Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 25	0.32 245	0.25 188	0.29 30	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.08 1

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 4	0.27 4	0.13 2	0.15 9	0.20 58	0.25 13	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 52	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.08 1

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 33	0.21 45	0.18 17	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 24	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 28	0.17 29	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.08 1

CR-RVC	0.18 9	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 2	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.09 6

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 25	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 19	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 12	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 26	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 19	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.09 6

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 12	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 17	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 24	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.22 51	0.22 111	0.32 53	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 9	0.37 271	0.14 12	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 12	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.09 6

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 12	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 13	0.22 58	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 12	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 12	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 30	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 2	0.30 202	0.23 151	0.31 42	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 621	0.51 635	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 621	0.51 635	0.42 662	1.15 683	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 47	0.09 6

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 162	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

testmc14	0.18 9	0.12 2	0.21 2	0.30 29	0.14 12	0.29 179	0.25 188	0.30 33	0.15 6	0.21 46	0.28 150	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.11 47	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 2	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 29	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

mm2	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 13	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 13	0.27 102	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 29	0.34 120	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.09 6

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 97	0.20 30	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 89	0.23 87	0.31 183	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 164	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 97	0.24 103	0.28 150	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 31	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 24	0.20 52	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 211	0.37 251	0.35 333	0.28 24	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 47	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 190	0.19 36	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PipStereo	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 25	0.14 3	0.19 36	0.26 21	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22b	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 25	0.15 9	0.18 17	0.25 13	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 9	0.27 4	0.15 25	0.17 19	0.18 17	0.26 21	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 29	0.22 2	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 120	0.28 169	0.34 202	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 89	0.31 198	0.33 190	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.09 6

GeoVLM	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 25	0.29 179	0.29 280	0.30 33	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 17	0.12 122	0.09 6

LACA1	0.18 9	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 12	0.25 105	0.23 151	0.25 13	0.19 27	0.20 30	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 63	0.21 85	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 4	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 11	0.17 29	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.09 6

MatchAttention (ZS)	0.16 1	0.14 31	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 14	0.21 89	0.22 6	0.22 47	0.16 9	0.27 135	0.15 4	0.15 9	0.26 13	0.18 19	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 25	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 97	0.20 30	0.23 74	0.27 153	0.16 22	0.30 63	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 29	0.36 140	0.23 162	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 63	0.20 52	0.13 148	0.12 344	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 42	0.37 227	0.23 87	0.30 169	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 19	0.21 89	0.32 53	0.23 61	0.25 119	0.34 202	0.22 72	0.24 163	0.27 19	0.21 85	0.09 1	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 169	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 42	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 42	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.18 28	0.17 29	0.39 170	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 120	0.34 224	0.26 125	0.17 11	0.22 133	0.36 140	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 70	0.31 198	0.27 135	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.20 52	0.10 15	0.07 1	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 120	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 184	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 11	0.24 163	0.45 240	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 4	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.13 2	0.17 13	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.12 1	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 25	0.27 140	0.17 7	0.28 27	0.14 4	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 53	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 22	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

FoundationStereo	0.17 4	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 17	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 723	0.39 321	0.28 9	0.15 25	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 63	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.08 2	0.16 372	0.09 6

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 89	0.25 119	0.28 150	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

dual_stereo	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 30	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 9	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 748	0.13 185	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
s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 25	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 17	0.14 242	0.09 6

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 102	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 85	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 120	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 24	0.21 85	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 80

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 102	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 29	0.45 240	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 70	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 24	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 25	0.26 119	0.32 363	0.30 33	0.22 47	0.18 17	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 80

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 2	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 61	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 80

NBS	0.18 9	0.15 83	0.22 4	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 184	0.14 220	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 80

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 53	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.18 47	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 53	0.27 102	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 40	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test	0.19 23	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 42	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.19 72	0.28 24	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 63	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

LACA_dic	0.18 9	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 12	0.20 33	0.18 17	0.25 13	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 22	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.18 447	0.10 80

DF_test	0.19 23	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 21	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 8	0.18 47	0.22 2	0.20 52	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 80

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 2	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 89	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

small-0shot	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 19	0.29 280	0.27 24	0.17 14	0.18 17	0.29 164	0.14 2	0.16 22	0.24 5	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 11	0.28 120	0.25 119	0.36 221	0.18 28	0.16 22	0.27 19	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 80

derf	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 33	0.24 70	0.17 13	0.20 31	0.28 161	0.16 22	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

qqai	0.19 23	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 33	0.25 89	0.18 17	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.33 109	0.21 85	0.13 148	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 70	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.10 80

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 169	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 80

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 70	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 77	0.20 52	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 63	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 115	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 183	0.25 127	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 80

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 40	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 752	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 40	0.20 52	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 89	0.33 220	0.35 211	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

DepthFocus	0.19 23	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 19	0.20 58	0.27 24	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 29	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 80

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 24	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 29	0.46 260	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 80

BLMT-Stereo	0.17 4	0.11 1	0.22 4	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 115	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 80

Pro-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.21 2	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 11	0.11 1	0.35 133	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 80

NLSM3	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 211	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 80

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 12	0.40 349	0.27 240	0.28 27	0.22 47	0.18 17	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 52	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.10 80
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 24	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.10 80

Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 89	0.27 154	0.29 164	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 24	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 80

asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 120	0.27 154	0.24 95	0.18 28	0.21 116	0.40 182	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 220	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 47	0.10 80

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 53	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 184	0.10 15	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 190	0.17 11	0.18 47	0.29 40	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.10 80

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 169	0.16 8	0.18 47	0.43 222	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 9	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 202	0.20 48	0.15 9	0.31 77	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.10 80

xyz-stereo	4.23 781	0.17 186	61.76 829	0.34 152	0.16 47	12.16 794	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 647	3.36 760	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 33	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 29	0.32 89	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 25	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 164	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 211	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 80

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 30	0.30 169	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.14 242	0.10 80

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 184	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.10 80

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 31	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.09 17	0.11 47	0.10 80

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 202	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 80

WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 150	0.24 109	0.18 47	0.27 19	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 102	0.29 185	0.30 169	0.32 197	0.17 29	0.52 312	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 80

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 80

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 102	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

AnonymousM	0.41 419	0.81 739	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 767	0.26 648	0.12 122	0.10 80

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 680	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 80

CR-Stereo	0.18 9	0.16 130	0.24 19	0.27 4	0.13 2	0.17 19	0.23 151	0.28 27	0.18 20	0.17 13	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.11 169

E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 102	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 115	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.11 169

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 120	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 184	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

MGA	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 102	0.19 26	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.23 87	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 23	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.19 26	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 102	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 42	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 77	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 24	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 169	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 686	1.28 707	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 120	0.23 87	0.32 187	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 102	0.23 87	0.35 211	0.20 48	0.26 200	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 702	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 187	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.14 242	0.11 169

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 715	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 169	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

DLNR-FE	20.05 810	36.38 819	38.08 815	170.06 837	60.08 827	0.23 69	0.20 58	14.13 806	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 801	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 836	0.11 169

Monster-pub-mixall	0.19 23	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 70	0.23 87	0.21 44	0.17 11	0.16 22	0.45 240	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.08 2	0.10 9	0.11 169

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 190	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 190	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 8	0.26 200	0.34 120	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.11 169

LGtest1	0.19 23	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 53	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 52	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.11 169

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.11 169

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 120	0.24 103	0.28 150	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 77	0.21 85	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

DEFOM-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 33	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 28	0.18 47	0.41 194	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 169	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 202	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 202	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 775	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 115	0.15 304	0.09 29	0.88 758	0.13 277	0.13 185	0.11 169

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.11 169

RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 102	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.11 169

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

DLNR_Zeroshot_test	20.09 811	36.28 818	38.04 814	169.85 836	61.80 828	0.23 69	0.20 58	13.88 805	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 802	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 835	0.11 169

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 162	0.14 220	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 220	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 683	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.11 169

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 681	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 684	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 542	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

XX-TBD	0.32 273	0.53 697	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.11 169

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 4	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 184	0.75 757	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 24	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 211	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 115	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 97	0.23 87	0.29 164	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 2	0.35 287	0.20 58	0.31 42	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.12 237

