661	0.85 574	0.84 610	0.54 715	0.32 682	1.77 737	0.40 686	0.94 721	0.66 713

MyStereo8	0.40 381	0.20 306	0.54 495	0.41 408	0.29 499	0.53 418	0.29 260	0.65 329	0.49 293	0.71 436	0.98 515	0.58 380	0.43 390	0.50 275	0.51 518	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.19 461	0.19 485

anonymity	0.97 662	0.89 712	1.05 649	0.92 717	1.03 730	0.97 622	0.81 683	1.29 661	0.91 544	1.07 643	0.98 515	1.00 587	0.95 655	1.02 627	0.92 640	0.96 729	0.95 756	0.90 725	0.91 741	0.92 720	0.94 726

CRFU-Net	0.57 565	0.27 519	0.57 511	0.46 547	0.30 518	1.20 667	0.52 596	1.10 577	0.56 332	1.00 617	0.98 515	1.06 607	0.79 610	0.81 552	0.71 587	0.21 519	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.19 485

ADLNet2	0.55 546	0.25 484	0.65 550	0.47 555	0.30 518	0.83 596	0.50 577	1.05 558	0.95 569	0.80 486	0.98 515	0.99 583	0.69 561	0.77 535	0.73 590	0.20 500	0.16 507	0.17 328	0.18 464	0.21 508	0.21 531

ADLNet	0.55 546	0.27 519	0.51 476	0.44 500	0.35 587	0.78 570	0.46 549	1.08 570	0.86 504	0.99 612	0.98 515	0.92 565	0.63 522	0.69 480	0.81 605	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531

RT-IGEV	0.52 523	0.19 253	0.59 517	0.40 370	0.25 359	0.79 574	0.62 634	1.15 604	0.74 423	0.89 561	0.99 520	1.18 639	0.61 509	0.65 443	0.31 307	0.19 470	0.13 396	0.17 328	0.13 255	0.15 288	0.20 511

1111x	0.55 546	0.22 394	0.46 399	0.38 292	0.20 160	0.66 521	0.43 532	1.23 642	0.99 582	0.71 436	0.99 520	0.95 572	0.69 561	0.90 592	1.08 663	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.18 450

AdaStereo	0.50 506	0.32 565	0.47 413	0.48 563	0.25 359	0.67 526	0.32 340	1.17 617	0.88 518	0.75 460	0.99 520	0.75 495	0.49 429	0.67 463	0.46 492	0.27 608	0.12 319	0.28 618	0.18 464	0.23 550	0.18 450
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.
MIM_Stereo	0.38 352	0.17 162	0.53 489	0.37 251	0.24 324	0.27 121	0.24 158	0.70 385	0.54 317	0.72 447	1.00 523	0.63 417	0.29 228	0.64 436	0.38 414	0.13 128	0.14 438	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.11 149

CFNet-ft	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

CFNet_RVC	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

Select-FE	0.46 442	0.24 458	0.88 627	0.42 456	0.35 587	0.33 233	0.19 34	0.90 491	0.37 203	0.60 349	1.01 526	0.97 577	0.80 614	0.72 499	0.28 267	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.20 524	0.15 288	0.24 570

SMFormer	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.18 450

tta	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.14 317

qqq1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

fff1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 318	0.17 162	0.41 321	0.35 190	0.19 112	0.33 233	0.29 260	0.65 329	0.73 413	0.68 415	1.01 526	0.56 365	0.40 372	0.42 189	0.30 298	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.10 67

hitnet-ft	0.55 546	0.27 519	0.39 296	0.41 408	0.28 468	0.78 570	0.40 496	0.92 499	0.90 537	0.82 508	1.01 526	1.13 632	0.70 574	0.78 540	0.67 574	0.28 619	0.20 588	0.28 618	0.22 565	0.29 599	0.26 584

GANet-RSSM	0.47 458	0.21 353	0.37 260	0.38 292	0.25 359	0.58 459	0.36 421	1.07 566	0.78 457	0.68 415	1.01 526	0.86 537	0.67 550	0.62 407	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.17 429

DeepPrunerF	0.89 651	0.52 663	3.43 733	0.68 696	0.81 714	0.72 551	0.72 671	1.22 637	1.99 717	0.93 586	1.01 526	0.87 543	0.86 631	1.08 638	0.95 644	0.34 664	0.28 655	0.43 679	0.39 683	0.30 608	0.32 633

Lsterematch	0.38 352	0.17 162	0.38 274	0.37 251	0.20 160	0.42 351	0.27 221	0.57 259	0.71 404	0.66 404	1.02 535	0.49 330	0.40 372	0.57 340	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

GANetREF_RVC	0.80 632	0.75 698	0.86 625	0.66 689	0.42 633	1.15 658	0.98 702	1.14 600	1.19 649	1.01 622	1.02 535	1.10 622	0.90 640	1.15 647	0.76 595	0.48 702	0.39 704	0.57 707	0.38 678	0.63 707	0.46 689
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
ccs_rob	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.31 309	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.02 535	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

iResNet_ROB	0.52 523	0.21 353	0.53 489	0.37 251	0.21 195	0.61 481	0.29 260	1.51 700	1.32 676	0.90 569	1.02 535	0.80 522	0.62 516	0.76 525	0.43 454	0.16 340	0.12 319	0.13 122	0.09 15	0.15 288	0.18 450

PSMNet_ROB	0.64 590	0.37 597	0.65 550	0.56 653	0.42 633	0.97 622	0.83 685	1.21 629	0.92 549	0.79 483	1.02 535	1.08 614	0.63 522	0.82 555	0.91 639	0.29 626	0.20 588	0.31 638	0.31 654	0.26 580	0.23 561

test_sample6	0.49 490	0.26 501	0.50 461	0.37 251	0.22 230	0.63 501	0.40 496	1.12 589	0.83 486	0.80 486	1.03 540	0.66 441	0.55 472	0.67 463	0.46 492	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.23 550	0.21 531

DualNet	0.48 471	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.80 486	1.03 540	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

SA	0.44 420	0.25 484	0.46 399	0.46 547	0.24 324	0.43 356	0.36 421	0.75 425	0.96 570	0.59 345	1.03 540	0.48 322	0.52 448	0.94 615	0.32 317	0.16 340	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

AACVNet	0.50 506	0.23 416	0.49 447	0.46 547	0.29 499	0.52 410	0.38 461	0.90 491	0.55 324	0.81 499	1.03 540	1.00 587	0.70 574	0.83 563	0.54 534	0.21 519	0.18 553	0.24 564	0.18 464	0.23 550	0.20 511

LCNet	0.41 394	0.20 306	0.32 164	0.44 500	0.24 324	0.47 389	0.29 260	0.67 350	0.53 313	0.72 447	1.03 540	0.66 441	0.60 503	0.58 363	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.36 653

CFNet_pseudo	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.30 281	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.03 540	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

LMCR-Stereo	0.53 531	0.30 555	0.53 489	0.58 661	0.30 518	0.83 596	0.36 421	1.19 622	0.76 437	0.88 557	1.04 546	0.56 365	0.62 516	0.82 555	0.67 574	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.14 299	0.23 550	0.17 429

test_xeample	1.01 666	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.21 195	0.71 542	0.39 483	1.23 642	0.86 504	0.81 499	1.04 546	0.69 454	0.61 509	0.69 480	10.93 764	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.17 434	0.18 422	0.17 429

RASNet	0.53 531	0.22 394	0.52 482	0.38 292	0.22 230	0.68 529	0.38 461	0.97 521	0.88 518	0.73 453	1.04 546	1.03 598	0.92 646	0.90 592	0.86 615	0.16 340	0.14 438	0.14 179	0.17 434	0.15 288	0.13 265

CVANet_RVC	0.57 565	0.33 574	0.44 369	0.47 555	0.32 559	0.67 526	0.61 632	1.05 558	0.93 556	0.85 531	1.04 546	1.01 591	0.73 585	0.83 563	0.52 525	0.29 626	0.19 573	0.27 610	0.25 608	0.31 615	0.21 531

DStereoRT	0.74 618	0.19 253	0.50 461	0.51 608	0.33 571	1.10 649	0.34 371	0.82 455	0.76 437	0.78 478	1.05 550	0.51 342	0.73 585	0.76 525	0.48 503	0.16 340	0.13 396	3.96 770	1.37 755	0.19 461	0.14 317

mmm	0.44 420	0.27 519	0.46 399	0.38 292	0.24 324	0.61 481	0.35 398	0.94 506	0.53 313	0.72 447	1.05 550	0.63 417	0.50 439	0.57 340	0.45 481	0.18 435	0.15 471	0.23 547	0.20 524	0.20 482	0.18 450

SQANet	0.82 636	0.74 697	0.67 560	1.13 727	0.98 726	1.11 650	0.47 557	1.07 566	0.83 486	0.91 574	1.05 550	1.03 598	0.74 589	1.01 622	0.64 566	0.61 718	0.24 626	1.03 728	0.35 671	1.18 730	0.58 709

STrans-v2	0.46 442	0.20 306	0.48 434	0.40 370	0.24 324	0.55 432	0.50 577	1.07 566	0.73 413	0.65 391	1.05 550	0.72 472	0.69 561	0.72 499	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.14 299	0.13 165	0.12 212

cf-r	0.47 458	0.23 416	0.41 321	0.39 325	0.23 285	0.59 471	0.37 439	0.88 483	0.85 499	0.72 447	1.05 550	0.94 570	0.62 516	0.56 328	0.54 534	0.21 519	0.14 438	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.15 352

DeepPruner_ROB	0.53 531	0.34 579	0.59 517	0.41 408	0.30 518	0.50 399	0.43 532	1.19 622	0.70 393	0.85 531	1.05 550	0.86 537	0.55 472	0.84 568	0.51 518	0.29 626	0.23 616	0.22 526	0.22 565	0.26 580	0.25 578

DISCO	0.70 607	0.26 501	0.68 565	0.44 500	0.31 542	1.14 656	0.51 593	1.23 642	1.23 656	0.81 499	1.05 550	1.50 682	0.85 628	1.82 706	1.03 657	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.24 563	0.23 561

SCION-MonSter(vits)	0.46 442	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.88 483	1.07 624	0.20 24	1.06 557	0.73 485	0.56 479	0.76 525	1.14 671	0.19 470	0.15 471	0.33 650	0.34 667	0.25 572	0.24 570

