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 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 45	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 67	0.23 2	0.20 30	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.34 115	0.15 4	0.27 102	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 12	0.15 5	0.19 26	0.18 37	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.20 136	0.20 21	0.19 27	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.38 267	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 62	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 65	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 77	0.34 115	0.16 23	0.26 84	0.17 3	0.32 35	0.20 18	0.21 30	0.15 5	0.23 67	0.20 67	0.32 65	0.20 30	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.11 131

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 87	0.21 30	0.15 5	0.22 52	0.22 93	0.40 137	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.15 262	0.86 660

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 27	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 139	0.21 79	0.25 4	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 63	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 74	0.23 112	0.25 6	0.19 14	0.20 20	0.16 10	0.19 26	0.18 37	0.30 46	0.21 53	0.14 175	0.10 94	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 43	0.20 45	0.22 4	0.15 5	0.18 12	0.16 10	0.20 35	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 44	0.68 630	0.39 254	0.28 7	0.15 4	0.23 43	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 93	0.30 46	0.18 4	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.08 1	0.16 312	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 136	0.16 8	0.22 87	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 77	0.10 14	0.09 27	0.14 158	0.13 227	0.10 7	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 245	0.16 8	0.19 27	0.20 1	0.22 22	0.24 62	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 100	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.10 7	0.10 60

LiteMatch*	0.20 27	0.14 24	0.31 112	0.31 45	0.23 245	0.24 56	0.21 70	0.31 27	0.30 95	0.21 30	0.19 18	0.24 82	0.19 53	0.31 56	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

BridgeDepth	0.21 44	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.14 2	0.40 286	0.27 186	0.28 17	0.22 22	0.18 12	0.19 18	0.28 120	0.29 196	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.10 60
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 58	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.20 136	0.61 431	0.21 70	0.30 22	0.31 106	0.23 50	0.19 18	0.18 20	0.18 37	0.41 148	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 54	0.32 68	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.30 22	0.25 52	0.18 12	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.33 80	0.21 53	0.13 115	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

LiteMatch	0.24 100	0.17 140	0.24 15	0.37 210	0.20 136	0.27 102	0.27 186	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.40 327	0.29 28	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.20 67	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.19 53	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

111111	0.21 44	0.14 24	0.27 54	0.37 210	0.22 196	0.21 28	0.19 27	0.43 134	0.27 62	0.20 20	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 148	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.12 97	0.12 191

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 45	0.29 19	0.20 18	0.23 50	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 252	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 136	0.29 136	0.18 12	0.35 52	0.27 62	0.19 18	0.21 29	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

LACA3	0.20 27	0.17 140	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 193	0.25 143	0.29 19	0.22 22	0.23 50	0.21 29	0.21 46	0.22 93	0.44 182	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.08 1

BridgeDepth_RVC	0.20 27	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 229	0.17 3	0.40 95	0.22 22	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.24 117	0.33 80	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 97	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 44	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 136	0.26 84	0.19 27	0.38 76	0.43 217	0.21 30	0.21 29	0.27 114	0.17 20	0.36 104	0.23 116	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 27	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 136	0.20 45	0.39 84	0.22 22	0.22 44	0.21 29	0.26 106	0.20 67	0.30 46	0.20 30	0.13 115	0.12 287	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

252Zero-FE	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.41 106	0.34 133	0.22 44	0.21 29	0.19 26	0.18 37	0.28 15	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.10 60

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 115	0.24 37	0.23 50	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.45 187	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 7	0.11 131

Replicate-Monster	0.26 136	0.15 63	1.07 596	0.30 23	0.17 37	0.38 267	0.19 27	0.43 134	0.39 194	0.23 50	0.21 29	0.23 67	0.21 79	0.45 187	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.09 1	0.14 285

AdaDepth	0.22 58	0.17 140	0.32 132	0.37 210	0.18 66	0.34 218	0.22 87	0.33 46	0.23 31	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.20 67	0.56 286	0.21 53	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.12 191

LG-G_1	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LG-G	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 118	0.14 24	0.74 540	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

Test_v1	0.20 27	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 56	0.21 70	0.39 84	0.31 106	0.21 30	0.22 40	0.17 6	0.17 20	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.09 6

asd	0.21 44	0.18 178	0.29 77	0.32 68	0.18 66	0.27 102	0.22 87	0.35 52	0.22 22	0.31 141	0.22 40	0.19 26	0.21 79	0.44 182	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

RSM++	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.36 186	0.20 136	0.28 124	0.30 241	0.51 187	0.32 120	0.25 73	0.22 40	0.37 194	0.21 79	0.50 237	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 118	0.14 24	0.74 540	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

aanet-new-32k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 75	0.17 140	0.40 267	0.36 186	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.35 52	0.27 62	0.27 102	0.23 45	0.29 125	0.34 264	0.31 56	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

aanet-new-22k	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.35 158	0.18 66	0.31 174	0.19 27	0.46 156	0.42 213	0.25 73	0.23 45	0.25 97	0.30 215	0.32 65	0.22 77	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 58	0.17 140	0.35 188	0.37 210	0.17 37	0.26 84	0.18 12	0.41 106	0.37 173	0.28 116	0.23 45	0.25 97	0.26 147	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 100	0.19 220	0.39 254	0.41 360	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.41 106	0.37 173	0.27 102	0.23 45	0.22 52	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.12 60	0.08 2	0.14 158	0.11 146	0.16 312	0.11 131

LACA2	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 136	0.29 221	0.30 22	0.22 22	0.21 30	0.23 45	0.28 120	0.20 67	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 97	0.09 6

HiDET	0.20 27	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.36 59	0.26 58	0.20 20	0.23 45	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

HUF	0.24 100	0.16 92	0.33 151	0.32 68	0.18 66	0.25 74	0.40 444	0.42 115	0.34 133	0.25 73	0.23 45	0.32 150	0.28 177	0.34 90	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.10 60

castereo++	0.26 136	0.16 92	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.75 505	0.20 45	0.37 67	0.47 245	0.23 50	0.23 45	0.35 182	0.28 177	0.39 128	0.19 12	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.09 12	0.11 33	0.10 60

fffft	0.25 118	0.17 140	0.37 218	0.36 186	0.22 196	0.28 124	0.36 372	0.42 115	0.24 37	0.36 182	0.23 45	0.27 114	0.22 93	0.52 252	0.27 213	0.12 60	0.09 27	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.12 191
1: 1. 1
U	0.45 383	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.71 646	3.55 680	0.20 45	0.41 106	0.38 182	0.26 84	0.23 45	0.24 82	0.22 93	0.26 8	0.22 77	0.15 251	0.09 27	0.88 658	0.13 227	0.13 146	0.11 131

RSM	0.25 118	0.18 178	0.33 151	0.36 186	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.51 187	0.27 62	0.26 84	0.23 45	0.39 210	0.21 79	0.56 286	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 136	0.22 347	0.36 200	0.48 508	0.22 196	0.20 21	0.29 221	0.51 187	0.44 224	0.28 116	0.23 45	0.42 242	0.26 147	0.29 28	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191
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
PointNet	0.20 27	0.15 63	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 136	0.23 112	0.25 6	0.27 62	0.15 2	0.24 59	0.28 120	0.17 20	0.34 90	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 75	0.16 92	0.45 335	0.35 158	0.17 37	0.33 202	0.27 186	0.38 76	0.26 58	0.20 20	0.24 59	0.21 46	0.35 270	0.46 203	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 75	0.17 140	0.30 91	0.35 158	0.16 23	0.35 229	0.25 143	0.40 95	0.30 95	0.25 73	0.24 59	0.25 97	0.36 297	0.41 148	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

BStereo	0.27 160	0.16 92	0.88 571	0.34 115	0.22 196	0.22 32	0.31 269	0.39 84	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

Wave_Phase_stereo	0.30 201	0.16 92	0.88 571	0.34 115	0.22 196	0.64 459	0.31 269	0.54 212	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

asda	0.21 44	0.19 220	0.29 77	0.31 45	0.17 37	0.25 74	0.23 112	0.36 59	0.28 75	0.27 102	0.24 59	0.18 20	0.21 79	0.40 137	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

4w-stereo	0.21 44	0.19 220	0.31 112	0.31 45	0.17 37	0.29 136	0.19 27	0.31 27	0.21 20	0.31 141	0.24 59	0.20 35	0.24 117	0.41 148	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 118	0.31 507	0.24 15	0.51 553	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.40 95	0.37 173	0.26 84	0.24 59	0.24 82	0.31 230	0.44 182	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.14 197	0.10 60

AIO_rvc	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.19 96	0.26 84	0.33 308	0.40 95	0.22 22	0.26 84	0.24 59	0.34 167	0.15 8	0.51 245	0.24 133	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 503	3.08 695	2.43 663	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.32 120	0.28 116	0.24 59	0.18 20	0.18 37	0.31 56	0.22 77	1.09 669	0.08 2	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.97 669

CAR	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.23 50	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.19 18	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

monster-pro	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 100	0.16 92	0.48 384	0.36 186	0.17 37	0.39 280	0.24 131	0.36 59	0.30 95	0.24 62	0.25 69	0.26 106	0.32 236	0.45 187	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 118	0.19 220	0.32 132	0.37 210	0.20 136	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.39 194	0.24 62	0.25 69	0.22 52	0.34 264	0.49 229	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 215	0.38 552	2.34 660	0.33 85	0.19 96	0.20 21	0.22 87	0.43 134	0.29 87	0.22 44	0.25 69	0.22 52	0.26 147	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 112	0.29 12	0.23 245	0.17 11	0.20 45	0.27 15	0.18 9	0.24 62	0.25 69	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.13 146	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

MonStereo	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

MonSter	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.38 122	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Selective-IGEV	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 58	0.15 63	0.35 188	0.33 85	0.17 37	0.23 43	0.25 143	0.42 115	0.24 37	0.26 84	0.26 81	0.21 46	0.30 215	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

DispViT+	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 45	0.59 239	0.45 233	0.28 116	0.26 81	0.24 82	0.17 20	0.46 203	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 7	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 136	0.15 63	0.30 91	0.36 186	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.32 35	0.31 106	0.26 84	0.26 81	0.29 125	0.29 196	0.38 122	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.70 650	0.12 191

FlowAnything_test	0.29 183	0.19 220	0.39 254	0.47 500	0.26 357	0.46 337	0.25 143	0.43 134	0.31 106	0.29 129	0.26 81	0.35 182	0.26 147	0.40 137	0.37 358	0.21 465	0.15 428	0.22 473	0.26 569	0.16 312	0.16 365

S2M2_XL	0.19 16	0.18 178	0.27 54	0.27 2	0.20 136	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 30	0.26 81	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 53	0.17 356	0.16 460	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.12 191
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 44	0.18 178	0.28 70	0.29 12	0.17 37	0.23 43	0.34 325	0.36 59	0.28 75	0.34 167	0.26 81	0.17 6	0.22 93	0.36 104	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.29 77	0.30 23	0.18 66	0.27 102	0.23 112	0.37 67	0.28 75	0.31 141	0.26 81	0.22 52	0.26 147	0.50 237	0.24 133	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

MaDis-Stereo	0.26 136	0.18 178	0.36 200	0.36 186	0.26 357	0.27 102	0.27 186	0.43 134	0.35 146	0.27 102	0.26 81	0.41 232	0.28 177	0.40 137	0.28 236	0.16 307	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.12 191

aanet-new-34k	0.23 75	0.16 92	0.37 218	0.34 115	0.16 23	0.24 56	0.24 131	0.43 134	0.36 156	0.26 84	0.27 89	0.23 67	0.35 270	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 75	0.16 92	0.29 77	0.35 158	0.17 37	0.39 280	0.23 112	0.35 52	0.30 95	0.30 137	0.27 89	0.25 97	0.32 236	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

aanet-new	0.26 136	0.19 220	0.34 172	0.38 248	0.25 309	0.51 357	0.24 131	0.40 95	0.30 95	0.27 102	0.27 89	0.23 67	0.36 297	0.43 170	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.10 81	0.15 262	0.12 191

zero-FE	0.25 118	0.15 63	0.30 91	0.35 158	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.35 52	0.31 106	0.26 84	0.27 89	0.29 125	0.29 196	0.33 80	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.64 647	0.12 191

4.25_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.5w_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3.75w	0.22 58	0.17 140	0.30 91	0.31 45	0.19 96	0.43 315	0.24 131	0.35 52	0.24 37	0.31 141	0.27 89	0.17 6	0.22 93	0.37 114	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3w_stereo	0.24 100	0.20 267	0.37 218	0.33 85	0.16 23	0.32 193	0.42 471	0.41 106	0.38 182	0.31 141	0.27 89	0.16 4	0.26 147	0.34 90	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.11 131

tt45	0.27 160	0.17 140	0.34 172	0.35 158	0.23 245	0.38 267	0.28 212	0.46 156	0.28 75	0.40 223	0.27 89	0.38 203	0.25 130	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.12 97	0.14 285

MoCha-V2	0.25 118	0.15 63	0.29 77	0.40 323	0.18 66	0.27 102	0.26 164	0.49 174	0.27 62	0.36 182	0.27 89	0.33 163	0.35 270	0.49 229	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.11 131

EGLCR-Stereo	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.34 115	0.20 136	0.35 229	0.20 45	0.52 197	0.36 156	0.28 116	0.27 89	0.41 232	0.18 37	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.13 146	0.11 131

CroCo-Stereo Lap2	0.28 168	0.24 407	0.39 254	0.50 537	0.29 445	0.20 21	0.31 269	0.49 174	0.38 182	0.24 62	0.27 89	0.46 270	0.31 230	0.39 128	0.30 262	0.14 175	0.15 428	0.16 242	0.13 227	0.16 312	0.15 317

aanet-new-40k	0.23 75	0.17 140	0.39 254	0.34 115	0.18 66	0.38 267	0.20 45	0.36 59	0.26 58	0.24 62	0.28 102	0.25 97	0.35 270	0.25 4	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.09 6

GEAStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.28 102	0.24 82	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

GSStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

GS-Stereo							0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

4.5_new	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

3.25w_new	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

SCV	0.26 136	0.19 220	0.33 151	0.35 158	0.21 167	0.27 102	0.34 325	0.56 218	0.28 75	0.24 62	0.28 102	0.37 194	0.23 107	0.49 229	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.15 262	0.11 131

AIO_test	0.23 75	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.30 155	0.39 433	0.38 76	0.25 52	0.25 73	0.28 102	0.32 150	0.22 93	0.38 122	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 44	0.15 63	0.27 54	0.37 210	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.42 115	0.35 146	0.22 44	0.28 102	0.24 82	0.18 37	0.27 13	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 100	0.17 140	0.51 425	0.36 186	0.16 23	0.26 84	0.29 221	0.36 59	0.29 87	0.22 44	0.29 113	0.23 67	0.37 304	0.42 159	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

Zero-FE251	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.20 136	0.44 323	0.19 27	0.37 67	0.25 52	0.27 102	0.29 113	0.38 203	0.24 117	0.32 65	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 58	0.15 63	0.27 54	0.31 45	0.15 4	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.29 87	0.24 62	0.29 113	0.21 46	0.27 161	0.36 104	0.25 164	0.16 307	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.36 186	0.17 37	0.26 84	0.26 164	0.33 46	0.30 95	0.27 102	0.30 116	0.23 67	0.34 264	0.42 159	0.18 4	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 118	0.19 220	0.38 232	0.38 248	0.17 37	0.18 14	0.25 143	0.52 197	0.49 256	0.28 116	0.30 116	0.21 46	0.33 252	0.33 80	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.11 131

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 168	0.23 369	1.22 616	0.34 115	0.21 167	0.29 136	0.21 70	0.41 106	0.33 126	0.24 62	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.33 80	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

WQFJA1++	0.23 75	0.15 63	0.27 54	0.30 23	0.21 167	0.31 174	0.18 12	0.36 59	0.17 8	0.25 73	0.30 116	0.29 125	0.28 177	0.40 137	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.42 611	0.11 131

VIP-Stereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.32 68	0.21 167	0.64 459	0.19 27	0.31 27	0.37 173	0.23 50	0.30 116	0.27 114	0.19 53	0.47 212	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

qwe	0.22 58	0.18 178	0.28 70	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.21 70	0.38 76	0.32 120	0.35 177	0.30 116	0.20 35	0.20 67	0.43 170	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.09 6

monsters	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 43	0.19 27	0.44 142	0.33 126	0.36 182	0.30 116	0.16 4	0.18 37	0.43 170	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 58	0.15 63	0.31 112	0.29 12	0.22 196	0.21 28	0.26 164	0.33 46	0.31 106	0.20 20	0.30 116	0.22 52	0.22 93	0.47 212	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60
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	0.26 136	0.19 220	0.35 188	0.35 158	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.39 84	0.34 133	0.37 189	0.30 116	0.33 163	0.24 117	0.53 261	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.11 131

999	0.27 160	0.16 92	0.35 188	0.36 186	0.24 277	0.31 174	0.27 186	0.49 174	0.38 182	0.26 84	0.30 116	0.39 210	0.23 107	0.63 371	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.14 285

AIO-Stereo	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.37 210	0.18 66	0.28 124	0.30 241	0.48 169	0.27 62	0.29 129	0.30 116	0.32 150	0.17 20	0.52 252	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.10 60

IGEVStereo-DCA	0.29 183	0.22 347	0.38 232	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.12 184	0.13 146	0.15 317

rrr	0.29 183	0.22 347	0.41 278	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.32 296	0.52 197	0.42 213	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.14 285

ProNet	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.35 158	0.24 277	0.32 193	0.43 478	0.57 226	0.37 173	0.33 163	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.13 239

aanet-new-70k	0.23 75	0.16 92	0.41 278	0.35 158	0.17 37	0.38 267	0.25 143	0.36 59	0.25 52	0.23 50	0.31 130	0.24 82	0.35 270	0.43 170	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 118	0.18 178	0.44 322	0.38 248	0.18 66	0.45 332	0.21 70	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.31 130	0.25 97	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.16 312	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 118	0.16 92	0.34 172	0.39 280	0.27 392	0.33 202	0.20 45	0.38 76	0.36 156	0.26 84	0.31 130	0.25 97	0.21 79	0.48 223	0.24 133	0.20 448	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.15 317

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 168	0.51 598	1.28 621	0.31 45	0.19 96	0.22 32	0.22 87	0.45 149	0.28 75	0.23 50	0.32 133	0.25 97	0.24 117	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

PSi22	0.30 201	0.18 178	0.30 91	0.36 186	0.19 96	0.30 155	0.19 27	0.42 115	0.73 364	0.27 102	0.32 133	0.57 320	0.43 343	0.77 480	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 197	0.11 131

test_xeample3	0.29 183	0.21 306	0.41 278	0.35 158	0.26 357	0.35 229	0.32 296	0.56 218	0.36 156	0.43 237	0.32 133	0.34 167	0.28 177	0.54 268	0.23 116	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 75	0.14 24	0.31 112	0.33 85	0.18 66	0.21 28	0.33 308	0.52 197	0.42 213	0.26 84	0.33 136	0.19 26	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 286	0.26 164	0.48 169	0.25 52	0.31 141	0.33 136	0.40 223	0.30 215	0.35 100	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.09 6

GASTEREO	0.25 118	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.20 136	0.22 32	0.30 241	0.43 134	0.31 106	0.37 189	0.33 136	0.22 52	0.35 270	0.41 148	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.11 131

MSCF	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.39 280	0.20 136	0.20 21	0.31 269	0.43 134	0.31 106	0.36 182	0.33 136	0.23 67	0.35 270	0.36 104	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.13 146	0.11 131

2w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.30 91	0.32 68	0.16 23	0.28 124	0.38 411	0.38 76	0.35 146	0.32 156	0.33 136	0.17 6	0.18 37	0.29 28	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.12 97	0.10 60

ff7	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

ffff	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

11t	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

anonymousdsp	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

ccc-4	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

IGEV-Stereo	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNS	0.26 136	0.17 140	0.36 200	0.37 210	0.22 196	0.33 202	0.23 112	0.47 160	0.30 95	0.34 167	0.34 147	0.45 262	0.24 117	0.28 15	0.21 53	0.19 423	0.11 223	0.13 105	0.12 184	0.16 312	0.16 365