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 150	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 102	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 77	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.28 150	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.35 211	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 162	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 53	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 746	0.12 237

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 740	0.12 237

AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 61	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 85	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.12 237

S2M2_XL	0.19 23	0.18 230	0.27 76	0.27 4	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 11	0.17 29	0.24 5	0.21 85	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 102	0.20 30	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.12 122	0.12 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 24	0.21 89	0.34 77	0.26 97	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 70	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 184	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 542	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

AAGNet	1.43 732	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 807	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 40	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
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
RAFT	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 551	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 202	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 162	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

noway7	0.60 607	0.29 570	4.94 774	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 220	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.13 290

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 695	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 587	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 727	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 722	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 556	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 719	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 220	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

UGAM	0.52 548	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 668	0.76 493	1.13 606	1.32 683	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 220	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 220	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 688	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 536	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 715	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 220	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 542	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 566	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 540	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 642	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

RAFT-RH_RVC	0.56 582	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 688	3.94 767	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 708	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 668	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 187	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 162	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 641	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 556	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

zzzzzzz1	0.60 607	0.31 585	4.33 772	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 33	0.23 61	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 40	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

DStereoRT	0.74 643	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 804	1.37 788	0.19 486	0.14 342

BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 220	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 682	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.09 1	0.14 342

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 120	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 169	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

tta	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

qqq1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

anonymousa	0.49 515	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 693	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 566	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 571	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 577	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

CrosDoStereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

DeepStereo_LL	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

TANstereo	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 40	0.22 115	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 220	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 183	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 184	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 766	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 40	0.27 269	0.69 755	0.08 2	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.15 377

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 220	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
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	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 700	0.58 405	1.06 694	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 672	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

THIR-Stereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 673	0.66 365	0.87 539	1.02 650	1.40 671	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

DRaft	0.49 515	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 650	1.75 707	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 526	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 694	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

delet	0.55 571	0.24 483	0.55 526	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

UPFNet	0.53 556	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

ac_64	0.52 548	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

acv_ft	0.51 540	0.23 441	0.56 532	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

GwcNet-RSSM	0.49 515	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 556	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 670	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 515	0.29 570	0.79 641	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

pmcnn	1.23 721	0.29 570	0.96 668	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 683	1.16 637	1.28 697	1.67 729	2.33 729	11.15 793	0.86 656	0.93 633	0.88 650	0.15 304	0.12 344	0.12 66	0.10 98	0.15 313	0.15 377

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

z-ln-s-r	0.66 619	0.36 615	1.30 711	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 678	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 736	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 571	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 667	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 184	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 202	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

ff1	0.49 515	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 607	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

MMNet	0.55 571	0.25 509	0.61 551	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 532	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

CFNet	0.51 540	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

iResNetv2_ROB	0.52 548	0.27 544	0.69 598	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 637	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 556	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 24	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 183	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 184	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 643	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

AIO-test1	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 674	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 607	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

LL-Strereo	0.57 590	0.27 544	0.68 592	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 647	1.18 706	1.33 699	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

CES	0.28 221	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 162	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.13 185	0.17 454

qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

CSP-Net	0.56 582	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 694	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

LMCR-Stereo	0.53 556	0.30 580	0.53 514	0.58 691	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

test_xeample	1.01 691	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 796	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

UNet	0.54 568	0.26 526	0.66 583	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

HSM	0.51 540	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 665	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

LE_ROB	4.42 782	0.24 483	2.75 758	0.42 481	0.23 308	1.57 723	0.90 722	1.71 743	17.88 810	16.56 813	4.88 777	5.17 776	18.85 812	1.63 722	14.62 802	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 77	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 115	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 63	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 616	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 607	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 667	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

SMFormer	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

1111x	0.55 571	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 688	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

GMStereo_Zeroshot	0.49 515	0.44 661	0.74 621	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

hknet	0.49 515	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

psmg	0.49 515	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 526	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

DAS	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

RAFT + AFF	0.53 556	0.29 570	0.75 629	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 520	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

AANet_RVC	0.57 590	0.32 590	0.54 520	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 697	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

AdaStereo	0.50 531	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	0.58 597	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 659	1.14 612	1.21 665	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

iResNet_ROB	0.52 548	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 726	1.32 702	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 17	0.15 313	0.18 475

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 4	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 26	0.28 150	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 11	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 85	0.23 590	0.18 578	0.11 6	0.14 323	0.10 9	0.19 510

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 643	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 520	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.19 510

ToySt	0.49 515	0.27 544	0.75 629	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

ssnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.56 532	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 666	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

CRFU-Net	0.57 590	0.27 544	0.57 536	0.46 572	0.30 543	1.20 692	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 642	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

AASNet	0.53 556	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 723	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

222	1.18 718	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 691	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 799	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

xxxx	1.01 691	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 692	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 795	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

DSFCA	0.55 571	0.25 509	0.62 556	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 665	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

DMCA-RVC	0.51 540	0.30 580	0.59 542	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

TDLM	0.57 590	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 698	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

StereoDRNet-Refined	0.58 597	0.32 590	0.54 520	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 679	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 660	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 615	0.33 599	0.68 592	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 717	0.99 607	1.10 676	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 650	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

RT-IGEV	0.52 548	0.19 278	0.59 542	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 664	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

Selective-IGEV-i16pc	0.56 582	0.20 331	1.13 688	0.40 395	0.31 567	2.00 745	0.66 670	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 639	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 676	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

rvit_105_1	0.54 568	0.40 645	0.76 634	0.58 691	0.37 628	0.59 496	0.68 678	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 687	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 621	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 184	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

mmx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

xxx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

fast-acv-ft	0.64 615	0.30 580	0.73 616	0.45 550	0.34 605	1.17 688	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 650	1.36 662	1.29 675	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

iinet-f	0.67 624	0.26 526	2.15 748	0.39 350	0.31 567	1.19 691	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 700	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

dad	0.58 597	0.50 682	0.64 571	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 691	1.01 647	1.17 625	1.15 661	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

AACVNet	0.50 531	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 598	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

psm_up	0.55 571	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

MWDA-net	0.50 531	0.23 441	0.58 540	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

MEA-ACV	0.54 568	0.23 441	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 77	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 63	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

coex_refinement	0.53 556	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

G2L-Stereo	0.49 515	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

ACV-stereo	0.62 612	0.34 604	1.00 673	0.43 504	0.31 567	1.20 692	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 731	1.03 691	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

test_sample6	0.49 515	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 614	0.28 558	0.99 672	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 669	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

NINENet	0.50 531	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

UDGNet	0.48 496	0.77 736	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 746	0.19 522	0.36 671	0.21 556

ADLNet2	0.55 571	0.25 509	0.65 577	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 730	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

ADLNet	0.55 571	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 637	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

HGLStereo	0.56 582	0.28 558	0.57 536	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

ADCRef	0.80 657	0.43 656	1.32 714	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 684	1.42 675	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 763	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

ADCP+	1.06 701	0.35 610	1.51 729	0.49 603	0.51 704	1.45 714	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 683	1.15 618	1.10 647	1.07 696	1.56 716	6.75 786	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

CVANet_RVC	0.57 590	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 556	0.32 590	0.64 571	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 619	0.32 590	0.66 583	0.50 617	0.39 644	1.15 683	0.61 657	1.49 720	1.01 618	1.12 679	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 666	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

MWSP-net	0.52 548	0.23 441	0.54 520	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 708	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

w-ln-seven-2	0.76 647	0.43 656	2.32 751	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 667	1.11 608	1.12 662	1.19 688	1.28 648	1.09 643	0.99 686	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

CFNet_ucs	0.50 531	0.24 483	0.55 526	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

CBFPSM	0.59 604	0.22 419	1.31 712	0.38 315	0.27 468	1.12 679	0.65 667	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 692	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

GEStereo_RVC	0.55 571	0.29 570	0.63 566	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

GANet	0.70 632	0.37 622	0.55 526	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 727	1.08 595	0.94 588	1.04 659	1.98 719	1.13 657	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 667	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

Selective-IGEV-i16pb	1.07 703	0.24 483	9.45 784	0.41 433	0.32 584	1.76 736	0.59 649	1.00 556	1.54 722	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

YMNet	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 652	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 536	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