SACVNet	0.58 572	0.34 579	0.55 501	0.55 650	0.36 592	0.63 501	0.48 565	1.13 591	0.77 446	1.02 625	1.06 557	1.02 596	0.74 589	0.90 592	0.51 518	0.27 608	0.21 598	0.25 577	0.24 598	0.29 599	0.36 653

PSMNet-RSSM	0.48 471	0.22 394	0.38 274	0.42 456	0.25 359	0.50 399	0.37 439	1.10 577	0.77 446	0.70 429	1.06 557	0.84 530	0.64 533	0.62 407	0.47 499	0.23 565	0.15 471	0.23 547	0.25 608	0.20 482	0.19 485

iResNetv2_ROB	0.52 523	0.27 519	0.69 571	0.38 292	0.25 359	0.62 489	0.35 398	1.17 617	1.01 593	0.99 612	1.06 557	0.88 548	0.67 550	0.66 452	0.39 422	0.19 470	0.13 396	0.15 236	0.11 164	0.18 422	0.16 403

PCWNet_CMD	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.95 513	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.21 510	0.16 373	0.24 563	0.19 485

MSMDNet	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.96 517	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.23 550	0.19 485

CFNet	0.51 515	0.29 545	0.46 399	0.41 408	0.27 443	0.70 536	0.32 340	1.13 591	1.00 589	0.72 447	1.07 561	0.85 532	0.60 503	0.76 525	0.52 525	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.16 403

222	1.18 692	0.22 394	0.44 369	0.37 251	0.22 230	0.79 574	0.37 439	1.31 666	0.89 534	0.92 582	1.08 564	0.72 472	0.71 578	0.66 452	13.89 767	0.20 500	0.15 471	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.19 485

StereoDRNet-Refined	0.58 572	0.32 565	0.54 495	0.46 547	0.30 518	0.96 620	0.40 496	1.00 531	0.94 563	1.12 654	1.08 564	0.96 575	0.67 550	0.90 592	0.89 635	0.17 399	0.13 396	0.22 526	0.21 547	0.20 482	0.19 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 594	0.32 565	0.66 556	0.50 592	0.39 615	1.15 658	0.61 632	1.49 695	1.01 593	1.12 654	1.08 564	1.06 607	0.69 561	0.77 535	0.94 641	0.23 565	0.17 528	0.26 596	0.25 608	0.25 572	0.21 531

SuperB	1.04 671	0.37 597	4.81 742	0.43 479	0.31 542	0.99 627	0.46 549	1.02 545	2.09 718	1.09 649	1.09 567	0.75 495	0.81 615	1.06 632	1.76 702	0.19 470	0.15 471	0.17 328	0.15 334	2.82 757	0.26 584

DN-CSS_ROB	0.43 412	0.26 501	0.62 529	0.40 370	0.29 499	0.44 365	0.27 221	0.77 435	0.75 428	0.72 447	1.09 567	0.48 322	0.43 390	0.69 480	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.18 422	0.16 403

TDLM	0.57 565	0.33 574	0.49 447	0.51 608	0.30 518	0.66 521	0.73 673	1.03 550	1.01 593	0.82 508	1.10 569	0.84 530	0.70 574	0.86 579	0.58 545	0.28 619	0.17 528	0.25 577	0.22 565	0.26 580	0.19 485

PSMNet-RUCA	0.76 622	0.75 698	1.08 654	1.01 722	0.90 718	0.69 531	0.50 577	1.11 583	1.03 601	0.78 478	1.11 570	0.80 522	0.72 582	0.88 584	0.63 563	0.53 713	0.27 651	0.76 718	0.46 699	0.66 710	0.47 694

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 471	0.21 353	1.26 677	0.39 325	0.51 674	0.28 144	0.30 281	1.25 653	0.44 259	0.68 415	1.11 570	0.86 537	0.33 289	0.67 463	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.20 524	0.22 533	0.24 570

XQC	0.89 651	0.65 687	1.31 683	0.67 692	0.52 678	1.22 669	0.68 653	1.26 655	1.52 693	1.14 657	1.11 570	1.28 649	1.04 668	1.40 684	1.77 703	0.38 676	0.24 626	0.37 665	0.31 654	0.53 692	0.47 694

DPSNet	0.99 664	0.42 627	1.88 712	0.53 634	0.41 627	1.59 698	1.26 724	2.21 730	1.43 685	1.10 651	1.11 570	1.46 676	1.95 725	1.34 676	1.26 678	0.34 664	0.25 634	0.25 577	0.21 547	0.46 676	0.37 658

coex_refinement	0.53 531	0.21 353	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.76 565	0.39 483	1.09 574	0.90 537	0.85 531	1.12 574	1.00 587	0.56 479	0.63 421	0.81 605	0.21 519	0.13 396	0.16 278	0.16 373	0.20 482	0.21 531

Wz-Net-LNSev	0.71 611	0.51 655	1.36 692	0.50 592	0.41 627	1.15 658	0.69 658	1.21 629	1.07 624	1.02 625	1.12 574	1.08 614	0.87 634	0.89 590	0.89 635	0.24 578	0.22 606	0.21 510	0.19 497	0.26 580	0.26 584

DAS	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.82 555	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

SepStereo	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.93 608	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

PSM-AAD	0.48 471	0.20 306	0.37 260	0.43 479	0.23 285	0.56 447	0.50 577	0.65 329	0.70 393	1.07 643	1.12 574	0.58 380	0.92 646	0.61 397	0.32 317	0.15 279	0.11 246	0.25 577	0.26 623	0.18 422	0.43 681

iResNet	0.49 490	0.29 545	0.79 614	0.42 456	0.21 195	0.61 481	0.40 496	0.82 455	0.99 582	0.87 547	1.12 574	0.69 454	0.53 454	0.78 540	0.51 518	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.15 352

LALA_ROB	0.74 618	0.43 629	0.69 571	0.54 641	0.40 620	1.01 629	0.95 700	1.21 629	1.07 624	1.22 670	1.12 574	1.56 688	0.79 610	1.04 631	0.86 615	0.33 658	0.22 606	0.35 655	0.30 646	0.35 639	0.31 629

SCION-MonSter	0.67 599	0.40 620	0.95 636	0.54 641	0.44 647	1.30 677	0.42 523	0.91 496	1.06 617	0.79 483	1.13 581	0.74 492	0.67 550	0.76 525	1.43 689	0.19 470	0.19 573	0.45 684	0.42 696	0.30 608	0.26 584

FLISNet	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

CoSv	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

UGAM	0.52 523	0.22 394	0.46 399	0.45 525	0.25 359	0.41 344	0.52 596	0.62 301	1.16 643	0.76 468	1.13 581	1.32 658	0.57 482	1.00 621	0.53 529	0.17 399	0.14 438	0.25 577	0.21 547	0.15 288	0.13 265

AFF-stereo	0.38 352	0.19 253	0.39 296	0.37 251	0.21 195	0.27 121	0.31 309	0.65 329	0.66 373	0.64 382	1.13 581	0.76 503	0.39 366	0.55 315	0.33 331	0.11 39	0.09 28	0.16 278	0.16 373	0.13 165	0.11 149

MLCV	0.47 458	0.24 458	0.61 525	0.37 251	0.17 46	0.61 481	0.33 352	0.80 449	0.87 514	0.94 589	1.13 581	0.72 472	0.43 390	0.89 590	0.51 518	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 212

TCMNet	0.66 594	0.39 615	0.98 642	0.59 665	0.61 699	0.96 620	0.55 610	1.05 558	0.90 537	0.84 527	1.14 587	0.89 552	0.65 539	0.85 574	1.01 656	0.26 598	0.26 642	0.31 638	0.28 638	0.32 621	0.29 609

StereoVision	0.42 402	0.28 533	0.45 382	0.49 578	0.28 468	0.38 305	0.38 461	0.72 401	0.62 345	0.44 278	1.14 587	0.54 356	0.39 366	0.56 328	0.34 348	0.21 519	0.24 626	0.25 577	0.24 598	0.26 580	0.16 403

TransformOpticalFlow	0.44 420	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.23 285	0.37 292	0.47 557	0.94 506	0.76 437	0.65 391	1.14 587	0.73 485	0.56 479	0.76 525	0.32 317	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.13 265

FINET	0.67 599	0.42 627	1.00 644	0.46 547	0.43 640	0.83 596	0.89 693	1.08 570	1.50 692	0.87 547	1.14 587	0.71 463	0.68 557	0.92 602	0.70 582	0.36 672	0.30 666	0.26 596	0.24 598	0.35 639	0.33 638

HGLStereo	0.56 557	0.28 533	0.57 511	0.50 592	0.37 599	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.78 457	0.86 539	1.14 587	0.89 552	0.82 620	0.76 525	0.73 590	0.21 519	0.20 588	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.21 531

DLCB_ROB	0.58 572	0.28 533	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.77 566	0.50 577	0.99 526	0.92 549	1.04 634	1.14 587	1.21 640	0.69 561	0.88 584	0.69 579	0.20 500	0.20 588	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.18 450

APVNet	0.71 611	0.37 597	0.89 631	0.56 653	0.45 652	1.18 665	0.68 653	1.41 686	0.85 499	0.81 499	1.15 593	1.04 600	0.81 615	1.10 642	1.17 672	0.26 598	0.28 655	0.32 645	0.31 654	0.29 599	0.30 619

ADCP+	1.06 676	0.35 585	1.51 700	0.49 578	0.51 674	1.45 689	0.55 610	1.25 653	1.03 601	1.16 658	1.15 593	1.10 622	1.07 671	1.56 690	6.75 754	0.19 470	0.16 507	0.23 547	0.21 547	0.28 595	0.21 531

HSM-Net_RVC	0.53 531	0.22 394	0.35 227	0.37 251	0.21 195	0.85 600	0.37 439	1.23 642	0.93 556	0.90 569	1.15 593	1.26 645	0.63 522	0.72 499	0.48 503	0.17 399	0.13 396	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 654	0.64 685	1.69 704	0.69 698	0.69 709	0.78 570	0.84 688	1.03 550	1.26 668	1.19 663	1.15 593	1.31 653	0.98 660	1.24 663	1.03 657	0.52 709	0.56 727	0.59 710	0.66 726	0.56 697	0.54 707