Foundation-i1c-attn	0.23 75	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 229	0.27 186	0.45 149	0.28 75	0.28 116	0.34 147	0.40 223	0.30 215	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.18 66	0.17 11	0.21 70	0.32 35	0.23 31	0.25 73	0.34 147	0.22 52	0.24 117	0.27 13	0.21 53	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

IGEV	0.20 27	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 136	0.23 43	0.19 27	0.40 95	0.29 87	0.22 44	0.34 147	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.10 60

mms	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.33 308	0.40 95	0.32 120	0.28 116	0.34 147	0.34 167	0.20 67	0.45 187	0.26 193	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.11 131

ours_stereo	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.38 248	0.23 245	0.30 155	0.33 308	0.42 115	0.38 182	0.26 84	0.34 147	0.35 182	0.23 107	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.10 60

RAStereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.40 323	0.21 167	0.23 43	0.26 164	0.42 115	0.45 233	0.23 50	0.34 147	0.30 139	0.19 53	0.34 90	0.25 164	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

MyStereo07	0.32 215	0.22 347	0.34 172	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	0.72 352	0.37 173	0.37 189	0.34 147	0.32 150	0.31 230	0.59 336	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 118	0.14 24	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.44 323	0.25 143	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.35 155	0.37 194	0.35 270	0.28 15	0.26 193	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.11 33	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 58	0.16 92	0.35 188	0.33 85	0.18 66	0.24 56	0.24 131	0.45 149	0.27 62	0.23 50	0.35 155	0.20 35	0.26 147	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

Foundation-i1a	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.25 52	0.33 163	0.35 155	0.40 223	0.30 215	0.34 90	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 70	0.32 35	0.28 75	0.20 20	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.31 56	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.38 248	0.21 167	0.34 218	0.27 186	0.57 226	0.47 245	0.28 116	0.35 155	0.29 125	0.24 117	0.42 159	0.27 213	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.12 97	0.10 60

gasm-f	0.24 100	0.16 92	0.27 54	0.33 85	0.25 309	0.25 74	0.36 372	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.35 155	0.24 82	0.30 215	0.36 104	0.23 116	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.12 191

2.5w	0.21 44	0.18 178	0.31 112	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.25 143	0.31 27	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.39 128	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 201	0.18 178	0.39 254	0.40 323	0.24 277	0.42 311	0.42 471	0.63 270	0.41 202	0.37 189	0.35 155	0.32 150	0.26 147	0.53 261	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.15 262	0.10 60

IGEV++	0.24 100	0.17 140	0.31 112	0.38 248	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.50 184	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.30 139	0.22 93	0.31 56	0.28 236	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.13 239

WQFJX1	0.33 232	0.19 220	0.34 172	0.41 360	0.28 417	0.53 370	0.33 308	0.51 187	0.50 260	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.31 230	0.69 430	0.39 375	0.15 251	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.14 285

S2M2_L	0.26 136	0.22 347	0.33 151	0.31 45	0.25 309	0.24 56	0.13 1	0.35 52	0.41 202	0.25 73	0.36 164	0.30 139	0.25 130	0.30 46	0.26 193	0.22 492	0.19 520	0.17 289	0.19 447	0.21 456	0.18 406
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 136	0.18 178	0.34 172	0.35 158	0.24 277	0.23 43	0.28 212	0.51 187	0.36 156	0.31 141	0.36 164	0.37 194	0.20 67	0.57 298	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

Pointernet	0.27 160	0.14 24	0.33 151	0.35 158	0.23 245	0.35 229	0.21 70	0.72 352	0.38 182	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.25 130	0.36 104	0.25 164	0.15 251	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 240	0.27 467	0.45 335	0.36 186	0.25 309	0.48 346	0.30 241	0.58 234	0.90 481	0.42 233	0.36 164	0.30 139	0.29 196	0.49 229	0.30 262	0.16 307	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.18 380	0.15 317

NLCSM	0.34 240	0.21 306	0.34 172	0.44 446	0.29 445	0.54 377	0.36 372	0.52 197	0.47 245	0.46 250	0.37 169	0.34 167	0.34 264	0.71 442	0.41 389	0.16 307	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.17 352	0.16 365

2.25w	0.22 58	0.18 178	0.31 112	0.31 45	0.18 66	0.31 174	0.18 12	0.32 35	0.31 106	0.31 141	0.37 169	0.20 35	0.22 93	0.45 187	0.24 133	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

fffy	0.28 168	0.21 306	0.34 172	0.37 210	0.23 245	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.41 202	0.32 156	0.37 169	0.39 210	0.27 161	0.50 237	0.27 213	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.38 248	0.20 136	0.46 337	0.27 186	0.41 106	0.34 133	0.28 116	0.38 172	0.24 82	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

Foundation-i1	0.26 136	0.14 24	0.25 28	0.33 85	0.21 167	0.39 280	0.26 164	0.60 250	0.38 182	0.35 177	0.38 172	0.44 260	0.29 196	0.32 65	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

WQFJX	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.27 392	0.60 428	0.30 241	0.53 209	0.47 245	0.39 214	0.38 172	0.34 167	0.33 252	0.61 351	0.40 383	0.14 175	0.17 480	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.14 285

1w_stereo	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.34 115	0.18 66	0.31 174	0.41 461	0.40 95	0.43 217	0.31 141	0.38 172	0.17 6	0.24 117	0.45 187	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Selective-RAFT	0.35 256	0.23 369	0.51 425	0.44 446	0.21 167	0.64 459	0.27 186	0.59 239	0.63 311	0.40 223	0.38 172	0.55 312	0.40 327	0.57 298	0.35 326	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.16 312	0.13 239

WQFJA1	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.50 237	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

NLMM	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.49 229	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

DA	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

GGEV	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

GIP-stereo	0.24 100	0.18 178	0.30 91	0.37 210	0.24 277	0.26 84	0.20 45	0.46 156	0.36 156	0.24 62	0.39 177	0.35 182	0.20 67	0.31 56	0.21 53	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

monsterstereo	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.18 66	0.21 28	0.20 45	0.37 67	0.35 146	0.33 163	0.40 182	0.19 26	0.18 37	0.45 187	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

rvit_stereo_0082	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

castereo	0.28 168	0.16 92	0.32 132	0.35 158	0.21 167	0.40 286	0.42 471	0.50 184	0.66 328	0.26 84	0.41 185	0.37 194	0.36 297	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

rvit_stereo_ft	0.33 232	0.25 433	0.47 364	0.52 566	0.32 503	0.33 202	0.47 501	0.49 174	0.50 260	0.34 167	0.41 185	0.41 232	0.32 236	0.48 223	0.34 308	0.22 492	0.14 397	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.14 285

TRStereo	0.37 290	0.27 467	0.59 464	0.47 500	0.41 571	0.29 136	0.30 241	0.84 410	0.59 295	0.52 274	0.41 185	0.52 299	0.26 147	0.73 455	0.27 213	0.17 356	0.12 287	0.19 386	0.19 447	0.13 146	0.11 131

DN	0.30 201	0.17 140	0.33 151	0.37 210	0.26 357	0.35 229	0.27 186	0.54 212	0.55 282	0.32 156	0.42 188	0.50 288	0.23 107	0.39 128	0.22 77	0.21 465	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.18 406

depthmonostereo	0.29 183	0.14 24	0.31 112	0.35 158	0.17 37	0.46 337	0.27 186	0.69 324	0.57 291	0.35 177	0.42 188	0.31 147	0.35 270	0.35 100	0.27 213	0.14 175	0.12 287	0.13 105	0.12 184	0.11 33	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

rvit_stereo_0080	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

whm_eth	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

GCAPDPT-zeroshot	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.35 158	0.18 66	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.38 182	0.25 73	0.43 194	0.23 67	0.28 177	0.25 4	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

Occ-G	0.26 136	0.14 24	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.41 106	0.31 106	0.29 129	0.43 194	0.49 283	0.25 130	0.47 212	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.12 191

NLMM1	0.33 232	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.25 309	0.55 383	0.33 308	0.55 214	0.63 311	0.42 233	0.44 196	0.30 139	0.25 130	0.63 371	0.38 367	0.16 307	0.18 502	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.13 239

LG-Stereo	0.24 100	0.18 178	0.40 267	0.39 280	0.20 136	0.22 32	0.27 186	0.32 35	0.36 156	0.26 84	0.44 196	0.22 52	0.16 17	0.37 114	0.27 213	0.11 36	0.12 287	0.16 242	0.15 298	0.13 146	0.09 6

PAM_32	0.46 394	0.19 220	0.67 506	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.27 186	0.95 457	0.34 133	0.68 360	0.44 196	1.91 643	0.65 484	0.62 360	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.14 197	0.13 239

rvit_stereo_0081_aga	0.31 209	0.28 481	0.44 322	0.42 405	0.29 445	0.34 218	0.31 269	0.44 142	0.40 198	0.39 214	0.44 196	0.40 223	0.32 236	0.42 159	0.29 255	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.16 332	0.20 432	0.15 317

rvit_0105_6	0.38 305	0.28 481	0.64 490	0.50 537	0.30 464	0.39 280	0.38 411	0.51 187	0.67 331	0.40 223	0.45 200	0.50 288	0.41 335	0.54 268	0.36 342	0.27 551	0.26 583	0.24 511	0.21 495	0.22 479	0.16 365

CAS++	0.32 215	0.24 407	0.36 200	0.37 210	0.26 357	0.28 124	0.23 112	0.87 424	0.50 260	0.47 256	0.45 200	0.26 106	0.21 79	0.49 229	0.24 133	0.23 509	0.19 520	0.22 473	0.17 388	0.21 456	0.16 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.22 87	0.63 270	0.78 404	0.71 381	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

test_1	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.23 112	0.63 270	0.78 404	0.68 360	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

test_3	0.36 274	0.19 220	0.44 322	0.44 446	0.23 245	0.48 346	0.36 372	0.66 295	0.82 428	0.64 327	0.45 200	0.68 398	0.25 130	0.41 148	0.31 270	0.12 60	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

PAM	0.46 394	0.19 220	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.75 505	0.33 308	0.85 413	0.34 133	0.70 374	0.46 205	1.83 638	0.63 467	0.61 351	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

tt1	0.36 274	0.24 407	0.32 132	0.41 360	0.22 196	0.54 377	0.38 411	0.68 315	1.04 550	0.41 228	0.46 205	0.35 182	0.45 359	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.16 365

UniTT-Stereo	0.27 160	0.17 140	0.37 218	0.40 323	0.27 392	0.30 155	0.28 212	0.39 84	0.31 106	0.29 129	0.46 205	0.27 114	0.25 130	0.47 212	0.34 308	0.17 356	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.14 197	0.12 191

AEACV	0.27 160	0.17 140	0.31 112	0.34 115	0.45 594	0.26 84	0.28 212	0.37 67	0.32 120	0.30 137	0.46 205	0.31 147	0.37 304	0.36 104	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.11 131

sAnonymous2	0.40 334	0.39 560	0.85 564	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 625

CroCo_RVC	0.40 334	0.39 560	0.85 564	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 625

VMStereo-Base	0.28 168	0.16 92	0.27 54	0.30 23	0.17 37	0.30 155	0.27 186	0.50 184	0.65 324	0.32 156	0.47 211	0.42 242	0.24 117	0.41 148	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

rvit_stereo_0083	0.34 240	0.24 407	0.50 410	0.44 446	0.27 392	0.34 218	0.35 350	0.45 149	0.62 300	0.37 189	0.47 211	0.42 242	0.35 270	0.40 137	0.36 342	0.22 492	0.20 532	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.14 285

GLC_STEREO	0.29 183	0.19 220	0.27 54	0.44 446	0.19 96	0.31 174	0.26 164	0.47 160	0.43 217	0.37 189	0.47 211	0.41 232	0.23 107	0.50 237	0.34 308	0.14 175	0.18 502	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.13 239

FSD	0.48 421	0.47 585	0.53 438	0.54 583	0.46 602	0.48 346	0.52 539	0.53 209	0.48 253	0.48 259	0.48 214	0.49 283	0.48 374	0.51 245	0.49 454	0.45 632	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.46 620	0.45 629

rvit_0105_4	0.41 345	0.29 493	0.71 526	0.50 537	0.29 445	0.41 304	0.41 461	0.55 214	0.73 364	0.45 243	0.48 214	0.55 312	0.44 354	0.57 298	0.36 342	0.28 562	0.26 583	0.25 524	0.22 513	0.23 496	0.18 406

CES	0.28 168	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 645	0.37 254	0.27 186	0.48 169	0.46 238	0.34 167	0.48 214	0.27 114	0.22 93	0.39 128	0.23 116	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.13 146	0.17 388

sCroCo_RVC	0.35 256	0.28 481	0.69 517	0.51 553	0.39 559	0.41 304	0.31 269	0.49 174	0.45 233	0.31 141	0.48 214	0.38 203	0.32 236	0.46 203	0.32 279	0.21 465	0.22 549	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.20 462

DF	0.26 136	0.15 63	0.38 232	0.35 158	0.19 96	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.27 62	0.29 129	0.49 218	0.50 288	0.22 93	0.48 223	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

WCG-NET	0.28 168	0.15 63	0.33 151	0.33 85	0.19 96	0.33 202	0.27 186	0.39 84	0.80 415	0.46 250	0.49 218	0.39 210	0.25 130	0.40 137	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.38 248	0.19 96	0.38 267	0.23 112	0.57 226	0.41 202	0.45 243	0.49 218	0.39 210	0.27 161	0.33 80	0.23 116	0.14 175	0.12 287	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.11 131

AnonymousM	0.41 345	0.81 641	0.29 77	0.34 115	0.22 196	0.28 124	0.38 411	0.53 209	0.41 202	0.70 374	0.49 218	0.47 272	0.27 161	0.41 148	0.31 270	0.15 251	0.12 287	1.51 667	0.26 569	0.12 97	0.10 60

DilatedVolume-Stereo	0.30 201	0.15 63	0.34 172	0.33 85	0.20 136	0.53 370	0.25 143	0.56 218	0.43 217	0.56 286	0.50 222	0.35 182	0.29 196	0.49 229	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

MM-Stereo_test1	0.33 232	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.23 245	0.36 243	0.45 490	0.58 234	0.54 275	0.60 297	0.50 222	0.38 203	0.37 304	0.60 342	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.12 191

model_zeroshot	0.33 232	0.18 178	0.48 384	0.39 280	0.28 417	0.45 332	0.25 143	0.63 270	0.45 233	0.61 304	0.50 222	0.51 294	0.25 130	0.45 187	0.26 193	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.13 239

gcap-zeroshot	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

ACVNet-DCA	0.35 256	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

xx1	0.39 322	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.65 384	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

1test111	0.36 274	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.55 275	0.45 430	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

cc1	0.37 290	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.15 317

testlalala	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

anonymousdsp2	0.35 256	0.20 267	0.43 312	0.37 210	0.24 277	0.48 346	0.31 269	0.86 417	0.65 324	0.55 283	0.50 222	0.50 288	0.34 264	0.56 286	0.31 270	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.16 312	0.14 285

TS12	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.37 210	0.17 37	0.32 193	0.26 164	0.42 115	0.24 37	0.31 141	0.51 232	0.25 97	0.27 161	0.40 137	0.29 255	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.39 280	0.21 167	0.18 14	0.21 70	0.34 49	0.26 58	0.28 116	0.51 232	0.28 120	0.29 196	0.26 8	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

rvit_0105_5	0.42 354	0.31 507	0.73 535	0.50 537	0.29 445	0.44 323	0.42 471	0.61 257	0.74 372	0.51 267	0.51 232	0.60 350	0.47 369	0.57 298	0.38 367	0.27 551	0.25 576	0.25 524	0.23 529	0.22 479	0.18 406

RAFT-Stereo-weight	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.22 196	0.26 84	0.29 221	0.67 305	0.80 415	0.53 277	0.51 232	0.58 329	0.20 67	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.11 131

test_for_model	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

trnet	0.27 160	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 254	0.23 112	0.52 197	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.34 167	0.26 147	0.39 128	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

MGS-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.36 186	0.23 245	0.37 254	0.30 241	0.39 84	0.44 224	0.31 141	0.51 232	0.40 223	0.24 117	0.43 170	0.26 193	0.15 251	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.13 239

LL-Strereo2	0.35 256	0.24 407	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.35 229	0.24 131	0.67 305	0.44 224	0.54 281	0.51 232	0.66 390	0.25 130	0.66 402	0.30 262	0.14 175	0.12 287	0.23 494	0.20 472	0.18 380	0.13 239

LoS_RVC	0.27 160	0.16 92	0.27 54	0.32 68	0.30 464	0.44 323	0.34 325	0.41 106	0.33 126	0.31 141	0.51 232	0.29 125	0.32 236	0.36 104	0.28 236	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.19 439

GMStereo	0.39 322	0.37 542	0.54 444	0.40 323	0.26 357	0.42 311	0.36 372	0.59 239	1.04 550	0.55 283	0.51 232	0.37 194	0.35 270	0.54 268	0.41 389	0.19 423	0.13 358	0.16 242	0.17 388	0.24 509	0.18 406
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 168	0.15 63	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 254	0.25 143	0.51 187	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.32 150	0.26 147	0.38 122	0.25 164	0.16 307	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131
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
MM-Stereo_test3	0.34 240	0.19 220	0.31 112	0.41 360	0.25 309	0.35 229	0.44 487	0.72 352	0.92 493	0.46 250	0.52 244	0.41 232	0.29 196	0.44 182	0.28 236	0.16 307	0.15 428	0.17 289	0.13 227	0.14 197	0.13 239

Reg-Stereo(zero)	0.30 201	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.18 66	0.32 193	0.20 45	0.63 270	0.68 336	0.50 264	0.52 244	0.51 294	0.30 215	0.45 187	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.11 131

CAS	0.34 240	0.13 3	0.25 28	1.28 666	0.30 464	0.46 337	0.38 411	0.48 169	0.47 245	0.34 167	0.52 244	0.24 82	0.19 53	0.29 28	0.27 213	0.69 655	0.08 2	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.15 317

LoS	0.29 183	0.15 63	0.30 91	0.29 12	0.18 66	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.72 357	0.34 167	0.52 244	0.41 232	0.28 177	0.47 212	0.28 236	0.15 251	0.11 223	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.11 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLSM1	0.32 215	0.18 178	0.34 172	0.39 280	0.25 309	0.66 471	0.27 186	0.57 226	0.50 260	0.37 189	0.53 248	0.29 125	0.28 177	0.54 268	0.32 279	0.16 307	0.17 480	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.12 191

11t1	0.36 274	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.62 439	0.29 221	0.69 324	0.43 217	0.60 297	0.53 248	0.53 303	0.48 374	0.56 286	0.40 383	0.18 391	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.17 388

iRaft-Stereo_20w	0.39 322	0.19 220	0.57 459	0.37 210	0.27 392	0.31 174	0.24 131	1.44 631	0.29 87	0.69 368	0.53 248	0.60 350	0.42 337	0.83 506	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.15 262	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.34 115	0.21 167	0.33 202	0.31 269	0.45 149	0.45 233	0.40 223	0.54 251	0.24 82	0.18 37	0.36 104	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.34 218	0.31 269	0.48 169	0.50 260	0.39 214	0.54 251	0.23 67	0.19 53	0.29 28	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 136	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.21 167	0.35 229	0.36 372	0.44 142	0.41 202	0.38 201	0.54 251	0.22 52	0.21 79	0.28 15	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 232	0.18 178	0.36 200	0.33 85	0.18 66	0.57 403	0.31 269	0.58 234	0.69 343	0.45 243	0.54 251	0.38 203	0.33 252	0.56 286	0.36 342	0.12 60	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

MyStereo06	0.38 305	0.21 306	0.61 472	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.95 457	0.35 146	0.62 307	0.54 251	0.76 446	0.27 161	0.50 237	0.29 255	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