STTStereo	0.55 571	0.37 622	0.76 634	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 637	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

UCFNet_RVC	0.49 515	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

DISCO	0.70 632	0.26 526	0.68 592	0.44 525	0.31 567	1.14 681	0.51 618	1.23 667	1.23 681	0.81 524	1.05 575	1.50 707	0.85 653	1.82 732	1.03 682	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

PSMNet_ROB	0.64 615	0.37 622	0.65 577	0.56 683	0.42 662	0.97 647	0.83 710	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 664	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 30	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 696	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 655	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 706	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

test_sample7	0.52 548	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

GASNet	0.67 624	0.72 729	0.96 668	0.70 730	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 699	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

Syn2CoEx	0.71 636	0.51 686	0.95 665	0.64 710	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 718	1.13 663	0.93 611	1.35 661	1.02 621	0.99 686	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 676	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

MDST_ROB	0.91 680	0.27 544	0.85 647	0.63 709	0.41 656	2.53 753	0.71 694	1.60 734	1.13 663	2.83 764	1.73 704	0.97 602	0.69 586	1.61 719	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

z-mn7	1.00 690	0.50 682	1.70 736	0.53 664	0.36 620	1.75 734	0.71 694	1.22 662	2.28 752	0.96 623	2.54 737	1.42 698	0.95 680	2.19 748	1.54 718	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 602	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

AF-Net	0.81 660	0.39 640	0.68 592	0.64 710	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 736	1.31 701	0.96 623	2.02 721	1.46 701	1.26 716	1.11 669	0.99 676	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

DeepPruner_ROB	0.53 556	0.34 604	0.59 542	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

NaN_ROB	0.69 630	0.44 661	0.69 598	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 737	1.22 662	1.19 674	1.24 698	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 692	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

SGM_RVC	0.97 687	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 719	0.73 698	1.51 726	1.25 691	2.25 751	1.92 715	2.58 743	1.56 733	2.02 741	1.19 699	0.27 633	0.27 676	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.67 624	0.40 645	0.95 665	0.54 671	0.44 676	1.30 702	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 714	0.19 495	0.19 598	0.45 715	0.42 728	0.30 633	0.26 609

w-ln-seven	0.96 685	0.48 674	2.41 754	0.54 671	0.50 700	1.41 709	0.70 688	1.67 740	1.81 737	1.49 713	1.50 688	1.26 670	0.87 659	1.15 672	1.80 734	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

DDVS	0.52 548	0.30 580	0.56 532	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 651	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

ITSA-stereo	0.53 556	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 683	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

Wz-Net-LNSev	0.71 636	0.51 686	1.36 721	0.50 617	0.41 656	1.15 683	0.69 683	1.21 654	1.07 649	1.02 650	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 660	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

Wz-Net-MNSev	0.76 647	0.40 645	1.34 716	0.50 617	0.40 649	1.44 713	0.83 710	1.15 629	1.16 668	1.25 702	1.20 632	1.13 657	0.81 640	1.16 674	1.00 680	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

GwcNet	0.69 630	0.36 615	1.10 684	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 668	1.00 642	1.37 665	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 666	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

hitnet-ft	0.55 571	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 657	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

SuperB	1.04 696	0.37 622	4.81 773	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 744	1.09 674	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 729	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 791	0.26 609

PS-NSSS	0.58 597	0.44 661	0.62 556	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 667	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

CBMV	0.64 615	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 702	1.13 616	1.09 655	1.17 684	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 692	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 665	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

FADNet-RVC-Resample	0.56 582	0.33 599	1.16 691	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

ADCL	1.04 696	0.38 632	1.35 717	0.50 617	0.39 644	1.61 725	0.89 719	1.29 686	1.39 708	1.29 704	1.50 688	1.24 668	1.24 711	1.37 707	4.87 778	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

zh-mn7	1.08 706	0.65 719	4.00 768	0.52 652	0.38 638	1.16 687	0.62 659	1.15 629	1.77 735	1.74 731	2.31 727	1.17 663	0.91 666	2.10 743	1.77 730	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 571	0.37 622	1.17 696	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

FBW_ROB	0.88 674	0.50 682	0.85 647	0.55 680	0.40 649	1.17 688	0.78 704	1.50 723	1.37 705	1.33 707	1.27 646	1.48 705	1.00 689	2.57 761	0.98 675	0.25 613	0.32 709	0.45 715	0.30 671	0.34 659	0.28 627

XPNet_ROB	0.70 632	0.35 610	0.68 592	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 716	1.16 637	0.94 588	1.33 707	1.15 618	1.38 694	0.83 650	1.03 654	0.90 662	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

PWC_ROB	0.87 672	0.52 694	1.28 707	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 703	1.46 716	1.61 723	2.59 741	1.16 662	1.01 690	1.34 701	1.40 713	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

SGM-Forest	0.62 612	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 665	1.18 627	1.10 647	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 715	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TARStereo(FT)	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

MultiAttention	3.58 776	0.24 483	0.62 556	0.54 671	0.34 605	22.90 806	2.72 788	1.60 734	1.13 663	0.80 511	1.81 709	1.14 660	0.43 415	35.29 820	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

TCMNet	0.66 619	0.39 640	0.98 671	0.59 695	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 681	0.26 623	0.26 667	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

Wz-Net-SNSev	0.91 680	0.73 730	2.13 746	0.56 683	0.45 681	0.95 642	1.13 742	1.34 696	1.24 683	1.02 650	1.30 655	1.46 701	0.86 656	1.81 731	1.50 717	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

GrayStereo	0.49 515	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 673	0.69 394	0.63 381	1.02 650	1.47 687	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 711	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

pcwnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.84 646	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 678	0.99 637	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

Nwc_Net	0.78 653	0.38 632	0.73 616	0.60 701	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 740	1.05 636	0.88 582	1.86 713	1.40 697	1.09 697	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

SGM-ForestM	4.04 779	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 786	1.45 768	3.84 781	4.24 782	8.19 799	6.76 789	19.00 812	9.08 788	10.74 801	6.62 785	0.31 662	0.33 715	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

PWCDC_ROB	0.89 676	0.49 678	0.80 643	0.74 735	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 694	2.35 759	1.02 650	3.77 762	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 662	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

zh-sn7	1.09 707	0.75 732	3.23 762	0.57 689	0.42 662	1.11 675	0.89 719	1.19 647	1.27 695	1.41 711	1.98 719	1.25 669	1.47 727	1.99 740	2.62 758	0.26 623	0.26 667	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

DCVSM-stereo	0.49 515	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 678	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

FTStereo	0.56 582	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 706	0.66 365	0.43 276	1.09 674	3.27 755	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

APVNet	0.71 636	0.37 622	0.89 659	0.56 683	0.45 681	1.18 690	0.68 678	1.41 711	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 697	0.26 623	0.28 680	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

aanetorigin	0.83 668	0.56 702	1.87 742	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 670	0.70 410	1.00 614	2.42 756	2.02 721	1.31 678	1.18 706	0.93 633	1.13 695	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 624	0.81 739	0.73 616	0.53 664	0.37 628	1.40 707	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 692	0.57 740	0.31 679	0.53 723	0.30 645

CBMV_ROB	0.59 604	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 726	0.43 709	0.40 717	0.33 653	0.30 645

SANet	1.07 703	0.41 650	1.06 679	0.48 588	0.30 543	1.41 709	0.94 725	1.42 712	3.36 774	1.58 720	2.43 734	2.33 738	1.70 740	1.34 701	1.07 687	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

HBP-ISP	0.59 604	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 730	0.47 720	0.41 722	0.38 684	0.31 655

FADNet-RVC	0.60 607	0.53 697	1.14 690	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

RTSC	0.87 672	0.48 674	1.23 703	0.52 652	0.37 628	1.13 680	0.50 602	1.34 696	1.79 736	1.51 716	1.24 641	1.12 651	0.81 640	1.62 720	2.16 746	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

LALA_ROB	0.74 643	0.43 656	0.69 598	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 726	1.21 654	1.07 649	1.22 695	1.12 599	1.56 713	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

MSAF-DinoV2	1.04 696	0.38 632	1.32 714	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 696	1.52 729	1.24 683	1.05 661	1.41 673	2.98 749	1.49 728	2.74 767	2.83 761	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