XPNet_ROB	0.70 607	0.35 585	0.68 565	0.52 624	0.40 620	0.79 574	0.85 691	1.16 612	0.94 563	1.33 681	1.15 593	1.38 669	0.83 625	1.03 629	0.90 637	0.32 649	0.25 634	0.26 596	0.24 598	0.31 615	0.28 602

GwcNet-RSSM	0.49 490	0.24 458	0.42 342	0.40 370	0.23 285	0.55 432	0.38 461	0.93 501	0.93 556	0.71 436	1.16 598	0.86 537	0.60 503	0.62 407	0.66 571	0.21 519	0.14 438	0.19 432	0.20 524	0.16 347	0.15 352

SAMSARA	1.07 678	0.65 687	1.19 669	1.06 726	0.90 718	1.76 708	1.76 746	1.46 691	1.44 688	1.51 690	1.16 598	2.00 705	1.14 676	1.48 685	1.31 682	0.39 679	0.44 717	0.35 655	0.38 678	0.49 684	0.49 700

iinet-f	0.67 599	0.26 501	2.15 717	0.39 325	0.31 542	1.19 666	0.56 616	0.84 464	0.84 491	0.80 486	1.17 600	1.05 605	0.84 627	0.71 493	1.21 675	0.20 500	0.18 553	0.17 328	0.15 334	0.20 482	0.20 511

dad	0.58 572	0.50 651	0.64 544	0.43 479	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.78 441	1.25 665	1.01 622	1.17 600	1.15 636	0.53 454	0.68 474	0.50 508	0.35 668	0.23 616	0.37 665	0.21 547	0.29 599	0.20 511

HBP-ISP	0.59 579	0.45 638	0.43 357	0.45 525	0.33 571	0.70 536	0.28 251	1.11 583	1.00 589	0.83 520	1.18 602	0.65 436	0.68 557	0.88 584	0.52 525	0.35 668	0.38 699	0.47 689	0.41 691	0.38 654	0.31 629

ETE_ROB	0.70 607	0.49 647	0.73 589	0.56 653	0.36 592	0.79 574	0.87 692	1.14 600	0.93 556	1.19 663	1.18 602	1.39 670	0.82 620	0.99 618	0.80 602	0.26 598	0.21 598	0.31 638	0.26 623	0.33 628	0.34 646

PDISCO_ROB	0.91 655	0.48 643	1.06 650	0.99 719	0.97 724	1.67 704	0.63 636	1.64 712	1.59 701	1.06 640	1.18 602	1.31 653	0.79 610	1.55 688	0.97 647	0.49 704	0.22 606	0.45 684	0.40 686	0.45 673	0.37 658

SGM-Forest	0.62 587	0.32 565	0.39 296	0.43 479	0.30 518	1.02 631	0.55 610	1.09 574	1.05 611	1.06 640	1.18 602	1.10 622	0.67 550	0.88 584	0.62 559	0.31 637	0.33 688	0.33 650	0.30 646	0.30 608	0.28 602
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 506	0.24 458	0.55 501	0.38 292	0.31 542	0.58 459	0.33 352	0.98 524	0.93 556	0.88 557	1.19 606	0.80 522	0.49 429	0.63 421	0.43 454	0.21 519	0.15 471	0.26 596	0.18 464	0.26 580	0.22 553

Selective-IGEV-i16pb	1.07 678	0.24 458	9.45 752	0.41 408	0.32 559	1.76 708	0.59 624	1.00 531	1.54 696	0.66 404	1.20 607	0.98 581	0.57 482	0.78 540	0.62 559	0.27 608	0.17 528	0.18 384	0.20 524	0.21 508	0.23 561

Wz-Net-MNSev	0.76 622	0.40 620	1.34 687	0.50 592	0.40 620	1.44 688	0.83 685	1.15 604	1.16 643	1.25 676	1.20 607	1.13 632	0.81 615	1.16 649	1.00 655	0.22 547	0.19 573	0.24 564	0.23 582	0.28 595	0.26 584

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 589	0.28 533	0.99 643	0.40 370	0.30 518	1.03 634	0.56 616	1.10 577	0.99 582	0.97 603	1.22 609	1.06 607	0.69 561	1.07 635	0.95 644	0.19 470	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.22 533	0.21 531

DDUNet	1.06 676	2.56 758	0.68 565	1.21 729	1.26 735	1.03 634	0.69 658	1.11 583	0.94 563	0.96 598	1.22 609	1.27 647	0.82 620	0.93 608	0.72 589	0.84 726	0.38 699	1.99 740	0.60 721	1.10 729	0.85 722

CCAANet	0.47 458	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.28 468	0.67 526	0.31 309	0.99 526	0.75 428	0.63 370	1.22 609	0.69 454	0.52 448	0.79 547	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.19 497	0.15 288	0.19 485

DANet	0.71 611	0.45 638	0.91 634	0.59 665	0.40 620	0.81 585	0.40 496	0.97 521	0.84 491	1.20 668	1.22 609	1.33 661	0.88 638	1.16 649	1.24 676	0.27 608	0.23 616	0.31 638	0.25 608	0.35 639	0.32 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 590	0.35 585	0.41 321	0.42 456	0.25 359	1.01 629	0.77 677	1.13 591	1.09 630	1.17 659	1.22 609	1.04 600	0.75 593	0.88 584	0.63 563	0.28 619	0.30 666	0.34 653	0.30 646	0.26 580	0.26 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.96 660	0.70 694	0.72 585	0.62 677	0.45 652	0.74 553	0.92 698	1.09 574	1.29 673	1.19 663	1.23 614	0.99 583	1.71 715	1.29 669	0.99 651	2.01 752	0.35 692	0.77 719	0.30 646	1.42 732	0.38 664

CC-Net-ROB	0.82 636	0.96 717	0.85 620	0.58 661	0.45 652	1.27 675	0.70 663	1.17 617	1.02 596	0.83 520	1.23 614	0.90 557	0.77 603	1.06 632	0.69 579	0.46 697	0.34 690	1.71 736	0.38 678	0.59 704	0.36 653

DGSMNet	0.76 622	0.55 669	1.29 681	0.58 661	0.62 700	0.94 614	0.70 663	1.26 655	1.11 632	0.83 520	1.24 616	1.00 587	0.71 578	1.03 629	0.81 605	0.34 664	0.29 661	0.41 677	0.40 686	0.57 700	0.55 708

RTSC	0.87 647	0.48 643	1.23 674	0.52 624	0.37 599	1.13 655	0.50 577	1.34 671	1.79 710	1.51 690	1.24 616	1.12 626	0.81 615	1.62 694	2.16 716	0.25 588	0.19 573	0.23 547	0.24 598	0.30 608	0.31 629

ISRNet	0.56 557	0.24 458	0.66 556	0.56 653	0.36 592	0.44 365	0.25 171	0.82 455	0.84 491	1.07 643	1.25 618	0.91 559	0.60 503	0.66 452	0.58 545	0.35 668	0.26 642	0.36 660	0.33 665	0.30 608	0.42 675

CBMV_ROB	0.59 579	0.37 597	0.38 274	0.39 325	0.28 468	0.74 553	0.28 251	1.00 531	0.98 577	0.94 589	1.25 618	0.81 525	0.78 608	0.87 581	0.50 508	0.36 672	0.37 697	0.43 679	0.40 686	0.33 628	0.30 619

Wz-Net-TNSev	1.14 686	1.06 725	4.32 740	0.49 578	0.42 633	1.51 692	1.11 713	1.48 693	1.40 684	1.22 670	1.26 620	1.58 690	1.43 699	1.76 703	1.70 698	0.32 649	0.31 676	0.26 596	0.30 646	0.41 663	0.41 674

pcwnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.84 619	0.45 525	0.35 587	0.61 481	0.35 398	1.27 657	1.21 653	0.99 612	1.27 621	0.72 472	0.58 492	0.67 463	0.48 503	0.27 608	0.21 598	0.24 564	0.23 582	0.29 599	0.29 609

FBW_ROB	0.88 649	0.50 651	0.85 620	0.55 650	0.40 620	1.17 663	0.78 679	1.50 697	1.37 679	1.33 681	1.27 621	1.48 680	1.00 664	2.57 733	0.98 650	0.25 588	0.32 682	0.45 684	0.30 646	0.34 634	0.28 602

w-ln-seven-2	0.76 622	0.43 629	2.32 720	0.52 624	0.38 609	0.90 607	0.65 642	1.11 583	1.12 637	1.19 663	1.28 623	1.09 618	0.99 661	1.07 635	0.87 621	0.20 500	0.19 573	0.23 547	0.22 565	0.26 580	0.22 553

R-Stereo Train	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265

RAFT-Stereo	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 572	0.44 634	0.62 529	0.42 456	0.33 571	0.66 521	0.58 621	1.02 545	0.86 504	0.77 474	1.28 623	0.72 472	0.64 533	0.82 555	0.59 550	0.31 637	0.26 642	0.40 673	0.27 630	0.33 628	0.26 584

YMNet	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

YMNet_1	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

Ntro	1.09 682	0.97 720	0.91 634	1.44 734	1.19 734	1.69 705	0.80 682	1.35 675	1.25 665	1.00 617	1.29 627	1.31 653	0.97 659	1.26 665	0.84 610	0.84 726	0.43 715	1.36 732	0.50 714	1.56 733	0.78 718

Wz-Net-SNSev	0.91 655	0.73 696	2.13 715	0.56 653	0.45 652	0.95 617	1.13 714	1.34 671	1.24 658	1.02 625	1.30 630	1.46 676	0.86 631	1.81 705	1.50 692	0.25 588	0.23 616	0.25 577	0.26 623	0.32 621	0.29 609

HHNet	0.41 394	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.37 599	0.33 233	0.34 371	0.69 369	0.75 428	0.86 539	1.30 630	0.52 348	0.32 270	0.52 290	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.15 288	0.24 570

XX-Stereo	0.37 335	0.17 162	0.45 382	0.55 650	0.36 592	0.38 305	0.20 54	0.60 288	0.30 120	0.46 291	1.30 630	0.73 485	0.26 176	0.56 328	0.26 223	0.16 340	0.11 246	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.10 67

otaku	1.04 671	0.93 714	0.88 627	1.33 733	1.05 732	1.66 702	0.70 663	1.40 685	1.18 647	1.08 647	1.32 633	1.33 661	0.91 641	1.23 662	0.76 595	0.72 722	0.46 721	1.24 731	0.50 714	1.40 731	0.75 716