CASnet	0.30 201	0.20 267	0.33 151	0.41 360	0.16 23	0.26 84	0.24 131	0.52 197	0.53 271	0.52 274	0.54 251	0.39 210	0.24 117	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.22 473	0.18 416	0.18 380	0.11 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 232	0.18 178	0.40 267	0.40 323	0.24 277	0.32 193	0.27 186	0.58 234	0.72 357	0.65 336	0.54 251	0.42 242	0.23 107	0.45 187	0.28 236	0.14 175	0.09 27	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.11 131

CFNet-RSSM	0.34 240	0.17 140	0.45 335	0.39 280	0.22 196	0.35 229	0.23 112	0.73 363	0.84 438	0.65 336	0.54 251	0.57 320	0.28 177	0.46 203	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.11 131

PMTNet	0.32 215	0.16 92	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 332	0.22 87	0.56 218	0.63 311	0.46 250	0.54 251	0.39 210	0.34 264	0.48 223	0.24 133	0.75 657	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131

WCG-NET（raft）	0.31 209	0.15 63	0.36 200	0.32 68	0.19 96	0.35 229	0.27 186	0.51 187	0.78 404	0.45 243	0.55 260	0.48 277	0.27 161	0.54 268	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.12 97	0.11 131

AE-Stereo	0.34 240	0.21 306	0.42 299	0.48 508	0.31 486	0.48 346	0.35 350	0.61 257	0.62 300	0.32 156	0.55 260	0.52 299	0.27 161	0.47 212	0.29 255	0.13 115	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.12 191

raftrobust	0.34 240	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.27 392	0.30 155	0.25 143	0.71 347	0.63 311	0.58 291	0.55 260	0.45 262	0.46 365	0.51 245	0.29 255	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.13 239

FE-Mocha	0.32 215	0.19 220	0.50 410	0.38 248	0.27 392	0.30 155	0.20 45	0.71 347	0.36 156	0.65 336	0.56 263	0.54 307	0.25 130	0.38 122	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.16 332	0.13 146	0.12 191

riskmin	0.38 305	0.20 267	0.39 254	0.32 68	0.23 245	0.53 370	0.30 241	0.63 270	0.80 415	0.49 261	0.56 263	0.73 431	0.58 436	0.55 275	0.36 342	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.13 227	0.19 414	0.20 462

IGEV-FE	0.34 240	0.18 178	0.67 506	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

IGEV_Zeroshot_test	0.34 240	0.18 178	0.67 506	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

HH	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

HanStereo	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

s12784h	0.36 274	0.15 63	0.24 15	0.34 115	0.15 4	0.77 512	0.29 221	0.80 396	0.83 433	0.56 286	0.57 265	0.43 251	0.40 327	0.57 298	0.33 292	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.09 12	0.14 197	0.09 6

MyStereo04	0.44 372	0.22 347	0.44 322	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	1.00 474	1.08 569	0.62 307	0.58 270	0.55 312	0.57 426	0.71 442	0.44 421	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

rvit_0105_3	0.47 409	0.34 524	0.77 556	0.54 583	0.31 486	0.49 351	0.47 501	0.63 270	0.79 413	0.65 336	0.59 271	0.64 371	0.50 388	0.65 393	0.39 375	0.29 569	0.27 592	0.29 573	0.28 582	0.21 456	0.20 462

Gwc-CoAtRS	0.34 240	0.17 140	0.44 322	0.39 280	0.23 245	0.34 218	0.22 87	0.70 339	0.75 377	0.60 297	0.59 271	0.58 329	0.29 196	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.12 191

quiztm	0.29 183	0.19 220	0.35 188	0.40 323	0.23 245	0.27 102	0.33 308	0.63 270	0.39 194	0.45 243	0.60 273	0.39 210	0.18 37	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

Anonymous_2	0.82 578	0.44 578	0.63 485	0.40 323	0.43 583	0.80 523	0.52 539	0.72 352	0.77 394	0.71 381	0.60 273	0.87 486	0.76 539	0.75 468	0.58 491	0.52 644	0.54 659	0.54 642	4.82 702	0.56 638	0.40 613

UDGNet	0.48 421	0.77 638	0.50 410	0.48 508	0.31 486	0.41 304	0.34 325	0.70 339	0.92 493	0.65 336	0.60 273	0.58 329	0.43 343	0.63 371	0.41 389	0.32 591	0.15 428	0.66 649	0.19 447	0.36 589	0.21 482

MIPNet	0.37 290	0.21 306	0.59 464	0.39 280	0.25 309	0.50 353	0.28 212	0.77 383	0.70 344	0.65 336	0.60 273	0.40 223	0.49 378	0.44 182	0.37 358	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.13 239

UGAM-zero	0.46 394	0.19 220	0.62 475	0.37 210	0.23 245	0.34 218	0.21 70	1.15 546	0.39 194	0.66 349	0.61 277	1.70 635	0.91 582	0.75 468	0.25 164	0.14 175	0.11 223	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.13 239

MyStereo05	0.44 372	0.21 306	0.45 335	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.93 445	1.09 571	0.76 412	0.61 277	0.51 294	0.57 426	0.73 455	0.42 395	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

MC-Stereo	0.28 168	0.17 140	0.32 132	0.38 248	0.20 136	0.26 84	0.26 164	0.49 174	0.37 173	0.37 189	0.61 277	0.41 232	0.31 230	0.55 275	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.11 131

water-stereo	0.28 168	0.14 24	0.29 77	0.35 158	0.19 96	0.36 243	0.23 112	0.62 262	0.38 182	0.39 214	0.62 280	0.41 232	0.35 270	0.28 15	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.12 97	0.10 60

Hybrid-DGEV-2	0.41 345	0.21 306	0.42 299	0.47 500	0.29 445	0.59 421	0.23 112	0.82 402	0.99 525	0.64 327	0.63 281	0.60 350	0.65 484	0.58 319	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.12 191

MIF-Stereo (partial)	0.31 209	0.18 178	0.37 218	0.41 360	0.31 486	0.28 124	0.23 112	0.47 160	0.42 213	0.31 141	0.63 281	0.36 192	0.35 270	0.57 298	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.14 285

EKT-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.39 254	0.43 426	0.29 445	0.38 267	0.31 269	0.69 324	0.64 319	0.45 243	0.63 281	0.49 283	0.27 161	0.56 286	0.33 292	0.18 391	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.16 312	0.16 365

NRIStereo	0.36 274	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.23 245	0.34 218	0.26 164	0.65 285	0.55 282	0.64 327	0.63 281	0.56 315	0.37 304	0.65 393	0.37 358	0.15 251	0.11 223	0.18 342	0.15 298	0.17 352	0.14 285

RT-Monster	0.32 215	0.17 140	0.30 91	0.34 115	0.26 357	0.38 267	0.20 45	0.56 218	0.76 385	0.61 304	0.64 285	0.49 283	0.28 177	0.41 148	0.30 262	0.14 175	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.13 239

MSKI-zero shot	0.32 215	0.17 140	0.34 172	0.39 280	0.21 167	0.32 193	0.22 87	0.61 257	0.43 217	0.52 274	0.64 285	0.61 356	0.20 67	0.74 462	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.12 97	0.12 191

OMP-Stereo	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.52 566	0.24 277	0.36 243	0.25 143	0.71 347	0.78 404	0.77 418	0.64 285	0.89 495	0.39 321	0.91 542	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.20 416	0.15 298	0.15 262	0.12 191

HART	0.29 183	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.21 167	0.32 193	0.26 164	0.62 262	0.31 106	0.33 163	0.65 288	0.41 232	0.22 93	0.55 275	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.11 146	0.15 262	0.11 131

tg	0.33 232	0.18 178	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.38 267	0.26 164	0.70 339	0.56 289	0.47 256	0.65 288	0.42 242	0.24 117	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.14 197	0.11 131

GCST	0.83 584	1.22 664	0.74 540	1.58 669	1.01 663	1.06 583	0.23 112	0.78 389	0.78 404	0.97 545	0.65 288	0.78 454	0.35 270	0.92 545	0.34 308	0.96 663	0.65 665	1.20 664	0.81 668	0.91 655	0.70 652

RCA-Stereo	0.35 256	0.17 140	0.34 172	0.38 248	0.22 196	0.31 174	0.34 325	0.68 315	1.24 599	0.45 243	0.65 288	0.47 272	0.43 343	0.38 122	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.11 131

dd	0.43 364	0.38 552	0.55 449	0.44 446	0.25 309	0.47 343	0.38 411	0.70 339	1.05 554	0.59 293	0.65 288	0.42 242	0.39 321	0.66 402	0.50 456	0.24 521	0.15 428	0.21 458	0.15 298	0.22 479	0.18 406

Anonymous3	0.46 394	0.34 524	0.86 569	0.50 537	0.37 543	0.81 528	0.50 520	0.72 352	0.65 324	0.51 267	0.65 288	0.45 262	0.45 359	0.64 386	0.38 367	0.24 521	0.24 568	0.22 473	0.21 495	0.23 496	0.23 507

RALAANet	0.38 305	0.23 369	0.48 384	0.42 405	0.29 445	0.35 229	0.25 143	0.86 417	0.64 319	0.67 354	0.65 288	0.60 350	0.29 196	0.60 342	0.34 308	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.21 456	0.13 239

DLNR-FE	20.05 706	36.38 714	38.08 711	170.06 727	60.08 720	0.23 43	0.20 45	14.13 703	0.36 156	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.63 371	0.28 236	5.38 700	0.10 94	0.15 204	0.11 146	73.09 725	0.11 131

plain	0.31 209	0.20 267	0.50 410	0.39 280	0.29 445	0.27 102	0.30 241	0.44 142	0.35 146	0.31 141	0.66 295	0.30 139	0.31 230	0.65 393	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.17 352	0.12 191

DLNR_Zeroshot_test	20.09 707	36.28 713	38.04 710	169.85 726	61.80 721	0.23 43	0.20 45	13.88 702	0.37 173	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.62 360	0.28 236	5.46 701	0.10 94	0.15 204	0.11 146	72.60 724	0.11 131

rafts_anoy	0.37 290	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.33 308	0.67 305	0.90 481	0.58 291	0.66 295	0.45 262	0.33 252	0.47 212	0.39 375	0.16 307	0.11 223	0.21 458	0.23 529	0.17 352	0.14 285

iRaftStereo_RVC	0.32 215	0.19 220	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.31 174	0.29 221	0.68 315	0.51 265	0.49 261	0.66 295	0.37 194	0.23 107	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.15 262	0.12 191

DeepStereo_RVC	0.36 274	0.21 306	0.47 364	0.40 323	0.24 277	0.26 84	0.22 87	0.60 250	0.38 182	0.69 368	0.67 300	0.57 320	0.51 393	0.56 286	0.39 375	0.16 307	0.12 287	0.18 342	0.15 298	0.19 414	0.18 406

test-1	0.36 274	0.19 220	0.71 526	0.46 492	0.26 357	0.44 323	0.36 372	0.60 250	0.59 295	0.48 259	0.67 300	0.53 303	0.36 297	0.40 137	0.29 255	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.16 365

TANstereo	0.30 201	0.15 63	0.31 112	0.30 23	0.17 37	0.55 383	0.23 112	0.44 142	0.55 282	0.59 293	0.68 302	0.37 194	0.26 147	0.35 100	0.27 213	0.15 251	0.16 460	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

IGEV_i1	0.43 364	0.22 347	0.50 410	0.39 280	0.22 196	0.64 459	0.40 444	0.96 461	0.61 298	0.68 360	0.69 303	0.75 439	0.45 359	0.72 448	0.41 389	0.15 251	0.13 358	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.16 365

rvit_105_1	0.54 490	0.40 565	0.76 551	0.58 602	0.37 543	0.59 421	0.68 595	0.70 339	0.94 506	0.82 451	0.69 303	0.73 431	0.58 436	0.78 485	0.54 481	0.32 591	0.29 601	0.31 582	0.34 610	0.23 496	0.20 462

qqq	0.40 334	0.26 450	0.44 322	0.36 186	0.22 196	0.46 337	0.36 372	0.85 413	0.54 275	0.56 286	0.69 303	0.65 384	0.53 399	0.55 275	0.45 430	0.17 356	0.16 460	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

XX-TBD	0.32 215	0.53 609	0.26 42	0.51 553	0.20 136	0.37 254	0.24 131	0.40 95	0.73 364	0.54 281	0.69 303	0.31 147	0.25 130	0.32 65	0.27 213	0.16 307	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.11 131

knoymous	0.36 274	0.20 267	0.31 112	0.31 45	0.22 196	0.36 243	0.29 221	0.61 257	0.64 319	0.67 354	0.70 307	0.60 350	0.40 327	0.58 319	0.34 308	0.17 356	0.11 223	0.20 416	0.11 146	0.17 352	0.18 406

x	0.39 322	0.24 407	0.41 278	0.34 115	0.23 245	0.52 362	0.32 296	0.86 417	0.52 268	0.57 289	0.70 307	0.59 344	0.50 388	0.49 229	0.46 440	0.17 356	0.15 428	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.16 365

AIO-test1	0.38 305	0.18 178	0.38 232	0.50 537	0.24 277	0.46 337	0.30 241	0.70 339	1.19 590	0.40 223	0.71 309	0.45 262	0.29 196	0.53 261	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.13 146	0.17 388

GANet-ADL	0.42 354	0.25 433	0.45 335	0.43 426	0.29 445	0.54 377	0.35 350	0.89 431	0.86 451	0.63 316	0.72 310	0.68 398	0.42 337	0.52 252	0.41 389	0.21 465	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.19 439

CRE-IMP	0.36 274	0.23 369	0.49 397	0.42 405	0.24 277	0.41 304	0.21 70	0.57 226	0.41 202	0.65 336	0.72 310	0.53 303	0.37 304	0.61 351	0.38 367	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.21 456	0.18 406

RALCasStereoNet	0.36 274	0.21 306	0.37 218	0.42 405	0.26 357	0.35 229	0.38 411	0.63 270	0.64 319	0.50 264	0.72 310	0.51 294	0.29 196	0.59 336	0.36 342	0.16 307	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.17 352	0.16 365

FENet	0.42 354	0.22 347	0.38 232	0.39 280	0.24 277	0.55 383	0.32 296	0.79 393	0.70 344	0.71 381	0.72 310	0.63 365	0.57 426	0.62 360	0.44 421	0.19 423	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.19 439

Any-RAFT	0.35 256	0.16 92	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.52 362	0.22 87	0.88 429	0.73 364	0.53 277	0.73 314	0.64 371	0.28 177	0.46 203	0.24 133	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.12 191

Patchmatch Stereo++	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317
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	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.56 286	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo_v2	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.57 298	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.25 74	0.21 70	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.57 298	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

HUI-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.60 250	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.50 237	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iGMRVC	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.30 241	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iRAFT	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

RAFT-IKP	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.28 212	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

rvit_stereo_0075_2	0.47 409	0.37 542	0.70 521	0.53 576	0.46 602	0.43 315	0.36 372	0.81 400	0.67 331	0.55 283	0.74 323	0.59 344	0.43 343	0.63 371	0.43 402	0.32 591	0.23 559	0.35 597	0.25 554	0.30 553	0.25 523

PFNet	0.42 354	0.18 178	0.58 463	0.43 426	0.24 277	0.43 315	0.32 296	0.74 366	0.78 404	1.00 558	0.74 323	0.68 398	0.39 321	0.72 448	0.37 358	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.15 298	0.16 312	0.13 239

G2L-ROB	0.47 409	0.19 220	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.57 403	0.42 471	1.14 542	0.71 355	0.84 470	0.75 325	1.09 559	0.53 399	0.74 462	0.53 476	0.17 356	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.19 439

DFGA-Net	0.45 383	0.29 493	0.80 560	0.42 405	0.32 503	0.53 370	0.35 350	0.78 389	0.89 478	0.66 349	0.75 325	0.48 277	0.39 321	0.74 462	0.60 498	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.18 416	0.20 432	0.17 388

DCVSM-stereo	0.49 440	0.27 467	0.53 438	0.39 280	0.29 445	0.51 357	0.26 164	0.75 373	0.75 377	1.11 594	0.75 325	1.05 546	0.72 526	0.60 342	0.47 447	0.20 448	0.19 520	0.24 511	0.20 472	0.25 518	0.30 562

test_sample1	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.34 115	0.23 245	0.58 409	0.35 350	0.99 470	0.49 256	0.62 307	0.75 325	0.69 403	0.61 454	0.58 319	0.44 421	0.18 391	0.14 397	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.17 388

ARAFT	0.47 409	0.24 407	0.79 558	0.42 405	0.25 309	0.55 383	0.55 553	0.75 373	0.81 423	0.89 503	0.75 325	0.73 431	0.47 369	0.88 527	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.23 494	0.22 513	0.14 197	0.13 239

EAI-Stereo	0.34 240	0.19 220	0.44 322	0.39 280	0.21 167	0.31 174	0.30 241	1.15 546	0.30 95	0.49 261	0.75 325	0.36 192	0.28 177	0.62 360	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.13 146	0.12 191

gwcnet-sp	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

scenet	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

ssnet	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

Pruner-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.40 323	0.25 309	0.22 32	0.24 131	0.67 305	0.55 282	0.89 503	0.76 331	0.68 398	0.29 196	0.62 360	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.17 388	0.17 352	0.18 406

ACV-stereo	0.62 531	0.34 524	1.00 587	0.43 426	0.31 486	1.20 609	0.40 444	0.75 373	0.83 433	0.64 327	0.77 335	2.10 647	1.03 607	0.81 495	0.64 512	0.21 465	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.21 456	0.21 482

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 354	0.20 267	0.74 540	0.38 248	0.43 583	0.39 280	0.26 164	0.94 450	0.49 256	0.53 277	0.77 335	0.93 510	0.45 359	0.63 371	0.24 133	0.16 307	0.10 94	0.17 289	0.18 416	0.20 432	0.20 462

test_sample2	0.42 354	0.22 347	0.43 312	0.33 85	0.21 167	0.58 409	0.39 433	0.95 457	0.67 331	0.63 316	0.77 335	0.69 403	0.57 426	0.61 351	0.38 367	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.16 332	0.19 414	0.18 406

ADStereo(finetuned)	0.37 290	0.16 92	0.49 397	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.69 505	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

IPLGR	0.39 322	0.21 306	0.63 485	0.39 280	0.22 196	0.49 351	0.29 221	0.76 380	0.74 372	0.78 422	0.77 335	0.44 260	0.42 337	0.47 212	0.38 367	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.13 239

NF-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.57 320	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

OCTAStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

RE-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

TVStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

cross-raft	0.34 240	0.20 267	0.37 218	0.44 446	0.23 245	0.32 193	0.35 350	0.74 366	0.40 198	0.60 297	0.77 335	0.57 320	0.27 161	0.43 170	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.11 131

DCANet	0.36 274	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.57 426	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

xyz-stereo-finetune2	0.36 274	0.19 220	0.38 232	0.32 68	0.19 96	0.82 536	0.29 221	0.52 197	0.32 120	0.51 267	0.78 346	0.43 251	0.45 359	0.69 430	0.44 421	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.13 239

LL-Strereo	0.57 511	0.27 467	0.68 511	0.48 508	0.34 524	0.39 280	0.48 509	0.94 450	0.97 516	0.83 463	0.78 346	1.10 563	1.18 622	1.33 617	0.49 454	0.17 356	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.16 312	0.17 388

DCANet-4	0.36 274	0.20 267	0.48 384	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.66 295	0.92 493	0.69 368	0.78 346	0.40 223	0.47 369	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

fff	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

GwcNet-ADL	0.44 372	0.22 347	0.48 384	0.45 471	0.30 464	0.40 286	0.37 389	0.92 443	0.97 516	0.71 381	0.78 346	0.61 356	0.42 337	0.62 360	0.50 456	0.19 423	0.14 397	0.15 204	0.14 266	0.18 380	0.18 406

RAFT_R40	0.40 334	0.19 220	0.44 322	0.43 426	0.25 309	0.23 43	0.26 164	0.67 305	0.67 331	0.98 550	0.78 346	0.72 420	0.43 343	0.76 472	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.18 380	0.14 285