DeepPrunerF	0.89 676	0.52 694	3.43 764	0.68 727	0.81 747	0.72 576	0.72 696	1.22 662	1.99 743	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 669	0.34 689	0.28 680	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

DANet	0.71 636	0.45 668	0.91 662	0.59 695	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 693	1.22 634	1.33 686	0.88 663	1.16 674	1.24 701	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 640	0.41 650	0.65 577	0.64 710	0.44 676	0.98 651	1.20 747	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 706	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 667	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

MeshStereo	1.34 726	0.43 656	0.54 520	0.44 525	0.34 605	1.66 728	0.60 652	1.94 749	1.37 705	4.47 779	3.25 753	4.71 769	1.94 751	1.92 736	1.17 697	0.35 693	0.35 719	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AANet	1.13 710	1.01 756	2.99 760	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 756	2.35 754	2.37 733	2.22 733	1.53 729	1.18 677	1.43 714	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

DualNet (step1)	0.57 590	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample9	1.05 700	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample8	1.25 723	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 715	0.95 521	3.29 760	1.59 735	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

FINET	0.67 624	0.42 652	1.00 673	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 719	1.08 595	1.50 718	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 692	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

NCC-stereo	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664

Abc-Net	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 711	0.52 694	2.23 750	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 700	1.23 667	1.05 636	2.15 745	1.44 681	1.50 707	1.43 725	1.56 716	5.01 779	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

RP	0.76 647	0.36 615	0.63 566	0.66 720	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 680	0.97 628	1.65 698	1.43 700	1.32 718	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 692	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

PA-Net	0.67 624	0.43 656	0.83 645	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 678	1.10 602	1.14 666	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 650	0.24 603	0.41 740	0.29 653	0.44 730	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 668	0.49 678	0.77 639	0.60 701	0.41 656	1.14 681	1.06 737	1.19 647	1.46 716	1.32 705	1.43 678	1.37 693	1.19 708	1.27 693	0.86 640	0.39 709	0.31 703	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

NOSS_ROB	0.57 590	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 730	0.44 714	0.42 728	0.37 680	0.34 672

ETE_ROB	0.70 632	0.49 678	0.73 616	0.56 683	0.36 620	0.79 599	0.87 717	1.14 625	0.93 581	1.19 688	1.18 627	1.39 695	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

PM Cens cmp D40	2.27 763	0.42 652	0.61 551	0.50 617	0.35 612	1.90 741	0.87 717	2.50 764	4.48 784	4.57 780	9.82 795	8.65 789	3.79 780	2.70 765	2.09 744	0.37 700	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

PM Graph cmp D40	2.03 757	0.44 661	0.92 664	0.52 652	0.36 620	1.83 739	1.05 736	2.02 754	3.88 780	4.46 777	10.69 798	5.00 775	2.94 769	2.59 762	1.71 725	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch Cens Cmp	2.71 765	0.42 652	0.59 542	0.50 617	0.35 612	2.54 754	1.13 742	2.56 765	4.99 785	4.58 781	9.98 796	16.08 802	3.75 779	2.63 763	2.00 741	0.38 703	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

PatchMatch Graph Cmp	2.13 761	0.44 661	0.87 654	0.51 635	0.35 612	1.75 734	1.00 732	2.02 754	4.28 783	4.74 786	10.89 799	6.21 783	2.98 770	2.37 754	1.94 737	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

FADNet	0.61 611	0.51 686	1.10 684	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 692	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

ADCPNet	1.03 695	0.48 674	2.70 757	0.54 671	0.42 662	1.40 707	0.75 700	1.13 616	1.07 649	1.22 695	1.42 675	1.68 718	1.09 697	1.36 706	3.45 770	0.30 658	0.28 680	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

SACVNet	0.58 597	0.34 604	0.55 526	0.55 680	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 650	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

edge stereo	0.76 647	0.38 632	0.74 621	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 703	1.38 670	1.81 721	1.11 699	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 709	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

CC-Net-ROB	0.82 661	0.96 751	0.85 647	0.58 691	0.45 681	1.27 700	0.70 688	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 717	1.71 770	0.38 709	0.59 736	0.36 683

NVstereo2D	0.60 607	0.30 580	0.75 629	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 667	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

coex-ft	6.43 789	1.51 772	87.33 834	0.49 603	0.38 638	1.34 704	1.21 749	1.16 637	8.09 791	12.12 803	2.79 748	2.77 748	3.31 774	1.16 674	3.15 762	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

RGC	0.79 656	0.59 706	0.71 607	0.65 717	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 668	1.45 684	1.47 704	1.03 691	1.21 684	0.88 650	0.32 674	0.30 692	0.48 726	0.40 717	0.37 680	0.37 688

RTS	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 736	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 736	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

DPSNet	0.99 689	0.42 652	1.88 743	0.53 664	0.41 656	1.59 724	1.26 753	2.21 760	1.43 711	1.10 676	1.11 595	1.46 701	1.95 752	1.34 701	1.26 703	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

PDISCO_ROB	0.91 680	0.48 674	1.06 679	0.99 753	0.97 757	1.67 730	0.63 661	1.64 738	1.59 727	1.06 665	1.18 627	1.31 678	0.79 635	1.55 714	0.97 672	0.49 738	0.22 631	0.45 715	0.40 717	0.45 703	0.37 688

DStereoO	0.96 685	0.70 728	0.72 612	0.62 707	0.45 681	0.74 578	0.92 724	1.09 599	1.29 699	1.19 688	1.23 639	0.99 608	1.71 741	1.29 694	0.99 676	2.01 786	0.35 719	0.77 753	0.30 671	1.42 766	0.38 694

FAT-Stereo	0.73 642	0.33 599	0.75 629	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 703	1.30 700	1.03 658	1.40 671	1.59 716	1.15 702	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 680	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

stereogan	0.80 657	0.31 585	0.71 607	0.59 695	0.50 700	1.72 732	0.48 590	1.35 700	1.37 705	1.00 642	1.46 686	1.56 713	0.95 680	1.29 694	0.84 635	0.28 644	0.29 687	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

WZ-Net	1.19 719	0.59 706	4.07 769	0.62 707	0.51 704	1.34 704	1.31 758	1.32 692	1.74 734	1.53 719	1.65 698	1.74 720	1.28 717	2.25 750	2.01 742	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

EDNetEfficient	1.46 733	0.80 738	6.12 776	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 710	0.90 516	2.77 768	3.50 774	1.96 718	1.66 717	2.03 754	1.26 690	4.18 775	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

RYNet	0.72 640	0.35 610	0.64 571	0.53 664	0.67 739	1.31 703	0.67 673	1.20 652	1.18 672	1.05 661	0.87 484	1.27 672	0.93 676	0.93 633	1.27 705	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

Anonymous_2	0.82 661	0.44 661	0.63 566	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 758	0.54 738	4.82 806	0.56 728	0.40 700

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 694	0.57 704	1.51 729	0.67 723	0.50 700	2.57 755	1.66 771	1.20 652	1.43 711	1.38 709	1.57 695	1.33 686	0.92 671	1.64 723	0.88 650	0.37 700	0.39 735	0.46 719	0.60 753	0.41 693	0.40 700

STTRV1_RVC	0.82 661	0.59 706	1.16 691	0.67 723	0.81 747	1.11 675	0.63 661	1.30 689	1.11 657	0.98 633	1.33 659	1.08 639	0.95 680	1.26 690	0.87 646	0.55 750	0.25 659	0.43 709	0.39 714	0.58 735	0.40 700

WCMA_ROB	1.14 711	0.36 615	0.76 634	0.49 603	0.44 676	1.23 696	0.67 673	1.11 608	1.23 681	2.84 765	3.95 768	3.28 759	1.83 748	1.25 689	0.99 676	0.44 724	0.34 717	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

Wz-Net-TNSev	1.14 711	1.06 759	4.32 771	0.49 603	0.42 662	1.51 717	1.11 741	1.48 718	1.40 710	1.22 695	1.26 645	1.58 715	1.43 725	1.76 729	1.70 724	0.32 674	0.31 703	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 704