STTRV1_RVC	0.82 636	0.59 674	1.16 662	0.67 692	0.81 714	1.11 650	0.63 636	1.30 664	1.11 632	0.98 608	1.33 634	1.08 614	0.95 655	1.26 665	0.87 621	0.55 716	0.25 634	0.43 679	0.39 683	0.58 703	0.40 670

AANet_RVC	0.57 565	0.32 565	0.54 495	0.45 525	0.27 443	0.57 453	0.48 565	1.00 531	1.28 671	0.86 539	1.33 634	0.87 543	0.58 492	1.07 635	0.75 594	0.18 435	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.18 450

Syn2CoEx	0.71 611	0.51 655	0.95 636	0.64 680	0.45 652	0.91 608	0.53 601	1.48 693	1.13 638	0.93 586	1.35 636	1.02 596	0.99 661	0.92 602	0.80 602	0.30 633	0.27 651	0.28 618	0.24 598	0.23 550	0.24 570

fast-acv-ft	0.64 590	0.30 555	0.73 589	0.45 525	0.34 580	1.17 663	0.49 572	0.86 471	0.98 577	1.02 625	1.36 637	1.29 650	0.85 628	0.76 525	0.81 605	0.21 519	0.23 616	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.20 511

NCC-stereo	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638

Abc-Net	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 716	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

DeepStereo_LL	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 716	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

GMM-Stereo	0.44 420	0.19 253	0.36 243	0.42 456	0.25 359	0.51 404	0.47 557	0.71 394	0.53 313	0.76 468	1.37 640	0.76 503	0.38 353	0.60 387	0.33 331	0.15 279	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.16 347	0.27 595

GwcNet	0.69 605	0.36 590	1.10 655	0.51 608	0.42 633	1.08 645	0.50 577	1.21 629	1.16 643	1.00 617	1.37 640	1.06 607	0.79 610	0.92 602	0.94 641	0.25 588	0.24 626	0.24 564	0.22 565	0.23 550	0.26 584

SHD	0.93 658	0.50 651	1.18 668	0.59 665	0.46 660	0.97 622	0.48 565	1.70 716	2.15 719	1.58 694	1.37 640	1.42 673	1.19 683	1.31 672	1.60 695	0.31 637	0.26 642	0.32 645	0.33 665	0.40 657	0.42 675

edge stereo	0.76 622	0.38 607	0.74 594	0.52 624	0.43 640	0.80 580	0.53 601	1.28 660	1.06 617	1.28 677	1.38 645	1.81 696	1.11 674	1.08 638	0.85 614	0.33 658	0.32 682	0.41 677	0.28 638	0.32 621	0.36 653

THIR-Stereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.23 285	0.75 559	0.67 648	0.66 340	0.87 514	1.02 625	1.40 646	0.72 472	0.76 596	0.62 407	0.42 444	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.15 352

FAT-Stereo	0.73 617	0.33 574	0.75 602	0.49 578	0.37 599	0.71 542	0.59 624	1.36 678	1.30 674	1.03 633	1.40 646	1.59 691	1.15 677	0.87 581	0.86 615	0.28 619	0.28 655	0.28 618	0.23 582	0.28 595	0.38 664

MSAF-DinoV2	1.04 671	0.38 607	1.32 685	0.54 641	0.29 499	0.89 605	0.72 671	1.52 703	1.24 658	1.05 636	1.41 648	2.98 723	1.49 702	2.74 735	2.83 730	0.22 547	0.14 438	0.20 467	0.22 565	0.32 621	0.32 633

S-Stereo	0.74 618	0.35 585	0.96 639	0.56 653	0.45 652	0.82 593	0.60 627	1.24 649	1.60 704	0.96 598	1.41 648	1.12 626	0.94 652	0.80 549	1.04 660	0.26 598	0.31 676	0.28 618	0.25 608	0.32 621	0.47 694

ADCRef	0.80 632	0.43 629	1.32 685	0.50 592	0.45 652	1.07 641	0.51 593	1.07 566	0.98 577	1.17 659	1.42 650	0.87 543	0.91 641	0.85 574	3.19 732	0.18 435	0.16 507	0.23 547	0.23 582	0.22 533	0.21 531

AnyNet_C32	1.16 691	0.62 682	2.40 722	0.57 659	0.55 685	1.41 684	1.34 730	1.18 620	1.24 658	1.49 687	1.42 650	1.39 670	1.20 685	1.55 688	4.82 745	0.29 626	0.28 655	0.29 628	0.34 667	0.38 654	0.42 675

ADCPNet	1.03 670	0.48 643	2.70 726	0.54 641	0.42 633	1.40 682	0.75 675	1.13 591	1.07 624	1.22 670	1.42 650	1.68 693	1.09 672	1.36 681	3.45 738	0.30 633	0.28 655	0.29 628	0.32 662	0.37 650	0.35 651

z-ln-s-r	0.66 594	0.36 590	1.30 682	0.39 325	0.26 407	0.57 453	0.63 636	0.80 449	1.03 601	0.80 486	1.43 653	0.91 559	0.76 596	1.08 638	1.87 709	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.14 299	0.20 482	0.16 403

psmorigin	0.82 636	0.51 655	2.09 714	0.49 578	0.41 627	0.85 600	0.50 577	1.04 553	0.88 518	1.45 686	1.43 653	1.50 682	1.06 669	1.22 661	0.97 647	0.31 637	0.32 682	0.27 610	0.27 630	0.33 628	0.42 675

CSAN	0.83 643	0.49 647	0.77 612	0.60 671	0.41 627	1.14 656	1.06 709	1.19 622	1.46 690	1.32 679	1.43 653	1.37 668	1.19 683	1.27 668	0.86 615	0.39 679	0.31 676	0.36 660	0.37 674	0.35 639	0.34 646

RAFT_CTSACE	0.45 431	0.20 306	0.44 369	0.45 525	0.27 443	0.34 251	0.39 483	0.60 288	0.73 413	0.76 468	1.44 656	0.83 527	0.38 353	1.08 638	0.26 223	0.12 65	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

ccnet	0.82 636	0.57 672	0.75 602	0.54 641	0.59 697	1.09 648	0.66 645	1.38 681	0.94 563	1.12 654	1.44 656	1.29 650	0.92 646	0.95 617	1.24 676	0.49 704	0.42 710	0.50 701	0.47 706	0.51 687	0.46 689

ADCMid	1.14 686	0.52 663	2.23 719	0.53 634	0.43 640	1.07 641	0.75 675	1.23 642	1.05 611	2.15 719	1.44 656	1.50 682	1.43 699	1.56 690	5.01 747	0.26 598	0.24 626	0.29 628	0.31 654	0.37 650	0.33 638

test_4	0.36 318	0.18 205	0.31 140	0.44 500	0.25 359	0.20 32	0.34 371	0.56 250	0.41 235	0.59 345	1.45 659	0.43 292	0.25 155	0.63 421	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.11 149

RGC	0.79 631	0.59 674	0.71 580	0.65 686	0.65 704	0.92 613	0.58 621	1.29 661	1.05 611	1.07 643	1.45 659	1.47 679	1.03 666	1.21 659	0.88 625	0.32 649	0.30 666	0.48 695	0.40 686	0.37 650	0.37 658

stereogan	0.80 632	0.31 560	0.71 580	0.59 665	0.50 670	1.72 706	0.48 565	1.35 675	1.37 679	1.00 617	1.46 661	1.56 688	0.95 655	1.29 669	0.84 610	0.28 619	0.29 661	0.29 628	0.25 608	0.38 654	0.38 664

GrayStereo	0.49 490	0.19 253	0.42 342	0.46 547	0.28 468	0.53 418	0.67 648	0.69 369	0.63 356	1.02 625	1.47 662	0.78 511	0.76 596	0.56 328	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.15 288	0.29 609

w-ln-seven	0.96 660	0.48 643	2.41 723	0.54 641	0.50 670	1.41 684	0.70 663	1.67 714	1.81 711	1.49 687	1.50 663	1.26 645	0.87 634	1.15 647	1.80 707	0.23 565	0.21 598	0.25 577	0.25 608	0.31 615	0.26 584

Sa-1000	0.48 471	0.24 458	0.41 321	0.45 525	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.81 453	0.93 556	0.82 508	1.50 663	0.53 352	0.45 406	0.92 602	0.30 298	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

ADCL	1.04 671	0.38 607	1.35 688	0.50 592	0.39 615	1.61 699	0.89 693	1.29 661	1.39 682	1.29 678	1.50 663	1.24 643	1.24 686	1.37 682	4.87 746	0.21 519	0.19 573	0.25 577	0.25 608	0.29 599	0.27 595

DispFullNet	1.60 713	2.63 759	2.75 727	2.56 754	1.79 746	1.24 672	0.47 557	1.37 680	1.45 689	1.87 709	1.50 663	1.55 687	2.46 732	2.04 716	1.04 660	0.59 717	0.18 553	2.32 749	0.68 728	2.29 750	1.14 737

ACVNet_1	1.46 707	1.33 732	1.12 658	1.91 745	1.62 739	1.83 711	0.98 702	2.00 725	1.85 713	1.39 684	1.53 667	2.32 712	1.53 703	1.34 676	1.11 665	1.30 741	0.50 723	2.06 746	0.58 720	1.93 746	0.95 728

anonymousa	0.49 490	0.20 306	0.42 342	0.38 292	0.23 285	0.91 608	0.35 398	0.75 425	0.62 345	0.85 531	1.54 668	1.06 607	0.66 547	0.51 283	0.43 454	0.16 340	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.16 347	0.14 317

MFN_U_SF_RVC	1.09 682	0.59 674	1.97 713	0.67 692	0.44 647	1.93 713	0.60 627	1.85 721	1.36 677	1.61 697	1.54 668	1.95 704	1.37 695	1.64 697	1.73 699	0.40 684	0.37 697	0.45 684	0.48 708	0.44 669	0.44 682

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 669	0.57 672	1.51 700	0.67 692	0.50 670	2.57 724	1.66 741	1.20 627	1.43 685	1.38 683	1.57 670	1.33 661	0.92 646	1.64 697	0.88 625	0.37 675	0.39 704	0.46 688	0.60 721	0.41 663	0.40 670