TestStereo	0.38 305	0.31 507	0.40 267	0.45 471	0.20 136	0.40 286	0.37 389	0.66 295	0.65 324	0.53 277	0.78 346	0.47 272	0.40 327	0.55 275	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.22 479	0.13 239

raft+_RVC	0.38 305	0.19 220	0.35 188	0.37 210	0.25 309	0.45 332	0.37 389	0.78 389	0.89 478	0.51 267	0.78 346	0.50 288	0.29 196	0.53 261	0.40 383	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.12 191

csc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

cscssc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

test_sample3	0.46 394	0.25 433	0.50 410	0.35 158	0.23 245	0.69 480	0.37 389	1.15 546	0.81 423	0.75 405	0.79 356	0.66 390	0.49 378	0.63 371	0.46 440	0.21 465	0.15 428	0.20 416	0.19 447	0.21 456	0.19 439

PFNet+	0.40 334	0.19 220	0.49 397	0.39 280	0.25 309	0.28 124	0.23 112	0.64 284	0.70 344	0.85 474	0.79 356	0.64 371	0.35 270	0.72 448	0.34 308	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.20 472	0.16 312	0.20 462

SST-Stereo	0.40 334	0.19 220	0.45 335	0.42 405	0.25 309	0.25 74	0.21 70	0.66 295	0.47 245	1.08 588	0.79 356	0.72 420	0.43 343	0.77 480	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.19 414	0.15 317

ssnet_v2	0.58 518	0.28 481	0.56 455	0.43 426	0.29 445	0.95 560	0.59 566	1.13 533	0.99 525	0.93 528	0.80 359	0.99 525	0.64 478	0.82 498	0.94 586	0.25 531	0.22 549	0.23 494	0.24 545	0.20 432	0.19 439

BUS	0.45 383	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.70 485	0.34 325	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.65 384	0.49 378	0.64 386	0.51 466	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

BSDual-CNN	0.46 394	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

hknet	0.49 440	0.25 433	0.51 425	0.45 471	0.29 445	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.83 433	0.75 405	0.80 359	0.97 519	0.61 454	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

PSMNet-ADL	0.48 421	0.27 467	0.40 267	0.48 508	0.30 464	0.68 478	0.37 389	0.90 436	0.80 415	0.61 304	0.80 359	0.92 507	0.62 461	0.72 448	0.63 509	0.23 509	0.18 502	0.18 342	0.20 472	0.22 479	0.20 462

IRAFT_RVC	0.42 354	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.24 277	0.27 102	0.54 548	0.74 366	0.77 394	0.76 412	0.80 359	0.73 431	0.51 393	0.70 437	0.36 342	0.17 356	0.10 94	0.21 458	0.16 332	0.16 312	0.14 285

CREStereo++_RVC	0.32 215	0.15 63	0.23 5	0.31 45	0.24 277	0.27 102	0.22 87	0.46 156	0.88 464	0.46 250	0.80 359	0.30 139	0.26 147	0.36 104	0.33 292	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.51 652	0.13 146	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	0.56 503	0.20 267	1.13 602	0.40 323	0.31 486	2.00 654	0.66 587	0.68 315	1.11 573	0.51 267	0.81 366	0.68 398	0.36 297	0.67 413	0.40 383	0.31 579	0.17 480	0.17 289	0.18 416	0.19 414	0.20 462

Selective-IGEV-i1	0.44 372	0.20 267	0.53 438	0.41 360	0.22 196	0.62 439	0.50 520	1.01 484	0.88 464	0.63 316	0.81 366	0.79 456	0.38 309	0.54 268	0.38 367	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.15 317

ITSA-stereo	0.53 478	0.28 481	0.52 431	0.40 323	0.23 245	0.56 397	0.34 325	1.24 590	1.24 599	0.80 429	0.81 366	0.72 420	0.58 436	0.82 498	0.65 514	0.21 465	0.17 480	0.23 494	0.21 495	0.22 479	0.26 529

CBFPSM	0.59 525	0.22 347	1.31 626	0.38 248	0.27 392	1.12 597	0.65 584	0.79 393	0.82 428	0.80 429	0.81 366	1.35 608	0.87 575	0.67 413	0.76 540	0.16 307	0.15 428	0.15 204	0.16 332	0.17 352	0.22 500

IPLG	0.39 322	0.20 267	0.59 464	0.40 323	0.24 277	0.54 377	0.27 186	0.75 373	0.63 311	0.84 470	0.81 366	0.32 150	0.32 236	0.60 342	0.45 430	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

HCRNet	0.44 372	0.34 524	0.41 278	0.53 576	0.26 357	0.53 370	0.29 221	0.83 407	0.63 311	0.71 381	0.81 366	0.77 452	0.50 388	0.66 402	0.36 342	0.24 521	0.16 460	0.24 511	0.20 472	0.21 456	0.18 406

test_sample4	0.47 409	0.26 450	0.50 410	0.35 158	0.22 196	0.69 480	0.38 411	1.15 546	0.81 423	0.78 422	0.82 372	0.62 363	0.53 399	0.63 371	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.21 458	0.19 447	0.21 456	0.19 439

GASNet	0.67 543	0.72 632	0.96 582	0.70 639	0.48 607	0.62 439	0.47 501	1.08 512	1.03 544	0.94 531	0.82 372	0.93 510	0.83 567	1.33 617	0.80 547	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.28 582	0.44 613	0.24 516

PSM-softLoss	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

KMStereo	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

RAFT	0.45 383	0.22 347	0.45 335	0.47 500	0.26 357	0.54 377	0.47 501	0.66 295	0.58 294	0.80 429	0.82 372	0.94 512	0.57 426	0.75 468	0.34 308	0.17 356	0.15 428	0.22 473	0.20 472	0.16 312	0.12 191

HITNet	0.41 345	0.26 450	0.45 335	0.33 85	0.17 37	0.63 452	0.30 241	0.93 445	0.64 319	0.71 381	0.82 372	0.64 371	0.52 395	0.59 336	0.43 402	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.19 414	0.12 191
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
ToySt	0.49 440	0.27 467	0.75 546	0.40 323	0.27 392	0.64 459	0.49 515	0.84 410	0.77 394	0.60 297	0.83 378	0.88 491	0.66 492	0.70 437	0.56 488	0.16 307	0.17 480	0.21 458	0.20 472	0.21 456	0.19 439

GES	0.44 372	0.23 369	0.57 459	0.40 323	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.96 461	0.68 336	0.74 403	0.83 378	0.47 272	0.48 374	0.67 413	0.43 402	0.22 492	0.16 460	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.23 507

ac_64	0.52 471	0.22 347	0.50 410	0.45 471	0.28 417	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.61 298	0.91 516	0.83 378	1.07 553	0.68 501	0.74 462	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.15 317

DMCA	0.45 383	0.26 450	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.51 357	0.34 325	0.93 445	0.68 336	0.75 405	0.83 378	0.79 456	0.53 399	0.51 245	0.54 481	0.21 465	0.16 460	0.21 458	0.16 332	0.19 414	0.21 482

BEATNet_4x	0.46 394	0.32 511	0.56 455	0.37 210	0.19 96	0.63 452	0.35 350	1.01 484	0.72 357	0.77 418	0.83 378	0.70 407	0.59 444	0.68 424	0.53 476	0.16 307	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.24 509	0.16 365

FACV-RUCA	0.43 364	0.28 481	0.47 364	0.45 471	0.33 515	0.58 409	0.34 325	0.82 402	0.73 364	0.57 289	0.84 383	0.47 272	0.50 388	0.54 268	0.39 375	0.22 492	0.15 428	0.35 597	0.16 332	0.28 540	0.21 482

DispNO	0.47 409	0.23 369	0.71 526	0.39 280	0.31 486	0.60 428	0.38 411	0.89 431	0.77 394	0.75 405	0.84 383	0.72 420	0.54 411	0.73 455	0.46 440	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.17 388

GMOStereo	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

error version	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-v	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-2	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

SFCPSM	0.47 409	0.21 306	0.55 449	0.40 323	0.27 392	0.87 547	0.37 389	1.33 610	0.77 394	0.80 429	0.84 383	0.54 307	0.49 378	0.57 298	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.15 317

DSFCA	0.55 492	0.25 433	0.62 475	0.40 323	0.36 536	0.74 499	0.52 539	1.04 495	0.82 428	1.06 581	0.84 383	0.89 495	0.63 467	0.99 561	0.58 491	0.25 531	0.21 542	0.21 458	0.21 495	0.21 456	0.19 439

FADNet-RVC	0.60 528	0.53 609	1.14 604	0.46 492	0.39 559	0.61 431	0.39 433	1.12 531	0.87 460	0.70 374	0.84 383	1.04 542	0.55 417	0.94 558	0.69 524	0.26 541	0.25 576	0.28 564	0.28 582	0.31 559	0.31 572

FADNet	0.61 530	0.51 598	1.10 598	0.45 471	0.44 590	0.65 469	0.41 461	1.19 563	1.05 554	0.70 374	0.84 383	0.98 523	0.66 492	0.82 498	0.50 456	0.29 569	0.30 606	0.27 556	0.30 590	0.46 620	0.35 594

RAFT-Test	0.34 240	0.18 178	0.37 218	0.38 248	0.23 245	0.50 353	0.23 112	0.69 324	0.40 198	0.60 297	0.85 393	0.61 356	0.28 177	0.46 203	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

CASS	0.45 383	0.27 467	0.42 299	0.48 508	0.22 196	0.61 431	0.34 325	0.97 465	0.62 300	0.71 381	0.85 393	0.61 356	0.55 417	0.57 298	0.41 389	0.29 569	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.22 479	0.28 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 492	0.29 493	0.63 485	0.49 523	0.31 486	0.70 485	0.54 548	1.22 578	0.92 493	0.82 451	0.85 393	0.85 475	0.63 467	0.90 535	0.65 514	0.24 521	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.21 456	0.22 500

G2L-Stereo	0.49 440	0.23 369	0.48 384	0.43 426	0.26 357	0.47 343	0.42 471	0.93 445	0.78 404	0.84 470	0.86 396	0.91 502	0.52 395	0.78 485	0.70 527	0.20 448	0.17 480	0.22 473	0.18 416	0.17 352	0.21 482

DualNet (step1)	0.57 511	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.41 625	0.20 532	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

test_sample9	1.05 616	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	1.20 598	1.36 628	0.41 625	8.41 703	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

test_sample7	0.52 471	0.29 493	0.50 410	0.36 186	0.27 392	0.62 439	0.41 461	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.26 541	0.20 532	0.27 556	0.26 569	0.27 536	0.24 516

AAGNet	1.43 646	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.25 309	0.29 136	0.31 269	0.65 285	0.68 336	0.97 545	0.86 396	0.67 397	0.62 461	0.64 386	20.63 703	0.16 307	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.19 414	0.12 191

DMCA-RVC	0.51 463	0.30 502	0.59 464	0.50 537	0.32 503	0.54 377	0.38 411	0.86 417	0.68 336	0.94 531	0.86 396	0.91 502	0.68 501	0.70 437	0.59 496	0.23 509	0.18 502	0.31 582	0.23 529	0.26 525	0.19 439

DIP-Stereo	0.39 322	0.21 306	0.50 410	0.41 360	0.28 417	0.62 439	0.27 186	0.77 383	0.40 198	0.64 327	0.86 396	0.52 299	0.33 252	0.66 402	0.42 395	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.15 317
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	0.60 528	0.30 502	0.75 546	0.48 508	0.43 583	0.89 548	0.48 509	1.05 500	1.15 583	0.66 349	0.86 396	0.88 491	0.70 518	0.99 561	0.65 514	0.32 591	0.15 428	0.28 564	0.20 472	0.40 601	0.36 596

AIO-test2	0.39 322	0.21 306	0.41 278	0.47 500	0.25 309	0.45 332	0.35 350	0.77 383	1.27 609	0.36 182	0.87 404	0.37 194	0.30 215	0.47 212	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.21 458	0.23 529	0.15 262	0.13 239

DisPM	0.39 322	0.19 220	0.44 322	0.41 360	0.27 392	0.24 56	0.31 269	0.65 285	0.57 291	0.87 489	0.87 404	0.60 350	0.32 236	0.76 472	0.32 279	0.18 391	0.12 287	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.20 462

raft_robust	0.41 345	0.23 369	0.36 200	0.42 405	0.21 167	0.40 286	0.33 308	0.79 393	0.98 520	0.79 427	0.87 404	0.39 210	0.33 252	0.84 511	0.29 255	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.17 388	0.15 262	0.12 191

RAFT + AFF	0.53 478	0.29 493	0.75 546	0.51 553	0.32 503	0.63 452	0.60 569	1.00 474	0.91 488	0.78 422	0.87 404	0.83 470	0.58 436	0.80 492	0.47 447	0.17 356	0.20 532	0.23 494	0.22 513	0.18 380	0.18 406

FADNet-RVC-Resample	0.56 503	0.33 519	1.16 605	0.49 523	0.34 524	0.71 490	0.43 478	1.01 484	0.93 499	0.82 451	0.87 404	0.74 437	0.67 495	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.18 502	0.26 543	0.27 576	0.26 525	0.27 539

RYNet	0.72 558	0.35 530	0.64 490	0.53 576	0.67 641	1.31 619	0.67 590	1.20 568	1.18 588	1.05 577	0.87 404	1.27 588	0.93 592	0.93 551	1.27 624	0.22 492	0.16 460	0.26 543	0.23 529	0.40 601	0.39 610

StereoDRNet	0.64 534	0.33 519	0.68 511	0.51 553	0.43 583	1.03 577	0.53 544	1.47 633	0.99 525	1.10 592	0.87 404	1.07 553	0.71 522	0.82 498	0.88 570	0.23 509	0.19 520	0.25 524	0.23 529	0.27 536	0.19 439

NOSS_ROB	0.57 511	0.39 560	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.73 498	0.54 548	1.03 492	1.08 569	0.67 354	0.87 404	0.76 446	0.57 426	0.77 480	0.47 447	0.38 618	0.38 637	0.44 624	0.42 634	0.37 594	0.34 589

psm_up	0.55 492	0.26 450	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.65 469	0.56 559	1.04 495	0.82 428	0.82 451	0.88 412	1.01 533	0.94 593	0.74 462	0.61 502	0.21 465	0.25 576	0.26 543	0.23 529	0.21 456	0.20 462

UPFNet	0.53 478	0.24 407	0.51 425	0.45 471	0.38 553	0.84 542	0.49 515	0.99 470	0.75 377	0.87 489	0.88 412	0.86 480	0.64 478	0.80 492	0.71 532	0.20 448	0.20 532	0.20 416	0.20 472	0.19 414	0.15 317

PA-Net	0.67 543	0.43 573	0.83 562	0.50 537	0.53 620	0.94 557	0.68 595	1.10 519	1.14 582	0.80 429	0.88 412	0.87 486	0.77 546	1.02 570	0.88 570	0.24 521	0.41 644	0.29 573	0.44 635	0.26 525	0.34 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 440	0.26 450	0.35 188	0.39 280	0.26 357	0.64 459	0.36 372	1.15 546	0.84 438	0.67 354	0.88 412	0.88 491	0.59 444	0.58 319	0.45 430	0.24 521	0.17 480	0.27 556	0.27 576	0.25 518	0.23 507

DDVS	0.52 471	0.30 502	0.56 455	0.41 360	0.31 486	0.71 490	0.34 325	0.91 441	0.67 331	0.85 474	0.89 416	1.12 567	0.46 365	0.86 522	0.60 498	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.25 518	0.26 529

RAFT+CT+SA	0.39 322	0.23 369	0.36 200	0.51 553	0.27 392	0.29 136	0.46 494	0.75 373	0.80 415	0.51 267	0.89 416	0.41 232	0.40 327	0.78 485	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.15 262	0.14 285

iRaft-Stereo_5w	0.45 383	0.21 306	0.48 384	0.42 405	0.28 417	0.31 174	0.54 548	0.63 270	0.62 300	0.62 307	0.89 416	1.01 533	0.69 505	0.75 468	0.66 517	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.15 317

UNet	0.54 490	0.26 450	0.66 502	0.44 446	0.40 564	0.99 570	0.41 461	0.98 468	0.75 377	0.83 463	0.89 416	1.04 542	0.72 526	0.73 455	0.62 505	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.17 388

H2IRNET	0.37 290	0.20 267	0.33 151	0.38 248	0.25 309	0.27 102	0.23 112	0.59 239	0.72 357	0.39 214	0.90 420	0.74 437	0.55 417	0.52 252	0.43 402	0.15 251	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.13 239

FADNet_RVC	0.55 492	0.37 542	1.17 610	0.44 446	0.31 486	0.56 397	0.34 325	1.06 504	0.88 464	0.67 354	0.90 420	0.61 356	0.65 484	0.93 551	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.26 543	0.23 529	0.31 559	0.28 546

STTStereo	0.55 492	0.37 542	0.76 551	0.44 446	0.31 486	0.60 428	0.44 487	0.96 461	0.86 451	0.99 553	0.90 420	0.96 517	0.58 436	0.71 442	0.61 502	0.25 531	0.23 559	0.26 543	0.32 605	0.24 509	0.23 507

test_5	0.43 364	0.24 407	0.43 312	0.52 566	0.28 417	0.28 124	0.42 471	0.72 352	0.82 428	0.62 307	0.91 423	0.72 420	0.55 417	0.79 491	0.35 326	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.16 365

111	0.40 334	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.52 362	0.28 212	0.74 366	1.16 584	0.50 264	0.91 423	0.63 365	0.48 374	0.61 351	0.35 326	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.13 239

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 478	0.32 511	0.64 490	0.44 446	0.30 464	0.66 471	0.44 487	1.04 495	0.88 464	0.91 516	0.91 423	0.99 525	0.60 448	0.68 424	0.60 498	0.21 465	0.17 480	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482
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	0.51 463	0.24 407	0.41 278	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.40 444	1.22 578	0.75 377	0.81 442	0.91 423	1.21 581	0.69 505	0.87 524	0.46 440	0.17 356	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.17 352	0.17 388

IPLGR_C	0.40 334	0.21 306	0.64 490	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.34 325	0.66 295	0.62 300	0.82 451	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.46 440	0.17 356	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

AASNet	0.53 478	0.25 433	0.52 431	0.49 523	0.32 503	0.74 499	0.40 444	1.50 637	0.86 451	0.86 481	0.92 427	0.64 371	0.59 444	0.59 336	0.79 545	0.23 509	0.19 520	0.20 416	0.16 332	0.21 456	0.19 439

ACRE	0.40 334	0.21 306	0.65 496	0.45 471	0.33 515	0.51 357	0.33 308	0.66 295	0.63 311	0.80 429	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.45 430	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

MMNet	0.55 492	0.25 433	0.61 472	0.43 426	0.34 524	1.07 584	0.39 433	0.87 424	0.91 488	0.91 516	0.93 430	0.86 480	0.76 539	0.81 495	0.76 540	0.15 251	0.14 397	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.16 365

G2L-Stereo_test	0.48 421	0.20 267	0.40 267	0.34 115	0.23 245	0.57 403	0.58 563	1.10 519	0.77 394	0.86 481	0.94 431	0.95 514	0.54 411	0.68 424	0.60 498	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.15 317

test_sample5	0.47 409	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.77 418	0.94 431	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

GMStereo_Zeroshot	0.49 440	0.44 578	0.74 540	0.49 523	0.27 392	0.56 397	0.29 221	0.73 363	0.76 385	0.86 481	0.94 431	0.91 502	0.36 297	0.74 462	0.43 402	0.26 541	0.14 397	0.26 543	0.15 298	0.36 589	0.18 406

DCRE	0.37 290	0.18 178	0.46 352	0.45 471	0.32 503	0.42 311	0.37 389	0.63 270	0.51 265	0.47 256	0.94 431	0.56 315	0.36 297	0.52 252	0.32 279	0.14 175	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.13 239

IER	0.46 394	0.23 369	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.69 480	0.35 350	0.80 396	0.66 328	0.83 463	0.94 431	0.75 439	0.77 546	0.60 342	0.42 395	0.17 356	0.14 397	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