ISRNet	0.56 582	0.24 483	0.66 583	0.56 683	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 668	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 667	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 705

psmorigin	0.82 661	0.51 686	2.09 745	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 712	1.43 678	1.50 707	1.06 694	1.22 686	0.97 672	0.31 662	0.32 709	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 705

G-Net	0.95 684	0.46 672	1.04 677	0.64 710	0.48 696	2.12 749	0.64 665	1.01 566	0.87 539	1.75 732	2.82 751	1.30 677	1.64 739	1.06 657	0.96 671	0.36 697	0.29 687	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 705

SHD	0.93 683	0.50 682	1.18 697	0.59 695	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 742	2.15 745	1.58 720	1.37 665	1.42 698	1.19 708	1.31 697	1.60 720	0.31 662	0.26 667	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 705

ADCS	1.51 737	0.61 711	3.42 763	0.59 695	0.51 704	1.27 700	1.08 740	1.59 733	1.81 737	1.91 739	1.66 700	1.51 710	1.42 724	1.94 738	8.60 788	0.33 683	0.32 709	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 705

AnyNet_C32	1.16 717	0.62 714	2.40 753	0.57 689	0.55 716	1.41 709	1.34 759	1.18 645	1.24 683	1.49 713	1.42 675	1.39 695	1.20 710	1.55 714	4.82 777	0.29 651	0.28 680	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 705

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 668	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 711

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

MFN_U_SF_RVC	1.09 707	0.59 706	1.97 744	0.67 723	0.44 676	1.93 743	0.60 652	1.85 748	1.36 703	1.61 723	1.54 693	1.95 729	1.37 721	1.64 723	1.73 726	0.40 714	0.37 726	0.45 715	0.48 740	0.44 699	0.44 712

MSMD_ROB	1.21 720	0.49 678	0.62 556	0.59 695	0.50 700	1.62 727	0.67 673	1.23 667	1.24 683	2.45 757	3.77 762	3.09 753	2.98 770	1.32 698	0.81 630	0.45 726	0.41 740	0.49 731	0.51 748	0.47 709	0.44 712

UHP(FT)	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 747	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

mmmmmm	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 747	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

FSD	0.48 496	0.47 673	0.53 514	0.54 671	0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.46 706	0.45 716

AnyNet_C01	1.56 738	1.05 757	7.45 778	0.64 710	0.54 711	1.99 744	1.38 761	1.43 714	1.36 703	1.63 726	1.92 715	1.84 723	1.33 720	2.40 755	4.03 772	0.33 683	0.32 709	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 716

FC-DCNN v2	1.65 743	0.51 686	0.65 577	0.61 703	0.49 698	1.61 725	0.70 688	1.75 745	1.56 726	4.74 786	4.91 778	6.46 784	3.31 774	1.91 735	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

SDNR	0.86 671	0.37 622	1.47 727	0.40 395	0.38 638	3.38 774	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 637	2.09 724	0.59 420	0.71 603	1.29 694	0.70 607	0.51 741	0.56 760	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 720

ccnet	0.82 661	0.57 704	0.75 629	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 670	1.38 706	0.94 588	1.12 679	1.44 681	1.29 675	0.92 671	0.95 642	1.24 701	0.49 738	0.42 742	0.50 733	0.47 738	0.51 718	0.46 720

GANetREF_RVC	0.80 657	0.75 732	0.86 652	0.66 720	0.42 662	1.15 683	0.98 728	1.14 625	1.19 674	1.01 647	1.02 560	1.10 647	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 735	0.57 740	0.38 709	0.63 739	0.46 720
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
FC-DCNN	1.59 739	0.51 686	0.66 583	0.61 703	0.49 698	1.56 720	0.70 688	1.66 739	1.53 720	4.64 783	4.62 776	5.85 778	3.34 776	1.84 733	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

PSMNet-RUCA	0.76 647	0.75 732	1.08 683	1.01 756	0.90 751	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 676	0.76 752	0.46 731	0.66 743	0.47 725

S-Stereo	0.74 643	0.35 610	0.96 668	0.56 683	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 730	0.96 623	1.41 673	1.12 651	0.94 677	0.80 574	1.04 685	0.26 623	0.31 703	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 725

XQC	0.89 676	0.65 719	1.31 712	0.67 723	0.52 708	1.22 694	0.68 678	1.26 680	1.52 719	1.14 682	1.11 595	1.28 674	1.04 693	1.40 709	1.77 730	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 725

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 726	0.87 745	1.76 738	0.86 749	0.56 719	4.29 779	1.79 778	1.50 723	1.98 742	1.61 723	1.85 712	1.84 723	1.41 723	1.89 734	1.36 709	0.48 736	0.40 737	0.56 739	0.57 751	0.69 744	0.48 728

BEATNet-Init1	15.13 804	0.82 742	50.86 828	0.72 734	0.53 709	38.10 820	7.03 797	11.83 798	14.25 802	29.78 827	30.17 823	48.21 831	22.64 814	26.78 817	18.11 805	0.42 719	0.38 730	0.47 720	0.46 731	0.51 718	0.48 728

MANE	4.13 780	0.51 686	0.64 571	0.66 720	0.56 719	6.89 785	0.99 730	7.55 790	12.04 795	6.68 797	8.57 793	10.69 792	9.45 789	7.59 798	6.39 784	0.49 738	0.43 747	0.48 726	0.98 775	0.49 715	0.48 728

PStereo	0.50 531	0.75 732	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 190	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 736	0.49 731

SAMSARA	1.07 703	0.65 719	1.19 698	1.06 760	0.90 751	1.76 736	1.76 777	1.46 716	1.44 714	1.51 716	1.16 623	2.00 730	1.14 701	1.48 710	1.31 707	0.39 709	0.44 749	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 731

FCDSN-DC	1.39 731	0.56 702	0.65 577	0.74 735	0.59 729	1.38 706	0.63 661	1.35 700	1.39 708	3.26 772	4.50 775	4.61 767	2.63 764	1.58 718	1.03 682	0.46 730	0.42 742	0.48 726	0.47 738	0.50 717	0.50 733
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 797	1.15 760	175.16 835	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 678	1.24 674	2.69 766	3.17 771	2.50 736	2.30 736	2.07 755	1.76 729	2.21 747	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 733

ELAS_RVC	1.60 740	0.61 711	1.01 675	0.70 730	0.56 719	2.00 745	1.89 780	1.96 750	2.65 765	3.33 773	3.26 754	3.03 750	3.41 777	2.49 758	2.09 744	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 742	0.61 711	0.95 665	0.68 727	0.55 716	3.01 772	1.55 769	2.39 762	2.33 757	3.64 775	3.89 766	2.75 747	2.90 768	2.15 746	2.27 752	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	1.92 751	0.60 710	2.43 755	0.71 733	0.57 722	2.60 756	3.13 789	2.12 758	1.97 741	2.27 752	2.74 747	3.21 755	3.13 773	5.16 784	5.06 780	0.38 703	0.35 719	0.47 720	0.38 709	0.54 725	0.53 737

PASM	0.90 679	0.64 717	1.69 734	0.69 729	0.69 742	0.78 595	0.84 713	1.03 575	1.26 694	1.19 688	1.15 618	1.31 678	0.98 685	1.24 688	1.03 682	0.52 743	0.56 760	0.59 743	0.66 759	0.56 728	0.54 738

DGSMNet	0.76 647	0.55 701	1.29 710	0.58 691	0.62 732	0.94 639	0.70 688	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 687	0.41 707	0.40 717	0.57 732	0.55 739

SQANet	0.82 661	0.74 731	0.67 587	1.13 761	0.98 759	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 752	0.24 651	1.03 762	0.35 698	1.18 764	0.58 740

fsdfsdds	3.34 771	0.62 714	2.19 749	0.75 738	0.54 711	7.70 787	1.13 742	3.94 782	6.50 788	6.05 794	10.49 797	11.93 794	6.06 785	2.52 760	3.44 769	0.39 709	0.38 730	0.65 745	0.49 745	0.47 709	0.61 741

nnnnnnn	1.69 745	0.64 717	2.14 747	0.80 744	0.73 745	1.79 738	1.01 734	2.00 752	2.36 760	2.69 760	4.20 771	4.71 769	2.34 758	2.45 756	2.27 752	0.53 747	0.53 757	0.66 746	0.62 756	0.69 744	0.62 742