RainbowNet	1.35 702	1.49 736	1.19 669	1.88 743	1.45 736	1.48 690	1.07 711	1.61 710	1.55 697	1.20 668	1.59 671	1.54 686	1.13 675	1.34 676	0.97 647	1.36 744	0.70 732	1.82 738	0.79 733	1.71 736	1.07 735

ACVNet-4b	1.35 702	1.31 731	1.10 655	1.90 744	1.59 738	1.92 712	0.77 677	1.52 703	1.62 705	1.05 636	1.60 672	2.11 707	0.94 652	1.64 697	0.77 599	1.30 741	0.35 692	2.03 744	0.67 727	1.88 744	0.84 721

WZ-Net	1.19 693	0.59 674	4.07 738	0.62 677	0.51 674	1.34 679	1.31 729	1.32 667	1.74 708	1.53 693	1.65 673	1.74 695	1.28 691	2.25 724	2.01 713	0.27 608	0.21 598	0.23 547	0.25 608	0.40 657	0.39 667

RP	0.76 622	0.36 590	0.63 539	0.66 689	0.58 696	0.80 580	0.55 610	1.14 600	1.22 655	0.97 603	1.65 673	1.43 675	1.32 692	1.01 622	0.84 610	0.33 658	0.30 666	0.36 660	0.30 646	0.34 634	0.34 646

DEmStereo	0.48 471	0.17 162	0.50 461	0.38 292	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.63 311	0.74 423	0.89 561	1.66 675	0.58 380	1.06 669	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

ADCS	1.51 710	0.61 679	3.42 732	0.59 665	0.51 674	1.27 675	1.08 712	1.59 707	1.81 711	1.91 713	1.66 675	1.51 685	1.42 698	1.94 712	8.60 756	0.33 658	0.32 682	0.33 650	0.36 672	0.44 669	0.42 675

MFMNet_re	1.14 686	0.97 720	1.19 669	0.99 719	0.95 722	1.25 673	1.22 721	1.39 682	1.55 697	1.69 704	1.67 677	1.21 640	1.53 703	1.12 645	0.99 651	0.87 728	0.75 739	0.79 721	0.75 730	0.90 718	0.94 726

Consistency-Raft	1.01 666	0.81 705	1.24 675	0.84 714	0.97 724	0.81 585	0.84 688	1.30 664	1.59 701	1.05 636	1.68 678	1.12 626	0.91 641	0.92 602	1.11 665	0.65 719	0.74 735	0.79 721	0.90 738	1.06 728	0.79 720

KYRaft	0.48 471	0.20 306	0.38 274	0.44 500	0.23 285	0.44 365	0.37 439	0.66 340	0.41 235	0.94 589	1.73 679	0.79 513	0.41 381	0.63 421	0.31 307	0.16 340	0.11 246	0.18 384	0.22 565	0.16 347	0.78 718

MDST_ROB	0.91 655	0.27 519	0.85 620	0.63 679	0.41 627	2.53 723	0.71 669	1.60 708	1.13 638	2.83 737	1.73 679	0.97 577	0.69 561	1.61 693	0.73 590	0.25 588	0.22 606	0.32 645	0.28 638	0.25 572	0.24 570

MADNet+	2.23 733	2.43 755	10.85 757	1.22 730	0.91 720	2.76 730	1.40 733	2.12 728	1.67 707	1.32 679	1.74 681	1.86 701	1.74 716	6.25 754	4.41 744	0.65 719	0.64 730	0.58 709	0.54 718	0.80 715	0.76 717

DRaft	0.49 490	0.17 162	0.47 413	0.37 251	0.25 359	0.58 459	0.40 496	0.65 329	0.85 499	1.02 625	1.75 682	0.50 336	0.82 620	0.63 421	0.40 430	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

RAFT-345	0.40 381	0.18 205	0.40 310	0.38 292	0.22 230	0.33 233	0.26 197	0.61 296	0.51 306	0.74 458	1.79 683	0.45 306	0.33 289	0.66 452	0.36 385	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.14 299	0.13 165	0.13 265

MultiAttention	3.58 745	0.24 458	0.62 529	0.54 641	0.34 580	22.90 773	2.72 757	1.60 708	1.13 638	0.80 486	1.81 684	1.14 635	0.43 390	35.29 786	0.61 556	0.17 399	0.12 319	0.23 547	0.23 582	0.34 634	0.29 609

SPS-STEREO	1.25 697	0.93 714	1.06 650	1.04 724	1.03 730	1.41 684	0.91 697	1.51 700	1.19 649	2.09 717	1.83 685	1.94 703	1.39 696	1.62 694	1.39 687	0.97 731	0.94 755	0.90 725	0.89 737	0.96 723	0.96 729
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 442	0.19 253	0.35 227	0.44 500	0.26 407	0.40 324	0.45 545	0.68 360	0.44 259	0.96 598	1.84 686	0.59 395	0.67 550	0.61 397	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.29 609

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 700	0.87 711	1.76 708	0.86 715	0.56 688	4.29 747	1.79 747	1.50 697	1.98 716	1.61 697	1.85 687	1.84 698	1.41 697	1.89 708	1.36 684	0.48 702	0.40 706	0.56 706	0.57 719	0.69 711	0.48 697

Nwc_Net	0.78 628	0.38 607	0.73 589	0.60 671	0.55 685	1.05 639	0.55 610	1.67 714	1.05 611	0.88 557	1.86 688	1.40 672	1.09 672	1.10 642	0.87 621	0.30 633	0.25 634	0.36 660	0.38 678	0.29 599	0.29 609

DStereoFS	1.87 722	0.85 710	1.03 647	0.75 707	0.62 700	2.04 717	0.65 642	1.74 718	1.55 697	1.52 692	1.90 689	2.36 714	12.92 768	3.85 747	1.74 700	0.44 692	0.31 676	0.82 723	0.46 699	0.84 717	1.10 736

Hybrid-DGEV-03	0.45 431	0.19 253	0.33 185	0.43 479	0.27 443	0.56 447	0.26 197	0.65 329	0.74 423	0.94 589	1.92 690	0.61 407	0.30 247	0.55 315	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.11 149

AnyNet_C01	1.56 711	1.05 723	7.45 747	0.64 680	0.54 681	1.99 714	1.38 732	1.43 689	1.36 677	1.63 700	1.92 690	1.84 698	1.33 694	2.40 727	4.03 740	0.33 658	0.32 682	0.32 645	0.34 667	0.44 669	0.45 686

SGM_RVC	0.97 662	0.28 533	0.41 321	0.39 325	0.22 230	1.55 694	0.73 673	1.51 700	1.25 665	2.25 724	1.92 690	2.58 718	1.56 707	2.02 715	1.19 674	0.27 608	0.27 651	0.27 610	0.25 608	0.25 572	0.25 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 707	0.80 704	6.12 745	0.47 555	0.39 615	0.69 531	0.83 685	0.90 491	2.77 741	3.50 747	1.96 693	1.66 692	2.03 727	1.26 665	4.18 743	0.21 519	0.18 553	0.21 510	0.20 524	0.41 663	0.39 667

zh-sn7	1.09 682	0.75 698	3.23 731	0.57 659	0.42 633	1.11 650	0.89 693	1.19 622	1.27 669	1.41 685	1.98 694	1.25 644	1.47 701	1.99 714	2.62 727	0.26 598	0.26 642	0.26 596	0.27 630	0.35 639	0.30 619

GANet	0.70 607	0.37 597	0.55 501	0.51 608	0.34 580	0.94 614	0.96 701	1.08 570	0.94 563	1.04 634	1.98 694	1.13 632	0.88 638	1.12 645	0.66 571	0.25 588	0.26 642	0.27 610	0.22 565	0.31 615	0.22 553

aanetorigin	0.83 643	0.56 670	1.87 711	0.49 578	0.38 609	0.56 447	0.66 645	0.70 385	1.00 589	2.42 729	2.02 696	1.31 653	1.18 681	0.93 608	1.13 670	0.20 500	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.27 591	0.30 619

AF-Net	0.81 635	0.39 615	0.68 565	0.64 680	0.54 681	0.91 608	0.51 593	1.61 710	1.31 675	0.96 598	2.02 696	1.46 676	1.26 690	1.11 644	0.99 651	0.32 649	0.24 626	0.39 670	0.27 630	0.30 608	0.25 578

tt	6.20 756	0.20 306	5.89 744	3.55 762	2.07 751	11.26 760	19.21 773	11.74 764	5.46 755	2.69 733	2.04 698	4.87 747	6.25 755	3.70 744	7.09 755	8.32 774	11.17 783	4.93 771	5.41 775	5.74 766	2.37 757

SDNR	0.86 646	0.37 597	1.47 698	0.40 370	0.38 609	3.38 742	0.33 352	0.90 491	0.98 577	0.99 612	2.09 699	0.59 395	0.71 578	1.29 669	0.70 582	0.51 707	0.56 727	0.36 660	0.26 623	0.43 668	0.46 689

2222	1.14 686	0.53 666	1.55 702	0.79 710	0.47 665	1.56 695	1.67 742	1.49 695	1.24 658	1.24 673	2.23 700	3.21 729	1.25 687	1.53 686	1.63 696	0.47 701	0.28 655	0.50 701	0.36 672	0.48 681	0.29 609

zh-mn7	1.08 681	0.65 687	4.00 737	0.52 624	0.38 609	1.16 662	0.62 634	1.15 604	1.77 709	1.74 705	2.31 701	1.17 638	0.91 641	2.10 717	1.77 703	0.24 578	0.21 598	0.22 526	0.22 565	0.25 572	0.28 602

PWCK	1.92 724	1.66 746	3.12 730	1.65 736	0.91 720	2.84 733	2.26 753	2.10 727	2.41 735	2.36 728	2.31 701	2.22 708	1.82 719	3.43 740	2.03 714	1.61 747	0.71 734	1.51 733	0.82 735	1.69 735	0.91 725

pmcnn	1.23 695	0.29 545	0.96 639	0.40 370	0.23 285	0.95 617	0.69 658	1.16 612	1.28 671	1.67 703	2.33 703	11.15 762	0.86 631	0.93 608	0.88 625	0.15 279	0.12 319	0.12 63	0.10 97	0.15 288	0.15 352