NINENet	0.50 456	0.29 493	0.51 425	0.45 471	0.32 503	0.70 485	0.34 325	1.10 519	0.88 464	0.80 429	0.94 431	0.65 384	0.49 378	0.73 455	0.51 466	0.22 492	0.20 532	0.25 524	0.18 416	0.22 479	0.21 482

psmg	0.49 440	0.25 433	0.43 312	0.41 360	0.28 417	0.85 543	0.43 478	0.99 470	0.76 385	0.91 516	0.94 431	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.15 428	0.20 416	0.20 472	0.18 380	0.18 406

xxxx	1.01 607	0.22 347	0.43 312	0.36 186	0.21 167	0.82 536	0.36 372	1.32 608	0.88 464	0.71 381	0.94 431	0.97 519	0.63 467	0.64 386	10.58 693	0.20 448	0.16 460	0.18 342	0.17 388	0.19 414	0.19 439

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 543	0.81 641	0.73 535	0.53 576	0.37 543	1.40 623	0.53 544	1.04 495	0.79 413	0.88 499	0.94 431	0.95 514	0.53 399	0.93 551	0.58 491	0.39 620	0.30 606	0.57 644	0.31 598	0.53 634	0.30 562

test_sample8	1.25 637	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.13 533	0.75 377	1.50 629	0.95 440	3.29 671	1.59 649	1.20 598	1.36 628	0.41 625	8.41 703	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

CSP-Net	0.56 503	0.27 467	0.49 397	0.41 360	0.28 417	1.22 611	0.50 520	1.23 583	0.72 357	0.95 539	0.95 440	0.89 495	0.62 461	0.83 506	0.62 505	0.26 541	0.17 480	0.17 289	0.17 388	0.18 380	0.17 388

IIG-Stereo	0.43 364	0.21 306	0.44 322	0.50 537	0.25 309	0.44 323	0.21 70	0.71 347	0.76 385	0.83 463	0.95 440	0.83 470	0.43 343	0.90 535	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.19 386	0.14 266	0.15 262	0.11 131

ICVP	0.46 394	0.25 433	0.38 232	0.48 508	0.28 417	0.58 409	0.43 478	1.00 474	0.70 344	0.67 354	0.95 440	0.75 439	0.55 417	0.53 261	0.54 481	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.17 388	0.19 414	0.20 462
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 409	0.20 267	0.49 397	0.42 405	0.25 309	0.75 505	0.36 372	1.27 598	0.80 415	0.82 451	0.96 444	0.62 363	0.57 426	0.60 342	0.36 342	0.17 356	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.16 312	0.14 285

ffm	0.44 372	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

ff1	0.49 440	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

mmx	0.53 478	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

xxx	0.53 478	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

TestStereo1	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

SA-5K	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

CIPLG	0.41 345	0.21 306	0.63 485	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.33 308	0.65 285	0.60 297	0.82 451	0.96 444	0.46 270	0.32 236	0.55 275	0.44 421	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

delet	0.55 492	0.24 407	0.55 449	0.44 446	0.33 515	1.07 584	0.50 520	1.00 474	0.86 451	0.85 474	0.96 444	0.90 500	0.63 467	0.83 506	0.74 538	0.18 391	0.18 502	0.20 416	0.21 495	0.16 312	0.15 317

ACVNet	0.46 394	0.23 369	0.36 200	0.39 280	0.28 417	0.58 409	0.40 444	0.87 424	0.80 415	0.64 327	0.96 444	0.79 456	0.60 448	0.63 371	0.67 520	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.18 380	0.15 317

acv_ft	0.51 463	0.23 369	0.56 455	0.44 446	0.28 417	0.86 546	0.39 433	0.91 441	0.80 415	0.97 545	0.96 444	0.79 456	0.59 444	0.63 371	0.87 566	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317

NCCL2	0.72 558	0.41 569	0.65 496	0.64 621	0.44 590	0.98 569	1.20 657	1.11 525	1.00 532	0.98 550	0.96 444	1.49 622	0.87 575	0.90 535	0.79 545	0.31 579	0.26 583	0.39 612	0.39 622	0.32 565	0.32 576

NaN_ROB	0.69 548	0.44 578	0.69 517	0.51 553	0.33 515	0.97 565	1.06 649	1.22 578	1.19 590	1.24 614	0.96 444	1.08 555	0.78 551	1.20 598	0.67 520	0.24 521	0.30 606	0.23 494	0.24 545	0.23 496	0.25 523

UDG	0.88 590	0.82 644	0.67 506	1.00 655	0.96 657	1.02 574	0.57 562	1.13 533	0.99 525	0.90 511	0.97 457	1.31 594	0.99 602	0.85 517	0.84 555	0.54 649	0.32 621	1.77 671	0.40 625	0.94 657	0.66 651

MyStereo8	0.40 334	0.20 267	0.54 444	0.41 360	0.29 445	0.53 370	0.29 221	0.65 285	0.49 256	0.71 381	0.98 458	0.58 329	0.43 343	0.50 237	0.51 466	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.19 414	0.19 439

anonymity	0.97 603	0.89 648	1.05 592	0.92 651	1.03 664	0.97 565	0.81 625	1.29 602	0.91 488	1.07 584	0.98 458	1.00 529	0.95 596	1.02 570	0.92 585	0.96 663	0.95 685	0.90 659	0.91 675	0.92 656	0.94 663

CRFU-Net	0.57 511	0.27 467	0.57 459	0.46 492	0.30 464	1.20 609	0.52 539	1.10 519	0.56 289	1.00 558	0.98 458	1.06 548	0.79 553	0.81 495	0.71 532	0.21 465	0.19 520	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.19 439

ADLNet2	0.55 492	0.25 433	0.65 496	0.47 500	0.30 464	0.83 539	0.50 520	1.05 500	0.95 512	0.80 429	0.98 458	0.99 525	0.69 505	0.77 480	0.73 535	0.20 448	0.16 460	0.17 289	0.18 416	0.21 456	0.21 482

ADLNet	0.55 492	0.27 467	0.51 425	0.44 446	0.35 531	0.78 516	0.46 494	1.08 512	0.86 451	0.99 553	0.98 458	0.92 507	0.63 467	0.69 430	0.81 550	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482

RT-IGEV	0.52 471	0.19 220	0.59 464	0.40 323	0.25 309	0.79 519	0.62 576	1.15 546	0.74 372	0.89 503	0.99 463	1.18 580	0.61 454	0.65 393	0.31 270	0.19 423	0.13 358	0.17 289	0.13 227	0.15 262	0.20 462

1111x	0.55 492	0.22 347	0.46 352	0.38 248	0.20 136	0.66 471	0.43 478	1.23 583	0.99 525	0.71 381	0.99 463	0.95 514	0.69 505	0.90 535	1.08 608	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.18 406

AdaStereo	0.50 456	0.32 511	0.47 364	0.48 508	0.25 309	0.67 476	0.32 296	1.17 559	0.88 464	0.75 405	0.99 463	0.75 439	0.49 378	0.67 413	0.46 440	0.27 551	0.12 287	0.28 564	0.18 416	0.23 496	0.18 406
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	0.38 305	0.17 140	0.53 438	0.37 210	0.24 277	0.27 102	0.24 131	0.70 339	0.54 275	0.72 392	1.00 466	0.63 365	0.29 196	0.64 386	0.38 367	0.13 115	0.14 397	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.11 131

CFNet-ft	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

CFNet_RVC	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

Select-FE	0.46 394	0.24 407	0.88 571	0.42 405	0.35 531	0.33 202	0.19 27	0.90 436	0.37 173	0.60 297	1.01 469	0.97 519	0.80 557	0.72 448	0.28 236	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.20 472	0.15 262	0.24 516

SMFormer	0.51 463	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.18 406

tta	0.51 463	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.14 285

qqq1	0.49 440	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

fff1	0.49 440	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 274	0.17 140	0.41 278	0.35 158	0.19 96	0.33 202	0.29 221	0.65 285	0.73 364	0.68 360	1.01 469	0.56 315	0.40 327	0.42 159	0.30 262	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.10 60

hitnet-ft	0.55 492	0.27 467	0.39 254	0.41 360	0.28 417	0.78 516	0.40 444	0.92 443	0.90 481	0.82 451	1.01 469	1.13 573	0.70 518	0.78 485	0.67 520	0.28 562	0.20 532	0.28 564	0.22 513	0.29 544	0.26 529

GANet-RSSM	0.47 409	0.21 306	0.37 218	0.38 248	0.25 309	0.58 409	0.36 372	1.07 508	0.78 404	0.68 360	1.01 469	0.86 480	0.67 495	0.62 360	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.17 388

DeepPrunerF	0.89 592	0.52 606	3.43 671	0.68 636	0.81 648	0.72 497	0.72 613	1.22 578	1.99 656	0.93 528	1.01 469	0.87 486	0.86 572	1.08 581	0.95 589	0.34 606	0.28 596	0.43 621	0.39 622	0.30 553	0.32 576

Lsterematch	0.38 305	0.17 140	0.38 232	0.37 210	0.20 136	0.42 311	0.27 186	0.57 226	0.71 355	0.66 349	1.02 478	0.49 283	0.40 327	0.57 298	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

GANetREF_RVC	0.80 574	0.75 635	0.86 569	0.66 629	0.42 577	1.15 601	0.98 643	1.14 542	1.19 590	1.01 563	1.02 478	1.10 563	0.90 581	1.15 590	0.76 540	0.48 638	0.39 641	0.57 644	0.38 618	0.63 646	0.46 631
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	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.31 269	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.02 478	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

iResNet_ROB	0.52 471	0.21 306	0.53 438	0.37 210	0.21 167	0.61 431	0.29 221	1.51 640	1.32 616	0.90 511	1.02 478	0.80 465	0.62 461	0.76 472	0.43 402	0.16 307	0.12 287	0.13 105	0.09 12	0.15 262	0.18 406

PSMNet_ROB	0.64 534	0.37 542	0.65 496	0.56 594	0.42 577	0.97 565	0.83 626	1.21 570	0.92 493	0.79 427	1.02 478	1.08 555	0.63 467	0.82 498	0.91 584	0.29 569	0.20 532	0.31 582	0.31 598	0.26 525	0.23 507

test_sample6	0.49 440	0.26 450	0.50 410	0.37 210	0.22 196	0.63 452	0.40 444	1.12 531	0.83 433	0.80 429	1.03 483	0.66 390	0.55 417	0.67 413	0.46 440	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.23 496	0.21 482

DualNet	0.48 421	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.80 429	1.03 483	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

SA	0.44 372	0.25 433	0.46 352	0.46 492	0.24 277	0.43 315	0.36 372	0.75 373	0.96 513	0.59 293	1.03 483	0.48 277	0.52 395	0.94 558	0.32 279	0.16 307	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

AACVNet	0.50 456	0.23 369	0.49 397	0.46 492	0.29 445	0.52 362	0.38 411	0.90 436	0.55 282	0.81 442	1.03 483	1.00 529	0.70 518	0.83 506	0.54 481	0.21 465	0.18 502	0.24 511	0.18 416	0.23 496	0.20 462

LCNet	0.41 345	0.20 267	0.32 132	0.44 446	0.24 277	0.47 343	0.29 221	0.67 305	0.53 271	0.72 392	1.03 483	0.66 390	0.60 448	0.58 319	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.36 596

CFNet_pseudo	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.30 241	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.03 483	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

LMCR-Stereo	0.53 478	0.30 502	0.53 438	0.58 602	0.30 464	0.83 539	0.36 372	1.19 563	0.76 385	0.88 499	1.04 489	0.56 315	0.62 461	0.82 498	0.67 520	0.19 423	0.15 428	0.19 386	0.14 266	0.23 496	0.17 388

test_xeample	1.01 607	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.21 167	0.71 490	0.39 433	1.23 583	0.86 451	0.81 442	1.04 489	0.69 403	0.61 454	0.69 430	10.93 694	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.17 388	0.18 380	0.17 388

CCAANet	0.41 345	0.18 178	0.37 218	0.37 210	0.24 277	0.62 439	0.40 444	0.73 363	0.57 291	0.51 267	1.04 489	0.65 384	0.58 436	0.60 342	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.15 204	0.16 332	0.15 262	0.15 317

RASNet	0.53 478	0.22 347	0.52 431	0.38 248	0.22 196	0.68 478	0.38 411	0.97 465	0.88 464	0.73 398	1.04 489	1.03 540	0.92 587	0.90 535	0.86 560	0.16 307	0.14 397	0.14 158	0.17 388	0.15 262	0.13 239

CVANet_RVC	0.57 511	0.33 519	0.44 322	0.47 500	0.32 503	0.67 476	0.61 574	1.05 500	0.93 499	0.85 474	1.04 489	1.01 533	0.73 529	0.83 506	0.52 473	0.29 569	0.19 520	0.27 556	0.25 554	0.31 559	0.21 482

DStereoRT	0.74 561	0.19 220	0.50 410	0.51 553	0.33 515	1.10 592	0.34 325	0.82 402	0.76 385	0.78 422	1.05 494	0.51 294	0.73 529	0.76 472	0.48 451	0.16 307	0.13 358	3.96 699	1.37 689	0.19 414	0.14 285

mmm	0.44 372	0.27 467	0.46 352	0.38 248	0.24 277	0.61 431	0.35 350	0.94 450	0.53 271	0.72 392	1.05 494	0.63 365	0.50 388	0.57 298	0.45 430	0.18 391	0.15 428	0.23 494	0.20 472	0.20 432	0.18 406

SQANet	0.82 578	0.74 634	0.67 506	1.13 661	0.98 660	1.11 593	0.47 501	1.07 508	0.83 433	0.91 516	1.05 494	1.03 540	0.74 532	1.01 565	0.64 512	0.61 652	0.24 568	1.03 662	0.35 613	1.18 666	0.58 649

STrans-v2	0.46 394	0.20 267	0.48 384	0.40 323	0.24 277	0.55 383	0.50 520	1.07 508	0.73 364	0.65 336	1.05 494	0.72 420	0.69 505	0.72 448	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.14 266	0.13 146	0.12 191

cf-r	0.47 409	0.23 369	0.41 278	0.39 280	0.23 245	0.59 421	0.37 389	0.88 429	0.85 446	0.72 392	1.05 494	0.94 512	0.62 461	0.56 286	0.54 481	0.21 465	0.14 397	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.15 317

DeepPruner_ROB	0.53 478	0.34 524	0.59 464	0.41 360	0.30 464	0.50 353	0.43 478	1.19 563	0.70 344	0.85 474	1.05 494	0.86 480	0.55 417	0.84 511	0.51 466	0.29 569	0.23 559	0.22 473	0.22 513	0.26 525	0.25 523

DISCO	0.70 550	0.26 450	0.68 511	0.44 446	0.31 486	1.14 599	0.51 536	1.23 583	1.23 597	0.81 442	1.05 494	1.50 623	0.85 570	1.82 648	1.03 602	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.24 509	0.23 507

SACVNet	0.58 518	0.34 524	0.55 449	0.55 591	0.36 536	0.63 452	0.48 509	1.13 533	0.77 394	1.02 566	1.06 501	1.02 538	0.74 532	0.90 535	0.51 466	0.27 551	0.21 542	0.25 524	0.24 545	0.29 544	0.36 596

PSMNet-RSSM	0.48 421	0.22 347	0.38 232	0.42 405	0.25 309	0.50 353	0.37 389	1.10 519	0.77 394	0.70 374	1.06 501	0.84 473	0.64 478	0.62 360	0.47 447	0.23 509	0.15 428	0.23 494	0.25 554	0.20 432	0.19 439

iResNetv2_ROB	0.52 471	0.27 467	0.69 517	0.38 248	0.25 309	0.62 439	0.35 350	1.17 559	1.01 536	0.99 553	1.06 501	0.88 491	0.67 495	0.66 402	0.39 375	0.19 423	0.13 358	0.15 204	0.11 146	0.18 380	0.16 365

PCWNet_CMD	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.95 457	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.21 458	0.16 332	0.24 509	0.19 439

MSMDNet	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.96 461	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.23 496	0.19 439

CFNet	0.51 463	0.29 493	0.46 352	0.41 360	0.27 392	0.70 485	0.32 296	1.13 533	1.00 532	0.72 392	1.07 504	0.85 475	0.60 448	0.76 472	0.52 473	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.16 365

222	1.18 632	0.22 347	0.44 322	0.37 210	0.22 196	0.79 519	0.37 389	1.31 607	0.89 478	0.92 524	1.08 507	0.72 420	0.71 522	0.66 402	13.89 697	0.20 448	0.15 428	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.19 439

StereoDRNet-Refined	0.58 518	0.32 511	0.54 444	0.46 492	0.30 464	0.96 563	0.40 444	1.00 474	0.94 506	1.12 595	1.08 507	0.96 517	0.67 495	0.90 535	0.89 580	0.17 356	0.13 358	0.22 473	0.21 495	0.20 432	0.19 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 538	0.32 511	0.66 502	0.50 537	0.39 559	1.15 601	0.61 574	1.49 636	1.01 536	1.12 595	1.08 507	1.06 548	0.69 505	0.77 480	0.94 586	0.23 509	0.17 480	0.26 543	0.25 554	0.25 518	0.21 482

SuperB	1.04 612	0.37 542	4.81 679	0.43 426	0.31 486	0.99 570	0.46 494	1.02 488	2.09 657	1.09 590	1.09 510	0.75 439	0.81 558	1.06 575	1.76 643	0.19 423	0.15 428	0.17 289	0.15 298	2.82 693	0.26 529

DN-CSS_ROB	0.43 364	0.26 450	0.62 475	0.40 323	0.29 445	0.44 323	0.27 186	0.77 383	0.75 377	0.72 392	1.09 510	0.48 277	0.43 343	0.69 430	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.18 380	0.16 365

TDLM	0.57 511	0.33 519	0.49 397	0.51 553	0.30 464	0.66 471	0.73 615	1.03 492	1.01 536	0.82 451	1.10 512	0.84 473	0.70 518	0.86 522	0.58 491	0.28 562	0.17 480	0.25 524	0.22 513	0.26 525	0.19 439

PSMNet-RUCA	0.76 564	0.75 635	1.08 597	1.01 656	0.90 652	0.69 480	0.50 520	1.11 525	1.03 544	0.78 422	1.11 513	0.80 465	0.72 526	0.88 527	0.63 509	0.53 648	0.27 592	0.76 652	0.46 636	0.66 648	0.47 636

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 421	0.21 306	1.26 620	0.39 280	0.51 615	0.28 124	0.30 241	1.25 594	0.44 224	0.68 360	1.11 513	0.86 480	0.33 252	0.67 413	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.20 472	0.22 479	0.24 516

XQC	0.89 592	0.65 626	1.31 626	0.67 632	0.52 619	1.22 611	0.68 595	1.26 596	1.52 633	1.14 598	1.11 513	1.28 590	1.04 609	1.40 627	1.77 644	0.38 618	0.24 568	0.37 607	0.31 598	0.53 634	0.47 636

DPSNet	0.99 605	0.42 571	1.88 653	0.53 576	0.41 571	1.59 638	1.26 663	2.21 667	1.43 625	1.10 592	1.11 513	1.46 617	1.95 664	1.34 619	1.26 622	0.34 606	0.25 576	0.25 524	0.21 495	0.46 620	0.37 601

coex_refinement	0.53 478	0.21 306	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.76 511	0.39 433	1.09 516	0.90 481	0.85 474	1.12 517	1.00 529	0.56 424	0.63 371	0.81 550	0.21 465	0.13 358	0.16 242	0.16 332	0.20 432	0.21 482

Wz-Net-LNSev	0.71 554	0.51 598	1.36 635	0.50 537	0.41 571	1.15 601	0.69 600	1.21 570	1.07 566	1.02 566	1.12 517	1.08 555	0.87 575	0.89 533	0.89 580	0.24 521	0.22 549	0.21 458	0.19 447	0.26 525	0.26 529

DAS	0.51 463	0.25 433	0.60 470	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.82 498	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

SepStereo	0.51 463	0.25 433	0.60 470	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.93 551	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

PSM-AAD	0.48 421	0.20 267	0.37 218	0.43 426	0.23 245	0.56 397	0.50 520	0.65 285	0.70 344	1.07 584	1.12 517	0.58 329	0.92 587	0.61 351	0.32 279	0.15 251	0.11 223	0.25 524	0.26 569	0.18 380	0.43 624

iResNet	0.49 440	0.29 493	0.79 558	0.42 405	0.21 167	0.61 431	0.40 444	0.82 402	0.99 525	0.87 489	1.12 517	0.69 403	0.53 399	0.78 485	0.51 466	0.15 251	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.15 317