PVD	1.28 725	0.67 722	1.28 707	0.74 735	0.62 732	1.50 716	0.84 713	1.99 751	2.96 769	2.18 746	2.36 732	1.85 725	1.95 752	1.92 736	1.94 737	0.39 709	0.36 725	0.49 731	0.37 704	0.51 718	0.64 743

UDG	0.88 674	0.82 742	0.67 587	1.00 755	0.96 756	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 678	0.99 686	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 709	1.77 771	0.40 717	0.94 755	0.66 744

GCST	0.83 668	1.22 762	0.74 621	1.58 769	1.01 762	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 763	0.65 764	1.20 764	0.81 767	0.91 753	0.70 745

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 792	13.09 799	10.59 801	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 746

TestStereooo	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 792	13.09 799	10.59 801	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 746

otaku	1.04 696	0.93 748	0.88 655	1.33 767	1.05 765	1.66 728	0.70 688	1.40 710	1.18 672	1.08 672	1.32 658	1.33 686	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 756	0.46 754	1.24 765	0.50 746	1.40 765	0.75 748

MADNet+	2.23 762	2.43 789	10.85 789	1.22 764	0.91 753	2.76 762	1.40 762	2.12 758	1.67 733	1.32 705	1.74 706	1.86 726	1.74 742	6.25 787	4.41 776	0.65 753	0.64 763	0.58 742	0.54 750	0.80 748	0.76 749

Ntro	1.09 707	0.97 754	0.91 662	1.44 768	1.19 767	1.69 731	0.80 707	1.35 700	1.25 691	1.00 642	1.29 652	1.31 678	0.97 684	1.26 690	0.84 635	0.84 760	0.43 747	1.36 766	0.50 746	1.56 767	0.78 750

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 704	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 750

Consistency-Raft	1.01 691	0.81 739	1.24 704	0.84 748	0.97 757	0.81 610	0.84 713	1.30 689	1.59 727	1.05 661	1.68 703	1.12 651	0.91 666	0.92 627	1.11 690	0.65 753	0.74 768	0.79 755	0.90 771	1.06 762	0.79 752

ACVNet-4b	1.35 728	1.31 765	1.10 684	1.90 778	1.59 771	1.92 742	0.77 702	1.52 729	1.62 731	1.05 661	1.60 697	2.11 732	0.94 677	1.64 723	0.77 624	1.30 775	0.35 719	2.03 778	0.67 760	1.88 778	0.84 753

DDUNet	1.06 701	2.56 792	0.68 592	1.21 763	1.26 768	1.03 659	0.69 683	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 672	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 760	0.38 730	1.99 774	0.60 753	1.10 763	0.85 754

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 30	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.15 313	0.86 755

NVStereoNet_ROB	1.24 722	0.90 747	1.13 688	0.86 749	0.88 750	1.11 675	0.99 730	1.42 712	1.53 720	1.59 722	2.48 735	2.24 735	1.53 729	1.96 739	1.30 706	0.76 758	0.70 765	0.78 754	1.00 777	0.71 747	0.88 756
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 751	1.66 780	3.12 761	1.65 770	0.91 753	2.84 765	2.26 784	2.10 756	2.41 761	2.36 755	2.31 727	2.22 733	1.82 746	3.43 772	2.03 743	1.61 781	0.71 767	1.51 767	0.82 768	1.69 769	0.91 757

anonymity	0.97 687	0.89 746	1.05 678	0.92 751	1.03 763	0.97 647	0.81 708	1.29 686	0.91 569	1.07 668	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 665	0.96 763	0.95 789	0.90 759	0.91 774	0.92 754	0.94 758

MFMNet_re	1.14 711	0.97 754	1.19 698	0.99 753	0.95 755	1.25 698	1.22 750	1.39 707	1.55 723	1.69 730	1.67 702	1.21 665	1.53 729	1.12 670	0.99 676	0.87 762	0.75 772	0.79 755	0.75 763	0.90 752	0.94 758

ACVNet_1	1.46 733	1.33 766	1.12 687	1.91 779	1.62 772	1.83 739	0.98 728	2.00 752	1.85 739	1.39 710	1.53 692	2.32 737	1.53 729	1.34 701	1.11 690	1.30 775	0.50 756	2.06 780	0.58 752	1.93 780	0.95 760

ACVNet_2	1.65 743	1.27 764	1.41 724	1.75 773	1.62 772	2.22 750	1.20 747	2.30 761	2.62 764	1.78 733	2.56 738	3.03 750	1.61 736	1.54 713	1.12 694	1.06 768	0.58 762	1.82 772	0.70 762	1.82 774	0.96 761

SPS-STEREO	1.25 723	0.93 748	1.06 679	1.04 758	1.03 763	1.41 709	0.91 723	1.51 726	1.19 674	2.09 743	1.83 710	1.94 728	1.39 722	1.62 720	1.39 712	0.97 765	0.94 788	0.90 759	0.89 770	0.96 757	0.96 761
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 728	0.94 750	1.25 705	0.96 752	1.00 761	1.52 718	1.02 735	1.34 696	1.21 678	2.64 759	2.65 745	2.44 740	1.56 733	1.64 723	1.26 703	0.97 765	0.95 789	0.90 759	0.90 771	0.94 755	0.96 761

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 582	3.08 795	2.43 755	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 28	0.18 47	0.31 77	0.22 115	1.09 769	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 764

WAO-7	1.90 750	1.20 761	1.35 717	1.27 765	1.06 766	2.84 765	1.56 770	3.23 773	3.06 772	2.23 750	3.33 758	3.17 754	2.28 757	3.12 769	2.21 747	1.02 767	0.91 784	1.06 763	1.03 780	1.04 760	0.97 764

Dean	1.98 753	1.36 767	1.36 721	2.12 781	1.81 780	2.74 760	1.36 760	3.37 777	3.80 779	2.08 742	3.32 757	3.21 755	1.82 746	1.71 728	1.67 723	1.27 772	0.77 774	1.99 774	0.90 771	1.86 775	1.03 766

RainbowNet	1.35 728	1.49 770	1.19 698	1.88 777	1.45 769	1.48 715	1.07 739	1.61 736	1.55 723	1.20 693	1.59 696	1.54 711	1.13 700	1.34 701	0.97 672	1.36 778	0.70 765	1.82 772	0.79 766	1.71 770	1.07 767

DStereoFS	1.87 749	0.85 744	1.03 676	0.75 738	0.62 732	2.04 747	0.65 667	1.74 744	1.55 723	1.52 718	1.90 714	2.36 739	12.92 800	3.85 780	1.74 727	0.44 724	0.31 703	0.82 757	0.46 731	0.84 751	1.10 768

DispFullNet	1.60 740	2.63 793	2.75 758	2.56 788	1.79 779	1.24 697	0.47 582	1.37 705	1.45 715	1.87 735	1.50 688	1.55 712	2.46 759	2.04 742	1.04 685	0.59 751	0.18 578	2.32 783	0.68 761	2.29 784	1.14 769

WAO-8	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 785	12.56 797	2.84 765	4.07 770	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 770

Venus	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 785	12.56 797	2.84 765	4.06 769	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 770

IMH-64-1	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 772

IMH-64	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 772

DStereoSA	1.73 746	0.63 716	1.57 733	0.80 744	0.79 746	1.26 699	1.30 754	1.34 696	1.43 711	1.24 698	7.52 791	0.92 590	7.68 787	1.65 727	2.29 754	0.41 715	0.29 687	0.63 744	0.60 753	1.04 760	1.18 774

JetBlue	2.78 767	1.26 763	7.04 777	1.16 762	1.48 770	8.00 788	6.02 796	2.60 766	1.92 740	2.12 744	2.64 744	3.34 761	3.05 772	6.49 788	3.39 767	0.78 759	0.76 773	0.75 749	0.76 764	0.97 759	1.18 774

IMH	2.04 758	1.62 777	1.20 701	2.20 782	1.89 781	2.91 771	1.30 754	3.11 771	3.03 770	1.81 734	3.35 759	3.03 750	1.90 749	2.48 757	1.80 734	1.66 782	0.77 774	2.45 786	1.04 781	2.15 783	1.19 776