ASMatch	0.48 471	0.19 253	0.45 382	0.39 325	0.28 468	0.37 292	0.26 197	0.74 418	0.68 385	0.76 468	2.34 704	0.61 407	0.52 448	0.62 407	0.37 404	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.21 531

LSM	4.74 753	0.77 702	10.16 753	0.70 699	56.56 791	1.02 631	1.00 706	1.24 649	1.62 705	2.04 715	2.34 704	1.33 661	1.17 680	1.38 683	1.09 664	0.33 658	0.49 722	0.39 670	0.46 699	0.51 687	10.09 773

PVD	1.28 699	0.67 690	1.28 678	0.74 704	0.62 700	1.50 691	0.84 688	1.99 724	2.96 742	2.18 720	2.36 706	1.85 700	1.95 725	1.92 710	1.94 710	0.39 679	0.36 696	0.49 699	0.37 674	0.51 687	0.64 712

AANet	1.13 685	1.01 722	2.99 729	0.44 500	0.37 599	0.91 608	0.54 605	1.27 657	2.31 730	2.35 727	2.37 707	2.22 708	1.53 703	1.18 652	1.43 689	0.32 649	0.23 616	0.28 618	0.25 608	0.35 639	0.33 638

SANet	1.07 678	0.41 625	1.06 650	0.48 563	0.30 518	1.41 684	0.94 699	1.42 687	3.36 747	1.58 694	2.43 708	2.33 713	1.70 714	1.34 676	1.07 662	0.28 619	0.24 626	0.26 596	0.23 582	0.34 634	0.30 619

NVStereoNet_ROB	1.24 696	0.90 713	1.13 659	0.86 715	0.88 717	1.11 650	0.99 704	1.42 687	1.53 694	1.59 696	2.48 709	2.24 710	1.53 703	1.96 713	1.30 681	0.76 724	0.70 732	0.78 720	1.00 744	0.71 714	0.88 724
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 765	1.15 726	175.16 802	0.48 563	0.36 592	1.04 638	0.68 653	1.24 649	2.69 739	3.17 744	2.50 710	2.30 711	2.07 728	1.76 703	2.21 717	0.20 500	0.18 553	0.24 564	0.19 497	0.51 687	0.50 702

z-mn7	1.00 665	0.50 651	1.70 706	0.53 634	0.36 592	1.75 707	0.71 669	1.22 637	2.28 726	0.96 598	2.54 711	1.42 673	0.95 655	2.19 722	1.54 693	0.22 547	0.19 573	0.21 510	0.20 524	0.27 591	0.25 578

ACVNet_2	1.65 716	1.27 730	1.41 695	1.75 739	1.62 739	2.22 720	1.20 718	2.30 731	2.62 737	1.78 707	2.56 712	3.03 724	1.61 710	1.54 687	1.12 669	1.06 734	0.58 729	1.82 738	0.70 729	1.82 740	0.96 729

RTS	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 731	1.40 733	1.39 682	2.26 722	1.89 710	2.56 712	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 741	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

RTSA	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 731	1.40 733	1.39 682	2.26 722	1.89 710	2.56 712	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 741	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

PWC_ROB	0.87 647	0.52 663	1.28 678	0.50 592	0.32 559	0.91 608	0.37 439	1.36 678	1.46 690	1.61 697	2.59 715	1.16 637	1.01 665	1.34 676	1.40 688	0.25 588	0.18 553	0.28 618	0.20 524	0.29 599	0.28 602

mmmmmm	1.48 709	0.69 693	1.79 709	0.78 709	0.54 681	2.60 725	1.44 736	1.77 720	2.54 736	2.20 721	2.61 716	2.61 719	1.78 717	2.35 725	2.56 726	0.45 694	0.45 718	0.75 716	0.64 725	0.64 708	0.45 686

JetBlue	2.78 736	1.26 729	7.04 746	1.16 728	1.48 737	8.00 756	6.02 763	2.60 734	1.92 714	2.12 718	2.64 717	3.34 734	3.05 743	6.49 755	3.39 735	0.78 725	0.76 740	0.75 716	0.76 731	0.97 725	1.18 742

SGM+DAISY	1.35 702	0.94 716	1.25 676	0.96 718	1.00 728	1.52 693	1.02 708	1.34 671	1.21 653	2.64 732	2.65 718	2.44 715	1.56 707	1.64 697	1.26 678	0.97 731	0.95 756	0.90 725	0.90 738	0.94 721	0.96 729

UNDER WATER-64	3.53 743	2.01 750	3.94 736	3.22 761	2.49 757	5.41 751	2.60 756	3.43 746	12.41 765	3.03 743	2.68 719	6.07 752	4.04 750	3.79 745	3.33 733	2.02 753	1.24 761	2.63 755	1.46 757	2.78 756	2.08 755

1111	1.92 724	0.60 678	2.43 724	0.71 702	0.57 691	2.60 725	3.13 758	2.12 728	1.97 715	2.27 725	2.74 720	3.21 729	3.13 744	5.16 751	5.06 748	0.38 676	0.35 692	0.47 689	0.38 678	0.54 694	0.53 706

coex-ft	6.43 757	1.51 738	87.33 801	0.49 578	0.38 609	1.34 679	1.21 720	1.16 612	8.09 760	12.12 770	2.79 721	2.77 722	3.31 745	1.16 649	3.15 731	0.24 578	0.23 616	0.27 610	0.24 598	0.45 673	0.37 658

IMH-64-1	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 721	1.30 725	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 722	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 740

IMH-64	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 721	1.30 725	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 722	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 740

G-Net	0.95 659	0.46 641	1.04 648	0.64 680	0.48 666	2.12 719	0.64 640	1.01 541	0.87 514	1.75 706	2.82 724	1.30 652	1.64 713	1.06 632	0.96 646	0.36 672	0.29 661	0.35 655	0.25 608	0.45 673	0.42 675

UNDER WATER	3.46 742	2.07 752	3.64 735	3.09 759	2.48 756	3.75 745	2.42 755	3.31 744	13.77 769	2.90 742	2.95 725	5.84 749	3.69 749	3.69 743	3.48 739	2.07 754	1.11 758	2.70 758	1.40 756	2.84 758	1.98 753

MeshStereo	1.34 700	0.43 629	0.54 495	0.44 500	0.34 580	1.66 702	0.60 627	1.94 722	1.37 679	4.47 751	3.25 726	4.71 742	1.94 724	1.92 710	1.17 672	0.35 668	0.35 692	0.37 665	0.31 654	0.32 621	0.32 633
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
ELAS_RVC	1.60 713	0.61 679	1.01 646	0.70 699	0.56 688	2.00 715	1.89 749	1.96 723	2.65 738	3.33 746	3.26 727	3.03 724	3.41 748	2.49 730	2.09 715	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 730	1.50 737	1.16 662	1.70 737	1.67 743	2.69 727	1.44 736	3.06 738	3.63 751	1.98 714	3.27 728	3.54 738	2.07 728	2.36 726	2.22 719	1.31 743	0.91 751	2.04 745	1.22 754	1.73 737	1.27 745

FTStereo	0.56 557	0.20 306	0.37 260	0.41 408	0.25 359	0.40 324	0.79 681	0.66 340	0.43 251	1.09 649	3.27 728	0.70 459	0.73 585	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.30 619

Dean	1.98 726	1.36 733	1.36 692	2.12 747	1.81 747	2.74 728	1.36 731	3.37 745	3.80 752	2.08 716	3.32 730	3.21 729	1.82 719	1.71 702	1.67 697	1.27 738	0.77 741	1.99 740	0.90 738	1.86 741	1.03 734

WAO-7	1.90 723	1.20 727	1.35 688	1.27 731	1.06 733	2.84 733	1.56 740	3.23 741	3.06 745	2.23 723	3.33 731	3.17 728	2.28 730	3.12 737	2.21 717	1.02 733	0.91 751	1.06 729	1.03 747	1.04 726	0.97 732

IMH	2.04 730	1.62 743	1.20 672	2.20 748	1.89 748	2.91 739	1.30 725	3.11 739	3.03 743	1.81 708	3.35 732	3.03 724	1.90 722	2.48 729	1.80 707	1.66 748	0.77 741	2.45 752	1.04 748	2.15 749	1.19 744

xyz-stereo	4.23 750	0.17 162	61.76 796	0.34 141	0.16 32	12.16 761	0.37 439	0.58 268	0.68 385	1.01 622	3.36 733	0.77 509	0.82 620	1.21 659	0.40 430	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.11 164	0.13 165	0.10 67

KSHMR	2.57 734	1.93 749	1.69 704	2.63 756	2.42 755	2.86 735	2.07 750	3.27 743	6.50 757	2.49 731	3.36 733	3.41 736	1.92 723	2.49 730	1.94 710	2.13 755	1.40 763	2.79 760	1.50 758	2.73 755	1.77 750

MSMD_ROB	1.21 694	0.49 647	0.62 529	0.59 665	0.50 670	1.62 701	0.67 648	1.23 642	1.24 658	2.45 730	3.77 735	3.09 727	2.98 742	1.32 673	0.81 605	0.45 694	0.41 708	0.49 699	0.51 716	0.47 679	0.44 682

PWCDC_ROB	0.89 651	0.49 647	0.80 616	0.74 704	0.40 620	1.03 634	0.39 483	1.33 669	2.35 733	1.02 625	3.77 735	0.81 525	0.92 646	1.20 655	0.90 637	0.34 664	0.22 606	0.24 564	0.20 524	0.34 634	0.29 609

JetRed	5.27 754	5.84 762	12.81 763	2.36 751	2.83 760	12.23 762	10.50 771	4.46 752	3.60 749	3.86 749	3.83 737	4.85 746	4.18 751	6.78 757	11.96 765	2.17 756	2.96 770	2.18 748	1.97 760	3.38 762	2.68 761

DPSimNet_ROB	3.58 745	2.45 756	8.57 748	2.53 752	2.37 754	2.88 736	3.77 760	3.14 740	3.23 746	4.71 754	3.86 738	4.68 741	4.87 753	4.07 749	5.62 749	2.33 758	2.33 767	2.47 753	2.52 762	2.51 754	2.64 760

ELAS	1.63 715	0.61 679	0.95 636	0.68 696	0.55 685	3.01 740	1.55 739	2.39 732	2.33 731	3.64 748	3.89 739	2.75 721	2.90 741	2.15 720	2.27 722	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 557	0.17 162	0.41 321	0.37 251	0.23 285	0.57 453	0.24 158	0.60 288	0.70 393	1.19 663	3.94 740	0.56 365	0.38 353	0.65 443	0.36 385	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.14 299	0.12 111	0.13 265