LALA_ROB	0.74 561	0.43 573	0.69 517	0.54 583	0.40 564	1.01 572	0.95 641	1.21 570	1.07 566	1.22 611	1.12 517	1.56 629	0.79 553	1.04 574	0.86 560	0.33 600	0.22 549	0.35 597	0.30 590	0.35 583	0.31 572

HI	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 559	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

CoSv	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 559	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

UGAM	0.52 471	0.22 347	0.46 352	0.45 471	0.25 309	0.41 304	0.52 539	0.62 262	1.16 584	0.76 412	1.13 524	1.32 599	0.57 426	1.00 564	0.53 476	0.17 356	0.14 397	0.25 524	0.21 495	0.15 262	0.13 239

AFF-stereo	0.38 305	0.19 220	0.39 254	0.37 210	0.21 167	0.27 102	0.31 269	0.65 285	0.66 328	0.64 327	1.13 524	0.76 446	0.39 321	0.55 275	0.33 292	0.11 36	0.09 27	0.16 242	0.16 332	0.13 146	0.11 131

MLCV	0.47 409	0.24 407	0.61 472	0.37 210	0.17 37	0.61 431	0.33 308	0.80 396	0.87 460	0.94 531	1.13 524	0.72 420	0.43 343	0.89 533	0.51 466	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.14 197	0.12 191

TCMNet	0.66 538	0.39 560	0.98 585	0.59 606	0.61 635	0.96 563	0.55 553	1.05 500	0.90 481	0.84 470	1.14 529	0.89 495	0.65 484	0.85 517	1.01 601	0.26 541	0.26 583	0.31 582	0.28 582	0.32 565	0.29 553

StereoVision	0.42 354	0.28 481	0.45 335	0.49 523	0.28 417	0.38 267	0.38 411	0.72 352	0.62 300	0.44 240	1.14 529	0.54 307	0.39 321	0.56 286	0.34 308	0.21 465	0.24 568	0.25 524	0.24 545	0.26 525	0.16 365

TransformOpticalFlow	0.44 372	0.20 267	0.47 364	0.41 360	0.23 245	0.37 254	0.47 501	0.94 450	0.76 385	0.65 336	1.14 529	0.73 431	0.56 424	0.76 472	0.32 279	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.13 239

FINET	0.67 543	0.42 571	1.00 587	0.46 492	0.43 583	0.83 539	0.89 634	1.08 512	1.50 632	0.87 489	1.14 529	0.71 411	0.68 501	0.92 545	0.70 527	0.36 614	0.30 606	0.26 543	0.24 545	0.35 583	0.33 581

HGLStereo	0.56 503	0.28 481	0.57 459	0.50 537	0.37 543	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.78 404	0.86 481	1.14 529	0.89 495	0.82 562	0.76 472	0.73 535	0.21 465	0.20 532	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.21 482

DLCB_ROB	0.58 518	0.28 481	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.77 512	0.50 520	0.99 470	0.92 493	1.04 575	1.14 529	1.21 581	0.69 505	0.88 527	0.69 524	0.20 448	0.20 532	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.18 406

APVNet	0.71 554	0.37 542	0.89 575	0.56 594	0.45 594	1.18 607	0.68 595	1.41 627	0.85 446	0.81 442	1.15 535	1.04 542	0.81 558	1.10 585	1.17 616	0.26 541	0.28 596	0.32 588	0.31 598	0.29 544	0.30 562

ADCP+	1.06 617	0.35 530	1.51 643	0.49 523	0.51 615	1.45 630	0.55 553	1.25 594	1.03 544	1.16 599	1.15 535	1.10 563	1.07 612	1.56 632	6.75 689	0.19 423	0.16 460	0.23 494	0.21 495	0.28 540	0.21 482

HSM-Net_RVC	0.53 478	0.22 347	0.35 188	0.37 210	0.21 167	0.85 543	0.37 389	1.23 583	0.93 499	0.90 511	1.15 535	1.26 586	0.63 467	0.72 448	0.48 451	0.17 356	0.13 358	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 595	0.64 625	1.69 646	0.69 638	0.69 644	0.78 516	0.84 629	1.03 492	1.26 608	1.19 604	1.15 535	1.31 594	0.98 601	1.24 606	1.03 602	0.52 644	0.56 661	0.59 647	0.66 660	0.56 638	0.54 647

XPNet_ROB	0.70 550	0.35 530	0.68 511	0.52 566	0.40 564	0.79 519	0.85 632	1.16 554	0.94 506	1.33 621	1.15 535	1.38 610	0.83 567	1.03 572	0.90 582	0.32 591	0.25 576	0.26 543	0.24 545	0.31 559	0.28 546

GwcNet-RSSM	0.49 440	0.24 407	0.42 299	0.40 323	0.23 245	0.55 383	0.38 411	0.93 445	0.93 499	0.71 381	1.16 540	0.86 480	0.60 448	0.62 360	0.66 517	0.21 465	0.14 397	0.19 386	0.20 472	0.16 312	0.15 317

SAMSARA	1.07 619	0.65 626	1.19 612	1.06 660	0.90 652	1.76 648	1.76 683	1.46 632	1.44 628	1.51 630	1.16 540	2.00 646	1.14 617	1.48 628	1.31 626	0.39 620	0.44 653	0.35 597	0.38 618	0.49 626	0.49 642

iinet-f	0.67 543	0.26 450	2.15 657	0.39 280	0.31 486	1.19 608	0.56 559	0.84 410	0.84 438	0.80 429	1.17 542	1.05 546	0.84 569	0.71 442	1.21 619	0.20 448	0.18 502	0.17 289	0.15 298	0.20 432	0.20 462

dad	0.58 518	0.50 594	0.64 490	0.43 426	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.78 389	1.25 605	1.01 563	1.17 542	1.15 577	0.53 399	0.68 424	0.50 456	0.35 610	0.23 559	0.37 607	0.21 495	0.29 544	0.20 462

HBP-ISP	0.59 525	0.45 582	0.43 312	0.45 471	0.33 515	0.70 485	0.28 212	1.11 525	1.00 532	0.83 463	1.18 544	0.65 384	0.68 501	0.88 527	0.52 473	0.35 610	0.38 637	0.47 629	0.41 630	0.38 598	0.31 572

ETE_ROB	0.70 550	0.49 590	0.73 535	0.56 594	0.36 536	0.79 519	0.87 633	1.14 542	0.93 499	1.19 604	1.18 544	1.39 611	0.82 562	0.99 561	0.80 547	0.26 541	0.21 542	0.31 582	0.26 569	0.33 572	0.34 589

PDISCO_ROB	0.91 596	0.48 586	1.06 593	0.99 653	0.97 658	1.67 644	0.63 578	1.64 652	1.59 641	1.06 581	1.18 544	1.31 594	0.79 553	1.55 630	0.97 592	0.49 640	0.22 549	0.45 625	0.40 625	0.45 617	0.37 601

SGM-Forest	0.62 531	0.32 511	0.39 254	0.43 426	0.30 464	1.02 574	0.55 553	1.09 516	1.05 554	1.06 581	1.18 544	1.10 563	0.67 495	0.88 527	0.62 505	0.31 579	0.33 627	0.33 593	0.30 590	0.30 553	0.28 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 456	0.24 407	0.55 449	0.38 248	0.31 486	0.58 409	0.33 308	0.98 468	0.93 499	0.88 499	1.19 548	0.80 465	0.49 378	0.63 371	0.43 402	0.21 465	0.15 428	0.26 543	0.18 416	0.26 525	0.22 500

Selective-IGEV-i16pb	1.07 619	0.24 407	9.45 686	0.41 360	0.32 503	1.76 648	0.59 566	1.00 474	1.54 636	0.66 349	1.20 549	0.98 523	0.57 426	0.78 485	0.62 505	0.27 551	0.17 480	0.18 342	0.20 472	0.21 456	0.23 507

Wz-Net-MNSev	0.76 564	0.40 565	1.34 630	0.50 537	0.40 564	1.44 629	0.83 626	1.15 546	1.16 584	1.25 616	1.20 549	1.13 573	0.81 558	1.16 592	1.00 600	0.22 492	0.19 520	0.24 511	0.23 529	0.28 540	0.26 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 533	0.28 481	0.99 586	0.40 323	0.30 464	1.03 577	0.56 559	1.10 519	0.99 525	0.97 545	1.22 551	1.06 548	0.69 505	1.07 578	0.95 589	0.19 423	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.22 479	0.21 482

DDUNet	1.06 617	2.56 692	0.68 511	1.21 663	1.26 669	1.03 577	0.69 600	1.11 525	0.94 506	0.96 540	1.22 551	1.27 588	0.82 562	0.93 551	0.72 534	0.84 660	0.38 637	1.99 674	0.60 657	1.10 665	0.85 659

DANet	0.71 554	0.45 582	0.91 578	0.59 606	0.40 564	0.81 528	0.40 444	0.97 465	0.84 438	1.20 609	1.22 551	1.33 602	0.88 579	1.16 592	1.24 620	0.27 551	0.23 559	0.31 582	0.25 554	0.35 583	0.32 576
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 534	0.35 530	0.41 278	0.42 405	0.25 309	1.01 572	0.77 619	1.13 533	1.09 571	1.17 600	1.22 551	1.04 542	0.75 536	0.88 527	0.63 509	0.28 562	0.30 606	0.34 595	0.30 590	0.26 525	0.26 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.96 601	0.70 631	0.72 531	0.62 618	0.45 594	0.74 499	0.92 639	1.09 516	1.29 613	1.19 604	1.23 555	0.99 525	1.71 655	1.29 612	0.99 596	2.01 686	0.35 631	0.77 653	0.30 590	1.42 668	0.38 607

CC-Net-ROB	0.82 578	0.96 653	0.85 564	0.58 602	0.45 594	1.27 617	0.70 605	1.17 559	1.02 539	0.83 463	1.23 555	0.90 500	0.77 546	1.06 575	0.69 524	0.46 634	0.34 629	1.71 670	0.38 618	0.59 644	0.36 596

DGSMNet	0.76 564	0.55 611	1.29 624	0.58 602	0.62 636	0.94 557	0.70 605	1.26 596	1.11 573	0.83 463	1.24 557	1.00 529	0.71 522	1.03 572	0.81 550	0.34 606	0.29 601	0.41 619	0.40 625	0.57 640	0.55 648

RTSC	0.87 588	0.48 586	1.23 617	0.52 566	0.37 543	1.13 598	0.50 520	1.34 612	1.79 650	1.51 630	1.24 557	1.12 567	0.81 558	1.62 636	2.16 656	0.25 531	0.19 520	0.23 494	0.24 545	0.30 553	0.31 572

ISRNet	0.56 503	0.24 407	0.66 502	0.56 594	0.36 536	0.44 323	0.25 143	0.82 402	0.84 438	1.07 584	1.25 559	0.91 502	0.60 448	0.66 402	0.58 491	0.35 610	0.26 583	0.36 602	0.33 608	0.30 553	0.42 618

CBMV_ROB	0.59 525	0.37 542	0.38 232	0.39 280	0.28 417	0.74 499	0.28 212	1.00 474	0.98 520	0.94 531	1.25 559	0.81 468	0.78 551	0.87 524	0.50 456	0.36 614	0.37 635	0.43 621	0.40 625	0.33 572	0.30 562

Wz-Net-TNSev	1.14 627	1.06 661	4.32 678	0.49 523	0.42 577	1.51 633	1.11 653	1.48 634	1.40 624	1.22 611	1.26 561	1.58 631	1.43 639	1.76 645	1.70 639	0.32 591	0.31 615	0.26 543	0.30 590	0.41 607	0.41 617

pcwnet_v2	0.58 518	0.28 481	0.84 563	0.45 471	0.35 531	0.61 431	0.35 350	1.27 598	1.21 594	0.99 553	1.27 562	0.72 420	0.58 436	0.67 413	0.48 451	0.27 551	0.21 542	0.24 511	0.23 529	0.29 544	0.29 553

FBW_ROB	0.88 590	0.50 594	0.85 564	0.55 591	0.40 564	1.17 605	0.78 621	1.50 637	1.37 619	1.33 621	1.27 562	1.48 621	1.00 605	2.57 672	0.98 595	0.25 531	0.32 621	0.45 625	0.30 590	0.34 578	0.28 546

w-ln-seven-2	0.76 564	0.43 573	2.32 659	0.52 566	0.38 553	0.90 550	0.65 584	1.11 525	1.12 578	1.19 604	1.28 564	1.09 559	0.99 602	1.07 578	0.87 566	0.20 448	0.19 520	0.23 494	0.22 513	0.26 525	0.22 500

R-Stereo Train	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239

RAFT-Stereo	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 518	0.44 578	0.62 475	0.42 405	0.33 515	0.66 471	0.58 563	1.02 488	0.86 451	0.77 418	1.28 564	0.72 420	0.64 478	0.82 498	0.59 496	0.31 579	0.26 583	0.40 615	0.27 576	0.33 572	0.26 529

YMNet	0.66 538	0.38 552	0.90 576	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 602	1.29 568	1.12 567	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 615	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

YMNet_1	0.66 538	0.38 552	0.90 576	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 602	1.29 568	1.12 567	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 615	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

Ntro	1.09 623	0.97 656	0.91 578	1.44 668	1.19 668	1.69 645	0.80 624	1.35 616	1.25 605	1.00 558	1.29 568	1.31 594	0.97 600	1.26 608	0.84 555	0.84 660	0.43 651	1.36 666	0.50 650	1.56 669	0.78 655

Wz-Net-SNSev	0.91 596	0.73 633	2.13 656	0.56 594	0.45 594	0.95 560	1.13 654	1.34 612	1.24 599	1.02 566	1.30 571	1.46 617	0.86 572	1.81 647	1.50 634	0.25 531	0.23 559	0.25 524	0.26 569	0.32 565	0.29 553

HHNet	0.41 345	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.37 543	0.33 202	0.34 325	0.69 324	0.75 377	0.86 481	1.30 571	0.52 299	0.32 236	0.52 252	0.35 326	0.15 251	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.15 262	0.24 516

XX-Stereo	0.37 290	0.17 140	0.45 335	0.55 591	0.36 536	0.38 267	0.20 45	0.60 250	0.30 95	0.46 250	1.30 571	0.73 431	0.26 147	0.56 286	0.26 193	0.16 307	0.11 223	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.10 60

otaku	1.04 612	0.93 650	0.88 571	1.33 667	1.05 666	1.66 642	0.70 605	1.40 626	1.18 588	1.08 588	1.32 574	1.33 602	0.91 582	1.23 605	0.76 540	0.72 656	0.46 656	1.24 665	0.50 650	1.40 667	0.75 653

STTRV1_RVC	0.82 578	0.59 616	1.16 605	0.67 632	0.81 648	1.11 593	0.63 578	1.30 605	1.11 573	0.98 550	1.33 575	1.08 555	0.95 596	1.26 608	0.87 566	0.55 650	0.25 576	0.43 621	0.39 622	0.58 643	0.40 613

AANet_RVC	0.57 511	0.32 511	0.54 444	0.45 471	0.27 392	0.57 403	0.48 509	1.00 474	1.28 611	0.86 481	1.33 575	0.87 486	0.58 436	1.07 578	0.75 539	0.18 391	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.18 406

Syn2CoEx	0.71 554	0.51 598	0.95 580	0.64 621	0.45 594	0.91 551	0.53 544	1.48 634	1.13 579	0.93 528	1.35 577	1.02 538	0.99 602	0.92 545	0.80 547	0.30 576	0.27 592	0.28 564	0.24 545	0.23 496	0.24 516

fast-acv-ft	0.64 534	0.30 502	0.73 535	0.45 471	0.34 524	1.17 605	0.49 515	0.86 417	0.98 520	1.02 566	1.36 578	1.29 591	0.85 570	0.76 472	0.81 550	0.21 465	0.23 559	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.20 462

NCC-stereo	0.78 570	0.40 565	0.76 551	0.61 614	0.67 641	0.81 528	0.69 600	1.54 645	1.11 573	0.90 511	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 596	0.88 570	0.31 579	0.30 606	0.37 607	0.48 645	0.33 572	0.33 581

Abc-Net	0.78 570	0.40 565	0.76 551	0.61 614	0.67 641	0.81 528	0.69 600	1.54 645	1.11 573	0.90 511	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 596	0.88 570	0.31 579	0.30 606	0.37 607	0.48 645	0.33 572	0.33 581
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 655	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 581	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

DeepStereo_LL	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 655	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 581	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

GMM-Stereo	0.44 372	0.19 220	0.36 200	0.42 405	0.25 309	0.51 357	0.47 501	0.71 347	0.53 271	0.76 412	1.37 581	0.76 446	0.38 309	0.60 342	0.33 292	0.15 251	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.16 312	0.27 539

GwcNet	0.69 548	0.36 535	1.10 598	0.51 553	0.42 577	1.08 588	0.50 520	1.21 570	1.16 584	1.00 558	1.37 581	1.06 548	0.79 553	0.92 545	0.94 586	0.25 531	0.24 568	0.24 511	0.22 513	0.23 496	0.26 529

SHD	0.93 599	0.50 594	1.18 611	0.59 606	0.46 602	0.97 565	0.48 509	1.70 656	2.15 658	1.58 634	1.37 581	1.42 614	1.19 624	1.31 615	1.60 637	0.31 579	0.26 583	0.32 588	0.33 608	0.40 601	0.42 618

edge stereo	0.76 564	0.38 552	0.74 540	0.52 566	0.43 583	0.80 523	0.53 544	1.28 601	1.06 560	1.28 617	1.38 586	1.81 637	1.11 615	1.08 581	0.85 559	0.33 600	0.32 621	0.41 619	0.28 582	0.32 565	0.36 596

THIR-Stereo	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.23 245	0.75 505	0.67 590	0.66 295	0.87 460	1.02 566	1.40 587	0.72 420	0.76 539	0.62 360	0.42 395	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.15 317

FAT-Stereo	0.73 560	0.33 519	0.75 546	0.49 523	0.37 543	0.71 490	0.59 566	1.36 619	1.30 614	1.03 574	1.40 587	1.59 632	1.15 618	0.87 524	0.86 560	0.28 562	0.28 596	0.28 564	0.23 529	0.28 540	0.38 607

MSAF-DinoV2	1.04 612	0.38 552	1.32 628	0.54 583	0.29 445	0.89 548	0.72 613	1.52 643	1.24 599	1.05 577	1.41 589	2.98 663	1.49 642	2.74 673	2.83 668	0.22 492	0.14 397	0.20 416	0.22 513	0.32 565	0.32 576

S-Stereo	0.74 561	0.35 530	0.96 582	0.56 594	0.45 594	0.82 536	0.60 569	1.24 590	1.60 644	0.96 540	1.41 589	1.12 567	0.94 593	0.80 492	1.04 605	0.26 541	0.31 615	0.28 564	0.25 554	0.32 565	0.47 636

ADCRef	0.80 574	0.43 573	1.32 628	0.50 537	0.45 594	1.07 584	0.51 536	1.07 508	0.98 520	1.17 600	1.42 591	0.87 486	0.91 582	0.85 517	3.19 670	0.18 391	0.16 460	0.23 494	0.23 529	0.22 479	0.21 482

AnyNet_C32	1.16 631	0.62 623	2.40 661	0.57 600	0.55 624	1.41 625	1.34 669	1.18 562	1.24 599	1.49 627	1.42 591	1.39 611	1.20 626	1.55 630	4.82 681	0.29 569	0.28 596	0.29 573	0.34 610	0.38 598	0.42 618

ADCPNet	1.03 611	0.48 586	2.70 664	0.54 583	0.42 577	1.40 623	0.75 617	1.13 533	1.07 566	1.22 611	1.42 591	1.68 634	1.09 613	1.36 624	3.45 674	0.30 576	0.28 596	0.29 573	0.32 605	0.37 594	0.35 594

z-ln-s-r	0.66 538	0.36 535	1.30 625	0.39 280	0.26 357	0.57 403	0.63 578	0.80 396	1.03 544	0.80 429	1.43 594	0.91 502	0.76 539	1.08 581	1.87 650	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.14 266	0.20 432	0.16 365

psmorigin	0.82 578	0.51 598	2.09 655	0.49 523	0.41 571	0.85 543	0.50 520	1.04 495	0.88 464	1.45 626	1.43 594	1.50 623	1.06 610	1.22 604	0.97 592	0.31 579	0.32 621	0.27 556	0.27 576	0.33 572	0.42 618