WAO-6	2.04 758	1.50 771	1.16 691	1.70 771	1.67 776	2.69 759	1.44 765	3.06 770	3.63 778	1.98 740	3.27 755	3.54 765	2.07 755	2.36 753	2.22 749	1.31 777	0.91 784	2.04 779	1.22 787	1.73 771	1.27 777

MonStereo1	1.98 753	1.48 769	1.43 726	1.81 776	1.69 777	2.88 768	0.78 704	2.47 763	3.47 775	2.20 747	4.36 774	3.39 762	2.50 761	2.18 747	1.58 719	1.19 770	0.54 758	1.65 769	0.87 769	1.78 772	1.29 778

LVE	2.12 760	1.44 768	1.36 721	1.99 780	1.78 778	2.75 761	1.79 778	2.82 767	3.95 781	1.90 738	4.33 773	3.52 764	1.81 745	2.24 749	1.74 727	1.74 783	0.87 780	2.06 780	1.13 783	1.91 779	1.35 779

TorneroNet-64	3.44 772	1.86 781	1.42 725	2.58 789	2.28 786	6.87 784	1.68 774	4.70 787	12.03 794	2.31 753	5.59 787	8.25 787	2.55 763	3.97 781	2.73 759	1.81 784	0.74 768	2.57 788	1.07 782	2.35 785	1.44 780

TorneroNet	4.53 783	1.89 782	1.48 728	2.55 787	2.27 785	13.78 802	1.69 775	4.84 789	23.73 816	2.89 768	7.70 792	7.06 786	2.69 765	4.26 783	3.42 768	1.84 785	0.77 774	2.68 790	1.13 783	2.42 786	1.47 781

KSHMR	2.57 764	1.93 783	1.69 734	2.63 790	2.42 788	2.86 767	2.07 781	3.27 775	6.50 788	2.49 758	3.36 760	3.41 763	1.92 750	2.49 758	1.94 737	2.13 789	1.40 796	2.79 794	1.50 791	2.73 789	1.77 782

light-stereo	3.53 774	1.05 757	10.69 788	9.45 802	6.82 796	2.10 748	0.64 665	3.71 780	2.70 767	4.77 788	4.98 779	6.83 785	1.32 718	6.71 789	1.35 708	1.20 771	1.29 795	0.66 746	0.77 765	1.79 773	1.85 783

notaker	2.76 766	2.29 788	1.80 741	2.96 792	2.58 792	2.90 770	1.75 776	3.24 774	3.05 771	2.78 763	4.24 772	6.15 782	2.51 762	3.34 771	2.75 760	2.31 791	1.18 792	3.00 795	1.65 792	2.84 792	1.97 784

UNDER WATER	3.46 773	2.07 786	3.64 766	3.09 793	2.48 789	3.75 777	2.42 786	3.31 776	13.77 801	2.90 769	2.95 752	5.84 777	3.69 778	3.69 775	3.48 771	2.07 788	1.11 791	2.70 792	1.40 789	2.84 792	1.98 785

ktn	2.98 770	2.25 787	1.73 737	2.84 791	2.53 791	3.76 778	2.15 782	3.70 779	5.47 787	2.75 762	5.17 782	5.94 779	2.48 760	3.23 770	2.46 755	2.34 793	1.44 797	2.78 793	2.03 794	2.45 787	2.01 786

UNDER WATER-64	3.53 774	2.01 784	3.94 767	3.22 795	2.49 790	5.41 783	2.60 787	3.43 778	12.41 796	3.03 770	2.68 746	6.07 781	4.04 781	3.79 777	3.33 764	2.02 787	1.24 794	2.63 789	1.46 790	2.78 790	2.08 787

UHP(ZeroShot)	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 817	40.95 831	23.57 815	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 804	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 788

UHP	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 817	40.95 831	23.57 815	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 804	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 788

tt	6.20 788	0.20 331	5.89 775	3.55 796	2.07 784	11.26 793	19.21 806	11.74 797	5.46 786	2.69 760	2.04 723	4.87 774	6.25 786	3.70 776	7.09 787	8.32 808	11.17 816	4.93 805	5.41 808	5.74 800	2.37 790

DNS	0.75 646	1.52 773	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 24	0.23 151	0.48 220	0.27 102	0.26 134	0.34 202	0.30 184	0.23 150	2.70 765	1.46 716	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 17	3.27 794	2.57 791

DNSM	0.82 661	1.54 774	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 89	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 768	1.96 740	0.16 365	0.12 344	0.12 66	0.10 98	3.66 797	2.58 792

DPSimNet_ROB	3.58 776	2.45 790	8.57 779	2.53 786	2.37 787	2.88 768	3.77 791	3.14 772	3.23 773	4.71 785	3.86 765	4.68 768	4.87 784	4.07 782	5.62 781	2.33 792	2.33 800	2.47 787	2.52 795	2.51 788	2.64 793

JetRed	5.27 785	5.84 796	12.81 795	2.36 785	2.83 793	12.23 795	10.50 804	4.46 784	3.60 776	3.86 776	3.83 764	4.85 773	4.18 782	6.78 790	11.96 797	2.17 790	2.96 803	2.18 782	1.97 793	3.38 796	2.68 794

HanzoNet	6.76 790	2.45 790	4.22 770	3.19 794	2.94 794	3.62 776	2.28 785	4.79 788	7.20 790	14.00 809	13.19 805	17.49 808	22.30 813	13.25 803	6.19 783	4.20 797	1.93 799	3.10 796	2.56 796	3.35 795	2.88 795

MADNet++	4.03 778	2.70 794	3.44 765	3.72 797	3.44 795	4.44 780	3.52 790	3.95 783	3.61 777	4.46 777	4.98 779	4.10 766	4.58 783	7.00 791	5.89 782	3.74 795	3.67 804	3.27 797	2.71 797	3.70 798	3.66 796

PML	40.80 828	29.24 816	11.87 794	7.20 799	14.47 798	92.13 835	213.69 838	7.63 791	23.35 815	74.72 838	190.14 838	50.17 832	26.15 816	21.39 812	12.70 798	8.76 809	2.92 802	8.45 811	3.25 804	13.26 812	4.42 797

ASD4	9.96 798	8.86 799	17.78 797	7.17 798	9.80 797	16.08 803	28.92 810	9.77 796	8.20 792	7.02 798	7.08 790	8.47 788	9.57 790	11.17 802	20.26 806	4.12 796	4.14 805	5.57 809	4.74 805	5.53 799	4.90 798

USTest	12.99 803	14.18 806	20.00 801	16.24 803	14.97 799	20.80 805	31.95 813	16.20 807	10.91 793	8.79 800	9.48 794	13.94 795	10.50 791	16.11 806	21.44 808	3.17 794	4.82 806	5.08 806	5.36 807	8.81 803	7.13 799

noway3	9.04 792	9.99 801	10.50 787	19.30 804	17.88 803	12.49 796	8.93 800	13.62 801	2.27 751	4.85 790	5.57 784	14.37 796	10.99 792	7.30 793	9.94 790	5.36 800	0.86 777	3.94 802	3.20 800	10.28 804	9.17 800

noway2	9.12 793	9.84 800	11.24 791	19.40 805	17.88 803	12.54 798	8.94 801	13.58 799	2.22 747	4.85 790	5.59 787	14.48 799	11.09 797	7.31 794	9.96 791	5.48 803	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.34 805	9.76 801

TCMNet-wrong-test	8.97 791	10.42 802	8.74 780	19.56 806	17.61 802	12.53 797	9.01 802	13.59 800	2.18 746	4.64 783	5.11 781	14.63 801	11.09 797	7.19 792	9.73 789	5.56 807	0.89 782	3.77 798	3.11 798	10.34 805	9.80 802

zzzz4	9.23 796	11.07 804	11.03 790	19.80 809	17.91 806	12.68 800	8.89 798	13.79 803	2.29 753	4.85 790	5.58 785	14.47 798	11.04 794	7.33 796	10.03 793	5.51 804	0.87 780	3.94 802	3.20 800	10.42 807	9.93 803

noway1	9.20 795	11.07 804	10.41 786	19.80 809	17.91 806	12.67 799	8.90 799	13.79 803	2.26 748	4.85 790	5.58 785	14.44 797	11.03 793	7.33 796	10.03 793	5.51 804	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.42 807	9.93 803

noway4	9.14 794	10.89 803	8.97 781	19.91 811	17.90 805	12.71 801	9.04 803	13.72 802	2.34 758	4.80 789	5.47 783	14.56 800	11.25 799	7.32 795	9.98 792	5.54 806	0.89 782	3.93 799	3.19 799	10.47 809	10.04 805