WCMA_ROB	1.14 686	0.36 590	0.76 607	0.49 578	0.44 647	1.23 671	0.67 648	1.11 583	1.23 656	2.84 738	3.95 741	3.28 732	1.83 721	1.25 664	0.99 651	0.44 692	0.34 690	0.34 653	0.37 674	0.41 663	0.40 670

Venus	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 749	1.22 721	4.58 753	12.56 766	2.84 738	4.06 742	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 738

WAO-8	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 749	1.22 721	4.58 753	12.56 766	2.84 738	4.07 743	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 738

nnnnnnn	1.69 718	0.64 685	2.14 716	0.80 711	0.73 712	1.79 710	1.01 707	2.00 725	2.36 734	2.69 733	4.20 744	4.71 742	2.34 731	2.45 728	2.27 722	0.53 713	0.53 724	0.66 713	0.62 724	0.69 711	0.62 711

notaker	2.76 735	2.29 754	1.80 710	2.96 758	2.58 759	2.90 738	1.75 745	3.24 742	3.05 744	2.78 736	4.24 745	6.15 753	2.51 735	3.34 739	2.75 729	2.31 757	1.18 759	3.00 761	1.65 759	2.84 758	1.97 752

LVE	2.12 732	1.44 734	1.36 692	1.99 746	1.78 745	2.75 729	1.79 747	2.82 735	3.95 753	1.90 712	4.33 746	3.52 737	1.81 718	2.24 723	1.74 700	1.74 749	0.87 747	2.06 746	1.13 750	1.91 745	1.35 747

MonStereo1	1.98 726	1.48 735	1.43 697	1.81 742	1.69 744	2.88 736	0.78 679	2.47 733	3.47 748	2.20 721	4.36 747	3.39 735	2.50 734	2.18 721	1.58 694	1.19 736	0.54 725	1.65 735	0.87 736	1.78 738	1.29 746

FCDSN-DC	1.39 705	0.56 670	0.65 550	0.74 704	0.59 697	1.38 681	0.63 636	1.35 675	1.39 682	3.26 745	4.50 748	4.61 740	2.63 737	1.58 692	1.03 657	0.46 697	0.42 710	0.48 695	0.47 706	0.50 686	0.50 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 712	0.51 655	0.66 556	0.61 673	0.49 668	1.56 695	0.70 663	1.66 713	1.53 694	4.64 752	4.62 749	5.85 750	3.34 747	1.84 707	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

LE_ROB	4.42 751	0.24 458	2.75 727	0.42 456	0.23 285	1.57 697	0.90 696	1.71 717	17.88 778	16.56 780	4.88 750	5.17 748	18.85 780	1.63 696	14.62 769	0.17 399	0.14 438	0.16 278	0.16 373	0.19 461	0.17 429

FC-DCNN v2	1.65 716	0.51 655	0.65 550	0.61 673	0.49 668	1.61 699	0.70 663	1.75 719	1.56 700	4.74 755	4.91 751	6.46 754	3.31 745	1.91 709	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

light-stereo	3.53 743	1.05 723	10.69 756	9.45 768	6.82 763	2.10 718	0.64 640	3.71 748	2.70 740	4.77 756	4.98 752	6.83 755	1.32 692	6.71 756	1.35 683	1.20 737	1.29 762	0.66 713	0.77 732	1.79 739	1.85 751

MADNet++	4.03 747	2.70 760	3.44 734	3.72 763	3.44 762	4.44 748	3.52 759	3.95 751	3.61 750	4.46 750	4.98 752	4.10 739	4.58 752	7.00 758	5.89 750	3.74 761	3.67 771	3.27 763	2.71 764	3.70 764	3.66 763

TCMNet-wrong-test	8.97 759	10.42 768	8.74 749	19.56 772	17.61 769	12.53 764	9.01 769	13.59 767	2.18 720	4.64 752	5.11 754	14.63 770	11.09 765	7.19 759	9.73 757	5.56 773	0.89 749	3.77 764	3.11 765	10.34 771	9.80 769

ktn	2.98 739	2.25 753	1.73 707	2.84 757	2.53 758	3.76 746	2.15 751	3.70 747	5.47 756	2.75 735	5.17 755	5.94 751	2.48 733	3.23 738	2.46 725	2.34 759	1.44 764	2.78 759	2.03 761	2.45 753	2.01 754

noway4	9.14 762	10.89 769	8.97 750	19.91 777	17.90 772	12.71 768	9.04 770	13.72 769	2.34 732	4.80 757	5.47 756	14.56 769	11.25 767	7.32 762	9.98 760	5.54 772	0.89 749	3.93 765	3.19 766	10.47 775	10.04 772

noway3	9.04 760	9.99 767	10.50 755	19.30 770	17.88 770	12.49 763	8.93 767	13.62 768	2.27 725	4.85 758	5.57 757	14.37 765	10.99 761	7.30 760	9.94 758	5.36 766	0.86 744	3.94 768	3.20 767	10.28 770	9.17 767

zzzz4	9.23 764	11.07 770	11.03 758	19.80 775	17.91 773	12.68 767	8.89 765	13.79 770	2.29 727	4.85 758	5.58 758	14.47 767	11.04 763	7.33 763	10.03 761	5.51 770	0.87 747	3.94 768	3.20 767	10.42 773	9.93 770

noway1	9.20 763	11.07 770	10.41 754	19.80 775	17.91 773	12.67 766	8.90 766	13.79 770	2.26 722	4.85 758	5.58 758	14.44 766	11.03 762	7.33 763	10.03 761	5.51 770	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.42 773	9.93 770

noway2	9.12 761	9.84 766	11.24 759	19.40 771	17.88 770	12.54 765	8.94 768	13.58 766	2.22 721	4.85 758	5.59 760	14.48 768	11.09 765	7.31 761	9.96 759	5.48 769	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.34 771	9.76 768

TorneroNet-64	3.44 741	1.86 747	1.42 696	2.58 755	2.28 753	6.87 752	1.68 743	4.70 755	12.03 763	2.31 726	5.59 760	8.25 757	2.55 736	3.97 748	2.73 728	1.81 750	0.74 735	2.57 754	1.07 749	2.35 751	1.44 748

SGM-ForestM	4.04 748	0.32 565	0.46 399	0.43 479	0.27 443	7.50 754	1.45 738	3.84 749	4.24 754	8.19 767	6.76 762	19.00 779	9.08 757	10.74 768	6.62 753	0.31 637	0.33 688	0.32 645	0.32 662	0.29 599	0.29 609

ASD4	9.96 766	8.86 765	17.78 765	7.17 764	9.80 764	16.08 770	28.92 777	9.77 763	8.20 761	7.02 766	7.08 763	8.47 758	9.57 759	11.17 769	20.26 773	4.12 762	4.14 772	5.57 775	4.74 772	5.53 765	4.90 765

DStereoSA	1.73 719	0.63 684	1.57 703	0.80 711	0.79 713	1.26 674	1.30 725	1.34 671	1.43 685	1.24 673	7.52 764	0.92 565	7.68 756	1.65 701	2.29 724	0.41 685	0.29 661	0.63 711	0.60 721	1.04 726	1.18 742

TorneroNet	4.53 752	1.89 748	1.48 699	2.55 753	2.27 752	13.78 769	1.69 744	4.84 757	23.73 784	2.89 741	7.70 765	7.06 756	2.69 738	4.26 750	3.42 736	1.84 751	0.77 741	2.68 756	1.13 750	2.42 752	1.47 749

MANE	4.13 749	0.51 655	0.64 544	0.66 689	0.56 688	6.89 753	0.99 704	7.55 758	12.04 764	6.68 765	8.57 766	10.69 761	9.45 758	7.59 765	6.39 752	0.49 704	0.43 715	0.48 695	0.98 742	0.49 684	0.48 697

USTest	12.99 770	14.18 772	20.00 768	16.24 769	14.97 766	20.80 772	31.95 780	16.20 774	10.91 762	8.79 768	9.48 767	13.94 764	10.50 760	16.11 772	21.44 775	3.17 760	4.82 773	5.08 772	5.36 774	8.81 769	7.13 766

fsdfsdds	3.34 740	0.62 682	2.19 718	0.75 707	0.54 681	7.70 755	1.13 714	3.94 750	6.50 757	6.05 762	10.49 768	11.93 763	6.06 754	2.52 732	3.44 737	0.39 679	0.38 699	0.65 712	0.49 713	0.47 679	0.61 710

iinet-test	16.76 773	17.57 773	22.97 772	19.69 773	18.39 775	24.48 774	34.18 781	20.02 775	15.35 773	12.55 771	12.85 769	18.13 777	15.39 773	19.59 773	24.25 778	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 777

IINet	16.76 773	17.57 773	22.97 772	19.69 773	18.39 775	24.48 774	34.18 781	20.02 775	15.35 773	12.55 771	12.85 769	18.13 777	15.39 773	19.59 773	24.25 778	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 777

xxxxx1	36.64 789	19.51 778	24.21 775	61.66 793	64.63 796	27.28 781	40.10 786	20.25 777	18.63 779	14.07 777	12.97 771	17.26 772	17.36 777	21.70 779	27.93 783	13.18 782	18.50 786	111.26 802	133.37 802	29.24 789	39.73 795

tt_ll	36.64 789	19.51 778	24.21 775	61.66 793	64.63 796	27.28 781	40.10 786	20.25 777	18.63 779	14.07 777	12.97 771	17.26 772	17.36 777	21.70 779	27.93 783	13.18 782	18.50 786	111.26 802	133.37 802	29.24 789	39.73 795

ff	36.64 789	19.51 778	24.21 775	61.66 793	64.63 796	27.28 781	40.10 786	20.25 777	18.63 779	14.07 777	12.97 771	17.26 772	17.36 777	21.70 779	27.93 783	13.18 782	18.50 786	111.26 802	133.37 802	29.24 789	39.73 795

HanzoNet	6.76 758	2.45 756	4.22 739	3.19 760	2.94 761	3.62 744	2.28 754	4.79 756	7.20 759	14.00 776	13.19 774	17.49 775	22.30 781	13.25 770	6.19 751	4.20 763	1.93 766	3.10 762	2.56 763	3.35 761	2.88 762