CSAN	0.83 584	0.49 590	0.77 556	0.60 612	0.41 571	1.14 599	1.06 649	1.19 563	1.46 630	1.32 619	1.43 594	1.37 609	1.19 624	1.27 611	0.86 560	0.39 620	0.31 615	0.36 602	0.37 615	0.35 583	0.34 589

RAFT_CTSACE	0.45 383	0.20 267	0.44 322	0.45 471	0.27 392	0.34 218	0.39 433	0.60 250	0.73 364	0.76 412	1.44 597	0.83 470	0.38 309	1.08 581	0.26 193	0.12 60	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

ccnet	0.82 578	0.57 614	0.75 546	0.54 583	0.59 633	1.09 591	0.66 587	1.38 622	0.94 506	1.12 595	1.44 597	1.29 591	0.92 587	0.95 560	1.24 620	0.49 640	0.42 646	0.50 639	0.47 643	0.51 629	0.46 631

ADCMid	1.14 627	0.52 606	2.23 658	0.53 576	0.43 583	1.07 584	0.75 617	1.23 583	1.05 554	2.15 659	1.44 597	1.50 623	1.43 639	1.56 632	5.01 683	0.26 541	0.24 568	0.29 573	0.31 598	0.37 594	0.33 581

test_4	0.36 274	0.18 178	0.31 112	0.44 446	0.25 309	0.20 21	0.34 325	0.56 218	0.41 202	0.59 293	1.45 600	0.43 251	0.25 130	0.63 371	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.11 131

RGC	0.79 573	0.59 616	0.71 526	0.65 626	0.65 639	0.92 556	0.58 563	1.29 602	1.05 554	1.07 584	1.45 600	1.47 620	1.03 607	1.21 602	0.88 570	0.32 591	0.30 606	0.48 634	0.40 625	0.37 594	0.37 601

stereogan	0.80 574	0.31 507	0.71 526	0.59 606	0.50 611	1.72 646	0.48 509	1.35 616	1.37 619	1.00 558	1.46 602	1.56 629	0.95 596	1.29 612	0.84 555	0.28 562	0.29 601	0.29 573	0.25 554	0.38 598	0.38 607

GrayStereo	0.49 440	0.19 220	0.42 299	0.46 492	0.28 417	0.53 370	0.67 590	0.69 324	0.63 311	1.02 566	1.47 603	0.78 454	0.76 539	0.56 286	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.15 262	0.29 553

w-ln-seven	0.96 601	0.48 586	2.41 662	0.54 583	0.50 611	1.41 625	0.70 605	1.67 654	1.81 651	1.49 627	1.50 604	1.26 586	0.87 575	1.15 590	1.80 648	0.23 509	0.21 542	0.25 524	0.25 554	0.31 559	0.26 529

Sa-1000	0.48 421	0.24 407	0.41 278	0.45 471	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.81 400	0.93 499	0.82 451	1.50 604	0.53 303	0.45 359	0.92 545	0.30 262	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

ADCL	1.04 612	0.38 552	1.35 631	0.50 537	0.39 559	1.61 639	0.89 634	1.29 602	1.39 622	1.29 618	1.50 604	1.24 584	1.24 627	1.37 625	4.87 682	0.21 465	0.19 520	0.25 524	0.25 554	0.29 544	0.27 539

DispFullNet	1.60 652	2.63 693	2.75 665	2.56 688	1.79 680	1.24 614	0.47 501	1.37 621	1.45 629	1.87 649	1.50 604	1.55 628	2.46 670	2.04 658	1.04 605	0.59 651	0.18 502	2.32 683	0.68 662	2.29 686	1.14 674

ACVNet_1	1.46 647	1.33 668	1.12 601	1.91 679	1.62 673	1.83 650	0.98 643	2.00 664	1.85 653	1.39 624	1.53 608	2.32 653	1.53 643	1.34 619	1.11 610	1.30 675	0.50 658	2.06 680	0.58 656	1.93 682	0.95 665

anonymousa	0.49 440	0.20 267	0.42 299	0.38 248	0.23 245	0.91 551	0.35 350	0.75 373	0.62 300	0.85 474	1.54 609	1.06 548	0.66 492	0.51 245	0.43 402	0.16 307	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.16 312	0.14 285

MFN_U_SF_RVC	1.09 623	0.59 616	1.97 654	0.67 632	0.44 590	1.93 652	0.60 569	1.85 660	1.36 617	1.61 637	1.54 609	1.95 645	1.37 635	1.64 639	1.73 640	0.40 624	0.37 635	0.45 625	0.48 645	0.44 613	0.44 625

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 610	0.57 614	1.51 643	0.67 632	0.50 611	2.57 663	1.66 679	1.20 568	1.43 625	1.38 623	1.57 611	1.33 602	0.92 587	1.64 639	0.88 570	0.37 617	0.39 641	0.46 628	0.60 657	0.41 607	0.40 613

RainbowNet	1.35 642	1.49 672	1.19 612	1.88 677	1.45 670	1.48 631	1.07 651	1.61 650	1.55 637	1.20 609	1.59 612	1.54 627	1.13 616	1.34 619	0.97 592	1.36 678	0.70 666	1.82 672	0.79 667	1.71 672	1.07 672

ACVNet-4b	1.35 642	1.31 667	1.10 598	1.90 678	1.59 672	1.92 651	0.77 619	1.52 643	1.62 645	1.05 577	1.60 613	2.11 648	0.94 593	1.64 639	0.77 544	1.30 675	0.35 631	2.03 678	0.67 661	1.88 680	0.84 658

WZ-Net	1.19 633	0.59 616	4.07 676	0.62 618	0.51 615	1.34 620	1.31 668	1.32 608	1.74 648	1.53 633	1.65 614	1.74 636	1.28 631	2.25 666	2.01 653	0.27 551	0.21 542	0.23 494	0.25 554	0.40 601	0.39 610

RP	0.76 564	0.36 535	0.63 485	0.66 629	0.58 632	0.80 523	0.55 553	1.14 542	1.22 596	0.97 545	1.65 614	1.43 616	1.32 632	1.01 565	0.84 555	0.33 600	0.30 606	0.36 602	0.30 590	0.34 578	0.34 589

DEmStereo	0.48 421	0.17 140	0.50 410	0.38 248	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.63 270	0.74 372	0.89 503	1.66 616	0.58 329	1.06 610	0.60 342	0.42 395	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

ADCS	1.51 649	0.61 620	3.42 670	0.59 606	0.51 615	1.27 617	1.08 652	1.59 647	1.81 651	1.91 653	1.66 616	1.51 626	1.42 638	1.94 654	8.60 691	0.33 600	0.32 621	0.33 593	0.36 614	0.44 613	0.42 618

MFMNet_re	1.14 627	0.97 656	1.19 612	0.99 653	0.95 656	1.25 615	1.22 660	1.39 623	1.55 637	1.69 644	1.67 618	1.21 581	1.53 643	1.12 588	0.99 596	0.87 662	0.75 673	0.79 655	0.75 664	0.90 654	0.94 663

Consistency-Raft	1.01 607	0.81 641	1.24 618	0.84 648	0.97 658	0.81 528	0.84 629	1.30 605	1.59 641	1.05 577	1.68 619	1.12 567	0.91 582	0.92 545	1.11 610	0.65 653	0.74 669	0.79 655	0.90 672	1.06 664	0.79 657

KYRaft	0.48 421	0.20 267	0.38 232	0.44 446	0.23 245	0.44 323	0.37 389	0.66 295	0.41 202	0.94 531	1.73 620	0.79 456	0.41 335	0.63 371	0.31 270	0.16 307	0.11 223	0.18 342	0.22 513	0.16 312	0.78 655

MDST_ROB	0.91 596	0.27 467	0.85 564	0.63 620	0.41 571	2.53 662	0.71 611	1.60 648	1.13 579	2.83 674	1.73 620	0.97 519	0.69 505	1.61 635	0.73 535	0.25 531	0.22 549	0.32 588	0.28 582	0.25 518	0.24 516

MADNet+	2.23 670	2.43 689	10.85 689	1.22 664	0.91 654	2.76 667	1.40 672	2.12 666	1.67 647	1.32 619	1.74 622	1.86 642	1.74 656	6.25 689	4.41 680	0.65 653	0.64 664	0.58 646	0.54 654	0.80 652	0.76 654

DRaft	0.49 440	0.17 140	0.47 364	0.37 210	0.25 309	0.58 409	0.40 444	0.65 285	0.85 446	1.02 566	1.75 623	0.50 288	0.82 562	0.63 371	0.40 383	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

RAFT-345	0.40 334	0.18 178	0.40 267	0.38 248	0.22 196	0.33 202	0.26 164	0.61 257	0.51 265	0.74 403	1.79 624	0.45 262	0.33 252	0.66 402	0.36 342	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.14 266	0.13 146	0.13 239

MultiAttention	3.58 681	0.24 407	0.62 475	0.54 583	0.34 524	22.90 703	2.72 694	1.60 648	1.13 579	0.80 429	1.81 625	1.14 576	0.43 343	35.29 715	0.61 502	0.17 356	0.12 287	0.23 494	0.23 529	0.34 578	0.29 553

SPS-STEREO	1.25 637	0.93 650	1.06 593	1.04 658	1.03 664	1.41 625	0.91 638	1.51 640	1.19 590	2.09 657	1.83 626	1.94 644	1.39 636	1.62 636	1.39 631	0.97 665	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 659	0.96 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 394	0.19 220	0.35 188	0.44 446	0.26 357	0.40 286	0.45 490	0.68 315	0.44 224	0.96 540	1.84 627	0.59 344	0.67 495	0.61 351	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.29 553

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 640	0.87 647	1.76 650	0.86 649	0.56 627	4.29 684	1.79 684	1.50 637	1.98 655	1.61 637	1.85 628	1.84 639	1.41 637	1.89 650	1.36 628	0.48 638	0.40 643	0.56 643	0.57 655	0.69 649	0.48 639

Nwc_Net	0.78 570	0.38 552	0.73 535	0.60 612	0.55 624	1.05 582	0.55 553	1.67 654	1.05 554	0.88 499	1.86 629	1.40 613	1.09 613	1.10 585	0.87 566	0.30 576	0.25 576	0.36 602	0.38 618	0.29 544	0.29 553

DStereoFS	1.87 660	0.85 646	1.03 590	0.75 646	0.62 636	2.04 656	0.65 584	1.74 658	1.55 637	1.52 632	1.90 630	2.36 655	12.92 698	3.85 683	1.74 641	0.44 630	0.31 615	0.82 657	0.46 636	0.84 653	1.10 673

Hybrid-DGEV-03	0.45 383	0.19 220	0.33 151	0.43 426	0.27 392	0.56 397	0.26 164	0.65 285	0.74 372	0.94 531	1.92 631	0.61 356	0.30 215	0.55 275	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.11 131

AnyNet_C01	1.56 650	1.05 659	7.45 683	0.64 621	0.54 622	1.99 653	1.38 671	1.43 630	1.36 617	1.63 640	1.92 631	1.84 639	1.33 634	2.40 668	4.03 676	0.33 600	0.32 621	0.32 588	0.34 610	0.44 613	0.45 629

SGM_RVC	0.97 603	0.28 481	0.41 278	0.39 280	0.22 196	1.55 635	0.73 615	1.51 640	1.25 605	2.25 663	1.92 631	2.58 659	1.56 647	2.02 657	1.19 618	0.27 551	0.27 592	0.27 556	0.25 554	0.25 518	0.25 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 647	0.80 640	6.12 681	0.47 500	0.39 559	0.69 480	0.83 626	0.90 436	2.77 673	3.50 684	1.96 634	1.66 633	2.03 666	1.26 608	4.18 679	0.21 465	0.18 502	0.21 458	0.20 472	0.41 607	0.39 610

zh-sn7	1.09 623	0.75 635	3.23 669	0.57 600	0.42 577	1.11 593	0.89 634	1.19 563	1.27 609	1.41 625	1.98 635	1.25 585	1.47 641	1.99 656	2.62 665	0.26 541	0.26 583	0.26 543	0.27 576	0.35 583	0.30 562

GANet	0.70 550	0.37 542	0.55 449	0.51 553	0.34 524	0.94 557	0.96 642	1.08 512	0.94 506	1.04 575	1.98 635	1.13 573	0.88 579	1.12 588	0.66 517	0.25 531	0.26 583	0.27 556	0.22 513	0.31 559	0.22 500

aanetorigin	0.83 584	0.56 612	1.87 652	0.49 523	0.38 553	0.56 397	0.66 587	0.70 339	1.00 532	2.42 667	2.02 637	1.31 594	1.18 622	0.93 551	1.13 615	0.20 448	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.27 536	0.30 562

AF-Net	0.81 577	0.39 560	0.68 511	0.64 621	0.54 622	0.91 551	0.51 536	1.61 650	1.31 615	0.96 540	2.02 637	1.46 617	1.26 630	1.11 587	0.99 596	0.32 591	0.24 568	0.39 612	0.27 576	0.30 553	0.25 523

tt	6.20 691	0.20 267	5.89 680	3.55 696	2.07 685	11.26 695	19.21 702	11.74 699	5.46 687	2.69 671	2.04 639	4.87 684	6.25 691	3.70 681	7.09 690	8.32 703	11.17 712	4.93 700	5.41 704	5.74 700	2.37 693

SDNR	0.86 587	0.37 542	1.47 641	0.40 323	0.38 553	3.38 679	0.33 308	0.90 436	0.98 520	0.99 553	2.09 640	0.59 344	0.71 522	1.29 612	0.70 527	0.51 643	0.56 661	0.36 602	0.26 569	0.43 612	0.46 631

zh-mn7	1.08 622	0.65 626	4.00 675	0.52 566	0.38 553	1.16 604	0.62 576	1.15 546	1.77 649	1.74 645	2.31 641	1.17 579	0.91 582	2.10 659	1.77 644	0.24 521	0.21 542	0.22 473	0.22 513	0.25 518	0.28 546

PWCK	1.92 662	1.66 680	3.12 668	1.65 670	0.91 654	2.84 670	2.26 690	2.10 665	2.41 668	2.36 666	2.31 641	2.22 649	1.82 658	3.43 677	2.03 654	1.61 681	0.71 668	1.51 667	0.82 669	1.69 671	0.91 662

pmcnn	1.23 635	0.29 493	0.96 582	0.40 323	0.23 245	0.95 560	0.69 600	1.16 554	1.28 611	1.67 643	2.33 643	11.15 699	0.86 572	0.93 551	0.88 570	0.15 251	0.12 287	0.12 47	0.10 81	0.15 262	0.15 317

ASMatch	0.48 421	0.19 220	0.45 335	0.39 280	0.28 417	0.37 254	0.26 164	0.74 366	0.68 336	0.76 412	2.34 644	0.61 356	0.52 395	0.62 360	0.37 358	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.21 482

LSM	4.74 689	0.77 638	10.16 687	0.70 639	56.56 719	1.02 574	1.00 647	1.24 590	1.62 645	2.04 655	2.34 644	1.33 602	1.17 621	1.38 626	1.09 609	0.33 600	0.49 657	0.39 612	0.46 636	0.51 629	10.09 702

PVD	1.28 639	0.67 629	1.28 621	0.74 643	0.62 636	1.50 632	0.84 629	1.99 663	2.96 674	2.18 660	2.36 646	1.85 641	1.95 664	1.92 652	1.94 651	0.39 620	0.36 634	0.49 637	0.37 615	0.51 629	0.64 650

AANet	1.13 626	1.01 658	2.99 667	0.44 446	0.37 543	0.91 551	0.54 548	1.27 598	2.31 665	2.35 665	2.37 647	2.22 649	1.53 643	1.18 595	1.43 633	0.32 591	0.23 559	0.28 564	0.25 554	0.35 583	0.33 581

SANet	1.07 619	0.41 569	1.06 593	0.48 508	0.30 464	1.41 625	0.94 640	1.42 628	3.36 679	1.58 634	2.43 648	2.33 654	1.70 654	1.34 619	1.07 607	0.28 562	0.24 568	0.26 543	0.23 529	0.34 578	0.30 562

NVStereoNet_ROB	1.24 636	0.90 649	1.13 602	0.86 649	0.88 651	1.11 593	0.99 645	1.42 628	1.53 634	1.59 636	2.48 649	2.24 651	1.53 643	1.96 655	1.30 625	0.76 658	0.70 666	0.78 654	1.00 678	0.71 651	0.88 661
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	9.93 695	1.15 662	175.16 726	0.48 508	0.36 536	1.04 581	0.68 595	1.24 590	2.69 671	3.17 681	2.50 650	2.30 652	2.07 667	1.76 645	2.21 657	0.20 448	0.18 502	0.24 511	0.19 447	0.51 629	0.50 643

z-mn7	1.00 606	0.50 594	1.70 648	0.53 576	0.36 536	1.75 647	0.71 611	1.22 578	2.28 662	0.96 540	2.54 651	1.42 614	0.95 596	2.19 664	1.54 635	0.22 492	0.19 520	0.21 458	0.20 472	0.27 536	0.25 523

ACVNet_2	1.65 655	1.27 666	1.41 638	1.75 673	1.62 673	2.22 659	1.20 657	2.30 668	2.62 669	1.78 647	2.56 652	3.03 664	1.61 650	1.54 629	1.12 614	1.06 668	0.58 663	1.82 672	0.70 663	1.82 676	0.96 666

RTS	1.98 663	0.96 653	11.36 690	0.65 626	0.57 630	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

RTSA	1.98 663	0.96 653	11.36 690	0.65 626	0.57 630	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

PWC_ROB	0.87 588	0.52 606	1.28 621	0.50 537	0.32 503	0.91 551	0.37 389	1.36 619	1.46 630	1.61 637	2.59 655	1.16 578	1.01 606	1.34 619	1.40 632	0.25 531	0.18 502	0.28 564	0.20 472	0.29 544	0.28 546

JetBlue	2.78 673	1.26 665	7.04 682	1.16 662	1.48 671	8.00 692	6.02 697	2.60 671	1.92 654	2.12 658	2.64 656	3.34 672	3.05 681	6.49 690	3.39 672	0.78 659	0.76 674	0.75 651	0.76 665	0.97 661	1.18 679

SGM+DAISY	1.35 642	0.94 652	1.25 619	0.96 652	1.00 662	1.52 634	1.02 648	1.34 612	1.21 594	2.64 670	2.65 657	2.44 656	1.56 647	1.64 639	1.26 622	0.97 665	0.95 685	0.90 659	0.90 672	0.94 657	0.96 666

UNDER WATER-64	3.53 679	2.01 684	3.94 674	3.22 695	2.49 691	5.41 688	2.60 693	3.43 683	12.41 696	3.03 680	2.68 658	6.07 689	4.04 687	3.79 682	3.33 671	2.02 687	1.24 690	2.63 689	1.46 691	2.78 692	2.08 692

coex-ft	6.43 692	1.51 674	87.33 725	0.49 523	0.38 553	1.34 620	1.21 659	1.16 554	8.09 691	12.12 700	2.79 659	2.77 662	3.31 682	1.16 592	3.15 669	0.24 521	0.23 559	0.27 556	0.24 545	0.45 617	0.37 601

IMH-64-1	1.86 658	1.62 677	1.16 605	2.20 682	1.89 682	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 683	1.17 677

IMH-64	1.86 658	1.62 677	1.16 605	2.20 682	1.89 682	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 683	1.17 677

G-Net	0.95 600	0.46 584	1.04 591	0.64 621	0.48 607	2.12 658	0.64 582	1.01 484	0.87 460	1.75 646	2.82 662	1.30 593	1.64 653	1.06 575	0.96 591	0.36 614	0.29 601	0.35 597	0.25 554	0.45 617	0.42 618