LSM	4.74 784	0.77 736	10.16 785	0.70 730	56.56 824	1.02 656	1.00 732	1.24 674	1.62 731	2.04 741	2.34 730	1.33 686	1.17 705	1.38 708	1.09 689	0.33 683	0.49 755	0.39 700	0.46 731	0.51 718	10.09 806

DPSMNet_ROB	12.08 800	8.00 797	21.00 803	8.97 801	16.79 801	10.67 791	30.89 812	9.02 795	15.17 804	6.51 796	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.27 800	21.67 809	4.58 799	8.57 809	5.09 808	9.29 812	5.90 801	10.95 807

DGTPSM_ROB	12.07 799	8.00 797	20.99 802	8.93 800	16.78 800	10.67 791	30.87 811	9.01 794	15.16 803	6.50 795	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.25 799	21.67 809	4.57 798	8.57 809	5.08 806	9.28 809	5.90 801	10.95 807

Anonymous_1	33.25 814	18.26 809	23.92 807	20.54 812	21.28 812	25.59 811	35.94 816	22.01 819	15.57 807	13.33 806	13.49 806	18.08 809	15.29 804	20.36 809	24.60 813	16.28 819	8.84 813	66.59 834	118.00 835	155.73 839	11.23 809

iinet-test	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 808	15.35 805	12.55 804	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 807	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 810

IINet	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 808	15.35 805	12.55 804	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 807	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 810

DPSM_ROB	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 815	16.24 808	13.38 807	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 810	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 812

DPSM	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 815	16.24 808	13.38 807	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 810	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 812

Selective-IGEV-i1pa	15.35 805	22.27 815	18.31 800	1.71 772	0.87 749	28.61 819	12.26 805	25.48 820	20.48 814	19.78 814	22.75 813	28.20 819	22.64 814	29.07 818	17.31 804	12.88 815	2.88 801	6.84 810	0.99 776	1.67 768	12.03 814

fast-reg	35.48 815	37.51 826	48.70 823	42.44 825	40.46 823	52.73 828	73.11 825	42.56 823	32.38 818	26.19 818	27.27 814	36.81 822	30.62 820	41.02 823	51.32 822	18.30 820	18.53 822	19.10 816	19.67 817	27.14 815	23.66 815

FlowAnything	35.81 820	37.53 827	48.80 825	42.20 819	39.22 819	52.25 822	73.16 829	42.56 823	32.89 826	26.76 822	28.30 820	38.69 829	33.09 827	41.63 825	51.62 825	18.76 825	18.59 828	19.21 824	19.92 823	27.16 816	23.91 816

Hybrid-DGEV	35.78 819	37.50 825	48.96 827	42.25 823	39.20 817	52.33 826	73.10 824	42.63 828	32.52 819	26.62 819	28.31 822	38.50 823	32.87 824	41.67 826	51.55 823	18.77 826	18.56 823	19.18 822	19.83 822	27.20 818	23.97 817

RAFT-FEzeroshot	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 826	32.59 820	26.71 820	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 828	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 818

RAFT-FE	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 826	32.59 820	26.71 820	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 828	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 818

CasAABBNet	35.74 818	37.43 821	48.72 824	42.22 820	39.20 817	52.24 821	73.12 826	42.61 825	32.62 823	26.78 823	27.95 817	38.58 827	32.60 823	41.67 826	51.65 826	18.74 821	18.57 824	19.15 818	19.77 818	27.20 818	23.98 818

Selective-RAFT-Error	35.84 821	37.49 824	48.83 826	42.26 824	39.24 822	52.30 825	73.09 823	42.66 829	32.61 822	26.80 824	28.30 820	38.84 830	33.51 828	41.68 828	51.59 824	18.82 827	18.58 825	19.17 821	19.80 821	27.28 822	24.05 821

LRCNet_RVC	21.24 812	31.15 817	21.41 804	28.98 816	23.82 813	3.13 773	0.60 652	20.96 814	1.59 727	25.58 817	28.15 819	21.99 815	14.79 801	21.94 816	16.41 803	28.89 831	14.87 817	33.53 830	31.28 827	29.51 827	26.16 822

LSM0	38.95 827	37.60 828	48.58 820	43.57 826	91.06 834	52.57 827	72.57 822	43.17 831	32.63 824	26.97 825	27.97 818	38.65 828	32.94 825	41.86 831	51.78 829	18.89 828	18.41 818	19.13 817	19.63 816	27.29 823	33.77 823

zzzz2	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 836	48.31 833	40.26 831	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 834	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 824

noway5	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 836	48.31 833	40.26 831	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 834	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 824

zzzzzz3	56.43 831	57.01 833	74.40 832	78.00 832	76.38 832	77.61 832	92.21 832	62.81 834	50.42 835	40.52 833	45.11 832	70.20 835	62.22 833	61.64 832	77.00 832	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.83 834	36.59 826

zzz1	56.46 832	57.02 834	74.61 833	78.01 833	76.39 833	77.52 831	92.13 831	62.93 835	50.48 836	40.59 834	45.21 833	70.20 835	62.34 834	61.65 833	76.98 831	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.82 833	36.60 827

xxxxx1	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

tt_ll	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

ff	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

HaxPig	31.96 813	37.24 820	34.27 813	24.37 815	24.88 814	18.26 804	19.86 807	20.64 813	28.52 817	35.97 828	38.75 827	25.57 818	28.72 819	33.88 819	34.39 819	35.94 834	38.87 834	37.80 831	40.48 832	39.68 828	41.15 831

AVERAGE_ROB	37.58 826	40.13 829	40.15 816	34.81 818	33.82 816	28.55 818	25.10 809	32.02 822	34.06 828	41.28 835	40.66 828	34.46 821	34.81 830	39.18 821	37.57 821	42.78 835	43.44 835	43.82 832	43.03 833	40.47 829	41.51 832

MEDIAN_ROB	37.38 825	40.85 830	40.60 817	32.31 817	31.85 815	27.20 814	24.55 808	29.10 821	33.19 827	42.09 836	41.76 829	33.35 820	34.39 829	39.78 822	37.07 820	43.64 836	44.10 836	44.12 833	43.40 834	41.51 832	42.76 833

RSGM-EC	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 832	38.96 829	39.88 829	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 836	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 834

acva	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 832	38.96 829	39.88 829	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 836	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 834

Selective-IGEV-i16pa	78.59 835	120.99 837	16.46 796	1.04 758	0.66 738	181.07 837	2.17 783	153.90 839	139.75 838	56.45 837	153.05 836	107.32 839	157.92 838	200.46 839	96.57 835	94.09 839	1.23 793	2.69 791	0.31 679	0.96 757	84.68 836

test_example2	176.61 836	205.14 838	198.86 836	188.60 838	190.98 837	152.67 836	170.61 837	94.86 838	123.55 837	178.88 839	179.48 837	158.94 840	141.34 837	192.61 838	198.96 838	203.76 840	236.37 839	164.13 840	173.55 839	218.58 840	160.41 837

ccccc	429.48 837	429.19 839	527.00 837	507.10 839	501.20 838	356.95 838	342.70 839	380.82 840	297.90 839	334.51 840	389.17 839	372.86 841	449.39 839	499.17 840	553.56 839	561.44 841	431.22 840	334.28 841	290.86 840	540.88 841	489.46 838

RAFTStereoReplicaGSO							73.31 830	43.02 830	32.83 825	27.11 826	31.43 824	38.53 824	32.98 826	41.15 824	52.63 830	18.75 822	18.66 829	19.19 823	20.01 824	27.18 817

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 733		2.10 756		4.63 782		6.05 780		2.64 764		0.37 700		0.37 690		0.36 671

FADE		2.05 785		1.03 757	0.99 760							2.73 746				11.57 814	1.70 798	23.09 825	15.86 815	0.62 738

Low-res two-view benchmark