Anonymous_1	33.25 781	18.26 775	23.92 774	20.54 778	21.28 779	25.59 777	35.94 783	22.01 785	15.57 775	13.33 773	13.49 775	18.08 776	15.29 772	20.36 775	24.60 780	16.28 785	8.84 780	66.59 799	118.00 801	155.73 804	11.23 776

DPSM_ROB	17.78 775	18.63 776	24.31 778	20.90 779	19.47 777	25.97 778	36.21 784	21.23 782	16.24 776	13.38 774	14.06 776	19.18 780	16.30 775	20.78 776	25.67 781	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 779

DPSM	17.78 775	18.63 776	24.31 778	20.90 779	19.47 777	25.97 778	36.21 784	21.23 782	16.24 776	13.38 774	14.06 776	19.18 780	16.30 775	20.78 776	25.67 781	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 779

TARStereo	5.47 755	0.45 638	9.36 751	0.64 680	0.57 691	8.94 757	4.10 761	8.88 760	13.09 768	10.59 769	15.01 778	16.60 771	11.04 763	3.84 746	3.37 734	0.42 689	0.40 706	0.43 679	0.41 691	0.56 697	0.72 715

DPSMNet_ROB	12.08 768	8.00 763	21.00 770	8.97 767	16.79 768	10.67 758	30.89 779	9.02 762	15.17 772	6.51 764	15.41 779	9.04 759	14.85 770	9.27 767	21.67 776	4.58 765	8.57 776	5.09 774	9.29 779	5.90 767	10.95 774

DGTPSM_ROB	12.07 767	8.00 763	20.99 769	8.93 766	16.78 767	10.67 758	30.87 778	9.01 761	15.16 771	6.50 763	15.41 779	9.04 759	14.85 770	9.25 766	21.67 776	4.57 764	8.57 776	5.08 772	9.28 776	5.90 767	10.95 774

Selective-IGEV-i1pa	15.35 772	22.27 781	18.31 767	1.71 738	0.87 716	28.61 785	12.26 772	25.48 786	20.48 782	19.78 781	22.75 781	28.20 785	22.64 782	29.07 784	17.31 771	12.88 781	2.88 768	6.84 776	0.99 743	1.67 734	12.03 781

fast-reg	35.48 782	37.51 792	48.70 790	42.44 791	40.46 790	52.73 794	73.11 792	42.56 789	32.38 786	26.19 784	27.27 782	36.81 788	30.62 787	41.02 789	51.32 789	18.30 786	18.53 789	19.10 782	19.67 784	27.14 781	23.66 782

RAFT-FEzeroshot	35.73 783	37.45 788	48.67 788	42.23 787	39.22 786	52.25 788	73.13 794	42.62 792	32.59 788	26.71 786	27.70 783	38.57 790	32.57 788	41.68 793	51.67 794	18.75 788	18.58 792	19.15 784	19.78 786	27.21 785	23.98 785

RAFT-FE	35.73 783	37.45 788	48.67 788	42.23 787	39.22 786	52.25 788	73.13 794	42.62 792	32.59 788	26.71 786	27.70 783	38.57 790	32.57 788	41.68 793	51.67 794	18.75 788	18.58 792	19.15 784	19.78 786	27.21 785	23.98 785

CasAABBNet	35.74 785	37.43 787	48.72 791	42.22 786	39.20 784	52.24 787	73.12 793	42.61 791	32.62 791	26.78 789	27.95 785	38.58 792	32.60 790	41.67 791	51.65 793	18.74 787	18.57 791	19.15 784	19.77 785	27.20 783	23.98 785

LSM0	38.95 794	37.60 794	48.58 787	43.57 792	91.06 801	52.57 793	72.57 789	43.17 796	32.63 792	26.97 791	27.97 786	38.65 793	32.94 792	41.86 796	51.78 796	18.89 793	18.41 785	19.13 783	19.63 783	27.29 788	33.77 790

LRCNet_RVC	21.24 779	31.15 783	21.41 771	28.98 782	23.82 780	3.13 741	0.60 627	20.96 781	1.59 701	25.58 783	28.15 787	21.99 782	14.79 769	21.94 782	16.41 770	28.89 796	14.87 784	33.53 795	31.28 793	29.51 792	26.16 789

FlowAnything	35.81 787	37.53 793	48.80 792	42.20 785	39.22 786	52.25 788	73.16 796	42.56 789	32.89 793	26.76 788	28.30 788	38.69 794	33.09 793	41.63 790	51.62 792	18.76 790	18.59 795	19.21 789	19.92 790	27.16 782	23.91 783

Selective-RAFT-Error	35.84 788	37.49 790	48.83 793	42.26 790	39.24 789	52.30 791	73.09 790	42.66 795	32.61 790	26.80 790	28.30 788	38.84 795	33.51 794	41.68 793	51.59 791	18.82 792	18.58 792	19.17 787	19.80 788	27.28 787	24.05 788

Hybrid-DGEV	35.78 786	37.50 791	48.96 794	42.25 789	39.20 784	52.33 792	73.10 791	42.63 794	32.52 787	26.62 785	28.31 790	38.50 789	32.87 791	41.67 791	51.55 790	18.77 791	18.56 790	19.18 788	19.83 789	27.20 783	23.97 784

BEATNet-Init1	15.13 771	0.82 708	50.86 795	0.72 703	0.53 679	38.10 786	7.03 764	11.83 765	14.25 770	29.78 792	30.17 791	48.21 796	22.64 782	26.78 783	18.11 772	0.42 689	0.38 699	0.47 689	0.46 699	0.51 687	0.48 697

UHP	12.84 769	0.68 691	18.22 766	0.82 713	0.62 700	25.49 776	5.53 762	21.64 784	40.95 798	23.57 782	34.53 792	25.52 783	26.31 785	14.39 771	14.00 768	0.43 691	0.30 666	0.48 695	0.37 674	0.81 716	2.09 756

HaxPig	31.96 780	37.24 786	34.27 780	24.37 781	24.88 781	18.26 771	19.86 774	20.64 780	28.52 785	35.97 793	38.75 793	25.57 784	28.72 786	33.88 785	34.39 786	35.94 799	38.87 800	37.80 796	40.48 798	39.68 793	41.15 798

AVERAGE_ROB	37.58 793	40.13 795	40.15 783	34.81 784	33.82 783	28.55 784	25.10 776	32.02 788	34.06 795	41.28 800	40.66 794	34.46 787	34.81 796	39.18 787	37.57 788	42.78 800	43.44 801	43.82 797	43.03 799	40.47 794	41.51 799

MEDIAN_ROB	37.38 792	40.85 796	40.60 784	32.31 783	31.85 782	27.20 780	24.55 775	29.10 787	33.19 794	42.09 801	41.76 795	33.35 786	34.39 795	39.78 788	37.07 787	43.64 801	44.10 802	44.12 798	43.40 800	41.51 797	42.76 800

zzzz2	53.63 796	56.68 797	73.37 797	63.97 796	58.93 792	78.37 799	110.06 799	64.29 801	48.31 799	40.26 796	42.53 796	57.21 798	47.86 797	62.08 799	77.14 799	28.03 794	27.91 796	28.80 791	29.89 791	40.95 795	35.94 791

noway5	53.63 796	56.68 797	73.37 797	63.97 796	58.93 792	78.37 799	110.06 799	64.29 801	48.31 799	40.26 796	42.53 796	57.21 798	47.86 797	62.08 799	77.14 799	28.03 794	27.91 796	28.80 791	29.89 791	40.95 795	35.94 791

zzzzzz3	56.43 798	57.01 799	74.40 799	78.00 798	76.38 799	77.61 798	92.21 798	62.81 799	50.42 801	40.52 798	45.11 798	70.20 800	62.22 799	61.64 797	77.00 798	29.64 797	27.99 798	31.12 793	32.03 794	45.83 799	36.59 793

zzz1	56.46 799	57.02 800	74.61 800	78.01 799	76.39 800	77.52 797	92.13 797	62.93 800	50.48 802	40.59 799	45.21 799	70.20 800	62.34 800	61.65 798	76.98 797	29.64 797	27.99 798	31.12 793	32.03 794	45.82 798	36.60 794

RSGM-EC	74.81 800	63.03 801	41.60 785	97.74 800	92.11 802	74.93 795	114.81 801	53.77 797	38.96 796	39.88 794	48.98 800	90.73 802	64.81 801	139.63 801	128.53 802	93.27 802	53.96 803	95.12 800	38.31 796	81.45 802	44.63 801

acva	74.81 800	63.03 801	41.60 785	97.74 800	92.11 802	74.93 795	114.81 801	53.77 797	38.96 796	39.88 794	48.98 800	90.73 802	64.81 801	139.63 801	128.53 802	93.27 802	53.96 803	95.12 800	38.31 796	81.45 802	44.63 801

Selective-IGEV-i16pa	78.59 802	120.99 803	16.46 764	1.04 724	0.66 705	181.07 803	2.17 752	153.90 804	139.75 804	56.45 802	153.05 802	107.32 804	157.92 804	200.46 804	96.57 801	94.09 804	1.23 760	2.69 757	0.31 654	0.96 723	84.68 803

test_example2	176.61 803	205.14 804	198.86 803	188.60 804	190.98 804	152.67 802	170.61 803	94.86 803	123.55 803	178.88 804	179.48 803	158.94 805	141.34 803	192.61 803	198.96 804	203.76 805	236.37 805	164.13 805	173.55 805	218.58 805	160.41 804

PML	40.80 795	29.24 782	11.87 762	7.20 765	14.47 765	92.13 801	213.69 804	7.63 759	23.35 783	74.72 803	190.14 804	50.17 797	26.15 784	21.39 778	12.70 766	8.76 775	2.92 769	8.45 777	3.25 771	13.26 778	4.42 764

ccccc	429.48 804	429.19 805	527.00 804	507.10 805	501.20 805	356.95 804	342.70 805	380.82 805	297.90 805	334.51 805	389.17 805	372.86 806	449.39 805	499.17 805	553.56 805	561.44 806	431.22 806	334.28 806	290.86 806	540.88 806	489.46 805

FADE		2.05 751		1.03 723	0.99 727							2.73 720				11.57 780	1.70 765	23.09 790	15.86 782	0.62 706

Low-res two-view benchmark