UNDER WATER	3.46 678	2.07 686	3.64 673	3.09 693	2.48 690	3.75 682	2.42 692	3.31 681	13.77 699	2.90 679	2.95 663	5.84 686	3.69 686	3.69 680	3.48 675	2.07 688	1.11 687	2.70 692	1.40 690	2.84 694	1.98 690

MeshStereo	1.34 640	0.43 573	0.54 444	0.44 446	0.34 524	1.66 642	0.60 569	1.94 661	1.37 619	4.47 688	3.25 664	4.71 680	1.94 663	1.92 652	1.17 616	0.35 610	0.35 631	0.37 607	0.31 598	0.32 565	0.32 576
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	1.60 652	0.61 620	1.01 589	0.70 639	0.56 627	2.00 654	1.89 686	1.96 662	2.65 670	3.33 683	3.26 665	3.03 664	3.41 685	2.49 670	2.09 655	0.52 644	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 636	0.52 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 667	1.50 673	1.16 605	1.70 671	1.67 677	2.69 664	1.44 675	3.06 675	3.63 683	1.98 654	3.27 666	3.54 676	2.07 667	2.36 667	2.22 659	1.31 677	0.91 680	2.04 679	1.22 688	1.73 673	1.27 682

FTStereo	0.56 503	0.20 267	0.37 218	0.41 360	0.25 309	0.40 286	0.79 623	0.66 295	0.43 217	1.09 590	3.27 666	0.70 407	0.73 529	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.30 562

Dean	1.98 663	1.36 669	1.36 635	2.12 681	1.81 681	2.74 665	1.36 670	3.37 682	3.80 684	2.08 656	3.32 668	3.21 669	1.82 658	1.71 644	1.67 638	1.27 672	0.77 675	1.99 674	0.90 672	1.86 677	1.03 671

WAO-7	1.90 661	1.20 663	1.35 631	1.27 665	1.06 667	2.84 670	1.56 678	3.23 678	3.06 677	2.23 662	3.33 669	3.17 668	2.28 669	3.12 674	2.21 657	1.02 667	0.91 680	1.06 663	1.03 681	1.04 662	0.97 669

IMH	2.04 667	1.62 677	1.20 615	2.20 682	1.89 682	2.91 676	1.30 664	3.11 676	3.03 675	1.81 648	3.35 670	3.03 664	1.90 661	2.48 669	1.80 648	1.66 682	0.77 675	2.45 686	1.04 682	2.15 685	1.19 681

xyz-stereo	4.23 686	0.17 140	61.76 724	0.34 115	0.16 23	12.16 696	0.37 389	0.58 234	0.68 336	1.01 563	3.36 671	0.77 452	0.82 562	1.21 602	0.40 383	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.11 146	0.13 146	0.10 60

KSHMR	2.57 671	1.93 683	1.69 646	2.63 690	2.42 689	2.86 672	2.07 687	3.27 680	6.50 689	2.49 669	3.36 671	3.41 674	1.92 662	2.49 670	1.94 651	2.13 689	1.40 692	2.79 694	1.50 692	2.73 691	1.77 687

MSMD_ROB	1.21 634	0.49 590	0.62 475	0.59 606	0.50 611	1.62 641	0.67 590	1.23 583	1.24 599	2.45 668	3.77 673	3.09 667	2.98 680	1.32 616	0.81 550	0.45 632	0.41 644	0.49 637	0.51 652	0.47 623	0.44 625

PWCDC_ROB	0.89 592	0.49 590	0.80 560	0.74 643	0.40 564	1.03 577	0.39 433	1.33 610	2.35 667	1.02 566	3.77 673	0.81 468	0.92 587	1.20 598	0.90 582	0.34 606	0.22 549	0.24 511	0.20 472	0.34 578	0.29 553

JetRed	5.27 690	5.84 696	12.81 693	2.36 685	2.83 694	12.23 697	10.50 700	4.46 688	3.60 681	3.86 686	3.83 675	4.85 683	4.18 688	6.78 692	11.96 695	2.17 690	2.96 699	2.18 682	1.97 694	3.38 697	2.68 695

DPSimNet_ROB	3.58 681	2.45 690	8.57 684	2.53 686	2.37 688	2.88 673	3.77 696	3.14 677	3.23 678	4.71 691	3.86 676	4.68 679	4.87 690	4.07 685	5.62 684	2.33 692	2.33 696	2.47 687	2.52 696	2.51 690	2.64 694

ELAS	1.63 654	0.61 620	0.95 580	0.68 636	0.55 624	3.01 677	1.55 677	2.39 669	2.33 666	3.64 685	3.89 677	2.75 661	2.90 679	2.15 662	2.27 662	0.52 644	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 636	0.52 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 503	0.17 140	0.41 278	0.37 210	0.23 245	0.57 403	0.24 131	0.60 250	0.70 344	1.19 604	3.94 678	0.56 315	0.38 309	0.65 393	0.36 342	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.14 266	0.12 97	0.13 239

WCMA_ROB	1.14 627	0.36 535	0.76 551	0.49 523	0.44 590	1.23 613	0.67 590	1.11 525	1.23 597	2.84 675	3.95 679	3.28 670	1.83 660	1.25 607	0.99 596	0.44 630	0.34 629	0.34 595	0.37 615	0.41 607	0.40 613

Venus	2.92 674	1.55 675	1.35 631	1.79 674	1.63 675	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 697	2.84 675	4.06 680	4.83 681	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 677	1.15 675

WAO-8	2.92 674	1.55 675	1.35 631	1.79 674	1.63 675	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 697	2.84 675	4.07 681	4.83 681	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 677	1.15 675

notaker	2.76 672	2.29 688	1.80 651	2.96 692	2.58 693	2.90 675	1.75 682	3.24 679	3.05 676	2.78 673	4.24 682	6.15 690	2.51 673	3.34 676	2.75 667	2.31 691	1.18 688	3.00 695	1.65 693	2.84 694	1.97 689

LVE	2.12 669	1.44 670	1.36 635	1.99 680	1.78 679	2.75 666	1.79 684	2.82 672	3.95 685	1.90 652	4.33 683	3.52 675	1.81 657	2.24 665	1.74 641	1.74 683	0.87 678	2.06 680	1.13 684	1.91 681	1.35 684

MonStereo1	1.98 663	1.48 671	1.43 640	1.81 676	1.69 678	2.88 673	0.78 621	2.47 670	3.47 680	2.20 661	4.36 684	3.39 673	2.50 672	2.18 663	1.58 636	1.19 670	0.54 659	1.65 669	0.87 670	1.78 674	1.29 683

FCDSN-DC	1.39 645	0.56 612	0.65 496	0.74 643	0.59 633	1.38 622	0.63 578	1.35 616	1.39 622	3.26 682	4.50 685	4.61 678	2.63 675	1.58 634	1.03 602	0.46 634	0.42 646	0.48 634	0.47 643	0.50 628	0.50 643
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 651	0.51 598	0.66 502	0.61 614	0.49 609	1.56 636	0.70 605	1.66 653	1.53 634	4.64 689	4.62 686	5.85 687	3.34 684	1.84 649	1.11 610	0.46 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 624	0.46 631

LE_ROB	4.42 687	0.24 407	2.75 665	0.42 405	0.23 245	1.57 637	0.90 637	1.71 657	17.88 708	16.56 710	4.88 687	5.17 685	18.85 710	1.63 638	14.62 698	0.17 356	0.14 397	0.16 242	0.16 332	0.19 414	0.17 388

FC-DCNN v2	1.65 655	0.51 598	0.65 496	0.61 614	0.49 609	1.61 639	0.70 605	1.75 659	1.56 640	4.74 692	4.91 688	6.46 691	3.31 682	1.91 651	1.11 610	0.46 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 624	0.46 631

light-stereo	3.53 679	1.05 659	10.69 688	9.45 702	6.82 697	2.10 657	0.64 582	3.71 685	2.70 672	4.77 693	4.98 689	6.83 692	1.32 632	6.71 691	1.35 627	1.20 671	1.29 691	0.66 649	0.77 666	1.79 675	1.85 688

MADNet++	4.03 683	2.70 694	3.44 672	3.72 697	3.44 696	4.44 685	3.52 695	3.95 687	3.61 682	4.46 687	4.98 689	4.10 677	4.58 689	7.00 693	5.89 685	3.74 695	3.67 700	3.27 697	2.71 698	3.70 698	3.66 697

TCMNet-wrong-test	8.97 694	10.42 700	8.74 685	19.56 704	17.61 703	12.53 698	9.01 699	13.59 701	2.18 659	4.64 689	5.11 691	14.63 701	11.09 697	7.19 694	9.73 692	5.56 702	0.89 679	3.77 698	3.11 699	10.34 704	9.80 701

ktn	2.98 676	2.25 687	1.73 649	2.84 691	2.53 692	3.76 683	2.15 688	3.70 684	5.47 688	2.75 672	5.17 692	5.94 688	2.48 671	3.23 675	2.46 664	2.34 693	1.44 693	2.78 693	2.03 695	2.45 689	2.01 691

TorneroNet-64	3.44 677	1.86 681	1.42 639	2.58 689	2.28 687	6.87 689	1.68 680	4.70 691	12.03 694	2.31 664	5.59 693	8.25 694	2.55 674	3.97 684	2.73 666	1.81 684	0.74 669	2.57 688	1.07 683	2.35 687	1.44 685

SGM-ForestM	4.04 684	0.32 511	0.46 352	0.43 426	0.27 392	7.50 691	1.45 676	3.84 686	4.24 686	8.19 698	6.76 694	19.00 709	9.08 693	10.74 698	6.62 688	0.31 579	0.33 627	0.32 588	0.32 605	0.29 544	0.29 553

ASD4	9.96 696	8.86 699	17.78 695	7.17 698	9.80 698	16.08 700	28.92 706	9.77 698	8.20 692	7.02 697	7.08 695	8.47 695	9.57 695	11.17 699	20.26 702	4.12 696	4.14 701	5.57 704	4.74 701	5.53 699	4.90 699

DStereoSA	1.73 657	0.63 624	1.57 645	0.80 647	0.79 647	1.26 616	1.30 664	1.34 612	1.43 625	1.24 614	7.52 696	0.92 507	7.68 692	1.65 643	2.29 663	0.41 625	0.29 601	0.63 648	0.60 657	1.04 662	1.18 679

TorneroNet	4.53 688	1.89 682	1.48 642	2.55 687	2.27 686	13.78 699	1.69 681	4.84 693	23.73 714	2.89 678	7.70 697	7.06 693	2.69 676	4.26 686	3.42 673	1.84 685	0.77 675	2.68 690	1.13 684	2.42 688	1.47 686

MANE	4.13 685	0.51 598	0.64 490	0.66 629	0.56 627	6.89 690	0.99 645	7.55 694	12.04 695	6.68 696	8.57 698	10.69 698	9.45 694	7.59 695	6.39 687	0.49 640	0.43 651	0.48 634	0.98 676	0.49 626	0.48 639

USTest	12.99 699	14.18 701	20.00 697	16.24 703	14.97 700	20.80 702	31.95 709	16.20 704	10.91 693	8.79 699	9.48 699	13.94 700	10.50 696	16.11 701	21.44 704	3.17 694	4.82 702	5.08 701	5.36 703	8.81 703	7.13 700

iinet-test	16.76 702	17.57 702	22.97 701	19.69 705	18.39 704	24.48 704	34.18 710	20.02 705	15.35 703	12.55 701	12.85 700	18.13 707	15.39 703	19.59 702	24.25 707	8.86 705	8.72 707	8.95 707	9.28 705	12.74 705	11.26 706

IINet	16.76 702	17.57 702	22.97 701	19.69 705	18.39 704	24.48 704	34.18 710	20.02 705	15.35 703	12.55 701	12.85 700	18.13 707	15.39 703	19.59 702	24.25 707	8.86 705	8.72 707	8.95 707	9.28 705	12.74 705	11.26 706

xxxxx1	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

tt_ll	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

ff	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

HanzoNet	6.76 693	2.45 690	4.22 677	3.19 694	2.94 695	3.62 681	2.28 691	4.79 692	7.20 690	14.00 706	13.19 705	17.49 705	22.30 711	13.25 700	6.19 686	4.20 697	1.93 695	3.10 696	2.56 697	3.35 696	2.88 696

Anonymous_1	33.25 710	18.26 704	23.92 703	20.54 707	21.28 708	25.59 706	35.94 712	22.01 714	15.57 705	13.33 703	13.49 706	18.08 706	15.29 702	20.36 704	24.60 709	16.28 714	8.84 709	66.59 723	118.00 725	155.73 728	11.23 705

DPSM_ROB	17.78 704	18.63 705	24.31 707	20.90 708	19.47 706	25.97 707	36.21 713	21.23 712	16.24 706	13.38 704	14.06 707	19.18 710	16.30 705	20.78 705	25.67 710	9.38 707	9.23 710	9.49 709	9.82 709	13.51 708	11.91 708

DPSM	17.78 704	18.63 705	24.31 707	20.90 708	19.47 706	25.97 707	36.21 713	21.23 712	16.24 706	13.38 704	14.06 707	19.18 710	16.30 705	20.78 705	25.67 710	9.38 707	9.23 710	9.49 709	9.82 709	13.51 708	11.91 708

DPSMNet_ROB	12.08 698	8.00 697	21.00 699	8.97 701	16.79 702	10.67 693	30.89 708	9.02 697	15.17 702	6.51 695	15.41 709	9.04 696	14.85 700	9.27 697	21.67 705	4.58 699	8.57 705	5.09 703	9.29 708	5.90 701	10.95 703

DGTPSM_ROB	12.07 697	8.00 697	20.99 698	8.93 700	16.78 701	10.67 693	30.87 707	9.01 696	15.16 701	6.50 694	15.41 709	9.04 696	14.85 700	9.25 696	21.67 705	4.57 698	8.57 705	5.08 701	9.28 705	5.90 701	10.95 703

Selective-IGEV-i1pa	15.35 701	22.27 710	18.31 696	1.71 672	0.87 650	28.61 714	12.26 701	25.48 715	20.48 712	19.78 711	22.75 711	28.20 714	22.64 712	29.07 713	17.31 700	12.88 710	2.88 697	6.84 705	0.99 677	1.67 670	12.03 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 711	37.45 717	48.67 717	42.23 716	39.22 715	52.25 717	73.13 722	42.62 720	32.59 717	26.71 714	27.70 712	38.57 718	32.57 716	41.68 721	51.67 722	18.75 716	18.58 720	19.15 712	19.78 714	27.21 713	23.98 713

RAFT-FE	35.73 711	37.45 717	48.67 717	42.23 716	39.22 715	52.25 717	73.13 722	42.62 720	32.59 717	26.71 714	27.70 712	38.57 718	32.57 716	41.68 721	51.67 722	18.75 716	18.58 720	19.15 712	19.78 714	27.21 713	23.98 713

CasAABBNet	35.74 713	37.43 716	48.72 719	42.22 715	39.20 713	52.24 716	73.12 721	42.61 719	32.62 720	26.78 717	27.95 714	38.58 720	32.60 718	41.67 719	51.65 721	18.74 715	18.57 719	19.15 712	19.77 713	27.20 711	23.98 713

LSM0	38.95 722	37.60 722	48.58 716	43.57 720	91.06 725	52.57 722	72.57 718	43.17 724	32.63 721	26.97 719	27.97 715	38.65 721	32.94 720	41.86 724	51.78 724	18.89 721	18.41 714	19.13 711	19.63 712	27.29 716	33.77 718

LRCNet_RVC	21.24 708	31.15 712	21.41 700	28.98 711	23.82 709	3.13 678	0.60 569	20.96 711	1.59 641	25.58 712	28.15 716	21.99 712	14.79 699	21.94 711	16.41 699	28.89 722	14.87 713	33.53 719	31.28 719	29.51 720	26.16 717

FlowAnything	35.81 715	37.53 721	48.80 720	42.20 714	39.22 715	52.25 717	73.16 724	42.56 718	32.89 722	26.76 716	28.30 717	38.69 722	33.09 721	41.63 718	51.62 720	18.76 718	18.59 723	19.21 717	19.92 718	27.16 710	23.91 711

Selective-RAFT-Error	35.84 716	37.49 719	48.83 721	42.26 719	39.24 718	52.30 720	73.09 719	42.66 723	32.61 719	26.80 718	28.30 717	38.84 723	33.51 722	41.68 721	51.59 719	18.82 720	18.58 720	19.17 715	19.80 716	27.28 715	24.05 716

Hybrid-DGEV	35.78 714	37.50 720	48.96 722	42.25 718	39.20 713	52.33 721	73.10 720	42.63 722	32.52 716	26.62 713	28.31 719	38.50 717	32.87 719	41.67 719	51.55 718	18.77 719	18.56 718	19.18 716	19.83 717	27.20 711	23.97 712

BEATNet-Init1	15.13 700	0.82 644	50.86 723	0.72 642	0.53 620	38.10 715	7.03 698	11.83 700	14.25 700	29.78 720	30.17 720	48.21 724	22.64 712	26.78 712	18.11 701	0.42 629	0.38 637	0.47 629	0.46 636	0.51 629	0.48 639

HaxPig	31.96 709	37.24 715	34.27 709	24.37 710	24.88 710	18.26 701	19.86 703	20.64 710	28.52 715	35.97 721	38.75 721	25.57 713	28.72 715	33.88 714	34.39 715	35.94 723	38.87 724	37.80 720	40.48 722	39.68 721	41.15 722

AVERAGE_ROB	37.58 721	40.13 723	40.15 712	34.81 713	33.82 712	28.55 713	25.10 705	32.02 717	34.06 724	41.28 724	40.66 722	34.46 716	34.81 724	39.18 716	37.57 717	42.78 724	43.44 725	43.82 721	43.03 723	40.47 722	41.51 723

MEDIAN_ROB	37.38 720	40.85 724	40.60 713	32.31 712	31.85 711	27.20 709	24.55 704	29.10 716	33.19 723	42.09 725	41.76 723	33.35 715	34.39 723	39.78 717	37.07 716	43.64 725	44.10 726	44.12 722	43.40 724	41.51 723	42.76 724

RSGM-EC	74.81 724	63.03 725	41.60 714	97.74 724	92.11 726	74.93 723	114.81 725	53.77 725	38.96 725	39.88 722	48.98 724	90.73 726	64.81 725	139.63 725	128.53 726	93.27 726	53.96 727	95.12 724	38.31 720	81.45 726	44.63 725

acva	74.81 724	63.03 725	41.60 714	97.74 724	92.11 726	74.93 723	114.81 725	53.77 725	38.96 725	39.88 722	48.98 724	90.73 726	64.81 725	139.63 725	128.53 726	93.27 726	53.96 727	95.12 724	38.31 720	81.45 726	44.63 725

Selective-IGEV-i16pa	78.59 726	120.99 727	16.46 694	1.04 658	0.66 640	181.07 727	2.17 689	153.90 728	139.75 728	56.45 726	153.05 726	107.32 728	157.92 728	200.46 728	96.57 725	94.09 728	1.23 689	2.69 691	0.31 598	0.96 659	84.68 727

test_example2	176.61 727	205.14 728	198.86 727	188.60 728	190.98 728	152.67 726	170.61 727	94.86 727	123.55 727	178.88 728	179.48 727	158.94 729	141.34 727	192.61 727	198.96 728	203.76 729	236.37 729	164.13 729	173.55 729	218.58 729	160.41 728

PML	40.80 723	29.24 711	11.87 692	7.20 699	14.47 699	92.13 725	213.69 728	7.63 695	23.35 713	74.72 727	190.14 728	50.17 725	26.15 714	21.39 707	12.70 696	8.76 704	2.92 698	8.45 706	3.25 700	13.26 707	4.42 698

ccccc	429.48 728	429.19 729	527.00 728	507.10 729	501.20 729	356.95 728	342.70 729	380.82 729	297.90 729	334.51 729	389.17 729	372.86 730	449.39 729	499.17 729	553.56 729	561.44 730	431.22 730	334.28 730	290.86 730	540.88 730	489.46 729

FADE		2.05 685		1.03 657	0.99 661							2.73 660				11.57 709	1.70 694	23.09 718	15.86 711	0.62 645

Low-res two-view benchmark